điều khiển và giám sát lò nhiệt 2

điều khiển và giám sát lò nhiệt phần 1 https://www.mediafire.com/?434a6capyb1akwh

PHẦN 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

GVHD : BÙI THANH HUYỀN &54 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM

Thí dụ : khi quy định trong thành phố xe gắn máy có tốc độ nhanh gây nguy

hiểm là xe có tốc độ v thuộc tập hợp A : {v50km/h} , ta không thể cho rằngkm/h} , ta không thể cho rằngmột xe chạy ở tốc độ 49,9km/h là hoàn toàn không nguy hiểm theo như lýthuyết tập hợp cổ điển

Hầu hết các hiện tượng mà ta bắt gặp hàng ngày đều không hoàn toàn rõràng, có nghĩa là chúng luôn có một mức độ mơ hồ nào đó trong việc diễn tảtính chất của chúng

Thí dụ : khái niệm nhiệt độ NÓNG là một khái niệm mờ Ta không thể chỉ

ra được chính xác một điểm nhiệt độ mà tại đó không NÓNG, và khi ta tăng nhiệt độ lên một đơn vị thì nhiệt độ lại được xem là NÓNG.

Trong nhiều trường hợp, cùng một khái niệm sẽ có nhiều mức độ mờ trongcác thời điểm và ngữ cảnh khác nhau

Thí dụ : khái niệm NÓNG của một căn phòng cần điều hòa nhiệt độ sẽ

không hoàn toàn giống với khái niệm NÓNG của một lò nhiệt cần điều

khiển làm việc ở tầm nhiệt độ hàng trăm độ C

Kiểu logic hai-giá-trị rất hiệu quả và thành công trong việc giải quyết cácbài toán được định nghĩa rõ ràng Tuy nhiên, thực tế tồn tại một lớp các kháiniệm không thích hợp với cách tiếp cận như vậy

Muốn sử dụng các khái niệm này một cách hiệu quả hơn trong mô hình tacần tìm hiểu một công cụ, đó là logic mờ và đặt cơ sở trên nó là giải thuậtđiều khiển mờ

1.2 Tập hợp mờ.

1.2 1 Định nghĩa :

Tập mờ F xác định trên tập kinh điển M là một tập mà mỗi phần tử của nó là

một cặp các giá trị (x, F(x)) trong đó xM và F là ánh xạ :

F : M  [0km/h} , ta không thể cho rằng,1]

 tập kinh điển M được gọi là cơ sở của tập mờ F.

 ánh xạ F được gọi là hàm phụ thuộc của tập mờ F.

1.2.2 Ý nghĩa :

Tập mờ F là hàm ánh xạ mỗi giá trị x có thể là phần tử của một tập kinh điển

M sang một số nằm giữa 0km/h} , ta không thể cho rằng và 1 để chỉ ra mức độ phụ thuộc thật sự của nóvào tập M Độ phụ thuộc bằng 0km/h} , ta không thể cho rằng có nghĩa là x không thuộc tập M, độ phụthuộc bằng 1 có nghĩa là x hoàn toàn là đại diện cho tập hợp M Khi F(x)tăng dần thì độ phụ thuộc của x tăng dần Điều này tạo ra một đường congqua các phần tử của tập hợp

Một tập mờ bao gồm 3 thành phần :

 Miền làm việc [x1,x2] gồm các số thực tăng dần nằm trên trục hoành

 Đoạn [0km/h} , ta không thể cho rằng,1] trên trục tung thể hiện độ phụ thuộc của tập mờ

 Đường cong hàm số F(x) xác định độ phụ thuộc tương ứng của các phầntử của tập mờ

1.2.3 Các tính chất và đặc điểm cơ bản của tập mờ :

1 Độ cao và dạng chính tắc của tập mờ :

