Slide thuyết trình lý thuyết điều khiển mờ.

Đây là file slide thuyết trình. Nội dung thuyết trình có thể tham khảo cuốn lý thuyết điều khiển mờ hoặc tải thêm tài liệu bài tập lớn lý thuyết điều khiển mờ của mình ở link sau: (link sẽ update sau khi tài liệu kia được duyệt)

NHIỆT LIỆT CHÀO MỪNG

QUÝ THẦY CÔ VÀ CÁC BẠN

ĐẾN VỚI THUYẾT TRÌNH BÁO

?

•Tổng quan về logic mờ và điều khiển mờ.

1 Tổng quan về logic mờ và điều khiển mờ.

Lý thuyết tập mờ

Năm 1965

1 Tổng quan về logic mờ và

điều khiển mờ.

Lịch sử ra đời của Logic Mờ.

Năm 1965, tại trường Đại học Berkeley , Bang Califonia – Mỹ L.A Zadeh là người sáng lập ra lý thuyết tập mờ

Năm 1970 tại trường Marry Queen , London – Anh , Ebrahim Mandani

đã dung logic Mờ để điều khiển một máy hơi nước mà ông không thể điều khiển được bằng kỹ thuật cổ điển

Lý thuyết mờ ra đời ở Mỹ , ứng dụng đầu tiên ở Anh nhưng phát triền mạnh mẽ nhất ở Nhật Bản Trong lĩnh vực Tự động hóa logic mờ ngày càng được ứng dụng rộng rãi Nó thực sự hữu dụng với các đối tượng phức tạp mà ta chưa biết rõ hàm truyền, logic mờ có thể giải quyết những vấn đề mà điều khiển kinh điển không làm được

2 Logic mờ và các phép toán về

mờ.

• 2.1 Khái niệm cơ bản về tập mờ

Trong lôgic mờ, hàm liên thuộc của tập mờ không

chỉ nhận 2 giá trị là 0 và 1(Hình 2.1) như tập hợp

kinh điển mà là toàn bộ các giá trị từ 0 đến 1 tức là 0

≤ µB (x)≤ 1 Hình 2.2 là 2 hàm liên thuộc của 2 tập

mờ B (Hình 2.2a,) và tập mờ C (Hình 2.2b,) Như

vậy ở lôgic mờ không có sự suy luận thuận ngược

như với tập hợp kinh điển Vì vậy, trong định nghĩa

tập mờ phải nêu thêm về hàm liên thuộc này do vai

trò của nó là làm rõ ra chính tập mờ đó

Hình 2.1: Hàm liên tục thuộc tập kinh điển.

Hình 2.2: Hàm liên tục thuộc của tập mờ

2 Logic mờ và các phép toán về

mờ.

• Định nghĩa tập mờ

• Tập mờ F xác định trên tập kinh điển M là một tập mà mỗi phần tử

của nó là một cặp các giá trị (x, μf (x)), trong đó x∈M và μf là ánh xạ μ f (x)), trong đó x M và μf (x)), trong đó x∈M và μf là ánh xạ μ f là ánh xạ μf (x)), trong đó x∈M và μf là ánh xạ μ ∈M và μf là ánh xạ μ

: M → [ 0, 1 ] Tập kinh điển M được gọi là cơ sở của tập mờ F.

• Các hàm liên thuộc µf (x) có dạng trơn như Hình 1.2a gọi là hàm liên

thuộc kiểu S Đối với các hàm liên thuộc kiểu S, do các công thức biểu

diễn µf (x) có độ phức tạp lớn, nên thời gian tính độ phụ thuộc cho

một phần tử lâu Vì vậy, trong kỹ thuật thông thường các hàm liên

thuộc kiểu S được thay bằng các đoạn thẳng (tuyến tính từng đoạn).

• Tập mờ F bao gồm các số thực lớn hơn 3 và nhỏ hơn 9 có hàm liên

thuộc gần đúng là hình thang như Hình 1.3 Từ hàm liên thuộc ta xác

định được độ phụ thuộc (liên thuộc) của các số trong tập này:

Hình 1.3: Hàm liên thuộc có

mức chuyển đổi tuyến tính

2 Logic mờ và các phép toán về mờ.

• 2.2 Các phép toán trên tập mờ

• Cho X, Y là hai tập mờ trong không gian nền B, có các hàm thuộc tương ứng µX , µY khi đó:

• Phép hợp hai tập mờ: X Y

• Theo luật Max: µXY (b) = Max { µX (b), µY (b)}

• Theo luật Sum : µ XY (b) = Min { 1,µ X (b) + µ Y (b)}

• Tổng trực tiếp : µ XY (b) = µX (b) + µY (b) - µX (b) µY (b)

• Phép giao hai tập mờ: X Y

• Theo luật Min : µ XY (b) = Min { µ X (b), µ Y (b)}

• Theo luật Lukasiewicz : µ XY (b) = Max { 0, µX (b)+ µY (b) - 1}

• Theo luật Pord :µ XY (b) = µX (b) µY (b)

• Phép bù tập mờ: (b) = 1-µX (b)

•

3 Biến ngôn ngữ

• Biến ngôn ngữ là phần chủ đạo trong các hệ thống dùng logic mờ Ở đây các thành

phần ngôn ngữ của cùng một ngữ cảnh được kết hợp lại với nhau:

• Xét tốc độ của một chiếc ô tô, ta có thể nói xe đang chạy :

3 Biến ngôn ngữ

• Như vậy biến tốc độ có 2 miền giá trị :

• Miền các giá trị ngôn ngữ :

• N = { Rất nhanh (VF), Nhanh (F), Trung bình (M), Chậm (S), Rất chậm (VS)}

4 Hệ suy diễn mờ

4.1 Kiến trúc cơ bản của hệ suy diễn mờ

• Về cơ bản, một hệ suy diễn mờ bao gồm 5 khối chức năng: Bộ luật, cơ sở dữ liệu, đơn vị thực thi quyết định, giao diện mờ hóa, giao diện giải mờ

Bộ luật bao gồm một số các luật

luật

Giao diện mờ hóa trong đó chuyển đổi các lớp đầu vào vào các biên độ phù hợp với các giá trị ngôn

ngữ

Giao diện giải mờ trong đó chuyển đổi các giá trị kết quả mờ của hệ suy diện ra các

lớp đầu ra

Cơ sở tri thức

Cơ sở dữ liệu Bộ luật

Đơn vị thực thi quyết định

Giao diện

4 Hệ suy diễn mờ

•4.2 Các bước suy diễn mờ

• Trong một hệ suy diễn việc thực hiện các thành phần trên thể hiện qua các buớc sau:

• Mờ hoá các biến vào: Vì nhiều luật cho dưới dạng dùng các biến ngôn ngữ với các từ thông thường Như vậy với những giá trị (rõ) quan sát được, đo được cụ thể, để có thể tham gia vào quá trình suy diễn thì cần thiết phải mờ hoá Có thể định nghĩa, mờ hoá là một ánh xạ từ không gian các giá trị quan sát được (rõ) vào không gian của các từ (tập mờ) trên không gian nền của các biến ngôn ngữ.

• Áp dụng các toán tử mờ (AND hoặc OR) cho các giả thiết của từng luật (tương ứng với các toán tử

là việc sử dụng các phép toán t - chuẩn, t - đối chuẩn) Áp dụng phép kép theo để tính toán giá trị các giá trị từ giả thiết đến kết luận của từng luật.

• Áp dụng toán tử gộp để kết hợp các kết quả trong từng luật thành một kết quả duy nhất cho cả hệ.

• Ba quá trình này được thực hiện trong môtơ suy diễn của cấu trúc suy diễn Đây là phần cốt lõi nhất của điều khiển dựa vào logic mờ trong quá trình mô hình hoá các bài toán điều khiển và chọn quyết định của con người trong khuôn khổ vận dụng logic mờ và lập luận xấp xỉ Do các hệ thống được xét dưới dạng hệ vào-ra nên luật suy diễn modus ponens suy rộng đóng một vai trò rất quan trọng.

XIN GỬI LỜI CẢM ƠN CHÂN THÀNH NHẤT ĐẾN QUÝ THẦY CÔ VÀ CÁC BẠN ĐÃ CHÚ Ý

THEO DÕI PHẦN BÁO CÁO CỦA NHÓM 5

RẤT MONG NHẬN ĐƯỢC SỰ ĐÓNG GÓP Ý KIẾN, NHẬN XÉT CỦA THẦY

CÔ VÀ CÁC BẠN ĐỂ CHO BÀI BÁO CÁO CỦA NHÓM 5 HOÀN THIỆN HƠN.

Mọi góp ý xin gửi về: toankupid@gmail.com

•Tổng quan về logic mờ và điều khiển mờ.

5 Giải mờ.

• Phương pháp cực đại

• Xác định miền chứa giá trị y’,

y’ là giá trị mà tại đó µB’(y) đạt

5 Giải mờ.

• Phương pháp điểm trọng tâm

• Công thức để tính được giá trị y’

được cung cấp như sau:

• Với S là miền xác định của tập mờ B’

• Tùy theo nhu cầu mà hệ điều khiển nên áp dụng phương pháp giải mờ thích hợp để tìm được giá trị rõ

'

'

( )'

( )

B S

B S

7 Mô hình mờ

Mô hình tam giác

Đây là mô hình Fuzzy Logic được sử dụng

trong trường hợp mà giá trị của các biến ngôn ngữ

được xác định một cách nhạy cảm và độ mờ

biến thiên nhanh

Ví dụ như biết “Tốc độ” bao gồm có ba giá trị

ngôn ngữ là “nhanh”, “chậm” và “trung bình”

tuy nhiên với một tốc độ thực tế là 40km/h thì tùy từng hoàn cảnh ta cho là nhanh, tùy từng hoàn cảnh lại cho là không nhanh Như với tốc độ trong một cuộc đua xe đạp thì đó là chậm nhưng tốc độc của một

người bình thường đi xe đạp thì lại có thể cho là nhanh, trong những trường hợp khác ta lại coi tốc độ đó ở mức trung bình Hơn nữa trong cụ thể một hoàn cảnh nào đó thì lại tùy từng lúc chúng ta coi là nhanh mà

có lúc lại coi là chậm, ví dụ như trong cuộc đua thì lại đối với vận động viên xuất sắc thì đó được coi là tốc

độ chậm nhưng so với mặt bằng chung thì đó có thể coi là trung bình Như vậy có nghĩa là đối với mô hình tam giác, tại từng “hoàn cảnh” sẽ lại có một sự đánh giá khác nhau hay nói cách khác thì độ “mờ” biến

thiên nhanh hơn

7 Mô hình mờ

+Mô hình hình thang

+ Ta xét ví dụ sau: Một hệ thống Logic mờ

đo nhiệt độ và xác định mức độ nóng lạnh

với ba khoảng cold, warm và hot.

+ Theo hình vẽ trên ta có thể thấy khoảng

nhiệt độ lạnh kéo dài hơn với độ dài là đỉnh

hình thang, trong khoảng nhiệt độ này hệ thống

giữ cố định việc coi nhiệt độ độ là lạnh, sự biến

thiên (mờ hóa) chỉ xảy ra ở các cạnh bên (không vuông góc ) của hình thang Theo

ví dụ trên thì trong khoảng nhiệt độ xung quanh 20 độ, có sự mềm dẻo khi coi thời tiết lúc

đó nằm trong khoảng lạnh hay ấm, tương tự đối với khoảng nhiệt độ xung quanh 60 độ Ở khóa luận tốt nghiệp, mô hình hình thang được dùng để xác định tiềm năng lên hay xuống của giá chứng khoán ngày hôm nay so với xu thế của cả một khoảng thời gian trước đó.

8 Nguyên lý điều khiển

thực hiện biến đổi các giá trị

rõ đầu vào thành một miền

giá trị mờ với hàm thuộc và

biến ngôn ngữ tương ứng

biến đổi các giá trị mờ của biến ngôn ngữ đầu vào thành các giá trị mờ của biến ngôn ngữ đầu ra dựa trên các luật hợp thành đã xây

dựng.

biến đổi các giá trị mờ của biến ngôn ngữ đầu ra thành các giá trị rõ để thực hiện điều khiển đối tượng.

Mờ hóa Thiết bị hợp thành Giải mờ

Luật điều khiển

XIN GỬI LỜI CẢM ƠN CHÂN THÀNH NHẤT ĐẾN QUÝ THẦY CÔ VÀ CÁC BẠN ĐÃ CHÚ Ý

THEO DÕI PHẦN BÁO CÁO CỦA NHÓM 5

RẤT MONG NHẬN ĐƯỢC SỰ ĐÓNG GÓP Ý KIẾN, NHẬN XÉT CỦA THẦY

CÔ VÀ CÁC BẠN ĐỂ CHO BÀI BÁO CÁO CỦA NHÓM 5 HOÀN THIỆN HƠN.

Mọi góp ý xin gửi về: manh21021995@gmail.com

NHIỆT LIỆT CHÀO MỪNG

QUÝ THẦY CÔ VÀ CÁC BẠN

ĐẾN VỚI THUYẾT TRÌNH BÁO

- Các bước xây dựng bộ điều khiển theo phương pháp kinh điển.

- Thiết kế bộ điều khiển mờ.

1 CÁC BƯỚC XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN THEO PHƯƠNG PHÁP KINH ĐIỂN.

1 XÂY DỰNG

MÔ HÌNH ĐỐI TƯỢNG ĐẦY

ĐỦ CHÍNH XÁC.

2 ĐƠN GIẢN HÓA MÔ HÌNH.

3 TUYẾN TÍNH HÓA MÔ HÌNH TẠI ĐIỂM LÀM VIỆC.

4 CHỌN BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH HỢP

7 ĐƯA BỘ ĐIỀU KHIỂN VÀO ĐIỀU KHIỂN ĐỐI TƯỢNG THỰC

5 TÍNH TOÁN THÔNG SỐ CỦA BỘ ĐIỀU KHIỂN

6 KIỂM TRA BỘ ĐIỀU KHIỂN VỪA THIẾT

KẾ

2 THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ.

CÁC BƯỚC THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ

NGUYÊN TẮC KHI THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU

KHIỂN MỜ

• Bước 1: Định nghĩa tất cả các biến ngôn ngữ vào ra I/O.

• Bước 2: Xác định các tập mờ cho từng biến vào ra (mờ hóa).

• - Miền giá trị vật lý của các biến ngôn ngữ

• Bước 5: Giải mờ và tối ưu hóa.

CÁC BƯỚC THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ

• Không bao giờ dùng điều khiển mờ để giải quyết bài toán mà có thể dễ dàng thực hiện bằng bộ điều khiển kinh điển (PI, PD, PID).

• Không dùng bộ điều khiển mờ cho các hệ thống cần độ an toàn tin cậy cao.

• Thiết kế bộ điều khiển phải được thực hiện và phát triển qua thực nghiệm.

NGUYÊN TẮC KHI THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN

MỜ

• 3.1 Hệ mờ lai không thích nghi có bộ điều khiển kinh điển.

3 HỆ MỜ LAI.

• 3.2 Hệ mờ lai cascade.

3 HỆ MỜ LAI.

• 3.3 Công tắc mờ.

Điều khiển hệ thống theo kiểu chuyển đổi khâu điều khiển có tham số đòi hỏi thiết bị phải chứa đựng tất cả các cấu trúc và tham số khác nhau cho từng trường hợp Hệ thống sẽ tự động chọn khâu điều khiển có tham số phù hợp với đối tượng Điều khiển công tắc chuyển đổi vị trí để chọn khâu điều khiển phù hợp được thực hiện bằng khóa mờ.

3 HỆ MỜ LAI.

XIN GỬI LỜI CẢM ƠN CHÂN THÀNH NHẤT ĐẾN QUÝ THẦY CÔ VÀ CÁC BẠN ĐÃ CHÚ Ý THEO DÕI PHẦN BÁO CÁO CỦA NHÓM 5

RẤT MONG NHẬN ĐƯỢC SỰ ĐÓNG GÓP Ý KIẾN, NHẬN XÉT CỦA THẦY

CÔ VÀ CÁC BẠN ĐỂ CHO BÀI BÁO CÁO CỦA NHÓM 5

HOÀN THIỆN HƠN.

Mọi góp ý xin gửi về: toankupid@gmail.com

12 Mờ thích nghi.

13 Các bộ điều khiển theo luật PID

ĐIỀU KHIỂN MỜ

12.1 Khái quát chung

12.2 Các phương pháp điều khiển mờ thích nghi 12.3 Bộ điều khiển mờ tự chỉnh cấu trúc.

12.4 Bộ điều khiển có mô hình mờ theo dõi.

12 MỜ THÍCH NGHI.

12.1 Khái quát chung về mờ thích nghi.

• Trong thực tế, hệ tự thích nghi được sử dụng nhiều vì những ưu điểm của nó so với các hệ thống điều khiển thông thường

• Khả năng tự chỉnh định lại các thông số của bộ điều khiển cho phù hợp với đối tượng chưa biết rõ đã đưa hệ thích nghi trở thành một hệ điều khiển thông minh So với những

bộ điều khiển kinh điển, bộ điều khiển mờ có rất nhiều tham số nên miền mình chỉnh định cho hệ mờ rất lớn

• Bên cạnh những tham số gồm độ khuếch đại KR, hằng số tích phân TI, hằng số vi phân

T D , một bộ điều khiển mờ còn có thêm những hàm thuộc cho các giá trị mờ, luật điều khiển, các phép toán HOẶC, VÀ, thiết bị hợp thành và nguyên lý giải mờ cũng là những tham số chỉnh định được.

12.2 Các phương pháp điều khiển mờ thích nghi.

Phương pháp điều khiển mờ thích nghi trực tiếp

Phương pháp điều khiển mờ thích nghi gián tiếp

Phương pháp điều khiển mờ thích nghi trực tiếp.

12.3 Bộ điều khiển mờ tự chỉnh cấu trúc.

• Bộ điều khiển mờ tự chỉnh định các luật điều khiển được gọi là bộ điều khiển mờ tự chỉnh cấu trúc

• Bộ chỉnh định được thiết kế đảm bảo đầu ra là cái giá trị hiệu chỉnh của tín hiệu điều khiển u(t)

• Để thay đổi luật điều khiển trước tiên là phải xác định được quan hệ giữa giá trị được hiệu chỉnh ở đầu ra của bộ điều khiển với giá trị biến đổi ở đầu vào

• Do vậy cần có mô hình thô của đối tượng, mô hình này dùng để tính toán giá trị đầu vào tương ứng với một giá trị đầu ra cần đạt được của bộ điều khiển.

• Dựa trên tín hiệu ra mong muốn và tín hiệu vào tương ứng của bộ điều khiển có thể xác định và hiệu chỉnh các nguyên tắc điều khiển, các nguyên tắc này đảm bảo chất lượng điều khiển của hệ thống

12.4 Bộ điều khiển mờ có mô hình theo dõi.

Bộ điều khiển mờ có mô hình theo dõi MBC bao gồm 3 thành phần chính:

1 Mô hình đối tượng mờ, được xác định trong khi hệ thống đang làm việc

bằng cách đo và phân tích các tín hiệu đầu vào/ra của đối tượng Vì mô hình của đối tượng gián tiếp xác định các luật hợp thành của bộ điều khiển do vậy bộ điều khiển MBC cũng chính là bộ điều khiển mờ tự chỉnh cấu trúc

2 Các chỉ tiêu chất lượng được sử dụng trong phiếm hàm mục đích

thường được đưa dưới dạng hàm thuộc

3 Lựa chọn tín hiệu điều khiển u từ tập hợp của các tín hiệu điều khiển

xác định từ mô hình đối tượng và đảm bảo chỉ tiêu chất lượng nào đó của hệ thống tốt nhất

13.1 Bộ điều khiển theo luật I

13 CÁC BỘ ĐIỀU KHIỂN THEO LUẬT PID.

13.2 Bộ điều khiển theo luật PD

13.3 Bộ điều khiển theo luật PD

XIN GỬI LỜI CẢM ƠN CHÂN THÀNH NHẤT ĐẾN QUÝ THẦY CÔ VÀ CÁC BẠN ĐÃ CHÚ Ý THEO DÕI PHẦN BÁO CÁO CỦA NHÓM 5

RẤT MONG NHẬN ĐƯỢC SỰ ĐÓNG GÓP Ý KIẾN, NHẬN XÉT CỦA THẦY

CÔ VÀ CÁC BẠN ĐỂ CHO BÀI BÁO CÁO CỦA NHÓM 5

HOÀN THIỆN HƠN.

Mọi góp ý xin gửi về: toankupid@gmail.com