ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGÀNH TỰ ĐỘNG HOÁ NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ CHO BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN Ngành TỰ Đ[.]
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGÀNH : TỰ ĐỘNG HOÁ NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ CHO BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN Ngành : TỰ ĐỘNG HOÁ Mã số:23 Học Viên: ĐINH VIỆT CƯỜNG Người HD Khoa học : PGS.TS NGUYỄN HỮU CÔNG THÁI NGUYÊN 2009 Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! MỤC LỤC Nội dung Tài liệu tham khảo Chương mở đầu Chương 1: Không gian hàm liên thuộc biến ngôn ngữ lập luận xấp xỉ 1.1 Không gian hàm thuộc logic mờ logic ngôn ngữ phương pháp xây dựng cấu trúc đại số 1.1.1 Biểu diễn tham số không gian hàm thuộc biến ngôn ngữ Trang a-b i-iii 1 a, Khái nhiệm miền mở không gian biến ngôn ngữ b, Biểu diễn tham số không gian hàm thuộc 1.1.2 Quan hệ ngữ nghĩa giá trị ngôn ngữ không gian hàm thuộc tham số biến ngôn ngữ 1.1.3 So sánh với mơ hình Di Lascio, Gisolfi Loia 1.1.4 Cấu trúc đại số không gian hàm thu ộc tham số biến ngôn ngữ 1.1.5 Xây dựng hàm thuộc biểu thị ngữ nghĩa giá trị biến ngơn ngữ dựa độ đo tính mờ a, Phân tích lựa chọn cách tiếp cận giải tốn 11 12 14 15 b, Xác định tính mờ ngơn ngữ dựa cấu trúc đại số gia tử 17 c, Xây dựng tập mờ cho biến ngôn ngữ 20 1.2 Lập luận xấp xỉ dựa mô hình tham số biến ngơn ngữ 24 1.2.1 Giới thiệu 1.2.2 Giá trị chân lý ngôn ngữ logic mờ cho lập luận xấp xỉ 25 1.2.3 Suy diễn với quy tắc modus ponens tổng quát 28 1.2.4 Suy diễn mờ đa điều kiện 1.2.5 Logic m dựa biểu diễn tham số giá trị chân lý ngôn ngữ 31 1.2.6 Một cấu trức đại số khác nhiều giá trị chân lý ngôn ngữ 36 1.2.7 Logic mờ cho lập luận tự động hệ phân loại kiểu đối tượng 38 1.3 Kết luận chương 38 Chương 2: Giới thiệu logic mờ thiết kế điều khiển mờ cho đối tượng công nghiệp 40 26 32 2.1 Bộ điều khiển mờ 40 2.1.1 Mờ hoá 41 2.1.2 Sử dụng luật hợp thành 42 2.1.3 Sử dụng toán tử mờ - khối luật mờ 2.1.4 Giải mờ 42 43 2.2 Nguyên lý điều khiển mờ 44 2.3 Nguyên tắc thiết kế điều khiển mờ 46 2.3.1 Định nghĩa biến vào/ra 47 2.3.2 Xác định tập mờ 47 2.3.3 Xây dựng luật điều khiển 48 2.3.4 Chọn thiết bị hợp thành 48 2.3.5 Chọn nguyên lý giải mờ 48 2.3.6 Tối ưu 49 2.4 Kết luận 49 Chương : Thiết kế điều khiển mờ cho Balong – Nhà máy 50 nhiệt điện PHẢ LẠI 3.1 Mơ hình tốn học đối tượng cơng nghệ 50 3.1.1 Sơ đồ cấu trúc điều chỉnh mức nước Balong 50 3.1.2 Xác định hàm truyền đạt phần tử sơ đồ cầu trúc 50 3.2 Thiết kế điều khiển kinh điển cho mạch vòng 52 3.3 Thiết kế điều khiển cho mạch vịng ngồi tiêu chuẩn phẳng 53 3.4 Thiết kế điều khiển mờ tĩnh cho mạch vịng ngồi điều khiển mức nước 54 3.4.1 Định nghĩa biến ngôn ngữ vào 54 3.4.2 Định nghĩa tập mờ 54 3.4.3 Xây dựng luật điều khiển 57 3.4.4 Chọn thiết bị hợp thành nguyên lý giải mờ 58 3.5 Thiết kế điều khiển mờ động 59 3.5.1 Định nghĩa biến ngôn ngữ vào 59 3.5.2 Định nghĩa tập mờ 59 3.5.3 Xây dựng luật điều khiển 62 3.5.4 Chọn thiết bị hợp thành nguyên lý giải mờ 63 3.6 Chương trình Kết mơ phỏng: 64 3.6.1 Sơ đồ kết mơ điều khiển mạch vịng 64 3.6.2 Sơ đồ kết mô điều