CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TONG QUAN VE DE TÀI như cách mà tác giả bài báo này làm. Ở bai báo này người doc chỉ có thé tham khảo được ý tưởng là thêm biến trạng thái vào đầu vào bộ điều khiến mờ dé tăng thêm chất lượng bộ điều khiến theo phương pháp mờ học. - Otto Cerman, Petr Husek, sử dụng phuong phap giong bài báo bài báo của Layne và Passino (1992) [6]. Nhung có cải tiến là bộ điều khiển mờ ban đầu được thế kế có đặc tính điều khiến tốt luôn, dé chất lượng điều khiến tốt luôn từ ban đầu [14].
Ở bài báo này các hệ số bộ điều khiến mờ ban đầu được lấy từ kinh nghiệm của tác giả. Phương pháp này mặc dù được giới thiệu và nghiên cứu nhiều nhưng ở trong nước đa số mới chỉ giới thiệu và mô phỏng chứ chưa chạy trên mô hình thực và chưa được triển khai vào thực tiễn ở trong nước Phương pháp này vẫn đang tiếp tục được sử dụng và cải tiến để cho đáp ứng tốt hơn [11,13,14].4 Mục tiêu của luận văn. Nam bat và vận dụng phương pháp FMRLC. Lập sơ đồ mô phỏng bằng simulink và thi công mô hình thực tế nhăm giới thiệu, kiểm nghiệm và triển khai phương pháp điều khiến này vào thực tiễn.
Cải tiến dé mô hình đơn giản và hiệu quả hơn so với một số bài báo đã đăng ở một số tạp chí về phương pháp này [4. Áp dụng thuật toán điều khiển hiện dai FMRLC vào mô hình thực tế.5 Kết quả dự kiến. Thiết kế mô hình thực với bộ điều khiển theo phương pháp FMRLC, và phương pháp fuzzy, bộ điều khiến PID. Kiểm nghiệm và so sánh chất lượng của các bộ điều khiến đó.6 Phương pháp nghiên cứu.
- Thiết kế bộ điều khiến mờ rồi chạy mô phỏng. - Thiết kế bộ điều khiến hoc theo mô hình FMRLC rồi mô phỏng. - Thiết kế bộ điều khiển PID. - Khi mô phỏng tốt rồi thì triển khai vào mô hình thực tế.7 Sơ lược nội dung của luận văn Luận văn thực hiện nội dung qua 5 chương: Chương 1: Giới thiệu chung về van đề điều khiển.
Ưu nhược điểm của một số phương pháp điều khiến mạnh đang phổ biến. Giới thiệu phương pháp điều khiển học FMRLC. Trên cơ sở nghiên cứu tong quan về các công trình liên quan, mục tiêu của luận văn được xác định. Chương 1 cũng trình bày phương pháp nghiên cứu luận văn.
Cuối chương | là sơ lược nội dung luận van. Chương 2: Trình bày phương pháp điều khiển mờ và phương pháp điều khiến học FMRLC. Chương 2 là nền tảng co sở lý thuyết để xây dựng thuật toán điều khiển cho đối tượng thực là hệ bồn nước đôi. LUẬN VĂN THẠC SỸ Trang 9 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TONG QUAN VE DE TÀI Chương 3: Xây dung mô hình toán học hệ bồn nước đôi, thiết kế giải thuật điều khiến theo phương pháp FMRLC.
Xây dựng mô hình hệ. giải thuật điều khiến trên Matlab/Simulink và tiễn hành mô phỏng để kiểm tra so sánh giải thuật điều khiển, Chương 4: Trình bày thiết kế cơ khí, thiết kế mạch điện tử và các cảm biến sử dụng cho mô hình thực hệ bồn nước đôi. Xây dựng lưu đồ điều khiến và thiết kế chương trình điều khiến thời gian thực cho hệ bồn nước đôi, đồng thời tiến hành chạy thực hệ bồn nước đôi. Chương 5: Nêu ưu điểm và hạn chế của giải thuật điều khiển đã thực hiện trong luận văn, đóng góp khoa học và dé xuất hướng nghiên cứu tiếp theo dé hoàn thiện và mở rộng dé tai.
LUẬN VĂN THẠC SỸ Trang 10 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYET CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYET 2.1 Điều khiến mờ Điều khiến mờ đã được nêu rất kỹ va sử dụng ở nhiều dé tai và tài liệu nên tác giả chỉ giới trình bày một phân vê nó (phân tác giả van dụng dé làm bộ điêu khiên) trong dé tài |2, 3, 10].1 Khái niệm về tập hợp mờ Tập hợp kinh dién là một tập hợp có biên rõ ràng. Vi dụ tập hợp A bao gồm các sô thực lớn hơn 6 có thê được trình bày như sau Trong đó nếu x lớn hơn giá tri biên rõ 6 thì x thuộc về tập A, ngoài ra x sẽ không thuộc về tập kinh điển A. Mặc dù các tập hợp kinh điển phù hợp cho rất nhiều ứng dụng và đã chứng minh là công cụ quan trọng cho toán học và khoa học máy tính, nhưng nó không phản ánh được khái niệm và cách nghĩ của con người là trừu tượng và không chính xác. Như một ví dụ minh họa, về mặt toán học ta có thể mô tả tập hợp người cao bao gém những người có chiều cao lớn hơn 6 feet (1,829 m) được biểu diễn như hình 2.
Nếu ta đặt A = “người cao” va x= “chiều cao” thi điều này phát biểu không tự nhiên và không thích hợp khái niệm của con người về “người cao”. Do bản chất phân đôi của tập kinh điển sẽ phân loại một Người cao 6.001 ft là người cao nhưng người 5.999 ft thi không, sự phân loại nay về mặt trực giác không hợp lý. Sự khiếm khuyết bắt ngu6n từ sự chuyền tiếp rõ ràng giữa sự bao hàm và sự loại trừ trong một tập hợp.1: Tap mờ và tập rõ của “người cao” và “nhiệt độ”. Tương phản với tập hợp kinh điển.
tập mờ (fuzzy set) là một tap hợp không có biên rõ ràng. Có nghĩa là sự chuyền tiếp từ việc “thudc về một tập” sang “không thuộc về một tập” là từ từ (trơn) từng bước một. Và sự chuyển tiếp trơn này được đặc tính bởi hàm thành viên làm cho tập mờ linh hoạt hơn trong việc mô hình các phát biểu ngôn ngữ được dùng hằng ngày như “#ớc nóng” hay “nhiệt độ cao”. LUẬN VĂN THẠC SỸ Trang 11 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYET 2.2 Biến ngôn ngữ Biến ngôn ngữ là phân tử chủ đạo trong các hệ thông dùng logic mờ.
Ở đây các thành phần ngôn ngữ của củng một ngữ cảnh được kết hợp lại với nhau. Dé minh hoạ về ham thuộc và biễn ngôn ngữ ta xét ví du sau : Xét tốc độ của một chiếc xe môtô, ta có thé phát biểu xe đang chạy: - Rất chậm (VS) - Chậm (S) - Trung bình (M) - Nhanh (F) - Rat nhanh (VF) Những phat biểu như vậy gọi là biến ngôn ngữ của tập mờ. Goi x là giá trị của biến tốc độ, ví du x =10km/h, x = 60km/h. Hàm phụ thuộc tương ứng của các biến ngôn ngữ trên được ký hiệu là : hvsx); Hs(X).25 | | b kip 0 20 40 60 65 80 10 toc độ Hình 2.2: Gia tri cua ham phụ thuộc tương ứng Như vậy biến tốc độ X có hai miền giá trị : - Miền các giá trị ngôn ngữ : N={ rat chậm, chậm, trung bình, nhanh, rất nhanh } - Miền các giá trị vật lý : V={x€B|x>0; Biến tốc độ được xác định trên miền ngôn ngữ N được gọi là biến ngôn ngữ.
Với mỗi x€B ta có hàm thuộc : Vi dụ hàm thuộc tại gia tri rõ x=65km/h là: u„(65) = { 0;0;0.3 Dinh nghĩa tập mờ Tập mờ F xác định trên tập kinh điển B là một tập mà mỗi phan tu cua no la một cặp gia tri (x, HF(x)), với x€ X và wF(x) là một á nh xạ: uF(x): B —> [0 1] Trong đó: HE gọi là hàm thuộc, B gọi là tập nên. Giá trị trong khoảng (0 1) biểu thi mức độ thành viên của một phan tử trong một tập B đã cho. LUẬN VĂN THẠC SỸ Trang 12 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYET 2.4 Các thuật ngữ trong logic mờ Hạ miên tin cậy IỊ. — LZ > <> a \ | — Mx Hinh 2.3 ¢ Độ cao tap mo F là giá trị h = Sup (uF(x)), trong đó sup(wF(x)) chi giá tri nhỏ nhất trong tat cả các chặn trên của ham uF(x).
- Miền xác định của tập mờ F, ký hiệu là S là tập con thoả mãn : S = Sup(uF(x)) = { x€B | HF() > 0 ) - Miền tin cậy của tập mờ F, ký hiệu là T là tập con thoả mãn : T= { x€B | HF(x) = l } ¢ Cac dạng hàm thuộc (membership function) trong logic mờ Có rất nhiều dạng hàm thuộc như: Gaussian, PI-shape, S-shape, Sigmoidal, Z-shape. trapmf gbellmf trimf gaussmf gauss2mf smf 1E .4L | i / / 4 | \ \ 0 a —<—— zmf psigmf dsigmf pimf sigmf 0.4 Các dạng hàm thuộc 2.5 Thành lập hàm thành viên và tham số Như đã đề cập trước đây, một tập mờ hoàn toàn được đặc trưng bởi hàm thành viên của nó, bởi vì hầu hết các tập mờ đang dùng có tập cơ sở là toàn bộ trục thực R. Do đó về mặt thực tế, không thể liệt kê hết tất cả các hàm thành viên. Mục này trình bày một số hàm thành viên tham số hóa thường dùng để định nghĩa hàm thành viên một chiều và hai chiều.
Các hàm thành viên có chiều cao hơn có thể được định nghĩa theo một cách tương tự. LUẬN VĂN THẠC SỸ Trang 13 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYET 2.1 Hàm thành viên một chiều (Hàm thành viên có một ngõ vào) Định nghĩa Hàm thành viên dạng tam giác. Hàm thành viên dạng tam giác được xác định bởi 3 tham sô {a, b, c} như sau: 0, x<a ae asx<b triangle(x;a,b,c) = b-a c-Xx , b<x<e c—b 0, C<x (2.2) Sử dung hàm Max, Min ta có thé viết lại phương trình trên như sau: riangle(x; a,b,c) = max mã b-a , c- } ) .3) Các tham số {a, b, c} (với a <b <c) xác định tọa độ x tại 3 góc của tam giác.60, 80) (a) Triangular MF (b) Trapezoidal MF GMermabdship GMermabdship 1 0.2 0 h h 0 h h h h 0 20 40 60 50 100 0 20 40 60 580 100 (c) Gaussian MF (d) Generalized Bell MF GMermabdship GMermabdship 1 0.5: Vi du vé 4 ham thanh vién co ban.6 Suy luan mo Quy tac suy luận co bản trong logic kinh điển là modus ponens, theo đó ta có thể suy ra độ đúng của mệnh đề B từ độ đúng của mệnh đề A và phép kéo theo A->B. Ví dụ, nếu A đồng nhất với “the tomato is red’ và B với “the tomato is ripe”, khi đó nếu “the tomato is red” là đúng thi “the tomato is ripe” cũng đúng [13], [15].
Khai niệm này được minh họa như sau: Sự kiện: xis A, Luat: ifx is A then y is B, Kết luận: y1IsB. LUẬN VĂN THẠC SỸ Trang 14 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYET Tuy nhiên, theo cách suy luận của con người, modus ponens được sử dụng theo cách xấp xỉ.
