ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP
*****
LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT
NGÀNH TỰ ĐỘNG HÓA
THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ TRƯỢT
ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ
Học viên: HỒ THỊ VIỆT NGA
Người HD khoa học: PGS . TS NGUYỄN DOÃN PHƯỚC
THÁI NGUYÊN 2008
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP
*****
LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT
NGÀNH TỰ ĐỘNG HÓA
THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ TRƯỢT
ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ
Học viên: HỒ THỊ VIỆT NGA
Người HD khoa học: PGS . TS NGUYỄN DOÃN PHƯỚC
THÁI NGUYÊN 2008
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐHKT CÔNG NGHIỆP
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
THUYẾT MINH
LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT
ĐỀ TÀI
THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ TRƯỢT
ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ
Học viên
: Hồ Thị Việt Nga
Lớp : Cao học khoá 8

những thông tin không rõ ràng hay không đầy đủ những thông tin mà sự
chính xác của nó chỉ nhận thấy đ ợc giữa các quan hệ của chúng với nhau và
cũng chỉ có thể mô tả đ ợc bằng ngôn ngữ, đã cho ra những quyết định chính
Luận văn tốt nghiệp
4

S húa bi Trung tõm Hc liu i hc Thỏi Nguyờn http://www.lrc-tnu.edu.vn

xác. Chính khả năng này đã làm cho điều khiển mờ sao chụp đ ợc ph ơng thứ
sử lý thông tin và điều khiển con ng ời, đã giải quyết thành công các bài toán
điều khiển phức
tạp.
Trong khuôn khổ đồ án tốt nghiệp tôi đã đi vào nghiên cứu thuật toán
điều khiển mờ và ứng dụng điều khiển mờ tr ợt điều khiển tốc độ động cơ. Tuỳ
theo từng đối t ợng mà áp dụng các luật điều kiện khác nhau, tuy nhiên các
bộ điều khiển này đều có đầy đủ u điểm của bộ điều khiển mờ cơ bản, nh ng
chúng đ ợc tích hợp đơn giản, dễ hiểu, làm việc ổn định, có đặc tính động học
tốt, tính bền vững cao và làm việc tốt ngay cả khi thông tin của đối t ợng
không đầy đủ hoặc không chính xác. Một số còn không chịu ảnh h ởng của
nhiễu cũng nh sự thay đổi theo thời gian của đối t ợng điều khiển.
Sau thời gian tìm hiểu và nghiên cứu đến nay bản đồ án của em đã
hoàn thành với kết quả tốt. Thành công này phải kể đến sự giúp đỡ tận tình
của các thày cô giáo trong bộ môn ĐKTĐ tr ờng Đại học Bách khoa Hà Nội,
các thày cô giáo tr ờng Đại học Kỹ thuật Công Nghiệp Thái nguyên. Đặc biệt
là Thầy PGS TS Nguyễn Doãn Phớc ng ời đã trực tiếp h ớng dẫn tôi,
đã hết lòng ủng hộ và cung cấp cho tôi những kiến thức hết sức quý báu. Tôi
xin dành cho thầy lời cảm ơn sâu sắc.
Do thời gian, kiến thức và kinh nghiệm thực tế có hạn nên đồ án này
không tránh khỏi những thiếu sót. Em rất mong nhận đ ợc các ý kiến chỉ bảo
của các thày cô giáo và của bạn bè đồng nghiệp để bản đồ án của em đ ợc

II.1.1 Ôn nhanh về lôgic mệnh đề cổ điển
14
II.1.2 Lôgic mờ
15
II.1.2.1 Phép phủ định
15
II.1.2.2 Một cách định nghĩa phần bù của một tập mờ
16
II.1.2.3 Phép hội
17
II.1.2.4 Định nghĩa tổng quát phép giao của hai tập mờ
18
II.1.2.5 Phép tuyển
18
II.1.2.6 Định nghĩa tổng quát phép hợp của hai tập mờ
19
II.1.2.7 Một số quy tắc với phép hội và phép tuyển
20
II.1.2.8 Luật De Morgan
21
II.1.2.9 Phép kéo theo
22
II.1.2.10 Một số dạng hàm kéo theo cụ thể
24
II.1.3 Quan hệ mờ
24
II.1.3.1 Quan hệ mờ và phép hợp thành
24
II.1.3.2 Phép hợp thành
25


trị của mệnh đề hợp thành
42

III.2.2.2 Phép tính suy

diễn mờ
46

III.2.3 Phép hợp mờ
47
III.2.3.1 Xác định các giá trị của luật hợp thành
47
III.2.3.2 Phép tính hợp các tập mờ
49

III.2.4 Giải mờ
50
III.2.4.1 Phơng

pháp

điểm

cực

đại
51

III.2.4.2 Phơng


hiện

chung
61

III.3.2.2 Quan hệ truyền đạt
62
III.3.2.3 Tổng hợp bộ điều khiển có quan hệ truyền đạt cho
64
trớc
III.3.3 Cấu trúc bộ điều khiển mờ thông minh
66
III.3.3.1 Thích nghi trực tiếp và gián tiếp
67
III.3.3.2 Bộ

điều khiển mờ

tự chỉnh cấu trúc
68

III.3.3.3 Bộ

điều khiển mờ

tự chỉnh có

mô


khiển

trợt
73

IV.2 Thiết

kế

bộ

điều

khiển

trợt

ổn

định

bền

vững
76

IV.3 Thiết

kế



động

cơ

điện
84

V.2 Cơ sở hệ điều khiển trợt mờ từ điều khiển trợt
85
kinh điển
V.3 Các

bớc

thực

hiện

thiết

kế

bộ

điều

khiển

mờ

và vai trò ứng dụng trong
thực tế
Bất kỳ một ngời nào có tri thức
đều
hiểu rằng ngay trong những suy
luận đời thờng cũng nh trong các suy luận khoa học
chặt
chẽ, hay khi triển
khai ứng dụng, logic toán học cổ điển và nhiều định lý toán học quan trọng
thu
đợc
qua những lập luận bằng logic cổ
điển
đã đóng vai trò rất quan
trọng.
Nhng đáng tiếc, logic toán học cổ điển đã quá chật hẹp đối với những
ai mong muốn tìm kiếm những cơ sở vững chắc cho những suy luận phù hợp
hơn với những bài toán nẩy sinh từ công việc nghiên cứu và thiết kế những hệ
thống phức tạp,
đặc biệt
là những cố gắng đa những suy luận giống nh
cách con ngời vẫn thờng sử dụng vào các
lĩnh
vực
trí tuệ
nhân tạo (chẳng
hạn, nh trong các
hệ
chuyên gia, các
hệ

Cấu trúc cơ bản (Basic architecture).
x
Mờ hoá
à(x
)
Mô tơ
suy diễn
à(y
)
Giải mờ
y
Đối

tợn
g
Cơ sở
luật mờ
Hình 1.1 Cấu trúc cơ bản của
bộ điều khiển mờ
Cấu trúc cơ bản của một bộ điều khiển dựa vào logic mờ (fuzzy logic
control - FLC) gồm bốn thành phần chính (hình 1.1): khâu mờ hoá (a
fuzzifier), một cơ sở các luật mờ (a fuzzy rule base), một môtơ suy diễn (an
inference engine) và khâu giải mờ (a defuzzifier). Nếu đầu ra sau công đoạn
giải mờ không phải là một tín hiệu điều khiển (thờng gọi là tín hiệu điều
chỉnh) thì chúng ta có một hệ quyết định trên cơ sở logic mờ.
I.2 Không gian Input-Output.
Vì mục tiêu của bộ điều khiển mờ là tính toán các giá trị của các biến
điều khiển từ quan sát và đo lờng các biến trạng thái của quá trình đợc điều
khiển sao cho hệ thống vận hành nh mong muốn. Nh vậy việc chọn các
biến trạng thái và các biến điều khiển phải đặc trng cho các phép toán (the

i
)},{à
xi
(1), , à
xi
(k
i
)}: i = 1,2, , n}
y = {(y
i
, V
i
), {A
yi
(1), , A
yi
(k
i
)},{à
yi
(1), , à
yi
(k
i
)}: i = 1,2, , m}
ở đây x
i
là biến ngôn ngữ xác định trên không gian nền U
i
, nhận từ - giá trị A

nền của các biến ngôn ngữ input.
Ví dụ ứng với biến ngôn ngữ tốc độ, ta cho phép mờ hoá bằng ánh xạ
-
Tốc độ một xe tải đo đợc: u = 75km/h.
- Từ đó có: (àrất chậm(75), àchậm(75), àtrung bình(75), ànhanh(75), àrất nhanh(75) ).
I.4 Cơ sở các luật mờ
Dạng tổng quát của các luật điều khiển mờ là bộ các quy tắc mờ
dạng

IF . THEN, trong đó các điều kiện đầu vào và cả các biến ra ( hệ
quả ) sử

dụng các biến ngôn ngữ. Viết ở dạng tổng quát, cơ sở các luật mờ
trong các

hệ thống nhiều biến vào (input) và một biến ra (output) ( tức là
với các hệ

MISO ) cho dới dạng sau:
Cho x
1
, x
2
, , x
m
là các biến vào của hệ thống, y là biến ra (thờng là
các biến ngôn ngữ). Các tập A
i j
, B
j


R
n
Nếu x
n
là A
1n
và và x
m
là A
mn
thì y là B
n
Cho Nếu x
1
là A
1
* và và x
m
là A
m
*
Tính y là B*
I.5 Mô tơ suy diễn
Đây là phần cốt lõi nhất của FLC trong quá trình mô hình hoá các bài
toán điều khiển và chọn quyết
định
của con ngời trong khuôn khổ vận dụng
logic mờ và lập luận xấp
xỉ.

thống điều khiển đờng sắt và các hệ thống cần cẩu container [Yasunobu và
Miyamoto, 1985, Yasunobu et al., 1986, 1987]. Một ứng dụng rất hay của
điều khiển mờ là hệ điều khiển the camera tracking control system của
NASA ,1992 .
Chúng ta cũng không thể không nhắc tới các máy móc trong gia đinh
dùng FLC đang bán trên thị trờng thế giới: máy điều hoà nhiệt độ [hãng
Mitsubishi], máy giặt [Matsushita, Hitachi, Sanyo], các video camera [Sanyo,
Matsushita], tivi, camera [hãng Canon], máy hút bụi, lò sấy (microwave oven)
[Toshiba] vv.
Ngay từ 1990, trong một bài đăng ở tạp chí AI Expert, Vol.5, T.J.
Schwartz đã viết:
Tại Nhật bản đã có hơn 120 ứng dụng của
điều
khiển mờ .
Sự phát triển của công nghệ mờ
Trong quá trình phát triển của Lý thuyết tập mờ và công nghệ mờ tại
Nhật bản phải nhắc tới dự án lớn LIFE (the Laboratory for International Fuzzy
Engineering) 1989 -1995 do G.S. T.Terano (Tokyo Institute of Technology)
làm Giám đốc điều hành - theo sáng kiến và sự tài trợ chính của Bộ ngoại
thơng và công nghiệp Nhật bản. Phòng thí nghiệm LIFE đợc thiết kế bởi
G.S. M. Sugeno. Chính Giáo s cũng đã thuyết phục đợc nhiều công ty công
nghiệp hàng đầu của Nhật bản cung cấp tài chính và nhân lực, trở thành thành
viên tập thể của dự án và chính họ trực tiếp biến các sản phẩm của phòng thí
nghiệm thành sản phẩm hàng hoá.
Và kết quả là, theo Datapro, nền công nghiệp sử dụng công nghệ mờ
của Nhật bản, năm 1993 có tổng doanh thu khoảng 650 triệu USD, thì tới năm
1997 đã
ớc lợng cỡ
6,1 tỷ USD và hiện nay hàng năm nền công nghiệp
Nhật bản chi 500 triệu USD cho nghiên cứu và phát triển lý thuyết mờ và

chất: Dùng logic mờ để biểu diễn tri thức. Ví
dụ: - Các hệ chuyên gia mờ.
- Các ứng dụng ngoài công nghiệp: y học, nông nghiệp, quản lý, xã
hội học, môi trờng.
Trong giai đoạn này cố gắng trang bị cho máy tính những tri thức
cơ

bản và sâu sắc hơn, những tri thức
định tính mà
trớc tới nay cha
thể
biễu

diễn bằng
định
lợng,
ví
dụ nh trong các hệ chuyên gia mờ, mô
hình hoá

nhiều bài toán khó trong quản lý các nhà máy mà trớc
đây
cha
làm
đợc.
* Giai đoạn

3 : Liên lạc - giao tiếp.
Thực chất: Giao lu giữa ngời và máy tính thông qua ngôn ngữ tự nhiên.
Ví dụ: - Các robot thông minh.

v(P) = 0, nếu P là sai (F-false ).
Trên P chúng ta xác
định
trớc
tiên 3 phép toán cơ bản và rất trực
quan:
Phép tuyển P OR Q, kí hiệu P Q , đó là mệnh
đề
hoặc P hoặc
Q" Phép hội P AND Q, kí hiệu P Q, đó là mệnh đề "vừa P vừa Q",
Phép phủ định NOT P, kí hiệu P, đó là mệnh đề " không P ".
Dựa vào 3 phép toán logic cơ bản này ngời ta đã định nghĩa nhiều
phép toán khác, nhng đối với chúng ta quan trọng nhất là phép kéo theo
(implication), sẽ kí hiệu là P Q.
Sử dụng những định nghĩa trên, trong logic cổ điển, các luật suy diễn
quan trọng sau đây giữ vai trò rất quyết định trong các lập luận truyền thống.
Đó là các luật
a) Modus ponens: (P(P Q)) Q
b) Modus tollens: ((P Q) Q) P
c) Syllogism: ((P Q) (Q R )) (P R)
d) Contraposition: (P Q) ( Q P).
Ta hãy lấy luật modus ponens làm
ví
dụ. Luật này có thể giải thích
nh

sau: Nếu mệnh đề P là đúng và nếu định lý "P kéo theo Q " đúng, thì
mệnh đề Q cũng đúng".
II.1.2. Logic mờ


nhận trong đoạn [0,1]. Sau đây chúng ta đi ngay vào các phép toán cơ bản
nhất.
II. 1.2.1 Phép phủ định

Phủ định (negation) là một trong những phép toán logic cơ bản. Để suy
rộng chúng ta cần tới toán tử v(NOT P) xác định giá trị chân lý của NOT P
đối với mỗi mệnh đề NOT P.
Ta sẽ xét tới một số tiên đề diễn đạt những tính chất quen biết nhất vẫn
dùng trong logic cổ điển:
a) v(NOT P) chỉ phụ thuộc vào v(P).
b) Nếu v(P) = 1, thì v(NOT P) = 0.
c) Nếu v(P) = 0, thì v(NOT P) = 1.
d) Nếu v(P
1
) v(P
2
), thì v(NOT P
1
) v(NOT P
2
).
Bây giờ chúng ta cho dạng toán học của những toán tử này.
Định nghĩa 1: Hàm n :[ 0 , 1 ] [ 0 , 1 ] không tăng thoả mãn các điều kiện
n ( 0 ) = 1, n( 1 ) = 0, gọi là h m phủ định (negation - hay là phép phủ định).
Chúng ta có thể xét thêm vài tiên đề khác:
a) Nếu v ( P
1
) < v ( P
2
) thì v(NOT P

II.1.2.2 Một cách định nghĩa phần bù của một tập mờ

Cho là không gian nền, một tập mờ A trên tơng ứng với một hàm
thực nhận giá trị trong đoạn [ 0 , 1 ]:
A : [ 0 , 1 ], là hàm thuộc (membership function).
Ngời ta cũng dùng
kí
hiệu hàm thuộc à
A
: [ 0 , 1 ] .
Chúng ta kí hiệu
A= {( a, à
A
( a ) ): a },
ở đây
A( a ) = à
A
( a) , a[ 0 , 1 ].
là độ thuộc (membership degree) của phần tử x vào tập mờ A . Kí hiệu à
A
( a)
hay đợc dùng hơn trong các tài liệu về mờ. Song vì thuận lợi chúng ta sẽ
dùng A( a) .
Định nghĩa 3: Cho n là hàm phủ định, phần bù A
C
của tập mờ A là một tập
mờ với hàm thuộc đợc xác định bởi A
C
( a) = n ( A( a) ), với mỗi a .
II.1.2.3 Phép hội

1
).
d) Nếu v(P
1
) v(P
2
) thì v(P
1
AND P
3
) v(P
2
AND P
3
), với mọi mệnh đề
P
3
.
e) Kết hợp: v(P
1
AND (P
2
AND P
3
)) = v((P
1
AND P
2
) AND P
3

Việc lựa chọn phép giao nào, tức là chọn tchuẩn T nào để làm việc và tính
toán hoàn toàn phụ thuộc vào từng bài toán cụ thể mà bạn đang quan tâm.
II.1.2.5 Phép tuyển
Giống nh phép hội, phép tuyển hay toán tử logic OR (disjunction) thông
thờng cần thoả mãn các tiên đề sau:
a) v(P
1
OR P
2
) chỉ phụ thuộc vào v(P
1
), v(P
2
).
b) Nếu v(P
1
) = 0, thì v(P
1
OR P
2
) = v(P
2
), với mọi mệnh đề P
2
.
c) Giao hoán: v(P
1
OR P
2
) = v(P

) OR P
3
).
Khi ấy chúng ta có thể nghĩ
tới
các phép tuyển
đợc
định
nghĩa bằng

con đờng tiên
đề
nh sau:
Định nghĩa 6: Hàm S : [0,1]
2
[0,1] gọi là phép tuyển (OR suy rộng) hay là t
- đối chuẩn(t conorm) nếu thoả mãn các điều kiện sau:
a) S(0,x) =x với mọi x [0,1]
b) S có tính giao hoán S(x,y)=S(y,x) với mọi 0 x,y 1
c) S không có tính giảm S(x,y ) S(u ,v ), với mọi 0 x u 1, 0 y v 1
d) S có tính kết hợp S(x ,S(y,z )) = S(S(x,y) , z) với mọi 0 x,y ,z 1.
Định lý 7: Cho n là phép phủ định mạnh, T là một t - chuẩn khi ấy hàm S xác
định trên [0,1]
2
bằng biểu thức
S(x,y) = n T (nx, ny) với mọi 0 x,y 1
Là một t - đối chuẩn.
Định lý 8: Cho S là một t - đối chuẩn. Khi ấy:
a) S gọi là liên tục nếu đó là hàm liên tục trên miền xác định.
b) S là Archimed nếu S (x,x) > x, với mỗi 0 x 1

1

)
A

(

a
)

B

(

a
)

) , q

-1, với a

1 + qA(a)B(a)
- Còn họ phép hợp ( A
S
B) tơng ứng của Yager cho bởi hàm thuộc với
tham số q:
( A B) ( a) = min {1, (A(a)
p
+ B(a)
p
)
1/p
, với p 1, với a .
- Tơng tự, họ phép hợp do Dubois và Prade
đề
nghị với các hàm thuộc với
tham số t, có dạng:
(A

SA

(

a
)

B

(

a
)
t
)}
với t

[0,1], a

max{(1 A(a)),(1 B(a)),t}
S
II.1.2.7 Một số quy tắc với phép hội v phép tuyển
Nhiều bạn đọc trong nghiên cứu hay chứng minh thờng quen dùng
nhiều quy tắc suy luận (hay
đơn
giản hơn là sử dụng một số
tính
chất gần
nh


Mệnh đề 13:
Đẳng thức (1) thực hiện khi và chỉ khi T ( x,y) = min( x,y ) , x,y
[0,1].
[0,1].
Đẳng thức (2) thực hiện khi và chỉ khi S( x ,y) = max( x,y ) , x,y
Tính phân phối
Định nghĩa 14: Có hai biểu thức xác định tính phân phối (distributivity):
a) S ( x,T ( y, z) ) = T ( S( x, y) ,S ( x,z ) ), với mọi x, y,z [ 0 , 1 ]. (3)
b) T ( x, S( y, z) ) = S( T( x, y) ,T ( x, z) ), với mọi x ,y, z [ 0 , 1 ]. (4)
Mệnh đề 15:
Đẳng thức (3) thực hiện khi và chỉ khi T ( x,y) = min( x,y ) , x,y
[0,1].
[0,1].
Đẳng thức (4) thực hiện khi và chỉ khi S( x ,y) = max( x,y ) , x,y
Nh vậy nhiều tính chất quen biết hay dùng chỉ luôn luôn đúng với hai
phép toán min và max.
II.1.2.8 ật De Morgan
Trong lý thuyết tập hợp luật De Morgan nổi tiếng sau đây đợc sử dụng
nhiều nơi: Cho A,B là hai tập con của , khi đó
( AB)
C
= A
C
B
C
và ( AB)
C
= A
C
B

-1
(1- ( x) ).
II.1.2.9 Phép kéo theo
Cho đến bây giờ đã có khá nhiều nghiên cứu về phép kéo theo
(implication). Điều đó cũng tự nhiên vì đây là công đoạn chốt nhất của quá
trình suy diễn trong mọi lập luận xấp xỉ ,bao gồm cả suy luận mờ. Trong phần
tiếp theo này chúng ta sẽ
đi
tiếp con đờng tiên
đề
hoá và sau đó dừng nhanh
tại vài dạng phổ cập để minh họa.
Chúng ta sẽ xét phép kéo theo nh một mối quan hệ, một toán tử logic.
Thông thờng chúng ta nhớ tới các tiên đề sau cho hàm v(P
1
P
2
).:
a) v(P
1
P
2
) chỉ phụ thuộc vào giá trị v(P
1
), v(P
2
).
b) Nếu v(P
1
) v(P

1
P) = 1, với mỗi mệnh đề P.
e) Nếu v(P
1
) = 1 thì v(P P
1
) = 1, với mỗi mệnh đề P. f)
Nếu v(P
1
) = 1 và v(P
2
) = 0, thì v(P
1
P
2
) =0.
Tính hợp lý của những tiên đề này chủ yếu dựa vào logic cổ điển và những
t duy trực quan về phép suy diễn. Từ tiên đề I0 chúng ta khẳng định sự tồn
tại hàm số I ( x,y ) xác định trên [0,1]
2
với mong muốn đo giá trị chân lý của
phép kéo theo qua biểu thức