Đề tài Ứng dụng điều khiển mờ cho điều khiển ổn định mức bể xăng chính trong hệ thống kho xăng

p t­¬ng ®­¬ng, kÝ hiÖu lµ Û. Trªn b¶ng 4- 1lµ b¶ng gi¸ trÞ ch©n lý cña phÐp to¸n tuyÓn, héi, phñ ®Þnh, phÐp kÐo theo vµ phÐp t­¬ng ®­¬ng phô thuéc vµo gi¸ trÞ ch©n lý cña c¸c mÖnh ®Ò P, Q. Sö dông nh÷ng ®Þnh nghÜa trªn, trong logic kinh ®iÓn, c¸c luËt suy diÔn quan träng sau ®©y gi÷ vai trß quyÕt ®Þnh trong c¸c lËp luËn truyÒn thèng. B¶ng 4-1: TrÞ ch©n lý cña c¸c phÐp to¸n c¬ b¶n P Q È Ç Þ Û 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 §ã lµ c¸c luËt: * Modus ponens: ( P Ù ( P Þ Q )) Þ Q * Modus tollens: (( P Þ Q ) Ù ) Þ * Syllogism: (Suy luËn) (( P Þ Q ) Ù ( Q Þ R)) Þ ( P Þ R) * Contraposition: ( PÞ Q ) Þ ( Þ ) Ta h·y lÊy luËt Modus ponens lµm vÝ dô. LuËt nµy cã thÓ gi¶i thÝch nh­ sau: NÕu mÖnh ®Ò P lµ ®óng vµ nÕu ®Þnh lý “ P kÐo theo Q ” ®óng, th× mÖnh ®Ò Q còng ®óng. N¨m 1973, L. Zadeh ®· ®­a vµo kh¸i niÖm “ biÕn ng«n ng÷ ” vµ b­íc ®Çu ®· ®­îc øng dông vµo suy diÔn mê –phÇn tö c¬ b¶n cña logic mê . §©y lµ b­íc khëi ®Çu rÊt quan träng cho c«ng viÖc tÝnh to¸n c¸c suy diÔn chñ yÕu trong c¸c hÖ mê. C¸c phÐp to¸n logic c¬ b¶n ®­îc më réng cho logic mê víi c¸c mÖnh ®Ò cã gi¸ trÞ ch©n lý m(P) liªn tôc trong ®o¹n [0, 1], (thay cho m(P) chØ nhËn gi¸ trÞ 1 hoÆc 0 nh­ ë logic kinh ®iÓn ). Ta sÏ ®­a vµo c¸c phÐp to¸n c¬ b¶n cña logic mê qua con ®­êng tiªn ®Ò ho¸ nh­ vËy sÏ tù nhiªn vµ høa hÑn sÏ cã c«ng nghÖ lín. 3. Më réng thuyÕt tËp hîp kinh ®iÓn -Lý thuyÕt tËp mê Cho c¸c tËp P,Q, .. gi¸ trÞ ch©n lý m(P), m(Q), .. sÏ nhËn trong ®o¹n [0,1] ta gäi tËp nµy lµ tËp mê trong logic mê vµ gäi c¸c gi¸ trÞ ch©n lý nµy lµ c¸c hµm liªn thuéc cña tËp mê P, Q, .. VËy mét tËp mê P trong miÒn x¸c ®Þnh U ®­îc ®Æc tr­ng bëi mét hµm liªn thuéc mP(x), gi¸ trÞ c¸c hµm liªn thuéc nµy t­¬ng øng víi gi¸ trÞ bÊt kú trong kho¶ng [0,1]. Nãi c¸ch kh¸c hµm liªn thuéc cña mét mÖch ®Ò th«ng th­êng chØ mang mét trong hai gi¸ trÞ lµ 0 hoÆc 1 trong khi hµm liªn thuéc cña tËp mê lµ mét hµm liªn tôc tong ®o¹n [0,1]. Râ rµng kh«ng gièng nh­ tªn gäi cña tËp mê, ®Þnh nghÜa tËp mê kh«ng “ mê ” chóc nµo, nã ®¬n gi¶n nh­ mét tËp cã hµm liªn thuéc liªn tôc trong ®o¹n [0,1]. TËp mê trong miÒn x¸c ®Þnh U cã thÓ ®­îc xem nh­ mét tËp cña c¸c cÆp gi¸ trÞ x vµ hµm liªn thuéc nã. NghÜa lµ: P = {(x, mp(x))|xÎ U} (4-1) Trong ®ã P lµ miÒn liªn tôc vµ P th­êng viÕt lµ: P =mp(x)/x (4-2) Trong ®ã dÊu ò kh«ng ph¶i chØ lµ phÐp to¸n lÊy tÝch ph©n mµ nã chØ ra r»ng cÇn lÊy mäi ®iÓm x trong U víi hµm liªn thuéc t­¬ng øng mP(x). §«i nÐt vÒ lý thuyÕt tËp mê ( Fuzzy- Logic) §Þnh nghÜa tËp mê TËp mê P x¸c ®Þnh trªn tËp kinh ®iÓn U lµ mét tËp hîp mµ mçi phÇn tö cña nã lµ mét cÆp c¸c gi¸ trÞ ( x, mP(x) ) trong ®ã x Î U vµ mPlµ mét ¸nh x¹: mP: U ® [ 0,1] (4-3) ¸nh x¹ mP ®­îc gäi lµ hµm liªn thuéc ( hoÆc hµm phô thuéc) cña tËp mê P, tËp kinh ®iÓn U gäi lµ tËp c¬ së cña P. P = {(1,1),(2,1),(3,0.8),(4,0.07)} Sè tù nhiªn 1 vµ 2 cã ®é phô thuéc: mP(1) = mP(2) =1 C¸c sè tù nhiªn 3 vµ 4 cã ®é phô thuéc nhá h¬n 1. mP(3) = 0,8 vµ mP(4) =0,07 Nh÷ng sè kh«ng ®­îc liÖt kª ®Òu cã ®é phô thuéc b»ng 0 0 1 0,8 0,078 2 6 xx mP(x) H×nh 4-1: Hµm phô thuéc cña tËp mê P VÝ dô: Mét tËp mê P gåm c¸c sè tù nhiªn x Î N < 6 víi hµm phô thuéc nh­ h×nh vÏ 4-1 Tham sè cña tËp mê *§é cao : §é cao cña tËp mê P (®Þnh nghÜa trªn c¬ së U) lµ gi¸ trÞ H = sup mP(x) x Î U (4-4) Tøc lµ ®é cao cña tËp mê P t¹i ®iÓm x0 Î U chÝnh lµ gi¸ trÞ cña hµm liªn thuéc t¹i ®iÓm x0 Î U Mét tËp mê víi Ýt nhÊt mét phÇn tö cã gi¸ trÞ hµm liªn thuéc b»ng 1 ®­îc gäi lµ tËp mê chÝnh t¾c, tøc lµ H =1. Ng­îc l¹i mét tËp mê P víi H < 1 ®­îc gäi lµ tËp mê kh«ng chÝnh t¾c. MiÒn x¸c ®Þnh: MiÒn x¸c ®Þnh cña tËp mê P (®Þnh nghÜa trªn c¬ së U ) ®­îc ký hiÖu bëi S lµ tËp con cña tËp U tho¶ m·n: S = { x Î U êmP(x) > 0} (4-5) * MiÒn tin cËy: MiÒn tin cËy cña tËp mê P (®Þnh nghÜa trªn c¬ së U) ®­îc ký hiÖu bëi T lµ tËp con cña U tho¶ m·n: T = { x Î U êmP(x) = 1} (4-6) x MiÒn tin cËy MiÒn x¸c ®Þnh mP(x) 0 H×nh 4-2: Minh ho¹ vÒ miÒn x¸c ®Þnh vµ miÒn tin cËy cña tËp mê 4.3. C¸c phÐp to¸n c¬ b¶n trªn tËp mê 4.3.1. PhÐp hîp cña hai tËp mê Gäi f: [0,1] ® [0,1] lµ mét ¸nh x¹ lµm t­¬ng øng hµm liªn thuéc cña c¸c tËp mê P vµ Q tíi hµm liªn thuéc cña tËp mê hîp cña P vµ Q (P È Q ) nghÜa lµ: f [ mP(x), mQ(x) ] = mP È Q(x) (4- 7) §Þnh nghÜa: Hîp cña hai tËp mê P vµ Q cã cïng c¬ së U lµ mét tËp mê còng x¸c ®Þnh trªn c¬ së U víi hµm liªn thuéc mP È Q(x) = MAX [ mP(x), mQ(x) ] (4-8) mP(x) mQ(x) m x mP È Q(x) m x H×nh 4-3a: Hµm liªn thuéc cña hîp hai tËp hîp kinh ®iÓn mP(x) mQ(x) m x mP È Q(x) m x H×nh 4-3b: Hµm liªn thuéc cña hîp hai tËp mê Còng cÇn ph¶i nãi thªm r»ng ngoµi c«ng thøc (4-8) cßn cã nhiÒu c«ng thøc kh¸c nhau ®­îc dïng ®Ó tÝnh hµm liªn thuéc mP È Q(x) cña hîp hai tËp hîp nh­: mP È Q(x) = (4-9) mP È Q(x) = min{1, mP (x) + m Q(x)} ( PhÐp hîp Lukasiewicz) (4-10) mP È Q(x) = (Tæng Einstein) (4-11) mP È Q(x) = mP (x) + m Q(x) - mP (x) .m Q(x) (Tæng trùc tiÕp...) (4-12) 4.3.2. PhÐp giao hai tËp mê Gäi g: [0,1] ® [0,1] lµ mét ¸nh x¹ lµm t­¬ng øng hµm liªn thuéc cña c¸c tËp mê P vµ Q tíi hµm liªn thuéc cña tËp mê giao cña P vµ Q, (P Ç Q) nghÜa lµ: [ mP(x), mQ(x) ] = mP Ç Q(x) (4- 13) §Þnh nghÜa: Giao cña hai tËp mê P vµ Q cã cïng c¬ së U lµ mét tËp hîp mê còng x¸c ®Þnh trªn c¬ së U víi hµm liªn thuéc: mP Ç Q(x) = MIN [mP(x), mQ(x)] (4- 14) mP(x) mQ(x) m x mP Ç Q(x) m x a: PhÐp giao hai tËp hîp kinh ®iÓn mP(x) mQ(x) m x mP Ç Q(x) m x H×nh 4-4: Hµm liªn thuéc cñagiao hai tËp hîp cã cïng c¬ së b: PhÐp giao hai tËp mê Ngoµi c«ng thøc (4-14) cßn cã nhiÒu c«ng thøc kh¸c ®Ó tÝnh hµm liªn thuéc mP Ç Q(x) cña giao hai tËp hîp mê nh­: mP Ç Q(x) = (4-15) mP Ç Q(x) = max{0, mP (x) + m Q(x)- 1} ( PhÐp giao Lukasiewicz) (4-16) mP Ç Q(x) = (Tæng Einstein) (4-17) mP Ç Q(x) = mP (x) .m Q(x) (TÝch ®¹i sè...) (4-18) ...... 4.3.3. PhÐp bï cña tËp mê §Ó ®­a ra ®­îc ®Þnh nghÜa vÒ phÐp bï mê ta h·y më réng kh¸i niÖm vÒ phÐp phñ ®Þnh, mét phÐp to¸n c¬ b¶n trong logic ®iÒu khiÓn. §Ó suy réng chóng ta cÇn tíi to¸n tö m(NOT P) x¸c ®Þnh gi¸ trÞ ch©n lý cña ®èi víi mçi mÖnh ®Ò P. Gäi h lµ ¸nh x¹ tõ [0,1] ® [0,1] nã t­¬ng øng tõ hµm liªn thuéc cña tËp mê P tíi hµm liªn thuéc cña tËp mê bï cña P ( ) h [ m(x) ] = 1- mP(x) (4-19) §Þnh nghÜa: Bï cña tËp mê P cã c¬ së U vµ hµm liªn thuéc mP(x) lµ m«t tËp mê x¸c ®Þnh trªn cïng c¬ së U víi hµm liªn thuéc: m(x) = 1- mP(x) mP(x) m(x) 1 x x 1 a, Hµm liªn thuéc cña tËp mê P b, Hµm liªn thuéc cña tËp mê H×nh 4-5: TËp bï mê cña p 4.4. LuËt hîp thµnh mê 4.4.1. MÖnh ®Ò hîp thµnh Cho hai biÕn ng«n ng÷ X vµ Y. NÕu X nhËn gi¸ trÞ ( mê ) P cã hµm liªn thuéc mP(x) vµ X, Y nhËn gi¸ trÞ ( mê ) Q cã hµm liªn thuéc mQ(y) th× hai biÓu thøc X = P (4-20) Y = Q (4-21) §­îc gäi lµ hai mÖch ®Ò Ký hiÖu mÖch ®Ò (4-20) lµ p vµ (4-21) lµ q th× mÖch ®Ò hîp thµnh: p Þ q ( tõ p suy ra q ) Hoµn toµn t­¬ng øng víi luËt ®iÒu khiÓn ( mÖnh ®Ò hîp thµnh mét ®iÒu kiÖn ) NÕu X = P th× Y = Q Trong ®ã mÖnh ®Ò p ®­îc gäi lµ mÖnh ®Ò ®iÒu kiÖn vµ q lµ mÖnh ®Ò kÕt luËn. MÖnh ®Ò hîp thµnh trªn lµ mét vÝ dô ®¬n gi¶n vÒ bé ®iÒu khiÓn mê. Nã cho phÐp mét gi¸ trÞ ®Çu vµo n0 hay cô thÓ h¬n lµ tõ sù phô thuéc mP(x0) ®èi víi tËp mê P cña gi¸ trÞ ®Çu vµo n0 x¸c ®Þnh ®­îc hÖ sè tho¶ m·n mÖnh ®Ò kÕt luËn q cña gi¸ trÞ ®Çu vµo y. BiÓu diÔn hÖ sè tho¶ m·n mÖnh ®Ò q cña y nh­ mét tËp mê Q’ cïng c¬ së víi Q th× mÖnh ®Ò hîp thµnh chÝnh lµ ¸nh x¹. mP(x0) ® mQ’(y) 4.4.2. M« t¶ mÖnh ®Ò hîp thµnh ¸nh x¹ mP(x0) ® mQ’(y) chØ ra r»ng mÖnh ®Ò hîp thµnh lµ mét tËp mµ mçi phÇn tö lµ mét gi¸ trÞ (mP(x0), mQ’(y)), tøc lµ mçi phÇn tö lµ mét tËp mê. Sau ®©y, ¸nh x¹ mP(x0) ® mQ’(y) sÏ ®­îc gäi lµ hµm liªn thuéc luËt hîp thµnh. BiÓu thøc t­¬ng øng cho hµm liªn thuéc cho mÖnh ®Ò hîp thµnh sÏ lµ: P Þ Q ® MAX{1- mP(x), mQ(y)} (4-22) Hµm liªn thuéc cña mÖnh ®Ò hîp thµnh (4-22) cã c¬ së lµ tËp tÝch hai tËp c¬ së ®· cã. Do cã sù m©u thuÉn p Þ q lu«n cã gi¸ trÞ ®óng (gi¸ trÞ logic 1) khi p sai nªn sù chuyÓn ®æi t­¬ng ®­¬ng tõ mÖnh ®Ò hîp thµnh P Þ Q nh­ (4-22) kh«ng ¸p dông ®­îc trong kü thuËt ®iÒu khiÓn mê. Nh»m kh¾c phôc nh­îc ®iÓm, ®· cã nhiÒu ý kiÕn kh¸c nhau vÒ nguyªn t¾c x©y dùng hµm liª thuéc mPÞQ(x,y) mP(x0) cho mÖnh ®Ò hîp thµnh P Þ Q: mP Þ Q(x) = MAX {MIN{mP(x), mQ(y)},1 - mP(x)} ( C«ng thøc Zadeh) mP Þ Q(x) = MIN{1, 1- mP (x) + m Q(x)} ( PhÐp giao Lukasiewicz) mP Þ Q(x) = MAX{ 1 - mP (x), m Q(x)} ( C«ng thøc Kleene- Dienes) Song ta cã nguyªn t¾c cña Mamdani: “ §é phô thuéc cña kÕt luËn kh«ng ®­îc lín h¬n ®é phô thuéc cña ®iÒu kiÖn ”, lµ cã tÝnh thuyÕt phôc h¬n c¶ vµ hiÖn nay ®­îc sö dông nhiÒu nhÊt. §Ó m« t¶ luËt mÖnh ®Ò hîp thµnh mê trong kü thuËt ®iÒu khiÓn. Tõ nguyªn t¾c cña Mamdani cã ®­îc c¸c c«ng thøc x¸c ®Þnh hµm liªn thuéc sau cho mÖnh ®Ò hîp thµnh P Þ Q: mP Þ Q(x,y) = MIN {mP(x), mQ(y)} ( C«ng thøc MAX- MIN) mP Þ Q(x,y) = MAX{mP (x).m Q(x)} ( C«ng thøc MAX- PROD) C¸c c«ng thøc trªn cho mÖnh ®Ò hîp thµnh P Þ Q ®­îc gäi lµ quy t¾c hîp thµnh. Hai quy t¾c hîp thµnh theo Mamdini lµ MAX- MIN vµ MAX PROD lµ hai quy t¾c chÝnh ®­îc sö dông chÝnh trong ®å ¸n nµy 4.4.3. LuËt hîp thµnh Hµm liªn thuéc mP Þ Q(x,y) cña mÖnh ®Ò hîp thµnh P Þ Q ta ký hiÖu lµ R t¹i mét gi¸ trÞ râ x = x0 lµ mét hµm liªn thuéc cho mét gi¸ trÞ mê nµo ®ã cña biÕn ng«n ng÷ Y. LuËt hîp thµnh lµ tªn chung gäi m« h×nh R biÓu diÔn (mét hay nhiÒu) hµm liªn thuéc P Þ Q cho (mét hay nhiÒu) mÖnh ®Ò hîp thµnh P Þ Q. NÕu hµm liªn thuéc mP Þ Q(x,y) ®­îc biÓu diÔn theo quy t¾c MAX- MIN còng nh­ vËy R cßn nh÷ng tªn gäi kh¸c nhau nh­: LuËt hîp thµnh MAX- PROD, nÕu quy t¾c sö dông lµ MAX-PROD. LuËt hîp thµnh SUM- MIN, nÕu quy t¾c sö dông lµ SUM-MIN LuËt hîp thµnh SUM- PROD, nÕu quy t¾c sö dông lµ SUM-PR Ký hiÖu gi¸ trÞ tõ ®Çu ra lµ Q’ th× hµm liªn thuéc cña Q’ víi quy t¾c MAX- MIN sÏ lµ: mQ’(y) = mR(x0,y) = MIN{ mP(x0), mQ(y)} (4-23) Tøc lµ khi ®é cao cña Q = 1, tËp mê Q’ ( cïng c¬ së víi Q) sÏ cã ®ä cao: H = mP(x0) Tõ c«ng thøc (4-24), (4-23) ta cã: mQ’(y) = mR(x0,y) = MIN{ H, mQ(y)} (4-25) Víi qyu t¾c MAX- PROD, hµm liªn thuéc cña B’ sÏ lµ: mQ’(y) = mR(x0,y) = mP(x0). mQ(y) = H. mQ(y) (4-26) Tãm l¹i, ®Ó x¸c ®Þnh hµm liªn thuéc mQ’(y) cña gi¸ trÞ ®Çu ra Q’ khi ®Çu vµo lµ mét gi¸ trÞ râ x0 ph¶i thùc hiÖn c¸c b­íc cña thuËt to¸n sau: X¸c ®Þnh tho¶ m·n H theo (4-24) TÝnh mQ’(y) tõ H theo (4-25) hoÆc (4-26) x x0 mP(x) H mP’(x) x a: Gi¸ trÞ ®Çu vµo mê a: Gi¸ trÞ ®Çu vµo râ b: Gi¸ trÞ ®Çu vµo mê H×nh 4-6: M« t¶ ®é tho¶ m·n Trong tr­êng hîp tÝn hiÖu ®Çu vµo P’ lµ mét gi¸ trÞ mê víi hµm liªn thuéc mP’(x), ®Çu ra Q’ còng lµ mét gi¸ trÞ mê cã hµm liªn thuéc mQ’(y) lµ phÇn d­íi cña hµm mQ(y) bÞ chÆn trªn bëi ®é tho¶ m·n. H = max min{mP’(x), mP(x)} ( Xem h×nh 4-6) NÕu X = P th× Y = Q nh­ lµ mét luËt ®iÒu khiÓn cña bé ®iÒu khiÓn mê th× ®Çu ra lµ mét gi¸ trÞ mê cã hµm liªn thuéc mQ’(y). H H x0 mP’(x) Bé ®iÒu khiÓn mê R: P Þ Q víi quy t¾c MAX- MIN mQ’(y) Gi¸ trÞ mê H x0 mQ’(x) H×nh4-7: Bé ®iÒu khiÓn víi quy t¾c MAX-MIN 5. CÊu tróc bé ®iÒu khiÓn mê HÖ ®iÒu khiÓn logic mê ®· ®­îc Mamdani vµ Assilian ®Ò x­íng c¸ch ®©y ®· 2 thËp kû. §Õn nay, ®iÒu khiÓn ®· lµ mét ph­¬ng ph¸p ®iÒu khiÓn næi bËt bëi tÝnh linh ho¹t vµ ®· thu ®­îc nh÷ng kÕt qu¶ kh¶ quan trong nghiªn cøu, øng dông lý thuyÕt tËp mê, logic mê vµ suy luËn mê kh¸c víi c¸c kü thuËt ®iÒu khiÓn th«ng th­êng, hÖ ®iÒu khiÓn logic mê ®­îc dïng hiÖu qu¶ nhÊt trong c¸c qu¸ tr×nh ch­a x¸c ®Þnh râ,trong ®iÒu kiÖn thiÕu th«ng tin. Trong c¸c tr­êng hîp ®ã nã sö dông c¸c kinh nghiÖm chuyªn gia trong thao t¸c ®Ó ®iÒu khiÓn mµ kh«ng cÇn hiÓu biÕt nhiÒu vÒ c¸c th«ng sè cña hÖ thèng. ý t­ëng c¬ b¶n trong hÖ ®iÒu khiÓn logic mê lµ tÝch hîp c¸c kinh nghiÖm chuyªn gia trong thao t¸c vµo c¸c bé ®iÒu khiÓn trong qu¸ tr×nh ®iÒu khiÓn, quan hÖ gi÷a c¸c ®Çu vµo vµ ®Çu ra cña hÖ ®iÒu khiÓn logic mê ®­îc thiÕt lËp th«ng qua viÖc lùa chän c¸c luËt ®iÒu khiÓn mê (nh­ luËt IF- THEN ) trªn c¸c biÕn ng«n ng÷. LuËt ®iÒu khiÓn IF- THEN lµ mét cÊu tróc c©u ®iÒu kiÖn d¹ng NÕu- Th× trong ®ã cã mét sè tõ ®­îc ®Æc tr­ng bëi hµm liªn thuéc liªn tôc. C¸c luËt mê vµ c¸c thiÕt bÞ suy luËn mê lµ nh÷ng c«ng cô g¾n liÒn víi viÖc sö dông kinh nghiÖm chuyªn gia trong viÖc thiÕt kÕ c¸c bé ®iÒu khiÓn. D­íi ®©y ta xÐt mét sè cÊu tróc c¬ b¶n, ph­¬ng ph¸p thiÕt kÕ, tÝnh to¸n vµ ph©n tÝch c¸c bé ®iÒu khiÓn logic mê vµ ®­a ra mét vµi øng dông thùc tܪn cña hÖ ®iÒu khiÓn logic mê vµ ta thÊy ®­îc ®iÓm m¹nh cña hÖ ®iÒu khiÓn logic mê trong viÖc sö dông c¸c tËp mê, c¸c quan hÖ mê, c¸c biÕn ng«n ng÷ vµ c¸c phÐp suy luËn mê. Trªn H×nh 4-8 cho thÊy cÊu tróc cña mét bé ®iÒu khiÓn mê c¬ b¶n, s¬ ®å gåm 4 khèi: Mê ho¸, c¸c luËt mê c¬ b¶n, thiªt bÞ hîp thµnh vµ gi¶i mê. Mê ho¸ ThiÕt bÞ hîp thµnh Gi¶i mê §èi t­îng ®iÒu khiÓn C¸c luËt mê c¬ b¶n m(x) m(y) y x x C¸c tr¹ng th¸i ®Çu ra H×nh 4-8:Bé ®iÒu khiÓn mê c¬ b¶n NÕu tÝn hiÖu ®Çu ra y cña bé gi¶i mê kh«ng ®­îc ®­a tíi ®iÒu khiÓn ®èi t­îng th× hÖ th«ng ®­îc gäi lµ hÖ quyÕt ®Þnh mê. Bé mê ho¸: NhiÖm vô biÕn c¸c tÝn hiÖu râ,®o ®¹c ®­îc ( vÝ dô tèc ®é 10 Km/h) thµnh c¸c gi¸ trÞ ng«n ng÷ phï hîp (vÝ dô gi¸ trÞ lµ “qu¸ chËm” trong c¸c tËp mê cña biÕn tèc ®é ). LuËt mê c¬ b¶n x©y dùng tõ nh÷ng hiÓu biÕt mang tÝnh chÊt kinh nghiÖm thao t¸c vµ xö lý t×nh huèng cña c¸c chuyªn gia. ThiÕt bÞ hîp thµnh lµ h¹t nh©n cña hÖ ®iÒu khiÓn logic mê, nã cã kh¶ n¨ng m« pháng c¸c quyÕt ®Þnh cña con ng­êi nhê phÐp suy luén mê ®· ®­îc cµi ®Æt trong bé ®iÒu khiÓn. Bé gi¶i mê lµ thiÕt bÞ ®­a ra quyÕt ®Þnh hoÆc c¸ tÝn hiÖu ®iÒu khiÓn râ tõ tÝn hiÖu ®iÒu khiÓn mê ®­a tíi thiÕt bÞ hîp thµnh. D­íi ®©y ta sÏ trë l¹i xÐt chi tiÕt h¬n vÒ c¸c ho¹t ®éng cña c¸c khèi nµy. 5.1. TÝn hiÖu vµo\ ra Môc ®Ých cña bé ®iÒu khiÓn logic mê lµ tÝnh to¸n c¸c gi¸ trÞ cña c¸c gi¸ tÞ cña c¸c biÕn ®iÒu khiÓn, b»ng viÖc quan s¸t hoÆc ®o ®¹c c¸c biÕn tr¹ng th¸i cña qu¸ tr×nh ®iÒu khiÓn mµ hÖ thèng mong muèn ®¹t ®­îc.V× thÕ lùa chän ®óng c¸c biÕn tr¹ng th¸i vµ biÕn ®iÒu khiÓn lµ ®iÓm chÝnh ®Æc tr­ng cho ho¹t ®éng cña bé ®iÒu khiÓn logic mê, nhê ®ã mang l¹i hiÖu qu¶ thiÕt thùc cho hÖ ®iÒu khiÓn logic mê. Kinh nghiÖm chuyªn gia cïng c¸c kü n¨ng kü x¶o ®ãng vai trß quan träng trong viÖc lùa chän c¸c biÕn tr¹ng th¸i vµ biÕn ®iÒu khiÓn. C¸c biÕn vµo cña mét bé ®iÒu khiÓn mê th­êng lµ tr¹ng th¸i, sai lÖch tr¹ng th¸i, ®¹o hµm sai lÖch tr¹ng th¸i, tÝch sai lÖch tr¹ng th¸i ... D­íi ®©y lµ c¸c ®Þnh nghÜa c¸c biÕn ng«n ng÷. Mét vect¬ vµo x bao gåm c¸c biÕn tr¹ng th¸i ng«n ng÷ ®Çu vµo xi vµ mét vect¬ ra yi bao gåm c¸c biÕn ng«n ng÷ tr¹ng th¸i ®Çu ra ( hoÆc c¸c biÕn tr¹ng th¸i ®iÒu khiÓn ®Çu ra, ta cã thÓ ®Þnh nghÜa nh­ sau: y = {(yi,Vi,{T1yi,T2yi,...Tkiyi},{m1yi, m2yi, ...,mliyi})}ïi = (4-28) x = {(xi,Ui,{T1xi,T2xi,...Tkixi},{m1xi, m2xi, ...,mkixi})}ïi = (4-29) Trong ®ã c¸c biÕn ng«n ng÷ vµo xi tõ kh«ng gian mê ®Çu vµo U = U1 x U2 x ... xUn vµ c¸c biÕn ng«n ng÷ yi tõ kh«ng gian mê ®Çu ra V = V1 x V2 x ... x Vm Tõ c¸c c«ng thøc (4-28) vµ (4-29) ta thÊy r»ng mét biÕn ng«n ng÷ ®Çu vµo xi trong kh«ng gian Ui ®­îc ®Æc tr­ng bëi: T(xi) = { T1xi,T2xi,...Tkixi} vµ m(xi) = {m1xi, m2xi, ...,mkixi} Trong ®ã Tkixi lµ mét tËp mê víi hµm liªn thuéc mkixi ®­îc ®Þnh nghÜa trªn tËp Ui. V× vËy m(xi) lµ mét luËt cã ý nghÜa vÒ mÆt ng«n ng÷ nã kÕt hîp gi÷a mçi gi¸ trÞ ng«n ng÷ víi mçi gi¸ trÞ thùc cña nã. VÝ dô, nÕu xi chØ tèc ®é th× T(xi) ={T1xi,T2xi, T3xi} cã thÓ lµ{chËm, trung b×nh, nhanh}. T­¬ng tù nh­ vËy, mét biÕn ng«n ng÷ ®Çu ra yi lµ tËp hîp gi÷a c¸c tËp mê T(yi) = {T1yi,T2yi,...Tkiyi} vµ m(yi) = {m1yi, m2yi, ...,mliyi}. Sè l­îng c¸c gi¸ trÞ mê cña tËp mê ïT(xi)ï= Ki ®­îc gäi lµ kÝch th­íc cña tËp mê hay sè l­îng c¸c tËp mê con cña xi. Sè l­îng tËp mê lµ ®iÓm cÇn l­u ý khi thiÕt kÕ bé ®iÒu khiÓn logic mê. Trªn H×nh 4-9 m« t¶ 2 ph­¬ng ¸n lùa chän sè tËp mê trong cïng mét miÒn gi¸ trÞ [-1,1], miÒn gi¸ trÞ mê ®Çu vµo ®­îc chia thµnh nhiÒu tËp mê gèi lªn nhau ( xem H×nh 4-9b). Sè l­îng c¸c tËp ®Çu vµo x¸c ®Þnh lín nhÊt c¸c luËt ®iÒu khiÓn mê trong bé ®iÒu khiÓn logic mê. VÝ dô trong tr­êng hîp bé ®iÒu khiÓn mê hai ®Çu vµo vµ mét ®Çu ra nÕu ïT(x1)ï= 3, ïT(x2)ï= 7 th× sè lín nhÊt c¸c luËt ®iÒu khiÓn cã thÓ lµ ïT(x1)ï. ïT(x2)ï= 3.7 = 21. C¸c hµm liªn thuéc ®Çu vµo mkxi, k = vµ c¸c hµm liªn thuéc mlyi, n = ®­îc dïng trong bé ®iÒu khiÓn logic mê th­êng lµ c¸c hµm th«ng sè giíi h¹n, c¸c hµm tam gi¸c, c¸c hµm h×nh thang, c¸c hµm h×nh chu«ng... K m x H×nh 4-9: Sè l­îng c¸c tËp mê trong biÕn ng«n ng÷ a) BiÕn ng«n ng÷ 3 tËp mê b) BiÕn ng«n ng÷ víi 7 tËp mê DI D DN ¢I ¢ ¢N K D ¢ m -2 -1 0 1 D 2 -100 -50 0 50 100 x a) b) Trªn h×nh 4-7 ViÖc x¸c ®Þnh sè l­îng c¸c tËp mê trªn kh«ng gian vµo vµ ra cïng víi lùa chän ®óng hµm liªn thuéc vµ luËt ®iÒu khiÓn cÇn thiÕt th× cã thÓ ®­îc xem lµ ®· thiÕt kÕ thµnh c«ng bé ®iÒu khiÒu mê. Th«ng th­êng ng­êi ta thö nghiÖm ®Ó t×m ra sè l­îng tËp mê tèi ­u h¬n n÷a viÖc lùa chän c¸c hµm liªn thuéc ®Çu vµo vµ ®Çu ra dùa vµo c¸c tiªu chuÈn x¸c ®Þnh ®èi t­îng vµ thêi gian thö nghiÖm. 5.2. Bé mê ho¸ vµ gi¶i mê Trong thùc tÕ hÇu nh­ mäi tÝn hiÖu xuÊ hiÖn ë ®Çu vµo vµ ®Çu ra cña hÖ thèng ®iÒu khiÓn ®Òu lµ c¸c gi¸ rÞ râ vËy ta cÇn cã thiÕt bÞ cã chøc n¨ng t­¬ng thÝch gi÷a thiÕt bÞ hîp thµnh vµ thiÕt bÞ ngoµi. Ta gäi thiÕt bÞ nµy lµ bé mê ho¸ vµ bé gi¶i mê nh­ trªn H×nh 4-10 Mê ho¸ ThiÕt bÞ hîp thµnh Gi¶i mê C¸c luËt mê c¬ b¶n xÎU H×nh 4-10: CÊu tróc c¬ b¶n bé ®iÒu khiÓn mê víi bé mê ho¸ vµ gi¶i mê C¸c tËp mê xÎU C¸c tËp mê xÎV yÎU a) Bé mê ho¸ Bé mê ho¸ thùc hiÖn chøc n¨ng lµm mê, nã biÕn c¸c gi¸ trÞ râ ®o l­êng ®­îc thµnh gi¸ trÞ ng«n ng÷ v× vËy ta cã thÓ ®Þnh nghÜa nh­ sau: Mê ho¸ lµ qu¸ tr×nh lµm t­¬ng øng mçi gi¸ trÞ thùc x* Î U Ì Rn tíi mét tËp mê A’ trong U vËy ®iÓm quan träng trong viÖc thiÕt kÕ mét bé mê ho¸ lµ g× ? Thø nhÊt bé mê ho¸ ph¶i ®¶m b¶o ®Çu vµo lµ mét gi¸ trÞ râ t¹i ®iÓm x* nªn tËp mê A’ ph¶i cã gi¸ trÞ hµm liªn thuéc lín nhÊt t¹i ®iÓm x. Thø hai lµ nÕu ®Çu vµo cña bé ®iÒu khiÓn logic mê chÞu t¸c ®éng cña nhiÔu th× bé mê ho¸ ph¶i gióp ta chÆn ®­îc nhiÔu. Thø ba lµ bé mê ho¸ ph¶i gióp ta ®¬n gi¶n ho¸ trong tÝnh to¸n vµ x©y dùng thiÕt bÞ hîp thµnh. ViÖc xö ký d÷ liÖu trong bé ®iÒu khiÓn logic dùa trªn lý thuyÕt tËp mê , nªn mê ho¸ lµ kh©u kh«ng thÓ thiÕu ®­îc trong cÊu tróc cña bé ®iÒu khiÓn logic mê. Cã ba ph­¬ng ¸n thiÕt kÕ bé mê ho¸ nh­ sau: Bé mê ho¸ ®¬n trÞ ( Singleton) Bé mê ho¸ Singleton lµm t­¬ng øng mét gi¸ trÞ thùc t¹i ®iÓm x* thuéc miÒn gi¸ trÞ râ ®Çu vµo U tíi mét tËp mê Singleton A’ trong U. TËp mê A’ cã gi¸ trÞ hµm liªn thuéc lµ 1 t¹i x* lµ 0 t¹i tÊt c¶ c¸c ®iÓm kh¸c trong U, tøc lµ: mA’(x’) = (4-30) Bé mê ho¸ Gaussian Bé mê ho¸ Gaussian lµm t­¬ng øng mét gi¸ trÞ râ x* Î U tíi mét tËp mê A’ trong U, tËp mê A’ víi hµm liªn thuéc Gaussian nh­ sau: mA’(x) = · ... · (4-31) Trong ®ã ai lµ c¸c th«ng sè d­¬ng th¶o m·n phÐp giao mê(· th­êng chän lµ c¸c phÐp nh©n ®¹i sè hoÆc phÐp lÊy cùc tiÓu ( min) ) Bé mê ho¸ Triangular: Bé mê ho¸ Triangular lµm t­¬ng øng mét gi¸ trÞ râ x* Î U tíi mét tËp mê A’ trong U, tho¶ m·n hµm liªn thuéc mA’(x*) = (4-32) Trong ®ã bi lµ c¸c th«ng sè d­¬ng tho¶ m·n phÐp giao mê (bi lµ T-norm) ( · th­êng chän lµ phÐp nh©n ®¹i sè hoÆc phÐp lÊy cùc tiÓu min ) Tõ c«ng thøc (4-31) vµ (4-32) ta thÊy c¶ 3 bé mê ho¸ trªn ®Òu tho¶ m·n mA’(x*) = 1 nghÜa lµ chóng ®· tho¶ m·n yªu cÇu thø nhÊt ®· nªu trªn. Ta thÊy tËp mê Singleton lµ c¸ch ®¬n gi¶n nhÊt ®Ó x©y dùng luËt hîp thµnh. Nh­ ®· nªu trªn, bé mê ho¸ thùc hiÖn viÖc g¸n gi¸ trÞ râ xi(t) t¹i thêi ®iÓm t tíi tËp mê T1xi víi hµm liªn thuéc m1xi(xi(t)) vµ tíi tËp mê T1xi víi m2xi(xi(t)) vµ cø tiÕp tôc nh­ vËy. Trong tr­êng hîp phøc t¹p h¬n, d÷ liÖu ®­a tíi bé mê ho¸ cã chøa c¶ nhiÔu th× bé mê ho¸ ph¶i chuyÓn c¸c d÷ liÖu nµy thµnh c¸o sè, nghÜa lµ d÷ liÖu mê. §Ó thùc hiÖn viÖc ®ã Dubois vµ Prade (1985) ®· ®Þnh nghÜa mét c¸ch biÕn ®æi tõ gi¸ trÞ râ sang gi¸ trÞ mê b»ng c¸ch ®­a vµo mét kh¸i niÖm lµ ®é cÇn thiÕt nµo ®ã. Trong c¸c hÖ thèng lín, c¸c quan s¸t cã quan hÖ víi hµnh vi cña hÖ thèng, d÷ liÖu thu thËp ®­îc mang tÝch chÊt thèng kª hoÆc mang ý nghÜa phèi hîp. b. Bé gi¶i mê Gi¶i mê ®­îc ®Þnh nghÜa nh­ viÖc g¸n mét t¹p mê B’ trong V Ì R (®ã lµ ®Çu ra cña thiÕt bÞ hîp thµnh ) tíi mét gi¸ trÞ râ y* Î V. VÊn ®Ò ®Æt ra lµ cÇn x¸c ®Þnh ®­îc ®iÓm y* trong V thÕ nµo ®Ó ph¶n ¸nh ®­îc tËp mê B’ mét c¸ch ®Çy ®ñ nhÊt. D­íi ®©y l» mét sè ph­¬ng ph¸p gi¶i mê ®­îc ¸p dông phæ biÕn hiÖn nay. Ph­¬ng ph¸p ®iÓm träng t©m cho ta kÕt qu¶ y* lµ hoµnh ®é cña ®iÓm träng t©m cña miÒn bao bëi trôc hoµnh vµ hµm liªn thuéc mB’(y) nh­ h×nh bªn. C«ng thøc tÝnh y* theo ph­¬ng ph¸p V y* H×nh 4-11: Gi¸ trÞ râ y* lµ hoµnh ®é cña ®iÓm träng t©m Gi¶i mê theo ph­¬ng ph¸p ®iÓm träng t©m: ®iÓm träng t©m nh­ sau: y* = (4-33) Trong ®ã V lµ miÒn x¸c ®Þnh cña tËp mê con B’. C«ng thøc (4-33) cho phÐp ta x¸c ®Þnh y* víi sù tham gia cña tÊt c¶ tËp mê ®Çu ra cña mäi luËt ®iÒu khiÓn mét c¸ch b×nh ®¼ng vµ chÝnh x¸c tuy nhiªn nã kh«ng thÓ thùc hiÖn ®­îc ®é tho¶ m·n cña c¸c luËt ®iÒu khiÓn vµ thêi gian tÝnh l©u. Thªm vµo ®ã lµ kh¶ n¨ng gi¸ trÞ y* x¸c ®Þnh ®­îc cã ®é phô thuéc nhá nhÊt, thËm trÝ cã thÓ b»ng 0. §Ó tr¸nh tr­êng hîp nh­ vËy khi ®Þnh nghÜa hµm liªn thuéc cho tõng gi¸ trÞ mê cña biÕn ng«n ng÷ sao cho miÒn x¸c ®Þnh cña c¸c gi¸ trÞ mê ®Çu ra lµ mét miÒn liªn th«ng. Gi¶i mê theo ph­¬ng ph¸p trung b×nh: h1 y* = h2 y* y1 y2 V H×nh 4-12: Gi¸ trÞ râ y* theo ph­¬ng ph¸p trung b×nh Do tËp mê B’ lµ hîp hoÆc giao cña N tËp mê nªn ta cã ph­¬ng ph¸p gi¶i mê kh¸ tèt lµ tÝnh gi¸ trÞ trung b×nh cña ®iÓm träng t©m. Gi¶ thiÕt r»ng yi lµ ®iÓm träng t©m cña tËp mê thø i vµ hi lµ ®é cao cña nã th× gi¸ trÞ y* cã ®­îc gi¶i mê theo ph­¬ng ph¸p trung b×nh lµ: y* = (4-26) H×nh 4-12 cho ta mét vÝ dô ®¬n gi¶n vÒ gi¶i mê theo ph­¬ng ph¸p nµy khi N = 2. Gi¶i mê theo ph­¬ng ph¸p trung b×nh ®­îc ¸p dông rÊt phæ biÕn trong c¸c hÖ ®iÒu khiÓn mê, h¬n n÷a tÝnh to¸n ®¬n gi¶n khiÕn hÖ thèng cã thÓ cho ®¸p øng trong thêi gian rÊt ng¾n. Gi¶i mê theo ph­¬ng ph¸p cùc ®¹i: Gi¶i mê theo ph­¬ng ph¸p cùc ®¹i cho ra kÕt qu¶ y* trong miÒn V ®iÓm mµ mB’(y) ®Æt gi¸ trÞ cùc ®¹i. Ta ®Þnh nghÜa: Hgt(B’) = { y Î V \ mB’(y) = mB’(y)} (4-34) Trong ®ã hgt(B’) lµ tËp hîp c¸c ®iÓm trong V mµ gi¸ trÞ hµm liªn thuéc mB’(y) ®¹t cùc ®¹i. VËy gi¶i mê theo ph­¬ng ph¸p cùc ®¹i cho ta y* lµ mét phÇn tö cña tËp hgt(B’) tøc lµ y* = BÊt cø gi¸ trÞ nµo trong hgt() . 5.3. LuËt mê c¬ b¶n LuËt mê c¬ b¶n lµ mét tËp hîp c¸c luËt mê IF- THEN ®­îc x©y dùng trªn c¸c biÕn ng«n ng÷, luËt nµy dÆc tr­ng cho mèi liªn hÖ gi÷a ®Çu vµo vµ ®Çu ra cña mê, nã lµ tr¸i tim cña hÖ ®iÒu khiÓn logic mê sö dông luËt mê c¬ b¶n lµm c«ng cô ®Ó suy luËn vµ ®­a ra c¸c ®¸p øng cã hiÖu qu¶. §Æc biÖt mét luËt mê ®iÒu khiÓn chung c¬ b¶n cho mét hÖ nhiÒu ®Çu vµo, mét ®Çu ra (MISO) lµ: R’: IF lµ Ai vµ ... y lµ Bi, THEN z lµ Ci ®ã lµ mét tËp hîp cña c¸c luËt IF- THEN nh­ ®· nªu trªn. Trong ®ã x,... y,z lµ c¸c biÕn ng«n ng÷ trong miÒn gi¸ trÞ mê, Ai...Bi vµ Ci lµ c¸c gi¸ trÞ ng«n ng÷ trong miÒn gi¸ trÞ mê U,...V vµ W. Trong ®ã N lµ sè c¸c luËt IF- THEN trong luËt mê c¬ b¶n. TA gäi c¸c luËt trong c«ng thøc (4-35) lµ c¸c luËt IF- THEN mê ®iÒu khiÓn v× chóng bao gåm nhiÒu lo¹i kh¸c nhau cña c¸c mê trong tr­êng hîp ®Æc biÖt chóng ®­îc ®­a ra c¸c bæ ®Ò d­íi ®©y: + Bæ ®Ò 1: C¸c luËt mê IF- THEN tiªu chuÈn trong c«ng thøc (4-35) bao gåm c¸c tr­êng hîp sau ®©y: a)LuËt Partial: IF x lµ Ai vµ ...y lµ Bi THEN z lµ Ci Trong ®ã sè ®iÒu khiÓn x...y nhá h¬n n (4-36) b).LuËt OR IF m lµ Ai and ... and n lµ Bi OR o lµ Ci and ... and p lµ Di THEN q lµ Ei (4-37) c) LuËt mê ®¬n. y lµ Bi (4-38) d) LuËt Gradual vÝ dô Nhá h¬n lµ x, lín h¬n lµ y (4-39) e) LuËt kh«ng mê (LuËt lµ s¶n phÈm cña c¸c phÐp to¸n suy luËn) Trong hÖ thèng mê, kiÕn thøc cña con ng­êi ®­îc thÝch hîp vµo luËt vµ bæ ®Ò 1 cho ta mét ph­¬ng ph¸p chung ®Ó thùc hiÖn luËt mê c¬ b¶n. Mét biÕn d¹ng cña mê c¬ b¶n lµ luËt mµ kkÕt luËt ®­a ra hµm cña c¸c biÕn tr¹ng th¸i qu¸ tr×nh: R’: IF x lµ Ai, AND ... AND y lµ Bi, THEN z lµ j(x ... y) (4-40) Trong ®ã j(x ... y) lµ c¸c hµm cña c¸c biÕn qu¸ tr×nh x ... y. C¸c luËt ®iÒu khiÓn trong c¸c c«ng thøc (4-35) ®Õn (4-40) ®¸nh gi¸ tr¹ng th¸i xña qu¸ tr×nh (vÝ dô tr¹ng th¸i, sai lÖch tr¹ng th¸i ...) t¹ithêi ®iÓm t, hÖ thèng tÝnh to¸n xö lý d÷ liÖu ®Ó ®­a ra tÝn hiÖu ®iÒu khiÓn lµ hµm cña c¸c biÕn ®Çu vµo f(x ...y). Mét c¸nh tæng qu¸t, ta cã thÓ nãi r»ng c¸c luËt ®iÒu khiÓn mê dïng c¸c gi¸ trÞ ng«n ng÷ mê ®Çu vµo (4-35) hoÆc gi¸ trÞ râ vµ c¸c gi¸ trÞ mê (4-40) ®Çu ra. 5.4. ThiÕt bÞ hîp thµnh Trong thiÕt bÞ hîp thµnh, nguyªn lý logic mê ®­îc ¸p dông ®Ó tæ hîp tõ nhiÒu luËt IF- THEN trong luËt mê c¬ b¶n thµnh thao t¸c g¸n mét tËp mê A’ trong U tíi tËp mê B’ trong V. Trong phÇn tr­íc chóng t«i ®· tr×nh bµy luËt mê IF- THEN ®­îc diÔn gi¶i thµnh c¸c quan hÖ mê trong kh«ng gian nÒn U xV. NÕu mét luËt mê c¬ b¶n chØ bao gåm mét luËt mê ®¬n th× tiªu chuÈn Modus Ponens m¬ réng sÏ cho phÐp lµm t­¬ng øng mét tËp mê A’ trong U tíi mét tËp mê B’ trong V. Tuy nhiªn trong thùc tÕ bÊt kú mét luËt mê c¬ b¶n nµo còng gåm Ýt nhÊt 2 luËt mê IF- THEN vËy lµm sao ®­a ra mét tËp tõ c¸c luËt nµy ?. Cã 2 ph­¬ng ph¸p gi¶i quyÕt vÊn ®Ò nµy: a) Hîp thµnh chung Trong thiÕt bÞ hîp thµnh chung tÊt c¶ c¸c luËt mê trong luËt mê c¬ b¶n ®­îc tæng hîp thµnh mét quan hÖ ®¬n trong kh«ng gian nÒn U x V, ta xem nã nh­ mét luËt mê IF- THEN ®¬n. Ta xem luËt hîp thµnh d­íi hai gãc ®é: Khi c¸c luËt ®­îc xem lµ ®éc lËp víi nhau th× luËt hîp thµnh lµ phÐp hîp. Khi c¸c luËt cã sù liªn hÖ víi nhau t¹o thµnh c©u ®iÒu kiÖn, sù cã mÆt cña mçi luËt lµ cÇn thiÕt, ta sö dông phÐp giao ®Ó x¸c ®Þnh luËt hîp thµnh. Khi tÝnh to¸n hîp thµnh chung, ta tiÕn hµnh theo c¸c b­íc sau: B­íc 1: Víi luËt IF- THEN nh­ trong c«ng thøc (4-35) hµm liªn thuéc cña mçi quan hÖ mê Ai x ... Bi ®­îc tÝnh nh­ sau: mAi...Bi(x, ... y) = mAi(x)*...*mBi(y) (4-41) B­íc 2: Coi Ai ... Bi lµ FP1 vµ Ci lµ FP2 ta cã: mRi(x, ...y,z) = m(Ai x ... Bi ® x, ... y,z) ( 4-42) B­íc 3: Tuú thuéc vµo sù liªn hÖ gi÷a c¸c luËt mµ ta chän phÐp tÝnh giao (QG) hay (QH): QG = QH = B­íc 4: Tuú thuéc vµo c¸c ®Çu vµo A’ mµ thiÕt bÞ hîp thµnh chung sÏ cho ®Çu ra B’ ®­¬c tÝnh theo c«ng thøc (4-37) vµ (4-38) mB’(y) = t [mP(x). mQM(x, y)] (4-45) NÕu ta sö dông phÐp hîp thµnh cña Mamdani HoÆc mB’(y) = t [mP(x). mQG(x, y)] (4-46) NÕu ta sö dông phÐp hîp thµnh cña Godel b) Hîp thµnh riªng Trong luËt hîp thµnh riªng, mçi luËt mê trong luËt mê c¬ b¶n øng víi mét tËp mê ®Çu ra vµ ®Çu ra cña toµn bé thiÕt bÞ hîp thµnh riªng lµ tæng hîp cña N tËp mê riªng b»ng phÐp hîp vµ phÐp giao. Qu¸ tr×nh tÝnh to¸n cóng ®­îc thùc hiÖn theo 4 b­íc: B­íc 1 vµ 2 còng t­¬ng tù nh­ b­íc 1 vad 2 khi tÝnh thiÕt bÞ hîp thµnh chung. B­íc 3: Víi tËp mê ®Çu vµo A’cho tr­íc trong U, tËp mê ®Çu ra B’ trong V øng víi mçi luËt riªng Ri ®­îc tinhd theo Modus Ponens më réng: mB’(y) = t [ mP(x). mRN’(x, y)] Víi i = B­íc 4: §Çu ra cña thiÕt bÞ hîp thµnh mê lµ tæng hîp cña N tËp mê {Bi’, B2’, ...., Bn’} theo phÐp hîp sau: mB’(y) = mBI’(y) +... + mBN’(y) HoÆc theo phÐp giao sau: mB’(y) = mBI’(y) *... * mBN’(y) Trong ®ã + vµ * lµ kÝ hiÖu cho c¸c phÐp to¸n s- norm vµ t- norm 5.4. KÕt luËn CÊu tróc bé ®iÒu khiÓn mê gåm 4 kh©u sau: LuËt mê c¬ b¶n ThiÕt bÞ hîp thµnh Mê ho¸ Gi¶i mê Trong phÇn trªn chóng t«i ®· tr×nh bµy kh¸ chi tiÕt c¸c nguyªn t¾c b¶n thiÕt kÕ bé ®iÒu khiÓn mê, khi tæng hîp hÖ ®iÒu khiÓn mê cÇn l­u ý r»ng bé ®iÒu khiÓn mê cã thÓ ®­îc thiÕt kÕ theo nh÷ng ®­êng cong phi tuyÕn bÊt kú. ViÖc chän ®­êng cong ®iÒu khiÓn nh­ thÕ nµo cßn phô thuéc vµo rÊt nhiÒu chän c¸c luËt ®iÒu khiÓn vµ sè l­îng c¸c hµm liªn thuéc cña c¸c biÕn mê. NghÜa lµ viÖc thiÕt kÕ hÖ ®iÒu khiÓn mê cã thµnh c«ng hay kh«ng cßn phô thuéc vµo kiÕn thøc, kinh nghiÖm vµ sù hiÓu biÕt cña c¸c chuyªn gia vÒ hÖ thèng ®ã. Ch­¬ng V øng dông bé ®iÒu khiÓn mê trong ®iÒu khiÓn æn ®Þnh møc cho bÓ x¨ng chÝnh 1. Ph­¬ng ph¸p thiÕt kÕ bé ®iÒu khiÓn mê Nh­ trªn chóng t«i ®· tr×nh bµy c¸c kho x¨ng dÇu cña chóng ta ®· tån t¹i trªn d­íi 30 n¨m, ®· tr¶i qua chiÕn tranh vµ ®­îc ch«n d­íi ®Êt do ®ã ®Ó lÊy ®­îc c¸c th«ng sè chÝnh x¸c lµ rÊt khã kh¨n. Ph¶i x¸c ®Þnh tr­íc nh÷ng ®iÒu kiÖn cho phÐp cña ®èi t­îng, ®Ó ®¶m b¶o trong qu¸ tr×nh ho¹t ®éng kh«ng xÈy ra sù cè. ChÝnh v× vËy, ë ®©y chóng t«i m¹nh d¹n chän ph­¬ng ¸n sö dông bé ®iÒu khiÓn mê trong hÖ thèng ®iÒu khiÓn. ë ®©y thiÕt bÞ ®o møc chóng t«i chän lµ thiÕt bÞ ®o Radar linh ho¹t 872 cña h·ng ENRAF. ThiÕt bÞ ®o Radar linh ho¹t 872 cã hÖ thèng Anten ®Æt ë ngoµi bÓ chøa x¨ng vµ ®iÒu khiÓn b»ng bé vi xö lý, ¶nh h­ëng cña kiÓu bÓ x¨ng ®­îc tÝnh ®Õn trong qu¸ tr×nh xö lý tÝn hiÖu ®o. D÷ liÖu tõ thiÕt bÞ ®o Radar linh ho¹t ®­îc truyÒn b»ng sè hoÆc t­¬ng tù qua hÖ thèng bus 2 d©y. ChØnh ®Þnh thiÕt bÞ vµ kiÓn tra cã thÓ ®­îc thùc hiÖn qua Tecminal d÷ liÖu 847 PET vµ hÖ thèng thu thËp d÷ liÖu ®­îc ghÐp nèi. ThiÕt kÕ bé ®iÒu khiÓn mê bao gåm c¸c b­íc sau ®©y: §Þnh nghÜa c¸c biÕn ng«n ng÷ vµo/ ra X¸c ®Þnh tËp mê X©y dùng c¸c luËt ®iÕu khiÓn ( mÖnh ®Ò hîp thµnh ) Chän thiÕt bÞ hîp thµnh Chän nguyªn lý gi¶i mê Tèi ­u hÖ thèng ( nÕu cÇn ) LuËt ®iÒu khiÓn Bé ®iÒu khiÓn mê §èi t­îng C¶m biÕn ThiÕt bÞ biÕn ®æi Râ/ Mê ThiÕt bÞ hîp thµnh ThiÕt bÞ biÕn ®æi Mê/Râ - e e m B’ u x u y H×nh 5-1: S¬ ®å khèi bé ®iÒu khiÓn mê D­íi ®©y lµ s¬ ®å nguyªn lý bé ®iÒu khiÓn mê: Do bé ®iÒu khiÓn mê c¬ b¶n chØ cã kh¶ n¨ng xö lý c¸c gi¸ trÞ tÝn hiÖu hiÖn thêi nªn nã thuéc nhãm c¸c bé ®iÒu khiÓn mê tÜnh. Tuy vËy ®Ó më réng miÒn øng dông cña bé ®iÒu khiÓn ta ®­a bµi to¸n ®iÒu khiÓn ®éng vµo, c¸c kh©u ®éng häc cÇn thiÕt sÏ ®­îc nèi thªm vµo bé ®iÒu khiÓn mê c¬ b¶n. C¸c kh©u ®éng häc ®ã chØ cã nhiÖm vô cung cÊp thªm bé ®iÒu khiÓn mê c¬ b¶n c¸c gi¸ trÞ ®¹o hµm hay tÝch ph©n cña tÝn hiÖu. Cïng víi nh÷ng kh©u ®éng bæ xung nµy bé ®iÒu khiÓn c¬ b¶n ®­îc gäi lµ bé ®iÒu khiÓn mê ®éng. Trë l¹i bµi to¸n ®iÒu khiÓn møc cho bÓ x¨ng dÇu . Gi¶ thiÕt ta chän cho bÓ mét møc an toµn nµo ®ã ( cã thÓ c¨n cø vµo møc x¨ng thùc tÕ trong bÓ hoÆc thÓ tÝch trèng cã thÓ ®æ x¨ng vµo )vµ lÊy lµm møc chuÈn 0. VËy khi møc x¨ng trong bÓ thÊp h¬n møc 0 ta ph¶i b¬m bæ xung ( thÊp h¬n Ýt b¬m Ýt, thÊp h¬n nhiÒu th× b¬m nhiÒu, tèc ®é sôt møc cµng nhanh th× b¬m cµng nhanh, tèc ®é sôt møc cµng chËm th× b¬m cµng chËm ... ). Sai lÖch e chÝnh lµ sai sè so víi møc “ kh«ng” ®­îc ®Þnh nghÜa ë trªn: e = x- y Nh­ vËy e chÝnh lµ tÝn hiÖu ®Æt vµo ®Çu vµo cña bé tÝn hiÖu. TÝn hiÖu ®iÒu khiÓn u ë ®©y lµ tÝn hiÖu ®iÒu khiÓn c«ng suÊt m¸y b¬m vµ còng lµ tÝn hiÖu ra cu¶ bé ®iÒu khiÓn mê. Víi ®Þnh nghÜa nh­ trªn tÝn hiÖu vµo vµ tÝn hiÖu ra cña bé ®iÒu khiÓn mê, ta cã thÓ tiÕn hµnh thiÕt kÕ bé ®iÒu khiÓn mê cho ®èi t­îng chän trong ch­¬ng 3. B©y giê ta b¾t ®Çu viÖc thiÕt kÕ cho bé ®iÒu khiÓn mê, ®ã lµ bé ®iÒu khiÓn phèi hîp gi÷a hÖ kinh ®iÓn vµ hÖ mê. Quay l¹i xÐt hÖ thèng ®iÒu khiÓn kinh ®iÓn ®· nªu trong ch­¬ng 3. Sù biÕn ®æi tÝn hiÖu sai lÖch ®Çu vµo e(t) theo thêi gian cã thÓ x¸c ®Þnh b»ng ®¹o hµm cña sai lÖch. §¹o hµm cña sai lÖch ®­îc lÊy tõ ®Çu ra cña kh©u D kinh ®iÓn gióp cho bé ®iÒu khiÓn ph¶n øng kÞp thêi víi biÕn ®éng ®ét ngét cña ®èi t­îng. Víi luËt ®iÒu khiÓn I ( tÝch ph©n) hÖ thèng cã kh¶ n¨ng ®¹t sai lÖch tÜnh b»ng 0 hay nãi mét c¸ch kh¸c, hÖ thèng sÏ ®Æt ®­îc ®é chÝnh x¸c cao nhÊt. Trong néi dung ®å ¸n nµy chóng t«i m¹nh d¹n ®­a ra ph­¬ng ¸n thiÕt kÕ bé ®iÒu khiÓn mê ®éng. Trong ch­¬ng 3 chóng t«i ®· tr×nh bµy viÖc tiÕt kÕ bé ®iÒu khiÓn PID kinh ®iÓn. §Þnh nghÜa vÒ bé ®iÒu khiÓn PID kinh ®iÓn tr­íc ®©y vÉn cã thÓ sö dông cho bé ®iÒu khiÓn mê theo luËt PID. Bé ®iÒu khiÓn mê nµy ®­îc thiÕt kÕ theo thuËt to¸n chØnh ®Þnh PID mê. LuËt ®iÒu khiÓn §èi t­îng C¶m biÕn ThiÕt bÞ hîp thµnh vµ gi¶i mê x y I P D - H×nh 5-2: Bé ®iÒu khiÓn mê cã kh©u P, D trong giao diÖn ®Çu vµo vµ kh©u I trong giao diÖn ®Çu ra S¬ ®å nguyªn lý bé ®iÒu khiÓn mê PID ®­îc thiÕt kÕ nh­ h×nh sau: Sai lÖch e gi÷a tÝn hiÖu chñ ®¹o vµ tÝn hiÖu ra ®­îc ®­a vµo bé ®iÒu chØnh theo luËt PD vµ sau ®ã ®­îc ®­a vµo bé ®iÒu khiÓn mê, bé ®iÒu chØnh I ®­îc dïng nh­ mét thiÕt bÞ chÊp hµnh, ®Çu vµo lÊy sau bé gi¶i mê vµ ®Çu ra ®­îc dÉn tíi ®èi t­îng. 1.1. §Þnh nghÜa c¸c biÕn ng«n ng÷ vµo/ ra. ViÖc ®Þnh nghÜa c¸c biÕn ng«n ng÷ vµo / ra cho bé ®iÒu khiÓn mê lµ rÊt c©n thiÕt. §¹i l­îng vµo cña bé ®iÒu khiÓn mê chÝnh lµ sai lÖch (sau ®©y sÏ ®­îc kÝ hiÖu b»ng ET ) gi÷a møc x¨ng cÇn æn ®Þnh ( tÝn hiÖu chñ ®¹o x) vµ møc x¨ng thùc y ( møc x¨ng ®o ®­îc tõ thiÕt bÞ Radar linh ho¹t) Ngoµi ra bé ®iÒu khiÓn mê cßn sö dông ®Õn sù biÕn ®æi theo thêi gian cña sai lÖch ( ®¹o hµm ET ) gi÷a tÝn hiÖu chñ ®¹o vµ tÝn hiÖu ra cñae ®èi t­îng (ký hiÖu b»ng DET ). TÝn hiÖu ®iÒu khiÓn c«ng suÊt m¸y b¬m U lµ biÕn ra cña bé ®iÒu khiÓn, tÝn hiÖu ®iÒu khiÓn U lµ gi¸ trÞ râ. Bªn trong, thuéc phÇn giao diÖn ®Çu ra bªn c¹nh kh©u gi¶i mê cña bé ®iÒu khiÓn cß ph¶i sö dông kh©u tÝch ph©n ®Ó biÕn ®æi gi¸ trÞ U ®­îc ký hiÖu lµ DP, t¹i ®Çu ra cña bé ®iÒu khiÓn c¬ b¶n ( tøc lµ ®Çu ra râ cña thiÕt bÞ hîp thµnh) thµnh tÝn hiÖu U cña bé ®iÒu khiÓn mê. ThiÕt bÞ hîp thµnh cã 2 biÕn vµo ET, DET vµ 1 biÕn ra DP. H×nh sau m« t¶ m¹ch ®iÒu khiÓn trªn: Do ®ã cÊu tróc bé ®iÒu khiÓn mê rÊt ®¬n gi¶n chØ gåm mét ®Çu vµo LuËt ®iÒu khiÓn §èi t­îng C¶m biÕn ThiÕt bÞ hîp thµnh vµ gi¶i mê x y I P D - H×nh 5-3: Bé ®iÒu khiÓn møc ET DET DP U ET ET vµ mét ®Çu ra U. 1-2. X¸c ®Þnh tËp mê. B­íc tiÕp theo lµ ®Þnh nghÜa c¸c biÕn ng«n ng÷ vµo/ra bao gåm mét sè c¸c tËp mê vµ d¹ng c¸c hµm liªn thuéc cña chóng. §Ó lµm viÖc ®ã ta cÇn x¸c ®Þnh. 1.2.1. X¸c ®Þnh miÒn gi¸ trÞ vËt lý (c¬ së ) cña c¸c biÕn ng«n ng÷ vµo/ra. Sai lÖch møc ET ®­îc chän trong miÒn gi¸ trÞ tõ 0m ®Õn 6m (së dÜ ta chän miÒn gi¸ trÞ 0m ¸ 6 m v× nh­ thÕ bé ®iÒu khiÓn mê sÏ quÐt hÕt ®­îc miÒn gi¸ trÞ cña bÓ ngay c¶ khi bÓ c¹n, mµ tr­íc ta ®· chän chiÒu cao cña bÓ lµ 6m). §èi víi DET cña sai lÖch cã gi¸ trÞ biÕn ®æi tõ 0m/s ®Õn 0,03m/s (v× dao ®éng sãng n­íc trªn bÒ mÆt x¨ng cã thÓ lªn tíi 3cm/s). TÝn hiÖu ra DP ®iÒu khiÓn c«ng suÊt m¸y b¬m biÕn ®æi tõ 0V ®Õn 12V. 1.2.2. Sè l­îng c¸c tËp mê (gi¸ trÞ ng«n ng÷) VÒ nguyªn t¾c, sè l­îng c¸c gi¸ trÞ ng«n ng÷ cho mçi biÕn ng«n ng÷ nªn n»m trong kho¶ng tõ 3 ®Õn 10 gi¸ trÞ. NÕu sè l­îng gi¸ trÞ Ýt h¬n 3 th× cã Ýt ý nghÜa v× kh«ng thùc hiÖn ®­îc viÖc lÊy vi ph©n. NÕu lín h¬n 10, con ng­êi cã cã kh¶ n¨ng nhËn biÕt, v× con ng­êi ph¶i nghiªn cøu ®µy ®ñ ®Ó ®ång thêi ph©n biÖt kho¶ng 5 ®Õn 9 ph­¬ng ¸n kh¸c nhau vµ kh¶ n¨ng l­u gi÷ trong mét thêi gian ng¾n. §èi víi qu¸ tr×nh ®iÒu khiÓn møc x¨ng, cã thÓ x¸c ®Þnh c¸c gi¸ trÞ nh­ sau: ETÎ {Kh«ng,d­¬ng rÊt Ýt,d­¬ng Ýt ,d­¬ng, d­¬ng nhiÒu, d­¬ng rÊt nhiÒu} Së dÜ gi¸ trÞ ng«n ng÷ cña ET ®­îc chän nh­ trªn v× møc x¨ng trong bÓ chØ cã thÓ tôt ®i so víi møc ®Æt chø kh«ng thÓ lín h¬n møc ®Æt, khi møc x¨ng trong bÓ tiÕn gÇn tíi møc ®Æt vµ b»ng møc ®Æt th× ®éng c¬ b¬m ®· dõng. Sau ®©y, nh÷ng tªn gäi gi¸ trÞ ng«n ng÷ trªn sÏ ®­îc dïng b»ng mét ký hiÖu ng¾n gän suy ra tõ tiÕng ViÖt nh­ sau: Kh«ng – K D­¬ng rÊt Ýt – RI D­¬ng Ýt – DI D­¬ng – D D­¬ng nhiÒu – DN D­¬ng rÊt nhiÒu – RN Víi ký hiÖu nh­ vËy th× miÒn x¸c ®Þnh (ng«n ng÷) cña c¸c biÕn vµo/ra sÏ lµ: ET Î { K, RI, DI, D, DN, RN } DET Î { K, RI, DI, D, DN, RN } DP Î { K, RI, DI, D, DN, RN } 1.2.3. X¸c ®Þnh hµm liªn thuéc §©y lµ mét ®iÓm quan träng v× qu¸ tr×nh lµm viÖc cña bé ®iÒu khiÓn mê rÊt phô thuéc vµo d¹ng vµ kiÓu hµm liªn thuéc. Ta cÇn chä c¸c hµm liªn thuéc cã phÇn chång lªn nhau vµ phñ kÝn miÒn gi¸ trÞ vËt lý ®Ó trong qu¸ tr×nh ®iÒu khiÓn kh«ng xuÊt hiÖn “ lç hæng ”. Trong tr­êng hîp víi mét gi¸ trÞ râ x0 cña biÕn ®Çu vµo mµ tËp mê B’ ®Çu ra cã ®é cao b»ng 0 (miÒn x¸c ®Þnh lµ tËp rçng) vµ bé ®iÒu khiÓn mê kh«ng thÓ d­a ra mét quyÕt ®Þnh ®iÒu khiÓn nµo, ®ã lµ hiÖn t­îng “ ch¸y nguyªn t¾c ”, lý do lµ hoÆc kh«ng ®Þnh nghÜa ®­îc nguyªn t¾c ®iÒu khiÓn phï hîp, hoÆc lµ do c¸c tËp mê cña nh÷ng biÕn ng«n ng÷ cã nh÷ng “lç hæng”. Nãi chung, hµm liªn thuéc ®­îc chän sao cho miÒn tin cËy cña nã chØ cã mét phÇn tö, hay nãi c¸c kh¸c chØ tån t¹i mét ®iÓm vËt lý cã ®é phô thuéc b»ng ®é cao cña tËp mê. Trong thiÕt kÕ bé ®iÒu khiÓn mê chóng t«i chän tËp mê cã d¹ng h×nh tam gi¸c c©n. C¸c tËp mê ®­îc biÓu diÔn trªn h×nh 5-4: ET[m] K RI DI D DN RN m 6 0 DET[m/s] K RI DI D DN RN m 0,03 0 DP[V] K RI DI D DN RN m 12 0 H×nh 5-4: §Þnh nghÜa tËp mê cho c¸c biÕn ng«n ng÷ 1.3. X¸c ®Þnh c¸c luËt ®iÒu khiÓn (mÖnh ®Ò hîp thµnh) Trong viÖc x©y dùng c¸c luËt ®iÒu khiÓn (mÖnh ®Ì hîp thµnh) cÇn chó ý lµ ë vïng l©n cËn ®iÓm kh«ng ( vÝ dô nh­ tr­êng hîp DET = K) kh«ng ®­îc t¹o ra c¸c “lç hæng” bëi v× khi gÆp ph¶i “lç hæng” xung quanh ®iÓm lµm viÖc bé ®iÒu khiÓn sÏ kh«ng thÓ lµm viÖc ®óng theo nh­ tr×nh tù ®· ®Þnh. Ngoµi ra cÇn ph¶i chó ý r»ng, trong phÇn lín c¸c bé ®iÒu khiÓn tÝn hiÖu ra sÏ b»ng kh«ng khi tÊt c¶ c¸c tÝn hiÖu vµo b»ng kh«ng 1. R1: NÕu ET = K Vµ DET = K Th× DP = K HoÆc 2. R2: NÕu ET = K Vµ DET = RI Th× DP = K HoÆc 3. R3: NÕu ET = K Vµ DET = DI Th× DP = K HoÆc 4. R4: NÕu ET = K Vµ DET = D Th× DP = K HoÆc 5. R5: NÕu ET = K Vµ DET = DN Th× DP = RI HoÆc 6. R6: NÕu ET = K Vµ DET = RN Th× DP = DI HoÆc 7. R7: NÕu ET = RI Vµ DET = K Th× DP = K HoÆc 8. R8: NÕu ET = RI Vµ DET = RI Th× DP = RI HoÆc 9. R9: NÕu ET = RI Vµ DET = DI Th× DP = RI HoÆc 10. R10: NÕu ET = RI Vµ DET = D Th× DP = RI HoÆc 11.R11: NÕu ET = RI Vµ DET = DN Th× DP = DI HoÆc 12. R12: NÕu ET = RI Vµ DET = RN Th× DP = DI HoÆc 13. R13: NÕu ET = DI Vµ DET = K Th× DP = K HoÆc 14. R14: NÕu ET = DI Vµ DET = RI Th× DP = RI HoÆc 15. R15: NÕu ET = DI Vµ DET = DI Th× DP = DI HoÆc 16. R16: NÕu ET = DI Vµ DET = D Th× DP = DI HoÆc 17.R17: NÕu ET = DI Vµ DET = DN Th× DP = D HoÆc 18. R18: NÕu ET = DI Vµ DET = RN Th× DP = D HoÆc 19. R19: NÕu ET = D Vµ DET = K Th× DP = RI HoÆc 20. R20: NÕu ET = D Vµ DET = RI Th× DP = RI HoÆc 21. R21: NÕu ET = D Vµ DET = DI Th× DP = DI HoÆc 22. R22: NÕu ET = D Vµ DET = D Th× DP = D HoÆc 23. R23: NÕu ET = D Vµ DET = DN Th× DP = D HoÆc 24. R24: NÕu ET = D Vµ DET = RN Th× DP = DN HoÆc 25. R25: NÕu ET = DN Vµ DET = K Th× DP = DI HoÆc 26. R26: NÕu ET = DN Vµ DET = RI Th× DP = DI HoÆc 27. R27: NÕu ET = DN Vµ DET = DI Th× DP = D HoÆc 28. R28: NÕu ET = DN Vµ DET = D Th× DP = DN HoÆc 29. R29: NÕu ET = DN Vµ DET = DN Th× DP = DN HoÆc 30. R30: NÕu ET = DN Vµ DET = RN Th× DP = RN HoÆc 31. R31: NÕu ET = RN Vµ DET = K Th× DP = D HoÆc 32. R32: NÕu ET = RN Vµ DET = RI Th× DP = D HoÆc 33. R33: NÕu ET = RN Vµ DET = DI Th× DP = DN HoÆc 34. R34: NÕu ET = RN Vµ DET = D Th× DP = RN HoÆc 35. R35: NÕu ET = RN Vµ DET = DN Th× DP = RN HoÆc 36. R36: NÕu ET = RN Vµ DET = RN Th× DP = RN HoÆc B¶ng sau ®©y biÓu diÔn c¸c luËt ®iÒu khiÓn d­íi d¹ng ma trËn: K RI DI D DN RN K K K K K RI DI RI K RI RI RI DI DI DI K DI RI DI D D D RI DI RI DI D DN DN DI D D D DN RN RN D DN DN DN RI RN C¸ch biÓu diÔn nµy rÊt tiÖn lîi vµ bao qu¸t. Tõ c¸c luËt c¸c ®iÒu khiÓn ®­îc lËp dùa trªn mÖnh ®Ò hîp thµnh víi 2 ®iÒu kiÖn vµ mét kÕt luËn. Thùc chÊt luËt ®iÒu khiÓn ®­îc thiÕt lËp dùa trªn kinh nghiÖm thiÕt kÕ, c¸c tr­êng hîp nµy cã thÓ x¶y ra trong thùc tÕ. 1.4. Chän thiÕt bÞ hîp thµnh Cã thÓ chän thiÕt bÞ hîp thµnh theo nh÷ng nguyªn t¾c giíi thiÖu trong ch­¬ng IV bao gåm: Sö dông c«ng thøc (4-8) cã luËt MAX- MIN, MAX- PROD Sö dông c«ng thøc Lukasiewics cã luËt SUM- PROD Sö dông tæng Einstien Sö dông tæng trùc tiÕp 1.5. Chän nguyªn lý gi¶i mê C¸c ph­¬ng ph¸p x¸c ®Þnh gi¸ trÞ ®Çu ra râ, hay cßn gäi lµ qu¸ tr×nh gi¶i mê hoÆc râ ho¸ ®ñ ®Ó tr×nh bµy trong ch­¬ng IV. Ph­¬ng ph¸p gi¶i mê ®­îc chän còng g©y ¶nh h­ëng tíi ®é phøc t¹p vµ tr¹ng th¸i lµm viÖc cña hÖ thèng. Th­êng trong thiÕt kÕ hÖ thèng ®iÒu khiÓn mê, gi¶i mê lµ b»ng ph­¬ng ph¸p ®iÓm träng t©m cã nhiÒu ­u ®iÓm h¬n c¶. 2. M« pháng hÖ thèng ®iÒu khiÓn mê 2.1. Khai b¸o biÕn ng«n ng÷ Nh­ vËy ®ñ ®Ó ®Þnh nghÜa, ®¹i l­îng vµo cña hÖ ®iÒu khiÓn mê lµ sai lÖch (ký hiÖu lµ ET- ®ã lµ sai lÖch gi÷a møc x¨ng ®Æt vµ møc x¨ng thùc tÕ ). §¹o hµm gi÷a tÝn hiÖu chñ ®¹o vµ tÝn hiÖu ra cña ®èi t­îng ký hiÖu lµ DET. §Çu ra bé ®iÒu khiÓn mê lµ tÝn hiÖu ®iÒu khiÓn ký hiÖu DP. Nh­ ®· tr×nh bµy ë phÇn tr­íc, miÒn x¸c ®Þnh gi¸ trÞ biÕn ng«n ng÷ ET biÕn ®æi tõ 0 m ®Õn 6 m, gi¸ trÞ biÕn ®æi cña DET tõ 0 m/s ®Õn 0,03 m/s vµ tÝn hiÖu ra ®iÒu khiÓn gãc më cña Thyristor (®iÒu khiÓn c«ng suÊt cña ®éng c¬ m¸y b¬m) tõ 0V ®Õn 12V Cöa sæ khai b¸o c¸c biÕn ng«n ng÷ ET, DET, DP vµ c¸c gi¸ trÞ vËt lý cho nã cã d¹ng sau: H×nh 5-6a: khai b¸o biÕn ng«n ng÷ ET H×nh 5-6b: khai b¸o biÕn ng«n ng÷ DET H×nh 5-6c: khai b¸o biÕn ng«n ng÷ DP H×nh 5-6: khai b¸o biÕn ng«n ng÷ vµ gi¸ trÞ vËt lý cho c¸c biÕn ng«n ng÷ vµo/ra 2.2. §Þnh nghÜa vµ x¸c ®Þnh gi¸ trÞ mê cho biÕn ng«n ng÷. 2.2.1 Khai b¸o gi¸ tËp mê. Gi¸ trÞ mê cña c¸c biÕn ng«n ng÷ ET, DET ,DP ®· ®­îc ®Þnh nghÜa ë phÇn tr­íc. ET = { K, RI, DI, D, DN, RN} DET = { K, RI, DI, D, DN, RN} DP = { K, RI, DI, D, DN, RN} Trong ®ã c¸c ký hiÖu ®­îc viÕt t¾t: K : Møc kh«ng RI : D­¬ng rÊt Ýt DI : D­¬ng Ýt D : D­¬ng DN : D­¬ng nhiÒu RN :D­¬ng rÊt nhiÒu H×nh 5-7: Khai b¸o gi¸ trÞ tËp mê cho biÕn ng«n ng÷ Cöa sæ khai b¸o c¸c gi¸ trÞ mê cho biÕn ng«n ng÷ cã d¹ng sau: NÕu cÇn so¹n th¶o nhiÒu cho biÕn ng«n ng÷ ET nh­ RI, DI, D ... chØ cÇn Ên phÝm Nchstes, cßn muèn so¹n th¶o c¸c tËp mê cho c¸c biÕn ng«n ng÷ kh¸c nh­ DET, DP, ta vµo cöa sæ Linguistische Variable. 2.2.2. §Þnh nghÜa kiÓu gi¸ trÞ tËp mê ViÖc ®Þnh nghÜa mét tËp mê bao gåm c¸c c«ng viÖc: Chän tªn biÕn ng«n ng÷ (ET, DET, DP) Chän tªn tËp mê trong biÕn ( K, RI, ...) Chän hµm liªn thuéc (ThiÕt kÕ bé ®iÒu khiÓn mê nµy, chóng t«i chän kiÓu hµm liªn thuéc lµ mét tam gi¸c c©n) H×nh 5-8: Khai b¸o tËp mê vµ hµm liªn thuéc cña c¸c biÕn ng«n ng÷ ET, DET, DP Cöa sæ khai b¸o tËp mê vµ hµm liªn thuéc cña c¸c biÕn ng«n ng÷ ET, DET, DP nh­ sau: H×nh 5-9a: KÕt qu¶ khai b¸o kiÓu gi¸ trÞ tËp mê cho biÕn ng«n ng÷ ET Sau khi khai b¸o ®Çy ®ñ c¸c tËp mê cho biÕn ng«n ng÷, nh­ c¸c gi¸ trÞ K, RI, DI, D, DN, RN cho c¸c biÕn ET, DET, DP nhÊn OK thi c¸c cöa sæ biÓu diÕn kÕt qu¶ khai b¸o nh­ sau: H×nh 5-9b: KÕt qu¶ khai b¸o kiÓu gi¸ trÞ tËp mê cho biÕn ng«n ng÷ DET H×nh 5-9c: KÕt qu¶ khai b¸o kiÓu gi¸ trÞ tËp mê cho biÕn ng«n ng÷ DP H×nh 5-9: KÕt qu¶ khai b¸o kiÓu gi¸ trÞ cho biÕn ng«n ng÷ vµo/ra 2.3. X©y dùng thiÕt bÞ hîp thµnh trªn phÇn mÒm WinFact. 2.3.1. Khai b¸o luËt hîp thµnh. H×nh 5-10: Mµn h×nh so¹n th¶o luËt ®iÒu khiÓn LuËt hîp thµnh ®­îc so¹n th¶o tronh cöa sæ Regelbasis-Editer Néi dung toµn bé c¸c luËt ®iÒu khiÓn ®­îc so¹n th¶o trong mµn h×nh Regelbasis-Editer ®­îc tr×nh bµy nh­ sau: wenn ET = Khong und DET = Khong dann DP = Khong (100%) wenn ET = Khong und DET = Duong-rat-it dann DP = Khong ( 96%) wenn ET = Khong und DET = Duong-it dann DP = Khong ( 94%) wenn ET = Khong und DET = Duong dann DP = Khong ( 92%) wenn ET = Khong und DET = Duong-nhieu dann DP = Duong-rat-it ( 97%) wenn ET = Khong und DET = D-rat-nhieu dann DP = Duong-it ( 95%) wenn ET = Duong-rat-it und DET = Khong dann DP = Khong ( 98%) wenn ET = Duong-rat-it und DET = Duong-rat-it dann DP = Duong-rat-it (100%) wenn ET = Duong-rat-it und DET = Duong-it dann DP = Duong-rat-it ( 95%) wenn ET = Duong-rat-it und DET = Duong dann DP = Duong-rat-it ( 93%) wenn ET = Duong-rat-it und DET = Duong-nhieu dann DP = Duong-it ( 95%) wenn ET = Duong-rat-it und DET = D-rat-nhieu dann DP = Duong-it ( 93%) wenn ET = Duong-it und DET = Khong dann DP = Khong ( 98%) wenn ET = Duong-it und DET = Duong-rat-it dann DP = Duong-rat-it ( 97%) wenn ET = Duong-it und DET = Duong-it dann DP = Duong-it (100%) wenn ET = Duong-it und DET = Duong dann DP = Duong-it ( 93%) wenn ET = Duong-it und DET = Duong-nhieu dann DP = Duong ( 97%) wenn ET = Duong-it und DET = D-rat-nhieu dann DP = Duong ( 99%) wenn ET = Duong und DET = Khong dann DP = Duong-rat-it ( 99%) wenn ET = Duong und DET = Duong-rat-it dann DP = Duong-rat-it ( 97%) wenn ET = Duong und DET = Duong-it dann DP = Duong-it ( 98%) wenn ET = Duong und DET = Duong dann DP = Duong (100%) wenn ET = Duong und DET = Duong-nhieu dann DP = Duong ( 93%) wenn ET = Duong und DET = D-rat-nhieu dann DP = Duong-nhieu ( 97%) wenn ET = Duong-nhieu und DET = Khong dann DP = Duong-it ( 98%) wenn ET = Duong-nhieu und DET = Duong-rat-it dann DP = Duong-it ( 96%) wenn ET = Duong-nhieu und DET = Duong-it dann DP = Duong ( 97%) wenn ET = Duong-nhieu und DET = Duong dann DP = Duong-nhieu ( 94%) wenn ET = Duong-nhieu und DET = Duong-nhieu dann DP = Duong-nhieu (100%) wenn ET = Duong-nhieu und DET = D-rat-nhieu dann DP = D-rat-nhieu ( 97%) wenn ET = D-rat-nhieu und DET = Khong dann DP = Duong (92%) wenn ET = D-rat-nhieu und DET = Duong-rat-it dann DP = Duong ( 96%) wenn ET = D-rat-nhieu und DET = Duong-it dann DP = Duong-nhieu ( 97%) wenn ET = D-rat-nhieu und DET = Duong dann DP = D-rat-nhieu ( 95%) wenn ET = D-rat-nhieu und DET = Duong-nhieu dann DP = D-rat-nhieu ( 93%) wenn ET = D-rat-nhieu und DET = D-rat-nhieu dann DP = D-rat-nhieu (100%) Trong ®ã ‘’wenn” cã nghÜa lµ NÕu, “und” cã nghÜa lµ vµ “ dann” cã nghÜa lµ TH×. Sè % trong ngoÆc ®¬n chØ hÖ sè an toµn cña luËt ®ã, tøc lµ ®é tin cËy mµ luËt sÏ ®­îc tÝnh ®Ó tham gia trong thiÕt bÞ hîp thµnh. Tr­íc khi so¹n th¶o xong c¸c luËt ®iÒu khiÓn ta ph¶i dÞch chóng b»ng c¸ch t¸c ®éng vµo cöa sæ th«ng dÞch. C¸c lçi có ph¸p sÏ ®­îc th«ng b¸o trªn mµn h×nh. 2.3.2. Cµi ®Æt luËt hîp thµnh vµ gi¶i mê PhÇn mÒm Flop chØ giíi thiÖu hai nguyªn t¾c c¬ b¶n ®Ó cµi ®Æt luËt hîp thµnh lµ MAX- MIN vµ MAX- PROD. PhÇn mÒm nµy cßn cung cÊp n¨m ph­¬ng ph¸p gi¶i mê kh¸c nhau. Chóng t«i chän gi¶i mê theo ph­¬ng ph¸p trung b×nh vµ cµi ®Æt luËt hîp thµnh MAX- MIN. §Ó thùc hiÖn viÖc chän nguyªn ký gi¶i mê vµ cµi ®Æt luËt hîp thµnh b»ng c¸ch vµo cöa sæ Inferenz vµ chän Inferenzmechanismus und Defuzzizierung. H×nh 5-11: Gi¶i mê vµ cµi ®Æt luËt hîp thµnh Cöa sæ nµy cã d¹ng nh­ sau: 2.3.3. Hoµn thiÖn bé ®iÒu khiÓn mê ®· x©y dùng Sau khi ®· hoµn thµnh tÊt c¶ c¸c thñ tôc nh­ ®Þnh nghÜa biÕn ng«n ng÷ vµo ra, ®Þnh nghÜa c¸c gi¸ trÞ mê cho tõng biÕn, chän nguyªn t¾c cµi ®Æt thiÕt bÞ hîp thµnh vµ ph­¬ng ph¸p gi¶i mê, vÒ nguyªn t¾c viÖc x©y dùng bé ®iÒu khiÓn mê b»ng modul Flop ®· hoµn tÊt. Quay vÒ cöa sæ chÝnh cña Flop, lóc nµy trªn cöa sæ chÝnh cña Flop lµ cÊu tróc cña bé ®iÒu khiÓn mê víi tÊt c¶ c¸c biÕn ng«n ng÷ vµo ET, DET vµ biÕn ng«n ng÷ ra DP cïng víi tÊt c¶ c¸c gi¸ trÞ mê cña chóng cho mét bé ®iÒu khiÓn mê ®­îc cµi ®Æt theo nguyªn lý MAX- MIN víi gi¶i mê b»ng ph­¬ng ph¸p trung b×nh. H×nh 5-12: CÊu tróc bé ®iÒu khiÓn mê ®­îc thiÕt kÕ trªn Modul Flop Cöa sæ Flop lóc ®ã nh­ sau: 2.4. KÕt qu¶ m« pháng hÖ thèng ®iÒu khiÓn mê ®· thiÕt kÕ, b»ng Modul Boris C¸c kÕt qu¶ thiÕt kÕ trªn ®­îc kiÓm chøng l¹i b»ng Modul Boris. H×nh 5-13: S¬ ®å m« pháng hÖ thèng ®iÒu khiÓn møc b»ng bé ®iÒu khiÓn mê ®éng S¬ ®å m« pháng hÖ thèng ®­îc m« t¶ trong h×nh d­íi ®©y: KÕt qu¶ m« pháng cho tr­êng hîp chän luËt hîp thµnh Max-Min vµ gi¶i mê theo ph­¬ng ph¸p trung b×nh. H×nh 5-14: KÕt qu¶ m« pháng hÖ thèng víi tÝn hiÖu vµo 1(t) KÕt luËn §Ò tµi nghiªn cøu øng dông Logic mê trong ®iÒu khiÓn møc lµ mét vÊn ®Ò mang tÝnh thêi sù, xuÊt ph¸t tõ nhu cÇu thùc tiÔn cña ngµnh ®iÒu khiÓn häc hiÖn ®¹i. HÖ ®iÒu khiÓn møc cã øng dông réng r·i trong c«ng nghiÖp vµ ®Æc biÖt trong ngµnh x¨ng dÇu. Do øng dông cã hiÖu qu¶ cña tin häc vµ kü thuËt ®iÖn tö vµo tù ®éng ho¸ mµ ngµy cµng cã nh÷ng hÖ chÊp hµnh tho¶ m·n ®­îc c¸c yªu cÇu vÒ ®é chÝnh x¸c, thêi gian t¸c ®éng nhanh vµ gi¶m ®­îc ®äc h¹i cho ng­êi vËn hµnh ... trong ®iÒu khiÓn hiÖn ®¹i. Lý thuyÕt tËp mê ®­îc nhµ to¸n häc L.A.Zaeh ®Ò x­íng n¨m 1965 lµ nÒn t¶ng cho mét ph­¬ng ph¸p ®iÒu khiÓn míi, tuy lµ ngµnh ®iÒu khiÓn non trÎ cho ®Õn nay ®iÒu khiÓn mê ®· trë nªn phæ biÕn cã øng dông hiÖu qu¶ cao trong mäi lÜnh vùc. §Ò tµi tèt nghiÖp nµy ®· vËn dông lý thuyÕt ®ã ®Ó tæng hîp mét bé ®iÒu khiÓn mê lai nh»m n©ng cao chØ tiªu chÊt l­îng ®iÒu khiÓn æn ®Þnh møc x¨ng dÇu trong bÓ x¨ng chÝnh phÇn nµo ®· ®¸p øng ®­îc nhu cÇu trong thùc tÕ . C¸c kÕt qu¶ nghiªn cøu chÝnh ®­îc tãm t¾t d­íi ®©y: C¸c thiÕt bÞ tù ®éng ho¸ trong ngµnh x¨ng dÇu Tæng hîp hÖ thèng ®iÒu khiÓn æn ®Þnh møc b»ng ph­¬ng ph¸p kinh ®iÓn ¸p dông c¸c bé ®iÒu chØnh theo luËt ®iÒu khiÓn P, PI, PID. C¸c c¬ së to¸n häc cña lý thuyÕt tËp mê, logic mê ®­îc tr×nh bµy theo ph­¬ng ph¸p hiÖn ®¹i. Tr×nh bµy chi tiÕt cÊu tróc bé ®iÒu khiÓn mê, ph­¬ng ph¸p thiÕt kÕ bé ®iÒu khiÓn mê. So víi bé ®iÒu khiÓn kh¸c kh«ng dïng logic mê th× hÖ thèng ®iÒu khiÓn æn ®Þnh møc ®· ®¹t ®­îc hiÖu qu¶ cao nh­ thêi gian qu¸ ®é ng¾n, cã ®é chÝnh x¸c cao, lo¹i bá ®­îc nhiÔu, chÊt l­îng c¶ hÖ thèng ®­îc ®¶m b¶o ngay c¶ khi th«ng sè cña ®èi t­îng “ Mê ”. KÕt qu¶ tÝnh to¸n phï hîp víi thùc tÕ vµ ®· ®­îc kiÓm nghiÖm trªn nhiÒu phÇn mÒm m« pháng kh¸c nhau ( Matlab, WINFAC, TUSIM, FUZZY Logic Controller). Tµi liÖu tham kh¶o: [1] HÖ thèng tù ®éng ho¸ qu¶n lý x¨ng dÇu - Trung t©m ®µo t¹o SIEMENS tù ®éng ho¸ tr­êng §HBK HN – 1997 [2] Lý thuyÕt ®iÒu khiÓn mê - Phan Xu©n Minh, NguyÔn Do·n Ph­íc - NXB KHKT – 1997 [3] Lý thuyÕt ®iÒu khiÓn - Ph¹m C«ng Ng« - NXB KHKT – 1994 [4] HÖ mê vµ øng dông – NguyÔn Hoµng Ph­¬ng, Bïi C«ng C­êng, NguyÔn Do·n Ph­íc, Phan Xu©n Minh, Chu V¨n Hû – NXB Khoa häc vµ Kü thuËt – 1998 [5] Kü thuËt biÕn ®æi – Vâ Quang L¹p, TrÇn Xu©n Minh - §¹i Häc KTCN Th¸i Nguyªn – 1998 [6] VÊn ®Ò øng dông ®iÒu khiÓn mê trong ®iÒu khiÓn truyÒn ®éng ®iÖn – NguyÔn Träng ThuÇn, Vò V©n Hµ - Th«ng b¸o khoa häc c¸c tr­êng ®¹i häc – Chuyªn san §iÖn- §iÖn tö- Tù ®éng ho¸ - 1995 [7] Fuzzy Logic - A Practical Approach – F. Marti, Meneill and Ellen Thro – Acdemic Press – 1994 [8] Fuzzy Control – An Overview – Vieweg Verlag – 1994 [9] Fuzzy Logic Technology & Applications – R.J.Marks II – IEEE – 1994 [10] An Application of Fuzzy Logic to Posotion Regulator of D.C Servo Systems – Nguyen Trong Thuan, Nguyen Van Thang – Industrial Automation Fac. Hanoi University of Technology – Vietnam – Japan Bilateral Symposium on Fuzzy Systems And Application- VJFuzzy’98 – 1998.