Luận Văn Thạc Sĩ: Điều Khiển Hạ Độ Cao Vật Bay Sử Dụng Lý Thuyết Mờ và Đại Số Gia Tử

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu hay điều khiển hạ độ cao vật bay sử dụng lý thuyết mờ và đại số gia tử với ngữ nghĩa hiệu chỉnh, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện

• Tác giả: Ngô Thị Kim Anh
• Người hướng dẫn: TS. Vũ Như Lân
• Trường học: Trường Đại Học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa
• Đề tài: Điều Khiển Hạ Độ Cao Vật Bay Bằng Lý Thuyết Mờ Và Đại Số Gia Tử
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Thái Nguyên

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ SỞ
• 1.1. Lý thuyết tập mờ, logic mờ và biến ngôn ngữ
• 1.2. Lý thuyết tập mờ
• 1.3. Logic mờ và biến ngôn ngữ
• 1.4. Các phép toán trên tập mờ
• 1.5. Mô hình mờ và lập luận xấp xỉ
• 1.6. Lý thuyết Đại số gia tử
• 1.7. Kết luận Chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN
• 2.1. Mô hình điều khiển dựa trên logic mờ và Đại số gia tử
• 2.2. Mô hình điều khiển mờ
• 2.3. Mô hình điều khiển sử dụng đại số gia tử
• 2.4. Mô hình hiệu chỉnh ngữ nghĩa
• 2.5. Điều khiển sử dụng Đại số gia tử với ngữ nghĩa hiệu chỉnh
• 2.6. Kết luận Chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN HẠ ĐỘ CAO VẬT BAY
• 3.1. Mô hình động học hạ độ cao vật bay
• 3.2. Điều khiển mờ hạ độ cao vật bay
• 3.3. Mô hình biến đổi bảng FAM sang bảng SAM với ngữ nghĩa hiệu chỉnh
• 3.4. Điều khiển hạ độ cao vật bay sử dụng Đại số gia tử với ngữ nghĩa hiệu chỉnh
• 3.5. Kết luận Chương 3
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 1. Các kiến nghị
• 2. HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Điều Khiển Hạ Độ Cao Vật Bay Bằng Lý Thuyết Mờ

Điều khiển hạ độ cao vật bay là một lĩnh vực quan trọng trong công nghệ điều khiển tự động. Việc áp dụng lý thuyết mờ và đại số gia tử giúp giải quyết các vấn đề phức tạp trong điều khiển. Lý thuyết mờ cho phép xử lý thông tin không chắc chắn, trong khi đại số gia tử cung cấp một khung lý thuyết mạnh mẽ để mô hình hóa các biến ngôn ngữ. Sự kết hợp này mở ra nhiều cơ hội cho việc phát triển các hệ thống điều khiển hiệu quả hơn.

1.1. Khái Niệm Cơ Bản Về Lý Thuyết Mờ

Lý thuyết mờ được phát triển bởi L. Zadeh vào những năm 1960, cho phép mô hình hóa các khái niệm không rõ ràng như 'cao' hay 'thấp'. Điều này rất hữu ích trong việc điều khiển hạ độ cao vật bay, nơi mà các thông số thường không chính xác.

1.2. Đại Số Gia Tử Trong Điều Khiển

Đại số gia tử cung cấp một cách tiếp cận mới để xử lý các biến ngôn ngữ trong điều khiển. Nó cho phép xây dựng các mô hình điều khiển dựa trên các quy tắc mờ, giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của hệ thống.

II. Thách Thức Trong Điều Khiển Hạ Độ Cao Vật Bay

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc điều khiển hạ độ cao vật bay vẫn gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như độ chính xác của cảm biến, sự không chắc chắn trong dữ liệu và sự phức tạp của môi trường hoạt động đều ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống điều khiển. Việc áp dụng thuật toán điều khiển mờ và mô hình hóa là cần thiết để giải quyết những thách thức này.

2.1. Độ Chính Xác Của Cảm Biến

Cảm biến là yếu tố quan trọng trong việc thu thập dữ liệu cho hệ thống điều khiển. Độ chính xác của cảm biến ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng điều khiển hạ độ cao vật bay. Việc sử dụng lý thuyết mờ giúp cải thiện độ chính xác trong việc xử lý dữ liệu cảm biến.

2.2. Sự Không Chắc Chắn Trong Dữ Liệu

Dữ liệu thu thập từ môi trường thường không chính xác và có thể bị nhiễu. Lý thuyết mờ cho phép xử lý các thông tin không chắc chắn, giúp hệ thống điều khiển đưa ra quyết định chính xác hơn.

III. Phương Pháp Điều Khiển Hạ Độ Cao Vật Bay Bằng Lý Thuyết Mờ

Phương pháp điều khiển hạ độ cao vật bay bằng lý thuyết mờ và đại số gia tử đã được nghiên cứu và phát triển. Các mô hình điều khiển mờ cho phép xử lý các biến ngôn ngữ và đưa ra quyết định dựa trên các quy tắc mờ. Việc áp dụng các phương pháp này giúp cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống điều khiển.

3.1. Mô Hình Điều Khiển Mờ

Mô hình điều khiển mờ sử dụng các quy tắc mờ để điều khiển hạ độ cao vật bay. Các quy tắc này được xây dựng dựa trên các biến ngôn ngữ, giúp hệ thống điều khiển hoạt động hiệu quả hơn trong các tình huống không chắc chắn.

3.2. Ứng Dụng Đại Số Gia Tử Trong Điều Khiển

Đại số gia tử cung cấp một khung lý thuyết mạnh mẽ cho việc xây dựng các mô hình điều khiển. Việc áp dụng đại số gia tử giúp cải thiện khả năng xử lý các biến ngôn ngữ và tối ưu hóa quá trình điều khiển.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Điều Khiển Hạ Độ Cao Vật Bay

Các ứng dụng thực tiễn của điều khiển hạ độ cao vật bay rất đa dạng, từ drone đến máy bay không người lái. Việc áp dụng lý thuyết mờ và đại số gia tử trong các hệ thống này đã cho thấy hiệu quả rõ rệt trong việc cải thiện độ chính xác và độ tin cậy. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, việc sử dụng các phương pháp này giúp giảm thiểu rủi ro và tăng cường khả năng hoạt động của các thiết bị bay.

4.1. Ứng Dụng Trong Drone

Drone là một trong những ứng dụng nổi bật của điều khiển hạ độ cao vật bay. Việc áp dụng lý thuyết mờ giúp cải thiện khả năng điều khiển và tăng cường độ chính xác trong các nhiệm vụ bay.

4.2. Ứng Dụng Trong Máy Bay Không Người Lái

Máy bay không người lái cũng là một lĩnh vực quan trọng trong điều khiển hạ độ cao. Việc sử dụng đại số gia tử giúp tối ưu hóa các quy trình điều khiển, từ đó nâng cao hiệu suất hoạt động của máy bay.

V. Kết Luận Về Điều Khiển Hạ Độ Cao Vật Bay

Điều khiển hạ độ cao vật bay bằng lý thuyết mờ và đại số gia tử là một lĩnh vực đầy tiềm năng. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, việc áp dụng các phương pháp này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn mở ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng trong tương lai. Tương lai của lĩnh vực này hứa hẹn sẽ có nhiều tiến bộ và phát triển hơn nữa.

5.1. Tiềm Năng Phát Triển

Lĩnh vực điều khiển hạ độ cao vật bay có tiềm năng phát triển lớn trong tương lai. Việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp mới sẽ giúp nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc tối ưu hóa các mô hình điều khiển và phát triển các ứng dụng mới trong lĩnh vực này. Việc kết hợp lý thuyết mờ và đại số gia tử sẽ tiếp tục là một hướng đi quan trọng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG NGÔ THỊ KIM ANH ĐIỀU KHIỂN HẠ ĐỘ CAO VẬT BAY SỬ DỤNG LÝ THUYẾT MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI NGỮ NGHĨA HIỆU CHỈNH LUẬN VĂN THẠC SĨ THÁI NGUYÊN. 2020 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] i TRƯỜNG ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG NGÔ THỊ KIM ANH ĐIỀU KHIỂN HẠ ĐỘ CAO VẬT BAY SỬ DỤNG LÝ THUYẾT MỜ VÀ ĐẠI SỐ GIA TỬ VỚI NGỮ NGHĨA HIỆU CHỈNH CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA MÃ SỐ: 852 02 16 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS. VŨ NHƯ LÂN THÁI NGUYÊN. 2020 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn này do tôi tổng hợp và thực hiện. Các kết quả phân tích hoàn toàn trung thực, nội dung bản thuyết minh chưa được công bố. Luận văn có sử dụng các tài liệu tham khảo đã nêu trong phần tài liệu tham khảo. Tác giả luận văn Ngô Thị Kim Anh LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] iii LỜI CẢM ƠN Tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới TS Vũ Như Lân đã hướng dẫn tận tình, chỉ bảo cặn kẽ để tôi hoàn thành luận văn này. Đồng thời xin gửi lời cảm ơn tới tất cả các thầy giáo, cô giáo Khoa Công nghệ tự động hóa đào tạo sau đại học và các bạn đồng nghiệp Trường Đại học CNTT&TT- ĐHTN. Hà Nội, ngày tháng năm Tác giả luận văn Ngô Thị Kim Anh LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] iv MỤC LỤC Trang phụ bìa 0 Lời cam đoan i Lời cảm ơn ii Mục lục iii Danh mục các kí hiệu, chữ viết tắt v Danh mục các bảng vi Danh mục các hình vii Lời nói đầu 1 CHƯƠNG 1: MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ SỞ 7 1. Lý thuyết tập mờ, logic mờ và biến ngôn ngữ 7 1. Lý thuyết tập mờ 7 1.2 Logic mờ và biến ngôn ngữ 9 1.3 Các phép toán trên tập mờ 10 1.2 Mô hình mờ và lập luận xấp xỉ 13 1.1 Lập luận xấp xỉ - Lập luận mờ đa điều kiện 14 1.2Phương pháp lập luận mờ đa điều kiện 15 1. Lý thuyết Đại số gia tử 17 1. Kết luận Chương 1 23 CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN 24 2. Mô hình điều khiển dựa trên logic mờ và Đại số gia tử.1 Mô hình điều khiển mờ 24 2.2 Mô hình điều khiển sử dụng đại số gia tử 29 2. Mô hình hiệu chỉnh ngữ nghĩa 34 2. Điều khiển sử dụng Đại số gia tử với ngữ nghĩa hiệu chỉnh 34 2. Kết luận Chương 2 38 CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN HẠ ĐỘ CAO VẬT BAY 39 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Mô hình động học hạ độ cao vật bay. Điều khiển mờ hạ độ cao vật bay. Mô hình biến đổi bảng FAM sang bảng SAM với ngữ nghĩa hiệu 46 chỉnh 3. Điều khiển hạ độ cao vật bay sử dụng Đại số gia tử với ngữ nghĩa 52 hiệu chỉnh 3. Kết luận Chương 3 61 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 62 1. Các kiến nghị 62 HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO 64 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Các ký hiệu:  Tổng độ đo tính mờ của các gia tử âm  Tổng độ đo tính mờ của các gia tử dương  Giá trị định lượng của phần tử trung hòa AX Đại số gia tử AX* Đại số gia tử tuyến tính đầy đủ W Phần tử trung hòa trong đại số gia tử 𝜀 Ngưỡng hiệu chỉnh định lượng ngữ nghĩa. δ Tham số hiệu chỉnh giá trị định lượng ngữ nghĩa. c-, c+ Các phần tử sinh [-q ˄ p] Tập hợp {j : -q ≤ j ≤p & j ≠ 0 } Các chữ viết tắt: ĐSGT Đại số gia tử GA Genetic Algorithm FMCR Fuzzy Multiple Conditional Reasoning FAM Fuzzy Associative Memory SAM Semantic Associative Memory HAR Hedge Algebras Reasoning OpPAR Optimal - Parameter OpHAR Optimal-Hedge Algebras Reasoning CFC Conventional Fuzzy Control FCHA Fuzzy Control Using Hedge Algebras OFCHA FCHA - Using Optimal Hedge Algebras PLC Programmable Logic control LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] vii PHỤ LỤC BẢNG Bảng 1. Ví dụ về tính âm dương giữa các gia tử 20 Bảng 3. Miền giá trị của các biến ngôn ngữ 40 Bảng 3. Mô hình FAM 41 Bảng 3. Bảng chuyển đổi ngôn ngữ 43 Bảng 3. Mô hình SAM gốc 43 Bảng 3. Tổng hợp kết quả điều khiển hạ độ cao vật bay 46 Bảng 3. Mô hình SAM gốc 48 Bảng 3. Mô hình SAM có điều kiện 51 Bảng 3. Kết quả điều khiển theo mô hình SAM có điều kiện với các 54 tham số hiệu chỉnh ngữ nghĩa Bảng 3. Kết quả điều khiển vật bay hạ độ cao với 2 trường hợp 56 Bảng 3. Kết quả điều khiển với Agg = MIN 60 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] viii PHỤ LỤC HÌNH VẼ Hình 1. Giao của hai tập mờ 12 Hình 1. Phép hợp của hai tập mờ 13 Hình 2. Bộ điều khiển mờ cơ bản 25 Hình 2. Sơ đồ phương pháp điều khiển FCHA 30 Hình 3. Paraboll quan hệ giữa h và v 39 Hình 3. Hàm thuộc của các tập mờ của biến h 40 Hình 3. Hàm thuộc của các tập mờ của biến v 41 Hình 3. Hàm thuộc của các tập mờ của biến f 41 Hình 3. Đường cong ngữ nghĩa định lượng 44 Hình 3. Đường cong ngữ nghĩa định lượng theo mô hình SAM có điều 53 kiện với các tham số hiệu chỉnh ngữ nghĩa Hình 3. Đường cong ngữ nghĩa định lượng với 2 tham số 58 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 1 MỞ ĐẦU Lý thuyết tập mờ và logic mờ được L. Zadeh [9] đề xuất vào giữa thập niên 60 của thế kỷ trước. Ông đã mô tả một cách toán học những khái niệm mơ hồ mà ta thường gặp trong cuộc sống như: cao, thấp; đúng, sai bằng các tập mờ. Nhờ việc xây dựng lý thuyết tập mờ mà con người có thể suy diễn từ khái niệm mơ hồ này đến khái niệm mơ hồ khác mà bản thân logic kinh điển không làm được. Trên cơ sở các thông tin không chính xác thu được, người ta có thể đưa ra những quyết định hiệu quả cho từng tình huống của bài toán. Kể từ khi ra đời, lý thuyết tập mờ và ứng dụng của logic mờ, hệ mờ đã được phát triển liên tục trên cả phương diện lý thuyết và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực rất khác nhau và đã đạt được nhiều thành tựu ứng dụng, đặc biệt là các ứng dụng trong các hệ chuyên gia mờ, điều khiển mờ. Tuy nhiên, phương pháp lập luận của con người là vấn đề phức tạp và không có cấu trúc. Vì vậy kể từ khi lý thuyết tập mờ ra đời cho đến nay, vẫn chưa có một cơ sở lý thuyết hình thức chặt chẽ theo nghĩa tiên đề hoá cho logic mờ và lập luận mờ. Để đáp ứng phần nào đối với nhu cầu xây dựng cơ sở toán học cho việc lập luận ngôn ngữ, N.Cat Ho và Wechler [5, 6] đã đề xuất cách tiếp cận dựa trên cấu trúc tự nhiên của miền giá trị của các biến ngôn ngữ, trong các công trình của mình, các tác giả đã chỉ ra rằng, những giá trị của biến ngôn ngữ trong thực tế đều có thứ tự nhất định về mặt ngữ nghĩa, ví dụ ta hoàn toàn có thể cảm nhận được rằng, ‘trẻ’ là nhỏ hơn ‘già’, hoặc ‘nhanh’ luôn lớn hơn ‘chậm’. Xuất phát từ quan hệ ngữ nghĩa đó các tác giả đã phát triển lý thuyết đại số gia tử (ĐSGT). LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 2 Bộ điều khiển dựa trên ĐSGT đã làm thay đổi phần nào bức tranh về khả năng sử dụng ĐSGT trong lĩnh vực điều khiển với hệ luật mờ [7]. Quan điểm điều khiển sử dụng ĐSGT đã được thế giới chấp nhận như một tiếp cận mới về điều khiển. Tuy nhiên rất nhiều vấn đề cần mở rộng và phát triển. Một lưu ý quan trọng khi ứng dụng ĐSGT cho các bài toán điều khiển, đó là quá trình chuyển hệ luật điều khiển mờ dưới dạng bảng FAM sang hệ luật điều khiển ngữ nghĩa dưới dạng bảng SAM hoàn toàn theo chủ quan người ứng dụng. Vì vậy có một số vấn đề nẩy sinh như: 1/ Làm thế nào để có được sự tương ứng hợp lý giữa các giá trị ngôn ngữ trong hệ luật điều khiển mờ và các giá trị ngôn ngữ với ngữ nghĩa định lượng trong hệ luật điều khiển theo ngữ nghĩa ? 2/ Có thể xây dựng quá trình chuyển đổi tối ưu từ bảng FAM sang bảng SAM không ? Vấn đề 2/ là vấn đề rất khó và chắc chắn sẽ còn nhiều nghiên cứu sâu hơn trong tương lai. Vấn đề 1/ có thể giải quyết được nếu chỉ thỏa mãn tính hợp lý nêu trên. Đề tài hạn chế phạm vi nghiên cứu cho vấn đề 1/ trên cơ sở nghiên cứu các kết quả khoa học [1], [2], [3] và [4]. Theo [5] một ĐSGT là một bộ 4 thành phần AX = (X, G, H, ), ở đây X là miền giá trị của biến ngôn ngữ với quan hệ thứ tự bộ phận  được cảm sinh bởi ngữ nghĩa tự nhiên của các giá trị ngôn ngữ, G là tập các phần tử sinh nguyên thủy của biến ngôn ngữ, H là tập các gia tử ngôn ngữ, H = H+H–, H+ được gọi là tập các gia tử dương và H– là tập các gia tử âm. Chẳng hạn ta có thể xem miền trị của biến ngôn ngữ TRUTH như một ĐSGT AX = (X, G, H, ), trong đó tập các từ X là tập gồm các giá trị {true, Possibly true, Very true, false, LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 3 Very false, . }, G là tập phần tử sinh gồm 2 giá trị {true, false}, H là tập các gia tử {Very, More, Little, Possibly} và quan hệ “≤” được cảm sinh bởi ngữ nghĩa tự nhiên, chẳng hạn chúng ta có false ≤ true, false ≤ Possibly false, Very false ≤ false . Như vậy ngữ nghĩa của các từ được biểu thị qua cấu trúc của ĐSGT có thể được xác định bởi vị trí tương đối của chúng trong sự sắp xếp thứ tự giữa các từ trong miền ngôn ngữ, dựa trên ngữ nghĩa tự nhiên vốn có của chúng. Để thuận lợi cho việc ứng dụng ĐSGT vào thực tế, trong công trình [7] các tác giả lần đầu tiên đã nghiên cứu ứng dụng việc định lượng các giá trị ngôn ngữ trong ĐSGT, theo đó các giá trị ngôn ngữ được định lượng bằng một giá trị thực trong khoảng [0, 1] sao cho thứ tự các giá trị ngôn ngữ của một đại số được bảo toàn.