LOGIC MỜ CHO SÚNG BẮN NHIỆT 3.1 Giới Thiệu
3.5 Quan điểm mới về Logic mờ trong bài toán nhiệt 1 đặt vấn đề
3.5.1 đặt vấn đề
Các bài toán nhiệt mà chúng ta đề cập trước đây thường được chia ra làm 2 hướng là xừ lý trực tiếp tín hiệu tương tự từ nguồn phát nhiệt hoặc thông qua trung gian 2 biến ET và DET. Với trình độ khoa học kỹ thuật phát triển hướng thứ hai ngày càng được ưu chuộng và hầu như thay thế hoàn toàn hướng thứ nhất.
Sở dĩ như vậy vì hướng thứ hai là bài toán số hóa nhiệt độ và dùng xung điện
đóng mở các khóa điện tử, từ đó mở ra hàng loạt các công trình nghiên cứu cùng với sự hổ trợ những thành tựu mới nhứt là các phần mềm máy tính đã làm cho bài toán nhiệt được khai thác triệt để và hầu như được xem là những bài bản kinh điển trong một thời gian dài.
Các bài toán nhiệt trong những năm gần đây có yêu cầu cao hơn nhiều, và do vậy các bài toán nhiệt ở trên có vẻ lạc hậu và dĩ nhiên bài toán Logic mờ cũng phải
được xem xét lại. Một ví dụ dễ thấy là sự tương quan giữa tập ngõ ra và tín hiệu hồi tiếp trong kỹ thuật thường không được chú trọng vì với thời gian điều khiển dài thì như vậy là quá đủ.
Tuy nhiên nếu tiến trình điều khiển nhiệt trong thời gian vài phút thì tập đầu ra như thế thì quá thiếu và sự giám sát việc điều khiển chắc chắn bị đổ vỡ. Đây chính là bài toán nhiệt trong chếđộ cưỡng bức mà sao ít thấy tài liệu nào đề cập tới. Có lẽ phần nầy hoàn toàn trao cho phần cứng và phần mềm máy tính rồi. Vậy vai trò của Logic mờ ở đâu trong trường hợp nầy? phải chăng là dùng Logic mờ tính toán tối ưu quá trình xảy ra bên trong của quá trình điều khiển. Do đó, hướng mới trong việc nghiên cứu vấn đề nầy tập trung hai điểm: một là dùng Logic mờ thông qua công cụ MATLAB và so sánh với sự tính toán dùng phương pháp ZIEGLER- NICHOLS.
Trong quá trình tìm hiểu về sự tối ưu hóa trong bộ điều khiển chúng tôi rút ra một số kết luận như sau:
Ba thông số quan trọng để tính tối ưu bộđiều khiển là thời gian gia tăng (rise time ), thời gian xác lập (settling time ) và độ vượt lố ( overshoot ). Để giải quyết
Tuy nhiên chúng ta cũng nhận thấy các công trình nghiên cứu trước đây thường tập trung ở bộđiều khiển PID hoặc PID-MỜ thông qua cơ sờ thực nghiệm của phương pháp ZIEGLER-NICHOLS và dùng phương tiện MATLAB để mô phỏng .
Cũng từ trong quá trình làm việc với các bộđiều khiển chúng tôi lại nhận thấy với các kết quảđề xuất ở trên, chúng ta còn có thể dùng hướng nghiên cứu khác và thực sựđã tìm thấy những điều mới mẻ trong hướng nầy.
Với mục đích kế thừa và phát triển, trong phần nầy chúng tôi đưa ra các bước sau :
Nêu kết quả đạt được theo mô hình PID dùng phương pháp ZIEGLER-NICHOLS
-Nêu kết quảđạt được theo mô hình PID-MỜ
Nêu ý kiến cá nhân về việc xử dụng hàm năng lượng cho mô hình PID trong bài toán nhiệt
A-Tổng kết các kết quảđã được nghiên cứu
Trong mọi cố gắng nhằm tối ưu hóa bộđiều khiển, nhiểu tác giả và nhiều công trình nghiên cứu đưa ra nhiều giải pháp có thể tóm tắc như sau :
Dùng mô hình PID Hàm truyền của bộđiều khiển PID:
Hình 3.8 Sơđồ khối của hệ thống PID Hệ thống ổn định với chất lượng tốt nhất: >> Kp=0.16;Kd=0.16;Ki=0.13; >> Wpid=tf([Kd Kp Ki],[1 0]); >> Who=Wpid*Wdt; >> Wkin=feedback(Who,1) Transfer function: -0.16 s^5 + 0.8 s^4 – 1.57 s^3 + 0.78 s^2 + 0.45 s + 1.95 1.84 s^5 + 13.8 s^4 + 34.43 s^3 + 45.78 s^2 + 15.45 s + 1.95 >> step(Wkin) >> pzmap(Wkin) >> nyquist(Who) >> [p,z]=pzmap(Wkin) p = -4.4659 -1.3086 + 1.5164i -1.3086 – 1.5164i -0.2084 + 0.1254i -0.2084 – 0.1254i z = 1.8389 + 1.7544i 1.8389 – 1.7544i
-0.5000 – 0.7500i Kết quả: Nhận xét:
Thời gian quá độ : tqd= 18.1s.
Độ quá điều chỉnh: max= 0.516%.
Đường đặc tính tần đã bao lấy điểm Nyquist. Hệ thống là một hệổn định.