Hệ logic mờ lμ một hệ xử lý thông tin (trợ giúp ra quyết định) với đầu vμo lμ tập mờ. Logic mờ mô phỏng cách cảm nhận vμ t− duy của ng−ời, thể hiện rất rõ sự khác biệt giữa (Soft Computing) với cách tính toán cứng (Hard Computing) của máy móc truyền thống.
Để lμm rõ điều đó, ta hãy lấy vμi ví dụ để so sánh.
Ng−ời lái xe phải thi hμnh nhiệm vụ rất phức tạp: lái xe đi đúng phần đ−ờng, duy trì tốc độ hợp lý để đến đích nhanh nh−ng an toμn, tránh các ch−ớng ngại gặp trên đ−ờng vμ theo rõi, giám sát tình trạng kỹ thuật cuả xe,... Ng−ời lái xe đã đóng rất tuyệt vời vai trò của một bộ điều khiển: thu nhận các tín hiệu vμo (tình hình đ−ờng xá, ch−ớng ngại, tình trạng kỹ thuật của xe, tình trạng ng−ời cùng ngồi trên xe,...) nh−ng không đòi hỏi một thông tin chính xác nμo. Tuy thông tin vμo rất nhiều, không chính xác, nh−ng phản ứng của anh ta lại rất chính xác (góc đánh tay lái, mức độ đạp ga, đạp phanh,...) vμ rất kịp thời. Các quyết định phản ứng đ−ợc đ−a ra trên cơ sở phân tích, thậm chí phán đoán rất logic nhờ vμo kiến thức vμ kinh
nghiệm của bản thân. Bộ điều khiển thực hiện các chức năng vμ dựa trên ph−ơng pháp t− duy của ng−ời lái xe lμ bộ điều khiển mờ, có các đặc tính cơ bản nh− sau:
- Không đòi hỏi thông tin vμo chính xác (thông tin vμo lμ các tập mờ), th−ờng đ−ợc mô tả theo ngôn ngữ tự nhiên (Linguistic Variables).
- Có thể nhận nhiều luồng thông tin đồng thời.
- Suy luận linh hoạt, theo các mệnh đề logic "Nếu .... thì ..." (If ... Then ...). - Quyết định phải t−ờng minh.
Ng−ợc lại với điều khiển mờ, các bộ điều khiển truyền thống đòi hỏi thông tin vμo (các đại l−ợng vật lý dạng t−ơng tự hoặc số) chính xác. Các quy tắc ứng xử cũng phải đ−ợc biểu diễn đ−ợc d−ới dạng các ph−ơng trình toán học hay các bảng biểu, đồ thị,... t−ờng minh.
Ch−a cần nói, đến nay ch−a có bộ điều khiển nμo hoạt động đ−ợc linh hoạt vμ hiệu quả nh− ng−ời lái xe, mμ ngay trong tình huống điều khiển thông th−ờng, máy cũng thể hiện các hạn chế do sự cứng nhắc của nó.
Ví dụ, các máy tự động, kể cả máy CNC hiện đại chỉ có khả năng duy trì trình tự vμ chế độ công nghệ một cách chính xác theo ch−ơng trình, bất kể dao cùn hay sắc, phôi đã đ−ợc kẹp chắc ch−a, độ bóng bề mặt có đạt hay không, máy có bị rung không,... Trái lại, ng−ời thợ không cần có dụng cụ đo chính xác nμo, chỉ căn cứ vμo các hiện t−ợng rất "mơ hồ", nh− nhìn mâm cặp quay, nghe âm thanh phát ra ở vùng cắt, nhìn mầu sắc của phoi, nghe tiếng của động cơ, sờ lên thân máy để cảm nhận độ rung của máy,... có thể cảm nhận đ−ợc máy chạy nhanh hay chậm, dao cùn hay sắc, chiều sâu cắt lớn hay nhỏ,... Máy tự động có một bộ điều khiển cứng nhắc, đòi hỏi các thông số chính xác, nh− tốc độ động cơ, b−ớc tiến,... còn con ng−ời lμ một bộ điều khiển linh hoạt, dựa vμo các thông số không chính xác, nh− nhanh - chậm, cao - thấp, lớn - bé,... Bộ điều khiển cứng đ−ợc thiết kế dựa trên mô hình động lực học, mô tả các quan hệ cơ - lý của quá trình, còn bộ điều khiển mờ đ−ợc thiết kế theo những nguyên tắc suy luận logic theo cách của con ng−ời, hay logic mờ.
Các ví dụ trên cho thấy, so với kỹ thuật truyền thống, các hệ mờ có các −u điểm sau:
- Dễ thiết kế, không đòi hỏi công cụ toán học trừu t−ợng, ví dụ không cần mô tả quá trình bằng các hệ ph−ơng trình vi phân phức tạp. Trong nhiều tr−ờng hợp không cần để ý đến bản chất vật lý của các đại l−ợng;
- Công cụ thiết kế, phân tích hệ mờ rất vạn năng, dễ sử dụng. Ngôn ngữ diễn tả thuật toán mờ gần với ngôn ngữ tự nhiên nên rất dễ hiểu;
- Do không đòi hỏi thông tin vμo thật chính xác, cho phép tín hiệu vμo thay đổi trong phạm vi rộng, lμm việc dựa trên cơ chế suy luận linh hoạt,... nên trong nhiều tr−ờng hợp các hệ mờ rất bền vững, tin cậy, ổn định, có chất l−ợng cao;
Sơ đồ cấu trúc chung của hệ mờ giống nh− hệ truyền thống. Tuy nhiên, cấu trúc bên trong của hệ mờ thì khác. Trên hình 37 lμ sơ đồ cấu trúc của một hệ logic mờ cơ bản.
Hình 37: Cấu trúc của hệ logic mờ
Biến vμo th−ờng lμ đại l−ợng vật lý, có giá trị số. Để chuyển giá trị số của biến vμo thμnh các giá trị ngôn ngữ ta cần một khâu mờ hoá (Fuzzification) nhờ áp dụng các hμm thuộc khác nhau. Tiếp theo, dùng bộ suy luận mờ (Fuzzy
Inference System - FIS) xử lý tập hợp các biến mờ để đ−a ra quyết định. Nguyên
tắc suy luận lμ sử dụng các luật mờ (Fuzzy Rules) xử lý các biến ngôn ngữ
(Linguistic Variables) dạng "If A and/or/not) B then C". Các kết quả suy luận
logic đ−ợc tổng hợp (Output Aggregation) cho ra giá trị ngôn ngữ. Cuối cùng, cần có bộ giải mờ (Defuzzification) để chuyển giá trị ngôn ngữ thμnh giá trị đầu ra dạng số - rõ (Output).