Thiết kế và mô phỏng hệ thống điều khiển tốc độ động cơ DC sử dụng bộ điều khiển FuzzyPID. Biết các tham số của động cơ như sau: Công suất định mức Pđm = 1500W, điện áp định mức Uđm = 200V, dòng điện định mức Iđm = 11,24 A, momen định mức Mđm = 10 Nm, tốc độ định mức nđm = 1500 rpm. Các tham số: R = 0,5 Ω; L = 0,02 H; Kt = 1 NmA; Kb = 1,25 Vrads; J = 0,1 kgm2; Kf = 0.008 N.mrads.CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN MỜMô hình tổng quát và chức năng của các khâu trong hệ mờKỹ thuật mờ hóa đầu vào đầu raLuật hợp thành mờĐặc điểm và khả năng ứng dụng của hệ mờCHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN HỌC HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ DCKhái niệm chungCác phương pháp điều khiển tốc độ động cơ DCXây dựng mô hình toán hệ thống động cơ DC trên Matlab SimulinkKết luật về đặc điểm của đối tượng điều khiểnCHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN PID TRUYỀN THỐNGCấu trúc bộ điều khiển PIDCác phương pháp thiết kế bộ điều khiển PIDThiết kế bộ điều khiển PID truyền thốngCHƯƠNG 4: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN FUZZYPIDCấu trúc bộ điều khiển Fuzzy PIDThiết kế và mô phỏng bộ điều khiển Fuzzy PIDNgày nay, xã hội ngày càng phát triển thì nhu cầu của con người ngày càng cao. Lĩnh vực điều khiển tự động ngày càng phát triển, đặc biệt là điều khiển chính xác, đã trở thành một phần không thể thiếu của nền công nghiệp hiện đại. Phần lớn các loại máy móc, thiết bị dân dụng hay trong công nghiệp sử dụng động cơ điện, từ động cơ điện trong các máy công cụ, máy CNC, các cánh tay robot,…đến trong những thiết bị gia dụng như máy giặt, điều hòa, máy hút bụi, ngay cả trong máy vi tính. Những hiết bị như vậy yêu cầu độ chính xác cao, tiết kiệm năng lượng, tuổi thọ và chu kì bảo dưỡng dài. Một trong những yêu cầu cần được đáp ứng để đạt những chỉ tiêu trên đây là điều khiển được tốc độ động cơ điện một cách ổn định, đáp ứng nhanh, vận hành trơn tru khi xác lập và khi thay đổi trạng thái.Một cách tiếp cận mới đã mang lại nhiều kết quả thực tiễn và đang tiếp tục phát triển đó là cách tiếp cận của lý thuyết tập mờ (FUZZY SET THEORY), do giáo sư Lotfi Zadeh của trường đại học California Mỹ đề ra năm 1965. Công trình này thực sự đã khai sinh một ngành khoa học mới là lý thuyết tập mờ và đã nhanh chóng được các nhà nghiên cứu công nghệ mới chấp nhận ý tưởng. Một số kết quả bước đầu và hướng nghiên cứu tiếp theo góp phần tạo nên những sản phẩm công nghiệp đang được tiêu thụ trên thị trường. Lý thuyết tập mờ ngày càng phong phú và hoàn chỉnh, đã tạo nền vững chắc để phát triển logic mờ.Trong điều khiển hiện đại, lý thuyết mờ cung cấp cho ta một hướng đi mới, xây dựng những hệ điều khiển mờ thuần túy hoặc những hệ mờ lai với mục đích nâng cai chất lượng các bộ điều khiển, cũng như điều khiển những đối tượng chưa biết hoặc khó nhận dạng.Có thể nói logic mờ (Fuzzy logic) là nền tảng để xây dựng các hệ mờ thực tiễn, ví dụ trong công nghiệp sản xuất xi măng, sản xuất điện năng, các hệ chuyên gia trong y học giúp chuẩn đoán và điều trị bệnh, các hệ chuyên gia trong xử lý tiếng nói, nhận dạng hình ảnh,...Công cụ chủ chốt của logic mờ là tiền đề hóa và lập luận xấp xỉ với phép suy diễn mờ.Đây là một bước tiến có tính đột phá trong việc phiên dịch hay lượng hóa những mệnh đề của ngôn ngữ tự nhiên, có chứa những thông tin không chính xác và không đầy đủ, (các thông tin “mờ”) sang các ngôn ngữ hình thức, ngôn ngữ lập trình.CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN MỜ1.1. Mô hình tổng quát và chức năng của các khâu trong hệ mờĐiều khiển mờ dựa trên cơ sở lý thuyết logic mờ, hiện đang có vai trò quan trọng trong các hệ điều khiển hiện đại bởi các ưu điểm: Hệ thống điều khiển sử dụng bộ điều khiển mờ có tính khả thi cao. Các chỉ tiêu kỹ thuật của hệ thống như độ tác động nhanh, tính