Mở Đầu
Ngày nay, cùng với sự Phát triển của các ngành kỹ thuật, Công nghệ thông tin góp phần cho sự Phát triển của kỹ thuật điều khiển và tự động hoá. Trong công nghiệp, điều khiển quá trình sản xuất đang là mũi nhọn và then chốt để giải quyết vấn đề nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm. Một trong những vấn đề quan trọng trong điều khiển là việc tự động điều chỉnh độ ổn định và sai số là ít nhất trong khoảng thời gian điều khiển là ngắn nhất, trong đó phải kể đến các hệ thống điều khiển mờ đang được sử dụng rất rộng rãi hiện nay.
Trong quá trìnhđiều 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. Để đảm bảo độ chính xác cao trong quá trình xử lý thông tin và điều khiển cho hệ thống làm việc trong môi trường phức tạp, hiện nay một số kỹ thuật mới được phát hiện và Phát triển mạnh mẽ đã đem lại nhiều thành tựu bất ngờ trong lĩnh vực xử lý thông tin và điều khiển. Trong những năm gần đây, nhiều công nghệ thông minh được sử dụng và Phát triển mạnh tron g điều khiển công nghiệp như công nghệ nơron, công nghệ mờ, công nghệ tri thức, giải thuật di truyền, Những công nghệ này phải giải quyết với một mức độ nào đó những vấn đề còn để ngỏ trong điều khiển thông minh hiện nay, đó là hướng xử lý tối ưu tri thức chuyên gia.
Tri thức chuyên gia là kết quả rút ra từ quá trình tổ chức thông tin phức tạp, đa cấp, đa cấu trúc, đa chiều nhằm đánh giá và nhận thức được (càng chính xác càng tốt) thế giới khách quan. Tri thức chuyên gia được thể hiện dưới dạng các luật mang tính kinh nghiệm, các luật này là rất quan trọng vì chúng tạo thành các điểm chốt cho mô hình suy luận xấp xỉ để tìm ra đại lượng điều khiển cho phép thoả mãn (có khả năng tối ưu) mục tiêu điều khiển với độ chính xác nào đó. Chiến lược suy luận xấp xỉ càng tốt bao nhiêu, đại lượng điều khiển tìm được càng thoả mãn tốt bấy nhiêu mục tiêu điều khiển đề ra. Các thuật toán điều khiển hiện nay ngày càng có mức độ thông minh cao, tích hợp trong đó các suy luận, tính toán mềm dẻo hơn để có thể hoạt động được trong mọi điều kiện đa dạng, phức tạp hoặc với độ bất định cao, tính phi tuyến lớn của đối tượng điều khiển.
Logic mờ đã đem lại cho công nghệ điều khiển truyền thống một cách nhìn
mới, nó cho phép điều khiển được khá hiệu quả các đối tượng không rõ ràng về mô hình trên cơ sở tri thức chuyên gia đầy cảm tính. Điều khiển mờ là một thành công của sự kết hợp giữa logic mờ và lý thuyết điều khiển trong quá trình đi tìm các thuật toán điều khiển thông minh. Chìa khóa của sự thành công này là sự giải quyết tương đối thỏa đáng bài toán suy luận xấp xỉ (suy luận mờ). Tuy vậy không phải không còn những vướng mắc. Một trong những khó khăn của các lý thuyết suy luận xấp xỉ là độ chính xác chưa cao và sẽ còn là bài toán mở trong tương lai.
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 [3].
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 ”. Những thông tin mà sự chính xác của nó chỉ nhận thấy được giữa các Quan hệ của chúng đối với nhau và cũng chỉ mô tả được bằng ngôn ngữ, đã cho ra quyết định hợp lý. Chính khả năng này đã làm cho điều khiển mờ sao chụp được phương thức xử lý thông tin và điều khiển cụ thể đã giải quyết thành công một số bài toán điều khiển phức tạp mà trước đây không giải quyết được.
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 h ỏi tính trật tự theo ngữ nghĩa của hệ luật điều khiển. Điều này lý thuyết mờ chưa đáp ứng được đầy đủ. Để khác phục khó khăn này, trong luận văn này đề cập đến lý thuyết Đại số gia tử [9], [10], [11], [12], một công cụ đảm bảo tính trật tự ngữ nghĩa, hỗ tr ợ cho logic mờ trong các bài toán suy luận nói chung và điều khiển mờ nói riêng. Có thể 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.
Lý thuyết Đại số gia tử được hình thành t ừ những năm 1990. Ngày nay lý thuyết này đang được Phát triển và một trong những mục tiêu của nó là giải quyết bài toán suy luận xấp xỉ. Có thể tìm hiểu kỹ các vấn đề này trong các công trình nghiên cứu gần đây.
Trong logic mờ và lý thuyết mờ, nhiều khái niệm quan trọng như tập mờ, T- chuẩn, S-chuẩn, phép giao mờ, phép hợp mờ, phép phủ định mờ, phép kéo theo mờ, phép hợp thành, được sử dụng trong bài toán suy luận xấp xỉ. Đây là một điểm mạnh có lợi cho quá trình suy luận mềm dẻo nhưng cũng là một điểm yếu bởi có quá nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tính chính xác của quá trình suy luận. Trong khi đó suy luận xấp xỉ dựa trên Đại số gia tử ngay từ đầu không sử dụng khái niệm tập mờ, do vậy độ chính xác của suy luận xấp xỉ không bị ảnh hưởng bởi các khái niệm này.
Một vấn đề đặt ra là liệu có thể đưa lý thuyết Đại số gia tử với tính ưu việt về suy luận xấp xỉ so với các lý thuyết khác vào bài toán điều khiển và liệu sẽ có được sự thành công như các lý thuyết khác đã có hay không?
Luận văn này cho thấy rằng có thể sử dụng công cụ Đại số gia tử cho nhiều lĩnh vực công nghệ khác nhau và một trong những số đó là công nghệ điều khiển trên cơ sở tri thức chuyên gia.
Phần nội dung của bản luận văn gồm 4 chương:
Chương 1: Không gian hàm thuộc của các biến Ngôn ngữ và lập luận xấp xỉ.
Chương 2: Logic mờ; thiết kế FLC cho đối tượng công nghiệp.
Chương 3: Thiết kế bộ điều khiển mờ để điều khiển mức cho Balong hơi nhà máy nhiệt điện phả lại.
Chương 4: Bộ điều khiển bằng Đại số gia tử.
Do trình độ và thời gian hạn chế, em rất mong nhận được những ý kiến góp ý
của các thầy giáo, cô giáo và các ý kiến đóng góp của đồng nghiệp.
Đặc biệt, em xin chân thành cảm ơn sự hướng dẫn tận tình của thầy giáo PGS.TS. Nguyễn Hữu Công và sự giúp đỡ của các thầy cô gi áo trong khoa Điện tử, khoa Đ - đồng nghiệp.

MỤC LỤC

Nội dung Trang Tài liệu tham khảo a-b Chương mở đầu i-iii
Chương 1: Không gian hàm liên thuộc của các biến Ngôn ngữ 1
và lập luận xấp xỉ
1.1. Không gian hàm thuộc trong logic mờ và logic Ngôn ngữ phương pháp xây 1
dựng cấu trúc đại số.
1.1.1. Biểu diễn tham số của không gian hàm thuộc của biến Ngôn ngữ 2
a, Khái nhiệm miền mở trong không gian nền của biến Ngôn ngữ 2
b, Biểu diễn tham số của không gian hàm thuộc 5
1.1.2. Quan hệ ngữ nghĩa giữa các giá trị Ngôn ngữ trong không gian hàm thuộc 7
tham số của biến ngôn ngữ.
1.1.3. So sánh với mô hình của Di Lascio, Gisolfi và Loia 11
1.1.4. Cấu trúc Đại số của không gian các hàm thu ộc tham số của biến ngôn ngữ. 12
1.1.5. Xây dựng hàm thuộc biểu thị ngữ nghĩa các giá trị biến Ngôn ngữ dựa trên 14
độ đo tính mờ
a, Phân tích lựa chọn cách tiếp cận giải bài toán 15 b, Xác định tính mờ của Ngôn ngữ dựa trên cấu trúc Đại số gia tử 17 c, Xây dựng các tập mờ cho một biến Ngôn ngữ 20
1.2. Lập luận xấp xỉ dựa trên mô hình tham số của các biến Ngôn ngữ 24
1.2.1. Giới thiệu 25
1.2.2. Giá trị chân lý Ngôn ngữ trong logic mờ cho lập luận xấp xỉ. 26
1.2.3. Suy diễn với quy tắc modus ponens tổng quát. 28
1.2.4. Suy diễn mờ đa điều kiện 31
1.2.5. Logic m ờ dựa trên biểu diễn tham số của các giá trị chân lý ngôn ngữ. 32
1.2.6. Một cấu trức Đại số khác của nhiều giá trị chân lý ngôn ngữ. 36
1.2.7. Logic mờ cho lập luận tự động trong các hệ phân loại kiểu đối tượng 38
1.3. Kết luận chương 1 38
Chương 2: Giới thiệu về logic mờ và thiết kế bộ điều khiển mờ cho đối tượng 40
công nghiệp nhiệt điện PHẢ LẠI
3.5.3. Xây dựng luật điều khiển 62
3.5.4. Chọn thiết bị hợp thành và nguyên lý giải mờ 63
3.6. Chương trình và Kết quả mô phỏng: 64
3.6.1. Sơ đồ và kết quả mô phỏng bộ điều khiển mạch vòng trong 64
3.6.2. Sơ đồ và kết quả mô phỏng bộ điều khiển mờ tĩnh 65
3.6.3. Sơ đồ và kết quả mô phỏng bộ điều khiển mờ động 66
3.6.4. So sánh chất lượng khi dùng mờ tĩnh và mờ động. 67
a, Kết quả mô phỏng sau khi thiết kế 67
b, So sánh chất lượng của các máy điều chỉnh khi có nhiễu phụ tải 68
c, So sánh chất lượng của các máy điều chỉnh khi thay đổi giá trị đặt 70
d, So sánh chất lượng của các máy điều chỉnh khi thay đổi thông số đối tượng 74
3.7. Kết luận chương 3 82
Chương 4: ĐSGT và ứng dụng trong điều khiển 85
4.1. Đại số gia tử 85
4.1.1. Độ đo tính mờ của các giá trị Ngôn ngữ 86
4.1.2. Hàm định lượng ngữ nghĩa 90
4.1.3. Đại số gia tử tuyến tính đầy đủ 91
4.2. Ứng dụng phương pháp luận xấp xỉ trong diều khiển mờ 95
4.2.1. Xây dựng phương pháp điều khiển mờ dựa trên ĐSGT 95
4.2.1.1. Đều khiển logic mờ 95
4.2.1.2. Xây dựng phương pháp HAC 96
4.2.2. Ví dụ so sánh giữa phương pháp FLC và HAC 99
4.3. Kết luận và kiến nghị nghiên cứu tiếp theo 109
4.3.1. Kết luận 109
4.3.2. Kiến nghị nghiên cứu tiếp theo 109 .
[charge=450]http://up.4share.vn/f/5e6f676a6f6f6f67/LV_09_CN_TDH_DVC.pdf.file[/charge]

Xem Thêm: Nghiên cứu ứng dụng logic mờ và đại số gia tử cho bài toán điều khiển
Nội dung trên chỉ thể hiện một phần hoặc nhiều phần trích dẫn. Để có thể xem đầy đủ, chi tiết và đúng định dạng tài liệu, bạn vui lòng tải tài liệu. Hy vọng tài liệu Nghiên cứu ứng dụng logic mờ và đại số gia tử cho bài toán điều khiển sẽ giúp ích cho bạn.