Luaän vaên toát nghieäp 1 BOÄ GIAÙO DUÏC VAØ ÑAØO TAÏO ÑAÏI HOÏC QUOÁC GIA TP. HOÀ CHÍ MINH TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC SÖ PHAÏM KYÕ THUAÄT KHOA ÑIEÄN – ÑIEÄN TÖÛ BOÄ MOÂN ÑIEÄN TÖÛ LUAÄN VAÊN TOÁT NGHIEÄP ÑEÀ TAØI: NGHIEÂN CÖÙU ÑIEÀU KHIEÅN MÔØ MOÂ PHOÛNG HEÄ THOÁNG ÑIEÀU KHIEÅN MÔØ BAÈNG MATLAB SVTH: NGUYEÃN KIM HUY ÑAÄU TROÏNG HIEÅN Lôùp: 95KÑÑ GVHD: NGUYEÃN VIEÄT HUØNG TP. HCM 3 – 2000 Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 2 BOÄ GIAÙO DUÏC VAØ ÑAØO TAÏO ÑAÏI HOÏC QUOÁC GIA TP. HOÀ CHÍ MINH TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC SÖ PHAÏM KYÕ THUAÄT KHOA ÑIEÄN – ÑIEÄN TÖÛ BOÄ MOÂN ÑIEÄN TÖÛ LUAÄN VAÊN TOÁT NGHIEÄP ÑEÀ TAØI: NGHIEÂN CÖÙU ÑIEÀU KHIEÅN MÔØ MOÂ PHOÛNG HEÄ THOÁNG ÑIEÀU KHIEÅN MÔØ BAÈNG MATLAB SVTH: NGUYEÃN KIM HUY ÑAÄU TROÏNG HIEÅN Lôùp: 95KÑÑ GVHD: NGUYEÃN VIEÄT HUØNG TP. HCM 3 – 2000 Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 3 BOÄ GIAÙO DUÏC & ÑAØO TAÏO ÑAÏI HOÏC QUOÁC GIA TP.HCM TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC SPKT TP.HCM COÄNG HOØA XAÕ HOÄI CHUÛ NGHÓA VIEÄT NAM ÑOÄC LAÄP - TÖÏ DO - HAÏNH PHUÙC KHOA ÑIEÄN – ÑIEÄN TÖÛ BOÄ MOÂN ÑIEÄN TÖÛ NHIEÄM VUÏ LUAÄN VAÊN TOÁT NGHIEÄP Hoï vaø teân sinh vieân : NGUYEÃN KIM HUY MSSV: 95101069 ÑAÄU TROÏNG HIEÅN MSSV:95101050 Lôùp: 95KÑÑ Nghaønh: KT ÑIEÄN - ÑIEÄN TÖÛ 1. Teân ñeà taøi: Nghieân cöùu ñieàu khieån môø Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab 2. Caùc soá lieäu ban ñaàu: .......................................................................................................................... ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ 3. Noäi dung caùc phaàn thuyeát minh tính toaùn: .......................................................................................................................... ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ 4. Caùc baûn veõ: Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 4 .......................................................................................................................... ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ 5. Giaùo vieân höôùng daãn: NGUYEÃN VIEÄT HUØNG 6. Ngaøy giao nhieäm vuï: 7. Ngaøy hoaøn thaønh nhieäm vuï: 28/2/2000 Giaùo vieân höôùng daãn moân Ngaøy thaùng naêm Thoâng qua boä Chuû nhieäm boä moân NGUYEÃN VIEÄT HUØNG Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 5 NHAÄN XEÙT CUÛA GIAÙO VIEÂN HÖÔÙNG DAÃN ----- oOo ----- ...................................................................................................................... ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 6 NHAÄN XEÙT CUÛA GIAÙO VIEÂN PHAÛN BIEÄN ----- oOo ----- ...................................................................................................................... ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 7 NHAÄN XEÙT CUÛA HOÄI ÑOÀNG CHAÁM LUAÄN VAÊN TOÁT NGHIEÄP ----- oOo ----- ...................................................................................................................... ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ ........................................................................................................................................ Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 8 PHAÀN A GIÔÙI THIEÄU Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp F 9 Lôøi môû ñaàu uzzy logic ñaõ traûi qua moät thôøi gian daøi töø khi laàn ñaàu ñöôïc quan taâm trong lónh vöïc kyõ thuaät khi ñöôïc tieán só Lotfi Zadeh ñònh höôùng vaøo naêm 1965. Töø ñoù, ñeà taøi ñaõ laø söï taäp trung cuûa nhieàu nghieân cöùu cuûa caùc nhaø toaùn hoïc, khoa hoïc vaø caùc kyõ sö ôû khaép nôi treân theá giôùi. Nhöng coù leõ laø do yù nghóa (fuzzy-môø) cho neân fuzzy logic ñaõ khoâng ñöôïc chuù yù nhieàu ôû taïi ñaát nöôùc ñaõ khai sinh ra noù cho maõi ñeán thaäp kyû cuoái (90). Hieän taïi söï chuù yù ñeán fuzzy logic ñöôïc theå hieän ôû nhöõng saûn phaåm gia duïng gaàn ñaây coù söû duïng kyõ thuaät fuzzy logic. Trong nhöõng naêm gaàn ñaây, Nhaät Baûn ñaõ coù hôn 1000 baèng saùng cheá veà kyõ thuaät fuzzy logic, vaø hoï ñaõ thu ñöôïc haøng tæ USD trong vieäc baùn caùc saûn phaåm coù söû duïng kyõ thuaät fuzzy logic ôû khaép nôi treân theá giôùi. Söï keát hôïp giöõa fuzzy logic vôùi maïng thaàn kinh vaø giaûi thuaät di truyeàn laøm cho vieäc taïo neân heä thoáng töï ñoäng nhaän daïng laø khaû thi. Khi ñöôïc tích hôïp vôùi khaû naêng hoïc hoûi cuûa maïng thaàn kinh nhaân taïo vaø giaûi thuaät di truyeàn, naêng löïc suy luaän cuûa moät heä thoáng fuzzy ñaûm nhaän vai troø ñieàu khieån cho caùc saûn phaåm thöông maïi vaø caùc quaù trình cho caùc heä thoáng nhaän daïng (heä thoáng coù theå hoïc hoûi vaø suy luaän). Trong söï phaùt trieån cuûa khoa hoïc vaø kyõ thuaät, ñieàu khieån töï ñoäng ñoùng moät vai troø quan troïng. Lónh vöïc naøy coù maët ôû khaép moïi nôi, noù coù trong caùc qui trình coâng ngheä saûn xuaát hieän ñaïi vaø ngay caû trong ñôøi soáng haøng ngaøy. Ñieàu khieån môø ra ñôøi vôùi cô sôû lyù thuyeát laø lyù thuyeát taäp môø (fuzzy set) vaø logic môø (fuzzy logic). Öu ñieåm cô baûn cuûa kyõ thuaät ñieàu khieån môø laø khoâng caàn bieát tröôùc ñaëc tính cuûa ñoái töôïng moät caùch chính xaùc, khaùc vôùi kyõ thuaät ñieàu khieån kinh ñieån laø hoaøn toaøn döïa vaøo thoâng tin chính xaùc tuyeät ñoái maø trong nhieàu öùng duïng laø khoâng caàn thieát hoaëc khoâng theå coù ñöôïc. Vôùi nhöõng ham muoán tìm hieåu moät ngaønh kyõ thuaät ñieàu khieån môùi meû, chuùng em thöïc hieän vieäc nghieân cöùu lyù thuyeát môø vaø moâ phoûng moät heä thoáng ñieàu khieån môø treân maùy tính baèng phaàn meàm MatLab. Vì thôøi gian bò haïn cheá trong voøng 10 tuaàn leã, vaø cuõng do giôùi haïn ñeà taøi neân chaéc chaén khoâng traùnh khoûi nhöõng haïn cheá vaø thieáu soùt. Chuùng em mong nhaän ñöôïc söï chæ daãn goùp yù quyù baùu cuûa caùc Thaày Coâ ñeå ñeà taøi ñöôïc hoaøn thieän hôn. TP. HCM, thaùng 2 naêm 2000 Sinh vieân thöïc hieän NGUYEÃN KIM HUY ÑAÄU TROÏNG HIEÅN Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 10 Lôøi caûm taï Chuùng em xin chaân thaønh caûm ôn thaày NGUYEÃN VIEÄT HUØNG – giaùo vieân höôùng daãn – ngöôøi ñaõ taän tình chæ daïy cho chuùng em trong suoát thôøi gian thöïc hieän ñeà taøi naøy. Chuùng em xin chaân thaønh caûm ôn quyù THAÀY COÂ – nhöõng ngöôøi ñaõ töøng giaûng daïy cung caáp nhöõng kieán thöùc quyù giaù cho chuùng em. Chuùng em cuõng baøy toû loøng bieát ôn ñeán thaày TRAÀN SUM – ngöôøi baây giôø ñaõ ñi xa – ñaõ böôùc ñaàu höôùng daãn chuùng em. Nhoùm sinh vieân NGUYEÃN KIM HUY ÑAÄU TROÏNG HIEÅN Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 11 PHAÀN B NOÄI DUNG Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 12 Chöông I DAÃN NHAÄP I. Ñaët vaán ñeà: Vaøo nhöõng naêm ñaàu cuûa thaäp kyû 90, moät ngaønh kyõ thuaät ñieàu khieån môùi ñaõ phaùt trieån raát maïnh meõ vaø ñaõ ñem laïi nhieàu thaønh töïu baát ngôø trong lónh vöïc ñieàu khieån, ñoù laø ñieàu khieån môø. Öu ñieåm cô baûn cuûa ñieàu khieån môø so vôùi caùc phöông phaùp ñieàu khieån kinh ñieån laø coù theå toång hôïp ñöôïc boä ñieàu khieån maø khoâng caàn bieát tröôùc ñaëc tính cuûa ñoái töôïng moät caùch chính xaùc. Ngaønh kyõ thuaät môùi meû naøy ñaõ ñöôïc öùng duïng vaøo thöïc tieãn vaø ñaõ ñaït ñöôïc nhieàu thaønh coâng. ÔÛ Vieät Nam, ngaønh kyõ thuaät naøy chæ môùi ôû böôùc ñaàu nghieân cöùu. Chính vì vaäy chuùng em thöïc hieän ñeà taøi “Nghieân cöùu ñieàu khieån môø. Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab” cuõng nhaèm muïc ñích tieáp caän ñöôïc vôùi ngaønh kyõ thuaät môùi naøy. II. Giôùi haïn vaán ñeà: Do thôøi gian nghieân cöùu thöïc hieän ñeà taøi chæ giôùi haïn trong voøng 10 tuaàn, ñoái töôïng nghieân cöùu khaù môùi meû ñoái vôùi chuùng em. Vì vaäy ñeà taøi naøy chæ thöïc hieän trong phaïm vi nhö sau: - Khaûo saùt lyù thuyeát logic môø. - Xaây döïng moâ hình vaät lyù vaø moâ hình toaùn hoïc cuûa moät heä thoáng ñieàu khieån cuï theå: Heä thoáng ñieàu khieån töï ñoäng nhieät ñoä duøng VXL 8 bit öùng duïng giaûi thuaät logic môø. - Moâ phoûng moâ hình trong MatLab. III. Muïc tieâu nghieân cöùu: Trình baøy caùc kieán thöùc cô baûn veà logic môø, öùng duïng vaøo trong kyõ thuaät ñieàu khieån. Xaây döïng moâ hình ñieàu khieån môø vaø moâ phoûng heä thoáng treân MatLab nhaèm giuùp sinh vieân coù taøi lieäu ñeå tham khaûo, deã daøng tieáp caän ngaønh kyõ thuaät môùi naøy. Töø ñoù phaùt huy tính saùng taïo cuûa sinh vieân öùng duïng ñieàu khieån môø vaøo thöïc tieãn. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 13 IV. Nhieäm vuï thöïc hieän: Ñeà taøi ñöôïc thöïc hieän bôûi nhieäm vuï ñöôïc giao vôùi boá cuïc nhö sau: A: Phaàn giôùi thieäu + Töïa ñeà taøi + Nhieäm vuï luaän vaên toát nghieäp + Lôøi môû ñaàu + Nhaän xeùt cuûa giaùo vieân höôùng daãn + Nhaän xeùt cuûa giaùo vieân phaûn bieän + Nhaän xeùt cuûa Hoäi ñoàng chaám luaän vaên toát nghieäp + Caûm taï + Muïc luïc B: Phaàn noäi dung Chöông I: Daãn nhaäp Chöông II: Lyù thuyeát ñieàu khieån môø Chöông III: Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Chöông IV: Keát luaän C: Phaàn phuï luïc V. Theå thöùc nghieân cöùu: Thu nhaäp nhöõng nghieân cöùu veà logic môø, tham khaûo caùc taøi lieäu veà ñieàu khieån môø. Töø ñoù ruùt ra nhöõng öu nhöôïc ñieåm ñeå vaän duïng, phaùt huy, boå sung phuïc vuï cho ñeà taøi cuûa mình. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 14 Chöông II LYÙ THUYEÁT ÑIEÀU KHIEÅN MÔØ I. Giôùi thieäu veà logic môø: 1. Khaùi nieäm veà taäp môø: a. Ñònh nghóa: Taäp môø F xaùc ñònh treân taäp kinh ñieån M laø moät taäp maø moãi phaàn töû cuûa noù laø moät caëp caùc giaù trò (x, µF(x)) trong ñoù x ∈ M vaø µF laø aùnh xaï. µF: M → [0, 1] AÙnh xaï µF ñöôïc goïi laø haøm lieân thuoäc (hoaëc haøm phuï thuoäc) cuûa taäp môø F. Taäp kinh ñieån M ñöôïc goïi laø cô sôû cuûa taäp môø F. Söû duïng caùc haøm lieân thuoäc ñeå tính ñoä phuï thuoäc cuûa moät phaàn töû x naøo ñoù coù hai caùch: tính tröïc tieáp (neáu µF(x) ôû daïng coâng thöùc töôøng minh) hoaëc tra baûng (neáu µF(x) ôû daïng baûng). Caùc haøm lieân thuoäc µF(x) coù daïng “trôn” ñöôïc goïi laø haøm lieân thuoäc kieåu S. Ñoái vôùi haøm lieân thuoäc kieåu S, do caùc coâng thöùc bieåu dieãn µF(x) coù ñoä phöùc taïp lôùn neân thôøi gian tính ñoä phuï thuoäc cho moät phaàn töû laâu. Trong kyõ thuaät ñieàu khieån môø thoâng thöôøng, caùc haøm lieân thuoäc kieåu S thöôøng ñöôïc thay gaàn ñuùng baèng moät haøm tuyeán tính töøng ñoaïn. Moät haøm lieân thuoäc coù daïng tuyeán tính töøng ñoaïn ñöôïc goïi laø haøm lieân thuoäc coù möùc chuyeån ñoåi tuyeán tính. µF(x) Haøm lieân thuoäc µF(x) coù möùc chuyeån ñoåi 1 tuyeán tính. 0 m1 m2 m3 m4 x Haøm lieân thuoäc µF(x) nhö treân vôùi m1 = m2 vaø m3 = m4 chính laø haøm phuï thuoäc cuûa moät taäp kinh ñieån. b. Ñoä cao, mieàn xaùc ñònh vaø mieàn tin caäy cuûa taäp môø: Ñoä cao cuûa moät taäp môø F (treân cô sôû M) laø giaù trò: H = sup µ F ( x) x∈M Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 15 Moät taäp môø vôùi ít nhaát moät phaàn töû coù ñoä phuï thuoäc baèng 1 ñöôïc goïi laø taäp môø chính taéc töùc laø H = 1, ngöôïc laïi moät taäp môø F vôùi H < 1 ñöôïc goïi laø taäp môø khoâng chính taéc. Mieàn xaùc ñònh cuûa taäp môø F (treân cô sôû M), ñöôïc kyù hieäu bôûi S laø taäp con cuûa M thoûa maõn: S = { x ∈ M | µF(x) > 0} Mieàn tin caäy cuûa taäp môø F (treân cô sôû M), ñöôïc kyù hieäu bôûi T laø taäp con cuûa M thoûa maõn: T = { x ∈ M | µF(x) = 1} µF(x) 1 Mieàn xaùc ñònh vaø mieàn tin caäy cuûa moät taäp môø. 0 x Mieàn tin caäy Mieàn xaùc ñònh 2. Caùc pheùp toaùn treân taäp môø: a. Pheùp hôïp: Hôïp cuûa hai taäp môø A vaø B coù cuøng cô sôû M laø moät taäp môø cuõng xaùc ñònh treân cô sôû M vôùi haøm lieân thuoäc: µA∪B(x) = MAX{µA(x), µB(x)}, µ µA(x) µB(x) x Haøm lieân thuoäc cuûa hôïp hai taäp môø coù cuøng cô sôû. Coù nhieàu coâng thöùc khaùc nhau ñöôïc duøng ñeå tính haøm lieân thuoäc µA∪B(x) cuûa hôïp hai taäp môø nhö: max{µ A ( x), µ B ( x )} neáu min{µ A ( x), µ B ( x)} = 0 1. µ A∪ B ( x) = , 1 neáu min{µ A ( x), µ B ( x )} ≠ 0 Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 16 2. µA∪B(x) = min{1, µA(x) + µ B(x)} 3. µ A∪ B ( x) = (Pheùp hôïp Lukasiewicz), µ A ( x) + µ B ( x) 1 + µ A ( x) + µ B ( x) (Toång Einstein), 4. µA∪B(x) = µA(x) + µB(x) - µA(x).µB(x) a) µA(x) (Toång tröïc tieáp),... µB(y) x b) y µA(x, y) M×N y µB(x, y) x x M×N y µA∪B(x, y) c) x M×N y Pheùp hôïp hai taäp môø khoâng cuøng cô sôû: a) Haøm lieân thuoäc cuûa hai taäp môø A, B. b) Ñöa hai taäp môø veà chung moät cô sôû M × N. c) Hôïp hai taäp môø treân cô sôû M × N. Coù hai taäp môø A (cô sôû M) vaø B (cô sôû N). Do hai cô sôû M vaø N ñoäc laäp vôùi nhau neân haøm lieân thuoäc µA(x), x ∈ M cuûa taäp môø A seõ khoâng phuï thuoäc vaøo N vaø ngöôïc laïi µB(y), y ∈ N cuûa taäp môø B cuõng seõ khoâng phuï thuoäc vaøo M. Ñieàu naøy theå hieän ôû choã treân cô sôû môùi laø taäp tích M × N haøm µA(x) phaûi laø moät maët “cong” doïc theo truïc y vaø µB(y) laø moät maët “cong” doïc theo truïc x. Taäp môø A ñöôïc ñònh nghóa treân hai cô sôû M vaø M × N. Ñeå phaân bieät ñöôïc chuùng, kyù hieäu A seõ ñöôïc duøng ñeå chæ taäp môø A treân cô sôû M × N. Töông töï, kyù hieäu B ñöôïc duøng ñeå chæ taäp môø B treân cô sôû M × N, vôùi nhöõng kyù hieäu ñoù thì: Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 17 µA(x, y) = µA(x), vôùi moïi y ∈ N vaø µB(x, y) = µB(y), vôùi moïi x ∈ M. Sau khi ñaõ ñöa ñöôïc hai taäp môø A, B veà chung moät cô sôû laø M × N thaønh A vaø B thì haøm lieân thuoäc µA∪B(x, y) cuûa taäp môø A ∪ B ñöôïc xaùc ñònh theo coâng thöùc (4). b. Pheùp giao: µA∩B(x) µA(x) µB(x) Giao hai taäp môø cuøng cô sôû. x Giao cuûa hai taäp môø A vaø B coù cuøng cô sôû M laø moät taäp môø cuõng xaùc ñònh treân cô sôû M vôùi haøm lieân thuoäc: µA∩B(x) = MIN{µA(x), µB(x)}, Trong coâng thöùc treân kyù hieäu min ñöôïc vieát hoa thaønh MIN chæ ñeå bieåu hieän raèng pheùp tính laáy cöïc tieåu ñöôïc thöïc hieän treân taäp môø. Baûn chaát pheùp tính khoâng coù gì thay ñoåi. Coù nhieàu coâng thöùc khaùc nhau ñöôïc duøng ñeå tính haøm lieân thuoäc µA∩B(x) cuûa giao hai taäp môø nhö: min{µ A ( x), µ B ( x )} neáu max{µ A ( x), µ B ( x )} = 1 1. µ A∩ B ( x) = , 0 neáu max{µ A ( x), µ B ( x )} ≠ 1 2. µA∩B(x) = max{0, µA(x) + µB(x) - 1} 3. µ A∩ B ( x ) = µ A ( x) µ B ( x) 2 − ( µ A ( x) + µ B ( x)) − µ A ( x) µ B ( x) 4. µA∩B(x) =µA (x)µB(x) (Pheùp giao Lukasiewicz), (Tích Einstein), (Tích ñaïi soá),... Coâng thöùc treân cuõng aùp duïng ñöôïc cho hôïp hai taäp môø khoâng cuøng cô sôû baèng caùch ñöa caû hai taäp môø veà chung moät cô sôû laø tích cuûa hai cô sôû ñaõ cho. Chaúng haïn coù hai taäp môø A ñònh nghóa treân cô sôû M vaø B ñònh nghóa treân cô sôû N. Do hai cô sôû M vaø N ñoäc laäp vôùi nhau neân haøm lieân thuoäc µA(x), x ∈ M cuûa taäp môø A seõ khoâng phuï thuoäc vaøo N vaø ngöôïc laïi µB(y), y ∈ N cuûa taäp môø B cuõng seõ khoâng phuï thuoäc vaøo M. Treân cô sôû môùi laø taäp tích M × N haøm µA(x) laø moät maët “cong” doïc theo truïc y vaø µB(y) laø moät maët “cong” doïc theo truïc x. Taäp môø A (hoaëc B) ñöôïc ñònh nghóa treân hai cô sôû M (hoaëc N) vaø M × N. Ñeå phaân bieät, kyù hieäu A (hoaëc B) seõ ñöôïc duøng ñeå chæ taäp môø A (hoaëc B) treân cô sôû môùi laø M × N. Vôùi nhöõng kyù hieäu ñoù thì µA(x, y) = µA(x), vôùi moïi y ∈ N vaø Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 18 µB(x, y) = µB(y), vôùi moïi x ∈ M. µA∩B(x, y) x M×N Pheùp giao hai taäp môø khoâng cuøng cô sôû. y c. Pheùp buø: Buø cuûa taäp môø A coù cô sôû M vaø haøm lieân thuoäc µA(x) laø moät taäp môø AC xaùc ñònh treân cuøng cô sôû M vôùi haøm lieân thuoäc: µAc(x) = 1 - µA(x). 1 a) µA(x) 1 x µAc(x) b) x Taäp buø AC cuûa taäp môø A. a) Haøm lieân thuoäc cuûa taäp môø A. b) Haøm lieân thuoäc cuûa taäp môø AC. 3. Luaät hôïp thaønh môø: a. Meänh ñeà hôïp thaønh: Cho hai bieán ngoân ngöõ χ vaø γ. Neáu bieán χ nhaän giaù trò môø A coù haøm lieân thuoäc µA(x) vaø γ nhaän giaù trò môø B coù haøm lieân thuoäc µB(y) thì hai bieåu thöùc: χ = A, γ = B. ñöôïc goïi laø hai meänh ñeà. Kyù hieäu hai meänh ñeà treân laø p vaø ø q thì meänh ñeà hôïp thaønh p ⇒ q (töø p suy ra q), hoaøn toaøn töông öùng vôùi luaät ñieàu khieån (meänh ñeà hôïp thaønh moät ñieàu kieän) NEÁU χ = A thì γ = B, trong ñoù meänh ñeà p ñöôïc goïi laø meänh ñeà ñieàu kieän vaø q laø meänh ñeà keát luaän. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 19 Meänh ñeà hôïp thaønh treân laø moät ví duï ñôn giaûn veà boä ñieàu khieån môø. Noù cho pheùp töø moät giaù trò ñaàu vaøo x0 hay cuï theå hôn laø töø ñoä phuï thuoäc µA(x0) ñoái vôùi taäp môø A cuûa giaù trò ñaàu vaøo x0 xaùc ñònh ñöôïc heä soá thoûa maõn meänh ñeà keát luaän q cuûa giaù trò ñaàu ra y. Bieåu dieãn heä soá thoûa maõn meänh ñeà q cuûa y nhö moät taäp môø B’ cuøng cô sôû vôùi B thì meänh ñeà hôïp thaønh chính laø aùnh xaï: µA(x0) µB(y). b. Moâ taû meänh ñeà hôïp thaønh: AÙnh xaï µA(x0) µB(y) chæ ra raèng meänh ñeà hôïp thaønh laø moät taäp maø moãi phuï thuoäc laø moät giaù trò (µA(x0), µB(y)), töùc laø moãi phuï thuoäc laø moät taäp môø. Moâ taû meänh ñeà hôïp thaønh p ⇒ q vaø caùc meänh ñeà ñieàu khieån p, keát luaän q coù quan heä sau: p q p⇒q 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 noùi caùch khaùc: meänh ñeà hôïp thaønh p ⇒ q coù giaù trò logic cuûa ~p∨ q, trong ñoù ~ chæ pheùp tính laáy giaù trò logic ÑAÛO vaø ∨ chæ pheùp tính logic HOAËC. Bieåu thöùc töông ñöông cho haøm lieân thuoäc cuûa meänh ñeà hôïp thaønh seõ laø A ⇒ B → MAX{1 - µA(x), µB(y)} Haøm lieân thuoäc cuûa meänh ñeà hôïp thaønh coù cô sôû laø taäp tích hai taäp cô sôû ñaõ coù. Do coù söï maâu thuaãn raèng p ⇒ q luoân coù giaù trò ñuùng (giaù trò logic 1) khi p sai neân söï chuyeån ñoåi töông ñöông töø meänh ñeà hôïp thaønh p ⇒ q kinh ñieån sang meänh ñeà hôïp thaønh môø A ⇒ B khoâng aùp duïng ñöôïc trong kyõ thuaät ñieàu khieån môø. Ñeå khaéc phuïc nhöôïc ñieåm treân, coù nhieàu yù kieán khaùc nhau veà nguyeân taéc xaây döïng haøm lieân thuoäc µA⇒B(x, y) cho meänh ñeà hôïp thaønh A ⇒ B nhö: 1. µA⇒B(x, y) = MAX{MIN{µA(x), µB(y)},1 - µA(x)} coâng thöùc Zadeh, 2. µA⇒B(x, y) = MIN{1, 1 - µA(x) + µB(y)} coâng thöùc Lukasiewicz, 3. µA⇒B(x, y) = MAX{1 - µA(x), µB(y)} coâng thöùc Kleene-Dienes, song nguyeân taéc cuûa Mamdani: “Ñoä phuï thuoäc cuûa keát luaän khoâng ñöôïc lôùn hôn ñoä phuï thuoäc cuûa ñieàu kieän” laø coù tính thuyeát phuïc nhaát vaø hieän ñang ñöôïc söû duïng nhieàu nhaát ñeå moâ taû luaät meänh ñeà hôïp thaønh môø trong kyõ thuaät ñieàu khieån. Töø nguyeân taéc cuûa Mamdani coù ñöôïc caùc coâng thöùc xaùc ñònh haøm lieân thuoäc sau cho meänh ñeà hôïp thaønh A ⇒ B: 1. µA⇒B(x, y) = MIN{µA(x), µB(y)} coâng thöùc MAX-MIN, Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 20 2. µA⇒B(x, y) = µA(x).µB(y) coâng thöùc MAX-PROD, Caùc coâng thöùc treân cho meänh ñeà hôïp thaønh A ⇒ B ñöôïc goïi laø quy taéc hôïp thaønh. c. Luaät hôïp thaønh môø: * Luaät hôïp thaønh moät ñieàu kieän: Luaät hôïp thaønh MAX-MIN: Luaät hôïp thaønh MAX-MIN laø teân goïi moâ hình (ma traän) R cuûa meänh ñeà hôïp thaønh A ⇒ B khi haøm lieân thuoäc µA⇒B(x, y) cuûa noù ñöôïc xaây döïng treân quy taéc MAXMIN. Tröôùc tieân hai haøm lieân thuoäc µA(x) vaø µB(y) ñöôïc rôøi raïc hoùa vôùi chu kyø rôøi raïc ñuû nhoû ñeå khoâng bò maát thoâng tin. Toång quaùt leân cho moät giaù trò roõ x0 baát kyø: x0 ∈ X = {x1, x2, ..., xn} taïi ñaàu vaøo, vector chuyeån vò a seõ coù daïng: aT = (a1, a2, ..., an) trong ñoù chæ coù moät phaàn töû ai duy nhaát coù chæ soá i laø chæ soá cuûa x0 trong X coù giaù trò baèng 1, caùc phaàn töû coøn laïi ñeàu baèng 0. Haøm lieân thuoäc: r11 ... r1n µ B ' ( y ) = a .R = ( a1 , a2 ,..., an ). ... ... r ... r nn n1 T n = (l1, l2, ..., ln) vôùi lk = ∑ ai rki i =1 Ñeå traùnh söû duïng thuaät toaùn nhaân ma traän cuûa ñaïi soá tuyeán tính cho vieäc tính µB’(y) vaø cuõng ñeå taêng toác ñoä xöû lyù, pheùp tính nhaân ma traän ñöôïc thay bôûi luaät maxmin cuûa Zadeh vôùi max (pheùp laáy cöïc ñaïi) thay vaøo vò trí pheùp nhaân vaø min (pheùp laáy cöïc tieåu) thay vaøo vò trí pheùp coäng nhö sau lk = max min ( ai , rki ) 1≤i ≤n Luaät hôïp thaønh MAX-PROD: Cuõng gioáng nhö vôùi luaät hôïp thaønh MAX-MIN, ma traän R cuûa luaät hôïp thaønh MAX-PROD ñöôïc xaây döïng goàm caùc haøng laø m giaù trò rôøi raïc cuûa ñaàu ra µB’(y1), µB’(y2), ..., µB’(ym) cho n giaù trò roõ ñaàu vaøo x1, x2, ..., xn. Nhö vaäy, ma traän R seõ coù n haøng vaø m coät. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 21 Ñeå ruùt ngaén thôøi gian tính vaø cuõng ñeå môû roäng coâng thöùc treân cho tröôøng hôïp ñaàu vaøo laø giaù trò môø, pheùp nhaân ma traän aT.R cuõng ñöôïc thay baèng luaät max-min cuûa Zadeh nhö ñaõ laøm cho luaät hôïp thaønh MAX-MIN. Thuaät toaùn xaây döïng R: Phöông phaùp xaây döïng R cho meänh ñeà hôïp thaønh moät ñieàu kieän R: A ⇒ B, theo MAX-MIN hay MAX-PROD, ñeå xaùc ñònh haøm lieân thuoäc cho giaù trò môø B’ ñaàu ra hoaøn toaøn coù theå môû roäng töông töï cho moät meänh ñeà hôïp thaønh baát kyø naøo khaùc daïng: NEÁU χ = A thì γ = B, trong ñoù ma traän hay luaät hôïp thaønh R khoâng nhaát thieát phaûi laø moät ma traän vuoâng. Soá chieàu cuûa R phuï thuoäc vaøo soá ñieåm laáy maãu cuûa µA(x) vaø µB(y) khi rôøi raïc caùc haøm lieân thuoäc taäp môø A vaø B. Chaúng haïn vôùi n ñieåm maãu x1, x2, ..., xn cuûa haøm µA(x) vaø m ñieåm maãu y1, y2, ..., ym cuûa haøm µB(y) thì luaät hôïp thaønh R laø moät ma traän n haøng m coät nhö sau µ R ( x1 , y1 ) ... µ R ( x1 , y m ) r11 ... r1m R= ... ... ... ... µ ( x , y ) ... µ ( x , y ) r ... r R n m n1 nm R n 1 Haøm lieân thuoäc µB’(y) cuûa giaù trò ñaàu ra öùng vôùi giaù trò roõ ñaàu vaøo xk ñöôïc xaùc ñònh theo: µB’(y) = aT.R vôùi aT = (0, 0, ..., 0, 1, 0, ..., 0). Vò trí thöù k Trong tröôøng hôïp ñaàu vaøo laø giaù trò môø A’ vôùi haøm lieân thuoäc µA’(x) thì haøm lieân thuoäc µB’(y) cuûa giaù trò ñaàu ra B’: µB’(y) = (l1, l2, ..., lm) cuõng ñöôïc tính theo coâng thöùc treân vaø lk = max min ( ai , rki ) , k = 1, 2, ..., m, 1≤i ≤n trong ñoù a laø vector goàm caùc giaù trò rôøi raïc cuûa caùc haøm lieân thuoäc µA’(x) cuûa A’ taïi caùc ñieåm x ∈ X = {x1, x2, ..., xn}, töùc laø aT = (µA’(x1), µA’(x2), ..., µA’(xn), Öu ñieåm cuûa luaät max-min Zadeh laø coù theå xaùc ñònh ngay ñöôïc R thoâng qua tích dyadic, töùc laø tích cuûa moät vector vôùi moät vector chuyeån vò. Vôùi n ñieåm rôøi raïc Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 22 x1, x2, ..., xn cuûa cô sôû cuûa A vaø m ñieåm rôøi raïc y1, y2, ..., ym cuûa cô sôû cuûa B thì töø hai vector: µTA = (µA(x1), µA(x2), ..., µA(xn)) vaø µTB = (µB(y1), µA(y2), ..., µA(ym)) suy ra R = µTA..µTB, trong ñoù neáu quy taéc aùp duïng laø MAX-MIN thì pheùp nhaân ñöôïc thay baèng pheùp tính laáy cöïc tieåu (min), vôùi quy taéc MAX-PROD thì thöïc hieän pheùp nhaân nhö bình thöôøng. * Luaät hôïp thaønh cuûa meänh ñeà nhieàu ñieàu kieän: Moät meänh ñeà hôïp thaønh vôùi d meänh ñeà ñieàu kieän: NEÁU χ1 = A1 VAØ χ2 = A2 VAØ ... VAØ χd = Ad thì γ = B bao goàm d bieán ngoân ngöõ ñaàu vaøo χ1, χ2 , ..., χd vaø moät bieán ñaàu ra γ cuõng ñöôïc moâ hình hoùa gioáng nhö vieäc moâ hình hoùa meänh ñeà hôïp thaønh coù moät ñieàu kieän, trong ñoù lieân keát VAØ giöõa caùc meänh ñeà (hay giaù trò môø) ñöôïc thöïc hieän baèng pheùp giao caùc taäp môø A1, A2, ..., Ad vôùi nhau. Keát quaû cuûa pheùp giao seõ laø ñoä thoûa maõn H cuûa luaät. Caùc böôùc xaây döïng luaät hôïp thaønh R nhö sau: - Rôøi raïc hoùa mieàn xaùc ñònh haøm lieân thuoäc µA1(x1), µA2(x2), ..., µAd(xd), µB(y) cuûa caùc meänh ñeà ñieàu kieän vaø meänh ñeà keát luaän. - Xaùc ñònh ñoä thoûa maõn H cho töøng vector caùc giaù trò roõ ñaàu vaøo laø vector toå hôïp d ñieåm maãu thuoäc mieàn xaùc ñònh cuûa caùc haøm lieân thuoäc µAi(xi), i = 1, ..., d. Chaúng haïn vôùi moät vector caùc giaù trò roõ ñaàu vaøo c1 x = ... , c d trong ñoù ci, i = 1, .., d laø moät trong caùc ñieåm maãu mieàn xaùc ñònh cuûa µAi(xi) thì H = MIN{µA1(c1), µA2(c2), ..., µAd(cd)} - Laäp R goàm caùc haøm lieân thuoäc giaù trò môø ñaàu ra cho töøng vector caùc giaù trò ñaàu vaøo theo nguyeân taéc: µB’(y) = MIN{H, µB(y)} neáu quy taéc söû duïng laø MAX-MIN hoaëc µB’(y) = H.µB(y) neáu quy taéc söû duïng laø MAX-PROD. Luaät hôïp thaønh R vôùi d meänh ñeà ñieàu kieän ñöôïc bieåu dieãn döôùi daïng moät löôùi khoâng gian (d + 1) chieàu. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 23 * Luaät cuûa nhieàu meänh ñeà hôïp thaønh: Thuaät toaùn xaây döïng luaät chung cuûa nhieàu meänh ñeà hôïp thaønh Toång quaùt hoùa phöông phaùp moâ hình hoùa treân cho p meänh ñeà hôïp thaønh: R1: NEÁU χ = A1 thì γ = B1, hoaëc R2: NEÁU χ = A2 thì γ = B2, hoaëc ... Rp: NEÁU χ = Ap thì γ = Bp trong ñoù caùc giaù trò môø A1, A2, ..., Ap coù cuøng cô sôû X vaø B1, B2, ..., Bp coù cuøng cô sôû Y. Goïi haøm lieân thuoäc cuûa Ak vaø Bk laø µAk(x) vaø µBk(y) vôùi k = 1, 2, ..., p. Thuaät toaùn trieån khai R = R1 ∪ R2 ∪ ... ∪ Rp seõ nhö sau: 1. rôøi raïc hoùa X taïi n ñieåm x1, x2, ..., xn vaø Y taïi m ñieåm y1, y2, ..., ym, 2. xaùc ñònh caùc vector µAk(x) vaø µBk(y) vôùi k = 1, 2, ..., p theo µTAk = (µAk(x1), µAk(x2), ..., µAk(xn)) µTBk = (µBk(y1), µAk(y2), ..., µAk(ym)), töùc laø Fuzzy hoùa caùc ñieåm rôøi raïc cuûa X vaø Y. 3. Xaùc ñònh moâ hình cho luaät ñieàu khieån Rk = µTAk.µTBk = (rkij), i = 1, ..., n vaø j = 1, ..., n, 4. Xaùc ñònh luaät hôïp thaønh R = (max{(rkij), k = 1, ..., p}). Töøng meänh ñeà neân ñöôïc moâ hình hoùa thoáng nhaát theo moät quy taéc chung, ví duï hoaëc theo quy taéc MAX-MIN hoaëc theo MAX-PROD ... Khi ñoù caùc luaät ñieàu khieån Rk seõ coù moät teân chung laø luaät hôïp thaønh MAX-MIN hay luaät hôïp thaønh MAXPROD. Teân chung naøy seõ laø teân goïi cuûa luaät hôïp thaønh chung R. 4. Giaûi môø: Boä ñieàu khieån môø cho duø vôùi moät hoaëc nhieàu luaät ñieàu khieån (meänh ñeà hôïp thaønh) cuõng chöa theå aùp duïng ñöôïc trong ñieàu khieån ñoái töôïng, vì ñaàu ra luoân laø moät giaù trò môø B’. Moät boä ñieàu khieån môø hoaøn chænh caàn phaûi coù theâm khaâu giaûi môø (quaù trình roõ hoùa taäp môø ñaàu ra B’). Giaûi môø laø quaù trình xaùc ñònh moät giaù trò roõ y’ naøo ñoù coù theå chaáp nhaän ñöôïc töø haøm lieân thuoäc µB’(y) cuûa giaù trò môø B’ (taäp môø). Coù hai phöông phaùp giaûi môø chuû yeáu laø phöông phaùp cöïc ñaïi vaø phöông phaùp ñieåm troïng taâm, trong ñoù cô sôû cuûa taäp môø B’ ñöôïc kyù hieäu thoáng nhaát laø Y. a. Phöông phaùp cöïc ñaïi: Giaûi môø theo phöông phaùp cöïc ñaïi goàm hai böôùc: Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 24 - xaùc ñònh mieàn chöùa giaù trò roõ y’. Giaù trò roõ y’ laø giaù trò maø taïi ñoù haøm lieân thuoäc ñaït giaù trò cöïc ñaïi (ñoä cao H cuûa taäp môø B’), töùc laø mieàn: G = {y ∈ Y | µB’(y) = H}. - xaùc ñònh y’ coù theå chaáp nhaän ñöôïc töø G. G laø khoaûng [y1, y2] cuûa mieàn giaù trò cuûa taäp môø ñaàu ra B2 cuûa luaät ñieàu khieån R2: NEÁU χ = A2 thì γ = B2. trong soá hai luaät R1, R2 vaø luaät R2 ñöôïc goïi laø luaät quyeát ñònh. Vaäy luaät ñieàu khieån quyeát ñònh laø luaät Rk, k ∈ {1, 2, ..., p} maø giaù trò môø ñaàu ra cuûa noù coù ñoä cao lôùn nhaát, töùc laø baèng ñoä cao H cuûa B’. µB B1 B2 H Giaûi môø baèng phöông phaùp cöïc ñaïi. y1 y y2 Ñeå thöïc hieän böôùc hai coù ba nguyeân lyù: - nguyeân lyù trung bình, - nguyeân lyù caän traùi vaø - nguyeân lyù caän phaûi. Neáu kyù hieäu y1 = inf ( y ) vaø y 2 = sup( y ) y∈G y∈G thì y1 chính laø ñieåm caän traùi vaø y2 laø ñieåm caän phaûi cuûa G. * Nguyeân lyù trung bình: Theo nguyeân lyù trung bình, giaù trò roõ y’ seõ laø y' = y1 + y 2 2 Nguyeân lyù naøy thöôøng ñöôïc duøng khi G laø moät mieàn lieân thoâng vaø nhö vaäy y’ cuõng seõ laø giaù trò coù ñoä phuï thuoäc lôùn nhaát. Trong tröôøng hôïp B’ goàm caùc haøm lieân thuoäc daïng ñeàu thì giaù trò roõ y’ khoâng phuï thuoäc vaøo ñoä thoûa maõn cuûa luaät ñieàu khieån quyeát ñònh. µB’ B1 B2 Giaù trò roõ y’ khoâng phuï thuoäc vaøo ñaùp öùng vaøo cuûa luaät ñieàu khieån quyeát ñònh. H y’ y Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 25 * Nguyeân lyù caän traùi: Giaù trò roõ y’ ñöôïc laáy baèng caän traùi y1 cuûa G. Giaù trò roõ laáy theo nguyeân lyù caän traùi naøy seõ phuï thuoäc tuyeán tính vaøo ñoä thoûa maõn cuûa luaät ñieàu khieån quyeát ñònh. µB’ Giaù trò roõ y’ phuï thuoäc tuyeán tính vôùi ñaùp öùng vaøo cuûa luaät ñieàu khieån quyeát ñònh B1 B2 H y y’ * Nguyeân lyù caän phaûi: Giaù trò roõ y’ ñöôïc laáy baèng caän phaûi y2 cuûa G. Cuõng gioáng nhö nguyeân lyù caän traùi, giaù trò roõ y’ ôû ñaây phuï thuoäc tuyeán tính vaøo ñaùp öùng vaøo cuûa luaät ñieàu khieån quyeát ñònh. µB’ B1 B2 Giaù trò roõ y’ phuï thuoäc tuyeán tính vôùi ñaùp öùng vaøo cuûa luaät ñieàu khieån quyeát ñònh H y y’ b. Phöông phaùp ñieåm troïng taâm: Phöông phaùp ñieåm troïng taâm seõ cho ra keát quaû y’ laø hoaønh ñoä cuûa ñieåm troïng taâm mieàn ñöôïc bao bôûi truïc hoaønh vaø ñöôøng µB’(y). Coâng thöùc xaùc ñònh y’ theo phöông phaùp ñieåm troïng taâm nhö sau: y' = ∫ yµ B' ( y )dy S ∫ µ B ' ( y)dy , S trong ñoù S laø mieàn xaùc ñònh cuûa taäp môø B’. µB’ B1 B2 Giaù trò roõ y’ laø hoaønh ñoä cuûa ñieåm troïng taâm. S y’ y Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 26 Coâng thöùc treân cho pheùp xaùc ñònh giaù trò y’ vôùi söï tham gia cuûa taát caû caùc taäp môø ñaàu ra cuûa moät luaät ñieàu khieån moät caùch bình ñaúng vaø chính xaùc, tuy nhieân laïi khoâng ñeå yù ñöôïc tôùi ñoä thoûa maõn cuûa luaät ñieàu khieån quyeát ñònh vaø thôøi gian tính toaùn laâu. Ngoaøi ra moät trong nhöõng nhöôïc ñieåm cô baûn cuûa phöông phaùp ñieåm troïng taâm laø coù theá giaù trò y’ xaùc ñònh ñöôïc laïi coù ñoä phuï thuoäc nhoû nhaát, thaäm chí baèng 0. Bôûi vaäy ñeå traùnh nhöõng tröôøng hôïp nhö vaäy, khi ñònh nghóa haøm lieân thuoäc cho töøng giaù trò môø cuûa moät bieán ngoân ngöõ neân ñeå yù sao cho mieàn xaùc ñònh cuûa caùc giaù trò ñaàu ra laø moät mieàn lieân thoâng. * Phöông phaùp ñieåm troïng taâm cho luaät hôïp thaønh SUM-MIN: Giaû söû coù q luaät ñieàu khieån ñöôïc trieån khai. Vaäy thì moãi giaù trò môø B’ taïi ñaàu ra cuûa boä ñieàu khieån thöù k laø vôùi k = 1, 2, ..., q thì quy taéc SUM-MIN, haøm lieân thuoäc µB’(y) seõ laø: q µ B' ( y) = ∑ µ B ' k ( y) , k =1 Coâng thöùc tính y’ coù theå ñöôïc ñôn giaûn nhö sau: q µ B ' k ( y ) dy ∫S y ∑ k =1 = y' = q µ B ' k ( y ) dy ∫S ∑ k =1 ( y )dy k =1 S = q ∫ µ B 'k ( y )dy ∑ k =1 S q ∑ ∫ yµ B 'k q ∑M k =1 q k ∑A k =1 k trong ñoù: M k = ∫ yµ B 'k ( y )dy vaø Ak = ∫ µ B 'k ( y )dy S S * Phöông phaùp ñoä cao: Söû duïng coâng thöùc tính y’ treân cho caû hai loaïi luaät hôïp thaønh MAX-MIN vaø SUM-MIN vôùi theâm moät giaû thieát laø moãi taäp môø µB’k(y) ñöôïc xaáp xæ baèng moät caëp giaù trò (yk, Hk) duy nhaát (singleton), trong ñoù Hk laø ñoä cao cuûa µB’k(y) vaø yk laø moät ñieåm maãu trong mieàn giaù trò cuûa µB’k(y) coù: µB’k(y) = Hk. q thì y ' = ∑y k =1 q k Hk ∑ Hk , k =1 Coâng thöùc treân coù teân goïi laø coâng thöùc tính xaáp xæ y’ theo phöông phaùp ñoä cao vaø khoâng chæ aùp duïng cho luaät hôïp thaønh MAX-MIN, SUM-MIN maø coøn coù theå cho caû nhöõng luaät hôïp thaønh khaùc nhö MAX-PROD hay SUM-PROD. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab 27 Luaän vaên toát nghieäp 28 II. ÖÙng duïng logic môø trong ñieàu khieån: 1. Caùc thaønh phaàn cô baûn cuûa heä thoáng ñieàu khieån töï ñoäng: Moät heä thoáng ñieàu khieån töï ñoäng bao goàm ba phaàn chuû yeáu: - Thieát bò ñieàu khieån (TBÑK) - Ñoái töôïng ñieàu khieån (ÑTÑK) - Thieát bò ño löôøng (TBÑL) R U TBÑK F N ÑTÑK C TBÑL Sô ñoà khoái cuûa heä thoáng ñieàu khieån töï ñoäng Trong ñoù: C: Tín hieäu caàn ñieàu khieån ñöôïc goïi laø tín hieäu ra. U: Tín hieäu ñieàu khieån. R: Tín hieäu chuû ñaïo (chuaån hay tham chieáu) thöôøng ñöôïc goïi laø tín hieäu vaøo. N: Tín hieäu nhieãu taùc ñoäng töø beân ngoaøi vaøo heä thoáng. F: Tín hieäu hoài tieáp. 2. Caùc nguyeân taéc ñieàu khieån töï ñoäng: a. Nguyeân taéc giöõ oån ñònh: * Nguyeân taéc buø taùc ñoäng beân ngoaøi: TBÑK U ÑTÑK C Trong ñoù tín hieäu taùc ñoäng beân ngoaøi leân ñoái töôïng ñieàu khieån ÑKTÑ coù theå kieåm tra vaø ño löôøng ñöôïc. Neáu ñaëc tính cuûa ñoái töôïng G(p) ñöôïc xaùc ñònh tröôùc thì tín hieäu ñieàu khieån U coù theå ñöôïc xaùc ñònh theo taùc ñoäng beân ngoaøi N sao cho ngoõ ra Gc × Co C = Co = Cte, vôùi Co laø giaù trò tín hieäu ra caàn giöõ oån ñònh. ( U = vôùi Gc laø G ( Gc + 1) haøm truyeàn cuûa thieát bò ñieàu khieån). Loaïi heä thoáng naøy cho pheùp giöõ ngoõ ra khoâng ñoåi vaø khoâng phuï thuoäc vaøo taùc ñoäng beân ngoaøi N. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 29 * Nguyeân taéc ñieàu khieån sai leäch: Khi taùc ñoäng beân ngoaøi khoâng kieåm tra vaø ño löôøng ñöôïc coøn ñaëc tính cuûa ñoái töôïng khoâng xaùc ñònh moät caùch ñaày ñuû thì nguyeân taéc buø taùc ñoäng beân ngoaøi khoâng cho pheùp giöõ oån ñònh tín hieäu ra C. Khi ñoù nguyeân taéc ñieàu khieån sai leäch ñöôïc söû duïng. Sô ñoà khoái cuûa nguyeân taéc naøy nhö sau: ε R C (-) TBÑK U ÑTÑK C Trong ñoù tín hieäu ra C ñöôïc phaûn hoài veà ñaàu vaøo vaø phoái hôïp vôùi tín hieäu vaøo R ñeå taïo ra sai leäch ε = R – C (phaûn hoài aâm). Tín hieäu sai leäch naøy ñöôïc ñöa vaøo TBÑK ñeå taïo ra tín hieäu ñieàu khieån U ñaët vaøo ñoái töôïng ñieàu khieån. * Nguyeân taéc ñieàu khieån hoãn hôïp: (+) ε R C (-) N TBÑK U ÑTÑK C Nguyeân taéc naøy cho pheùp giöõ tín hieäu ra C khoâng phuï thuoäc vaøo taùc ñoäng beân ngoaøi N. b. Nguyeân taéc ñieàu khieån theo chöông trình: Nguyeân taéc naøy thöôøng duøng cho heä thoáng ñieàu khieån hôû. Nguyeân taéc naøy giöõ cho tín hieäu ra C thay ñoåi theo moät chöông trình ñònh saün C(t) = Co(t). Nguyeân taéc giöõ oån ñònh coù theå xem laø tröôøng hôïp rieâng cuûa nguyeân taéc ñieàu khieån theo chöông trình khi Co(t) = Cte. c. Nguyeân taéc töï chænh ñònh: Ñaëc tính ñoäng hoïc cuûa haàu heát caùc heä thoáng ñieàu khieån ñeàu khoâng phaûi laø khoâng ñoåi do nhieàu nguyeân nhaân nhö aûnh höôûng cuûa thôøi gian, thay ñoåi caùc tham soá vaø moâi tröôøng. Duø aûnh höôûng cuûa nhöõng thay ñoåi nhoû cuûa ñaëc tính ñoäng hoïc ñöôïc ñieàu chænh nhôø heä ñieàu khieån coù phaûn hoài nhöng neáu caùc thoâng soá cuûa heä thoáng vaø moâi tröôøng thay ñoåi ñaùng keå thì moät heä thoáng ñaït yeâu caàu caàn phaûi coù khaû naêng thích nghi. Söï thích nghi bao goàm khaû naêng töï ñieàu chænh hay töï caûi tieán ñeå phuø hôïp vôùi nhöõng thay ñoåi khoâng theå döï ñoaùn tröôùc cuûa moâi tröôøng hay caáu truùc. Heä thoáng ñieàu khieån thích nghi coù khaû naêng phaùt hieän nhöõng thay ñoåi caùc tham soá vaø thöïc Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 30 hieän vieäc ñieàu chænh caàn thieát caùc tham soá cuûa boä ñieàu khieån ñeå duy trì moät tieâu chuaån toái öu naøo ñoù. Trong heä thoáng ñieàu khieån thích nghi, ñaëc tính ñoäng phaûi ñöôïc nhaän daïng ôû moïi thôøi ñieåm ñeå coù theå ñieàu chænh caùc tham soá boä ñieàu khieån nhaèm muïc tieâu duy trì chæ tieâu toái öu ñeà ra. Nhö vaäy heä thoáng ñieàu khieån thích nghi laø heä thoáng khoâng döøng vaø noù thích nghi vôùi heä thoáng chòu taùc ñoäng cuûa moâi tröôøng thay ñoåi. TBÑKA R TBÑKC N U ÑTÑK C Ngoaøi voøng kín cô baûn goàm hai khoái ÑTÑK vaø ÑTÑK C (thieát bò ñieàu khieån cô baûn), heä ñieàu khieån thích nghi coøn coù moät khoái thieát bò ñieàu khieån thích nghi TBÑKA. Khoái naøy nhaän caùc tín hieäu cuûa heä thoáng R, U, N, C vaø döïa treân caùc chæ tieâu toái öu yeâu caàu cuûa heä thoáng maø ñònh ra caùc tín hieäu ñieàu khieån laøm thay ñoåi caùc tham soá cuûa thieát bò ñieàu khieån cô baûn TBÑK C. TBÑKA nhö vaäy vöøa ñaûm nhaän vai troø ñieàu khieån vöøa coù chöùc naêng cuûa moät khoái tính toaùn. Hieän nay caùc thieát bò ñieàu khieån thích nghi coù theå laø moät maùy vi tính ñaûm nhaän chöùc naêng tính toaùn, ghi nhaän döõ lieäu vaø ñieàu khieån. 3. Tieâu chuaån ñaùnh giaù moät heä thoáng ñieàu khieån töï ñoäng: a. Ñoä chính xaùc cuûa heä thoáng: Ñoä chính xaùc ñaùnh giaù treân cô sôû phaân tích caùc sai leäch, ñieàu chænh caùc sai leäch naøy phuï thuoäc raát nhieàu yeáu toá bieán thieân cuûa tín hieäu ñaët seõ gaây ra caùc sai leäch trong quaù trình quaù ñoä vaø cuøng sinh ra sai leäch trong cheá ñoä xaùc laäp. Treân cô sôû phaân tích caùc sai leäch ñieàu chænh ta coù theå choïn caùc boä ñieàu chænh, caùc maïch buø thích hôïp ñeå naâng cao ñoä chính xaùc cuûa heä thoáng. Caùc heä soá sai leäch: Trong ñieàu khieån töï ñoäng thöôøng ñaët teân cho caùc heä soá sai leäch nhö sau: Exlp: heä soá sai leäch vò trí. Exlv: heä soá sai leäch toác ñoä. Exla: heä soá sai leäch gia toác. Moät heä thoáng chính xaùc tuyeät ñoái laø heä coù moïi söï sai leäch ñeàu baèng 0. Xeùt heä thoáng coù caáu truùc toái giaûn nhö sau: R(p) C(p) G(p) TM Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 31 Trong ñoù: G(p): haøm truyeàn maïch hôû. TM: thieát bò coâng ngheä. R(p), r(t): tín hieäu ñieàu khieån. C(p), c(t): tín hieäu ra. N: caùc nhieãu loaïn. n C ( p) = Wi ( p ) × R ( p ) + ∑ Wi ( p) × N i ( p) i =1 G ( p) = W ( p) = G ( p) 1 + G ( p) Wi(p): haøm truyeàn vôùi caùc nhieãu loaïn. Giaû söû kích thích ñaàu vaøo laø haøm naác: r(t) = 1(t) ⇒ R(p) = 1/p. E xlp = lim p p →0 1 1 = p[1 + G ( p )] 1 + K p G ( p) : haèng soá sai leäch vò trí Vôùi K p = lim p →0 Khi r(t) = t . 1(t) ⇒ R(p) = 1/p2: E xlv = lim p p →0 1 1 1 = lim = p [1 + G ( p )] p→0 p.G ( p) K v 2 pG ( p) : haèng soá sai leäch vaän toác. Vôùi K v = lim p →0 Khi r(t) = t2/2. 1(t) ⇒ R(p) = 1/p3: E xla = lim p p →0 1 1 = p [1 + G ( p )] K a 3 p 2G ( p) : haèng soá sai leäch gia toác. Vôùi K a = lim p →0 Ñeå taêng ñoä chính xaùc cuûa heä, ngöôøi ta theâm khaâu tích phaân vaøo heä hôû nhöng khi ñoù ñoä oån ñònh cuûa heä thoáng bò giaûm ñi. b. Ñoä oån ñònh cuûa heä thoáng: Vieäc khaûo saùt oån ñònh döïa treân quan ñieåm vaøo chaën ra chaën vôùi caùc tieâu chuaån: Routh, Hurwitz vaø tieâu chuaån taàn soá Nyquist – Mikhailov cuõng nhö caùc phöông phaùp chia mieàn D hay quyõ ñaïo nghieäm ñeå khaûo saùt heä coù thoâng soá bieán ñoåi. Heä thoáng tuyeán tính ñöôïc goïi laø oån ñònh neáu tín hieäu ra bò chaën khi tín hieäu vaøo bò chaën. Xeùt moät heä thoáng ñieàu khieån voøng kín cô baûn sau: Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp R(p) 32 G(p) C(p) H(p) Haøm truyeàn voøng kín: W ( p ) = G ( p) 1 + G ( p ).H ( p ) Coù phöông trình ñaëc tröng laø: F ( p ) = 1 + G ( p ).H ( p ) = 0 - Ñieàu khieån caàn vaø ñuû ñeå heä tuyeán tính oån ñònh laø taát caû caùc cöïc Pi cuûa G(p) phaûi coù phaàn thöïc aâm. - Re Pi < 0, ∀i hay noùi caùch khaùc nghieäm cuûa phöông trình ñaëc tröng phaûi ôû beân traùi maët phaúng phöùc. Ta cuõng goïi heä ôû bieân giôùi oån ñònh khi coù ít nhaát moät nghieäm cuûa phöông trình ñaëc tröng ôû treân truïc aûo coøn nhöõng nghieäm coøn laïi ôû traùi maët phaúng phöùc. Heä thoáng seõ khoâng oån ñònh neáu coù ít nhaát moät nghieäm cuûa phöông trình ñaëc tröng coù phaàn thöïc döông. * Tieâu chuaån ñaïi soá: Xeùt moät heä thoáng coù phöông trình ñaëc tröng; F(p) = anpn + an-1pn-1 + … + a0 = 0, a ≠ 0. Ñieàu kieän caàn ñeå heä oån ñònh laø: aj cuøng daáu vôùi jan (= 0, 1, …, n) aj ≠ 0 (= 0, 1, …, n). Tieâu chuaån Hurwitz: Ñieàu kieän caàn ñeå heä oån ñònh laø caùc nghieäm cuûa phöông trình ñaëc tröng naèm beân traùi maët phaúng phöùc laø xeùt caû caùc ñònh thöùc Hurwitz Dk (k = 0… n) ñeàu cuøng daáu, trong ñoù D0 = a, Di = an-1. Tieâu chuaån Routh: Ñieàu kieän caàn ñeå caùc nghieäm cuûa phöông trình ñaëc tröng naèm beân traùi maët phaúng phöùc laø taát caû caùc phaàn töû cuûa coät 1 baûng Routh ñeàu cuøng daáu, neáu coù söï thay ñoåi daáu thì soá laàn ñoåi daáu baèng soá nghieäm ôû PMP. Ñoä döï tröõ oån ñònh: Ñoä döï tröõ oån ñònh laø moät ñaïi löôïng döông ñaùnh giaù möùc ñoä oån ñònh cuûa heä thoáng vaø neáu vöôït quaù löôïng döï tröõ ñoù thì heä thoáng oån ñònh seõ thaønh maát oån ñònh. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 33 * Tieâu chuaån taàn soá: Tieâu chuaån Nyquist: Khi G(p) oån ñònh thì heä kín oån ñònh khi vaø chæ khi bieåu ñoà Nyquist bao ñieåm -1. Khi G(p) khoâng oån ñònh thì heä kín oån ñònh khi vaø chæ khi bieåu ñoà Nyquist bao ñieåm – 1 m laàn. Tieâu chuaån giaûn ñoà Bode: Heä oån ñònh khi G(p) khoâng ñöôïc coù cöïc ôû phaàn maët phaúng phöùc. Xeùt ñaëc tính pha ôû taàn soá caét bieân WB, xem ñaëc tính pha ôû taàn soá caét bieân neáu: - Ñöôøng pha ôû treân ñöôøng –180o thì heä kín oån ñònh. - Ñöôøng pha ôû ñöôøng –180o thì heä kín ôû bieân giôùi oån ñònh. - Ñöôøng pha ôû döôùi ñöôøng –180o thì heä kín khoâng oån ñònh. 4. Caùc kieåu ñieàu khieån coå ñieån: a. Ñieàu khieån tæ leä P: e(t) r(t) K u(t) C(t) G(p) f(t) H(p) Ñieàu khieån tæ leä cho pheùp nhanh choùng ñaït trò soá yeâu caàu nhöng thöôøng coù sai leäch. Ñeå giaûm sai leäch ngöôøi ta taêng ñoä lôïi K, neáu taêng K quaù daãn ñeán voït loá δmax lôùn vaø heä coù theå maát oån ñònh. b. Ñieàu khieån tæ leä – vi phaân PD: e(t) r(t) K - + u(t) G(p) C(t) + Td p H(p) Trong heä thoáng maø ñoä voït loá quaù lôùn thì ngöôøi ta thöôøng theâm khaâu ñieàu khieån vi phaân: U (t ) = Ke(t ) + Td de(t ) dt Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 34 de(t ) < 0 , neân dt Neáu C(t) taêng (ñoä voït loá lôùn) thì e(t) giaûm ⇒ de(t ) giaûm nhieàu khoâng cho C(t) taêng quaù. Vì vaäy ñieàu khieån PD dt laøm giaûm chaán cuûa heä thoáng taêng leân, giaûm voït loá nhöng thôøi gian treã seõ laâu hôn. U (t ) = Ke(t ) + Td Ñieàu khieån PD chæ aûnh höôûng tôùi sai soá xaùc laäp Exl, neáu Exl