tóm tắt luận văn thạc sĩ kỹ thuật THIẾT kế tối ưu bộ điều KHIỂN DÙNG đại số GIA tử

Để khắc phục khó khăn này, trong luận văn đề cập đến lý thuyết đại số gia tử, một công cụ đảm bảo tính trật tự ngữ nghĩa, hỗ trợ cho logic mờ trong các bài toán suy luận nói chung và điề

LÊ VĂN TÙNG

THIẾT KẾ TỐI ƯU

BỘ ĐIỀU KHIỂN DÙNG ĐẠI SỐ GIA TỬ

Chuyên ngành : TỰ ĐỘNG HÓA

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

THÁI NGUYÊN 2013

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các kết quả trong luận văn là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tác giả luận văn

Lê Văn Tùng

Luận văn được hoàn thành tại trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên

Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Hữu Công

Phản biện 1: GS.TSKH Nguyễn Phùng Quang

Phản biện 2: TS Trần Xuân Minh

Luận văn đã được bảo vệ trước hội đồng chấm luận văn, họp tại phòng cao học số 02, trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên

Vào 13h ngày 25 tháng 01 năm 2013

Có thể tìm hiểu luận văn tại Trung tâm Học liệu tại Đại học Thái Nguyên và Thư viện trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên

LỜI CẢM ƠN

Luận văn được hoàn thành dưới sự hướng dẫn tận tâm và

nghiêm khắc của PGS.TS Nguyễn Hữu Công Lời đầu tiên, tác giả

xin chân thành cảm ơn Thầy đã tận tình hướng dẫn và cung cấp cho

em những tài liệu để hoàn thành luận văn này, cũng như việc truyền thụ những kinh nghiệm quý báu trong suốt thời gian làm luận văn

Tác giả xin trân trọng cảm ơn các Thầy, Cô Khoa Điện tử và Khoa Điện Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên đã tạo điều kiện giúp đỡ tận tình trong việc nghiên cứu đề tài

Cuối cùng tác giả xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ của Ban giám hiệu, Khoa Sau Đại học Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên đã cho phép và tạo điều kiện thuận lợi để tác giả hoàn thành luận văn này

Tác giả luận văn

Lê Văn Tùng

MỞ ĐẦU

Trong quá trình điều khiển trên thực tế, người ta luôn mong muốn có một thuật toán điều khiển đơn giản, dễ thể hiện về mặt công nghệ và có độ chính xác càng cao càng tốt Đây là những yêu cầu khó thực hiện khi thông tin có được về tính điều khiển được và

về mô hình động học của đối tượng điều khiển chỉ được biết mơ hồ dưới dạng tri thức chuyên gia theo kiểu các luật IF-THEN Công nghệ tính toán mềm là sự hội tụ của công nghệ mờ và công nghệ nơron và lập trình tiến hoá nhằm tạo ra các mặt cắt xuyên qua tổ chức thông tin phức tạp nói trên, tăng cường khả năng xử lý chính xác những tri thức trực giác của các chuyên gia

Khác hẳn với kỹ thuật điều khiển kinh điển là hoàn toàn dựa vào độ chính xác tuyệt đối của thông tin mà trong nhiều ứng dụng không cần thiết hoặc không thể có được, trong khi đó điều khiển mờ

có thể xử lý những thông tin “không chính xác” hay “không đầy đủ” Mặc dù logic mờ và lý thuyết mờ đã chiếm một vị trí vô cùng

quan trọng trong kỹ thuật điều khiển Tuy nhiên, nhiều bài toán điều khiển đòi hỏi tính trật tự theo ngữ nghĩa của hệ luật điều khiển Điều này lý thuyết mờ chưa đáp ứng được đầy đủ Để khắc phục khó khăn này, trong luận văn đề cập đến lý thuyết đại số gia tử, một công cụ đảm bảo tính trật tự ngữ nghĩa, hỗ trợ cho logic mờ trong các bài toán suy luận nói chung và điều khiển mờ nói riêng Có thể

thấy đây là một sự cố gắng lớn nhằm mở ra một hướng giải quyết mới cho xử lý biến ngôn ngữ tự nhiên và vấn đề tư duy trực cảm

Việc lựa chọn các tham số α và β là rất quan trọng để hệ thống đảm bảo yêu cầu công nghệ điều khiển Trong luận văn sử dụng phương pháp thực nghiệm trên máy tính để xác định α và β sao cho

hệ thống tối ưu, trong đó hệ tối ưu được đánh giá qua chỉ tiêu tích phân sai lệch của hệ thống Jmin

Luận văn “Thiết kế tối ưu bộ điều khiển dùng Đại số gia tử”,

sử dụng phương pháp thiết kế tối ưu bộ điều khiển dùng Đại số gia

tử để điều khiển hệ thống PIN mặt trời, sao cho hiệu quả thu nhiệt là lớn nhất, tức là tối ưu về mặt điều khiển, đồng thời có tính linh hoạt cao

Phần nội dung của bản luận văn gồm 4 chương:

Chương 1: Năng lượng mặt trời và một số ứng dụng thực tế Chương 2: Tổng quan về các hệ thống pin mặt trời

Chương 3: Giới thiệu về Đại số gia tử

Chương 4: Xây dựng thuật toán điều khiển PIN mặt trời

Thái Nguyên, ngày 08 tháng 01 năm 2013

Người thực hiện

Lê Văn Tùng

CHƯƠNG 1 NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI VÀ MỘT SỐ ỨNG DỤNG THỰC

TẾ

1.1 Nguồn năng lượng mặt trời

Năng lượng mặt trời là nguồn năng lượng mà con người biết

sử dụng từ rất sớm, nhưng ứng dụng NLMT vào các công nghệ sản xuất và trên quy mô rộng thì mới chỉ thực sự vào cuối thế kỷ 18 và cũng chủ yếu ở những nước nhiều năng lượng mặt trời, những vùng

sa mạc

Có thể xem mặt trời là một quả cầu cách quả đất 150 triệu km Đường kính mặt trời khoảng 1,4 triệu km, lớn hơn 109 lần đường kính quả đất Áp suất ở phần trong mặt trời rất cao, cao hơn áp suất khí quyển ở quả đất khoảng chục triệu lần Nhiệt độ trên mặt trời biến đổi từ hơn 15 triệu độ ở trong lõi tới 6000 độ ở mặt ngoài của

nó

1.2 Đặc điểm của năng lượng mặt trời trên bề mặt quả đất

Ta biết, quả đất quay xung quanh mặt trời trên quĩ đạo elip, khoảng cách từ quả đất đến mặt trời khoảng 150 triệu km Nó quay một vòng mất 365,25 ngày (một năm) Đồng thời quả đất lại tự quay xuang quanh trục Bắc-Nam của nó Thời gian quay một vòng là 24 giờ (một ngày đêm) Đặc biệt, trục quay riêng Bắc-Nam của quả đất lại tạo một góc 23,50 so với pháp tuyến của mặt phẳng quĩ đạo của

nó quay xung quanh mặt trời

Nhiễu xạ là các thành phần gồm các tia sáng đến điểm quan sát từ mọi hướng do các tia mặt trời khi qua lớp khí quyển của quả đất bị tán xạ, nhiễu xạ trên các phân tử khí, hơi nước, các hạt bụi,… Thành phần nhiễu xạ cũng phụ thuộc vào vị trí mặt trời và thời tiết

