Để hiểu r ta vẫn lấy v dụ trên, ta quan t m đến hai yếu tố:
Vận tốc đang đi V = { Rất chậm, Chậm, Trung b nh, Nhanh, Rất nhanh}
G c quay ga L = { ZE, Nhỏ, Trung B nh, Lớn, Rất lớn }
Ta c thể suy diễn c ch thức điều khiển như sau :
Nếu V = rất chậm Th L = rất lớn
Nếu V = chậm Th L = lớn
Nếu V = trung b nh Th L = trung b nh
Nếu V = nhanh Th L = nhỏ
Nếu V = rất nhanh Th L = ze
Trong c c vị dụ trên ta th y c cấu tr c chung l “ Nếu V Th L’’ . Cấu tr c n y gọi l mệnh đề hợp
th nh, V l mệnh đề điều khiện, L l mệnh đề kết luận. ở trong mệnh đề hợp th nh c nhiều mệnh
đề điều khiên v nhiều mệnh đề kết luận
11 trang |
Chia sẻ: lethao | Lượt xem: 4103 | Lượt tải: 1
Bạn đang xem nội dung tài liệu Đề tài Thiết kế bộ điều khiển PID mờ cho lò nhiệt, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
T i liệu tham khảo : Điều khiển tự động
I
L THUYẾT ĐIỀU KHIỂN II
ĐỀ B I BÁO CÁO : Thiết Kế Bộ Điều Khiển PID Mờ Cho L Nhiệt
K
= 2, T = 100, L = 500
:
G(S )(1 Ts) * (1 Ls )
Lý do chọn đề tài là : Lò nhiệt là thiết bị phổ biến trong công nghiêp. Tính chất của lò nhiệt là đạt
được nhiệt độ yêu cầu thì phải cần một khoảng thời gian lâu.với bộ điều khiển pid cho lò nhiệt thì
thời gian lò nhiệt cần được giảm xuống nhưng đồng thời diều khiển pid làm tăng độ vột lố.với bộ
điều khiển pid mờ thì ta thay đổi các thông số KP,KI,KD theo tầng giai đoạn thích hợp
MÔ hình toán điều khiển đối tượng
I điều khiển mờ
1. Định nghĩa
Tập mờ F xác định trên tập kinh điển, B là một tập mà mỗi phần tử của nó là một cặp giá trị
(x,μF(x)), với x ε μF(x) l m một ánh xạ :
μF(x) : B → [0 1]
trong đ : μF gọi l h m thuộc , B gọi l tập nền
C c thuật ngữ trong logic mờ
Giá trị của hàm liên thuộc dạng tam gi c đều theo gõ vào là X
Độ cao tập mờ F l gi trị h = Sup μF(x), trong đ SupμF(x) chỉ gi trị nhỏ nhất trong tất cả c c
chặn trên của h m μF(x).
hiệu l S l tập con thỏa mãn :
S = SupμF(x) = { x ε B | μF(x) > 0}
hiệu l T l tập con thỏa mãn :
T = { x B | µF(x) = 1 }
C c dạng h m liên thuộc trong logic mờ
C rất nhiều dạng h m liên thuộc như : Gaussian, PI-shape, S-shape, Singmoidal, Z-shape
2. Biến ng n ngữ
L th nh phần ch nh trong hệ thống mờ, ở đ y c c th nh phần ng n ngữ của c ng một ngữ cảnh
được kết hợp lại với nhau.
Mọi th ng tin chi tiết xin liên hệ qua mail : nhamnd@gmail.com
1
T i liệu tham khảo : Điều khiển tự động
Để hiểu r vấn đề n y t i xin đưa ra v dụ sau : xét tốc độ của chiếc moto, ta c thể ph t biểu xe
đang chạy như sau.
Rất chậm (VS)
Chậm (S)
Trung bình (M)
Nhanh (F)
Rất nhanh (VF)
Những ph t biểu như trên gọi l c c biến ng n ngữ của tập mờ. Gọi x l gi trị của biến tốc độ, v
dụ x = 5km
μVS(x), μS (x), μM(x), μF(x), μVF(x)
Như vậy biến tốc độ c hai miền gi trị :
Miền c c gi trị biến ng n ngữ :
N = { rất chậm, chậm, trung b nh, nhanh, rất nhanh}
Miền c c gi trị vật l :
V = { x ε B | x >= 0}
Biến tốc độ x c định trên miền ng n ngữ N được gọi l biến ng n ngữ.
Với mỗi x ε B ta c h m thuộc :
X → x → μX = { μVS(x), μS (x), μM(x), μF(x), μVF(x)}
V dụ h m thuộc tại gi trị x = 55km/h c nghĩa l : μX(55) = {0; 0.25; 0.75; 0 ; 0}
3. C c phép to n trên tập mờ.
hiệu l :
a. Cho X,Y l hai tập mờ trên kh ng gian nền B, c c c h m thuộc tương ứng l μX, μY khi đ ta
có các phép toán sau :
Phép hợp hai tập mờ : X Y
Theo luật MAX : μX(b) μY(b) = Max{ μX(b) , μY(b)}
Theo luật MIN : μX(b) μY(b) = MIN{ μX(b) + μY(b)}
Tổng trực tiếp : μX(b) μY(b) = μX(b) + μY(b) – μX(b)* μY(b)
Phép giao hai tập mờ : X Y
Theo luật MIN : μX(b) μY(b) = MIN{ μX(b) ; μY(b)}
Theo luật LUKASIEWICZ : μX(b) μY(b) = Max{0, μX(b)+μY(b)-1}
Theo luật Prod : μX(b) μY(b) = μX(b).μY(b)
Phép b tập mờ : μ XC(b) = 1- μX(b)
Mọi th ng tin chi tiết xin liên hệ qua mail : nhamnd@gmail.com
2
T i liệu tham khảo : Điều khiển tự động
b. Các phép toán của hai tập mờ khác nền
Cho hai tập mờ
A l tập mờ trên nền X c h m thuộc μA(x)
B là tập mờ trên nền Y có hàm thuộc μB(y)
A tập mờ mở rộng của tập mờ A trên nền XxY và có hàm thuộc là μA(x,y) = μA(x), VY
B tập mờ mở rộng của tập mờ B trên nền XxY và có hàm thuộc là μB(x,y) = μB(y), VX
Hợp của A,B là μAUB(x,y) = μAUB(x,y)
Giao của A,B là μA∩B(x,y) = μA∩B(x,y)
4. Mệnh đề hợp th nh
Để hiểu r ta vẫn lấy v dụ trên, ta quan t m đến hai yếu tố:
Vận tốc đang đi V = { Rất chậm, Chậm, Trung b nh, Nhanh, Rất nhanh}
G c quay ga L = { ZE, Nhỏ, Trung B nh, Lớn, Rất lớn }
Ta c thể suy diễn c ch thức điều khiển như sau :
Nếu V = rất chậm Th L = rất lớn
Nếu V = chậm Th L = lớn
Nếu V = trung b nh Th L = trung b nh
Nếu V = nhanh Th L = nhỏ
Nếu V = rất nhanh Th L = ze
Trong c c vị dụ trên ta th y c cấu tr c chung l “ Nếu V Th L’’ . Cấu tr c n y gọi l mệnh đề hợp
th nh, V l mệnh đề điều khiện, L l mệnh đề kết luận. ở trong mệnh đề hợp th nh c nhiều mệnh
đề điều khiên v nhiều mệnh đề kết luận
Định L MÂNDNI
“ Độ phụ thuộc của kết luận kh ng được lớn hơn độ phụ thuộc điều kiện’’. Nếu hệ thống c nhiều
đầu v o v nhiều đầu ra th mệnh đề suy diễn c dạng tổng qu t như sau:
IF N = ni AND M = mi AND ... THEN R = ri AND K = ki AND
5. Luật hợp th nh mờ
Luật hợp th nh l tên gọi chung của m h nh biều diễn một hay nhiều h m thuộc cho một hay
nhiều mệnh đề hợp th nh.
C c luật hợp th nh cơ bản
Luật MAX – MIN
Luật MAX – PROD
Luật SUM – MIN
Luật SUM – PROD
6. Giải mờ
Giải mờ l qu tr nh x c định gi trị r ( vận tốc thực ) ở đầu ra từ h m thuộc μL’(y) của
tập mờ B’. C nhiều c ch giải mờ ở đ y xin đưa ra hai c ch giải mờ phổ biến nhất l giải mờ theo
phương ph p cực đại, giải mờ theo phương ph p trọng t m.
6a. Phương ph p cực đại
C c bước thực hiện
X c định miền chứa gi trị Y’, Y’ l gi trị m tại đ μB(y) đạt Max
G = { y Y | μB(y) = H}
X c định Y’ theo một trong 3 c ch sau :
Nguyên lí trung bình
Nguyên l cận tr i
Nguyên l cận phải
3
Mọi th ng tin chi tiết xin liên hệ qua mail : nhamnd@gmail.com
T i liệu tham khảo : Điều khiển tự động
y1 y2
• Nguyên l trung b nh y’ = 2
• Nguyên l cận trái : chọn y’ = y1
• Nguyên l cận phải : chọn y’ = y2
6b. Phương ph p trọng t m
Điểm Y’ được x c định l ho nh độ của điểm trọng t m miền được bao bởi trục ho ng v đường
μB’(y).
y d
C ng thức x c định : Y '
s
( )
y y
với S l miền x c định của tập mờ B’
( )
d
y y
6b1. Phương pháp trọng tâm cho luật Sum – Min
hiệu c c gi trị mờ đầu ra của luật điều khiển thứ k
là μB’k(y) thì với quy tắc Sum – Min hàm thuộc sẽ là
m
( ) ( ) m
B '
y
k 1
'
B K
y
y' k 1
M
K
V y’ được x c định l
m
k 1
AK
Trong đ Mk =
s
yB'k(y)dy
và Ak =
s
B'k(y)dy
Xét riêng cho trường hợp c c h m thuộc dang h nh thanh.
MK = (H/6)*(3m22 – 3m21 + b2 – a2 + 3m2b + 3m1a)
AK = (H/6)*(2m2 – 2m1 + a + b )
hai c ng thức trên c thể p dụng cho luật Max – Min
Mọi th ng tin chi tiết xin liên hệ qua mail : nhamnd@gmail.com
4
T i liệu tham khảo : Điều khiển tự động
6b2. Phương pháp độ cao
Từ c ng thức (*), nếu c c h m thuộc c dạng singleton h ta được :
m
y H
Với HK = μB’k(y)
y' k 1
m
k 1
k k
Hk
Đ y l c ng thức giải mờ theo phương ph p độ
6b3. Cấu trúc một bộ điều khiển mờ
Một bộ điều khiển mờ gồm 3 kh u cơ bản.
Kh u mờ h a
Thực hiện luật hợp th nh
Kh u giải mờ
II CÁC BƯỚC THIẾT KẾ.
K
:
G(S )(1 Ts) * (1 Ls)
= 2, T = 100, L = 500
Ở b i thiết kế n y t i xin chọn tỷ lệ giữa nhiệt độ v điện p l 1 : 1 ( nghĩa l 10C = 1 V ) để
tiện cho t nh to n thiết kế b i to n.
1. Định nghĩa c c biến.
Biến đầu v o :
Sai lệch = lấy t n hiệu đo trừ t n hiệu đặt
ET = Đo – Đặt
Tốc độ thay đổi t n hiệu:
DET = [ET(i+1)-ET(i)]/T, với T l chu kỳ lấy mẫu, i l lần lấy mẫu
Biến đầu ra :
KP hệ số tỷ lệ
KI hệ số t ch ph n
KD hệ số vi ph n
2. Số lượng biến ng n ngữ
Biến đầu v o :
Với c c k hiệu tương ứng sau :
NB: m nhiều. NM: m vừa.
ZE: không âm PS: dương t.
Sai số : ET
NS: âm ít.
PM: dương vừa.
PB: dương nhiều
ET = { m nhiều, m vừa, m t, bằng kh ng, dương t, dương vừa, dương nhiều}
→ ET = { NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB }
Mọi th ng tin chi tiết xin liên hệ qua mail : nhamnd@gmail.com
5
T i liệu tham khảo : Điều khiển tự động
Đạo h m sai số : DET
ET
DET = { m nhiều, m vừa, m t, bằng kh ng, dương t, dương vừa, dương nhiều}
→ DET = {NB, NM, NS, ZE, PS, PM, PB}
DET
Biến đầu ra :
Với c c k hiệu tương ứng sau :
S : nhỏ.
KP hệ số tỉ lệ:
T : vừa. B : lớn. GB : kh lớn.
BB : rất lớn.
KP = { nhỏ, vừa, lớn, kh lớn, rất lớn }
→ KP = { S, T, B, GB, BB }
KP
6
Mọi th ng tin chi tiết xin liên hệ qua mail : nhamnd@gmail.com
T i liệu tham khảo : Điều khiển tự động
KI hệ số t ch ph n:
KI = { nhỏ, vừa, lớn, kh lớn, rất lớn }
→ KI = { S, T, B, GB, BB }
KD hệ số vi phân:
KD = { nhỏ, vừa, lớn, kh lớn, rất lớn }
→ KD = { S, T, B, GB, BB }
3. Luật hợp th nh.
C tổng cộng l 7*7*3 = 147 luật IF ... THEN
KI
KD
7
Mọi th ng tin chi tiết xin liên hệ qua mail : nhamnd@gmail.com
T i liệu tham khảo : Điều khiển tự động
Luật chỉnh định KP:
KPNB NM
NS
DET
ZE
PS
PM
PB
ET
NB
NM
NS
ZE
PS
PM
PB
BB
GB
B
T
B
GB
BB
BB
GB
B
T
B
GB
BB
BB
GB
B
S
B
GB
BB
BB
GB
B
S
B
GB
BB
BB
GB
B
S
B
GB
BB
BB
GB
B
T
B
GB
BB
BB
GB
B
T
B
GB
BB
Luật chỉnh định KD:
KD
NB
NM
NS
NB
BB
GB
B
NM
BB
GB
B
NS
BB
B
B
DET
ZE
BB
B
B
PS
BB
B
B
PM
BB
GB
B
PB
BB
GB
B
ET
ZE
PS
PM
PB
T
B
GB
BB
T
B
GB
BB
S
B
B
BB
S
B
B
BB
S
B
B
BB
T
B
GB
BB
T
B
GB
BB
Luật chỉnh định KI :
KI
NB
NM
NS
NB
S
T
B
NM
S
T
B
NS
S
B
GB
DET
ZE
S
B
GB
PS
S
B
GB
PM
S
T
B
PB
S
T
B
ET
ZE
PS
PM
PB
BB
B
T
S
BB
B
T
S
BB
GB
B
S
BB
GB
B
S
BB
GB
B
S
BB
B
T
S
BB
B
T
S
4. Chọn luật điều khiển
Luật hợp th nh cho đề t i n y luật Max – Min
5. Giải mờ
Chọn phương ph p giải mờ trọng t m bằng phương ph p độ cao theo c ng thức sau:
m
m
y H
ij ij
DP
i 1 j 1
m m
i 1 j 1
Hij
Hijmin(i( y),j( y))
8
Mọi th ng tin chi tiết xin liên hệ qua mail : nhamnd@gmail.com
T i liệu tham khảo : Điều khiển tự động
ij
, yij
Biểu diễn luật điều khiển thể hiện trong kh ng gian:
Luật điều khiển KP trong không gian
Luật điều khiển KI trong không gian
Mọi th ng tin chi tiết xin liên hệ qua mail : nhamnd@gmail.com
9
T i liệu tham khảo : Điều khiển tự động
Luật diều khiển KD trong không gian
Kết quả mô phỏng bằng MATLAB:
Sau khi hiệu
chỉnh
Trước khi hiệu
chỉnh
Kết luận.
!
Trong b i c n nhiều thiếu s t xin đọc giả bỏ qua!
Mọi th ng tin chi tiết xin liên hệ qua mail : nhamnd@gmail.com
10
T i liệu tham khảo : Điều khiển tự động
Mọi th ng tin chi tiết xin liên hệ qua mail : nhamnd@gmail.com
11
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- CAC_BUOC_DIEU_KHIEN_PID_FUZZY_CHO_LO_NHIET.doc
- CAC_BUOC_DIEU_KHIEN_PID_FUZZY_CHO_LO_NHIET.pdf