Với bài toán này chúng ta áp dụng thuật toán OPTIMIZE(PAR, M, N), trong
đó các giá trị M, N giống nhau, tức là N = M = 3000. Kết quả thu được là các tham số trong Bảng 3.19.
µ(Little) µ(Possibly) µ(More) µ(Very) θ Trọng số
p 0.37209 0.34910 0.27747 0.00134 0.48182 wp = 0.86638v 0.37609 0.29349 0.26845 0.06197 0.53467 wv = 0.13362 v 0.37609 0.29349 0.26845 0.06197 0.53467 wv = 0.13362 p(0) = 0 Ff 0.35566 0.29743 0.14227 0.20464 0.50854 p 0.25561 0.04092 0.33803 0.36544 0.49121 wp = 0.90267 v 0.07859 0.32622 0.28394 0.31125 0.47419 wv = 0.09733 G1(p) p(0) = 1 Ff 0.53647 0.23459 0.12702 0.10192 0.58116 p 0.18896 0.33485 0.39343 0.08276 0.48623 wp = 0.79946 v 0.40001 0.13427 0.45734 0.00838 0.53049 wv = 0.20054 p(0) = 0 Ff 0.35199 0.32299 0.27786 0.04716 0.51121 p 0.20227 0.06734 0.18768 0.54271 0.51363 wp = 0.84836 v 0.34466 0.41438 0.20899 0.03197 0.45660 wv = 0.15164 G2(p) p(0) = 1 Ff 0.27818 0.45805 0.15409 0.10968 0.43555
Bảng 3.19: Các tham số tối ưu cho bài toán giữ vật thể trên mặt nghiêng Kết quả điều khiển thu được như trong Bảng 3.20. Trong đó cột SFC, PLC là các kết quả trong [39], cột HAC thể hiện kết quả của phương pháp điều khiển mờ HAC, còn cột opHAC thể hiện kết quả của phương pháp điều khiển tối ưu dựa trên ĐSGT.Dễ thấy phương pháp opHAC cho sai số bé nhất.
Vị trí p(0) = 0 p(0) = 1
Phương
pháp SFC PLC HAC opHAC SFC PLC opHAC
PE 0.535 0.172 0.042 2.0×10–5 20.018 19.857 12.781 G1(p) G1(p) FP 4.589 6.727 27.843 27.829 5.921 7.949 33.896 PE 0.434 0.162 0.0032 0.3×10–5 19.306 19.047 11.621 G2(p) FP 4.656 6.803 2.177 2.176 6.022 7.992 6.739 Bảng 3.20: So sánh kết quả thử nghiệm của các phương pháp 3.5 Kết luận Chương 3
Dưới đây là một số kết quả chính của chương:
Đưa ra các khái niệm mới như Semantization và Desemantization. Xây dựng phương pháp điều khiển mờ dựa trên đại số gia tử HAC.
Ứng dụng phương pháp mới và đánh giá kết quả thực hiện dựa trên hai bài toán điều khiển.
Phát triển phương pháp lập luận tối ưu dựa trên ĐSGT sang điều khiển, kiểm tra tính hiệu quả của phương pháp mới thông qua việc tính toán lại cho hai bài toán điều khiển.
KẾT LUẬN CHUNG
Một số kết quả chính đạt được của Luận án:
1) Nghiên cứu chứng tỏ hiệu năng của phương pháp luận xấp xỉ dựa trên
đại số gia tử và chứng minh rằng nó có thể xấp xỉ mối quan hệ hàm liên tục giữa hai đại lượng với độ chính xác bất kỳ cho trước.
2) Xây dựng phương pháp luận lập luận xấp xỉ tối ưu đa điều kiện, nhiều biến dựa trên đại số gia tử với việc tối ưu hóa các tham số của phương pháp nhờ
giải thuật di truyền. Phương pháp luận có tính chất tổng quát đối với những bài toán có tri thức dạng luật mờ thuộc các lĩnh vực khác nhau.
3) Dựa vào phương pháp lập luận xấp xỉ đề cập ở trên, xây dựng phương pháp điều khiển mờ HAC dựa trên đại số gia tử và chứng tỏ rằng phương pháp mới hiệu quả hơn nhiều so với phương pháp điều khiển logic mờ FLC đối với những bài toán điều khiển mờđã đề cập trong Luận án.
4) Từ lược đồ phương pháp luận lập luận xấp xỉ tối ưu đã nghiên cứu, xây dựng phương pháp điều khiển mờ tối ưu theo nghĩa xác định được tất cả các tham số tối ưu của phương pháp, bao gồm các tham số của hàm định lượng ngữ
nghĩa và các trọng số kết nhập. Việc ứng dụng phương pháp vào việc giải một số bài toán điều khiển mờ đã cho kết quả kiểm chứng tốt hơn hẳn so với phương pháp điều khiển mờ kinh điển.
Những kết quả trên đã chỉ ra khả năng ứng dụng của ĐSGT và đóng góp một phần nhỏ vào trong lĩnh vực điều khiển mờ. Tuy nhiên một số nội dung của luận án cần được nghiên cứu hoàn chỉnh và làm sâu sắc hơn:
- Xem xét tính hội tụ của phương pháp điều khiển dựa trên đại số gia tử, tức là khi sử dụng ĐSGT trong điều khiển thì có đảm bảo rằng bài toán điều khiển mờ
luôn có nghiệm, hay nói cách khác là đưa được đối tượng điều khiển về vị trí ổn
định (stable position). Chẳng hạn như đối với bài toán điều khiển con lắc ngược thì phải chăng phương pháp HAC và opHAC luôn đưa được con lắc về vị trí cân bằng?
- Ứng dụng phương pháp mới vào việc giải quyết các bài toán điều khiển phức tạp hơn đểđánh giá kết quả hoặc hơn nữa là ứng dụng thực tế.
- Trên cơ sở đại số gia tử, xây dựng hệ luật dạng MIMO (Multi-Inputs-Multi- Outputs) cho các ứng dụng.