Nghiên cứu, thiết kế hệ thống điều khiển tự động lò điện trở

Nghiên cứu, thiết kế hệ thống điều khiển tự động lò điện trở

Lời nói đầu

Trong thời đại ngày nay với sự phát triển như vũ b•o về khoa học kỹ thuật, bộ mặt thế giới đ• có những thay đổi

vô cùng to lớn Có thể nói khoa học kỹ thuật hiện đại đ• đang và sẽ gây ảnh hưởng mạnh mẽ đến toàn nhân loại Một trong những ngành kỹ thuật hiện đại đó là điều khiển

mờ Điều khiển mờ hiện đang có vai trò quan trọng trong các hệ điều khiển hiện đại, vì nó đảm bảo tính khả thi của

hệ thống rất cao, đồng thời lại thực hiện tốt các chỉ tiêu kỹthuật của hệ như độ tác động nhanh Điều khiển mờ có thếmạnh trong các hệ thống sau:

- Hệ thống điều khiển phi tuyến

- Hệ thống điều khiển mà các thông tin đầu vào hoặc đầu

ra không đủ hoặc không chính xác

- Hệ thống điều khiển khó xác định được mô hình hoặc không xác định được mô hình đối tượng

Lò điện trở là một đối tượng có tính phi tuyến cao và có quán tính lớn vì vậy việc sử dụng điều khiển mờ để điều khiển cho đối tượng này là hoàn toàn phù hợp Trong đồ

án này chúng em được giao đề tài là : “ Nghiên cứu, thiết

kế hệ thống điều khiển tự động lò điển trở” Đồ án đề cập đến những vấn đề sau:

- Tổng quan lý thuyết điều khiển mờ

- Đặc điểm công nghệ của lò điện trở

- Xây dựng thuật toán điều khiển mờ cho hệ thống điều khiển tự động lò điện trở

Chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến các thầy cô

trong khoa Điện- Điện Tử đặc biệt là cô giáo- Th.s Lê ThịMinh Tâm và Thầy giáo- Th.s Nguyễn Viết Ngư đ• tận tình giúp đỡ tạo điều kiện cho em thực hiện đồ án này

Mục lục

Lời nói đầu 3

Mục lục 5

Danh mục các hình vẽ9Phần mở đầu 12

Chương I:Tổng quan về lý thuyết điều khiển mờ 15

1.1 Lịch sử phát triển lý thuyết mờ 15

1.2 Bộ điều khiển mờ và ưu điểm của nó 15

1.3 Những khái niệm cơ bản 16

1.4.4 Thuật toán thực hiện luật hợp thành 23

1.4.4.1 Luật hợp thành MAX - MIN 23

1.4.4.2 Luật hợp thành MAX-PROD 23

1.4.4.3 Thuật toán xây dựng R 23

1.4.4.4 Thuật toán xác định luật hợp thành đơn có cấu trúcMISO (Multi inputs- Single output) 24

1.4.4.5 Thuật toán xác định luật hợp thành kép max- Min, max- PROD 24

1.4.4.6 Thuật toán xác định luật hợp thành sum - MIN và sum-PROD 26

1.4.5.các phương pháp giải mờ (rõ hoá) 27

1.4.5.1 Phương pháp cực đại 27

1.4.5.2 Phương pháp điểm trọng tâm 29

1.5 Các khâu điều khiển mờ 31

1.5.1 Bộ điều khiển mờ cơ bản 31

1.6 nguyên lý điều khiển và phương pháp tổng hợp bộ điều khiển mờ 32

1.6.1 Nguyên lý và cấu trúc của một hệ thống điều khiển

1.7.2.1.Bộ điều khiển mờ theo luật PID 39

1.7.2.2 Bộ điều khiển mờ theo luật I 40

1.7.2.3 Bộ điều khiển mờ theo luật PD 40

1.7.2.4 Bộ điều khiển mờ theo luật PI 41

Chương 2: Đặc điểm công nghệ của lò điện trở 43

2.1 Mô tả mô hình lò điện trở 43

2.1.1 Cấu tạo của lò điện trở 43

2.1.2 Phân loại lò điện trở 45

2.1.3.Cấu tạo lò điện trở 46

2.1.3.1Vỏ lò 46

2.3.1.2 Lớp lót 46

2.1.3.3 Dây nung 47

2.1.4 Các phương pháp điều chỉnh lò điện trở 48

2.1.4.1 Phương pháp dùng máy biến áp 48

2.1.5 Ưu điểm của lò điện trở 50

2.1.6 Một ứng dụng điển hình của lò điện trở 50

4.1.1 Giới thiệu chung về phần mềm winfact 63

4.1.1.1 Modul fuzzy- Shell, có tên là FLOP, sử dụng để thiết kế và phân tích một bộ điều khiển mờ 63

4.1.1.2 Modul mô phỏng BORIS 69

4.1.2 Các bước thực hiện mô phỏng hệ điều khiển mờ.

71

4.2 Mô phỏng trên MatLab 78

4.2.1 Giới thiệu chung về phần mềm MATLAB 78

4.2.2 Xác định thông số của bộ điều khiển bằng phương pháp tối ưu độ lớn 80

4.3.2.1 Đánh giá chất lượng hệ thống điều khiển lò điện trở trực tiếp bằng bộ điều khiển mờ 98

4.3.2.2 Đánh giá chất lượng hệ thống điều khiển lò điện trở gián tiếp dùng bộ điều khiển mờ để chỉnh định các thông số của bộ PI 99

Chương 5: Kết luận và kiến nghị 103

Hình 1.3: Bộ điều khiển mờ với quy tắc MAX-MIN 23

Hình 1.4 :Hàm liên thuộc của các giá trị cho biến thời gian25

Hình 1.5 Giá tri rõ y’ không phụ thuộc vào đáp ứng vào của luật 28

Hình 1.6 Giá tri rõ y’phụ thuộc vào đáp ứng vào của luật điều khiển quyết định.28

Hình 1.7 Giá tri rõ y’ phụ thuộc tuyến tính với đáp ứng vào của luật điều khiển quyết định 29

Hình 1.8 Giá tri rõ y’ là hoành độ của điểm trọng tâm 30Hình 1.9 Xác định giá trị rõ theo phương pháp điểm

trọng tâm khi miền giá trị của rập mờ không liên thông

31

Hình 1.10 Cấu trúc bên trong của bộ điều khiển mờ 31Hình 1.11 Mạch điều khiển với bộ điều khiển mờ 32Hình 1.12 Bộ điều khiển mờ tĩnh 36

Hình 1.13 Hàm liên thuộc của các tập mờ đầu vào với i =1;2 và 37

Hình 1.14 Đường đặc tính y(x) cho trước 38

Hình 1.15 Bộ điều khiển mờ động với 4 đầu vào và 2 đầu

ra 39

Hình1.16 Mô hình điều khiển mờ theo luật I 40

Hình 1.17 Hệ thống điều khiển mờ theo luật PD 41

Hình 1.18 Mô hình điều khiển mờ theo luật PI 41

Hình 2.1: Sơ đồ đối tượng điều chỉnh 43

Hình 2.2 Đặc tính động học của đối tượng 51

Hình 2.3 Cách xác định các thông số của đối tượng 52Hình 3.1 Biểu diễn các luật điều khiển dưới dạng ma trận

Hình 4.1b: Khai báo bộ điều khiển 72

Hình 4.1c: Khai báo bộ điều khiển 73

Hình 4.2a: Giao diện chọn số biến và đặt dải cho biến đầuvào ET 73

Hình 4.2b: Giao diện chọn số biến và đặt dải cho biến đầuvào DET 74

Hình 4.2c: Giao diện chọn số biến và đặt dải cho biến đầu

Hình 4.13: Tín hiệu ra của hệ thống dùng phương pháp

mờ chỉnh định K của bộ PI khi tín hiệu đặt là Step 87Hình 4.14 Tín hiệu ra của hệ thống dùng phương pháp mờchỉnh định K của bộ PI khi tín hiệu đặt là hàm

constants=0.6 88

Hình 4.15: Sơ đồ khối bộ mờ chỉnh định Ti 89

Hình 4.16: Bốn chín luật mờ chỉnh định Ti 93

Hình 4.17: Đặc tuyến đầu ra của bộ mờ chỉnh định Ti 94Hình 4.18: Sơ đồ hệ thống dùng phương pháp mờ chỉnh định Ti của bộ PI 95