khiển mờ tĩnh 65 3.6.3 Sơ đồ kết mô điều khiển mờ động 66 3.6.4 So sánh chất lượng dùng mờ tĩnh mờ động 67 a, Kết mô sau thiết kế 67 b, So sánh chất lượng máy điều chỉnh có nhiễu phụ tải 68 c, So sánh chất lượng máy điều chỉnh thay đổi giá trị đặt 70 d, So sánh chất lượng máy điều chỉnh thay đổi thông số đối tượng 74 3.7 Kết luận chương 82 Chương 4: ĐSGT ứng dụng điều khiển 85 4.1 4.1.1 4.1.2 4.1.3 4.2 4.2.1 Đại số gia tử Độ đo tính mờ giá trị ngơn ngữ Hàm định lượng ngữ nghĩa Đại số gia tử tuyến tính đầy đủ Ứng dụng phương pháp luận xấp xỉ diều khiển mờ Xây dựng phương pháp điều khiển mờ dựa ĐSGT 85 86 90 91 95 95 4.2.1.1 Đều khiển logic mờ 4.2.1.2 Xây dựng phương pháp HAC 95 96 4.2.2 Ví dụ so sánh phương pháp FLC HAC 4.3 Kết luận kiến nghị nghiên cứu 99 109 4.3.1 Kết luận 109 4.3.2 Kiến nghị nghiên cứu 109 a TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Bùi Cơng Cường & Nguyễn Dỗn Phước; Hệ mờ, mạng nơron & ứng dụng, NXB KH & KT 2001 [2] Nguyễn Hồng Cương, Bùi Cơng Cường, Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh & Chu Văn Hỷ: Hệ mờ ứng dụng, NXB KH & KT 1998 [3] Phan Xuân Minh & Nguyễn Doãn Phước: Lý thuyết điều khiển mờ, NXB KH & KT 2004 [4] Vũ Như Lân: Điều khiển sử dụng logic mờ, mạng nơron đại số gia tử, NXB KH & KT 2006 [5] Nguyễn Xuân Quang: Lý thuyết mạch logic kỹ thuật số, NXB đại học giáo dục chuyên nghiệp, 1991 [6] Trần Đình Khang, Ứng dụng đại số gia tử đối sánh giá trị ngơn ngữ, Tạp chí tin học điều khiển học, 14,3, 1998 [7] V.N.Lân, V.C Hưng, Đ.T.Phu: Điều khiển điều khiển bất định sở logic mờ kkả sử dụng đại số gia tử luật điều khiển, Tạp chí “ Tin học điều khiển học”, T.18, S3 (2002), 211-221 [8] V.N.Lân, V.C Hưng, Đ.T.Phu, N.D.Minh: Điều khiển sử dụng đại số gia tử, Tạp chí “ Tin học điều khiển học”, T.21, S1 (2005), 23-37 [9] Phạm Công Ngô, Lý thuyết điều khiển tự động, NXB Khoa học kỹ thuật, 1998 [10] Tài liệu hướng dẫn vận hành nhà máy nhiệt điện phả lại [11] Trần Văn Quang CH-K8, Luận văn thạc sỹ kỹ thuật, nghành tự động hoá: Ứng dụng điều khiển kinh điển điều khiển mờ cho tốn điều khiển q trình, 2008 [12] N.V.Lân, Vũ Chấn Hưng, Đặng Thành Phu, tạp chí “Tin học điều khiển”, Điều khiển điều kiện bất định sở logic mờ khả sử dụng đại số gia tử luật điều khiển, T.18, S.3, 211-212, 2002 [13] J.F Baldawin, A new approach to approximate reasoning using a fuzzy logic, Fuzzy Sets and Systems (1979) 309 – 325 [14] G.Beliakov, “Fuzzy sets and membership functions based on probabilites” Information Sciences, vol 91, 95-111, 1996 b [15] R.E Bellman & L.A Zadeh, Local and fuzzy logic, in: G.J Klir & B Yuan (Eds), Fuzzy sets, fuzzy logic, and Fuzzy Systems: Selected papers by L.A Zadeh (World Scientific, Singapore, 1996) 283 – 335 [16] N.D Belnap, A useful four-valued logic, in: J.M DUNN, G.EPSTEIN(Eds), Modern Uses of Mutiple-Valued Logic, Dordrecht, Reidel Publishing company, 1977, 9-37 [17] T.H Cao, & A, P.N Créay, Fuzzy types: a framework for handling uncertaity about types of objects, International Journal of Approximate Reasoning, 25, 2000, 217-253 [18] L.Di lasco, A Gisolfi & V Loia, A new model for linguiistic modifiers, Internationl Journal of Approximate Reasoning 15 (1996) 25-47 [19] D.Dubois and H Prade,”The three semantics of fuzzy sets”, Fuzzy sets and systems, vol, phương pháp 141-150, 1997 [20] Nguyen Cat Ho and Huynh Van Nam, A theory of rfinememt strucuture of hedge algebra and its application to linguistic-valued fuzzy logic, in D Niwinski and M Zawadowski(Eds), logic, Algebra and Computer Science, Banach center Publications, PWN-Polish Scientific Publishers> Warsaw, 1998(in press) [21] Nguyen Cat Ho and Huynh Van Nam, An algebraic approach to linguistic hedges in Zadeh’s fuzzy logic, Fuzzy Sets and Systems 129 (2002) 229-254 [22] Nguyen Cat Ho, Tran Dinh Khang, Huynh Van Nam & Nguyen Hai Chau, Hegdes algebras, linguistic-valued logic anh their application to fuzzy reasoning, International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems (1999) 347-61 [23] Nguyen Cat Ho and W.Wechler Hedge algebras: An algebraic approach to structure of sets of linguistic truth values, Fuzzy Sets and Systems 35, 1990,281-293 [24] Nguyen Cat Ho and W.Wechler, Extended hegde algebras and their application to fuzzy logic, Fuzzy sets and Syystems 52, 1992,259-281 i Ngày nay, với phát triển ngành kỹ thuật, cơng nghệ thơng tin góp phần cho phát triển kỹ thuật điều khiển tự động hố Trong cơng nghiệp, điều khiển q trình sản xuất mũi nhọn then chốt để giải vấn đề nâng cao suất chất lượng sản phẩm Một vấn đề quan trọng điều khiển việc tự động điều chỉnh độ ổn định sai số khoảng thời gian điều khiển ngắn nhất, phải kể đến hệ thống điều khiển mờ sử dụng rộng rãi Trong trìnhđiều khiển thực tế, người ta ln mong muốn có thuật toán điều khiển đơn giản, dễ thể mặt cơng nghệ có độ xác cao tốt Đây yêu cầu khó thực thơng tin có tính điều khiển mơ hình động học đối tượng điều khiển biết mơ hồ dạng tri thức chuyên gia theo kiểu luật IF – THEN Để đảm bảo độ xác cao q trình xử lý thông tin điều khiển cho hệ thống làm việc môi trường phức tạp, số kỹ thuật phát phát triển mạnh mẽ đem lại nhiều thành tựu bất ngờ lĩnh vực xử lý thông tin điều khiển Trong năm gần đây, nhiều công nghệ thông minh sử dụng phát triển mạnh tron g điều khiển công nghiệp công nghệ nơron, công nghệ mờ, công nghệ tri thức, giải thuật di truyền, … Những công nghệ phải giải với mức độ vấn đề cịn để ngỏ điều khiển thơng minh nay, hướng xử lý tối ưu tri thức chuyên gia Tri thức chuyên gia kết rút từ q trình tổ chức thơng tin phức tạp, đa cấp, đa cấu trúc, đa chiều nhằm đánh giá nhận thức (càng xác tốt) giới khách quan Tri thức chuyên gia thể dạng luật mang tính kinh nghiệm, luật quan trọng chúng tạo thành điểm chốt cho mơ hình suy luận xấp xỉ để tìm đại lượng điều khiển cho phép thoả mãn (có khả tối ưu) mục tiêu điều khiển với độ xác Chiến lược suy luận xấp xỉ tốt bao nhiêu, đại lượng điều khiển tìm thoả mãn tốt nhiêu mục tiêu điều khiển đề Các thuật toán điều khiển ngày có mức độ thơng minh cao, tích hợp suy luận, tính tốn mềm dẻo để hoạt động điều kiện đa dạng, phức tạp với độ bất định cao, tính phi tuyến lớn đối tượng điều khiển Logic mờ đem lại cho công nghệ điều khiển truyền thống cách nhìn mới, cho phép điều khiển hiệu đối tượng khơng rõ ràng