Luận văn thạc sĩ điều khiển hạ độ cao vật bay sử dụng lý thuyết mờ và đại số gia tử với ngữ nghĩa hiệu chỉnh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG NGÔ THỊ KIM ANH ĐIỀU KHIỂN HẠ ĐỘ CAO VẬT BAY SỬ DỤNG LÝ THUYẾT MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI NGỮ NGHĨA HIỆU CHỈNH LUẬN VĂN THẠC SĨ THÁI NGUYÊN 2020 i TRƯỜNG ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG NGÔ THỊ KIM ANH ĐIỀU KHIỂN HẠ ĐỘ CAO VẬT BAY SỬ DỤNG LÝ THUYẾT MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI NGỮ NGHĨA HIỆU CHỈNH CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA MÃ SỐ: 852 02 16 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS VŨ NHƯ LÂN THÁI NGUYÊN 2020 ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn tổng hợp thực Các kết phân tích hoàn toàn trung thực, nội dung thuyết minh chưa cơng bố Luận văn có sử dụng tài liệu tham khảo nêu phần tài liệu tham khảo Tác giả luận văn Ngô Thị Kim Anh iii LỜI CẢM ƠN Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn chân thành tới TS Vũ Như Lân hướng dẫn tận tình, bảo cặn kẽ để tơi hồn thành luận văn Đồng thời xin gửi lời cảm ơn tới tất thầy giáo, cô giáo Khoa Cơng nghệ tự động hóa đào tạo sau đại học bạn đồng nghiệp Trường Đại học CNTT&TT- ĐHTN Hà Nội, ngày tháng năm Tác giả luận văn Ngô Thị Kim Anh iv MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan Lời cảm ơn Mục lục Danh mục kí hiệu, chữ viết tắt Danh mục bảng Danh mục hình Lời nói đầu CHƯƠNG 1: MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ SỞ 1.1 Lý thuyết tập mờ, logic mờ biến ngôn ngữ 1.1.1 Lý thuyết tập mờ 1.1.2 Logic mờ biến ngôn ngữ 1.1.3 Các phép tốn tập mờ 1.2 Mơ hình mờ lập luận xấp xỉ 1.2.1 Lập luận xấp xỉ - Lập luận mờ đa điều kiện 1.2.2Phương pháp lập luận mờ đa điều kiện 1.3 Lý thuyết Đại số gia tử 1.4 Kết luận Chương CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH ĐIỀU KHIỂN 2.1 Mơ hình điều khiển dựa logic mờ Đại số gia tử 2.1.1 Mơ hình điều khiển mờ 2.1.2 Mơ hình điều khiển sử dụng đại số gia tử 2.2 Mơ hình hiệu chỉnh ngữ nghĩa 2.3 Điều khiển sử dụng Đại số gia tử với ngữ nghĩa hiệu chỉnh 2.4 Kết luận Chương CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN HẠ ĐỘ CAO VẬT BAY v 3.1 Mô hình động học hạ độ cao vật bay 3.2 Điều khiển mờ hạ độ cao vật bay 3.3 Mơ hình biến đổi bảng FAM sang bảng SAM với ngữ nghĩa hiệu chỉnh 3.4 hiệu chỉnh Điều khiển hạ độ cao vật bay sử dụng Đại số gia tử với n 3.5 Kết luận Chương KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI TÀI LIỆU THAM KHẢO Các kết luận Các kiến nghị vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Các ký hiệu:  Tổng độ đo tính mờ gia tử âm  Tổng độ đo tính mờ gia tử dương  Giá trị định lượng phần tử trung hòa W Phần tử trung hòa đại số gia tử Ngưỡng hiệu chỉnh định lượng ngữ nghĩa δ Tham số hiệu chỉnh giá trị định lượng ngữ nghĩa c-, c+ Các phần tử sinh [-q ˄ p] Các chữ viết tắt: ĐSGT GA Genetic Algorithm FMCR FAM Fuzzy Associative Memory SAM Semantic Associative Me HAR Hedge Algebras Reasoning OpPAR OpHAR CFC Conventional Fuzzy Control FCHA OFCHA PLC Programmable Logic vii PHỤ LỤC BẢNG Bảng 1.1 Ví dụ tính âm dương gia tử Bảng 3.1 Miền giá trị biến ngôn ngữ Bảng 3.2 Mơ hình FAM Bảng 3.3 Bảng chuyển đổi ngơn ngữ Bảng 3.4 Mơ hình SAM gốc Bảng 3.5 Tổng hợp kết điều khiển hạ độ cao vật bay Bảng 3.6 Mơ hình SAM gốc Bảng 3.7 Mơ hình SAM có điều kiện Bảng 3.8 Kết điều khiển theo mơ hình SAM có điều kiện với tham số hiệu chỉnh ngữ nghĩa Bảng 3.9 Kết điều khiển vật bay hạ độ cao với trường hợp Bảng 3.10 Kết điều khiển với Agg = MIN viii PHỤ LỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Giao hai tập mờ Hình 1.2 Phép hợp hai tập mờ Hình 2.1 Bộ điều khiển mờ Hình 2.2 Sơ đồ phương pháp điều khiển FCHA Hình 3.1 Paraboll quan hệ h v Hình 3.2 Hàm thuộc tập mờ biến h Hình 3.3 Hàm thuộc tập mờ biến v Hình 3.4 Hàm thuộc tập mờ biến f Hình 3.5 Đường cong ngữ nghĩa định lượng Hình 3.6 Đường cong ngữ nghĩa định lượng theo mơ hình SAM có điều kiện với tham số hiệu chỉnh ngữ nghĩa Hình 3.7 Đường cong ngữ nghĩa định lượng với tham số MỞ ĐẦU Lý thuyết tập mờ logic mờ L.A Zadeh [9] đề xuất vào thập niên 60 kỷ trước Ơng mơ tả cách toán học khái niệm mơ hồ mà ta thường gặp sống như: cao, thấp; đúng, sai tập mờ Nhờ việc xây dựng lý thuyết tập mờ mà người suy diễn từ khái niệm mơ hồ đến khái niệm mơ hồ khác mà thân logic kinh điển không làm Trên sở thơng tin khơng xác thu được, người ta đưa định hiệu cho tình toán Kể từ đời, lý thuyết tập mờ ứng dụng logic mờ, hệ mờ phát triển liên tục phương diện lý thuyết ứng dụng nhiều lĩnh vực khác đạt nhiều thành tựu ứng dụng, đặc biệt ứng dụng hệ chuyên gia mờ, điều khiển mờ Tuy nhiên, phương pháp lập luận người vấn đề phức tạp cấu trúc Vì kể từ lý thuyết tập mờ đời nay, chưa có sở lý thuyết hình thức chặt chẽ theo nghĩa tiên đề hoá cho logic mờ lập luận mờ Để đáp ứng phần nhu cầu xây dựng sở toán học cho việc lập luận ngôn ngữ, N.Cat Ho Wechler [5, 6] đề xuất cách tiếp cận dựa cấu trúc tự nhiên miền giá trị biến ngôn ngữ, cơng trình mình, tác giả rằng, giá trị biến ngôn ngữ thực tế có thứ tự định mặt ngữ nghĩa, ví dụ ta hồn tồn cảm nhận rằng, ‘trẻ’ nhỏ ‘già’, ‘nhanh’ lớn ‘chậm’ Xuất phát từ quan hệ ngữ nghĩa tác giả phát triển lý thuyết đại số gia tử (ĐSGT) 51 - Thỏa mãn tính chất định tính (paraboll Hình 3.1) với điều kiện vật bay hạ độ cao từ h =1000 ft, v = -20 ft/s thời điểm bắt đầu hạ độ cao có giá trị lớn nhất, thời điểm tiếp đất h = 0, v = có giá trị nhỏ Vì vậy, mơ hình SAM có điều kiện toán điều khiển vật bay hạ độ cao chứa ô thể giá trị ngữ nghĩa lực điều khiển fs có xu hướng giảm dần tương ứng với giảm dần ngữ nghĩa hs ngữ nghĩa vs nhằm thỏa mãn ràng buộc từ T1 đến T5 Những ô trống mơ hình SAM có điều kiện thể loại bỏ luật ngữ nghĩa không đảm bảo thoả mãn tính chất định tính Do vậy, để đảm bảo tính chất định tính động học hệ thống đại lượng ∆fs1, ∆fs2 đưa vào mô hình SAM có điều kiện nhằm đảm bảo tính chất định tính động học hệ thống T3, T4, T5 Như mơ hình SAM có điều kiện Bảng 3.7, A chứa giá trị (0.5 + ∆fs1) giá trị ngữ nghĩa lớn fs tương ứng với vs lớn hs lớn nhất, tiếp đến ô B chứa giá trị (0.5 + ∆fs2) giá trị ngữ nghĩa fs nhỏ tương ứng với hs nhỏ vs nhỏ hơn, C có giá trị nhỏ tương ứng với mơ hình máy bay tiếp đất (h =0 v = 0) Chính vậy, đại lượng ∆fs1, ∆fs2 chọn cho đủ nhỏ thỏa mãn ràng buộc riêng đầu vào h v, tham số gọi tham số hiệu chỉnh định lượng ngữ nghĩa với ∆fs1 > ∆fs2 > Bảng 3.7 Mơ hình SAM có điều kiện 52 v vs h hs 1000 1.00 500 0.50 250 0.25 0.00 3.4 Điều khiển hạ độ cao vật bay sử dụng Đại số gia tử với ngữ nghĩa hiệu chỉnh Việc sử dụng mơ hình SAM có điều kiện phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT khác với phương pháp HAR truyền thống Có nghĩa mơ hình SAM gốc thay mơ hình SAM có điều kiện với tham số hiệu chỉnh ngữ nghĩa Phương pháp lập luận sử dụng phương pháp nội suy mơ hình SAM có điều kiện, phương pháp gọi phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT với mơ hình SAM có điều kiện với ngữ nghĩa hiệu chỉnh Đối với toán điều khiển hạ độ cao vật bay nêu trên, tiếp tục xử lý sau: Với tham số hiệu chỉnh ngữ nghĩa chọn là: ∆fs1 = 0.02, ∆fs2 = 0.01, xây dựng đường cong ngữ nghĩa định lượng Trước hết, từ giá trị Bảng 3.7, sử dụng phép kết nhập Agg = MIN, tính tốn tọa độ điểm mặt phẳng thực, ta xác định đường cong Hình3.6 53 Hình 3.6 Đường cong ngữ nghĩa định lượng theo mơ hình SAM có điều kiện với tham số hiệu chỉnh ngữ nghĩa Quá trình lập luận sau: Với điều kiện ban đầu: h = 1000 ft v = –20 ft/s Chu kỳ điều khiển 1: Với h(1)=1000; v(1) = – 20, ta có hs(1) = vs(1) = Ta có Agg =min(hs(1),vs(1)) = min(1, 0) = làm giá trị đầu vào, nội suy tuyến tính đoạn AB (Hình 3.6) ta giá trị đầu fs(1) = 0.52, sau phép giải nghĩa ta có lực điều khiển tương ứng f(1)= 0.8 Chu kỳ điều khiển 2: h(2) = h(1) + v(1) = 1000 + (–20) = 980 ⇒ hs(2) = 0.9 v(2) = v(1) + f(1) = (–20) + 0.8 = –19.2 ⇒ vs(2) = 0.02 Với giá trị đầu vào Agg =min (hs(2), vs(2)) = 0.02, nội suy tuyến tính đoạn AB thuộc đường cong ngữ nghĩa định lượng (Hình 3.6) ta fs(2) = 0.5192, sau phép giải nghĩa ta có lực điều khiển tương ứng f(2) = 0.768 Chu kỳ điều khiển 3: h(3) = h(2) + v(2) = 980 + (–19.2) = 960.8 ⇒ hs(3) = 0.804 54 v(3) = v(2) + f(2) = (–19.2) + 0.768 = –18.432 ⇒ vs(3) = 0.039 Với giá trị đầu vào Agg =min (hs(3), vs(3)) = 0.039, nội suy tuyến tính đoạn AB thuộc đường cong ngữ nghĩa định lượng (Hình 3.6) ta fs(3) = 0.5184, sau phép giải nghĩa ta có lực điều khiển tương ứng f(3) = 0.7372 Tính tốn tương tự cho chu kỳ tiếp theo, kết 10 chu kỳ tổng hợp Bảng 3.8 đây: Bảng 3.8 Kết điều khiển theo mơ hình SAM có điều kiện với tham số hiệu chỉnh ngữ nghĩa Chu kì 10 Tổng sai số tốc độ qua 10 chu kỳ điều khiển với phép Agg = MIN sau: ∑10 1/2 =( eSAM_điều-kiện (v ( HA) − v ( HA)) ) i=1 0i i = 0.7567 (3.7) Trong đó, eSAM_điều-kiện tổng sai số phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT theo mơ hình SAM có điều kiện với tham số hiệu chỉnh ngữ nghĩa; 55 vi0(HA) vận tốc hạ độ cao tối ưu chu kì thứ i, vi(HA) vận tốc hạ độ cao chu kỳ i phương pháp lập luận Nhận xét : Từ Bảng 3.8 ta thấy phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT theo mơ hình SAM có điều kiện với tham số hiệu chỉnh ngữ nghĩa giữ cho vật bay hạ độ cao với vận tốc v, độ cao h lực điều khiển f giảm dần, khảo cứu tương tự dựa số phương pháp lập luận khác không thỏa mãn điều kiện Mặt khác tổng sai số tốc độ hạ độ cao dùng phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT theo mơ hình SAM có điều kiện với tham số hiệu chỉnh ngữ nghĩa nhỏ nhiều so với tổng sai số tốc độ phương pháp lập luận HAR phương pháp lập luận FMCR Ross Ảnh hưởng tham số hiệu chỉnh ngữ nghĩa ∆fs1 ∆fs2 phương pháp lập luận Như phân tích đại lượng ∆fs1 ∆fs2 mô hình SAM có điều kiện nhằm đảm bảo tính chất định tính động học hệ thống Các giá trị ∆fs1 ∆fs2 chọn mang tính trực giác Tuy nhiên giá trị ∆fs1 ∆fs2 mơ hình SAM có điều kiện ảnh hưởng đến giá trị định lượng ngữ nghĩa biến ngôn ngữ, từ ảnh hưởng đến sai số tốn Sau ta sử dụng phương pháp lập luận HAR với phép kết nhập Agg = MIN cho trường hợp: - Trường hợp 1: ∆fs1 =0.04, ∆fs2 =0.01 - Trường hợp 2: ∆fs1=0.03, ∆fs2 = 0.02 Tính tốn tương tự ta nhận kết tổng hợp qua 10 chu kỳ Bảng 3.9 56 Bảng 3.9 Kết điều khiển vật bay hạ độ cao với trường hợp Ch Trường hợp: ∆fs1 =0.04, u kỳ h 1000 980.0 961.6 944.6 928.9 914.2 900.5 887.6 875.5 10 864.1 Sai số điều khiển : 8.886 Qua kết Bảng 3.9, ta thấy việc lựa chọn giá trị ∆fs1 ∆fs2 khác ảnh hưởng đến sai số điều khiển toán Như vậy, ta khẳng định tham số hiệu chỉnh định lượng ngữ nghĩa yếu tố ảnh hưởng đến kết lập luận mờ sử dụng ĐSGT với mơ hình SAM có 57 điều kiện Vì ta xác định tham số hiệu chỉnh quan điểm tối ưu Phương pháp xác định tham số ∆fs1 ∆fs2 tối ưu Các tham số hiệu chỉnh định lượng ngữ nghĩa mơ hình SAM có điều kiện yếu tố ảnh hưởng đến sai số tốn, cần xác định tham số hiệu chỉnh định lượng ngữ nghĩa mơ hình SAM có điều kiện, cụ thể ý tưởng tồn giải pháp sau: Để tiện theo dõi, ký hiệu phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT HAR tham số hiệu chỉnh định lượng ngữ nghĩa PAR Giả sử tồn mơ hình sai số phương pháp lập luận cho hàm e(g, HAR(PAR)) ≥ g mơ hình thực mong muốn HAR(PAR) mơ hình xấp xỉ phương pháp HAR Khi tốn xác định tham số cho phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT phát biểu sau: Tìm tham số PAR cho e(g, HAR(PAR)) → min, tham số PAR tham số hiệu chỉnh định lượng ngữ nghĩa mơ hình SAM có điều kiện Đây tốn cực tiểu hàm nhiều biến e(g, HAR(PAR)) có ràng buộc, sử dụng khả cực tiểu hóa hàm nhiều biến giải thuật di truyền để xác định tham số hiệu chỉnh mơ hình SAM có điều kiện Như vậy, xây dựng mơ hình sai số cho tốn lập luận xấp xỉ, ln xác định tham số hiệu chỉnh mơ hình SAM có điều kiện phương pháp HAR cho sai số toán tối ưu Sau ta tiếp tục sử dụng phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT theo mô hình SAM có điều kiện cho tốn điều khiển hạ độ cao vật bay Ross [8]: 58 Bước Xác định tham số ĐSGT: Các ánh xạ định lượng ngữ nghĩa với tham số chọn Bước Xây dựng mơ hình SAM có điều kiện từ mơ hình SAM gốc sở phân tích tính chất ràng buộc tốn ta xác định mơ hình SAM có điều kiện Bảng 3.7 Bước Xây dựng đường cong ngữ nghĩa định lượng: Từ mơ hình SAM có điều kiện, sử dụng phép kết nhập Agg =MIN tức lấy Agg = min(hs, vs), xây dựng đường cong ngữ nghĩa định lượng Hình 3.7 Hình 3.7 Đường cong ngữ nghĩa định lượng với tham số Bước Xác định đầu lập luận: Xây dựng giá trị ngữ nghĩa hóa giải nghĩa cho biến h, v, f với: s0 = 1.0, s1 = x0 = 0, x1 = 1000 cho biến h s0 = 0, s1 = 0.5 x0 = -20, x1 = cho biến v s0 = 0.5+∆fs1, s1 = 0.5+ ∆fs2 x0 = -20, x1 = -10 s0 = 0.5+∆fs2, s1 = 0.5 x0 = -10, x1 = cho biến f 59 Xây dựng hàm nội suy Noisuy(min (vs , hs), fs), hàm nội suy tuyến tính sở mốc mơ hình SAM có điều kiện Sai số trình điều khiển xác định thơng qua q trình tính tốn thơng số độ cao, vận tốc, lực điều khiển, vận tốc tối ưu sai số chu kỳ điều khiển sau: Xét chu kỳ điều khiển i, i = 1,…, k (i=1 ứng với điều kiện ban đầu) + Độ cao, vận tốc thực tế Nếu i = h(i) = 1000; Ngược lại h(i) = h(i-1)+v(i-1); Nếu i = v(i) = -20; Ngược lại h(i) = v(i-1)+ f(i-1) + Ngữ nghĩa hóa độ cao, vận tốc tương ứng hs(i)=hTOhs(h(i)); vs(i)=vTOvs(v(i)); + Lực tương ứng với độ cao vận tốc fs(i)=Noisuy(min(hs(i),vs(i)), SAM có điều kiện) + Giải nghĩa nhận lực điều khiển: f(i) = fsTOf(fs(i)); + Vận tốc tối ưu: vtoiuu(i) = -(20/(1000)2)/(h(i))2 + Sai số: e(i) = (vtoiuu(i)-v(i))2 Giá trị hàm sai số: g (∆f , ∆f ) = s1 s2 ∑k= e(i ) i Sử dụng giải thuật di truyền với mã hóa nhị phân, cực tiểu hàm sai số g với số hệ 1000, kích thước quần thể 40, xác suất đột biến 0.03, xác suất lai ghép 0.8 Qua nhiều lần thử nghiệm ta xác định tham số hiệu chỉnh ngữ nghĩa là: PAR={∆fs1 ; ∆fs2} = {0.0195; 0.0095} 60 Kết điều khiển sử dụng ĐSGT với mơ hình SAM có điều kiện tổng hợp Bảng 3.10 Bảng 3.10 Kết điều khiển với Agg = MIN Chu kỳ 10 Sai số Nhận xét Kết điều khiển hạ độ cao vật bay qua 10 chu kỳ điều khiển cho giá trị sai số điều khiển nhỏ nhiều so với phương pháp lập luận mờ truyền thống phương pháp điều khiển sử dụng ĐSGT khác Mặt khác kết khẳng định khả tối ưu hệ luật mơ hình SAM gốc cho lớp tốn điều khiển có ràng buộc theo tiếp cận ĐSGT, phương pháp lập luận tính tốn đơn giản phương pháp lập luận HAR 61 3.5 Kết luận Chương Chương III phát triển phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT theo mơ hình SAM có điều kiện với tham số hiệu chỉnh hợp lý nhằm nâng cao hiệu phương pháp lập luận Vì việc xác định giá trị ngôn ngữ tốt làm sở cho phương pháp lập luận hợp lý tạo khả tìm hệ luật tối ưu Như vậy, việc chọn hợp lý giá trị ngôn ngữ theo trực giác sở ĐSGT biến ngôn ngữ cho phép hiệu chỉnh giá trị ngữ nghĩa định lượng xác định tham số hiệu chỉnh ngữ nghĩa tối ưu 62 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết nhận từ toán điều khiển hạ độ cao vật bay với ngữ nghĩa hiệu chỉnh khẳng định: - Phương pháp điều khiển sử dụng ĐSGT có khả cho kết tốt phương pháp điều khiển mờ truyền thống - Phương pháp điều khiển sử dụng ĐSGT với mơ hình SAM có điều kiện với tham số hiệu chỉnh ngữ nghĩa có khả cho kết tốt phương pháp điều khiển sử dụng ĐSGT thơng thường, xây dựng hợp lý cho trình chuyển đổi từ bảng FAM sang bảng SAM Tuy nhiên, tính hợp lý chưa phải tối ưu - Phương pháp điều khiển sử dụng ĐSGT với mơ hình SAM có điều kiện địi hỏi tính hợp lý chuyển đổi từ bảng FAM sang bảng SAM với số ràng buộc chặt chẽ hơn, nên có khả sử dụng số luật phương pháp HAR, độ xác điều khiển lại cao - Tuy nhiên phương pháp điều khiển ứng dụng cho tốn điều khiển cụ thể có ràng buộc riêng chưa có tiêu chí chung xây dựng mơ hình SAM có điều kiện với tham số hiệu chỉnh tối ưu Tuy nhiên với trình độ thời gian có hạn nên luận văn khơng tránh khỏi sai sót Vì tơi mong nhận giúp đỡ thầy giáo, cô giáo cộng tác đồng nghiệp 63 HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Vấn đề chuyển từ bảng FAM sang bảng SAM phụ thuộc vào kinh nghiệm người sử dụng Vì cần xây dựng phương pháp luận chuyển đổi tối ưu từ bảng FAM sang bảng SAM Rõ ràng ngữ nghĩa định lượng giá trị ngơn ngữ tham số cần tối ưu toán điều khiển 64 TÀI LỆU THAM KHẢO [1] Nguyen Duy Minh, Vu Nhu Lan (2007), “Application of hedge algebras with the conditional SAM table in the aircraft landing control problem”, Journal of Science and Technology, VietNamese Academy Of Science And Technology, Tập 45(6), tr 179-186 [2] Nguyễn Duy Minh, Vũ Như Lân (2008), Điều khiển mơ hình máy bay hạ cánh sử dụng đại số gia tử với bảng SAM dựa tham số, Kỷ yếu hội thảo quốc gia “ Một số vấn đề chọn lọc công nghệ thông tin truyền thông” Huế 12-13 /6 / 2008, tr 107-119, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật [3] Nguyễn Duy Minh, Vũ Như Lân (2008), “Phương pháp điều khiển dựa vào việc định lượng đại số gia tử với bảng SAM có điều kiện”, Tạp chí Tin học Điều khiển, Tập 24(2), tr 119-125 [4] Nguyễn Duy Minh (2010), “Ảnh hưởng tham số bảng SAM điều kiện phương pháp điều khiển sử dụng đại số gia tử”, Tạp chí khoa học công nghệ, Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam, Tập 48(1), tr 45-53 Ho N C., Wechler W (1990), “Hedge algebra: An algebraic approach to [5] structures of sets of linguistic truth values”, Fuzzy Sets and Systems 35, 281– 293 [6] Ho N C., Wechler W (1992), “Extended algebra and their application to fuzzy logic”, Fuzzy Sets and Systems 52, pp 259–281 [7] Ho N C., Lan V N., Viet L X (2008), “Optimal hedge-algebras-based controller: Design and application”, Fuzzy Sets and Systems, 159(8), 968–989 [8] Ross T J (2004), Fuzzy logic with Engineering Applications, Second Edition, International Edition Mc Graw-Hill, Inc [9] Zadeh L A (1965), “Fuzzy sets”, Inform and Control 8, pp 338–353 ... hình điều khiển sử dụng đại số gia tử 2.2 Mơ hình hiệu chỉnh ngữ nghĩa 2.3 Điều khiển sử dụng Đại số gia tử với ngữ nghĩa hiệu chỉnh 2.4 Kết luận Chương CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN HẠ ĐỘ CAO VẬT BAY v 3.1... hình động học hạ độ cao vật bay 3.2 Điều khiển mờ hạ độ cao vật bay 3.3 Mơ hình biến đổi bảng FAM sang bảng SAM với ngữ nghĩa hiệu chỉnh 3.4 hiệu chỉnh Điều khiển hạ độ cao vật bay sử dụng Đại số. ..i TRƯỜNG ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG NGÔ THỊ KIM ANH ĐIỀU KHIỂN HẠ ĐỘ CAO VẬT BAY SỬ DỤNG LÝ THUYẾT MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI NGỮ NGHĨA HIỆU CHỈNH CHUYÊN