ỨNG DỤNG NEUROFUZZY TRONG ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ THÔNG QUA KIT AT89C52

Axon là một thiết bị phi tuyến tạo ra xung điện áp được gọi là thế năng kích hoạt, tồn tại trong khoảng 10-3 giây. Thế năng này được tạo ra khi thế nghĩ bên trong soma vượt qua một ngưỡng giới hạn cố định nào đó

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 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh 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 Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 2 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh LỜI TỰA Đề tài này được thực hiện trong khuôn khổ một môn học do trường ĐH Kỹ Thuật qui định 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 lĩnh vực còn khá mới mẽ trong điều khiển tự động, là sự kết hợp của hai lĩnh 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 đĩa CD-ROM kèm theo có chứa chương trình nguồn lẫn chương trình đã biên dịch (cho phép cài lên máy tính). Thực ra tác giả còn muốn trình bày nhiều hơn nữa nhưng đành phải rút gọn nên không thốt khỏi tình trạng thiếu trước hụt sau. Ngồi 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. Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 3 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh 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 tốn 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 tốn 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 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 Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 4 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh 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 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 Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 5 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh 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 trị .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 1. Sơ lược về các dụng cụ đo nhiệt độ 85 1.1. Buổi ban đầu của thiết bị 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 Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 6 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh 2. Khối xử lý trung tâm .94 3. Phân vùng địa chỉ 96 4. Khối bộ nhớ và nguồn backup .97 5. Khối hiển thị 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 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 Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 7 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh 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 định 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 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 Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 8 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 9 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh 1 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 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, con người có khái niệm về sự tồn tại của nhiệt độ, tìm cách đo nó và so sánh giữa các loại nhiệt độ khác nhau. Tuy nhiên, họ vẫn cam chịu 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 định 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 cho mội trường sống là 25°C. Thế thì bằng mọi cách phải 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 để nướng bánh, để nấu, để bảo quản, … . Từ đó, điều khiển nhiệt độ trở thành một lĩnh 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. Trước đây, con người điều khiển nhiệt độ bằng phương pháp PID rất tốt. Năm 1965, lý thuyết mờ ra đời đem lại nhiều thuận lợi hơn trong điều khiển tự động, và điều khiển nhiệt độ cũng hưởng được lợi điểm đó. Tuy nhiên việc thiết kế mờ là đơn giản nhưng việc tối ưu lại là khó. Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 10 [...]... 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 phương pháp điều rộng xung (PWM) • Dùng cảm biến là loại Thermocouple • Cho phép tự hoạt động hoặc hoạt động thông qua máy tính... chúng ta dùng quạt máy để điều 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 Phần If trong ví dụ này chỉ có một điều kiện, bây giờ giả sử... số cho kết quả mang tính chất thỏa hiệp các tập mờ ra, thường dùng trong các ứng dụng điều khiển Trong khi phương pháp trung bình các cực đại cho kết quả mang tính dung hòa các tập mờ ra, thường dùng trong các ứng dụng nhận dạng và phân loại Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 21 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh 2 MẠNG NEURON 1 SƠ LƯỢC VỀ MẠNG NEURON 1.1 Quá...Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Mạng neuron cũng là một ngành thuộc lĩnh vực trí khôn nhân tạo, nhưng người ta ít dùng nó trong điều khiển do khó giải thích hành vi mà nó tạo ra mặc dù nó có khả năng học Sự kết hợp của logic mờ và mạng neuron tạo ra một nghành mới gọi là NeuroFuzzy mang ưu điểm của cả hai : dễ thiết kế (thông qua logic mờ) và dễ tối ưu (thông qua quá... 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 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ Ngày 08/01/2001 SVTH... các hệ thống hoạt động dựa trên nền tảng logic mờ đều dùng luật để biểu diễn mối quan hệ giữa các biến ngôn ngữ và để rút ra hành động tương ứng đối với đầu vào Một luật bao gồm hai phần : phần điều kiện (phần If) và phần kết luận Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 18 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh (phần Then) Phần điều kiện có thể gồm nhiều điều kiện, kết hợp... SVTH : Lê Phước Thành Trang 17 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Là phần chủ đạo trong các hệ thống dùng logic mờ Ơû đây, các thành phần ngôn ngữ mô tả cùng một ngữ cảnh được kết hợp lại Ví dụ như trong trường hợp mô tả nhiệt độ nói trên, không chỉ có “rất nóng” mà còn “hơi nóng”, “trung bình”, “hơi lạnh” và “rất lạnh” đều mô tả nhiệt độ Chúng được gọi là các tập ngôn... cao cấp được nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này 1.1.2 Nhật Bản vươn lên dẫn đầu Cảm hứng từ những ứng dụng của Châu Aâu, 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 tốn theo giải thuật logic mờ rất kém nên hầu hết các ứng dụng đều dùng các phần cứng chuyên về logic mờ Một trong những ứng dụng dùng logic mờ đầu tiên tại Ngày... giải thuật nén dùng cho âm thanh và hình ảnh Và các ứng dụng trong truyền thông như loại bỏ tiếng Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 14 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh ồn, tìm đường trong mạng, hay nhận dạng tiếng nói cũng thu được nhiều kết quả từ logic mờ 1.2 Cơ sở tốn học của logic mờ Logic mờ và xác xuất thông kê đều nó về sự không chắn chắn Tuy nhiên mỗi... tả một tập các nhiệt độ được cho là “rất nóng”, sau đó định nghĩa một hàm phụ thuốc cho phép ta xác định một nhiệt độ nào Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 16 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh đó có thuộc tập hợp này hay không Khác với tốn học cổ điển – nơi mà hàm phụ thuộc chỉ xác định duy nhất một phần tử có thuộc hay không, hàm phụ thuộc trong logic mờ cho . 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. dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt độ GVHD : Lê Tuấn Anh Ngày 08/01/2001 SVTH : Lê Phước Thành Trang 9 Ưùng dụng NeuroFuzzy trong điều khiển nhiệt