XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA Logic mờ và ứng dụng trong máy giặt

XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA Logic mờ và ứng dụng trong máy giặt

XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA LOGIC MỜ VÀ ỨNG DỤNG TRONG MÁY GIẶT

NHÓM 1

NỘI DUNG

1. Logic mờ và các phép toán logic

2. Ví dụ về các ứng dụng của lôgic mờ

3. Nguyên lý xử lý các bài toán mờ

4. Quy trình xây dựng hệ thống suy luận mờ

5. Lợi ích của việc dùng logic mờ

6. Giới hạn của logic mờ

7. Ứng dụng logic mờ vào bài toán máy giặt

LOGIC MỜ VÀ CÁC PHÉP TOÁN LOGIC

Lôgic mờ (Fuzzy logic) được phát triển từ lý thuyết tập mờ để thực hiện lập luận một cách xấp xỉ thay vì lập luận chính xác theo lôgic vị từ cổ điển Lôgic mờ có thể được coi là mặt ứng dụng của lý thuyết tập mờ

để xử lý các giá trị trong thế giới thực cho các bài toán phức tạp

Lôgic mờ có thể được sử dụng để điều khiển các thiết bị gia dụng như máy giặt (cảm nhận kích thước tải và mật độ bột giặt và điều chỉnh các chu kỳ giặt theo đó) và tủ lạnh

VÍ DỤ VỀ CÁC ỨNG DỤNG CỦA LÔGIC MỜ

Các hệ thống con của ô tô và các phương tiện giao thông khác, chẳng hạn các hệ thống con như ABS và quản lý hơi (ví dụ Tokyo monorail)

Máy điều hòa nhiệt độ

Phần mềm MASSIVE dùng trong các tập phim Chúa nhẫn (Lord of the Rings), phần mềm đã giúp trình diễn những đội quân lớn, tạo các chuyển động một cách ngẫu nhiên nhưng vẫn có thứ tự

VÍ DỤ VỀ CÁC ỨNG DỤNG CỦA LÔGIC MỜ

Các hệ thống con của ô tô và các phương tiện giao thông khác, chẳng hạn các hệ thống con như ABS và quản lý hơi (ví dụ Tokyo monorail)

Thang máy

Máy giặt và các thiết bị gia dụng khác

Trí tuệ nhân tạo trong trò chơi điện tử

Các bộ lọc ngôn ngữ tại các bảng tin (message board) và phòng chat để lọc bỏ các đoạn văn bản khiếm nhã

Nhận dạng mẫu trong Cảm nhận từ xa (Remote Sensing)

Gambit System trong Final Fantasy XII

Lôgic mờ cũng đã được tích hợp vào một số bộ vi điều khiển và vi xử

lý, ví dụ Freescale 68HC12.

NGUYÊN LÝ XỬ LÝ CÁC BÀI TOÁN MỜ

QUY TRÌNH XÂY DỰNG HỆ THỐNG SUY LUẬN MỜ

Giá trị vào E có thể được đưa vào hệ thống điều khiển mờ thông qua bộ phận nhập Nó

có thể là một modul analog, hoặc có thể là một bộ cảm biến (sensor) Dữ liệu vào sẽ được chuyển thành các trị mờ Quá trình này được gọi là mờ hóa (fuzzification).

Hệ thống điều khiển sẽ thi hành quá trình lập luận mờ (fuzzy processing), nơi bộ xử lý sẽ

so sánh dữ liệu đầu vào với cơ sở dữ liệu chứa giá trị đầu ra Quá trình lập luận mờ liên

quan đến sự thực hiện các luật có dạng IF … THEN … được định nghĩa trong quá trình

thiết kế

Sau khi bộ điều khiển mờ hoàn thành giai đoạn lập luận mờ và đạt đến kết luận cho giá trị đầu ra nó chuyển sang giai đoạn giải mờ để cho ra kết luận đầu ra U ở dạng giá trị rõ.