Hình 4.19: Tín hiệu ra của hệ thống dùng phương pháp

mờ chỉnh định Ti của bộ PI khi tín hiệu đặt là Step 95Hình 4.20: Tín hiệu ra của hệ thống dùng phương pháp

mờ chỉnh định Ti của bộ PI khi tín hiệu đặt là hàm

constants = 0.6 96

phần mở đầu

1.Cơ sở lựa chọn đề tài

Các hệ thống điều khiển khi thiết kế đều yêu cầu thỏa m•nchất lượng đặt ra, các chỉ tiêu chất lượng đó phải tốt nhất theo một nghĩa nào đó Trong trường hợp tổng quát, các chỉ tiêu tối ưu của một hệ điều khiển thường được gọi tiêuchuẩn tối ưu, các tiêu chuẩn tối ưu đó là:

- Thời gian quá độ ngắn nhất

- Độ quá điều chỉnh nhỏ nhất

- Sai lệch tĩnh nhỏ nhất

- Cấu trúc nhỏ nhất

- Năng lượng tiêu thụ trong hệ thống ít nhất

Việc nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển tự động luôn là chỉ tiêu quan tâm đầu tiên của các nhà thiết kế Xuất phát từ chỉ tiêu đó nhiều lý thuyết điều khiển hiện đại ra đời thay thế cho những lý thuyết cũ đ• được nghiên cứu tương đối phức tạp khó mô hình hóa hoặc đối tượng phi tuyến có thông số thay đổi

Những năm đầu của thập kỷ 90, một nghành điều khiển

kỹ thuật mới được phát triển rất mạnh mẽ và đ• đem lại nhiều thành tựu bất ngờ trong lĩnh vực điều khiển, đó là điều khiển mờ Ngành kỹ thuật mới mẻ này đ• được giáo

sư Zazech đặt nền móng từ năm 1965 Ưu điểm cơ bản của điều khiển mờ so với các hệ điều khiển kinh điển là

có thể tổng hợp được bộ điều khiển mà không cần biết trước đặc tính của đối tượng một cách chính xác, có thể nói điều khiển mờ đ• chuyển giao nguyên tắc xử lý thông tin, điều khiển của hệ sinh học sang hệ kỹ thuật Chính vì vậy, điều khiển mờ đ• đ• giải quyết thành công nhiều bài toán điều khiển phức tạp mà trước đây chưa giải quyết đựơc Hệ mờ kết hợp với hệ nơron đang và sẽ trở thành hệđiều khiển “thông minh” của trí tuệ nhân tạo

2 Khách thể và đối tượng nghiên cứu

Đối tượng là lò điện trở: trong thực tế, trong công nghiệpcác lò nhiệt thường có công suất rất lớn, quán tính lớn, tầm nhiệt hoạt động rộng và có nhiều cách đốt nóng khác nhau như dùng lò xo, khí đốt, sóng cao tần…Khi điều khiển nhiệt độ, đặc tính cần chú ý là độ quán tính, năng suất tỏa nhiệt ra môi trường Tính chất của lò nhiệt phụ thuộc vào thể tích, vật liệu cách nhiệt và nguồn nhiệt

Nhiệt độ buồng lò không hoàn toàn đồng đều và cặp nhiệtcũng có quán tính khá lớn nên việc xác định nhiệt độ còn phụ thuộc vào vị trí đặt bộ cảm biến nhiệt độ ở đây đối tượng điều chỉnh chính là nhiệt độ gió nóng mà được đốt nóng bởi lò điện trở nên vị trí đặt sensor phải tại nơi đo nhiệt độ gió nóng

3 Nội dung và phạm vi nghiên cứu

Nội dung chính của đồ án đề cập đến 3 vấn đề chính :

- Tổng quan lý thuyết điều khiển mờ

- Đặc điểm công nghệ của lò điện trở

- Xây dựng thuật toán điều khiển mờ cho hệ thống điều khiển tự động cho lò điện trở

- Khảo sát và mô phỏng

- Kết luận

Toàn bộ nội dung của đồ án được chia thành 5 chương:Chương 1: Có tiêu đề “Tổng quan về lý thuyết điều khiển mờ”

Chương này trình bày một số vấn đề cơ bản về hệ điều khiển mờ, và khả năng ứng dụng của chúng trong công nghiệp Đồng thời nêu lên cấu trúc của một hệ điều khiển

mờ và các luật điều khiển

Chương 2: Có tiêu đề “ Đặc điểm công nghệ của lò điện trở”

Chương này chúng em đ• thực hiện việc mô tả mô hình

lò sấy, phân loại lò điện trở Đồng thời chúng em đ• nêu được các phương pháp điều khiển nhiệt độ cho lò điện trở

và nhận dạng đối tượng

Chương 3 : Có tiêu đề “Thiết kế bộ điều khiển mờ cho hệ thống điều khiển tự động lò điện trở”

Trong chương này chúng em đi xây dựng luật điều khiển

mờ cho lò điện trở bằng hai phương pháp đó là điều khiểngián tiếp và điều khiển trực tiếp

Chuong 4 : Mô phỏng hệ thống điều khiển mờ cho lò điệntrở trên phần mềm Matlab và winfact

Trong chương này chúng em nghiên cứu được phần mềm Winfact 7.0, thiết kế hệ thống lò điện trở bằng phần mềm Winfact và nghiên cứu cách sử dụng phần mềm Matlab.Chương 5: Kết luận và kiến nghị.

Chương này chúng em tổng kết lại toàn bộ những phần đ•nghiên cứu ở các chương và đưa ra kết luận

4 Nhiệm vụ nghiên cứu

- Nghiên cứu lý thuyết liên quan đến điều khiển mờ

- Nghiên cứu về đối tượng cần điều khiển

- Xây dựng được thuật toán điều khiển

- Mô phỏng trên phần mềm Matlab và Simulink

5 Phương pháp nghiên cứu

- Nghiên cứu lý thuyết để xây dựng thuật toán điều khiển

- Dùng mô phỏng để kiểm nghiệm kết quả nghiên cứu lýthuyết

- Dùng thực nghiệm để khẳng định kết quả nghiên cứu

6 ý nghĩa lý luận và thực tiễn của đề tài

Về khoa học: đồ án đ• góp phần hoàn thiện và chuẩn hoá việc thiết kế hệ thống điều khiển mờ

Về thực tiễn: Với các kết quả thu được đề tài góp phần :

- Giải quyết các một phần những khó khăn trong việc tổnghợp hệ điều khiển mờ Đó là việc xây dựng hệ điều khiển

mờ đảm bảo chất lượng mà không cần nhiều kiến thức và kinh nghiệm vận hành của các chuyên gia

- Tổng hợp bộ điều khiển mờ cho một số đối tượng phi tuyến có nhiều chuyển động và đối tượng có trễ

Năm 1972 GS terano và Asai thiết lập ra cơ sở nghiên cứu

hệ thống điều khiển mờ ở nhật, năm 1980 h•ng Smith Co, bắt đầu nghiên cứu cho là hơi …Những năm đầu thập kỷ

90 cho đến nay hệ thống điều khiển mờ và mạng Nơron được các nhà khoa học các kỹ sư và sinh viên trong mọi lĩnh vực khoa học kỹ thuật đặc biệt quan tâm và ứng dụng

trong kỹ thuật và đời sống Tập mờ và logic mờ dựa trên thông tin “ không đầy đủ” về đối tượng để điều khiển đối tượng một cách chính xác

Trong những năm gần đây, lý thuyết tập mờ đ• được ứngdụng rất rộng r•i trong nhiều lĩnh vực như: các đồ vật dân dụng( điều hoà, máy giặt… ), điều khiển nhiệt độ, điều khiển trong giao thông vận tải, chẩn đoán và điều trị bệnh trong y học… các vi mạch chuyên dụng của điều khiển

mờ cũng đ• được chế tạo và ngày càng hoàn thiện

1.2 Bộ điều khiển mờ và ưu điểm của nó

Điều khiển mờ chiếm một vị trí quan trọng trong điều khiển học kỹ thuật hiện đại, đến nay điều khiển mờ đ• là một phương pháp điều khiển nổi bật bởi tính linh hoạt và đ• thu được những kết quả khả quan trong nghiên cứu, ứng dụng lý thuyết tập mờ, logic mờ và suy luận mờ

Những ý tưởng cơ bản trong hệ điều khiển logic mờ là tích hợp kiến thức của các chuyên gia trong thao tác vào các bộ điều khiển, quan hệ giữa các đầu vào và đầu ra của

hệ điều khiển logic mờ được thiết lập thông qua việc lựa chọn các luật điều khiển mờ( như luât if- then) trên các biến ngôn ngữ Luật điều khiển if- then là cấu trúc dạng điều kiện 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 với việc sử dụng kinh nghiệm chuyên gia trong việc thiết kế các bộ điều khiển.

So với các giải pháp kỹ thuật từ trước đến nay được áp dụng để tổng hợp các hệ điều khiển, phương pháp tổng hợp bộ điều khiển bằng 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 các bộ điều khiển khác 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.1.3 Những khái niệm cơ bản

1.3.1 Khái niệm về tập mờ

1.3.1.1 Định nghĩa tập mờ

Hàm phụ thuộc ?A(x) định nghĩa trên tập A, trong khái niệm tập hợp kinh điển chỉ có hai giá trị là 1 nếu x?A

hoặc 0 nếu x?A Hình 1.1 mô tả hàm phụ thuộc của hàm ?A(x), trong đó tập A được định nghĩa như sau:

A= ?x?R ?2<x<6? ? (1.1)

?A(x)

0 2 6 x Hình 1.1 :Hàm phụ thuộc ?A(x) của tập kinh điển A

Cách biểu diễn hàm phụ thuộc như vậy sẽ không phù hợp với những tập hợp được mô tả “mờ” như tập B gồm các

số thực dương nhỏ hơn nhiều so với 6

B= ?x?R ?x<<6? ? (1.2)

hoặc tập C gồm các số thực gần bằng 3 cũng có tập nền R C= ?x?R ?x?3? ? (1.3)

Lý do là với những định nghĩa “mờ” như vậy chưa đủ để xác định được một số x= 3,5 có thuộc B hoặc x= 2,5 có thuộc C hay không.

Nếu đ• không khẳng định được x=3,5 có thuộc B hay

không thì cũng không khẳng định được x=3,5 không

thuộc B Vậy thì x=3,5 thuộc B bao nhiêu phần trăm? Giả

sử rằng có câu trả lời thì lúc này hàm phụ thuộc ?B(x) tại điểm x=3,5 phải có một giá trị trong khoảng ?0;1?, tức là

Sử dụng các hàm phụ thuộc để tính độ phụ thuộc của một phần tử x nào đó có hai cách :

- Tính trực tiếp (nếu ?F(x) cho trước dưới dạng công thức tường minh ) hoặc

- Tra bảng (nếu ?F(x) cho dưới dạng bảng)

1.3.1.2 Độ cao, miền xác định và miền tin cậy của tập mờ

Bên cạnh khái niệm về độ cao, mỗi tập mờ F còn có hai khái niệm quan trọng khác là:

- miền xác định

- miền tin cậy

Miền tin cậy của tập mờ F (định nghĩa trên cơ sở X), được

ký hiệu bởi T, là tập con của M thoả m•n

T=? x?X??F(x) =1 ? (1.7) Hình 1.2 là một ví dụ về miền xác định và miền tin cậy của tập mờ

1.3.1.4 Biến ngôn ngữ và giá trị của nó

Để mô tả được khái niệm về ngôn ngữ Ta lấy ví dụ về lái

ô tô Trong đó đại lượng tốc độ có những giá trị được

nhắc đến dưới dạng ngôn ngữ như sau:

1.4 Luật hợp thành

1.4.1 Mệnh đề hợp thành

Cho hai biến ngôn ngữ ? và ? Nếu ? nhận giá trị (mờ) A

có hàm liên thuộc ?A(x) và ? nhận giá trị (mờ) B có hàm liên thuộc ?B(y) thì hai biểu thức:

ánh xạ ?A(x0) ? ?C(y) chỉ ra rằng mệnh đề hợp thành là một tập mà mỗi phần tử là một giá trị ( ?A(x0) , ?C(y)), tức là mỗi phần tử là một tập mờ Mô tả mệnh đề hợp thành tức là mô tả ánh xạ trên

Sau đây ánh xạ ?A(x0) ? ?C(y) sẽ được gọi là hàm liên thuộc của luật hợp thành

Hai công thức này cho mệnh đề hợp thành A?B gọi là 2 quy tắc hợp thành theo Mandani 1.4.3 Luật hợp thành

Hàm thuộc (y) của mệnh đề hợp thành A B bây giờ sẽ được ký hiệu ngắn gọn lại thành R, tại một giá trị rõ x= x

là một hàm thuộc cho một giá trị mờ nào đó của biến

ngôn ngữ

Luật hợp thành là tên chung gọi mô hình R biểu diễn một hay nhiều hàm thuộc cho một hay nhiều mệnh đề hợpthành

Ta h•y xét một ví dụ về luật hợp thành R biểu diễn mô hình lái xe ô tô gồm 3 mệnh đề hợp thành R1, R2, R3 cho biến tốc độ và biến như sau:

R : Nếu = chậm Thì =tăng hoặc

R : Nếu = trung bình Thì = giữ nguyên hoặc

R : Nếu = nhanh Thì =giảm

Với mỗi giá trị vật lý x của biến tốc độ đầu vào thì thông qua phép suy diễn mờ ta có ba tập mờ B ’, B ’, B ’

R’= B ’ B ’ B ’ (1.10)

Nếu các hàm thuộc (y), (y), (y) thu được theo quy tắc MIN và phép hợp (1.10) được thực hiện theo luật max thì

R có tên gọi là luật hợp thành max- MIN

Tóm lại, để xác định hàm liên thuộc ?R’(y) của giá tri R’của một luật hợp thành có n mệnh đề hợp thành R , R ,

R …phải thực hiện các bước :

x0 x ?B’(y) ?A’(x) H

Hình 1.3: Bộ điều khiển mờ với quy tắc

MAX-MIN

Trong trường hợp tín hiệu vào đầu vào A’ là một giá trị

mờ với hàm liên thuộc ?A’(x) đầu ra B’ cũng là một giá trị mờ có hàm liên thuộc ?B’(y) là phần dưới của hàm ?B(y) bị chặn trên bởi độ thoả m•n

H= MaxMin??A’(x) , ?A(x) ? (1.11)

1.4.4 Thuật toán thực hiện luật hợp thành

1.4.4.1 Luật hợp thành MAX - MIN

Luật hợp thành MAX - MIN là tên gọi mô hình (ma trận)

R của luật hợp thành chỉ mà giá trị biến mờ của nó được xác định theo quy tắc Max- Min

1.4.4.2 Luật hợp thành MAX-PROD

Ma trận R của luật hợp thành Max- Prod được xây dựng gồm các hàng là m giá trị rời rạc của đầu ra (y1), (y2)… (ym) cho n giá trị rõ đầu vào x , x , x …x như vậy ma trận R sẽ có m cột và n hàng

1.4.4.3 Thuật toán xây dựng R

Phương pháp xây dựng R cho mệnh đề hợp thành một điều kiện R: A?B theo max- min hay MAX-PROD, để xác định hàm thuộc cho giá trị mờ B’ đầu ra đ• được trìnhbầy với ví dụ về mệnh đề hợp thành trên đây hoàn toàn cóthể mở rộng tương tự cho mệnh đề hợp thành SISO bất kỳnào khác dạng:

Nếu ? = A Thì ? =B

Số chiều của R phụ thuộc vào số điểm lấy mẫu của ?

A(x)và ?B(y) khi rời rạc các hàm liên thuộc tập mờ A và

B

1.4.4.4 Thuật toán xác định luật hợp thành đơn có cấu trúcMISO (Multi inputs- Single output)

Một mệnh đề với điều khiển mệnh đề điều kiện

Nếu ?1 = A1 và ?2 = A2 và và ?d = Ad Thì ? = B (1.12)

Bao gồm d biến ngôn ngữ đầu vào ?1, ?2 …,?d và một biến đầu ra ?, trong đó liên kết Và giữa các mệnh đề (hay giá trị mờ) được thực hiện bằng phép giao các tập mờ A1,A2, Ad với nhau Kết quả của phép giao sẽ là độ thoả m•n H của luật Các bước xây dựng luật hợp thành Rnhư sau:

+ Rời rạc hoá miền xác định hàm liên thuộc (?A1(x1),?A2(x2), , ?Ad(xd), ?B(y)) của các mệnh đề điều kiện

và mệnh đề kết luận

+ Xác định độ thoả m•n H cho từng véc tơ các giá trị rõ đầu vào là véc tơ tổ hợp điều khiển điểm lấy mẫu phụ thuộc miền xác định của các hàm liên thuộc ?Ai(xi), i = 1, , d

+ Lập R gồm các hàm liên thuộc giá trị mờ đầu ra cho từng véctơ các giá trị đầu vào theo nguyên tắc

?B’(y) = Min(H,?B(y)) nếu sử dụng MAX-MIN hoặc

?B’(y) = H ?B(y) nếu sử dụng MAX-PROD

1.4.4.5 Thuật toán xác định luật hợp thành kép max- Min, max- PROD

a Luật hợp thàmh của hai mệnh đề hợp thành

Xét hai mệnh đề hợp thành của ví dụ lái ôtô

R1: Nếu ? = chậm Thì ? = tăng hoặc (1.13a)

R2: Nếu ? = nhanh Thì ? = giảm (1.13b)

Trong đó biến ngôn ngữ ? chỉ tốc độ xe và ? chỉ sự tác động vào ga xe Hàm liên thuộc của giá trị mờ chậm,

nhanh cho biến tốc độ và tăng, giảm cho biến ga được mô

tả trong (hình1.4)

?tốc độ ? ga

chậm nhanh giảm tăng

0.1 0.3 0.6 0.8 1 x 0.6 1 1.4 1.8 2.2 y

Hình 1.4 :Hàm liên thuộc của các giá trị cho biến thời gian

Ký hiệu R’ là luật hợp thành chung của bộ điều khiển thì R’ = R’1?R’2 (1.14)

Ký hiệu hàm liên thuộc của R’1 là ?R1(y)và của R’2 là ?R’2(y)

thì ?R’(y) = Max? ?R’1(y), ?R’2(y)? (1.15)

b Thuật toán xây dựng luật chung của nhiều mệnh đề hợpthành

Tổng quát hoá phương pháp mô hình hoá trên cho p mệnh

B1, B2, , Bp có cùng cơ sở YGọi hàm liên thuộc của Ak và Bk là ?Ak(x) và ?Bk(y) với k = 1,2, , p.

Thuật toán triển khai R = R1?R2? ? Rp

sẽ như sau :

1- Rời rạc hoá X tại n điểm x1,x2, ,xn và Y tại mệnhđiểm y1,y2, , ym,

2- Xác định các véctơ Ak và Bk , k = 1,2, , p theo = (?A (x1), ?A (x2) , , ?A (xn)) = (?B (y1), ?B (y2) , , ?B (Ym))Tức là Fuzzy hoá các điểm rời rạc của X và Y

3- Xác định mô hình cho luật điều khiển

1.4.4.6 Thuật toán xác định luật hợp thành sum - MIN và sum-PROD

Kiểu liên kết nhiều mệnh đề hợp thành, hay còn gọi là luật điều khiển Rk, Bằng toán tử OR theo công thức

(x,y) = Max?? (x,y),? (x,y)?

không có tính thống kê Có nhiều cách khắc phục nhược điểm này Một trong những phương pháp phổ biến nhất là

sử dụng phép hoặc Lukasiewicz để liên kết các luật điều khiển Rk lại với nhau thành luật hợp thành chung R

R = min ?1, ? (1.18)

Trong đó phép lấy cực tiểu min được thực hiện giữa số 1

và từng phần tử của ma trận tổng

Vì trong công thức (1.18) R được xác định bằng cách

cộng các R của các mệnh đề hợp thành nên luật hợp thànhchung R theo kiểu liên kết Lukasiewicz sẽ có tên gọi là sum- MIN hoặc sum- PROD

1.4.5 Các phương pháp giải mờ (rõ hoá)

Bộ điều khiển mờ tổng hợp theo kiểu (hình1.4) cho dù với

1 hoặc với nhiều luật điều khiển (mệnh đề hợp thành), cũng chưa thể áp dụng được trong điều khiển đối tượng,

vì đầu ra luôn là một giá trị mờ B’ một bộ điều khiển mờ

hoàn chỉnh thì phải có thêm khâu giải mờ (quá trình rõ hóa tập mờ đầu ra B’).

Giải mờ là quá trình xác định một giá trị rõ y’ nào đó có thể chấp nhận được từ hàm liên thuộc ?B’(y) của giá trị

mờ B’(tập mờ) Có hai phương pháp giải mờ chính

là :phương pháp cực đại và phương pháp điểm trọng tâm

sẽ được trình bày dưới đây trong đó tập nền của tập mờ B’ được ký hiệu thống nhất là Y

1.4.5.1 Phương pháp cực đại

Giải mờ theo phương pháp cực đại bao gồm 2 bước :

Bước 1: Xác định miền giá tri rõ y’ Giá trị rõ y’ là giá trị

mà tại đó hàm liên thuộc đạt giá trị cực đại (độ cao H của tập mờ B’), tức là miền