bền vững và ổn định tốt. Dễ dàng thiết kế và thay đổi giải thuật điều khiển. Hệ thống sử dụng bộ điều khiển mờ cho phép điều khiển các đối tượng mà mô hình toán học của chúng không xác định được rõ ràng.Hệ MRAS điều khiển tốc độ động cơ. Hệ điều khiển mờ sử dụng được “các kinh nghiệm vận hành đối tượng và các xử lý điều khiển của chuyên gia” trong thuật toán điều khiển. Do vậy hệ điều khiển mờ tiến gần với tư duy điều khiển của con người. Hình 1.1: Cấu trúc của một hệ điều khiển mờ đơn giảnĐiều khiển mờ có thế mạnh 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 đày đủ hoặc không chính xác. Hệ thống điều khiển khó xác định mô hình hoặc không xác định được mô hình của đối tượng.Về nguyên tắc hệ thống điều khiển mờ cũng không có gì khác so với các hệ điều khiển thông thường. Cấu trúc hệ điều khiển mờ cũng bao gồm các khối chức năng tương tự như các hệ điều khiển truyền thống. Điểm sai khác duy nhất ở đây là sử dụng bộ điều khiển mờ. Hình 1 là sơ đồ khối của hệ điều khiển mờ, trong đó bộ điều khiển mờ FLC (Fuzzy Logic Controller) bao gồm bốn khối: khối mờ hóa, khối hợp thành, khối luật điều khiển và khối giải mờ. Khối mờ hóa có nhiệm vụ biến đổi các giá trị rõ đầu vào thành một miền giá trị mờ với hàm liên thuộc đã chọn ứng với biến ngôn ngữ đầu vào đã được định nghĩa. Có thể sử dụng các hàm liên thuộc dạng tam giác, dạng Gauss... Số lượng tập mờ trong biến ngôn ngữ được lựa chọn phù hợp với đối tượng trong quá trình điều khiển nhất định, số tập mờ thường được lựa chọn theo kinh nghiệm chuyên gia. Khối hợp thành dùng để biến đổi các giá trị mờ hóa của biến ngôn ngữ đầu vào thành các giá trị mờ của biến ngôn ngữ đầu ra theo luật hợp thành nào đó.Trong hệ điều khiển thường dùng các luật hợp thành MaxPROD hoặc MaxMIN. Khối luật mờ bao gồm các luật “IF... THEN” dựa vào các luật mờ cơ sở. Luật mờ thể hiện tư duy, kiến thức và kinh nghiệm của người thiết kế. Nếu hệ mờ được thiết kế phù hợp với đối tượng, thích hợp với từng biến và giá trị của các biến ngôn ngữ theo quan hệ mờ VàoRa, hệ thống sẽ ổn định bền vững và thỏa mãn yêu cầu chất lượng mong muốn. Khối giải mờ biến đổi các giá trị mờ đầu ra thành các giá trị rõ để điều khiển đối tượng. Có thể sử dụng các phương pháp giải mờ như: phương pháp cực đại, phương pháp trọng tâm theo các biểu thức...Một hệ thống bao gồm bộ điều khiển xử lý mờ FLC với các bốn khối cơ bản như trên được gọi là một hệ mờ cơ bản.1.2. Kỹ thuật mờ hóa đầu vào đầu ra1.2.1. Quá trình mờ hóaMờ hóa là một ánh xạ từ một giá trị rõ x ∈ U ∈ Rn sang một tập mờ A trong tập nền U. Mờ hóa phải đảm bảo: Độ phụ thuộc là lớn nhất, đảm bảo tính khử nhiễu, tính toán đơn giản.Trong điều khiển, với mục đích sử dụng các hàm thuộc sao cho khả năng tích hợp chúng là đơn giản, người ta chỉ quan tâm đến 3 kiểu mờ hóa cơ bản sau:Hàm Singleton (cũng gọi là hàm Kronecker).Hàm hình tam giác.Hàm hình thang.Trong ba cách trên, mờ hóa theo hàm tam giác đảm bảo khử nhiễu nhưng tính toán và khử nhiễu khó, lâu. Chỉ có mờ hóa theo kiểu Singleton là được sử dụng nhiều nhất mặc dù nó không có tính khử nhiễu nhưng tính toán đơn giản và nhanh.1.2.2. Thiết bị hợp thành mờThiết bị hợp thành được hiểu là sự ghép nối chung giữa bản thân nội dung luật hợp thành và thuật toán xác định giá trị mờ của luật hợp thành khi biết trước giá trị rõ của tín hiệu đầu vào.Trọng tâm của hệ mờ chính là mệnh đề IF … THEN. Ta xét hệ MISO (n đầu vào, 1 đầu ra), mệnh đề hợp thành mô tả hệ MISO là:Ri:IF x1=A11 and …and xn=An1 THEN y= Bj1()Với:x= (x1,…,xn)Tlà vector đầu vào.ylà đầu ra.Ai1là các tập mờ của biến đầu vào (i=1 n).Bj1là các tập mờ của biến đầu ra.Dạng () là dạng chuẩn của mệnh đề hợp thành vỡ tất cả các dạng mô tảkhác đều có thể đưa về dạng này. Chẳng hạn nếu hệ mờ là MIMO thì nó chính là tổng của các hệ con MISO mà chúng được mô tả dưới dạng (). Gọi R là luật hợp thành chung cho các mệnh đề Ri (i=1 n) ở trên: (phép tích hợp tập mờ Ri)Thiết bị hợp thành được gọi bằng tên của quy tắc thực hiện luật hợp thành.Trong điều khiển có 4 thiết bị chính sau: Thiết bị hợp thành Max – Min□ Phép suy diễn được thực hiện với luật Min µA=>B (y) = Min {HµB(y)}□ Phép hợp mờ được thực hiện với luật Max µAvB (y) = Max {µA(y), µB(y)} Thiết bị hợp thành Sum Prod□ Phép suy diễn được thực hiện bởi luật Prob µA=>B (y) = HµB(y)□ Phép hợp mờ được thực hiện theo luật Max: µAvB (y) = Min {1,µA(y) + µB(y)} Thiết bị hợp thành Sum – Min□ Phép suy diễn được thực hiện theo luật Min: µA=>B (y) = Min {HµB(y)}□ Phép hợp mờ được thực hiện theo luật Max: µAvB (y) = Min {1,µA(y) + µB(y)}1.3. Luật hợp thành mờ1.3.1. Mệnh đề hợp thànhCho hai biến ngôn ngữ χ và γ, nếu χ nhận tập mờ A với hàm thuộc µA(x) và γ nhận giá trị tập mờ B có hàm thuộc µB(y). Thì biểu thức χ = A gọi là mệnh đề điều kiện, γ = B gọi là mệnh đề kết luận. Theo 2, 4, 13 phép hợp thành được mô tả: IF χ = A THEN γ = B (từ A suy ra B – mệnh đề hợp thành một điều kiện) Biểu diễn giá trị mờ đó là tập B thì mệnh đề hợp thành chính là ánh xạ: µA(x0) → µB(y)1.3.2. Mô tả mệnh đề hợp thànhÁnh xạ µA(x0) → µB(y) chỉ ra rằng mệnh đề hợp thành là một tập mà mỗi phần tử là một giá trị (µA(x0), µB(y)), có nghĩa rằng mỗi phần tử là một tập mờ. Mô tả mệnh đề hợp thành tức là mô tả ánh xạ trên 2, 4, tr.3643, 13, 17. Xét mệnh đề hợp thành mờ có cấu trúc: IF χ = A THEN γ = B hay µA(x) ⇒ µB(y) với µA, µB ∈0, 1 Trong đó µA(x) là hàm thuộc của tập mờ đầu vào A định nghĩa trên tập nền X và µB(y) là hàm thuộc của tập B trên tập nền Y. Giá trị của mệnh đề hợp thành mờ (2.21) là một tập mờ B′ định nghĩa trên không gian nền Y và có hàm thuộc. µB′ (y):0,1 × 0,1 → 0,1Trong kỹ thuật điều khiển thường dùng hai quy tắc hợp thành mờ Quy tắc hợp thành MIN:µB′ ( y) = min{µ A , µB ( y)} Quy tắc hợp thành PROD: µB′ ( y) µB′ = µAµB (y) Hình 1.2: Quy tắc hợp thành mờ1.3.2. Luật hợp thành mờa) Luật hợp thành mờ Xét một luật hợp thành R gồm n mệnh đề hợp thành R1, R2, R3,..., Rn cho biến vào là χ và biến ra là γ như sau:R1: IF χ = A1 THEN γ = B1 OR R2: IF χ = A2 THEN γ = B2 OR R3: IF χ = A3 THEN γ = B3 OR ....... Rn: IF χ = An THEN γ = Bn Trở lại với trường hợp vận tốc xe ô tô, với mỗi giá trị vật lý x0 của biến tốc độ đầu vào thì thông qua một phép suy diễn mờ ta có n tập mờ , , ,..., từ n mệnh đề R1, R2, R3,... Rn của luật hợp thành R. Ký hiệu các hàm thuộc của các tập mờ này là (y), (y), (y),..., (y). Giá trị của luật hợp thành R ứng với x0 được hiểu là tập mờ R′ xác định qua phép hợp n tập mờ , , ,..., . Tùy thuộc vào các phép tính (y), (y), (y),..., (y) và R′ ta có các luật hợp thành mờ như: Luật hợp thành MaxMIN, nếu (y), (y), (y),..., (y) được xác định theo quy tắc hợp thành MIN và phép hợp sử dụng luật Max. Luật hợp thành MaxPROD, nếu (y), (y), (y),..., (y)được xác định theo quy tắc hợp thành PROD và phép hợp sử dụng luật Max. Luật hợp thành SumMIN, nếu (y), (y), (y),..., (y) được xác định theo quy tắc hợp thành MIN và phép hợp sử dụng luật Sum. Luật hợp thành SumPROD, (y), (y), (y),..., (y) được xác định theo quy tắc hợp thành PROD và phép hợp sử dụng luật Sum. b) Thuật toán thực hiện luật hợp thành đơn có cấu trúc SISOXét một mệnh đề hợp thành SISO cho dạng tổng quát: IF χ = A THEN γ = B Hàm thuộc µA(x) được rời rạc với n điểm mẫu x1, x2,..., xn. Và hàm thuộc µB(y) được rời rạc với m điểm mẫu y1, y2,..., ym.Xác định vector của hai hàm thuộc µA(x) và µB(y): Ma trận hợp thành R được xác định theo: Trong đó nếu áp dụng quy tắc MaxMIN thì dấu phải được thay thế bằng phép lấy cực tiểu, còn với quy tắc MaxPROD thì dấu được thực hiện như phép nhân bình thường. Hàm thuộc của giá trị đầu ra ứng với giá trị rõ đầu vào xk được xác định theo công thức: c) Thuật toán thực hiện luật hợp thành có cấu trúc MIMO Xét một mệnh đề hợp thành MISO với d mệnh đề điều kiện: IF χ1 = A1 AND χ2 = A2 AND ... AND χd = Ad THEN γ = B (2.31)Hệ thống bao gồm d biến ngôn ngữ đầu vào χ1, χ2, ..., χd và một biến ngôn ngữ đầu ra là γ. Trong mệnh đề hợp thành (2.31) liên kết AND giữa các mệnh đề được thực hiện bằng phép giao các tập mờ A1, A2, ..., Ad với nhau theo công thức (2.16) hoặc (2.17). Kết quả của phép giao sẽ là độ thỏa mãn H. Các bước xây dựng luật hợp thành R như sau:•Rời rạc hóa miền xác định hàm thuộc của mệnh đề điều kiện và mệnh đề kết luận.•Xác định độ thỏa mãn H cho từng vector giá trị rõ đầu vào là vector tổ hợp d điểm mẫu thuộc miền xác định của các hàm thuộc .Ví dụ với một vector giá trị ngõ vào:
Trang 1TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
TRUNG TÂM ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC
~~~~~~o0o~~~~~~
BÀI TẬP TIỂU LUẬN:
ĐIỀU KHIỂN LOGIC MỜ
Đề tài:
Thiết kế và mô phỏng hệ thống điều khiển tốc độ động cơ
DC sử dụng bộ điều khiển Fuzzy PID
Hà Nội, 12/2019
Trang 2MỤC LỤC
1
LỜI CẢM ƠN 3
KHÁI QUÁT ĐỀ TÀI 4
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN MỜ 5
1.1 Mô hình tổng quát và chức năng của các khâu trong hệ mờ 5
1.2 Kỹ thuật mờ hóa đầu vào đầu ra 7
1.3 Luật hợp thành mờ 9
1.4 Đặc điểm và khả năng ứng dụng của hệ mờ 17
CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN HỌC HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ DC 18
2.1 Khái niệm chung 18
2.2 Các phương pháp điều khiển tốc độ động cơ DC 19
2.3 Xây dựng mô hình toán hệ thống động cơ DC trên Matlab & Simulink 25
2.4 Kết luật về đặc điểm của đối tượng điều khiển 31
CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN PID TRUYỀN THỐNG 32
3.1 Cấu trúc bộ điều khiển PID 32
3.2 Các phương pháp thiết kế bộ điều khiển PID 32
3.3 Thiết kế bộ điều khiển PID truyền thống 34
CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN FUZZY-PID 36
4.1 Cấu trúc bộ điều khiển Fuzzy PID 36
4.2 Thiết kế và mô phỏng bộ điều khiển Fuzzy PID 40
TÀI LIỆU THAM KHẢO 42
Trang 3LỜI CẢM ƠN
Kính gửi đến thầy TS Quách Đức Cường (Khoa Điện, trường Đại học CôngNghiệp Hà Nội) lời cảm ơn chân thành sâu sắc Cảm ơn thầy đã tận tình hướngdẫn, chỉ dạy chúng em bộ môn “Điều khiển logic mờ” trong suốt quá trình học vàthực hiện bài tiểu luận này
Em xin trình bày bài tiểu luận môn học “Điều khiển logic mờ” với đề tài “Thiết
kế và mô phỏng hệ thống điều khiển tốc độ động cơ DC sử dụng bộ điều khiểnFuzzy-PID” Do còn hạn chế thời gian và kiến thức nên những nghiên cứu, tìmhiểu vẫn mang tính tổng quan, định tính
Hà Nội, ngày 29 tháng 12 năm 2019
Trang 4KHÁI QUÁT ĐỀ TÀI
Ngày nay, xã hội ngày càng phát triển thì nhu cầu của con người ngày càng cao.Lĩnh vực điều khiển tự động ngày càng phát triển, đặc biệt là điều khiển chính xác,
đã trở thành một phần không thể thiếu của nền công nghiệp hiện đại Phần lớn cácloại máy móc, thiết bị dân dụng hay trong công nghiệp sử dụng động cơ điện, từđộng cơ điện trong các máy công cụ, máy CNC, các cánh tay robot,…đến trongnhững thiết bị gia dụng như máy giặt, điều hòa, máy hút bụi, ngay cả trong máy vitính Những hiết bị như vậy yêu cầu độ chính xác cao, tiết kiệm năng lượng, tuổithọ và chu kì bảo dưỡng dài Một trong những yêu cầu cần được đáp ứng để đạtnhững chỉ tiêu trên đây là điều khiển được tốc độ động cơ điện một cách ổn định,đáp ứng nhanh, vận hành trơn tru khi xác lập và khi thay đổi trạng thái
Một cách tiếp cận mới đã mang lại nhiều kết quả thực tiễn và đang tiếp tục pháttriển đó là cách tiếp cận của lý thuyết tập mờ (FUZZY SET THEORY), do giáo sưLotfi Zadeh của trường đại học California - Mỹ đề ra năm 1965 Công trình nàythực sự đã khai sinh một ngành khoa học mới là lý thuyết tập mờ và đã nhanhchóng được các nhà nghiên cứu công nghệ mới chấp nhận ý tưởng Một số kết quảbước đầu và hướng nghiên cứu tiếp theo góp phần tạo nên những sản phẩm côngnghiệp đang được tiêu thụ trên thị trường Lý thuyết tập mờ ngày càng phong phú
và hoàn chỉnh, đã tạo nền vững chắc để phát triển logic mờ
Trong điều khiển hiện đại, lý thuyết mờ cung cấp cho ta một hướng đi mới, xâydựng những hệ điều khiển mờ thuần túy hoặc những hệ mờ lai với mục đích nângcai chất lượng các bộ điều khiển, cũng như điều khiển những đối tượng chưa biếthoặc khó nhận dạng
Có thể nói logic mờ (Fuzzy logic) là nền tảng để xây dựng các hệ mờ thực tiễn,
ví dụ trong công nghiệp sản xuất xi măng, sản xuất điện năng, các hệ chuyên giatrong y học giúp chuẩn đoán và điều trị bệnh, các hệ chuyên gia trong xử lý tiếngnói, nhận dạng hình ảnh, Công cụ chủ chốt của logic mờ là tiền đề hóa và lập luậnxấp xỉ với phép suy diễn mờ
Đây là một bước tiến có tính đột phá trong việc phiên dịch hay lượng hóanhững mệnh đề của ngôn ngữ tự nhiên, có chứa những thông tin không chính xác
và không đầy đủ, (các thông tin “mờ”) sang các ngôn ngữ hình thức, ngôn ngữ lậptrình
Trang 5CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN MỜ
1.1 Mô hình tổng quát và chức năng của các khâu trong hệ mờ
Điều khiển mờ dựa trên cơ sở lý thuyết logic mờ, hiện đang có vai trò quantrọng trong các hệ điều khiển hiện đại bởi các ưu điểm:
- Hệ thống điều khiển sử dụng bộ điều khiển mờ có tính khả thi cao
- Các chỉ tiêu kỹ thuật của hệ thống như độ tác động nhanh, tính bền vững và
ổn định tốt
- Dễ dàng thiết kế và thay đổi giải thuật điều khiển
- Hệ thống sử dụng bộ điều khiển mờ cho phép điều khiển các đối tượng mà
mô hình toán học của chúng không xác định được rõ ràng.Hệ MRAS điều khiểntốc độ động cơ
- Hệ điều khiển mờ sử dụng được “các kinh nghiệm vận hành đối tượng vàcác xử lý điều khiển của chuyên gia” trong thuật toán điều khiển Do vậy hệ điềukhiển mờ tiến gần với tư duy điều khiển của con người
Hình 1.1: Cấu trúc của một hệ điều khiển mờ đơn giản
Điều khiển mờ có thế mạnh trong các hệ thống sau:
- Hệ thống điều khiển phi tuyến
Trang 6- Hệ thống điều khiển mà các thông tin đầu vào hoặc đầu ra không đày đủhoặc không chính xác.
- Hệ thống điều khiển khó xác định mô hình hoặc không xác định được môhình của đối tượng
Về nguyên tắc hệ thống điều khiển mờ cũng không có gì khác so với các hệđiều khiển thông thường Cấu trúc hệ điều khiển mờ cũng bao gồm các khối chứcnăng tương tự như các hệ điều khiển truyền thống Điểm sai khác duy nhất ở đây là
sử dụng bộ điều khiển mờ Hình 1 là sơ đồ khối của hệ điều khiển mờ, trong đó bộđiều khiển mờ FLC (Fuzzy Logic Controller) bao gồm bốn khối: khối mờ hóa,khối hợp thành, khối luật điều khiển và khối giải mờ
- Khối mờ hóa có nhiệm vụ biến đổi các giá trị rõ đầu vào thành một miền giátrị mờ với hàm liên thuộc đã chọn ứng với biến ngôn ngữ đầu vào đã được địnhnghĩa Có thể sử dụng các hàm liên thuộc dạng tam giác, dạng Gauss Số lượngtập mờ trong biến ngôn ngữ được lựa chọn phù hợp với đối tượng trong quá trìnhđiều khiển nhất định, số tập mờ thường được lựa chọn theo kinh nghiệm chuyêngia
- Khối hợp thành dùng để biến đổi các giá trị mờ hóa của biến ngôn ngữ đầuvào thành các giá trị mờ của biến ngôn ngữ đầu ra theo luật hợp thành nào đó.Trong hệ điều khiển thường dùng các luật hợp thành Max-PROD hoặc Max-MIN
- Khối luật mờ bao gồm các luật “IF THEN” dựa vào các luật mờ cơ sở.Luật mờ thể hiện tư duy, kiến thức và kinh nghiệm của người thiết kế Nếu hệ mờđược thiết kế phù hợp với đối tượng, thích hợp với từng biến và giá trị của các biếnngôn ngữ theo quan hệ mờ Vào/Ra, hệ thống sẽ ổn định bền vững và thỏa mãn yêucầu chất lượng mong muốn
- Khối giải mờ biến đổi các giá trị mờ đầu ra thành các giá trị rõ để điều khiểnđối tượng Có thể sử dụng các phương pháp giải mờ như: phương pháp cực đại,phương pháp trọng tâm theo các biểu thức
Trang 7Một hệ thống bao gồm bộ điều khiển xử lý mờ FLC với các bốn khối cơ bảnnhư trên được gọi là một hệ mờ cơ bản.
1.2 Kỹ thuật mờ hóa đầu vào đầu ra
1.2.1 Quá trình mờ hóa
Mờ hóa là một ánh xạ từ một giá trị rõ x ∈ U ∈ R n sang một tập mờ A trong tậpnền U Mờ hóa phải đảm bảo: Độ phụ thuộc là lớn nhất, đảm bảo tính khử nhiễu,tính toán đơn giản
Trong điều khiển, với mục đích sử dụng các hàm thuộc sao cho khả năng tíchhợp chúng là đơn giản, người ta chỉ quan tâm đến 3 kiểu mờ hóa cơ bản sau:
- Hàm Singleton (cũng gọi là hàm Kronecker)
- Hàm hình tam giác
- Hàm hình thang
Trong ba cách trên, mờ hóa theo hàm tam giác đảm bảo khử nhiễu nhưng tínhtoán và khử nhiễu khó, lâu Chỉ có mờ hóa theo kiểu Singleton là được sử dụngnhiều nhất mặc dù nó không có tính khử nhiễu nhưng tính toán đơn giản và nhanh
1.2.2 Thiết bị hợp thành mờ
Thiết bị hợp thành được hiểu là sự ghép nối chung giữa bản thân nội dung luậthợp thành và thuật toán xác định giá trị mờ của luật hợp thành khi biết trước giá trị
rõ của tín hiệu đầu vào
Trọng tâm của hệ mờ chính là mệnh đề IF … THEN Ta xét hệ MISO (n đầuvào, 1 đầu ra), mệnh đề hợp thành mô tả hệ MISO là:
R i :IF x 1 =A 1 1 and …and x n =A n 1 THEN y= B j 1(*)
Với: x = (x1,…,xn)T là vector đầu vào
Trang 8Ai 1 là các tập mờ của biến đầu vào (i=1 n).
Bj 1 là các tập mờ của biến đầu ra
Dạng (*) là dạng chuẩn của mệnh đề hợp thành vỡ tất cả các dạng mô tả
khác đều có thể đưa về dạng này Chẳng hạn nếu hệ mờ là MIMO thì nó chính làtổng của các hệ con MISO mà chúng được mô tả dưới dạng (*) Gọi R là luật hợp
thành chung cho các mệnh đề R i (i=1 n) ở trên:
(phép tích hợp tập mờ Ri)Thiết bị hợp thành được gọi bằng tên của quy tắc thực hiện luật hợpthành
Trong điều khiển có 4 thiết bị chính sau:
- Thiết bị hợp thành Max – Min
□ Phép suy diễn được thực hiện với luật Min
µA=>B (y) = Min {HµB(y)}
□ Phép hợp mờ được thực hiện với luật Max
µAvB (y) = Max {µA(y), µB(y)}
- Thiết bị hợp thành Sum - Prod
□ Phép suy diễn được thực hiện bởi luật Prob
µA=>B (y) = HµB(y)
□ Phép hợp mờ được thực hiện theo luật Max:
µAvB (y) = Min {1,µA(y) + µB(y)}
- Thiết bị hợp thành Sum – Min
□ Phép suy diễn được thực hiện theo luật Min:
µA=>B (y) = Min {HµB(y)}
Trang 9□ Phép hợp mờ được thực hiện theo luật Max:
µAvB (y) = Min {1,µA(y) + µB(y)}
1.3 Luật hợp thành mờ
1.3.1 Mệnh đề hợp thành
Cho hai biến ngôn ngữ χ và γ, nếu χ nhận tập mờ A với hàm thuộc µA(x) và γnhận giá trị tập mờ B có hàm thuộc µB(y) Thì biểu thức χ = A gọi là mệnh đề điềukiện, γ = B gọi là mệnh đề kết luận Theo [2], [4], [13] phép hợp thành được mô tả:
IF χ = A THEN γ = B (từ A suy ra B – mệnh đề hợp thành một điều kiện) Biểudiễn giá trị mờ đó là tập B thì mệnh đề hợp thành chính là ánh xạ:
IF χ = A THEN γ = B hay µA(x) ⇒ µB(y) với µA, µB ∈[0, 1]
Trong đó µA(x) là hàm thuộc của tập mờ đầu vào A định nghĩa trên tập nền X
và µB(y) là hàm thuộc của tập B trên tập nền Y Giá trị của mệnh đề hợp thành mờ(2.21) là một tập mờ B′ định nghĩa trên không gian nền Y và có hàm thuộc
Trang 11B n ' từ n mệnh đề R1, R2, R3, Rn của luật hợp thành R Ký hiệu các hàm thuộc
- Luật hợp thành Sum-MIN, nếu
b) Thuật toán thực hiện luật hợp thành đơn có cấu trúc SISO
Xét một mệnh đề hợp thành SISO cho dạng tổng quát:
IF χ = A THEN γ = B Hàm thuộc µA(x) được rời rạc với n điểm mẫu x1, x2, , xn Và hàm thuộc µB(y)được rời rạc với m điểm mẫu y1, y2, , ym
Xác định vector của hai hàm thuộc µA(x) và µB(y):
Trang 12Ma trận hợp thành R được xác định theo:
Trong đó nếu áp dụng quy tắc Max-MIN thì dấu * phải được thay thế bằngphép lấy cực tiểu, còn với quy tắc Max-PROD thì dấu * được thực hiện như phépnhân bình thường
Xét một mệnh đề hợp thành MISO với d mệnh đề điều kiện:
IF χ1 = A1 AND χ2 = A2 AND AND χd = Ad THEN γ = B (2.31)
Hệ thống bao gồm d biến ngôn ngữ đầu vào χ1, χ2, , χd và một biến ngôn ngữđầu ra là γ Trong mệnh đề hợp thành (2.31) liên kết AND giữa các mệnh đề đượcthực hiện bằng phép giao các tập mờ A1, A2, , Ad với nhau theo công thức (2.16)hoặc (2.17) Kết quả của phép giao sẽ là độ thỏa mãn H Các bước xây dựng luậthợp thành R như sau:
Rời rạc hóa miền xác định hàm thuộc μ A1(x ), μ A
2 (x ) μ A
d(x d), μ B(y ) của mệnh
đề điều kiện và mệnh đề kết luận
Xác định độ thỏa mãn H cho từng vector giá trị rõ đầu vào là vector tổ hợp dđiểm mẫu thuộc miền xác định của các hàm thuộc μ A1(x i), ∀ i=1, , d
Trang 13Ví dụ với một vector giá trị ngõ vào:
x=[c1
⋮
c d]Trong đó ci , với i = 1, , d là một trong các điểm mẫu miền xác định của
1 (y )} khi sử dụng quy tắc Max-MIN
d) Thuật toán thực hiện luật hợp thành có nhiều mệnh đề hợp thành
Tổng quát hóa phương pháp mô hình hóa trên cho p mệnh đề hợp thành gồm:
Trang 14 Xác định mô hình cho luật điều khiển:
Trang 156 MP Medium Positive
7 LP Large Positive
CEE
NB MN
MPB
Trang 16Xác định y’ theo một trong ba cách sau:
là μ B ' k(y ) thì với quy tắc Sum-MIN thì hàm thuộc được xác định bởi công thức(2.46):
Trang 17Khi đó y’ được xác định:
(2.47)Trong đó:
Từ công thức (2.45) nếu các hàm thuộc có dạng Singleton thì giá trị y’ được xácđịnh bằng biểu thức (2.48):
1.4 Đặc điểm và khả năng ứng dụng của hệ mờ
Điều khiển mờ dựa trên cơ sở lý thuyết logic mờ, hiện đang có vai trò quantrọng trong các hệ điều khiển hiện đại bởi các ưu điểm:
Hệ thống điều khiển sử dụng bộ điều khiển mờ có tính khả thi cao
Các chỉ tiêu kỹ thuật của hệ thống như độ tác động nhanh, tính bền vững và
ổn định tốt
Dễ dàng thiết kế và thay đổi giải thuật điều khiển
Hệ thống sử dụng bộ điều khiển mờ cho phép điều khiển các đối tượng mà
mô hình toán học của chúng không xác định được rõ ràng
Hệ điều khiển mờ sử dụng được “các kinh nghiệm vận hành đối tượng vàcác xử lý điều khiển của chuyên gia” trong thuật toán điều khiển Do vậy hệ điềukhiển mờ tiến gần với tư duy điều khiển của con người
Điều khiển mờ có thế mạnh trong các hệ thống sau:
Trang 18 Hệ thống điều khiển phi tuyến
Hệ thống điều khiển mà các thông tin đầu vào hoặc đầu ra không đày đủhoặc không chính xác
Hệ thống điều khiển khó xác định mô hình hoặc không xác định được mô hìnhcủa đối tượng
CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN HỌC HỆ THỐNG
ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ DC
2.1 Khái niệm chung
Các phương pháp điều chỉnh tốc độ động cơ một chiều là rất quan trọng vì nógiúp ta lựa phương pháp phù hợp cho từng hệ thống riêng biệt
Về phương diện điều chỉnh tốc độ, động cơ điện một chiều có nhiều ưu việt hơn
so với loại động cơ khác, không những nó có khả năng điều chỉnh tốc độ rễ ràng
mà cấu trúc mạch lực, mạch điều khiển đơn giản hơn đồng thời lại đạt chất lượngđiều chỉnh cao trong dải điều chỉnh tốc độ rộng
Thực tế có hai phương pháp cơ bản để điều chỉnh tốc độ động cơ điện mộtchiều:
- Điều chỉnh điện áp cấp cho phần ứng động cơ
- Điều chỉnh điện áp cấp cho mạch kich từ động cơ
Cấu trúc phần lực của hệ truyền động điều chỉnh tốc độ động cơ điện một chiềubao giờ cũng cần có bộ biến đổi Các bộ biến đổi này cấp cho mạch phần ứng động
cơ hoặc mạch kích từ động cơ Cho đến nay trong công nghiệp sử dụng bốn bộbiến đổi chính:
Bộ biến đổi máy điện gồm: động cơ sơ cấp kéo một máy phát một chiều hoặcmáy điện khuếch đại (KĐM)
- Bộ biến đổi điện từ: Khuyếch đại từ (KĐT)
- Bộ biến đổi chỉnh lưu bán dẫn: chỉnh lưu tiristo (CLT)
- Bộ biến đổi xung áp một chiều: tiristo hoặc tranzito (BBĐXA)
Trang 19Tương ứng với việc sử dụng các bộ biến đổi mà ta có các hệ truyền động như:
- Hệ truyền động máy phát - động cơ (F-Đ)
- Hệ truyền động máy điện khuyếch đại - động cơ (MĐkĐ-Đ)
- Hệ truyền động khuyếch đại từ - động cơ (KĐT-Đ)
- Hệ truyền động chỉnh lưu tiristo - động cơ (T-Đ)
- Hệ truyền động xung áp - động cơ (XA-Đ)
Theo cấu trúc mạch điều khiển các hệ truyền động, điều chỉnh tốc độ động cơmột chiều có loại điều khiển theo mạch kín (ta có hệ truyền động điều chỉnh tựđộng) và loại điều khiển mạch hở (hệ truyền động điều khiển “hở”) Hệ điều chỉnh
tự động truyền động điện có cấu trúc phức tạp, nhưng có chất lượng điều chỉnh cao
và dải điều chỉnh rộng hơn so với hệ truyền động “hở”
Ngoài ra các hệ truyền động điều chỉnh tốc độ động cơ một chiều cũng đượcphân loại theo truyền động có đảo chiều quay và không đảo chiều quay Đồng thờituỳ thuộc vào các phương phỏp hãm, đảo chiều mà ta có truyền động làm việc ởmột góc phần tư, hai góc phần tư, và bốn góc phần tư
2.2 Các phương pháp điều khiển tốc độ động cơ DC
Để điều chỉnh điện áp phần ứng động cơ một chiều cần có thiết bị nguồn nhưmáy phát điện một chiều kích từ độc lập, các bộ chỉnh lưu điều khiển… Các thiết
bị nguồn này có chức năng biến năng lượng điện xoay chiều thành một chiều cósức điện động Eb điều chỉnh nhờ tín hiệu điều khiển Uđk Vì nguồn có công suấthữu hạn so với động cơ nên các bộ biến đổi này có điện trở trong Rb và điện cảm
Lb khác không
Hình 2.1: Sơ đồ và sơ đồ thay thế ở chế độ xác lập
Trang 20Ở chế độ xác lập có thể viết được phương trình đặc tính của hệ thống như sau:
Hình 2.2: Xác định phạm vi điều chỉnh
Vì từ thông của động cơ được giữ không đổi nên độ cứng đặc tính cơ cũngkhông đổi, còn tốc độ không tải lý tưởng thì tuỳ thuộc vào giá trị điện áp điềukhiển Uđk của hệ thống, do đó có thể nói phương pháp điều chỉnh này là triệt để
Để xác định giải điều chỉnh tốc độ ta để ý rằng tốc độ lớn nhất của hệ thống bịchặn bởi đặc tính cơ cơ bản, là đặc tính ứng với điện áp phần ứng định mức và từthông cũng được giữ ở giá trị định mức Tốc độ nhỏ nhất của dải điều chỉnh bị giớihạn bởi yêu cầu về sai số tốc độ và về mômen khởi động Khi mômen tải là địnhmức thì các giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của tốc độ là:
Trang 21
Để thoả mãn khả năng quá tải thì đặc tính thấp nhất của dải điều chỉnh phải cómômen ngắn mạch là:
Vì thế, tải có đặc tính mômen không đổi thì giá trị phạm vi điều chỉnh tốc độcứng không vượt quá 10 Đối với các máy có yêu cầu cao về dải điều chỉnh và độchính xác duy trì tốc độ làm việc thì việc sử dụng các hệ thống “hở” như trên làkhông thoả mãn được
Trong phạm vi phụ tải cho phép có thể coi đặc tính cơ tĩnh của hệ truyền độngmột chiều kích từ độc lập là tuyến tính Khi điều chỉnh điện áp phần ứng thì độcứng có đặc tính cơ trong toàn dải là như nhau, do đó độ sụt tốc tương đối sẽ đạtgiá trị lớn nhất tại đặc tính thấp nhất của dải điều chỉnh Hay nói cách khác, nếu tạiđặc tính cơ thấp nhất của dải điều chỉnh mà sai số tốc độ không vượt quá giá trị sai
số cho phép, thì hệ truyền động sẽ làm việc với sai số luôn nhỏ hơn sai số cho phéptrong toàn bộ dải điều chỉnh Sai số tương đối của tốc độ ở đặc tính cơ thấp nhất là: