Nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử ứng dụng cho đối tượng công nghiệp

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/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

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

VŨ HUY CÔNG

TÊN ĐỀ TÀI LUẬN VĂN NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ

ỨNG DỤNG CHO ĐỐI TƯỢNG CÔNG NGHIỆP

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa

Thái Nguyên - 2014

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các kết quả được viết chung với các tác giả khác đều được sự đồng ý của đồng tác giả trước khi đưa vào luận văn Các kết quả trong luận văn là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tác giả

Vũ Huy Công

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC HÌNH viii

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN CHUNG VỀ HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG 4

1.1 Một số nguyên tắc điều khiển trong công nghiệp 4

1.1.1 Điều khiển ổn định 5

1.1.2 Điều khiển theo chương trình 7

1.2 Các phương pháp điều khiển 8

1.2.1 Điều khiển kinh điển 8

1.2.2 Điều khiển hiện đại 9

1.2.3 Điều khiển thông minh 9

1.3 Một số bộ điều khiển trong hệ thống tự động 11

1.3.1 Bộ điều khiển PID 11

1.3.2 Bộ điều khiển PID số 12

1.3.3 Bộ điều khiển mờ 14

1.3.3.1 Giới thiệu 14

1.3.3.2 Bộ điều khiển mờ 14

1.3.3.3 Ưu nhược điểm của bộ điều khiển mờ 17

1.3.4 Bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử 17

1.4 Chất lượng của hệ thống điều khiển tự động và yêu cầu khi thiết kế 19

1.4.1 Chỉ tiêu chất lượng ở trạng thái tĩnh 20

1.4.2 Chỉ tiêu chất lượng ở trạng thái quá độ 20

1.4.3 Các chỉ tiêu tích phân 21

1.5 Một số phương pháp đánh giá chất lượng hệ thống tự động 22

1.5.1 Đánh giá chất lượng hệ thống ở trạng thái xác lập 22

1.5.2 Đánh giá trực tiếp chất lượng hệ thống ở quá trình quá độ 22

1.5.3 Đánh giá chất lượng hệ thống qua tiêu chuẩn tích phân 23

1.6 Kết luận chương 1 25

CHƯƠNG II: LÝ THUYẾT ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ PHƯƠNG PHÁP THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN 26

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/

2.1 Lý thuyết Đại số gia tử 26

2.1.1 Đại số gia tử của biến ngôn ngữ 26

2.1.1.1 Biến ngôn ngữ 26

2.1.1.2 Đại số gia tử của biến ngôn ngữ 28

2.1.1.3 Các tính chất cơ bản của ĐSGT tuyến tính 30

2.1.2 Các hàm đo trong đại số gia tử tuyến tính 31

2.1.3 Phương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử 33

2.2 Thiết kế bộ điều khiển sử dụng Đại số gia tử 40

2.3 Kết luận chương 2 42

CHƯƠNG III: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ CHO HỆ THỐNG TRUYỀN ĐỘNG BÁM CHÍNH XÁC 43

3.1 Xây dựng mô hình toán học đối tượng 43

3.1.1 Lựa chọn đối tượng 43

3.1.2 Xây dựng mô hình toán học đối tượng 45

3.2 Nghiên cứu thiết kế và nâng cao chất lượng bộ điều khiển 45

3.2.1.Thiết kế bộ điều khiển mờ 46

3.2.2.Thiết kế bộ điều khiển sử dụng Đại số gia tử 50

3.2.3 Mô phỏng bộ điều khiển HAC và Fuzzy trên Matlab: 52

3.2.4 Đánh giá chất lượng theo tiêu chuẩn tích phân bình phương sai lệch 53

3.3 Thí nghiệm trên mô hình hệ thống truyền động bám chính xác 55

3.3.1.Giới thiệu mô hình hệ thống thí nghiệm 55

3.3.2 Cấu trúc điều khiển và bộ điều khiển HAC 57

3.3.3 Kết quả thí nghiệm 61

3.4 Kết luận chương 3 62

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 63

TÀI LIỆU THAM KHẢO 64

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/

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

Các chữ viết tắt:

ĐTĐK Đối tượng điều khiển

ĐSGT Đại số gia tử

ĐCTĐTĐĐ Điều chỉnh tự động truyền động điện

ĐKTĐ Điều khiển tùy động

DSP digital signal processor

FAM Fuzzy Associative Memory

FLC Fuzzy Logic Control

GA Genetic Algorithm

SQM Semantic Quantifying Mapping

HAC Hedge Algebras-based Controller

MeDe5 Mechatronic Demonstrate Setup-2005

PID Proportional – Integral – Derivative

DSP digital signal processor

SAM Semantic Associative Memory

SISO Single-Input-Single-Output

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1 Bảng Tính âm, dương của các gia tử 30

Bảng 2.2 Các tập mờ của các biến ngôn ngữ 35

Bảng 2.3 Bảng FAM - Kinh nghiệm của các phi công 35

Bảng 2.4 Kết quả điều khiển sử dụng lập luận mờ qua 4 chu kỳ 35

Bảng 2.5 Mô hình ngữ nghĩa định lượng 37

Bảng 2.6 Tổng hợp kết quả điều khiển mô hình máy bay hạ cánh 39

Bảng 3.1- Luật điều khiên mờ 49

Bảng 3.2 Lựa chọn tham số cho các biến E, IE, U 50

Bảng.3.3 SAM 51

Bảng 3.4 Giá trị tiêu chuẩn tích phân I4 theo tốc độ biến thiên của sai lệch khi α1 =0.2 54

Bảng 3.5 Giá trị tiêu chuẩn tích phân I4 theo tốc độ biến thiên của sai lệch khi α1 =1.5 54

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/

DANH MỤC CÁC HÌNH

H1.1 Sơ đồ cấu trúc 5

H1.2 Sơ đồ cấu trúc hệ thống hở 6

H1.3 Sơ đồ hệ điều khiển thích nghi 7

H1.4 Sơ đồ bộ điều khiển PID 11

Hình 1.5 Bộ điều khiển PID số 12

Hình 1.6 Sơ đồ khối chức năng FLC 15

Hình 1.7 Bộ điều khiển mờ động 16

Hình1.8 a) Nguyên lý điều khiển mờ lai 17

b) Vùng tác động của các bộ điều khiển 17

Hình 1.9 Hàm quá độ của một hệ thống điều khiển 20

Hình 1.10 Sai lệch của hệ thống điều khiển 23

Hình 2.1 Đường cong ngữ nghĩa định lượng 38

Hình 2.2 Khoảng xác định và khoảng ngữ nghĩa của các biến 38

Hình 2.3 mô hình mờ trong điều khiển 40

Hình 3.1 MEDE 5 44

Hình 3.2 Định nghĩa các biến vào ra của bộ điều khiển mờ 46

Hình 3.3 Định nghĩa các tập mờ cho biến E của bộ điều khiển mờ 48

Hình 3.4 Định nghĩa các tập mờ cho biến DE của bộ điều khiển mờ 48

Hình 3.5 Định nghĩa các tập mờ cho biến U của bộ điều khiển mờ 49

Hình 3.6 Bề mặt đặc trưng cho quan hệ vào ra của bộ điều khiển mờ 50

Hình 3.7 Mặt cong ngữ nghĩa định lượng 51

Hình 3.8 Sơ đồ mô phỏng hệ thống 52

Hình 3.9 Kết quả mô phỏng bằng HAC và FLC 52

Hình 3.10 Sơ đồ mô phỏng và đánh giá chỉ tiêu 54

Hình 3.11 Mô hình hệ thống truyền động bám chính xác 55

Hình 3.12 Arduino Board 56

Hình 3.13 Động cơ servo và cơ cấu bánh răng 57

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/

Hình 3.14 Cấu trúc điều khiển hệ thống truyền động bám chính xác 57

Hình 3.15 Bộ điều khiển HAC 58

Hình 3.16 State Variable Function 58

Hình 3.17 Cổng kết nối vào ra 59

Hình 3.18 Cổng thiết lập cấu hình thời gian thực 59

Hình 3.19 Cổng đọc tín hiệu từ encoder 59

Hình 3.20 Cổng tín hiệu vào ra PWM tương tự 60

Hình 3.21 Cổng tín hiệu vào ra số 60

Hình 3.22 Điều khiển tốc độ và chiều quay 60

Hình 3.23 Đáp ứng hệ thống với bộ HAC 2 đầu vào 61

Hình 3.24 Sai lệch e(t) 61

MỞ ĐẦU

1 Tính khoa học và cấp thiết của luận án

Hiện nay, việc nâng cao chất lượng của hệ thống điều khiển luôn được các nhà khoa học quan tâm nghiên cứu với các phương pháp điều khiển mới Cùng với việc thiết kế hệ tuyến tính, người ta có thể chế tạo được các hệ thống điều khiển phi tuyến nhờ máy tính có bộ nhớ lớn

Hệ mờ và logic mờ do L Zadeh đưa ra năm 1965 đã cố gắng mô tả một cách toán học những khái niệm mơ hồ mà logic kinh điển không làm được

Đó là việc xây dựng các các phương pháp lập luận xấp xỉ để mô hình hóa quá trình suy luận của con người

Các tác giả N.C Ho và W Wechler đã xây dựng cấu trúc toán học cho biến ngôn ngữ qua việc định lượng biến ngôn ngữ bằng một giá trị thực trong khoảng [0,1] Do đó, lý thuyết đại số gia tử (Hedge Algebra - HA) tỏ ra khá hiệu quả trong việc đơn giản hóa quá trình tính toán dựa trên tập ngôn ngữ tự nhiên

Tuy nhiên, trong lĩnh vực điều khiển các đối tượng phi tuyến, việc áp dụng ĐSGT còn là một vấn đề mới và chỉ được một số ít các nhà khoa học quan tâm nghiên cứu Vì vậy, luận án đề xuất một phương pháp mới là sử dụng đại

số gia tử trong bài toán điều khiển các đối tượng phi tuyến Kết quả nghiên cứu sẽ khẳng định thêm hiệu quả của lý thuyết ĐSGT với đối tượng phi tuyến

và mở ra khả năng ứng dụng trong thực tế

2 Phạm vi nghiên cứu, đối tượng và phương pháp luận

Luận văn đã nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử và

và phát triển phương pháp thiết kế cho một số đối tượng công nghiệp

Phương pháp luận của việc nghiên cứu là xuất phát từ lý thuyết về Đại

số Gia tử, thiết kế bộ điều khiển , mô phỏng và kiểm chứng kết quả của việc

nghiên cứu lý thuyết cuối cùng là tiến hành thí nghiệm thực để đánh giá cả

mô phỏng lẫn lý thuyết

Việc kiểm nghiệm chất lượng bộ điều khiển sử dụng Đại số Gia tử trên

mô hình vật lý cụ thể là hệ thống truyền động bám chính xác cho thấy có thể giải quyết thành công các vấn đề điều khiển phức tạp khác trong các hệ thống công nghiệp ví dụ: Điều khiển hệ thống chuyển động bám chính xác (theo nguyên lý hoạt động của máy in) và hệ thống Ball and Beam (theo nguyên lý điều khiển chuyển động cánh tay robot)

3 Mục tiêu của luận án

Đề xuất phương pháp thiết kế bộ điều khiển mới sử dụng đại số gia tử

áp dụng cho một số lớp đối tượng công nghiệp

Kiếm chứng bằng mô phỏng và thực nghiệm trên mô hình vật lý cụ thể

4 Ý nghĩa lí luận và thực tiễn

4.1 Ý nghĩa lý luận:

Nghiên cứu ứng dụng một công cụ tính toán mềm mới trong lĩnh vự điều khiển và tự động hóa

Nâng cao chất lượng cho bộ điều khiển giúp đơn giản hóa được quá

trình thiết kế, loại bỏ thông tin không cần thiết

4.2 Ý nghĩa thực tiễn:

Mở ra khả năng ứng dụng bộ điều khiển sử dụng Đại số Gia tử điều khiển các đối tượng công nghiệp, đặc biệt các đối tượng phi tuyến, tham số bất định thông tin không rõ dàng như máy Điều hòa nhiệt độ, Máy giặt, điều khiển mức nước trong các Bolong hơi của các nhà máy:( Sản xuất Giấy, Nhiệt điện…)

Kết quả nghiên cứu của luận án sẽ mở ra một hướng thiết kế mới trong lĩnh vực điều khiển tự động và khả năng áp dụng trong thực tế

5 Nội dung và bố cục của luận án

Luận án được bố cục thành 3 chương với nội dụng như sau:

Chương 1: Tổng quan các phương pháp thiết kế hệ thống tự động Chương 2: Lý thuyết Đại số gia tử và phương pháp thiết kế bộ điều khiển

Chương 3: Thiết kế bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử cho hệ thống truyền động bám chính xác

Trên cơ sở các kết quả đạt được trong chương 2 và 3, luận án xây dựng

mô hình thí nghiệm kiểm chứng các kết quả lý thuyết đã đạt được Kết quả thể hiện bằng lập trình mô phỏng trên MATLAB và kiểm chứng bằng thí nghiệm trên mô hình hệ truyền động chính xác tại phòng thí nghiệm Điện - Điện tử - Trường ĐHKT Công nghiệp

6 kết luận và kiến nghị

Kết luận:

Luận văn đã nghiên cứu thiết kế một bộ điều khiển sử dụng đại số gia

tử và đánh giá theo tiêu chuẩn tích phương bình phương sai lệch

Phương pháp thiết kế được kiểm chứng bằng mô phỏng và thí nghiệm

cụ thể Điều này càng chứng tỏ khả năng ứng dụng của bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử trong việc thiết kế các hệ thống tự động trong công nghiệp

CHƯƠNG I TỔNG QUAN CHUNG VỀ HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG

Ngày nay, các hệ thống tự động có mặt rất nhiều trong đời sống và trong sản xuất hàng hóa Sự phát triển hệ thống tự động trên thế giới đã đạt được nhiều thành quả và đã có nhiều tiến bộ Điều khiển tự động đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành khác nhau, được nhiều người đóng góp sức lực giải quyết nhiều bài toán từ thực hành đến lý thuyết, phát minh và chế tạo

ra nhiều hệ thống điều khiển tự động từ đơn giản đến phức tạp Chỉ riêng điều khiển các hệ tuyến tính đã chiếm khoảng 20 năm cho các nhà nghiên cứu điều khiển để đưa ra phương pháp thiết kế điều khiển như hiện nay

Muốn tổng hợp một hệ thống điều chỉnh tự động ta phải nghiên cứu đặc tính của đối tượng điều chỉnh và nguyên lý tác động của máy điều chỉnh Các đặc tính của đối tượng điều chỉnh xem như tồn tại khách quan không phụ thuộc vào ý muốn của con người Việc nghiên cứu các đặc tính của đối tượng điều chỉnh đã được học trong giáo trình nhận dạng Nhiệm vụ của máy điều chỉnh(Bộ điều khiển) là phải tạo ra được tín hiệu điều chỉnh u theo một quy luật nào đó và được gọi là quy luật điều chỉnh nhằm đảm bảo chất lượng của quá trình điều chỉnh

Quy luật điều chỉnh là sự mô tả có tính toán học mối liên hệ giữa tín hiệu ra và tín hiệu vào cuả máy ĐC viết dưới dạng u=f(e)

Các quy luật điều chỉnh được chia làm 3 loại chính là: +Quy luật điều chỉnh vị trí

+Quy luật điều chỉnh liên tục

+Quy luật điều chỉnh xung số

Ngoài ra còn có các luật điều chỉnh theo logic mờ, mạng nơron , trí tuệ nhân tạo …

Quy luật điều chỉnh vị trí bao gồm điều chỉnh 2 vị trí, điều chỉnh 3 vị trí và

điều chỉnh vị trí với cơ cấu chấp hành có tốc độ không đổi

Điều chỉnh liên tục bao gồm: qui luật tích phân (I), tỷ lệ(P), quy luật tỷ lệ vi

phân (PD); tỷ lệ tích phân (PI); tỷ lệ vi tích phân (PID)

Điều chỉnh xung số cũng có các quy luật như điều chỉnh liên tục nhưng tín

hiệu không được truyền đi liên tục Trong thiết bị điều chỉnh xung còn có

phần tử điều chế xung mà tham số của nó là chu kỳ xung T và hệ số điền đầy

xung (, với thiết bị điều chỉnh số có thêm 1 tham số quan trọng nữa là chu kỳ

lấy mẫu và quy luật của nó được mô tả bằng phương trình sai phân (đã được

nghiên cứu ở môn điều khiển số)

Các luật điều chỉnh dựa theo logic mờ, mạng nơron , trí tuệ nhân tạo, đại số

gia tử hiện nay đã và đang được tiến hành nghiên cứu; tuy nhiên việc thiết kế

các hệ thống này phải dựa vào những hiểu biết căn bản của các quy luật điều

a.Phương pháp điều khiển theo sai lệch

Là nguyên tắc mà tín hiệu điều khiển x(t) được thành lập dựa trên sự

sai lệch của lượng ra so với lượng vào: x(t) = f [ y(t) - u(t) ]

Sơ đồ cấu trúc như sau:

H1.1 Sơ đồ cấu trúc

ĐTĐK TBĐK x(t)

u(t)

(-)

TB đo lường và chuyển đổi tín hiệu

f(t)

u(t) : Tín hiệu vào

y(t) : Tín hiệu ra

x(t) : Tín hiệu điều khiển tác động lên đối tượng

e(t) : sai lệch điều khiển

f(t) : tín hiệu tác động từ bên ngoài

b.Phương pháp điều khiển theo nhiễu loạn (bù nhiễu)

Là nguyên tắc mà tín hiệu điều khiển x(t) được thành lập dựa trên tin tức về nhiễu loạn Những hệ thống được xây dựng theo nguyên tắc này là những hệ thống hở (Không có liên hệ ngược) Sơ đồ cấu trúc như sau:

H1.2 Sơ đồ cấu trúc hệ thống hở

Trong đó :

TB 1 là thiết bị để đo nhiễu

TB 2 là thiết bị để tạo ra tín hiệu điều khiển x(t)

c.Phương pháp điều khiển thích nghi

Là nguyên tắc mà tín hiệu điều khiển x(t) được thành lập dựa vào tất cả các yếu tố ảnh hưởng đến đại lượng cần điều khiển

Sơ đồ hệ điều khiển thích nghi :

H1.3 Sơ đồ hệ điều khiển thích nghi

1.1.2 Điều khiển theo chương trình

là hệ thống có lượng ra biến đổi theo một chương trình định sẵn Quy luật này được gọi là chương trình điều khiển, nó có thể là quy luật biến đổi theo thời gian một cách liên tục hoặc rời rạc; hoặc là quy luật biến đổi theo không gian Các quy luật điều khiển được tạo nên do phần mềm điều khiển

Thiết bị phụ chính

Hệ thống chính

1.1.3 Điều khiển tuỳ động

Là hệ có lượng ra biến đổi theo đúng quy luật của lượng vào và lượng vào

là hàm bất kỳ của không gian và thời gian hoàn toàn không biết trước, để tạo

ra hệ này phải gồm hai phần:

- Hệ điều khiển theo chương trình

- Thiết bị đo các đại lượng vật lý thực tế và gia công tạo chương trình điều khiển đầu vào

Hệ thống tùy động thực chất là hệ thống ĐCTĐTĐĐ thực hiện điều khiển vị trí với lượng đặt trước biến thiên tùy ý Hệ thống tùy động được ứng dụng rất rộng rãi trong thực tiễn Nhiệm vụ cơ bản của hệ là thực hiện điều khiển cơ cấu chấp hành bám sát chính xác đối với lượng đặt vị trí, đại lượng điều khiển (lượng đầu ra) thường là vị trí không gian của cơ cấu sản xuất, khi lượng đặt thay đổi trong quá trình làm việc thì hệ thống có thể làm cho đại lượng điều khiển bám sát và duy trì một một cách chính xác vị trí của cơ cấu sản xuất theo yêu cầu Lượng đặt trong hệ thống tùy động cũng như đại lượng điều khiển là vị trí (hay đại lượng điện đại diện cho vị trí), đương nhiên có thể

là chuyển vị góc, chuyển vị dài, vì thế hệ thống tùy động này gọi là hệ thống tùy động vị trí và buộc phải có phản hồi vị trí Hệ thống tùy động vị trí là một

hệ thống tùy động nghĩa hẹp, về nghĩa rộng mà nói, lượng đầu ra của hệ thống tùy động không nhất thiết phải là vị trí, mà có thể là các đại lượng khác, chẳng hạn như máy làm giấy, máy dệt nhiều trục sử dụng nhiều động cơ có thể coi là hệ thống tùy động đồng tốc, v.v Hệ thống tùy động nói chung

cũng còn gọi là hệ thống bám

1.2 Các phương pháp điều khiển

1.2.1 Điều khiển kinh điển

Mô tả toán học dùng để phân tích và thiết kế hệ thống là hàm truyền Đặc điểm của phương pháp này rất đơn giản và áp dụng thuận lợi cho hệ thống

tuyến tính bất biến một ngõ vào, một ngõ ra, kỹ thuật thiết kế trong miền tần

số Các phương pháp phân tích và thiết kế hệ thống dựa trên đặc tính tần số:

biểu đồ Nyquist, biểu đồ Bode, bộ điều khiển PID (Proportional – Integral – Derivative)

1.2.2 Điều khiển hiện đại

Mô tả toán học dùng để phân tích và thiết kế hệ thống là phương trình trạng thái Phương pháp này có thể áp dụng cho hệ thống phi tuyến, biến đổi

theo thời gian, nhiều ngõ vào, nhiều ngõ ra với kỹ thuật thiết kế trong miền

thời gian, bộ điều khiển hồi tiếp trạng thái

- Điều khiển tối ưu

- Điều khiển bền vững

- Điều khiển thích nghi

- Điều khiển thích nghi bền vững

1.2.3 Điều khiển thông minh

Về nguyên tắc không cần dùng mô hình toán học để thiết kế hệ thống Đặc điểm của phương pháp là việc mô phỏng, bắt chước các hệ thống thông minh sinh học Bộ điều khiển có khả năng xử lý thông tin không chắc chắn,

có khả năng học, có khả năng xử lý lượng lớn thông tin Các phương pháp thiết kế hệ thống:

+ Hệ mờ và logic mờ đã được sử dụng là một cách tiếp cận khá hiệu quả cho nhận dạng và điều khiển các hệ thống phi tuyến nhờ khả năng xấp xỉ của

nó Tuy nhiên vẫn còn một số vấn đề cần được giải quyết, chẳng hạn như bao nhiêu luật mờ là thực sự cần thiết cho việc xấp xỉ có hiệu quả đối với một hệ phi tuyến chưa biết trước, các hàm liên thuộc được chọn như thế nào

+ Mạng nơron có khả năng xử lý song songvới tốc độ xử lý nhanh, có khả năng học thích nghi, nó thích ứng trong quá trình tự chỉnh trong điều chỉnh tự động Nó có khả năng tổng quát hóa do đó có thể áp dụng để dự báo lỗi hệ thống tránh được những sự cố đáng tiếc mà các hệ thống khác có thể gây ra Tuy nhiên, một nhược điểm khi dùng mạng nơron là chưa có phương pháp luận chung khi thiết kế cấu trúc mạng cho các bài toán nhận dạng và

điều khiển mà phải cần tới kiến thức của chuyên gia Mặt khác khi xấp xỉ mạng nơron với một hệ phi tuyến sẽ khó khăn khi luyện mạng vì có thể không tìm được điểm tối ưu toàn cục

Việc kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ cho bài toán nhận dạng và điều khiển cũng đã được các nhà khoa học nghiên cứu Các hệ lai đã phần nào nâng cao được chất lượng điều khiển, tuy nhiên việc thiết kế cấu trúc bộ điều khiển vẫn rất khó khăn, cần nhiều tới kiến thức chuyên gia…

+ Giải thuật di truyền - Genetic Algorithm (GA) thuộc lớp các giải thuật tìm kiếm tiến hoá Khác với phần lớn các giải thuật khác tìm kiếm theo điểm, giải thuật GA thực hiện tìm kiếm song song trên một tập được gọi là quần thể các lời giải có thể Thông qua việc áp dụng các toán tử gien, giải thuật GA tráo đổi thông tin giữa các cực trị và do đó làm giảm thiểu khả năng kết thúc giải thuật tại một cực trị địa phương Trong thực tế, giải thuật GA đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, điển hình là các hệ lai giải thuật di truyền với mạng nơ ron hay giải thuật di truyền với hệ mờ

+ Lý thuyết đại số gia tử tỏ ra khá hiệu quả trong việc đơn giản hóa quá trình tính toán dựa trên tập ngôn ngữ tự nhiên Đại số gia tử chứa tập các giá trị của một biến ngôn ngữ (biến mà giá trị của nó được lấy trong miền ngôn ngữ) là một cấu trúc đại số đủ mạnh để tính toán, tiên đề hóa sao cho cấu trúc thu được mô phỏng tốt ngữ nghĩa ngôn ngữ và có thể xem như một cơ sở cho một loại logic mờ Ngày nay, trong lĩnh vực điều khiển mờ, các nhà khoa học

cả trong và ngoài nước đều đang rất quan tâm nghiên cứu phương pháp điều khiển dựa trên đại số gia tử như một công cụ mới, khá đầy đủ và đã đạt được một số thành quả khả quan Đại số gia tử cũng đã được ứng dụng cùng với phương pháp nội suy để giải quyết bài toán lập luận mờ đa điều kiện, việc giải quyết bài toán này cũng thể hiện tính ưu việt của nó đối với những bài toán có cấu trúc toán học yếu Các nghiên cứu và ứng dụng trong những năm gần đây bước đầu cho thấy: việc sử dụng kết hợp các phương pháp tính toán mềm với

nhau khi biểu diễn tri thức sẽ thu đƣợc hiệu quả cao hơn trong nhận dạng và điều khiển các hệ phi tuyến Hiện nay, việc nghiên cứu kết hợp đại số gia tử

và logic mờ đã đƣợc một số tác giả nghiên cứu áp dụng cho bài toán chuẩn đoán bệnh, nhận dạng hệ phi tuyến

1.3 Một số bộ điều khiển trong hệ thống tự động

1.3.1 Bộ điều khiển PID

PID là bộ điều khiển tỷ lệ - tích - vi phân Derivative) Bộ điều khiển PID điều khiển đối tƣợng SISO theo nguyên tắc sai lệch:

Nếu e(t) càng lớn thì thông qua thành phần tỷ lệ làm cho x(t) càng lớn (vai trò của khâu P)

Nếu e(t) chƣa bằng không thì thông qua thành phần tích phân, PID vẫn tạo tín hiệu điều chỉnh (vai trò của khâu I)

Nếu e(t) thay đổi lớn thì thông qua thành phần vi phân, phản ứng thích hợp x(t) càng nhanh ( vai trò của khâu D)

Bộ điều khiển PID đƣợc mô tả bởi

Một số hạn chế của bộ điều khiển PID

- khi hệ thống bị tác động bởi nhiễu, nhiễu sẽ đƣợc đƣa đến đầu vào thông qua mạch phản hồi và tổng hợp cùng với tín hiệu mẫu do vậy tín

hiệu điều khiển cũng sẽ bao gồm nhiễu Đây là một trong những nguyên nhân ảnh hưởng đến tính ổn định của hệ thống và độ chính xác điều khiển

- Biên độ sai lệch giữa tín hiệu mẫu và tín hiệu ra là lớn và luôn tồn tại trong suốt quá trình điều khiển Sai lệch này có xu hướng tăng khi thông số của đối tượng thay đổi

- Bộ điều khiển PID được thiết kế trên cơ sở mô hình tuyến tính hoá với những thông số chính xác của đối tượng trong khi thực tế đối tượng là phi tuyến và thông số là không chính xác

Tuy nhiên, nếu hệ thống làm việc trong môi trường ít bị ảnh hưởng của nhiễu, thông số của đối tượng chỉ thay đổi nhỏ trong quá trình làm việc và yêu cầu về độ chính xác cũng như ổn định không cao thì PID vẫn

là một giải pháp hiệu quả

1.3.2 Bộ điều khiển PID số

Hầu hết các bộ điều khiển công nghiệp hiện nay được xây dựng trên nền máy tính số, vì thế thuật toán PID cũng cần được biểu diễn dưới dạng phù hợp cho việc lập trình cài đặt Bộ PID rời rạc đọc sai số, tính toán và xuất ngõ

ra điều khiển theo một khoảng thời gian xác định (không liên tục) - thời gian lấy mẫu T Thời gian lấy mẫu cần nhỏ hơn đơn vị thời gian của hệ thống Không giống các thuật toán điều khiển đơn giản khác, bộ điều khiển PID có khả năng xuất tín hiệu ngõ ra dựa trên giá trị trước đó của sai số cũng như tốc

độ thay đổi sai số Điều này giúp cho quá trình điều khiển chính xác và ổn định hơn

Cấu trúc cơ sở của hệ thống điều khiển số:

Hình 1.5 Bộ điều khiển PID số

Trong đó:

- Khâu DAC: có thể không tồn tại một cách tường minh, mà ẩn dưới dạng thiết bị có chức năng DA Tín hiệu số được xử lý từ máy tính hoặc từ hệ VXL cần phải chuyển sang tín hiệu tương tự để điều khiển khâu chấp hành Vì

vậy cần có bộ biến đổi từ tín hiệu số sang tín hiệu tương tự gọi tắt là DAC

- Khâu ADC: thường sử dụng khi đo đạc giá trị thực của đại lượng ra (ví dụ: đo dòng), biến đổi tín hiệu liên tục thành tín hiệu gián đoạn

Việc biến đổi từ tín hiệu liên tục thành tín hiệu rời rạc gọi là quá trình cắt mẫu, thông thường khoảng thời gian cắt mẫu là không đổi Giữa hai lần lấy mẫu liên tiếp nhau, bộ cắt mẫu không nhận một thông tin nào cả Phần tử lưu giữ sẽ chuyển đổi tín hiệu đã được lấy mẫu thành tín hiệu gần liên tục, tiệm cận với tín hiệu trước, khi nó được lấy mẫu Phần tử lưu giữ ở đây đơn giản nhất là phần tử chuyển đổi tín hiệu mẫu thành tín hiệu có dạng bậc thang và không đổi giữa hai thời điểm lấy mẫu gọi là phần tử lưu giữ bậc không

- Bộ điều khiển: sử dụng vi xử lý (microprocessor: µP),vi điều khiển (microcontroller: µC) hoặc vi xử lý tín hiệu (digital signal processor: DSP)

- Hàm truyền đạt của bộ điều khiển PID là:

- T là chu kỳ trích mẫu tín hiệu:

Trong hệ thống điều khiển số tồn tại hai loại tín hiệu: Tín hiệu liên tục

và tín hiệu rời rạc, trong khi đó tín hiệu đưa vào đối tượng điều khiển và tín hiệu đo lường là tín hiệu liên tục Để đưa tín hiệu đó vào máy tính số ta phải biến đổi tín hiệu từ liên tục sang rời rạc Trong thực tế khâu điều khiển

và đối tượng điều khiển là tương tự vì vậy tín hiệu rời rạc lại được khôi phục lại thành liên tục Nếu tín hiệu liên tục được giữ không đổi trong suốt thời

gian giữa hai lần lấy mẫu, gọi là quá trình lưu giữ bậc không

Trong quá trình lấy mẫu tín hiệu ta phải quan tâm đến chu kỳ lấy mẫu T Việc chọn T như thế nào cho thích hợp là rất quan trọng trong hệ thống điều khiển

số Nếu chọn T lớn quá có thể làm cho hệ thống điều khiển mất ổn định vì thiếu thông tin Nếu chọn T nhỏ quá thì có thể đẫn tới lượng thông tin bị thừa

và phần cứng có thể không đáp ứng được (phụ thuộc vào độ phân giải của thiết bị ADC) và có thể làm cho hệ thống tác động chậm

1.3.3 Bộ điều khiển mờ

1.3.3.1 Giới thiệu

Từ những năm đầu của thập kỷ 90, hệ logic mờ (Fuzzy logic system) được các nhà khoa học kỹ thuật đặc biệt quan tâm nghiên cứu và ứng dụng vào sản xuất Tập mờ và logic mờ (Fuzzy set and Fuzzy logic) dựa trên các suy luận của con người về các thông tin “không chính xác” hoặc “ không đầy đủ” về hệ thống để hiểu biết và điều khiển hệ thống một cách chính xác Cho đến nay, đã có rất nhiều tài liệu nghiên cứu lý thuyết và các kết quả ứng dụng logic mờ trong điều khiển hệ thống, tuy vậy cả về mặt phương pháp luận và tính nhất loạt cho ứng dụng thực tế của logic mờ vẫn còn đang là một miền đất hứa và phát triển mạnh mẽ Logic mờ có khả năng mô tả các trạng thái sự việc khi sử dụng các mức độ thay đổi giữa đúng và sai, có khả năng lượng hóa các hiện tượng nhập nhằng hoặc là thông tin hiểu biết về các đối tượng không đủ hoặc không chính xác và cho phép phân loại các lớp quan niệm chèn lấp lên nhau

1.3.3.2 Bộ điều khiển mờ

Điều khiển mờ chính là bắt chước cách xử lý thông tin và điều khiển của con người đối với các đối tượng, do vậy điều khiển mờ đã giải quyết thành công các vấn đề điều khiển phức tạp trước đây chưa giải quyết được Những ý tưởng cơ bản trong hệ điều khiển mờ là tích hợp kiến thức của các chuyên gia trong thao tác vào các bộ điều khiển trong quá trình điều khiển,

quan hệ giữa các đầu vào và đầu ra của hệ điều khiển mờ được thiết lập thông qua việc lựa chọn các luật điều khiển mờ (if - then) trên các biến ngôn ngữ Luật điều khiển (if - then) là một cấu trúc điều kiện dạng (Nếu - Thì) trong đó có một số từ được đặc trưng bởi các hàm liên thuộc liên tục Các luật mờ và các thiết bị suy luận mờ là những công cụ gắn liền với việc sử dụng kinh nghiệm chuyên gia trong việc thiết kế các bộ điều khiển

Ngày nay với sự phát triển của khoa học kỹ thuật cùng việc áp dụng các phương pháp điều khiển đã chắp cánh cho sự phát triển đa dạng của các hệ điều khiển mờ trong đó vấn đề tổng hợp được một bộ điều khiển mờ một cách chặt chẽ và ứng dụng cho đối tượng cụ thể nhằm nâng cao chất lượng điều

khiển đang là sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu

Sơ đồ chức năng bộ điều khiển mờ cơ bản (FLC) như hình 1.5, gồm khối mờ hoá, khối hợp thành và khối giải mờ

