Điều khiển bướm ga điện tử thông minh và hệ thống chạy tự động trên ô tô ứng dụng lý thuyết logic mờ loại 2

Hệ thống này giúp tài xế lái xe sẽ đỡ vất vả khi xe chạy đường dài vì không cần phải đạp và giữ ga, thay vào đó hộp điều khiển sẽ tự động thay đổi ga một cách hợp lý để đạt được tốc độ m

Trang 1

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HỒ CHÍ MINH

  

Nguyễn Trọng Thức

ĐIỀU KHIỂN BƯỚM GA ĐIỆN TỬ THÔNG MINH VÀ HỆ THỐNG CHẠY TỰ ĐỘNG TRÊN ÔTÔ ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT LOGIC MỜ LOẠI 2

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Tp HCM 12/2010

Trang 2

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS Dương Hoài Nghĩa

Trang 3

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC

Tp HCM, ngày … tháng … năm 2010

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SỸ

Họ tên học viên: Nguyễn Trọng Thức Phái : Nam

ĐIỂU KHIỂN BƯỚM GA ĐIỆN TỬ THÔNG MINH VÀ HỆ THỐNG CHẠY

TỰ ĐỘNG TRÊN ÔTÔ ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT LOGIC MỜ LOẠI 2

 Nghiên cứu lý thuyết về bướm ga điện tử - thông minh và hệ thống chạy tự động trên ôtô

 Nghiên cứu lý thuyết logic mờ loại 2

 Xây dựng mô hình toán cho bộ chấp hành bướm ga điện tử

 Thiết kế, thi công, thử nghiệm hệ thống trên thực tế

III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ:

IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: …………

Nội dung và đề cương luận văn thạc sỹ được Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua

Trang 4

Nhóm xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý thầy trong

Bộ môn Tự động hóa đã giúp đỡ chúng em trong quá trình thực hiện luận văn này

Đặc biệt nhóm xin cảm ơn thầy hướng dẫn PGS.TS Dương Hoài Nghĩa đã tận tình giúp đỡ nhóm trong suốt quá trình thực hiện luận văn

Cuối cùng là lời cảm ơn sâu sắc đến gia đình, người thân

và bạn bè đã động viên khích lệ và tạo mọi điều kiện thuận lợi để nhóm hoàn thành nhiệm vụ được giao.

Nhóm thực hiện

Trang 5

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

TÓM TẮT: Bài viết này mô tả thiết kế bộ điều khiển hỗ trợ chạy tự động (CCS) dùng

logic mờ loại 2 cho xe Toyota VIOS 2010 Hệ thống này giúp tài xế lái xe sẽ đỡ vất vả khi xe chạy đường dài vì không cần phải đạp và giữ ga, thay vào đó hộp điều khiển sẽ

tự động thay đổi ga một cách hợp lý để đạt được tốc độ mà tài xế đặt trước, đồng thời với lượng ga được điều chỉnh hợp lý sẽ tiết kiệm nhiên liệu, giảm ô nhiễm môi trường Dựa vào kinh nghiệm lái xe của các tài xế và kỹ thuật lái xe tiết kiệm nhiên liệu, những người thực hiện đã chọn tập mờ ngõ vào vận tốc, gia tốc và tập mờ ngõ ra điều khiển bướm ga Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống làm việc tốt và độ thay đổi bướm ga hợp lý nên giảm tiêu hao nhiên liệu

ABSTRACT: This paper described the design controller supporting autorun using the

type 2 fuzzy logic for Toyota Vios 2010 This system helps the driver in the case of driving long distance no need to keep the pedal, instead, the electronic control box will automatically adjusts a throttle with a reasonable way to achieve the setting speed As

a result, amount of gas will be saved fuel and reduced pollution Based on the experience of saving fuel such as the drivers, driving techniques, speed error membership function, acceleration membership function input, and fuzzy controller output for throttle, the experimental results show that the system worked well and

reduced the fuel

Trang 6

Mục lục

MỤC LỤC

Phần I Mở đầu

1 Đặt vấn đề 2

2 Mục tiêu - nhiệm vụ nghiên cứu 3

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

4 Phương pháp và phương tiện nghiên cứu 3

Phần II Nội dung Chương 1 Hệ thống điều khiển bướm ga điện tử thông minh (Electronic Throttle Control System-intelligent ETCS-i) 1.1 Tổng quát về hệ thống ETCS-i 5

1.2 Cấu tạo hệ thống ETCS-i 5

1.3 Sơ đồ hệ thống ETCS-i 11

1.4 Các chế độ điều khiển hệ thống ETCS-i 11

Chương 2 Hệ thống chạy tự động trên ôtô (Cruise Control System CCS) 2.1 Tổng quát về hệ thống CCS 13

2.2 Cấu tạo hệ thống CCS 13

2.3 Sơ đồ hệ thống CCS 15

2.4 Các chế độ điều khiển hệ thống CCS 16

Chương 3 Lý thuyết logic mờ loại 2 3.1 Cấu trúc bộ điều khiển mờ 17

3.2 Thiết kế PID mờ 19

3.3 Giới thiệu về logic mờ loại 2 20

3.4 Thiết kế hệ thống thông minh dùng Logic mờ 2 25

3.5 Hệ thống điều khiển Logic mờ loại 2 31

Chương 4 Thiết kế điều khiển 4.1 Thiết kế điều khiển ETCS-i 33

4.2 Thiết kế điều khiển CCS 45

Chương 5 Thiết kế mô hình hệ thống 5.1 Thiết kế mô hình hệ thống ECTS-i 53

5.2 Thiết kế mô hình hệ thống CCS 54

5.3 Thiết kế mạch điều khiển 56

Trang 7

Mục lục

Chương 6 Thiết kế phần mềm thử nghiệm và đánh giá kết quả

6.1 Thử nghiệm hệ thống ETCS-i 64

6.2 Thử nghiệm hệ thống CCS 66

Phần III Kết luận – hướng phát triển 69

Phần IV Phụ lục – tài liệu tham khảo 70

Trang 8

Phần I: Mở đầu

PHẦN I:

MỞ ĐẦU

Trang 9

1 Đặt vấn đề

Ngày nay cùng với xu hướng phát triển chung của thế giới, nền công nghiệp ôtô phát triển nhanh chóng để đáp ứng nhu cầu của người sử dụng và cùng với sự ứng dụng mạnh mẽ của kỹ thuật điều khiển tự động vào ôtô đã dần thay thế cho các cơ cấu điều khiển bằng cơ khí vốn không chính xác và đòi hỏi thường xuyên phải sửa chữa, bảo dưỡng định kỳ

Trên ôtô ngày càng có nhiều hệ thống điều khiển bằng điện tử, điều đó

đã đem lại cho ôtô một số thuận lợi trong điều khiển, trong sửa chữa, bảo dưỡng và trên hết là sự điều khiển bằng các hệ thống điện tử được thực hiện một cách chính xác và ổn định đã giúp cho ôtô phát ra ít chất thải độc hại gây

ô nhiễm môi trường, kinh tế về nhiên liệu và kiểm soát được từng chế độ hoạt động trên ôtô…

