Chương 1: Tổng quan: Trong chương này nhóm trình bày tổng quan về tình hình nghiên cứu, mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài. Chương 2: Cơ sở lý thuyết: Ở chương này nhóm trình bày về mô hình điều khiển vòng kín, lý thuyết điều khiển mờ, các hệ thống mạng công nghiệp của Rockwell Automation, biến tần, tiêu chuẩn kỹ thuật IEEE754, cơ sở về công nghệ dự phòng (software output switching), báo lỗi hệ thống. Chương 3: Thiết kế hệ thống: Trong chương này nhóm sẽ đề ra yêu cầu thiết kế, lựa chọn thiết bị phần cứng cho các yêu cầu đặt ra. Chương 4: Điều khiển giám sát: Nội dung ở chương này sẽ đưa ra lưu đồ giải thuật, chương trình điều khiển, thiết kế giao diện giám sát trên HMI và màn hình máy tính, quá trình giám sát và cảnh báo lỗi của hệ thống.
Chương 5: Kết quả: Thu thập số liệu, trình bày kết quả của quá trình điều khiển áp suất, dự phòng và báo lỗi với những tình huống lỗi giả định. Chương 6: Kiểm tra đánh giá chất lượng mô hình, hướng phát triển của đề tài: Đánh giá những điều đã làm được cũng như những hạn chế của hệ thống. Trang 3 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Bộ điều khiển FUZZY 2.1 Tổng quan hệ thống áp suất Hiện nay, nhu cầu sử dụng nước trong các tòa nhà ở vào từng thời điểm là khác nhau.
Làm thế nào để có một hệ thống bơm biết được điều này và tự động điều chỉnh công suất bơm cho phù hợp với lượng tiêu thụ, giữ áp suất không đổi cho hệ thống là yêu cầu đặt ra. Quá trình tìm hiểu cho thấy ở các chung cư, khách sạn, nhà hàng, bệnh viện… có những nơi còn sử dụng hệ thống bơm nước đóng cắt bằng contactor. Khi chưa có biến tần máy bơm được khởi động trực tiếp và việc khởi động trực tiếp máy bơm gây ra nhiều hệ quả như: Sụt áp của hệ thống, quá tải, sốc cho hệ thống áp lực, tiêu tốn điện năng, gây phá hỏng hoặc cháy động cơ, làm giảm tuổi thọ của hệ thống. Khi ta sử dụng biến tần để điều khiển bơm.
Biến tần sẽ làm mềm hóa mọi chuyển động của động cơ máy bơm. Bình thường khi không có biến tần khi chúng ta bật máy, ngay lập tức động cơ sẽ đạt tốc độ 2900 – 3000 rpm (loại motor 2 poles) gây sụt áp của hệ thống tòa nhà hoặc nhà máy. Nếu có biến tần thì chuyển động của động cơ sẽ là nhanh dần giống như chúng ta vặn ga. Thời gian tăng tốc và giảm tốc chúng ta có thể cài đặt 5s, 10s hoặc… tùy theo yêu cầu của chuyển động.
Trang 4 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2. 1 Hệ thống bơm điều áp sử dụng PLC 2.2 Lý thuyết điều khiển vòng kín Sơ đồ tổng quát của hệ thống điều khiển tự động – [2]. 2 Sơ đồ tổng quát hệ thống điều khiển tự động Mọi hệ thống điều khiển tự động đều bao gồm 3 bộ phận cơ bản : - Thiết bị điều khiển C (Controller device).
- Đối tượng điều khiển (Object device). - Thiết bị đo lường (Measuring device). Trong đó: u(t) tín hiệu vào; e(t) Sai lệch điều khiển; Trang 5 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT x(t) Tín hiệu điều khiển; y(t) Tín hiệu ra ; z(t) Tín hiệu phản hồi Muốn hệ thống điều khiển có chất lượng cao thì bắt buộc phải có phải hồi thông tin, tức phải có đo lường các tín hiệu từ đối tượng điều khiển.
Tín hiệu ra y(t) được đưa vào so sánh với tín hiệu vào u(t) nhằm tạo nên tín hiệu tác động lên đầu vào bộ điều khiển C nhằm tạo tín hiệu điều khiển đối tượng O.3 Bộ điều khiển FUZZY Ông Klir (1997) cho rằng: “Lôgic mờ (tiếng Anh: Fuzzy logic) được phát triển từ lý thuyết tập mờ để thực hiện lập luận một cách xấp xỉ thay vì lập luận chính xác theo lôgic vị từ cổ điển. Lôgic mờ có thể được coi là mặt ứng dụng của lý thuyết tập mờ để xử lý các giá trị trong thế giới thực cho các bài toán phức tạp”. Người ta hay nhầm lẫn mức độ đúng với xác suất. Tuy nhiên, hai khái niệm này khác hẳn nhau; độ đúng đắn của lôgic mờ biểu diễn độ liên thuộc với các tập được định nghĩa không rõ ràng, chứ không phải khả năng xảy ra một biến cố hay điều kiện nào đó.
Để minh họa sự khác biệt, xét tình huống sau: Bảo đang đứng trong một ngôi nhà có hai phòng thông nhau: phòng bếp và phòng ăn. Trong nhiều trường hợp, trạng thái của Bảo trong tập hợp gồm những thứ "ở trong bếp" hoàn toàn đơn giản: hoặc là anh ta "trong bếp" hoặc "không ở trong bếp". Nhưng nếu Bảo đứng tại cửa nối giữa hai phòng thì sao? Anh ta có thể được coi là "có phần ở trong bếp". Việc định lượng trạng thái "một phần" này cho ra một quan hệ liên thuộc đối với một tập mờ.
Chẳng hạn, nếu Bảo chỉ thò một ngón chân cái vào phòng ăn, ta có thể nói rằng Bảo ở "trong bếp" đến 99% và ở trong phòng ăn 1%. Một khi anh ta còn đứng ở cửa thì không có một biến cố nào (ví dụ một đồng xu được tung lên) quyết định rằng Bảo hoàn toàn "ở trong bếp" hay hoàn toàn "không ở trong bếp". Các tập mờ được đặt cơ sở trên các định nghĩa mờ về các tập hợp chứ không phải dựa trên sự ngẫu nhiên. Lôgic mờ cho phép độ liên thuộc có giá trị trong khoảng đóng 0 và 1, và ở hình thức ngôn từ, các khái niệm không chính xác như "hơi hơi", "gần như", "khá là" và "rất".
Cụ thể, nó cho phép quan hệ thành viên không đầy đủ giữa thành viên và tập hợp. Tính chất này có liên quan đến tập mờ và lý thuyết xác suất. Lôgic mờ đã được đưa ra lần đầu vào năm 1965 bởi GS. Lotfi Zadeh tại Đại học California, Berkeley.
Trang 6 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2. 3 Sơ đồ khối của bộ điều khiển mờ dựa trên lý thuyết điều khiển vòng kín – [1],[2]. Cấu trúc chung của một bộ điều khiển mờ gồm 4 khối: Khối mờ hoá, khối hợp thành, khối luật mờ và khối giải mờ.
Mờ hóa chính là việc định nghĩa các biến ngôn ngữ vào/ra bao gồm số các tập mờ và dạng các hàm liên thuộc của chúng.Khối hợp thành và khối luật mờ là bộ não của bộ điều khiển mờ cho phép mối quan hệ, cả đầu vào và đầu ra có thể thay đổi dựa trên các thành phần trong luật mờ được xây dựng dựa vào sự kinh nghiệm người thiết kế. Giải mờ là quá trình xác định một giá trị rõ ra có thể chấp nhận được từ hàm liên thuộc của giá trị mờ (tập mờ).1 Tập mờ Tập mờ A nằm trên tập cơ sở X là một tập hợp có đặc điểm mỗi phần tử có một cặp giá trị là (x,𝜇𝐴 (𝑥)) , x ∈ 𝑋 𝜇𝐴 (𝑥 ): 𝑋 → [0, 1] (1) 𝜇𝐴 (𝑥 ) được gọi là hàm thành viên nếu giá trị của hàm thành viên bằng một, thì x phụ thuộc hoàn toàn vào tập mờ. Nếu giá trị này là không thì x không phụ thuộc vào tập. Nếu mức độ thành viên nằm giữa 0 và 1, thì x là thành phần của tập mờ: Trang 7 do an CHƯƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT 𝑥 𝑡ℎ𝑢ộ𝑐 𝐴 ℎ𝑜à𝑛 𝑡𝑜à𝑛 𝜇𝐴 (𝑥 ) { 𝑥 𝑡ℎ𝑢ộ𝑐 𝑚ộ𝑡 𝑝ℎầ𝑛 𝑐ủ𝑎 𝐴 𝑥 ℎ𝑜à𝑛 𝑡𝑜à𝑛 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑡ℎ𝑢ộ𝑐 𝐴 Ví dụ về nhiệt độ đối với logic sẽ chỉ có thể có hai trường hợp nóng và lạnh. Nhưng thực tế sẽ có thêm trường hợp rất lạnh - hơi lạnh - lạnh - ấm - hơi nóng - rất nóng. 4 Ví dụ về tập mờ Để biểu diễn tập mờ có 2 loại: biểu diễn liên tục như hình 2.6 và biểu diễn rời rạc Một số dạng hàm liên thuộc của logic mờ – [19]: • Triangle MFs (hình tam giác) 𝑓(𝑥; 𝑎, 𝑏, 𝑐 ) 0, 𝑥≤𝑎 𝑥−𝑎 (2) , 𝑎≤𝑥≤𝑏 = 𝑏𝑐 −−𝑥 𝑎 , 𝑏≤𝑥≤𝑐 𝑐−𝑏 { 0, 𝑐≤𝑥 } Trang 8 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.
