1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

“TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ - CÁNH NHÔM ”

74 369 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 74
Dung lượng 0,91 MB

Nội dung

“TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ - CÁNH NHÔM ”

Đại học Thái Nguyên Khoa Công nghệ thông tin ----------------------------------- Nguyễn Ngọc Hoan TIP CN M V TIP CN I S GIA T TRONG IU KHIN H QUT GIể - CNH NHễM Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Thái Nguyên - 2008 Đại học Thái Nguyên Khoa Công nghệ thông tin ----------------------------------- Nguyễn Ngọc Hoan Tiếp cận mờ tiếp cận đại số gia tử trong điều khiển hệ Quạt gió - Cánh nhôm Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 Luận văn Thạc sĩ công nghệ thông tin NGI HNG dẫn khoa học: TS. Vũ NH Lân Thái Nguyên 2008 MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT . 3 DANH MỤC CÁC BẢNG 4 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ . 5 LỜI NÓI ĐẦU 7 Chương 1: VÀI NÉT CHUNG VỀ LÝ THUYẾT TẬP MỜ LÝ THUYẾT ĐẠI SỐ GIA TỬ 9 1.1. Một số khái niệm cơ bản về lý thuyết tập mờ .9 1.1.1. Định nghĩa tập mờ 9 1.1.2. Các khái niệm phục vụ tính toán . 10 1.1.2.1. Giá đỡ: 10 1.1.2.2. - Cut : 11 1.1.2.3. Lồi (Convex) 11 1.1.2.4. Chuẩn (normal) 11 1.1.3. Các phép tính trên tập mờ Zadeh . 11 1.1.3.1. Intersection (Giao) . 11 1.1.3.2. Union (Hợp) . 12 1.1.3.3. Complement (Bù) . 12 1.1.4. Biến ngôn ngữ: . 12 1.1.5. Biểu diễn hình học tập rõ tập mờ, các phép tính cơ bản trên tập mờ . 14 1.1.6. Mở rộng ba phép tính cơ bản trên tập mờ 16 1.1.6.1. Định nghĩa giao mờ 16 1.1.6.2. Định nghĩa hợp mờ . 16 1.1.6.3. Định nghĩa Bù mờ (phủ định mờ) 17 1.1.6.4. Tham số hoá các hàm T - norm, hàm S - norm hàm Bù mờ C. 18 1.1.7. Tích Đề các mờ quan hệ mờ . 20 1.1.7.1. Tích Đề các mờ (phép toán cho phép ghép nhiều tập mờ) . 20 1.1.7.2. Quan hệ mờ . 21 1.1.7.3. Nguyên lý mở rộng . 23 1.1.8. Suy luận mờ (suy luận xấp xỉ) . 24 1.1.8.1. Lập luận theo General Modus Ponens (GMP) 24 1.1.8.2. Lập luận theo quan hệ mờ . 25 1.2. Một số khái niệm cơ bản về đại số gia tử 25 1.2.1. Đại số gia tử . 25 1.2.2. Định lượng đại số gia tử. 26 1.2.3. Giải bài toán lập luận bằng nội suy 28 Luận văn tốt nghiệp Nguyễn Ngọc Hoan Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 2 - Chương 2: ĐIỀU KHIỂN MỜ ĐIỀU KHIỂN DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ . 30 2.1. Điều khiển mờ 30 2.1.1. Cấu trúc hệ điều khiển mờ với Fuzzifier Defuzzifier 30 2.1.2. Bộ ý nghĩa hoá - (Mờ hoá) 31 2.1.3. Bộ giải nghĩa (Bộ giải mờ, Bộ làm rõ) . 31 2.1.4. sở luật mờ (Fuzzy Rule Base) 32 2.1.5. Khối suy luận mờ (Fuzz inference engine - FIE) 36 2.2. Điều khiển sử dụng đạt số gia tử. .39 Chương 3: XÂY DỰNG HỆ LUẬT SỬ DỤNG ĐỒ THAM CHIẾU BẢNG . 42 3.1. đồ tham chiếu bảng dùng cho xây dựng hệ luật từ các cặp dữ liệu vào – ra [6] .42 3.2. Ứng dụng trong điều khiển tiến – lùi xe tải .46 Chƣơng 4: ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓCÁNH NHÔM SỬ DỤNG ĐỒ THAM CHIẾU BẢNG 52 4.1. Đối tượng điều khiển (Hệ quạt gió-cánh nhôm) 52 4.2. Xây dựng thuật toán dựa trên đồ tham chiếu bảng 54 4.3. Điều khiển hệ quạt gió-cánh nhôm .57 4.4. Kết luận 58 Chương 5: ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓCÁNH NHÔM SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ . 60 5.1. Thuật toán tạo luật từ các quan sát vào-ra .60 5.2. Hệ luật điều khiển quạt gió-cánh nhôm 62 KẾT LUẬN .70 HƢỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 71 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 72 Luận văn tốt nghiệp Nguyễn Ngọc Hoan Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 3 - DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CÁC CHỮ VIẾT TẮT THUẬT NGỮ TIẾNG ANH TIẾNG VIỆT VIẾT TẮT Aggregation operations Các phép kết tảng Center Average Phương pháp trung bình trọng tâm Center of Gravity Phương pháp trọng tâm Defuzzifier Bộ giải nghĩa (Bộ giải mờ) Fan and Plate Control Apparatus Hệ thống khí động học Quạt gió - Cánh nhôm QGCN Fuzz Inference Engine Bộ suy diễn mờ theo lập luận xấp xỉ FIE Fuzzifier Bộ ý nghĩa hoá ( Bộ Mờ hoá) Fuzziness Tính mờ Fuzziness measure Độ đo tính mờ Fuzzy Rule Base sở luật mờ FRB Hedge algebrras Đại số gia tử ĐSGT Hedge algebrras – based controller Bộ điều khiển dựa trên ĐSGT HAC Quantitative Desemantitzation Phép giải ngữ nghĩa định lượng Quantitative Semanticization Ngữ nghĩa hóa định lượng Quantitative Semantics Mapping Phép ánh xạ ngữ nghĩa định lượng Speudo-trapezoid membership function Hàm thuộc kiểu hình thang Table Look - Up Scheme đồ tham chiếu bảng Triangular membership function Hàm thuộc kiểu hình tam giác Luận văn tốt nghiệp Nguyễn Ngọc Hoan Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 4 - DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Một vài phép kết tảng (aggregation operations)với các hàm thuộc a, b [0,1] . 18 Bảng 1.2: Ma trận quan hệ "x gần bằng y" . 22 Bảng 1.3: Bảng chân lý với logic 2 trị 24 Bảng 1.4: Bảng chân lý với logic mờ 24 Bảng 2.1: Bảng chân lý cho luật IF - THEN rõ . 34 Bảng 2.2: Bảng chân lý cho luật IF - THEN mờ: . 34 Bảng 3.1 Quỹ đạo lý tƣởng (x t ,  t ) góc điều khiển tƣơng ứng o t  bắt đầu từ (x o ,  o ) = (1, 0 o ) . 48 Bảng 3.2. Tạo luật IF- THEN mờ từ các cặp dữ liệu vào – ra trong bảng 3.1 độ tin cậy của các luật . 51 Bảng 4.1: Số liệu quan sát vào u, ra y QGCN (14 cặp vào-ra ) 53 Bảng 4.2 Tạo luật từ các dữ liệu vào-ra 55 Bảng 4.3: Kết quả của bƣớc 2 bƣớc 3 với 14 luật any such . 56 Bảng 4.4: Hệ luật nhất quán cho bộ điều khiển QGCN . 57 Bảng 4.5: Bộ điều khiển mờ hệ QGCN theo tiếp cận [6] Bộ điều khiển P 58 Bảng 5.1: Số liệu quan sát vào u, ra y 64 Bảng 5.2: Các luật tƣơng ứng với các ngữ nghĩa quan sát vào-ra . 65 Bảng 5.3: Bán kính hấp dẫn của các ngữ nghĩa cơ sở . 66 Bảng 5.4: Hệ luật điều khiển hệ QGCN 67 Bảng 5.5. Kết quả điều khiển hệ QGCN . 69 Luận văn tốt nghiệp Nguyễn Ngọc Hoan Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 5 - DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1. Biểu diễn hàm thuộc 10 Hình 1.2. Biểu diễn giá đỡ 10 Hình 1.3. Biểu diễn - cut 11 Hình 1.4. Biểu diễn biến ngôn ngữ 13 Hình 1.5. Biểu diễn tập rõ tập mờ theo x . 14 Hình 1.6. Biểu diễn các phép tính cơ bản trên tập mờ . 15 Hình 1.7. Phạm vi các phép kết tảng theo tham số . 20 Hình 1.8. Ví dụ về quan hệ quan hệ mờ . 21 Hình 1.9a. Tích đề các rõ 22 Hình 1.9b. Tích Đề các mờ . 22 Hình 1.10. Ánh xạ định lƣợng từ miền ngôn ngữ sang đƣờng thẳng 27 Hình 2.1. Cấu trúc hệ điều khiển mờ . 30 Hình 2.2. Hàm thuộc dạng phổ biến . 31 Hình 2.3. Hàm thuộc vd hình B 37 Hình 2.4. hình B xử lý với giá trị đầu vào e 0  e 38 Hình 2.5. Bộ điều khiển dựa trên đại số gia tử . 40 Hình 3.1. Phân hoạch cho trƣờng hợp điều khiển 2 đầu vào, 1 đầu ra . 42 Hình 3.2. sở luật mờ nhất quán cho bài toán điều khiển lùi xe tải 44 Hình 3.3. hình xe tải thùng chở hàng . 45 Hình 3.4. Hàm thuộc sử dụng trong bài toán lùi xe tải . 47 Hình 3.5. sở luật mờ nhất quán cho bài toán điều khiển lùi xe tải 48 Hình 4.1: Hệ thống khí động học Quạt gióCánh nhôm 51 Hình 4.2 : Phân hoạch mờ đầu vào u QGCN 53 Hình 4.3 : Phân hoạch mờ đầu ra y QGCN . 53 Hình 5.1. Phân hoạch ngữ nghĩa biến vào x0ir với j=1,2,…Nir 59 Luận văn tốt nghiệp Nguyễn Ngọc Hoan Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 6 - Hình 5.2. Phân hoạch ngữ nghĩa biến ra y0r với k=1,2,…Mr . 59 Hình 5.3. Phân hoạch ngữ nghĩa biến vào u hệ QGCN . 63 Hình 5.4. Phân hoạch ngữ nghĩa biến ra y hệ QGCN . 64 Hình 5.5. Đƣờng tuyến tính từng đoạn ngữ nghĩa định lƣợng hệ QGCN . 66 Luận văn tốt nghiệp Nguyễn Ngọc Hoan Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 7 - LỜI NÓI ĐẦU Lĩnh vực điều khiển một lĩnh vực có nhiều ứng dụng trong công nghiệp đời sống. Chính vì vậy đây là một ngành kỹ thuật được nhiều sự quan tâm. Đặc biệt từ những năm đầu thập kỷ 90 của thế kỷ 20 đã xuất hiện một xu hướng nghiên cứu mới đó là các phương pháp điều khiển thông minh để điều khiển các hệ thống mà ở đó ta không thể có được đầy đủ các thông tin hoặc các thông tin mà sự chính xác của nó chỉ nhận thấy được giữa các quan hệ của chúng với nhau hoặc chỉ có thể tả được bằng ngôn ngữ. Đây là điều khác hoàn toàn với kỹ thuật điều khiển kinh điển phải dựa vào sự chính xác tuyệt đối của hình động học. Đó là các phương pháp điều khiển thông minh dựa trên Logic tập mờ. Phương pháp điều khiển này đã phỏng được phương thức xử lý thông tin của con người, đã giải quyết thành công các bài toán điều khiển phức tạp mà trước đây không giải quyết được. Tuy nhiên phương pháp điều khiển mờ cũng bộc lộ một số nhược điểm nhất định. Vào những 1990 PGS. TSKH Nguyễn Cát Hồ đã đưa một thuyết mới cho phép thao tác trực tiếp trên ngôn ngữ tự nhiên, xử lý tốt những suy luận định tính dưới dạng đại số gia tử (ĐSGT). Trong một số nghiên cứu mới đây cho thấy khả năng sử dụng công cụ đại số gia tử trong nhiều lĩnh vực khác nhau trong số đó có công nghệ điều khiển trên cơ sở tri thức chuyên gia. Đã có các nghiên cứu trong nước thế giới ở một số trường hợp cụ thể phương pháp điều khiển sử dụng công cụ đại số gia tử cho kết quả tốt hơn phương pháp điều khiển mờ truyền thống. Chính vì vậy cần có sự nghiên cứu nhiều hơn ở cả hai phương pháp điều khiển. Phạm vi nghiên cứu của đề tài so sánh giữa cách tiếp cận điều khiển mờ sử dụng