Giải pháp khắc phục ảnh hưởng tính phi tuyến của mạch từ đến chất lượng điều khiển vị trí động cơ điện một chiều

Các bước tổng hợp bộ điều khiển mờ .... Các phương pháp điều khiển thích nghi mờ .... Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi mờ ổn định .... Thuật toán tổng hợp bộ điều khiển mờ thích nghi ..

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -1-

Mục Lục

Chương I Lý thuyết mờ 5

1.1 Tổng quan về logic mờ 5

1.1.1 Quá trình phát triển của logic mờ 5

1.1.2 Khái niệm về tập mờ 5

1.1.2.1 Tập kinh điển 5

1.1.2.2 Định nghĩa tập mờ 6

1.1.2.3 Các thông số đặc trưng cho tập mờ 6

1.2 Các phép toán trên tập mờ 7

1.3 Biến ngôn ngữ và giá trị của biến ngôn ngữ 8

1.4 Luật hợp thành mờ 9

1.4.1 Mệnh đề hợp thành 9

1.4.2 Mô tả mệnh đề hợp thành 10

1.4.3 Luật hợp thành mờ 10

1.4.4 Các cấu trúc cơ bản của luật hợp thành: 12

1.4.5 Luật hợp thành đơn có cấu trúc SISO 12

1.4.5.1 Luật hợp thành MAX-MIN 12

1.4.5.2 Luật hợp thành MAX-PROD 15

1.4.5.3 Thuật toán xây dựng R 16

1.4.5.4 Luật hợp thành đơn có cấu trúc MISO 17

1.4.6 Luật của nhiều mệnh đề hợp thành 19

1.4.6.1 Luật hợp thành của hai mệnh đề hợp thành 20

1.4.6.2 Thuật toán xây dựng luật chung của nhiều mệnh đề hợp thành 22 1.4.7 Luật hợp thành SUM-MIN và SUM-PROD 23

1.5 GIẢI MỜ 24

1.5.1 Phương pháp cực đại 25

1.5.1.1 Nguyên lý trung bình 26

1.5.1.2 Nguyên lý cận trái 26

1.5.1.3 Nguyên lý cận phải 26

1.5.2 Phương pháp điểm trọng tâm 27

1.5.2.1 Phương pháp điểm trọng tâm cho luật hợp thành SUM-MIN 27

1.5.2.2 Phương pháp độ cao 28

1.6 Điều khiển mờ 28

1.6.1 Cấu trúc của bộ điều khiển mờ 28

1.6.2 Các bước tổng hợp bộ điều khiển mờ 29

1.6.3 Bộ điều khiển mờ tĩnh 30

1.6.4 Bộ điều khiển mờ động 31

1.7 Hệ điều khiển mờ lai 33

1.8 Hệ điều khiển thích nghi mờ 34

1.8.1 Phân loại 35

1.8.2 Các phương pháp điều khiển thích nghi mờ 35

1.9 Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi mờ ổn định 36

1.9.1 Cở sở lý thuyết 36

1.9.2 Thuật toán tổng hợp bộ điều khiển mờ thích nghi 36

Chương II Tổng quan nhận dạng 39

2.1 Tại sao phải nhận dạng và lịch sử phát triển của nó 39

2.1.1 Tại sao phải nhận dạng 39

2.1.2 Lịch sử phát triển 40

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -3-

2.2 Phân loại bài toán nhận dạng 40

2.2.1 Phân loại theo tín hiệu vào 40

2.2.2 Phân loại theo điều kiện tiến hành nhận dạng 41

2.2.2.1 Nhận dạng chủ động 41

2.2.2.2 Nhận dạng bị động 41

2.3 Nhận dạng mô hình hệ thống bằng phương pháp quy hoạch thực nghiệm 41

2.3.1 Các khái niệm cơ bản về nhận dạng bằng quy hoạch thực nghiệm 41

2.3 Nhận dạng mô hình bằng phương pháp bình phương cực tiểu 44

2.3.1 Xác định số lượng thí nghiệm của k biến số 44

2.3.2 Nội dung phương pháp 45

2.3.3 Mô hình thống kê tuyến tính k biến số 45

2.3.3.2 Mô hình tuyến tính k biến số 50

2.4 Áp dụng nhận dạng đường cong từ hoá 52

Chương III Tìm hiểu về hệ T-Đ và thiết kế bộ điều khiển PID 56

3.1 Tìm hiểu về hệ T-Đ 56

3.2 Thiết kế bộ PID kinh điển 59

3.2.1 Mô hình động cơ điện 1 chiều kích từ độc lập 59

3.2.2 Thiết kế PID điều chỉnh dòng phần ứng 61

3.2.3 Thiết kế PID điều chỉnh tốc độ quay 64

Chương IV Thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi 67

4.1 Xây dựng mô hình động cơ điện một chiều khi từ thông thay đổi 67

4.2 Thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi 71

LỜI NÓI ĐẦU

Trong công cuộc kiến thiết xây dựng đất nước đang bước vào thời kỳ công nghiệp hoá hiện đại hoá đất nước đặc biệt trong thời kỳ mở cửa hội nhập kinh tế với các nước trên thế giới bước đầu có những cơ hội thuận lợi và những khó khăn thách thức lớn để cho nước ta khẳng định được mình trên thương trương quốc tế Điều này đặt ra cho thế hệ trẻ những chủ nhân tương lai của đất nước những nhiệm vụ nặng nề Sự phát triển nhanh chóng của cuộc cách mạng khoa học kỹ thuật nói chung và trong lĩnh vực điện - điện tử nói riêng làm cho bộ mặt xã hội đất nước biến đổi từng ngày từng giờ

Điều Khiển – Tự Động là một trong những nghành mới, đang là một trong những ngành trọng điểm quan trọng của ngành công nghiệp điện với đà phát triển một cách tích cực trong nền công nghiệp của nước nhà

Luận văn tốt nghiệp mà em đang nghiên cứu là một trong những đề tài đã nói lên được phần nào về vấn đề thiết kế và mô phỏng hệ thống điều khiển Ngày nay các hệ truyền động Thyristor - Động cơ (T - Đ) đang được ứng dụng rất rộng rãi trong nhiều lĩnh vực Ưu điểm của hệ T - Đ là đảm bảo tốt các chỉ tiêu tĩnh và động của hệ thống, phạm vi điều chỉnh rộng Tuy nhiên trong quá trình làm việc các tham số động cơ có thể thay đổi và làm ảnh hưởng đến chất lượng của các hệ thống Khi các tham số của động cơ thay đổi trong giới hạn rộng, hệ thống T - Đ thực chất là một hệ phi tuyến các tham số thay đổi, việc áp dụng các phương pháp tuyến tính hoá của lý thuyết điều khiển kinh điển không còn phù hợp nữa Trong trường hợp này phải áp dụng phương pháp phân tích và tổng hợp dựa trên hệ phi tuyến

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -5-

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN MỜ 1.1 Tổng quan về logic mờ

1.1.1 Quá trình phát tri ển của logic mờ

Khái niệm về logic mờ được giáo sư L.A Zadeh đưa ra lần đầu tiên năm

1965, tại trường Đại học Berkeley, bang California - Mỹ Từ đó lý thuyết mờ

đã được phát triển và ứng dụng rộng rãi

Năm 1970 tại trường Mary Queen, London – Anh, Ebrahim Mamdani đã dùng logic mờ để điều khiển một máy hơi nước mà ông không thể điều khiển được bằng kỹ thuật cổ điển Tại Đức Hann Zimmermann đã dùng logic mờ cho các hệ ra quyết định Tại Nhật logic mờ được ứng dụng vào nhà máy xử

lý nước của Fuji Electronic vào 1983, hệ thống xe điện ngầm của Hitachi vào

1987

Lý thuyết mờ ra đời ở Mỹ, ứng dụng đầu tiên ở Anh nhưng phát triển mạnh mẽ nhất là ở Nhật Trong lĩnh vực Tự động hoá logic mờ ngày càng được ứng dụng rộng rãi Nó thực sự hữu dụng với các đối tượng phức tạp mà

ta chưa biết rõ hàm truyền, logic mờ có thể giải quyết các vấn đề mà điều khiển kinh điển không làm được

1.1.2 Khái niệm về tập mờ

1.1.2.1 Tập kinh điển

Khái niệm tập hợp được hình thành trên nền tảng logic và được định nghĩa như là sự sắp xếp chung các đối tượng có cùng tính chất, được gọi là phần tử của tập hợp đó

Cho một tập hợp A, một phần tử x thuộc A được ký hiệu: xA

Để biểu diễn một tập hợp A trên nền X, ta dùng hàm thuộc A(x), với:

A x khi x

0

1 )

 chỉ nhận một trong 2 giá trị “1” hoặc “0”

Ký hiệu = xX x thoả mãn một số tính chất nào đó  Ta nói tập A được định nghĩa trên tập nền X

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -7-

Miền xác định của tập mờ B được ký hiệu bởi S là tập con của M có giá trị hàm liên thuộc khác không:

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 trapmf gbellmf trimf gaussmf gauss2mf smf

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 zmf psigmf dsigmf pimf sigmf

+ Tổng trực tiếp A  B(x) = A(x) + B(x) - A(x).B (x) (1.7)

- Phép giao hai tập mờ: AB

+ Theo luật Min AB (x) = Min{ A(x) , B(x) } (1.8) + Theo luật Lukasiewicz AB(x) = Max{0, A(x)+B(x)-1} (1.9) + Theo luật Prod AB(x) = A(x).B(x) (1.10)

- Phép bù tập mờ: c

A

 (x) = 1- A(x) (1.11)

1.3 Biến ngôn ngữ và giá trị của biến ngôn ngữ

Một biến có thể gán bởi các từ trong ngôn ngữ tự nhiên làm giá trị của

nó gọi là biến ngôn ngữ

Một biến ngôn ngữ thường bao gồm 4 thông số: X, T, U, M với:

+ X: Tên của biến ngôn ngữ

+ T: Tập các giá trị ngôn ngữ

+ U: Không gian nền mà trên đó biến ngôn ngữ X nhận các giá trị rõ + M: Chỉ ra sự phân bố của T trên U

Để minh hoạ về hàm thuộc và biến ngôn ngữ ta xét ví dụ sau :

Xét nhiệt độ của một điều hoà nhiệt độ, ta có thể phát biểu nhiệt độ:

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -9-

χ = A; γ = B được gọi là hai mệnh đề

Luật điều khiển: nếu χ = A thì γ = B được gọi là mệnh đề hợp thành Trong đó χ = A gọi là mệnh đề điều kiện và γ = B gọi là mệnh đề kết luận Dựa vào số mệnh đề điều kiện và số mệnh đề kết luận trong một mệnh đề hợp thành mà ta phân chúng thành các cấu trúc khác nhau:

+ Cấu trúc SISO: Chỉ có một mệnh đề điều kiện và một mệnh đề kết luận Ví dụ: nếu χ = A thì γ = B

+ Cấu trúc MISO: Có từ hai mệnh đề điều kiện trở lên và một mệnh đề kết luận.Ví dụ: nếu 1  A1 và 2  A2 thì γ = B

+ Cấu trúc MIMO: Có ít nhất 2 mệnh đề điều kiện và hai mệnh đề kết luận Ví dụ: nếu 1  A1 và 2  A2 thì 1 B1 và 2  B2

1.4.2 Mô tả mệnh đề hợp th ành

Nguyên tắc của Mamdani “ Độ phụ thuộc của kết luận không được lớn hơn độ phụ thuộc của điều kiện” Từ nguyên tắc đó ta có hai công thức xác định hàm liên thuộc cho mệnh đề hợp thành A  B:

+ Công thưc Min: AB(x,y) MINA(x), B(y)  (1.12)

Xét luật hợp thành R biểu diễn mô hình lái ô tô gồm 3 mệnh dề hợp thành:

R1: Nếu x = chậm Thì y = tăng hoặc

R2: Nếu x = trung bình Thì y = giữ nguyên hoặc

R3: Nếu x = nhanh Thì y = giảm

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read

data error !!! can't not

read