Khái niệm tổng quất phương pháp điều khiển mờ, fuzzy cho các hệ thống điều khiển tự động

Khái quát kỹ thuật điều khiển mờ. phương pháp xây dụn bộ điều khiển mờ cho các đối tượng điều khiển. Con người có một khả năng tuyệt vời là chỉ cần qua một quá trình học hỏi tương đối ngắn cũng có thể hiểu rõ và nắm vững một quá trình phức tạp. Khả năng này được chứng tỏ thường xuyên trong cuộc sống đời thường, cho dù bản thân con người không ý thức được điều đó. Hãy xét phản ứng của người cha trong một gia đình làm ví dụ, khi ông ta lái xe cùng gia đình đi nghỉ, trong đó người cha được xem như là thiết bị điều khiển và chiếc xe là đối tượng điều khiển. Biết rằng người cha, hay thiết bị điều khiển, có nhiệm vụ trọng tâm là điều khiển chiếc xe đưa gia đình tới đích, song để hiểu rõ được hơn phương thức thực hiện nhiệm vụ đó của người cha, cũng nên cần xem xét ông ta phải xử lý những thông tin gì và xử lý chúng như thế nào.

Môn học ĐIỀU KHIỂN MỜ Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1   Lịch sử phát triển Logic mờ Từ đầu năm 1990 đến hệ điều khiển mờ mạng nơron ( fuzzy system neural network) nhà khoa học, kỹ sư lĩnh vực KH kỹ thuật quan tâm nghiên cứu ứng dụng vào sản xuất Việc nghiên cứu thuật điều khiển tiếp cận với tư người gọi điều khiển trí tuệ nhân tạo, lĩnh vực mẽ, ứng dụng gần điều khiển mờ mang lại hiệu đáng kể hệ điều khiển đại 1.2 Bộ điều khiển mờ lý tưởng Logic mờ (Fuzzy logic) dựa thơng tin khơng đầy đủ khơng xác, người suy luận đưa cách xử lý điều khiển xác hệ thống phức tạp đối tượng mà trước chưa giải Điều khiển mờ sử dụng kinh nghiệm vận hành đối tượng xử lý điều khiển chuyên gia thuật toán điều khiển, hệ điều khiển mờ bước tiến gần tới tư người Điều khiển mờ thường sử dụng hệ thống sau đây: - Hệ thống điều khiển phi tuyến, - Hệ thống điều khiển mà thông tin đầu vào đầu khơng đầy đủ, khơng xác định xác, - Hệ thống điều khiển khơng xác định mơ hình đối tượng Về nguyên lý, hệ thống điều khiển mờ gồm khối chức tương tự hệ điều khiển truyền thống, điểm khác biệt sử dụng điều khiển mờ Các nguyên lý điều khiển “mờ” chúng khác mệnh đề điều kiện, có cấu trúc: “NẾU THÌ ” theo hay nhiều điều kiện Vậy chất nguyên lý điều khiển mờ xây dựng mơ hình, xây dựng thuật tốn để điều khiển theo nguyên lý điều khiển mờ, nói cách khác làm cách để tổng quát hóa chúng thành nguyên lý điều khiển mờ chung từ áp dụng cho q trình tương tự 1.3 Khái niệm tập mờ • 1.3.1  Nhắc lại tập hợp Tập hợp xếp đặt chung vật, đối tượng có tính chất Ý nghĩa logic khái niệm tập hợp xác định chỗ vật đối tượng có hai khả phần tử tập xét khơng Có nhiều cách để biểu diễn tập hợp + Liệt kê : A1 = {1, 2, 3, 5, 7, 11} A2 = {cây, 4, nhà, ϕ, xe máy} + Biểu diễn thơng qua tính chất tổng qt phần tử: A1 = {x | x số nguyên tố} A2 = {x | x số thực x < 4} µ µA(x) µB(x) µ µA(x) a) µB(x) b) Hình 1.7 Hàm liên thuộc hợp hàm sở a) Hợp tập hợp kinh điển   µ A∩ B (x) µA(x) b) Hợp tập mờ µB(y)   x Hình 1.9 Giao hai tập hợp mờ sở Phép bù hai tập mờ µA(x) µAC(x) a) Hình 1.11 Hàm liên thuộc tập mờ A AC a) Hàm liên thuộc tập mờ A b) Hàm liên thuộc tập mờ AC b) 1.5 Biến ngôn ngữ giá trị Đại lượng tốc độ xe có giá trị nhắc đến dạng ngôn ngữ như: −         Rất chậm, −         Chậm, −         Trung bình, −         Nhanh và, −         Rất nhanh Hàm liên thuộc tương ứng chúng kí hiệu −         µ Rất chậm(x), −         µ Chậm(x), −         µ Trung bình(x), −         µ Nhanh(x) _ µ Rất nhanh(x) chậm chậm trung bình nhanh nhanh 0,67 0,5 0,33 tốc độ v 50 40km/h 72,5km/h 100 Như vậy, biến tốc độ v có miền giá trị khác nhau: − Miền giá trị ngơn ngữ N = {Rất chậm, Chậm, Trung bình, Nhanh, Rất nhanh}, − Miền giá trị vật lý (miền giá trị rõ) V = {x∈R| x≥ 0}, 1.5 Luật hợp thành mờ • Mệnh đề hợp thành Biến ngôn ngữ xác định thông qua tập giá trị mờ Cũng đại lượng vật lý tốc độ biến v có hai khái niệm:     Là biến vật lý với giá trị rõ v = 40 km/h (miền xác định tập kinh điển), Là biến ngôn ngữ giá trị mờ chậm, chậm, trung bình Cho hai biến ngôn ngữ χ γ Nếu biến χ nhận giá trị (mờ) A có hàm liên thuộc µ A(x) γ nhận giá trị (mờ) B có hàm liên thuộc µ B(y) hai biểu thức: χ =A (1.16a) - mệnh đề p ⇒ γ =B (1.16b) - mệnn đề q Mệnh đề hợp thành : p ⇒ q ( điều kiện) Nếu χ = A γ = B p: mệnh đề điều kiện, q: mệnh đề kết luận Công thức xác định hàm liên thuộc cho mệnh đề hợp thành A⇒B: µ A⇒B ( x , y ) = MIN{ µ A ( x ) , µ B ( y )} cơng thức MAX-MIN µ A⇒ B ( x , y ) = µ A ( x ) µ B ( y ) cơng thức MAX-PROD Luật hợp thành MAX-MIN Luật hợp thành MAX-MIN tên gọi mơ hình (ma trận) R mệnh đề hợp thành A⇒B hàm liên thuộc µ A⇒B(x,y) xây dựng theo quy tắc MAX-MIN Luật hợp thành MAX-PROD Cũng giống làm với luật hợp thành MAXMIN, ma trận R luật hợp thành MAX-PROD xây dựng gồm hàng m giá trị rời rạc đầu µ B’(y1), µ B’(y2), , µ B’(ym) cho n giá trị rõ đầu vào x1, x2, , xn Như ma trận R có n hàng m cột       Luật hợp thành mệnh đề nhiều điều kiện Một mệnh đề hợp thành với d mệnh đề điều kiện NẾU χ = A1 VÀ χ = A2 VÀ VÀ χ d = Ad THÌ γ = B (1.32) bao gồm d biến ngôn ngữ đầu vào χ 1, χ 2, , χ d biến đầu γ mơ hình hóa giống việc mơ hình hóa mệnh đề hợp thành có điều kiện 1.6  Giải mờ (rõ hóa) Bộ điều khiển mờ tổng hợp theo kiểu hình dưới, cho dù với với nhiều luật điều khiển (mệnh đề hợp thành), chưa thể áp dụng điều khiển đối tượng, đầu giá trị mờ B’ Một điều khiển mờ hồn chỉnh cần phải có thêm khõu gii m Xvào Yra Khối mờ hóa Khối hợp thµnh Khèi luËt mê Cấu trúc điều khiển mờ Giải mờ ã Phng phỏp im trng tõm Phng pháp điểm trọng tâm cho kết y’ hoành độ điểm trọng tâm miền bao trục hồnh đường µ B’(y) Cơng thức xác định y’ theo phương pháp điểm trọng tâm sau: y' = ∫ yµ B ( y ) dy S ∫ µ B' ( y ) dy S Giá trị rõ y’ hồnh độ điểm trọng tâm µB’ B1 B2 y y’   Phương pháp cực đại Giải mờ theo phương pháp cực đại gồm bước:      - Xác định miền chứa giá trị rõ y’ Giá trị rõ y’ giá trị mà hàm liên thuộc đạt giá trị cực đại (độ cao H tập mờ B’), tức miền G={y∈Yµ B’(y)=H} - Xác định y’ chấp nhận từ G