Control System

Nội dung bài học :

1. Khái niệm

2 Các thành phần chính của một hệ thống ĐKTD.

3 Các nguyên tắc điều khiển .

4 Khảo sát tính ổn định của một hệ thống ĐKTD.

5 Đánh giá chất lượng của hệ thống ĐKTD.

Overview

Cấu trúc hệ thống điều khiển :

Gồm 3 thành phần cơ bản : đối tượng điều khiển, thiết bị đo và

bộ điều khiển.

e(t) u(t)

Bộ điều khiển r(t)

Đối tượng ĐK y(t)

Thiết bị đo yht (t)

z(t)

r(t) : tín hiệu vào, chuẩn (reference input), giá trị đặt trước (SetPoint)

y(t) : tín hiệu ra (output), biến được điều khiển (controlled variable), giá trị thực (Process Value)

yht(t) : tín hiệu hồi tiếp (feedback)

e(t) : tín hiệu sai lệch, sai số (error)

u(t) : tín hiệu điều khiển

z(t): tín hiệu nhiễu

yht = K.y ; e= r- yht

Nếu K=1 thì: e=r-y

Control System

Các nguyên tắc điều khiển :

Nguyên tắc điều khiển giữ ổn định : duy trì đáp ứng y =

hằng số định trước.

Điều khiển bù nhiễu (feedforward)

Điều khiển san bằng sai lệch (feedback).

Điều khiển phối hợp.

Nguyên tắc điều khiển theo chương trình : tạo đáp ứng

y(t) có đặc tính thời gian định trước.

Nguyên tắc điều khiển thích nghi : Điều khiển các đối

tượng có mô hình toán và thông số động (thay đổi trong quá

trình làm việc do ảnh hưởng của môi trường).

Control System

Điều khiển san bằng sai lệch (feedback control) :

Sơ đồ :

e(t) u(t)

Bộ điều khiển r(t)

Đối tượng y(t)

z(t)

Ví dụ :

Nđộ ngoài trời

Máy lạnh Nđộ phòng

Phòng Bộ ĐK Nđộ đặt u e

Cảm biến nhiệt

Control System

Hàm truyền : hàm truyền của hệ thống là tỉ số giữa ảnh

Laplace của tín hiệu ra và ảnh Laplace của tín hiệu vào khi

các điều kiện đầu bằng 0.

G(s) R(s) Y(s)

Control System

Nhận xét

Khái niệm hàm truyền chỉ dùng cho hệ thống (hay phần tử) tuyến

tính bất biến.

Hàm truyền chỉ phụ thuộc vào các thông số và bậc của hệ thống mà

không phụ thuộc vào loại và giá trị của tín hiệu vào , tín hiệu ra.

Giả thiết các ĐKĐ =0 nhằm mục đích dùng hàm truyền để nghiên

cứu bản chất động học của hệ thống.

Dùng hàm truyền để mô tả và phân tích hệ thống thuận lợi hơn

PTVP vì hàm truyền là phân thức đại số.

Control System

Hàm truyền của các khâu vật lí điển hình :

Hệ lò xo – khối lượng – giảm chấn :

2

Y(s) 1G(s)

F(s) ms bs k

Control System

Hàm truyền của các khâu vật lí điển hình :

Trục vít – đai ốc :

Y(s) K

(s) s

(K=P/2 : hệ số tích phân)

Control System

Hàm truyền của các khâu vật lí điển hình :

Động cơ DC :

Km

M(s) (s)

Mt(s)

1

Js B

U(s) I(s)

(s) Ke

1

Ls R

m

2m e

K(s)G(s)

U(s) LJs (LB RJ)s K K RB

Control System

Đánh giá ổn định :

• Ổn định BIBO: (Bound Input- Bound Output, vào chặn ra

chặn). Hệ thống được gọi là ổn định BIBO nếu với tín hiệu vào

hữu hạn thì tín hiệu ra cũng hữu hạn.

Hệ thống r(t) y(t)

Hệ ổn định không ổn định giới hạn ổn định

Control System

Đánh giá ổn định :

• Ổn định tiệm cận (Lyapunov): Hệ ổn định tiệm cận nếu như khi

có nhiễu tức thời đánh bật hệ ra khỏi trạng thái cân bằng thì sau

đó hệ có khả năng tự quay về trạng thái cân bằng ban đầu.

ổn định giới hạn ổn định không ổn định

Xét hệ thống có hàm truyền :

nn

nn

mm

mm

asasasa

bsbsbsb

sR

sCsG

1

1

10

1

1

1

10

...

......

)(

)()(

R(s) = nn

nn asasasa

1

1

10 ...

C(s) = mm

mm bsbsbsb

1

1

1

10 ......

Phương trình R(s)= 0: phương trình đặc trưng hệ thống. Zero: nghiệm của tử số , đa thức G(s)=0. Cực: nghiệm của mẫu số , đa thức R(s)=0;

Giản Đồ cực - zero: Hệ thống ổn định khi có tất cả các cực nằm bên trái mặt phẳng phức. Nếu có một cực nào nằm trên trục ảo,các cực còn lại nằm bên trái mặt phẳng phức , hệ gọi là ở biên giới ổn định. Nếu hệ thống có một cực nằm bên phải mặt phẳng phức, hệ không ổn định.

Phương trình đặc trưng

Đa thức đặc trưng: đa thức R(s). Phương trình đặc trưng: Phương trình R(s) =0; Hệ thống G(s),hồi tiếp H(s) có PTDT:1+G(s)H(s)=0; Hệ mô tả PTTT: PTDT det(sI-A)=0

Khảo sát tính ổn định hệ thống.

1. Điều Kiện Cần

2. Tiêu chuẩn Routh.

3. Tiêu chuẩn Hurwitz.

ĐK cần ổn định hệ thống Tất cả các hệ số của PTĐT phải khác 0 và cùng dấu. ĐK đủ: 1.Tiêu chẩn Routh. 2. Tiêu chuẩn Hutzwit

Control System

Tiêu chẩn Routh: Lập bảng Routh: Tất cả các phần tử nằm ở cột 1 đều dương.Số lần đổi dấu bằng số nghiệm dương nằm bên phải mặt phẳng phức. Thí dụ ở tiêu chuẩn Routh:

Control System

Tiêu chuẩn Hutzwit:

ĐK cần và đủ:Tất cả các định thức có đường chéo chính của ma trận Hutzwit đều dương.

Tiêu chuẩn ổn định tần số: Tiêu chuẩn bode: Hệ thống hồi tiếp âm 1 đơn vị G(s) ổn định nếu hệ thống hở G(s) có độ dự trữ pha, độ dự trữ biên dương. Bài tập lớn mathlab…

Phương pháp quỹ đạo nghiệm số ổn định

Control System

Các chỉ tiêu chất lượng :

ts: Thời gian quá độ

POT: Độ vọt lố (độ quá điều chỉnh)

e() : Sai số xác lập

Tr: thời thời gian đạt 90% giá trị xác lập.

Control System

Sai số xác lập

PID Controller

PID CONTROLLER

PID Controller

Mục tiêu điều khiển :

Triệt tiêu sai số xác lập.

Giảm thời gian xác lập và độ vọt lố.

Hạn chế dao động.

PID Controller

Chất lượng hệ thống :

Sai số của hệ thống :

Sai số xác lập :

e(t) u(t) K(s)

r(t) G(s)

y(t)

H(s) yht (t)

t s 0e( ) lim e(t) lim s.E(s)

)()()()( sHsYsRsE

)()()()()( sHsGsKsEsR

)()()(1

)()(

sHsGsK

sRsE

PID Controller

Nhận xét :

Sai số xác lập không chỉ phụ thuộc vào cấu trúc và thông số của

hệ mà còn phụ thuộc vào tín hiệu vào.

Sai số xác lập phụ thuộc vào số lượng khâu lí tưởng có trong hàm

truyền hở G(s)H(s) :

Hệ không có khâu tích phân : luôn có sai số xác lập.

1 khâu tích phân : exl = 0 với tín hiệu vào là hàm nấc.

2 khâu tích phân : exl = 0 với hàm dốc và hàm nấc.

3 khâu tích phân : exl = 0 với hàm dốc,hàm nấc và hàm

parabol.

Hệ có n khau tích phân lí tưởng gọi là hệ vi sai bậc n.

Sai số xác lập :

PID Controller

PID (Proportional Integral Derivative Controller ):

Bộ điều khiển hồi tiếp vòng kín được sử dụng nhiều nhất

trong công nghiệp.

Là sự kết hợp của 3 bộ điều khiển : tỉ lệ, tích phân và vi

phân.

Có khả năng làm triệt tiêu sai số xác lập, tăng tốc độ đáp

ứng, giảm độ vọt lố nếu thông số của bộ điều khiển được lựa

chọn thích hợp.

PID Controller

Bộ điều khiển PID liên tục :

PID Controller

Bộ điều khiển PID số (rời rạc) :

PID Controller

Khâu tỉ lệ (Proportional) :

Hàm truyền : K(s) = KP .

Đặc tính thời gian : Y(s) = Kp.G(s).E(s).

Sai số hệ thống :

)()(1

)()(

sHsGK

sRsE

P

e(t) u(t) KP

r(t) G(s)

y(t)

H(s) yht (t)

PID Controller

Nhận xét :

Kp càng lớn thì tốc độ đáp ứng càng nhanh.

Kp càng lớn thì sai số xác lập càng nhỏ (nhưng không thể

triệt tiêu).

Kp càng lớn thì các cực của hệ thống có xu hướng di chuyển

ra xa trục thực => Hệ thống càng dao động và độ vọt lố càng

cao.

Nếu Kp tăng quá giá trị giới hạn thì hệ thống sẽ dao động

không tắt dần => mất ổn định.

PID Controller

Khâu tích phân (Integration) :

Hàm truyền : K(s) = KI/s.

Đặc tính thời gian : Y(s) = KI.G(s).E(s)/s.

Sai số hệ thống :

)()(

)(.)(

sHsGKs

sRssE

I

e(t) u(t) KI/s

r(t) G(s)

y(t)

H(s) yht (t)

PID Controller

Nhận xét :

Tín hiệu ngõ ra được xác định bởi sai số.

KI càng lớn thì đáp ứng quá độ càng chậm.

KI càng lớn thì sai số xác lập càng nhỏ. Đặc biệt hệ số

khuếch đại của khâu tích phân bằng vô cùng khi tần số bằng

0 => triệt tiêu sai số xác lập với hàm nấc.

KI càng lớn thì độ vọt lố càng cao.

PID Controller

Khâu vi phân (Derivative) :

Hàm truyền : K(s) = KD.s.

Đặc tính thời gian : Y(s) = KD.G(s).E(s).s.

Sai số hệ thống :

)()(.1

)()(

sHsGKs

sRsE

D

e(t) u(t) KD.S

r(t) G(s)

y(t)

H(s) yht (t)

PID Controller

Nhận xét :

KD càng lớn thì đáp ứng quá độ càng nhanh.

KD càng lớn thì độ vọt lố càng nhỏ.

Hệ số khuếch đại tại tần số cao là vô cùng lớn nên khâu hiệu

chỉnh D rất nhạy với nhiễu tần số cao.

Khâu vi phân không thể sử dụng một mình mà phải dùng kết

hợp với các khâu P hoặc I.

Control System

Bộ điều khiển PID :

Kết hợp của ba khâu thành phần.

Biểu diễn :

Cách 1 :

Cách 2 :

Cách 3 :

sKsKKsK DIP ./)(

].)./(11[)( sTsTKsK DIP

).1)(.1()( 21 sTsTs

KsK R

Control System

Các phương pháp tìm thông số PID (Kp, Ki, Kd) :

Chỉnh định bằng tay.

Phương pháp Ziegler – Nichols.

Chỉnh định dùng phần mềm.

Cohen-Coon.

Control System

Chỉnh định bằng tay :

Đặt Ki = Kd = 0. Tăng Kp đến khi hệ thống dao động tuần hoàn.

Đặt thời gian tích phân bằng chu kỳ dao động .

Điều chỉnh lại giá trị Kp cho phù hợp.

Nếu có đao động thì điều chỉnh giá trị Kd.

Control System

Phương pháp Ziegler-Nichols :

Đặt Ki = Kd = 0. Tăng Kp đến khi hệ thống dao động tuần hoàn.

Đặt giá trị Kp này = Kc

Đo chu kì dao động Pc.

Control System

Chỉnh định bằng phần mềm :

Dùng phần mềm để tự động chỉnh định thông số PID (thực hiện

trên mô hình toán, kiểm nghiệm trên mô hình thực).

Ví dụ dùng giải thuật di truyền (GA) để tìm thông số sao cho sai

số đo được nhỏ hơn giá trị yêu cầu.

Fuzzy Logic

FUZZY

LOGIC ?

Fuzzy Logic

How tall is Kevin ?

1 m 65.

1 m 70.

1 m 80.

Logic rõ.

Fuzzy Logic

Rất cao.

Cao.

Trung bình.

Thấp.

Rất thấp.

Logic mờ ( Fuzzy Logic).

How tall is Kevin ?

Fuzzy Logic

Fuzzy Logic :

Lập luận xấp xỉ thay vì lập luận chính xác.

Phụ thuộc vào khả năng suy luận và kinh nghiệm.

Mang tính tương đối.

History and Future Development

Today, Fuzzy Logic Has

Already Become the

Standard Technique for

Multi-Variable Control !

1965 Seminal Paper “Fuzzy Logic” by Prof. Lotfi Zadeh,

Faculty in Electrical Engineering, U.C. Berkeley,

Sets the Foundation of the “Fuzzy Set Theory”

1970 First Application of Fuzzy Logic in Control

Engineering (Europe)

1975 Introduction of Fuzzy Logic in Japan

1980 Empirical Verification of Fuzzy Logic in Europe

1985 Broad Application of Fuzzy Logic in Japan

1990 Broad Application of Fuzzy Logic in Europe

1995 Broad Application of Fuzzy Logic in the U.S.

2000 Fuzzy Logic Becomes a Standard Technology and

Is Also Applied in Data and Sensor Signal Analysis.

Application of Fuzzy Logic in Business and

Finance.

Motivation

Why ?

Motivation

Không cần mô hình toán của đối tượng.

Dựa trên suy luận, phán đoán, kiến thức và kinh

nghiệm của con người.

Tương đối đơn giản và có tính thích nghi cao.

Ít nhạy đối với sự biến đổi của hệ thống.

Rất thấp.

Applications Domain

Fuzzy Control.

Neuro-Fuzzy Control.

Intelligent Control.

Hybrid Control.

Fuzzy Pattern Recognition.

Fuzzy Modelling.

Applications

X About 1100 Successful Fuzzy Logic Applications Have Been

Published (an estimated 5% of those in existence)

X Almost All Applications Have Not Involved the Replacement

of a Standard Type Controller (PID,..), But Rather Multi-

Variable Supervisory Control

X Applications Range from Embedded Control (28%),

Industrial Automation (62%) to Process Control (10%)

X Of 311 Authors That Answered a Questionnaire, About 90%

State That Fuzzy Logic Has Slashed Design Time By More

Than Half

X In This Questionnaire, 97.5% of the Designers Stated That

They Will Use Fuzzy Logic Again in Future Applications, If

Fuzzy Logic Is Applicable

Fuzzy Logic Will Play a Major

Role in Control Engineering !

Fuzzy Control

e(t) u(t)

Fuzzy

Controller

r(t)

Đối tượng ĐK

y(t)

Thiết bị đo

yht (t)

z(t)

Fuzzy Control

e(t) x Fuzzy

processing Defuzzification

u(t)

Fuzzification

Knowledge

Base

y

- Fuzzification : khối mờ hóa.

- Defuzzification : khối giải mờ.

- Fuzzy processing : khối xử lí mờ (suy diễn mờ).

- Knowledge base : hệ tri thức.

- e(t) : tín hiệu vào (sai số) – u(t) : tín hiệu ra (điều khiển).

- x, y : các hàm thuộc (membership function).

Fuzzy Set

Tập rõ ( Crisp Set / Boolean Set) :

- VD : B = {1,2,3}.

- Hàm thuộc (membership function) B(x) : cho biết biến x có

thuộc tập B hay không.

- Đối với tập rõ, hàm thuộc chỉ có 2 giá trị : 0 và 1.

- VD : B(x) = 1 => x B.

B(x) = 0 => x B.

Fuzzy Set

Tập mờ ( Fuzzy Set) :

- Hàm thuộc B(x) của tập mờ có giá trị từ 0 đến 1 :

0 ≤ B(x) ≤ 1

- VD : B(x) = 1 : x B với độ chắc chắn 100%.

B(x) = 0 : x B.

B(x) = 0.8 : x B với độ chắc chắn 80%.

Example

Boolean Set

Theory

Fuzzy Set

Theory

Example

41.5 x 1

41.5 x 37.5 37.5-41.5

37.5-x

37.5 x 0

(x)μSF

Fuzzy Set

Rất cao.

Cao.

Trung bình.

Thấp.

Rất thấp.

How tall is Kevin ?

Fuzzy Set

Fuzzy Set

Fuzzy Set

Fuzzy Set

Các phép toán trên tập mờ ( Fuzzy logic operations) :

- Phép hội (OR hay Union) :

- Cho hai tập mờ A và B có hai hàm thuộc tương ứng là A(x) và

B(x). Hội của hai tập mờ A,B (AUB) là một tập mờ có hàm

thuộc AUB(x).

- AUB(x) phụ thuộc vào các luật áp dụng :

- Luật SUM : AUB(x) = min {1, A(x) + B(x)}

- Luật MAX : AUB(x) = max {A(x) , B(x)}

Fuzzy Set

Các phép toán trên tập mờ ( Fuzzy logic operations) :

- Phép giao (AND hay Intersection) :

- Giao của hai tập mờ A,B (A B) là một tập mờ có hàm

thuộc AB(x).

- AB(x) phụ thuộc vào các luật áp dụng :

- Luật PROG : AB(x) = A(x) .B(x).

- Luật MIN : AB(x) = min {A(x) , B(x)}

Fuzzy Set

Các phép toán trên tập mờ ( Fuzzy logic operations) :

- Phép bù (Complement) :

- Bù của tập mờ A ( ) là một tập mờ có hàm thuộc

-

A (x)μA

AAμ-1(x)μ

Biến ngôn ngữ ( linguistic variable) :

- Đại lượng đặc trưng cho tập mờ.

- Được mô tả dưới dạng ngôn ngữ.

- VD : đại lượng tốc độ xe được mô tả bởi 3 tập

mờ.

- Chậm : C(x) .

- Trung bình : TB(x) .

- Nhanh : N(x) .

Các đại lượng chậm, trung bình, nhanh là

các biến ngôn ngữ

Fuzzy Logic

e(t) x Fuzzy

processing Defuzzification

u(t)

Fuzzification

Knowledge

Base

y

Fuzzification

Fuzzification

Fuzzification

Mờ hóa ( Fuzzification) :

- Khối mờ hóa có chức năng chuyển các đầu vào ở dạng logic

rõ thành logic mờ (biến mờ).

- Mờ hóa gồm các bước .

- Xác định các biến ngôn ngữ.

- Xác định các hàm thuộc.

- Xác định tập mờ.

- Việc xác định số lượng biến ngôn ngữ, hình dạng của hàm

thuộc hoàn toàn phụ thuộc vào kiến thức và kinh nghiệm của

người thiết kế.

- Các dạng hàm thuộc thường dùng là : Gauss, hàm dốc, tam

giác, hình thang.

Fuzzification

Example 1 :

- Xây dựng phương pháp đánh giá sức khỏe dựa vào chiều cao

và cân nặng.

- Biến rõ đầu vào :

- Chiều cao.

- Cân nặng.

- Bước 1 : Tiến hành mờ hóa cho biến chiều cao và cân nặng.

Fuzzification

Fuzzification

Fuzzification

- Bước 2 : Tiến hành xác định các biến ngôn ngữ cho tập

mờ đầu ra.

- Định nghĩa các biến ngôn ngữ :

- Healthy (H).

- Somewhat Healthy (SH).

- Less Healthy (LH).

- Unhealthy (UH)

Fuzzification

- Bước 3 : Xác định các hàm thuộc và xây dựng tập mờ đầu

ra.

Fuzzification

Fuzzy - Inference

Fuzzy - Inference

Suy diễn mờ (Fuzzy - Inference) :

- Khối suy diễn mờ có chức năng chuyển quan hệ giữa các biến

mờ đầu vào thành biến mờ đầu ra.

- Suy diễn mờ được thực hiện nhờ các luật “ IF …. THEN….”

(luật hợp thành mờ).

- Các luật hợp thành mờ được xây dựng trên cơ sở các kinh

nghiệm và kiến thức (Knowledge Base).

- VD : If A then C (A => C)

If (A and B) then C ( (AB) => C)

Fuzzy Rules

Mệnh đề hợp thành :

- Các mệnh đề được phát biểu dưới dạng các biến ngôn ngữ.

- VD : “X is A” (“Chiều cao” là “thấp”)

X is A and Y is B (“Chiều cao” là “thấp” và “Cân

nặng” là “trung bình”)

- Trong đó : X là biến mờ, A và B là các tập mờ.

- VD : Biến mờ X,Y : chiều cao, cân nặng.

Tập mờ A,B : thấp, trung bình.

Fuzzy Rules

Phân loại mệnh đề hợp thành :

- Mệnh đề đơn :

- (X is A) được đặc trưng bởi tập mờ A với hàm thuộc uA(x).

- Mệnh đề kép :

- (X is A and Y is B) được đặc trưng bởi tập mờ AB với hàm

thuộc uAB(x).

- (X is A or Y is B) được đặc trưng bởi tập mờ AB với hàm

thuộc uAB(x,y).

- (X is not A) được đặc trưng bởi tập mờ với hàm thuộc u

(x).

- ((X is not A and Y is B) or Z is C) được đặc trưng bởi tập

mờ ( B)C với hàm thuộc u ( B)C (x,y,z).

A

A

A

A

Fuzzy Rules

Phân loại mệnh đề hợp thành :

- Mệnh đề điều kiện : là mệnh đề đầu vào.

- Mệnh đề kết luận : là mệnh đề đầu ra.

Biểu diễn mệnh đề dưới dạng toán học :

- Mệnh đề mờ , kí hiệu P, được biểu diễn thông qua giá trị đúng

của mệnh đề mờ.

- VD : P : “Nhiệt độ” là “cao”.

=> T(P) = A(x) .

Trong đó : A là tập mờ “cao”, x là biến mờ “nhiệt độ”.

Fuzzy Rules

Quy tắc mờ :

- Quy tắc mờ là các phát biểu IF …. THEN ….Trong đó mệnh

đề điều kiện và mệnh đề kết luận là các mệnh đề mờ.

- VD :

- Nếu “nhiệt độ” là “cao” thì “điện áp” là “thấp”.

IF X is A THEN Y is C.

Biểu diễn dưới dạng toán học :

- P : X is A Q : Y is C => T(P=>Q) = I (A(x) , c(y) )

- I : toán tử kéo theo (suy ra).

Fuzzy Rules

Quy tắc mờ :

- Phương pháp Mamdani : (thông dụng và được sử dụng nhiều

nhất trong điều khiển mờ :

- Luật MIN :

- Luật PROD:

CACA μμ

)μmin(μμ CACA ,

CACA μμμ .

Fuzzy Rules

Kết hợp các quy tắc mờ :

- Giả sử bài toán có k quy tắc mờ.

- R1 : IF x is A1 THEN y is B1.

- …..

- Rk : IF x is Ak THEN y is Bk.

- Việc chuyển hệ k quy tắc mờ trên được thực hiện bằng cách

xác định quan hệ mờ Ri cho từng quy tắc mờ rồi sau đó kết

hợp các quan hệ mờ này theo công thức :

- R = Ri

Fuzzy Rules

Luật hợp thành :

- R1 : IF x is A1 THEN y is B1.

- …..

- Rk : IF x is Ak THEN y is Bk.

- Kết hợp quy tắc mờ của từng mệnh đề (thường là phép giao

các tập mờ) và phép hội của các mệnh đề ta được các luật hợp

thành thông dụng :

- SUM – MIN : hội dùng SUM và giao dùng MIN.

- SUM – PROD : hội dùng SUM và giao dùng PROG.

- MAX – PROD : hội dùng MAX và giao dùng PROG.

- MAX – MIN : hội dùng MAX và giao dùng MIN.

Fuzzy Rules

VD : Input (H,W)

Fuzzy Rules

VD : Output (F)

Fuzzy Rules

VD : Rules

- Xây dựng các luật mờ cho hai biến vào là H,W và một biến

ra F.

- IF (H is VS) and (W is VS) THEN (F is H).

- IF (H is S) and (W is VS) THEN (F is SH).

- IF (H is VS) and (W is S) THEN (F is SH).

- …

- …

- IF (H is VT) and (W is H) THEN (F is SH).

- IF (H is VT) and (W is VH) THEN (F is LH).

=> 25 Rules

Fuzzy Rules

VD : Rules Table

Defuzzification

Defuzzification

Defuzzification

Giải mờ ( Defuzzification) :

- Khối giải mờ có chức năng chuyển tín hiệu mờ đầu ra thành

tín hiệu rõ (tín hiệu điều khiển)

- Các phương pháp giải mờ.

- Phương pháp cực đại.

- Cận trái.

- Cận phải.

- Trung bình.

- Phương pháp trung bình.

- Phương pháp điểm trọng tâm.

Defuzzification

Phương pháp cực đại :

- Tín hiệu rõ bằng giá trị cực đại của hàm thuộc biến mờ.

- u(t) = max{uA(y)}.

Defuzzification

Phương pháp cực đại :

- Trường hợp có nhiều giá trị cực đại, ta có thể lấy cận trái, cận

phải hay giá trị trung bình.

Defuzzification

Phương pháp trung bình : (Center of average)

- Để đơn giản hóa tính toán, ta tiến hành rời rạc hóa u(y). Như

vậy phương pháp điểm trọng tâm trở thành phương pháp trung

bình.

k

kk

y

yyu(t)

)(

Defuzzification

VD :

- Thực hiện giải mờ bằng phương pháp điểm trọng tâm và

phương pháp trung bình.