Tiếp cận đại số gia tử trong vấn đề điều khiển con lắc ngược có liên kết đàn hồi

68 504 0
Tiếp cận đại số gia tử trong vấn đề điều khiển con lắc ngược có liên kết đàn hồi

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG PHẠM THỊ THANH HƯƠNG TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG VẤN ĐỀ ĐIỀU KHIỂN CON LẮC NGƯỢC CÓ LIÊN KẾT ĐÀN HỒI Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: TS Vũ Như Lân THÁI NGUYÊN – 2014 Mục lục LỜI CẢM ƠN CHƯƠNG BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN CON LẮC NGƯỢC CÓ LIÊN KẾT ĐÀN HỒI 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Con lắc ngược phạm vi ứng dụng 1.3 Bài toán điều khiển lắc ngược có liên kết đàn hồi 1.4 Tổng kết chương CHƯƠNG LOGIC MỜ, ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ ỨNG DỤNG 2.1 Logic mờ lập luận xấp xỉ 2.1.1 Khái niệm tập mờ logic mờ 2.1.2 Các phép toán logic tập mờ 10 2.1.2.1 Phép hợp hai tập mờ 10 2.1.2.2 Phép giao hai tập mờ 11 2.1.2.3 Phép bù (phủ định) tập mờ 12 2.1.3 Quan hệ mờ 12 2.1.3.1 Khái niệm quan hệ mờ 12 2.1.3.2 Phép hợp thành 13 2.1.3.3 Phương trình quan hệ mờ 13 2.1.4 Biến ngôn ngữ giá trị 14 2.1.5 Luật hợp thành mờ, suy luận xấp xỉ (suy diễn mờ) 15 2.1.5.1 Mệnh đề hợp thành 15 2.1.5.2 Mô tả mệnh đề hợp thành mờ 16 2.1.5.3 Luật hợp thành mờ 21 2.1.6 Giải mờ 22 2.1.6.1 Phương pháp cực đại 23 2.1.6.2 Phương pháp trọng tâm 25 2.2 Ứng dụng logic mờ điều khiển 27 2.2.1 Bộ điều khiển mờ 28 2.2.2 Nguyên tắc tổng hợp điều khiển mờ 29 2.2.2.1 Định nghĩa biến vào/ra 29 2.2.2.2 Xác định tập mờ 29 2.2.2.3 Xây dựng luật điều khiển 31 2.2.2.4 Chọn thiết bị hợp thành 31 2.2.2.5 Chọn nguyên lý giải mờ 31 2.2.2.6 Tối ưu 31 2.3 Đại số gia tử 32 2.3.1 Định nghĩa đại số gia tử 33 2.3.2 Các đại lượng đo đại số gia tử 35 2.3.2.1 Các hàm đo 35 2.3.2.2 Định lượng đại số gia tử 37 2.3.2.3 Tính mờ giá trị ngôn ngữ 37 2.3.2.4 Xây dựng hàm định lượng ngữ nghĩa sở độ đo tính mờ gia tử 38 2.4 Ứng dụng đại số gia tử điều khiển 39 2.4.1 Lập luận xấp xỉ (LLXX) dựa đại số gia tử, giải toán LLXX nội suy 39 2.4.2 Chuyển điều khiển mờ sang điều khiển dùng đại số gia tử 40 2.4.2.1 Điều khiển mờ kinh điển 40 2.4.2.2 Điều khiển sử dụng đại số gia tử 41 2.4.2.3 Sơ đồ điều khiển sử dụng đại số gia tử 42 2.5 Tổng kết chương 42 CHƯƠNG THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN 44 3.1 Thiết kế điều khiển mờ, điều khiển sử dụng đại số gia tử cho toán điều khiển chủ động kết cấu 44 3.1.1 Bài toán điều khiển lắc ngược có liên kết đàn hồi 44 3.1.2 Thiết kế điều khiển mờ (FLC) 45 3.1.3 Thiết kế điều khiển sử dụng đại số gia tử (HAC) 49 3.2 Kết mô hệ thống phần mềm Matlab 55 3.3 Đánh giá kết 58 3.4 Tổng kết chương 58 KẾT LUẬN 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 Danh mục hình vẽ Hình 1 Mô hình lắc ngược có liên kết đàn hồi – cản nhớt Hình Hàm thuộc A(x) tập kinh điển A Hình 2 Hàm thuộc tập mờ B Hình Hàm thuộc tập mờ C Hình Hàm thuộc F(x) có mức chuyển đổi tuyến tính Hình a Hàm thuộc thấp(x) tăng(y), b B’(y) xác định theo quy tắc hợp thành MIN, c B’(y) xác định theo quy tắc hợp thành PROD 20 Hình a Giá trị đầu vào rõ b Giá trị đầu vào mờ 21 Hình Mô hình điều khiển mờ 22 Hình Giải mờ phương pháp cực đại 23 Hình Giá trị rõ y’ không phụ thuộc vào đáp ứng luật điều khiển định 24 Hình 10 Giá trị rõ y’ phụ thuộc tuyến tính với đầu vào luật điều khiển định 24 Hình 11 Giá trị rõ y’ phụ thuộc tuyến tính với đầu vào luật điều khiển định 24 Hình 12 Hàm thuộc B’ có miền G không liên thông, G = G1G2 25 Hình 14 a, Giá trị rõ y’ hoành độ điểm trọng tâm b, Xác định giá trị rõ y’ theo phương pháp điểm trọng tâm miền giá trị tập mờ B’ không liên thông 26 Hình 15 Bộ điều khiển mờ 28 Hình 16 Một điều khiển mờ động 28 Hình 17 Tính mờ giá trị ngôn ngữ 37 Hình 18 Sơ đồ điều khiển sử dụng đại số gia tử 42 Hình Mô hình mô hệ thống với điều khiển mờ 45 Hình Bộ điều khiển FLC sử dụng mô hình mờ Mamdani 45 Hình 3 Các tập mờ cho biến vào x1 46 Hình Các tập mờ cho biến vào x2 ( ) 46 Hình Các tập mờ cho biến vào u 46 Hình Hệ luật điều khiển 48 Hình Mặt quan hệ vào – theo hệ luật điều khiển fuzzy 49 Hình Mặt quan hệ vào – theo hệ luật điều khiển đại số gia tử 52 Hình Mô hình mô hệ thống với điều khiển mờ 53 Hình 10, Hình 11 Kết trường hợp: x1(0) = 0.6 rad; x2(0) = rad/s, m = m0; 56 Hình 12, Hình 13 Kết trường hợp: x1(0) = 0.6 rad; x2(0) = -1 rad/s, m = 1.1*m0; 56 Hình 14, Hình 15 Kết trường hợp: x1(0) = -0.6 rad; x2(0) = rad/s, m = 0.9*m0; 57 Danh mục bảng biểu Bảng FAM 47 Bảng Mối quan hệ dấu gia tử phần tử sinh 49 Bảng 3 Các gia tử độ đo tính mở chúng 50 Bảng Các giá trị ngôn ngữ 50 Bảng Bảng luật tương ứng với nhãn ngôn ngữ đại số gia tử 50 Bảng Bảng SAM 52 LỜI CAM ĐOAN Tên là: Phạm Thị Thanh Hương Sinh ngày: 16 tháng 10 năm 1974 Học viên lớp cao học K11A - Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – Thái Nguyên Hiện công tác tại: Trường Cao đẳng công nghiệp – Thái Nguyên Xin cam đoan: Đề tài “Tiếp cận đại số gia tử vấn đề điều khiển lắc ngược có liên kết đàn hồi” thày giáo TS Vũ Như Lân hướng dẫn công trình nghiên cứu riêng Tất tài liệu tham khảo có nguồn gốc, xuất xứ rõ ràng Tác giả xin cam đoan tất nội dung luận văn nội dung đề cương yêu cầu thầy giáo hướng dẫn Nếu sai hoàn toàn chịu trách nhiệm trước hội đồng khoa học trước pháp luật Thái Nguyên, ngày tháng năm 2014 TÁC GIẢ LUẬN VĂN Phạm Thị Thanh Hương LỜI CẢM ƠN Sau sáu tháng nghiên cứu làm việc nghiêm túc, động viên, giúp đỡ hướng dẫn tận tình thày giáo hướng dẫn TS Vũ Như Lân, luận văn với đề tài “Tiếp cận đại số gia tử vấn đề điều khiển lắc ngược có liên kết đàn hồi” hoàn thành Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến: Thày giáo hướng dẫn TS.Vũ Như Lân tận tình dẫn, giúp đỡ hoàn thành luận văn Trường Cao đẳng công nghiệp Thái Nguyên tạo điều kiện mặt thời gian giúp yên tâm học tập Khoa sau Đại học Trường Đại học công nghệ thông tin truyền thông giúp đỡ trình học tập thực luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp gia đình động viên, khích lệ, tạo điều kiện giúp đỡ suốt trình học tập, thực hoàn thành luận văn TÁC GIẢ LUẬN VĂN Phạm Thị Thanh Hương CHƯƠNG BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN CON LẮC NGƯỢC CÓ LIÊN KẾT ĐÀN HỒI 1.1 Đặt vấn đề Để giảm dao động có hại hệ thống làm việc vấn đề quan tâm hàng đầu quan nghiên cứu khoa học Dao động có hại xuất hệ thống làm việc nhiều lĩnh vực như: phương tiện giao thông chịu kích động mặt đường, công trình xây dựng, tháp vô tuyến, … chịu tác động gió, động đất; công trình khơi chịu tác động gió, sóng biển; cầu giao thông nhịp lớn chịu tác động phương tiện vận tải; cầu treo chịu tải trọng gió bão; thiết bị, tua bin, máy móc, … làm việc với tốc độ cao … Các loại dao động ngày nguy hiểm cần quan tâm thích đáng lí do: - Sự tăng lên đáng kể quy mô kết cấu, tốc độ máy móc cường độ kích động - Sự cấp thiết việc giảm giá thành công trình lớn - Yêu cầu cao an toàn cho công trình quan trọng Trước đây, phương pháp phổ biến để giảm dao động tăng cường độ cứng cho kết cấu Tuy nhiên phương pháp gặp phải vấn đề chi phí độ phức tạp mà công nghệ không cho phép Vì thế, vài thập kỷ gần đây, giới phát triển công nghệ sử dụng thiết bị tiêu tán lượng để giảm dao động Việc sử dụng thiết bị tiêu tán lượng có nhiều ưu điểm: kinh tế, hiệu quả, tăng tuổi thọ công trình, cài đặt thay đơn giản Ước tính, sử dụng thiết bị tiêu tán lượng chiếm 25% chi phí so với việc gia cố kết cấu cho phận thép bê tông Trong trình lắp đặt, hệ thống trạng thái làm việc Với hiệu kinh tế kỹ thật, công nghệ sử dụng thiết bị tiêu tán lượng trở thành hướng triển vọng để nghiên cứu ứng dụng phát triển Bên cạnh việc sử dụng thiết bị tiêu tán lượng nói trên, phương pháp khác giảm dao động có hại điều khiển chủ động kết cấu Điều khiển chủ động phương pháp sử dụng nhiều lĩnh vực giaothông vận tải, rô bốt, máy móc thiết bị, hàng không vũ trụ Đối với kết cấu công trình,điều khiển chủ động kết cấu giải pháp giảm dao động cách sử dụng máy kíchđộng (được điều khiển máy tính) tạo lực tác động vào kết cấu sửdụng thiết bị tiêu tán lượng điều khiển [1].Điều khiển chủ động kết cấu lĩnh vực nhiều nhà khoa học nước quốctế quan tâm từ lâu với nhiều công trình nghiên cứu sử dụng thuật toán điều khiểnkhác [2-3].Trong năm gần đây, lý thuyết mờ ngày sử dụng nhiều điều khiển chủ động kết cấu với nhiều hướng ứng dụng khác Qua kết công trình nghiêncứu công bố, ta thấy: a Với phương pháp điều khiển không sử dụng lý thuyết mờ - Đòi hỏi nhiều phép biến đổi phép tính toán học để thu giá trị biến điềukhiển đầu từ giá trị biến trạng thái đầu vào - Khó thiết lập hệ phức tạp, phi tuyến - Chưa tận dụng kinh nghiệm, suy luận định tính người thiết lập sởluật điều khiển - Khó sử dụng lại điều khiển tham số hệ thay đổi (ví dụ độ cứng, khốilượng hay cản hệ thay đổi) luật điều khiển phụ thuộc vào tham số b Với phương pháp điều khiển có sử dụng lý thuyết mờ Sử dụng lý tuyết đại số gia tử (Hedge Algebras - HAs) [5-7] Các tác giả HAs phát giá trị ngôn ngữ củabiến ngôn ngữ tạo thành cấu trúc đại số cấu trúc đại số gia tử đầy đủ(Complete HAs Structure) với tính chất quan trọng thứ tự ngữ nghĩa giá trịngôn ngữ đảm bảo Thậm chí HAs cấu trúc đại số đủ mạnhđể mô tả đầy đủ trình suy luận xấp xỉ, định tính HAs coi mộtcấu trúc toán học có thứ tự tập hợp ngôn ngữ, quan hệ thứ tự HAs quyđịnh nghĩa nhãn ngôn ngữ tập hợp HAs tậphợp ngôn ngữ có sẵn quan hệ thứ tự gọi quan hệ thứ tự ngữ nghĩa Trong [7], HAs bắt đầu áp dụng vào điều khiển mờ đưa kết quảtốt nhiều so với điều khiển mờ truyền thống (FC) Tuy nhiên, nguyên lý hoạt động điều khiển mờ dựa HAs (HAFC) chưa hệ thống hoá cácđối tượng nghiên cứu đơn giản để đánh giá hiệu điều khiển HAFC Nghiên cứu ứng dụng HAs điều khiển chủ động kết cấu năm 2010 vàđã công bố tạp chí uy tín nước [9-15].Nội dung trọng tâm luận văn nghiên cứu điều khiển chủ động lắc ngược có liên kết đàn hồi – cản nhớt chịu tải chu kỳ có hướng bám theo lắc sử dụng điều khiển mờ (FLC – Fuzzy Logic Controller) HAC (Hedge-Algebras Controller) 1.2 Con lắc ngược phạm vi ứng dụng Trong thực tế có nhiều công trình có mô hình dạng lắc ngược nhà cao tầng, tháp vô tuyến, giàn khoan, công trình biển … với phát triển khoa học kỹ thuật công trình ngày lớn chiều dài chiều cao Sự gia tăng quy mô kết cấu dẫn đến đáp ứng động lực phức tạp kết cấu sinh dao động có hại Vì vậy, nghiên cứu giảm dao động có hại cho cấu lắc ngược toán nhiều nhà khoa học giới quan tâm nghiên cứu Một hướng nghiên cứu mang tích thời sự, cấp thiết quan trọng nghiên cứu để giảm dao động cho công trình biển có dạng lắc ngược Đáp ứng gây dao động có hại cho công trình bao gồm hai loại đáp ứng ngang thẳng đứng liên quan đến tượng lắc ngang nhổ cọc Dao động công trình bao gồm hai loại dao động: Dao động rung lắc có tần số tần số riêng công trình dao động cưỡng gây tải trọng sóng, dao động rung lắc đặc biệt có hại với độ bền tuổi thọ công trình Với điều khiển tối ưu phát triển mạnh mẽ nămgần tạo sở xây dựng hệ thống máy móc phức tạp,những hệ có khả cung cấp “kinh nghiệm điều khiển hệ thống”hay gọi hệ trợ giúp định.Từ vấn đề trên, ta thấy cần thiết phải nghiên cứu lắc ngược nhằm nắm bắt phát triển kĩ thuật điều khiển để phục vụ chonhu cầu sản xuất, học tập, nghiên cứu 1.3 Bài toán điều khiển lắc ngược có liên kết đàn hồi Để làm rõ toán điều khiển chủ động kết cấu, đề tài xin trình bày mô hình lắc ngược có liên kết đàn hồi – cản nhớt chịu tải chu kỳ F có hướng bám theo lắc sau: Hình 1.Mô hình lắc ngược có liên kết đàn hồi – cản nhớt chịu tải chu kỳ F có hướng bám theo lắc 49 Hình Mặt quan hệ vào – theo hệ luật điều khiển fuzzy 3.1.3 Thiết kế điều khiển sử dụng đại số gia tử (HAC) Với mô hình mờ trên, điều khiển theo tiếp cận đại số gia tử thiết kế sau: - Bước 1: Xác định biến vào – miền giá trị biến thiên biến: x1 = [-1, 1] x2 = [-2, 2] u = [-100, 100] Trong đó: Bước 2: Chọn tham số đại số gia tử cho biến đầu vào – ra: G = {Negative (N), Positive (P)}; v(W) = 0.5 = ; H = {Little (L), Very (V)}, H- = {Litlle} H+ = {Very}; fm(N) =  = 0.5; fm(P) = 1- = 0.5; Mối quan hệ dấu gia tử gia tử khác phần tử sinh xác định Bảng 3.2sau: - Bảng Mối quan hệ dấu gia tử phần tử sinh V L P N V + - + L - + - + Độ đo tính mờ gia tử lựa chọn (Lựa chọn theo thực nghiệm, phương pháp “thử - sai”) Bảng 3.3: 50 Bảng 3 Các gia tử độ đo tính mở chúng Input1: x1s Input2: x2s Output: us fm(s) 0.5 0.5 0.5 α = μ(L) 0.4 0.6 0.6 β = μ(V) 0.6 0.4 0.4 Tương ứng với nhãn ngôn ngữ mô hình mờ sau: Bảng Các giá trị ngôn ngữ Hedge Algebra - Fuzzy Very Negative VN Negative Big NB Little Negative LN Negative Small NS Neural W Zero ZE Little Positive LP Positive Small PS Very Positive VP Positive Big PB Bước 3: Chuyển bảng FAM sang bảng luật tương ứng với nhãn ngôn ngữ đại số gia tử Bảng Bảng luật tương ứng với nhãn ngôn ngữ đại số gia tử - N Z P VN VP P LP LN P LP Z Z LP Z LN LP Z LN N VP LN N VN Bước 4: Tính giá trị định lượng ngữ nghĩa cho biến ngôn ngữ (ngữ nghĩa hoá), xây dựng bảng SAM – (Semantization Associative Memory) từ bảng luật điều khiển ứng với nhãn ngôn ngữ đại số gia tử Với biến vào x1s: 51 Với biến vào x2s: Với biến us: Tính toán tương tự với nhãn ngôn ngữ khác biến vào – ra, ta xác định giá trị bảng SAM Bảng 3.6 52 Bảng Bảng SAM - 0.20 0.50 0.80 0.18 0.92 0.80 0.68 0.42 0.80 0.68 0.500 0.50 0.68 0.500 0.32 0.58 0.50 0.32 0.20 0.82 0.32 0.20 0.08 Bước 5: Xây dựng mặt quan hệ vào biến dựa bảng SAM Hình Mặt quan hệ vào – theo hệ luật điều khiển đại số gia tử - Bước 6: Giải toán lập luận xấp xỉ cách nội suy mặt cong ngữ nghĩa định lượng xác định giá trị điều khiển thực (giải ngữ nghĩa) Các hàm tính toán cài môi trường Matlab 53 Hình Mô hình mô hệ thống với điều khiển mờ Start - Khởi tạo cấu trúc s-function block - Khởi tạo tập mờ cho biến vào, - Khởi tạo bảng luật install() rules() Đọc giá trị đầu vào block Read inputs Ngữ nghĩa hóa Semantization Nội suy tuyến tính mặt cong quan hệ vào – interpolate Giải ngữ nghĩa Desemantization Gửi giá trị điều khiển tới đầu block Write the values to output Kết thúc mô (terminate) mdlTerminate() End Sự thực HAC - Bước 1: Gọi hàm Setup() + Thiết lập số đầu vào, đầu HAC (2 đầu vào, đầu ra) + Khởi tạo biến toàn cục cho HAC + Xác định miền giá trị làm việc cho biến HAC 54 + Khởi tạo tham số cho đại số gia tử vừ tính toán giá trị định lượng ngữ nghĩa cho nhãn ngôn ngữ biến vào biến (hàm v()) + Tạo mặt cong quan hệ vào-ra (hàm rules()) - Bước 2: Vào vòng lặp mô phỏng: gọi hàm Output() + Đọc liệu từ đầu vào điều khiển + Ngữ nghĩa hóa + Nội suy tuyến tính mặt quan hệ vào – + Giải ngữ nghĩa + Ghi giá trị điều khiển tới đầu điều khiển Phần mã nguồn điều khiển: %beginfunction function HACs(block) setup(block); %endfunction function setup(block) %% Register number of input and output ports block.NumInputPorts = 2; block.NumOutputPorts = 1; %% Setup functional port properties to dynamically %% inherited block.SetPreCompInpPortInfoToDynamic; block.SetPreCompOutPortInfoToDynamic; block.InputPort(1).DirectFeedthrough = true; %% Set block sample time to inherited block.SampleTimes = [-1 0]; %% Run accelerator on TLC block.SetAccelRunOnTLC(true); %Critical range of input/output variables global I1 I2 O global X Y Z %Create vector input/output [E, DE, U] = install(); %Create a curved surface and input/output relation [X, Y, Z] = rules(E, DE, U); %% Register methods block.RegBlockMethod('Outputs', @Output); %endfunction 55 function Output(block) global I1 I2 O global X Y Z %Read the real values from inputs P and D In1 = block.InputPort(1).Data; In2 = block.InputPort(2).Data; %Turn to the value of semantic quantity (semantization) Es = (In1-I1(1))/(I1(2)-I1(1)); DEs = (In2-I2(1))/(I2(2)-I2(1)); %Interpolate the quantitatively semantic curved surface Os = interpolate2(X, Y, Z, DEs, Es); if Os>1 Os = 1; elseif Os[...]... sumPROD H k k=1 2.2 Ứng dụng logic mờ trong điều khiển Cho đến nay, điều khiển mờ đã khẳng định được vị trí khá quan trọng trong kỹ thuật điều khiển hiện đại Điều khiển mờ cho độ chính xác đáng kể và khả năng thực hiện vì tính đơn giản trong cấu trúc của hệ thống Những ứng dụng rộng rãi của điều khiển mờ như: điều khiển nhiệt độ, điều khiển giao thông vận tải, điều khiển trong các lĩnh vực sản xuất hàng... mô phỏng sự làm việc của các bộ điều khiển với hệ thống con lắc ngược có liên kết đàn hồi – cản nhớt chịu tải chu kỳ F có hướng bám theo con lắcsẽ được trình bày trong chương 3 1.4 Tổng kết chương Trong chương 1, luận văn đã trình bày những vấn đề cơ bản và các phương pháp giảm dao động có hại xuất hiện khi hệ thống làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt trong các công trình xây dựng Các... khiển u(t) để đưa con lắc ngược từ một vị trí mất cân bằng nào đó (x1≠ 0, x2≠ 0) trở về vị trí cân bằng (x1 0, x2 0) Trong đề tài, sẽ nghiên cứu 2 hướng tiếp cận để xây dựng bộ điều khiển Đó là thiết kế bộ điều khiển mờ (FLC – Fuzzy Logic Controller) và bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử (HAC – Hedge-Algebras Controller) Qua đó so sánh, đánh giá tính ưu việt của các phương pháp điều khiển Chi tiết... tác động vào kết cấu hoặc sửdụng các thiết bị tiêu tán năng lượng có thể điều khiển được bằng chương trình Nhiều mô hình nghiên cứu cho các hệ thống điều khiển chủ động kết cấu đã được nhiều nhà khoa học quan tâm và nghiên cứu, trong đó ột mô hình tiêu biểu lấy làm đối tượng nghiên cứu, so sánh các thuật toán điều khiển được lựa chọn trong luận văn là mô hình con lắc ngược có liên kết đàn hồi – cản nhớt... tích đại số Chú ý: Luật min AB(x) = min{A(x), B(x)} (2 11) (2 12) (2 13) (2 8) và tích đại số là hai luật xác định hàm thuộc giao hai tập mờ được sử dụng nhiều hơn cả trong kỹ thuật điều khiển mờ Việc có nhiều công thức xác định hàm thuộc của giao hai tập mờ đưa đến khả năng một bài toán điều khiển mờ có nhiều lời giải khác nhau.Để tránh 12 những kết quả mâu thuẫn có thể xảy ra, nhất thiết trong. .. Hình 2 14 Bộ điều khiển mờ cơ bản khiển mờ chỉ gồm 3 thành phần trên gọi là bộ điều khiển mờ cơ bản Do bộ điều khiển mờ cơ bản chỉ có khả năng xử lý các giá trị tín hiệu hiện thời nên nó thuộc nhóm các bộ điều khiển mờ tĩnh Để mở rộng miền ứng dụng của chúng vào các bài toán điều khiển động, các khâu động học cần thiết sẽ được đưa thêm vào bộ điều khiển mờ cơ bản Các khâu động đó chỉ có nhiệm vụ cung... cốt lõi của bộ điều khiển mờ, vì nó có khả năng mô phỏng những suy đoán của con người để đạt được mục tiêu điều khiển mong muốn nào đó  Khối giải mờ: Biến đổi các giá trị mờ đầu ra thành các giá trị rõ để điều khiển đối tượng 2.2.2 Nguyên tắc tổng hợp bộ điều khiển mờ Như đã biết, chất lượng của bộ điều khiển mờ phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm của người điều khiển Nếu khéo léo trong tối ưu hóa... mệnh đề hợp thành Một luật hợp thành chỉ có một mệnh đề hợp thành được gọi là luật hợp thành đơn Ngược lại, nếu nó có nhiều hơn một mệnh đề hợp thành, ta sẽ gọi nó là luật hợp thành kép Phần lớn các hệ mờ trong thực tế đều có mô hình luật hợp thành kép Xét ví dụ về luật hợp thành R biểu diễn mô hình điều khiển nhiệt độ của một lò xấy gồm 3 mệnh đề R1, R2 và R3 cho biến nhiệt độ và biến điều khiển. .. thêm cho bộ điều khiển mờ cơ bản các giá trị đạo hàm hay tích phân của tín hiệu Cùng với những khâu động bổ xung này, bộ điều khiển không còn là bộ điều khiển mờ cơ bản nữa mà đơn thuần nó được gọi là bộ điều khiển mờ  dt  Khâu mờ hoá: Có nhiệm x(t) y’(t) Bộ điều khiển vụ biến đổi giá trị rõ đầu d mờ cơ bản vào thành một miền giá trị dt mờ với hàm liên thuộc đã Hình 2 15 Một bộ điều khiển mờ động... Dienes Do mệnh đề hợp thành kinh điển pq luôn có giá trị đúng (giá trị logic 1) khi p sai nên sự chuyển đổi tương đương mệnh đề hợp thành pq kinh điển sang mệnh đề hợp thành mờ AB sẽ sinh ra một nghịch lý khi ứng dụng trong điều khiển Có thể thấy nghịch lý đó ở chỗ là mặc dù mệnh đề điều kiện: =A 18 không được thoả mãn (có độ thuộc bằng 0, A(x)=0) nhưng mệnh đề kết luận: =B lại có độ thoả mãn

Ngày đăng: 23/08/2016, 15:15

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan