Nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển mờ nơron cho lò điện trở sử dụng thuật toán lan truyền ngược cải tiến

Bên cạnh điều khiển mờ ta còn có phương pháp điều khiển sử dụng mạng nơron tái tạo lại chức năng giống con người đã mở ra một hướng mới trong việc giải quyết các bài toán kỹ thuật và kin

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

LÊ PHÚ THI

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ NƠRON CHO LÒ ĐIỆN TRỞ SỬ DỤNG THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN NGƯỢC CẢI TIẾN

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng – Năm 2017

Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa

Mã số: 60520216

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Quốc Định

Đà Nẵng – Năm 2017

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của 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

Đà Nẵng, ngày 18 tháng 6 năm 2017

Tác giả luận án

LÊ PHÚ THI

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ NƠRON CHO LÒ ĐIỆN TRỞ SỬ DỤNG THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN NGƯỢC CẢI TIẾN

Học viên: Lê Phú Thi Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa

Mã số: 60520216 Khóa:33 Trường Đại học Bách khoa – ĐHĐN

Tóm tắt: Hiện nay việc sử dụng nhiều phương pháp điều khiển khác nhau trong điều

khiển tự động đang được quan tâm và nghiên cứu sử dụng để đạt được lợi ích tốt nhất Điểu khiển nhiệt độ lò điện trở thường khá phức tạp do đối tượng có tính trễ và phi tuyến Nếu có thể kết hợp tốt các phương pháp với nhau có thể mang đến một hiệu quả cao trong điều khiển Luận văn khái quát chung về lò điện trở và điều khiển nhiệt độ lò điện trở thông qua các bộ điều khiển PID, mờ và mờ nơron Tác giả đã đưa ra kết quả đạt được trong quá trình nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài

Từ khóa – Lò điện trở, mờ, mờ nơron, thuật toán lan truyền ngược

STUDY AND DESIGN NEURAL-FUZZY CONTROL FOR TEMPERATURE

IN RESISTANCE FURNACE USING IMPROVED BACK PROPAGATION

ALGORITHM

Abstract – Currently, the use of a variety of control methods in automatic control is

being considered and researched to achieve the best benefit Temperature control of the resistance furnace is usually quite complex due to its delays and nonlinearities If it

is possible to combine many methods together it can bring a high efficiency in the control Essay gives general overview of resistance furnace and temperature control of resistance furnace through PID, fuzzy and neuronal-fuzzy The author has given the results obtained in the process of researching and provided the research direction for the next topic

Key words – Resistance furnace, fuzzy, neural fuzzy, back propagation

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

1 Lý do chọn đề tài 1

2 Mục tiêu nghiên cứu 1

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1

4 Nội dung nghiên cứu 2

5 Phương pháp nghiên cứu 2

6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 2

7 Cấu trúc luận văn 2

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ LÒ ĐIỆN 4

1.1 Giới thiệu chung về lò điện 4

1.1.1 Định nghĩa 4

1.1.2 Đặc điểm của lò điện 4

1.2 Giới thiệu chung về lò điện trở 5

1.2.1 Nguyên lý làm việc của lò điện trở 5

1.2.2 Phân loại lò điện trở 5

1.2.3 Vật liệu làm dây điện trở 6

1.2.4 Các loại lò điện trở thông dụng 6

1.3 Khống chế và ổn định nhiệt độ lò điện trở 7

1.4 Các loại cảm biến nhiệt độ 8

1.5 Mạch điều áp xoay chiều ba pha: 9

1.6 Thiết kế tính toán tính chọn van bán dẫn 11

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON MỜ 14

2.1 Đặt vấn đề 14

2.2 Tổng quan về điều khiển mờ 14

2.2.1 Giới thiệu 14

2.2.2 Cấu trúc của hệ điều khiển mờ 16

2.3 Tổng quan về mạng nơron 26

2.3.1 Giới thiệu 26

2.3.2 Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo 26

2.3.3 Cấu trúc mạng nơron nhân tạo 27

2.3.4 Mô hình nơron 29

2.3.5 Cấu trúc mạng 30

2.3.6 Huấn luyện mạng 33

2.4 Sự kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ 34

2.4.1 Vài nét về lịch sử phát triển 34

2.4.2 Logic mờ 34

2.4.3 Mạng nơron 35

2.4.4 Sự kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ 35

2.4.5 Cấu trúc chung của hệ nơron mờ 36

2.4.6 Giới thiệu ANFIS 37

2.4.7 Cấu trúc bộ điều khiển theo ANFIS 37

2.4.8 Cơ chế huấn luyện của ANFIS 40

2.4.9 Luật học lan truyền ngược BP (Back propagation) 41

CHƯƠNG 3 MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ LÒ ĐIỆN TRỞ VÀ ĐÁNH GIÁ 42

3.1 Điều khiển nhiệt độ trong lò điện trở sử dụng bộ điều khiển PID 42

3.1.1 Khái niệm về bộ điều khiển PID 42

3.1.2 Điều khiển nhiệt độ lò điện trở sử dụng bộ điều khiển PID 43

3.2 Điều khiển nhiệt độ lò điện trở sử dụng bộ điều khiển NN-PID 45

3.2.1 Bộ điều khiển NN-PID 46

3.2.2 Xây Dựng Bộ Nhận Dạng Đối Tượng Nơron-RBF (Radial Basic Function Neural Network): 48

3.3 Điều khiển nhiệt độ trong lò điện trở sử dụng bộ điều khiển mờ 50

3.4 Điều khiển nhiệt độ trong lò điện trở sử dụng thuật toán mờ - nơron 56

3.5 Tổng hợp đánh giá các bộ điều khiển 59

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 61 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI (BẢN SAO)

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

ANFIS Adaptive neuro-fuzzy inference system

3.4 Thông số đạt được của bộ điều khiển mờ 55

3.5 Thông số đạt được của bộ điều khiển mờ nơron

3.6 Tổng hợp các số liệu từ các bộ điều khiển 60

DANH MỤC CÁC HÌNH

1.1 Sơ đồ khối chức năng của hệ thống điều khiển

1.2 Sơ đồ 2 thysistor đấu song song ngược nhau 9

1.4 Sơ đồ sáu thysistor đấu thành ba cặp song song

2.10 Giải mờ bằng phương pháp điều khiển trọng tâm 25

Số hiệu hình Tên hình Trang

3.2 Sơ đồ nguyên lý điều khiển với bộ điều khiển PID 433.3 Mô phỏng bộ điều khiển PID cho lò điện trở 44

3.5 Kết quả mô phỏng bộ điều khiển PID cho lò điện

3.6 Cấu trúc hệ thống điều khiển nhiệt độ lò nhiệt 453.7 Sơ đồ cấu trúc bộ điều khiển PID – một Nơron 46

3.9 Mô phỏng trên matlab bộ điều khiển NN-PID 49

3.10 Kết quả mô phỏng bộ điều khiển NN-PID cho lò

3.18 Mô phỏng bộ điều khiển mờ cho lò điện trở 55

3.19 Kết quả mô phỏng bộ điều khiển mờ cho lò điện

Số hiệu hình Tên hình Trang

3.23 Mô phỏng bộ điều khiển mờ - nơron cho lò điện

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Ngày nay khoa học kỹ thuật không ngững phát triển, đặc biệt đối với nước ta đang trong thời kỳ công nghiệp hóa – hiện đại hóa, cũng chính vì mục tiêu đó mà việc ứng dụng các phương pháp điều khiển mới linh hoạt hơn vào điều khiển tự động là rất cần thiết

