Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -1- Mục Lục Chương I Lý thuyết mờ 5 1.1. Tổng quan về logic mờ. 5 1.1.1. Quá trình phát triển của logic mờ 5 1.1.2. Khái niệm về tập mờ 5 1.1.2.1. Tập kinh điển 5 1.1.2.2. Định nghĩa tập mờ 6 1.1.2.3. Các thông số đặc trưng cho tập mờ 6 1.2. Các phép toán trên tập mờ 7 1.3. Biến ngôn ngữ và giá trị của biến ngôn ngữ 8 1.4. Luật hợp thành mờ. 9 1.4.1. Mệnh đề hợp thành 9 1.4.2. Mô tả mệnh đề hợp thành. 10 1.4.3. Luật hợp thành mờ 10 1.4.4 Các cấu trúc cơ bản của luật hợp thành: 12 1.4.5. Luật hợp thành đơn có cấu trúc SISO 12 1.4.5.1. Luật hợp thành MAX-MIN 12 1.4.5.2. Luật hợp thành MAX-PROD 15 1.4.5.3. Thuật toán xây dựng R 16 1.4.5.4. Luật hợp thành đơn có cấu trúc MISO 17 1.4.6. Luật của nhiều mệnh đề hợp thành. 19 1.4.6.1. Luật hợp thành của hai mệnh đề hợp thành. 20 1.4.6.2. Thuật toán xây dựng luật chung của nhiều mệnh đề hợp thành. 22 1.4.7. Luật hợp thành SUM-MIN và SUM-PROD. 23 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -2- 1.5 GIẢI MỜ 24 1.5.1. Phương pháp cực đại. 25 1.5.1.1. Nguyên lý trung bình 26 1.5.1.2. Nguyên lý cận trái 26 1.5.1.3. Nguyên lý cận phải 26 1.5.2 Phương pháp điểm trọng tâm 27 1.5.2.1. Phương pháp điểm trọng tâm cho luật hợp thành SUM-MIN 27 1.5.2.2. Phương pháp độ cao 28 1.6. Điều khiển mờ 28 1.6.1. Cấu trúc của bộ điều khiển mờ 28 1.6.2. Các bước tổng hợp bộ điều khiển mờ 29 1.6.3. Bộ điều khiển mờ tĩnh 30 1.6.4. Bộ điều khiển mờ động 31 1.7. Hệ điều khiển mờ lai 33 1.8. Hệ điều khiển thích nghi mờ 34 1.8.1. Phân loại 35 1.8.2. Các phương pháp điều khiển thích nghi mờ 35 1.9. Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi mờ ổn định 36 1.9.1. Cở sở lý thuyết 36 1.9.2. Thuật toán tổng hợp bộ điều khiển mờ thích nghi 36 Chương II Tổng quan nhận dạng 39 2.1. Tại sao phải nhận dạng và lịch sử phát triển của nó 39 2.1.1. Tại sao phải nhận dạng 39 2.1.2. Lịch sử phát triển 40 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -3- 2.2. Phân loại bài toán nhận dạng 40 2.2.1. Phân loại theo tín hiệu vào 40 2.2.2. Phân loại theo điều kiện tiến hành nhận dạng 41 2.2.2.1. Nhận dạng chủ động 41 2.2.2.2. Nhận dạng bị động 41 2.3. Nhận dạng mô hình hệ thống bằng phương pháp quy hoạch thực nghiệm 41 2.3.1. Các khái niệm cơ bản về nhận dạng bằng quy hoạch thực nghiệm 41 2.3. Nhận dạng mô hình bằng phương pháp bình phương cực tiểu 44 2.3.1. Xác định số lượng thí nghiệm của k biến số 44 2.3.2. Nội dung phương pháp 45 2.3.3. Mô hình thống kê tuyến tính k biến số 45 2.3.3.2. Mô hình tuyến tính k biến số 50 2.4. Áp dụng nhận dạng đường cong từ hoá 52 Chương III Tìm hiểu về hệ T-Đ và thiết kế bộ điều khiển PID 56 3.1. Tìm hiểu về hệ T-Đ 56 3.2. Thiết kế bộ PID kinh điển 59 3.2.1. Mô hình động cơ điện 1 chiều kích từ độc lập 59 3.2.2. Thiết kế PID điều chỉnh dòng phần ứng 61 3.2.3. Thiết kế PID điều chỉnh tốc độ quay. 64 Chương IV Thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi 67 4.1. Xây dựng mô hình động cơ điện một chiều khi từ thông thay đổi. 67 4.2. Thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi. 71 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -4- LỜI NÓI ĐẦU Trong công cuộc kiến thiết xây dựng đất nước đang bước vào thời kỳ công nghiệp hoá hiện đại hoá đất nước đặc biệt trong thời kỳ mở cửa hội nhập kinh tế với các nước trên thế giới bước đầu có những cơ hội thuận lợi và những khó khăn thách thức lớn để cho nước ta khẳng định được mình trên thương trương quốc tế. Điều này đặt ra cho thế hệ trẻ những chủ nhân tương lai của đất nước những nhiệm vụ nặng nề. Sự phát triển nhanh chóng của cuộc cách mạng khoa học kỹ thuật nói chung và trong lĩnh vực điện - điện tử nói riêng làm cho bộ mặt xã hội đất nước biến đổi từng ngày từng giờ. Điều Khiển – Tự Động là một trong những nghành mới, đang là một trong những ngành trọng điểm quan trọng của ngành công nghiệp điện với đà phát triển một cách tích cực trong nền công nghiệp của nước nhà. Luận văn tốt nghiệp mà em đang nghiên cứu là một trong những đề tài đã nói lên được phần nào về vấn đề thiết kế và mô phỏng hệ thống điều khiển. Ngày nay các hệ truyền động Thyristor - Động cơ (T - Đ) đang được ứng dụng rất rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Ưu điểm của hệ T - Đ là đảm bảo tốt các chỉ tiêu tĩnh và động của hệ thống, phạm vi điều chỉnh rộng Tuy nhiên trong quá trình làm việc các tham số động cơ có thể thay đổi và làm ảnh hưởng đến chất lượng của các hệ thống. Khi các tham số của động cơ thay đổi trong giới hạn rộng, hệ thống T - Đ thực chất là một hệ phi tuyến các tham số thay đổi, việc áp dụng các phương pháp tuyến tính hoá của lý thuyết điều khiển kinh điển không còn phù hợp nữa. Trong trường hợp này phải áp dụng phương pháp phân tích và tổng hợp dựa trên hệ phi tuyến. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -5- Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN MỜ 1.1. Tổng quan về logic mờ. 1.1.1. Quá trình phát triển của logic mờ Khái niệm về logic mờ được giáo sư L.A Zadeh đưa ra lần đầu tiên năm 1965, tại trường Đại học Berkeley, bang California - Mỹ. Từ đó lý thuyết mờ đã được phát triển và ứng dụng rộng rãi. Năm 1970 tại trường Mary Queen, London – Anh, Ebrahim Mamdani đã dùng logic mờ để điều khiển một máy hơi nước mà ông không thể điều khiển được bằng kỹ thuật cổ điển. Tại Đức Hann Zimmermann đã dùng logic mờ cho các hệ ra quyết định. Tại Nhật logic mờ được ứng dụng vào nhà máy xử lý nước của Fuji Electronic vào 1983, hệ thống xe điện ngầm của Hitachi vào 1987. Lý thuyết mờ ra đời ở Mỹ, ứng dụng đầu tiên ở Anh nhưng phát triển mạnh mẽ nhất là ở Nhật. Trong lĩnh vực Tự động hoá logic mờ ngày càng được ứng dụng rộng rãi. Nó thực sự hữu dụng với các đối tượng phức tạp mà ta chưa biết rõ hàm truyền, logic mờ có thể giải quyết các vấn đề mà điều khiển kinh điển không làm được. 1.1.2. Khái niệm về tập mờ 1.1.2.1. Tập kinh điển Khái niệm tập hợp được hình thành trên nền tảng logic và được định nghĩa như là sự sắp xếp chung các đối tượng có cùng tính chất, được gọi là phần tử của tập hợp đó. Cho một tập hợp A, một phần tử x thuộc A được ký hiệu: Ax Để biểu diễn một tập hợp A trên nền X, ta dùng hàm thuộc )( A x  , với: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -6-       Axkhi Axkhi x 0 1 )( A  (1.1) )(x A  chỉ nhận một trong 2 giá trị “1” hoặc “0” Ký hiệu =  xXx thoả mãn một số tính chất nào đó  . Ta nói tập A được định nghĩa trên tập nền X. 1.1.2.2. Định nghĩa tập mờ Tập mờ B xác định trên tập kinh điển M là một tập mà mỗi phần tử của nó là một cặp giá trị (x,  B (x)), với x  M và  B (x) là một ánh xạ :  B (x) : M  [0 1] trong đó :  B gọi là hàm thuộc , M gọi là tập nền. 1.1.2.3. Các thông số đặc trƣng cho tập mờ Độ cao của một tập mờ B là giá trị lớn nhất trong các giá trị của hàm liên thuộc : )(xH B Mx Sup    (1.2) Một tập mờ có ít nhất một phần tử có độ phụ thuộc bằng 1 được gọi là tập mờ chính tắc (H=1). Ngược lại, một tập mờ B với H < 1 được gọi là tập mờ không chính tắc. Hình 1.1. miền tin cậy, miền xác định của tập mờ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -7- Miền xác định của tập mờ B được ký hiệu bởi S là tập con của M có giá trị hàm liên thuộc khác không: S =   0)(  xMx B  (1.3) Miền tin cậy của tập mờ B được ký hiệu bởi T là tập con của M có giá trị hàm liên thuộc bằng 1: T =   1)(  xMx B  (1.4) Các dạng hàm liên thuộc (membership function) trong logic mờ. Có rất nhiều dạng hàm liên thuộc như : Gaussian, PI-shape, S-shape, Sigmoidal, Z- shape … 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 trapmf gbellmf trimf gaussmf gauss2mf smf 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 zmf psigmf dsigmf pimf sigmf Hình 1.2. Các dạng hàm liên thuộc 1.2. Các phép toán trên tập mờ Cho A, B là hai tập mờ trên không gian nền M, có các hàm liên thuộc tương ứng là  A ,  B , khi đó: - Phép hợp hai tập mờ: AB + Theo luật Max  AB (x) = Max{  A (x) ,  B (x) } (1.5) + Theo luật Sum  AB (x) = Min{ 1,  A (x) +  B (x) } (1.6) Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -8- + Tổng trực tiếp  AB (x) =  A (x) +  B (x) -  A (x). B (x) (1.7) - Phép giao hai tập mờ: AB + Theo luật Min  A  B (x) = Min{  A (x) ,  B (x) } (1.8) + Theo luật Lukasiewicz  A  B (x) = Max{0,  A (x)+ B (x)-1} (1.9) + Theo luật Prod  A  B (x) =  A (x). B (x) (1.10) - Phép bù tập mờ: c A  (x) = 1-  A (x) (1.11) 1.3. Biến ngôn ngữ và giá trị của biến ngôn ngữ Một biến có thể gán bởi các từ trong ngôn ngữ tự nhiên làm giá trị của nó gọi là biến ngôn ngữ. Một biến ngôn ngữ thường bao gồm 4 thông số: X, T, U, M với: + X: Tên của biến ngôn ngữ. + T: Tập các giá trị ngôn ngữ. + U: Không gian nền mà trên đó biến ngôn ngữ X nhận các giá trị rõ. + M: Chỉ ra sự phân bố của T trên U. Để minh hoạ về hàm thuộc và biến ngôn ngữ ta xét ví dụ sau : Xét nhiệt độ của một điều hoà nhiệt độ, ta có thể phát biểu nhiệt độ: - Rất lạnh (VS) - Lạnh (S) - Trung bình (M) - Nóng (F) - Rất nóng (VF) Những phát biểu như vậy gọi là biến ngôn ngữ của tập mờ. Gọi x là giá trị của biến nhiệt độ, ví dụ x =10 oC, x = 20 oC … Hàm thuộc tương ứng của các biến ngôn ngữ trên được ký hiệu là : Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -9-  VS (x),  S (x),  M (x),  F (x),  VF (x) Hình 1.3. Mờ hoá biến nhiệt độ Như vậy biến nhiệt độ có hai miền giá trị : - Miền các giá trị ngôn ngữ : N = { rất lạnh, lạnh, trung bình, nóng, rất nóng } - Miền các giá trị vật lý : V = { xR | x  0 } Biến nhiệt độ được xác định trên miền ngôn ngữ N được gọi là biến ngôn ngữ. Với mỗi xR ta có hàm thuộc: x   X = {  VS (x),  S (x),  M (x),  F (x),  VF (x) } Ví dụ hàm thuộc tại giá trị rõ x= 35 oC là:  X (35) = { 0;0;0.75;0.25;0 } 1.4. Luật hợp thành mờ. 1.4.1. Mệnh đề hợp thành Xét 2 biến ngôn ngữ χ và γ. Biến χ nhận giá trị (mờ) A có hàm liên thuộc )(x A  và γ nhận giá trị (mờ) B có hàm liên thuộc )(y B  thì hai biểu thức: χ = A; γ = B được gọi là hai mệnh đề Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -10- Luật điều khiển: nếu χ = A thì γ = B được gọi là mệnh đề hợp thành. Trong đó χ = A gọi là mệnh đề điều kiện và γ = B gọi là mệnh đề kết luận. Dựa vào số mệnh đề điều kiện và số mệnh đề kết luận trong một mệnh đề hợp thành mà ta phân chúng thành các cấu trúc khác nhau: + Cấu trúc SISO: Chỉ có một mệnh đề điều kiện và một mệnh đề kết luận. Ví dụ: nếu χ = A thì γ = B. + Cấu trúc MISO: Có từ hai mệnh đề điều kiện trở lên và một mệnh đề kết luận.Ví dụ: nếu 11 A  và 22 A  thì γ = B. + Cấu trúc MIMO: Có ít nhất 2 mệnh đề điều kiện và hai mệnh đề kết luận. Ví dụ: nếu 11 A  và 22 A  thì 11 B  và 22 B  . 1.4.2. Mô tả mệnh đề hợp thành. Nguyên tắc của Mamdani “ Độ phụ thuộc của kết luận không được lớn hơn độ phụ thuộc của điều kiện”. Từ nguyên tắc đó ta có hai công thức xác định hàm liên thuộc cho mệnh đề hợp thành A  B: + Công thưc Min:   )(),(),( yxMINyx BABA    (1.12) + Công thức Prod: )().(),( yxyx BABA    (1.13) 1.4.3. Luật hợp thành mờ Luật hợp thành là tên gọi chung của mô hình R biểu diễn một hay nhiều hàm liên thuộc cho một hay nhiều mệnh đề hợp thành. Một luật hợp thành chỉ có 1 mệnh đề hợp thành gọi là luật hợp thành đơn, ngược lại có luật hợp thành kép. Xét luật hợp thành R biểu diễn mô hình lái ô tô gồm 3 mệnh dề hợp thành: R 1 : Nếu x = chậm Thì y = tăng hoặc R 2 : Nếu x = trung bình Thì y = giữ nguyên hoặc R 3 : Nếu x = nhanh Thì y = giảm [...]... và đạo hàm của nó e’(t) Bộ điều khiển mờ có đặc tính rất tốt ở vùng sai lệch lớn, ở đó với đặc tính phi tuyến của nó có thể tạo ra phản ứng động rất nhanh Khi quá trình của hệ tiến gần đến điểm đạt (sai lệch e(t) và đạo hàm của nó e’(t) xấp xỉ bằng 0) vai trò của bộ điều khiển mờ (FLC) bị hạn chế nên bộ điều khiển sẽ làm việc như một bộ điều chỉnh PID bình thường Hình 1.16 Nguyên lý điều khiển mờ lai... lệ sẽ có được một bộ điều khiển mờ theo luật tỉ lệ vi phân PD Trong kỹ thuật điều khiển kinh điển bộ điều khiển PID được biết đến như là một giải pháp đa năng và có miền ứng dụng rộng lớn Định nghĩa về bộ điều khiển theo luật PID kinh điển trước đây vẫn có thể sử dụng cho một bộ điều khiển mờ theo luật PID Bộ điều khiển mờ theo luật PID được thiết kế theo hai thuật toán: + Thuật toán điều chỉnh + Thuật... Ai ( x0 ) (1.43) Ai ( x0 ) Quan hệ truyền đạt của bộ điều khiển mờ có dạng: N y ( x)  y i 1 N i  i 1 Ai Ai ( x) ( x) (1.44) 1.6.4 Bộ điều khiển mờ động Bộ điều khiển mờ động là bộ điều khiển mờ mà đầu vào có xét tới trạng thái động của đối tượng như vận tốc, gia tốc, đạo hàm của gia tốc,… Các bộ điều khiển mờ động hay được dung hiện nay là bộ điều khiển mờ theo luật tỉ lệ tích phân (PI), tỉ lệ... trên cơ sở của hệ mờ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -34- 1.8.1 Phân loại Hệ điều khiển thích nghi mờ có thể phân thành 2 loại: + Bộ điều khiển mờ tự chỉnh là bộ điều khiển mờ có khả năng chỉnh định các tham số của các tập mờ + Bộ điều khiển mờ tự thay đổi cấu trúc là bộ điều khiển mờ có khả năng chỉnh định các luật điều khiển 1.8.2 Các phƣơng pháp điều khiển. .. của sai lệch Đầu ra của hệ mờ là đạo hàm du của tín hiệu điều khiển dt u(t) d du 1 d2  K e  e  dt Ti (dt) 2  dt  e  Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên (1.46) http://www.lrc-tnu.edu.vn -32- 1.7 Hệ điều khiển mờ lai Hệ mờ lai viết tắt là F-PID là hệ điều khiển trong đó thiết bị điều khiển gồm 2 thành phần: Thành phần điều khiển kinh điển và thành phần điều khiển mờ Bộ điều khiển. .. 1.15 Bộ điều khiển mờ động Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -31- Một bộ điều khiển mờ theo luật I có thể thiết kế từ một bộ mờ theo luật P bằng cách mắc nối tiếp một khâu tích phân vào trước hoặc sau khối mờ đó Do tính phi tuyến hệ mờ nên việc mắc khâu tích phân trước hay sau hệ mờ hoàn toàn khác nhau Khi mắc them một khâu vi phân ở đầu vào của bộ điều khiển. .. và yk là một điểm mẫu trong miền giá trị của B’k(y) q Ta có: B’k(y) = Hk và y' = y k 1 q k Hk (1.40)  Hk k 1 1.6 Điều khiển mờ 1.6.1 Cấu trúc của bộ điều khiển mờ Một bộ điều khiển mờ gồm 3 khâu cơ bản: + Khâu mờ hoá + Thực hiện luật hợp thành + Khâu giải mờ Xét bộ điều khiển mờ MISO sau, với véctơ đầu vào X = u1 u 2 u n T Hình 1.13 Cấu trúc bộ điều khiển mờ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu –... ngữ của tín hiệu vào, ui là các hàm với các tham số của tác động điều khiển Nếu tại mỗi vùng điều chỉnh tác động điều khiển là do bộ điều khiển PIDi với: t ui  K Pi e  K Ii  e(t )dt  K Di 0 de (i = 1,2,…,n) dt (1.47) Như vậy, các hệ số của bộ điều chỉnh PIDi mới phụ thuộc các tín hiệu đầu vào, tổng quát hơn là phụ thuộc vào trạng thái của hệ Nếu coi các hệ số K Pi , K Di và K Ii chính là kết quả giải. .. thống để kiểm tra kết quả, đồng thời chỉnh định lại một số tham số để có chế độ làm việc tối ưu 1.6.3 Bộ điều khiển mờ tĩnh Bộ điều khiển tĩnh là bộ điều khiển mờ có quan hệ vào/ra y(x), với x là đầu vào và y là đầu ra, theo dạng một phương trình đại số Bộ điều khiển mờ tĩnh không xét tới các yếu tố động của đối tượng Thuật toán tổng hợp một bộ điều khiển mờ tĩnh - Bước 1: Định nghĩa các tập mờ vào,... điều khiển thích nghi rõ và mờ đều có mạch vòng thích nghi được xây dựng trên cơ sở của hai phương pháp: Hình 1.17 Cấu trúc phương pháp điều khiển thích nghi trực tiếp - Phương pháp trực tiếp thực hiện thông qua việc nhận dạng thường xuyên các tham số của đối tượng trong hệ kín Quá trình nhận dạng thông số của đối tượng có thể thực hiện bằng cách thường xuyên đo trạng thái của các tín hiệu vào/ra của . 1.6.3. Bộ điều khiển mờ tĩnh 30 1.6.4. Bộ điều khiển mờ động 31 1.7. Hệ điều khiển mờ lai 33 1.8. Hệ điều khiển thích nghi mờ 34 1.8.1. Phân loại 35 1.8.2. Các phương pháp điều khiển thích. chất lượng của các hệ thống. Khi các tham số của động cơ thay đổi trong giới hạn rộng, hệ thống T - Đ thực chất là một hệ phi tuyến các tham số thay đổi, việc áp dụng các phương pháp tuyến tính. Thiết kế PID điều chỉnh tốc độ quay. 64 Chương IV Thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi 67 4.1. Xây dựng mô hình động cơ điện một chiều khi từ thông thay đổi. 67 4.2. Thiết kế bộ điều khiển mờ