Chọn nguyên lý giải mờ

Một phần của tài liệu Ứng dụng mạng mờ noron trong nhận dạng và điều khiển hệ phi tuyến (Trang 83 - 85)

CHƯƠNG 3 CƠ SỞ LÝ THUYẾT LOGIC MỜ

3.2.2.5. Chọn nguyên lý giải mờ

Việc chọn giải mờ cho bài toán cụ thể là hết sức quan trọng bởi vì không những đòi hỏi phải đạt độ chính xác cao mà còn phải tính đến sựảnh hưởng của nó

đến độ phức tạp và trạng thái làm việc của toàn bộ hệ thống. Thông thường trong thiết kế hệ thống điều khiển mờ, giải mờ bằng phương pháp trọng tâm có nhiều ưu

điểm hơn cả bởi vì trong kết quả giải mờđều có sự tham gia của tất cả các kết luận của các luật điều khiển.

70

Sau khi bộ điều khiển mờ được tổng hợp, có thể ghép nối nó với đối tượng

điều khiển thực hiện hoặc với một đối tượng mô phỏng để thử nghiệm. Trong quá trình thử nghiệm cần đặc biệt kiểm tra xem có tồn tại “lỗ hổng” nào trong quá trình làm việc hay không, tức xác định xem tập các luật điều khiển có được xây dựng đầy

đủ hay không để khắc phục. Nguyên nhân của hiện tượng “lỗ hổng” có thể do việc thiết lập các nguyên tắc điều khiển xung quanh điểm làm việc không phủ lên nhau hoàn toàn, hoặc có một số kết quả sai lệch trong các nguyên tắc điều khiển đã được thiết lập. Một nguyên nhân nữa có thể xảy ra là bộ điều khiển làm việc không ổn

định vì nó nằm quá xa điểm làm việc. Trong mọi trường hợp trước hết nên xem xét lại các luật điều khiển cơ sở.

Sau khi đã đảm bảo được bộđiều khiển làm việc ổn định và không có các “lỗ

hổng” thì bước tiếp theo là tối ưu hóa trạng thái làm việc của nó theo các chỉ tiêu khác nhau. Việc chỉnh định bộ điều khiển theo chỉ tiêu này chủ yếu được thực hiện qua việc hiệu chỉnh các hàm thuộc và thiết lập thêm các nguyên tắc điều khiển bổ

sung hoặc sửa đổi lại các nguyên tắc điều khiển đã có. Việc chỉnh định sẽ rất có kết quả nếu như thực hiện được trên một hệ kín.

3.3 Các loi mô hình m

3.3.1 Dng mô hình m kinh đin CRI (compositional rule of

inference)

Mỗi quy tắc trong mô hình mờ trên cơ sở mô hình CRI ánh xạ tập mờ con trong không gian đầu vào     thành tập mờ con trong không gian đầu ra

    và có dạng :

        : ế   à      à    … . à    ì     à          3.14

Với k=1..m luật. Mỗi luật có vector tín hiệu vàoxkx vector tín hiệu vào hệ thống đầy đủ. à   là kí hiệu biến ngôn ngữ của tập mờ mô tả trạng thái biến

đầu vào xi và biến đầu ra y theo định tính. là toán tử phép giao mờ ( thông thường là T-norm )

71

Sức mạnh của luật thứ k thu được bằng cách lấy T-norm của hàm liên thuộc trong mệnh đề tiền đề ( thường là toán tử min hoặc tích ) là :

                …            3.15

Với là hàm liên thuộc của tập mờ . Sức mạnh của luật thứ k là đại diện cho một tập mờ   trong không gian tín hiệu vào. Do vậy (1) có thể viết là :

       : ế    à    ì    à          3.16

Gọi là hàm liên thuộc đầu ra    thì ta tính được tham số và trọng tâm như sau :

    . .          (3.17)

b . .

.        (3.18) Vì thế Bk có thể viết dưới dạng phiếm hàm là Bk ( vk , bk ). Khi dùng hàm T-

Một phần của tài liệu Ứng dụng mạng mờ noron trong nhận dạng và điều khiển hệ phi tuyến (Trang 83 - 85)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(131 trang)