Nghiên cứu ứng dụng logic mờ và đại số gia tử cho bài toán điều khiển

Header Page of 126 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGÀNH : TỰ ĐỘNG HOÁ NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ CHO BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN Ngành : TỰ ĐỘNG HOÁ Mã số:23 Học Viên: ĐINH VIỆT CƯỜNG Người HD Khoa học : PGS.TS NGUYỄN HỮU CÔNG THÁI NGUYÊN 2009 Footer Page of 126 Header Page of 126 MỤC LỤC Nội dung Tài liệu tham khảo Chương mở đầu Chương 1: Không gian hàm liên thuộc biến ngôn ngữ lập luận xấp xỉ 1.1 Không gian hàm thuộc logic mờ logic ngôn ngữ phương pháp xây dựng cấu trúc đại số 1.1.1 Biểu diễn tham số không gian hàm thuộc biến ngôn ngữ Trang a-b i-iii 1 a, Khái nhiệm miền mở không gian biến ngôn ngữ b, Biểu diễn tham số không gian hàm thuộc 1.1.2 Quan hệ ngữ nghĩa giá trị ngôn ngữ không gian hàm thuộc tham số biến ngôn ngữ 1.1.3 So sánh với mô hình Di Lascio, Gisolfi Loia 1.1.4 Cấu trúc đại số không gian hàm thu ộc tham số biến ngôn ngữ 1.1.5 Xây dựng hàm thuộc biểu thị ngữ nghĩa giá trị biến ngôn ngữ dựa độ đo tính mờ a, Phân tích lựa chọn cách tiếp cận giải toán 11 12 14 15 b, Xác định tính mờ ngôn ngữ dựa cấu trúc đại số gia tử 17 c, Xây dựng tập mờ cho biến ngôn ngữ 20 1.2 Lập luận xấp xỉ dựa mô hình tham số biến ngôn ngữ 24 1.2.1 Giới thiệu 1.2.2 Giá trị chân lý ngôn ngữ logic mờ cho lập luận xấp xỉ 25 1.2.3 Suy diễn với quy tắc modus ponens tổng quát 28 1.2.4 Suy diễn mờ đa điều kiện 1.2.5 Logic m dựa biểu diễn tham số giá trị chân lý ngôn ngữ 31 1.2.6 Một cấu trức đại số khác nhiều giá trị chân lý ngôn ngữ 36 1.2.7 Logic mờ cho lập luận tự động hệ phân loại kiểu đối tượng 38 1.3 Kết luận chương 38 Chương 2: Giới thiệu logic mờ thiết kế điều khiển mờ cho đối tượng công nghiệp 40 Footer Page of 126 26 32 Header Page of 126 2.1 Bộ điều khiển mờ 40 2.1.1 Mờ hoá 41 2.1.2 Sử dụng luật hợp thành 42 2.1.3 Sử dụng toán tử mờ - khối luật mờ 2.1.4 Giải mờ 42 43 2.2 Nguyên lý điều khiển mờ 44 2.3 Nguyên tắc thiết kế điều khiển mờ 46 2.3.1 Định nghĩa biến vào/ra 47 2.3.2 Xác định tập mờ 47 2.3.3 Xây dựng luật điều khiển 48 2.3.4 Chọn thiết bị hợp thành 48 2.3.5 Chọn nguyên lý giải mờ 48 2.3.6 Tối ưu 49 2.4 Kết luận 49 Chương : Thiết kế điều khiển mờ cho Balong – Nhà máy 50 nhiệt điện PHẢ LẠI 3.1 Mô hình toán học đối tượng công nghệ 50 3.1.1 Sơ đồ cấu trúc điều chỉnh mức nước Balong 50 3.1.2 Xác định hàm truyền đạt phần tử sơ đồ cầu trúc 50 3.2 Thiết kế điều khiển kinh điển cho mạch vòng 52 3.3 Thiết kế điều khiển cho mạch vòng tiêu chuẩn phẳng 53 3.4 Thiết kế điều khiển mờ tĩnh cho mạch vòng điều khiển mức nước 54 3.4.1 Định nghĩa biến ngôn ngữ vào 54 3.4.2 Định nghĩa tập mờ 54 3.4.3 Xây dựng luật điều khiển 57 3.4.4 Chọn thiết bị hợp thành nguyên lý giải mờ 58 3.5 Thiết kế điều khiển mờ động 59 3.5.1 Định nghĩa biến ngôn ngữ vào 59 3.5.2 Định nghĩa tập mờ 59 Footer Page of 126 Header Page of 126 3.5.3 Xây dựng luật điều khiển 62 3.5.4 Chọn thiết bị hợp thành nguyên lý giải mờ 63 3.6 Chương trình Kết mô phỏng: 64 3.6.1 Sơ đồ kết mô điều khiển mạch vòng 64 3.6.2 Sơ đồ kết mô điều khiển mờ tĩnh 65 3.6.3 Sơ đồ kết mô điều khiển mờ động 66 3.6.4 So sánh chất lượng dùng mờ tĩnh mờ động 67 a, Kết mô sau thiết kế 67 b, So sánh chất lượng máy điều chỉnh có nhiễu phụ tải 68 c, So sánh chất lượng máy điều chỉnh thay đổi giá trị đặt 70 d, So sánh chất lượng máy điều chỉnh thay đổi thông số đối tượng 74 3.7 Kết luận chương 82 Chương 4: ĐSGT ứng dụng điều khiển 85 4.1 4.1.1 4.1.2 4.1.3 4.2 4.2.1 Đại số gia tử Độ đo tính mờ giá trị ngôn ngữ Hàm định lượng ngữ nghĩa Đại số gia tử tuyến tính đầy đủ Ứng dụng phương pháp luận xấp xỉ diều khiển mờ Xây dựng phương pháp điều khiển mờ dựa ĐSGT 85 86 90 91 95 95 4.2.1.1 Đều khiển logic mờ 4.2.1.2 Xây dựng phương pháp HAC 95 96 4.2.2 Ví dụ so sánh phương pháp FLC HAC 4.3 Kết luận kiến nghị nghiên cứu 99 109 4.3.1 Kết luận 109 4.3.2 Kiến nghị nghiên cứu 109 Footer Page of 126 Header Page of 126 a TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Bùi Công Cường & Nguyễn Doãn Phước; Hệ mờ, mạng nơron & ứng dụng, NXB KH & KT 2001 [2] Nguyễn Hoàng Cương, Bùi Công Cường, Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh & Chu Văn Hỷ: Hệ mờ ứng dụng, NXB KH & KT 1998 [3] Phan Xuân Minh & Nguyễn Doãn Phước: Lý thuyết điều khiển mờ, NXB KH & KT 2004 [4] Vũ Như Lân: Điều khiển sử dụng logic mờ, mạng nơron đại số gia tử, NXB KH & KT 2006 [5] Nguyễn Xuân Quang: Lý thuyết mạch logic kỹ thuật số, NXB đại học giáo dục chuyên nghiệp, 1991 [6] Trần Đình Khang, Ứng dụng đại số gia tử đối sánh giá trị ngôn ngữ, Tạp chí tin học điều khiển học, 14,3, 1998 [7] V.N.Lân, V.C Hưng, Đ.T.Phu: Điều khiển điều khiển bất định sở logic mờ kkả sử dụng đại số gia tử luật điều khiển, Tạp chí “ Tin học điều khiển học”, T.18, S3 (2002), 211-221 [8] V.N.Lân, V.C Hưng, Đ.T.Phu, N.D.Minh: Điều khiển sử dụng đại số gia tử, Tạp chí “ Tin học điều khiển học”, T.21, S1 (2005), 23-37 [9] Phạm Công Ngô, Lý thuyết điều khiển tự động, NXB Khoa học kỹ thuật, 1998 [10] Tài liệu hướng dẫn vận hành nhà máy nhiệt điện phả lại [11] Trần Văn Quang CH-K8, Luận văn thạc sỹ kỹ thuật, nghành tự động hoá: Ứng dụng điều khiển kinh điển điều khiển mờ cho toán điều khiển trình, 2008 [12] N.V.Lân, Vũ Chấn Hưng, Đặng Thành Phu, tạp chí “Tin học điều khiển”, Điều khiển điều kiện bất định sở logic mờ khả sử dụng đại số gia tử luật điều khiển, T.18, S.3, 211-212, 2002 [13] J.F Baldawin, A new approach to approximate reasoning using a fuzzy logic, Fuzzy Sets and Systems (1979) 309 – 325 [14] G.Beliakov, “Fuzzy sets and membership functions based on probabilites” Information Sciences, vol 91, 95-111, 1996 Footer Page of 126 Header Page of 126 b [15] R.E Bellman & L.A Zadeh, Local and fuzzy logic, in: G.J Klir & B Yuan (Eds), Fuzzy sets, fuzzy logic, and Fuzzy Systems: Selected papers by L.A Zadeh (World Scientific, Singapore, 1996) 283 – 335 [16] N.D Belnap, A useful four-valued logic, in: J.M DUNN, G.EPSTEIN(Eds), Modern Uses of Mutiple-Valued Logic, Dordrecht, Reidel Publishing company, 1977, 9-37 [17] T.H Cao, & A, P.N Créay, Fuzzy types: a framework for handling uncertaity about types of objects, International Journal of Approximate Reasoning, 25, 2000, 217-253 [18] L.Di lasco, A Gisolfi & V Loia, A new model for linguiistic modifiers, Internationl Journal of Approximate Reasoning 15 (1996) 25-47 [19] D.Dubois and H Prade,”The three semantics of fuzzy sets”, Fuzzy sets and systems, vol, phương pháp 141-150, 1997 [20] Nguyen Cat Ho and Huynh Van Nam, A theory of rfinememt strucuture of hedge algebra and its application to linguistic-valued fuzzy logic, in D Niwinski and M Zawadowski(Eds), logic, Algebra and Computer Science, Banach center Publications, PWN-Polish Scientific Publishers> Warsaw, 1998(in press) [21] Nguyen Cat Ho and Huynh Van Nam, An algebraic approach to linguistic hedges in Zadeh’s fuzzy logic, Fuzzy Sets and Systems 129 (2002) 229-254 [22] Nguyen Cat Ho, Tran Dinh Khang, Huynh Van Nam & Nguyen Hai Chau, Hegdes algebras, linguistic-valued logic anh their application to fuzzy reasoning, International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems (1999) 347-61 [23] Nguyen Cat Ho and W.Wechler Hedge algebras: An algebraic approach to structure of sets of linguistic truth values, Fuzzy Sets and Systems 35, 1990,281-293 [24] Nguyen Cat Ho and W.Wechler, Extended hegde algebras and their application to fuzzy logic, Fuzzy sets and Syystems 52, 1992,259-281 Footer Page of 126 Header Page of 126 i Ngày nay, với phát triển ngành kỹ thuật, công nghệ thông tin góp phần cho phát triển kỹ thuật điều khiển tự động hoá Trong công nghiệp, điều khiển trình sản xuất mũi nhọn then chốt để giải vấn đề nâng cao suất chất lượng sản phẩm Một vấn đề quan trọng điều khiển việc tự động điều chỉnh độ ổn định sai số khoảng thời gian điều khiển ngắn nhất, phải kể đến hệ thống điều khiển mờ sử dụng rộng rãi Trong trìnhđiều khiển thực tế, người ta mong muốn có thuật toán điều khiển đơn giản, dễ thể mặt công nghệ có độ xác cao tốt Đây yêu cầu khó thực thông tin có tính điều khiển mô hình động học đối tượng điều khiển biết mơ hồ dạng tri thức chuyên gia theo kiểu luật IF – THEN Để đảm bảo độ xác cao trình xử lý thông tin điều khiển cho hệ thống làm việc môi trường phức tạp, số kỹ thuật phát phát triển mạnh mẽ đem lại nhiều thành tựu bất ngờ lĩnh vực xử lý thông tin điều khiển Trong năm gần đây, nhiều công nghệ thông minh sử dụng phát triển mạnh tron g điều khiển công nghiệp công nghệ nơron, công nghệ mờ, công nghệ tri thức, giải thuật di truyền, … Những công nghệ phải giải với mức độ vấn đề để ngỏ điều khiển thông minh nay, hướng xử lý tối ưu tri thức chuyên gia Tri thức chuyên gia kết rút từ trình tổ chức thông tin phức tạp, đa cấp, đa cấu trúc, đa chiều nhằm đánh giá nhận thức (càng xác tốt) giới khách quan Tri thức chuyên gia thể dạng luật mang tính kinh nghiệm, luật quan trọng chúng tạo thành điểm chốt cho mô hình suy luận xấp xỉ để tìm đại lượng điều khiển cho phép thoả mãn (có khả tối ưu) mục tiêu điều khiển với độ xác Chiến lược suy luận xấp xỉ tốt bao nhiêu, đại lượng điều khiển tìm thoả mãn tốt nhiêu mục tiêu điều khiển đề Các thuật toán điều khiển ngày có mức độ thông minh cao, tích hợp suy luận, tính toán mềm dẻo để hoạt động điều kiện đa dạng, phức tạp với độ bất định cao, tính phi tuyến lớn đối tượng điều khiển Logic mờ đem lại cho công nghệ điều khiển truyền thống cách nhìn mới, cho phép điều khiển hiệu đối tượng không rõ ràng mô Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page of 126 ii hình sở tri thức chuyên gia đầy cảm tính Điều khiển mờ thành công kết hợp logic mờ lý thuyết điều khiển trình tìm thuật toán điều khiển thông minh Chìa khóa thành công giải tương đối thỏa đáng toán suy luận xấp xỉ (suy luận mờ) Tuy vướng mắc Một khó khăn lý thuyết suy luận xấp xỉ độ xác chưa cao toán mở tương lai Công nghệ tính toán mềm hội tụ công nghệ mờ công nghệ nơron lập trình tiến hoá nhằm tạo mặt cắt xuyên qua tổ chức thông tin phức tạp nói trên, tăng cường khả xử lý xác tri thức trực giác chuyên gia [3] Khác hẳn với kỹ thuật điều khiển kinh điển hoàn toàn dựa vào độ xác tuyệt đối thông tin mà nhiều ứng dụng không cần thiết có được, điều khiển mờ xử lý thông tin “không xác” hay “không đầy đủ” Những thông tin mà xác nhận thấy quan hệ chúng mô tả ngôn ngữ, cho định hợp lý Chính khả làm cho điều khiển mờ chụp phương thức xử lý thông tin điều khiển cụ thể giải thành công số toán điều khiển phức tạp mà trước không giải Mặc dù logic mờ lý thuyết mờ chiếm vị trí vô quan trọng kỹ thuật điều khiển Tuy nhiên, nhiều toán điều khiển đòi hỏi tính trật tự theo ngữ nghĩa hệ luật điều khiển Điều lý thuyết mờ chưa đáp ứng đầy đủ Để khác phục khó khăn này, luận văn đề cập đến lý thuyết đại số gia tử [9], [10], [11], [12], công cụ đảm bảo tính trật tự ngữ nghĩa, hỗ trợ cho logic mờ toán suy luận nói chung điều khiển mờ nói riêng Có thể thấy cố gắng lớn nhằm mở hướng giải cho xử lý biến ngôn ngữ tự nhiên vấn đề tư trực cảm Lý thuyết đại số gia tử hình thành t năm 1990 Ngày lý thuyết phát triển mục tiêu giải toán suy luận xấp xỉ Có thể tìm hiểu kỹ vấn đề công trình nghiên cứu gần Trong logic mờ lý thuyết mờ, nhiều khái niệm quan trọng tập mờ, Tchuẩn, S-chuẩn, phép giao mờ, phép hợp mờ, phép phủ định mờ, phép kéo theo mờ, phép hợp thành, … sử dụng toán suy luận xấp xỉ Đây điểm mạnh có lợi cho trình suy luận mềm dẻo điểm yếu có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tính xác trình suy luận Trong Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page of 126 iii suy luận xấp xỉ dựa đại số gia tử từ đầu không sử dụng khái niệm tập mờ, độ xác suy luận xấp xỉ không bị ảnh hưởng khái niệm Một vấn đề đặt liệu đưa lý thuyết đại số gia tử với tính ưu việt suy luận xấp xỉ so với lý thuyết khác vào toán điều khiển liệu có thành công lý thuyết khác có hay không? Luận văn cho thấy sử dụng công cụ đại số gia tử cho nhiều lĩnh vực công nghệ khác số công nghệ điều khiển sở tri thức chuyên gia Phần nội dung luận văn gồm chương: Chương 1: Không gian hàm thuộc biến ngôn ngữ lập luận xấp xỉ Chương 2: Logic mờ; thiết kế FLC cho đối tượng công nghiệp Chương 3: Thiết kế điều khiển mờ để điều khiển mức cho Balong nhà máy nhiệt điện phả lại Chương 4: Bộ điều khiển đại số gia tử Do trình độ thời gian hạn chế, em mong nhận ý kiến góp ý thầy giáo, cô giáo ý kiến đóng góp đồng nghiệp Đặc biệt, em xin chân thành cảm ơn hướng dẫn tận tình thầy giáo PGS.TS Nguyễn Hữu Công giúp đỡ thầy cô giáo khoa Điện tử, khoa Đ đồng nghiệp Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 10 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật CHƯƠNG KHÔNG GIAN HÀM THUỘC CỦA CÁC BIẾN NGÔN NGỮ VÀ LẬP LUẬN XẤP XỈ Trong chương nghiên cứu sở lý thuyết logic mờ, logic ngôn ngữ lập luận xấp xỉ để ứng dụng vào tự động hoá để giải các toán điều khiển chương Như biết, tri thức chuyên gia thường cho dạng ngôn ngữ Để xây dựng hệ lập luận với tri thức dạng cần biểu diễn khái niệm ngôn ngữ sở lý luận kèm theo Vấn đề phương pháp biểu diễn xây dựng để phản ánh tốt nhất, chừng mực có thể, cấu trúc ngữ nghĩa giá trị ngôn ngữ thực tế, đồng thời dẫn đến cấu trúc toán học đủ tốt cho phép thực tính toán cách hiệu Cho đến chưa có phương pháp đáp ứng đầy đủ hai yêu cầu cho biến ngôn ngữ có lẽ không tồn phương pháp lý tưởng Trong chương nghiên cứu phương pháp xây dựng không gian hàm thuộc miền giá trị ngôn ngữ biến ngôn ngữ Như thấy sau này, phương pháp dựa quan sát thực tế ngữ nghĩa khái niệm mờ sử dụng ngôn ngữ ngày phân tích [13, 15] Do đó, theo cách xây dựng chúng ta, không gian hàm thuộc miền giá trị của biến ngôn ngữ có hai phần tử sinh nguyên thuỷ (không kể phần tử chung tính) có cấu trúc đại số đủ tốt để thực nhiệm vụ tính toán Sau xây dựng hệ hỗ trợ định dựa vào phương pháp lập luận xấp xỉ mô hình hàm thuộc tham số Với phương pháp lập luận xây dựng thuật toán tự động hoá hỗ trợ 1.1 Không gian hàm thu ộc logic mờ logic ngôn ngữ phương pháp xây dựng cấu trúc đại số 1.1.1 Biểu diễn tham số không gian hàm thuộc biến ngôn ngữ Như nhận xét [14], hầu hết biến ngôn ngữ thực tế có phần tử sinh nguyên thuỷ phản nghĩa nhau: phần tử sinh âm (ngữ nghĩa), ký hiệu f, phần tử sinh dương, ký hiệu t Chẳng hạn biến chân lý ngôn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 10 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 103 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 94 Mệnh đề 4.4 Cho ĐSGT tuyến tính đầy đủ AX = (X, G, H, Σ, Φ, ≤) số ε > bé tùy ý.Đặt k = + log λ (ε / γ )  λ = max{µ(hj): j ∈ [−q^p]}, γ = max{fm(c−), fm(c+)} Khi với giá trị thực r ∈ [0,1] tồn giá trị ngôn ngữ x ∈ Xk thỏa |υ(x) − r| ≤ ε Chứng minh Theo Bổ đề 4.1, họ { ℑ(x) : x ∈ Xk } tựa phân hoạch (semipartition) đoạn [0,1], tức x, y ∈ Xk, x ≠ y đoạn ℑ(x) ℑ(y) có chung với nhiều điểm  x∈ X ℑ(x) = [0,1] Vì với số thực r ∈ k [0,1] tồn giá trị x ∈ Xk cho r thuộc đoạn ℑ(x) Vì υ(x) ∈ ℑ(x) (để chứng minh |υ(x) − r| ≤ ε, ta chứng minh độ dài |ℑ(x)| ≤ ε Thật vậy, x ∈ Xk nên x biểu diễn dạng sau x = hk-1…h1c, c ∈ {c+, c−} Ta có: |ℑ(x)| = fm(x) = µ(hk-1)µ(hk-2)…µ(h1)fm(c) ≤ λk-1.γ = λ1+ log λ ( ε / γ )  −1 γ ≤ λ log λ (ε / γ ) γ = ε Vậy |ℑ(x)| ≤ ε suy |υ(x) − r| ≤ ε Gọi Hk[G] tập tất giá trị ngôn ngữ X có độ dài tối đa k Rõ ràng Hk[G] = {x ∈ X : l(x) ≤ k} =  ki=1 Xi Khi với số k xác định mệnh đề đủ lớn để xấp xỉ số thực r với nhãn ngôn ngữ tập Hk[G] theo độ xác ε Định nghĩa 4.6 Cho ĐSGT tuyến tính đầy đủ AX = (X, G, H, Σ, Φ, ≤), số thực r ∈ [0,1], ε > bé tùy ý k ốs nguyên dương xác định Mệnh đề 2.4 Hàm ngược υ−1 hàm ĐLNN υ xác định sau: υ−1(r) = x x giá trị ngôn ngữ bé (theo thứ tự ngữ nghĩa) Hk[G] thỏa bất đẳng thức |υ(x) – r| ≤ |υ(y) – r|, ∀y ∈ Hk[G] Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 103 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 104 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 95 4.2 Ứng dụng phương pháp luận xấp xỉ điều khiển mờ Trong chương trình bày khả ứng dụng phương pháp lập luận xấp xỉ dựa ĐSGT Trên quan điểm đại số, miền ngôn ngữ biến ngôn ngữ xem đại số với cấu trúc thứ tự tự nhiên biểu thị ngữ nghĩa ngôn ngữ Do nhiều khái niệm tinh tế độ đo tính mờ gia tử giá trị ngôn ngữ định nghĩa rõ ràng, mang nhiều tính trực cảm Trên sở đưa phương pháp định lượng ngữ nghĩa miền ngôn ngữ Nhờ ánh xạ ngữ nghĩa dễ dàng xây dựng phương pháp lập luận xấp xỉ để giải toán lập luận mờ đa điều kiện, nhiều biến Với phương pháp lập luận nêu, có nhiều khả để ứng dụng Tuy nhiên, chọn lĩnh vực điều khiển mờ dễ dàng cho việc đánh giá kết thực Điều kiện để ứng dụng toán điều khiển mờ cần phải có tập luật xác định trước 4.2.1 Xây dựng phương pháp điều khiển mờ dựa ĐSGT Trong phần xây dựng phương pháp điều khiển dựa ĐSGT nhắc lại phương pháp điều khiển mờ dựa lý thuyết tập mờ để làm sở so sánh hai phương pháp Các kết điều khiển hiệu thực thể qua toán ví ụd: Điều khiển mức nước Balong nhà máy nhiệt điện PHẢ LẠI 4.2.1.1 Điều khiển logic mờ FLC Mục trình bày vắn tắt bước phương pháp điều khiển dựa logic mờ, gọi tắt FLC ( Fuzzy Logic Control) Thông thường phương pháp FLC bao gồm bước sau đây: Bước 1: Xác định biến trạng thái (biến vào) biến điều khiển (biến ra) đối tượng điều khiển xác định tập (còn gọi không gian tham chiếu) biến Bước 2: Phân chia tập thành phần tương ứng với nhãn ngôn ngữ Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 104 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 105 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 96 Bước 3: Xây dựng tập mờ cho nhãn ngôn ngữ, tức xác định dạng hàm thuộc cho tập mờ Bước 4: Xây dựng quan hệ mờ tập mờ đầu vào (tập mờ trạng thái) tập mờ điều khiển tạo thành hệ luật điều khiển (bảng điều khiển sở tri thức chuyên gia) Bước 5: Giải toán lập luận xấp xỉ, xác định tập mờ đầu biến điều khiển theo luật (phép hợp thành) Bước 6: Kết nhập (aggregation) giá trị đầu Bước 7: Giải mờ, tìm giá trị điều khiển rõ 4.2.1.2 Xây dựng phương pháp HAC Chúng ta xét mô hình mờ điều khiển cho dạng (2 1) gọi nhớ kết hợp mờ FAM ( Fuzzy Associative Memory) Vì có m biến đầu vào nên gọi FAM bảng m-chiều Dựa phương pháp nội suy gia tử đề xuất mô hình điều khiển mờ dựa vào ĐSGT, gọi tắt HAC (Hedge Algebra-based Controller) Hình 4.2 thể sơ đồ tổng quát HAC, r giá trị tham chiếu, e giá trị lỗi, u giá trị điều khiển P đối tượng điều khiển Hệ sở luật phương pháp lập luận Giải nghĩa u r e Ngữ nghĩa hóa ĐLNN P x Hình 4.2 Sơ đồ điều khiển mờ HAC Thuật toán điều khiển HAC gồm bước sau: Bước 1: Ngữ nghĩa hóa (Semantization) Chúng ta biết sở tri thức ứng dụng cho dạng bảng FAM chứa giá trị ngôn ngữ miền ngôn ngữ Xj biến vật lý Xj Mỗi miền ngôn ngữ Xj tương ứng với ĐSGT miền Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 105 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 106 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 97 tham chiếu số thực [sj1, sj2], j = 1, …, m Vì giá trị ngữ nghĩa định lượng hàm ĐLNN υj giá trị ngôn ngữ biến Xj thuộc đoạn [0,1] nên trình tính toán cần có ánh xạ để chuyển tuyến tính từ miền tham chiếu [ sj1, sj2] sang miền ngữ nghĩa [0,1] Việc chuyển gọi ngữ nghĩa hóa Các giá trị hàm υj gọi giá trị ngữ nghĩa biến tương ứng với Xj nhận giá trị ngữ nghĩa gọi biến ngữ nghĩa, ký hiệu xsj Vấn đề cốt yếu trình xác định tham số độ đo tính mờ phần tử sinh độ đo tính mờ gia tử ĐSGT biến Xj cách thích hợp dựa phân tích ngữ nghĩa miền ngôn ngữ Chẳng hạn, tham số biến vận tốc SPEED không giống ô tô tàu hỏa Hay, Very Little đặc trưng More Possibly, nên giả sử µ(More) > µ(Very) µ(Possibly) > µ(Little) Đây ràng buộc mềm, điều chỉnh Bước 2: Bảng ĐLNN chế lập luận Dùng hàm định lượng ngữ nghĩa với tham số xác định Bước 1, chuyển bảng FAM sang bảng liệu số m-chiều, gọi bảng m-SAM (m-Semantics Associative Memory) Lưu ý rằng, n ô bảng mSAM xác định n điểm, mô tả siêu mặt Cr,m+1 không gian thực Rm+1 Kế tiếp, chọn toán tử kết nhập Agg để tích hợp m thành phần bảng m-SAM, từ xây dựng bảng gọi bảng 2-SAM Từ n ô bảng vừa thu 2SAM xá c định n điểm không gian thực hai chiều ta thu đường cong thực Cr,2 R2 Tuy nhiên, ô xác định hàm đa trị có khả để giải sau: (i) Sử dụng luật-điểm trung bình Công trình theo nguyên tắc: “Nếu luật điểm có hoành độ tung độ khác nhau, đường cong ngữ nghĩa định lượng qua luật-điểm trung bình có tung độ trung bình tung độ luật-điểm hoành độ” Hạn chế phương pháp gây mát thông tin Cụ thể phát sinh trường hợp nhiều luật xác định mốc nội suy Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 106 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 107 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 98 luật có ý nghĩa riêng định Vì để đảm bảo luật giữ vai trò sử dụng khả thứ hai sau (ii) Điều chỉnh tham số hàm ĐLNN Bước chọn toán tử kết nhập trung bình có trọng số để hàm đơn trị Dùng phương pháp nội suy cổ điển đường cong thực Cr,2 để tính toán giá trị đầu cho mô hình (1.6) Bước 3: Giải nghĩa (Desemantization) Đơn giản thiết lập ánh xạ để gán giá trị ngữ nghĩa, tức giá trị thực đoạn [0,1], với giá trị thực miền giá trị biến điều khiển Rõ ràng có ơc sở để tin phương pháp vừa đề xuất đơn giản hiệu so với phương pháp điều khiển dựa lý thuyết tập mờ Các lý là: 1) Thay xây dựng hàm thuộc phương pháp cần xác định tham số hàm ĐLNN dựa vào Bước 2) Phương pháp ập l luận xấp xỉ dựa phương phá p nội suy cổ điển với đường cong thực đơn giản, trực quan cho kết đầu xác 3) Phương pháp đề xuất linh hoạt dễ dàng thay đổi tham số hàm ĐLNN để thích nghi với nhiều ứng dụng điều khiển khác 4) Không cần thiết sử dụng phương pháp khử mờ 5) Tránh vấn đề phức tạp xây dựng hàm thuộc, chọn toán tử kéo theo, hợp thành luật khử mờ Mục trình bày cách áp dụng phương pháp điều khiển dựa ĐSGT cho ví dụ đồng thời đưa bảng so sánh kết hai phương pháp HAC FLC Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 107 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 108 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 99 4.2.2 Ví dụ so sánh phương pháp FLC HAC Trên sở chọn dạng hàm liên thuộc có dạng sau Hình 4.3 Hàm liên thuộc đầu vào ET Hình 4.4 Hàm liên thuộc đầu vào DET Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 108 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 109 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 100 Hình 4.5 Hàm liên thuộc đầu U - Phương pháp điều khiển dùng đại số gia tử HAC Bước 1: Chọn tham số tính toán: G = { 0, Small, W, Large, 1} H– = { Little} = {h–1}; q = 1; H+ = {Very} = { h1}; p = 1; fm(Small) = θ = 0.5; µ(Very) = µ(h1) = 0.5; µ(Little) = µ(h–1) = 0.5 Như vậy: α = β = 0.5; fm(Large) = – fm(Small) = – 0.5 = 0.5 Bước 2: Chuyển nhãn ngôn ngữ sang nhãn ngôn ngữ đại số gia tử cho ba biến sau: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 109 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 110 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 101 Đối với biến đầu vào 1(ET) AN ⇒ Small AV ⇒ Little Small AL ⇒ Very Small K ⇒ W DN ⇒ Large DV ⇒ Little Large DL ⇒ Very Large Đối với biến đầu vào (DET) AN ⇒ Small AV ⇒ Little Small AL ⇒ Very Small K ⇒ W DN ⇒ Large DV ⇒ Little Large DL ⇒ Very Large Đối với biến điều khiển (U): AN ⇒ Small AV ⇒ Little Small AL ⇒ Very Small K ⇒ W DN ⇒ Large DV ⇒ Little Large DL ⇒ Very Large Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 110 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 111 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 102 Sau chuyển nhãn ngôn ngữ trên, tính toán giá trị ngữ nghĩa định lượng chung cho biến Bước 3: Dùng hàm ĐLNN ĐSGT ãđxác định Bước 1, chuyển bảng FAM sang bảng SAM (Semantization Association Memory) Bước 4: Ngữ nghĩa hóa giải nghĩa Bước 5: Xây dựng đường cong ngữ nghĩa định lượng Trước hết, từ giá trị Bảng SAM, sử dụng phép tích hợp thành phần phép lấy Product, tức phép AND mệnh đề điều kiện luật phép lấy Product, tính toán tọa độ điểm mặt phẳng thực Sau việc xác định DETs đường cong thực từ điểm -3.08 Đường cong ngữ nghĩa định lượng Hình 4.7 đường cong tuyến tính khúc qua luật-điểm trung bình Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 111 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 112 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 103 Hình 4.7 Đường cong ngữ nghĩa trung bình *Từ ta có sơ đồ mô sau: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 112 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 113 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 104 Hình Sơ đồ mô so sánh chất lượng MĐC *Kết mô so sánh điều khiển sau: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 113 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 114 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 105 Hình 4.9 Kết mô với MĐC Nhận xét: Ta thấy bốn điều khiển có ưu điểm triệt tiêu sai lệch tĩnh • Đặc tính độ hệ thống có điều khiển mờ động tốt Ở trạng thái xác lập sai lệch tĩnh, độ điều chỉnh, khoảng thời gian hệ khắc phục phụ tải tm =70s • Bộ điều khiển mờ tĩnh cho chất lượng động (Kém điều khiển PID điều khiển mờ động ĐSGT) Mặc dù đáp ứng hệ thống độ điều chỉnh khoảng thời gian để hệ thống khắc Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 114 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 115 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 106 phục phụ tải kéo dài tm = 110s, tác động chậm điều khiển mờ động 70s • Bộ điều khiển PID cho chất lượng điều khiển mờ động ĐSGT tốt điều khiển mờ tĩnh Thể chỗ thời gian hệ khắc phục phụ tải nhanh điều khiển mờ tĩnh tm = 90s • Bộ điều khiển theo ĐSGT cho chất lượng tốt so với điều khiển PID mờ tĩnh thể khoảng thời gian tác động tm = 80s *Ảnh hưởng nhiễu đầu ra: Hình 4.10 Sơ đồ so sánh MĐC có nhiễu đầu Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 115 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 116 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 107 *Kết mô phỏng: Hình 4.11 Kết mô MĐC có nhiễu đầu Nhận xét: Ta thấy chất lượng điều khiển có nhiễu đầu khác • Với máy điều chỉnh PID, triệt tiêu nhiễu khoảng thời gian tm = 40s • Với máy điều chỉnh mờ tĩnh mờ động không triệt tiêu nhiễu, có nhiễu phụ tải tác động tồn sai lệch tĩnh • Với máy điều chỉnh ĐSGT triệt tiêu nhiễu khoảng thời gian tm =50s • Vậy điều kiện làm việc hay có nhiễu phụ tải tác động ta nên dùng máy điều chỉnh PID ĐSGT Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 116 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn Header Page 117 of 126 Luận văn thạc sỹ kĩ thuật 108 4.3 Kết luận kiến nghị nghiên cứu 4.3.1 Kết luận Luận văn giải số nội dung sau: Đã nghiên cứu ứng dụng việc thiết kế điều khiển kinh điển điều khiển mờ (tĩnh động) cho đối tượng công nghiệp Đã tìm hiểu phương pháp việc thiết kế điều khiển, việc đại số hóa ngôn ngữ tập mờ Đại số Gia tử Đã thiết kế điều khiển sở lý thuyết đại số gia tử Các phương pháp thiết kế kiểm chứng mô mở khả ứng dụng lý thuyết việc thiết kế hệ thống tự động công nghiệp 4.3.2 Kiến nghị nghiên cứu Tiến hành thí nghiệm thực để kiểm tra chất lượng điều khiển ĐSGT Thiết kế điều khiển ĐSGT cho đối tượng có độ phi tuyến lớn Nghiên cứu tính ổn định hệ thống điều khiển dùng ĐSGT Bổ sung Toolbox ĐSGT Matlab Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Footer Page 117 of 126 http://www.lrc-tnu.edu.vn ... u Chng 1: Khụng gian hm liờn thuc ca cỏc bin ngụn ng v lp lun xp x 1.1 Khụng gian hm thuc logic m v logic ngụn ng phng phỏp xõy dng cu trỳc i s 1.1.1 Biu din tham s ca khụng gian hm thuc ca bin... Lun ny cho thy rng cú th s dng cụng c i s gia t cho nhiu lnh vc cụng ngh khỏc v mt nhng s ú l cụng ngh iu khin trờn c s tri thc chuyờn gia Phn ni dung ca bn lun gm chng: Chng 1: Khụng gian hm... lun xp x Chng 2: Logic m; thit k FLC cho i tng cụng nghip Chng 3: Thit k b iu khin m iu khin mc cho Balong hi nh mỏy nhit in ph li Chng 4: B iu khin bng i s gia t Do trỡnh v thi gian hn ch, em