Giải pháp khắc phục ảnh hưởng tính phi tuyến của mạch từ đến chất lượng điều khiển vị trí động cơ điện một chiều

Mục Lục Chương I Lý thuyết mờ 1.1 Tổng quan logic mờ 1.1.1 Quá trình phát triển logic mờ 1.1.2 Khái niệm tập mờ 1.1.2.1 Tập kinh điển 1.1.2.2 Định nghĩa tập mờ 1.1.2.3 Các thông số đặc trưng cho tập mờ 1.2 Các phép toán tập mờ 1.3 Biến ngôn ngữ giá trị biến ngôn ngữ 1.4 Luật hợp thành mờ 1.4.1 Mệnh đề hợp thành 1.4.2 Mô tả mệnh đề hợp thành 10 1.4.3 Luật hợp thành mờ 10 1.4.4 Các cấu trúc luật hợp thành: 12 1.4.5 Luật hợp thành đơn có cấu trúc SISO 12 1.4.5.1 Luật hợp thành MAX-MIN 12 1.4.5.2 Luật hợp thành MAX-PROD 15 1.4.5.3 Thuật toán xây dựng R 16 1.4.5.4 Luật hợp thành đơn có cấu trúc MISO 17 1.4.6 Luật nhiều mệnh đề hợp thành 19 1.4.6.1 Luật hợp thành hai mệnh đề hợp thành 20 1.4.6.2 Thuật toán xây dựng luật chung nhiều mệnh đề hợp thành 22 1.4.7 Luật hợp thành SUM-MIN SUM-PROD 23 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -1- 1.5 GIẢI MỜ 24 1.5.1 Phương pháp cực đại 25 1.5.1.1 Nguyên lý trung bình 26 1.5.1.2 Nguyên lý cận trái 26 1.5.1.3 Nguyên lý cận phải 26 1.5.2 Phương pháp điểm trọng tâm 27 1.5.2.1 Phương pháp điểm trọng tâm cho luật hợp thành SUM-MIN 27 1.5.2.2 Phương pháp độ cao 28 1.6 Điều khiển mờ 28 1.6.1 Cấu trúc điều khiển mờ 28 1.6.2 Các bước tổng hợp điều khiển mờ 29 1.6.3 Bộ điều khiển mờ tĩnh 30 1.6.4 Bộ điều khiển mờ động 31 1.7 Hệ điều khiển mờ lai 33 1.8 Hệ điều khiển thích nghi mờ 34 1.8.1 Phân loại 35 1.8.2 Các phương pháp điều khiển thích nghi mờ 35 1.9 Tổng hợp điều khiển thích nghi mờ ổn định 36 1.9.1 Cở sở lý thuyết 36 1.9.2 Thuật toán tổng hợp điều khiển mờ thích nghi 36 Chương II Tổng quan nhận dạng 39 2.1 Tại phải nhận dạng lịch sử phát triển 39 2.1.1 Tại phải nhận dạng 39 2.1.2 Lịch sử phát triển 40 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -2- 2.2 Phân loại toán nhận dạng 40 2.2.1 Phân loại theo tín hiệu vào 40 2.2.2 Phân loại theo điều kiện tiến hành nhận dạng 41 2.2.2.1 Nhận dạng chủ động 41 2.2.2.2 Nhận dạng bị động 41 2.3 Nhận dạng mô hình hệ thống phương pháp quy hoạch thực nghiệm 41 2.3.1 Các khái niệm nhận dạng quy hoạch thực nghiệm 41 2.3 Nhận dạng mô hình phương pháp bình phương cực tiểu 44 2.3.1 Xác định số lượng thí nghiệm k biến số 44 2.3.2 Nội dung phương pháp 45 2.3.3 Mô hình thống kê tuyến tính k biến số 45 2.3.3.2 Mô hình tuyến tính k biến số 50 2.4 Áp dụng nhận dạng đường cong từ hoá 52 Chương III Tìm hiểu hệ T-Đ thiết kế điều khiển PID 56 3.1 Tìm hiểu hệ T-Đ 56 3.2 Thiết kế PID kinh điển 59 3.2.1 Mô hình động điện chiều kích từ độc lập 59 3.2.2 Thiết kế PID điều chỉnh dòng phần ứng 61 3.2.3 Thiết kế PID điều chỉnh tốc độ quay 64 Chương IV Thiết kế điều khiển mờ thích nghi 67 4.1 Xây dựng mô hình động điện chiều từ thông thay đổi 67 4.2 Thiết kế điều khiển mờ thích nghi 71 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -3- LỜI NÓI ĐẦU Trong công kiến thiết xây dựng đất nước bước vào thời kỳ công nghiệp hoá đại hoá đất nước đặc biệt thời kỳ mở cửa hội nhập kinh tế với nước giới bước đầu có hội thuận lợi khó khăn thách thức lớn nước ta khẳng định thương trương quốc tế Điều đặt cho hệ trẻ chủ nhân tương lai đất nước nhiệm vụ nặng nề Sự phát triển nhanh chóng cách mạng khoa học kỹ thuật nói chung lĩnh vực điện - điện tử nói riêng làm cho mặt xã hội đất nước biến đổi ngày Điều Khiển – Tự Động nghành mới, ngành trọng điểm quan trọng ngành công nghiệp điện với đà phát triển cách tích cực công nghiệp nước nhà Luận văn tốt nghiệp mà em nghiên cứu đề tài nói lên phần vấn đề thiết kế mô hệ thống điều khiển Ngày hệ truyền động Thyristor - Động (T - Đ) ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực Ưu điểm hệ T - Đ đảm bảo tốt tiêu tĩnh động hệ thống, phạm vi điều chỉnh rộng Tuy nhiên trình làm việc tham số động thay đổi làm ảnh hưởng đến chất lượng hệ thống Khi tham số động thay đổi giới hạn rộng, hệ thống T - Đ thực chất hệ phi tuyến tham số thay đổi, việc áp dụng phương pháp tuyến tính hoá lý thuyết điều khiển kinh điển không phù hợp Trong trường hợp phải áp dụng phương pháp phân tích tổng hợp dựa hệ phi tuyến Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -4- Chƣơng TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN MỜ 1.1 Tổng quan logic mờ 1.1.1 Quá trình phát triển logic mờ Khái niệm logic mờ giáo sư L.A Zadeh đưa lần năm 1965, trường Đại học Berkeley, bang California - Mỹ Từ lý thuyết mờ phát triển ứng dụng rộng rãi Năm 1970 trường Mary Queen, London – Anh, Ebrahim Mamdani dùng logic mờ để điều khiển máy nước mà ông điều khiển kỹ thuật cổ điển Tại Đức Hann Zimmermann dùng logic mờ cho hệ định Tại Nhật logic mờ ứng dụng vào nhà máy xử lý nước Fuji Electronic vào 1983, hệ thống xe điện ngầm Hitachi vào 1987 Lý thuyết mờ đời Mỹ, ứng dụng Anh phát triển mạnh mẽ Nhật Trong lĩnh vực Tự động hoá logic mờ ngày ứng dụng rộng rãi Nó thực hữu dụng với đối tượng phức tạp mà ta chưa biết rõ hàm truyền, logic mờ giải vấn đề mà điều khiển kinh điển không làm 1.1.2 Khái niệm tập mờ 1.1.2.1 Tập kinh điển Khái niệm tập hợp hình thành tảng logic định nghĩa xếp chung đối tượng có tính chất, gọi phần tử tập hợp Cho tập hợp A, phần tử x thuộc A ký hiệu: x  A Để biểu diễn tập hợp A X, ta dùng hàm thuộc  A ( x) , với: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -5- 1 0  A ( x)   khi x A x A (1.1)  A (x) nhận giá trị “1” “0” Ký hiệu = x  X x thoả mãn số tính chất  Ta nói tập A định nghĩa tập X 1.1.2.2 Định nghĩa tập mờ Tập mờ B xác định tập kinh điển M tập mà phần tử cặp giá trị (x,B(x)), với x M B(x) ánh xạ : B(x) : M  [0 1] : B gọi hàm thuộc , M gọi tập 1.1.2.3 Các thông số đặc trƣng cho tập mờ Độ cao tập mờ B giá trị lớn giá trị hàm liên thuộc : H  Sup  B (x) (1.2) xM Một tập mờ có phần tử có độ phụ thuộc gọi tập mờ tắc (H=1) Ngược lại, tập mờ B với H < gọi tập mờ không tắc Hình 1.1 miền tin cậy, miền xác định tập mờ Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -6- Miền xác định tập mờ B ký hiệu S tập M có giá trị hàm liên thuộc khác không: S = x  M  B ( x)   (1.3) Miền tin cậy tập mờ B ký hiệu T tập M có giá trị hàm liên thuộc 1: T = x  M  B ( x)   (1.4) Các dạng hàm liên thuộc (membership function) logic mờ Có nhiều dạng hàm liên thuộc : Gaussian, PI-shape, S-shape, Sigmoidal, Zshape … trapmf gbellmf trimf gaussmf gauss2mf smf 0.8 0.6 0.4 0.2 zmf psigmf dsigmf pimf sigmf 0.8 0.6 0.4 0.2 Hình 1.2 Các dạng hàm liên thuộc 1.2 Các phép toán tập mờ Cho A, B hai tập mờ không gian M, có hàm liên thuộc tương ứng A, B, đó: - Phép hợp hai tập mờ: + Theo luật Max + Theo luật Sum AB AB(x) = Max{ A(x) , B(x) } AB(x) = Min{ 1, A(x) + B(x) } Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn (1.5) (1.6) -7- + Tổng trực tiếp - Phép giao hai tập mờ: + Theo luật Min AB(x) = A(x) + B(x) - A(x).B (x) (1.7) AB A  B(x) = Min{ A(x) , B(x) } (1.8) + Theo luật Lukasiewicz A  B(x) = Max{0, A(x)+B(x)-1} + Theo luật Prod - Phép bù tập mờ: A  B(x) = A(x).B(x)  A (x) = 1- A(x) (1.9) (1.10) (1.11) c 1.3 Biến ngôn ngữ giá trị biến ngôn ngữ Một biến gán từ ngôn ngữ tự nhiên làm giá trị gọi biến ngôn ngữ Một biến ngôn ngữ thường bao gồm thông số: X, T, U, M với: + X: Tên biến ngôn ngữ + T: Tập giá trị ngôn ngữ + U: Không gian mà biến ngôn ngữ X nhận giá trị rõ + M: Chỉ phân bố T U Để minh hoạ hàm thuộc biến ngôn ngữ ta xét ví dụ sau : Xét nhiệt độ điều hoà nhiệt độ, ta phát biểu nhiệt độ: - Rất lạnh (VS) - Lạnh (S) - Trung bình (M) - Nóng (F) - Rất nóng (VF) Những phát biểu gọi biến ngôn ngữ tập mờ Gọi x giá trị biến nhiệt độ, ví dụ x =10 oC, x = 20 oC … Hàm thuộc tương ứng biến ngôn ngữ ký hiệu : Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -8- VS(x), S(x), M(x), F(x), VF(x) Hình 1.3 Mờ hoá biến nhiệt độ Như biến nhiệt độ có hai miền giá trị : - Miền giá trị ngôn ngữ : N = { lạnh, lạnh, trung bình, nóng, nóng } - Miền giá trị vật lý : V = { xR | x  } Biến nhiệt độ xác định miền ngôn ngữ N gọi biến ngôn ngữ Với xR ta có hàm thuộc: x  X = { VS(x), S(x), M(x), F(x), VF(x) } Ví dụ hàm thuộc giá trị rõ x= 35 oC là: X (35) = { 0;0;0.75;0.25;0 } 1.4 Luật hợp thành mờ 1.4.1 Mệnh đề hợp thành Xét biến ngôn ngữ χ γ Biến χ nhận giá trị (mờ) A có hàm liên thuộc  A (x) γ nhận giá trị (mờ) B có hàm liên thuộc  B ( y ) hai biểu thức: χ = A; γ = B gọi hai mệnh đề Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -9- Luật điều khiển: χ = A γ = B gọi mệnh đề hợp thành Trong χ = A gọi mệnh đề điều kiện γ = B gọi mệnh đề kết luận Dựa vào số mệnh đề điều kiện số mệnh đề kết luận mệnh đề hợp thành mà ta phân chúng thành cấu trúc khác nhau: + Cấu trúc SISO: Chỉ có mệnh đề điều kiện mệnh đề kết luận Ví dụ: χ = A γ = B + Cấu trúc MISO: Có từ hai mệnh đề điều kiện trở lên mệnh đề kết luận.Ví dụ: 1  A1   A2 γ = B + Cấu trúc MIMO: Có mệnh đề điều kiện hai mệnh đề kết luận Ví dụ: 1  A1   A2   B1   B2 1.4.2 Mô tả mệnh đề hợp thành Nguyên tắc Mamdani “ Độ phụ thuộc kết luận không lớn độ phụ thuộc điều kiện” Từ nguyên tắc ta có hai công thức xác định hàm liên thuộc cho mệnh đề hợp thành A  B: + Công thưc Min:  A B ( x, y )  MIN  A ( x),  B ( y )  (1.12) + Công thức Prod:  A B ( x, y )   A ( x). B ( y ) (1.13) 1.4.3 Luật hợp thành mờ Luật hợp thành tên gọi chung mô hình R biểu diễn hay nhiều hàm liên thuộc cho hay nhiều mệnh đề hợp thành Một luật hợp thành có mệnh đề hợp thành gọi luật hợp thành đơn, ngược lại có luật hợp thành kép Xét luật hợp thành R biểu diễn mô hình lái ô tô gồm mệnh dề hợp thành: R1: Nếu x = chậm Thì y = tăng R2: Nếu x = trung bình Thì y = giữ nguyên R3: Nếu x = nhanh Thì y = giảm Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -10- data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read data error !!! can't not read ... tham số động thay đổi làm ảnh hưởng đến chất lượng hệ thống Khi tham số động thay đổi giới hạn rộng, hệ thống T - Đ thực chất hệ phi tuyến tham số thay đổi, việc áp dụng phương pháp tuyến tính hoá... 1.6.2 Các bước tổng hợp điều khiển mờ 29 1.6.3 Bộ điều khiển mờ tĩnh 30 1.6.4 Bộ điều khiển mờ động 31 1.7 Hệ điều khiển mờ lai 33 1.8 Hệ điều khiển thích nghi mờ... 3.2.1 Mô hình động điện chiều kích từ độc lập 59 3.2.2 Thiết kế PID điều chỉnh dòng phần ứng 61 3.2.3 Thiết kế PID điều chỉnh tốc độ quay 64 Chương IV Thiết kế điều khiển mờ thích