tóm tắt luận văn thạc sĩ kỹ thuật NGHIÊN cứu ỨNG DỤNG đại số GIA tử để điều KHIỂN hệ THỐNG GƯƠNG mặt TRỜI

Phần nội dung của luận văn gồm 4 chương: Chương 1: Năng lượng mặt trời và một số ứng dụng thực tế Chương 2: Tổng quan về hệ thống gương mặt trời Chương 3: Giới thiệu về Đại số gia tử Chư

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

-TRẦN HỮU CHÂU GIANG

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ ĐỂ ĐIỀU

KHIỂN HỆ THỐNG GƯƠNG MẶT TRỜI

Chuyên ngành : Tự Động Hóa

Mã số :

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

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

Cán bộ HDKH : PGS.TS NGUYỄN HỮU CÔNG

Phản biện 1 : PGS.TS NGUYỄN DOÃN PHƯỚC

Phản biện 2 : PGS.TS VÕ QUANG LẠP

Luận văn đã được bảo vệ trước hội đồng chấm luận văn, họp tại: Phòng caohọc số 03, trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên

Vào 09 giờ 30 phút ngày 06 tháng 11 năm 2010

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

MỞ ĐẦU

Ngày nay, cùng với sự phát triển của các ngành kỹ thuật, công nghệ thông tingóp phần cho sự phát triển của kỹ thuật điều khiển và tự động hoá Trong côngnghiệp, điều khiển quá trình sản xuất đang là mũi nhọn và then chốt để giải quyếtvấn đề nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm Một trong những vấn đề quantrọng trong điều khiển là việc tự động điều chỉnh độ ổn định và sai số là ít nhấttrong khoảng thời gian điều khiển là ngắn nhất, trong đó phải kể đến các hệ thốngđiều khiển mờ đang được sử dụng rất rộng rãi hiện nay

Logic mờ đã đem lại cho công nghệ điều khiển truyền thống một cách nhìnmới, nó cho phép điều khiển được khá hiệu quả các đối tượng không rõ ràng về môhình trên cơ sở tri thức chuyên gia đầy cảm tính Điều khiển mờ là một thành côngcủa sự kết hợp giữa logic mờ và lý thuyết điều khiển trong quá trình đi tìm các thuậttoán điều khiển thông minh Chìa khóa của sự thành công này là sự giải quyết tươngđối thỏa đáng bài toán suy luận xấp xỉ (suy luận mờ) Tuy vậy không phải khôngcòn những vướng mắc Một trong những khó khăn của các lý thuyết suy luận xấp xỉ

là độ chính xác chưa cao và sẽ còn là bài toán mở trong tương lai

Mặc dù logic mờ và lý thuyết mờ đã chiếm một vị trí vô cùng quan trọngtrong kỹ thuật điều khiển Tuy nhiên, nhiều bài toán điều khiển đòi hỏi tính trật tựtheo ngữ nghĩa của hệ luật điều khiển Điều này lý thuyết mờ chưa đáp ứng đượcđầy đủ Để khắc phục khó khăn này, trong luận văn này đề cập đến lý thuyết đại sốgia tử, một công cụ đảm bảo tính trật tự ngữ nghĩa, hỗ trợ cho logic mờ trong cácbài 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 tựnhiên và vấn đề tư duy trực cảm

Lý thuyết đại số gia tử được hình thành từ những năm 1990 Ngày nay lýthuyết này đang được phát triển và một trong những mục tiêu của nó là giải quyếtbài toán suy luận xấp xỉ Có thể tìm hiểu kỹ các vấn đề này trong những công trìnhnghiên cứu gần đây

Trong logic mờ và lý thuyết mờ, nhiều khái niệm quan trọng như tập mờ, chuẩn, S-chuẩn, phép giao mờ, phép hợp mờ, phép phủ định mờ, phép kéo theo mờ,phép hợp thành, … được sử dụng trong bài toán suy luận xấp xỉ Đây là một điểmmạnh có lợi cho quá trình suy luận mềm dẻo nhưng cũng là một điểm yếu bởi cóquá nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tính chính xác của quá trình suy luận Trong khi đósuy luận xấp xỉ dựa trên đại số gia tử ngay từ đầu không sử dụng khái niệm tập mờ,

T-do vậy độ chính xác của suy luận xấp xỉ không bị ảnh hưởng bởi các khái niệm này

Một vấn đề đặt ra là liệu có thể đưa lý thuyết đại số gia tử với tính ưu việt vềsuy luận xấp xỉ so với các lý thuyết khác vào bài toán điều khiển và liệu sẽ có được

sự thành công như các lý thuyết khác đã có hay không?

Luận văn này cho thấy rằng có thể sử dụng công cụ đại số gia tử cho nhiềulĩnh vực công nghệ khác nhau và một trong những số đó là công nghệ điều khiểntrên cơ sở tri thức chuyên gia.

Trong thời gian của khóa học cao học, chuyên ngành Tự động hóa tại trườngĐại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên, được sự giúp đỡ của nhà trường và

thầy giáo PGS.TS Nguyễn Hữu Công, tôi đã chọn đề tài “Nghiên cứu ứng dụng

đại số gia tử để điều khiển hệ thống gương mặt trời” để làm đề tài nghiên cứu.

Phần nội dung của luận văn gồm 4 chương:

Chương 1: Năng lượng mặt trời và một số ứng dụng thực tế

Chương 2: Tổng quan về hệ thống gương mặt trời

Chương 3: Giới thiệu về Đại số gia tử

Chương 4: Thiết kế bộ điều khiển gương mặt trời theo phương pháp đại số

gia tử

Tôi xin trân trọng bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy giáo PGS.TS Nguyễn

Hữu Công, người đã hướng dẫn tận tình và giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn thạc sĩ

này

Tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy cô Khoa Điện tử, Khoa Điện, Khoa sauĐại học, Ban Giám hiệu – Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên đãđóng góp nhiều ý kiến và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi hoàn thành luận văn

Dù có nhiều nỗ lực cố gắng, song bản luận văn không tránh khỏi những thiếusót và hạn chế Tôi rất mong nhận được sự góp ý của quý thầy và các độc giả để bảnluận văn hoàn thiện hơn

Tôi xin chân thành cảm ơn!

Thái Nguyên, ngày 05 tháng 11 năm 2010

Người thực hiện

Trần Hữu Châu Giang

Năng lượng mặt trời (NLMT) là nguồn năng lượng mà con người biết sửdụng 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 nướcnhiều năng lượng mặt trời, những vùng sa mạc

Có thể xem mặt trời là một quả cầu cách quả đất 150 triệu km Đường kínhmặt trời khoảng 1,4 triệu km, lớn hơn 109 lần đường kính quả đất Áp suất ở phầntrong 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 mặtngoài của nó

Thành phần hóa học của mặt trời: khoảng 70-71% khí Hydro (H2), 27-29%Heli (He), các nguyên tố kim loại và các nguyên tố khác chỉ chiếm 1-3%

Các điều kiện về áp suất, nhiệt độ và thành phần khí quyển trên mặt trời làđiều kiện lý tưởng cho phản ứng nhiệt hạt nhân và tạo ra nguồn năng lượng khổng

lồ Công suất bức xạ của mặt trời là 3,86.1026 W, tương đương năng lượng đốt cháyhết 1,32.1016 tấn than đá

Tuy nhiên bề mặt quả đất chỉ nhận được 17,57.1016 W, tương đương nănglượng đốt cháy hết 6 triệu tấn than đá

Năng lượng mặt trời (NLMT) rất lớn, nhưng phân bố lại mỏng, chỉ khoảng800-1000W/m2 nên việc khai thác khá khó khăn

Bản chất bức xạ mặt trời (BXMT) là sóng điện từ có phổ bước sóng rất rộng,

từ hàng km đến phần tỷ m ánh sáng nhìn thấy có bước sóng từ 0.4 đến 0,7m, chỉchiếm một phần rất nhỏ phổ BXMT (hình 1.1)

Tuy nhiên khi BXMT xuyên qua lớp khí quyển tới bề mặt quả đất, do cácphân tử khí, hơi nước, các hạt bụi,… làm tán xạ, hấp thụ, nên phổ và cường độBXMT trên mặt đất bị giảm đi rất đáng kể

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 từquả đất đến mặt trời khoảng 150 triệu km Nó quay một vòng mất 365,25 ngày (mộtnăm) Đồng thời quả đất lại tự quay xuang quanh trục Bắc-Nam của nó Thời gianquay một vòng là 24 giờ (một ngày đêm) Đặc biệt, trục quay riêng Bắc-Nam củaquả đất lại tạo một góc 23,50 so với pháp tuyến của mặt phẳng quĩ đạo của nó quayxung quanh mặt trời (hình 1.2) Tổng hợp của các chuyển động đó dẫn tới kết quả làcường độ BXMT biến đổi liên tục theo thời gian (theo giờ, ngày, tháng, mùa trongnăm) và cũng còn biến đổi theo vị tuyến trên mặt đất.

1.3 Các thành phần của bức xạ mặt trời

BXMT tới mặt đất gồm 2 thành phần được gọi là trực xạ và nhiễu xạ

Trực xạ là thành phần tia mặt trời đi thẳng từ mặt trời tới điểm quan sát trênmặt đất không bị thay đổi phương truyền Nó phụ thuộc vào vị trí mặt trời và vàothời tiết

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 cácphân tử khí, hơi nước, các hạt bụi,… Thành phần nhiễu xạ cũng phụ thuộc vào vị trímặt trời và thời tiết

Tổng của các thành phần trực xạ và nhiễu xạ gọi là Tổng xạ

Các đại lượng trực xạ, nhiễu xạ hay tổng xạ được đo trong cả ngày và theođơn vị MJ/ m2.ngày hay kW/ m2.ngày

Thông thường ở các Trạm khí tượng thuỷ văn người ta đo trực xạ, nhiễu xạ vàtổng xạ trên mặt nằm ngang Trong khi đó các bộ thu NLMT lại có bề mặt đặt

21-9 Thu phân

Quĩ đạo của quả đất

Tia mặt trời Tia mặt trời

Mặt trời

23,5 0

23,5 0

Vĩ tuyến 23,5 0 Bắc

Vĩ tuyến

23,5 0 Nam

Trục quay riêng của quả đất

Pháp tuyến quĩ đạo quả đất N

N

N

N N

N N

N B

B

B

B Đường xích đạo

Đường xích đạo

Hình 1.2- Sự chuyển động xung quanh mặt trời và

xung quanh trục riêng của quả đất

nghiêng một góc  nào đó, nên cần phải có các hiệu chính chuyển đổi từ cường độBXMT đo được trên mặt nằm ngang sang mặt nghiêng Tuy nhiên số hiệu chính nàykhông lớn, nên dưới đây chúng ta sẽ bỏ qua.

1.4 Hiệu ứng nhà kính và bộ thu phẳng

1.4.1 Hiệu ứng nhà kính

Bộ thu phẳng được chế tạo dựa trên nguyên lý “hiệu ứng nhà kính” Nguyên

lý hoạt động như sau: Các loại kính xây dựng cho các tia BXMT có bước sóng  <0,7m truyền qua một cách dễ dàng, trong khi đó các bức xạ có  > 0,7m (các tianày còn được gọi là tia nhiệt) thì bị kính phản xạ trở lại

1.4.2 Bộ thu năng lượng mặt trời phẳng

Bộ thu phẳng có hình khối hộp chữ nhật, trên cùng được đậy bằng một hayvài lớp kính xây dựng trong suốt Cũng có thể thay lớp kính này bằng các tấm trongsuốt khác như thuỷ tinh hữu cơ, polyester, v.v Đối với vật liệu ngoài thuỷ tinh tuy

có độ bền cơ học cao hơn, nhưng độ già hoá lại nhanh, do đó hệ số truyền qua saukhoảng 5 –10 năm có thể giảm 5  10%

1.5 Một số ứng dụng năng lượng mặt trời

Năng lượng mặt trời - nguồn năng lượng sạch và tiềm tàng nhất đang đượcloài người thực sự đặc biệt quan tâm Do đó việc nghiên cứu nâng cao hiệu quả cácthiết bị sử dụng năng lượng mặt trời và triển khai ứng dụng chúng vào thực tế là vấn

đề có tính thời sự

Việt Nam là nước có tiềm năng về NLMT, trải dài từ vĩ độ 8” Bắc đến 23” Bắc, nằm trong khu vực có cường độ bức xạ mặt trời tương đối cao, với trị số tổng xạ khá lớn từ 100-175 kcal/cm2.năm (4,2-7,3GJ/m2.năm) do đó việc sử dụng NLMT ở nước ta sẽ đem lại hiệu quả kinh tế lớn

CHƯƠNG II TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG GƯƠNG MẶT TRỜI

Năng lượng tái tạo đã được chú ý đặc biệt trong những thập kỷ trước Nănglượng mặt trời được nhìn nhận là một nguồn năng lượng sạch và tái tạo được chotương lai, nó cũng là nguồn năng lượng ít gây ô nhiểm nhất và nguồn năng lượng vôtận nhất trong tất cả các nguồn năng lượng đã biết Hầu hết năng lượng mặt trờihiện nay được sử dụng làm năng lượng nhiệt hoặc điện Thêm vào đó, các kỹ thuậtcho phép sử dụng năng lượng mặt trời tập trung vào các bộ thu nhiệt mặt trời và các

bộ hiệu ứng quang điện của chất bán dẫn để tạo ra điện trực tiếp từ ánh sáng mặttrời Trong trường hợp năng lượng mặt trời, giá trị tối ưu của năng lương thu đượckhi các chùm tia chiếu tới bề mặt thu một cách bình thường Điều này dẫn tới việcnghiên cứu sự bức xạ mặt trời trên bề mặt trái đất và nghiên cứu sự thay đổi của các

hệ thống cho phép một hệ thống gom năng lượng bám theo mặt trời một cách liêntục

Trong chương này, chúng tôi trình bày tổng quan về hệ thống gương mặt trời

và một số mô hình điều khiển gương mặt trời đã được thực hiện

2.1 Giới thiệu hệ thống thu năng lượng mặt trời dùng máng phản xạ cong

Hình 2.1- Gương mặt trời dùng máng phản xạ cong

Điều khiển bám (theo dõi) theo hướng mặt trời là phần rất quan trọng trongcác hệ thống thu năng lượng mặt trời Công việc ở đây là đo mức gia tăng nhiệt độcủa nước (chất lỏng) khi nó chảy qua ống dẫn của bộ thu năng lượng khi mặt trờichiếu trực tiếp vào bộ thu Hiệu suất về nhiệt của bộ thu năng lượng là một hàm của

hệ số chắn (intercept factor), phụ thuộc vào độ chính xác của công việc bộ thu bámtheo mặt trời Điều khiển chính xác bộ thu hết sức quan trọng nhằm tối đa hóa hiệusuất về nhiệt của hệ thống thu năng lượng mặt trời Các yêu cầu khác nhau được

đưa ra với các chế độ hoạt động khác nhau cần thiết cho hoạt động đúng đắn củacác bộ thu năng lượng mặt trời Các mô hình điều khiển được so sánh để tối ưu hoá

độ chính xác bám theo theo hướng mặt trời và cũng như tối ưu hiệu suất nhiệt

Hệ thống thu năng lượng mặt trời sử dụng các máng parabol cong (PTSC),tập trung năng lượng mặt trời vào một ống thu chạy ở trong lòng máng Bởi vớihình dáng parabol, máng có thể tập trung ánh mặt trời trên các đường ống này vớicường độ gấp 30-60 lần Năng lượng tập trung đun nóng một chất lỏng truyền nhiệt,thường là dầu, chảy qua đường ống Bộ thu nhiệt được đặt phía trên máng theohướng đông-tây xoay theo mặt trời để tập trung được tốt nhất nhiệt năng từ các ốngthu

Hình 2.2- Hệ thống thu năng lượng mặt trời dùng máng phản xạ cong

Hiệu suất của bộ thu quang học là hàm của 5 hệ số: độ phản xạ bề mặtgương, độ trong suốt lớp phủ bề mặt gương, hệ số hấp thu về nhiệt, độ lệch góc tới

 Độ lệch bộ thu

 Độ lệch của bộ phản xạ

 Lỗi do sai số bám

 Lỗi do sai số hình học của gương

 Lỗi do ngoài vùng hấp thụ ánh mặt trời

Khi đó hiệu suất nhiệt là một hàm của γ), tức là hàm của sai số bám , sai sốảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả nhiệt của bộ thu Để tối đa hóa hiệu suất của bộthu nhiệt, cần phải giảm sai số bám càng nhiều càng tốt có nghĩa là điều chỉnh bộgương và hệ thống điều khiển sao cho bề mặt gương parabol luôn hướng chính xác

về phía mặt trời

2.2 Một số mô hình điều khiển gương mặt trời

2.2.1 Mô hình điều khiển tỷ lệ cố định

Coi rằng mặt trời xoay trên bầu trời với tốc độ không đổi là 0,25°/phút, hệthống điều chỉnh này sử dụng một phương pháp truyền động liên tục, các hệ thốngtruyền động này dùng các chuyển mạch on/off với một tỷ lệ để đảm bảo rằng bộthu hướng theo di chuyển mặt trời Sử dụng đơn vị thời gian cho các bước dichuyển của mặt trời với một sai số nhỏ và gương vẫn đứng ở giữa góc chỉnh Điểmkhởi đầu cho việc xác định cơ cấu chuyển động được định nghĩa là khi sai số bámtheo dõi vượt qua giá trị cho phép

Trên hình vẽ vị trí của mặt trời được hiển thị khi nó "chuyển động"

trên bầu trời, đầu tiên từ vị trí A đến B và sau đó C Vị trí máng parabol được đặtchính giữa đối với vị trí B Đối với vị trí B các tia sáng mặt trời sẽ được phản xạ từ

bề mặt và tập trung tại tiêu điểm Sai lệch là 3,5 mrad, hay 0,2° về hai bên vị trí B.Điều này có nghĩa là có thể được vị trí phía trước (phía tây) của mặt trời và bên tráicho đến khi mặt trời di chuyển qua tổng cộng 7 mrad, hoặc 0.401°, sẽ mất 69,12giây

Khi mặt trời di chuyển vào vị trí C, hệ điều khiển cho PTCS phải một lầnnữa xoay gương về phía tây qua 7 mrad để đặt lại vị trí cho A

A B

B

C A B

Hình 2.3- Mô hình điều khiển tỷ lệ cố định

Tốc độ mặt trời ở 0,25 độ / phút Một encoder quay được sử dụng trong môhình này để cung cấp tín hiệu phản hồi về vị trí góc của máng, có 2.500 xung chomỗi 360° của một vòng quay, tức là 0,144° mỗi xung Một chuyển động quay của0.007 rad, hoặc 0.401° tương đương với 2,79 xung Từ một số xung rời rạc được sửdụng vào chỉnh vị trí lại máng được thực hiện với 2 xung do đó đảm bảo rằng sailệch tối đa là không vượt quá giá trị cho phép

2.2.2 Mô hình điều khiển PSA

cứ vào vị trí địa lý của

của gương và biến là

thời gian được tính từ

bộ vi xử lý Tín hiệu

phản

hồi được lấy từ

encoder xác định vị

trí, để so sánh vị trí tính toán với vị trí thực của gương

2.2.3 Mô hình điều khiển thông minh

Mô hình sử dụng bộ điều khiển logic mờ, dựa trên một thuật toán điều khiểnthông minh để xác định các tín hiệu đầu ra là tốc độ động cơ tryền động Mô hìnhđiều khiển này được dựa trên nền tảng với ba đầu vào là vị trí gương (trough), nhiệt

độ cửa chất lỏng, tốc độ gió Ba biến đầu vào là chất lỏng nhiệt độ, gió và một biếnđầu ra tốc độ động cơ

Sau khi đặt tên cho các biến đầu vào và biến đầu ra đã xác định được cáchàm liên thuộc đối với mỗi đầu vào và đầu ra Các hàm liên thuộc sử dụng cho biếnđầu vào là dạng hình thang vuông, biến đầu ra là dạng hàm singleton

Các hàm liên thuộc xây dựng từ các biến của đối tượng gồm:

- Tốc độ gió

- Vị trí của máng phản xạ

- Nhiệt độ chất lỏng

- Tốc độ động cơ truyền động

Luật điều khiển xây dựng trên cơ sở:

- Dữ liệu lấy từ phong tốc kế

Hình 2.4- Mô hình điều khiển PSA

- Dữ liệu lấy từ encoder vị trí máng phản xạ

- Dữ liệu lấy từ cảm biết nhiệt độ

- Dữ liệu lấy từ sự thay đổi tốc độ động cơ

Hình 2.5- Mô hình điều khiển dùng Fuzzy Controller

2.3 Kết luận chương 2

Hầu hết các hệ thống điều khiển gương mặt trời là hệ hở Trong mô hìnhđiều khiển tỷ lệ cố định, biến tốc độ lập trình để xoay máng phản xạ với một tốc độkhông đổi dựa trên sự chuyển động của mặt trời Trong mô hình điều khiển PSA,thuật toán được xác định bằng các phương trình toán học dựa trên vị trí của mặttrời Trong cả hai mô hình trên, phản hồi vị trí được dùng như một tham số mẫu,thực tế không nhất thiết phải cần có trong bài toán điều khiển Tuy nhiên trong môhình điều khiển thông minh, bộ dò vị trí, tốc độ gió và nhiệt độ chất lỏng truyềnnhiệt là cần thiết cho việc xác định vị trí của các máng phản xạ

Một bộ điều khiển mờ cơ bản thường bao gồm các khâu: fuzzy hóa, thiết bị

hợp thành (thiết bị thực hiện luật hợp thành) và khâu giải mờ Một bộ điều khiển

mờ chỉ gồm 3 thành phần trên gọi là bộ điều khiển mờ cơ bản.

Hình 3.1- Bộ điều khiển mờ cơ bản

Do bộ điều khiển mờ cơ bản chỉ

có khả năng xử lý các giá trị tín hiệu

hiện thời nên nó thuộc nhóm các bộ

điều khiển mờ tĩnh

Hình 3.2- Một bộ điều khiển mờ động

3.1.1 Mờ hoá

 Mờ hoá đơn trị (Singleton Fuzzifier)

 Mờ hoá Gaus (Gaussian Fuzzifier)

 Mờ hoá hình tam giác (Triangular Fuzzifier)

Bộ điều khiển mờ cơ bản

x(t )

3.1.5 Nguyên lý điều khiển mờ

Hình 3.3- Hệ kín, phản hồi âm và bộ điều khiển mờ

3.1.6 Nguyên tắc thiết kế bộ điều khiển mờ

Các bước cần thiết để thiết kế và tổng hợp bộ điều khiển mờ:

 Định nghĩa tất cả các biến ngôn ngữ vào và ra

 Định nghĩa tập mờ (giá trị ngôn ngữ) cho các biến vào/ra

 Xây dựng các luật điều khiển (các mệnh đề hợp thành)

 Chọn thiết bị hợp thành (max-MIN hay sum-MIN)

 Chọn nguyên lý giải mờ

 Tối ưu hóa hệ thống

3.2 Đại số gia tử

Như chúng ta đã biết, trong mô hình mờ thường dùng các mô tả ngôn ngữ cho

các biến vật lý Với mỗi biến ngôn ngữ X, gọi X = Dom(X) là tập các giá trị ngôn ngữ của biến X Miền giá trị X được xem như một ĐSGT AX = (X, G, H, ) trong

đó G là tập các phần tử sinh, H là tập các gia tử còn “” là quan hệ cảm sinh ngữ nghĩa trên X Ta cũng giả thiết rằng trong G có chứa các phần tử 0, 1, W với ý nghĩa

là phần tử bé nhất, phần tử lớn nhất và phần tử trung hòa (neutral) trong X

Nếu tập X và H là các tập sắp thứ tự tuyến tính, khi đó ta nói AX = (X, G, H,

) là ĐSGT tuyến tính

Khi tác động gia tử h  H vào phần tử x  X, thì ta thu được phần tử ký hiệu

hx Với mỗi x  X ta ký hiệu H(x) là tập tất cả các phần tử u thuộc X xuất phát từ x

bằng cách sử dụng các gia tử trong H và ta viết u = h n…h1x, với hn, …, h1  H.

3.2.1 Độ đo tính mờ của các giá trị ngôn ngữ

Khái niệm độ đo tính mờ của giá trị ngôn ngữ là một khái niệm trừu tượngkhông dễ để xác định bằng trực giác và có nhiều cách tiếp cận khác nhau [11], [16],[28], [45] để xác định khái niệm này Thông thường, trong lý thuyết tập mờ, cáccách tiếp cận chủ yếu là dựa trên hình dạng của tập mờ Trong phần này chúng tôi

Giao diện đầu vào

Giao diện đầu vào

hợp thành

Thiết bị hợp thành µ

Luật điều khiển

Luật điều khiển

Giao diện đầu ra

Giao diện

Thiết bị

đo (sensor)

Thiết bị

đo (sensor)

-sẽ chỉ ra rằng, với ĐSGT chúng ta có thể xác định được độ đo tính mờ của các giátrị ngôn ngữ một cách hợp lý.

Đầu tiên, chúng ta nhận thấy rằng giá trị ngôn ngữ nào càng đặc trưng thì độ

đo tính mờ càng nhỏ Chẳng hạn, độ đo tính mờ của giá trị ngôn ngữ More_or_less

True (MLtrue), Possibly True là nhỏ hơn độ đo tính mờ của True Tuy nhiên trong

lý thuyết tập mờ không thể hiện được điều đó Thật vậy, giả sử ngữ nghĩa của giá trịngôn ngữ được biểu diễn bởi tập mờ Độ đo tính mờ của các giá trị ngôn ngữ làkhoảng cách giữa tập mờ biểu thị cho giá trị ngôn ngữ đó với tập rõ gần nó nhất(xem [28])

Chúng ta có thể biểu diễn độ đo tính mờ của biến ngôn ngữ TRUTH như trong

Hình 2.1 dưới đây

3.2.2 Hàm định lượng ngữ nghĩa

Nhu cầu tự nhiên trong cách tiếp cận tính toán lập luận của con người là địnhlượng các giá trị ngôn ngữ, chẳng hạn như trong các lĩnh vực phân cụm mờ, điềukhiển mờ, …

Theo cách tiếp cận của tập mờ, các giá trị định lượng của mỗi tập mờ là giátrị khử mờ của hàm thuộc tương ứng Đối với ĐSGT, vì các giá trị ngôn ngữ tuântheo thứ tự ngữ nghĩa nên chúng ta sẽ thiết lập hàm định lượng các từ (giá trị ngônngữ) vào đoạn [0,1] đảm bảo thứ tự, hàm này được gọi là hàm định lượng ngữnghĩa

Xét ĐSGT AX = (X, G, H, ) trong đó tập gia tử H = H+

H– và giả sử rằng

H– = {h–1, h–2, …, h –q } thỏa h–1 < h–2 < …< h –q ; H+ ={h1, h2, …, h p } thỏa h1 < h2 < …<

hp , và h0 = I với I là toán tử đơn vị.

3.2.3 Đại số gia tử tuyến tính đầy đủ

fm(True)

fm(VeryTrue) fm(LittleTr) fm(PossTr))

fm(M Tr)

True

VeryTrue LittleTrue

fm(LVTr)

Định nghĩa 3.4.([23]) Đại số gia tử đầy đủ AX = (X, G, H, , , ≤)) được gọi là

tuyến tính nếu tập các phần tử sinh G = {0, c – , W, c + , 1} và tập các gia tử H – =

{h-1, , h-q } và H + = {h1, , hp } là các tập sắp thứ tự tuyến tính, trong đó  và  là hai

phép toán với ngữ nghĩa là cận trên đúng và cận dưới đúng của tập H(x), tức là x

= supremum(H(x)), x = infimum(H(x)), H = HH + , và ta luôn luôn giả thiết rằng h-1 < h-2 < < h-q; h 1 < < hp

Định nghĩa 3.5 ([24]) Giả sử AX = (X, G, H, , , ) là một ĐSGT đầy đủ, tuyến tính và tự do, fm(x) và (h) tương ứng là các độ đo tính mờ của giá trị ngôn ngữ x

và của gia tử h Khi đó, ta nói  là ánh xạ cảm sinh bởi độ đo tính mờ fm của ngôn ngữ nếu nó được xác định như sau:

(1) (W) =  = fm(c), (c) =  – fm(c) = fm(c),

(c +) =  +fm(c +);

) ( )

) ( )

( )

j Sign

) ( h fm x Sign h x h fm x x

h

j Sign

) ( h fm x Sign h x h fm x x

h

j Sign

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 trithức 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 cácbiến)

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 nghĩađịnh lượng để xác định giá trị điều khiển thực

L ưu ý rằ ng :

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 Toàn bộ 6 bước trên có

thể cho phép xây dựng bộ điều khiển sử dụng Đại số gia tử tổng quát như sau:

Hình 3.6- Bộ điều khiển dựa trên đại số gia tử

3.4 Kết luận chương 3

Trong chương này chúng đã thiết lập một mô hình biểu diễn hàm thuộc tham

số cho các biến ngôn ngữ Trước hết một thuật toán để xây dựng miền giá trị ngôn