1.4 Hiệu ứng nhà kính và bộ thu phẳng

1.4.1 Hiệu ứng nhà kính

1.4.2 Bộ thu năng lượng mặt trời phẳng

1.5 Một số ứng dụng năng lượng mặt trời

1.5.1 Sản xuất nước nóng bằng NLMT

1.5.1.1 Hệ thống sản xuất nước nóng đối lưu tự nhiên

1.5.1.2 Hệ thống sản xuất nước nóng đối lưu cưỡng bức

1.5.2 Sấy bằng NLMT

1.5.2.1 Hệ thống sấy đối lưu tự nhiên

1.5.2.2 Hệ thống sấy đối lưu cưỡng bức

1.5.3 Chưng lọc nước bằng NLMT

1.5.4 Bếp mặt trời

1.5.4.1 Bếp mặt trời kiểu hiệu ứng nhà kính

1.5.4.2 Bếp mặt trời hội tụ

1.5.5 Sưởi ấm nhà cửa, chuồng trại 1.5.6 Pin mặt trời

1.5.6.1 Cấu tạo và nguyên lý hoạt động 1.5.6.2 Hệ thống nguồn điện PMT

1.6 Kết luận

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ THỐNG PIN MẶT TRỜI

2.1 Vai trò của hệ thống pin mặt trời

Năng lượng mặt trời là nguồn năng lượng mà con người biết

sử dụng từ rất sớm, nhưng ứng dụng NLMT vào các công nghệ sản xuất và trên quy mô rộng thì thực sự là một vấn đề rất mới và hiện đang là mối quan tâm hàng đầu của các nhà khoa học Các ứng dụng NLMT phổ biến hiện nay bao gồm các lĩnh vực chủ yếu sau: Pin mặt trời, nhà máy nhiệt điện sử dụng năng lượng mặt trời, thiết

bị sấy khô dùng năng lượng mặt trời, thiết bị làm lạnh và điều hoà không khí dùng NLMT

2.2 Giới thiệu hệ thống thu năng lượng dùng pin mặt trời

2.2.1 Nguyên lý làm việc của pin mặt trời

2.2.2 Hệ thống điều khiển pin mặt trời

2.2.3 Mô hình điều khiển pin mặt trời dùng Fuzzy Controller

Hình 2.1 Mô hình điều khiển pin mặt trời bằng bộ điều khiển mờ

Dưới đây là bộ điều khiển pin mặt trời đã được thực nghiệm

Hình 2.2 Mô hình thực của bộ điều khiển

2.3 Kết luận

Hầu hết các hệ thống điều khiển pin mặt trời là hệ hở Trong

mô hình điều khiển tỷ lệ cố định, biến tốc độ lập trình để xoay pin với một tốc độ không đổi dựa trên sự chuyển động của mặt trời Trong mô hình điều khiển Fuzzy, thuật toán được xác định bằng các phương trình toán học dựa trên vị trí của mặt trời Trong cả hai mô hình trên, phản hồi vị trí được dùng như một tham số mẫu

CHƯƠNG 3 GIỚI THIỆU VỀ ĐẠI SỐ GIA TỬ

Trong chương này chúng ta nghiên cứu cơ sở lý thuyết về logic mờ, logic ngôn ngữ, lập luận xấp xỉ và lý thuyết Đại số gia

tử để ứng dụng vào tự động hoá nhằm mục đích giải quyết các các bài toán điều khiển ở các chương tiếp theo

Như chúng ta đã biết, các tri thức chuyên gia thường được cho

ở dạng ngôn ngữ Để xây dựng hệ lập luận với các tri thức dạng này chúng ta cần biểu diễn được các khái niệm ngôn ngữ và cơ sở lý luận kèm theo Vấn đề là phương pháp biểu diễn được xây dựng như thế nào để phản ánh tốt nhất, trong chừng mực có thể, cấu trúc ngữ nghĩa của các giá trị ngôn ngữ trong thực tế, đồng thời nó dẫn đến cấu trúc toán học đủ tốt cho phép thực hiện các tính toán một cách hiệu quả Cho đến nay chưa có một phương pháp nào đáp ứng được đầy đủ cả hai yêu cầu này cho mọi biến ngôn ngữ và có lẽ cũng không tồn tại một phương pháp lý tưởng như vậy

Vào những năm 1990, Nguyễn Cát Hồ đã phát minh ra lý thuyết đại số gia tử Ngày nay lý thuyết này đang được phát triển và một trong những mục tiêu của nó là giải quyết bài toán suy luận xấp

xỉ Có thể tìm hiểu kỹ các vấn đề này trong những công trình nghiên cứu gần đây

Chúng ta sẽ nghiên cứu phương pháp này để xây dựng không gian hàm thuộc của miền giá trị ngôn ngữ của một biến ngôn ngữ