đồ tham chiếu bảng (Table Look- Up Scheme) Luận văn tốt nghiệp Nguyễn Ngọc Hoan Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn - 8 - do Li Xin Wang đề xuất [6] tiếp cận đại số gia tử cho hệ khí động học mà cụ thể là Hệ quạt gió cánh nhôm. Do vậy tên đề tài được chọn là : Tiếp cận mờ tiếp cận đại số gia tử trong điều khiển hệ Quạt gió - Cánh nhôm” Nội dung luận văn được bố cục như sau: Chương 1: Vài nét chung về lý thuyết tập mờ lý thuyết đại số gia tử. Chương 2: Điều khiển mờ điều khiển dựa trên đại số gia tử. Chương 3: Xây dựng hệ luật sử dụng đồ tham chiếu bảng. Chương 4: Điều khiển hệ quạt giócánh nhôm sử dụng đồ tham chiếu bảng. Chương 5: Điều khiển hệ quạt giócánh nhôm sử dụng đại số gia tử. Lĩnh vực điều khiển mờ điều khiển dựa trên Đại số gia tử là một lĩnh vực mới khá phức tạp mặt khác do trình độ thời gian có hạn nên bản luận văn của em không tránh khỏi những thiếu sót . Em rất mong được sự đóng góp ý kiến của các thày, cô để bản luận văn của em được hoàn thiện hơn tạo tiền đề cho các những bước nghiên cứu tiếp theo. Cuối cùng em xin chân thành cảm ơn thày Vũ Như Lân các thày, cô trong Viện Công nghệ thông tin đã trang bị cho em những kiến thức cần thiết để hoàn thành bản luận văn này cũng như quá trình công tác sau này. Thái nguyên, ngày 10 tháng 11 năm 2008 Học viên Nguyễn Ngọc Hoan [...]... http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn tốt nghiệp Nguyễn Ngọc Hoan - 30 Chƣơng 2 ĐIỀU KHIỂN MỜ ĐIỀU KHIỂN DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ 2 2.1 Điều khiển mờ 2.1.1 Cấu trúc hệ điều khiển mờ với Fuzzifier Defuzzifier Fuzzy Rule Base A’ r B’ Fuzzy Inference Fuzzfier Defuzzfier Plant Hình 2.1 Cấu trúc hệ điều khiển mờ Fuzzifier: Bộ ý nghĩa hoá cung cấp ý nghĩa cho các Input (e, e, (e)), các ý nghĩa là tập mờ Đầu vào... Nguyễn Ngọc Hoan -9 Chƣơng 1 VÀI NÉT CHUNG VỀ LÝ THUYẾT TẬP MỜ LÝ THUYẾT ĐẠI SỐ GIA TỬ 1.1 Một số khái niệm cơ bản về lý thuyết tập mờ Từ năm 1965 Zadeh đưa ra lý thuyết tập mờ, logic mờ nhưng phải đến những thập niên cuối của thế kỷ XX lý thuyết tập mờ, logic mờ mới được đặc biệt quan tâm nghiên cứu ứng dụng vào trong lý thuyết điều khiển, hệ thống trí tuệ nhân tạo Tập mờ logic mờ dựa trên các... Quan hệ rõ Quan hệ mờ R (x1, x2) x2 f (x1, x2)=0 x2 x1 x1 Hình 1.8 Ví dụ về quan hệ quan hệ mờ Lƣu ý: 1 Các phép tính tập hợp trên tập mờ có thể coi như quan hệ mờ (Giao mờ, Hợp mờ, Bù mờ Nếu Thì mờ) 2 Nguyên lý mở rộng là một trường hợp đặc biệt của quan hệ mờ Ví dụ về Quan hệ mờ X = {1, 2, 3, 4} A = "x nhỏ", x  X = {(1,1), (2, 0.8), (3,0.4), (4,0.0)} Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại. .. IF - THEN mờ Dạng chung của luật IF - THEN IF THEN Ví dụ 2.1: Nếu thì Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn tốt nghiệp Nguyễn Ngọc Hoan - 33 - Giả sử: Rất, Quá Tập mờ p: Học rất giỏi Tập mờ q: Có thể đỗ Đại học Phép kéo theo mờ p IF - THEN q (IF - THEN): Là quan hệ mờ giữa p q là tập mờ Thường... Hoan - 18 - 2 C(C(a)) = a 3 Điều kiện biên: C(0) = 1; C(1) = 0 1.1.6.4 Tham số hoá các hàm T - norm, hàm S - norm hàm Bù mờ C Để có thể cụ thể hoả dạng hàm T - norm, hàm S - norm hàm Bù mờ, cần phải tham số hoá các hàm thuộc trên Việc tham số hoá nhằm mục đíc h phục vụ cho các ứng dụng khác nhau Dưới đây là ví dụ vài phép T - norm, S norm phép Bù mờ được tham số hoá (Bảng 1,1) Bảng 1.1: Một vài... các mờ với  R(x, y) = min { A(x)  B(y)} Có thể xác định được B (nếu cho A R) như sau: B = A o R trong đó: o phép hợp thành (composition) (1.24)  B(y) = max{min{ A(y),  R(x, y)}} x (1.25) y 1.2 Một số khái niệm cơ bản về đại số gia tử 1.2.1 Đại số gia tử Để phỏng các quá trình suy luận của con người, lý thuyết đại số gia tử đã cố gắng nhúng tập ngôn ngữ vào một cấu trúc đại số thích hợp và. .. A' B' không chỉ có 2 giá trị Đúng (1) Sai (0) nên bảng chân lý với logic mờ có vô số các tổ hợp các mức độ thuộc khác nhau giữa A' B' Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn tốt nghiệp - 25 - Nguyễn Ngọc Hoan 1.1.8.2 Lập luận theo quan hệ mờ Giả sử: A là tập mờ trên X với  A(x); B là tập mờ trên Y với  B(y) R là quan hệ mờ trên X x Y - tích... cho luật IF - THEN mờ, sẽ không thể tính được cụ thể p  q vì p q là tập mờ p  q là quan hệ mờ cũng là tập mờ Bảng 2.2 Bảng chân lý cho luật IF - THEN mờ: P p q q pq p  q Tập mờ [0, 1] Tập mờ [0, 1] Tập mờ [0, 1] Chính vì vậy các chuyên gia đã sử dụng quan hệ tương đương với quan hệ IF THEN như sau: p  q  p  q Hoặc p  q  ( p  q)  p nhưng với ý tưởng mở rộng sang mờ bằng cách... con người về các thông tin không đầy đủ để hiểu biết điều khiển hệ thống Điều khiển mờ chính là phỏng cách xử lý thông tin điều khiển của con người đối với các đối tượng, do vậy điều khiển mờ đã giải quyết thành công rất nhiều vấn đề điều khiển phức tạp trước đây chưa giải quyết được 1.1.1 Định nghĩa tập mờ Giả sử X là tập nền (vũ trụ) là tập rõ; A là tập con trên X;  A(x) là hàm của x... AT, G là phần tử sinh (khái niệm nguyên thuỷ True, False); H = H+  H-, H+ là poset các gia tử dương, H- là poset các gia tử âm; ≤ là quan hệ thứ tự + Quan hệ ≤ thể hiện các tính chất định tính ngữ nghĩa của tập T, chẳng hạn: - h > x if kx < x, với mọi h  H+, k  H-; Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn tốt nghiệp Nguyễn Ngọc Hoan - 26 - - Nếu h < k

Ngày đăng: 26/04/2013, 16:56

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1: Biểu diễn hàm thuộc - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 1.1 Biểu diễn hàm thuộc (Trang 12)
Hình 1.2: Biểu diễn giá đỡ - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 1.2 Biểu diễn giá đỡ (Trang 12)
Hình 1.3: Biểu diễn    - cut - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 1.3 Biểu diễn  - cut (Trang 13)
Hỡnh 1.5. Biểu diễn tập rừ và tập mờ theo x - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
nh 1.5. Biểu diễn tập rừ và tập mờ theo x (Trang 16)
Hình 1.6: Biểu diễn các phép tính cơ bản trên tập mờ - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 1.6 Biểu diễn các phép tính cơ bản trên tập mờ (Trang 17)
Bảng 1.1: Một vài phộp kết tảng (aggregation operations) với cỏc hàm thuộc a, b  [0,1]  - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 1.1 Một vài phộp kết tảng (aggregation operations) với cỏc hàm thuộc a, b  [0,1] (Trang 20)
Bảng 1.1: Một vài phép kết tảng (aggregation operations)  với các hàm thuộc a, b    [0,1] - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 1.1 Một vài phép kết tảng (aggregation operations) với các hàm thuộc a, b  [0,1] (Trang 20)
Hình 1.7. Phạm vi các phép kết tảng theo tham số - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 1.7. Phạm vi các phép kết tảng theo tham số (Trang 22)
Hỡnh 1.8. Vớ dụ về quan hệ rừ và quan hệ mờ - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
nh 1.8. Vớ dụ về quan hệ rừ và quan hệ mờ (Trang 23)
Bảng 1.2: Ma trận quan hệ &#34;x gần bằng y&#34; - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 1.2 Ma trận quan hệ &#34;x gần bằng y&#34; (Trang 24)
Hình 2.1. Cấu trúc hệ điều khiển mờ - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 2.1. Cấu trúc hệ điều khiển mờ (Trang 32)
Hình 2.2. Hàm thuộc dạng phổ biến - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 2.2. Hàm thuộc dạng phổ biến (Trang 33)
Bảng 2.1. Bảng chõn lý cho luật IF-THEN rừ - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 2.1. Bảng chõn lý cho luật IF-THEN rừ (Trang 36)
Bảng 2.1. Bảng chõn lý cho luật IF - THEN rừ - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 2.1. Bảng chõn lý cho luật IF - THEN rừ (Trang 36)
Hình 2.4. Mô hình B xử lý với giá trị đầu vào e 0  và   e - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 2.4. Mô hình B xử lý với giá trị đầu vào e 0 và  e (Trang 41)
Hình 2.5. Bộ điều khiển dựa trên đại số gia tử - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 2.5. Bộ điều khiển dựa trên đại số gia tử (Trang 43)
Hình 3.1, ta ước lượng:  x 1 01 có giá  trị  hàm thuộc bằng 0.8 trong  B1,  0.2 trong - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 3.1 ta ước lượng: x 1 01 có giá trị hàm thuộc bằng 0.8 trong B1, 0.2 trong (Trang 45)
Hình 3.2.  Cơ sở luật mờ nhất quán cho bài toán điều  khiển lùi xe tải - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 3.2. Cơ sở luật mờ nhất quán cho bài toán điều khiển lùi xe tải (Trang 48)
Hình 3.3. Mô hình xe tải và thùng chở hàng - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 3.3. Mô hình xe tải và thùng chở hàng (Trang 49)
Bảng 3.1 chỉ ra cỏc cặp tớn hiệu vào-ra được bắt đầu từ trạng thỏi ban đầu(x o,o)(1,0)  - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 3.1 chỉ ra cỏc cặp tớn hiệu vào-ra được bắt đầu từ trạng thỏi ban đầu(x o,o)(1,0) (Trang 51)
Hình 3.4. Hàm thuộc sử dụng trong bài toán lùi xe tải - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 3.4. Hàm thuộc sử dụng trong bài toán lùi xe tải (Trang 51)
Hình 3.5.  Cơ sở luật mờ nhất quán cho bài toán điều  khiển lùi xe tải - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 3.5. Cơ sở luật mờ nhất quán cho bài toán điều khiển lùi xe tải (Trang 52)
Bảng 3.2. Tạo luật IF- THEN mờ từ các cặp dữ liệu vào – ra trong bảng 3.1  và độ tin cậy của các luật - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 3.2. Tạo luật IF- THEN mờ từ các cặp dữ liệu vào – ra trong bảng 3.1 và độ tin cậy của các luật (Trang 53)
4.2. Xõy dựng thuật toỏn dựa trờn sơ đồ tham chiếu bảng - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
4.2. Xõy dựng thuật toỏn dựa trờn sơ đồ tham chiếu bảng (Trang 56)
Hình 4.2 : Phân hoạch mờ đầu vào u QGCN - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 4.2 Phân hoạch mờ đầu vào u QGCN (Trang 56)
Bảng 4.2 Tạo luật từ các dữ liệu vào-ra - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 4.2 Tạo luật từ các dữ liệu vào-ra (Trang 57)
Bảng 4.3: Kết quả của bước 2 và bước 3 với 14 luật any such - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 4.3 Kết quả của bước 2 và bước 3 với 14 luật any such (Trang 58)
Bảng 4.5: Bộ điều khiển mờ hệ QGCN theo tiếp cận [6] và Bộ điều khiển P - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 4.5 Bộ điều khiển mờ hệ QGCN theo tiếp cận [6] và Bộ điều khiển P (Trang 60)
Hình 5.1. Phân hoạch ngữ nghĩa biến vào x 0i - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 5.1. Phân hoạch ngữ nghĩa biến vào x 0i (Trang 62)
Bảng 5.1: Số liệu quan sỏt vào u, ray - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 5.1 Số liệu quan sỏt vào u, ray (Trang 66)
Bảng 5.1: Số liệu quan sát vào u, ra y - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 5.1 Số liệu quan sát vào u, ra y (Trang 66)
2 0.160 Very Small 0.153 Very Small - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
2 0.160 Very Small 0.153 Very Small (Trang 67)
Bƣớc 2: Luật xỏc định từ cỏc ngữ nghĩa quan sỏt vào-ra tại Bảng 5.2. Bảng 5.2: Cỏc luật tƣơng ứng với cỏc ngữ nghĩa quan sỏt vào-ra:  - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
c 2: Luật xỏc định từ cỏc ngữ nghĩa quan sỏt vào-ra tại Bảng 5.2. Bảng 5.2: Cỏc luật tƣơng ứng với cỏc ngữ nghĩa quan sỏt vào-ra: (Trang 67)
Bảng 5.2: Các luật tương ứng với các ngữ nghĩa quan sát vào-ra: - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 5.2 Các luật tương ứng với các ngữ nghĩa quan sát vào-ra: (Trang 67)
Bảng 5.3: Bỏn kớnh hấp dẫn của cỏc ngữ nghĩa cơ sở - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 5.3 Bỏn kớnh hấp dẫn của cỏc ngữ nghĩa cơ sở (Trang 68)
Bảng 5.3: Bán kính hấp dẫn của các ngữ nghĩa cơ sở - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 5.3 Bán kính hấp dẫn của các ngữ nghĩa cơ sở (Trang 68)
Hình 5.5. Đường tuyến tính từng đoạn ngữ nghĩa định lượng hệ QGCN   Phép ánh xạ ngữ nghĩa định  lượng( Quantitative Semantics Mapping ) có - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Hình 5.5. Đường tuyến tính từng đoạn ngữ nghĩa định lượng hệ QGCN Phép ánh xạ ngữ nghĩa định lượng( Quantitative Semantics Mapping ) có (Trang 69)
Bảng 5.5. Kết quả điều khiển hệ QGCN dựa trờn ĐSGT - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 5.5. Kết quả điều khiển hệ QGCN dựa trờn ĐSGT (Trang 71)
Bảng 5.5. Kết quả điều khiển hệ QGCN dựa trên ĐSGT - “TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG  ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ -  CÁNH NHÔM ”
Bảng 5.5. Kết quả điều khiển hệ QGCN dựa trên ĐSGT (Trang 71)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w