Mục Lục Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http //www lrc tnu edu vn 1 Mục Lục Chương I Lý thuyết mờ 5 1 1 Tổng quan về logic mờ 5 1 1 1 Quá trình phát triển của logic mờ 5 1 1 2 Khái[.]
Mục Lục Chương I Lý thuyết mờ 1.1 Tổng quan logic mờ 1.1.1 Quá trình phát triển logic mờ 1.1.2 Khái niệm tập mờ 1.1.2.1 Tập kinh điển 1.1.2.2 Định nghĩa tập mờ 1.1.2.3 Các thông số đặc trưng cho tập mờ 1.2 Các phép toán tập mờ 1.3 Biến ngôn ngữ giá trị biến ngôn ngữ 1.4 Luật hợp thành mờ 1.4.1 Mệnh đề hợp thành 1.4.2 Mô tả mệnh đề hợp thành 10 1.4.3 Luật hợp thành mờ 10 1.4.4 Các cấu trúc luật hợp thành: 12 1.4.5 Luật hợp thành đơn có cấu trúc SISO 12 1.4.5.1 Luật hợp thành MAX-MIN 12 1.4.5.2 Luật hợp thành MAX-PROD 15 1.4.5.3 Thuật toán xây dựng R 16 1.4.5.4 Luật hợp thành đơn có cấu trúc MISO 17 1.4.6 Luật nhiều mệnh đề hợp thành 19 1.4.6.1 Luật hợp thành hai mệnh đề hợp thành 20 1.4.6.2 Thuật toán xây dựng luật chung nhiều mệnh đề hợp thành 22 1.4.7 Luật hợp thành SUM-MIN SUM-PROD 23 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -1- Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! 1.5 GIẢI MỜ 24 1.5.1 Phương pháp cực đại 25 1.5.1.1 Nguyên lý trung bình 26 1.5.1.2 Nguyên lý cận trái 26 1.5.1.3 Nguyên lý cận phải 26 1.5.2 Phương pháp điểm trọng tâm 27 1.5.2.1 Phương pháp điểm trọng tâm cho luật hợp thành SUM-MIN 27 1.5.2.2 Phương pháp độ cao 28 1.6 Điều khiển mờ 28 1.6.1 Cấu trúc điều khiển mờ 28 1.6.2 Các bước tổng hợp điều khiển mờ 29 1.6.3 Bộ điều khiển mờ tĩnh 30 1.6.4 Bộ điều khiển mờ động 31 1.7 Hệ điều khiển mờ lai 33 1.8 Hệ điều khiển thích nghi mờ 34 1.8.1 Phân loại 35 1.8.2 Các phương pháp điều khiển thích nghi mờ 35 1.9 Tổng hợp điều khiển thích nghi mờ ổn định 36 1.9.1 Cở sở lý thuyết 36 1.9.2 Thuật toán tổng hợp điều khiển mờ thích nghi 36 Chương II Tổng quan nhận dạng 39 2.1 Tại phải nhận dạng lịch sử phát triển 39 2.1.1 Tại phải nhận dạng 39 2.1.2 Lịch sử phát triển 40 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -2- 2.2 Phân loại toán nhận dạng 40 2.2.1 Phân loại theo tín hiệu vào 40 2.2.2 Phân loại theo điều kiện tiến hành nhận dạng 41 2.2.2.1 Nhận dạng chủ động 41 2.2.2.2 Nhận dạng bị động 41 2.3 Nhận dạng mơ hình hệ thống phương pháp quy hoạch thực nghiệm 41 2.3.1 Các khái niệm nhận dạng quy hoạch thực nghiệm 41 2.3 Nhận dạng mơ hình phương pháp bình phương cực tiểu 44 2.3.1 Xác định số lượng thí nghiệm k biến số 44 2.3.2 Nội dung phương pháp 45 2.3.3 Mơ hình thống kê tuyến tính k biến số 45 2.3.3.2 Mơ hình tuyến tính k biến số 50 2.4 Áp dụng nhận dạng đường cong từ hoá 52 Chương III Tìm hiểu hệ T-Đ thiết kế điều khiển PID 56 3.1 Tìm hiểu hệ T-Đ 56 3.2 Thiết kế PID kinh điển 59 3.2.1 Mơ hình động điện chiều kích từ độc lập 59 3.2.2 Thiết kế PID điều chỉnh dòng phần ứng 61 3.2.3 Thiết kế PID điều chỉnh tốc độ quay 64 Chương IV Thiết kế điều khiển mờ thích nghi 67 4.1 Xây dựng mơ hình động điện chiều từ thơng thay đổi 67 4.2 Thiết kế điều khiển mờ thích nghi 71 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -3- LỜI NÓI ĐẦU Trong công kiến thiết xây dựng đất nước bước vào thời kỳ cơng nghiệp hố đại hố đất nước đặc biệt thời kỳ mở cửa hội nhập kinh tế với nước giới bước đầu có hội thuận lợi khó khăn thách thức lớn nước ta khẳng định thương trương quốc tế Điều đặt cho hệ trẻ chủ nhân tương lai đất nước nhiệm vụ nặng nề Sự phát triển nhanh chóng cách mạng khoa học kỹ thuật nói chung lĩnh vực điện - điện tử nói riêng làm cho mặt xã hội đất nước biến đổi ngày Điều Khiển – Tự Động nghành mới, ngành trọng điểm quan trọng ngành công nghiệp điện với đà phát triển cách tích cực công nghiệp nước nhà Luận văn tốt nghiệp mà em nghiên cứu đề tài nói lên phần vấn đề thiết kế mô hệ thống điều khiển Ngày hệ truyền động Thyristor - Động (T - Đ) ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực Ưu điểm hệ T - Đ đảm bảo tốt tiêu tĩnh động hệ thống, phạm vi điều chỉnh rộng Tuy nhiên trình làm việc tham số động thay đổi làm ảnh hưởng đến chất lượng hệ thống Khi tham số động thay đổi giới hạn rộng, hệ thống T - Đ thực chất hệ phi tuyến tham số thay đổi, việc áp dụng phương pháp tuyến tính hố lý thuyết điều khiển kinh điển khơng cịn phù hợp Trong trường hợp phải áp dụng phương pháp phân tích tổng hợp dựa hệ phi tuyến Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -4- Chƣơng TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN MỜ 1.1 Tổng quan logic mờ 1.1.1 Quá trình phát triển logic mờ Khái niệm logic mờ giáo sư L.A Zadeh đưa lần năm 1965, trường Đại học Berkeley, bang California - Mỹ Từ lý thuyết mờ phát triển ứng dụng rộng rãi Năm 1970 trường Mary Queen, London – Anh, Ebrahim Mamdani dùng logic mờ để điều khiển máy nước mà ông điều khiển kỹ thuật cổ điển Tại Đức Hann Zimmermann dùng logic mờ cho hệ định Tại Nhật logic mờ ứng dụng vào nhà máy xử lý nước Fuji Electronic vào 1983, hệ thống xe điện ngầm Hitachi vào 1987 Lý thuyết mờ đời Mỹ, ứng dụng Anh phát triển mạnh mẽ Nhật Trong lĩnh vực Tự động hoá logic mờ ngày ứng dụng rộng rãi Nó thực hữu dụng với đối tượng phức tạp mà ta chưa biết rõ hàm truyền, logic mờ giải vấn đề mà điều khiển kinh điển không làm 1.1.2 Khái niệm tập mờ 1.1.2.1 Tập kinh điển Khái niệm tập hợp hình thành tảng logic định nghĩa xếp chung đối tượng có tính chất, gọi phần tử tập hợp Cho tập hợp A, phần tử x thuộc A ký hiệu: x A Để biểu diễn tập hợp A X, ta dùng hàm thuộc A ( x) , với: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -5- 1 0 A ( x) khi x A x A (1.1) A (x) nhận giá trị “1” “0” Ký hiệu = x X x thoả mãn số tính chất Ta nói tập A định nghĩa tập X 1.1.2.2 Định nghĩa tập mờ Tập mờ B xác định tập kinh điển M tập mà phần tử cặp giá trị (x,B(x)), với x M B(x) ánh xạ : B(x) : M [0 1] : B gọi hàm thuộc , M gọi tập 1.1.2.3 Các thông số đặc trƣng cho tập mờ Độ cao tập mờ B giá trị lớn giá trị hàm liên thuộc : H Sup B (x) (1.2) xM Một tập mờ có phần tử có độ phụ thuộc gọi tập mờ tắc (H=1) Ngược lại, tập mờ B với H < gọi tập mờ khơng tắc Hình 1.1 miền tin cậy, miền xác định tập mờ Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -6- Miền xác định tập mờ B ký hiệu S tập M có giá trị hàm liên thuộc khác không: S = x M B ( x) (1.3) Miền tin cậy tập mờ B ký hiệu T tập M có giá trị hàm liên thuộc 1: T = x M B ( x) (1.4) Các dạng hàm liên thuộc (membership function) logic mờ Có nhiều dạng hàm liên thuộc : Gaussian, PI-shape, S-shape, Sigmoidal, Zshape … trapmf gbellmf trimf gaussmf gauss2mf smf 0.8 0.6 0.4 0.2 zmf psigmf dsigmf pimf sigmf 0.8 0.6 0.4 0.2 Hình 1.2 Các dạng hàm liên thuộc 1.2 Các phép toán tập mờ Cho A, B hai tập mờ khơng gian M, có hàm liên thuộc tương ứng A, B, đó: - Phép hợp hai tập mờ: + Theo luật Max + Theo luật Sum AB AB(x) = Max{ A(x) , B(x) } AB(x) = Min{ 1, A(x) + B(x) } Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn (1.5) (1.6) -7- + Tổng trực tiếp - Phép giao hai tập mờ: + Theo luật Min AB(x) = A(x) + B(x) - A(x).B (x) (1.7) AB A B(x) = Min{ A(x) , B(x) } (1.8) + Theo luật Lukasiewicz A B(x) = Max{0, A(x)+B(x)-1} + Theo luật Prod - Phép bù tập mờ: A B(x) = A(x).B(x) A (x) = 1- A(x) (1.9) (1.10) (1.11) c 1.3 Biến ngôn ngữ giá trị biến ngơn ngữ Một biến gán từ ngôn ngữ tự nhiên làm giá trị gọi biến ngơn ngữ Một biến ngôn ngữ thường bao gồm thông số: X, T, U, M với: + X: Tên biến ngôn ngữ + T: Tập giá trị ngôn ngữ + U: Khơng gian mà biến ngơn ngữ X nhận giá trị rõ + M: Chỉ phân bố T U Để minh hoạ hàm thuộc biến ngơn ngữ ta xét ví dụ sau : Xét nhiệt độ điều hoà nhiệt độ, ta phát biểu nhiệt độ: - Rất lạnh (VS) - Lạnh (S) - Trung bình (M) - Nóng (F) - Rất nóng (VF) Những phát biểu gọi biến ngôn ngữ tập mờ Gọi x giá trị biến nhiệt độ, ví dụ x =10 oC, x = 20 oC … Hàm thuộc tương ứng biến ngôn ngữ ký hiệu : Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -8- VS(x), S(x), M(x), F(x), VF(x) Hình 1.3 Mờ hố biến nhiệt độ Như biến nhiệt độ có hai miền giá trị : - Miền giá trị ngôn ngữ : N = { lạnh, lạnh, trung bình, nóng, nóng } - Miền giá trị vật lý : V = { xR | x } Biến nhiệt độ xác định miền ngôn ngữ N gọi biến ngơn ngữ Với xR ta có hàm thuộc: x X = { VS(x), S(x), M(x), F(x), VF(x) } Ví dụ hàm thuộc giá trị rõ x= 35 oC là: X (35) = { 0;0;0.75;0.25;0 } 1.4 Luật hợp thành mờ 1.4.1 Mệnh đề hợp thành Xét biến ngôn ngữ χ γ Biến χ nhận giá trị (mờ) A có hàm liên thuộc A (x) γ nhận giá trị (mờ) B có hàm liên thuộc B ( y ) hai biểu thức: χ = A; γ = B gọi hai mệnh đề Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -9- Luật điều khiển: χ = A γ = B gọi mệnh đề hợp thành Trong χ = A gọi mệnh đề điều kiện γ = B gọi mệnh đề kết luận Dựa vào số mệnh đề điều kiện số mệnh đề kết luận mệnh