Điều khiển nhiệt độ dùng mờ thích nghi

CHƯƠNG 0: MỞ ĐẦU Con người chế tạo ra dụng cụ để sử dụng cho mục đích của họ đồng thời cũng nghĩ đến việc điều khiển chúng theo ý muốn của mình. Khái niệm hồi tiếp là khái niệm hết sức quan trọng để điều khiển dụng cụ. Ứng dụng đầu tiên hết sức có ý nghĩa là điều khiển tốc độ động cơ hơi nước được James Watts phát minh 1769. Khi các dự án mới với nhiều đầu vào và nhiều đầu ra ngày càng trở nên phức tạp hơn thì sự mô tả hệ thống điều khiển đòi hỏi một số lượng lớn các phương trình kèm theo. Lý thuyết điều khiển cổ điển một vào một ra hoàn toàn không có giá trị với hệ thống đa vào đa ra. Từ năm 1960, lý thuyết hiện đại được phát triển để thích ứng với mức độ phức tạp ngày càng tăng của các dự án và những quy tắc đòi hỏi tính chính xác, tải trọng, giá thành được dùng trong quân đội, không gian và trong công nghiệp. Sự phát triển này được tăng tốc bởi máy tính số vì khả năng lập trình giải quyết đồng thời nhiều phương trình. Kỹ thuật điều khiển dựa trên phương trình toán học. Tuy nhiên, chúng ta thường đối mặt với những dự án hoá học, máy móc và nhiều hệ thống khác cần được điều khiển, thì việc mô tả đặc tính của chúng thông qua các phương trình toán học là hết sức khó khăn vì mức độ phức tạp quá lớn. Ngay cả những chuyên gia để hoàn thành việc điều khiển, họ phải vận dụng, chắt ép kiến thức từ những kinh nghiệm lâu dài để đưa ra những phương pháp, luật điều khiển thông qua ngôn ngữ trực giác tự nhiên. Kiến thức ( bí quyết ) được trình bày với ngôn ngữ trực giác tự nhiên thì được giải thích một cách dễ dàng, dễ hiểu bằng nhận thức thông thường và do đó dễ nhớ. Trong nhiều trường hợp, ngôn ngữ trực giác tự nhiên có một ranh giới mơ hồ về ngữ nghĩa, nó được đề cập như những số hạng ngôn ngữ mờ và được đặt tính hóa bởi hàm liên thuộc. Ý tưởng thiết kế bộ điều khiển mờ ra đời. Vậy dùng mờ cho ta những lợi điểm gì? Một phương pháp thiết kế khác đơn giản hơn, nhanh gọn hơn Để đánh giá tại sao phương pháp mờ cơ bản lại có sức hấp dẫn đầt ấn tượng trong ứng dụng điều khiển , chúng ta hãy xem ví dụ về thiết kế điển hình MỤC LỤC Trang Lời cảm ơn Chương 0 : Mở đầu Quá trình suy diễn mờ & Sự ra đời của bộ điều khiển mờ thích nghi Chương 1 :Tập mờ 1.1. Tập mờ & Các phép toán trên tập mờ 1.2. Quan hệ mờ & Các phép toán trên quan hệ mờ 1.3. Các phương pháp mờ hoá & giải mờ Chương 2 : Logic mờ 2.1. Logic rõ & Logic mờ 2.2. Cơ sở tri thức mờ 2.3. Kỹ thuật suy diễn mờ bằng tay Chương 3 : Thiết kế hệ thống đo nhiệt độ 3.1. Mạch điều khiển công suất 3.2. Cảm biến 3.3. Mạch gia công Chương 4 : Bộ điều khiển mờ cơ bản Chương 5 : Sơ lược về mạng Neuron 5.1. Quá trình phát triển 5.2. Mạng Neuron là gì ? 5.3. Các phần cơ bản của mạng Neuron nhân tạo 5.4. Một số luật học & Giải thuật BP Chương 6 : Mờ thích nghi 6.1. Sơ lược về NeuronFuzzy 6.2.1. Biểu diễn cấu trúc If-Then theo cấu trúc mạng Neuron 6.2.2. Neuron mờ 6.3. Các bộ điều khiển dùng mạng Neuron Fuzzy 6.4. Điều khiển mạng NeuronFuzzy qua việc lai ghép học cấu trúc và học thông số Chương 7 : Bộ điều khiển mờ thích nghi Tài liệu tham khảo Giáo trình Trí tuệ nhân tạo – Nguyễn Thiện Thành Giáo trình Điều Khiển Tự Động I, II – Nguyễn Phương Hà Giáo trình cảm biến – Phan Quốc Phô, Nguyễn Đức Chiến Neural Network for Identification, Prediction and Control – Springer NeronFuzzy www.atmel.com www.maxim-ic.com www.fuzzyTech.com

doc8 trang | Chia sẻ: lvcdongnoi | Lượt xem: 2952 | Lượt tải: 1download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Điều khiển nhiệt độ dùng mờ thích nghi, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
CHÖÔNG 2: LOGIC MÔØ 2.1 LOGIC ROÕ VAØ LOGIC MÔØ 2.1.1 Logic roõ: laø logic hai chöõ soá 0 vaø 1. Ñöôïc bieåu dieãn thoâng qua hai giaù trò 0, 1 töùc laø ñuùng hay sai. Ñieàu ñoù coù nghóa laø vôùi moät söï vieäc chæ coù theå coù hai traïng thaùi coù hay khoâng maø thoâi. Cho hai ñeà xuaát P vaø Q, caùc giaù trò chaân lyù cuûa ñeà xuaát naøy ñöôïc cho nhö sau: Neáu maët khaùc T(P)=0. Neáu maët khaùc T(Q)=0. ¯Caùc pheùp toaùn trong logic roõ: ØPheùp toaùn hôïp: hoaëc Vì theá ØPheùp toaùn giao: vaø Vì theá ØPheùp toaùn phuû ñònh: Neáu T(P)=1 thìT( ~P )=0; Neáu T(P)=0 thìT( ~P )=1; ØPheùp toaùn keùo theo: (PàQ): hoaëc Vì theá ØPheùp toaùn töông ñöông: Tuy nhieân, trong thöïc teá ta thöôøng baét gaëp moät söï vieäc maø khoâng chæ mieâu taû baèng hai traïng thaùi ñuùng hay sai . Caùc ngöôõng cuûa caùc traïng thaùi nhieàu khi khoâng roõ raøng, chaúng haïn nhö: gaàn ñuùng, ñuùng ít, sai ít, sai nhieàu… Do ñoù logic môø ra ñôøi. 2.1.2 Logic môø: Logic môø laø söï môû roäng cuûa logic roõ hay coøn goïi laø logic nhieàu chöõ soá, vì giaù trò chaân lyù cuûa moät ñeà xuaát trong khoâng gian coù theå laáy giaù trò baát kyù trong khoaûng [0,1] maø khoâng bò giôùi haïn bôûi hai chöõ soá 0 vaø 1. Giaû söû ñeà xuaát P trong taäp môø A, thì giaù trò chaân lyù trong ñeà xuaát P ñöôïc kyù hieäu laø T(P), coù theå ñöôïc cho bôûi , trong ñoù . Neáu ñònh nghóa giaù trò chaân lyù cuûa ñeà xuaát P trong taäp môø A ñoù laø: TN(P)={0,……..,i/(N-1),….1} trong ñoù N laø soá nguyeân vaø . Trong logic roõ N=2(hai chöõ soá) vaø i=0, do ñoù T2(P) = {0,1} Trong logic môø N=nhieàu chöõ soá cuï theå nhö sau: N = 3, i= 1, thì T3(P)= {0, ½, 1} öùng vôùi {False, Maybe, True} N= 4, i= 1, 2 thì T4(P)= {0, 1/3, 2/3, 1} öùng vôùi {False, Almost_False, Almost_True, True} N=5, i= 1, 2, 3 thì T5(P)={0, 1/4, 2/4, ¾, 1} öùng vôùi {False, Almost_False, Maybe, Almost_True, True} ¯Caùc pheùp toaùn trong logic môø: ØPheùp toaùn phuû ñònh: ØPheùp toaùn hôïp: : x is A or B ØPheùp toaùn giao: : x is A and B ØPheùp toaùn suy dieãn: PàQ : x is A then x is B 2.2 CÔ SÔÛ TRI THÖÙC MÔØ: Cô sôû tri thöùc môø ñöôïc bieåu dieãn thoâng qua luaät. ¯Luaät hôïp thaønh môø. Haàu heát caùc heä thoáng hoaït ñoäng döïa treân neàn taûng logic môø ñeàu duøng luaät ñeå bieåu dieãn moái quan heä giöõa caùc bieán ngoân ngöõ vaø ñeå ruùt ra haønh ñoäng töông öùng vôùi moãi ñaàu vaøo. Moät luaät bao goàm 2 phaàn : Phaàn ñieàu kieän ( phaàn if ) : coù theå goàm nhieàu ñieàu kieän keát hôïp vôùi nhau baèng caùc lieân töø And, Or à meänh ñeà ñieàu kieän. Phaàn keát luaän ( phaàn then ) : à meänh ñeà keát luaän. Meänh ñeà hôïp thaønh : Cho 2 bieán ngoân ngöõ c , g. Neáu: nhaän giaù trò (môø) A coù haøm lieân thuoäc mA(x) nhaän giaù trò (môø) A coù haøm lieân thuoäc mB(y) Thì 2 bieåu thöùc : = A = B ñöôïc goïi laø 2 meänh ñeà p, q. Meänh ñeà hôïp thaønh p => q hoaøn toaøn töông öùng vôùi luaät ñieàu khieån ( meänh ñeà hôïp thaønh 1 ñieàu kieän): Neáu c = A thì g = B Trong ñoù : p : meänh ñeà ñieàu kieän q : meänh ñeà keát luaän Haøm lieân thuoäc cuûa meänh ñeà hôïp thaønh aùnh xa mA(xo)ï à mB’(y) ñöôïc goïi laø haøm lieân thuoäc cuûa luaät hôïp thaønh vôùi B’ laø moät taäp môø cuøng cô sôû vôùi B, bieåu dieãn heä soá thoaû maõn meänh ñeà q cuûa y. Nguyeân taéc Mamdani : “Ñoä phuï thuoäc cuûa keát luaän khoâng ñöôïc lôùn hôn ñoä phuï thuoäc cuûa ñieàu kieän” àXaùc ñònh haøm lieân thuoäc sau cho meänh ñeà hôïp thaønh A è B mA==>B(x,y) = MIN { mA(x), mB(y) } coâng thöùc MAX – MIN 2) mA==>B(x,y) = mA(x).mB(y) coâng thöùc MAX – PROD vToång quaùt : Cô sôû tri thöùc môø ñuôïc thieát keá duôùi daïng n luaät môø IF-THEN nhö sau: If A11 . . . . . .A1i . . . . . . . A1n Then B11 . . . . . B1j . . . . . . B1m If A21 . . . . . .A2i . . . . . . . A2n Then B21 . . . . . B2j . . . . . . B2m . . . . . . . . If Ak1 . . . . . .Aki . . . . . . . Akn Then Bk1 . . . . . Bkj . . . . . . Bkm If AN1 . . . . . ANi . . . . . . . ANn Then BN1 . . . . . BNj . . . . . . BNm Neáu heä coù nhieàu ñaàu vaøo vaø nhieàu ñaàu ra thì , Neáu heä coù nhieàu ñaàu vaøo vaø moät ñaàu ra thì . Ø Neáu luaät coù daïng If x is A1 and A2 . . . . . and AL Then y is BS, ta coù theå vieát laïi : If AS Then BS Trong ñoù, vaø haøm lieân thuoäc cuûa noù ñöôïc cho bôûi: Ø Neáu luaät coù daïng If x is A1 or A2 . . . . . or AL Then y is BS, ta coù theå vieát laïi : If AS Then BS Trong ñoù, vaø haøm lieân thuoäc cuûa noù ñöôïc cho bôûi : 2.3 KYÕ NGHEÄ SUY DIEÃN MÔØ BAÈNG TAY: Neáu luaät coù daïng If x is A Then y is B, noù töông ñöông vôùi quan heä môø vaø haøm lieân thuoäc cuûa quan heä naøy ñöôïc ñònh nghóa bôûi: Do ñoù, neáu bieát taäp môø A’, ta coù theå xaùc ñònh taäp môø ñaàu ra B’ söû duïng coâng thöùc: Neáu luaät coù daïng If x is A Then y is B Else y is C thì noù töông ñöông vôùi quan heä môø vaø haøm lieân thuoäc cuûa quan heä naøy ñöôïc ñònh nghóa bôûi: Töông töï, neáu bieát ñöôïc tieàn ñieàu kieän A’, thì ta coù theå tính ñöôïc taäp môø B’ thoâng qua coâng thöùc Trong ñoù “o” laø toaùn töû hôïp thaønh Max_Min hay Max_Prod. 2.3 Söï suy dieãn môø nhôø kyõ thuaät ñoà thò (Caùch xaùc ñònh taäp môø ñaàu ra B’ baèng maùy): Lyù giaûi xaáp xæ môø laø phöông phaùp tính taäp môø ñaàu ra baèng tay neáu bieát taäp môø ñaàu vaøo vaø quan heä môø. Neáu ñöa phöông phaùp naøy vaøo maùy seõ toán raát nhieàu thôøi gian tính toaùn caùc ma traän vaø vector, vaø neáu kích thöôùc cuûa caùc ma traän vaø vector lôùn seõ toán raát nhieàu boä nhôù. Vì leõ ñoù, moät phöông phaùp xaáp xæ môø khaùc ñöôïc ñöa ra cho maùy tính toaùn ñeå xaùc ñònh taäp môø ñaàu ra ñoù laø phöông phaùp suy dieãn môø nhôø kyõ thuaät ñoà thò ñöôïc trình baøy sau. Cho hai luaät môø ñoù laø: Luaät 1: If x1 is A11 and x2 is A12 Then y is B1 Luaät 2: If x1 is A21 and x2 is A22 Then y is B2 ¯Tröôøng hôïp 1: Caùc ñaàu vaøo x1, x2 laø caùc giaù trò roõ söû duïng pheùp toaùn hôïp thaønh Max_Min. Cöôøng ñoä baén cuûa luaät 1 ñöôïc cho bôûi: Do ñoù,taäp môø ñaàu ra B1’ cuûa luaät 1 ñöôïc xaùc ñònh baèng haøm lieân thuoäc cuûa noù ñoù laø: m m m x1 x2 y A11 A12 B1 B’1 Cöôøng ñoä baén cuûa luaät 2 ñöôïc cho bôûi: Do ñoù,taäp môø ñaàu ra B2’ cuûa luaät 2 ñöôïc xaùc ñònh baèng haøm lieân thuoäc cuûa noù ñoù laø: m m m x1 x2 y A21 A22 B2 B’2 Taäp môø ñaàu ra B’ cuûa heä thoáng laø söï hôïp nhau cuûa caùc taäp môø ñaàu ra B1’ vaø B2’ ñoù laø: vôùi haøm lieân thuoäc cuûa noù: Keát quaû taäp môø ñaàu ra B’ cuûa heä thoáng döôïc moâ taû ôû hình: m y B’ ¯Tröôøng hôïp 2: Caùc ñaàu vaøo x1 vaø x2 laø caùc giaù trò roõ (crisp) vaø söû duïng pheùp toaùn suy dieãn Max_Prod. Cöôøng ñoä baén cuûa luaät 1 ñöôïc cho bôûi: Do ñoù,taäp môø ñaàu ra B1’ cuûa luaät 1 ñöôïc xaùc ñònh baèng haøm lieân thuoäc cuûa noù ñoù laø: m m m x1 x2 y A11 A12 B1 B’1 Cöôøng ñoä baén cuûa luaät 2 ñöôïc cho bôûi: Do ñoù,taäp môø ñaàu ra B2’ cuûa luaät 2 ñöôïc xaùc ñònh baèng haøm lieân thuoäc cuûa noù ñoù laø: m m m x1 x2 y A21 A22 B2 B’2 Taäp môø ñaàu ra B’ cuûa heä thoáng laø söï hôïp nhau cuûa caùc taäp môø ñaàu ra B1’ vaø B2’ ñoù laø: vôùi haøm lieân thuoäc cuûa noù: Keát quaû taäp môø ñaàu ra B’ cuûa heä thoáng ñöôïc moâ taû ôû hình: m y B’

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • docChapter 2.doc
  • docChapter 0.doc
  • docChapter 1.doc
  • docChapter 3.doc
  • docChapter 4.doc
  • docChapter 5.doc
  • docChapter 6.doc
  • docChapter 7.doc
  • rarCode1.rar
  • rarCode2.rar
  • docIndex.doc
Luận văn liên quan