mơ Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ii hình sở tri thức chuyên gia đầy cảm tính Điều khiển mờ thành công kết hợp logic mờ lý thuyết điều khiển q trình tìm thuật tốn điều khiển thơng minh Chìa khóa thành cơng giải tương đối thỏa đáng toán suy luận xấp xỉ (suy luận mờ) Tuy không cịn vướng mắc Một khó khăn lý thuyết suy luận xấp xỉ độ xác chưa cao cịn tốn mở tương lai Cơng nghệ tính tốn mềm hội tụ công nghệ mờ công nghệ nơron lập trình tiến hố nhằm tạo mặt cắt xun qua tổ chức thơng tin phức tạp nói trên, tăng cường khả xử lý xác tri thức trực giác chuyên gia [3] Khác hẳn với kỹ thuật điều khiển kinh điển hoàn tồn dựa vào độ xác tuyệt đối thơng tin mà nhiều ứng dụng không cần thiết khơng thể có được, điều khiển mờ xử lý thơng tin “khơng xác” hay “khơng đầy đủ” Những thơng tin mà xác nhận thấy quan hệ chúng mô tả ngôn ngữ, cho định hợp lý Chính khả làm cho điều khiển mờ chụp phương thức xử lý thông tin điều khiển cụ thể giải thành cơng số tốn điều khiển phức tạp mà trước không giải Mặc dù logic mờ lý thuyết mờ chiếm vị trí vơ quan trọng kỹ thuật điều khiển Tuy nhiên, nhiều tốn điều khiển địi hỏi tính trật tự theo ngữ nghĩa hệ luật điều khiển Điều lý thuyết mờ chưa đáp ứng đầy đủ Để khác phục khó khăn này, luận văn đề cập đến lý thuyết đại số gia tử [9], [10], [11], [12], cơng cụ đảm bảo tính trật tự ngữ nghĩa, hỗ trợ cho logic mờ tốn suy luận nói chung điều khiển mờ nói riêng Có thể thấy cố gắng lớn nhằm mở hướng giải cho xử lý biến ngôn ngữ tự nhiên vấn đề tư trực cảm Lý thuyết đại số gia tử hình thành t năm 1990 Ngày lý thuyết phát triển mục tiêu giải tốn suy luận xấp xỉ Có thể tìm hiểu kỹ vấn đề cơng trình nghiên cứu gần Trong logic mờ lý thuyết mờ, nhiều khái niệm quan trọng tập mờ, Tchuẩn, S-chuẩn, phép giao mờ, phép hợp mờ, phép phủ định mờ, phép kéo theo mờ, phép hợp thành, … sử dụng toán suy luận xấp xỉ Đây điểm mạnh có lợi cho q trình suy luận mềm dẻo điểm yếu có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tính xác trình suy luận Trong Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iii suy luận xấp xỉ dựa đại số gia tử từ đầu không sử dụng khái niệm tập mờ, độ xác suy luận xấp xỉ không bị ảnh hưởng khái niệm Một vấn đề đặt liệu đưa lý thuyết đại số gia tử với tính ưu việt suy luận xấp xỉ so với lý thuyết khác vào tốn điều khiển liệu có thành cơng lý thuyết khác có hay khơng? Luận văn cho thấy sử dụng công cụ đại số gia tử cho nhiều lĩnh vực công nghệ khác số cơng nghệ điều khiển sở tri thức chuyên gia Phần nội dung luận văn gồm chương: Chương 1: Không gian hàm thuộc biến ngôn ngữ lập luận xấp xỉ Chương 2: Logic mờ; thiết kế FLC cho đối tượng công nghiệp Chương 3: Thiết kế điều khiển mờ để điều khiển mức cho Balong nhà máy nhiệt điện phả lại Chương 4: Bộ điều khiển đại số gia tử Do trình độ thời gian hạn chế, em mong nhận ý kiến góp ý thầy giáo, cô giáo ý kiến đóng góp đồng nghiệp Đặc biệt, em xin chân thành cảm ơn hướng dẫn tận tình thầy giáo PGS.TS Nguyễn Hữu Công giúp đỡ thầy cô giáo khoa Điện tử, khoa Đ đồng nghiệp Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật CHƯƠNG KHÔNG GIAN HÀM THUỘC CỦA CÁC BIẾN NGÔN NGỮ VÀ LẬP LUẬN XẤP XỈ Trong chương nghiên cứu sở