Những phương pháp điều khiển cổ điển hầu như dựa trên nền toán học chính xác Tuy nhiên kỹ thuật điều khiển mờ bắt nguồn từ những sách lượt và kinh nghiệm của chuyên gia đã có thể thoát được những ràng buộc từ những phương pháp toán học chính xác Cũng chính vì vậy mà điều khiển mờ được ứng dụng rộng rãi trong điều khiển quá công nghiệp Bên cạnh điều khiển mờ ta còn có phương pháp điều khiển sử dụng mạng nơron tái tạo lại chức năng giống con người đã mở ra một hướng mới trong việc giải quyết các bài toán kỹ thuật và kinh tế

Điều khiển nhiệt độ lò điện trở thường khá phực tạp do đối tượng có tính trễ và phi tuyến Ngày nay với sự ra đời của nhiều phương pháp điều khiển khác nhau, mỗi phương pháp chắc chắn sẽ có những điểm mạnh riêng Nếu có thể kết hợp tốt các phương pháp với nhau có thể mang đến một hiệu quả cao trong điều khiển

Cũng chính vì những yếu tố trên mà việc kết hợp hệ mờ và nơron được nghiên cứu là mục đích của đề tài “Nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển mờ nơ ron cho lò điện

trở sử dụng thuật toán lan truyền ngược cải tiến”

2 Mục tiêu nghiên cứu

Tìm hiểu các đặc trưng của mạng nơ ron nhân tạo, khả năng và các nguyên tắc để ứng dụng thành công mạng nơ ron nhân tạo trong thực tế Xây dựng lý thuyết sử dụng phương pháp mờ - nơ ron thuật toán lan truyền ngược điều khiển nhiệt độ lò điện trở Làm cơ sở cho các nghiên cứu sâu hơn về lò điện trở và nền tảng để chế tạo mô hình điều khiển nhiệt độ lò điện trở

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

3.1 Đối tượng nghiên cứu

- Quá trình thay đội nhiệt độ lò điện trở

- Lý thuyết điều khiển mờ, mạng nơron

- Thuật toán lan truyền ngược cải tiến

- Phần mềm Matlab & Simulink mô phỏng quá trình điều khiển nhiệt độ lò điện trở

3.2 Phạm vi nghiên cứu

- Điều khiển nhiệt độ lò điện trở sử dụng phương pháp điều khiển PID, điều khiển mờ và mờ nơ ron thuật toán lan truyền ngược và lan truyền ngược cải tiến

- Mô phỏng quá trình điều khiển nhiệt độ lò điện trở

4 Nội dung nghiên cứu

- Nghiên cứu mô hình lò điện trở

- Nghiên cứu về lý thuyết điều khiển mờ, mạng nơron, và kết hợp mạng nơron với hệ mờ

- Nghiên cứu xây dựng mô phỏng quá trình điều khiển nhiệt độ lò điện trở bằng phần mềm Matlab & Simulink

5 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu lý thuyết kết hợp với việc làm mô phỏng thực nghiệm:

- Phương pháp nghiên cứu tài liệu: nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng điều khiển

mờ, mạng nơ ron nhân tạo và thuật toán lan truyền ngược cải tiến

- Nghiên cứu bộ điều khiển PID, điều khiển mờ và điều khiển mờ nơ ron để điều khiển nhiệt độ lò điện trở

- Đề tài thực hiện trong phạm vi mô phỏng mô hình trên công cụ Matlab – Simulink sẽ là cơ sở để tiếp tục nghiên cứu trong thực tế

- Trên cơ sở các kết quả mô phỏng rút ra kết luận

6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

6.1 Ý nghĩa khoa học của đề tài

Nghiên cứu này cũng như các nghiên cứu khác có cùng mục tiêu nâng cao độ chính xác sẽ cung cấp thêm cho những nhà nghiên cứu, đề tài sẽ mang lại một hướng mới trong việc thiết kế bộ điều khiển nhiệt độ trong lò điện trở, ngoài việc dùng bộ điều khiển PID hoặc bộ điều khiển mờ Bộ điều khiển mờ nơ ron có thể cho khả năng điều khiển tốt hơn đối với đối tượng điều khiển là nhiệt độ

6.2 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Đề tài thực hiện làm cơ sở để thực hiện các bộ điều khiển sử dụng thuật toán mờ

nơ ron với chất lượng đạt yêu cầu

7 Cấu trúc luận văn

MỞ ĐẦU

Luận văn gồm có 3 chương:

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ LÒ ĐIỆN

Giới thiệu về lò điện trở, mô hình, nguyên lý hoạt động

Lựa chọn tính toán thiết kế bộ điều áp xoay chiều ba pha

Chương 2: TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON MỜ

Chương này tổng hợp trình bày lý thuyết điều khiển mờ, mạng neuron và kết hợp mạng nơron với hệ mờ Thuật toán lan truyền ngược

Chương 3: MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ LÒ ĐIỆN TRỞ VÀ ĐÁNH GIÁ

Điều khiển bằng các phương pháp PID, NN-PID, mờ, mờ nơron sử dụng thuật toán lan truyền ngược Tổng hợp và đánh giá các bộ điều khiển

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ LÒ ĐIỆN

1.1 Giới thiệu chung về lò điện

1.1.1 Định nghĩa

Lò điện trở là thiết bị biến đổi điện năng thành nhiệt năng thông qua dây đốt (dây điện trở) Từ dây đốt, qua bức xạ, đối lưu và truyền dẫn nhiệt, nhiệt năng được truyền tới vật cần gia nhiệt Lò điện trở thường được dùng để nung, nhiệt luyện, nấu chảy kim loại màu và hợp kim màu…

- Lò điện trở được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực kỹ thuật:

 Sản xuất thép chất lượng cao

 Sản xuất các hợp kim phe-rô

 Nhiệt luyện và hóa nhiệt luyện

 Nung các vật phẩm trước khi cán, rèn dập, kéo sợi

 Sản xuất đúc và kim loại bột

- Trong các lĩnh vực công nghiệp khác:

 Trong công nghiệp nhẹ và thực phẩm, lò điện được dùng để sấy, mạ vật phẩm

1.1.2 Đặc điểm của lò điện

Có khả năng tạo được nhiệt độ cao do nhiệt năng được tập trung trong một thể tích nhỏ

Do nhiệt năng tập trung, nhiệt độ cao nên lò có tốc độ nung lớn và năng suất cao

Đảm bảo nung đều, nung chính xác, dễ điều chỉnh và khống chế chế độ nhiệt và chế độ nhiệt độ

Lò đảm bảo được độ kín, có khả năng nung trong chân không hoặc trong môi trường có khí bảo vệ, vì vậy độ cháy hao kim loại nhỏ

Có khả năng cơ khí hóa tự động hóa

Đảm bảo điều kiện vệ sinh: không bụi, không khói, ít tiếng ồn

Tuy lò điện có nhiều ưu điểm so với các lò nhiên liệu, nhưng cần lưu ý rằng: điện năng là dạng năng lượng quý, đắt

1.2 Giới thiệu chung về lò điện trở

1.2.1 Nguyên lý làm việc của lò điện trở

Lò điện trở làm việc dựa trên cơ sở khi có một dòng điện chạy qua một dây dẫn hoặc vật dẫn có điện trở là R (vật rắn hoặc chất lỏng), nó sẽ tỏa ra nhiệt lượng trong vật thể theo định luật Joule-Lence Năng lượng nhiệt này sẽ đốt nóng bản thân vật dẫn hoặc gián tiếp đốt nóng các vật nung xếp gần đó Những thiết bị nung làm việc theo nguyên tắc này được gọi là lò điện trở Dây dẫn hoặc vật nung có dòng điện chạy qua được gọi là dây điện trở hoặc dây nung

2

QI RT

Q – Lượng điện tính bằng Jun (J)

I – Dòng điện tính bằng Ampe (A)

R – Điện trở tính bằng Ôm ()

T – Thời gian tính bằng giây (s)

1.2.2 Phân loại lò điện trở

a Phân loại theo phương pháp tỏa nhiệt

- Lò điện trở tác dụng trực tiếp: lò điện trở tác dụng trực tiếp là lò điện trở mà vật

nung được nung nóng trực tiếp bằng dòng điện chạy qua nó Đặc điểm của lò này là tốc độ nung nhanh, cấu trúc đơn giản Để đảm bảo nung đều thì vật nung có tiết diện như nhau theo suốt chiều dài của vật

- Lò điện trở tác dụng gián tiếp là lò điện trở mà nhiệt năng tỏa ra ở dây điện trở (dây đốt), rồi dây đốt sẽ truyền nhiệt cho vật nung bằng bức xạ, đối lưu hoặc dẫn nhiệt

b Phân loại theo nhiệt độ làm việc

- Lò nhiệt độ thấp: nhiệt độ làm việc của lò dưới 6500C

- Lò nhiệt độ trung bình: nhiệt độ làm việc của lò từ 6500C đến 12000C

- Lò nhiệt độ cao: nhiệt độ làm việc của lò trên 12000C

c Phân loại theo nơi dùng

- Lò dùng trong công nghiệp

e Phân loại theo kết cấu lò: Lò buồng, lò giếng, lò chụp, lò bể…

f Phân loại theo mục đích sử dụng: có lò tôi, lò ram, lò ủ, lò nung…

1.2.3 Vật liệu làm dây điện trở

a Dây điện trở bằng hợp kim:

+Hợp kim Crôm – Niken (Nicrôm) Hợp kim này có độ bền cơ học cao vì

có lớp màng Oxit Crôm (Cr2O3) bảo vệ, dẻo, dễ gia công, điện trở suất lớn,

hệ số nhiệt điện trở bé, sử dụng với lò có nhiệt độ làm việc dưới 12000C + Hợp kim Crôm - Nhôm (Fexran), có các đặc điểm như hợp kim Nicrôm nhưng có nhược điểm là giòn, khó gia công, độ bền cơ học kém trong môi trường nhiệt độ cao

b Dây điện trở bằng kim loại:

Thường dùng những kim loại có nhiệt độ nóng chảy cao: Molipden (Mo), Tantan (Ta) và Wonfram (W) dùng cho các lò điện trở chân không hoặc lò điện trở có khí bảo vệ

c Điện trở nung nóng bằng vật liệu kim loại

+ Vật liệu Cacbuarun (SiC) chụi được nhiệt độ cao tới 14500C, thường dùng cho lò điện trở có nhiệt độ cao, dùng để tôi dụng cụ cắt gọt + Cripton là hỗn hợp của graphic, cacbuarun và đất sét, chúng được chế tạo dưới dạng hạt có đường kính 2-3mm, thường dùng cho lò điện trở trong phòng thí nghiệm yêu cầu nhiệt độ lên đến 18000C

1.2.4 Các loại lò điện trở thông dụng

Theo chế độ nung, lò điện trở phân thành hai nhóm chính:

a Lò nung nóng theo chu kỳ

Bao gồm:

+ Lò buồng thường dùng để nhiệt luyện kim loại (thường hoá,

ủ, thấm than v.v…) Lò buồng được chế tạo với cấp công suất từ 25kW đến 75kW Lò buồng dùng để tôi dụng cụ có nhiệt độ làm việc tới 13500C, dùng dây điện trở bằng các thanh nung cacbuarun

+ Lò giếng thường dùng để tôi kim loại và nhiệt luyện kim loại Buồng lò có dạng hình trụ tròn được chôn sâu trong lòng đất có nắp đậy Lò giếng được chế tạo với cấp công suất từ 30 ÷ 75kW

+ Lò đẩy có buồng kích thước chữ nhật dài Các chi tiết cần nung được đặt lên giá và tôi theo từng mẻ Giá đỡ chi tiết được đưa vào buồng lò theo đường ray bằng một bộ đẩy dùng kích thuỷ lực hoặc kích khí nén

b Lò nung nóng liên tục

Bao gồm:

+ Lò băng: buồng lò có tiết diện chữ nhật dài, có băng tải chuyển động liên tục trong buồng lò Chi tiết cần gia nhiệt được sắp xếp trên băng tải Lò buồng thường dùng để sấy chai, lọ trong công nghiệp chế biến thực phẩm

+ Lò quay thường dùng để nhiệt luyện các chi tiết có kích thước nhỏ (bi, con lăn, vòng bi), các chi tiết cần gia nhiệt được bỏ trong thùng, trong quá trình nung nóng, thùng quay liên tục nhờ một hệ thống truyền động điện

Trong đó: Q - nhiệt lượng toả ra của dây điện trở, cal;

I - dòng điện đi qua dây điện trở, A;

R - điện trở của dây điện trở, Ω;

t - thời gian dòng điện chạy qua dây điện trở, s;

+ Thời gian nung chi tiết đến nhiệt độ yêu cầu:

1 2

G C t t t

a



Trong đó: G- khối lượng của chi tiết có độ dài 100mm, kg;

t1- nhiệt độ yêu cầu, 0C;

t2- nhiệt độ môi trường, 0C;

C- nhiệt dung trung bình của chi tiết cần nung;

a- tốc độ toả nhiệt của chi tiết có độ dài 100mm, kcal/s

+ Công suất điện cần cung cấp cho chi tiết có độ dài là 1mm:

2

4.18 100

l a

+ Công suất tiêu thụ của lò điện trở:

2 1

.cos

P P

 

Trong đó: η - hiệu suất của lò (η = 0,7 ÷ 0,75);

φ - hệ số công suất của lò (cosφ = 0,8 ÷ 0,85)

Từ biểu thức trên ta rút ra rằng: để điều chỉnh nhiệt độ lò điện trở có thể thực hiện bằng cách điều chỉnh công suất cấp cho lò điện trở Điều chỉnh công suất cấp cho lò điện trở có thể thực hiện bằng các phương

- Đóng cắt nguồn cấp cho dây điện trở theo chu kỳ

- Dùng bộ điều áp xoay chiều để thay đổi trị số điện áp cấp cho dây điện trở

1.4 Các loại cảm biến nhiệt độ

Sơ đồ khối chức năng của hệ thống điều chỉnh và ổn định nhiệt độ được trình bày trên hình

Hình 1.1: Sơ đồ khối chức năng của hệ thống điều khiển nhiệt độ

Trong sơ đồ khối chức năng gồm có các khâu chính sau:

- Lò điện trở 3 là đối tượng điều chỉnh với tham số điều khiển là nhiệt độ của lò (t0)

- Bộ điều chỉnh và ổn định n

Hình 1.1 Sơ đồ khối chức năng của hệ thống điều nhiệt độ 2 (thay đổi các chỉnh

và ổn định nhiệt độ lò điện trở thông số nguồn cấp cấp cho lò điện trở)

- Bộ tổng hợp tín hiệu điều khiển 1 (ε = t0 đặt – t0ph)

- Cảm biến nhiệt độ 4, có chức năng gia công ra một tín hiệu điện tỷ lệ với nhiệt độ của lò

Để nâng cao độ chính xác khi khống chế và ổn đinh nhiệt độ của lò điện trở, hệ thống điều chỉnh nhiệt độ lò điện trở là hệ thống kín (có mạch vòng phản hồi)

Việc điều chỉnh và ổn đinh nhiệt độ của lò được thực hiện thông qua việc thay đổi các thông số nguồn cấp cho lò Như vậy tín hiệu phản hồi tỷ lệ với nhiệt độ của lò trong hệ thống khống chế và ổn định nhiệt độ lò điện trở

Hiện nay thường dùng các loại cảm biến nhiệt độ sau:

+ Nhiệt kế thủy ngân: Chiều cao của cột nước thủy ngân tỷ lệ thuận với nhiệt độ của lò Cấu tạo của nó gồm có: 1- điện cực tĩnh (có thể dịch chuyển được nhờ nam châm vĩnh cửu); 2- Nước thủy ngân đóng vai trò như một cực động; 3- Vỏ thủy tinh Như vậy, điện cực 1 và 2 tạo thành một cặp tiếp điểm Khi nhiệt độ trong lò nhỏ hơn trị số nhiệt độ đặt, tiếp điểm 1-2 còn hở, còn khi nhiệt độ của lò bằng hoặc lớn hơn nhiệt độ đặt, tiếp điểm 1-2 kín Việc thay đổi trị số nhiệt độ đặt thực hiện bằng cách dịch chuyển điện cực tĩnh 1 bằng nam châm vĩnh cửu

- Ưu điểm: Cấu tạo đơn giản, cùng một lúc thực hiện ba chức năng: cảm biến,

khâu chấp hành và chỉ thị nhiệt độ

- Nhược điểm: Chỉ dùng được đối với lò điện nhiệt độ thấp (t0 6500C), độ nhạy không cao do quán tính nhiệt của nước thủy ngân lớn

1.5 Mạch điều áp xoay chiều ba pha:

Như đã nói ở trên, công suất ra tải của lò được tính theo công thức:

2

f t

U P R

Như vậy, để thay đổi công suất đưa ra tải, ta có thể thay đổi R t hoặc U f Tuy nhiên trong thực tế, người ta thường chọn cách thay đổi U f để có thể thay đổi công suất ra tải

Khi có sẵn một nguồn điện xoay chiều, để có thể thay đổi điện áp ra tải ta có thể dùng bộ điều chỉnh điện áp xoay chiều (ĐAXC) dùng van bán dẫn Việc điều chỉnh điện áp ra tải dựa theo nguyên tắc tương tự như ở các bộ chỉnh lưu tức là thay đổi điểm

mở của van so với điểm qua không của điện áp nguồn, vì vậy còn gọi là phương pháp điều khiển pha (thay đổi góc mở van)

Do diot chỉ có thể dẫn dòng theo một chiều mà ta lại yêu cầu điện áp ra tải là xoay chiều nên trong mạch điều áp xoay chiều người ta không dùng diot mà dùng triac

vì đây là loại van bán dẫn duy nhất cho phép dòng điện xoay chiều đi qua nó Tuy nhiên, do triac không thông dụng bằng thysistor nên thực tế người ta thường dùng sơ

đồ 2 thysistor đấu song song ngược nhau thay cho triac như hình dưới:

Hình 1.2: Sơ đồ 2 thysistor đấu song song ngược nhau

Các van T1, T2 lần lượt dẫn dòng theo 1 chiều xác định nên dòng qua cặp thyristor đấu song song ngược này là dòng xoay chiều Các van Thyristor được phát xung điều khiển lệch nhau góc 1800 điện để đảm bảo dòng qua cặp van là hoàn toàn đối xứng

Một ưu điểm của việc sử dụng hai thyristor đấu song song ngược nhau thay thế cho triac trong mạch điều áp xoay chiều là khả năng điều khiển để mở và khóa thyristor dễ dàng hơn nhiều so với triac

Ta có đồ thị dạng điện áp ra của mạch điều áp xoay chiều:

Hình 1.3: Đồ thị của mạch điều áp xoay chiều

Các mạch điều áp xoay chiều có nhược điểm cơ bản là trong quá trình điểu chỉnh, mạch luôn làm việc ở chế độ dòng điện gián đoạn, cả dạng dòng điện và điện áp

ra tải đều không sin nên chỉ phù hợp với các tải loại điện trở như lò điện trở, bóng đèn loại sợi đốt vv… Dòng điện sẽ liên tục và đồng thời trở thành hình sin hoàn chỉnh chỉ khi điện áp ra tải lấy bằng điện áp nguồn Như vậy, khi điều chỉnh trên tải nhận được một dải n sóng hài hình sin Mặc dù vậy, với tải là điện trở thuần của lò điện trở thì việc dạng điện áp ra tải không sin cũng không ảnh hưởng đến chế độ làm việc của lò Các mạch điều áp xoay chiều không phù hợp với tải dạng cảm kháng như biến áp hoặc động cơ điện,… nên chỉ dùng khi phạm vi điều chỉnh điện áp không lớn

Trong thực tế công nghiệp, các mạch điều áp xoay chiều thường sử dụng là các mạch điều áp xoay chiều ba pha, tải mắc hình sao (Y) hoặc tải hình tam giác () Quá trình làm việc của mạch điều áp xoay chiều ba pha phức tạp hơn nhiều so với mạch một pha vì ở đây các pha ảnh hưởng mạnh sang nhau và nó còn tùy thuộc vào nhiều yếu tố như sơ đồ đấu van, góc điều khiển cụ thể, tính chất tải…

Hình dưới là sơ đồ thường dùng nhất, đó là sơ đồ có sáu thyristor đấu thành ba cặp song song ngược

Hình 1.4: Sơ đồ sáu thysistor đấu thành ba cặp song song ngược

1.6 Thiết kế tính toán tính chọn van bán dẫn

Trong mạch điều áp xoay chiều ba pha dùng cho lò điện trở dưới đây ta sử dụng

mạch điều áp xoay chiều ba pha sáu thyristor đấu song song ngược, tải thuần trở đấu

Công suất định mức của lò điện là P  dm 90 (kW)

Tổn hao của lò điện  P 3 (kW)

Trong thực tế, lò điện có thể coi là hộ tiêu dùng điện loại một, nghĩa là nguồn cung cấp cho lò điện là ổn định Tuy nhiên, để đảm bảo hiệu quả cũng như sự an toàn trong hoạt động của lò điện, ta sẽ chọn một lượng công suất dự trữ cho lò điện đề phòng trường hợp điện áp nguồn vì một lý do nào đó bị sụt áp Ngoài ra, trong quá trình hoạt động của mình, lò điện cũng chịu thêm một số tổn thất khác như tổn thất trên các van bán dẫn, tổn thất trên đường dây … nhưng do không đáng kể so với tổng tổn thất vì nhiệt của lò nên ta có thể bỏ qua

Khi  = 0 thì điện áp ra tải là hình sin hoàn toàn và đồng thời công suất ra tải cũng đạt công suất lớn nhất PPmax vì vậy để đảm bảo đủ bù các tổn hao đã nói ở trên

ta chọn công suất lớn nhất của lò ứng với khi góc điều khiển  = 0 là:

max 50

Dựa vào công thức (1) ta tính được công suất ra tải khi  = 0

2 max

2

dm t

U P

U R P

Ta xác định được dây điện trở của lò có giá trị là 1,444  Từ đây, dựa vào công nghệ chế tạo ta có thể tiến hành thiết kế chi tiết cho dây điện trở để có thể đảm bảo được các yêu cầu kinh tế kỹ thuật của lò điện

Tiếp theo, ta tiến hành chọn van thông qua các thông số kỹ thuật của van là điện

áp ngược lớn nhất, dòng trung bình qua van…

Như đã nói ở trên hoạt động của mạch điều áp xoay chiều ba pha sáu thyristor đấu song song ngược có nguyên lý hoạt động trong một chu kỳ cũng giống như nguyên lý của mạch chỉnh lưu ba pha hình tia Vì vậy, ta có thể hoàn toàn áp dụng các thông số chọn van của mạch chỉnh lưu ba pha hình tia cho mạch điều áp xoay chiều ba pha sáu thyristor đấu song song ngược Cụ thể:

Điện áp ngược lớn nhất trên van:

max max

0

1

sin2



Khi chọn van ta phải chú ý đến điều kiện làm mát cho van vì khi hoạt động, van tỏa nhiệt rất lớn nên điều kiện làm mát cho van sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả cũng như tuổi thọ của van Nếu van hoạt động trong điều kiện được làm mát bằng không khí nhờ cánh tản nhiệt thì van có thể làm việc tốt với 25% dòng định mức Nếu van làm việc trong điều kiện làm mát bằng quạt gió cưỡng bức thì van có thể chịu được đến 30

60% dòng định mức Nếu làm mát bằng nước thì van có thể chịu được đến 80% dòng định mức

Thông thường trong công nghiệp thì van phải được làm mát tồi nhất là bằng không khí có quạt gió cưỡng bức Trong nhiệm vụ thiết kế lò điện này thì dòng qua van không quá lớn nên ta có thể chọn chế độ làm mát cho van bằng không khí có quạt gió cưỡng bức Ta chọn các điều kiện thích hợp để van có thể chịu dòng tới 40% dòng định mức của van

Từ các giá trị của I tb và U ng , tra trong sổ tay ta chọn được van C358 do hãng G.E của

Mỹ chế tạo với các thông số sau:

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON MỜ

2.1 Đặt vấn đề

Từ những năm 20, lý thuyết tập mờ và mạng noron nhân tạo đã phát triển rất nhanh và được quan tâm Với logic mờ, trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ tạo cơ sở xây dựng các hệ chuyên gia, những hệ có khả năng cung cấp kinh nghiệm điều khiển

hệ thống Trí tuệ nhân tạo được xây dựng dựa trên mạng noron nhân tạo Sự kết hợp giữa logic mờ và mạng noron trong thiết kế hệ thống điều khiển tự động là một khuynh hướng hoàn toàn mới, phương hướng thiết kế hệ điều khiển thông minh, một

hệ thống mà bộ điều khiển có khả năng tư duy như bộ não con người, tức là nó có khả năng tự học, tự chỉnh định lại cho phù hợp với sự thay đổi không lường được trước của đối tượng

Nhờ đã biết hệ mờ và mạng nơron đều có khả năng làm việc trong những hệ thống không ổn định, không chính xác và điều kiện môi trường khắc nghiệt Hệ thống

mờ và mạng nơron đó có nhiều ví dụ thực hiện đánh giá và so sánh chúng

Ngày nay các nhà thiết kế đó áp dụng một cách rộng rãi và có hệ thống logic mờ

và mạng nơron trong lĩnh vực điều khiển học Ý tưởng là triệt tiêu các nhược điểm và đạt được các ưu điểm của cả hai công nghệ, điều này có nghĩa là hai công nghệ kết hợp để tối đa hóa điểm mạnh của từng công nghệ và bổ sung những nhược điểm để hợp thành một hệ thống mới tối ưu hơn

Hệ thống hợp nhất này sẽ có ưu điểm của cả hai: Mạng nơron (khả năng học, khả năng tối ưu hoá, sự kết nối về cấu trúc) và hệ mờ (sự thông minh của con người qua luật mờ if - then, sự thuận lợi của việc am hiểu kiến thức chuyên môn một cách chặt chẽ của các chuyên gia)

2.2 Tổng quan về điều khiển mờ

2.2.1 Giới thiệu

Trong lịch phát triển của công nghệ hiện đại, sự đóng góp của điều khiển lôgic

là cực kỳ to lớn Nó đó đóng vai trò rất quan trọng không chỉ trong các ngành khoa học tự nhiên mà còn là một môn khoa học không thể thiếu được đối với khoa học xã hội ngay cả trong suy luận đời thường Ngày nay, lôgic toán học kinh điển đó tỏ ra còn nhiều hạn chế trong những bài toán nảy sinh từ công việc nghiên cứu và thiết kế những hệ thống phức tạp Đặc biệt là những lĩnh vực cần sử dụng trí tuệ nhân tạo hay trong công việc điều khiển và vận hành các hệ thống lớn có độ phức tạp cao cần sự giúp đỡ của hệ các chuyên gia

Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin nhất là kỹ thuật vi xử lý và công nghệ phần mềm đã đặt nền móng cho việc ứng dụng hệ thống điều khiển thông minh vào các nghành công nghiệp Các hệ thống điều khiển thông minh được xây dựng trên cơ sở trí tuệ nhân tạo đó giúp con người có khả năng khống chế những đối tượng mà trước kia tưởng chừng như không điều khiển được như trong rất nhiều bài toán điều khiển khi đối tượng không thể mô tả bởi mô hình toán học, hoặc mô hình của nó quá phức tạp, cồng kềnh…

Trong thực tế khi thiết kế bộ điều khiển kinh điển thường bị bế tắc khi gặp những bài toán có độ phức tạp của hệ thống cao, độ phi tuyến lớn, thường xuyên thay đổi trạng thái hoặc cấu trúc của đối tượng…

Phát hiện thấy nhu cầu tất yếu ấy, năm 1965 L.A.Zadeh - tại trường đại học Berkelye bang California -Mỹ đã sáng tạo ra lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy Sets Theory) và đặt nền móng cho việc xây dựng một loạt các lý thuyết quan trọng dựa trên cơ sở lý thuyết tập mờ Đây là một trong những phát minh quan trọng có tính bùng nổ và đang hứa hẹn giải quyết được nhiều vấn đề phức tạp và to lớn của thực tế Năm 1970 tại trường Marry Queen London - Anh, Ebrahim Mamdani đó dựng 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 đó dựng logic mờ cho các hệ ra quyết định Tại Nhật logic mờ được ứng dụng vào nhà máy xử lý nước của Fuji Electrinic vào năm 1983, hệ thống xe điện ngầm của Hitachi vào năm 1987, đường sắt Sendai Các ứng dụng đó và đang được phát triển với các vấn đề theo vết, điều chỉnh, nội suy, phân loại, chữ viết tay, nhận dạng lời nói, ổn định hình dạng trong các máy quay video, máy giặt, máy hút bụi, điều hòa, quạt điện, Một thí nghiệm con lắc ngược đó được chứng minh vào năm 1987 với “các đáp ứng cân bằng được sinh ra gần 100 lần ngắn hơn những đáp ứng của bộ điều khiển PID truyền thống”

Lý thuyết mờ ra đời ở Mỹ, ứng dụng đầu tiên ở Anh nhưng phát triển mạnh mẽ nhất 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, phức tạp, không xác định, logic mờ có thể giải quyết các vấn đề mà điều khiển kinh điển không làm được

Phương pháp điều khiển mờ chính là nhằm vào việc xây dựng các phương pháp

có khả năng bắt chước cách thức con người điều khiển Vỡ đối tượng điều khiển là một hệ thống phức tạp, bản chất chưa rõ, không thể hiển thị bằng các mô hình toán lý Nên dưới dạng mô hình mờ một tập các mệnh đề IF …THEN (các luật) với các dữ liệu ngôn ngữ mô tả mối quan hệ giữa các biến vào, các biến ra đó ra đời Ta lấy một

ví dụ phận biệt cá voi có tính khoa học Ở những trường tiểu học, nhiều điều làm mọi người ngạc nhiên rằng cá voi là động vật có vú bởi vì: nó là loại máu nóng, đẻ con, nuôi con bằng sữa mẹ, và cũng mọc lông Hệ thống phân biệt này là một ví dụ hoàn hảo của logic hai trị truyền thống mà thống trị khoa học suốt nhiều thế kỷ Mặc dù thực tế là nó trông giống cá, nó bơi giống cá, nó có mùi cá, và cứ ba học sinh lại có một người nghi ngờ khi nói rằng cá voi không phải là cá, cá voi 100% động vật có vú,

0 % là cá Nếu một nhà logic mờ phân biệt cá voi, ông ta sẽ cho cá voi thuộc về cả hai

Nguyên lý điều khiển mờ đã cho phép con người tự động hóa được điều khiển cho một quá trình, một thiết bị…và mang lại chất lượng mong muốn

Với nguyên tắc mờ bộ điều khiển tổng hợp được có cấu trúc đơn giản so với bộ điều khiển kinh điển khác có cùng chức năng Sự đơn giản đó đó đóng vai trò quan trọng trong việc tăng độ tin cậy cho thiết bị, giảm giá thành sản phẩm

Điều khiển mờ là những cải tiến liên tiếp của kỹ thuật vi xử lý, một cầu nối không thể thiếu giữa kết quả nghiên cứu của lý thuyết điều khiển mờ với thực tế

2.2.2 Cấu trúc của hệ điều khiển mờ

a) Sơ đồ khối: Sơ đồ các khối chức năng của hệ điều khiển mờ được chỉ ra trên

hình 1.1 Trong đó các khối chính của bộ điều khiển mờ là khối mờ hóa, khối thiết bị hợp thành và khối giải mờ Ngoài ra còn có giao diện vào và giao diện ra để đưa tín hiệu vào bộ điều khiển và xuất tín hiệu từ ngõ ra bộ điều khiển đến cơ cấu chấp hành

Hình 2.1: Các khối chức năng của bộ điều khiển mờ

b) Giao diện vào, ra: Hệ mờ là một hệ điều khiển số do đó tín hiệu đưa vào bộ

điều khiển mờ phải là tín hiệu số Giao diện vào có nhiệm vụ chuẩn hóa tín hiệu tương tự thu nhận được từ đối tượng điều khiển và chuyển đổi thành tín hiệu số Giao diện ra có nhiệm vụ biến đổi tín hiệu số thành tương tự, khuyếch đại tín hiệu điều khiển cho phù hợp với đối tượng cụ thể Trong thực tế, giao diện vào, ra được tích hợp trong một CARD xử lý số chuyên dụng hoặc lắp thêm vào khe cắm mở rộng của máy tính

Mờ

Thiết bị hợp thành

Giao diện vào

Giao diện ra

c) Khối mờ hóa: Là khối đầu tiên của bộ điều khiển mờ có chức năng chuyển

mỗi giá trị rõ của biến ngôn ngữ đầu vào thành véctơ  có số chiều bằng số tập mờ đầu vào Số tập mờ đầu vào do người thiết kế qui định tùy thuộc đối tượng cụ thể, nhưng thông thường không chọn quá 9 tập mờ Hình dạng các hàm liên thuộc cũng được tùy chọn theo hình tam giác, hình thang, hàm Gaus … Mỗi loại hàm liên thuộc

có ưu, nhược điểm riêng Hiện nay vẫn chưa có nghiên cứu nào chỉ rõ dùng dạng hàm liên thuộc nào là tốt nhất Hình 1.2 minh họa phương pháp mờ hóa biến điện áp trong khoảng từ 100V - 300V bằng 5 tập mờ dạng hàm Gaux Khi đó ứng với mỗi giá trị rõ 0

x ta có vectơ

0 0 0 0 0

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

RT T TB Cao RC

x x

x x

0, 7

0, 4 0

Khối thiết bị hợp thành cũng được gọi là cơ cấu suy diễn hay động cơ suy diễn

có chức năng biến mỗi giá trị rừ (x0) ở đầu vào thành tập mờ B' (x0 ) trên cơ sở các

luật điều khiển, khối này gồm 2 phần chính: Luật điều khiển (hợp thành) và suy diễn

mờ

Luật điều khiển bao gồm một số mệnh đề hợp thành là các mệnh đề đơn hoặc

mệnh đề phức được liên hệ với nhau bởi toán tử "Hoặc" có dạng tổng quát:

R1: Nếu X1 = A1 và X2 = B1 và … thì Y1 = C1 và Y2 = D1… hoặc

R2: Nếu X1 = A2 và X2 = B2 và ….thì Y1 = C2 và Y2 = D2 hoặc

………

R2: Nếu X1 = An và X2 = Bn và ….thì Y1 = Cn và Y2 = Dn (2.1) Tùy theo số mệnh đề điều kiện và số mệnh đề kết luận trong mỗi mệnh đề hợp

thành mà người ta có các cấu trúc điều khiển khác nhau:

- Cấu trúc SISO (một vào, một ra): Chỉ có một mệnh đề điều kiện và một mệnh

Là nguyên tắc xây dựng ma trận hợp thành chung (R) từ các mệnh đề hợp thành

Rk Trong điều khiển mờ người ta đưa ra 4 nguyên tắc xây dựng ma trận hợp thành là: Max-min, Max-prod, Sum-min, Sum-prod Theo thói quen ta thường gọi là các luật hợp thành Max-min; luật hợp thành Max-prod; luật hợp thành Sum-min và luật hợp thành Sum-prod

- Luật hợp thành Max – min: Nếu

Luật hợp thành MIN là tên gọi mô hình (ma trận) R của mệnh đề hợp thành

ABkhi hàm liên thuộc AB( , )x y của nó được xây dựng theo quy tắc MIN

Xét luật hợp thành có cấu trúc SISO:

Bước 4: Xác định B'( )y theo công thức B'( )y  ( , , ,l l1 2 l m)

Ví dụ: A( )x , B( )y , C( )z được rời rạc hóa tại các điểm:

x{ 2.038, 5.4, 1.359, 6.4}

y{ [1.359, 7.6, 2.038, 8.6}

z{ 1.699, 12.5, 1.699, 13.5}

Ta tiến hành xây dựng luật hợp thành MAX-MIN:

Hình 2.3: Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành Max-min

Luật hợp thành MAX – PROD: Nếu

Bước 4: Xác định B'( )y theo công thức B'( )y  ( , , ,l l1 2 l m)

Để xây dựng R, trước tiên hai hàm liên thuộc A( )x và B( )y được rời rạc hóa với tần số rời rạc đủ nhỏ để không bị mất thông tin

Ví dụ: A( )x , B( )y , C( )z được rời rạc hóa tại các điểm:

x{ 2.038, 5.4, 1.359, 6.4}

y{ [1.359, 7.6, 2.038, 8.6}

z{ 1.699, 12.5, 1.699, 13.5}

Ta tiến hành xây dựng luật hợp thành MAX-PROD:

Hình 2.4: Hàm liên thuộc vào- ra theo luật hợp thành max-pro

- Luật hợp thành SUM – MIN: Nếu

Thuật toán triẻn khai: RR1R2  R p được thực hiện theo các bước sau:

Bước 1: Rời rạc hóa X tại n điểm ( ,x x x1 2, 3, ,x n) và Y tại m thời điểm

Ta tiến hành xây dựng luật hợp thành SUM-MIN:

Hình 2.5: Hàm liên thuộc vào ra theo luật hợp thành sum-min

- Luật hợp thành SUM – PROD: Nếu

………

R p: nếu  A p thì  B p

Trong đó các giá trị mờ A1, A2,…, A p có cùng cơ sở X và B1, B2, …, B p có

cùng cơ sở Y

Gọi hàm liên thuộc của A k và B k là Ak( )x và Bk( )y với k = 1, 2,…,p

Thuật toán triẻn khai: RR1R2  R p được thực hiện theo các bước sau:

Bước 1: Rời rạc hóa X tại n điểm ( ,x x x1 2, 3, ,x n) và Y tại m thời điểm

Ta tiến hành xây dựng luật hợp thành SUM-PROD:

Hình 2.6: Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành sum-prod

e Khối giải mờ (rõ hoá)

Giải mờ là quá trình xác định một giá trị rõ y0 nào đó có thể chấp nhận được từ hàm liên thuộc B1' ( )y của giá trị mờ B’ (tập mờ B’)

Có hai phương pháp giải mờ chính là phương pháp cực đại và phương pháp điểm trọng tâm

*Phương pháp cực đại

Để giải mờ theo phương pháp cực đại, ta cần thực hiện theo hai bước:

Bước 1: Xác định miền chứa giá trị rõ y0 (miền G): Đó là miền mà tại đó hàm

Bước 2: Xác định y0 có thể chấp nhận được từ G theo ba nguyên tắc: Nguyên

tắc trung bình; nguyên tắc cận trái và nguyên tắc cận phải

Nguyên tắc trung bình : Giá trị rõ y0 sẽ là trung bình cộng của y1 và

y2: 1 2 0

2

y y

y  

(2.12)

Ví dụ giải mờ bằng nguyên tắc trung bình cho luật hợp thành MAX-MIN:

Hình 2.7: Giải mờ bằng nguyên tắc trung bình

Nguyên tắc cận trái: Giá trị rõ y0 được lấy bằng cận trái y1 của G Với

Hình 2.8: Giải mờ bằng nguyên tắc cận trái

Nguyên tắc cận phải: Giá trị rõ y0 được lấy bằng cận trái y2 của G Với

Ví dụ giải mờ khi sử dụng nguyên tắc cận phải cho luật hợp thành MAX-MIN:

Hình 2.9: Giải mờ bằng nguyên tắc cận phải

*Phương pháp điểm trọng tâm

Giải mờ theo phương pháp điểm trọng tâm sẽ cho ra kết quả y' là hoành độ của điểm trọng tâm miền được bao bởi trục hoành và đường B1' ( )y

Công thức xác định y0 theo phương pháp điểm trọng tâm như sau:

'

'

( )'

( )

B S B S

y y dy y

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

Giả sử có q luật điều khiển được triển khai Khi đó mỗi giá trị mờ B' tại đầu ra

của bộ điều khiển sẽ là tổng của q giá trị mờ đầu ra của từng luật hợp thành Ký hiệu giá trị mờ đầu ra của luật điều khiển thứ k là B1'( )y với k =1,2, ,q Với quy tắc SUM-MIN, hàm liên thuộc

S

M y y dy và k B k' ( )

S

Ví dụ sử dụng phương pháp điểm trọng tâm cho luật hợp thành SUM-MIN:

Hình 2.10: Giải mờ bằng phương pháp điều khiển trọng tâm

cho cả hai luật hợp thành MAX-MIN và SUM-MIN với thêm một giả thiết là mỗi tập

mờ B k1' ( )y được xấp xỉ bằng một cặp giá trị (y k, H k) duy nhất (singlenton), trong đó

y H y

Hình 2.11: So sánh các phương pháp giải mờ

2.3 Tổng quan về mạng nơron

2.3.1 Giới thiệu

Với logic mờ, trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây tạo

ra cơ sở xây dựng các hệ chuyên gia, những hệ có khả năng cung cấp kinh nghiệm điều khiển hệ thống Trí tuệ nhân tạo được xây dựng dựa trên mạng nơron nhân tạo Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Networks) là hệ thống được xây dựng dựa trên nguyên tắc cấu tạo của bộ não người Nó cho chúng ta một hướng mới trong nghiên cứu hệ thống thông tin Mạng nơron nhân tạo có thể thực hiện các bài toán: Tính toán gần đúng các hàm số, thực hiện các bài toán tối ưu, nhận mẫu, nhận dạng

và điều khiển đối tượng hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống Mạng nơron nhân tạo có một số lượng lớn mối liên kết của các phần tử biến đổi có liên kết song song Nó có hành vi tương tự như bộ não người với khả năng tự học hỏi, tự chỉnh định cho phù hợp với sự thay đổi không lường trước của đối tượng điều khiển và tổng hợp thông tin từ sự luyện tập của các tập mẫu dữ liệu Trong quá trình tái tạo đó không phải tất cả các chức năng của bộ não con người đều được tái tạo, mà chỉ có những chức năng cần thiết Bên cạnh đó còn có những chức năng mới được tạo ra nhằm giải quyết một bài toán điều khiển đã định trước Các phần tử biến đổi của mạng nơron nhân tạo được gọi là các nơron nhân tạo hoặc gọi tắt là nơron

2.3.2 Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo

Mạng nơron được xây dựng từ những năm 1940 nhằm mô phỏng một số chức năng của bộ não con người Dựa trên quan điểm cho rằng bộ não người là bộ điều khiển Mạng nơron nhân tạo được thiết kế và có khả năng giải quyết hàng loạt các bài toán tối ưu, điều khiển, công nghệ robot…

Qua quá trình nghiên cứu và phát triển nơron nhân tạo có thể chia làm 4 giai đoạn như sau:

Giai đoạn 1: Có thể tính từ nghiên cứu của William (1980) về tâm lý học với sự

liên kết các nơron thần kinh Năm 1940 Mc Culloch và Pitts đã cho biết nơron có thể

mô hình hóa như thiết bị ngưỡng (giới hạn) để thực hiện các phép tính logic và mô hình nơ ron của MC Culloch-Pitts cùng với giải thuật huấn luyện mạng của Hebb ra đời năm 1943

Giai đoạn 2: Vào khoảng gần những năm 1960, một số mô hình nơron hoàn thiện hơn đã được đưa ra như: mô hình Perception của Rosenblatt (1958), Adalile của Widrow (1962) Trong đó mô hình Perception rất được quan tâm vì nguyên lý đơn giản nhưng nó có hạn chế vì nó đã không dùng được cho các hàm logic phức (1969) Adalile là mô hình tuyến tính, tự chỉnh được dùng rộng rãi trong điều khiển thích nghi, tách nhiễu và phát triển cho đến nay

Giai đoạn 3: Đầu thập niên 80 những đóng góp lớn cho mạng nơron trong giai đoạn này phải kể đến Grossberg, Kohnonen, Rumelhart và Hopfield Trong đó đóng góp lớn của Hopfiled gồm hai mạng phản hồi: Mạng rời rạc năm 1982 và mạng liên tục năm 1984 Cảm nhận của Hopfield đã được Rumelhart, Hinton và Williams đề xuất thuật toán sai số truyền ngược nổi tiếng để huấn luyện mạng nơron nhiều lớp nhằm giải bài toán mà mạng khác không thực hiện được Nhiều ứng dụng mạnh mẽ của mạng nơron ra đời cùng với các mạng theo kiểu máy Boltlzmannn

Giai đoạn 4: Tính từ năm 1987 đến nay mạng nơron đã tìm và khẳng định được

vị trí của mình trong rất nhiều ứng dụng khác nhau: điều khiển, bài toán tối ưu, …

2.3.3 Cấu trúc mạng nơron nhân tạo

a)Mạng nơron sinh học

* Cấu tạo: Nơron là phần tử cơ bản tạo nên bộ não con người Sơ đồ cấu tạo của

một nơron sinh học được chỉ ra như trong hình 2.12 Một nơron điển hình có 3 phần chính: thân nơron, các nhánh và sợi trục

Hình 2.12: Mô hình 2 nơron sinh học

- Thân nơron (soma): Được giới hạn trong một màng membran và trong cùng

là nhân Thân nơron có rất nhiều đường rẽ nhánh gọi là rễ

Các rễ của nơron được chia thành hai loại: Loại nhận thông tin từ nơron khác

Khớp nối

Sợi trục

qua axon gọi là rễ đầu vào và loại đưa thông tin qua axon tới các nơron khác gọi là rễ đầu ra Một nơron có nhiều rễ đầu vào nhưng chỉ có một rễ đầu ra

- Các nhánh (dendrite): Đây chính là các mạng dạng cây của các dây thần

kinh để nối các soma với nhau

- Sợi trục (Axon): Đây là một kết nối hình trụ dài và mang các tín hiệu ra

ngoài Phần cuối của axon được chia thành nhiều nhánh nhỏ Mỗi nhánh nhỏ (cả của dendrite và axon) kết thúc trong một cơ quan nhỏ hình củ hành được gọi là synapte

mà tại đây các nơron đưa các tín hiệu của nó vào các nơron khác Những điểm tiếp nhận với các synapte trên các nơron khác có thể ở các dendrite hay chính soma

* Hoạt động của nơron sinh học có thể mô tả như sau:

Các tín hiệu đưa ra bởi một synapte và được nhận bởi các dendrite là các kích thích điện tử Việc truyền tín hiệu đó liên quan đến một quá trình hóa học phức tạp mà trong đó các chất truyền đặc trưng được giải phóng từ phía gửi của nơi tiếp nối Điều này làm tăng hay giảm điện thế bên trong thân của nơron nhận Nơron nhận tín hiệu sẽ kích hoạt (fire) nếu điện thế vượt khỏi một ngưỡng nào đó và một xung (hoặc điện thế hoạt động) với độ mạnh (cường độ) và thời gian tồn tại cố định được gửi ra ngoài thông qua axon tới phần nhánh của nó rồi tới các chỗ nối synapte với các nơron khác Sau khi kích hoạt, nơron sẽ chờ trong một khoảng thời gian được gọi là chu kỳ trước khi nó có thể được kích hoạt lại Synapses là hưng phấn (excitatory) nếu chúng cho phép các kích thích truyền qua gây ra tình trạng kích hoạt (fire) đối với nơron nhận Ngược lại, chúng là ức chế (inhibitory) nếu các kích thích truyền qua làm ngăn trở trạng thái kích hoạt (fire) của nơron nhận

b)Mạng nơron nhân tạo

* Khái niệm

Nơron nhân tạo là sự sao chép nơron sinh học của não người, nó có những đặc tính sau:

- Mỗi nơron có một số đầu vào, những kết nối (Synaptic) và một đầu ra (axon)

- Một nơron có thể hoạt động (+35mV) hoặc không hoạt động (-0,75mV)

- Chỉ có một đầu ra duy nhất của một nơron được nối với các đầu vào khác nhau của nơron khác Điều kiện để nơron được kích hoạt hay không kích hoạt chỉ phụ thuộc những đầu vào hiện thời của chính nó

Một nơron trở nên tích cực nếu đầu vào của nó vượt qua ngưỡng ở một mức nhất định

Hình 2.13: Mô hình nơron đơn giản

Các đầu vào có hàm trọng Wj và bộ tổng Đầu ra của bộ tổng được sử dụng để quyết định một giá trị của đầu ra thông qua hàm chuyển Có nhiều kiểu hàm chuyển khác nhau (sẽ được đề cập ở phần sau) Tương tự nơron sinh học của con người, nơron sẽ được kích hoạt nếu tổng giá trị vào vượt quá ngưỡng và không được kích hoạt nếu tổng giá trị vào thấp hơn ngưỡng Sự làm việc như vậy của nơron gọi là sự kích hoạt nhảy bậc

Kết nối một vài nơron ta được mạng nơron Hình 2.14 là một mạng nơron gồm 3 lớp: lớp vào, lớp ẩn và lớp ra

Hình 2.14: Mạng nơron 3 lớp

Các nơron lớp vào trực tiếp nhận tín hiệu ở đầu vào, ở đó mỗi nơron chỉ có một tín hiệu vào Mỗi nơron ở lớp ẩn được nối với tất cả các nơron lớp vào và lớp ra Các nơron ở lớp ra có đầu vào được nối với tất cả các nơron ở lớp ẩn, chúng là đầu ra của mạng Cần chú ý rằng một mạng nơron cũng có thể có nhiều lớp ẩn Các mạng nơron trong mỗi nơron chỉ được liên hệ với tất cả các nơron ở lớp kế tiếp và tất cả các mối liên kết chỉ được xây dựng từ trái sang phải được gọi là mạng nhiều lớp truyền thẳng

2.3.4 Mô hình nơron

a)Nơron đơn giản: Xét một nơron với một đầu vào vô hướng và không có độ dốc

Hình 2.15 a,b: Mô hình nơron đơn giản