Bài giảng: Điều khiển thông minh fuzzy control

Một số vấn đề tổng quan điều khiển thông minh Ths Hà Mạnh Đào TsKH Phạm Thợng Cát Phòng công nghệ tự động hoá- Viện công nghệ thông tin Tel:04 7564764, Email: daols_68@yahoo.com, ptcat@ioit.ncst.ac.vn (Bài nghiên cứu với hỗ trợ đề tài cấp nhà nớc KC03-13) Tóm tắt: Vấn đề điều khiển thông minh đợc nghiên cứu, ứng dụng nhiều ngành, nhiều lĩnh vực khoa học kỹ thuật, quân sự, công nghiệp đời sống nớc giới Vậy điều khiển thông minh gì?Phân mức độ thông minh điều khiển nh nào? Điều khiển thông minh sử dụng công nghệ tình hình nghiên cứu ứng dụng sao? Trong này, đề cập đến vài nét tổng quan điều khiển thông minh với hy vọng đa cách nhìn ban đầu lĩnh vực phức tạp, phong phú đầy hữu ích Điều khiển thông minh gì? Các phơng pháp điều khiển truyền thống đà cho phép giải hệ thống điều khiển mà có cấu trúc tham số hoàn toàn xác định Nhng với hệ thống có cấu trúc không rõ ràng, bất định hệ thống có mức độ phi tuyến phức tạp cao nh: robot không gian, automonous, mobile robot, mạng giao thông, hệ thống sản xuất mềm dẻo phơng pháp truyền thống giải thoả đáng đợc toán Để giải toán có đặc điểm nh vậy, phơng pháp điều khiển thông minh đà đợc đề xuất, nghiên cứu phát triển suốt thập kỷ gần Vậy điều khiển thông minh gì? Chúng ta nói điều khiển thông minh hệ thống điều khiển có khả giống nh ngời nh khả mềm dẻo, sáng tạo, khả khái quát hoá, khả thích nghi, khả suy luận tìm kiếm Hay nói cách khác, hệ thống điều khiển thông minh hệ thống điều khiển hệ thống điều khiển có cài đặt thông minh để hệ thống điều khiển có khả suy diễn, xấp xỉ sở liệu đầu vào(môi trờng) đa tác động điều khiển đầu Theo [1], Phơng trình thiết kế tổng quát hệ thống điều khiển đợc diễn tả theo công thøc sau: {O: Control Objective}={C: Controller}X{P: Plan} (1) Víi dÊu X biểu diễn phép toán phù hợp [O] [C] [P] Output Input Hình Để giải đợc phơng trình (1), tức tìm [C], cần phải biết [P] [O] Đối với toán điều khiển mà [P] tuyến tính [O] đơn giản phơng pháp hàm truyền đợc sử dụng Nhng hệ thống có độ phức tạp cao, bất định, cấu trúc hệ thống biến đổi theo không gian thời gian phơng pháp điều khiển thông minh đợc sử dụng Trong hệ thống đó, CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt điều khiển thông minh [C] đợc xác định thiết kế sở sử dụng riêng rẽ phối hợp nhiều công nghệ thông minh khác nh: - Mạng nơ ron - Hệ mờ - Thuật gen - Lập luận sở tình huống(case) - Hệ chuyên gia Việc sử dụng công nghệ phối hợp chúng phụ thuộc vào thông tin thu đợc môi trờng mà hệ thống tơng tác tĩnh hay thay đổi mức độ thay ®ỉi, thÝch nghi cã thĨ xÈy H×nh cho thấy mối quan hệ thông tin, đặc điểm môi trờng, công nghệ đợc sử dụng hệ thống điều khiển thông minh, mối liên quan phơng pháp điều khiển truyền thống với điều khiển thông minh Trên hình công nghệ thông minh khác nằm phù hợp vùng khác không gian informationEnvironment Trong không gian đó, thấy thấy lập luận sở tình huống(case-base reasoning) tốt dạng cụ thể tri thức khó khăn nhng thông tin thu đợc từ thực nghiệm phong phú Còn hệ thống mà thông tin thu đợc liệu cha đợc xử lý nh liệu