Lý thuyết mờ đã được nhắc đến rất nhiều trong những năm gần đây. Trên thế giới và ở Việt Nam đã có nhiều tác giả nghiên cứu và áp dụng thành công lý thuyết mờ
trong các lĩnh vực điều khiển sản xuất công nghiệp, trong các sản phẩm gia dụng…vv. Tuy nhiên một bộ điều khiển mờ trong thực tế nó ra sao? Phần này tôi sẽ trình bày về
các vấn đề, thứ nhất là lý thuyết điều khiển mờ, sau đó là giới thiệu về quá trình xây dựng bộđiều khiển mờ trong thực tế và các ứng dụng sử dụng logic mờ.
Lôgic mờ (tiếng Anh: Fuzzy logic) được phát triển từ lý thuyết tập mờ để thực hiện lập luận một cách xấp xỉ thay vì lập luận chính xác theo logic vị từ cổđiển. Người ta hay nhầm lẫn mức độ đúng với xác suất. Tuy nhiên, hai khái niệm này khác hẳn nhau; độ đúng đắn của lôgic mờ biểu diễn độ liên thuộc với các tập được định nghĩa không rõ ràng, chứ không phải khả năng xảy ra một biến cố hay điều kiện nào đó.
Để minh họa sự khác biệt, xét tình huống sau: Bảo đang đứng trong một ngôi nhà có hai phòng thông nhau: phòng bếp và phòng ăn. Trong nhiều trường hợp, trạng thái của Bảo trong tập hợp gồm những thứ "ở trong bếp" hoàn toàn đơn giản: hoặc là anh ta "trong bếp" hoặc "không ở trong bếp". Nhưng nếu Bảo đứng tại cửa nối giữa hai phòng thì sao? Anh ta có thểđược coi là "có phần ở trong bếp". Việc định lượng trạng thái "một phần" này cho ra một quan hệ liên thuộc đối với một tập mờ. Chẳng hạn, nếu Bảo chỉ thò một ngón chân cái vào phòng ăn, ta có thể nói rằng Bảo ở "trong bếp" đến 99% và ở trong phòng ăn 1%. Một khi anh ta còn đứng ở cửa thì không có một biến cố
nào (ví dụ một đồng xu được tung lên) quyết định rằng Bảo hoàn toàn "ở trong bếp" hay hoàn toàn "không ở trong bếp".
Lôgic mờ cho phép độ liên thuộc có giá trị trong khoảng đóng 0 và 1, và ở hình thức ngôn từ, các khái niệm không chính xác như "hơi hơi", "gần như", "khá là" và "rất". Cụ thể, nó cho phép quan hệ thành viên không đầy đủ giữa thành viên và tập hợp. Tính chất này có liên quan đến tập mờ và lý thuyết xác suất.
20
Một ví dụ khác để minh họa cho sự mềm dẻo của Logic mờ là việc xác định lứa tuổi:
Boolean Logic Fuzzy Logic
Hình 6: Sự khác nhau giữa hai loại Logic trong việc xác định lứa tuổi
Nhìn ở hình vẽ trên, nếu nhưđối với Boolean Logic (tương ứng với Crisp Sets) quy
định tuổi dưới 23 mới được coi là “trẻ tuổi” thì ở Fuzzy Logic (tương ứng với Fuzzy Sets) , có sự xác định mềm dẻo hơn khi không quy định khắt khe chính xác bao nhiêu tuổi mới là trẻ. Điều này hợp hơn với thực tế bởi vì đôi khi tuổi tác còn do con người cảm nhận, có người coi dưới 23 tuổi là trẻ còn có người coi trên 23 tuổi một vài năm vẫn là trẻ, hoặc dưới 23 tuổi một vài năm đã không còn là trẻ nữa.Qua đó ở ví dụ này ta thấy các giá trị Fuzzy mềm dẻo hơn rất nhiều so với Crisp sets, phù hợp hơn với người dùng.