TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 4(39).2010

43
NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG HỆ MỜ-NƠRON ĐIỀU KHIỂN MỨC
CHẤT LỎNG CHO HỆ BỒN NƯỚC ĐÔI.
A STUDY ON THE USE OF THE NEURAL-FUZZY SYSTEM TO CONTROL THE
LIQUID LEVEL FOR THE COUPLED TANKS SYSTEM

Nguyễn Quốc Định
Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng
Phan Xuân Lễ
Trường Cao đẳng Công nghiệp Tuy Hòa

TÓM TẮT
Bài báo này trình bày kết quả nghiên cứu việc sử dụng hệ mờ-nơron điều khiển mức
chất lỏng cho hệ bồn nước đôi. Nội dung bài báo giới thiệu mô hình của hệ mờ-nơron, là sự kết
hợp mạng nơron và điều khiển mờ để tạo ra bộ điều khiển nhiều ngõ vào – nhiều ngõ ra, điều
khiển cho đối t
ượng phi tuyến nhiều ngõ vào – nhiều ngõ ra (MIMO). Đối tượng được điều
khiển trong đề tài là hệ bồn nước đôi với cấu hình 2 ngõ vào - 2 ngõ ra và đối tượng nghiên
cứu là bộ điều khiển sử dụng hệ mờ-nơron để xây dựng bộ điều khiển cho đối tượng phi tuyến
2 ngõ vào - 2 ngõ ra. Thông qua việc mô phỏng hoạt động của bộ điều khiển mờ nơron này
dựa trên phần mềm MATLAB – SIMULINK đã chứng minh được rằng bộ điều khiển được thiết
kế đã hoạt động tốt và đáp ứng được yêu cầu đề ra.
ABSTRACT
This paper presents research results in using the neural-fuzzy system to control the
liquid level of the coupled tanks system. This paper presents the model of neural-fuzzy system
which is a combination of neural networks and fuzzy control to generate a Multi-Input-Multi-
Output controller for the nonlinear Multi-Input-Multi-Output (MIMO) system. The controlled
object in the coupled tanks system is configured with two inputs - two outputs and the studied
object is a neural-fuzzy controller for the two-input-two-output nonlinear system. Owing to

2
(t) và 2 ngõ ra là mức nước h
1
(t) và h
2
(t).

Với q
in1
, q
in2
lần lượt là lưu lượng nước máy bơm 1 và bơm 2 bơm vào bồn 1, bồn 2.
q
out1
, q
out2
lần lượt là lưu lượng nước chảy ra ngoài bồn 1, bồn 2.
q
out1_2
, q
out2_1
lần lượt là lưu lượng nước từ bồn 1 qua bồn 2 hoặc từ bồn 2 qua bồn 1.
Mô hình toán đối tượng được viết [2]:
()
()
1
() () 2 () sgn( () ()) 2 () () (1)
1 1 1 1 1 1 12 1 2 12 1 2
1
1

(3)
T
xAxBFxGxud
yCx
=+ + +
⎧
⎨
=
⎩


Vì đối tượng hệ bồn nước đôi là hệ phi tuyến có tính chất phức tạp, nên phương
trình trạng thái được đưa về dạng (3) là gần đúng và luật điều khiển:

()
1
[() ] (4)
()
mT
rc
uFxyKe
Gx
∗
=−++
Trong đó y
r
(m)
là tín hiệu đặt và e là sai lệch
Trong thực tế, các mô hình toán của đối tượng điều khiển không thể chính xác, do
đó không thể thực hiện theo luật điều khiển lý tưởng (4).

uu v=+
Trong đó
12
12
[ , , , ]
[ , , , ]
Tp
fff fp
Tp
p
uuu u R
vvv v R
⎧
=∈
⎪
⎨
=∈
⎪
⎩

v là thành phần khử nhiễu và bù sai số của mô hình đối tượng
Trong phần xây dựng bộ điều khiển cho đối tượng, tác giả sử dụng hệ mờ-nơ ron
với mạng Singleton có cấu trúc mạng như (hình vẽ 2).
Cấu trúc mạng Singleton được thiết lập với cấu hình của hệ logic mờ gồm các luật
NẾU-THÌ và cơ chế suy luận mờ.
NẾU x
1
là
1
i

- Lớp 2: Là lớp mờ hóa, gồm có các nút thực hiện giá trị hàm liên thuộc. Mỗi nút
có ngõ ra là:
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 4(39).2010

46
() (7)
1
n
x
iij
A
j
kj
µµ
=
∏
=

Trong đó
()
i
j
j
A
x
µ
là hàm liên thuộc mờ được chọn dạng hàm Bell:
1
() (8)
2

j
i
k
n
h
j
A
i
j
x
x
x
µ
ϕ
µ
=
=
=
=
⎛⎞
⎜⎟
⎝⎠
∏
∑
∏

- Lớp 4: Là lớp giải mờ. Nút đại diện ngõ ra của mạng là y
k
:
1

µ
−
=
=
=
=
⎛⎞
⎜⎟
⎝⎠
===
⎛⎞
⎜⎟
⎝⎠
∑
∏
∑
∏

K
0
C
T
ê

0011
()
T
c
êAêBKêKEÊ=− + −


⎩
=+ + +
=


(Plant)
y
k
y
kr
(E
1
-Ê
1
)
Ê
1

(E
1
-Ê
1
)
(E
1
-Ê
1
)
u
k

- Sau khi xây dựng bộ điều khiển cho hệ bồn nước đôi trên phần mềm matlab
simulink, ta được sơ đồ điều khiển cho đối tượng như sau:
- Kết quả mô phỏng mức nước trong bồn 2 theo tín hiệu đặt sóng vuông thay đổi
theo thời gian. Mức nước đặt trước [40cm,20cm]:
- Kết quả mô phỏng mức nước trong bồn 2 theo tín hiệu đặt sóng vuông thay đổi
theo thời gian. Mức đặt trước [20cm,15cm]:
Hình 4. Mô hình điều khiển hệ bồn nước
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 4(39).2010

48

5. Kết luận và hướng phát triển
- Với tín hiệu đặt là sóng vuông thì ở thời điểm đầu, hệ thống dao động và chưa
xác lập nhanh được.
- Các thời điểm tiếp theo tín hiệu đầu ra của đối tượng điều khiển là mức nước
của cả 2 bồn bám theo tín hiệu đặt tương đối tốt.
- Như vậy hệ thống điều khiển đáp ứng tốt với sự thay
đổi tín hiệu đặt của mô
hình đối tượng.
- Kết quả nghiên cứu sẽ có tính thuyết phục và khả năng ứng dụng cao hơn nếu
ta có thể xây dựng hệ thống thực nghiệm cho bài toán điều khiển này

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000
0
5
10
15
20
25
30

xuất bản khoa học và kỹ thuật, Hà Nội -2007
[2]
Huỳnh Thái Hoàng, Mô hình hóa và nhận dạng hệ thống, sách Ebook-2009,
http://www.ebook4u.vn/home.htm
.
[3]
Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết điều khiển mờ, Nhà xuất bản
khoa học và kỹ thuật, Hà Nội-2006.
[4]
Nguyễn Phùng Quang, Matlab & Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động, Nhà
xuất bản khoa học và kỹ thuật, Hà Nội-2006.
[5]
Phan Văn Hiền, Giáo trình MATLAB-SIMULINK, Đại học Bách khoa Đà Nẵng,
Đà Nẵng-2004.
[6]
Teo Lian Seng, Mazuki Khalid and Rubiyah Yusof, Tuning of a neuro-fuzzy
controller by genetic algorithms with an application to a coupled-tank liquid-level
control system
, International Joural on Engineering Applications on Artificial
Intelligence, 1998.
[7]
Hongxing, PhiliD Ghen, Han-Pang Huang, Fuzzy-neural intelligent systems-
Mathematical Foundation and the Applications in Engineering, CRC Press LLC,
2001.
[8]
J-S-R.JANG, C-T.SUN, E.MIZUTANI, Neuro-fuzzy anh soft computing , Prentice
Hall Upper Saddle river, NJ 07458, 1997.
[9]
Slim labiod, Mohamed Seghir Boucherit, Thierry Marie Guerra, Adaptive fuzzy
control of a class of MIMO nonlinear systems Fuzzy set and System 59-77 511,