Điều khiển nhiệt độ sử dụng Fuzzy logic

Một phần của tài liệu Đồ án tốt nghiệp ứng dụng fuzzy để điều khiển nhiệt độ trong lò nhiệt (Trang 59 - 72)

Thực hiện điều khiển mờ theo 5 bước đã đề cập ở chương trước. Bước 1: Định nghĩa các biến vào ra

Lò điện trở dùng để gia nhiệt chi tiết bằng kim loại cho các công đoạn như tôi, ram. Lò điện trở được nung nóng bằng dây điện trở, nguồn điện cung cấp cho lò là nguồn áp có thể điều chỉnh được.Việc điều khiển nhiệt độ lò được thực hiện thông qua điều khiển điện áp cung cấp cho lò. Khâu so sánh làm nhiệm vụ so sánh điện áp đặt và điện áp phản hồi lấy từ đầu ra của khối cảm biến, đầu ra của khâu so sánh là sai lệch e = U – Ucb. Lò điện trở nói riêng, cũng

như đối tượng nhiệt nói chung thường không cho phép có độ quá điều chỉnh, do đó e biến thiên trong khoảng từ 10 đến 0.

Đầu tiên, chọn điều khiển lò theo qui luật tỉ lệ P, biến đầu vào là sai lệch nhiệt độ (ký hiệu là E), đầu ra là điện áp cấp cho lò (ký hiệu là U).

1. Điều khiển mờ 1 đầu vào

2. Điều khiển mờ 2 đầu vào

Hình 3.8 Mô hình điều khiển mờ

Sau đó, thực hiện mô phỏng phức tạp hơn với 2 biến đầu vào:

Giả thiết, ta điều khiển lò theo quy luật PI, khi đó biến ngôn ngữ đầu vào bộ điều khiển mờ là sai lệch (ký hiệu là E) và tích phân sai lệch (ký hiệu là TE). Đầu ra bộ điều khiển mờ là điện áp (ký hiệu là U).

Miền giá trị của các biến chọn như sau:

E= [0 -10] TE= [0-1500]

U= [0-20] Bước 2: Chọn số lượng tập mờ

Ta chọn 5 giá trị cho các biến ngõ vào và 5 giá trị cho các biến ngõ ra Đối với E: 0, dương ít, dương vừa, dương lớn, dương rất lớn.

Đối với TE: 0, dương ít, dương vừa, dương lớn, dương rất lớn.

Tương tự với đầu ra U: 0, dương ít, dương vừa, dương lớn, dương rất lớn. Bước 3: Chọn các hàm liên thuộc

Hàm liên thuộc của các biến ngôn ngữ được chọn như sau: µE = [µE 0(x) µE DI(x) µEDV(x) µEDL(x) µEDR(x)]

µTE = [µTE 0(x) µTE DI(x) µTEDV(x) µTEDL(x) µTEDR(x)] µU = [µU 0(x) µU DI(x) µUDV(x) µUDL(x) µUDR(x)]

Chọn các tập mờ có dạng hình tam giác cân và hình thang vì nó thể hiện được tính tăng giảm của nhiệt độ.

Hình 3.9 Hình dạng các tập mờ

Bước 4: Xây dựng luật điều khiển

Với 5 tập mờ của mỗi đầu vào, ta xây dựng được 5x5=25 luật điều khiển. Các luật được xây dựng dựa trên nguyên tắc sau:

- Sai lệch càng lớn thì tác động điều khiển càng lớn.

- Tích phân sai lệch càng lớn thì tác động điều khiển càng lớn.

Bảng 3.2 Luật điều khiển mờ

TE E 0 DI DV DL DR DR DR DR DR DR DR DL DL DR DR DR DR DV DV DL DR DR DR DI DI DV DL DR DR 0 0 DI DV DL DR Bước 5: Giải mờ

Chọn giải mờ bằng phương pháp trọng tâm

∫ ∫ = S S dz z dz z y z ) ( ) ( ' µ µ * Mô phỏng Matlab-Simulink

Hình 3.10 Giao diện Fuzzy trong Matlab

Do ta có 2 đầu vào, nên ta vào menu Edit Add Variable Input.

Hình 3.11 Thiết lập đầu vào

Sửa tên đầu vào là E và TE, đầu ra là LO tại dòng Name, chọn luật hợp thành là max- min, giải mờ bằng phương pháp trọng tâm. Tại dòng lựa chọn And

method chọn min, tại dòng Or method chọn max, tại dòng Deuzzification chọn centroid.

Hình 3.12 Lựa chọn đầu vào

Sau đó, nhấp đúp vào đầu vào E, xây dựng các hàm liên thuộc . Trong ô Range nhập vào miền xác định của biến, vào Menu Edit Add MFs…. Bảng Membership functions hiện ra. Tại dòng lệnh Number of MFs, click mũi tên

xổ xuống chọn số lượng hàm từ 19.

Hình 3.13 Bảng Membership funtions

Trong ô Type chọn dạng hình thang cho hàm DR, hình tam giác cân cho hàm 0, DI, DV, DL. Ô Param dùng để nhập thông số cho hàm. Ô Name đặt tên cho hàm. Cuối cùng ta được:

Hình 3.14 Biến E đầu vào tập mờ

Tương tự cho các biến khác:

Hình 3.16 Biến LO đầu ra tập mờ

Trở lại, giao diện FIS Editor, vào Menu EditRules…Thiết lập luật điều

khiển cho các hàm.

Kiểm tra hoạt động của luật điều khiển tại giao diện FIS Editor ta vào

ViewRules hoặc ấn phím tắt Ctrl+5.

Hình 3.18 Kiểm tra hoạt động của bộ điều khiển

Để xem luật điều khiển trong không gian chọn View Suface hoặc ấn phím Ctrl+6.

Hình 3.19 Hoạt động bộ điều khiển trong không gian

Tiếp đến, tạo mô hình trong Simulink, tại dòng gõ lệnh cửa sổ Command

Window gõ “simulink”, thư viện Simulink hiện ra. Lựa chọn các thư viện chọn

các khối cần thiết như trong mô hình PID trên. Ta được:

Hình 3.20 Mô hình logic mờ điều khiển nhiệt độ

Mô phỏng:

2. Đồ thị đáp ứng với 2 đầu vào

Hình 3.21 Đồ thị đáp ứng

Thông số đạt được của bộ điều khiển logic mờ:

Bảng 3.3 Thông số bộ điều khiển logic mờ

Quá trình điều khiển Số liệu Tỉ lệ (%)

Độ quá điều chỉnh 720C 4,8

Thời gian quá độ 292 s

Thời gian lên 229 s

Hình 3.22 Tổng hợp cả 2 bộ điều khiển Mô phỏng: Hình 3.23 Đồ thị đáp ứng Các thông số đạt được: Bảng 3.4 So sánh 2 bộ điều khiển Bộ điều khiển Độ quá chỉnh (%)

Thời gian quá độ tr

(s)

Thời gian lên tqd

(s)

PID 27,3 159 41

FUZZY 4,8 292 229

3.4 Kết luận

Điều khiển PID

Qua kết quả mô phỏng ta thấy mỗi phương pháp có những ưu nhược điểm khác nhau. Bộ điều khiển PID có thời gian lên giá trị thiết lập nhanh nhưng độ quá điều chỉnh lớn ảnh hưởng đến tuổi thọ của thiết bị, gây nguy hiểm trong quá trình vận hành. Bộ điều khiển mờ có độ quá điều chỉnh nhỏ nhưng thời gian xác lập lâu, tốn nhiều năng lượng, ảnh hưởng đến năng suất quá trình nung, nhiệt luyện. Do đó, tùy thuộc vào điều kiện sản xuất cụ thể, yêu cầu kĩ thuật cũng như khả năng công nghệ mà ta lựa chọn phương pháp điều khiển phù hợp.

CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM

Để thực hiện kiểm nghiệm thuật toán mờ trên thực tế, cần một mô hình thực nghiệm. Phương án thực hiện như sau:

Mạch điều khiển: sử dụng vi điều khiển AVR kết nối máy tính qua chuẩn RS 232, sử dụng phần mềm Visual Basic 6.0 để viết giao diện điều khiển, vẽ đồ thị theo dõi đáp ứng nhiệt độ. Cảm biến đo nhiệt độ sử dụng DS18b20.

Một phần của tài liệu Đồ án tốt nghiệp ứng dụng fuzzy để điều khiển nhiệt độ trong lò nhiệt (Trang 59 - 72)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(94 trang)
w