Mô hình mờ Takagi-Sugeno

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ mạng điều khiển fuzzy và neural (Trang 52 - 54)

VÀ NHỮNG ỨNG DỤNG CỦA CHÚNG TRONG ĐIỀU KHIỂN QUÁ TRÌNH

2.7.1 Mô hình mờ Takagi-Sugeno

Chương trình thiết kế trong phần này bắt đầu với việc thể hiện một máy phi

tuyến cho trước bởi cái gọi là mô hình mờ Takagi-Sugeno. Mô hình mờ được đề xuất bởi Takagi và Sugeno được mô tả bởi những luật Nếu-Thì mờ mà thể

hiện những mối liên hệ vào-ra tuyến tính cục bộ của một hệ thống phi tuyến. Đặc điểm chính của mô hình mờ Takagi-sugeno là diễn đạt những quá trình

động cục bộ của mỗi luật mờ bởi một mô hình hệ thống tuyến tính. Mô hình mờ

toàn bộ của hệ thống đạt được bằng cách “trộn lẫn” mờ những mô hình hệ

thống tuyến tính. Trong phần này nhiều hệ thống động phi tuyến có thể được

thể hiện bởi những mô hình mờ Takagi-sugeno. Người ta cũng đã chúng minh

được rằng những mô hình Takagi-sugeno là những bộ xấp xỉ tổng quát.

Luật thứ i của mô hình mờ Takagi-sugeno có dạng như sau, với CFS và DFS biểu thị hệ mờ liên tục và hệ mờ rời rạc.

Hệ mờ liên tục:CFS Luật mô hình thứ i: Nếu z1(t) là Mí và … và zp(t) là Mip thì (2.74) Hệ mờ rời rạc:DFS Luật mô hình thứ i: Nếu z1(t) là Mí và … và zp(t) là Mip thì (2.75)

Ở đây Mij là tập mờ và r là số luật mô hình; x(t) là véctơ trạng thái, u(t) là véctơ

ngõ vào, y(t) là véctơ ngõ ra, Ai,Bi và Ci;z1(t),…,zp(t) là những biến giả thiết đã biết mà có thể là những hàm của những biến trạng thái, nhiễu bên ngoài và thời

gian. Chúng ta sẽ dùng z(t) để biểu thị véctơ chứa tất cả những thành phần riêng z1(t),…,zp(t). Chúng ta cũng giả sử rằng những biến giả thiết không là những

hàm của những biến ngõ vào u(t). Điều này sẽ tránh quá trình mờ hoá phức tạp

những bộ điều khiển mờ. Và lưu ý rằng những điều khiển ổn định nhận được

những biến vào u(t). Mỗi phương trình kết luận tuyến tính được thể hiện bởi

Aix(t)+Biu(t) được gọi là hệ con.

Với môt cặp (x(t),u(t)) những ngõ ra cuối cùng của những hệ mờ được suy

luận như sau: CFS (2.76) DFS (2.77) với

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ mạng điều khiển fuzzy và neural (Trang 52 - 54)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(150 trang)