QUY TRÌNH XÂY DỰNG HỆ THỐNG SUY LUẬN MỜ

Các hệ thống suy luận mờ (Fuzzy Inference System) thực hiện việc suy luận để tạo ra các quyết định từ các thông tin mơ hồ, không đầy

đủ, thiếu chính xác Quá trình suy luận mờ bao gồm 4 bước sau:

Mờ hoá: xác định các tập mờ cơ sở và hàm thuộc của chúng

Tạo luật: Xác định các quy tắc hợp thành từ bản chất của ứng dụng và sử dụng để kết hợp các tập mờ cơ sở

Kết nhập: Kết hợp các quy tắc hợp thành

Giải mờ: Giải mờ cho các tập mờ kết quả

QUY TRÌNH XÂY DỰNG HỆ THỐNG SUY LUẬN MỜ

1. Xác định tập mờ cơ sở và hàm thuộc

Đối với một số ứng dụng đơn giản, các tập mờ cơ sở và hàm thuộc có thể xác định được dễ dàng không cần tham khảo ý kiến chuyên gia hoặc ý kiến của chuyên gia chỉ tạo ra các giá trị khởi tạo ban đầu Phương pháp này cần

sử dụng các kỹ thuật tính toán mềm hiện đại (ví dụ như các giải thuật di truyền hoặc mạng nơron) Đối với các ứng dụng phức tạp, để xác định các tập mờ cơ sở, các hàm thuộc liên quan thường dựa vào kinh nghiệm của các chuyên gia và các quyết định chủ quan của họ

QUY TRÌNH XÂY DỰNG HỆ THỐNG SUY LUẬN MỜ

2 Tạo các quy tắc hợp thành

Một hệ thống mờ bao gồm nhiều quy tắc hợp thành Quy tắc hợp thành được tạo thành từ mối quan hệ của các thành phần của ứng dụng Quá trình tạo các quy tắc hợp thành có thể được thực hiện bằng một chuyên gia hoặc bằng phương pháp tự động dùng kỹ thuật tính toán mờ Mỗi quy tắc hợp thành có đầu vào là một số tập

mờ cơ bản và tạo ra kết quả một tập mờ ở đầu ra

QUY TRÌNH XÂY DỰNG HỆ THỐNG SUY LUẬN MỜ

3 Kết nhập các quy tắc hợp thành

Quá trình này tổng hợp kết quả của các quy tắc hợp thành riêng biệt vào một kết quả duy nhất Đầu vào của khâu kết nhập là các tập mờ đầu ra của các quy tắc hợp thành Đầu ra của nó là một tập mờ cho mỗi biến đầu ra Quá trình kết nhập được thực hiện như sau: Với mỗi đối tượng đầu tiên trong đầu vào của luật hợp thành, tìm giá trị nhỏ nhất của hàm thuộc tại điểm xác định bởi dữ liệu đầu vào Tiếp tục thực hiện với các đối tượng tiếp theo trong luật hợp thành Từ tất cả các luật hợp thành, tạo một tập mờ kết quả bằng phép toán max của cá giá trị thuộc có được

QUY TRÌNH XÂY DỰNG HỆ THỐNG SUY LUẬN MỜ

4 Giải mờ

Sau quá trình kết nhập các quy tắc hợp thành, chúng ta thu được kết quả đầu ra là một tập mờ Quá trình giải mờ sẽ xác định rõ một giá trị đại diện từ hàm thuộc của giá trị mờ đầu ra Giá trị được xác định sẽ là đầu ra của toàn bộ hệ thống Có hai phương pháp giải mờ chính là phương pháp điểm cực đại và phương pháp điểm trọng tâm Việc lựa chọn phương pháp giải mờ tuỳ thuộc vào từng ứng dụng cụ thể Với các ứng dụng phức tạp thì phương pháp điểm trọng tâm được sử dụng nhiều nhất

LỢI ÍCH CỦA VIỆC DÙNG LOGIC MỜ

Là một lựa chọn cho phương pháp thiết kế đơn giản hơn và nhanh

hơn.

Logic mờ đơn giản hóa sự phức tạp trong thiết kế.

Chịu được dữ liệu không chính xác, xử lý các bài toán phức tạp rất tốt Cách tiện lợi để diễn đạt tri thức nhận thức bình thường và tri thức

chuyên gia.

Ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vưc như: Xử lý ảnh, tín hiệu, thiết kế và tổng hợp phần cứng, trí tuệ nhân tạo và hệ chuyên gia/hệ hỗ trợ ra quyết định, các hệ thống điều khiển…

GIỚI HẠN CỦA LOGIC MỜ

Một hạn chế hiển nhiên tới lôgic mờ là nó không phải luôn luôn chính xác Những kết quả được lĩnh hội như một phỏng đoán, vì vậy

nó có thể hiện không rộng rãi được tin cậy như một câu trả lời từ lôgic cổ điển.Do vậy nó có những mặt hạn chế như sau:

Không phải là giải pháp cho mọi trường hợp

Những mô hình chính xác/rõ có thể hiệu quả và tiện lợi hơn trong

1 số trường hợp

Những tiếp cận khác có thể thẩm định chuẩn hơn

ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀO BÀI TOÁN MÁY GIẶT

Khi sử dụng một máy giặt, việc lựa chọn thời gian giặt dựa vào số lượng quần áo, kiểu và độ bẩn mà quần áo có Để tự động hóa quá trình này, chúng ta sử dụng những phần tử sensors để phát hiện ra những tham số này (ví dụ: thể tích quần áo, độ và kiểu chất bẩn) Thời gian giặt được xác định từ dữ liệu này Không may, không dễ có cách công thức hóa một mối quan hệ toán học chính xác giữa thể tích quần áo và độ bẩn và thời gian giặt Chúng ta giải quyết vấn đề thiết kế này bằng cách sử dụng lôgic mờ

ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀO BÀI TOÁN MÁY GIẶT

Bộ điều khiển mờ

Chúng ta xây dựng hệ thống mờ như sau:

Có hai trị nhập và:

(1) Một cho độ bẩn trên quần áo

(2) Một cho loại chất bẩn trên quần áo.

Hai đầu vào này thu được từ phần tử sensors quang học Độ bẩn được xác định bởi sự trong suốt của nước Mặt khác, loại chất bẩn được xác định từ sự bão hòa, thời gian nó dùng để đạt đến sự bão hòa Quần áo dầu mỡ chẳng hạn cần lâu hơn cho sự trong suốt nước để đạt đến sự bão hòa bởi vì mỡ là chất ít hòa tan trong nước hơn những dạng khác của chất bẩn Như vậy một hệ thống phần tử sensors khá tốt có thể cung cấp những input cần thiết được nhập vào cho bộ điều khiển

mờ của chúng ta.

ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀO BÀI TOÁN MÁY GIẶT

Những giá trị cho độ bẩn và loại chất bẩn là đã được chuẩn hóa (phạm vi từ 0 tới 100) được cho bởi giá trị phần tử sensors

Với biến ngôn ngữ Độ

Giặt vừa (T.Medium) Giặt lâu (T.Long)

Giặt rất lâu (T.Very Long)

ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀO BÀI TOÁN MÁY GIẶT

Tập luật

Quyết định làm cho khả năng một mờ là bộ điều khiển được lập luật trong một tập hợp những quy tắc Nói chung, những quy tắc là trực giác và dễ hiểu,

Một quy tắc trực giác tiêu biểu như sau:

Nếu thời gian bão hòa lâu và sự trong suốt ít thì thời gian giặt cần phải lâu

Từ những sự kết hợp khác nhau của những luật đó và những điều kiện khác, chúng ta viết những quy tắc cần thiết để xây dựng bộ điều khiển máy giặt

ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀO BÀI TOÁN MÁY GIẶT

ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀO BÀI TOÁN MÁY GIẶT

Hàm thành viên của Loại chất bẩn:

K.NotGreasy(y) = [ 1-y/50 nếu 0 <= y <= 50

ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀO BÀI TOÁN MÁY GIẶT

Hàm thành viên của kết luận cho từng luật:

T.VeryShort(z) = [nếu 0 <= z <= 4

(18-z)/14 nếu 4 <= z <= 18

0 nếu 18 <= z <= 60 ]

T Short(z) = [ 0 nếu 0 <= z <= 4

(z-4)/14 nếu 4 <= z <= 18 (32-z)/14 nếu 18 <= z <= 32

0 nếu 32 <= z <= 60 ]

ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀO BÀI TOÁN MÁY GIẶT

Hàm thành viên của kết luận cho từng luật:

T.Medium(z) = [0 nếu 0 <= z <= 18

(z-18)/14 nếu 18 <= z <= 32 (46-z)/14 nếu 32 <= z <= 46

0 nếu 46 <= z <= 60 ]

T.Long(z) = [0 nếu 0 <= z <= 32

(z-32)/14 nếu 32 <= z <= 46 (60-z)/14 nếu 46 <= z <= 60 ]

T.VeryLong(z) = [

0 nếu 0 <= z <= 46

(z-46)/14 nếu 46 <= z <= 60 ]

]

ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀO BÀI TOÁN MÁY GIẶT

THANK YOU FOR LISTENING