Khảo sát ảnh hưởng khi tham số mờ thay đổi

Nhận xét: Như vậy có thể thấy sự thay đổi giá trị của các tham số mờ của các biến trạng thái và biến điều khiển ảnh hưởng lớn đến giá trị SQM của các biến và giá trị biến điều khiển đầu ra. Điều này cũng có nghĩa là các tham số mờ của các biến ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả điều khiển của HAC. Vì vậy, trong mục tiếp theo (mục 3.2), tác giả trình bày bài tốn tối ưu đa mục tiêu bộ điều khiển HAC dựa trên sự thay đổi của các tham số mờ của các biến trạng thái và biến điều khiển.

3.2. Tối ưu tham số mờ của các biến ngôn ngữ của bộ điềukhiển dựa trên đại số gia tử. khiển dựa trên đại số gia tử.

Bộ điều khiển HAC được trình bày trong mục 2.3 được thiết kế dựa trên các

 

lớn như hình 3.8 từ đó cho thấy có thể dùng nó làm biến thiết kế khi tối ưu

Trong mục này, các bộ điều khiển tối ưu mờ dựa trên lý thuyết đại số gia tử (opHACs) được xây dựng dựa trên bài toán tối ưu sau: với các hàm mục tiêu phù hợp với đối tượng kết cấu

Trên cơ sở nghiên cứu và phân tích đối tượng được điều khiển như trong mục 2.1, mục tiêu của bộ điều khiển được thiết kế là để giảm đáp ứng động của tầng 1 và đáp ứng của kết cấu nhà (hệ nhiều bậc tự do). Các chỉ tiêu quan trọng sau của kết cấu được quan tâm [72]:

i) Cực tiểu hóa chuyển vị lớn nhất của tầng dưới cùng, liên quan đến độ an toàn của kết cấu:

F1 max

t ,i



 (3.7)

ii) Cực tiểu hóa gia tốc tuyệt đối lớn nhất của tầng trên cùng, liên quan đến khả năng chịu đựng của con người:

F2 max

t ,i



 (3.8)

giá trị xác định trước của hai thông số mờ ( fm(c ) và (h ) = 0.5) của mỗi biến

ngôn ngữ. Nhận thấy: Khi fm(c ) và (h ) thay đổi thì SQM của các biến thay đổi

 dit  dmax   min  xait  xa max   min

iii) Cực tiểu hóa lực điều khiển trung bình, liên quan đến hiệu suất của máy kích động.

F3 1 n u t 

T 1 umax t min (3.9)

Trong đó, di(t) và dmax lần lượt là chuyển vị của tầng thứ i và chuyển vị tương đối cực đại của tầng dưới cùng các trường hợp được điều khiển và không được điều khiển, xai (t ) và xa max lần lượt là gia tốc tuyệt đối của tầng thứ i và gia tốc tuyệt đối cực đại của tầng trên cùng trong các trường hợp được điều khiển và không được điều khiển, u(t) là véc-tơ lực điều khiển.

Để thực hiện các bài toán tối ưu đa mục tiêu với các mục tiêu trên, cần phải kết nhập các hàm mục tiêu riêng rẽ thành hàm mục tiêu chung thông qua các trọng số như sau: - Với 2 mục tiêu F1 và F2: F121 k12 F k12F2 min - Với 2 mục tiêu F1 và F3 F131 k13 F k13F3 min - Với 2 mục tiêu F2 và F3 F231 k23 F2 k23F3 min

Trong đó, k12, k23 và k13 là các trọng số không âm, nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Khi các trọng số này bằng 0 hoặc bằng 1 tương ứng với các bài toán đơn mục tiêu (3.7-3.9). Khi các trọng số này nằm trong khoảng > 0 và < 1, từng mục tiêu sẽ có vai trị trong hàm mục tiêu chung và lúc này các trọng số thể hiện mức độ nhượng bộ (trade-off) giữa các mục tiêu. Nghĩa là, nếu các mục tiêu riêng rẽ đều cần cực tiểu thì khi giảm giá trị của mục tiêu này sẽ làm tăng giá trị của hàm mục tiêu khác và ngược lại (có thể thể giải thích tương tự cho các trường hợp hàm mục tiêu riêng rẽ cần cực đại).

3.3. Thiết kế tối ưu các hệ số điều chỉnh của luật điều khiển củaHAC HAC

Như đã đề cập trong mục 2.2, cơ sở luật có thể được coi là thành phần cốt lõi của bộ điều khiển mờ. Tuy nhiên, nó có thể khơng hồn tồn phù hợp với một đối tượng cụ thể được điều khiển vì nó chủ yếu phụ thuộc vào quan điểm chủ quan của người thiết kế.

Trong phần này, bộ điều khiển dựa trên đại số gia tử được điều chỉnh hệ luật (tHAC) được thiết kế. Lưới số HA khơng phẳng được chia thành các hình tam giác bằng cách thêm các đường phụ trợ nét đứt như được trình bày trong Hình 3.8. Mỗi



1

Hình 3.8 Mặt cong ngữ nghĩa định lượng

Ý tưởng điều chỉnh bộ điều khiển dựa trên "turning coefficient" được xác định như sau.

Định nghĩa. Hệ số điều chỉnh i của luật điều khiển mờ thứ i , thể hiện cho mức độ quan trọng hoặc mức độ tác động của luật điều khiển mờ thứ i , được xác định như (xem Hình 3.9):

AI ' AI

Trong đó, điểm I' nằm trên đoạn thẳng AI, và do đói0,1 .

(3.10)

Khii 0 , hai điểm A và I’ trùng nhau nên mức độ quan trọng của luật điều

khiển mờ thứ i là thấp nhất, giá trị SQM của biến điều khiển là không thay đổi. Ngược lại, khii 1, hai điểm I và I 'trùng nhau, mức độ quan trọng của luật điều

khiển mờ thứ i là cao nhất và kết quả là giá trị SQM của biến điều khiển bằng chiều cao của điểm I trong hệ tọa độ ( xS , xS , uS ).

Hình 3.9 Điều chỉnh các luật mờ

Tương tự, chúng ta có:

 j AJ ' AK '

Theo giả thiết, điểm A nằm trong tam giác IJK. Giá trị SQM uS(A) phụ thuộc

vào các hệ số điều chỉnh i , j và k được xác định như sau: Khi:

(a)i 0 , j 0 và k 0 (4 điểm A, I’, J’ và K’ trùng nhau)

uS(A) f IJK xS(A) , xS(A) Khi:

(b)i 0 j 0 và k 0 (ba điểm A, J' và K' trùng nhau)

uS(A) f IJK xS(I') , xS(I')

Khi:

(c)i 0 , j 0 và k 0 (hai điểm A và K' trùng nhau)

(3.12)

(3.13)

uS(A) f IJK xS(I') , xS(I') f IJK xS(J') , xS(J')

2 (3.14)

Khi:

(d)i 0 , j 0 và k 0

uS(A) f IJK  xS(I') , xS(I')  f IJK  xS(J') , xS(J')  f IJK  xS(K') , xS(K') 

3 (3.15)

Khi:

(e)i 1, j 1 và k 1

uS(A) f IJK  xS(I) , x S(I)  f IJK xS(J) , xS(J)   f IJK  xS(K) , xS(K) 

3 (3.16)

Kiểm nghiệm số sự thay đổi của hệ số điều chỉnh ảnh hưởng đến kết quả của biến đầu ra được thể hiện trong bảng 3.5 với cùng số liệu biến đầu vào như bảng 3.4.