Như chúng ta sẽ thấy sau này, phương pháp của chúng ta dựa trên quan sát thực tế về ngữ nghĩa của khái niệm mờ sử dụng ngôn ngữ hằng ngày như đã phân tích trong [13, 15] Do đó, theo cách xây dựng của chúng ta, không gian hàm thuộc của miền giá trị của của một biến ngôn ngữ cũng có hai phần tử sinh nguyên thủy (không kể phần tử trung tính) và cũng có cấu trúc đại số đủ tốt để thực hiện nhiệm vụ tính toán Sau đó chúng ta xây dựng một hệ hỗ trợ quyết định dựa vào phương pháp lập luận xấp xỉ trên mô hình hàm thuộc tham số Với phương pháp lập luận này chúng ta sẽ xây dựng thuật toán tự động hoá hỗ trợ, đó là phương pháp dùng lý thuyết Đại số gia tử

3.1 Bộ điều khiển mờ cơ bản

3.1.1 Mờ hoá

3.1.2 Sử dụng luật hợp thành

3.1.3 Sử dụng các toán tử mờ - khối luật mờ

3.1.4 Giải mờ

3.1.5 Nguyên lý điều khiển mờ

3.1.6 Nguyên tắc thiết kế bộ điều khiển mờ

3.1.6.1 Định nghĩa các biến vào/ra

3.2 Đại số gia tử

3.3 Điều khiển sử dụng đại số gia tử

Bài toán điều khiển mờ thông thường có các bước sau đây:

Bước 1: Xác định biến vào, biến trạng thái và biến điều

khiển (biến ra) và xác định tập nền của các biến

Bước 2: Phân hoạch tập nền và gán nhãn ngôn ngữ cho mỗi

tập mờ (mờ hoá)

Bước 3: Xác định dạng hàm thuộc cho mỗi tập mờ

Bước 4: Xây dựng quan hệ mờ giữa các tập mờ đầu vào, tập

mờ trạng thái và tập mờ điều khiển tạo thành hệ luật điều khiển (bảng điều khiển trên cơ sở tri thức chuyên gia)

Bước 5: Giải bài toán lập luận xấp xỉ, xác định tập mờ đầu

ra điều khiển theo từng luật (phép hợp thành)

Bước 6: Kết tảng (aggregate) các đầu ra điều khiển mờ

Bước 7: Giải mờ, tìm điều khiển rõ

Để sử dụng đại số gia tử cần phải chuyển lần lượt các bước trên đây sang dạng 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: (Tương đương với bước 3 và 4 ở trên) Chuyển luật điều

khiển mờ sang luật điều khiển với các tham số ngữ nghĩa định lượng của đại số gia tử

Bước 4: (Tương đương với bước 5 ở trên) 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: (Tương đương với bước 6 ở trên) Từ các giá trị ngữ

nghĩa định lượng của điều khiển và trạng thái xây dựng đường cong ngữ nghĩa định lượng

Bước 6: (Tương đương với bước 7 ở trên) 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

3.4 Kết luận chương 3

CHƯƠNG 4 XÂY DỰNG THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN PIN MẶT TRỜI

4.1.Chất lượng của hệ thống điều khiển tự động

Chất lượng của HTĐKTĐ được đánh giá qua đặc tính quá độ

và các chi tiêu chất lượng của HTĐKTĐ

4.2 Mô hình cấu trúc toán học của hệ thống

4.2.1 Mô hình cấu trúc của hệ thống pin mặt trời

4.2.2 Mô tả toán học hệ thống

4.3 Thiết kế hệ thống điều khiển sử dụng bộ điều khiển mờ

4.3.1 Định nghĩa các biến vào ra

4.3.2 Định nghĩa tập mờ (giá trị ngôn ngữ) cho các biến vào ra 4.3.3 Xây dựng các luật điều khiển

4.3.4 Chọn thiết bị hợp thành và nguyên lý giải mờ

4.3.5 Sơ đồ và kết quả mô phỏng

Hình 4.1.đồ mô phỏng hệ thống điều khiển tự động

- Kết quả mô phỏng:

Hình 4.2.Đáp ứng đầu ra của hệ thống

4.4 Thiết kế hệ thống điều khiển sử dụng bộ điều khiển Đại số gia tử

4.4.1 Thiết kế bộ điều khiển Đại số gia tử có α=β

Từ đó ta có sơ đồ mô phỏng như sau:

Hình 4.3.Sơ đồ mô phỏng hệ thống dùng BĐK Đại số gia tử α=β

- Kết quả mô phỏng:

Hình 4.4 Đáp ứng đầu ra của hệ thống khi α=β

- Nhận xét: Ta thấy đáp ứng của hệ thống bám theo giá trị đặt,

có sai lệch tĩnh bằng 0, không có độ quá điều chỉnh, thời gian quá

độ khoảng 14(s) Như vậy bộ điều khiển đáp ứng rất tốt yêu cầu công nghệ

4.4.2 So sánh chất lượng hệ thống khi dùng BĐK mờ và ĐSGT (α=β)

Hình 4.5 Đáp ứng của hệ thống

Nhận xét: Ta thấy cả 2 bộ điều khiển đều có ưu điểm là triệt tiêu được sai lệch tĩnh Bộ điều khiển Fuzzy và DSGT ở trạng thái xác lập không có sai lệch tĩnh, không có độ quá điều chỉnh, thời gian xác lập của bộ DSGT là khoảng 15 (s) và của bộ Fuzzy là khoảng 57 (s)

4.5 Thiết kế tối ưu cho bộ điều khiển bằng đại số gia tử

4.5.1 Yêu cầu thiết kế tối ưu

min

4.5.3 Thiết kế bộ điều khiển Đại số gia tử có α≠β

4.5.3.1 Khi α = 0.1, β = 0.9

- Kết quả mô phỏng:

Hình 4.6 Đáp ứng đầu ra của hệ thống khi α = 0.1, β = 0.9

Nhận xét:

- Ta thấy đáp ứng của hệ thống bám theo giá trị đặt, hệ không

có sai lệch tĩnh và độ quá điều chỉnh, thời gian quá độ khoảng 15(s)

- Từ kết quả mô phỏng ta thấy khi đánh giá hệ thống qua chỉ tiêu tích phân theo công thức (4-2) thì thu được Jmin

=2.1463788060476

* Tương tự ta sử dụng phương pháp thực nghiệm và mô phỏng trên máy tính khi thay đổi các hệ số α và β để xác định J min từ đó xác định tham số α và β để hệ tối ưu nhất

Bảng 4.7 Giá trị tiêu chuẩn tích phân J

Như vậy qua quá trình tính toán trên ta thấy Jmin= 2.0407289163235 khi α=0.4 và β=0.6

Kết quả mô phỏng hệ thống khi α=0.4 và β=0.6

Hình 4.7 Đáp ứng đầu ra của hệ thống khi α = 0.4, β = 0.6

4.5.4 Thiết kế tối ưu bộ điều khiển bằng Đại số gia tử sao cho J 2

Bảng 4.8 Giá trị tiêu chuẩn tích phân J theo tốc độ

biến thiên của sai lệch khi γ =0.2

- Nhận xét: Từ bảng 4.8 trên ta nhận thấy để chất lượng của hệ thống là tốt nhất, sai số là nhỏ nhất thì Bộ điều khiển là tối ưu khi α

9 0.8 0.2 0.62470657209488

Bảng 4.9 Giá trị tiêu chuẩn tích phân J theo tốc độ biến thiên

của sai lệch khi γ =1.5

Nhận xét: Từ bảng 4.7, 4.8 và 4.9 ta nhận thấy để chất lượng của hệ thống là tốt nhất, sai số là nhỏ nhất thì Bộ điều khiển là tối

ưu khi α = 0.4 và β = 0.6, khi đó nếu chỉ tiêu hệ thống được tính

Trong luận văn này tôi đưa ra được một phương pháp thiết kế

bộ điều khiển mới dựa trên phương pháp luận xấp xỉ trong Đại số gia tử, đã xây dựng thành công một modul S - funtions dành riêng cho lập trình bộ điều khiển ĐSGT dựa trên phần mềm chuyên dụng Matlab

Bộ điều khiển Fuzzy: thông số của đội tượng cho như trên, và hàm truyền tương ứng, em đã thiết kế bộ điều khiển mờ động PD theo mô hình Sugeno bậc không với hai đầu vào (đầu vào thứ hai là đạo hàm của đầu vào thứ nhất), và một đầu ra Kết mô phỏng với đáp ứng step khá tốt, cụ thể sai lệch tĩnh bằng không, thời gian quá

độ bằng khoảng 57(s)