đề hợp thành mà ta phân chúng thành cấu trúc khác nhau: + Cấu trúc SISO: Chỉ có mệnh đề điều kiện mệnh đề kết luận Ví dụ: χ = A γ = B + Cấu trúc MISO: Có từ hai mệnh đề điều kiện trở lên mệnh đề kết luận.Ví dụ: 1 A1 A2 γ = B + Cấu trúc MIMO: Có mệnh đề điều kiện hai mệnh đề kết luận Ví dụ: 1 A1 A2 B1 B2 1.4.2 Mô tả mệnh đề hợp thành Nguyên tắc Mamdani “ Độ phụ thuộc kết luận không lớn độ phụ thuộc điều kiện” Từ nguyên tắc ta có hai công thức xác định hàm liên thuộc cho mệnh đề hợp thành A B: + Công thưc Min: A B ( x, y ) MIN A ( x), B ( y ) (1.12) + Công thức Prod: A B ( x, y ) A ( x). B ( y ) (1.13) 1.4.3 Luật hợp thành mờ Luật hợp thành tên gọi chung mơ hình R biểu diễn hay nhiều hàm liên thuộc cho hay nhiều mệnh đề hợp thành Một luật hợp thành có mệnh đề hợp thành gọi luật hợp thành đơn, ngược lại có luật hợp thành kép Xét luật hợp thành R biểu diễn mơ hình lái tơ gồm mệnh dề hợp thành: R1: Nếu x = chậm Thì y = tăng R2: Nếu x = trung bình Thì y = giữ nguyên R3: Nếu x = nhanh Thì y = giảm Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -10- title('toc dong co','FontSize',14) subplot(212) plot(t,iA) title('dong dien phan ung','FontSize',14) Kết ta thu Hình 3.5 Tốc độ dòng điện phần ứng động 3.2.2 Thiết kế PID điều chỉnh dòng phần ứng Để thiết kế khâu điều chỉnh dòng, thường ta sử dụng hàm truyền đạt mạch điện phần ứng bỏ qua sức từ động cảm ứng e A Dịng điều chỉnh dịng có cấu trúc sau: Hình 3.6 Mơ hình khâu điều chỉnh dịng phần ứng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -61- Theo sơ đồ cấu trúc ta có hàm truyền đạt mạch phần ứng là: G( s) 23 1 23 0,005.S 0,6 0,02.S 0,00006.S 0,015.S 0,6 (3.13) Ta thiết kế khâu điều chỉnh dòng theo phương pháp modul tối ưu Theo phương pháp ta thiết kế khâu điều chỉnh dòng điều khiển PI với: W1 ( s ) K Ti S Ti S (3.14) Nhiệm vụ đặt phải tìm hai hệ số K Ti Hàm truyền kín là: Ti S 23 Ti S 0,00006.S 0,015.S 0,6 Wk ( s ) T S 23 1 K i Ti S 0,00006.S 0,015.S 0,6 K (3.15) 23.K 23.K S Ti 0,00006.S 0,015.S (23.K 0,6).S 23K Ti Đa thức đặc trưng có: a3 0,00006; a2 0,015; a1 23.K 0,6; a0 23.K Ti Sử dụng matlab ta có: disp('**** Thiet ke bo dieu khien PID ****') a2 = 0.015; a3 = 0.00006; w2 = a2/a3; anpha = input('anpha=') w1 = w2/anpha; w0 = w1/anpha; a1 = a2*w1; Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -62- a0 = a1*w0; Km = (a1-0.6)/23 Ti = 23*Km/a0 Với anpha = 2,1 ta tìm Ti 0,0117 K = 0,0516 Sơ đồ mô SIMULINK Hình 3.7 Sơ đồ mơ phịng khâu điều chế dịng Mối quan hệ dòng điện điều chỉnh tốc độ n động Ta sử dụng lệnh vẽ đồ thị Matlab: subplot(211) plot(t,n1*60,'k-') title('Dap ung toc quay n va dong iA co dieu chinh','FontSize',14) subplot(212) plot(t,IA_ref,'k-',t,iA1,'k ') title('dong dien dieu chinh','FontSize',14) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -63- Hình 3.8 Kết mơ tốc độ có khâu điều chế dòng 3.2.3 Thiết kế PID điều chỉnh tốc độ quay Hình 3.9 Mơ hình thiết kế khâu điều chỉnh tốc độ Đối với vòng điều điều chỉnh tốc độ quay, vòng điều chỉnh dòng vừa thiết kế vịng cấp dưới, gom lại thành phần đối tượng điều khiển với hàm truyền đạt sau: Gi ( s ) i A ( s) 1 * 2 2Tt s 0,01.s i A ( s ) 2Tt s 2.T t s Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên (3.16) http://www.lrc-tnu.edu.vn -64- Cùng với hàm truyền đạt phần cơ, đối tượng điều khiển tổng quát lúc có mơ hình truyền đạt sau: Gn ( s ) k n( s ) 38,2.0,04 0,187 M i A ( s ) 2 j.s 2Tt s 2. 1,3.s 0,01.s s.(1 0,01.s ) * (3.17) Với hàm truyền tìm ta thiết kế PID điều chỉnh tốc độ theo phương pháp tiêu chuẩn đối xứng với hàm truyền máy điều chỉnh có dạng: Wm ( s ) Td s Ti s (3.18) Với Td 4Tb 4.0,01 0,04 Ti 8.K Tb 8.0,187.0,012 0,0001496 Vậy hàm truyền đạt máy điều chỉnh tốc độ là: Wm ( s) 0,04.s 0,0001496.s Sơ đồ mơ SIMULINK Hình 3.10 Sơ đồ mô khâu điều chế tốc độ Ta lập trình M_file để quan sát tốc độ đặt tốc độ thực động dòng điện thực tế phần ứng động ta dùng hai điều chỉnh dòng điều chỉnh tốc độ Lệnh viết sau: subplot(211) plot(t,60*N_ref,'k ',t,60*n2,'k-') Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -65- title('Toc dat va toc thuc cua dong co','FontSize',14) subplot(212) plot(t,IA_ref1,'k-',t,iA2,'k ') title('dong dien dat va dong dien thuc cua dong co','FontSize',14) Và kết thu Hình 3.11 Kết mơ Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -66- Chƣơng ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN MỜ ĐỂ KHẮC PHỤC ẢNH HƢỞNG CỦA HIỆN TƢỢNG BÃO HÒA TỪ 4.1 Xây dựng mơ hình động điện chiều từ thông thay đổi Khi thiết kế điều khiển PID để điều chỉnh động ta thường xét từ thông động Ф = const Trong thực tế từ thông động biến đổi ảnh hưởng từ hóa, mục ta xét ảnh hưởng từ thông đến động điện chiều kích từ độc lập Như trình bày chương II ta thấy phương trình bậc cao mơ tả điểm liệt kê B, H phương trình bậc : H 0,6465 9,34.B 15,43.B 48,74.B 56,68.B 23,74.B (4.1) Là phương trình bám xác điểm liệt kê hay ta viết phương trình dạng: B 0,1129 0,1555.H 0,0054.H 0,0000395.H 0,0000013.H 0,000000018.H (4.2) Trong ta lại có : Φ = B.S (S = const) (4.3) Dựa vào phương trình ta xây dựng mơ hình SIMULINK từ thơng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -67- Hình 4.1 Mơ hình đường đặc tính từ thơng Kết ta thu đường đặc tính từ thơng Φ có dạng sau : Hình 4.2 Kết đường đặc tính từ thơng Khi mơ hình động điện chiều kích từ độc lập có từ thơng thay đổi có dạng : Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -68- Hình 4.3 Mơ hình động điện chiều có từ thơng thay đổi Ta xét mơ hình điều khiển PID kinh điển thiết kế với động điện chiều có từ thơng thay đổi Hình 4.4 Mơ hình điều khiển PID với động có từ thơng thay đổi Và kết ta thu Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -69- Hình 4.5 Kết mơ tốc độ dịng điện động Ta so sánh khác dùng chung PID kinh điển với động có từ thơng thay đổi động có từ thơng số Kết ta thu : const thay đổi thay đổi const Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -70- Hình 4.6 Kết so sánh Nhận xét: Khi từ thơng thay đổi thời gian xác lập động lâu so với động có từ thơng số cố định Khi PID kinh điển thiết kế theo phương pháp khơng cịn đáp ứng u cầu toán đặt Trong phần em xin đưa phương pháp thiết kế điều khiển theo phương pháp mờ thích nghi 4.2 Thiết kế điều khiển mờ thích nghi Sơ đồ khối hệ điều khiển thích nghi mờ yd -y e d u Hệ điều khiển T-Đ Bộ điều khiển mờ dt Luật thích nghi Hình 4.7 Sơ đồ cấu trúc điều khiển mờ thích nghi Ta thiết kế điều khiển mờ thích nghi có đầu vào, sai lệch (e1 = e = yd - y) đạo hàm sai lệch ( e2 e y d y ) Các hàm liên thuộc đầu vào lấy theo kiểu Gaus kiểu sigmoid bên biến ngôn ngữ đầu vào, ta có biểu thức hàm liên thuộc là: A j (e j ) e j ; 1j , 1j μ A j (e j ) μ e j ; pj , pj e p Với p = 2, , N j -1 1 e 1j e j 1j pj e j pj 2 (4.4) (4.5) , cịn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -71- μ A j (e j ) μ e j ; Nj j , Nj j N Trong đó: 1 e (4.6) j j N e N j j j j j j j α α1j α 2j α N 1 α N α max (4.7) Ta chọn: 2 3; max max 3 Hàm liên thuộc đầu vào có dạng: Hình 4.8 Dạng hàm liên thuộc Trong đó: A (e j ) e j ; α1j , 1j j i μ A j (e j ) μ e j ; α 2j , 2j e i 1 e 10 e j 3 (4.8) 10 e j 2, (4.9) μ A j (e j ) μ e j ; α 7j , 7j 1 e 10 x 3 Với j = 1, (4.10) Chọn = 8, chọn Q ma trận đường chéo, A ma trận có kích thước (2x2) A k2 k1 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -72- Với số k , k chọn cho tất nghiệm phương trình: P n + k n P n - + + k = nằm bên nửa trái mặt phẳng phức Trong P n cột cuối ma trận P Với cách tổng hợp vậy, hệ thống chắn thoả mãn điều kiện Lim e(t ) t từ phương trình ATP + PA = - Q ta xác định PnT 4,5 15 Từ tập mờ đầu vào (4.8) (4.10) thông số Pn xác định ta tiến hành xây dựng điều khiển mờ với hàm mờ sơ sở là: e i i 1 N1 n j1 A j e j ij n e j j n 1 j1 Ai j Nn luật thích nghi là: eT Pn (e) 8(4.5e 15e) (e) Sơ đồ cấu trúc điều khiển mờ thích nghi hình 4.9 Hình 4.9 Bộ điều khiển mờ thích nghi Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -73- So sánh dùng chung điều khiển mờ thích nghi với động có từ thơng thay đổi động có từ thơng cố định Hình 4.10 Mơ hình điều khiển mờ thích nghi với động có từ thơng thay đổi từ thông cố định Và kết mô ta được: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -74- Hình 4.11 Kết mô Nhận xét: Ta thấy rằng, đặc tính động hệ thống có thay đổi thơng số động thay đổi, song nằm giới hạn cho phép thoả mãn tiêu chất lượng hệ thống Như vậy, sử dụng điều khiển mờ thích nghi để điều khiển hệ thống Thyristor - Động chiều nâng cao tính bền vững hệ thống có thay đổi tham số động Hệ thống sử dụng cho hệ thống truyền động có yêu cầu cao chất lượng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -75-