4.4.1. Giới thiệu chung
Như mục tiêu đặt ra ban đầu của luận án, nhằm đưa ra khả năng áp dụng của phương pháp đề xuất trên hệ thống điều khiển công nghiệp điển hình, sau đây trình bày một số bộ phần mềm phát triển mờ nơron và vấn đề trong xây dựng mô hình phần mềm điều khiển thích nghi trên hệ thống điều khiển công nghiệp.
Có thể thấy, các hãng tự động hóa lớn trên thế giới hiện nay như Siemens (Đức), Rockwell Automation (Hoa Kỳ), Schneider Electric (Pháp), Omron (Nhật Bản), ... đều cung cấp các bộ phần mềm phát triển hệ mờ và mạng nơron cho các sản phẩm của riêng mình. Điểm mạnh của các phần mềm này là các môđun phần mềm thời gian thực (runtime) được tối ưu hóa cao, kiểm tra chặt chẽ và dễ dàng kết nối, trao đổi dữ liệu trực tuyến với các môđun phần mềm khác do hãng phát triển. Tuy nhiên do thiết kế đóng nên đa phần chỉ cho phép thực hiện các cấu trúc điều khiển cơ bản với một số tùy chọn trên chủng loại thiết bị cụ thể. Điển hình như NeuroSystems của Siemens ([89], [90]) chỉ hỗ trợ các kiểu mạng “cứng” như MLP, RBF và NFN dưới dạng các khối hàm và khối dữ liệu cho các bộ điều khiển họ SIMATIC S7-300, S7-400 hoặc thư viện phần mềm thời gian thực cho WinCC của hãng. Ngoài ra các chức năng tính toán, mô phỏng và đồ họa nhìn chung còn chưa được tốt.
Trong khi đó nhiều hãng chuyên về phần mềm lại cung cấp các sản phẩm phần mềm hỗ trợ thiết kế linh hoạt hệ mờ và mạng nơron cho nhiều chủng loại thiết bị điều khiển khả trình (PLC) và vi điều khiển khác nhau. Một số bộ phần mềm điển hình như FuzzyTech của Inform GmbH (http://www.fuzzytech.com), NeuroSolutions và NeuroSolutions for Matlab của NeuroDimension Inc. ([58], http://www.neurosolutions.com), Matlab của MathWorks (http://www.mathworks.com), VisSim của Visual Solutions (http://www.vissim.com) là các công cụ phần mềm mạnh về thiết kế, tính toán, giao diện đồ họa và mô phỏng. Tuy nhiên để thiết kế ứng dụng điều khiển công nghiệp trên các bộ phần mềm nêu trên không đơn giản do thiếu công cụ trợ giúp
tính toán, kiểm tra hoạt động trực tuyến cũng như người dùng có thể gặp phải một số vấn đề về khả năng hỗ trợ mã lệnh CPU và mức độ hoàn chỉnh của trình biên dịch.
Một phương pháp nhằm áp dụng các mô hình hoặc thuật toán điều khiển phức tạp trên các hệ thống điều khiển công nghiệp là sử dụng các bộ phần mềm mạnh nêu trên để tính toán, mô phỏng hoạt động của thiết kế và từ đó chuyển sang lập trình ứng dụng phù hợp trên thiết bị được chọn. Ví dụ như đối với phương pháp đề xuất trong luận án, để thực hiện cấu trúc điều khiển mờ nơron dựa trên điều khiển mờ Sugeno (mô hình ANFIS) hoặc kết hợp với cấu trúc điều khiển thích nghi xây dựng trong luận án đòi hỏi phải xây dựng được các môđun phần mềm thời gian thực riêng phù hợp với chủng loại PLC được sử dụng. Ngoài ra do các hệ thống điều khiển công nghiệp tiên tiến hiện nay có cấu trúc phân cấp nên cần thiết phải xây dựng một mô hình phần mềm ứng dụng cho phép thực hiện cấu trúc điều khiển đề xuất trong luận án trên mô hình phân cấp này cũng như trợ giúp quá trình lấy số liệu đo phục vụ thiết kế, tính toán tham số điều khiển.
Phần tiếp theo trình bày cấu trúc phần mềm ứng dụng điều khiển mờ nơron (luật điều khiển tĩnh và động) cho hệ thống tự động hóa SIMATIC S7 với các môđun phần mềm hỗ trợ chạy trên nền SIMATIC WinCC của hãng Siemens. Để tận dụng các ưu điểm của các bộ phần mềm tính toán, mô phỏng mạnh đã nêu ở trên cũng như rút ngắn thời gian thiết kế hệ thống, việc chỉnh định ngoại tuyến, xác định tham số điều khiển ban đầu luận án đề xuất sử dụng các công cụ trợ giúp trong Matlab và NeuroSolutions. Các kết quả đã được nhóm tác giả thực hiện trong một số đề tài cấp bộ do nghiên cứu sinh làm chủ nhiệm đề tài ([12], [14]).
