Nghiên Cứu Điều Khiển Mờ Dựa Trên Đại Số Gia Tử Và Ứng Dụng Cho Mô Hình MISO

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu điều khiển mờ dựa trên đại số gia tử, ứng dụng hiệu quả cho đối tượng mô hình MISO trong điều khiển tự động.

Trường đại học

Đại học Thái Nguyên

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận văn thạc sĩ

2020

78
6
0

Phí lưu trữ

30 Point

Tóm tắt

I. Luận Văn Thạc Sĩ Tổng Quan Về Lý Thuyết Điều Khiển

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng điều khiển mờ dựa trên đại số gia tử (ĐSGT) cho các mô hình MISO (Multiple Input Single Output). Tác giả Lê Thị Hải đã trình bày một cách hệ thống các lý thuyết cơ bản về logic mờ, tập mờ, và các phép toán liên quan. Luận văn cũng đề cập đến sự phát triển của hệ thống điều khiển thông minh và vai trò của kỹ thuật điều khiển mờ trong việc giải quyết các bài toán phi tuyến phức tạp. Phần tổng quan này làm nền tảng cho việc xây dựng các phương pháp điều khiển mới dựa trên ĐSGT.

1.1. Lý Thuyết Logic Mờ

Lý thuyết logic mờ được giới thiệu như một công cụ toán học để xử lý các thông tin không chính xác và mơ hồ. Tác giả nhấn mạnh rằng logic mờ cho phép hệ thống suy luận giống như con người, đặc biệt trong các tình huống mà logic kinh điển không thể áp dụng. Các khái niệm như tập mờ, hàm thuộc, và các phép toán trên tập mờ được trình bày chi tiết, giúp người đọc hiểu rõ cách thức điều khiển mờ hoạt động.

1.2. Đại Số Gia Tử

Đại số gia tử (ĐSGT) được giới thiệu như một phương pháp định lượng các giá trị ngôn ngữ, giúp xây dựng các thuật toán điều khiển hiệu quả hơn. Tác giả trình bày các khái niệm cơ bản của ĐSGT, bao gồm độ đo tính mờ, hàm định lượng ngữ nghĩa, và ngưỡng hiệu chỉnh. Phần này cũng đề cập đến việc ứng dụng ĐSGT trong việc xây dựng các bộ điều khiển mờ dựa trên lập luận ngôn ngữ.

II. Điều Khiển Mờ Dựa Trên Đại Số Gia Tử

Chương này tập trung vào việc xây dựng bộ điều khiển mờ dựa trên đại số gia tử. Tác giả trình bày các phương pháp lập luận mờ và cách thức áp dụng chúng trong điều khiển tự động. Luận văn cũng đề xuất một phương pháp mới để xây dựng bộ điều khiển mờ dựa trên ĐSGT, giúp cải thiện hiệu suất của các hệ thống điều khiển phi tuyến. Phần này cũng bao gồm các ví dụ minh họa cụ thể về cách thức hoạt động của bộ điều khiển mờ trong các tình huống thực tế.

2.1. Phương Pháp Lập Luận Mờ

Phương pháp lập luận mờ dựa trên ĐSGT được trình bày chi tiết, bao gồm các bước xây dựng mô hình mờ và cách thức áp dụng chúng trong điều khiển tự động. Tác giả nhấn mạnh rằng phương pháp này cho phép hệ thống xử lý các thông tin không chính xác một cách hiệu quả, giúp cải thiện độ chính xác của các thuật toán điều khiển.

2.2. Bộ Điều Khiển Mờ

Bộ điều khiển mờ dựa trên ĐSGT được xây dựng và thử nghiệm trên các mô hình MISO. Tác giả trình bày các kết quả thử nghiệm và so sánh hiệu suất của bộ điều khiển mờ với các phương pháp điều khiển truyền thống. Kết quả cho thấy bộ điều khiển mờ dựa trên ĐSGT có khả năng xử lý các bài toán phi tuyến phức tạp một cách hiệu quả hơn.

III. Ứng Dụng Điều Khiển Mờ Cho Mô Hình MISO

Chương cuối cùng của luận văn tập trung vào việc ứng dụng điều khiển mờ dựa trên ĐSGT cho các mô hình MISO. Tác giả trình bày các kết quả mô phỏng và thử nghiệm trên các hệ thống điều khiển thực tế, bao gồm các mô hình máy bayhệ thống công nghiệp. Kết quả cho thấy điều khiển mờ dựa trên ĐSGT không chỉ cải thiện hiệu suất của hệ thống mà còn giảm thiểu các sai số trong quá trình điều khiển.

3.1. Mô Hình MISO

Mô hình MISO được sử dụng làm đối tượng thử nghiệm cho bộ điều khiển mờ dựa trên ĐSGT. Tác giả trình bày cách thức xây dựng và mô phỏng mô hình MISO, đồng thời đánh giá hiệu suất của bộ điều khiển mờ trong các tình huống khác nhau.

3.2. Kết Quả Thử Nghiệm

Các kết quả thử nghiệm cho thấy bộ điều khiển mờ dựa trên ĐSGT có khả năng xử lý các bài toán phi tuyến phức tạp một cách hiệu quả. Tác giả cũng so sánh hiệu suất của bộ điều khiển mờ với các phương pháp điều khiển truyền thống, từ đó khẳng định tính ưu việt của phương pháp mới này.

01/03/2025
Luận văn thạc sĩ nghiên cứu điều khiển mờ dựa trên đại số gia tử và ứng dụng điều khiển cho đối tượng mô hình miso

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN 1. Lý thuyết logic mờ 1. Giới thiệu Trong những năm gần đây, chúng ta đã chứng kiến sự phát triển nhanh chóng đáng ngạc nhiên về số lượng và sự phong phú các ứng dụng của logic mờ. Các ứng dụng này từ các đồ dùng gia dụng như máy ảnh, máy quay phim, máy giặt, lò vi sóng, … đến các thiết bị công nghiệp, thiết bị y tế.

Để hiểu được tại sao lại có sự phát triển nhanh chóng như vậy, ta cần tìm hiểu sơ bộ để thấy được những ưu điểm của bộ điều khiển này. Khái niệm tập hợp được hình thành trên nền tảng của logic và được G.Cantor định nghĩa như là một sự sắp xếp đặt chung lại các vật, các đối tượng có cùng một tính chất nào đó, được gọi là các phần tử của tập hợp, ý nghĩa logic của khái niệm tập hợp được xác định ở chỗ một vật hoặc một đối tượng bất kỳ chỉ có thể có hai khả năng hoặc là phần tử của tập đang xét, hoặc là không. Như vậy sự phụ thuộc của một phần tử vào một tập hợp theo quan điểm logic kinh điển chỉ có thể có hai giá trị: 1 – nghĩa là phần tử thuộc tập hợp, hoặc là 0 – phần tử không thuộc tập hợp. Đây là quan điểm logic kinh điển hay còn gọi là logic rõ (Scrip logic).

Sở dĩ gọi là logic kinh điển bởi vì nó đã tồn tại rất lâu, bắt đầu từ kh Aristotle – người đã đưa ra luật loại trừ giá trị trung gian (luật bài trung) nói rằng phần tử x hoặc phải là phần tử của tập A hoặc là không. Với một đối tượng bất kỳ thì phải là xác nhận hoặc là phủ định. Tuy nhiên trong thực tế không phải mọi đối tượng đều có thể đánh giá chính xác được là thuộc hay không thuộc một tập hợp hoặc có thể đánh giá được nhưng sự đánh giá chính xác lại ít có ý nghĩa hơn là sự đánh giá khả năng phần tử đó thuộc tập hợp là bao nhiêu phần hay độ phụ thuộc của phần tử vào tập hợp đang xét là bao nhiêu. Minh chứng là những thông tin mà con người thu nhận được hầu hết là tương đối và ước lượng.

Những hoạt động của con người thực sự là một bộ máy điều khiển hoàn hảo. Như vậy phạm vi hẹp của logic kinh điển không thể vận dụng những suy luận “thông minh” như con người vào các bài toán suy luận nói chung và điều khiển nói riêng. Muốn xây dựng được những hệ thống có sự suy luận logic như con người, có khả 4 năng kế thừa những kinh nghiệm của con người thì phải có một cơ sở logic khác gần gũi với suy luận của con người. Logic mờ đã đáp ứng được yêu cầu đó.

Sự ra đời của logic mờ có thể coi như được đánh dấu bài báo của Tiến sỹ Lofti A.Zadeh trên tạp chí “Information and Control”, từ đó đến nay đã và đang có sự phát triển mạnh mẽ với một số thời điểm đáng chú ý sau:  Năm 1972, các giáo sư Terano và Asai đã thiết lập ra cơ quan nghiên cứu hệ thống điều khiển mờ ở Nhật Bản.  Năm 1974, Mamdani đã nghiên cứu và ứng dụng điều khiển mờ cho lò hơi.  Năm 1980, hãng Smidth Co đã nghiên cứu điều khiển mờ cho lò xi măng.  Năm 1983, hãng Fuji Eletric đã nghiên cứu ứng dụng mờ cho nhà máy xử lý nước.

 Năm 1984, hiệp hội mờ quốc tế (IFSA) đã được thành lập.  Năm 1989, phòng thí nghiệm quốc tế nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật mờ đầu tiên được thành lập. Cho đến nay, tuy đã có nhiều kết quả nghiên cứu lý thuyết và các ứng dụng logic mờ trong các hệ thống điều khiển tự động, nhưng về phương pháp luận và tính nhất loạt cho ứng dụng thực tế của logic mờ vẫn còn đang thu hút nhiều người nghiên cứu, hứa hẹn nhiều về sự phát triển mạnh mẽ của nó. Lý thuyết tập mờ Hàm thuộc A(x) định nghĩa trên tập A, trong khái niệm tập hợp kinh điển chỉ có hai giá trị logic là 1 nếu xA hoặc là 0 nếu xA.

1 Hàm thuộc A(x) của tập kinh điển A mô tả hàm thuộc của hàm A(x), trong đó tập A được định nghĩa như sau: A = {xR | 3x8} Như vậy, trong lý thuyết tập hợp kinh điển, hàm thuộc hoàn toàn tương đương với định nghĩa một tập hợp. 1 Hàm thuộc A(x) của tập kinh điển A Từ định nghĩa về một tập hợp A bất kỳ ta có thể xác định được hàm thuộc A(x) cho tập đó và ngược lại từ hàm thuộc A(x) của tập hợp A cũng hoàn toàn suy ra được định nghĩa cho tập A. Cách biểu diễn hàm phụ thuộc như vậy sẽ không phù hợp với những tập được mô tả “mờ” như tập B gồm các số thực dương nhỏ hơn nhiều so với 8. B={xR | x<<8} có tập nền là R.

Hoặc tập C gồm các số thực gần bằng 3 cũng có tập nền R. C={xR | x3} Lý do là với những định nghĩa “mờ” như vậy chưa đủ để xác định một số chẳng hạn như x=3.2 có thuộc C hay không. Nếu đã không khẳng định được x=3.8 có thuộc B hay không thì cũng không khẳng định được là số thực x=3.8)  1 6 Nói cách khác, hàm B(x) không còn là hàm hai giá trị như đối với tập kinh điển nữa mà là một ánh xạ liên tục B(x) C(x) 1 1 0 2 8 x 0 3 6 x Error! Reference source not found.): B: X  [0, 1], trong đó X là tập nền của tập “mờ”. Như vậy, khác với tập kinh điển A, từ “định nghĩa kinh điển” của tập “mờ” B hoặc C không suy ra được hàm thuộc B(x) hoặc C(x) của chúng.

Hơn thế nữa hàm thuộc ở đây lại giữ một vai trò quan trọng là “làm rõ định nghĩa” cho một tập “mờ” như ví dụ trong A(x) 1 0 3 8 x Hình 1. 1 Hàm thuộc A(x) của tập kinh điển A. Do đó nó phải được nêu lên như là một điều kiện trong định nghĩa về tập “mờ”.1): Tập mờ F xác định trên tập kinh điển X là một tập mà mỗi phần tử của nó là một cặp giá trị (x, F(x)), trong đó xX và F là một ánh xạ: F: X  [0, 1] (1.1) 7 Ánh xạ F được gọi là hàm thuộc (hoặc hàm phụ thuộc - membership function) của tập mờ F. Tập kinh điển X được gọi là tập nền (hay tập vũ trụ) của tập mờ F.

Sử dụng các hàm thuộc để tính độ phụ thuộc của một phần tử x nào đó có hai cách:  Tính trực tiếp (nếu F(x) cho trước dưới dạng công thức tường minh) hoặc  Tra bảng (nếu F(x) cho dưới dạng bảng). Có nhiều kiểu hàm thuộc, các hàm thuộc này đều được xây dựng dựa trên cơ sở một số hàm cơ bản như: hàm tuyến tính từng đoạn, hàm phân bố Gauss, đường cong sigmoid và các đường cong đa thức bậc 2, bậc 3, … Một hàm thuộc có dạng tuyến tính từng đoạn được gọi là hàm thuộc có mức chuyển đổi tuyến tính. Đó là các hàm thuộc đơn giản nhất, được hình thanh từ những đoạn thẳng. Trong đó có: Hàm thuộc hình tam giác, tên là trimf.

Hình dáng của hàm phụ thuộc vào 3 đỉnh của tam giác, nghĩa là phụ thuộc vào 3 tham số a, b, và c. Hàm này có dạng: y = trimf(x, [a,b,c]). Hàm liên thuộc hình thang, trapmf, giống như hình tam giác cắt cụt phần đỉnh, hàm này được xác định bởi bộ 4 tham số: a, b, c và d. Hàm này có dạng: y = trapmf(x, [a,b,c,d]).

Hàm thuộc F(x) dạng hình thang, y = trapmf(x, [a, b, c, d]) 8 Các hàm thuộc F(x) có dạng trơn được gọi là hàm thuộc kiểu S. Đối với hàm thuộc kiểu S, do các công thức biểu diễn F(x) có độ phức tạp lớn nên thời gian tính toán độ phụ thuộc cho một phần tử lâu. Bởi vậy trong kỹ thuật điều khiển mờ thông thường các hàm thuộc kiểu S hay được gần đúng bằng một hàm tuyến tính từng đoạn. Các phép tính toán trên tập mờ Những phép toán cơ bản trên tập mờ là phép hợp, phép giao và phép bù.

Giống như định nghĩa về tập mờ, các phép toán trên tập mờ cũng sẽ được định nghĩa thông qua các hàm thuộc, được xây dựng tương tự như các hàm thuộc của các phép giao, hợp, bù giữa hai tập kinh điển. Nói cách khác, khái niệm xây dựng những phép toán trên tập mờ được hiểu là việc xác định các hàm thuộc cho phép hợp (tuyển) AB, giao AB và bù (phủ định) AC, … từ những tập mờ A và B. Một nguyên tắc cơ bản trong việc xây dựng các phép toán trên tập mờ là không được mâu thuẫn với những phép toán đã có trong lý thuyết tập hợp kinh điển. Mặc dù không giống tập hợp kinh điển, hàm thuộc của các tập mờ AB, AB, AC, … được định nghĩa cùng với tập mờ, song sẽ không mâu thuẫn với các phép toán tương tự của tập hợp kinh điển nếu như chúng thoả mãn những tính chất tổng quát được phát biểu như “tiên đề” của lý thuyết tập hợp kinh điển.

Phép hợp hai tập mờ Do trong định nghĩa về tập mờ, hàm thuộc giữ vai trò như một thành phần cấu thành tập mờ nên các tính chất của các tập AB không còn là hiển nhiên nữa. Thay vào đó chúng được sử dụng như những tiên đề để xây dựng phép hợp trên tập mờ.2): Hợp của hai tập mờ A và B có cùng tập nền X là một tập mờ AB cũng xác định trên tập nền X có hàm thuộc AB(x) thoả mãn: (1) AB(x) chỉ phụ thuộc vào A(x) và B(x). (2) B(x) = 0 với mọi x  AB(x) = A(x) (3) AB(x) = BA(x), tức là phép hợp có tính giao hoán. Thật vậy, từ xA1B ta có xA1 hoặc xB nên cũng có xA2 hoặc xB hay x1A2B.

Từ kết luận này ta có:  A ( x)   A ( x)   A B ( x)   A B ( x) 1 2 1 2 Có thể thấy được sẽ có nhiều công thức khác nhau được dùng để tính hàm thuộc AB(x) cho hợp hai tập mờ. Chẳng hạn một số công thức sau có thể được sử dụng để định nghĩa hàm AB(x) của phép hợp giữa hai tập mờ. (1) AB(x) = max{A(x), B(x)} luật lấy max (1.4) (3) AB(x) = min{1, A(x) + B(x)} phép hợp Lukasiewicz (1.6) 1   A ( x )   A ( x) (5) AB(x) = A(x) + B(x) - A(x)B(x) tổng trực tiếp (1.7) Tổng quát: Bất kỳ một ánh xạ dạng: AB(x): X  [0, 1] Nếu thoả mãn 5 tiêu chuẩn đã nêu ra trong định nghĩa 1.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Luận Văn Thạc Sĩ: Điều Khiển Mờ Dựa Trên Đại Số Gia Tử Và Ứng Dụng Cho Mô Hình MISO là một nghiên cứu chuyên sâu về lý thuyết điều khiển mờ, kết hợp với đại số gia tử để tối ưu hóa các mô hình MISO (Multiple Input Single Output). Tài liệu này không chỉ cung cấp cơ sở lý thuyết vững chắc mà còn đưa ra các ứng dụng thực tiễn, giúp người đọc hiểu rõ cách áp dụng các phương pháp điều khiển mờ vào các hệ thống phức tạp. Đây là nguồn tài liệu quý giá cho các nhà nghiên cứu, kỹ sư và sinh viên quan tâm đến lĩnh vực điều khiển tự động và trí tuệ nhân tạo.

Để mở rộng kiến thức về các phương pháp nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực khoa học kỹ thuật, bạn có thể tham khảo 2 tóm tắt luận án tiến sĩ tiếng việt ncs nguyễn khắc tấn, cung cấp cái nhìn tổng quan về các nghiên cứu chuyên sâu. Ngoài ra, Luận văn đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả áp dụng sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các phương pháp cải thiện hiệu suất trong nghiên cứu. Cuối cùng, Luận văn thạc sĩ xây dựng thuật toán trích xuất số phách trên phiếu trả lời trắc nghiệm của trường đại học phan thiết là một ví dụ thực tế về ứng dụng thuật toán trong giáo dục, mang lại góc nhìn đa chiều về lĩnh vực này.