Độ cao của một tập mờ là giá trị cực đại độ phụ thuộc của các phần tử tập

mờ

GVHD : BÙI THANH HUYỀN &56 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM

x

F(x)1

20km/h} , ta không thể cho rằng

Tập mờ ở dạng chính tắc khi có ít nhất một phần tử có độ phụ thuộc là 1 Ví

dụ như trong hai tập mờ ở hình trên ta thấy tập mờ A là ở dạng chính tắc.Trong các mô hình bộ điều khiển mờ, tất cả các tập mờ cơ sở đều phải ởdạng chính tắc nhằm không làm suy giảm ngõ ra

Tập mờ được đưa về dạng chính tắc bằng cách điều chỉnh lại tất cả giá trị độphụ thuộc một cách tỉ lệ quanh giá trị độ phụ thuộc cực đại

Thí dụ : tập mờ B ở trên được đưa về dạng chính tắc như sau :

2 Miền xác định của tập mờ :

Trong thực tế tập các phần tử có độ phụ thuộc lớn hơn 0km/h} , ta không thể cho rằng của tập mờ thườngkhông trải dài hết miền làm việc của nó Như ví dụ dưới đây, miền làm việccủa tập mờ là đoạn [x1,x2] , tuy nhiên đường cong thực sự bắt đầu ở x3 và đạtđến độ phụ thuộc toàn phần ở x4 Ta gọi đoạn [x3,x4] là miền xác định của

tập mờ

10km/h} , ta không thể cho rằng,75

0km/h} , ta không thể cho rằng

1

0km/h} , ta không thể cho rằng,75

0km/h} , ta không thể cho rằng0km/h} , ta không thể cho rằng

(a) Tập mờ A có độ cao là

1 (b) Tập mờ B có độ cao là 0km/h} , ta không thể cho rằng,75

3 Miền giá trị của biến :

Một biến mô hình thường được đặc trưng bởi nhiều tập mờ với miền xác địnhcó phần chồng lên nhau

Miền giá trị của biến là tập hợp tất cả các giá trị có thể có của biến Ví dụ

đối với biến NHIỆT ĐỘ ở trên miền giá trị là đoạn [x1,x6]

1.2.4 Các dạng hàm phụ thuộc :

0km/h} , ta không thể cho rằng

0km/h} , ta không thể cho rằng

x1

2 Dạng đường cong S :

Một tập mờ dạng đường cong S có 3 thông số là các giá trị , , có độ phụ

thuộc tương ứng là 0km/h} , ta không thể cho rằng, 0km/h} , ta không thể cho rằng.5 và1

Độ phụ thuộc tại điểm x được tính bởi công thức sau :

x khi

x

x khi

x

x khi

x

S

1

) /(

) (

2 1

) /(

) (

2 )

, ,

; (

2 2

3 Dạng đường cong hình chuông :

Dạng đường cong hình chuông đặc trưng cho các số mờ (xấp xỉ một giá trị

trung tâm), bao gồm 2 đường cong dạng S tăng và S giảm

GVHD : BÙI THANH HUYỀN &59 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM

Từ 2 tập mờ dạng đường cong S ta suy ra độ phụ thuộc tại điểm x của tập mờ

dạng đường cong hình chuông như sau :

; ( 1

) , 2 / ,

; ( ) ,

;

(

4 Dạng hình tam giác, hình thang và hình vai :

Cùng với sự gia tăng của các bộ vi điều khiển 8 bit và 16 bit, dạng tập mờ

chuẩn hình chuông được thay bằng các dạng tập mờ hình tam giác và hình

thang do yêu cầu tiết kiệm bộ nhớ vốn hạn chế của các bộ vi điều khiển

x khi

x

x khi

x

x khi

x

T

0

) /(

) (

) /(

) (

0 )

, ,

; (

Dạng hình vai :

Thông thường vùng giữa của biến mô hình được đặc trưng bằng các tập mờ

có dạng hình tam giác vì nó liên quan tới các khái niệm tăng và giảm Tuy

nhiên ở vùng biên của biến khái niệm không bị thay đổi

Thí dụ : xét biến NHIỆT ĐỘ gồm các tập mờ LẠNH, MÁT, ẤM, NÓNG như

0km/h} , ta không thể cho rằng

LẠNH

Khi ta đã đạt đến NÓNG thì tất cả nhiệt độ cao hơn sẽ luôn là NÓNG.

Khi ta đã đạt đến LẠNH thì tất cả nhiệt độ thấp hơn sẽ luôn là LẠNH

Do đó ta có 2 tập mờ NÓNG và LẠNH có dạng hình vai.

1.3 Các toán tử mờ.

1.3.1 Các toán tử cơ bản của Zadeh trên tập mờ :

1 Giao hai tập mờ :

3 Bù của một tập mờ :

~A = 1 - A[x]

1.3.2 Các toán tử bù trên tập mờ :

Trong khi xây dựng các mô hình mờ, có những trường hợp người ta thấy cầnthiết phải định nghĩa các các toán tử khác thay thế cho các toán tử cơ bảnAND, OR, NOT của Zadeh Các toán tử này được gọi là các toán tử bù

Mean A[x]+B[y]) /2 (2*min(A[x],B[y])+

+4*max(A[x],B[y])) /6

Khi đi vào xem xét các hệ mờ ở phần sau ta sẽ sử dụng 2 toán tử bù là

product and và bounded sum or trong các phép liên hệ và tương quan mờ.

gproduct and = A[x]*B[y]

Toán tử product and không thay đổi các đặc tính min/max của toán tử giao cơ

bản của Zadeh

GVHD : BÙI THANH HUYỀN &62 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM

 gproduct and(0km/h} , ta không thể cho rằng,A[x]) = 0km/h} , ta không thể cho rằng

 gproduct and(1, A[x]) = A[x]

Ngoài ra toán tử product and có thêm 1 tính chất là tương tác hoàn toàn

nghĩa là nó thay đổi với mỗi cặp giá trị (A[x],B[y]) Tính chất này cần thiếtkhi mô tả các trạng thái mờ biến đổi theo thời gian

gbounded sum or = min(1, A[x]+B[y])

Khi sử dụng toán tử bounded sum or cả hai vùng mờ tham gia đều đóng góp

vào kết quả cuối cùng cho dù 1 trong chúng có độ phụ thuộc nhỏ hơn (sẽ bịbỏ qua khi sử dụng toán tử hợp cơ bản của Zadeh)

1.4 Bổ từ mờ (fuzzy hedge).

Hedge là bổ từ thêm vào trước tên của một tập mờ nhằm thay đổi và bổ sung

tính chất của tập mờ đó Hedge thay đổi hình dạng của tập mờ, thay đổi hàm phụ thuộc và do đó tạo ra một tập mờ mới Hedge khoảng, xấp xỉ, gần với

còn dùng để chuyển một số thực thành một tập mờ được gọi là số mờ.

1.4.1 Sử dụng các Hedge :

Ta có thể sử dụng cùng lúc nhiều Hedge để thêm vào một tập mờ.

Thí dụ :

chắc chắn không rất cao

được giải thích như sau :

chắc chắn (không (rất cao))

1.4.2 Xấp xỉ một vùng mờ :

Để xấp xỉ một vùng mờ (bao gồm cả việc chuyển một số thực thành một tập

mờ) ta sử dụng các Hedge khoảng, xấp xỉ, gần với Các Hedge này có tác

dụng hơi mở rộng vùng mờ

Thí dụ : xét tập mờ tuổi TRUNG NIÊN và tập mờ xấp xỉ của nó là tập mờ

KHOẢNG TRUNG NIÊN

1.4.3 Giới hạn một vùng mờ :

Có 2 Hedge dùng để giới hạn một vùng mờ là trên và dưới

Thí dụ :

1.4.4 Làm mạnh và làm giảm tính chất của tập mờ :

Hedge rất dùng để tăng độ mạnh tính chất của tập mờ Điều này được thực

hiện bằng cách giảm độ phụ thuộc của mỗi giá trị trong miền làm việc ngoạitrừ các giá trị có độ phụ thuộc là 0km/h} , ta không thể cho rằng hay 1

Thí dụ : xét tập mờ CAO và RẤT CAO

GVHD : BÙI THANH HUYỀN &64 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM







Hedge hơi dùng để giảm độ mạnh tính chất của tập mờ Điều này được thực

hiện bằng cách tăng độ phụ thuộc của mỗi giá trị trong miền làm việc ngoạitrừ các giá trị có độ phụ thuộc là 0km/h} , ta không thể cho rằng hay 1

Thí dụ : xét tập mờ CAO và HƠI CAO

1.4.5 Làm tăng hay giảm tính mờ của tập mờ :

Hedge chắc chắn dùng để giảm tính mờ của tập mờ Điều này được thực hiện

bằng cách tăng độ phụ thuộc của các giá trị có độ phụ thuộc lớn hơn 0km/h} , ta không thể cho rằng.5 vàgiảm của các giá trị có độ phụ thuộc nhỏ hơn 0km/h} , ta không thể cho rằng.5

Thí dụ : xét tập mờ CAO và CHẮC CHẮN CAO







Hedge nhìn chung dùng để tăng tính mờ của tập mờ Điều này được thực hiện

bằng cách giảm độ phụ thuộc của các giá trị có độ phụ thuộc lớn hơn 0km/h} , ta không thể cho rằng.5 vàtăng độ phụ thuộc của các giá trị có độ phụ thuộc nhỏ hơn 0km/h} , ta không thể cho rằng.5

Thí dụ : xét tập mờ CAO và NHÌN CHUNG CAO

1.5 Biến ngôn ngữ.

Các bộ điều khiển mờ thao tác trên các biến ngôn ngữ Mỗi biến ngôn ngữlà đại diện của một không gian mờ Cấu trúc của một biến ngôn ngữ như sau:

Lvar  {q1…qn} {h1…hn} fs

 q : các từ chỉ tần suất như thường, luôn luôn

 h : các Hedge như rất, hơi đã khảo sát trong phần trước

 fs : tập mờ trung tâm

Thí dụ :

 cao, thấp

 rất cao, hơi thấp

 thường cao, luôn luôn thấp

 thường rất cao, luôn luôn hơi thấp

1.6 Mệnh đề mờ.

Một bộ điều khiển mờ bao gồm một chuỗi các mệnh đề mờ Một mệnh đềthiết lập một mối quan hệ giữa miền làm việc và một không gian mờ

Một mệnh đề đơn giản có dạng :

x là A

GVHD : BÙI THANH HUYỀN &66 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM

 x : giá trị vô hướng thuộc miền làm việc

 A : biến ngôn ngữ

A  (xA)

Quá trình mà từ giá trị rõ x=x1 tìm ra độ phụ thuộc A(x1) được gọi là quá

trình mờ hóa Trong trường hợp có nhiều biến ngôn ngữ quá trình mờ hóa

là tìm ra một vectơ bao gồm nhiều độ phụ thuộc

Thí dụ : xét biến NHIỆT ĐỘ gồm các tập mờ LẠNH,MÁT,ẤM,NÓNG.

Mờ hóa biến nhiệt độ :

0 75 0 25 0

(x) (x) (x) (x) x

nóng ấm mát lạnh

Mệnh đề mờ có điều kiện :

Nếu y là B thì x là A

 x,y : giá trị vô hướng thuộc miền làm việc

 A,B : biến ngôn ngữ

Có thể giải thích mệnh đề này như sau :

x là phần tử của A tùy theo mức độ y là phần tử của B

1.7 Xử lý mờ.

1.7.1 Các phép tương quan :

Xét một mệnh đề có điều kiện sau :

Nếu y là B thì x là A

Các phép tương quan qui định vùng mờ kết quả được tạo ra như thế nào từgiá trị của mệnh đề điều kiện và biến ngôn ngữ ở mệnh đề kết quả

Các phép tương quan là cơ sở cho các luật hợp thành được sử dụng trong bộđiều khiển mờ.

Có 2 phép tương quan là : tương quan tối thiểu và tương quan tích

1 Tương quan tối thiểu :

Đây là phương pháp tương quan thường được dùng nhất, thực hiện bằng cáchbỏ đi phần có độ phụ thuộc lớn hơn giá trị của mệnh đề điều kiện trên miềnmờ đặc trưng bởi biến ngôn ngữ ở mệnh đề kết quả

Thí dụ : xét mệnh đề có điều kiện sau :

Nếu nhiệt độ THẤP thì công suất lò LỚN

Phép tương quan tối thiểu tạo ra các đoạn nằm ngang trên miền mờ kết quảdẫn đến mất mát một phần thông tin Tuy nhiên phép tương quan này tươngđối đơn giản và cho phép giải mờ dễ dàng hơn

2 Tương quan tích :

Phương pháp này thường cho kết quả tốt hơn, được thực hiện bằng cách nhânhàm phụ thuộc của miền mờ đặc trưng bởi biến ngôn ngữ ở mệnh đề kết quảvới giá trị của mệnh đề điều kiện

Lúc này dạng của miền mờ được bảo toàn, thông tin không bị mất mát, tuynhiên việc giải mờ khó khăn hơn

Thí dụ : vẫn xét mệnh đề có điều kiện ở trên :

Nếu nhiệt độ THẤP thì công suất lò LỚN

để so sánh kết quả giữa 2 phép tương quan

GVHD : BÙI THANH HUYỀN &68 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM

1.7.2 Các luật hợp thành mờ :

Trong một bộ điều khiển mờ, các mệnh đề được xử lý song song để tạo ramột không gian kết quả chứa thông tin từ tất cả các mệnh đề Các luật hợpthành qui định cách thức tương quan và tổng hợp các không gian mờ từ sự tácđộng qua lại giữa các mệnh đề của hệ

Tương ứng với 2 phép tương quan tối thiểu và tương quan tích ta có các luậthợp thành như sau :

 Tương quan tối thiểu : luật hợp thành Max-Min, Sum-Min

 Tương quan tích : luật hợp thành Max-Prod, Sum-Prod

Hai luật hợp thành mờ thông dụng là luật hợp thành Max-Min và luật hợpthành Sum-Min

1 Luật hợp thành Max-Min :

Giả sử hệ gồm n mệnh đề :

Nếu y là B 1 thì x là A 1

Nếu y là B 2 thì x là A 2

Nếu y là B n thì x là A n

Các miền mờ kết quả được thực hiện bằng phép tương quan tối thiểu Sau đómiền mờ biến ra được cập nhật bằng cách hợp các miền mờ này theo toán tử

OR cơ bản của Zadeh

Thí dụ : xét lò nhiệt được điều khiển bởi 2 luật sau :

Nếu nhiệt độ THẤP thì % công suất lò LỚN

Nếu nhiệt độ TRUNG BÌNH thì % công suất lò TRUNG BÌNH

Biến vào nhiệt độ gồm 2 tập mờ : THẤP và TRUNG BÌNH.

Biến ra % công suất lò gồm 2 tập mờ : TRUNG BÌNH và LỚN.

Tiến hành mờ hóa biến vào nhiệt độ ta thu được vectơ gồm 2 phần tử là 2 độ

phụ thuộc của nhiệt độ vật lý t vào 2 tập mờ trên

BÌNH TRUNG

THẤP







Ví dụ, mờ hóa giá trị nhiệt độ t1=20km/h} , ta không thể cho rằng0km/h} , ta không thể cho rằngC ta có :

20 0

Sử dụng phép tương quan tối thiểu ta thu được 2 miền mờ kết quả như sau :

Sau đó miền mờ biến ra thu được bằng cách hợp 2 miền mờ này theo toán tử

OR cơ bản của Zadeh như sau :

2 Luật hợp thành Sum-Min :

Các miền mờ kết quả vẫn được thực hiện bằng phép tương quan tối thiểu.Tuy nhiên miền mờ biến ra được cập nhật bằng cách thực hiện toán tử bù

bounded sum or thay cho toán tử OR cơ bản của Zadeh.

GVHD : BÙI THANH HUYỀN &70km/h} , ta không thể cho rằng & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM

Thí dụ : vẫn xét thí dụ trên nhưng áp dụng luật hợp thành Sum-Min ta có kết

quả như sau :

1.8 Giải mờ.

Quá trình xử lý mờ tạo một miền mờ biến ra Giải mờ là tìm ra một giá trịvật lý (giá trị rõ) đặc trưng cho thông tin chứa trong miền mờ đó

1.8.1 Phương pháp điểm trọng tâm :

Phương pháp này được áp dụng khi miền mờ biến ra là một miền liên thông.Giá trị rõ của biến ra là hoành độ của điểm trọng tâm của miền mờ biến ra

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

trong đó : l là miền xác định của tập mờ A

* (x)

* x x'

A





1.8.2 Phương pháp cực đại :

Giá trị rõ của biến ra là điểm có độ phụ thuộc lớn nhất

Trong trường hợp các điểm có độ phụ thuộc lớn nhất trải dài trên một đoạnthẳng nằm ngang [x1;x2] giá trị rõ của biến ra là trung điểm của đoạn [x1;x2]như hình vẽ :

1.8.3 Phương pháp độ cao :

Tập mờ dạng Singleton là một dạng đơn giản hóa cho phép xử lý mờ và giảimờ được dễ dàng hơn, thường được dùng trong các hệ thống dùng vi điềukhiển, đã được tích hợp trong tập lệnh của MCU 68HC12 của hãng Motorola.GVHD : BÙI THANH HUYỀN &72 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM

Mỗi tập mờ kết quả của các mệnh đề điều kiện được thay bằng một đoạnthẳng (x,(x)) với (x) là độ cao của tập mờ tương ứng.

Thí dụ : xét biến NHIỆT ĐỘ gồm các tập mờ LẠNH,MÁT,ẤM,NÓNG.

Phương pháp độ cao chính là áp dụng giải mờ theo phương pháp điểm trọng

tâm đối với các tập mờ biến ra dạng Singleton

Do các tập mờ của miền mờ biến ra không chồng lấp lên nhau nên khi giảimờ công việc tính tích phân rất mất thời gian đã được thay bằng việc tínhtổng số học như sau :

trong đó : xi là vị trí các singleton

Hi là độ cao của các singleton tương ứng

n là số tập mờ biến ra

1.9 Hệ mờ.

1.9.1 Hệ mờ cơ bản :

Một hệ mờ cơ bản bao gồm 3 thành phần chính :

 Khâu mờ hóa

 Thiết bị thực hiện luật hợp thành mờ (xử lý mờ)

 Khâu giải mờ

Khâu mờ hóa có nhiệm vụ chuyển đổi một giá trị rõ đầu vào x0km/h} , ta không thể cho rằng thành mộtvecto  gồm các độ phụ thuộc của giá trị rõ đó theo các tập mờ đã định nghĩatrước.

Khâu xử lý mờ xử lý vecto  và cho ra tập mờ B' của biến ra.

Khâu giải mờ có nhiệm vụ chuyển đổi tập mờ B' thành một giá trị rõ y' đặc

trưng cho thông tin chứa trong tập mờ đó

Do hệ mờ cơ bản chỉ có khả năng xử lý các giá trị tín hiệu hiện thời nên nó

thuộc nhóm các bộ điều khiển tĩnh Tuy vậy với việc ghép thêm các khâu

động học cần thiết như vi phân, tích phân,… ta sẽ có được một bộ điều khiểnmờ có khả năng xử lý các bài toán động

1.9.2 Các bước xây dựng một hệ mờ cơ bản :

 Xác định các biến vào và ra

 Định nghĩa các tập mờ cho các biến vào và ra

 Xây dựng các luật điều khiển (các mệnh đề mờ)

 Chọn luật hợp thành

 Chọn phương pháp giải mờ

 Tối ưu hệ thống

GVHD : BÙI THANH HUYỀN &74 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM

XỬ LÝ MỜ GIẢI MỜ MỜ HÓA

1.9.3 Định nghĩa các tập mờ cho các biến :

1 Độ chồng lấp :

Để biến đổi nhiều tập mờ riêng lẻ thành một bề mặt liên tục, các tập mờ lâncận phải có độ chồng lấp lên nhau Kinh nghiệm cho thấy độ chồng lấp tốtnhất thường trong khoảng 25%  50km/h} , ta không thể cho rằng%

Thí dụ : Các tập mờ lân cận có độ chồng lấp 50km/h} , ta không thể cho rằng% :

2 Lựa chọn dạng hàm liên thuộc :

Cách thực hiện là bắt đầu bằng các dạng hàm liên thuộc đã biết trước và môhình hóa nó cho đến khi nhận được bộ điều khiển mờ làm việc như mongmuốn

Trong nhiều trường hợp dạng hàm liên thuộc hình tam giác cho kết quảkhông kém gì dạng hàm liên thuộc phức tạp hơn là dạng hình chuông, do bộđiều khiển mờ ít khi nhạy với sự thay đổi hình dạng tập mờ Điều này làmcho hệ mờ khá bền vững và dễ thích nghi, đó là một thuộc tính quan trọngkhi mô hình lần đầu được khảo sát

1.9.4 Đặc tính vào ra của hệ mờ cơ bản :

Như đã nói hệ mờ cơ bản thực chất là một bộ điều khiển tĩnh nên quan hệ

truyền đạt hoàn toàn được mô tả đầy đủ bằng đường đặc tính y(x) gọi là đặc

tính vào ra của hệ mờ.

Đặc tính vào ra của một hệ mờ cơ bản có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến

Nếu đặc tính vào ra tuyến tính hoặc tuyến tính từng đoạn ta có hệ mờ tỉ lệ.

Ngược lại nếu ta có một đường đặc tính điều khiển mong muốn, ta cũng cóthể từ đó tổng hợp được hệ mờ tương ứng

1.9.5 Tổng hợp hệ mờ tỉ lệ :

Hệ mờ tỉ lệ có đường đặc tính vào ra tuyến tính từng đoạn xác định bởi cácđiểm nút (xk,yk) như hình vẽ :

Thuật toán tổng hợp hệ mờ tỉ lệ như sau :

1 Xác định các điểm nút (xk,yk) của đường đặc tính

2 Định nghĩa n tập mờ đầu vào Ak có hàm liên thuộc Ak(x) dạng hìnhtam giác với đỉnh là điểm xk và miền xác định là khoảng [xk-1,xk+1]trong đó x0km/h} , ta không thể cho rằng , xn+1 là những điểm bất kỳ thỏa mãn x0km/h} , ta không thể cho rằng<x1 và xn+1>xn

3 Xác định n tập mờ đầu ra Bk biểu diễn dưới dạng Singleton tại cácđiểm yk và có độ cao là 1

4 Định nghĩa tập n luật điều khiển Rk dạng :

Rk : NẾU x=Ak THÌ y=Bk

5 Áp dụng luật hợp thành Max-Min

6 Sử dụng nguyên lý độ cao để giải mờ

GVHD : BÙI THANH HUYỀN &76 & SVTH : NGUYỄN MINH TÂM

CHƯƠNG 2 CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO VÀ ĐIỀU

KHIỂN NHIỆT ĐỘ 2.1 Điều khiển ON – OFF :

Điều khiển On- Off là lặp lại trạng thái on- off của hệ thống điềukhiển theo điểm đặt Ví dụ trong hình , relay ngõ ra là on khi nhiệt độ tronglò dưới điểm đặt , và off khi nhiệt độ đến điểm đặt

1/- Mô tả hoạt động ON-OFF:

Với cấu hình của hệ thống điều khiển được trình bày ở chương 1 ,relay ngõ ra on , cấp điện tới sợi nung khi giá trị nhiệt độ hiện tại trong lòdưới điểm đặt Relay ngõ ra off khi nhiệt độ lên cao hơn điểm đặt Nhờphương pháp điều khiển nhiệt độ mà nhiệt độ được đặt ở giá trị nào đó bằngcách bật on và off nguồn cho sợi nung được gọi là điều khiển ON-OFF Hoạtđộng này cũng được gọi là điều khiển hai vị trí vì hai biến đặt cũng liên quantới điểm đặt