5 Triangular MF • Trapezoidal MFs 𝑓(𝑥; 𝑎, 𝑏, 𝑐 ) (3) 0, 𝑥≤𝑎 𝑥−𝑎 , 𝑎≤𝑥≤𝑏 𝑏 = 𝑐−𝑥 − 𝑎 , 𝑏≤𝑥≤𝑐 𝑐−𝑏 { 0, 𝑐≤𝑥 } Hình 2. 6 Trapezoidal MF Trang 9 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT • Gaussian MFs 1 𝑥−𝑐 2 (4) gaussian(x; c, σ) = 𝑒 − 2( 𝜎 ) Hình 2. 7 Gaussian MF • Generalised bell MFs 𝟏 (5) 𝐛𝐞𝐥𝐥(𝒙; 𝒂, 𝒃, 𝒄) = 𝒙−𝒄 𝟐𝒃 𝟏+| | 𝒂 Hình 2.
8 Bell MF Trang 10 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT • Signmoid MFs 1 (6) sig(𝑥; 𝑎, 𝑐) = 1 + 𝑒𝑥𝑝−𝑎(𝑥−𝑐) Hình 2. 9 Signmoid MF Định nghĩa về chiều cao và ∝ cắt của tập mờ − Chiều cao Chiều cao của tập mờ A là mức độ thành viên cao nhất của các phần tử trong A: ℎ𝑔𝑡 (𝐴) = sup 𝜇𝐴(𝑥) (7) 𝑥∈𝑋 Trong miền rời rạc X, phần lớn nhất (supremum) trở thành cực đại và do đó chiều cao là mức độ thành viên lớn nhất với mọi x∈X. Trang 11 do an CHƯƠNG 2.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2. 10 Chiều cao của tập mờ A − ∝ cut và strong ⍺-cut Có nhiều phương pháp định nghĩa tập (hay biểu diễn trên máy tính): thông qua mô tả giải tích các hàm thành viên μA(x) = f(x), thành danh mục miền thành phần cùng mức độ thành viên hay dùng toán tử α-cuts. α-cut 𝐴∝ của tập mờ A là tập con crisp của vũ trụ X có tất cả các phần tử có mức độ thành viên lớn hơn hay bằng α: 𝐴∝ = {𝑥|𝜇𝐴 (𝑥 ) ≥ 𝑎 }, ∝∈ [0, 1] (8) strong ⍺-cut 𝐴∝+ = {𝑥|𝜇𝐴 (𝑥 ) > 𝑎}, ∝∈ [0, 1] (9) Ví dụ : 𝐴∝ = [𝑎, 𝑏] 𝐴∝+ = (𝑎, 𝑏) Trang 12 do an CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình 2.
11 ⍺-cut và strong ⍺-cut • Tập mờ Normal Tập mờ A nằm trên tập cơ sở X gọi là Normal Fuzzy Set nếu 𝐴(𝑥)là tập lồi (a convex set) và chiều cao của A(x)=1. Tập mờ định nghĩa trong Rn là lồi (convex) nếu có từng tập α-cuts của mình là tập lồi.2 Các phép toán trên tập mờ Phần này giới thiệu các định nghĩa cơ bản của Zadeh vể phép giao mờ (fuzzy intersection), phép hội (union) và phép bù (complement). • Phép bù (Complement) Gọi A là tập mờ trong X. Phần phụ của A là tập mờ, gọi là tập mờ 𝐴̅ , sao cho với mỗi x∈X: 𝜇𝐴̅ (𝑥 ) = 1 − 𝜇𝐴 (𝑥 ) (10) Hình 2.
12 Tập mờ và phần bù theo hàm thành viên Trang 13 do an CHƯƠNG 2.