“tài liêu hướng dẫn thực tập Bài thí nghiệm số 1: ‹ ; KHẢO SAT BO'LIEU KHIEN MO luận của con người về thông tin “không chính xác” hoặc không “đầy đủ "để hiểu biết và điều khiển hệ thố
Logic nhiéu gid tri
Cách suy dién GMP
Mệnh đê I (trí thức) : nếu x là A thì y là Mệnh đề 2 (sự kiện) : x là A'
Trong đó là” được xác định như sau:
B`= A'sR Trong biểu thức trên R là mối liên hệ mờ có được nhờ quan hệ “Nếu A' Thì
B°”, o là toán tử hợp thành, A” là tập mờ ở rong các dạng: A, rất A, hơn A, kém A, không A,
4.5.2_ Cách suy diễn GMT Mệnh đề I (ưí thức ): Nếu x là A Thì y là B Mệnh đề 2 (sự kiện) : y 1a B’
Trong hai cách suy diễn trên, cách suy dién GMP được dùng rộng rãi hơn
5 Mệnh Đề MG (Fuzzy Proposition) :
Một mệnh đề mờ là một phát biếu thiết lập mối liên hệ giữa một giá trị năm trên miền giá trị của biến với một miền mờ đặc trưng bởi biến ngôn ngữ
Các mệnh đề mờ thường có dạng “ x 1a A” trong đó x là giá trị thuộc miền giá trị, A là biến ngôn ngữ À I
Giá trị của một mệnh đề mờ “x là A” = độ phụ thuộc của giá trị x đối với tập mờ AÁ = HA(X)
Có hai dạng mệnh đề là:
- - Mệnh đề có điều kiện
- - Mệnh đề không điều kiện
Tài liệu hướng dẫn thực tệp
5.1 Mệnh đề có điều kiên :
Mệnh đề có điều kiện là một mệnh đề mờ được bảo đảm bằng một mệnh đề điều kiện
Mệnh đề điều kiện có dạng sau :
Nếu + mệnh đề điều kiện + thì + mệnh đề điều kiện
Với: mệnh đề điều kiện = mệnh đề I* mệnh đề 2* *mệnh đề n
*: làmột trong các toán tử cơ bản như ANI, Olà hay các toán tử bù Giá trị của mệnh đề điều kiện có dược từ các giá trị các mệnh đề thành phần
Vídu: Xét mệnh đề có điều kiện
“Nếu nhiệt độ cao và vận tốc lớn thì AI âm“
“Nhiệt độ cao và vận tốc lớn “ là mệnh đề điều kiện , “AI hơi âm là mệnh đề kết quả 5.2 Mệnh đề không điều kiện :
Mệnh đề không điều kiện là mệnh đề mờ không được bảo đảm bằng một mệnh đề điều kiện
Mệnh đề không điều kiện có thể là một mệnh đề đơn giản hay gồm nhiều mệnh đề dơn giản kết hợp với nhau bằng các toán tử cơ bản hay các toán tử bù
5,3Thứ tự tính toán của các mệnh đề mừ :
Cấu trúc bên trong của bộ điều khiển mờ bao gồm các mệnh đề mờ Trong trường hợp quá trình mô tả chỉ bằng mệnh đề có điều kiện hoặc mệnh đề không điều kiện, thứ tự tính toán không quan trọng Tuy nhiên, nếu quá trình được mô tả bởi cả hai loại mệnh đề trên, thứ tự tính toán lại rất quan trọng: kết quả của mệnh đề có điều kiện được giao với miền mờ ra, còn kết quả của mệnh đề không điều kiện được AND với miền mờ ra.
I3o đó nếu thứ tự tính toán khác nhau thì hoàn toàn đưa đến những kết quả khác nhau ,
Khi các mệnh đề không diều kiện được tính toán trước, chúng có nhiệm vụ tạo ra lời giải mặc định cho hệ thống Các mệnh đề có điều kiện được tính toán để bổ xung thêm vào lời giải mặc định Nếu không một mệnh đề có điều kiện dược tính toán (có thể là do các mệnh đề tương gid tri = O0) thì miền mờ của biến ra của hệ mờ chính là lời giải mặc định
Khi các mệnh đề không điều kiện được tính toán sau cùng, chúng đóng vai trò thu hẹp phạm vi mơ hồ do các mệnh đề có điều kiện trước đó tạo ra Điều này giúp cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống suy luận bằng cách loại bỏ những điều kiện không phù hợp với ngữ cảnh hiện tại.