lý thuyết logic mờ, logic ngôn ngữ lập luận xấp xỉ để ứng dụng vào tự động hoá để giải các toán điều khiển chương Như biết, tri thức chuyên gia thường cho dạng ngôn ngữ Để xây dựng hệ lập luận với tri thức dạng cần biểu diễn khái niệm ngôn ngữ sở lý luận kèm theo Vấn đề phương pháp biểu diễn xây dựng để phản ánh tốt nhất, chừng mực có thể, cấu trúc ngữ nghĩa giá trị ngơn ngữ thực tế, đồng thời dẫn đến cấu trúc toán học đủ tốt cho phép thực tính tốn cách hiệu Cho đến chưa có phương pháp đáp ứng đầy đủ hai yêu cầu cho biến ngôn ngữ có lẽ khơng tồn phương pháp lý tưởng Trong chương nghiên cứu phương pháp xây dựng không gian hàm thuộc miền giá trị ngôn ngữ biến ngôn ngữ Như thấy sau này, phương pháp dựa quan sát thực tế ngữ nghĩa khái niệm mờ sử dụng ngơn ngữ ngày phân tích [13, 15] Do đó, theo cách xây dựng chúng ta, không gian hàm thuộc miền giá trị của biến ngơn ngữ có hai phần tử sinh ngun thuỷ (khơng kể phần tử chung tính) có cấu trúc đại số đủ tốt để thực nhiệm vụ tính tốn Sau xây dựng hệ hỗ trợ định dựa vào phương pháp lập luận xấp xỉ mơ hình hàm thuộc tham số Với phương pháp lập luận xây dựng thuật toán tự động hoá hỗ trợ 1.1 Không gian hàm thu ộc logic mờ logic ngôn ngữ phương pháp xây dựng cấu trúc đại số 1.1.1 Biểu diễn tham số không gian hàm thuộc biến ngôn ngữ Như nhận xét [14], hầu hết biến ngôn ngữ thực tế có phần tử sinh nguyên thuỷ phản nghĩa nhau: phần tử sinh âm (ngữ nghĩa), ký hiệu f, phần tử sinh dương, ký hiệu t Chẳng hạn biến chân lý ngơn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 94 Mệnh đề 4.4 Cho ĐSGT tuyến tính đầy đủ AX = (X, G, H, Σ, Φ, ≤) số ε > bé tùy ý.Đặt k = + log λ (ε / γ ) λ = max{µ(hj): j ∈ [−q^p]}, γ = max{fm(c−), fm(c+)} Khi với giá trị thực r ∈ [0,1] tồn giá trị ngôn ngữ x ∈ Xk thỏa |υ(x) − r| ≤ ε Chứng minh Theo Bổ đề 4.1, họ { ℑ(x) : x ∈ Xk } tựa phân hoạch (semipartition) đoạn [0,1], tức x, y ∈ Xk, x ≠ y đoạn ℑ(x) ℑ(y) có chung với nhiều điểm x∈ X ℑ(x) = [0,1] Vì với số thực r ∈ k [0,1] tồn giá trị x ∈ Xk cho r thuộc đoạn ℑ(x) Vì υ(x) ∈ ℑ(x) (để chứng minh |υ(x) − r| ≤ ε, ta chứng minh độ dài |ℑ(x)| ≤ ε Thật vậy, x ∈ Xk nên x biểu diễn dạng sau x = hk-1…h1c, c ∈ {c+, c−} Ta có: |ℑ(x)| = fm(x) = µ(hk-1)µ(hk-2)…µ(h1)fm(c) ≤ λk-1.γ = λ1+ log λ ( ε / γ ) −1 γ ≤ λ log λ (ε / γ ) γ = ε Vậy |ℑ(x)| ≤ ε suy |υ(x) − r| ≤ ε Gọi Hk[G] tập tất giá trị ngơn ngữ X có độ dài tối đa k Rõ ràng Hk[G] = {x ∈ X : l(x) ≤ k} = ki=1 Xi Khi với số k xác định mệnh đề đủ lớn để xấp xỉ số thực r với nhãn ngơn ngữ tập Hk[G] theo độ xác ε Định nghĩa 4.6 Cho ĐSGT tuyến tính đầy đủ AX = (X, G, H, Σ, Φ, ≤), số thực r ∈ [0,1], ε > bé tùy ý k ốs nguyên dương xác định Mệnh đề 2.4 Hàm ngược υ−1 hàm ĐLNN υ xác định sau: υ−1(r) = x x giá trị ngôn ngữ bé (theo thứ tự ngữ nghĩa) Hk[G] thỏa bất đẳng thức |υ(x) – r| ≤ |υ(y) – r|, ∀y ∈ Hk[G] Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 95 4.2 Ứng dụng phương pháp luận xấp xỉ điều khiển mờ Trong chương trình bày khả ứng dụng phương pháp lập luận xấp xỉ dựa ĐSGT Trên quan điểm đại số, miền ngôn ngữ biến ngơn ngữ xem đại số với cấu trúc thứ tự tự nhiên biểu thị ngữ nghĩa ngôn ngữ Do nhiều khái niệm tinh tế độ đo tính mờ gia tử giá trị ngơn ngữ định nghĩa rõ ràng, mang nhiều tính trực cảm Trên sở đưa phương pháp định lượng ngữ nghĩa miền ngôn ngữ Nhờ ánh xạ ngữ nghĩa dễ dàng xây dựng phương pháp lập luận xấp xỉ để giải toán lập luận mờ đa điều kiện, nhiều biến Với phương pháp lập luận nêu, có nhiều khả để ứng dụng Tuy nhiên, chọn lĩnh vực điều khiển mờ dễ dàng cho việc đánh giá kết thực Điều kiện để ứng dụng tốn điều khiển mờ cần phải có tập luật xác định trước 4.2.1 Xây dựng phương pháp điều khiển mờ dựa ĐSGT Trong phần xây dựng phương pháp điều khiển dựa ĐSGT nhắc lại phương pháp điều khiển mờ dựa lý thuyết tập mờ để làm sở so sánh hai phương pháp Các kết điều khiển hiệu thực thể qua tốn ví ụd: Điều khiển mức nước Balong nhà máy nhiệt điện PHẢ LẠI 4.2.1.1 Điều khiển logic mờ FLC Mục trình bày vắn tắt bước phương pháp điều khiển dựa logic mờ, gọi tắt FLC ( Fuzzy Logic Control) Thông thường phương pháp FLC bao gồm bước sau đây: Bước 1: Xác định biến trạng thái (biến vào) biến điều khiển (biến ra) đối tượng điều khiển xác định tập (cịn gọi khơng gian tham chiếu) biến Bước 2: Phân chia tập thành phần tương ứng với nhãn ngơn ngữ Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 96 Bước 3: Xây dựng tập mờ cho nhãn ngôn ngữ, tức xác định dạng hàm thuộc cho tập mờ Bước 4: Xây dựng quan hệ mờ tập mờ đầu vào (tập mờ trạng thái) tập mờ điều khiển tạo thành hệ luật điều khiển (bảng điều khiển sở tri thức chuyên gia) Bước 5: Giải toán lập luận xấp xỉ, xác định tập mờ đầu biến điều khiển theo luật (phép hợp thành) Bước 6: Kết nhập (aggregation) giá trị đầu Bước 7: Giải mờ, tìm giá trị điều khiển rõ 4.2.1.2 Xây dựng phương pháp HAC Chúng ta xét mơ hình mờ điều khiển cho dạng (2 1) gọi nhớ kết hợp mờ FAM ( Fuzzy Associative Memory) Vì có m biến đầu vào nên gọi FAM bảng m-chiều Dựa phương pháp nội suy gia tử đề xuất mơ hình điều khiển mờ dựa vào ĐSGT, gọi tắt HAC (Hedge Algebra-based Controller) Hình 4.2 thể sơ đồ tổng quát HAC, r giá trị tham chiếu, e giá trị lỗi, u giá trị điều khiển P đối tượng điều khiển Hệ sở luật phương pháp lập luận Giải nghĩa u r e Ngữ nghĩa hóa ĐLNN P x Hình 4.2 Sơ đồ điều khiển mờ HAC Thuật tốn điều khiển HAC gồm bước sau: Bước 1: Ngữ nghĩa hóa (Semantization) Chúng ta biết sở tri thức ứng dụng cho dạng bảng FAM chứa giá trị ngôn ngữ miền ngôn ngữ Xj biến vật lý Xj Mỗi miền ngôn ngữ Xj tương ứng với ĐSGT miền Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 97 tham chiếu số thực [sj1, sj2], j = 1, …, m Vì giá trị ngữ nghĩa định lượng hàm ĐLNN υj giá trị ngôn ngữ biến Xj thuộc đoạn [0,1] nên q trình tính tốn cần có ánh xạ để chuyển tuyến tính từ miền tham chiếu [ sj1, sj2] sang miền ngữ nghĩa [0,1] Việc chuyển gọi ngữ nghĩa hóa Các giá trị hàm υj gọi giá trị ngữ nghĩa biến tương ứng với Xj nhận giá trị ngữ nghĩa gọi biến ngữ nghĩa, ký hiệu xsj Vấn đề cốt yếu trình xác định tham số độ đo tính mờ phần tử sinh độ đo tính mờ gia tử ĐSGT biến Xj cách thích hợp dựa phân tích ngữ nghĩa miền ngôn ngữ Chẳng hạn, tham số biến vận tốc SPEED không giống ô tô tàu hỏa Hay, Very Little đặc trưng More Possibly, nên giả sử µ(More) > µ(Very) µ(Possibly) > µ(Little) Đây ràng buộc mềm, điều chỉnh Bước 2: Bảng ĐLNN chế lập luận Dùng hàm định lượng ngữ nghĩa với tham số xác định Bước 1, chuyển bảng FAM sang bảng liệu số m-chiều, gọi bảng m-SAM (m-Semantics Associative Memory) Lưu ý rằng, n ô bảng mSAM xác định n điểm, mô tả siêu mặt Cr,m+1 không gian thực Rm+1 Kế tiếp, chọn tốn tử kết nhập Agg để tích hợp m thành phần bảng m-SAM, từ xây dựng bảng gọi bảng 2-SAM Từ n ô bảng vừa thu 2SAM xá c định n điểm không gian thực hai chiều ta thu đường cong thực Cr,2 R2 Tuy nhiên, xác định hàm đa trị có khả để giải sau: (i) Sử dụng luật-điểm trung bình Cơng trình theo ngun tắc: “Nếu luật điểm có hồnh độ tung độ khác nhau, đường cong ngữ nghĩa định lượng qua luật-điểm trung bình có tung độ trung bình tung độ luật-điểm hồnh độ” Hạn chế phương pháp gây mát thông tin Cụ thể phát sinh trường hợp nhiều luật xác định mốc nội suy Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 98 luật có ý nghĩa riêng định Vì để đảm bảo luật giữ vai trị sử dụng khả thứ hai sau (ii) Điều chỉnh tham số hàm ĐLNN Bước chọn tốn tử kết nhập trung bình có trọng số để hàm đơn trị Dùng phương pháp nội suy cổ điển đường cong thực Cr,2 để tính tốn giá trị đầu cho mơ hình (1.6) Bước 3: Giải nghĩa (Desemantization) Đơn giản thiết lập ánh xạ để gán giá trị ngữ nghĩa, tức giá trị thực đoạn [0,1], với giá trị thực miền giá trị biến điều khiển Rõ ràng có ơc sở để tin phương pháp vừa đề xuất đơn giản hiệu so với phương pháp điều khiển dựa lý thuyết tập mờ Các lý là: 1) Thay xây dựng hàm thuộc phương pháp cần xác định tham số hàm ĐLNN dựa vào Bước 2) Phương pháp ập l luận xấp xỉ dựa phương phá p nội suy cổ điển với đường cong thực đơn giản, trực quan cho kết đầu xác 3) Phương pháp đề xuất linh hoạt dễ dàng thay đổi tham số hàm ĐLNN để thích nghi với nhiều ứng dụng điều khiển khác 4) Không cần thiết sử dụng phương pháp khử mờ 5) Tránh vấn đề phức tạp xây dựng hàm thuộc, chọn toán tử kéo theo, hợp thành luật khử mờ Mục trình bày cách áp dụng phương pháp điều khiển dựa ĐSGT cho ví dụ đồng thời đưa bảng so sánh kết hai phương pháp HAC FLC Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 99 4.2.2 Ví dụ so sánh phương pháp FLC HAC Trên sở chọn dạng hàm liên thuộc có dạng sau Hình 4.3 Hàm liên thuộc đầu vào ET Hình 4.4 Hàm liên thuộc đầu vào DET Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 100 Hình 4.5 Hàm liên thuộc đầu U - Phương pháp điều khiển dùng đại số gia tử HAC Bước 1: Chọn tham số tính tốn: G = { 0, Small, W, Large, 1} H– = { Little} = {h–1}; q = 1; H+ = {Very} = { h1}; p = 1; fm(Small) = θ = 0.5; µ(Very) = µ(h1) = 0.5; µ(Little) = µ(h–1) = 0.5 Như vậy: α = β = 0.5; fm(Large) = – fm(Small) = – 0.5 = 0.5 Bước 2: Chuyển nhãn ngôn ngữ sang nhãn ngôn ngữ đại số gia tử cho ba biến sau: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 101 Đối với biến đầu vào 1(ET) AN ⇒ Small AV ⇒ Little Small AL ⇒ Very Small K ⇒ W DN ⇒ Large DV ⇒ Little Large DL ⇒ Very Large Đối với biến đầu vào (DET) AN ⇒ Small AV ⇒ Little Small AL ⇒ Very Small K ⇒ W DN ⇒ Large DV ⇒ Little Large DL ⇒ Very Large Đối với biến điều khiển (U): AN ⇒ Small AV ⇒ Little Small AL ⇒ Very Small K ⇒ W DN ⇒ Large DV ⇒ Little Large DL ⇒ Very Large Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 102 Sau chuyển nhãn ngôn ngữ trên, tính tốn giá trị ngữ nghĩa định lượng chung cho biến Bước 3: Dùng hàm ĐLNN ĐSGT ãđxác định Bước 1, chuyển bảng FAM sang bảng SAM (Semantization Association Memory) Bước 4: Ngữ nghĩa hóa giải nghĩa Bước 5: Xây dựng đường cong ngữ nghĩa định lượng Trước hết, từ giá trị Bảng SAM, sử dụng phép tích hợp thành phần phép lấy Product, tức phép AND mệnh đề điều kiện luật phép lấy Product, tính tốn tọa độ điểm mặt phẳng thực Sau việc xác định DETs đường cong thực từ điểm -3.08 Đường cong ngữ nghĩa định lượng Hình 4.7 đường cong tuyến tính khúc qua luật-điểm trung bình Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 103 Hình 4.7 Đường cong ngữ nghĩa trung bình *Từ ta có sơ đồ mơ sau: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 104 Hình Sơ đồ mơ so sánh chất lượng MĐC *Kết mô so sánh điều khiển sau: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 105 Hình 4.9 Kết mô với MĐC Nhận xét: Ta thấy bốn điều khiển có ưu điểm triệt tiêu sai lệch tĩnh • Đặc tính q độ hệ thống có điều khiển mờ động tốt Ở trạng thái xác lập khơng có sai lệch tĩnh, khơng có độ q điều chỉnh, khoảng thời gian hệ khắc phục phụ tải tm =70s • Bộ điều khiển mờ tĩnh cho chất lượng động (Kém điều khiển PID điều khiển mờ động ĐSGT) Mặc dù đáp ứng hệ thống khơng có độ q điều chỉnh khoảng thời gian để hệ thống khắc Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 106 phục phụ tải kéo dài tm = 110s, tác động chậm điều khiển mờ động 70s • Bộ điều khiển PID cho chất lượng điều khiển mờ động ĐSGT tốt điều khiển mờ tĩnh Thể chỗ thời gian hệ khắc phục phụ tải nhanh điều khiển mờ tĩnh tm = 90s • Bộ điều khiển theo ĐSGT cho chất lượng tốt so với điều khiển PID mờ tĩnh thể khoảng thời gian tác động tm = 80s *Ảnh hưởng nhiễu đầu ra: Hình 4.10 Sơ đồ so sánh MĐC có nhiễu đầu Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 107 *Kết mơ phỏng: Hình 4.11 Kết mơ MĐC có nhiễu đầu Nhận xét: Ta thấy chất lượng điều khiển có nhiễu đầu khác • Với máy điều chỉnh PID, triệt tiêu nhiễu khoảng thời gian tm = 40s • Với máy điều chỉnh mờ tĩnh mờ động khơng triệt tiêu nhiễu, có nhiễu phụ tải tác động tồn sai lệch tĩnh • Với máy điều chỉnh ĐSGT triệt tiêu nhiễu khoảng thời gian tm =50s • Vậy điều kiện làm việc hay có nhiễu phụ tải tác động ta nên dùng máy điều chỉnh PID ĐSGT Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 108 4.3 Kết luận kiến nghị nghiên cứu 4.3.1 Kết luận Luận văn giải số nội dung sau: Đã nghiên cứu ứng dụng việc thiết kế điều khiển kinh điển điều khiển mờ (tĩnh động) cho đối tượng cơng nghiệp Đã tìm hiểu phương pháp việc thiết kế điều khiển, việc đại số hóa ngơn ngữ tập mờ Đại số Gia tử Đã thiết kế điều khiển sở lý thuyết đại số gia tử Các phương pháp thiết kế kiểm chứng mô mở khả ứng dụng lý thuyết việc thiết kế hệ thống tự động công nghiệp 4.3.2 Kiến nghị nghiên cứu Tiến hành thí nghiệm thực để kiểm tra chất lượng điều khiển ĐSGT Thiết kế điều khiển ĐSGT cho đối tượng có độ phi tuyến lớn Nghiên cứu tính ổn định hệ thống điều khiển dùng ĐSGT Bổ sung Toolbox ĐSGT Matlab Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn