d ψ/t m
3.7.2. Giới thiệu ứng dụng của lôgic mờ trong một số lĩnh vực
Với đặc trưng mềm dẻo và linh hoạt trong việc mô phỏng các phương cách lập luận của con người, lôgic mờ có khả năng ứng dụng to lớn và rộng khắp, đặc biệt khả năng cài đặt trí tuệ vào trong các thiết bị. Vì vậy, Zadeh đã từng dự đoán rằng lôgic mờ sẽ trở thành một bộ phận cấu thành của các thiết bị khi ông nói “các thiết bị sẽ không còn được đánh giá được bằng sức ngựa mà bằng chỉ số thông minh IQ”. Bây giờ chúng ta có thể thấy rất nhiều thiết bị trong công nghiệp, trong tiêu dùng … có ứng dụng lôgic mờ.
Trong Mục 3.7-1 chúng ta đã giới thiệu một ứng dụng khá cụ thể của lôgic mờ trong việc giải một bài toán điều khiển và qua đó thấy cách thức tiếp cận tính toán mờ trong việc mô phỏng quá trình lập luận của con người ứng dụng trong điều khiển dựa trên một hệ tri thức luật của bài toán điều khiển đó. Để cung cấp một số hiểu biết cụ thể thêm về khả năng ứng dụng của lôgic mờ, trong mục này chúng ta sẽ trình bày một giới thiệu ngắn về các ý tưởng cài đặt tri thức dựa trên “công nghệ” lôgic mờ vào một số thiết bị cụ thể.
1) Bài toán điều khiển dựa trên lôgic mờ đối với huyết áp trong gây mê
Một ứng dụng của lôgic mờ là việc điều khiển mờ trị số huyết áp trung bình để đo độ sâu của việc gây mê. Việc theo dõi bệnh nhân để bảo đảm án toàn trong quá trình gây mê sâu khá phực tạp. Bác sỹ phụ trách gây mê phải theo dõi nhiều yếu tố như điều khiển sự cân bằng dịch, sự lọc máu, việc sử dụng thuốc hỗ trợ trong quá trình gây mê, … Những yếu tố cần theo dõi như vậy hiện nay không thể tự động hóa ngoại trừ vấn đề điều khiển huyết áp. Do đó, nếu yếu tố theo dõi này tự động hóa được nó sẽ giải phóng được khỏi sự chăm sóc của bác sỹ gây mê để họ tập trung vào điều khiển các yếu tố khác, và như vậy làm tăng tính an toàn cho bệnh nhân.
0 2 4 6 8 10 0 2 4 6 7 k Hình 3.7-12: Đồ thị sai số so với vị trí cân bằng e(k)
Quá trình sinh học của việc gây mê là quá trình phức tạp và nó được mô tả toán học bằng một hệ phi tuyến, có cấu trúc toán học thay đổi theo thời gian, với tham số thay đổi theo thời gian. Vì vậy việc mô hình hóa có thể dựa vào lôgic mờ: thiết kế một hệ điều khiển dựa trên tri thức luật. Tình mềm dẻo của cách tiếp cận sẽ được điều chỉnh thích ứng với ứng dụng dựa trên qua trình thiết kế theo vòng lặp và các giá trị tham chiếu để xác định các hàm thuộc phù hợp. Ngoài ra các luật điều khiển sẽ được xác định nhờ việc thử nghiệm và nhờ vào các sai số thử nghiệm. Các luật điều khiển được xây dựng dựa trên giá trị sai số giữa giá trị trung bình huyết áp thực đo và huyết áp mong muốn đạt tới và giá trị tích phân sai số.
Độ sâu của việc gây mê sẽ được điều khiển bởi việc tiêm hoặc dẫn theo đường hô hấp một hỗn hợp thuốc, trong đó phần lớn các thành phần hỗn hợp là làm giảm huyết áp. Mối quan hệ giữa lượng thuốc điều khiển u(t) và huyết áp được mô tả bằng một hệ phương trình phức tạp nhưng được chuyển đổi xấp xỉ thành một hệ luật ngôn ngữ cho trong Bảng 3.7- 2, trong đó NB là negative big, NS là negative small, ZE là zero, PS là positive small, PB là positive big và PV là positive very big. Từ Bảng 3.7-2 ta xây dựng bảng FAM được cho
Bảng 3.7-2: Luật ngôn ngữ Số TT luật Inpute Input ∫e Outp ut u 1 NS - PB 2 PS - PS 3 NB - PV 4 PB - ZE 5 ZE ZE PM 6 ZE PS PS 7 ZE NS PB 8 - NB PV 9 - PB ZE
Bảng 3.7-3: Bảng FAM cho 9 luậtcủa Bảng 3.7-2 ∫e e NB NS ZE PS PB NB PV PV PV PV PV\ZE NS PB\P V PB PB PB PB\ZE ZE PV PB PM PS ZE PS PS\PV PS PS PS PS\ZE PB ZE\P V ZE ZE ZE ZE
trong Bảng 3.7-3, trong đó giá trị, chẳng hạn, PB\PV ở hàng NS và cột NB được hiểu là nếu chỉ cần e = NS thì u = PB, còn nếu chỉ cần ∫e = NB thì u = PV.
Kết quả ứng dụng này được Meier R., J. Nieuwland và S. Hacisalihzade nghiên cứu và công bố trên tạp chí IEEE Control Systems, Dec. 1992 và chỉ ra rằng việc cài đặt tri thức bằng lôgic mờ vào thiết bị này là hiệu quả.
2) Bài toán ứng dụng lôgic mờ trong xử lý ảnh
Để thấy khả năng ứng dụng của lôgic mờ trong xử lý ảnh, chúng ta xét bài toán điều khiển tự động tiêu cự cho camera 35mm, bộ điều khiển ổn định tự động hình ảnh cho camera video và bộ điều chỉnh tự động hình ảnh máy TV.
(1) Bộ tiêu cự tự động cho camera 35 mm
Các nhà sản xuất camera lớn của Châu Á đã ứng dụng lôgic mờ để tự động quyết định lấy tiêu cự vào vật thể nào trong miền ảnh và tự động lấy tiêu cự vào vật thể đó (Shingu T., Y. Nishimori, Fuzzy-based automatic focusing system for compact camera, Proceeding of the third international fuzzy systems association congress, Seatle, WA, pp436-439 (1989)). Cơ sở để giải bài toán ứng dụng này như sau.
Đầu tiên ba điểm L (left), C (centre) và R (right) trên miền ảnh (Hình 3.7-13) được xác định và được đo khoảng cách giữa chúng và camera. Các giá trị khoảng cách này và mối quan hệ giữa các điểm đã xác định là cơ sở để hệ lôgic mờ quyết định tiêu cự mong muốn nằm ở điểm nào và điều chỉnh tiêu cự vào điểm đó. Các luật điều khiển sử dụng trong mô phỏng thực nghiệm được cho trong Bảng 3.7-4, trong đó Pl, Pc và Pr là các giá trị chỉ mức độ phù hợp nếu chọn tương ứng các điểm L, C và R làm tiêu cự. Hệ luật điều khiển cài đặt thực tến trong thiết bị tất nhiên sẽ phức tạp hơn nhiều.
So sánh cảnh trong Hình 3.7-14(a) và (b) chúng ta thấy ở cảnh (a) đối tượng chính cần lấy tiêu cự là L, trong khi ở cảnh (b) là ở trung tâm. Tuy nhiên trong cả hai hình mối quan hệ giữa L, C và R đều tuân theo hệ thức L < C < R và do đó cả hai trường hợp chúng đều thỏa
Bảng 3.7-4: Luật ngôn ngữcho hệ tiêu cự tự động cho camera
1. Nếu C là gần thì Pc là cao
2. Nếu L là gần thì Pl là cao
3. Nếu R là gần thì Pr là cao
4. Nếu L là xa và C là trung bình và R là gần thì Pc là rất cao
các Luật 2 và 5 trong Bảng 3.7-4. Khi đó hệ điều chỉnh tiêu cự tự động sẽ quyết định dựa vào giá trị cụ thể của L, C và R hay các hàm thuộc của chúng. Một cách tiếp cận tương tự, nếu sử dụng lôgic 2-trị thì rõ ràng sẽ phức tạp hơn nhiều vì nó cần nhiều luật điều khiển hơn rất nhiều. Đối với lôgic mờ chúng ta chỉ cần một số ít luật và phương pháp tính toán cũng trở nên đơn giản.
(2) Ổn định hình ảnh của máy quay video camera
Việc phát triển sản xuất các máy video camera (camcorder) tiêu dùng gọn nhẹ dễ di chuyển theo người cũng dẫn đến việc hình ảnh không ổn định, dễ bị rung do máy được cầm tay thu hình. Các nhà sản xuất điện tử Châu Á đã ứng dụng lôgic mờ để phát triển một thiết bị cho phép phân biệt và xác định các chuyển động của hình do tay cầm camera rung chứ không phải sự chuyển động của bản thân vật thể. Loại sản phẩm này được đưa ra thị trường năm 1990. Kết quả nghiên cứu được Egusa Y., H. Akahori, A. Morimura và N. Wakami công bố trong công trình “An electronic video camera image stabilizer operated on fuzzy theory”, IEEE international conference on fuzzy systems, (1992), pp. 851-858.
Đê giải quyết vấn đề này, một chip LSI (laser sensor image) được thích nghi cho nhiệm vụ phát hiện các véctơ chuyển động và một hệ mờ được phát triển để quyết định xem liệu các chuyển động đó là do tay rung gây ra hay không.
Để phát hiện chuyển động rung do tay cầm camera, khung hình được chia thành 4 vùng để xác định véctơ chuyển động đại diện cho 4 vùng cùng với tốc độ chuyển động của chúng. Mỗi một vùng như vậy lại được chia ra thành 30 miền con. Hai frame kế tiếp của máy quay video trên mỗi miền con sẽ được đem ra so sánh để tính các giá trị sai khác không gian của miền ấy. Lấy tổng 30 giá trị cảu mỗi vùng thứ i làm giá trị sai khác không gian chung gi. Mỗi vùng sẽ có một véctơ dịch chuyển nào đó dẫn tới giá trị nhỏ nhất gi và đó là véctơ chuyển động vi của vùng thứ i.
Lập luận lôgic mờ sẽ dựa vào các véctơ vi để phát hiện các rung động do tay người quay gây ra. Trong trường hợp có những rung động như vậy và không có vật thể nào chuyển động trong hình thì giá trị tối tiểu gi là nhỏ và hầu như gần bằng không (vì sự rung động chỉ gây ra những dịch chuyển nhỏ). Trong trường hợp có vật thể dịch chuyển nhỏ trong khung hình và tay cầm máy ổn định, miền có chứa vật thể dịch chuyển sẽ có giá trị sai khác không gian khác biệt với các giá trị ở các miền xung quanh, tuy nhiên giá trị sai khác không gian chung
gi phải là nhỏ. Trong trường hợp đều có sự rung động do tay cầm gây ra và có các vật thể chuyển động, giá trị tối tiểu gi sẽ phải lớn hơn so với trường hợp không có vật thể chuyển động. Đấy là những tiêu chí để xác định các véctơ dịch chuyển do tay rung gây ra. Đạo hàm theo thời gian của giá trị gi cũng là một giá trị đầu vào của hệ điều khiển.
•
L •
C • R R
Hình 3.7-13
Ba điểm cần được đo
• L • R Hình 3.7-14(b) Cảnh với ba điểm C • C • R Hình 3.7-14(a) Cảnh với ba điểm L
Một ví dụ về một luật điều khiển là “Nếu cả 4 véctơ chuyển động hầu như song song với nhau và đạo hàm theo thời gian của chúng là nhỏ, thì có sự rung động do tay cầm gây ra và
hướng dịch chuyển do rung gây ra là hướng chung của các véctơ chuyển động”.
Một khi hướng chuyển động do tay rung gây ra được xác định, khuôn hình trong vùng đệm (buffer) sẽ được dịch chuyển theo hướng ngược lại để ổn định lại hình ảnh trong khuôn hình.
Sản phẩm đã được đưa ra thị trường này là một minh chứng thuyết phục về tính khả dụng của lôgic mờ nói riêng và lý thuyết tập mờ nói chung.
(3) Điều chỉnh chất lượng hình ảnh của máy TV
Năm 1990, máy TV có hệ suy luận mờ để điều khiển chất lượng hình ảnh đã được một nhà sản xuất có tiếng Châu Á tung ra thị trường. Hệ này điều khiển độ tương phản, độ sáng, sự điều biến tốc độ và độ sắc nét. Các tham số đầu vào của hệ là độ sáng môi trường xung quanh (trong phòng chẳng hạn), và khoảng cách từ người xem đến màn hình. Độ sáng như vậy có thể đo được bằng một bộ cảm biến, còn khoảng cách xác định được qua việc sử dụng bộ điều khiển từ xa khi người xem bấm bật TV.
Nguyên lý cơ bản cho phép chế tạo một hệ như vậy là các luật điều khiển đủ để cho phép điều khiển chất lượng hình ảnh TV có thể phát biểu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Chẳng hạn ta có luật “Nếu phòng được thắp đèn sáng và người xem ngồi ở xa, thì các đường biên của ảnh phải nét hơn và sáng sủa hơn”, hoặc, “Nếu người xem ngồi gần và ở trong phòng tối, thì độ nét cần phải giảm, vì các thành phần tần số cao thường đi kèm với nhiễu”.
Bảng 3.7-5: Luật ngôn ngữcho việc điều chỉnh tự động chất lượng hình ảnh của máy TV
Độ sáng của phòng Khoảng cách từ TV đến người xem Sáng Tối Xa TB Gần Độ tương phản Độ sáng Điều biến tốc độ Độ nét lớn nhỏ lớn nhỏ lớn nhỏ lớn nhỏ lớn TB nhỏ - thường - lớn TB nhỏ - thường -
Trong thực tế số luật khá nhiều để việc điều chỉnh được mịn. Để làm ví dụ, trong Bảng 3.7-5 biểu thị một số luật điều khiển đề minh họa, trong đó từ “thường” là viết tắt của “thường thường”. Thiết kế hàm thuộc trong các bài toán ứng dụng lôgic mờ cúng có vai trò quan trọng. Trong ví dụ này, có 4 hàm thuộc cho biến ngôn ngữ độ sáng, 3 hàm thuộc cho biến khoảng cách và 7 hàm thuộc cho biến đầu ra. Phương pháp lập luận xấp xỉ dựa trên quy tắc hợp thành max-min và khử mờ theo trọng tâm.
Sản phẩm tiêu dùng có cài đặt bộ điều chình tự động dựa trên suy luận mờ (fuzzy inference) một lần nữa chỉ ra khả năng to lớn của “công nghệ lôgic mờ”.