Bài tiểu luận môn Công nghệ tri thức ỨNG DỤNG LOGIC MỜ TRONG MÁY ĐIỀU HOÀ

Giới thiệu : Logic mờ là một ngành của logic, xác định mức độ phụ thuộc hay mức độthành viên của một đối tượng đối với các tập thay vì xác định đối tượng đó thuộc haykhông thuộc về một t

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO THẠC SĨ CNTTQM

GVHD: GS.TSKH.Hoàng Kiếm HVTH: Nguyễn Văn Chung

MÃ SỐ: CH1101070

MỤC LỤC

PHẦN I : CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2

I LOGIC MỜ: 2

I.1 Giới thiệu : 2

I.2 Tập mờ và hàm thành viên : 2

I.3 Các dạng hàm thành viên: 4

I.4 Các phép toán trên tập mờ: 6

I.5 Luật mờ (Fuzzy Rules): 6

II NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ ĐIỀU KHIỂN MỜ 7

II.1 Mờ hóa - Fuzzification : 7

II.2 Lập luận mờ - Fuzzy processing : 7

II.3 Giải mờ ( Defuzzification ): 12

PHẦN II : ỨNG DỤNG LOGIC MỜ TRONG MÁY ĐIỀU HOÀ 13

I Giới thiệu 13

II Xây dựng hệ mờ 13

II.1 Mục đích: 13

KẾT LUẬN 18

Tài liệu tham khảo 19

PHẦN I :

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

I LOGIC MỜ:

I.1 Giới thiệu :

Logic mờ là một ngành của logic, xác định mức độ phụ thuộc hay mức độthành viên của một đối tượng đối với các tập thay vì xác định đối tượng đó thuộc haykhông thuộc về một tập

Năm 1965, Zadeh phát triển lý thuyết khả năng, đề xuất hệ thống hình thức của logictoán học Điều quan trọng là Zadeh đã hướng các nhà khoa học về các khái niệm mới Đó làkhái niệm có giá trị trong thuật ngữ ngôn ngữ tự nhiên Công cụ logic để thể hiện và xử lýcác thuật ngữ mờ được gọi là logic mờ

Logic mờ là một phương pháp mới giúp cho việc điều khiển các hệ thống mờvới sự chính xác cao Nó dùng một tập luật thay cho các biểu thức toán học phức tạp.Các tập luật này dựa theo các quyết định dựa trên lý trí của con người trong các tìnhhuống không thể đoán chính xác được

Logic mờ phát triển và áp dụng ngày càng rộng rãi, cung cấp các chức năngthông minh trong các hệ thống điều khiển của các ngành công nghiệp, trong các thiết

bị đồ dùng gia đình như máy giặt, lò vi sóng, tủ lạnh, …, các hệ thống chẩn đoán vàcác hệ chuyên gia khác

Khái niệm tập rõ (Crisp set):

Tập rõ là tập hợp truyền thống theo quan điểm của Cantor Gọi A là một tập rõ,một phần tử x có thể có x  A hoặc x  A Có thể sử dụng hàm  để mô tả khái niệmthuộc về

Nếu x  A, (x) = 1, nguợc lại nếu x x) = 1, nguợc lại nếu x  A, (x) = 1, nguợc lại nếu x x) = 0

Hàm  được gọi là hàm đặc trưng của tập hợp A

Khái niệm tập mờ (Fuzzy set) :

Khác với khái niệm tập rõ, khái niệm thuộc về được mở rộng nhằm phản ánh mức độ

x là phần tử của tập mờ A (x) = 1, nguợc lại nếu x degree of membership) Một tập mờ A được đặt trưng bằng hàmthành viên  và x là một phần tử, (x) = 1, nguợc lại nếu x x) phản ánh mức độ thuộc về A

A(x) = 1, nguợc lại nếu x x):X  [0,1] , trong đó A(x) = 1, nguợc lại nếu x x) = 1, nếu x hoàn toàn thuộc A

A(x) = 1, nguợc lại nếu x x) = 0, nếu x không thuộc A

0 < A(x) = 1, nguợc lại nếu x x) < 1, nếu x thuộc một phần của A

Ví dụ: Xét một tập về chiều cao như sau để so sánh giữa tập rõ và tập mờ :

- Đối với tập rõ ta định nghĩa :

CAO(x) = 1, nguợc lại nếu x x) = { 0, nếu chiều_cao(x) = 1, nguợc lại nếu x x) < 180 cm

1, nếu chiều_cao(x) = 1, nguợc lại nếu x x) >= 180 cm }

- Đối với tập mờ :

CAO(x) = 1, nguợc lại nếu x x) = { 0 , nếu chiều_cao(x) = 1, nguợc lại nếu x x) <= 150 cm

(x) = 1, nguợc lại nếu x chiều_cao(x) = 1, nguợc lại nếu x x)-150)/ 40, nếu 150cm<chiều_cao(x) = 1, nguợc lại nếu x x)<= 190cm

1, nếu chiều_cao(x) = 1, nguợc lại nếu x x)>190cm }

Tên Chiều cao (cm)

mức độ thuộc về (degree of membership)

1 -[2(x) = 1, nguợc lại nếu x x- )/(x) = 1, nguợc lại nếu x - )] nếu < x <  ,  ,  ) =  ) =  ,  ,  ) =  ,  ) =  ) =

I.4 Các phép toán trên tập mờ:

Cho 3 tập mờ A, B, C với các hàm thành viên A(x) = 1, nguợc lại nếu x x), A(x) = 1, nguợc lại nếu x x), C(x) = 1, nguợc lại nếu x x)

C=AB: C(x) = 1, nguợc lại nếu x x) = min(x) = 1, nguợc lại nếu x A(x) = 1, nguợc lại nếu x x), B(x) = 1, nguợc lại nếu x x))C=AB: C(x) = 1, nguợc lại nếu x x) = max(x) = 1, nguợc lại nếu x A(x) = 1, nguợc lại nếu x x), B(x) = 1, nguợc lại nếu x x))C=A: C(x) = 1, nguợc lại nếu x x) = 1- A(x) = 1, nguợc lại nếu x x)

Ví dụ : Cùng với ví dụ về CHIỀUCAO ở trên, ta định nghĩa thêm

GIÀ(x) = 1, nguợc lại nếu x x) = {0 nếu tuổi(x) = 1, nguợc lại nếu x x) <= 18

(x) = 1, nguợc lại nếu x tuổi(x) = 1, nguợc lại nếu x x)-18)/ 42 nếu 18cm < tuổi(x) = 1, nguợc lại nếu x x) <= 60 cm

1 nếu tuổi(x) = 1, nguợc lại nếu x x)>60cm }

Để xây dựng một hệ thống điều khiển mờ, ta phải xây dựng các luật mờ

Các luật mờ giúp truyền đạt, mô tả một cách tự nhiên những qui luật mà ta muốn đưavào hệ thống mờ Các luật này có dạng :

Ví dụ : Đối với bài toán máy giặt, ta có thể xây dựng các luật như sau :

IF Dirtiness_Large AND Greasy_Large THEN Wash_Time_Verylong

IF Dirtiness_Medium AND Greasy_Large THEN Wash_Time_Long

…

IF Dirtiness_Small AND Greasy_None THEN Wash_Time_VeryShortMột vài luật như trên tạo nên một cơ sở tri thức mờ (x) = 1, nguợc lại nếu x fuzzy knowledge base)

II NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ ĐIỀU KHIỂN MỜ

Hình minh hoạ nguyên lý hoạt động của hệ mờ

II.1 Mờ hóa - Fuzzification :

Từ giá trị đầu vào input - còn được là biến mờ (x) = 1, nguợc lại nếu x fuzzy variable), hệ điều khiển mờ sẽ

phân tích dựa vào các hàm thành viên được định nghĩa bởi người thiết kế Các hàm thànhviên gom nhóm các biến mờ vào các tập mờ Ví dụ về chiều cao thì có các hàm thành viênnhư CAO, TRUNG_BÌNH, THẤP Các hàm thành viên sẽ gán cho các biến mờ 1 mức độ từ

0 đến 1 theo hàm thành viên đó

Định giá trị luật (Rule evaluation):

Logic mờ dùng suy diễn luật, thực hiện các luật dạng IF … THEN … Mỗi luật có thểgồm nhiều giá trị đầu vào quan hệ với nhau bởi quan hệ AND, OR Mỗi luật sẽ trả về một giátrị và hệ điều khiển mờ sẽ thực hiện việc tính giá trị đầu ra

Luật : R1: IF X1 = ZR AND X2 = NL THEN Y1 = NLR2: IF X1 = ZR AND X2 = ZR THEN Y1 = ZRR1: IF X1 = PL AND X2 = NL THEN Y1 = PLR2: IF X1 = PL AND X2 = ZR THEN Y1 = PL

do X2

do X1

Tính giá trị đầu ra(Fuzzy outcome calculation) :

Phép toán AND sẽ trả về giá trị nhỏ nhất làm giá trị đầu ra cho luật (x) = 1, nguợc lại nếu x 0.6 NL)

- Tính giá trị đầu ra:

d Thể hiện giá trị của luật

II.3 Giải mờ ( Defuzzification ):

Giá trị đầu ra cuối cùng tùy thuộc vào phương pháp giải mờ Có nhiều phương pháp giải mờ, tất cả đều dựa vào các giải thuật toán học Hai phương pháp được sử dụng nhiều nhất là phương pháp giá trị lớn nhất và phương pháp tính trọng tâm của hàm thành viên kết luận

Phương pháp giá trị lớn nhất:

Phương pháp giải mờ này lấy giá trị cao nhất của các hàm thành viên cho giátrị đầu ra cuối cùng Phương pháp này dùng chủ yếu cho các hàm thành viên kết luậndạng rời rạc

Phương pháp tính giá trị trọng tâm:

Phương pháp này dùng chủ yếu cho các hàm thành viên kết luận dạng liên tục

Defuzzy(x) = 1, nguợc lại nếu x z) =

dz z z

)(x) = 1, nguợc lại nếu x

)(x) = 1, nguợc lại nếu x

PHẦN II : ỨNG DỤNG LOGIC MỜ TRONG MÁY ĐIỀU

HOÀ

I Giới thiệu

Máy điều hòa không khí (x) = 1, nguợc lại nếu x hay thường gọi tắt là máy điều hòa, máy lạnh) là một thiết bị gia dụng, hệ thống được thiết kế để làm mát và hút nhiệt từ một đơn vị diện tích Việc làm lạnh được thực hiện theo chu trình làm lạnh

Máy điều hoà hay hệ thống điều hoà không khí là một phần không thể thiếu trong các tổ chức , doanh nghiệp, nhà xưởng, trường học,hộ gia đình

II Xây dựng hệ mờ

Thiết kế bộ điều chỉnh tốc độ quạt (x) = 1, nguợc lại nếu x Fan) của máy điều hoà Ta qua từng bước sau:

Bước 1: Xác định biến input và output

Đặt X là nhiệt độ FĐặt Y là tốc độ quạt của máy điều hoà

Bước 2: Chọn tập mờ

Định nghĩa giới hạn ngôn ngữ của biến nhiệt độ X và tốc độ quạt Y và phần giao với tập mờ là:

Giới hạn ngôn ngữ của X hay tập mờ là: Cold (x) = 1, nguợc lại nếu x lạnh), Cool (x) = 1, nguợc lại nếu x mát mẻ), Just Right

(x) = 1, nguợc lại nếu x vừa phải), Warm (x) = 1, nguợc lại nếu x ấm), and Hot (x) = 1, nguợc lại nếu x nóng)

Và giới hạn ngôn ngữ của Y hay tập mờ là: Stop (x) = 1, nguợc lại nếu x dừng), Slow(x) = 1, nguợc lại nếu x chậm),

Medium(x) = 1, nguợc lại nếu x trung bình), Fast (x) = 1, nguợc lại nếu x nhanh), and Blast (x) = 1, nguợc lại nếu x rất nhanh)

Tập mờ Input là:

Tập mờ Output

Bước 3: Quy định mỗi thành phần trong tập tốc độ quạt với nhiệt độ.

Bước 4:

Quan hệ mờ nói rõ bằng luật sau:

Bộ điều khiển mờ với 5 mối liên hệ sau:

Ví dụ: Ta xét độ nóng có nhiệt độ là 65 độ F.

Nếu nhiệt độ là Just Right thì tốc độ quạt là Medium.

Nếu nhiệt độ là Cool thì tốc độ quạt là Slow.

Nếu nhiệt độ là Just Right thì tốc độ quạt là Medium.

hần hợp của tập mờ là:

Defuzzify (Giả mã mờ) cho ra output của tốc độ quạt là:

III CHƯƠNG TRÌNH MINH HOẠ:

Người dung nhập vào nhiệt độ phòng và nhiệt độ mong muốn, rồi sau đó nhấn nút tính toán, chương trình sẽ xác định tốc độ máy quạt sẽ quay

if (end == ENhietDo Cold)

return ETocDo Stop;

if (end == ENhietDo Cool)

return ETocDo Slow;

if (end == ENhietDo JustRight)

return ETocDo Medium;

if (end == ENhietDo Warm)

return ETocDo Fast;

return ETocDo Blast;

}

Rất nhiều nước trên thế giới đã đầu tư phát triển và ứng dụng Fuzzy Logic vàotrong mọi ngành và đã cho ra những sản phẩm rất hữu ích Hy vọng trong tương lai nước ta ứng dụng nhiều Fuzzy Logic và sẽ có nhiều sản phẩm có giá trị cao.

Tài liệu tham khảo

1 GS.TSKH Hoàng Văn Kiếm - Bài giảng môn học “Công nghệ tri thức và ứng dụng”

Chương trình đào tạo thac sĩ CNTT qua mạng.

2 TS Đỗ Phúc, TS Đỗ Văn Nhơn - Giáo trình các hệ cơ sở tri thức.

Nhà xuất bản ĐHQG TPHCM – 2009.

3 Bùi Công Cường, Nguyễn Doãn Phước - Hệ mờ, mạng nơron và ứng dụng.

Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật - 2001.

4 Bart Kosko - Fuzzy thinking: The new science of Fuzzy Logic.

Nhà xuất bản Hyperion - 1993.

5 Website tham khảo:

http://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic