Ứng dụng Neurofuzzy trong điểu khiển nhiệt độ thông qua Kit AT89C52

Ứng dụng Neurofuzzy trong điểu khiển nhiệt độ thông qua Kit AT89C52

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT TP. HCM KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐỀ TÀI : ỨNG DỤNG NEUROFUZZY TRONG ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ THÔNG QUA KIT AT89C52 GVHD : LÊ TUẤN ANH SVTH : LÊ PHƯỚC THÀNH MSSV : 49600822 NIÊN KHÓA 1996 - 2001 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 1 LỜI CẢM ƠN Xin chân thành cảm ơn tất cả các thầy cô trong trường ĐH Kỹ Thuật đã dạy dỗ cho đến ngày hôm nay, đặc biệt là các thầy cô trong bộ môn Điều Khiển Tự Động. Xin chân thành cảm ơn văn phòng bộ môn, đặc biệt là cô Ngọc đã tạo điều kiện giúp đỡ trong suốt quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp. Xin chân thành cảm ơn thầy Lê Tuấn Anh, người đã gợi ý và hướng dẫn thực hiện luận văn tốt nghiệp. Và xin cảm ơn tất cả những người đã gián tiếp tạo điều kiện thuận lợi trong quá trình làm luận văn tốt nghiệp. Dù đã cố rất gắng nhưng vẫn không tránh khỏi sai sót, xin được học hỏi những lời chỉ dẫn. Xin cảm ơn rất nhiều. Người thực hiện Lê Phước Thành ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 2 LỜI TỰA Đề tài này được thực hiện trong khuôn khổ một môn học do trường ĐH Kỹ Thuật qui đònh với số tín chỉ là 10. Thông qua đó, sinh viên có một học kỳ để tự học, tự đánh giá khả năng của mình và trình bày thành luận văn dựa trên những hiểu biết của mình. Tên của đề tài là ứng dụng NeuroFuzzy để điều khiển nhiệt độ cho thấy đề tài không mới nhưng phương pháp điều khiển thì rất mới : đó là ứng dụng NeuroFuzzy, một lónh vực còn khá mới mẽ trong điều khiển tự động, là sự kết hợp của hai lónh vực trí khôn nhân tạo : logic mờ và mạng neuron nhằm tận dụng ưu điểm của cả hai. Nhằm để chứng tỏ ưu điểm của phương pháp này, đề tài điều khiển một đối tượng cụ thể là một lò nướng dân dụng. Luận văn trình bày đề tài được chia làm 5 phần lớn : • Phần 1 : Giới thiệu. • Phần 2 : Lý thuyết. • Phần 3 : Thiết kế. • Phần 4 : Kết qua điều khiển. • Phần 5 : tài liệu tham khảo. Trong mỗi phần có nhiều chương nhỏ trải rộng từ hệ thống, phần cứng, phần mềm với tổng số trang là 183. Do lượng nội dung viết thì nhiều mà khuôn khổ luận văn có giới hạn nên chỉ trình bày các giải thuật mà không trình bày chương trình. Tuy nhiên, nếu muốn tham khảo thì sử dụng đóa CD-ROM kèm theo có chứa chương trình nguồn lẫn chương trình đã biên dòch (cho phép cài lên máy tính). Thực ra tác giả còn muốn trình bày nhiều hơn nữa nhưng đành phải rút gọn nên không thoát khỏi tình trạng thiếu trước hụt sau. Ngoài ra, do mỗi phần được viết trong các khoản thời gian khác nhau nên không tránh khỏi vấn đề không nhất quán trong trình bày. Lối văn phong cũng không được khoa học cho lắm. Mong rằng người đọc sẽ thông cảm mà bỏ qua những thiếu sót đó. Xin chân thành cảm ơn. ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 3 MỤC LỤC Phần 1. Giới thiệu . 9 Chương 1. Giới thiệu đề tài 10 1. Nhiệm vụ của đề tài 11 2. Thực hiện . 11 Phần 2. Lý thuyết 12 Chương 1. Logic mờ 13 1. Sơ lược về logic mờ 13 1.1. Quá trình phát triển của logic mờ . 13 1.2. Cơ sở toán học của logic mờ . 13 1.3. Logic mờ là logic của con người . 16 1.4. So sánh logic mờ với lý thuyết xác suất thống kê 16 2. Các khái niệm dùng trong logic mờ . 17 2.1. Tập hợp mờ và độ phụ thuộc 17 2.2. Hàm phụ thuộc 18 2.3. Biến ngôn ngữ . 18 2.4. Luật mờ . 19 3. Tính toán mờ . 19 3.1. Mờ hóa 19 3.2. Tính luật mờ 19 3.3. Suy luận mờ 20 3.4. Giải mờ 21 Chương 2. Mạng Neuron 23 1. Sơ lược về mạng neuron . 23 1.1. Quá trình phát triển . 23 1.2. Mạng neuron là gì ? 24 1.3. Cấu trúc của não . 24 2. Mô hình hóa mạng neuron . 26 2.1. Yêu cầu khi lập mô hình một neuron . 26 2.2. Lập mô hình neuron 26 3. Học hỏi trong mạng neuron . 28 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 4 4. Giải thuật học perceptron 30 4.1. Mô tả giải thuật . 30 4.2. Phân loại với mô hình perceptron . 31 4.3. Tóm tắt giải thuật 33 4.4. Hạn chế . 34 4.5. Nhận xét 34 5. Giải thuật học delta 35 5.1. Đạo hàm 35 5.2. Mô tả luật học delta 36 5.3. Một số hàm truyền và đạo hàm của nó 37 5.4. Tóm tắt giải thuật 38 6. Giải thuật delta tổng quát 39 6.1. Mô hình perceptron đa tầng 39 6.2. Luật học delta tổng quát . 39 6.3. Tóm tắt giải thuật 41 7. Độ hiệu quả của mạng neuron . 41 Chương 3. NeuroFuzzy . 44 1. Sơ lược về NeuroFuzzy 44 2. Kết hợp neuron và mờ 45 2.1. Biểu diễn luật If-Then theo cấu trúc mạng neuron 45 2.2. Neuron mờ . 48 3. Học hỏi trong NeuroFuzzy . 50 3.1. Sửa đổi hàm phụ thuộc . 51 4. Nhận xét . 54 Chương 4. Vi điều khiển . 55 1. Vi điều khiển họ MCS-51 55 2. Vi điều khiển AT89C52 . 56 2.1. Cấu tạo chân . 56 2.2. Sơ đồ khối . 57 2.3. Mô tả chức năng các chân 57 2.4. Các thanh ghi chức năng . 59 2.5. Bộ nhớ dữ liệu . 61 2.6. Đặc tính bộ dao động 62 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 5 2.7. Chế độ lười 62 2.8. Chế độ hạ nguồn . 62 2.9. Trạng thái của một số chân trong chế độ hạ nguồn và chế độ lười . 62 2.10. Các thông số kỹ thuật . 63 Chương 5. ADC ICL7109CPL . 67 1. Sơ lược các phương pháp biến đổi AD . 67 1.1. Biến đổi AD dùng bộ biến đổi DA . 67 1.2. Bộ biến đổi Flash AD . 70 1.3. Bộ biến đổi AD theo hàm dốc dạng lên xuống 71 1.4. Bộ biến đổi AD dùng chuyển đổi áp sang tần số . 71 1.5. Bộ biến đổi AD theo tích phân hai độ dốc 71 2. ICL7109CPL 72 2.1. Cấu tạo chân . 73 2.2. Mô tả chức năng các chân 73 2.3. Quá trình biến đổi AD . 75 2.4. Lựa chọn giá trò . 76 2.5. Giao tiếp trực tiếp với ICL7109CPL . 77 Chương 6. MAX232 . 78 1. Chuẩn RS-232-C 78 1.1. Các đầu nối . 80 1.2. Mô tả chân 80 2. MAX232 và họ IC dùng biến đổi TTL⇔ ⇔⇔ ⇔RS-232-C . 81 2.1. Cấu tạo chân . 81 2.2. Mô tả chức năng chân . 81 2.3. Sơ đồ khối và mạch tiêu biểu . 81 Chương 7. Các IC khác 83 1. OP07 . 83 2. MOC3020 . 83 3. RAM 6264 84 4. Chốt 74573 . 84 5. BTA16 84 Chương 8. Thermocouple . 85 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 6 1. Sơ lược về các dụng cụ đo nhiệt độ 85 1.1. Buổi ban đầu của thiết bò đo nhiệt độ . 85 1.2. Các loại cảm biến hiện tại 86 2. Thermocouple 87 2.1. Hiệu ứng Seebeck . 87 2.2. Cách đo hiệu điện thế . 88 2.3. Bù nhiệt môi trường 90 2.4. Các loại thermocouple 90 2.5. Một số nhiệt độ chuẩn 91 Phần 3. Thiết kế 92 Chương 1. Phần cứng 93 1. Cấu trúc tổng quát 93 2. Khối xử lý trung tâm 94 3. Phân vùng đòa chỉ 96 4. Khối bộ nhớ và nguồn backup . 97 5. Khối hiển thò 98 6. Khối biến đổi AD 102 7. Khối cảm biến và gia công . 105 8. Khối bàn phím . 108 8.1. Chương trình con GET_KEY 109 8.2. Chương trình con IN_HEX 111 9. Truyền thông nối tiếp . 112 10. Khối mạch công suất . 114 11. Nguồn cung cấp . 115 12. Cách cân chỉnh mạch 115 13. Xử lý 16-bit trên vi điều khiển 8-bit 118 13.1 Chương trình con cộng 16-bit . 119 13.2. Chương trình con đổi dấu một số 119 13.3. Chương trình con nhân số 16-bit cho số 8-bit . 119 13.4. Chương trình con chia số 16-bit cho số 8-bit . 120 Chương 2. Hệ thống 122 1. Thiết kế hệ mờ 122 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 7 1.1. Các nguyên tắc trong thiết kế . 122 1.2. Thiết kế hệ mờ cho điều khiển nhiệt độ . 125 1.3. Thiết kế hệ luật . 126 1.4. Tính luật và giải mờ 127 2. Thiết kế hệ NeuroFuzzy . 127 2.1. Tập dữ liệu học . 127 2.2. Thay đổi hệ mờ . 127 Chương 3. Phần mềm . 129 1. Pha hoạt động 129 1.1. Khuôn dạng luật của hệ 130 1.2. Giải thuật điều khiển 130 1.3. Xử lý mờ . 131 1.4. Tính độ phụ thuộc . 132 1.5. Giải mờ theo CoM 136 2. Pha học . 137 3. Chương trình trên kit AT89C52 . 137 3.1. Nhập dữ liệu 139 3.2. Hoạt động 144 3.3 Phân bố tài nguyên 145 3.4. RAM ngoại 147 4. Chương trình trên máy tính . 149 4.1. Qui đònh kiểu dữ liệu 150 4.2. Giới thiệu chương trình NF Control 151 4.3. Giới thiệu chương trình fuzzyTech 156 4.4. Giao tiếp giữa NF Control và FuzzyTech . 160 Phần 4. Kết quả điều khiển . 171 Chương 1. Điều khiển thực tế . 172 1. Điều khiển 100° °° °C 173 2. Điều khiển 125° °° °C 174 3. Điều khiển 150° °° °C 175 4. Điều khiển 175° °° °C 176 5. Điều khiển 200° °° °C 177 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 8 6. Điều khiển 225° °° °C 178 7. Điều khiển 250° °° °C 179 8. Điều khiển tổng hợp lần thứ nhất . 180 9. Điều khiển tổng hợp lần thứ hai 181 Phần 5. Tài liệu tham khảo 182 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 9 [...]... tạo ra được nhiệt độ 25°C và máy điều hòa nhiệt độ ra đời Hay trong nghành công nghiệp, điều khiển nhiệt độ là một vấn đề rất quan trọng Trong ngành luyện kim, cần phải đạt đến một nhiệt độ nào đó để kim loại nóng chảy, và cũng cần đạt một nhiệt độ nào đó để ủ kim loại nhằm đạt được tốt các đặc tính cơ học như độ bền, độ dẻo, độ chống gỉ sét, … Trong ngành thực phẩm, cần duy trì một nhiệt độ nào đó... hòa nhiệt độ Quạt này có 5 nút bấm đánh số từ 1 đến 5 tương ứng tốc độ quạt tăng dần Thế thì ta có những luật : If nhiệt độ = rất lạnh Then nút bấm = 1 If nhiệt độ = hơi lạnh Then nút bấm = 2 If nhiệt độ = trung bình Then nút bấm = 3 If nhiệt độ = hơi nóng Then nút bấm = 4 If nhiệt độ = rất nóng Then nút bấm = 5 Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 19 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ. .. nấu, để bảo quản, … Từ đó, điều khiển nhiệt độ trở thành một lónh vực của điều khiển tự động Và theo đà phát triển của các học thuyết về điều khiển tự động, kết quả của quá trình điều khiển nhiệt độ ngày càng một tốt hơn Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 10 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Trước đây, con người điều khiển nhiệt độ bằng phương pháp PID rất tốt... mang ưu điểm của cả hai : dễ thiết kế (thông qua logic mờ) và dễ tối ưu (thông qua quá trình học các hành vi mong muốn bằng mạng neron) Do đó điều khiển nhiệt độ bằng NeuroFuzzy hứa hẹn nhiều hấp dẫn 1 NHIỆM VỤ CỦA ĐỀ TÀI Điều khiển nhiệt độ một lò nướng dân dụng bằng phương pháp NeuroFuzzy 2 THỰC HIỆN Thiết kế một kit dựa trên vi điều khiển AT89C52 cho phép : • Điều khiển lò nướng có công suất 1000W bằng... triển trong lónh vực này 1.1.2 Nhật Bản vươn lên dẫn đầu Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 13 ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Cảm hứng từ những ứng dụng của Châu u, các công ty của Nhật bắt đầu dùng logic mờ vào kỹ thuật điều khiển từ năm 1980 Nhưng do các phần cứng chuẩn tính toán theo giải thuật logic mờ rất kém nên hầu hết các ứng dụng đều dùng các phần cứng...ng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI Từ xưa đến nay, nhiệt độ luôn hiện hữu quanh ta và đã trở thành một trong những yếu tố của sự sống Tuy nhiên con người ở mỗi thời điểm khác nhau đều có cách nhận thức và xử lý nhiệt độ khác nhau Thời xa xưa, con người không hề có khái niệm về nhiệt độ mặc dù họ biết nóng, lạnh Sau đó,... hoạt động hoặc hoạt động thông qua máy tính Thiết kế chương trình xử lý mờ cho kit và cho máy tính : • Hai biến vào là sai lệch nhiệt độ ET và biến thiên sai lệch nhiệt độ DET, mỗi biến có 7 tập mờ • Biến ra là duty cycle (gọi là OUT trong thiết kế) gồm 9 tập mờ dạng singleton trong miềm từ 0% đến 100% Tối ưu bằng quá trình học của mạng neuron Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 11 ng dụng NeuroFuzzy. .. NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Phần If trong ví dụ này chỉ có một điều kiện, bây giờ giả sử như ta đo được sự thay đổi nhiệt độ và chia làm ba tập mờ như : đang giảm, không thay đổi, đang tăng thì có thể có các luật như : If nhiệt độ = rất lạnh If nhiệt độ = rất lạnh If nhiệt độ = rất lạnh If nhiệt độ = hơi lạnh If nhiệt độ = hơi lạnh … And thay đổi = đang giảm And thay đổi = không... tồn tại của nhiệt độ, tìm cách đo nó và so sánh giữa các loại nhiệt độ khác nhau Tuy nhiên, họ vẫn cam chòu và tìm cách chung sống với nhiệt độ : nếu nóng quá thì tìm chỗ tránh nóng ở dưới gốc cây, bên bờ suối chẳng hạn Đến một lúc nào đó, con người nảy sinh ra ý đònh điều khiển nhiệt độ, bắt nó phải phục vụ cho mục đích của mình Ví như trong sinh hoạt hằng ngày, người ta nhận ra rằng nhiệt độ lý tưởng... ràng mà là một vùng các giá trò liên tục Trong hình trên, mức độ xám cho phép ta thấy được vùng biên giới này và cũng cho thấy độ phụ thuộc của một giá trò nhiệt độ nào đó Độ phụ thuộc của một phần tử trong tập hợp mờ có giá trò trong khoảng [0,1] Theo hình trên, nếu như ta cho rằng 0°C là “rất lạnh” và 100°C là “rất nóng” thì độ phụ thuộc của giá trò nhiệt độ so với tập “rất nóng” là : µ(0°C) = 0,00 . BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐỀ TÀI : ỨNG DỤNG NEUROFUZZY TRONG ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ THÔNG QUA KIT AT89C52 . là ứng dụng NeuroFuzzy để điều khiển nhiệt độ cho thấy đề tài không mới nhưng phương pháp điều khiển thì rất mới : đó là ứng dụng NeuroFuzzy,