5,4Tiến trình tính toán các mệnh đề mờ : Sau đây là tiến trình tính toán các mệnh đề mờ dưới dạng sơ đồ khối re Tran ge _ ta
Tài liệu hướng dẫn thực tập
5.5 Các phép tương quan (correeclation method) :
Các phép tương quan quy định vùng mờ kết quả (consequent fu⁄2y region) được tạo ra như thế nào từ mệnh đề điều kiện và biến ngôn ngữ ở mệnh đề kết quả
Có hai loại tượng quan:
- Tương quan tối thiểu (correclation minimum) - Tương quan tich (correclation product) 5.5.1 Tương quan tối thiểu (correeclation minimum): Đây là loại tương quan thường dùng nhất để xác định vùng mờ kết quả của một mệnh đề có điều kiện
Theo luật tượng quan tối thiểu thì miền mờ kết quả của một mệnh đề có điều kiện được tạo ra bằng cách bỏ đi phần có độ phụ thuộc lớn hơn giá trị mệnh đề điều kiện trên miện mờ đặc trưng bởi biến ngôn ngữ (BNN) ở mệnh đề kết quả
Vídu : Xét mệnh đề có điều kiện
“Nếu áp suất thấp và Nhiệt độ vừa thì Dòng điện lớn” ta có miền ứng với biến ngôn ngữ ở mệnh đề điều kiện Đồng diện A
Tài liệu hướng dẫn thực tận
Giả sử ở điểm L, ta đo được P{) và T() với :
Minal T(t) | = 0.48 giá trị mệnh đề điều kiện “Áp suất thấp và nhiệt độ mát”
Miền mờ ứng với biến ngôn ngữ của mệnh đề kết quả Miền mờ đặc trưng bởi biến ngôn ngữ LỚN bị cắt đi phần có độ phụ thuộc >
0.48 va được copy vào miền mờ kết quá (dòng điện) của mệnh đề có điều kiện trên Nhân xét: Do một phần miền mờ bị cắt đi nên phép tương quan tối thiểu tạo ra các mặt phẳng trong miền mờ kết quả và làm mất đi một phần thông tin
Luật này có ưu diểm là đơn giản, có giải thuật nhanh hơn đồng thời dễ dàng hơn khi g1ả1 mờ
3.5.2 Tương quan (ích ( correclation product)
Khác với luật tương quan tối thiểu, ở đây tương quan tích miền mờ kết quả được tạo ra bằng cách thu nhỏ miền mờ đặc trưng bởi biến ngôn ngữ ở mệnh đề kết quả với hệ số tý lệ bằng giá trị của mệnh đề điều kiện Lúc này dạng của miền mờ được bảo toàn, thông tin không bị mất đi
Ví du : trở lại với ví dụ trên với luật tương quan tích ta có
Nhân xét: Tuy giảm được việc mất thông tin nhưng luật tương quan tích này dân đến
N Dong dién (A) > việc miền mờ kết quả có tính nhấp nhô cao, điều này gây khó khăn cho việc giải mờ 6 Luật hợp thành mờ:
Mệnh đề hựp thành
Hai biến ngôn ngữ đệm x và y có thể nhận các giá trị mờ tương ứng A và B với các hàm liên thuộc μA(x) và μB(y) Khi đó, hai biểu thức:
Tài liêu hướng dẫn thực tập được gọi là hai mệnh đề
Ký hiệu hai mệnh đề trên là p và q thì mệnh đề hợp thành p = q (từ p suy ra q), hoàn toàn tương ứng với luật điều khiến (mệnh đề hợp thành một điều kiện)
NẾU x= A thì y= l3, trong đó mệnh đề p được gọi là mệnh đề điều kiện và q tà mệnh đề kết luận
Mệnh đề hợp thành trên là một ví dụ đơn giản về bộ điều khiển mờ Nó cho phép từ một giá trị đầu vào xo hay cụ thể hơn là từ độ phụ thuộc tA(xo) đối với tập mờ A cla giá trị đầu vào xo xác định được hệ số thỏa mãn mệnh đề kết luận q của giá trị đầu ra y Biểu diễn hệ số thỏa mãn mệnh đề q của y như một tập mờ B` cùng cơ sở với B thì mệnh đề hợp thành chính là ánh xạ:
Mô tả mệnh đề hợp thành
Ánh xạ HẠ(Xo) > tua(y) biểu thị mệnh đề hợp thành là tập hợp các cặp (HA(X₀), tu(y)), trong đó mỗi cặp là một tập mờ Mô tả mệnh đề hợp thành p = q và các mệnh đề điều khiển p, kết luận q có mối quan hệ như sau:
| nới cách khác: mệnh đề hợp thành p = q có giá trị logic của ~pV q, trong đó ~ chỉ phép tính lấy giá tri logic ĐẢO và v chỉ phép tính logic HOẶC
Biểu thức tương đương cho hàm liên thuộc của mệnh đề hợp thành sẽ là
Hàm liên thuộc của mệnh đề hợp thành có cơ sở là tập tích hai tập cơ sở đã có
Do có sự mâu thuẫn rằng p = q luôn có giá trị đúng (giá trị logic L) khi p sai nên sự chuyển đổi tương đương từ mệnh đồ hợp thành p = q kinh điển sang mệnh đề hợp thành md A => B không áp dụng được trong kỹ thuật điều khiển mờ Đế khắc phục nhược điểm trên, có nhiều ý kiến khác nhau về nguyên tắc xây dựng hàm liên thuộc HA=n(x, y) cho mệnh đề hợp thành A => B như:
Tài liệu hiuone din thực tap Ì HA=n(X, ÿy)= MAX{MIN({HAŒ), Hị(y)},Í - HẠ(X)} — công thức ⁄adch,
2 HA=n(X, ÿy)= MIN(I, 1 - HẠ(X) + 1u(y)} công thức LukasleWicz, + 3 HA—=n(x, y)= MAX{T - HẠ(X), Hị(y)} cong, thtfe Klecne-Dicnes, song nguyên tắc của Mamdani: “Độ phụ thuộc của kết luận không được lớn hơn độ phụ thuộc của điều kiện” là có tính thuyết phục nhất và hiện đang được sử dụng nhiều nhất để mô tả luật mệnh đề hợp thành mờ trong kỹ thuật điều khiển
Từ nguyên tắc của Mamani có dược các công thức xác định hàm liên thuộc sau cho mệnh đề hợp thành A => H: Í HA=n(X, y) = MIN (pta(x), Hn(y)} công thức MAX-MIN, 2 HA=n(X, ÿ) = kA(X).tui(y) công thức MAX-PROID, Các công thức trên cho mệnh đề hợp thành A => B được gọi là quy tắc hợp thành
6.3.1 ]uuât hựp thành một điều kiên:
#j ,uật hợp thành MAX-MIN:
Luật hợp thành MAX-MIN là tên gọi mô hình (ma trận) lR của mệnh đề hợp thành A => B khi hàm liên thuộc kạ:-n¡(X, ÿ) của nó được xây dựng trên quy tic MAX- MIN
Trước tiên hai hàm liên thuộc p(x) và Lụ;(y) được rời rạc hóa với chu kỳ rời rạc đủ nhỏ để không bị mất thông tin
Tổng quát lên cho một giá trị rõ xọ bất kỳ:
Tại đầu vào của tập hợp X = {X1, X2, Xn}, vector chuyển vị a được biểu diễn dưới dạng (a1, a2, an) với chỉ một phần tử ai bằng 1 tương ứng với chỉ số i của phần tử xi trong X có giá trị bằng 1 Các phần tử còn lại đều có giá trị bằng 0 Đây được gọi là hàm liên thuộc, trả về vector a.
=(lhị,b, , lạ) VỚI ý = dị fel ĐỂ tránh sử dụng thuật toán nhân ma trận của đại số tuyển tính cho việc tính ta(y) và cũng dỂ tăng tốc độ xử lý, phép tính nhân ma trận được thay bởi luật max-
Tùi liêu hướng dẫn thực tập min clia Zadch với max (phép lấy cực dạ) thay vào vị trí phép nhân va min (phớp lấy cực tiểu) thay vào vị trí phép cộng như sau
*{ uật hợp thành MAX-PIROD:
Cũng giống như với luật hợp thành MAX-MIN, ma trận R của luật hợp thành MAX-PROI được xây dựng gồm các hàng là m giá trị rời rạc của đầu ra ur(yl), Huz(V2), , Hi (Ym) cho n giá trị rõ đầu vào xị, Xa, , Xạ Như vậy, ma trận lề sẽ có n hàng và m cột Để rút ngắn thời gian tính và cũng để mở rộng công thức trên cho trường hợp đầu vào là giá trị mờ, phép nhân ma trận a'.R cũng được thay bằng luật max-min của Zadch như đã làm cho luật hợp thành MAX-MIN
Phương pháp xây dựng R cho mệnh đề hợp thành một điều kiện R: A = B, theo MAX-MIN hay MAX-PROD, dé xác định hàm liên thuộc cho giá trị mỜ B? dau ra hoàn toàn có thế mở rộng tương tự cho một mệnh đề hợp thành bất kỳ nào khác dạng:
NÊU x= Athìy=B, trong đó ma trận hay luật hợp thành l không nhất thiết phải là một ma trận vuông, Số chiều của R phụ thuộc vào số điểm lấy mẫu của hA(x) và Hn(y) khi rời rạc các hàm liên thuộc tập mờ A và B
Chẳng hạn với n điểm mau x1, x2, , xạ của hàm HẠ(X) và m điểm mẫu ÿ\, V2, , Vụ của hàm 4ua(y) thì luật hợp thành R là một ma trận n hàng m cột như sau
My s¥) óc He Os nd Ni Sm R Leia (x, + 3) ) oe Aly (x, > Vind Ai vee Pam
Ham liGn thudc pus(y) cla gid ti Gau ra ting vdi gid tri rõ đầu vào xy được xác định theo:
Trong trường hợp đầu vào là giá trị mờ A” với hàm liên thuộc kuia:(X) thì hàm liên thuộc 1u(y) cửa giá trị đầu ra BẺ:
Tài liệu hướng dẫn thực tập cũng được tính thco công thức trên và
/„ = max min(ứ,,#„), k= l,2, ,m, ` liền trong đó a là vector gồm các giá trị rời rạc của các hàm liên thuộc Hạ:(x) cla A’ Lại Các điểm x€X= |XIi,X›, , Xa}, tức là lì ` và a8 = LA'(XI), HAẠ*X2), , HA'(Xu), Ưu điểm của luật max-min ⁄adch là có thể xác định ngay được lề thông qua tích dyadic, tức là tích của một vector với một vector chuyển vị Với n điểm rời rạc XỊ, Xa, ; Xu Của CƠ SỞ của A và m điểm rời rạc ÿ\, Y2, , Y của cơ sở của B thì từ hai vector:
MƯA= (A(XI), HA(X2), , HA(Xn)) và
Phần II: THỰC HÀNH 1 Khảo sát bô điều khiển mờ theo quy tắc Mandani
1 Khảo sát bộ điều khiển mờ theo quy tắc Mandani : 1.1 Khao sát bộ điều khiển mờ Mandani một ngõ vào, một ngõ ra:
Khảo sát bộ điều khiến mờ Mandani với 3 hàm liên thuộc ngõ vào với tên N, ⁄2.Ð;
3 hàm liên thuộc ngõ ra với tên S,M, B và các quy tắc như sau: if N then M, iA then S
Click chuột vào Button “Bai 1” dé vao thidt ké bd digu khiển mờ, Khi đó màn hình thiết kế sẽ hiện ra như sau:
- Trên menu bar cia Vis cditor, chon Vile -> New mandani fis, - — Tạo các hàm hiên thuộc ngõ vào:
+ Double Click vao input! Variables
Tài liêu hướng dân thực tập
+ Trén Menu bar cua ctfa s6 Membership Euntion Lditor, chon Lidit -> Add MIs, chon MIs type : trimf, number of MFs : 3 -> Ok
- Tao các hàm liên thuộc ngõ ra:
+ Trên Menu bar của cửa số Membership luntion Edior, chọn l¿dit -> Add MI%, chọn MI% type : trimf, number of ME : 3 -> Ok
+ Double click vào khối Untitlcd trên cửa số Fis cditor, cửa số sau sẽ hiện ra:
+ Chọn ngừ vào, ngừ ra như hệ quy tắc, củck Add rule để tạo hệ quy tắc
- Khảo sát quá trình suy diễn mờ
+ Trên menu bar của cửa số li lšditor, chọn View -> View rule dé vào cửa sổ sau:
Tài liêu hướng dẫn thực tập input) = 0,2 output] = 0.442
+ Tìm giá trị ngõ ra theo các giá trị ngõ vào khác nhau ghi vao bang sau:
+ Nhận xét về quá trình suy diễn mờ:
- Khao sat ảnh hưởng của phương pháp giải mờ
+ Trên cửa sổ Fis cditor thay đổi giá trị của Defuz2ificauon, lập lại bước trên và phi số liệu vào bảng sau:
- Khao sát tính tuyến tính của bộ điều khiển mờ:
+ Trên menu bar của cửa số Hs lšditor, chọn View -> View surface để xem đặc tuyến điều khiển
+ Chọn lại hệ quy tắc mờ, xem lại đặc tuyến điều khiển
+ Nhận xét về ảnh hưởng của hệ quy tắc mờ lên tính tuyến tính cúa bộ điều khiến
1.2 Khảo sát bộ điều khiển mờ Mandani hai ngõ vào, một ngõ ra:
Bộ điều khiển mờ Mandani có 2 ngõ vào là IT và DRT, mỗi ngõ vào có 3 hàm liên thuộc ngõ vào (N, ⁄, P) Ngõ ra PP có hàm liên thuộc ngõ ra (T, S, M, B, VB) Quy luật hoạt động như sau:
Tàt hêu hướng dẫn thực tập
Click chudt vio Button “Bai 1” dé vaio thiGt ke bd didu khién mo, Khidé min hinh thiết kế sẽ hiện ra như sau:
Trên menu bar của Fis editor, chon File -> New mandani fis
Tạo các hàm liên thuộc ngõ vào:
+ Trén ctfa s6 Mis editor chon [dit -> Add input dé thém ngo vao
+ Trén Menu bar ctia ctfa s6 Membership Funtion Lditor, chon Udit > Add MPs, chon MUs type : trimf, number of MI% : 3 -> Ok
+ Click vào InpuÓ, lập lại bước trên để tạo hàm liên thuộc cho ngõ vào thứ 2 - Tạo các hàm liên thuộc ngõ ra:
+ Click vào outputl + Trên Menu bar của ctfa s6 Membership Funtion Editor, chon Edit -> Add ME, chon MI's type : trimf, number of MI’s : 5 -> Ok
+ Double click vao khéi Untitled trên cửa số Vis editor, cửa sổ sau sẽ hiện ra:
+ Chọn ngõ vào, ngõ ra như hệ quy tắc, click Add rule để tạo hệ quy tác
Khảo sát quá trình suy điễn mờ,
Tài liệu hướng dẫu thực tập
+ Trên mcnu bar của ctfa s6 Mis Editor, chon View -> View rulc để vào cửa số suy điện mờ:
+ Tìm giá trị ngõ ra theo các giá trị ngõ vào khác nhau ghi vào bằng sau:
+Nhận xét về quá trình suy điễn mờ:
- Khảo sát ánh hướng của phương pháp giải mờ :
+ Trên cửa sổ Fis cditor thay đối giá trị của Defuzzification, lp lai bude trén va shỉ số liệu vào bảng sau: iT
- Khảo sát tính tuyến tính của bộ điều khiển mờ: P
+ Trên menu bar của cửa sổ is Editor, chon View -> View surface dé xem mat diéu khién
+ Chọn lại hệ quy tắc mờ, xem lại đặc tuyến điều khiển
+ Nhận xét về ảnh hưởng của hệ quy tắc mờ lên tính tuyến tính của bộ điều khiến
II Khảo sát bộ điều khiển mờ theo guy tíc Sugeno :
1 Khảo sát bô điều khiển mờ theo guy tắc Mandani :
Bộ điều khiển mờ Sugeno một ngõ vào, một ngõ ra được thiết kế với ba hàm liên thuộc (N, 4/4) ở ngõ vào và ba hàm liên thuộc (S, M, B) ở ngõ ra Hệ thống quy tắc mờ được định nghĩa là "nếu N thì M".
- Click chuột vào Button “Bài L” để vào thiết kế bộ điều khiển mờ, Khi đó màn hình thiết kế sẽ hiện ra như sau:
- Trén menu bar cua [is editor, chon File -> New Sugeno fis
- Tao cdc ham lén thuéc ng6 vao:
Tài liệu hướng dân thực tập
+ Trén Menu bar ctta ctta s6 Membership Funtion Lditor, chon Hdit > Add MUS, chon MUs type : trimf, number of MI% : 3 -> Ok
- Tạo các hàm liên thuộc ngõ ra:
+ Click vào outputi + Trên Mcnu bar của cửa số Membcrship [untion Izditor, chọn l:dit > Add MI%, chọn MIs typc : Const, numbecr of MLS : 3 -> Ok + Chon Range : {0 1] enter
+ Double click vao khéi Untitled én ctfa s6 Mis editor, ctfa s6 sau sẽ hiện ru:
+ Chọn ngõ vào, ngõ ra như hệ quy tắc, click Add rule để tạo hệ quy tắc
- Khảo sát quá trình suy diễn mờ
+ Trờn menu bar của cửa số lùs I?ditor, chọn View -> View rule để vào cửa sổ suy diễn mờ:
+ Tìm giá trị ngõ ra thco các giá trị ngõ vào khác nhau ghi vào bảng sau:
+ Nhận xét về quá trình suy diễn mờ:
- _ Khảo sát ánh hưởng của phương pháp giải mờ
+ Trên cửa số Fis cditor thay đổi giá trị của Deluzzification, lập lạ: bước trên
< oo phi số liệu vào bảng sau:
- Khảo sát tính tuyến tính của bộ điều khiển mờ:
+ Trên menu bar của cửa số Iis IdHor, chọn View -> View surfacc để xem đặc tuyến điều khiển
+ Chọn lại hệ quy tắc mờ, xem lại đặc tuyến điều khiển
+ Nhận xét về ảnh hướng của hệ quy tắc mờ lên tính tuyến tính củ: bộ điều khiển
I.2 Khảo sát bộ điều khiến mờ Sugeno hai ngõ vào, một ngõ ra:
Khảo sát bộ điều khiến mờ Sugeno với 2 ngõ vào IZT, DIšT, mỗi ngõ vào có 3 hàm hiên thuộc ngõ vào với tên N, ⁄„ P; một ngõ ra P với hầm liên thuộc ngõ ra với tên T, S, M, B, VB, va céc quy tắc được cho như bảng sau:
Tài liêu hướng dẫn thực tập
CHck chuột vào Button “Bài E” để vào thiết kế bộ điều khiến mờ, Khi đó màn hình thiết kế sẽ hiện ra như sau:
Trên menu bar của Fis editor, chon ile -> New Sugeno fis
Tạo các hàm liền thuộc ngõ vào:
+ Trén ctia s6 Fis editor chon [dit -> Add input dé thém ng6 vaio
+ Trên Menu bar của cửa số Membership Funtion Editor, chon Edit -> Add MIs, chon MPs type : trimf, number of MI's : 3 -> Ok
+ Click vào Input2, lap lai budc trén dé tao ham liên thuộc cho ngõ vào thứ 2 - Tạo các hàm liên thuộc ngõ ra:
+ Click vào outputl + Trên Menu bar của cửa sổ Membcrship I'undon Editor, chọn l?dit -> Add ME, chọn ME type : Const, number of MIs : 5 -> Ok
+ Double click vao khéi Untitled trén ctta $6 is editor, cửa số sau sẽ hiện ra:
+ Chọn ngõ vào, ngõ ra như hệ quy tac, click Add rule dé tao hé quy tác
Khảo sát quá trình suy diễn mờ
+ Trên menu bar của cửa số Mis Uditor, chon View -> View rule dé vào cửa số suy diễn mờ:
+ Tìm giá trị ngõ ra theo các giá trị ngõ vào khác nhau shỉ vào bằng sau:
DET + Nhận xét về quá trình suy diễn mờ:
Khao sát ánh hưởng của phương pháp giải mờ
+ Trên cửa số Is cditor thay đối giá trị của efuzZzificadon, lập lại bước trên và phi số liệu vào bằng sau:
Tài hiệu hướng dẫn thực tập
-_ Khảo sát nh tuyến tính của bộ điều khiển mờ:
+ Trên menu bar của cửa số Is l¿ditor, chọn View -> View surface dé xem mat điều khiển
+ Chọn lại hệ quy tắc mờ, xem lại đặc tuyến điều khiển
+ Nhận xét về ảnh hưởng của hệ quy tắc mờ lên tính tuyến tính của bộ điều khiển.
Phần I: Cơ Sở Lý Thuyết - Hệ thống điều khiến tự động dùng bộ điều khiển mờ có cấu trúc như sau
Mô phống hệ thống điều khiển nhiệt đô dùng bộ điều khiển PD mờ
- Click vào Button “Mô phỏng hệ thống ” để vào chương trình mô phỏng
- Quan sát đáp ứng của hệ thống, nếu chưa đạt yêu cầu thì thiết kế lại bộ điều khiển mờ và lập lại quá trình mô phỏng
Tài liệu hướng dẫn thực tập Đánh giá chất lượng hệ thống sau khi thiết kế xong
Sai số xác lập !% vọt lố Thời gian xác lập
Tài liêu hướng dẫn thực tập
Phần I: Cơ Sở Lý Thuyết - Hộ điều khiến PI mờ có cấu trúc như sau
nay [PL PT nọ3ều lap p khiến mờ ằ | > vis thane Tin cà TÁC lava is 4s ete ơ A a
Trong đó E(t) 1a théng tin sai lệch, va at là đạo hàm của sai lệch, dP là vi phần công suat, P 1a công suất, ! là khâu tích phân
Sở dĩ bộ điều khiến PI mờ có cấu trúc trên là do quá trình tích phân mờ khá phức tạp, nên để đơn giản bài toán người ta sẽ tích phân tín hiệu rõ
- _ Hệ thống điều khiến II mờ có cấu trúc như sau:
Bao ham xai lệch ứ dusdt fh A h
“ hải pope Ls Inl Ourl
— Khẩu tích — Ba dieu phan Đi tượng khiển mữ điều khiến
Tài liêu hướng dẫn thực tập
Phần II: THỰC HÀNH Yêu cấu : Thiết kế một bộ điều khiến mờ PL cho lò nhiệt sao cho sai số với đâu
"ào hàm bậc thang đơn vị =0, Vọt lố Save to disk, để lưu filc vừa tạo, Đặt tên file 1a PIFISMAN, -_ Xem mặt điều khiển và quan sát đáp ứng ngõ ra của bộ điều khiển
+ Trén Menu bar ctia ctfa s6 Fis Editor, chon View -> View rule dé xem mặt điều khiến Nhận xét về tính tuyến tính của mặt điều khiển
+ Quan sát đáp ứng ngõ ra (Quá trình suy diễn mờ), Tìm đáp Ứng ngõ ra tho các ngõ vào khác nhau, ghi số liệu vào bảng sau:
Tài liệu hướng dẫn thực tập
Mô phỏng hệ thống điều khiển nhiệt độ dùng bô điều khiển PI mờ:
Click vào Buton “Mô phỏng hệ thống ” để vào chương trình mồ phỏng
Quan sát đáp ứng của hệ thống sau khi thiết kế, nếu chưa đạt yêu cầu thì thiết kế lại bộ điều khiển mờ và thực hiện lại quá trình mô phỏng Khi bộ điều khiển mờ đã được thiết kế xong, tiến hành đánh giá chất lượng hệ thống để đảm bảo hệ thống đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất và độ ổn định.
Sai số xác lập % vọt lố | Thời gian xác lập
Tài liệu hướng dẫn thực tập
Phần I: Cơ Sở Lý Thuyết
- _ Hộ điều khiển PI mờ có cấu trúc như sau:
Ta a1 wo SG JA AE để Qua
Trong đó I2{) là thông tín sai lệch, +) là đạo hàm của sai lệch, an TU) là đạo hàm cấp 2 của sai lệch, dP là vi phân công suất, P là công suất, ! là khâu tích phân al
Sở dĩ bộ điều khiến PH mờ có cấu trúc trên là do quá trình tích phân mờ khá phức tạp, nên để đơn giản bài toán người ta sẽ tích phần tín hiệu rõ
- Hệ thống điều khiển PII mờ có cấu trúc như sau: Đao hàm tai lệch keidu/at
| 1 eel tus |e hd \ lxÍ ~ lglmi ova Đạo hàm cấp 2 s của sai lệch ẹ bầu tớch N
pe Bê diễ ha Edi nidog
Tạ cv TIỀN diểu khiển khiển mở
Tài liêu hướng dẫn thực tập
Phần II: THUC HANH
Mô phỏng hệ thống điều khiển nhiệt đô dùng bộ điều khiển PIÐ mờ
- Click vào Button “Mô phỏng hệ thống ” để vào chương trình mô phỏng
- _ Quan sát đáp ứng của hệ thống, nếu chưa đạt yêu cầu thì thiết kế lại bộ điều khiến mờ và lập lại quá trình mô phỏng
- Đánh giá chất lượng hệ thống sau khi thiết kế xong
Sai số xác lập % vọt lố | Thời gian xác lập
POOL RPE RIOR ED ete eh mbH mH me EMD he DE Ween HP 4 K9 A KỆ 4 HỆ OPIS ere tree rere ie 0 99 0 S9 7 0" BẾ E VỆ 0 9 990 16 0 960.26 0 09 0 00 0.00 0 t9 9 09 0.0 0.09 Ð 09 0 39 0 09 b 0M Đ đó th ee ner eee H bọ Đế B tee HOE EME EI 9 09 9 BÓ 9 09 TT ao ha na na To ` ÔÔỐÔỐÓ HN Áo ĐÀ ĐÓ 6 teh heehee een peepee ee ĐH bo eae DEEL BỀ À 2Ó 9 BỘ 9 SỐ Ó OE OE ROE OE OODLE MEMO MDH OLE OOD kề 6 09 99 6 06.5 anh een ONE ĐÓ 9 SỐ ð bồ ð bỐ Ð 0S © b9 BỘ bi 9 ĐÔ E 0M i02 Ô 3G PB hi HU OEM EDIE 9 BỘ Ù 09 0.09 0 006 S bi Bi GP ĐH DA b v b HÓ Ó h Ó b dt l 0S 6 EU H B BA MA 0Ó: M 9 HA G09 6 0MB BE ĐI errr re Te Torre rrr ho 9 BH b bồ 6 ĐỒ 0 ĐÓ 4 bế D 2 kỆ Ð VỆ 9 BE AB o9 0 ĐÓ Đ 2Ó b 6 0 09.0 06 B00 9 0Ó ð 0đ 0-00 Đ 0Ó H0 A SỐ, Ð HỆ bi A04 0 09h 09 0 8
Tài liệu hướng dân thực tập
Phần I: Lý thuyết
1 Hệ mừ lai và hệ mờ thích nghỉ í.1 Khái niệm chung:
Hệ mờ lai(?uzzy-hybrid)là một hệ thống điều khiến tự động trong đó thiết bị điều khiến bao gồm hai thành phần:
- _ Phần thiết bị điều khiến kinh điển :
Bộ điều khiển mà trong quá trình làm việc có khả năng tự chỉnh định thông số của nó cho phù hợp với sự thay đối của đối tượng được gọi là bộ điều khiển thích nghi.Một hệ thống điều khiển thích nghĩ,cho dù có hay không sự tham gia của các hệ mờ,là hệ thống điệu khiển phát triển cao và có tiềm năng đặc biệt,song sắn liền với những ưu điểm đó là khối lượng tính toán thiết kế rất lớn
Phan lớn các hệ thống điều khiển mờ lai là hệ thích nghỉ,nhưng không phải mọi hệ lai là hệ thích nghĩ.Khái niện thích nghĩ định nghĩa ở đây không bao gồm các giải pháp thay đổi cấu trúc hệ thống cho dù sự thay đối đó có thể phần nào phục vụ mục đích thích nghi Ví dụ một hệ thống điều khiển có khâu tiền xử lý để tự chỉnh định tham số bộ điều khiến một lần khi bắt đầu khởi tạo hệ thống ,sau đó trong suốt quá trình làm việc các thông số đó không được thay đổi nữa thì không thuộc nhóm các hệ thích nghĩ theo nghĩa trên.Hoặc một trường hợp khác,hệ thống mà tính tự thích nghĩ của thiết bị điều khiển được thực hiện bằng cách dựa vào sự thay đổi của đối tượng mà chọn khâu điều khiến có tham số thích hợp trong số các khâu cùng cấu trúc nhưng với những tham số khác nhau đã được cái đặt từ trước,cũng không được gọi là hệ điều khiển thích nghi Tính thích nghi của các loại hệ thống này dược thực hiện bằng cách chuyển công tác đến bộ điều khiển có tham số phù hợp chứ không phải tự chính định lại tham số của bộ điều khiến đó theo đúng nghĩa của một bộ điều khiển thích nghỉ đã định nghĩa
Thực tế ứng dụng kỹ thuật mờ cho thấy rằng không phải cứ thêm một bộ điều khiển mờ vào chỗ bộ điều khiển kinh điển thì sẽ có một hệ thống tốt hơn.Trong nhiều trường hợp,để hệ thống có đặc tính động học tốt và bền vững( robust ) cần phải thiết kế thiết bị điều khiển lai giữa bộ điều khiển mờ và bộ điều khiến kinh điển Ngoài ra về mặt tâm lý, các nhà thiết kế hệ thống nhiều khi cũng cảm thấy yên tâm hơn khi chọn bộ điều khiến đã đựơc quen biết và thông dụng từ lâu, ví dụ bộ điều khiến PID kinh điến, hơn là chọn bộ điều khiển mờ cho phương án thiết kế của mình
Một số dạng cấu trúc cơ bản của hệ mờ lai và hệ mờ thích nghỉ Ta xét hệ điều khiển có cấu trúc hai vòng, một trong hai vòng đó dùng bộ điều khiển mờ Ta thấy có hai khả năng nối: bộ điều khiển mờ dùng ở vòng thứ nhất, còn vòng thứ hai là bộ điều
Tài liệu hướng đẫn thực tập khiến không mờ như hình hoặc là vòng thứ nhất là bộ điều khiển truyền thống (chẳng hạn bộ điều khiển PIIĐ) và vòng thứ hai là bộ điều khiển mờ Ưu điểm chính của hệ điều khiến nối nhiều vòng là có thể thiết kế bộ điều khiến cho mỗi vòng theo yêu cầu chất lượng riêng của vòng đó, vĩ vậy bộ điều khiến sẽ đơn giản hơn và chất lượng cao hơn Đặc biệt với hệ điều khiển có cấu trúc như ở hình [, ta có thể thiết kế bộ điều khiển mờ mà chưa quan tâm đến điều kiện ổn định, sau đó khi thiết kế bộ điều khiển cho mạch vòng ngoài mới xét đến vấn đề ổn định của hệ Với hệ có cấu trúc như ở hình 2, ta xót trường hợp mạch vòng trong dùng bộ điều khiến PHI truyền thống và mạch vòng ngoài dùng bộ điều khiến mờ
Bộ điều khiến Bộ điều khiể không mờ mờ
Bộ điều khiến Quá trình > liộ điêu khic Quá trình mờ truyền thông
FAnh:1 Hinh:2 a._ Hệ lại không thích nghỉ có bộ điều khién kinh điển
Hãy quan sát cấu trúc của một hệ lai trong hình 3 3 Có bộ tiền xử lý mờ Nhiệm vụ điều khiển được giải quyết bằng bộ điều khiến kinh điển (ví dụ như bộ diéu khién PID kinh điển) và các thông số của bộ điều khiến không được chỉnh định thích nghĩ Hệ mờ được sử dụng để điều chế tín hiệu chủ đạo cho phù hợp với hệ thống điều khiển Về nguyên tắc, tín hiệu chủ đạo là một hàm thời gian bất kỳ và chỉ phụ thuộc vào những ứng dụng cụ thể
——* lộ tiền xử re ' lý mờ Hộ điêu khiến | Đối tượng
Hình 3: lộ điều khiến Mờ lai có khâu tiền xứ lý MG b._ Hệ mờ lại cascade
Tài liêu hướng dẫn thực tập
Một cấu trúc mờ lai khác được biểu diễn trong hình 4, ở đó phần bù tín hiệu diều chỉnh @u được lấy ra từ bộ điều khiển mờ, `
Trong trường hợp hệ thống có cấu trúc như trên thì việc chọn các đại lượng dầu vào của hệ mờ phụ thuộc vào từng ứng dụng cụ thể Tất nhiên các đại lượng thừơng được sử dụng làm tứn hiệu vào của hệ mờ là tín hiệu chủ đạo x, sai lệch e, tín hiệu ra y cùng với đạo hàm hoặc tích phân của các đại lượng này
| ream Au po Pi Bo điều ep} khién md
Bộ điều + khiển Đối tượng >
Hình 4 : Cấu trúc hệ mờ laiCascadc c Diều khiển công tắc chuyến đối "thích nghỉ” bằng khoá mờ :
Việc điều khiển hệ thống theo kiểu chuyển mạch điều khiển đòi hỏi thiết bị điều khiển phải có đủ các mắt xích cấu trúc và tham số khác nhau cho từng trường hợp cụ thể nhằm phù hợp với đặc điểm làm việc của đối tượng Hệ thống sẽ tự động lựa chọn mắt xích điều khiển có tham số thích hợp với đối tượng Việc điều khiển công tắc chuyển vị trí để lựa chọn mắt xích điều khiển phù hợp được thực hiện thông qua khóa mờ.
Các hệ thống điều khiển thông thường sử dụng các khâu điều khiển có cùng cấu trúc nhưng khác nhau về tham số Không giống như việc điều chỉnh thông số thích nghi trong hệ thống tự điều chỉnh, các thông số trong hệ thống này được điều chỉnh cố định thông qua bộ chuyển đổi công tắc Ưu điểm chính của hệ thống này là các bộ điều khiển hoạt động độc lập với nhau, cho phép kiểm tra độ ổn định của hệ thống đối với từng trường hợp cụ thể.
Các đại lượng vào của hệ mờ được xác định cho từng ứng dụng cụ thể
Tài liệu hướng dẫn thực tập a ơ “để —— y
Hộ điều khiến n : chỉnh mờ '—— nh mà ị
Bộ diệu khiển | —Po —> Đối tượng >
Hình 4: Chọn bộ điều khiển thích nghi bằng khoá mờ
1.2 Bộ điều khiển mờ thích nghỉ:
Trong thực tế, hệ tự thích nghĩ được sử dụng nhiều vì những ưu điểm của nó so với các hệ thống điều khiển thông thường Khả năng tự chính định lại các thông số của bộ điều khiễn cho phù hợp với đối tượng chưa biết rõ đã đưa hệ thích nghỉ trở thành hệ điều khiến thông minh So với những bộ điều khiển kinh điển, bộ điều khiển mờ có rất nhiều tham số nên miền chỉnh định cho hệ mờ rất lớn Bên cạnh những tham số giống như một điều khiến kinh điển, ví dụ bộ PH mờ cũng có ba tham số gồm độ khuếch đại Kạ, hằng số tích phân Tị, hằng số vi phân Tị , một bộ điều khiến mờ còn có thêm những hàm liên thuộc cho các gía trị mờ, luật điều khiển, các phép toán HOẶC, VÀ, thiết bị hợp thành và nguyên lý giải mờ cũng là những tham số chỉnh định được a._ Các phương pháp điều khiến mờ thích nghỉ:
Các bộ điều khiển mờ thích nghỉ có khả năng chính định các tham số của tập mờ (các hàm liên thuộc) gọi là bộ điều khiến mờ tự chỉnh Bộ điều khiến mờ có khả năng chỉnh định lại các luật điều khiển, ví dụ chuyển từ thì a= NS thành thì a=⁄⁄H được gọi là bộ điều khiển mờ tự thay đổi cấu trúc Trong trường hợp này, hệ thống có thể bắt đầu làm việc với các luật đã được chính định hoặc với bộ điều khiến còn chưa đủ luật điều khiến Các luật điều khiển cần dược bố sung thêm sẽ được tiết lập trong quá trình “học”,
Hệ thống diều khiến cơ bản của hệ thích nghỉ hoàn toàn giống như các hệ thống điều khiển một mạch vòng thông thường Các tính chất của đối tượng dưới tác dụng của điều khiển, thường được tiến hành nhận dạng qua hệ kín hoặc thông qua các đại lượng đặc trưng của hệ như độ quá điều chỉnh cực đại, thời gian quá điều chỉnh cực đại, bình phương sai lệch, tích phân sai số tuyệt đối Mạch vòng thích nghỉ cho hệ điều khiển mờ hoặc không mờ đều được xây dựng dựa trên hai phương pháp
-_ Phương pháp trực tiếp thực hiện qua việc nhận dạng thường xuyên các tham số của đối tượng trong hệ kín (hình 5) Quá trình nhận dạng thông số của đối tượng có thể thực hiện bằng cách thường xuyên do trạng thái của tín hiệu vào/ ra của đối Lượng và chọn một thuật toán nhận dạng hợp lý Tất nhiên là phải đi kèm với giả thiết là
Trang 51 dựng dựa trên các chỉ tiêu chất lượng (hình 6) Chất lượng của hệ thống
Tài liệu hướng dẫn thực tập mô hình của đối tượng đã biết trước (ví dụ như đối tượng có mô hình của khâu quán tính bậc nhất có trễ và tham số khuếch đại và thời hằng cần phải được nhập dạng).
Mô hình của đối tượng cũng có thể là mô hình mờ Mô hình mờ là mô hình biểu diễn dưới dạng câu điều kiện:NẾU THÌ hoặc dưới dạng ma trận quan hệ l (ma trận biếu diễn luật hợp thành)
Bộ điều >! khién Đối tượng
Phần II: THỰC HÀNH
Vai trò của khâu hiệu chỉnh PHD trong hệ thống diều khiển
Tài liệu hướn dẫn thực tập
THIET KE BO DIEU KHIEN LOR (LINEAR QUARTER REGULATOR), LQG
(LINEAR QUARTER GAUSSIAN) CHO CON LAC NGUOC
Mục đích thí nghiêm : Khao s&t cdc tính chất của bộ điều khiển tuyến tính toàn phương, cách thiết kế một bộ điều khiển LOR, LQG.
Phần I: Cơ Sở Lý thuyết I Mô hình con lắc ngược
R là các ma trận đối xứng Vì Q là ma trận đối xứng nên ta có thể đặt Q= CC
Giả thuyết (A,B,C): Phân ứch (ditcctability) được và ốn định hóa được (stabilizability)
Phân tích được: Các điểm cực không ổn định quan sát được Ổn định hoá được: Các điểm cực không ốn định: diều khiển được thì bài toán regulator giải được, còn ngược lại thì bài toán không giải được
Trong trường hợp bài toán giải được ta có
U =- Kx : Hồi tiếp trạng thái