Giải Pháp Hỗ Trợ Hệ Thống Tưới Vườn Cây Mang Tính Tự Động (LV thạc sĩ)

Giải Pháp Hỗ Trợ Hệ Thống Tưới Vườn Cây Mang Tính Tự Động (LV thạc sĩ)Giải Pháp Hỗ Trợ Hệ Thống Tưới Vườn Cây Mang Tính Tự Động (LV thạc sĩ)Giải Pháp Hỗ Trợ Hệ Thống Tưới Vườn Cây Mang Tính Tự Động (LV thạc sĩ)Giải Pháp Hỗ Trợ Hệ Thống Tưới Vườn Cây Mang Tính Tự Động (LV thạc sĩ)Giải Pháp Hỗ Trợ Hệ Thống Tưới Vườn Cây Mang Tính Tự Động (LV thạc sĩ)Giải Pháp Hỗ Trợ Hệ Thống Tưới Vườn Cây Mang Tính Tự Động (LV thạc sĩ)Giải Pháp Hỗ Trợ Hệ Thống Tưới Vườn Cây Mang Tính Tự Động (LV thạc sĩ)Giải Pháp Hỗ Trợ Hệ Thống Tưới Vườn Cây Mang Tính Tự Động (LV thạc sĩ)Giải Pháp Hỗ Trợ Hệ Thống Tưới Vườn Cây Mang Tính Tự Động (LV thạc sĩ)Giải Pháp Hỗ Trợ Hệ Thống Tưới Vườn Cây Mang Tính Tự Động (LV thạc sĩ)Giải Pháp Hỗ Trợ Hệ Thống Tưới Vườn Cây Mang Tính Tự Động (LV thạc sĩ)Giải Pháp Hỗ Trợ Hệ Thống Tưới Vườn Cây Mang Tính Tự Động (LV thạc sĩ)Giải Pháp Hỗ Trợ Hệ Thống Tưới Vườn Cây Mang Tính Tự Động (LV thạc sĩ)

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi

Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

TP Hồ Chí Minh, Ngày … tháng … năm 2017

Học viên thực hiện

Đỗ Hữu Thao

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy PGS.TS Trần Văn Lăng

đã tận tình hướng dẫn và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn

Chân thành cảm ơn quý Thầy Cô tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông cơ sở TP Hồ Chí Minh, quý Thầy Cô tham gia giảng dạy lớp cao học khóa 2015-2017 đã tận tình truyền đạt kiến thức trong quá trình tôi học tập tại học viện

Xin chân thành cảm ơn gia đình và các anh, chị, bạn bè đã giúp đỡ, đóng góp

ý kiến để tôi hoàn thành luận văn

Chân thành cảm ơn!

TP Hồ Chí Minh, Ngày … tháng … năm 2017

Học viên thực hiện

Đỗ Hữu Thao

MỤC LỤC

Trang

Lời cam đoan i

Lời cảm ơn ii

Mục lục iii

Danh mục các bảng v

Danh mục các hình vi

MỞ ĐẦU 1

Chương 1 - TỔNG QUAN .3

1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu 3

1.2 Các phương pháp tưới 4

1.2.1 Tưới ngập 4

1.2.2 Tưới rãnh 5

1.2.3 Tưới ngầm 6

1.2.4 Tưới phun 7

1.2.5 Tưới dải 8

1.2.6 Tưới nhỏ giọt 8

1.3 Ứng dụng của điều khiển mờ 9

1.4 Kết luận 9

Chương 2 -ĐIỀU KHIỂN MỜ TRONG VIỆC TƯỚI TIÊU 10

2.1 Logic mờ 10

2.1.1 Lý thuyết logic mờ 10

2.1.2 Quy trình hoạt động của logic mờ 14

2.1.3 Phương pháp xây dựng mô hình 15

2.1.4 Các phương pháp giải mờ 17

2.2 Điều khiển mờ 18

2.2.1 Giới thiệu về điều khiển mờ 18

2.2.2 Bộ điều khiển mờ 19

2.3 Ứng dụng điều khiển mờ để thiết kế hệ thống tưới tự động 22

2.3.1 Xây dựng biến ngôn ngữ 22

2.3.2 Thu nhận và chuẩn hóa dữ liệu 22

2.3.3 Xây dựng hàm phụ thuộc 24

2.3.4 Xây dựng tập luật 29

2.3.5 Làm mờ dữ liệu đầu vào 32

2.3.6 Giải mờ 33

2.4 Kết luận 34

Chương 3 - THIẾT KẾ HỆ THỐNG 35

3.1 Giới thiệu về hệ thống, thiết bị 35

3.1.1 Giới thiệu về hệ thống 35

3.1.2 Thiết bị, hạ tầng phần cứng sử dụng trong hệ thống 35

3.2 Xây dựng chương trình 43

3.2.1 Thiết lập các biến vào, ra 43

3.2.2 Thiết lập các luật điều khiển 45

Chương 4 -KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 48

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 50

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 51

PHỤ LỤC 1 53

PHỤ LỤC 2 54

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1 Thông số nhiệt độ 22

Bảng 2.2 Thông số độ ẩm đất 23

Bảng 2.3 Thông số độ ẩm không khí 23

Bảng 2.4 Thông số thời gian tưới với đầu tưới nhỏ giọt 23

Bảng 2.5 Thông số thời gian tưới với vòi phun sương 23

Bảng 2.6 Bảng tổng hợp các luật điều khiển 29

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1 Vườn rau trên sân thượng 2

Hình 1.1 Tưới nước cho ruộng lúa 5

Hình 1.2 Tưới rãnh 6

Hình 1.3 Hệ thống tưới ngầm 7

Hình 1.4 Hệ thống tưới phun 7

Hình 1.5 Tưới nhỏ giọt 8

Hình 2.1 Miền tin cậy và miền xác định 11

Hình 2.2 Quy trình ho ạt động của hệ logic mờ 15

Hình 2.3 Mô hình tam giác trong việc xác định tốc độ 15

Hình 2.4 Mô hình hình thang 16

Hình 2.5 Phương pháp giải mờ cực đ ại 17

Hình 2.6 Phương pháp tính điểm trọng tâm 18

Hình 2.7 Bộ điều khiển mờ 19

Hình 2.8 Nguyên lý điều khiển mờ 20

Hình 2.9 Biểu đồ hàm thuộc của nhiệt độ 24

Hình 2.10 Biểu đồ hàm thuộc của độ ẩm đất 25

Hình 2.11 Biểu đồ hàm thuộc của độ ẩm không khí 26

Hình 2.12 Biểu đồ hàm thuộc của thời gian tưới – van nhỏ giọt 27

Hình 2.13 Biểu đồ hàm thuộc thời gian tưới – vòi phun sương 28

Hình 3.1 Mô hình hệ thống 35

Hình 3.2 Arduino Uno 36

Hình 3.3 Các dòng ESP8266 36

Hình 3.4 Cảm biến độ ẩm đất 37

Hình 3.5 Cảm biến nhiệt độ và độ ẩm không khí – DHT22 38

Hình 3.6 Sơ đồ kết nối 38

Hình 3.7 Cảm biến mưa 39

Hình 3.8 Cảm biến đo lưu lượng nước 39

Hình 3.9 IoT Wifi Uno 40

Hình 3.10 Kết nối Arduino với ESP8266 40

Hình 3.11 Module relay kích ở mức cao 41

Hình 3.12 Máy bơm nước mini 42

Hình 3.13 Van điện từ 42

Hình 4.1 Mô hình triển khai hệ thống điều khiển tưới tự động 48

Hình 4.2 Giao diện Web của hệ thống giám sát (1/2) 48

Hình 4.3 Giao diện Web của hệ thống giám sát (2/2) 49

MỞ ĐẦU

Việt Nam là nước dựa chủ yếu vào nông nghiệp (75%), do đó nâng cao năng suất trong sản xuất nông nghiệp là một việc làm hết sức cần thiết Từ xa xưa người dân đã đúc kết được kinh nghiệm “Nhất nước, nhì phân, tam cần, tứ giống”, qua đó khẳng định vai trò quan trọng của nước đối với sự phát triển của cây trồng

Tài nguyên trái đất đang ngày càng cạn kiệt, và con đường sống của nhân loại

là sử dụng chúng một cách hợp lý và hiệu quả Tuy nhiên chúng ta chưa thực hiện tốt việc sử dụng tài nguyên, điển hình là Nước một tài nguyên rất gần gũi và hết sức quan trọng cho sự sống đang được khai thác, sử dụng một cách lãng phí và thiếu hiệu quả Vấn đề này rất phổ biến ở một đất nước nông nghiệp đang phát triển như Việt nam,

do kỹ thuật canh tác còn nặng về thủ công, làm theo thói quen dễ dẫn đến việc có thể cung cấp quá nhiều hoặc quá ít lượng nước so với nhu cầu thực của cây trồng khiến cây không có được điều kiện tốt nhất để phát triển, thậm chí là làm cây chết do úng nước hoặc thiếu nước Để khắc phục vấn đề này và để tiết kiệm tối đa chi phí và nhân công nhằm nâng cao năng suất, sản lượng cây trồng, trước hết chúng ta phải chủ động xây dựng được một hệ thống tưới tiêu tự động sử dụng nguồn nước hiện có cho phù hợp Muốn vậy ta cần phải xác định được chính xác khi nào cây cần nước, cần bao nhiêu nước để cung cấp đủ lượng nước mỗi khi cây cần, tức là luôn kiểm soát được lượng nước, độ ẩm trong khu vực đất canh tác

Bên ca ̣nh đó , nhu cầu rau xanh cung cấp cho bữa ăn hàng ngày của người dân

là rất lớn nhưng chất lươ ̣ng các loa ̣i rau hiện bán trên thi ̣ trường không thể kiể m soát được Cho nên, dù sở hữu ngôi nhà có diện tích, không gian lớn hay nhỏ, nhiều gia đình đặc biệt là ở các thành phố thích có được một khu vườn nhỏ để trồng các loại cây yêu thích, từ hoa, cây cảnh để giải trí cho tới rau, củ, quả để phu ̣c vu ̣ cho bữa ăn

hàng ngày của gia đình Những khu vườn đó có thể là một phần sân thượng (Hình 1), hay những khoảng đất trống không phục vụ cho việc xây dựng Nhưng không phải ai

cũng có thời gian chăm sóc hay có điều kiện để trang bị các hệ thống tưới đắt tiền, cũng không phải lúc nào chúng ta cũng có mặt ở nhà để trực tiếp theo dõi, kiểm tra xem hệ thống tưới nước có đang hoạt động tốt hay không

Vậy khi xây dựng một hệ thống tưới nước tự động cho cây trồng làm thế nào

để đảm bảo hệ thống luôn hoạt động hiệu quả với một chi phí thấp nhất có thể và đặc biệt là chúng ta có thể giám sát, theo dõi sự hoạt động của hệ thống ngay cả khi không

có mặt ở nhà?

Hình 1: Vườn rau trên sân thượng

Với mục đích áp dụng tự động hóa, công nghệ thông tin vào nông nghiệp, cụ thể ở đây là việc tưới nước cho cây trồng để có thể giúp tiết kiệm nước, năng lượng đồng thời vẫn đảm bảo điều kiện phát triển tốt nhất cho cây trồng với một chi phí thấp, cho phép giám sát và theo dõi sự hoạt động của hệ thống từ xa Trong khuôn

khổ luận văn thạc sĩ lĩnh vực công nghệ thông tin, đề tài “Giải pháp hỗ trợ hệ thống tưới vườn cây mang tính tự động” sẽ góp phần giải quyết vấn đề đặt ra

Chương 1 - TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu

Với sự phát triển của internet, smartphone và đặc biệt là các thiết bị cảm biến, Internet of Thing (IoT) đang trở thành xu hướng mới của thế giới IoT được định nghĩa là những thứ có khả năng kết nối internet tức là chúng ta có thể giao tiếp, điều khiển các thiết bị này từ bất cứ nơi nào chỉ cần có internet IoT được biết đến nhiều qua các ứng dụng như nhà thông minh, thành phố thông minh, … và có tiềm năng lớn trong nông nghiệp chính xác [6],[8], một công nghệ cho phép liên tục thu nhận mọi dữ liệu qua các thiết bị cảm biến để từ đó xử lý ra các quyết định điều khiển

Nông nghiệp chính xác hay canh tác chính xác là một khái niệm còn khá mới

ở Việt nam Tuy nhiên, tại Mỹ cũng như nhiều nước phát triển khác, cùng với đà phát triển của công nghệ thông tin nền nông nghiệp chính xác đã được hình thành[12],[14]

Từ đầu thế kỷ 21 nền nông nghiệp thế giới đã chuyển biến mạnh với việc áp dụng kỹ thuật chính xác để khai thác xa mạc, canh tác các dòng lương thực siêu sản, chuyển qua tưới nhỏ giọt thay cho hệ thống mương máng tưới tiêu và nhất là sẽ thay thế việc bón phân hóa học bằng các bộ phân của khoảng 300 loài vi khuẩn bón theo đường nước [13] Mỗi quyết định đó đều cần kết quả từ việc xử lý trên các máy vi tính Tin học hóa hay vi tính hóa nền nông nghiệp được coi là cuộc cách mạng xanh nhằm nuôi sống nhân loại, trong nền nông nghiệp đó công nghệ thông tin không chỉ là phương tiện hỗ trợ mà trở thành lực lượng lao động trung tâm, từ đó hình thành nên cộng đồng chuyên gia tin học nông nghiệp có tên tiếng anh là Information Technology in Agriculture - ITA, với ba thành phần là các chuyên gia, hệ thống đồng bộ trang bị tin

học, các phần mềm chuyên dụng

Hiện nay trên thị trường cũng có nhiều hệ thống tưới tiêu hỗ trợ nông nghiệp được triển khai [7],[9] nhưng chủ yếu hoạt động theo cơ chế thiết lập sẵn thời điểm, thời gian tưới một cách cố định chứ chưa xử lý dựa theo những thay đổi của ngoại cảnh, hay những hệ thống tưới từ nước ngoài có giá thành cao Bên cạnh đó việc cung cấp nước cho cây cũng có khá nhiều biện pháp được đề cập như tưới ngập, tưới rãnh, tưới ngầm, tưới phun, tưới nhỏ giọt và tưới dải [10] Mỗi biện pháp tưới có những ưu

điểm và hạn chế riêng, với mỗi loại cây trồng, địa hình khác nhau thì sẽ có những lựa chọn về biện pháp tưới phù hợp tương ứng

Liên quan đến đề tài, trong nước cũng đã có nhiều những sự quan tâm nghiên cứu để giải quyết bài toán tưới tiêu cho cây trồng Chẳng hạn đề tài [4], tác giả nghiên cứu thiết kế hệ thống điều khiển tưới mờ dựa trên hệ thống Fuzzy và bộ PID mềm

Dữ liệu đầu vào là sai lệch độ ẩm đất và tốc độ tăng giảm độ ẩm của đất, đầu ra là tốc

độ mở bơm tưới Hệ thống sử dụng bộ điều khiển Logic khả trình PCL S7-300, phần mềm hệ thống SCADA, WinCC để điều khiển và giám sát trên máy tính, các cảm biến đươc kết nối với hệ thống bằng dây trực tiếp Hệ thống cho kết quả đáng tin cậy, tuy nhiên có giá khá cao, không phù hợp với những khu vườn có diện tích nhỏ Đề tài [3], tác giả nghiên cứu xây dựng một hệ thống điều khiển mờ với đầu vào là những tín hiệu thu nhận được từ thiết bị cảm biến (nhiệt độ, độ ẩm), đầu ra là thời gian mở van tưới Hệ thống cho kết quả tốt khi thử nghiệm đối với cây cải mầm, tuy nhiên đề tài mới chỉ dừng lại ở việc giám sát thu thập thông tin về nhiệt độ và độ ẩm đất để điều khiển việc tưới nước mà chưa quan tâm tới những yếu tố khác có thể ảnh hưởng tới sự thay đổi nhu cầu về nước của cây trồng

1.2 Các phương pháp tưới

Tưới nước là biện pháp kỹ thuật quan trọng ảnh hưởng lớn đến năng suất và chất lượng cây trồng Mỗi phương pháp tưới có những ưu điểm và nhược điểm riêng, ứng với từng địa hình, chủng loại cây trồng sẽ có những cách thức tưới phù hợp hiệu quả

1.2.1 Tưới ngập

Tưới ngập là phương pháp cho một lớp nước nhất định vào ruộng vườn, trong một thời gian xác định để cung cấp cho cây Cách tưới này kết hợp được việc tưới nước với tiêu diệt một số loài sâu hại cư trú trong lòng đất (dế cắn rễ cây, nhộng, các loài ruồi, sâu đục hạt quả xoài và quả các loại cây khác) Cách tưới này được áp dụng cho cây ưa nước như cây lúa

Ưu điểm: Điều hòa được nhiệt độ trong ruộng, có lợi cho sự sinh trưởng của cây ưa nước như lúa đặc biệt khi thời tiết nóng hoặc lạnh, kìm hãm sự phát triển của

sâu hại và cũng có thể giúp điều hòa nồng độ các chất trong đất như độ chua, độ mặn của đất

Hình 1.1: Tưới nước cho ruộng lúa

Nhược điểm: Do mặt đất luôn ngập nước dẫn đến giảm độ thoáng khí của đất, hạn chế sự phát triển của sâu hại nhưng cũng hạn chế luôn cả sự phát triển của vi sinh vật có lợi trong đất, dễ gây ra hiện tượng rửa trôi, mất màu, đặc biệt là phương pháp này tốn rất nhiều nước, chỉ áp dụng được cho những nơi có địa hình tương đối bằng phẳng, thoát nước tốt

1.2.2 Tưới rãnh

Tưới rãnh là phương pháp tưới để nước chảy theo các rãnh được thiết kế giữa các hàng cây Nước thấm dần vào đất và cung cấp cho cây trồng Đây là cách tưới tiết kiệm và chủ động nước tưới cho vườn cây, lớp đất mặt vẫn tơi xốp, không bị gí chặt, kết cấu đất vẫn giữ vững, đất không bị bào mòn, chất dinh dưỡng không bị rửa trôi Thích hợp với các loại cây trồng hàng rộng như: ngô, mía, khoai, rau, đậu và cây

ăn quả Phương pháp này chỉ được áp dụng cho những nơi có địa hình tương đối bằng phẳng (độ dốc <500)

Hình 1.2: Tưới rãnh

Ưu điểm: Nước trong rãnh thấm dần vào đất, lớp đất mặt vẫn tơi xốp, không

bị bào mòn và mất chất dinh dưỡng trong đất, có thể dễ dàng điều chỉnh lượng nước phù hợp cho sự phát triển của cây trồng Phương pháp này ít tốn nước hơn so với phương pháp tưới ngập

Nhược điểm: Do phải tạo các rãnh chứa nước nên gây khó khăn cho việc canh tác như việc di chuyển các nông cụ, tốn diện tích Tốn khá nhiều chi phí về nhân công

và thời gian cho việc cải tạo các rãnh nước

1.2.3 Tưới ngầm

Đây là phương pháp tưới nước cho cây qua hệ thống thiết bị máy bơm kèm theo hệ thống các ống dẫn nước đặc biệt nằm dưới lòng đất hoặc có sự chênh lệch mực nước của nguồn cung cấp nước

Ưu điểm: Tưới ngầm tiết kiệm nước, đất không bị gí chặt, giữ nguyên hiện trạng kết cấu đất, đất không bị bào mòn, phân bón không bị rửa trôi

Nhược điểm: Chi phí đầu tư ban đầu cho phương pháp này rất lớn, chỉ áp dụng được đối với các loại đất có độ xốp cần thiết cho nước thấm qua dễ dàng (các loại đất

có độ xốp lớn, đất than bùn)

Hình 1.3: Hệ thống tưới ngầm

1.2.4 Tưới phun

Tưới phun là phương pháp tưới bằng cách phun nước từ dưới mặt đất lên tán cây qua hệ thống máy bơm, ống dẫn nước với các vòi phun cố định, tự động xoay được với góc 3600, được đặt cao khỏi mặt đất 0,5 – 1 m (dưới dạng phun sương hay phun mù thường áp dụng tưới cho cây con trong vườn ươm) hoặc vòi phun hạt to di động cầm tay dùng để tưới cây ăn quả những ngày nắng nóng, oi bức (phun vào 16 –

18 giờ chiều để tăng độ ẩm không khí, giảm độ nóng cho quả, cho cây, chống hiện tượng rụng quả do thời tiết khắc nghiệt)

Hình 1.4: Hệ thống tưới phun

Ưu điểm: Khắc phục được hiện tượng thời tiết không thuận lợi (nắng nóng, độ

ẩm không khí thấp), đảm bảo năng suất, chất lượng quả và đảm bảo yêu cầu kỹ thuật cao trong việc nhân giống cây con (ươm, giâm cây giống)

Nhược điểm: Vốn đầu tư ban đầu tương đối lớn, nơi có điều kiện kinh tế mới

áp dụng được Nếu tưới nhiều bằng vòi phun cầm tay di động hạt nước to, mặt đất cũng bị gí chặt, phá vỡ kết cấu mặt đất, chất dinh dưỡng bị rửa trôi theo dòng nước chảy trên mặt đất

1.2.5 Tưới dải

Đây là phương pháp tưới tạo nên một lớp nước mỏng khoảng 5 -6 cm chảy men theo chiều dốc mặt đất và thấm dần vào đất Được sử dụng để tưới cho các loại cây trồng hàng hẹp như: lạc, đậu, đỗ, vừng

Ưu điểm: Sử dụng một lượng nước khá an toàn, giảm thiểu công lao động và thời gian, cung cấp nước đồng đều và hiệu quả sử dụng nước cao

Nhược điểm: Đối với phương pháp này ruộng phải thật bằng phẳng, do vậy chi phí đầu tư san mặt bằng ruộng lúc đầu cao và phải có nguồn nước dồi dào

Nhược điểm: Đây là phương pháp yêu cầu đầu tư lớn, khó áp dụng trong sản xuất đại trà

Hình 1.5: Tưới nhỏ giọt

1.3 Ứng dụng của điều khiển mờ

Ứng dụng của điều khiển mờ đầu tiên phải nói đến là của nhóm Mamdani và Assilian năm 1974 Từ đấy phạm vi ứng dụng thực tiễn của điều khiển mờ trong các lĩnh vực khác nhau đã hết sức rộng rãi như Robot [1], xe hơi [2], hệ thống sản xuất trong công nghiệp [5],… Chúng ta cũng không thể không nhắc tới các thiết bị gia dụng đang được sử dụng hàng ngày như: máy điều hòa nhiệt độ, máy giặt,…

1.4 Kết luận

Từ những phân tích trên luận văn đưa ra một giải pháp để thiết kế hệ thống điều khiển tưới nước tự động cho cây trồng đó là ứng dụng logic mờ để thiết kế hệ thống điều khiển, sử dụng phương pháp tưới nhỏ giọt kết hợp với phun sương để điều chỉnh nhiệt độ, độ ẩm đất, độ ẩm không khí tạo điều kiện tốt nhất cho cây trồng phát triển Hệ thống tưới nước tự động được triển khai trên các thiết bị có khả năng kết nối internet giúp chúng ta có thể luôn giám sát và theo dõi sự hoạt động của nó từ bất

cứ nơi nào có internet

Chương 2 - ĐIỀU KHIỂN MỜ TRONG VIỆC TƯỚI TIÊU 2.1 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 Califonia – 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 năm 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 hóa, 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

Trong đó: 𝜇𝐹(𝑥) gọi là hàm thuộc, B gọi là tập nền

• Các thuật ngữ trong logic mờ

Độ cao tập mờ F là giá trị ℎ = 𝑆𝑢𝑝 𝜇𝐹(𝑥), trong đó 𝑆𝑢𝑝 𝜇𝐹(𝑥) chỉ giá trị nhỏ nhất trong tất cả các chặn trên của hàm 𝜇𝐹(𝑥)

Miền xác định của tập mờ F, ký hiệu S là tập con thỏa mãn:

𝑆 = 𝑆𝑢𝑝 𝜇𝐹(𝑥) = {𝑥𝜖𝐵|𝜇𝐹(𝑥) > 0}

Miền tin cậy của tập mờ F, ký hiệu T là tập con thỏa mãn:

𝑇 = {𝑥𝜖𝐵|𝜇𝐹(𝑥) = 1}

Hình 2.1: Miền tin cậy và miền xác định

• Biến ngôn ngữ

Biến ngôn ngữ là phần tử chủ đạo trong các hệ thống dùng logic mờ Ở đây các thành phần ngôn ngữ của cùng một ngữ cảnh được kết hợp lại với nhau Để minh họa về hàm thuộc và biến ngôn ngữ ta xét ví dụ sau:

Xét Nhiệt độ không khí, ta có thể phát biểu: rất lạnh, lạnh, trung bình, nóng, rất nóng

Biến ngôn ngữ được xác định bởi một bộ năm (X, T(X), U, R, M), với:

X là tên của biến ngôn ngữ ví dụ: “Xếp loại”, “Nhiệt độ”, “Tốc độ”,

R là một quy tắc cho phép sinh ra các phần tử của T(X)

M là luật ngữ nghĩa ứng mỗi phần tử của T(X) bởi tập mờ At trên U Biến ngôn ngữ X có hai đặc trưng: Tính phổ quát và Tính độc lập

Tính phổ quát của biến ngôn ngữ:

Trong thực tế có rất nhiều biến ngôn ngữ khác nhau về các giá trị nguyên thủy,

ví dụ như biến ngôn ngữ Nhiệt độ có giá trị nguyên thủy là nóng, ấm, vừa, mát, lạnh…, biến ngôn ngữ độ ẩm có giá trị nguyên thủy là cao, thấp… Tuy nhiên những

kết quả nghiên cứu với miền giá trị của một biến ngôn ngữ cụ thể vẫn giữ được ý nghĩa về mặt cấu trúc đối với miền giá trị của các biến còn lại

Tính độc lập ngữ cảnh của gia tử và liên từ:

Ngữ nghĩa của các gia tử và các liên từ hoàn toàn độc lập với ngữ cảnh, điều này khác với giá trị nguyên thủy của các biến ngôn ngữ lại phụ thuộc vào ngữ cảnh:

Ví dụ Nhiệt độ hôm nay là rất nóng, khi đó ta hiểu rằng Nhiệt độ hôm nay khoảng trên 35𝑜𝐶, hoặc nếu ta nói độ ẩm trong đất hiện nay là rất cao thì được hiểu rằng độ ẩm trong đất đo được khoảng trên 80% Do đó khi tìm kiếm mô hình cho các gia tử và các liên từ chúng ta không quan tâm đến giá trị nguyên thủy của biến ngôn ngữ ta đang xét

Định lý Mamdani:

Độ phụ thuộc của kết luận không được lớn hơn độ phụ thuộc của điều kiện Nếu hệ thống có nhiều đầu vào và nhiều đầu ra thì mệnh đề suy diễn có dạng tổng quát như sau:

- Luật Max – Min

- Luật Max – Prod

- Luật Sum – Min

- Luật Sum – Prod

Thuật toán xây dựng mệnh đề hợp thành cho hệ SISO (Single Input Single Output)

Luật mờ cho dạng hệ SISO có dạng “if A then B”

Chia hàm thuộc 𝜇𝐴(𝑥) thành n điểm 𝑥𝑖, i= 1,2,…,n

Chia hàm thuộc 𝜇𝐵(𝑦) thành m điểm 𝑦𝑗, j= 1,2,…,m

Xây dựng ma trận quan hệ mờ R

Hàm thuộc 𝜇𝐵′(𝑦) đầu ra ứng với giá trị rõ đầu vào 𝑥𝑘 có giá trị 𝜇𝐵′ (𝑦) =

𝑎𝑇 R, với 𝑎𝑇 = {0,0,0, … ,0,1,0, … ,0,0} Số 1 ứng với vị trí thứ k Trong trường hợp

đầu vào là giá trị mờ A’ thì 𝜇𝐵′ (𝑦) là: 𝜇𝐵′ (𝑦) = {𝑙1, 𝑙2, … , 𝑙𝑚} với 𝑙𝑘=

maxmin(𝑎𝑖𝑟𝑖𝑘)

Thuật toán xây dựng mệnh đề hợp thành hệ MISO (Multiple Input Single

Output)

Luật mờ cho hệ MISO có dạng “if cd1=A1 and cd2=A2 and … then rs =B”

Các bước xây dựng luật hợp thành R:

- Rời rạc các hàm thuộc 𝜇𝐴1(𝑥1 ), 𝜇𝐴2 (𝑥2 ), … , 𝜇𝐴𝑛 (𝑥𝑛), 𝜇𝐵(𝑦)

- Xác định độ thỏa mãn H cho từng vecto giá trị rõ đầu vào 𝑥 =

{𝐶1, 𝐶2, … , 𝐶𝑛} trong đó 𝐶𝑖 là một trong các điểm mẫu của 𝜇𝐴𝑖 (𝑥𝑖) Từ

đó suy ra 𝐻 = 𝑚𝑖𝑛 { 𝜇𝐴1 (𝐶1 ),𝜇𝐴2 (𝐶2 ), … , 𝜇𝐴𝑛 (𝐶𝑛)}

Lập ma trận R gồm các hàm thuộc giá trị mờ đầu ra cho từng vecto giá trị mờ

đầu vào: 𝜇𝐵′ (𝑦) = 𝑚𝑖𝑛 {𝐻, 𝜇𝐵(𝑦)} hoặc 𝜇𝐵′(𝑦) = 𝐻 𝜇𝐵(𝑦)

2.1.2 Quy trình hoạt động của logic mờ

Đầu tiên ta sử dụng các dữ liệu thực tế (dữ liệu rõ) là dữ liệu đầu vào, qua

bước mờ hoá sẽ cho ta dữ liệu mờ, kết quả này sẽ được sử dụng làm đầu vào cho hệ

xử lý logic mờ (Fuzzy Logic) và cho ra kết quả tiếp theo là dữ liệu mờ đầu ra, dữ liệu

này tiếp tục được sử dụng làm dữ liệu đầu vào cho hệ thống giải mờ, sau bước cuối

cùng này cho ta kết quả là dữ liệu rõ

Mờ hóa: Thực hiện biến đổi các giá trị rõ đầu vào thành một miền giá trị mờ

với hàm thuộc và biến ngôn ngữ tương ứng

Thiết bị: Khâu thiết bị hợp thành (Fuzzy logic hoặc FAM): biến đổi các giá trị

mờ của biến ngôn ngữ đầu vào thành các giá trị mờ của biến ngôn ngữ đầu ra dựa

trên các luật hợp thành đã xây dựng

Giải mờ: Biến đổi các giá trị mờ của biến ngôn ngữ đầu ra thành các giá trị rõ

để thực hiện điều khiển tự động

Hình 2.2: Quy trình hoạt động của hệ logic mờ

2.1.3 Phương pháp xây dựng mô hình

Trong hệ thống Fuzzy logic, có nhiều mô hình phục vụ cho việc xây dựng hệ fuzzy logic Trong luận văn này sử dụng hai mô hình cơ bản là mô hình tam giác và

mô hình hình thang Sau đây chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn về hai mô hình này và ứng dụng cụ thể của nó

Mô hình tam giác

Đây là mô hình Fuzzy logic được sử dụng trong trường hợp mà giá trị của các biến ngôn ngữ được xác định một cách nhạy cảm và độ mờ biến thiên nhanh

Hình 2.3: Mô hình tam giác trong việc xác định tốc độ

Ví dụ như biết Tốc độ bao gồm có ba giá trị ngôn ngữ là nhanh, chậm và trung bình tuy nhiên với một tốc độ thực tế là 50km/giờ thì tuỳ từng ngữ cảnh ta cho là nhanh, tuỳ từng ngữ cảnh lại cho là không nhanh Như với tốc độ chạy xe máy trong khu vực nội thành là nhanh, nhưng với khu vực ngoại thành thì tốc độ đó không được gọi là nhanh nữa, trong những trường hợp khác ta lại coi tốc độ đó ở mức trung bình

Như vậy có nghĩa là đối với mô hình tam giác, tại từng hoàn cảnh sẽ lại có một sự đánh giá khác nhau hay nói cách khác thì độ mờ biến thiên nhanh hơn

là nóng (Hot) Người ta thường sử dụng mô hình hình thang để xác định tiềm năng lên hay xuống của giá chứng khoán ngày hôm nay so với xu thế của cả một khoảng thời gian trước đó

2.1.4 Các phương pháp giải mờ

Khâu mờ hoá có thể được áp dụng bằng cách áp ánh xạ mờ hoá như đã trình

bày trong phần biến ngôn ngữ Để có thể giải mờ sau khi áp dụng các luật suy diễn,

hệ điều khiển cần áp dụng một trong các phương pháp giải mờ sau:

Phương pháp cực đại

Phương pháp này tìm giá trị rõ 𝑦’ = 𝑦1 hay 𝑦’ = 𝑦2 thông qua giá trị mờ cực

đại H Ứng với miền đạt giá trị cực đại H, ta có khoảng 𝐺 = [𝑦1, 𝑦2] Bất cứ giá trị

y'∈G đều có thể là giá trị rõ cần tìm sau khi giải mờ

Hình 2.5: Phương pháp giải mờ cực đại

Khi có nhiều giá trị rõ 𝑦′ ∈ 𝐺 đều đạt giá trị cực đại tại H, ta có thể xem xét

để lấy 𝑦’ theo một trong các nguyên lý phụ sau:

- Nguyên lý trung bình tính y’ theo công thức: 𝑦′= 𝑦1+𝑦2

2

- Nguyên lý cận trái: 𝑦’ = 𝑦1

- Nguyên lý cận phải: 𝑦’ = 𝑦2

Phương pháp điểm trọng tâm

Công thức để tính được giá trị y’ được cung cấp như sau:

Với S là miền xác định của tập mờ B’

Tuỳ theo nhu cầu mà hệ điều khiển nên áp dụng phương pháp giải mờ thích

hợp để tìm được giá trị rõ

𝑦′ = 𝑦𝜇𝑆 𝐵(𝑦)𝑑𝑦

𝑦𝜇𝑆 𝐵′(𝑦)𝑑𝑦

Hình 2.6: Phương pháp tính điểm trọng tâm

2.2 Điều khiển mờ

2.2.1 Giới thiệu về điều khiển mờ

Điều khiển mờ chiếm một vị trí rất quan trọng trong điều khiển học kỹ thuật hiện đại Ngay từ buổi đầu, điều khiển mờ đã mang lại sự ngạc nhiên đáng kể rằng hoàn toàn trái ngược với tên gọi của nó, kỹ thuật điều khiển này đồng nghĩa với độ chính xác và khả năng thực hiện Tuy là ngành kỹ thuật điều khiển non trẻ nhưng những ứng dụng trong công nghiệp của điều khiển mờ thật rộng rãi như: điều khiển nhiệt độ, điều khiển giao thông, trong lĩnh vực sản xuất hàng hóa dân dụng …

Trong thực tế, nhiều giải pháp tổng hợp, thiết kế bộ điều khiển kinh điển thường bị bế tắc khi gặp những bài toán có độ phức tạp cao, sự thường xuyên thay đổi trạng thái và cấu trúc đối tượng…, hoặc nếu có thể tổng hợp được trong phạm vi

lý thuyết thì khi thực hiện cũng gặp không ít những khó khăn về giá thành và độ tin cậy của sản phẩm những khó khăn đó sẽ không còn là vấn đề nan giải khi bộ điều khiển được thiết kế dựa trên cơ sở logic mờ và càng đơn giản hơn trong việc thực hiện giải pháp này Các bộ điều khiển được thiết kế dựa trên cơ sở logic mờ được gọi

là bộ điều khiển mờ Chúng có chung một đặc điểm là làm việc theo nguyên tắc sao chép lại kinh nghiệm, tri thức của con người trong điều khiển, vận hành máy móc

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

hệ thống điều khiển, phương pháp tổng hợp hệ thống bằng logic mờ chỉ ra những ưu điểm như:

- Khối lượng công việc thiết kế giảm đáng kể do không cần sử dụng mô hình

đối tượng, 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 hạ giá thành sản phẩm

- Bộ điều khiển mờ dễ hiểu hơn so với các bộ điều khiển khác (cả về kỹ thuật)

và dễ dàng thay đổi

- Trong nhiều trường hợp bộ điều khiển mờ làm việc ổn định hơn, bền vững hơn

và chất lượng điều khiển cao hơn

Nguyên lý điều khiển mờ:

Về nguyên tắc, hệ thống điều khiển mờ cũng không có gì khác với các hệ thống điều khiển tự động thông thường khác Sự khác biệt ở đây là bộ điều khiển mờ làm việc có tư duy như bộ não dưới dạng trí tuệ nhân tạo Nếu khẳng định bộ điều khiển mờ có thể giải quyết được tất cả các vấn đề trước giờ chưa giải quyết được theo phương pháp kinh điển thì không hoàn toàn chính xác, vì hoạt động của bộ điều khiển phụ thuộc vào kinh nghiệm và phương pháp rút ra kết luận theo tư duy của con người, sau đó được cài đặt vào máy tính trên cơ sở của logic mờ Hệ thống điều khiển mờ

do đó cũng có thể coi là một hệ thống neuron (hệ thần kinh) hay đúng hơn là một hệ

thống được thiết kế mà không cần biết trước mô hình của đối tượng

Hệ thống điều khiển mờ được thiết kế dựa trên:

- Giao diện đầu vào: bao gồm các khâu mờ hóa, các khâu phụ trợ thêm để thực hiện các bài toán động như tích phân, vi phân, …

- Thiết bị hợp thành mà bản chất của nó là sự triển khai luật hợp thành R được xây dựng trên cơ sở luật điều khiển

- Giao diện đầu ra gồm khâu giải mờ và các khâu giao diện trực tiếp với đối tượng

Hình 2.8: Nguyên lý điều khiển mờ

Nguyên tắc tổng hợp một bộ điều khiển mờ hoàn toàn dựa vào những phương pháp toán học trên cơ sở định nghĩa các biến ngôn ngữ vào/ra và sự lựa chọn những luật điều khiển Do các bộ điều khiển mờ có khả năng xử lý các giá trị vào/ra biểu diễn dưới dạng dấu phẩy động với độ chính xác cao nên chúng hoàn toàn đáp ứng được các yêu cầu của một bài toán điều khiển rõ ràng và chính xác

Những nguyên tắc tổng hợp bộ điều khiển mờ:

- Không bao giờ dùng điều khiển mờ để giải quyết bài toán mà có thể dễ dàng thực hiện bằng bộ điều khiển kinh điển

- Không nên dùng bộ điều khiển mờ cho các hệ thống cần độ an toàn cao

Do những yêu cầu chất lượng và mục đích của hệ thống chỉ có thể xác định

và đạt được qua thực nghiệm

- Bộ điều khiển mờ phải được phát triển qua thực nghiệm

Các bước thiết kế bộ điều khiển mờ:

B1: Định nghĩa tất cả các biến ngôn ngữ vào/ra

B2: Xác định các tập mờ cho từng biến vào/ra (mờ hóa)

+ Miền giá trị vật lý của các biến ngôn ngữ

+ Số lượng tập mờ (giá trị ngôn ngữ) + Xác định hàm thuộc

+ Rời rạc hóa tập mờ

B3: Xây dựng luật hợp thành (luật điều khiển)

Trong việc xây dựng các luật điều khiển cần lưu ý là ở vùng lân cận điểm không không được tạo ra các lỗ hổng, bởi vì khi gặp các lỗ hổng xung quanh điểm làm việc bộ điều khiển sẽ không thể làm việc đúng theo như trình tự đã định Ngoài

ra cần phải để ý rằng trong phần lớn các bộ điều khiển, tín hiệu ra sẽ bằng không khi tất cả tính hiệu vào bằng không

mờ bằng phương pháp điểm trọng tâm có nhiều ưu điểm hơn cả, bởi vì như vậy trong kết quả đều có sự tham gia của tất cả kết luận của các luật điều khiển R

Sau khi bộ điều khiển mờ đã được tổng hợp, có thể ghép nối nó với đối tượng điều khiển thực hoặc với một đối tượng mô phỏng để thử nghiệm Trong quá trình thử nghiệm cần đặc biệt kiểm tra xem có tồn tại lỗ hổng nào trong quá trình làm việc hay không, tức là phải xác định xem tập các luật điều khiển được xây dựng có đầy đủ hay không để khắc phục Nguyên nhân của các lỗ hổng có thể do việc thiết lập các nguyên tắc điều khiển chung quanh điểm làm việc không phủ lên nhau hoàn toàn, hoặc do có một số kết quả sai trong các nguyên tắc điều khiển được thiết lập

2.3 Ứng dụng điều khiển mờ để thiết kế hệ thống tưới tự động

2.3.1 Xây dựng biến ngôn ngữ

Biến ngôn ngữ Nhiệt độ - Temperature ký hiệu là T ta có:

𝑇 ∈ {𝐿ạ𝑛ℎ, 𝑚á𝑡, ấ𝑚, 𝑛ó𝑛𝑔}

⇔ 𝑇 ∈ {Cold, Cool, Warm, Hot}

Biến ngôn ngữ Độ ẩm đất – Humidity ký hiệu là H1 ta có:

⇔ 𝑂𝑛2 ∈ {VeryShort, Short, Medium, High, VeryLong }

2.3.2 Thu nhận và chuẩn hóa dữ liệu

Bảng 2.4: Thông số thời gian tưới với đầu tưới nhỏ giọt

Biến ngôn ngữ Miền giá trị vật lý [phút]

Bảng 2.5: Thông số thời gian tưới với vòi phun sương

Biến ngôn ngữ Miền giá trị vật lý [phút]