Hình 1.6 Sơ đồ khối chức năng FLC

Khối mờ hoá có nhiệm vụ biến đổi các giá trị rõ đầu vào thành một

miền giá trị mờ với hàm liên thuộc đã chọn ứng với biến ngôn ngữ đầu vào đã được định nghĩa

Khối hợp thành dùng để biến đổi các giá trị mờ hoá của biến ngôn

ngữ đầu vào thành các giá trị mờ của biến ngôn ngữ đầu ra theo các luật hợp

thành bao gồm tập các luật "Nếu Thì" dựa vào các luật mờ cơ sở, được

người thiết kế viết ra cho thích hợp với từng biến và giá trị của các biến ngôn ngữ theo quan hệ mờ vào/ra Khối hợp thành là phần cốt lõi của bộ điều khiển

mờ, vì nó có khả năng mô phỏng những suy đoán của con người để đạt được mục tiêu điều khiển mong muốn nào đó

Khối giải mờ biến đổi các giá trị mờ đầu ra thành các giá trị rõ để điều

khiển đối tượng Một bộ điều khiển mờ chỉ gồm các khối thành phần như vậy được gọi là bộ điều khiển mờ cơ bản

* Bộ điều khiển mờ động: để mở rộng ứng dụng cho các bài toán điều khiển,

người ta thường bổ sung thêm vào bộ điều khiển mờ cơ bản các khâu tích phân, đạo hàm, bộ điều khiển có dạng như hình 1.6 được gọi là bộ điều khiển

mờ động

Hình 1.7 Bộ điều khiển mờ động

* Bộ điều khiển mờ lai (F-PID): là bộ điều khiển trong đó thiết bị điều khiển

gồm 2 thành phần: Thành phần điều khiển kinh điển và thành phần điều khiển

mờ Bộ điều khiển F-PID có thể thiết lập dựa trên hai tín hiệu là sai lệch e(t) và đạo hàm của nó e’(t) Bộ điều khiển mờ có đặc tính rất tốt ở vùng sai lệch lớn,

ở đó với đặc tính phi tuyến của nó có thể tạo ra phản ứng động rất nhanh Khi quá trình của hệ tiến gần đến điểm đặt (sai lệch e(t) và đạo hàm của nó e’(t) xấp

xỉ bằng 0) vai trò của bộ điều khiển mờ (FLC) bị hạn chế nên bộ điều khiển sẽ

làm việc như một bộ điều chỉnh PID bình thường Trên hình 1.7 thể hiện ý

tưởng thiết lập bộ điều khiển mờ lai F-PID và phân vùng tác động của chúng

y

e

Bộ điều khiển

mờ cơ bản

Hình1.8 a) Nguyên lý điều khiển mờ lai b) Vùng tác động của các bộ điều khiển

1.3.3.3 Ưu nhược điểm của bộ điều khiển mờ

- Hệ mờ và logic mờ đã được sử dụng là một cách tiếp cận khá hiệu quả cho nhận dạng và điều khiển các hệ thống phi tuyến nhờ khả năng xấp xỉ của

nó So với các giải pháp kỹ thuật từ trước tới nay được áp dụng để tổng hợp các

hệ thống điều khiển, phương pháp điều khiển mờ có những ưu điểm rõ rệt sau:

+ Khối lượng công việc thiết kế giảm đi nhiều do không cần sử dụng

mô hình đối tượng trong việc tổng hợp hệ thống

+ Bộ điều khiển mờ dễ hiểu hơn so với các bộ điều khiển khác (cả về

kỹ thuật) và dễ dàng thay đổi

+ Đối với các bài toán thiết kế có độ phức tạp cao, giải pháp dùng bộ điều khiển mờ cho phép giảm khối lượng tính toán và giá thành sản phẩm

+ Trong nhiều trường hợp bộ điều khiển mờ làm việc ổn định hơn, bền vững hơn khả năng chống nhiễu cao hơn và chất lượng điều khiển cao hơn

- Tuy nhiên vẫn còn một số vấn đề cần được giải quyết, chẳng hạn như bao nhiêu luật mờ là thực sự cần thiết cho việc xấp xỉ có hiệu quả đối với một

hệ phi tuyến chưa biết trước, các hàm liên thuộc được chọn như thế nào 1.3.4 Bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử

Đại số gia tử - Hedge Algebra là sự phát triển dựa trên tư duy logic về

ngôn ngữ Với quan hệ vào - ra theo logic mờ phải xác định các hàm liên

e(t) FLC

PID

Đối tượng

y

dt d

thuộc một cách rời rạc thì HA tạo ra một cấu trúc đại số dưới dạng quan hệ hàm, cho phép hình thành một tập biến ngôn ngữ lớn vô hạn sao cho cấu trúc thu được mô phòng tốt ngữ nghĩa ngôn ngữ nhằm mô phỏng các quá trình suy luận của con người

Các bước thiết kế sử dụng đại số gia tử như sau:

Bước 1: Xác định biến vào, biến trạng thái và biến điều khiển (biến ra) và xác

định khoảng làm việc của các biến Xác định các điều kiện tính toán (chọn các

bộ tham số tính toán của đại số gia tử)

Bước 2: Tính toán các giá trị định lượng ngữ nghĩa của biến đầu vào, biến

trạng thái và biến điều khiển (áp các gia tử lên các khoảng làm việc của các biến)

Bước 3: Chuyển luật điều khiển mờ sang luật điều khiển với các tham số ngữ

nghĩa định lượng của đại số gia tử

Bước 4: Giải bài toán lập luận xấp xỉ trên cơ sở đại số gia tử để xác định ngữ

nghĩa định lượng của điều khiển, trạng thái

Bước 5: Từ các giá trị ngữ nghĩa định lượng của điều khiển và trạng thái xây

dựng đường cong ngữ nghĩa định lượng

Bước 6: Trên cơ sở điều kiện ban đầu và đường cong ngữ nghĩa định lượng,

giải bài toán nội suy đường cong ngữ nghĩa định lượng để xác định giá trị điều khiển thực

Toàn bộ 6 bước trên có thể cho phép xây dựng bộ điều khiển sử dụng Đại số gia tử tổng quát như sau:

- Bước 1 và bước 2 chính là quá trình Ngữ nghĩa hoá các biến vào và ra

- Bước 3 là quá trình xây dựng luật Ngữ nghĩa định lượng từ cơ sở hệ luật điều khiển mờ Bước 4 và bước 5 là quá trình xây dựng đường cong suy luận

trên cơ sở ngữ nghĩa định lượng Tổ hợp Bước 3, bước 4 và bước 5 là phép

ánh xạ ngữ nghĩa định lượng

- Bước 6 là quá trình giải ngữ nghĩa tìm điều khiển rõ

1.4 Chất lượng của hệ thống điều khiển tự động và yêu cầu khi thiết kế

Có thể có nhiều yêu cầu về chất lượng cùng một lúc được đặt ra khi hệ làm việc với một tín hiệu vào nhất định nào đó Khi khảo sát quá trình điều khiển của các hệ ổn định, người ta dùng tín hiệu vào có dạng thường gặp như dạng bậc thang đơn vị, dạng hàm tăng dần đều hay sóng điều hòa để khảo sát Mỗi phần tử (hệ thống) có hai đặc tính cơ bản là đặc tính tĩnh và đặc tính động biểu diễn trạng thái tĩnh và trạng thái động

- Đặc tính tĩnh của phần tử: liên hệ tín hiệu ra - tín hiệu vào ở trạng thái xác lập

- Đặc tính động: mô tả sự thay đổi tín hiệu ra theo thời gian khi có tác động ở đầu vào

+ Các đặc tính thời gian: sự thay đổi tín hiệu ra theo thời gian khi tác động ở đầu vào là những tín hiệu chuẩn (1(t), δ(t))

+ Các đặc tính tần số: liên hệ giữa tín hiệu ra và tín hiệu vào ở trạng thái xác lập khi thay đổi tần số của tín hiệu dao động điều hòa tác động ở đầu vào Đặc tính tần số còn được biểu diễn dạng đặc tính tần số logarit

Ổn định là điều kiện cần đối với một hệ thống ĐKTĐ Tuy nhiên, một

hệ thống ổn định nhưng chất lượng có thể chưa cao vì một số lý do:

+ Sai lệch điều khiển lớn hay nói cách khác là độ chính xác điều khiển kém

+ Thời gian quá trình quá độ có thể kéo quá dài gây ra độ tác động chậm + Độ dao động của hệ thống khi tiến đến trạng thái xác lập lớn dẫn đến tổn thất năng lượng của hệ thống lớn

Do vậy nhìn chung, chất lượng của hệ thống ĐKTĐ được đánh giá qua chỉ tiêu tính ổn định và chỉ tiêu chất lượng ở trạng thái xác lập và quá trình

quá độ Trạng thái xác lập của hệ thống đƣợc đánh giá qua sai số xác lập của

hệ thống Quá trình quá độ của hệ thống đƣợc đánh giá bằng độ dự trữ dao động và thời gian quá độ

Các chỉ tiêu chất lượng của quá trình điều chỉnh

Ổn định mới chỉ là chỉ tiêu đầu tiên để nói rằng hệ thống có làm việc đƣợc hay không, còn chất lƣợng quá trình quá độ mới nói tới việc hệ thống điều chỉnh tự động có sử dụng đƣợc hay không Có ba loại chỉ tiêu chất lƣợng

cơ bản: chỉ tiêu ở trạng thái tĩnh, chỉ tiêu quá độ và chỉ tiêu tích phân

1.4.1.Chỉ tiêu chất lƣợng ở trạng thái tĩnh

Trạng thái tĩnh của hệ thống đƣợc đánh giá bằng sai lệch tĩnh của điều chỉnh Nó là giá trị sai lệch còn tồn tại sau khi quá trình điều chỉnh kết thúc e(t) Sai lệch tĩnh của hệ thống ở chế độ xác lập St

1.4.2 Chỉ tiêu chất lƣợng ở trạng thái quá độ

Trạng thái quá độ của điều chỉnh đƣợc đánh giá bằng hai chỉ tiêu cơ bản

là thời gian kéo dài của quá trình điều chỉnh và tính dao động của điều chỉnh Các chỉ tiêu này cũng do yêu cầu chất lƣợng của quy trình công nghệ đặt ra

- Độ quá điều chỉnh: ( max % )

Là biên độ cực đại của đại lƣợng cần điều chỉnh so với trị số xác lập

Hình 1.9 Hàm quá độ của một hệ thống điều khiển

yy

- số lần dao động:Hệ thống tự động có chất lượng tốt phải có số lần dao động

không quá 3 lần

1.4.3 Các chỉ tiêu tích phân

Quá trình quá độ điều chỉnh có thể đánh giá tốt hay xấu thông qua giá trị tích phân của sai lệch giữa giá trị chủ đạo và giá trị tức thời đo được của đại lượng cần điều chỉnh

Đối với hệ thống điều chỉnh không dao động với sự thay đổi của sai lệch điều chỉnh có thể sử dụng chỉ tiêu tích phân dạng:

Tuy tích phân I2 có thể sử dụng để đánh giá chất lượng của quá trình quá

độ cho cả hai trường hợp hệ thống dao động và hệ thống không dao động Tuy nhiên nó hoàn toàn không được sử dụng vì muốn tính I2 phải biết được đường biến thiên của e và khó khăn khi tính tích phân này

Chúng ta hay sử dụng chỉ tiêu tích phân bình phương sai lệch được tính theo công thức:

2 3

Các tiêu chuẩn trên có một nhược điểm là chưa đánh giá sự ảnh hưởng của tốc độ thay đổi e(t) lên chất lượng quá trình quá độ Để khắc phục nhược điểm này có thể sử dụng chỉ tiêu tích phân dạng:

hệ thống Trạng thái xác lập của hệ thống được đánh giá bằng sai lệch dư của điều khiển Nó là giá trị sai lệch còn tồn tại sau khi quá trình điều khiển kết thúc

Như vậy sai lệch tĩnh của hệ thống phụ thuộc vào

- Tín hiệu vào của hệ thống U(s)

- Cấu trúc của hệ thống WH(s)

1.5.2 Đánh giá trực tiếp chất lượng hệ thống ở quá trình quá độ

Đánh giá chất lượng hệ thống ở chế độ quá độ là ta phải xác định được các chỉ tiêu là độ quá điều chỉnh và thời gian quá độ Nếu có được đặc tính quá độ h(t) của hệ thì việc xác định các chỉ tiêu trên rất đơn giản Một thời

gian dài, phương pháp tần số dựa trên cơ sở mối liên hệ giữa hàm quá độ và đặc tính tần biên pha cho phép xây dựng bằng đồ thị hàm quá độ h(t) của hệ thống theo các đặc tính tần số mẫu Phương pháp toán tử là xây dựng đặc tính quá độ của quá trình đã đơn giản hoá 1 phần việc tính toán Nội dung của phương pháp này là phương pháp giải phương trình vi phân tuyến tính bằng cách biến đổi Laplace ngược để tìm hàm h(t) khi biết hàm H(s)

Với sự phát triển của máy tính, đầu tiên là những máy chuyên dùng tương tự cho phép mô hình hoá các hệ tự động theo thương trình vi phân hay theo hàm truyền đạt để nghiên cứu, khảo sát và đánh giá chất lượng của hệ Máy tính số phát triển mạnh mẽ và nhanh chóng với dung lượng bộ nhớ lớn

đã không ngừng thay thế được máy tính tương tự mà còn cho phép khảo sát

và đánh giá các hệ tự động với tốc độ và độ chính xác ngày càng cao Trong lĩnh vực nghiên cứu các hệ tự động những phần mềm chuyên dùng như TUTSIN, MATLAB… không những được dùng để mô phỏng nghiên cứu, khảo sát mà còn điều khiển trực tiếp các hệ tự động, không phải lập trình phức tạp, thao tác đơn giản dễ sử dụng Nội dung phương pháp là sử dụng ngôn ngữ MATLAB bằng sơ đồ cấu trúc của hệ (Simulink) hoặc sử dụng câu lệnh (Control system toolbox)

1.5.3 Đánh giá chất lượng hệ thống qua tiêu chuẩn tích phân

Phương pháp này người ta sử dụng giá trị tích phân của sai lệch e(t) để đánh giá chất lượng QTQĐ của hệ

Hình 1.10 Sai lệch của hệ thống điều khiển

Đối với những hệ thống điều khiển sai lệch e(t) có dạng như hình 1.11 - (1) thì kết luận là hệ không dao động Đối với những hệ thống điều khiển sai lệch e(t) có dạng như hình 1.11 - (2) thì kết luận là hệ dao động nhưng không

có quá điều chỉnh Trong hai trường hợp này diện tích của vùng e(t) có thể được xác định như sau

không thể sử dụng công thức 

0

1 e(t)dt

I được bởi vì e(t) đổi dấu nên I1 bây

giờ bằng tổng đại số của 2 phần (+) và (-) dẫn đến không phản ánh chính xác tổng diện tích dẫn đến đánh giá sai chất lượng Trong trường hợp này ta dùng

công thức: 

0

2 e ( t ) dt I

Công thức này có thể dùng để đánh giá chất lượng chung cho hệ dao động hay đơn điệu Tuy nhiên trong thực tế công thức này không được sử dụng vì tính tích phân trên gặp rất nhiều khó khăn Lúc này người ta sử dụng

công thức: 

0

2

3 [ e ( t )] dt I

I3 không phụ thuộc vào dấu e(t) nghĩa là không phụ thuộc vào đặc điểm của đường cong quá độ

Tuy nhiên nếu xét 2 hệ: đơn điệu và dao động có cùng thời gian quá độ như hình 1.11 - (4), diện tích trong trường hợp đơn điệu lớn hơn trường hợp dao động nhưng trên thực tế QTQĐ của đường đơn điệu tốt hơn đường dao động vì ở hệ đơn điệu  max %  0; n  0 Các tiêu chuẩn tích phân trên không

nêu lên được độ bằng phẳng, không nói đến tốc độ biến thiên của e(t) Vì vậy

người ta đưa ra dạng tổng quát sau: 

hệ thống điều khiển luôn được các nhà khoa học quan tâm nghiên cứu cùng với các phương pháp điều khiển

- Những tiến bộ khoa học kỹ thuật đạt được trong những năm gần đây

đã khẳng định vị trí của tính toán thông minh Đã có hàng loạt các công trình nghiên cứu, ứng dụng, xây dựng và thử nghiệm các hệ thống hỗ trợ quyết định dựa trên các công cụ tính toán mềm và xây dựng được một số mô hình tính toán mềm để giải các bài toán trong các lĩnh vực thông dụng Nội dung cũng nghiên cứu một phương pháp điều khiển mới, đó là việc đại số hóa ngôn ngữ của các tập mờ hay chính là Đại số gia tử

CHƯƠNG II

LÝ THUYẾT ĐẠI SỐ GIA TỬ

VÀ PHƯƠNG PHÁP THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN

2.1 Lý thuyết Đại số gia tử

2.1.1 Đại số gia tử của biến ngôn ngữ

2.1.1.1 Biến ngôn ngữ

Khái niệm biến ngôn ngữ lần đầu tiên đươc Zadeh giới thiệu trong [8],

ta có thể hình dung khái niệm này qua định nghĩa 2.1

Định nghĩa 2.1 Biến ngôn ngữ được đặc trưng bởi một bộ gồm năm thành

phần (X,T(X), U, R, M), ở đây X là tên biến, T(X) là tập các giá trị ngôn ngữ của biến X, U là không gian tham chiếu của biến cơ sở u, mỗi giá trị ngôn ngữ xem như là một biến mờ trên U kết hợp với biến cơ sở u, R là một qui tắc

cú pháp sinh các giá trị ngôn ngữ cho tập T(X), M là qui tắc ngữ nghĩa gán mỗi giá trị ngôn ngữ trong T(X) với một tập mờ trên U

Ví dụ 2.1 Xét biến ngôn ngữ có tên SPEED, tức là X = SPEED, biến cơ sở u

có miền xác định là U = [0,15] Khi đó tập các giá trị ngôn ngữ tương ứng của biến ngôn ngữ là T(SPEED) bao gồm các giá trị

trong đoạn [0, 1], ràng buộc hạn chế trên mỗi giá trị ngôn ngữ hình thành ngữ nghĩa cho giá trị ngôn ngữ đó Tuy nhiên ngữ nghĩa của các giá trị khác trong

T(SPEED) có thể tính thông qua tập mờ của các giá trị nguyên thủy bởi các

phép toán tương ứng với các gia tử tác động như very, more – or – less,…

Trong các nghiên cứu của mình về biến ngôn ngữ và lập luận xấp xỉ Zadeh luôn nhấn mạnh hai đặc trưng quan trọng nhất của biến ngôn ngữ:

Đặc trưng thứ nhất là tính phổ quát của cấu trúc miền giá trị của chúng, tức là miền giá trị của hầu hết các biến ngôn ngữ có cùng cấu trúc cơ sở theo nghĩa các giá trị ngôn ngữ tương ứng là giống nhau ngoại trừ phần tử sinh nguyên thủy

Đặc trưng thứ hai là tính chất ngữ nghĩa độc lập ngữ cảnh của các gia

tử và các liên từ, trong khi ngữ nghĩa của các phần tử sinh nguyên thủy là phụ thuộc ngữ cảnh Đặc trưng này có thể thấy từ việc xác định ngữ nghĩa tập mờ cho các giá trị ngôn ngữ như đã nêu ở trên

Hai đặc trưng trên của biến ngôn ngữ cho phép ta sử dụng một tập các gia tử ngôn ngữ cho nhiều biến ngôn ngữ khác nhau và có thể mô tả hình thức miền giá trị của các biến ngôn ngữ bởi một cấu trúc ngôn ngữ toán học thuần nhất Vấn đề quan trọng nhất ở đây là mô hình phải dựa trên các yếu tố nào để cho cấu trúc toán học đó phản ánh được càng nhiều ngữ nghĩa tự nhiên của giá trị ngôn ngữ

Một cách tiếp cận đến vấn đề này đã được đề xuất trong [8 - 11] dựa trên một số đặc trưng ngôn ngữ sau:

Các giá trị ngôn ngữ có ngữ nghĩa tự nhiên của chúng khi được con người sử dụng trong cuộc sống hàng ngày, con người sử dụng ngữ nghĩa này

để xác định quan hệ thứ tự giữa các giá trị ngôn ngữ của cùng một biến

Các gia tử ngôn ngữ được con người sử dụng để nhấn mạnh về mặt ngữ nghĩa của giá trị ngôn ngữ, tức là mỗi gia tử có thể làm mạnh lên hoặc yếu đi ngữ nghĩa tự nhiên của giá trị ngôn ngữ được tác động