từ sensor, liệu đo đạc mà trạng thái môi trờng động sử dụng mạng nơ ron thuật gen phù hợp Dynamic, adaptive Enviroment Genetic algorithms Neural Networks Fuzzy system case-base reasoning Expert system Mathematical techniques Static Raw Information Formal Knowlege Hình Vậy mức độ thông minh hệ thống điều khiển đợc phân biệt nh nào? Theo Bezdek[2], mức độ thông minh hệ thống thông minh phân cấp theo Tri thức ngời + Các đầu vào giác quan Các phần tử thông tin+dữ liệu sensor Tính toán + sensor Thông minh sinh học organic Thông minh nhân tạo Symbolic Tính toán thông minh numeric Hình Sự phân cấp hệ thống thông minh CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt hình Trong mô hình này, hệ thống thông minh đợc phân làm cấp: Tính toán thông minh, trí tuệ nhân tạo trí tuệ sinh học Sự thông minh hệ sinh học sở quan trọng để hệ thống thông minh đợc thiết kế theo Nó gồm nhiều chế phối hợp với để xử lý đầu vào từ sensor, gợi nhớ lại tri thức có liên quan đa tác động thông minh đầu Mức độ thông minh hệ thống đợc đánh giá thấp mức độ tính toán số liệu vào từ sensor cao hệ thống sinh học Các hệ thống điều khiển thông minh sử dụng phần cứng phần mềm truyền thống, sử dụng công nghệ hoàn toàn sử dụng lai công nghệ truyền thống Hiện với phát triển mạnh mẽ công nghệ điện tử vi điện tử, chíp nơ ron, chíp mờ, chÝp DSP cïng víi c¸c m¸y tÝnh song song với tốc độ cáo cho phép điều khiển thông minh thực đợc đa vào ứng dụng thực tế, hệ thống điều khiển đảm bảo thời gian thực Bài toán điều khiển thông minh thu hút nghiên cứu nhiều hệ thống thông minh phân tán, hệ thống đòi hỏi phải tích hợp nhiều công nghệ phần cứng, phần mềm, công nghệ thông minh nhiều công nghệ thuộc nhiều ngành khoa học khác Ví dụ hệ điều khiển nh robot đá bóng, robot phục vụ mối tơng tác với đồng đội môi trờng, robot mạng cảnh báo, tuần tra, canh gác Một số kỹ thuật điều khiển thông minh Hiện điều khiển thông minh chủ yếu đợc xây dựng sở công nghệ mạng nơ ron(NN), hệ logic mờ(FS), thuật tiến hoá(GA) kết hợp công nghệ Hình thể tích hợp công nghệ NN, FS, GA Sau số dạng điều khiển thông minh dựa công nghệ đợc đề cập a ac c abc ab bc Hinh4 Sù kÕt hỵp kỹ thuật tạo loại điểu khiển thông minh kh¸c [a]: NN [b]: FS [c]: GA [ab]: neuron-fuzzy;fuzzy-neuron [bc]: HƯ thèng mê tù chØnh [ac]: NN tiÕn ho¸ [abc]: Mạng nơ ron- mờ- tiến hoá b 2.1 Điều khiển thông minh sở logic mờ Trong hƯ thèng ®iỊu khiĨn, lý thut tËp mê, logÝc mê cho phép ánh xạ không gian đầu vào tới không gian đầu thông qua hệ thống luật(rule) Mỗi luật gồm có phần: Phần IF phần giả thiết phần THEN phần kết luận Trong phép toán AND OR cho phép kết nối điều kiện phần giả thiết với Tập hợp luật hệ thống mờ hình thành nên chế suy diễn hệ thống Ví dụ nh luật Ri gồm đầu vào, đầu ®−ỵc biĨu diƠn nh− sau: Ri: IF x is Ai AND y is Bi THEN z is Ci Ngoài phép toán AND, OR đợc hiểu theo phép lấy max(logic đa trị), có phép toán NOT, T-NORM, T-CONORM, quan hệ mờ đợc sử dụng Hai hệ thống mờ đợc sử dụng phổ biến: - Mamnami: đầu tập mờ - Sugeno: Đầu số hàm CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Hệ Sugeno đợc ứng dụng nhiều điều khiển Hình cho thấy cấu trúc vòng điều khiển mờ Cơ sở luật Cơ chế suy diễn fuzzification Defuzzilication Process Hình Vòng điều khiển mờ gồm khối sau: Khối sở luật Cơ chế suy diễn mờ Khối mờ hoá giải mờ Trong khối sở luật đóng vai trò quan trọng mô tả quan hệ đầu vào đầu điều khiển Vòng điều khiển mờ đợc tích hợp điều khiển tích hợp với công nghệ thông minh khác để tạo điều khiển hiệu Bộ điều khiển mờ đợc ứng dụng nhiều hệ thống điều khiển công nghiệp, hƯ thèng robot, c¸c hƯ thèng autonomous, c¸c hƯ thèng thích nghi, hệ thống điều khiển kết hợp với camera, hệ thống thông minh phân tán nói chung, điều khiển mờ đợc sử dụng chủ yếu toán điều khiển hệ thống bất định, biến đổi theo thời gian, phi tuyến hệ thống quản lý phức tạp 2.2 Điều khiển thông minh sở mạng nơ ron Mạng nơ ron nhân tạo mô hình theo mạng nơ ron sinh học Mạng nơ ron cho phép tính toán ớc lợc đầu vào đa đáp ứng đầu Quá trình xử lý thông tin với mạng nơ ron bao gồm phân tích mẫu sử dụng thông tin học đợc cất dới dạng trọng liên kết nút mạng Mạng nơ ron đợc học theo phơng pháp nh: học có giám sát, học có tín hiệu củng cố học không giám sát Cấu trúc mạng nơ ron đợc sử dụng nhiều điều khiển mạng truyền thẳng đa lớp Trong cấu trúc mạng có lớp nhận liệu đầu vào, lớp đầu Giữa líp nµy cã mét hay nhiỊu líp trung gian đợc gọi lớp ẩn Trong lớp ẩn, lớp chứa số nút cho mạng đủ phức tạp để biểu diễn đợc quan hệ phi tuyến, phức tạp đầu vào đầu Hình cho thấy cấu trúc học mạng nơ ron theo kiểu truyền ngợc (BP) đợc sử dụng phổ biến hệ thống nhận dạng điều khiển: - Cấu trúc häc tỉng qu¸t (a) - CÊu tróc häc chi tiÕt (b) - CÊu tróc häc ph¶n håi sai sè (c) - CÊu tróc häc gi¸n tiÕp (d) HiƯn nay, hệ thống điều khiển phức tạp nh robot, hệ thống điều khiển công nghiệp, hệ thống nhận dạng mẫu điều khiển nơ ron thờng dùng mạng nơ ron với khả mềm dẻo(Flexible Neural Networks), cấu trúc mạng nơ ron mà hàm truyền chúng hàm sigmoid nhng có tham số học, từ dạng hàm sigmoid chọn đợc tối u toán cụ thể Dạng hàm sigmoid đơn cực hai cực có tham số a đợc học trình hn lun cã d¹ng sau: CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt f ( x, a ) = 2a f ( x, a ) = , −2 a x 1+ e − e −2 xa a(1 + e − xa ) y u Plan yd NN NN uc Plan a) b) yd NN u NN u y u Feedback y u y Plan y Plan controlle NN u c) d) H×nh 2.3 Điều khiển thông minh sở lý thuyết tiến hoá(thuật gen- GA) Lý thuyết tiến hoá mà trọng tâm dùng thuật gen(GA) cho phép thực tìm kiếm, tối u hoá sở quần thể xuất phát ban đầu Thuật gen có u điểm có khả tìm đợc cực trị tổng quát không gian tìm kiếm Thuật gen thực tiến hoá qua hệ thông qua phép toán nh lai tạo, chép, đột biến chọn lọc tự nhiên, cá thể có mặt hệ hay không phụ thuộc vào hàm finess chúng Hình cho thấy hệ thống điều khiĨn sư dơng tht gen Evalution GA Operations y u yd Most fit Controller Plan Hình Ngoài GA, điều khiển thông minh sử dụng nhiều thuật toán tiến hoá khác nh thuật toán đồng tiến hoá(coevolution) Thuật toán theo tiến hoá hệ sinh học gồm hai hay nhiều loài tơng tác với theo quan hệ chủ thể ký sinh(Host-parasite) Thuật toán tiến hoá đợc sử dụng nhiều hệ thống điều khiển autonomous hệ thống có mức độ phức tạp cao khác 2.5 Điều khiển sở lai tích hợp công nghệ mạng nơ ron- Hệ mờ- Thuật gen Hiện hệ thông điều khiển phức tạp, hệ thống điều khiển làm việc môi trờng biến đổi, điều khiển thông minh thờng kết hợp công nghệ NN- FS-GA với để có khả điều khiển đối tuợng đạt tới mục đích mong muốn CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt cách tối Các hệ thống thờng có phần chức phức tạp nh: hệ thống sở tri thức, Cơ chế suy diễn, khối điều khiển đa chức khối thực chế truyền thông- giao tiếp thông qua giao thức truyền thông mạng, thông qua ngôn ngữ tự nhiên, hình ảnh Hình cho ví dụ mức độ phức tạp hệ thống điều khiển thông minh autonomous có thực chức phản ứng, tơng tác với môi trờng sở tín hiệu thu đợc từ mạng sensory đầu vào sensory input Autonomous information environment constraint Action Action selection dynamics Rule set inner state motivation drive experience H×nh Trong hệ thống điều khiển phức tạp nh vậy, hệ thống điều khiển thông minh phân tán, việc lai tạo công nghệ thông minh khác để tạo điều khiển tối u thùc sù h÷u Ých Trong nh÷ng hƯ thèng nh− vËy, mạng nơ ron, GA logíc mờ đợc tích hợp giữ vai trò khác bổ xung cho c¸c hƯ thèng : - NN: Vai trò để nhận dạng mẫu, phân loại tín hiệu vào, tự thích nghi với với môi trờng biến đổi thông qua trình học - FS: Biểu diễn tri thức thực chế suy diễn - GA: Thuật gen với chế tiến hoá giống nh c¸c hƯ sinh häc th−êng sư dơng c¸c phÐp to¸n chän läc, chÐp, lai ghÐp, ®ét biÕn ®Ĩ thùc tối u cấu trúc NN FS Hình 9a, 9b cho chóng ta thÊy sù tÝch hỵp cđa NN-GA FS-GA điều khiển thông minh sử dụng phổ biến thực tế Ngoài hệ thống nêu trên, thực tế điều khiển thông minh sử dụng hệ chuyên gia, hệ lập luận sở tình huống( case-based reasoning) kết hợp chúng với công nghệ NN, FS, GA tổ hợp để tạo hệ thống thông minh hơn, đáp ứng đợc mục tiêu điều khiển phức tạp Genetic Algorithm Genetic Algorithm select/modify Performance Evalution Population evalution Population neural Netwwork Trained network results Training Data Test Data Hình 9a) Quá trình tối u mạng nơ ron sử dụng GA CuuDuongThanCong.com finness Fuzzy system Hình 9b Quá trình dùng GA cải tạo hoạt động hệ mờ https://fb.com/tailieudientucntt Tình hình nghiên cứu điều khiển thông minh giới nớc Công nghệ thông minh nói chung điều khiển thông minh nói riêng đợc ứng dụng mạnh mẽ nhiều lĩnh vực quân sự, sản xuất công nghiệp, nghiên cứu lĩnh vực nghiên cứu khoảng không , nớc Mỹ, Nhật bản, Đức, Hàn Quốc Cụ thể điều khiển thông minh đợc ứng dụng phổ biến dây truyền sản xuất mềm dẻo, hệ thống điều khiển lợng thông minh IECS (Intelligent Energy Control System),Các hệ thống điều khiển giao thông(Trafic Control Intelligent Systems), hệ thống suy diễn thông minh IIS(Intelligent Inference Systems), thiết bị đo lờng thông minh, cảm biến thông minh đặc biệt lĩnh vực điều khiển robot, hệ thống lái xe tự động, hệ thống nghiên cứu khoảng không vũ trụ, hệ thống thông minh thơng mại, nhà máy sản xuất, phủ Sự đẩy mạnh nghiên cứu ứng dụng mạnh mẽ công nghệ thông minh lĩnh vực đo lờng điều khiển giới số yếu tố quan trọng sau: - Mức độ gia tăng toán có độ phức tạp cao, trình sản xuất cần có độ mềm dẻo cao đòi hỏi mức độ tối u - Công nghệ điện tử vi điện tử đà tạo chíp nơron, chíp mờ cho phép đa nhiều công nghệ thông minh vào lĩnh vực đo điều khiển Nhất lĩnh vực công nghệ nano đà cho phép chế máy tính mạnh có kích thớc cực nhỏ làm cho lĩnh vực điều khiển thông minh đợc trọng mở rộng tầm ứng dụng Đối với tình hình nghiên cứu điều khiển thông minh Việt nam, vấn đề đợc nghiên cứu mạnh mẽ nhng thực tế dừng mức sử dụng modul thông minh nhập từ hÃng nớc nh Nhật, Đức, Mỹ triển khai chế tạo thiết bị mức tính toán số thông minh mà Kết luận Điều khiển thông minh lĩnh vực rộng, bao trùm nhiều ngành khoa học, nhiều lĩnh vực công nghệ đợc nghiên cứu, ứng dụng mạnh mẽ, đa dạng giới Vì vậy, đa vài nét tổng quan lĩnh vực mà chủ yếu đa đến cách nhìn điều khiển thông minh, công nghệ thông minh vài khả thiết kế điều khiển thông minh đó, cuối đa vài suy nghĩ tình hình nghiên cứu, ứng dụng điều khiển thông minh nớc gioí Tài liệu tham khảo [1] Shigeyasu Kawaji; Intelligent Control – why,How, Where?; RESCCE ‘1998, Ha noi , Viet nam [2] Y.KaKaZu, M WaDa, T SaTo; Intelligent autonomous system; IAS-5 [3] LiMin Fu; Neural networks in computer intelligent; McGraw-Hill, Inc; 1994 [4] Nils Nilsson; Artificial Intelligence A New Synthesis; Morgan Kaufmann Publisher – 1998 [5] Kenneth Hunt, George Irwin, Kenvin; Neural Network Engineering in Dynamic control system; Spinger [6] Mohammad Teshnehlab, Keigo Watanabe; Intelligent Control based on Flexible Neural Networks; Klwer Academic Publishers- 1999 [7] Spyros G.Tzalestas; Fuzzy Reasoning in information, Decision and Control Systems; Klwer Academic Publishers- 1994 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt [8] Lardy R.Medsker; Intelligent system; ; Klwer Academic Publishers- 1999 [9]Yih-Guang Leu, Tsu-Tian Lee; Oberver- Based Adaptive Fuzzy –Neural Control for Unknown Nonlinear Dynamical system; System, Man, and Cybernetics; Volum 29; October 1999 [10] Alexandre Schmid, yusuf Leblebici ;A Charge- Based Artificial Neural Network with On-Chip Learning Ability; Proceeding of the 5th European Congress on Intelligent Technique & soft computing EUFIT’97, Gemany 1997 [11] David E.Goldberg; Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning; Addison Wesley Longman,inc, 1989 [12] Các trang WEB đợc tìm kiếm với côm tõ “inteligent+Control” CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt ... đầu vào đầu điều khiển Vòng điều khiển mờ đợc tích hợp điều khiển tích hợp với công nghệ thông minh khác để tạo điều khiển hiệu Bộ điều khiển mờ đợc ứng dụng nhiều hệ thống điều khiển công nghiệp,... đa đến cách nhìn điều khiển thông minh, công nghệ thông minh vài khả thiết kế điều khiển thông minh đó, cuối đa vài suy nghĩ tình hình nghiên cứu, ứng dụng điều khiển thông minh nớc gioí Tài... cáo cho phép điều khiển thông minh thực đợc đa vào ứng dụng thực tế, hệ thống điều khiển đảm bảo thời gian thực Bài toán điều khiển thông minh thu hút nghiên cứu nhiều hệ thống thông minh phân tán,