Trong các dây chuyền sản xuất tự động thì động cơ DC là một cơ cấu điều khiển hữu hiệu. Động cơ DC được sử dụng rộng rãi trong các dây chuyền sản xuất tự động , ngoài ra động cơ DC còn được ứng dụng trong các thiết bị điều khiển chính xác, ví dụ như điều khiển robot… Việc nghiên cứu xây dựng bộ điều khiển tốc độ cho động cơ điện một chiều dựa trên các lý thuyết điều khiển hiện đại là một vấn đề rất cần thiết, trong việc gắn liền giữa nhiệm vụ nghiên cứu và thực tiễn cuộc sống. Để phục vụ cho công tác nghiên cứu, một phương pháp được nhiều nhà khoa học trong và ngoài nước sử dụng rất nhiều đó là phương pháp điều khiển bằng PID và diều khiển mờ thích nghi.
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Bài Tiểu Luận Học phần logic mờ và mạng nơron Mục lục Mục lục 1 LỜI NÓI ĐẦU 1 LỜI CẢM ƠN 2 Phần I: Thiết kế bộ điều khiển PID tương tự 3 1.1 Thiết kế bộ điều khiển PID 3 1.2. Mô phỏng hệ thống trên phần mềm matlab: 4 PHẦN II :Thiết kế bộ điều khiển mờ 6 2.1. Tìm hiểu hệ thống: 6 2.2. Chọn các biến ngôn ngữ vào ra 7 2.3. Xây dựng luật hợp thành: 10 2.4. Chọn luật hợp thành 12 2.5. Mô phỏng hệ thống trên phần mềm matlab: 15 Phần III: So sánh chất lượng của hai bộ điều khiển 17 Phần IV. Kết luận 18 LỜI NÓI ĐẦU Đất nước ta đang trong thời kì công nghiệp hóa , hiện đại hóa. Nền kinh tế ngày càng phát triển mạnh mẽ , đời sống nhân dân ngày càng được nâng cao. Qua đó nhu cầu của ngừơi dân cũng tăng theo, điều đó đòi hỏi các nhà máy sản xuất phải nâng cao năng suất và đảm bảo cả về mặt chất lượng. Lớp :LT TĐH_K3 - 1 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Để làm được điều đó các nhà máy phải ngày càng nâng cao về mặt tự động hóa. Trong các dây chuyền sản xuất tự động thì động cơ DC là một cơ cấu điều khiển hữu hiệu. Động cơ DC được sử dụng rộng rãi trong các dây chuyền sản xuất tự động , ngoài ra động cơ DC còn được ứng dụng trong các thiết bị điều khiển chính xác, ví dụ như điều khiển robot… Việc nghiên cứu xây dựng bộ điều khiển tốc độ cho động cơ điện một chiều dựa trên các lý thuyết điều khiển hiện đại là một vấn đề rất cần thiết, trong việc gắn liền giữa nhiệm vụ nghiên cứu và thực tiễn cuộc sống. Để phục vụ cho công tác nghiên cứu, một phương pháp được nhiều nhà khoa học trong và ngoài nước sử dụng rất nhiều đó là phương pháp điều khiển bằng PID và diều khiển mờ thích nghi. Trong quá trình học ở trường sinh viên cần phải vận dụng được các kiến thức đã học vào thưc tế. “Bài Tiểu Luận Học phần logic mờ và mạng nơron” là một trong những tiền đề của sự vận dụng những kiến thức đã học của sinh viên Đại Học ngành Tự động hóa vào thực tế. Qua đó giúp cho mỗi sinh viên có thể hiểu rõ hơn những gì đã học ở lý thuyết mà chưa có dịp để ứng dụng vào thực tế. LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn Thầy Lê Văn Tùng đã tận tình chỉ bảo và hướng dẫn em và các bạn trong lớp TDH-k3 trong quá trình làm tiểu luận. Dù Em đã có nhiều cố gắng trong quá trình thực hiện bài tiểu luận này, tuy nhiên cũng không thể tránh khỏi những thiếu sót. Kính mong Thầy cùng các bạn thẳng thắn đóng góp ý kiến để đồ án môn học của em được hoàn thiện hơn. Đề bài: Thiết kế tối ưu bộ điều khiển dùng PID tương tự và bộ điều khiển mờ cho đối tượng có hàm truyền : Lớp :LT TĐH_K3 - 2 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron W (S) = 1)1)(aSS5,0( 2 2,0 ++ − a ea s Trong đó: a là số thứ tự theo danh sách. Yêu cầu: - Thiết kế PID tương tự. - thiết kế FLC. - So sánh chất lượng 2 bộ điều khiển trên. Với: - U đặt = a (v) - Thành phần 1000= dt du dat (v/p) - n đm = 1000 (v/p) - Cảm biến đo: W = 1000 a Phần I: Thiết kế bộ điều khiển PID tương tự 1.1 Thiết kế bộ điều khiển PID Với đề bài ra : Lớp :LT TĐH_K3 - 3 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron W (S) = 1)1)(aSS5,0( 2 2,0 ++ − a ea s Trong đó: a là số thứ tự theo danh sách :Với a = 6 )12,0)(16)(13( 12 )16)(13( .12 )( 2,0 +++ = ++ = − SSSSS e SW S Áp dụng phương pháp thiết kế PID theo tiêu chuẩn phẳng : Ta có: 2 = ns ; 1 = ns ; k = 12 ⇒ ST STST SW i Vn PID )1)(1( )( ++ = Trong đó: 6 1 == TT n ; 3 2 == TT v ; 2,0= b T 8,42,0.12.22 === bi kTT ⇒ S SS S SS SW PID 8,4 1918 8,4 )13)(16( )( 2 ++ = ++ = Hay 8,4 18 8,4 1 8,4 9 )( S S SW PID ++= (P) (I) (D) 1.2. Mô phỏng hệ thống trên phần mềm matlab: Lớp :LT TĐH_K3 - 4 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Hình 1.1: mô phỏng hệ thống bằng matlab Hình 1.2: Đặc tính của hệ thống Lớp :LT TĐH_K3 - 5 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron PHẦN II :Thiết kế bộ điều khiển mờ Thiết kế bộ điều khiển mờ có đối tượng có hàm truyền: W (S) = 1)1)(6SS3( .12 2,0 ++ − s e Với - U đặt = 6 (v) - Thành phần 1000 = dt du đăt (v/p) - n đm = 1000 (v/p) 2.1. Tìm hiểu hệ thống: Động cơ điện 1 chiều vẫn được sử dụng phổ biến trong các hệ thống truyền động điện chất lượng cao, dải công suất động cơ điện một chiều từ vài W đến hàng MW. Đây là loại động cơ đa dạng và linh hoạt, có thể đáp ứng yêu cầu mômen, tăng tốc và hãm tải trọng nặng. Động cơ điện một chiều cũng dễ dàng đáp ứng với các truyền động trong khoảng điều khiển tốc độ rộng và đảo chiều nhanh với nhiều đặc tuyến quan hệ momen - tốc độ. Trong kỹ thuật điều khiển, người ta mô tả động cơ bằng một khâu quán tính bậc 2 có trễ có hàm truyền: W (S) = 1)1)(6SS3( .12 2,0 ++ − s e - Cảm biến được coi là một khâu tỷ lệ với hệ số: W = 006,0 )/(1000 )(6 = pv V - Thành phần 1000= dt du dat (v/p) - Điện áp đặt có giá trị U đặt = 6v Lớp :LT TĐH_K3 - 6 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron - Khâu so sánh làm nhiệm vụ so sánh điện áp đặt và điện áp phản hồi từ đầu ra của khối cảm biến, đầu ra của khối so sánh là sai lệch cb UUe −= .động cơ điện nói riêng, cũng như các đối tượng nói chung thường không cho phép có độ quá điều chỉnh, do đó e biến thiên trong khoảng từ 10 đến 0. 2.2. Chọn các biến ngôn ngữ vào ra. Động cơ điện 1 chiều của ta điều khiển theo quy luật PD, khi đó ngôn ngữ đầu vào bộ điều khiển mờ là sai lệch (Ký hiệu E) và đạo hàm sai lệch (Ký hiệu DE). Đầu ra bộ Điều khiển mờ là điện áp (ký hiệu là U). Miền giá trị của các biến ngôn ngữ được chọn như sau: - E = [0÷10] - DE = [0÷1000] - U = [0÷20] Hàm liên thuộc của các biến ngôn ngữ được chọn như sau µ ET = [µ E1 µ E2 µ E3 µ E4 µ E5 ] (Hình 2.1) µ DET = [µ DE1 µ DE2 µ DE3 µ DE4 µ DE5 ] (Hình 2.2) µ UT = [µ U1 µ U2 µ U3 µ U4 µ U5 ] (Hình 2.3) Lớp :LT TĐH_K3 - 7 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Hình 2.1: Hàm liên thuộc đầu vào ET Lớp :LT TĐH_K3 - 8 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Hình 2.2 Hàm liên thuộc đầu vào DET Lớp :LT TĐH_K3 - 9 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Hình 2.3 Hàm liên thuộc đầu ra UT 2.3. Xây dựng luật hợp thành: Với 5 tập mờ của mỗi đầu vào, ta xây dựng được 5 x 5 = 25 luật điều khiển. Các luật điều khiển này được xây dựng theo 2 nguyên tắc sau: - Sai lệch càng lớn thì tác động điều khiển càng lớn. - Tích phân sai lệch càng lớn thì tác động điều khiển càng lớn. Lớp :LT TĐH_K3 - 10 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng [...]... E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = E1 E2 E3 E4 E5 E1 E2 E3 E4 E5 E1 E2 E3 E4 E5 E1 E2 E3 E4 E5 E1 E2 E3 E4 E5 và và và và và và và và và và và và và và và và và và và và và và và và và DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE DE - 11 - = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = DE1 DE1 DE1 DE1 DE1 DE2 DE2 DE2... Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Hình 2.4: Xây dựng mệnh đề hợp thành 2.4 Chọn luật hợp thành Ta chọn luật hợp thành Max - Min, giải mờ bằng phương pháp trọng tâm, ta quan sát được sự tác động của các luật quan hệ vào - ra của bộ điều khiển như hình 2.5b và 2.5c Lớp :LT TĐH_K3 - 12 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Hình 2.5a:... Chọn luật hợp thành Max - Min Lớp :LT TĐH_K3 - 13 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Hình 2.5b Lớp :LT TĐH_K3 - 14 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Hình 2.5c Hình 2.5: Quan hệ vào - ra của bộ điều khiển 2.5 Mô phỏng hệ thống trên phần mềm matlab: Sơ đồ mô phỏng hệ thống được chỉ ra... trên hình 2.7 Lớp :LT TĐH_K3 - 15 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Hình 2.6 Sơ đồ mô phỏng hệ thống Hình 2.7 Đặc tính động của hệ thống Lớp :LT TĐH_K3 - 16 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Phần III: So sánh chất lượng của hai bộ điều khiển Các bộ điều khiển tỉ lệ(P) - tích phân... nhiều trường Lớp :LT TĐH_K3 - 17 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron hợp không thể thực hiện được, nên việc tổng hợp hệ thống điều khiển bằng thiết kế bộ điều khiển mờ cho phép tiết kiệm rất nhiều công sưc, giá thành lại rẻ Đó là điểm mạnh của bộ điều khiển mờ trong việc thiết kế các hệ thống điều khiển, các đối tượng phức tạp, các đối tượng mà... động của bộ điều khiển mờ phụ thuộc vào khả năng và phương pháp rút ra kết luận theo tư duy của con người sau đó được cài đặt vào máy tính trên cơ sở logic mờ Nhìn chung phương pháp điều khiển kinh điển thường gặp những khó khăn do việc phải xây dựng được mô hình đối tượng trước khi thiết kế bộ điều khiển, mặt khác các bộ điều khiển phải được thiết kế dựa trên cơ sở kỹ thuật và đảm bảo tính chất phù...Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron ĐHCN Quảng Ninh + Xây dựng mệnh đề hợp thành: R1: R2: R3: R4: R5: R6: R7: R8: R9: R10: R11: R12: R13: R14: R15: R16: R17: R18: R19: R20: R21: R22: R23: R24: R25: Nếu Nếu Nếu Nếu Nếu... thì ta dùng bộ điều khiển mờ một mặt vẫn đảm bảo được yêu cầu kỹ thuật vừa thuận tiện cho quá trình thiết kế Một đặc điểm của điều khiển mờ là tác động chậm do khối lượng tính toán lớn, nên với đối tượng biến đổi nhanh ta không dùng được bộ điều khiển mờ Trên thực tế bộ điều khiển mờ chưa được ứng dụng rộng rãi vì nó là bộ điều khiển mới, còn rất nhiều vấn đề về điều khiển mờ cần được nghiên cứu kỹ... Trong thực tế khi thiết kế bộ điều khiển mờ không nhất thiết phải biết trước mô hình mà chỉ cần những hiểu biết về đối tượng qua các biến ngôn ngữ về động học của đối tượng, những biến này lại được phản chiếu qua các biến ngôn ngữ và các nguyên tắc điều khiển cơ sở của bộ điều khiển mờ Trong nhiều trường hợp khả năng nhận dạng đối tượng qua mô hình cực kỳ khó khăn và nhiều trường Lớp :LT TĐH_K3 - 17 -... thiết kế bộ điều khiển PID mờ điều khiển tốc độ quay của động cơ một chiều kích từ độc lập, tôi gặp rất nhiều khó khăn trong vấn đề chọn các hàm liên thuộc của ET, DET,… Với sự giúp đỡ của các bạn và thầy giáo Lê Văn Tùng hướng dẫn trong phần mô hình hóa để mô phỏng bài toán Chân thành cảm ơn thầy và các bạn ! Tuy nhiên trong quá trình làm không tránh những sai sót, mong thầy giáo và các bạn đóng góp ý . ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Bài Tiểu Luận Học phần logic mờ và mạng nơron Mục lục Mục lục 1 LỜI NÓI ĐẦU 1 LỜI CẢM ƠN. Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Hình 2.1: Hàm liên thuộc đầu vào ET Lớp :LT TĐH_K3 - 8 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Hình. Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron Hình 2.5a: Chọn luật hợp thành Max - Min Lớp :LT TĐH_K3 - 13 - GVHD: Lê Văn Tùng SVTH: Hoàng Văn Dũng ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng