ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

LÊ VĂN TÙNG

THIẾT KẾ TỐI ƯU
BỘ ĐIỀU KHIỂN DÙNG ĐẠI SỐ GIA TỬ
Chuyên ngành : TỰ ĐỘNG HÓA TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

iiLuận văn được hoàn thành tại trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp
Thái Nguyên.
Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Hữu Công
Phản biện 1: GS.TSKH Nguyễn Phùng Quang
Phản biện 2: TS. Trần Xuân Minh

Luận văn đã được bảo vệ trước hội đồng chấm luận văn, họp
tại phòng cao học số 02, trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái
Nguyên.
Vào 13h ngày 25 tháng 01 năm 2013.

Có thể tìm hiểu luận văn tại Trung tâm Học liệu tại Đại học Thái
Nguyên và Thư viện trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái
Nguyên.

Trong quá trình điều khiển trên thực tế, người ta luôn mong
muốn có một thuật toán điều khiển đơn giản, dễ thể hiện về mặt
công nghệ và có độ chính xác càng cao càng tốt. Đây là những yêu
cầu khó thực hiện khi thông tin có được về tính điều khiển được và
về mô hình động học của đối tượng điều khiển chỉ được biết mơ hồ
dưới dạng tri thức chuyên gia theo kiểu các luật IF-THEN. Công
nghệ tính toán mềm là sự hội tụ của công nghệ mờ và công nghệ
nơron và lập trình tiến hoá nhằm tạo ra các mặt cắt xuyên qua tổ
chức thông tin phức tạp nói trên, tăng cường khả năng xử lý chính
xác những tri thức trực giác của các chuyên gia.
Khác hẳn với kỹ thuật điều khiển kinh điển là hoàn toàn dựa
vào độ chính xác tuyệt đối của thông tin mà trong nhiều ứng dụng
không cần thiết hoặc không thể có được, trong khi đó điều khiển mờ
có thể xử lý những thông tin “không chính xác” hay “không đầy
đủ”. Mặc dù logic mờ và lý thuyết mờ đã chiếm một vị trí vô cùng
quan trọng trong kỹ thuật điều khiển. Tuy nhiên, nhiều bài toán điều
khiển đòi hỏi tính trật tự theo ngữ nghĩa của hệ luật điều khiển. Điều
này lý thuyết mờ chưa đáp ứng được đầy đủ. Để khắc phục khó
khăn này, trong luận văn đề cập đến lý thuyết đại số gia tử, một
công cụ đảm bảo tính trật tự ngữ nghĩa, hỗ trợ cho logic mờ trong
các bài toán suy luận nói chung và điều khiển mờ nói riêng. Có thể 2

thấy đây là một sự cố gắng lớn nhằm mở ra một hướng giải quyết
mới cho xử lý biến ngôn ngữ tự nhiên và vấn đề tư duy trực cảm.
Việc lựa chọn các tham số α và β là rất quan trọng để hệ thống
đảm bảo yêu cầu công nghệ điều khiển. Trong luận văn sử dụng

1.1. Nguồn năng lượng mặt trời
Năng lượng mặt trời là nguồn năng lượng mà con người biết
sử dụng từ rất sớm, nhưng ứng dụng NLMT vào các công nghệ sản
xuất và trên quy mô rộng thì mới chỉ thực sự vào cuối thế kỷ 18 và
cũng chủ yếu ở những nước nhiều năng lượng mặt trời, những vùng
sa mạc.
Có thể xem mặt trời là một quả cầu cách quả đất 150 triệu km.
Đường kính mặt trời khoảng 1,4 triệu km, lớn hơn 109 lần đường
kính quả đất. Áp suất ở phần trong mặt trời rất cao, cao hơn áp suất
khí quyển ở quả đất khoảng chục triệu lần. Nhiệt độ trên mặt trời
biến đổi từ hơn 15 triệu độ ở trong lõi tới 6000 độ ở mặt ngoài của
nó.
1.2. Đặc điểm của năng lượng mặt trời trên bề mặt quả đất
Ta biết, quả đất quay xung quanh mặt trời trên quĩ đạo elip,
khoảng cách từ quả đất đến mặt trời khoảng 150 triệu km. Nó quay
một vòng mất 365,25 ngày (một năm). Đồng thời quả đất lại tự quay
xuang quanh trục Bắc-Nam của nó. Thời gian quay một vòng là 24
giờ (một ngày đêm). Đặc biệt, trục quay riêng Bắc-Nam của quả đất
lại tạo một góc 23,5
0
so với pháp tuyến của mặt phẳng quĩ đạo của
nó quay xung quanh mặt trời.
4

1.3. Các thành phần của bức xạ mặt trời
BXMT tới mặt đất gồm 2 thành phần được gọi là trực xạ và
nhiễu xạ.
6

CHƯƠNG 2
TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ THỐNG PIN MẶT TRỜI

2.1. Vai trò của hệ thống pin mặt trời
Năng lượng mặt trời là nguồn năng lượng mà con người biết
sử dụng từ rất sớm, nhưng ứng dụng NLMT vào các công nghệ sản
xuất và trên quy mô rộng thì thực sự là một vấn đề rất mới và hiện
đang là mối quan tâm hàng đầu của các nhà khoa học. Các ứng
dụng NLMT phổ biến hiện nay bao gồm các lĩnh vực chủ yếu sau:
Pin mặt trời, nhà máy nhiệt điện sử dụng năng lượng mặt trời, thiết
bị sấy khô dùng năng lượng mặt trời, thiết bị làm lạnh và điều hoà
không khí dùng NLMT
2.2. Giới thiệu hệ thống thu năng lượng dùng pin mặt trời
2.2.1. Nguyên lý làm việc của pin mặt trời
2.2.2. Hệ thống điều khiển pin mặt trời
2.2.3. Mô hình điều khiển pin mặt trời dùng Fuzzy Controller

Hình 2.1 Mô hình điều khiển pin mặt trời bằng bộ điều khiển mờ 7

Dưới đây là bộ điều khiển pin mặt trời đã được thực nghiệm.

Hình 2.2 Mô hình thực của bộ điều khiển
2.3. Kết luận

xỉ. Có thể tìm hiểu kỹ các vấn đề này trong những công trình nghiên
cứu gần đây.
Chúng ta sẽ nghiên cứu phương pháp này để xây dựng không
gian hàm thuộc của miền giá trị ngôn ngữ của một biến ngôn ngữ. 9

Như chúng ta sẽ thấy sau này, phương pháp của chúng ta dựa trên
quan sát thực tế về ngữ nghĩa của khái niệm mờ sử dụng ngôn ngữ
hằng ngày như đã phân tích trong [13, 15]. Do đó, theo cách xây
dựng của chúng ta, không gian hàm thuộc của miền giá trị của của
một biến ngôn ngữ cũng có hai phần tử sinh nguyên thủy (không kể
phần tử trung tính) và cũng có cấu trúc đại số đủ tốt để thực hiện
nhiệm vụ tính toán. Sau đó chúng ta xây dựng một hệ hỗ trợ quyết
định dựa vào phương pháp lập luận xấp xỉ trên mô hình hàm thuộc
tham số. Với phương pháp lập luận này chúng ta sẽ xây dựng thuật
toán tự động hoá hỗ trợ, đó là phương pháp dùng lý thuyết Đại số
gia tử.
3.1. Bộ điều khiển mờ cơ bản
3.1.1. Mờ hoá
3.1.2. Sử dụng luật hợp thành
3.1.3. Sử dụng các toán tử mờ - khối luật mờ
3.1.4. Giải mờ
3.1.5. Nguyên lý điều khiển mờ
3.1.6. Nguyên tắc thiết kế bộ điều khiển mờ
3.1.6.1. Định nghĩa các biến vào/ra
3.1.6.2. Xác định tập mờ
3.1.6.3. Xây dựng các luật điều khiển
3.1.6.4. Chọn thiết bị hợp thành

Xác định biến vào, biến trạng thái và biến điều
khiển (biến ra) và xác định khoảng làm việc của các biến. Xác
định các điều kiện tính toán (chọn các bộ tham số tính toán của
đại số gia tử).
Bước 2:
Tính toán các giá trị định lượng ngữ nghĩa của biến
đầu vào, biến trạng thái và biến điều khiển (áp các gia tử lên các
khoảng làm việc của các biến). 11

Bước 3:
(Tương đương với bước 3 và 4 ở trên). Chuyển luật điều
khiển mờ sang luật điều khiển với các tham số ngữ nghĩa định lượng
của đại số gia tử.
Bước 4: (
Tương đương với bước 5 ở trên) Giải bài toán lập
luận xấp xỉ trên cơ sở đại số gia tử để xác định ngữ nghĩa định
lượng của điều khiển, trạng thái.
Bước 5:
(Tương đương với bước 6 ở trên). Từ các giá trị ngữ
nghĩa định lượng của điều khiển và trạng thái xây dựng đường cong
ngữ nghĩa định lượng.
Bước 6: (
Tương đương với bước 7 ở trên). Trên cơ sở điều
kiện ban đầu và đường cong ngữ nghĩa định lượng, giải bài toán nội
suy đường cong ngữ nghĩa định lượng để xác định giá trị điều
khiển thực.
3.4. Kết luận chương 3

4.3.2. Định nghĩa tập mờ (giá trị ngôn ngữ) cho các biến vào ra
4.3.3. Xây dựng các luật điều khiển
4.3.4. Chọn thiết bị hợp thành và nguyên lý giải mờ
4.3.5. Sơ đồ và kết quả mô phỏng

13

Hình 4.1.đồ mô phỏng hệ thống điều khiển tự động - Kết quả mô phỏng:

Hình 4.4. Đáp ứng đầu ra của hệ thống khi α=β
- Nhận xét: Ta thấy đáp ứng của hệ thống bám theo giá trị đặt,
có sai lệch tĩnh bằng 0, không có độ quá điều chỉnh, thời gian quá
độ khoảng 14(s). Như vậy bộ điều khiển đáp ứng rất tốt yêu cầu
công nghệ.
4.4.2. So sánh chất lượng hệ thống khi dùng BĐK mờ và ĐSGT
(α=β)
15

Hình 4.5. Đáp ứng của hệ thống
Nhận xét: Ta thấy cả 2 bộ điều khiển đều có ưu điểm là triệt
tiêu được sai lệch tĩnh. Bộ điều khiển Fuzzy và DSGT ở trạng thái
xác lập không có sai lệch tĩnh, không có độ quá điều chỉnh, thời

- Ta thấy đáp ứng của hệ thống bám theo giá trị đặt, hệ không
có sai lệch tĩnh và độ quá điều chỉnh, thời gian quá độ khoảng 15(s).
- Từ kết quả mô phỏng ta thấy khi đánh giá hệ thống qua chỉ
tiêu tích phân theo công thức (4-2) thì thu được J
min
=2.1463788060476.
* Tương tự ta sử dụng phương pháp thực nghiệm và mô phỏng
trên máy tính khi thay đổi các hệ số α và β để xác định J min từ đó
xác định tham số α và β để hệ tối ưu nhất.
4.5.3.2. Lập bảng thống kê giá trị khi thay đổi α và β của bộ điều
khiển
Lập bảng thống kê giá trị J khi thay đổi α và β:
TT
α β
J
1 0.1 0.9 2.1463788060476
2 0.2 0.8 2.0676496913825
3 0.3 0.7 2.0451138980129
4 0.4 0.6 2.0407289163235 17

5 0.45 0.55 2.0410586163776
6 0.5 0.5 2.0429698976459
7 0.6 0.4 2.050488963658
8 0.7 0.3 2.0777649164377
9 0.8 0.2 2.134024348478
10 0.9 0.1 2.217830321629
Bảng 4.7. Giá trị tiêu chuẩn tích phân J

Lập bảng thống kê giá trị J khi thay đổi α và β:
TT
α β
J
1 0.1 0.9 1.945108516063
2 0.2 0.8 1.8664457500468
3 0.3 0.7 1.8439278039562
4 0.4 0.6 1.8395111948145
5 0.45 0.55 1.8398438484715
6 0.5 0.5 1.8417647839474
7 0.6 0.4 1.8492881417606
8 0.7 0.3 1.8765867439307
9 0.8 0.2 1.9327894868141
10 0.9 0.1 2.0165465179167
Bảng 4.8. Giá trị tiêu chuẩn tích phân J theo tốc độ
biến thiên của sai lệch khi γ =0.2
- Nhận xét: Từ bảng 4.8 trên ta nhận thấy để chất lượng của hệ
thống là tốt nhất, sai số là nhỏ nhất thì Bộ điều khiển là tối ưu khi α
= 0.4 và β = 0.6, khi đó J
min
= 1.8395111948145.
+Xét khi γ =1.5
Lập bảng thống kê giá trị J khi thay đổi α và β:
TT
α β
J
1 0.1 0.9 0.63725922435718
2 0.2 0.8 0.55874425793681
3 0.3 0.7 0.53625380307446
4 0.4 0.6 0.53180893120609

cho lập trình bộ điều khiển ĐSGT dựa trên phần mềm chuyên dụng
Matlab.
Bộ điều khiển Fuzzy: thông số của đội tượng cho như trên, và
hàm truyền tương ứng, em đã thiết kế bộ điều khiển mờ động PD
theo mô hình Sugeno bậc không với hai đầu vào (đầu vào thứ hai là
đạo hàm của đầu vào thứ nhất), và một đầu ra. Kết mô phỏng với
đáp ứng step khá tốt, cụ thể sai lệch tĩnh bằng không, thời gian quá
độ bằng khoảng 57(s). 20

Đối với bộ điều khiển Đại số gia tử, tôi đã thiết kế đảm bảo tối
ưu cho bộ điều khiển bằng quá trình khảo sát thực nghiệm trên máy
tính khi thay đổi giá trị của α và β sao cho chất lượng của hệ thống
là tốt nhất hay sai số là nhỏ nhất (chỉ tiêu tích phân). Qua quá trình
làm thực nghiệm khi cho α thay đổi từ 0.1 đến 0.9 ta thấy rằng α =
0.4, β = 0.6 cho kết quả của hệ là tốt nhất. Không có độ quá điều
chỉnh, thời gian đáp ứng quá độ là 13 (s) và sai lệch tĩnh bằng
không, J
min
=2.0407289163235 theo công thức (4-2) và theo công
thức (4-3) khi γ =0.2 thì J
min
= 1.8395111948145 và khi γ =1.5 thì
J
min
=0.53180893120609.
thiết kế các hệ thống tự động trong công nghiệp.
— Kiến nghị và hướng nghiên cứu tiếp theo
1. Tiến hành thí nghiệm thực để kiểm tra chất lượng của bộ
điều khiển bằng ĐSGT.
2. Thiết kế giao diện của bộ điều khiển.
3. Nghiên cứu tính ổn định của các hệ thống điều khiển dùng
ĐSGT.
4. Thiết kế bộ điều khiển bằng ĐSGT với α và β mềm.