bieán thieân theo thôøi gian ( d dt ≠ 0 ) maø khoâng aûnh höôûng neáu Exl(t) = Cte. Neáu Exl taêng theo t, tín hieäu taùc de(t ) ñoäng coù thaønh phaàn tæ leä vôùi dt laøm giaûm bieân ñoä sai soá. c. Ñieàu khieån tæ leä – tích phaân PI: e(t) r(t) + K u(t) - G(p) C(t) + Ki p H(p) Ñeå naâng cao ñoä chính xaùc cuûa heä thoáng, ngöôøi ta theâm khaâu ñieàu khieån tích phaân. Tín hieäu taùc ñoäng: t U (t ) = Ke(t ) + K i ∫ e(t ) dt 0 Bao laâu coøn sai leäch, tín hieäu taùc ñoäng coøn duy trì ñeå laøm giaûm sai leäch naøy. Ñieàu khieån PI laøm cho heä höõu sai thaønh voâ sai. Loaïi cuûa heä thoáng ñöôïc taêng leân nghóa laø baäc cuûa noù cuõng taêng leân, do ñoù ñoä oån ñònh cuûa heä keùm ñi. d. Ñieàu khieån tæ leä – tích phaân – vi phaân PID: Ñeå caûi thieän heä thoáng ôû xaùc laäp vaø quaù ñoä thì tín hieäu taùc ñoäng: t de(t ) U (t ) = Ke(t ) + Td + K i ∫ e(t )dt dt 0 e(t) r(t) K - + Td p + u(t) + G(p) C(t) Ki p H(p) Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 35 5. Boä ñieàu khieån môø: a. Boä ñieàu khieån môø cô baûn: Nhöõng thaønh phaàn cô baûn cuûa moät boä ñieàu khieån môø bao goàm khaâu Fuzzy hoùa, thieát bò thöïc hieän luaät hôïp thaønh vaø khaâu giaûi môø. Moät boä ñieàu khieån môø chæ goàm ba thaønh phaàn nhö vaäy coù teân goïi laø boä ñieàu khieån môø cô baûn. R1: NEÁU ... THÌ ... H1 x1 ... µ ... B’ ... y’ Rq: NEÁU ... THÌ ... Hq xq Boä ñieàu khieån môø cô baûn. Do boä ñieàu khieån môø cô baûn chæ coù khaû naêng xöû lyù caùc giaù trò tín hieäu hieän thôøi neân noù thuoäc nhoùm caùc boä ñieàu khieån tónh. Tuy vaäy ñeå môû roäng mieàn öùng duïng cuûa chuùng vaøo caùc baøi toaùn ñieàu khieån ñoäng, caùc khaâu ñoäng hoïc caàn thieát seõ ñöôïc noái theâm vaøo boä ñieàu khieån môø cô baûn. Caùc khaâu ñoäng ñoù chæ coù nhieäm vuï cung caáp theâm cho boä ñieàu khieån môø cô baûn caùc giaù trò ñaïo haøm hay tích phaân cuûa tín hieäu. Vôùi nhöõng khaâu ñoäng boå sung naøy, boä ñieàu khieån cô baûn seõ ñöôïc goïi laø boä ñieàu khieån môø ñoäng. x(t) Boä ñieàu khieån môø ñoäng. ∫ ...dt d ... dt Boä ñieàu khieån môø cô baûn y’(t) b. Toång hôïp boä ñieàu khieån môø: * Ñònh nghóa caùc bieán vaøo ra: Xaùc ñònh caùc bieán ngoân ngöõ vaøo/ra vaø ñaët teân cho chuùng. * Xaùc ñònh taäp môø: Ñònh nghóa caùc bieán ngoân ngöõ vaøo/ra bao goàm soá caùc taäp môø vaø daïng caùc haøm lieân thuoäc cuûa chuùng, caàn xaùc ñònh: Mieàn giaù trò vaät lyù (cô sôû) cuûa caùc bieán ngoân ngöõ vaøo/ra Soá löôïng taäp môø (giaù trò ngoân ngöõ) Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 36 Veà nguyeân taéc, soá löôïng caùc giaù trò ngoân ngöõ cho moãi bieán ngoân ngöõ neân naèm trong khoaûng töø 3 ñeán 10 giaù trò. Neáu soá löôïng giaù trò ít hôn 3 thì coù ít yù nghóa, vì khoâng thöïc hieän ñöôïc vieäc laáy vi phaân. Neáu lôùn hôn 10, khoù coù khaû naêng bao quaùt vì phaûi nghieân cöùu ñaày ñuû ñeå ñoàng thôøi phaân bieät khoaûng 5 ñeán 9 phöông aùn khaùc nhau vaø coù khaû naêng löu giöõ trong moät thôøi gian ngaén. Xaùc ñònh haøm lieân thuoäc: Choïn caùc haøm lieân thuoäc coù phaàn choàng leân nhau vaø phuû kín mieàn giaù trò vaät lyù ñeå trong quaù trình ñieàu khieån khoâng xuaát hieän “loã hoång”. Trong tröôøng hôïp vôùi moät giaù trò vaät lyù roõ x0 cuûa bieán ñaàu vaøo maø taäp môø B’ ñaàu ra coù ñoä cao baèng 0 (mieàn xaùc ñònh laø moät taäp roãng) vaø boä ñieàu khieån khoâng theå ñöa ra moät quyeát ñònh ñieàu khieån naøo, lyù do laø hoaëc khoâng ñònh nghóa ñöôïc nguyeân taéc ñieàu khieån phuø hôïp hoaëc laø do caùc taäp môø cuûa bieán ngoân ngöõ coù nhöõng “loã hoång”. Cuõng nhö vaäy ñoái vôùi bieán ra, caùc haøm lieân thuoäc daïng hình thang vôùi ñoä xeáp choàng leân nhau raát nhoû, nhìn chung khoâng phuø hôïp vôùi boä ñieàu khieån môø vì nhöõng lyù do treân. Noù taïo ra moät vuøng “cheát” (dead zone) trong traïng thaùi laøm vieäc cuûa boä ñieàu khieån. Trong moät vaøi tröôøng hôïp, choïn haøm lieân thuoäc daïng hình thang hoaøn toaøn hôïp lyù, ñoù laø tröôøng hôïp maø söï thay ñoåi caùc mieàn giaù trò cuûa tín hieäu vaøo khoâng keùo theo söï thay ñoåi baét buoäc töông öùng cho mieàn giaù trò cuûa tín hieäu ra. Noùi chung, haøm lieân thuoäc ñöôïc choïn sao cho mieàn tin caäy cuûa noù chæ coù moät phaàn töû, hay chæ toàn taïi moät ñieåm vaät lyù coù ñoä phuï thuoäc baèng ñoä cao cuûa taäp môø. Rôøi raïc hoùa caùc taäp môø: Ñoä phaân giaûi cuûa caùc giaù trò phuï thuoäc ñöôïc choïn tröôùc hoaëc laø cho caùc nhoùm ñieàu khieån môø loaïi daáu phaåy ñoäng hoaëc soá nguyeân ngaén (giaù trò phuï thuoäc laø caùc soá nguyeân coù ñoä daøi 2 byte) hoaëc theo byte (giaù trò phuï thuoäc laø caùc soá khoâng daáu coù ñoä daøi 1 byte). Caùc khaû naêng ñeå toång hôïp caùc heä thoáng laø raát khaùc nhau, phöông phaùp rôøi raïc hoùa seõ laø yeáu toá quyeát ñònh giöõa ñoä chính xaùc vaø toác ñoä cuûa boä ñieàu khieån. * Xaây döïng caùc luaät ñieàu khieån: Trong vieäc xaây döïng caùc luaät ñieàu khieån (meänh ñeà hôïp thaønh) caàn löu yù laø khoâng ñöôïc taïo ra caùc “loã hoång” ôû vuøng laân caän ñieåm khoâng, bôûi vì khi gaëp phaûi caùc “loã hoång” xung quanh ñieåm laøm vieäc boä ñieàu khieån seõ khoâng theå laøm vieäc ñuùng theo nhö trình töï ñaõ ñònh. Ngoaøi ra, trong phaàn lôùn caùc boä ñieàu khieån, tín hieäu ra seõ baèng 0 khi taát caû caùc tín hieäu vaøo baèng 0. Ñeå phaùt trieån theâm, coù theå choïn heä soá an toaøn cho töøng luaät ñieàu khieån, töùc laø khi thieát laäp luaät hôïp thaønh chung: R = R1 ∨ R2 ∨...∨ Rn khoâng phaûi taát caû caùc luaät ñieàu khieån Rk, k = 1, 2, ..., n ñöôïc tham gia moät caùch bình ñaúng maø theo moät heä soá an toaøn ñònh tröôùc. Ngoaøi nhöõng heä soá an toaøn cho töøng luaät ñieàu khieån coøn coù heä soá an toaøn cho töøng meänh ñeà ñieàu kieän cuûa moät luaät ñieàu khieån khi soá caùc meänh ñeà cuûa noù nhieàu hôn 1. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 37 * Choïn thieát bò hôïp thaønh: Coù theå choïn thieát bò hôïp thaønh theo nhöõng nguyeân taéc treân, bao goàm: söû duïng coâng thöùc coù luaät MAX-MIN, MAX-PROD, söû duïng coâng thöùc Lukasiewics coù luaät SUM-MIN, SUM-PROD, söû duïng toång Einstein, söû duïng toång tröïc tieáp, … * Choïn nguyeân lyù giaûi môø: Söû duïng caùc phöông phaùp xaùc ñònh giaù trò ñaàu ra roõ, hay coøn goïi laø quaù trình giaûi môø hoaëc roõ hoaù. Phöông phaùp giaûi môø ñöôïc choïn cuõng gaây aûnh höôûng ñeán ñoä phöùc taïp vaø traïng thaùi laøm vieäc cuûa toaøn boä heä thoáng. Thoâng thöôøng trong thieát keá heä thoáng ñieàu khieån môø, giaûi môø baèng phöông phaùp ñieåm troïng taâm coù nhieàu öu ñieåm hôn caû, bôûi vì trong keát quaû ñeàu coù söï tham gia cuûa taát caû keát luaän cuûa caùc luaät ñieàu khieån, Rk, k = 1, 2, …,n (meänh ñeà hôïp thaønh). c. Tính phi tuyeán cuûa heä môø: * Phaân loaïi caùc khaâu ñieàu khieån môø: Moät boä ñieàu khieån môø coù ba khaâu cô baûn goàm: Khaâu Fuzzy hoùa coù nhieäm vuï chuyeån ñoåi moät giaù trò roõ ñaàu vaøo x0 thaønh moät vector µ goàm caùc ñoä phuï thuoäc cuûa giaù trò roõ ñoù theo caùc giaù trò môø ñaõ ñònh nghóa cho bieán ngoân ngöõ ñaàu vaøo, Khaâu thöïc hieän luaät hôïp thaønh, coù teân goïi laø thieát bò hôïp thaønh, xöû lyù vector µ vaø cho ra giaù trò môø B’ cuûa bieán ngoân ngöõ ñaàu ra, Khaâu giaûi môø, coù nhieäm vuï chuyeån ñoåi taäp môø B’ thaønh moät giaù trò roõ y’ chaáp nhaän ñöôïc cho ñoái töôïng (tín hieäu ñieàu chænh). Caùc boä ñieàu khieån môø seõ ñöôïc phaân loaïi döïa treân quan heä vaøo/ra toaøn cuïc cuûa tín hieäu vaøo x0 vaø tín hieäu ra y’. Quan heä toaøn cuïc ñoù ñöôïc goïi laø quan heä truyeàn ñaït. Vieäc phaân loaïi quan heä truyeàn ñaït moät boä ñieàu khieån môø döïa vaøo 7 tieâu chuaån: ♦ tónh hay ñoäng. ♦ tuyeán tính hay phi tuyeán. ♦ tham soá taäp trung hay tham soá raûi. ♦ lieân tuïc hay rôøi raïc. ♦ tham soá tónh hay tham soá ñoäng. ♦ tieàn ñònh hay ngaãu nhieân. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 38 ♦ oån ñònh hay khoâng oån ñònh. Boä ñieàu khieån môø R1: NEÁU ... THÌ x0 µ Fuzzy hoùa ... Rq: NEÁU ... THÌ B’ Giaûi môø y’ Caáu truùc beân trong cuûa moät boä ñieàu khieån môø. Xeùt töøng khaâu cuûa boä ñieàu khieån môø goàm caùc khaâu Fuzzy hoùa, thieát bò hôïp thaønh vaø giaûi môø, thì thaáy raèng trong quan heä vaøo/ra giaù trò y’ taïi ñaàu ra chæ phuï thuoäc vaøo moät mình giaù trò x0 cuûa ñaàu vaøo chöù khoâng phuï thuoäc vaøo caùc giaù trò ñaõ qua cuûa tín hieäu x(t), töùc laø chæ phuï thuoäc vaøo giaù trò cuûa x(t) taïi ñuùng thôøi ñieåm ñoù. Do ñoù boä ñieàu khieån môø thöïc chaát laø moät boä ñieàu khieån tónh vaø quan heä truyeàn ñaït hoaøn toaøn ñöôïc moâ taû ñaày ñuû baèng ñöôøng ñaëc tính y(x) nhö caùc ñöôøng ñaëc tính cuûa khaâu relay 2 hoaëc 3 traïng thaùi quen bieát trong kyõ thuaät ñieàu khieån phi tuyeán kinh ñieån. * Xaây döïng coâng thöùc quan heä truyeàn ñaït: Vieäc xaây döïng coâng thöùc toång quaùt y(x) cho quan heä truyeàn ñaït boä ñieàu khieån MIMO chæ caàn boä ñieàu khieån môø vôùi nhieàu ñaàu vaøo vaø moät ñaàu ra (boä MISO) laø ñuû vì moät boä ñieàu khieån môø coù nhieàu ñaàu ra baát kyø ñeàu coù theå ñöôïc thay baèng moät taäp caùc boä ñieàu khieån vôùi moät ñaàu ra. x1 ... x4 Boä ñieàu khieàn môø vôùi 4 ñaàu vaøo vaø 3 ñaàu ra. Boä ñieàu khieån môø 1 Boä ñieàu khieån môø 2 Boä ñieàu khieån môø 3 y1 y2 y3 Luaät ñieàu khieån cuûa boä ñieàu khieån môø nhieàu ñaàu vaøo vaø moät ñaàu ra coù daïng: Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 39 Rk: NEÁU χ1 = A1k VAØ χ2 = A2k VAØ ... VAØ χd = Adk THÌ γ = Bk trong ñoù k = 1, 2 …, n vaø caùc taäp môø Amk, m = 1, 2, …, d coù cuøng cô sôû X. Luaät ñieàu khieån treân coøn coù teân goïi laø luaät chuaån (canonical) vì noù bao haøm raát nhieàu nhöõng daïng luaät ñieàu khieån khaùc nhö: R: NEÁU χ1 = A1 VAØ … VAØ χm = Am HOAËC χ m+1 = Am+1 VAØ …VAØ χd = Ad THÌ γ = B hay R: NEÁU χ1 = A1 VAØ χ2 = A2VAØ … VAØ χm = Am THÌ γ = B neáu m < d … * Quan heä vaøo/ra cuûa thieát bò hôïp thaønh: Moät taäp (luaät hôïp thaønh) R cuûa n luaät ñieàu khieån ñöôïc goïi laø: - ñuû, neáu khoâng coù moät giaù trò roõ x0 ∈ X naøo cuûa ñaàu vaøo laøm cho ñoä thoûa maõn moïi luaät Rk cuûa R baèng 0, töùc laø ∀x0 ∈ X, ∃m ∈ {1, 2, …, d} : µ Amk ( x0 ) ≠ 0 , ∀k ∈ {1, 2, …, n} -nhaát quaùn, neáu khoâng coù hai luaät ñieàu khieån naøy cuõng coù cuøng meänh ñeà ñieàu kieän nhöng laïi khaùc meänh ñeà keát luaän. Vôùi caùc böôùc trieån khai treân, quan heä vaøo ra cuûa thieát bò hôïp thaønh ñöôïc thöïc hieän qua caùc böôùc: Böôùc 1: Tìm taäp môø ñaàu ra cuûa Rk Kyù hieäu x laø moät vector d chieàu coù phaàn töû thöù m laø moät giaù trò baát kyø thuoäc taäp hôïp môø, töùc laø: x1 x = ... , trong ñoù xm laø giaù trò thuoäc mieàn xaùc ñònh cuûa µ Amk (x) . x d Ñoä thoûa maõn Hk cuûa luaät Rk ñöôïc tính theo 1. Hk = MIN{ µ A1k ( x1 ) , µ A2k ( x 2 ) , …, µ Adk ( x d ) }, neáu söû duïng (I.6) ñeå thöïc hieän pheùp giao trong meänh ñeà ñieàu kieän cuûa Rk, d 2. H k = ∏ µ Amk ( x m ) m =1 neáu söû duïng coâng thöùc “Tích ñaïi soá” ñeå thöïc hieän pheùp giao trong khoái meänh ñeà ñieàu kieän cuûa Rk. Töø ñoù taäp môø ñaàu ra B’k seõ coù haøm lieân thuoäc a) µB’k(y) = MIN{Hk, µBk(y)} neáu söû duïng nguyeân taéc trieån khai MAX-MIN hoaëc SUM-MIN ñeå caøi ñaët Rk, b) µB’k(y) = Hk.µBk(y) Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 40 neáu söû duïng nguyeân taéc trieån khai MAX-PROD hoaëc SUM-PROD ñeå caøi ñaët Rk, Böôùc 2: Tìm taäp môø ñaàu ra cuûa R Sau khi ñaõ coù ñöôïc d taäp môø ñaàu ra cho töøng luaät ñieàu khieån Rk laø: µB’k(y), k = 1, 2, …, d. taäp môø ñaàu ra chung B’ cuûa thieát bò hôïp thaønh. n R = Rk k =1 ñöôïc xaùc ñònh nhö sau: 1. µB’(y) = MAX{µB’k(y), k = 1, 2, …, n} hoaëc n µ ( y ) = MIN 2. B ' 1, ∑ µ B 'k ( y ) k =1 Töø nhöõng coâng thöùc cuûa böôùc 1 vaø cuûa böôùc 2 deã daøng suy ra ñöôïc coâng thöùc bieåu dieãn quan heä vaøo/ra x µB’(y) cuûa thieát bò hôïp thaønh. Cho nhöõng nguyeân taéc trieån khai, coâng thöùc aùp duïng thöïc hieän pheùp giao vaø hôïp treân taäp môø khaùc nhau thì coù coâng thöùc bieåu dieãn quan heä vaøo/ra khaùc nhau. Neáu aùp duïng “tích ñaïi soá” cho pheùp giao, nguyeân taéc trieån khai MAX-MIN ñeå thieát laäp luaät ñieàu khieån vaø coâng thöùc cho pheùp hôïp thì: d µ B ' ( y ) = MAX MIN ∏ µ Ak ( x m ), µ Bk ( y ) m 1≤ k ≤ n m=1 hoaëc cho nguyeân taéc trieån khai SUM-PROD, pheùp giao vaø coâng thöùc Lukasiewicz cho pheùp hôïp thì: [ ] n µ B ' ( y ) = MIN 1, ∑ µ B 'k ( y ) MIN µ Ak ( x m ) m 1≤ m ≤ d k =1 * Quan heä vaøo/ra cuûa khaâu giaûi môø: Neáu kyù hieäu H laø laø ñoä cao cuûa B’, G laø mieàn giaù trò vaät lyù y’ coù ñoä phuï thuoäc baèng H vaø S laø mieàn xaùc ñònh cuûa B’ thì: 1. y ' = inf y + sup y y∈G y∈G 2 cho phöông phaùp cöïc ñaïi theo nguyeân lyù trung bình, y 2. y ' = inf y∈G cho phöông phaùp cöïc ñaïi theo nguyeân lyù caän traùi, Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 41 y 3. y ' = sup y∈G cho phöông phaùp cöïc ñaïi theo nguyeân lyù caän phaûi, 4. y ' = ∫ yµ B' ( y )dy S ∫µ B' ( y )dy S cho phöông phaùp ñieåm troïng taâm, ( y ) dy k =1 S = 5. y ' = n ∫ µ B ' ( y )dy ∑ k =1 S n ∑ ∫ yµ B' n ∑M k =1 n k ∑A k =1 k cho phöông phaùp ñieåm troïng taâm vaø nguyeân taéc trieån khai SUM-MIN, n 6. y ' = ∑y k =1 n k Hk ∑H k =1 k cho phöông phaùp ñieåm troïng taâm vaø nguyeân taéc trieån khai SUM-MIN vôùi quy öôùc singleton (phöông phaùp ñoä cao), trong ñoù yk laø ñieåm maãu thoaû maõn µB’k(yk) = Hk. * Quan heä truyeàn ñaït y(x): Quan heä truyeàn ñaït y(x) cuûa boä ñieàu khieån môø nhaän ñöôïc thoâng qua vieäc gheùp noái hai aùnh xaï x µB’(y) vaø µB’(y) y’ vôùi nhau ñeå coù x y’. Coâng thöùc bieåu dieãn aùnh xaï tích nhaän ñöôïc phuï thuoäc vaøo thieát bò hôïp thaønh vaø phöông phaùp giaûi môø ñöôïc söû duïng. Tích cuûa hai aùnh xaï x µB’(x) y’ Ngöôøi ta ñaõ chöùng minh ñöôïc raèng vôùi moät mieàn compact X ⊆ R (vôùi n laø soá caùc ñaàu vaøo), caùc giaù trò vaät lyù cuûa bieán ngoân ngöõ ñaàu vaøo vaø moät ñöôøng cong phi tuyeán g(x) tuyø yù nhöng lieân tuïc cuøng caùc ñaïo haøm cuûa noù treân X thì bao giôø cuõng toàn taïi moät boä ñieàu khieån môø cô baûn coù quan heä truyeàn ñaït y(x) thoaû maõn: n sub y ( x ) − g ( x) < ε Trong ñoù ε laø moät soá thöïc döông baát kyø cho tröôùc. Nhö vaäy ta coù theå toång hôïp ñöôïc moät boä ñieàu khieån môø coù quan heä truyeàn ñaït “gaàn gioáng” vôùi quan heä truyeàn ñaït cho tröôùc. Ñieàu ñoù cho thaáy kyõ thuaät ñieàu khieån môø coù theå giaûi quyeát ñöôïc moät baøi toaùn toång hôïp ñieàu khieån phi tuyeán baát kyø. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab 42 Luaän vaên toát nghieäp 43 6. Keát luaän veà ñieàu khieån môø: * Öu ñieåm: - Ñaûm baûo ñöôïc tính oån ñònh cuûa heä thoáng maø khoâng caàn khoái löôïng tính toaùn lôùn vaø phöùc taïp trong khaâu thieát keá nhö caùc loaïi ñieàu khieån coå ñieån nhö PID, ñieàu chænh sôùm treã pha. - Coù theå toång hôïp boä ñieàu khieån vôùi haøm truyeàn ñaït phi tuyeán baát kyø. - Giaûi quyeát ñöôïc caùc baøi toaùn ñieàu khieån phöùc taïp, caùc baøi toaùn maø tröôùc ñaây chöa giaûi quyeát ñöôïc nhö: heä ñieàu khieån thieáu thoâng tin, thoâng tin khoâng chính xaùc hay nhöõng thoâng tin maø söï chính xaùc cuûa noù chæ nhaän thaáy giöõa caùc quan heä cuûa chuùng vôùi nhau vaø cuõng chæ coù theå moâ taû ñöôïc baèng ngoân ngöõ. Nhö vaäy ñieàu khieån môø ñaõ sao chuïp ñöôïc phöông thöùc xöû lyù thoâng tin cuûa con ngöôøi vaø ta coù theå taän duïng ñöôïc caùc tri thöùc, kinh nghieäm cuûa con ngöôøi vaøo trong quaù trình ñieàu khieån. * Khuyeát ñieåm: - Cho ñeán nay, caùc lyù thuyeát nghieân cöùu veà ñieàu khieån môø vaãn coøn chöa ñöôïc hoaøn thieän. Vì vaäy vieäc toång hôïp boä ñieàu khieån môø hoaït ñoäng moät caùch hoaøn thieän thì khoâng ñôn giaûn. - Chính vì tính phi tuyeán cuûa heä môø maø ta khoâng theå aùp duïng nhöõng thaønh töïu cuûa lyù thuyeát heä tuyeán tính cho heä môø. Vaø vì theá nhöõng keát luaän toång quaùt cho heä môø haàu nhö khoù ñaït ñöôïc. Töø nhöõng öu khuyeát ñieåm cuûa boä ñieàu khieån môø ta ruùt ra keát luaän: - Khoâng bao giôø thieát keá boä ñieàu khieån môø ñeå giaûi quyeát moät baøi toaùn toång hôïp maø coù theå deã daøng thöïc hieän baèng caùc boä ñieàu khieån kinh ñieån thoaû maõn yeâu caàu ñaët ra. - Vieäc söû duïng boä ñieàu khieån môø cho caùc heä thoáng caàn ñoä an toaøn cao vaãn coøn bò haïn cheá do yeâu caàu chaát löôïng vaø muïc ñích cuûa heä thoáng chæ coù theå xaùc ñònh vaø ñaït ñöôïc qua thöïc nghieäm. - Boä ñieàu khieån môø phaûi ñöôïc phaùt trieån qua thöïc nghieäm. - Do coù khaû naêng ñieàu chænh ñöôïc tính oån ñònh vaø beàn vöõng khi löôïng thoâng tin thu thaäp khoâng chính xaùc neân caùc boä caûm bieán coù theå choïn loaïi reû tieàn vaø khoâng caàn ñoä chính xaùc cao. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 44 Chöông III MOÂ PHOÛNG HEÄ ÑIEÀU KHIEÅN MÔØ BAÈNG MATLAB I. Giôùi thieäu veà MatLab: MatLab vöøa laø moâi tröôøng vöøa laø ngoân ngöõ laäp trình ñöôïc vieát döïa treân cô sôû toaùn hoïc nhö: lyù thuyeát ma traän, ñaïi soá tuyeán tính, phaân tích soá, … nhaèm söû duïng cho caùc muïc ñích tính toaùn khoa hoïc vaø kyõ thuaät. MatLab cho pheùp ngöôøi söû duïng thieát keá caùc hoäp coâng cuï cuûa rieâng mình. Ngaøy caøng nhieàu caùc hoäp coâng cuï ñöôïc taïo ra bôûi caùc nhaø nghieân cöùu treân caùc laõnh vöïc khaùc nhau. Sau ñaây laø moät soá hoäp coâng cuï trong MatLab öùng duïng trong lónh vöïc ñieàu khieån töï doäng: - Control System Toolbox: neàn taûng cuûa moät nhoùm caùc duïng cuï ñeå thieát keá trong laõnh vöïc ñieàu khieån. Bao goàm caùc haøm daønh cho vieäc moâ hình hoaù, phaân tích, thieát keá heä thoáng ñieàu khieån töï ñoäng. - Frequency Domain System Identification Toolbox: bao goàm moät taäp caùc file .m duøng cho vieäc moâ hình hoaù heä tuyeán tính döïa treân söï ño löôøng ñaùp tuyeán taàn soá cuûa moät heä thoáng. - Fuzzy Logic Toolbox: bao goàm moät taäp hoaøn chænh caùc coâng cuï giao dieän vôùi ngöôøi duøng daønh cho vieäc thieát keá, moâ phoûng vaø phaân tích heä thoáng suy luaän môø. - Neutral Network Toolbox: bao goàm moät taäp caùc haøm cuûa MatLab daønh cho vieäc thieát keá vaø moâ phoûng maïng neutral. - Nonlinear Control Design Toolbox: laø moät giao dieän ñoà hoaï ngöôøi duøng cho pheùp thieát keá heä ñieàu khieån tuyeán tính vaø phi tuyeán söû duïng kyõ thuaät toái öu trong mieàn thôøi gian. - Simulink: Simulink laø phaàn môû roäng cuûa MatLab taïo ra theâm moät moâi tröôøng ñoà hoaï duøng cho vieäc moâ hình hoaù, moâ phoûng vaø phaân tích heä tuyeán tính vaø phi tuyeán ñoäng. - System Identification Toolbox: bao goàm caùc coâng cuï ñeå phoûng tính vaø nhaän daïng heä thoáng. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 45 II. Xaây döïng moâ hình: 1. Yeâu caàu cuï theå: Ta caàn ñieàu khieån doøng nöôùc ra töø moät boàn nöôùc. Boàn nöôùc goàm moät ñaàu vaøo laø doøng nöôùc laïnh, moät ñaàu vaøo laø doøng nöôùc noùng. Ñaàu ra seõ laø hoãn hôïp cuûa hai doøng nöôùc noùng vaø laïnh. Yeâu caàu ñaët ra laø phaûi giöõ nhieät ñoä vaø toác ñoä cuûa doøng nöôùc ra khoâng ñoåi ôû moät giaù trò xaùc ñònh tröôùc. doøng nöôùc noùng BOÄ ÑIEÀU KHIEÅN doøng nöôùc laïnh boàn nöôùc doøng nöôùc ra 2. Moâ hình vaät lyù: Duøng Vi xöû lyù 8 bit öùng duïng giaûi thuaät logic môø ñeå ñieàu khieån nhieät ñoä cuûa löu chaát ra. Caàn coù caùc khaâu caûm bieán ñeå hoài tieáp veà, caùc khaâu bieán ñoåi A/D, D/A ñeå chuyeån ñoåi tín hieäu töông töï veà daïng soá ñeå VXL xöû lyù döõ lieäu vaø chuyeån ñoåi tín hieäu töø daïng soá sang töông töï ñeå ñieàu khieån khoái coâng suaát. doøng nöôùc noùng doøng nöôùc laïnh BOÄ ÑIEÀU KHIEÅN D/A KÑ KÑ VXL A/D KÑ boàn nöôùc caûm bieán nhieät caûm bieán löu toác doøng nöôùc ra KÑ 3. Moâ hình toaùn hoïc: Töø moâ hình vaät lyù ta xaùc ñònh moâ hình toaùn hoïc cuûa caùc phaàn töû rieâng leû: a. Khaâu D/A: laø khaâu giöõ baäc khoâng (ZOH) Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 46 Haøm truyeàn: G1 ( S ) = 1 − e −TS S 1 − e −TS G ( Z ) = Z Chuyeån sang heä rôøi raïc: 1 =T S b. Khaâu A/D: laø khaâu laáy maãu vôùi thôøi gian laáy maãu laø T. T c. Boä ñieàu khieån soá (VXL): Ñeå caûi thieän chaát löôïng cuûa heä, ta cho theâm khaâu ñieàu khieån I ôû ngoõ ra keát hôïp vôùi khaâu Fuzzy ñeå ñieàu khieån. Khaâu I seõ ñöôïc thöïc hieän nhôø phaàn meàm. Vì vaäy trong VXL seõ bao goàm caùc khaâu sau: Tín hieäu ñieàu khieån + • FUZZY - Khaâu I: khaâu tích phaân Haøm truyeàn: G2 ( S ) = • I 1 S Khaâu KÑCS: khaâu khueách ñaïi coâng suaát Ui KÑ Uo Giaû söû coâng suaát cöïc ñaïi cuûa maïch ñoùng môû van laø P k .U Uo = i P • neáu k.U i ≤ P neáu k.U i > P Khaâu Fuzzy: Böôùc 1. Ñònh nghóa caùc bieán vaøo ra: Ta goïi nhieät ñoä caàn oån ñònh laø to. Giaû söû nhieät ñoä moâi tröôøng caàn ñieàu khieån thay ñoåi trong khoaûng (to - k, to + k). Sai leäch giöõa nhieät ñoä caàn ñieàu khieån y1 vaø tín hieäu chuû ñaïo x1.(Kyù hieäu laø et): ⇒ et ∈ (-k, k) oC. Choïn k=20 ⇒ et ∈ (-20, 20) oC. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 47 Goïi vo laø löu toác doøng nöôùc ra caàn giöõ oån ñònh . Giaû söû löu toác caàn ñieàu khieån thay ñoåi trong khoaûng (vo - V, vo + V). (kg/s) Sai leäch giöõa löu toác caàn ñieàu khieån y2 vaø tín hieäu chuû ñaïo x2.(Kyù hieäu laø ev): ⇒ ev ∈ (-V, V) kg/s. Choïn V=1 ⇒ ev ∈ (-1, 1) kg/s Ñaïi löôïng ngaõ vaøo cuûa boä ñieàu khieån môø laø tín hieäu sai leäch vaän toác ev vaø tín hieäu sai leäch nhieät ñoä et. Ñeå heä thoáng ñaït ñöôïc ñoä chính xaùc cao (sai leäch tónh baèng 0) ta theâm vaøo khaâu tích phaân phía sau khoái môø. Vaø do ñoù tín hieäu ngoõ ra cuûa boä ñieàu khieån môø laø toác ñoä bieán ñoåi coâng suaát dp 1 töông öùng vôùi toác ñoä ñoùng môû van nöôùc noùng vaø dp 2 töông öùng toác ñoä ñoùng môû van nöôùc laïnh. Giaû söû dp1∈ (-p, p) kW/s. dp2 ∈ (-p, p) kW/s. Choïn p = 1 ⇒ dp1, dp2 ∈ (-1, 1) kw/s. Böôùc 2. Choïn soá löôïng taäp môø: Ta choïn 3 giaù trò cho caùc bieán ngoõ vaøo Ñoái vôùi et: Cold, Good, Hot. Ñoái vôùi ev: Soft, Good, Hard. Choïn 5 giaù trò cho caùc bieán ngoõ ra: CloseFast, CloseSlow, Steady, OpenSlow, OpenFast. Böôùc 3. Xaùc ñònh haøm lieân thuoäc: Ta choïn taäp môø coù hình thang vaø hình tam giaùc caân: Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 48 Böôùc 4. Xaây döïng caùc luaät ñieàu khieån: µ0µ1µ2flow tempColdGoodHotµ SoftOpenSlowOpenSlowOpenFastµ GoodCloseSlowSteadyOpenSlowµ 0 1 HardCloseFastCloseSlowCloseSlowBaûng luaät ñieàu khieån cho bieán ra Cold 2 µ0µ1µ2flow tempColdGoodHotµ SoftOpenFastOpenSlowOpenSlowµ GoodOpenSlowSteadyCloseSlowµ 0 HardCloseSlowCloseSlowCloseFastBaûng luaät 1 ñieàu khieån cho bieán ra Hot • Rôøi raïc hoùa haøm lieân thuoäc: Ñoái vôùi bieán vaøo sai leäch nhieät ñoä et (temp): µcold=trapmf [–30 –30 –15 0] µgood=trimf [–10 0 10] µhot=trapmf [0 15 30 30] Ñoái vôùi bieán vaøo sai leäch löu toác ev (flow): µsoft=trapmf [–3 –3 –0.8 0] µgood=trimf [–0.4 0 0.4] µhard=trapmf [0 0.8 3 3] Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab 2 Luaän vaên toát nghieäp 49 Ñoái vôùi bieán ra toác ñoä ñoùng môû van nöôùc laïnh vaø noùng: µCloseFast=trimf [–1 – 0.6 –0.3] µCloseSlow=trimf [– 0.6 –0.3 0] µSteady=trimf [–0.3 0 0.3] µOpenSlow=trimf [0 0.3 0.6] µOpenFast=trimf [0.3 0.6 1] Ñoái vôùi bieán ra thöù nhaát: Ñaët ev=y ; et = x ; dp1 = z Ñoä thoûa maõn cuûa luaät thöù k: Hkij = Min(µk(xi), µk(yj)) i = -20… 20 ; j= -1… 1 Moâ hình cho luaät ñieàu khieån: Rk = (rkl,i,j)3 ; l = -1 … 1 rkl,i,j = MIN(Hki,j, µk(zl)) z 1 l i j 20 x 1 Rk rlk(i, j) = MIN(µk(xi), µk(yj), µk(zl)) rlk(i ,j) Moâ hình luaät ñieàu khieån thöù k R= 8 U Rk k =0 R = (max (rkl (i, j))3 ;k = 0… 8 Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 50 z 1 l i j 20 x 1 R rl(i, j) rl(i, j) = max rlk(i, j) 0≤k≤8 Moâ hình luaät ñieàu khieån chung Ñoái vôùi bieán ra thöù hai Töông töï nhö bieán thöù nhaát Böôùc 5. Giaûi môø: Duøng phöông phaùp troïng taâm z' = ∫ yµ ( z )dz S ∫ µ ( z )dz S • Ñoái töôïng caàn ñieàu khieån: Goïi to laø nhieät ñoä ngaõ ra vo laø vaän toác doøng chaûy ngaõ ra Tn laø nhieät ñoä doøng nöôùc noùng Tl laø nhieät ñoä doøng nöôùc laïnh vn laø vaän toác doøng nöôùc noùng vl laø vaän toác doøng nöôùc laïnh Ta coù moái quan heä sau: to = vn .Tn + vl .Tl vn + vl vo = vn + vl Vaäy moâ hình toaùn hoïc cuûa heä laø: Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 51 + x1 T T - KÑCS FUZZY x2 + T T KÑCS y1 ÑOÁI TÖÔÏNG y2 - T = 1s K1 T = 1s K2 Choïn thôøi gian laáy maãu T = 1s, caùc heä soá khueách ñaïi K1, K2 baèng 1. Bieåu dieãn moâ hình vôùi caùc bieán döôùi daïng vector. Ñaët X = (x1, x2), Y = (y1, y2) Moâ hình trôû thaønh: X + FUZZY - 1 S g(u) f(u) Y Vôùi g(u) laø quan heä vaøo ra cuûa khaâu KÑCS. f(u) laø quan heä vaøo ra cuûa khaâu ñoái töôïng. III. Moâ phoûng treân MatLab: 1. Caùc coâng cuï veà Fuzzy trong MatLab: FIS Editor laø moät chöông trình taïo laäp boä ñieàu khieån môø cô baûn, trong ñoù coù caû chöông trình taïo laäp haøm lieân thuoäc, chöông trình soaïn thaûo haøm lieân thuoäc, … a. FIS Editor: FIS Editor cho pheùp xaùc ñònh soá ñaàu vaøo, soá ñaàu ra, ñaët teân caùc bieán vaøo, caùc bieán ra. FIS Editor ñöôïc goïi khi ñaùnh doøng leänh “Fuzzy” töø daáu nhaéc cuûa MatLab. Maøn hình sau seõ ñöôïc hieån thò: Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 52 b. Thieát keá khaâu Fuzzy: Theo yeâu caàu cuûa moâ hình, ta thieát keá boä ñieàu khieån môø coù hai ngoõ vaøo vaø hai ngoõ ra. Caùc bieán ngoõ vaøo laø Flow vaø Temp, caùc bieán ngoõ ra laø Cold vaø Hot. Töø menu Edit, choïn Add Input roài choïn Add Output. Nhaép vaøo hình input1, input2, output1, output2 ñeå söûa teân trong oâ Name töông öùng. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 53 Nhaép keùp vaøo hình temp ñeå taïo laäp caùc haøm lieân thuoäc cho bieán vaøo temp. Trong oâ Range nhaäp vaøo mieàn xaùc ñònh cuûa bieán. Vaøo menu Edit ñeå theâm caùc haøm lieân thuoäc. Coù caùc loaïi haøm lieân thuoäc nhö sau: Trong oâ Type, choïn haøm lieân thuoäc hình thang (trapmf) cho haøm cold vaø hot, vaø choïn haøm lieân thuoäc hình tam giaùc caân (trimf) cho haøm good. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 54 OÂ Param duøng ñeå nhaäp thoâng soá cho töøng haøm khi nhaép vaøo haøm. OÂ Name duøng ñeå ñaët teân cho haøm. Laøm töông töï nhö vaäy ñoái vôùi bieán flow. Ñoái vôùi hai bieán ra laø cold vaø hot, choïn caùc haøm lieân thuoäc laø hình tam giaùc. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 55 Trôû laïi trong FIS Editor, trong phaàn Defuzzification choïn phöông phaùp giaûi môø. Coù caùc phöông phaùp giaûi môø nhö: Söû duïng Rule Editor ñeå taïo baûng luaät ñieàu khieån cho boä ñieàu khieån môø. Töø menu View, choïn Edit Rules ñeå kích hoaït Rule Editor. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 56 Ñeå kieåm tra laïi hoaït ñoäng cuûa boä ñieàu khieån môø, ta vaøo menu View, choïn View Rules. Taïi oâ Input, ta coù theå nhaäp caùc giaù trò cuûa bieán ngaõ vaøo ñeå quan saùt caùc giaù trò cuûa bieán ngaõ ra. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 57 Ñeå xem luaät ñieàu khieån trong khoâng gian, choïn View Surface trong menu View. Taïi Listbox Z(output) coù theå choïn cold hay hot ñeå quan saùt. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 58 2. Moâ phoûng trong Simulink: Taïi daáu nhaéc cuûa MatLab, goõ ‘simulink’ ñeå kích hoaït maøn hình laøm vieäc cuûa Simulink. Döïa vaøo moâ hình toaùn hoïc ta vaøo thö vieän laáy caùc khoái tích phaân, khueách ñaïi coâng suaát, maùy phaùt tín hieäu thöû, scope ñeå hieån thò keát quaû. Thö vieän simulink Trong thö vieän simulink môû thö vieän Blocksets & Toolboxes. Thö vieän Blockset vaø Toolbox Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 59 Môû SIMULINK Fuzzy ta coù caùc thaønh phaàn sau: Thö vieän SIMULINK Fuzzy Trong SIMULINK Fuzzy, ta laáy Fuzzy Logic Controller. Trôû laïi thö vieän simulink, laàn löôït môû caùc thö vieän Sources, Sink vaø Linear ñeå laáy caùc thaønh phaàn nhö: Constant, Signal Generator, Scope, Sum, … Thö vieän Sinks Thö vieän Linear Thö vieän Sources Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 60 Sô ñoà heä thoáng ñieàu khieån Thieát keá van nöôùc laïnh: Van nöôùc goàm moät bieán ngaõ vaøo laø toác ñoä ñoùng/môû van, hai bieán ngaõ ra laø nhieät ñoä vaø toác ñoä cuûa doøng nöôùc. Nhieät ñoä cuûa doøng nöôùc laïnh laø 10oC. Ngoõ vaøo toác ñoä ñoùng/môû van sau khi qua khaâu tích phaân roài ñöôïc qua khaâu khueách ñaïi baõo hoaø. Haøm f(u) cuûa khaâu baõo hoaø ñöôïc xaùc ñònh theo coâng thöùc: k.u(1).(k.u(1)≤u(2)) + u(2).(k.u(1)>u(2)) Vôùi k.u(1) laø tín hieäu ra sau khaâu tích phaân, u(2) toác ñoä cöïc ñaïi cuûa van. + Khi k.u(1) ≤ u(2) thì ngaõ ra laø k.u(1), + Khi k.u(1) > u(2) thì ngaõ ra laø u(2). Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp Thieát keá van nöôùc noùng: Töông töï nhö ñoái vôùi van nöôùc laïnh. Nhieät ñoä cuûa doøng nöôùc noùng laø 30 oC. Thieát keá khaâu löu toác ñaët tröôùc: Khaâu bao goàm toác ñoä ñaët tröôùc vaø maùy phaùt tín hieäu thöû. Thieát keá khaâu nhieät ñoä ñaët tröôùc: Khaâu bao goàm nhieät ñoä ñaët tröôùc vaø maùy phaùt tín hieäu thöû. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab 61 Luaän vaên toát nghieäp Thieát keá haøm ñoái töôïng: Haøm löu toác: u(1)+u(3) Vôùi u(1) laø toác ñoä cuûa doøng nöôùc noùng. u(3) laø toác ñoä cuûa doøng nöôùc laïnh. Haøm nhieät ñoä: u (1).u (2) + u (3).u (4) u (1) + u (3) Vôùi u(1) laø toác ñoä cuûa doøng nöôùc noùng. u(2) laø nhieät ñoä cuûa doøng nöôùc noùng. u(3) laø toác ñoä cuûa doøng nöôùc laïnh. u(4) laø nhieät ñoä cuûa doøng nöôùc laïnh. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab 62 Luaän vaên toát nghieäp 63 IV. Keát quaû moâ phoûng: Moâ phoûng vôùi nhieät ñoä ñaët tröôùc laø 23oC. Löu toác ñaët tröôùc laø 0.7m3/h. + Ñoái vôùi tín hieäu thöû coù söï bieán thieân laø haøm xung vuoâng coù taàn soá laø fs1 = 0.3rad/s, bieân ñoä laø 0.2m3/h ñoái vôùi toác ñoä doøng nöôùc ra vaø fs2 = 0.2rad/s, bieân ñoä laø 4oC ñoái vôùi nhieät ñoä cuûa doøng nöôùc ra. Ta coù caùc ñaùp öùng sau: tín hieäu thöû ñaùp öùng ra Ñaùp öùng cuûa löu toác tín hieäu thöû ñaùp öùng ra Ñaùp öùng cuûa nhieät ñoä Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 64 + Ñoái vôùi tín hieäu thöû coù söï bieán thieân laø haøm sin coù taàn soá laø fs1 = 0.3rad/s, bieân ñoä laø 0.2m3/h ñoái vôùi toác ñoä doøng nöôùc ra vaø fs2 = 0.2rad/s, bieân ñoä laø 4oC ñoái vôùi nhieät ñoä cuûa doøng nöôùc ra. Ta coù caùc ñaùp öùng sau: tín hieäu thöû ñaùp öùng ra Ñaùp öùng cuûa löu toác tín hieäu thöû ñaùp öùng ra Ñaùp öùng cuûa nhieät ñoä Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 65 Chöông IV Keát luaän ñeà nghò Traûi qua 10 tuaàn thöïc hieän ñeà taøi, chuùng em ñaõ trình baøy ñöôïc phaàn lyù thuyeát cô baûn cuûa logic môø, caùch öùng duïng logic môø trong ñieàu khieån vaø ñaõ ruùt ra ñöôïc nhöõng öu nhöôïc ñieåm cuûa kyõ thuaät ñieàu khieån môø so vôùi caùc kyõ thuaät ñieàu khieån coå ñieån tröôùc ñaây. Theâm vaøo ñoù, chuùng em ñaõ moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng phaàn meàm MatLab ñeå töø ñoù coù theå quan saùt ñöôïc ñaùp öùng hay chaát löôïng cuûa heä thoáng. Höôùng phaùt trieån cuûa ñeà taøi: Xaây döïng moâ hình maãu ñeå coù theå quan saùt vaø kieåm tra laïi lyù thuyeát baèng thöïc nghieäm. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 66 PHAÀN C PHUÏ LUÏC Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 67 CAÁU TRUÙC FILE .FIS (Fuzzy Inference System) Caáu truùc cuûa file .FIS ñöôïc taïo bôûi FIS Editor bao goàm caùc phaàn sau: 1. [System] Name = : khai baùo teân, ñöôïc ñaët trong daáu nhaùy. Type = : khai baùo loaïi, ñöôïc ñaët trong daáu nhaùy. NumInputs = : soá löôïng ngaõ vaøo, laø moät soá nguyeân. NumOutputs = : soá löôïng ngaõ ra, laø moät soá nguyeân. NumRules = : soá löôïng luaät ñieàu khieån, laø moät soá nguyeân. AndMethod = : teân phöông phaùp AND. + caùc phöông phaùp ñöôïc söû duïng laø: ‘min’ vaø ‘prod’. OrMethod = : teân phöông phaùp OR. + caùc phöông phaùp ñöôïc söû duïng laø: ‘max’ vaø ‘probor’. ImpMethod = : teân phöông phaùp keùo theo. + caùc phöông phaùp ñöôïc söû duïng laø: ‘min’ vaø ‘prod’. AggMethod = : teân phöông phaùp taäp hôïp. + caùc phöông phaùp ñöôïc söû duïng laø: ‘max’, ‘sum’ vaø ‘probor’. DefuzzMethod = : teân phöông phaùp giaûi môø. + caùc phöông phaùp ñöôïc söû duïng laø: ‘centroid’, ‘bisector’, ‘mom’, ‘lom’ vaø ‘som’. 2.[Input1] Name = : teân cuûa ngaõ vaøo, ñöôïc ñaët trong daáu nhaùy. Range = : giôùi haïn döôùi vaø treân cuûa bieán vaøo ñöôïc ñaët trong ngoaëc vuoâng. NumMFs = : soá löôïng haøm lieân thuoäc, laø moät soá nguyeân. MF1=: khai baùo döõ lieäu veà haøm lieân thuoäc, baùo ñaàu baèng teân haøm ñöôïc ñaët trong daáu nhaùy, theo sau bôûi daáu hai chaám vaø teân loaïi haøm lieân thuoäc, keá tieáp laø daáu phaåy vaø caùc thoâng soá cuûa haøm ñöôïc ñaët trong ngoaëc vuoâng. Cöù nhö vaäy cho ñeán MFn, vôùi n laø soá löôïng haøm lieân thuoäc. Coù bao nhieâu ngaõ vaøo thì laàn löôït khai baùo caùc döõ lieäu cho caùc ngaõ vaøo [Inputi], vôùi i laø soá thöù töï cuûa ngaõ vaøo. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 68 3.[Output1] Name = : teân cuûa ngaõ ra, ñöôïc ñaët trong daáu nhaùy. Range = : giôùi haïn döôùi vaø treân cuûa bieán ra ñöôïc ñaët trong ngoaëc vuoâng. MF1=: khai baùo döõ lieäu veà haøm lieân thuoäc, baùo ñaàu baèng teân haøm ñöôïc ñaët trong daáu nhaùy, theo sau bôûi daáu hai chaám vaø teân loaïi haøm lieân thuoäc, keá tieáp laø daáu phaåy vaø caùc thoâng soá cuûa haøm ñöôïc ñaët trong ngoaëc vuoâng. Cöù nhö vaäy cho ñeán MFn, vôùi n laø soá löôïng haøm lieân thuoäc. Coù bao nhieâu ngaõ ra thì laàn löôït khai baùo caùc döõ lieäu cho caùc ngaõ ra [Outputi], vôùi i laø soá thöù töï cuûa ngaõ ra. * Caùc loaïi haøm lieân thuoäc coù theå choïn laø: ‘trimf’: coù 3 thoâng soá. ‘trapmf’: coù 4 thoâng soá. ‘gbellmf’: coù 4 thoâng soá. ‘gaussmf’: coù 2 thoâng soá. ‘gauss2mf’: coù 4 thoâng soá. ‘sigmf’: coù 2 thoâng soá. ‘dsigmf’: coù 4 thoâng soá. ‘psigmf’: coù 4 thoâng soá. ‘pimf’: coù 4 thoâng soá. ‘smf’: coù 2 thoâng soá. ‘zmf’: coù 2 thoâng soá. 4.[Rules] Moâ taû baûng luaät ñieàu khieån döôùi daïng ma traän, khai baùo luaät ñieàu khieån theo caáu truùc sau: Haøng, coät, luaät_ñieàu_khieån_ ngaõ_ra_1 (luaät_ñieàu_khieån_ ngaõ_ra_2) … Haøng keá tieáp vôùi coät ñöôïc taêng leân 1, cöù nhö vaäy cho ñeán coät cuoái cuøng, tieáp theo haøng ñöôïc taêng leân 1, … cöù nhö vaäy cho ñeán luaät ñieàu khieån cuoái cuøng. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 69 LIEÄT KEÂ FILE SHOWER.FIS % $Revision: 1.1 $ [System] Name = 'shower' Type = 'mamdani' NumInputs = 2 NumOutputs = 2 NumRules = 9 AndMethod = 'min' OrMethod = 'max' ImpMethod = 'min' AggMethod = 'max' DefuzzMethod = 'centroid' [Input1] Name = 'temp' Range = [-20 20] NumMFs = 3 MF1='cold':'trapmf',[-30 -30 -15 0] MF2='good':'trimf',[-10 0 10 0] MF3='hot':'trapmf',[0 15 30 30] [Input2] Name = 'flow' Range = [-1 1] NumMFs = 3 MF1='soft':'trapmf',[-3 -3 -0.8 0] MF2='good':'trimf',[-0.4 0 0.4 0] MF3='hard':'trapmf',[0 0.8 3 3] [Output1] Name = 'cold' Range = [-1 1] NumMFs = 5 MF1='closeFast':'trimf',[-1 -0.6 -0.3 0] MF2='closeSlow':'trimf',[-0.6 -0.3 0 0] MF3='steady':'trimf',[-0.3 0 0.3 0] MF4='openSlow':'trimf',[0 0.3 0.6 0] MF5='openFast':'trimf',[0.3 0.6 1 0] Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 70 [Output2] Name = 'hot' Range = [-1 1] NumMFs = 5 MF1='closeFast':'trimf',[-1 -0.6 -0.3 0] MF2='closeSlow':'trimf',[-0.6 -0.3 0 0] MF3='steady':'trimf',[-0.3 0 0.3 0] MF4='openSlow':'trimf',[0 0.3 0.6 0] MF5='openFast':'trimf',[0.3 0.6 1 0] [Rules] 1 1, 4 5 1 2, 2 4 1 3, 1 2 2 1, 4 4 2 2, 3 3 2 3, 2 2 3 1, 5 4 3 2, 4 2 3 3, 2 1 (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) : : : : : : : : : 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab Luaän vaên toát nghieäp 71 TAØI LIEÄU THAM KHAÛO 1. Traàn Sum, Giaùo trình: Lyù thuyeát ñieàu khieån töï ñoäng, ÑH SPKT, 1998. 2. Nguyeãn Thò Phöông Haø, Ñieàu khieån töï ñoäng, NXB KHKT, 1996. 3. Phan Xuaân Minh – Nguyeãn Doaõn Phöôùc, Lyù thuyeát Ñieàu khieån môø, NXB KHKT, 1997. 4. Timothy J.Ross, Fuzzy Logic With Engineering Applications, McGraw-Hill, 1998. 5. Kazuo Tanaka, An Introduction to fuzzy logic for practical applications, Spinger, 1996 6. MatLab, The Student Edition of MatLab version 4 User’s Guide, Prentice Hall. 7. Charles L.Phillips and HTroy Nagle, JR, Digital Control System Analysis and Design, Prentice Hall, 1984. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab [...]... SUM-PROD Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô phỏng hệ thống điều khiển mờ bằng MatLab Luận văn tốt nghiệp Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô phỏng hệ thống điều khiển mờ bằng MatLab 27 Luận văn tốt nghiệp 28 II Ứng dụng logic mờ trong điều khiển: 1 Các thành phần cơ bản của hệ thống điều khiển tự động: Một hệ thống điều khiển tự động bao gồm ba phần chủ yếu: - Thiết bò điều khiển (TBĐK) - Đối tượng điều khiển (ĐTĐK)... Mục tiêu nghiên cứu: Trình bày các kiến thức cơ bản về logic mờ, ứng dụng vào trong kỹ thuật điều khiển Xây dựng mô hình điều khiển mờ và mô phỏng hệ thống trên MatLab nhằm giúp sinh viên có tài liệu để tham khảo, dễ dàng tiếp cận ngành kỹ thuật mới này Từ đó phát huy tính sáng tạo của sinh viên ứng dụng điều khiển mờ vào thực tiễn Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô phỏng hệ thống điều khiển mờ bằng MatLab. .. V Thể thức nghiên cứu: Thu nhập những nghiên cứu về logic mờ, tham khảo các tài liệu về điều khiển mờ Từ đó rút ra những ưu nhược điểm để vận dụng, phát huy, bổ sung phục vụ cho đề tài của mình Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô phỏng hệ thống điều khiển mờ bằng MatLab Luận văn tốt nghiệp 14 Chương II LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN MỜ I Giới thiệu về logic mờ: 1 Khái niệm về tập mờ: a Đònh nghóa: Tập mờ F xác đònh... + u(t) + G(p) C(t) Ki p H(p) Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô phỏng hệ thống điều khiển mờ bằng MatLab Luận văn tốt nghiệp 35 5 Bộ điều khiển mờ: a Bộ điều khiển mờ cơ bản: Những thành phần cơ bản của một bộ điều khiển mờ bao gồm khâu Fuzzy hóa, thiết bò thực hiện luật hợp thành và khâu giải mờ Một bộ điều khiển mờ chỉ gồm ba thành phần như vậy có tên gọi là bộ điều khiển mờ cơ bản R1: NẾU THÌ H1 x1... 11 PHẦN B NỘI DUNG Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô phỏng hệ thống điều khiển mờ bằng MatLab Luận văn tốt nghiệp 12 Chương I DẪN NHẬP I Đặt vấn đề: Vào những năm đầu của thập kỷ 90, một ngành kỹ thuật điều khiển mới đã phát triển rất mạnh mẽ và đã đem lại nhiều thành tựu bất ngờ trong lónh vực điều khiển, đó là điều khiển mờ Ưu điểm cơ bản của điều khiển mờ so với các phương pháp điều khiển kinh điển là... mệnh đề Ký hiệu hai mệnh đề trên là p và ø q thì mệnh đề hợp thành p ⇒ q (từ p suy ra q), hoàn toàn tương ứng với luật điều khiển (mệnh đề hợp thành một điều kiện) NẾU χ = A thì γ = B, trong đó mệnh đề p được gọi là mệnh đề điều kiện và q là mệnh đề kết luận Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô phỏng hệ thống điều khiển mờ bằng MatLab Luận văn tốt nghiệp 19 Mệnh đề hợp thành trên là một ví dụ đơn giản về bộ điều. .. đề: Do thời gian nghiên cứu thực hiện đề tài chỉ giới hạn trong vòng 10 tuần, đối tượng nghiên cứu khá mới mẻ đối với chúng em Vì vậy đề tài này chỉ thực hiện trong phạm vi như sau: - Khảo sát lý thuyết logic mờ - Xây dựng mô hình vật lý và mô hình toán học của một hệ thống điều khiển cụ thể: Hệ thống điều khiển tự động nhiệt độ dùng VXL 8 bit ứng dụng giải thuật logic mờ - Mô phỏng mô hình trong MatLab. .. thì một hệ thống đạt yêu cầu cần phải có khả năng thích nghi Sự thích nghi bao gồm khả năng tự điều chỉnh hay tự cải tiến để phù hợp với những thay đổi không thể dự đoán trước của môi trường hay cấu trúc Hệ thống điều khiển thích nghi có khả năng phát hiện những thay đổi các tham số và thực Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô phỏng hệ thống điều khiển mờ bằng MatLab Luận văn tốt nghiệp 30 hiện việc điều chỉnh... miền tin cậy của tập mờ: Độ cao của một tập mờ F (trên cơ sở M) là giá trò: H = sup µ F ( x) x∈M Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô phỏng hệ thống điều khiển mờ bằng MatLab Luận văn tốt nghiệp 15 Một tập mờ với ít nhất một phần tử có độ phụ thuộc bằng 1 được gọi là tập mờ chính tắc tức là H = 1, ngược lại một tập mờ F với H < 1 được gọi là tập mờ không chính tắc Miền xác đònh của tập mờ F (trên cơ sở M),... hiệu ra bò chặn khi tín hiệu vào bò chặn Xét một hệ thống điều khiển vòng kín cơ bản sau: Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô phỏng hệ thống điều khiển mờ bằng MatLab Luận văn tốt nghiệp R(p) 32 G(p) C(p) H(p) Hàm truyền vòng kín: W ( p ) = G ( p) 1 + G ( p ).H ( p ) Có phương trình đặc trưng là: F ( p ) = 1 + G ( p ).H ( p ) = 0 - Điều khiển cần và đủ để hệ tuyến tính ổn đònh là tất cả các cực Pi của G(p) ... Bộ điều khiền mờ với đầu vào đầu Bộ điều khiển mờ Bộ điều khiển mờ Bộ điều khiển mờ y1 y2 y3 Luật điều khiển điều khiển mờ nhiều đầu vào đầu có dạng: Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô hệ thống điều. .. Điều cho thấy kỹ thuật điều khiển mờ giải toán tổng hợp điều khiển phi tuyến Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô hệ thống điều khiển mờ MatLab Luận văn tốt nghiệp Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô hệ thống. .. SUM-PROD Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô hệ thống điều khiển mờ MatLab Luận văn tốt nghiệp Nghiên cứu điều khiển mờ – Mô hệ thống điều khiển mờ MatLab 27 Luận văn tốt nghiệp 28 II Ứng dụng logic mờ điều