fuzzy logic ii he dk mo

HỆ ĐIỀU KHIỂN MỜ

1. Cấu trúc của bộ điều khiển mờ (gồm 3 khâu):

� Khâu Fuzzy hoá: có nhiệm vụ chuyển đổi mộtgiá trị đầu vào xo thành vector µ gồm các hàm

thuộc, biểu thị độ phụ thuộc của giá trị rõ theo

tập mờ của biến ngôn ngữ đầu vào

� Khâu hợp thành: thực hiện luật hợp thành, xử lý

vector µ cho ra giá trị mờ B’ của biến ngôn ngữđầu ra


� Khâu giải mờ: chuyển đổi tập mờ B’ thành mộtgiá trị rõ y’ngõ ra


2. Phân loại các khâu điều khiển mờ: cũng như cáckhâu điều khiển kinh điển, khâu điều khiển mờđược phân theo các tiêu chuẩn sau:

� Tĩnh - động� Tuyến tính – phi tuyến� Liên tục - Rời rạc� Tiền định hay ngẫu nhiên� Ổn định – không ổn định� Tham số tĩnh hay tham số động


3. Quan hệ truyền đạt và các tập mờ của biếnngôn ngữ đầu vào.

Ví dụ: với biến ngôn gnữ đàu vào χ và đầu ra γ

cùng chỉ một số thực có giá trị sau:� Số thực xấp xỉ -1 gọi là số âm� Số thực gần bằng 0, gọi là số không� Số thực xấp xỉ 1, gọi là số dương


� Tập mờ của biến đầu vào


� Tập mờ của biến đầu ra µâm(y) µkhông(y), µdương(y) là cố định


� Luật hợp thành của bộ điều khiển là max-MIN, khâu giải mờ được chọn theo phươngpháp điểm trọng tâm.

� R1 : Nếu χ=âm thì γ=âm hoặc� R2 : Nếu χ=không thì γ=không hoặc� R3 : Nếu χ=dương thì γ=dương hoặcHay R=R1∪R2∪R3.


4. Phân tích: � Trường hợp 1:


� Với một giá trị rõ x0 trong khoảng [-1;1] taluôn có 2 trong ba mệch đề tích cực, tức làcó độ thoả mãn lớn hơn 0.

� Xét khoảng [-1;0]� Độ thoả mãn của R1 là H1� Độ thoả mãn của R2 là H2. � Ta nhận thấy khi x0 tăng dần thì H1 giảm và

H2 tăng do đó điểm trọng tâm B’ tăng dần.


� Tại thời điểm H1=0 tức là R1 trở thànhkhông tích cực. R3 trở lên tích cực. Ngõ raB’=0.

� Xét khoảng [0;-1]� Khi x0 tăng dần thì điểm trọng tâm B’ dịch

chuyển sang phải� Bỏ qua sự lượn sóng thì hình y(x) có thểđược xem là một hàm tuyến tính.


� Trường hợp 2: � Xét khoảng [-1;-e]: chỉ có R1 tích cực điểm

trọng tâm B’ luôn nằm trên trục cố định làđường cao tam giác µâm(y) và y’ có giá trịbằng -1


� Xét khoảng [-e;biên trái của T]: R1 và R2 tíchcực (giống trường hợp 1)


� Xét khoảng T: chỉ có R2 tích cực nên điểmtrọng tâm của B’ sẽ dịch chuyển trên đườngcao tam giác µâm(y)


� Xét khoảng [biên trái của T;e]: R2 và R3 tíchcực (giống trường hợp 1)

� Xét khoảng [e;1]: chỉ có R3 tích cực nênđiểm trọng tâm B’ nằm trên trục cố địng vày’=1


� Như vậy ta có đường đặc tính biểu diễn sựthay đổi của y’


� Trường hợp 3. Vì chỉ có một trong số 3 luậtR1,R2,R3 là tích cực nên tập mờ bao giờcũng chỉ thuộc một trong ba tam giác µâm(y) µkhông(y), µdương(y)


� Do đó giá trị y’ được biểu diễn như hình vẽ.


� Kết luận:� Hàm y(x) có dạng tuyến tính nếu x thuộc miền xác

định của ít nhất hai tập đầu vào. Nghĩa là có ít nhấthai luật hợp thành tích cực.

� Hàm y(x) nhận giá trị không đổi khi x thuộc miền xácđịnh của một tập hợp đầu vào. Nghĩa là có 01 luậthợp thành tích cực

� Hàm y(x) có dạng bậc thang nếu mọi giá trị x tậpgiao các miền xác định của tập mờ đầu vào là mộttập rỗng.


� Trong thực tế nhiều giải pháp tổng hợp, thiếtkế bộ điều khiển kinh điển bị bế tắc khi gặpbài toán có độ phức tạp cao, độ phi tuyếnlớn, sự thay đổi trạng thái và cấu trúc của đốitượng thường xuyên.

� Để giải quyết vấn đề trên ta sử có thể ápdụng phương pháp tổng hợp hệ thống bằnglogic mờ.


� Ưu điểm của hệ điều khiển mờ:1. Khối lượng công việc thiết kế giảm nhiều do không

cần sử dụng mô hình đối tượng. Với các bài toánthiết kế có độ phức tạp cao ngoài việc giảm khốilượng tính toán còn giảm giá thành sản phẩm.

2. Có thể dễ dàng thay đổi thông số bộ điều khiển.3. Trong một số trường hợp bộ điều khiển mờ làm

việc ổn định, bền vững hơn và chất lượng điềukhiển cao hơn


� Nguyên tắc tổng hợp bộ điều khiển mờ:1. Không bao giờ thiết kế bộ điều khiển mờ để

giải quyết một bài toán tổng hợp mà có thểdễ dàng thực hiện bằng các bộ điều khiểnkinh điển.

2. Bộ điều khiển mờ phải được phát triển qua thực nghiệm.


1. Bộ điều khiển mờ cơ bản: bao gồm khâuFuzzy hóa, thiết bị thực hiện hợp thành vàkhâu giải mờ


� Bộ điều khiển cơ bản chỉ có khả năng xử lýcác giá trị tín hiệu hiện thời gọi là bộ điềukhiển tĩnh.

� Ví dụ: xấp xỉ một hàm, mô hình đối tượngđiều khiển.


� Tuy vậy để mở rộng ứng dụng vào các bàitoán điều khiển động, các khâu động họccần thiết sẽ được nối thêm vào bộ điều khiểncơ bản. Các khâu động học đó có nhiệm vụcung cấp thêm cho bộ điều khiển mờ cơ bảncác giá trị đạo hàm hay tích phân của tínhiệu. Khi đó bộ điều khiển cơ bản được gọilà bộ điều khiển mờ


2. Hệ thống điều khiển mờ


� Giao diện đầu vào: bao gồm khâu Fuzzy hoávà các khâu phụ trợ thêm để thực hiện cácbài toán động như tích phân, vi phân.

� Luật điều khiển là khâu quan trọng nhất baogồm tập các mệnh đề hợp thành cấu trúcnếu…thì và các luật hợp thành max-Min, sum-Min.


� Thiết bị hợp thành có nhiệm vụ triển khai luậthợp thành trên cơ sở luật điều khiển.

� Giao diện đầu ra: bao gồm khâu giải mờ vàcác khâu giao diện trực tiếp với đối tượngđiều khiển.


� Ví dụ


3. Các bước tổng hợp bộ điều khiển

� Định nghĩa tất cả các biến ngôn ngữ vào vàra.

� Định nghĩa tập mờ (giá trị ngôn ngữ) chocác biến vào.

� Xây dựng các luật hợp thành.� Chọn thiết bị hợp thành (max-MIN…)� Tối ưu hệ thống


� Ví dụ điều khiển


1. Bước 1: Định nghĩa các biến vào/ra- Biến vào là tốc độ sai lệch giữa tín hiệu đặt

và tín hiệu thực- Biến ra là tốc độ thực.- Ngoài ra còn sử dụng đến sự biến đổi theo

thời gian


2. Bước 2: Xác định tập mờ. Định nghĩa cáccác biến ngôn ngữ vào/ra gồm các số tậpmờ và các dạng hàm thuộc của chúng

� Miền giá trị vật lý của các biến ngôn ngữ� Số lượng tập mờ (giá trị ngôn ngữ): số

lượng giá trị ngôn ngữ nên nằm trongkhoảng từ 3 đến 10 giá trị. (Nhỏ hơn 3 thì ítcó ý nghĩa)


� Ký hiệu những tên giá trị ngôn ngữ:� Âm nhiều : - NB (Negative Big)� Âm : - NM (Negative Medium)� Âm ít : - NS (Negative Small)� Không : - ZE (Zero)� Dương ít : - PS (Positive Small)� Dương : - PM (Positive Medium)� Dương nhiều : - PB (Positive Big)


� Xác định hàm thuộc: đây là khâu cực kỳquan trọng. Tuy nhiên chưa có một nghiêncứu nào đưa ra giải pháp tối ưu lựa chọnhàm thuộc.

� Cần chọn hàm thuộc có phần chồng lênnhau và phủ kín miền giá trị vật lý để trongquá trình điều khiển không xuất hiện lỗ hổng.


� Cần tránh hiện tượng “cháy nguyên tắc” khimà tập mờ B’ có độ cao bằng 0 (miền xácđịnh là tập rỗng)


� Định nghĩa tập mờ cho các biến ngôn ngữ


3. Xây dựng các luật điều khiển: � Tín hiệu ra của các bộ điều khiển mờ

thường bằng 0 khi tất cả các tín hiệu vàobằng 0.

� Vùng lân cận điểm không không được tạora “lỗ hổng”, vì như vậy sẽ không có tín hiệuđiều khiển khi đang làm việc


� R1: nếu ET=NB và DET=ZE thì DP=NB hoặc� R2:nếu ET=NM và DET=ZE thì DP=NM hoặc� R3: nếu ET=NS và DET=ZE thì DP=NS hoặc� R4: nếu ET=ZE và DET=ZE thì DP=NE hoặc� R5: nếu ET=PS và DET=ZE thì DP=PS hoặc� R6:nếu ET=PM và DET=ZE thì DP=PM hoặc� ….


� Ta có thể lập bảng


4. Bước 4 “Chọn thiết bị hợp thành”: có thểlựa chọn : max-Min, sum-Min, max-PROD…

5. Bước 5 “Chọn nguyên lý giải mờ”: phươngpháp điểm trọng tâm được sử dụng nhiềuhơn cả.

6. Bước 6 “Tối ưu”: tối ưu bộ điều khiển thôngqua các trạng thái khác nhau.


� Thí dụ thiết kế khâu PI và PID mờ


� Thông số của khâu PI


� Thông số của khâu PID


1. Khâu PI: Bộ điều khiển có 02 đầu vào.� Giá trị của hai đầu vào biến thiên trong

khoảng x1=[-2.577;2.577]; x2=[-3.096;3.096]� Giá trị đầu ra y=[0;2].� Luật điều khiển


� Save file tên fuzzy1.� Sau đó ghi dòng lệnh

fuzzy1=readfis('fuzzy1') trong Command Window

� Thiết lập mô hình trong Simulink và chạy thử


2. Khâu PID: Bộ điều khiển có 02 đầu vào.� Giá trị của hai đầu vào biến thiên trong

khoảng x1=[-0.915;0.915] � x2=[-1.163;1.163] � x3=[-1;1] � Giá trị đầu ra y=[0;2].� Thêm vào x3 và đầu ra hai hàm thuộc N và

P


� Luật điều khiển: thêm 3 điều kiện

� IF (x3=N) THEN (y=N) � IF (x3=ZE) THEN (y=ZE) � IF (x3=P) THEN (y=P)


� Save file tên fuzzy2.� Sau đó ghi dòng lệnh

fuzzy2=readfis('fuzzy2') trong Command Window

� Thiết lập mô hình trong Simulink và chạy thử

fuzzy logic ii he dk mo

Documents