Hệ thống điều khiển bướm ga bằng điện tử - thông minh (Electronic Throttle Control System-intelligent ETCS-i) là một hệ thống điều khiển bằng điện tử được trang bị trên hầu hết ôtô hiện đại ngày nay nhằm đem lại cho ôtô những ưu điểm nổi bật đã kể trên

Việc điều khiển bằng điện tử đã giúp cho điều khiển bướm ga trở nên ổn định và chính xác hơn, do đó hệ thống điều khiển bướm ga điện tử đã dần thay thế cho các loại bướm ga truyền thống điều khiển bằng dây cáp

Hệ thống điều khiển bướm ga bằng điện tử có một số ưu điểm là ít điều chỉnh, ít bảo dưỡng, giảm thiểu được lượng khí hại độc hại gây ô nhiễm môi trường so với việc sử dụng bướm ga thông thường

Song song với những lợi ích kể trên, điều khiển điện tử sẽ giúp cho việc phối hợp với các hệ thống tiện ích khác một cách dễ dàng Ví dụ như phối hợp với hệ thống kiểm soát lực kéo, hệ thống điều khiển cầm chừng, ổn định động học của ôtô

Một hệ thống cũng khá tiện ích trong việc phối hợp này là hệ thống chạy

tự động Với hệ thống này thì tài xế khi lái xe sẽ đỡ vất vả khi xe chạy đường dài vì không cần phải đạp và giữ ga vì hộp điều khiển sẽ tự động thay đổi ga

để đạt được tốc độ mà tài xế đặt trước

Nói tóm lại, khi ứng dụng công nghệ mới vào ôtô sẽ mang lại rất nhiều lợi ích Tuy nhiên, việc điều khiển sẽ khá phức tạp và đòi hỏi độ chính xác và

an toàn cao Muốn vậy, người nghiên phải khảo sát mô hình một cách chính xác và tỉ mỉ Điều này sẽ rất khó đối với một mô hình cụ thể là ôtô vì có nhiều tác nhân bên ngoài tác động vào và khó để đưa ra mô hình toán học hoàn chỉnh

Trang 10

Vì vậy, người thực hiện đã bắt tay vào nghiên cứu đề tài “Điều khiển bướm ga điện tử thông minh và hệ thống chạy tự động trên ôtô ứng dụng lý thuyết logic mờ loại 2 ” nhằm tạo ra tiện ích nói trên và giải quyết được vấn đề

điều khiển khá phức tạp

2 Mục tiêu - nhiệm vụ nghiên cứu

Mục tiêu đề tài là ứng dụng các lý thuyết đã được học và lý thuyết về logic mờ loại 2 để có thể tạo ra bộ điều khiển có khả năng điều khiển bướm ga một cách thông minh theo nhiều chế độ để tạo ra cảm giác lái xe dễ dàng, an toàn và thoải mái cho người điều khiển và đồng thời cho phép người điều khiển xe lái xe với tốc độ xe đặt trước mà không cần điều khiển ga

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu về hệ thống điều khiển bướm ga trên ôtô, nghiên cứu hệ thống chạy tự động trên ôtô, nghiên cứu phần mềm lập trình Vi điều khiển, phần mềm mô phỏng MATLAB, phần mềm LabVIEW để giao tiếp khảo sát và thu thập dữ liệu

4 Phương pháp và phương tiện nghiên cứu

 Phương pháp nghiên cứu:

- Tham khảo tài liệu: đọc nhiều tài liệu về động cơ ôtô, hoạt động

xe, các chế độ điều khiển Các tài liệu về kỹ thuật điện tử, vi mạch,

vi điều khiển Các tài liệu trên mạng, sách báo… Ngoài ra, để thực hiện có hiệu quả, những người thực hiện còn trao đổi với bạn bè, đồng nghiệp, học tập kinh nghiệm ở thầy cô và những người đi trước

- Quan sát: tìm hiểu quá trình hoạt động của động cơ ôtô, xe ôtô

- Thực nghiệm: lắp đặt trên xe và viết chương trình thử nghiệm

 Phương tiện nghiên cứu:

- Phương tiện sử dụng để thu thập tài liệu: sách giáo khoa, mạng Internet, máy tính PC, …

- Phương tiện phục vụ thí nghiệm: xe ôtô, máy tính xách tay, mạch nạp Vi điều khiển và card điều khiển thu thập dữ liệu

Trang 11

Chương 1: Hệ thống điều khiển bướm ga điện tử thông minh ECTS-i

PHẦN II:

NỘI DUNG

Trang 12

Chương 1: HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN BƯỚM GA ĐIỆN TỬ THÔNG MINH

(Electronic Throttle Control System-intelligent ETCS-i)

1.1 Tổng quát về hệ thống ETCS-i

Hệ thống điều khiển bướm ga điện tử thông minh (ETSC-i – Electronic Throttle System Control- intelligent) là một hệ thống điều khiển bằng điện được nối trực tiếp giữa bàn đạp ga với cánh bướm ga Tuy hệ thống điều khiển bướm

ga bằng điện tử đã được đề xuất nghiên cứu trong gần một thập kỷ vừa qua nhưng nó chỉ mới được đưa vào ứng dụng trong vài năm gần đây

Góc mở của bướm ga thông thường được điều khiển trực tiếp bằng dây cáp nối từ bàn đạp ga đến bướm ga để mở và đóng nó

Trong hệ thống ETCS-i, dây cáp được loại bỏ, và ECU động cơ dùng motor điều khiển bướm ga để điều khiển góc mở của bướm ga đến một giá trị tối ưu tương ứng với mức độ đạp bàn đạp ga

Ngoài ra, góc mở của bàn đạp ga được nhận biết bằng cảm biến vị trí bàn đạp ga, và góc mở của bướm ga được nhận biết bởi cảm biến vị trí bướm ga Hệ thống ETCS-i bao gồm :

Hệ thống ETCS-i còn kết hợp với các hệ thống khác như:

 Hệ thống điều khiển tốc độ cầm chừng (ISC)

 Hệ thống điều khiển chạy tự động (CCS)

 Hệ thống kiểm soát lực kéo ( TRAC / A-TRAC)

 Motor bướm ga ứng dụng một motor điện một chiều (DC) có độ nhạy tốt

và tiêu thụ ít năng lượng Motor bướm ga dùng để đóng và mở bướm ga, một lò xo hồi vị để trả bướm ga về một vị trí cố định

Trang 13

Hình 1.1: Cấu tạo bướm ga điện tử

Trang 14

1.2.1.2 Hoạt động

 ECU điều khiển độ lớn và hướng dòng điện chạy đến motor điều khiển bướm ga, làm quay hay giữ motor, đồng thời đóng và mở bướm ga thông qua một cụm bánh răng giảm tốc

 Góc mở của bướm ga thực tế được cảm biến vị trí bướm ga kiểm soát, và các thông số điện áp đó được phản hồi về cho ECU

 Tuy nhiên, khi dòng điện không đến được motor thì lò xo hồi vị sẽ mở bướm ga đến một vị trí cố định (khoảng 25%) Khi xe hoạt động ở chế độ không tải thì bướm ga được đóng lại nhỏ hơn so với vị trí cố định trên

 Khi ECU phát hiện thấy có sự cố trục trặc, nó bật đèn báo hư hỏng trên đồng hồ tableau, cùng lúc đó ECU sẽ cắt dòng điện đến motor, nhưng do góc mở bướm ga được giữ ở khoảng 25% nên xe vẫn có thể chạy được đến nơi an toàn

Hình 1.2: Cấu tạo cảm biến vị trí bướm ga

Trang 15

 Cảm biến vị trí bướm ga biến đổi góc mở bướm ga thành điện áp, được truyền đến ECU là tín hiệu mở bướm ga (VTA1 và VTA2)

 Cảm biến vị trí bướm ga gồm có các mạch IC Hall làm bằng các phần tử Hall và các nam châm quay quanh chúng Các nam châm được lắp ở trên trục bướm ga và quay cùng với bướm ga

 Cảm biến này không chỉ phát hiện chính xác độ mở của bướm ga, mà còn

sử dụng phương pháp không tiếp xúc và có cấu tạo đơn giản, vì thế nó không dễ bị hỏng Ngoài ra, để duy trì độ tin cậy của cảm biến này, nó phát ra các tín hiệu từ hai hệ thống có các tính chất khác nhau

1.2.2 Cảm biến bàn đạp ga

1.2.2.1 Cấu tạo

Hình 1.3: Cấu tạo bàn đạp ga điện tử

Trang 16

1.2.2.2 Nguyên lý hoạt động

Hình 1.4: Cấu tạo và đặc tính cảm biến bàn đạp ga

 Cảm biến vị trí của bàn đạp ga biến đổi mức đạp xuống của bàn đạp ga (góc) thành một tín hiệu điện được chuyển đến ECU động cơ Ngoài ra, để đảm bảo độ tin cậy, cảm biến này truyền các tín hiệu từ hai hệ thống có các đặc điểm đầu ra khác nhau

Hình 1.5: Nguyên lý cảm biến Hall

Trang 17

Trang 18

1.3 Sơ đồ hệ thống ETCS-i

Hình 1.8: Sơ đồ hệ thống ETCS

1.4 Các chế độ điều khiển hệ thống ETCS-i

 Điều khiển theo chế độ lái xe: chế độ này được tài xế thay đổi bởi công tắc

- Điều khiển ở chế độ bình thường: là chế độ điều khiển cơ bản để duy trì sự cân bằng giữa tính dễ vận hành và chuyển động êm

- Điều khiển ở chế độ đường tuyết: Chế độ điều khiển này giữ cho góc mở bướm ga nhỏ hơn so với chế độ bình thường để tránh trượt khi lái xe trên dường trơn trượt, cũng như trên đường có tuyết

- Điều khiển ở chế độ công suất cao: Chế độ này điều khiển bướm

ga mở lớn hơn so với chế độ bình thường Do đó, chế độ này mang lại cảm giác động cơ tiếp nhận ngay với thao tác đạp ga và xe vận hành mạnh mẽ hơn so với chế độ thường

Hình 1.9: Đặc tính điều khiển theo chế độ người lái

Trang 19

 Điều khiển moment truyền lực chủ động

- Chế độ điều khiển này làm cho góc mở bướm ga nhỏ hơn hay lớn hơn so với bàn đạp ga để duy trì tính tăng tốc êm dịu

- Đối với những kiểu xe không có hệ thống điều khiển momen truyền lực chủ động, thì bướm ga được mở ra gần như đồng bộ với chuyển động của bàn đạp ga Khi đó trong khoảng thới gian ngắn tạo ra gia tốc dọc xe G tăng tốc đột ngột và sau đó giảm dần

- Đối với xe có điều khiển momen truyền lực chủ động, bướm ga được mở ra dần dần sao cho gia tốc dọc xe G tăng dần trong khoảng thời gian lâu hơn để đảm bảo tăng tốc êm

Hình 1.10: Điều khiển theo moment truyền lực chủ động

 Điều khiển tốc độ không tải: chức năng này điều khiển bướm ga ở phía đóng để duy trì tốc độ không tải lý tưởng, tốc độ này sẽ được hiệu chỉnh theo tín hiệu A/C và ALT

 Điều khiển bướm ga TRAC: Nếu bánh xe chủ động bị trượt quá nhiều, hệ thống sẽ đóng bướm ga để giảm công suất để tăng tính ổn định của xe và đảm bảo được lực dẫn động

Trang 20

Chương 2: Hệ thống điều khiển chạy tự động trên ôtô

Chương 2: HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN CHẠY TỰ ĐỘNG TRÊN ÔTÔ

(Cruise Control System CCS)

2.1 Tổng quát về hệ thống CCS

Hệ thống điều khiển chạy tự động (CCS) duy trì xe chạy tại một tốc độ do lái

xe đặt trước bằng cách điều chỉnh tự động góc mở bướm ga, do đó người lái không cần phải giữ chân ga Hệ thống CCS đặc biệt có ích khi lái xe liên tục không nghỉ trong nhiều giờ trên đường cao tốc hay đường xuyên quốc gia vắng người, do người lái có thể thả chân ga đạp ga và xe sẽ chạy ở một tốc độ không đổi cho dù là lên hay xuống dốc Nhờ có CCS những chuyến hành trình dài sẽ ít gây mệt mỏi hơn Hệ thống CCS được áp dụng nhiều trên những ôtô Mỹ hơn những ôtô Châu Âu, bởi vì những con đường ở Mỹ rộng lớn hơn và nói chung thẳng hơn

Với sự phát triển không ngừng của giao thông, hệ thống CCS đang trở thành hữu ích hơn, những ôtô đời mới tương lai sẽ được trang bị CCS, nó sẽ cho phép ôtô của bạn đi theo ôtô phía trước nó trong một đoàn xe nhờ liên tục điều chỉnh tăng tốc hoặc giảm tốc để bảo đảm một khoảng cách an toàn Trong một vài trường hợp, hệ thống CCS có thể góp phần giảm suất tiêu hao nhiên liệu bằng cách hạn chế độ lệch của bướm ga

2.2 Cấu tạo hệ thống CCS

Hình 2.1: Các bộ phận trong hệ thống CCS

Trang 21

 COAST: giảm tốc độ đặt (nhấn và giữ)

 RESUME: đặt lại tốc độ đã SET nếu trước đó CCS bị hủy tạm thời

 ACCEL hay ACC: tăng tốc độ đặt (nhấn và giữ)

 CANCEL: hủy tạm thời CCS

2.2.3 Cảm biến tốc độ

Là cảm biến HALL đặt tại ngõ ra hộp số, cảm biến này gởi tín hiệu về đồng

hồ tableau và tableau sẽ chuyển lại cho CCS

Với các xe sau này thì không cần dùng cảm biến tốc độ mà tốc độ sẽ được lấy từ ECU ABS được đo trực tiếp từ bánh xe

Hình 2.2: Các nguồn tín hiệu tốc độ

Trang 22

2.2.4 Các công tắc hủy chế độ chạy tự động

Công tắc bàn đạp phanh, công tắc phanh tay, tín hiệu từ ECU động cơ và ECU hộp số tự động, công tắc bàn đạp ly hợp (hộp số thường) hoặc công tắc khởi động số trung gian (hộp số tự động)

Hình 2.3: Các tín hiệu hủy chế độ chạy tự động

2.3 Sơ đồ hệ thống CCS

Trang 23

2.4 Các chế độ điều khiển hệ thống CCS

 Chức năng thiết lập trạng thái chạy tự động: khi người lái bật chức năng thiết lập SET khi xe đang chạy ở dải tốc độ 40km/h÷200km/h với công tắc chính đã bật trước, ECU CCS sẽ lưu tốc độ xe vào bộ nhớ và điều khiển cho xe chạy đúng tốc độ đó

 Chức năng điều khiển tốc độ không đổi: khối điều khiển sẽ xử lý hồi tiếp qua bộ điều khiển để điều khiển tốc độ xe bám theo tốc độ đặt

 Chức năng giảm tốc: Chức năng này được thực hiện bằng cách tài xế nhấn

và giữ nút SET/COAST trong thời gian, CCS sẽ điều khiển đóng bớt bướm ga để tốc độ xe giảm xuống và ECU CCS sẽ lưu lại tốc độ mới khi tài xế nhả nút ra Sau đó, ECU CCS sẽ điều khiển giữ cho xe chạy đúng tốc độ đã lưu

 Chức năng tăng tốc: Chức năng này được thực hiện bằng cách tài xế nhấn

và giữ nút RES/ACC trong thời gian, CCS sẽ điều khiển mở thêm bướm

ga để tốc độ xe tăng lên và ECU CCS sẽ lưu lại tốc độ mới khi tài xế nhả nút ra Sau đó, ECU CCS sẽ điều khiển giữ cho xe chạy đúng tốc độ đã lưu

 Chức năng phục hồi: Sau khi chế độ chạy tự động bị hủy tạm thời, tài xế

có thể chạy tự động trở lại bằng cách nhấn nút RESUM nếu tốc độ xe chưa xuống dưới 40km/h

 Chức năng kiểm soát tốc độ giới hạn thấp: Giới hạn tốc độ thấp nhất mà

hệ thống CCS có thể thiết lập là khoảng 40km/h Nếu xe chạy dưới tốc độ này, hệ thống sẽ tự động hủy và tốc độ thiết lập trong bộ nhớ cũng sẽ bị xóa và không thể phục hồi

Trang 24

Chương 3: Lý thuyết logic mờ loại 2

Chương 3: LÝ THUYẾT LOGIC MỜ LOẠI 2

3.1 Cấu trúc bộ điều khiển mờ

Bộ điều khiển mờ cơ bản gồm có 4 khối: mờ hoá, hệ luật mờ, thiết bị hợp thành, giải mờ

Khi ghép bộ điều khiển mờ vào hệ thống, thường ta cần thêm hai khối tiền

xử lý và hậu xử lý

Tiền

xử lý

Mờ hoá

Thiết bị hợp thành

Giải mờ

Hậu xử lý

Hệ luật mờ

Bộ điều khiển mờ cơ bản

Hình 3.1: Mô hình bộ điều khiển mờ loại 1

3.1.1 Cấ ộ điều khiển mờ ơ ản

Hình 3.2: Biểu diễn luật mờ

 Mờ hóa: Biến giá trị rõ đầu vào thành giá trị mờ

 Hệ luật mờ: Tập các luật “if - then” Đây chính là bộ não của bộ điều

khiển mờ Luật mờ có hai dạng: Luật mờ Mandani và luật mờ Sugeno

 Thiết bị hợp thành: Biến đổi các giá trị đã được mờ hoá ở đầu vào thành

các giá trị đầu ra theo các luật hợp thành nào đó

 Giải mờ: Biến giá trị đầu ra của khối thiết bị hợp thành thành giá trị rõ

Trang 25

Thiết bị ghép nối:

 Tiền xử lý: Xử lý tín hiệu trước khi đi vào bộ điều khiển mờ cơ bản:

 Lượng tử hoá hoặc làm tròn thết bị đo

 Chuẩn hoá hoặc chuyển tỉ lệ giá trị đo vào tầm giá trị chuẩn

 Lọc nhiễu

 Lấy vi phân hay tích phân

 Hậu xử lý: Xử lý tín hiệu ngõ ra của bộ điều khiển mờ cơ bản

 Chuyển tỉ lệ giá trị ngõ ra của bộ điều khiển mờ cơ bản thành giá trị vật lý

 Đôi khi dùng thêm khâu tích phân

3.1.2 Ng yên lý điều khiển mờ

Hình 3.3: Biểu diễn hệ thống dùng phương pháp điều khiển mờ

 Giao diện đầu vào: gồm các khâu mờ hóa và các khâu hiệu chỉnh như tỷ

lệ, tích phân, vi phân …

 Thiết bị hợp thành: thực hiện luật hợp thành

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

3.1.3 Cá ước thiết kế bộ điều khiển mờ

Bước 1 : Định nghĩa tất cả các biến ngôn ngữ vào/ra

Bước 2: Định nghĩa các tập mờ cho từng biến vào/ra (mờ hoá)

 Miền giá trị vật lý của các biến ngôn ngữ

Giao diện đầu ra

Thiết bị hợp thành

THIẾT BỊ ĐO

Trang 26

Bước 3: Xây dựng các luật điều khiển (các mệnh đề hợp thành)

Bước 4: Chọn thiết bị hợp thành (Max- Min hay Max- Prod )

Bước 5: Giải mờ và tối ưu hoá

3.2 Thiết kế PID mờ

Có thể nói trong lĩnh vực điều khiển, bộ PID được xem như một giải pháp đa năng cho các ứng dụng điều khiển Analog cũng như Digital Theo một nghiên cứu cho thấy có khoảng hơn 90% các bộ điều khiển được sử dụng hiện nay là bộ điều khiển PID Bộ điều khiển PID nếu được thiết kế tốt có khả năng điều khiển hệ thống với chất lượng quá độ tốt (đáp ứng nhanh, độ vọt lố thấp) và triệt tiêu được sai số xác lập

Việc thiết kế bộ PID kinh điển thường dựa trên phương pháp Nichols, Offerein, Reinish … Tuy nhiên nếu đối tượng điều khiển là phi tuyến thì

Zeigler-bộ điều khiển PID kinh điển không thể đảm bảo chất lượng điều khiển tại mọi điểm làm việc Do đó để điều khiển các đối tượng phi tuyến ngày nay người ta thường dùng kỹ thuật hiệu chỉnh PID mềm (dựa trên phầm mềm), đây chính là cơ sở của

thiết kế PID mờ hay PID thích nghi

3.2.1 Sơ đồ điều khiển sử dụng PID mờ

Hình 3.4: Mô hình bộ điều khiển mờ PID

3.2.2 Mô hình toán của bộ PID

u(t) =

dt

t de K dx x e K t e

t I P

)()

()

I

P I

K

K T K

K

Các tham số KP, KI, KD được chỉnh định theo từng bộ điều khiển mờ riêng biệt dựa trên sai lệch e(t) và đạo hàm de(t) Có nhiều phương pháp khác nhau để

Trang 27

chỉnh định bộ PID (xem các phần sau) như là dựa trên phiếm hàm mục tiêu, chỉnh định trực tiếp, chỉnh định theo Zhao, Tomizuka và Isaka … Nguyên tắc chung là bắt đầu với các trị KP, KI, KD theo Zeigler-Nichols, sau đó dựa vào đáp ứng và thay đổi dần để tìm ra hướng chỉnh định thích hợp

3.2.3 Luật chỉnh định PID

Hình 3.5: Kết quả mô phỏng của hệ thống đơn giản chưa dùng bộ điều khiển

 Lân cận a1 ta cần luật điều khiển mạnh để rút ngắn thời gian lên, do vậy chọn: KP lớn, KD nhỏ và  nhỏ

 Lân cận b1 ta tránh vọt lố lớn nên chọn: KP nhỏ, KD lớn,  lớn

 Lân cận c1 và d1 giống như lân cận a1 và b1

3.3 Giới thiệu về logic mờ loại 2

3.3.1 Logic mờ loại 2

Zadeh đã đưa ra lý thuyết tập mờ, từ lý thuyết này người ta đã tìm ra nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như trong các hệ thống điều khiển Điều khiển logic

mờ nổi lên như là sự lựa chọn thích hợp đối với kỹ thuật điều khiển thường, từ đó

nó cung cấp một cơ cấu quyết định cho phép người thiết kế đặt những kiến thức chuyên môn vào bộ điều khiển Tuy nhiên hệ thống logic mờ cổ điển hoặc truyền thống (hệ thống logic mờ loại 1) không thể kiểm soát đầy đủ sự không chắc chắn của ngôn ngữ, kích thước, thông số Để giảm hiệu quả của sự không chắc chắn gần đây người ta đưa ra một loại hệ thống mờ mới – hệ thống mờ loại 2

Trang 28

Cấu trúc của các luật mờ loại hai tương tự như loại 1 bởi vì sự phân biệt giữa loại hai và loại một liên quan với bản chất của hàm liên thuộc Do đó, chỉ có sự khác nhau là vài hoặc tất cả các tập mờ liên quan trong luật của loại 2

Trong hệ thống mờ loại 1 tập ngõ ra là tập mờ loại 1, ta thực hiện giải mờ để lấy một số mà số đó miêu tả rõ khả năng phán đoán của việc kết hợp các tập ngõ ra

Trong trường hợp loại 2 tập ngõ ra là loại hai, như vậy chúng ta phải dùng phiên bản mở rộng của phương pháp giải mờ loại 1 Từ đó giải mờ loại 1 cho một

số rõ ở ngõ ra của hệ thống mờ Phép toán giải mờ mở rộng trong trường hợp này cho tập mờ loại 1 ở ngõ ra Từ đó các phép tính này cho chúng ta chuyển tập ngõ ra loại 2 của hệ thống mờ thành tập loại 1, ta có thể gọi phép toán này là giảm loại

“type reduction” và gọi tập mờ loại 1 thu được là tập giảm loại “type-reduced set” Tập mờ giảm loại sau đó được giải mờ để đạt được số rõ đơn; tuy nhiên trong nhiều ứng dụng tập giảm loại có thể quan trọng hơn một số rõ đơn

Tập mờ loại hai có thể được dùng để chuyển đổi sự không chắc chắn trong hàm liên thuộc của tập mờ loại 1, bởi vì sự phụ thuộc của hàm liên thuộc trên ngôn ngữ có sẵn và thông tin bằng số Thông thường thông tin ngôn ngữ không cho bất

cứ thông tin về hình dạng của hàm liên thuộc Khi hàm liên thuộc được xác định hoặc điều chỉnh dựa trên dữ liệu bằng số, sự không chắc chắn trong dữ liệu bằng số

ví dụ như nhiễu, chuyển đổi thành sự không chắc chắn trong hàm liên thuộc Trong tất cả các trường hợp như vậy bất cứ thông tin có sẵn về sự không chắn bằng số, ngôn ngữ có thể được hợp nhất trong khung loại hai

3.3.3 Hệ thống logic mờ loại 2 Singleton

Hình 3.6: Hệ thống logic mờ loại 2

FLS loại 2 tổng quát được chỉ ra trong hình 3.6 Như đã giới thiệu ở trên FLS

loại 2 tương tự như FLS loại 1, sự khác nhau về cấu trúc chính là khối giải mờ của FLS loại 1 được thay thế bằng khối xử lý ngõ ra trong FLS loại 2 mà khối này bao gồm khối giảm loại và sau đó là khối giải mờ

Trang 29

Trong trường hợp loại 1, thường ta dùng luật mờ IF-THEN dưới dạng:

l l

p p

l l

Y is y THEN A

is x and A is x IF

Như đã đề cập, sự phân biệt giữa loại 1 và loại 2 liên quan đến bản chất của hàm liên thuộc, mà sự liên quan đó không quan trọng khi thực hiện luật Cấu trúc của luật vẫn còn chính xác giống như trong trường hợp loại 1 nhưng bây giờ một vài hoặc tất cả các tập liên quan là loại 2

Xét một FLS loại 2 có r ngõ vào x1Є X1, … xr Є Xr và một ngõ ra y Є Y Trong trường hợp mờ 1, ta có thể giả thiết rằng có M luật; nhưng trong trường hợp loại 2, luật thứ l có dạng:

l l

p p

l l

Y is y THEN A

is x and A is x IF

Trong hệ thống mờ loại 2 (hình 3.6), cũng như hệ thống mờ loại 1, đầu tiên

ngõ vào rõ được mờ hóa thành tập mờ ngõ vào sau đó đưa vào khối suy luận, trường hợp hiện tại được kết hợp với tập mờ loại 2 Trong phần này ta mô tả mờ hóa singleton và ảnh hưởng của sự mờ hóa trên công cụ suy luận “Mờ hóa” sắp đặt một điểm rõ x = (x1, … , xr)T Є X1 * X2*…*Xr =X thành tập mờ A ~x chứa X

Ngõ ra loại 2 của công cụ suy luận trong hình 3.6 phải được xử lý sau nó

bằng khối xử lý ngõ ra, tính toán khối đầu tiên của xử lý ngõ ra là khối giảm loại Phương pháp giảm loại bao gồm (Mendel, 2001): trọng tâm (centroid), tổng trọng tâm (center of sums), chiều cao (height), biến đổi chiều cao (modified height) và trung tâm của tập mờ (center of sets) Ta giả thiết rằng ta thực hiện kiểu giảm loại trọng tâm Khi đó mỗi yếu tố của tập giảm loại là trọng tâm của vài tập loại 1được gán vào cho tập ngõ ra loại 2 của FLS Mỗi tập gán vào đó được coi như là một tập ngõ ra của một FLS loại 1 được kết hợp, và, tương ứng với FLS loại 2 có thể được nhìn nhận như là một sự tập hợp lại nhiều FLSs loại 1 khác nhau Vì vậy mỗi FLS loại 1 được gán vào trong FLS loại 2, tập giảm loại là sự tập hợp lại những ngõ ra

của tất cả FLSs loại 1 được gán vào xem hình 3.7

Trang 30

Nếu ta xem FLS loại 2 như là “perturbation” của FLS loại 1 (vì sự không chắc chắn trong hàm liên thuộc của chúng) thì tập giảm loại của FLS loại 2 có thể xem là miêu tả sự không chắc chắn ở ngõ ra rõ vì “perturbation”

Một vài sự đo đạc mở rộng ra của tập giảm loại sau đó được lấy để chỉ thị mức độ thay đổi có thể ở ngõ ra rõ do “perturbation” Tương tự điều này dùng khoảng tin cậy trong trạng thái không chắc chắn ngẫu nhiên

Ta giải mờ tập giảm loại để lấy ra một ngõ ra rõ từ FLS loại 2 Cách phổ biến nhất để làm được điều này là tìm ra trọng tâm của tập giảm loại Tìm trọng tâm thì tương đương với tìm trung bình trọng lượng ngõ ra của tất cả FLSs loại 1 mà được gán vào trong FLS loại 2, trong đó trọng lượng tương ứng với các liên thuộc trong

tập giảm loại (hình 3.7) Nếu tập giảm loại Y cho một ngõ vào x được rời rạc hóa và

gồm α điểm thì mệnh đề cho trọng tâm của nó là:

Trang 31

dù vậy, hiện nay hầu hết các nhà nghiên cứu vẫn còn dựa vào phần mềm để mô phỏng và không thể tận dụng quá trình xử lý song song Tuy nhiên, để lưu trữ dữ liệu chúng ta có thể dùng phương pháp đệ quy để giảm bộ nhớ mà điều này thì cần thiết để tính toán giải mờ ngõ ra Từ phương trình (3.4) ta có thể tính:

Từ những thảo luận trước của chúng ta về năm khối trong hình 3.6 FLS loại

2, ta nhận thấy có nhiều khả năng lựa chọn từ, thậm chí nhiều hơn FLS loại 1 Để bắt đầu ta phải quyết định kiểu giải mờ (singleton hoặc non- singleton) Chúng ta cũng phải chọn một FOU cho mỗi hàm liên thuộc loại 2, quyết định dạng hàm cho

cả hàm liên thuộc sơ cấp và thứ cấp (đầu tiên và thứ hai), chọn khoảng cách của hàm liên thuộc (cố định ưu tiên hoặc điều chỉnh trong suốt thủ tục huấn luyện) Sau

đó ta cần chọn luật hợp thành (max-min, max-product), hệ quả (minimum, product), phương pháp giảm loại (centroid, center-of-sums, height, modified height, center-of-sets) và giải mờ Rõ ràng FLSs loại 2 phong phú hơn nhiều so với FLSs loại 1 Nói cách khác, có nhiều mức độ thiết kế được liên kết với FLS loại 2 hơn FLS loại

1 Vì vậy, FLS loại 2 có tiềm năng vượt qua FLS loại 1 vì mức độ tự do rộng

3.3.4 Hệ thống Logic mờ Sugeno

Trong phần này chúng ta sẽ phân biệt giữa hai loại FLSs là Mamdani và Sugeno Cả hai loại FLSs được mô tả đặc điểm bằng luật IF-THEN và có cùng cấu trúc điều kiện Chúng khác nhau ở cấu trúc kết quả của chúng Kết quả của luật Mamdani là một tập mờ trong khi kết quả của luật Sugeno là một hàm

Takagi và Sugeno (1985) , và Sugeno và Kang (1988) đã đưa ra FLS Sugeno loại 1 trong một nỗ lực phát triển cách tiếp cận có hệ thống luật mờ phát sinh từ tập

dữ liệu vào-ra được đưa ra

Xét FLS Sugeno loại 2 có r ngõ vào x1Є X1, … xr Є Xr và một ngõ ra y Є Y FLS Sugeno loại 2 cũng được mô tả bằng luật IF-THEN mà luật đó đại diện cho mối quan hệ ngõ vào - ngõ ra của hệ thống Nhìn chung mô hình Sugeno loại 2 bậc

nhất với luật cơ bản của M luật, mỗi luật có r điều kiện , luật thứ i có thể được diễn

tả như là:

Trang 32

r

i r i

i i l

p p

l l

x C x

C C Y is y THEN A

is x and A is

x

IF

(3.7) Trong đó i = 1, …, M; C i j (j1, r) là tập mờ kết quả loại 1

Yi ngõ ra của luật i cũng là tập mờ loại 1 (bởi vì nó là sự kết hợp tuyến

tính của tập mờ loại 1)

A k i (k1, ,r) là tập mờ điều kiện loại 2

Những luật đó cho phép chúng ta mô phỏng giải thích cho sự không chắc chắn

về hàm liên thuộc điều kiện và giá trị thông số kết quả Vì FLS Sugeno loại 2 không

có giảm loại cũng như không có giải mờ như trong FLS Sugeno loại 1

3.4 Thiết kế hệ thống thông minh dùng Logic mờ 2

3.4.1 Giới thiệu

Sự không chắc chắn ảnh hưởng đến việc ra quyết định và xuất hiện bằng nhiều hình thức khác nhau Khái niệm thông tin liên kết đầy đủ với khái niệm không chắc chắn Khía cạnh căn bản nhất của sự liên kết này bởi vì sự không chắc chắn bao hàm bất cứ trạng thái cần giải quyết, vấn đề chính là kết quả của một vài thông tin thiếu hụt, mà thông tin đó có thể không hoàn thành, không chính xác, rời rạc, độ tin cậy kém, mơ hồ, mâu thuẫn, hoặc thiếu hụt bằng nhiều cách khác nhau (Klir và Yuan, 1995) Không chắc chắn là thuật ngữ của thông tin (Zadeh, 2005) Phạm vi tổng quát của việc hợp lý hoá giá trị mờ cho phép điều khiển nhiều sự không chắc chắn này, hệ thống mờ sử dụng các tập mờ loại 1 thể hiện thành phần không chắc chắn bằng những số trong khoảng [0,1] Khi một việc gì đó không chắc chắn (như

sự đo lường) thật khó khăn để xác định chính xác giá trị của nó và dĩ nhiên tập mờ loại 1 dùng óc phán đoán nhiều hơn (Zadeh, 1975) Tuy nhiên, điều đó không hợp

lý để dùng một hàm liên thuộc chính xác cho cái gì không chắc chắn vì vậy trong trường hợp này cái chúng ta cần là tập mờ khác, mà tập mờ đó có khả năng kiểm soát sự không chắc chắn đó, tập mờ đó vì vậy được gọi là tập mờ loại 2 (Mizumoto

và Tanaka, 1976) (Mendel, 2001) Vì vậy số lượng sự không chắc chắn trong hệ thống có thể giảm đi bằng cách dùng logic mờ loại 2 bởi vì nó cung cấp khả năng giải quyết biến ngôn ngữ không chắc chắn tốt hơn bằng cách chuẩn hóa việc ước chừng mô hình hóa và sự không tin cậy của thông tin (Liang và Mendel, 2001) Gần đây, chúng ta đã được thấy cách dùng tập mờ loại 2 trong hệ thống logic

mờ (FLS) trong nhiều những ứng dụng khác nhau (Lee,2003) Một tiếp cận mới cho thấy rõ tầm nhìn rộng của sự thông minh bao quanh ở khắp nơi môi trường tính toán (UCEs) dựa trên chất thông minh được gán vào bằng cách dùng hệ thống mờ 2, hệ thống này có khả năng giải quyết những nguồn khác nhau của sự không chắc chắn

và tính mơ hồ trong UCEs để cho ra một đáp ứng tốt (Doctor et al., 2005) Cũng có những tài liệu nhấn mạnh sự thực thi của FLS loại 2 (Karnik và Mendel 1999) và

Trang 33

trong những tài liệu khác nó giải nghĩa phương pháp tập mờ loại 2 cho phép chúng

ta mô hình hóa và tối thiểu hóa những ảnh hưởng của sự không chắc chắn trong luật như thế nào (Wu và Mendel, 2001) Cũng có những tài liệu cung cấp các công thức toán học và biểu đồ tính toán cho việc tính toán những phát sinh mà chúng cần thiết

để thi hành sự giảm nhanh nhất tham số điều chỉnh giải thuật cho FLS loại 2 (Mendel, 2004) Một số nghiên cứu đã được áp dụng giải quyết những ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực khác nhau (ví dụ như trong xử lý tín hiệu), logic mờ loại 2 được ứng dụng trong sự tiên đoán của về chuỗi thời gian hỗn loạn Mackey- Glass với sự có mặt nhiễu đồng nhất Trong y khoa một hệ thống chuyên nghiệp đã được phát triển để giải quyết những vấn đề về đánh giá định mức Umbilical Acid-Base (UAB) “Ozen và Garibaldi, 2003” Trong công nghiệp FLS loại 2 và mạng nơron được dùng trong điều khiển đối tượng động lực học không tuyến tính (Melin

và Castillo, 2004), và ta cũng tìm được nhiều nghiên cứu thú vị trong lĩnh vực điều khiển robot (Hagras, 2004)

Trong phần này chúng ta giải quyết ứng dụng của điều khiển logic mờ 2 khoảng đối với hệ thống động học không tuyến tính Nó là một phần quen thuộc trong điều khiển của các hệ thống thực, những bộ phận trong trang thiết bị đo (bộ khuếch đại vi sai, cảm biến, biến đổi số sang tương tự , tương tự sang số, vv…) đưa

ra một loại nào đó của các giá trị không thể tiên đoán trong thông tin được thu nhận (Castillo và Melin, 2004) Vì thế, bộ điều khiển dựa theo khuynh hướng lý tưởng hóa để đáp ứng cho trạng thái không thích hợp (Castillo và Melin , 2001) Từ đó sự không chắc chắn là thuộc tính vốn có trong thiết các bộ điều khiển dành cho những ứng dụng trong thế giới thực, chúng ta trình bày cách để giải quyết vấn nạn khi dùng điều khiển logic mờ 2 (FLC), và cách để giảm thiểu ảnh hưởng của thông tin không chính xác

Thực hiện với tất cả , ta tạo ra một hàm liên thuộc ba chiều – hàm liên thuộc loại 2 – mà mô tả đặc điểm là tập mờ loại 2 (Mendel,2001)

Trang 34

Hình 3.8: Hàm liên thuộc loại 1

Hình 3.9: Hàm liên thuộc loại 1 đã mờ hóa

Một tập mờ loại 2 A~ được mô tả bằng hàm liên thuộc :

, /(

) , (

Trang 35

Trong đó biểu thị phép hợp trên tất cả các biến ngõ vào x và u Vì vạn vật

rời rạc của phép biện luận được thay thế bằng (Mendel và John, 2002) Thực tế

liên thuộc loại 2 khoảng như hình 3.10

Hình 3.10: Hàm liên thuộc loại 2 khoảng

Sự mờ đều của FOU đại diện cho toàn bộ tập mờ 2 khoảng và nó có thể được mô tả trong giới hạn của một hàm liên thuộc trên A~( x ) và một hàm liên thuộc dưới A~(x)

FLS mô tả dùng ít nhất một tập mờ 2 được gọi là FLS loại 2 FLSs loại 1 không có khả năng trực tiếp giải quyết luật không chắc chắn bởi vì chúng dùng tập

mờ 1 mà tập mờ đó là chắc chắn Mặt khác, FLSs loại 2 rất hữu ích trong trường hợp khó xác định chính xác hàm liên thuộc, và có sự không chắc chắn về đo lường (Mendel,2001)

Tập mờ loại 2 có khả năng mô hình hoá và tối thiểu hóa ảnh hưởng của sự không chắc chắn trong FLS rule-based Bất lợi là tập mờ 2 khó dùng hơn tập mờ 1

vì vậy chúng không được dùng rộng rãi lắm Tập mờ 2 đề cập tới ít nhất 4 nguồn không chắc chắn không được xem xét trong FLSs loại 1

Trang 36

 Nghĩa của những từ được dùng trong điều kiện và kết quả của luật có thể là không chắc chắn (từ nghĩa khác nhau đối với người khác nhau)

 Kết quả có thể có biểu đồ của giá trị liên kết với chúng, đặc biệt khi kiến thức được trích ra từ một nhóm chuyên gia không phải tất cả đều như nhau

 Sự đo lường kích hoạt FLS loại 1 có thể là nhiễu và vì thế không chắc chắn

 Dữ liệu dùng để điều chỉnh thông số của FLS loại 1 cũng có thể là nhiễu

Tất cả những sự không chắc chắn đó chuyển thành sự không chắc chắn về hàm liên thuộc tập mờ Tập mờ loại 1 không có khả năng mô hình hóa trực tiếp sự không chắc chắn bởi vì hàm liên thuộc của chúng là tổng hợp rõ Mặt khác tập mờ loại 2 có khả năng mô hình hóa sự không chắc chắn bởi vì hàm liên thuộc của chúng là mờ chính chúng Tập mờ 1 là trường hợp đặc biệt của tập mờ 2, hàm liên thuộc thứ hai của nó là tập hợp con với duy nhất một nhân tố, tính đồng nhất

FLS loại 2 một lần nữa được mô tả đặc điểm bằng luật IF-THEN, nhưng tập điều kiện và kết quả của nó bây giờ là loại 2 FLSs loại 2 có thể được dùng trong trường hợp khó xác định chính xác loại liên thuộc như khi huấn luyện dữ liệu bị can thiệp bởi nhiễu Tương tự đối với FLS loại 1, FLS loại 2 bao gồm mờ hóa, luật cơ

bản, công cụ suy luận mờ và một ngõ ra xử lý, hình 3.11 Xử lý ngõ ra bao gồm giảm loại và giải mờ Ta sẽ giải nghĩa các khối trong hình 3.11:

Trang 37

mờ chỉ có một điểm đơn trên liên thuộc nonzero A ~x là mờ singleton loại 2 nếu

Cấu trúc luật trong FLS loại 1 và loại 2 là giống nhau, nhưng trong trường

hợp loại 2 thì điều kiện và kết quả sẽ là tập mờ loại 2 Với một FLS loại 2 với p ngõ

vào x = (x1 Є X1 ,…, xp Є Xp và một ngõ ra y Є Y Nhiều ngõ vào một ngõ ra

(MISO), nếu ta giả định có M luật, luật thứ l trong FLS loại 2 có thể được viết như

sau:

l i l

p p

l l

G is Y is y THEN F

is x and F is

x

IF

3.4.2.3 Công cụ suy luận

Trong FLS loại 2 khối công cụ suy luận kết hợp luật và cho ra ánh xạ từ ngõ vào tập mờ 2 đến ngõ ra tập mờ 2 Điều đó cần thiết để tính toán các phép hợp, giao

p l

A F

F~1 * * ~  ~ , phương trình (3.10) có thể được viết lại:

M l

G A

G F

(

) ( )

, ( )

,

(

~ 1

~

~ 1

y x

p

y x

x y

x

l l

p l

l l l

G F

i

G p

F F

G A R

(

) ( )

~

p i p

x x

i p

x l

o x l

R A

X x R

A

B~ ( )  ~    ~ ( )   ( , )   1 , ,

Phương trình này là mối quan hệ ngõ vào / ngõ ra trong hình 3.11 giữa tập

mờ loại 2 mà nó kích thích một luật trong khối công cụ suy luận và tập mờ 2 ở ngõ

ra của khối đó

Trang 38

i M i M M M M

r

M l

M r

l

r l

y f

f f

f y f f y y y y y y

y

y y

x

Y

1

1 1

1 1 1

1

cos

, ,

,

, )

N i

i i

N i yN N

Trước khi tính Ycos(x) chúng ta phải ước lượng phương trình (3.17) và hai

điểm cuối của nó y l và y r Nếu những giá trị f i và y i được kết hợp với y l được biểu diễn tương ứng với fl i và yl i , và giá trị của f i và y i được kết hợp với y r được biểu diễn tương ứng với fr i và yr i, từ phương trình (3.16), ta có:

i l

M i l

f

y f y

i r

M i r

f

y f y

1

3.4.2.5 Giải mờ

Từ giảm loại chúng ta đạt được một tập khoảng Ycos, để giải mờ nó chúng ta

dùng trung bình của y l và y r , vì vậy ngõ ra giải mờ của FLS singleton loại 2 khoảng

là (Mendel, 2001)

2 )

( x yl yr

3.5 Hệ thống điều khiển Logic mờ loại 2

Tính ổn định là một trong những tham luận trọng tâm về điều khiển mờ được khởi đầu bởi Mamdani (Mamdani và Assilian, 1975) Hầu hết các tiêu chí đánh giá đối với điều khiển mờ là vì thiếu phương pháp chung cho sự phân tích tính ổn định của nó Nhưng khi Zadel đưa ra điều khiển mờ, nó được chấp nhận như là một hiển

Trang 39

nhiên rằng nó là điều khiển công việc có định hướng (task-oriented), trong khi điều khiển thông thường được mô tả đặc điểm như điều khiển có định hướng điểm đặt (setpoint-oriented), và vì vậy không cần phân tích toán học của tính ổn định Ngoài

ra, như Sugeno đề cập, nhìn chung trong hầu hết những ứng dụng công nghiệp, tính

ổn định trong điều khiển là không được bảo đảm và tính tin cậy của hệ thống phần cứng điều khiển được xem như quan trọng hơn tính ổn định (Sugeno, 1999)

Tuy nhiên, thành công của điều khiển mờ không bao hàm ý rằng chúng ta không cần lý thuyết ổn định cho nó Có lẽ mặt hạn chế của việc thiếu phân tích tính

ổn định sẽ là điều mà ta không thể lấy cách tiếp cận theo mô hình cho thiết kế điều khiển mờ Trong lý thuyết điều khiển thông thường, điều khiển hồi tiếp có thể được

ưu tiên thiết kế để hệ thống vòng kín trở thành ổn định (Paul và Yang, 1999) Sự tiếp cận này của tiến trình hạn chế chúng ta điều khiển có định hướng điểm đặt (setpoint-oriented), nhưng lý thuyết tính ổn định sẽ chắc chắn cho chúng ta một cái nhìn rộng rãi về tương lai phát triển của điều khiển mờ

Vì vậy nhiều nhà nghiên cứu đã làm việc để cải thiện sự thực thi của FLS và bảo đảm tính ổn định của chúng Li và Gatland năm 1995 đã đề xuất nhiều phương pháp thiết kế có hệ thống như điều khiển mờ loại PD và PI Choi, Kwak và Kim (Choi, 2000) đưa ra điều khiển logic mờ ngõ vào đơn đảm bảo tính ổn định Năm

1994 Ying đưa ra phương pháp thiết kế thực hành cho điều khiển mờ không tuyến tính và nhiều nhà nghiên cứu khác có các kết quả cho những vấn đề về tính ổn định của hệ thống FLS, vào năm 2005 Castillo và Cázarez đưa ra phiên bản thành quả của Margaliot (Margaliot và G.Langholz, 2000) để xây dựng tính ổn định của điều khiển logic mờ loại 2 bằng ý tưởng Lyapunov

Công việc này dựa trên thành quả của Margaliot, chúng ta dùng Fuzzy Lyapunov Synthesis để xây dựng bộ điều khiển logic mờ 2 ổn định cho tay máy robot 1 bậc tự do (1 Degree of Freedom (DOF) robot), đầu tiên không tác động trọng lực chứng minh tính ổn định, sau đó cho tác động trọng lực để chứng minh độ chắc chắn của bộ điều khiển Cùng tiêu chí có thể dùng cho bất kì số lượng nào của cánh tay robot DOF, tuyến tính hoặc không tuyến tính và với bất kì đối tượng nào

Trang 40

Chương 4: Thiết kế điều khiển

Chương 4: THIẾT KẾ ĐIỀU KHIỂN

4.1 Thiết kế điều khiển ETCS-i

4.1.1 Thuật toán điều khiển ECTS-i

ETCS-i điều khiển góc mở của bướm ga đến vị trí tối ưu nhất tùy theo mức độ nhấn của bàn đạp ga

Vì đối tượng có tải ổn định và nhiễu không đáng kể nên người thực hiện

sẽ chọn phương pháp điều khiển cổ điển và ổn định là điều khiển dùng PID để giải quyết bài toán điều khiển bướm ga thông minh Sơ đồ điều khiển được thiết kế như sau:

Hình 4.1: Sơ đồ hệ thống điều khiển ECTS-i

Tín hiệu vào ra:

VPA: vị trí bàn đạp ga do tài xế điều khiển

VTA: vị trí bướm ga

r: vị trí đặt được tính toán theo từng chế độ

mair: nhiễu bên ngoài do lượng gió vào động cơ thay đổi

uaccu: điện áp accu

u: tín hiệu điều khiển

TACH: tốc độ động cơ

GST: gia tốc xe

ALT: tín hiệu tải điện từ máy phát

A/C: tín hiệu bật máy lạnh

PSW: công tắc chọn chế độ hoạt động của xe

Định dạng
Số trang	83
Dung lượng	4,82 MB