Nghiên cứu ứng dụng đại số gia tử để điều khiển hệ thống gương mặt trời

i ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP  LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGÀNH : TỰ ĐỘNG HOÁ NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ ĐỂ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG GƢƠNG MẶT TRỜI 23 TRẦN HỮU CHÂU GIANG THÁI NGUYÊN - 2010 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ii ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP  LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGÀNH : TỰ ĐỘNG HOÁ NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ ĐỂ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG GƢƠNG MẶT TRỜI Ngành Mã số Học viên Ngƣời HD Khoa học : TỰ ĐỘNG HOÁ :23 : TRẦN HỮU CHÂU GIANG : PGS.TS NGUYỄN HỮU CÔNG THÁI NGUYÊN - 2010 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iii ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP Độc lập - Tự - Hạnh phúc   LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA Tên đề tài: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ ĐỂ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG GƢƠNG MẶT TRỜI Học viên : TRẦN HỮU CHÂU GIANG Lớp : K11 - TĐH Ngƣời HD khoa học : PGS TS NGUYỄN HỮU CÔNG Ngƣời hƣớng dẫn khoa học Học viên PGS TS NGUYỄN HỮU CÔNG TRẦN HỮU CHÂU GIANG Ban giám hiệu Khoa Sau Đại học Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan là công trì nh ng hiên cƣ́u của Các kết quả , số liệu nêu luận văn là trung thƣ̣c và chƣa tƣ̀ng đƣợc công bố bất kỳ công trì nh khác Tác giả luận văn Trần Hữu Châu Giang Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ii LỜI CẢM ƠN Tác giả chân thành cảm ơn sự hƣớng dẫn tận tình của PGS TS Nguyễn Hữu Công suốt quá trì nh hoàn thành luận văn này Tác giả xin chân thàn h cảm ơn sƣ̣ giúp đỡ của các thầy cô giáo Khoa Điện tử, Khoa Điện trƣờng Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên đã tạo điều kiện giúp đỡ tận tình việc nghiên cứu đề tài Cuối cùng tác giả xin chân thành cảm ơn sƣ̣ giúp đỡ của Ban giám hiệu , Khoa Sau Đại học trƣờng Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên đã cho phép tạo điều kiện thuận lợi để tác giả hoàn thành bản luận văn Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iii MỤC LỤC Nội dung Trang Lời cam đoan i Lời cảm ơn ii Mục lục iii Danh mục ký hiệu chữ viết tắt vii Danh mục bảng viii Danh mục hình vẽ, đồ thị ix Mở đầu Chƣơng 1: Năng lƣợng mặt trời số ứng dụng thực tế 1.1 Nguồn lƣợng mặt trời 1.2 Đặc điểm của lƣợng mặt trời bề mặt quả đất 1.3 Các thành phần của bức xạ mặt trời 1.4 Hiệu ứng nhà kính thu phẳng 1.4.1 Hiệu ứng nhà kính 1.4.2 Bộ thu lƣợng mặt trời phẳng 1.5 Một số ứng dụng lƣợng mặt trời 1.5.1 Sản xuất nƣớc nóng NLMT 1.5.1.1 Hệ thống sản xuất nƣớc nóng đối lƣu tự nhiên 1.5.1.2 Hệ thống sản xuất nƣớc nóng đối lƣu cƣỡng bức 11 1.5.2 Sấy NLMT 12 1.5.2.1 Hệ thống sấy đối lƣu tự nhiên 12 1.5.2.2 Hệ thống sấy đối lƣu cƣỡng bức 14 1.5.3 Chƣng lọc nƣớc NLMT 15 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iv 1.5.4 Bếp mặt trời 16 1.5.4.1 Bếp mặt trời kiểu hiệu ứng nhà kính 17 1.5.4.2 Bếp mặt trời hội tụ 17 1.5.5 Sƣởi ấm nhà cửa, chuồng trại 18 1.5.6 Pin mặt trời 20 1.6 Kết luận chƣơng 26 Chƣơng 2: Tổng quan hệ thống gƣơng mặt trời 27 2.1.Giới thiệu hệ thống thu lƣợng mặt trời dùng máng phản xạ cong 27 2.2 Một số mô hình điều khiển gƣơng mặt trời 29 2.2.1 Mô hình điều khiển tỷ lệ cố định 29 2.2.2 Mô hình điều khiển PSA 31 2.2.3 Mô hình điều khiển thông minh 33 2.3 Kết luận chƣơng 34 Chƣơng 3: Giới thiệu đại số gia tử 35 3.1 Bộ điều khiển mờ bản 36 3.1.1 Mờ hoá 37 3.1.2 Sử dụng luật hợp thành 38 3.1.3 Sử dụng toán tử mờ - khối luật mờ 38 3.1.4 Giải mờ 39 3.1.5 Nguyên lý điều khiển mờ 40 3.1.6 Nguyên tắc thiết kế điều khiển mờ 42 3.1.6.1 Định nghĩa biến vào/ra 43 3.1.6.2 Xác định tập mờ 43 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn v 3.1.6.3 Xây dựng luật điều khiển 44 3.1.6.4 Chọn thiết bị hợp thành 44 3.1.6.5 Chọn nguyên lý giải mờ 45 3.1.6.6 Tối ƣu 45 3.2 Đại số gia tử 45 3.2.1 Độ đo tính mờ của giá trị ngơn ngữ 47 3.2.2 Hàm định lƣợng ngữ nghĩa 50 3.2.3 Đại số gia tử tuyến tính đầy đủ 51 3.3 Điều khiển sử dụng đại số gia tử 54 3.4 Kết luận chƣơng 56 Chƣơng 4: Thiết kế điều khiển gƣơng mặt trời theo phƣơng pháp đại số gia tử 57 4.1 Mơ hình tốn học của hệ thống 57 4.1.1 Sensor cà chuẩn hóa tín hiệu 57 4.1.2 Cơ cấu chấp hành 58 4.2 Thiết kế hệ thống 60 4.2.1 Sử dụng điều khiển mờ 60 4.2.1.1 Định nghĩa biến vào 60 4.2.1.2 Định nghĩa tập mờ (giá trị ngôn ngữ) cho biến vào 61 4.2.1.3 Xây dựng luật điều khiển 64 4.2.2.4 Chọn thiết bị hợp thành nguyên lý giải mờ 65 4.2.2.5 Sơ đồ kết quả mô 67 4.2.3 Sử dụng điều khiển Đại số gia tử 68 4.2.3.1 Thiết kế điều khiển Đại số gia tử có = 68 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn vi 4.2.3.2 Sử dụng điều khiển Đại số gia tử với  73 4.2.3.3 Sơ đồ mô điều khiển DSGT 79 4.3 Kết quả mô so sánh điều khiển: Fuzzy, ĐSGT (=) ĐSGT () 81 4.3.1 Khi chƣa có nhiễu phụ tải 81 4.3.2 Khi có nhiễu phụ tải 84 4.3 Kết luận chƣơng 87 4.4 Kết luận, kiến nghị hƣớng nghiên cứu 89 4.4.1 Kết luận 89 4.4.2 Kiến nghị hƣớng nghiên cứu 89 Tài liệu tham khảo 90 Phụ lục a-d Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Các ký hiệu:  Tổng độ đo tính mờ của gia tử âm  Tổng độ đo tính mờ của gia tử dƣơng  Giá trị định lƣợng của phần tử trung hòa AX Đại số gia tử AX Đại số gia tử tuyến tính đầy đủ W Phần tử trung hòa đại số gia tử Các chữ viết tắt: NLMT Năng lƣợng mặt trời BXMT Bức xạ mặt trời PMT Pin mặt trời ĐLNN Định lƣợng ngữ nghĩa ĐSGT Đại số gia tử FAM Fuzzy Associative Memory FLC Fuzzy Logic Control HAC Hedge Algebras-based Controller LLXX Lập luận xấp xỉ opHAC Optimal Parameters of Hedge Algebras-based Controller PLC Plausible Control SAM Semantic Associative Memory SFC Simple Fuzzy Control Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 82  Bộ điều khiển Fuzzy DSGT trạng thái xác lập khơng có sai lệch tĩnh, khơng có độ q điều chỉnh, thời gian xác lập của DSGT khoảng 10 (s) của Fuzzy khoảng 13 (s)  Bộ điều khiển DSGT1 có độ điều chỉnh khoảng 5% nhƣng thời gian xác lập nhanh, khoảng (s), sai lệch tĩnh  Vậy, với tín hiệu đặt cố định thì ta nên chọn điều khiển DSGT () Hình 4.30- Đáp ứng điều khiển tín hiệu đặt có dạng xung vuông Nhận xét:  Bộ điều khiển Fuzzy DSGT trạng thái xác lập khơng có sai lệch tĩnh, khơng có độ q điều chỉnh, thời gian xác lập của DSGT khoảng (s) của Fuzzy khoảng 11 (s)  Bộ điều khiển DSGT tốt cả với độ điều chỉnh khoảng 5% nhƣng thời gian xác lập nhanh, khoảng (s), sai lệch tĩnh  Vậy, với tín hiệu đặt có dạng xung vng thì ta nên chọn điều khiển DSGT () Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 83 Hình 4.31- Đáp ứng điều khiển tín hiệu đặt có dạng bậc thang Nhận xét: Khi thay đổi giá trị đặt dạng bậc thang, ta nhận thấy rằng:  Cả điều khiển có đƣờng đặc tính mịn, xác lập nhanh  Bộ điều khiển Fuzzy DSGT trạng thái xác lập sai lệch tĩnh, khơng có độ q điều chỉnh, thời gian xác lập của DSGT khoảng (s) của Fuzzy khoảng 11 (s)  Bộ điều khiển DSGT1 tốt cả với độ điều chỉnh khoảng 5% nhƣng thời gian xác lập nhanh, khoảng (s), sai lệch tĩnh  Vậy, với tín hiệu đặt có dạng bậc thang thì ta nên chọn điều khiển DSGT1 () Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 84 4.3.2 Khi có nhiễu phụ tải Hình 4.32- Sơ đồ mơ điều khiển có nhiễu phụ tải Hình 4.33- Đáp ứng điều khiển tín hiệu đặt có dạng 1(t)và có nhiễu phụ tải Nhận xét: Trong trƣờng hợp xảy nhiễu phụ tải vì nguyên nhân đƣợc mô hình vẽ, ta nhận thấy rằng: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 85  Cả điều khiển có đƣờng đặc tính mịn, xác lập nhanh có nhiễu phụ tải tác động  Khi có nhiễu phụ tải tác động 20% thời gian 4(s) thì điều khiển DSGT đáp ứng tốt với thời gian đáp ứng khoảng (s)  Bộ điều khiển mờ đáp ứng không tốt thời gian triệt tiêu nhiễu chậm (khoảng 29s)  Vậy, có nhiễu phụ tải tác động tín hiệu đặt có dạng 1(t) thì ta nên dùng điều khiển DSGT () Hình 4.34- Đáp ứng điều khiển tín hiệu đặt có dạng xung vng có nhiễu phụ tải Nhận xét:  Cả điều khiển có ƣu điểm triệt tiêu đƣợc sai lệch tĩnh, xác lập nhanh có nhiễu phụ tải tác động  Khi có nhiễu phụ tải tác động 20% thời gian 4(s) thì điều khiển mờ đáp ứng không tốt thời gian triệt tiêu nhiễu chậm (khoảng 12s)  Thời gian triệt tiêu nhiễu của điều khiển DSGT khoảng (s) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 86  Đáp ứng của hệ thống có điều khiển DSGT tốt nhất, triệt tiêu đƣợc nhiễu thời gian khoảng (s) Hình 4.35- Đáp ứng điều khiển tín hiệu đặt có dạng bậc thang có nhiễu phụ tải Nhận xét:  Cả điều khiển có ƣu điểm triệt tiêu đƣợc sai lệch tĩnh, xác lập nhanh có nhiễu phụ tải tác động  Khi có nhiễu phụ tải tác động 20% thời gian 4(s) thì áp ứng của điều khiển DSGT có độ điều chỉnh khoảng 20% nhƣng thời gian triệt tiêu nhiễu khoảng (s)  Thời gian triệt tiêu nhiễu của điều khiển DSGT khoảng (s) điều khiển mờ khoảng 12 (s)  Vậy, có nhiễu phụ tải tác động tín hiệu đặt có dạng bậc thang thì ta nên dùng điều khiển DSGT () Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 87 4.3 Kết luận chƣơng Bộ điều khiển Fuzzy: thông số của đội tƣợng cho nhƣ trên, hàm truyền tƣơng ứng, chúng thiết kế điều khiển mờ động PD theo mô hình Sugeno bậc không với hai đầu vào (đầu vào thứ hai đạo hàm của đầu vào thứ nhất), đầu Kết mô với đáp ứng step tốt, cụ thể sai lệch tĩnh không, thời gian độ khoảng 12 (s) Kết quả khảo sát nhiễu phụ tải, thay đổi giá trị đặt khác nhau, tƣơng ứng tín hiệu vào step, tín hiệu bậc thang, chúng nhận thấy đáp ứng của điều khiển Fuzzy tƣơng đối tốt, thời gian đáp ứng khoảng 10 (s) sau có tín hiệu áp đặt vào mạch vịng điều khiển Đối với tín hiệu nhiễu phụ tải có dạng xung vng có biên độ vào khoảng 20% điện áp đặt, thì thời gian triệt tiêu đƣợc nhiễu phụ tải vào khoảng 80% của biên độ nhiễu phụ tải tác động Đối với điều khiển Đại số gia tử, chúng thiết kế theo cách: cách cho  =  cách cho    Qua trình khảo sát thực nghiệm máy tính với tín hiệu đặt khác nhau, dựa quan điểm xét thời gian đáp ứng, độ điều chỉnh, thời gian triệt tiêu nhiễu phụ tải với sự tăng giảm   cứng, ví dụ nhƣ ( = 0.2,  = 0.8); ( = 0.6,  = 0.4) ; ( = 0.4,  = 0.6) , nhận thấy  = 0.4,  = 0.6 cho kết quả khả quan Với độ điều chỉnh 4,3% , thời gian đáp ứng độ (s) sai lệch tĩnh không Trong luận văn chúng đƣa đƣợc phƣơng pháp thiết kế điều khiển dựa phƣơng pháp luận xấp xỉ Đại số gia tử, xây dựng thành công modul S – funtions dành riêng cho lập trình điều khiển ĐSGT dựa phần mềm chuyên dụng Matlab Kết quả mô cho thấy cả điều khiển dùng Đại số gia tử đáp ứng tốt với tín hiệu step Nhƣng với điều khiển Đại số gia tử có = 0.4,  = 0.6 tốt cả Cụ thể: sai lệch tĩnh không, thòi gian độ khoảng (s) thời gian triệt tiêu nhiễu nhỏ, khoảng (s) Kết quả khảo sát nhiễu phụ tải thay đổi giá trị đặt khác nhau, tƣơng ứng tín hiệu vào step, tín hiệu bậc thang, chúng tơi nhận thấy đáp ứng của Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 88 điều khiển ĐSGT tƣơng đối tốt, thời gian đáp ứng khoảng (s) sau có tín hiệu áp đặt vào mạch vịng điều khiển Đối với tín hiệu nhiễu phụ tải có dạng xung vng có biên độ vào khoảng 20% điện áp đặt, thì thời gian triệt tiêu đƣợc nhiễu phụ tải vào khoảng 50% của biên độ nhiễu phụ tải tác động Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 89 KẾT LUẬN, KIẾN NGHỊ VÀ HƢỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO  Kết luận Luận văn giải đƣợc số nội dung sau: Đã nghiên cứu phƣơng pháp việc thiết kế điều khiển, việc đại số hóa ngơn ngữ của tập mờ Đại số gia tử Đã thiết kế điều khiển gƣơng mặt trời sở lý thuyết của Đại số gia tử Đã khảo sát chất lƣợng của điều khiển với   cứng Các phƣơng pháp thiết kế đƣợc kiểm chứng mô mở khả ứng dụng lý thuyết việc thiết kế hệ thống tự động công nghiệp  Kiến nghị hƣớng nghiên cứu Tiến hành thí nghiệm thực để kiểm tra chất lƣợng của điều khiển ĐSGT Thiết kế giao diện của điều khiển Nghiên cứu tính ổn định của hệ thống điều khiển dùng ĐSGT Thiết kế điều khiển ĐSGT với   mềm Nghiên cứu phƣơng án dùng động điều khiển gƣơng mặt trời theo hai hƣớng: Bắc-Nam, Đông-Tây để tăng hiệu suất nhận nhiệt từ mặt trời Bổ sung Toolbox ĐSGT Matlab Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 90 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Bùi Cơng Cƣờng & Nguyễn Dỗn Phƣớc; Hệ mờ, mạng nơron & ứng dụng, NXB KH & KT 2001 [2] Nguyễn Hồng Cƣơng, Bùi Cơng Cƣờng, Nguyễn Doãn Phƣớc, Phan Xuân Minh & Chu Văn Hỷ: Hệ mờ ứng dụng, NXB KH & KT 1998 [3] Phan Xuân Minh & Nguyễn Doãn Phƣớc: Lý thuyết điều khiển mờ, NXB KH & KT 2004 [4] Vũ Nhƣ Lân: Điều khiển sử dụng logic mờ, mạng nơron đại số gia tử, NXB KH & KT 2006 [5] Nguyễn Xuân Quánh: 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 ngơn ngữ, Tạp chí tin học điều khiển học, 14,3, 1998 [7] V.N.Lân, V.C Hƣng, Đ.T.Phụ: 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 Hƣng, Đ.T.Phụ, 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] Đặng Đình Thông, Năng lượng mặt trời ứng dụng, NXB Khoa học kỹ thuật, 2005 [11] Đinh Việt Cƣờng CH-K9, Luận văn thạc sỹ kỹ thuật, ngành tự động hoá: Nghiên cứu úng dụng loogic mờ đại số gia tử cho toán điều khiển, 2009 [12] N.V.Lan, Vũ Chấn Hƣng, Đặng Thành Phu, Điều khiển điều kiện bất định sở logic mờ khả sử dụng đại số gia tử luật điều khiển, tạp chí “Tin học 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 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 91 [14] G.Beliakov, “Fuzzy sets and membership functions based on probabilites” Information Sciences, vol 91, 95-111, 1996 [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, 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 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 92 [25] V.N Huynh, T.B Ho & Y Nakamori, A parametric representation of linguistic hedges in Zadeh’s fuzzy logic, International Tourna of Approximate Reasoning 30 (2002) 203-223 [26] Louchene, Benmakhlouf and Chaghi, Solar tracking system with fuzzy reasoning applied to scisp set, revue des Energies Renouvelables Vol 10 No2 (2007) 231 - 240 [27] Ming Qu, David H.Archer and Sophie V.Masson, A Linear Parabolic Trough Solar Collector Performance Model, Renewable Energy Resources and a Greener Future Vol.VIII-3-3 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn a Luận văn thạc sĩ kỹ thuật Chuyên ngành tự động PHỤ LỤC Modul S – funtions cho điều khiển Đại số gia tử có  =  function PPTHA(bock) setup(bock); %endfunction function setup(bock) %% Register number of input and output ports bock.NumInputPorts = 2; bock.NumOutputPorts = 1; %% Setup functional port properties to dynamically %% inherited bock.SetPreCompInpPotInfoToDnamic; bock.SetPreCompOutPotInfoToDnamic; %% Set block sample time to inherited bock.SampleTimes = [-1 0]; %% Run accelerator on TLC bock.SetAccelRunOnTLC(true); %% Register methods bock.RegBockMethod('Outputs', @Output); %endfunction function Output(bock) %Wind_speed = [0 100]; Temp_fluid = [-1 1]; Position = [-1 1]; %W = block.InputPort(1).Data; P = bock.InputPort(1).Data; T = bock.InputPort(2).Data; Ps = (P-Position(1))/(Position(2)-Position(1)); Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn b Luận văn thạc sĩ kỹ thuật Chuyên ngành tự động Ts = (T-Temp_fluid(1))/(Temp_fluid(2)-Temp_fluid(1)); %Ws = (W-Wind_speed(1))/(Wind_speed(2)-Wind_speed(1)); x=Ps*Ts;%*Ws; Ps_out = Interpolation(x); P_out = Ps_out*(Position(2)-Position(1))+Position(1); %Gui OutPort bock.OutputPort(1).Data = P_out; %endfunction function [y] = Interpolation(x) xk =[0 0.125 0.25 0.375 0.5 0.625 0.75 0.875 1]; %xk = [0 0.015625 0.03125 0.046875 0.0625 0.0625 0.09375 0.09375 0.09375 0.125 0.140625 0.1875 0.28125 0.421875]; %xk = P*W*T yk = [0 0.0625 0.125 0.1875 0.25 0.3125 0.375 0.4375 0.5]; %yk = [0 0.166666667 0.166666667 0.166666667 0.333333333 0.333333333 0.5 0.666666667 0.666666667 0.666666667 0.833333333 0.833333333 1]; %yk = P_new sizeof_xk=size(xk); n=sizeof_xk(2); %Tinh Fi(x) Fi_x=1; for i=1:n Fi_x = Fi_x*(x-xk(i)); end %Tinh dau y y=0; for k=1:n %Tinh Fi(xk) Fi_xk=x-xk(k); for i=1:n-1 Fi_xk=Fi_xk*(xk(k)-xk(i)); end %Hoan tinh Fi(xk) %Tinh gia tri dau y=y+(yk(k)*Fi_x)/(Fi_xk*(x-xk(k))); end %endfunction Interpolation Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn c Luận văn thạc sĩ kỹ thuật Chuyên ngành tự động Modul S – funtions cho điều khiển Đại số gia tử có    function PPTHA1(bock) setup(bock); %endfunction function setup(bock) %% Register number of input and output ports bock.NumInputPorts = 2; bock.NumOutputPorts = 1; %% Setup functional port properties to dynamically %% inherited bock.SetPreCompInpPotInfoToDnamic; bock.SetPreCompOutPotInfoToDnamic; %% Set block sample time to inherited bock.SampleTimes = [-1 0]; %% Run accelerator on TLC bock.SetAccelRunOnTLC(true); %% Register methods bock.RegBockMethod('Outputs', @Output); %endfunction function Output(bock) Ch_Cv = [-1 1]; dCh_Cv = [-0.5 0]; Driver = [-5 5]; P = bock.InputPort(1).Data; T = bock.InputPort(2).Data; Ps = (P-0.5*dCh_Cv(1))/(0.5-0.5*dCh_Cv(1)); Ts = (T-0.5*Ch_Cv(1))/(0.5-0.5*Ch_Cv(1)); Ps1=Ps' Ts1=Ts' x=(Ps+Ts)*1/(1.3*2.3); Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn d Luận văn thạc sĩ kỹ thuật Chuyên ngành tự động %Ps_out = Interpolation(x) PPT = Noisuy(x); P1=PPT'; P_out = x*(Driver(2)-Driver(1))+Driver(1) %Gui OutPort bock.OutputPort(1).Data = P_out; %endfunction function [z]= Noisuy(x) xk =[0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 1]; yk = [0 0.2 0.2 0.4 0.5 0.6 0.8 0.8 0.8 1]; x_fine=0:0.01:1; z=interp1(xk,yk,x_fine,'linear'); function [y] = Interpolation(x) xk =[0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 1]; %xk = [0.015625 0.03125 0.046875 0.0625 0.0625 0.09375 0.09375 0.09375 0.125 0.140625 0.1875 0.28125 0.421875]; %xk = P*W*T yk = [0 0.2 0.2 0.4 0.5 0.6 0.8 0.8 0.8 1]; %yk = [0.166666667 0.166666667 0.166666667 0.333333333 0.333333333 0.5 0.666666667 0.666666667 0.666666667 0.833333333 0.833333333 1]; %yk = P_new sizeof_xk=size(xk); n=sizeof_xk(2); %Tinh Fi(x) Fi_x=1; for i=1:n Fi_x = Fi_x*(x-xk(i)); end %Tinh dau y y=0; for k=1:n %Tinh Fi(xk) Fi_xk=x-xk(k); for i=1:n-1 Fi_xk=Fi_xk*(xk(k)-xk(i)); end %Hoan tinh Fi(xk) %Tinh gia tri dau y=y+(yk(k)*Fi_x)/(Fi_xk*(x-xk(k))); end %endfunction Interpolation Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ... 4.24 Sơ đồ mô điều khiển Đại số gia tử () 78 4.25 Đáp ứng của điều khiển Đại số gia tử 1() 79 4.26 Sơ đồ mô điều khiển Đại số gia tử 79 4.27 Đáp ứng của điều khiển Đại số gia tử 80 4.28... mờ của gia tử âm  Tổng độ đo tính mờ của gia tử dƣơng  Giá trị định lƣợng của phần tử trung hòa AX Đại số gia tử AX Đại số gia tử tuyến tính đầy đủ W Phần tử trung hịa đại số gia tử Các...ii ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP  LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGÀNH : TỰ ĐỘNG HOÁ NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ ĐỂ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG GƢƠNG MẶT TRỜI Ngành