CHƯƠNG V: TỐI ƯU THÔNG SỐ BỘ ĐIỀU KHIỂN PI
5.2 Kết hợp giải thuật di truyền và điều khiển mờ để tối ưu thông số PI
5.2.1 Tổng quan về điều khiển mờ - Fuzzy Logic
- Fuzzy logic đã trải qua một thời gian dài từ khi lần đầu được quan tâm trong lĩnh vực kỹ thuật khi được tiến sĩ Lotfi Zadeh định hướng vào năm 1965. Từ đó, đề tài đã là sự tập trung của nhiều nghiên cứu của các nhà toán học, khoa học và các kỹ sư ở khắp nơi trên thế giới.
- Nhưng có lẽ là do ý nghĩa (fuzzy-mờ) cho nên fuzzy logic đã không được chú ý nhiều ở tại đất nước đã khai sinh ra nó cho mãi đến thập kỷ cuối (90). Hiện tại sự chú
NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 69
ý đến fuzzy logic được thể hiện ở những sản phẩm gia dụng gần đây có sử dụng kỹ thuật fuzzy logic.
- Trong những năm gần đây, Nhật Bản đã có hơn 1000 bằng sáng chế về kỹ thuật fuzzy logic, và họ đã thu được hàng tỉ USD trong việc bán các sản phẩm có sử dụng kỹ thuật fuzzy logic ở khắp nơi trên thế giới. Sự kết hợp giữa fuzzy logic với mạng thần kinh và giải thuật di truyền làm cho việc tạo nên hệ thống tự động nhận dạng là khả thi.
- Khi được tích hợp với khả năng học hỏi của mạng thần kinh nhân tạo và giải thuật di truyền, năng lực suy luận của một hệ thống fuzzy đảm nhận vai trò điều khiển cho các sản phẩm thương mại và các quá trình cho các hệ thống nhận dạng (hệ thống có thể học hỏi và suy luận).
- Trong sự phát triển của khoa học và kỹ thuật, điều khiển tự động đóng một vai trò quan trọng. Lĩnh vực này có mặt ở khắp mọi nơi, nó có trong các qui trình công nghệ sản xuất hiện đại và ngay cả trong đời sống hàng ngày. Điều khiển mờ ra đời với cơ sở lý thuyết là lý thuyết tập mờ (fuzzy set) và logic mờ (fuzzy logic). Ưu điểm cơ bản của kỹ thuật điều khiển mờ là không cần biết trước đặc tính của đối tượng một cách chính xác, khác với kỹ thuật điều khiển kinh điển là hoàn toàn dựa vào thông tin chính xác tuyệt đối mà trong nhiều ứng dụng là không cần thiết hoặc không thể có được.
5.2.2 Ứng dụng GA – Fuzzy để tối ưu thông số bộ điều khiển PI bài toán vận tốc - Khi sử dụng giải thuật di truyền để tối ưu thông số PI thì xuất hiện vấn đề mỗi khi tải TL thay đổi thì cần bộ thông số PI khác nhau để đạt được đáp ứng tốt nhất.
- Do đó, vấn đề đặt ra là cần bộ điều khiển tự động thay đổi thông số PI khi tải thay đổi. Vì vậy bộ điều khiển mờ cần thiết để giải quyết vấn đề trên. Mô hình cấu trúc bộ điều khiển GA-Fuzzy-PI được thể hiện hình 5.6.
NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 70
Hình 5.6 Cấu trúc GA-Fuzzy-PI
Hình 5.7 Cấu trúc GA-Fuzzy
Mờ hóa: ( Fuzzification) :
- Quá trình biến đổi tín hiệu ngõ vào thành biến ngôn ngữ phù hợp.
- Cấu trúc điều khiển hình 5.7 sử dụng 2 tín hiệu ngõ vào là sai số tín hiệu tốc độ (e) và tín hiệu dòng điện Iq thể hiện đặc tính tải.
fb
e ref
NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 71
d q q d r q
em P L L i i i
T
2 2 3
Giả thiết : id = 0, ta có:
Tem Priq
2 2
3
Mà: em rm Kd rm TL
dt J d
T
d rm L
rm q
r K T
dt J d P i
2 2 3
r L rm d rm
q K T
dt J d
i
6
1
Xác định giá trị biên của tín hiệu ngõ vào:
Sai số tốc độ :
(%) 150 1
0 150
max 0 max
max
ref fb
e ref
Vậy giá trị biên của sai số tốc độ là: 1e 1
r L d
q K T
Ts J e
i
6 1
max max
max
) ( 635 . 6 6 . 0742 , 0 5 1 . 1 150 . 10 . 953 , 01 2 . 0 10 150 . 674 ,
0 4 4
max A
iq
Vậy giá trị biên của sai số tốc độ là: 0iq 7
Xác định giá trị biên của tín hiệu ngõ ra, ta thay lần lượt giá trị TL = 0 đến giá trị TL =1,5.
Sau đó dựa vào giải thuật di truyền để xác định giá trị biên lần lượt của các giá trị ngõ ra : Kpω, Kiω, Kpiq, Kiiq, Kpid, Kiid
TL Kpω Kiω Kpiq Kiiq Kpid Kiid
0 1.2546 0.0086 0.0083 0.9386 0.1571 0.3549
0.1 1.123 0.019 0.0079 1.02 0.1762 0.3752
0.2 1.045 0.0393 0.0072 1.353 0.263 0.3932 0.3 0.943 0.0536 0.0073 1.522 0.2863 0.4073 0.4 0.7862 0.0644 0.0067 1.6016 0.3213 0.4468
NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 72 0.5 0.7442 0.0796 0.0069 1.8323 0.3945 0.4812 0.6 0.7354 0.0943 0.0061 1.9612 0.4522 0.4933 0.7 0.7031 0.1042 0.0064 2.0435 0.4957 0.4921 0.8 0.6923 0.1126 0.0066 2.1124 0.5235 0.4975 0.9 0.6831 0.1255 0.0057 2.2535 0.5932 0.5072 1.0 0.6790 0.1288 0.0053 2.2712 0.6185 0.4973 1.3 0.6478 0.1563 0.0054 2.4712 0.7155 0.5937 Bảng 5.8: Giá trị tối ưu thông số PI bằng giải thuật di truyền
- Dựa vào bảng giá trị 5.8 ta có thể xác định giá trị biên 6 biến ngõ ra lần lượt là:
0.6478 Kp 1.2546
0.0086 Ki 0.1563
0.0054 Kpiq 0.0083
0.9386 Kiiq 2.4712
0.1571 Kpid 0.7155
0.3549 Kpid 0.5937
- Từ phân tích trên ta khai báo cho các biến ngõ vào và ngõ ra trong Matlab như sau:
- Hàm membership của ngõ vào sai số tốc độ chứa 5 biến ngôn ngữ ( NB, NS, ZE, PS, PB ) biểu diễn hình 5.9.
Hình 5.9:Hàm Membership của ngõ vào sai số
- Hàm membership của ngõ vào dòng điện Iq chứa 5 biến ngôn ngữ ( ZE, S, M, B, VB ) biểu diễn hình 5.10
NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 73
Hình 5.10:Hàm Membership của ngõ vào dòng Iq
- Hàm membership của ngõ ra thông số Kpω chứa 5 biến ngôn ngữ ( ZE, S, M, B, VB ) biểu diễn hình 5.11
Hình 5.11:Hàm Membership của ngõ ra Kpω
- Hàm membership của ngõ ra thông số Kiω chứa 5 biến ngôn ngữ ( ZE, S, M, B, VB ) biểu diễn hình 5.12
Hình 5.12:Hàm Membership của ngõ ra Kiω
- Hàm membership của ngõ ra thông số Kpiq chứa 5 biến ngôn ngữ ( ZE, S, M, B, VB ) biểu diễn hình 5.13
NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 74
Hình 5.13:Hàm Membership của ngõ ra Kpiq
- Hàm membership của ngõ ra thông số Kiiq chứa 5 biến ngôn ngữ ( ZE, S, M, B, VB ) biểu diễn hình 5.14
Hình 5.14:Hàm Membership của ngõ ra Kiiq
- Hàm membership của ngõ ra thông số Kpid chứa 5 biến ngôn ngữ ( ZE, S, M, B, VB ) biểu diễn hình 5.15
Hình 5.15:Hàm Membership của ngõ ra Kpid
- Hàm membership của ngõ ra thông số Kiid chứa 5 biến ngôn ngữ ( ZE, S, M, B, VB ) biểu diễn hình 5.16.
NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 75
Hình 5.16:Hàm Membership của ngõ ra Kiid
Luật điều khiển:
- Dựa vào bảng 5.8 ta thấy quy luật thay đổi của các thông số PI khi tải tăng lên => KP và KI đều tăng lên ( chiếm 90%). Do đó ta có thể lập bảng luận điều khiển như sau:
- Luật điều khiển bộ thông số PI tốc độ hình 5.17 - Luật điều khiển bộ thông số PI dòng Iq hình 5.18 - Luật điều khiển bộ thông số PI dòng Id hình 5.19
Hình 5.17:Luật điều khiển ngõ ra Kpω và Kiω
NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 76
Hình 5.18:Luật điều khiển ngõ ra Kpiq và Kiiq
Iq e
ZE S M
B VB
NB NS ZE PS PB Kiid
M S ZE S M
B M S M B
VB B M B VB VB B B B VB VB VB VB VB VB
Iq e
ZE S M
B VB
NB NS ZE PS PB Kpid
M S ZE S M
B M S M B
VB B M B VB VB B B B VB VB VB VB VB VB
Hình 5.19:Luật điều khiển ngõ ra Kpid và Kiid
Tổng kết: Dựa vào phân tích trên ta thấy để tự động thay đổi giá trị PI theo tải cần 25 luật điều khiển.
Giải mờ: ( Defuzzification) Có 5 phương pháp giải mờ chính:
1. Phương pháp cực đại theo nguyên lý trung bình 2. Phương pháp cực đại theo nguyên lý cận trái.
3. Phương pháp cực đại theo nguyên lý cận phải 4. Phương pháp điểm trọng tâm.
5. Phương pháp điểm trọng tâm và khai triễn SUM-MIN
=> Sử dụng phương pháp điểm trọng tâm.
NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 77