thiết kế phương pháp điều khiển robot tự hành dựa trên cơ sở logic mờ, chương 7

Chia sẻ: Van Teo | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:10

0
221
lượt xem
135
download

thiết kế phương pháp điều khiển robot tự hành dựa trên cơ sở logic mờ, chương 7

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Định nghĩa tập mờ và các thuật ngữ liên quan a.Định nghĩa tập mờ: Tập mờ F xác định trên tập kinh điển M là một tập mờ mỗi phần từ của nó là một cặp các giá trị (x,µF(x)) trong đó có x M và μF là ánh xạ μF : M → [0, 1]. + Ánh xạ μF được gọi là hàm liên thuộc của tập mờ F. + Tập kinh điển M được gọi là tập kinh điển của tập mờ F. Hàm đặc trưng Tập mờ F ánh xạ mỗi giá trị x của...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: thiết kế phương pháp điều khiển robot tự hành dựa trên cơ sở logic mờ, chương 7

  1. Chương 7: Một số khái niệm cơ bản 3.2.1.Định nghĩa tập mờ và các thuật ngữ liên quan a.Định nghĩa tập mờ: Tập mờ F xác định trên tập kinh điển M là một tập mờ mỗi phần từ của nó là một cặp các giá trị (x,µF(x)) trong đó có x  M và μF là ánh xạ μF : M → [0, 1]. + Ánh xạ μF được gọi là hàm liên thuộc của tập mờ F. + Tập kinh điển M được gọi là tập kinh điển của tập mờ F. Ý nghĩa: 0 x Hình 3.1. Hàm đặc trưng Tập mờ F ánh xạ mỗi giá trị x của tập kinh điển thành một số nằm trong đoạn [0, 1] để chỉ mức độ phụ thuộc của nó vào tập M. Độ phụ thuộc bằng 0 tức là x không phụ thuộc tập M, độ phụ thuộc bằng 1 có nghĩa là nó là đại diện cho tập M. Khi mF(x) tăng dần thì độ phụ thuộc của x tăng dần. Điều này tạo nên một đường cong qua các phần tử của tập hợp. Một tập mờ gồm 3 thành phần:  Miền làm việc [x1, x2].
  2.  Đoạn [0, 1] trên trục tung thể hiện độ phụ thuộc của tập mờ.  Hàm đặc trưng mF(x) xác định độ phụ thuộc tương ứng của các phần tử đối với tập mờ. b.Miền xác định: 1 0 x1 x2 x 3 x Hình 3.2. Miền xác định Trong thực tế các phần tử có độ phụ thuộc lớn hơn 0 và bé hơn 1 thường không trải dài trên toàn miền làm việc của chúng. Trong hình 3.2 đoạn [x2, x3] là miền xác định của tập mờ. c.Hàm liên thuộc - Cho một tập hợp A, ánh xạ là μA : A→R được định nghĩa như sau: 1 khi x  A A   được gọi là hàm liên thuộc của A. 0 khi x  A
  3. - Một tập luôn có μX(x) = 1 với mọi x được gọi là không gian µ 1 Miền tin cậy Miền xác định nền (tập Hình 3.3. Các đặc tính của hàm phụ thuộc d. Độ cao, miền xác định và miền tin cậy của tập mờ - Độ cao của tập mờ F (định nghĩa trên cơ sở M) là giá trị H=sup μF(x), xM Một tập mờ với ít nhất một phần tử có độ phụ thuộc bằng 1 được gọi là tập mờ chính tắc, tức là H=1. Ngược lại một tập mờ F với H0 }. - Miền tin cậy của tập mờ F(định nghĩa trên cơ sở M ), được kí hiệu T, là tập con của M thỏa mãn: T={x  M | μF(x)=1 }. e. Biến ngôn ngữ Biến ngôn ngữ là phần chủ đạo trong các hệ thống dùng logic Mờ. Về cơ bản biến ngôn ngữ là loại biến mà giá trị của nó là những từ, những câu nói theo ngôn ngữ tự nhiên hoặc không tự nhiên. Ví dụ trong trường hợp mô tả tốc độ ta có thể có các biến
  4. ngôn ngữ đặc trưng cho các tập mờ sau: rất chậm, chậm, trung bình, nhanh, rất nhanh. f. Hàm đặc trưng Mức độ thỏa mãn của một giá trị vật lý vào khái niệm ngôn ngữ được gọi là độ phụ thuộc. Đối với biến liên tục, mức độ này được biểu diễn bởi một hàn gọi là hàm đặc trưng. Hàm đặc trưng là ánh xạ tập hợp các giá trị vật lý thành tập giá trị phụ thuộc với các giá trị ngôn ngữ. Dưới đây là một số dạng hàm đặc trưng: Là dạng đơn giản nhất, thường dùng mô tả các khái niệm chưa biết hay chưa rõ ràng. Dạng tuyến tính Công thức xác định độ phụ thuộc x: 0 khix  a  2.[(x-a)/(g-a)] khi a  x  b 2 s(x,a,b,g)= 1-2.[(x-a)/(g-a)] khib  x  g 2 1 khix  g Dạng dường cong  Độ phụ thuộc x được xác định : S(x,γ-β,γ-β/2,γ) khi x  γ (x,β,γ)= 1-S(x,γ-β,γ-β/2,γ) khix  γ Dạng hình chuông
  5. y Độ phụ thuộc x được xác định: 1 α β 0 khi x
  6. g.Mệnh đề hợp thành, luật hợp thành  Mệnh đề hợp thành - Khái niệm: Mệnh đề hợp thành tương ứng với một luật điều khiển thường có dạng : IF THEN . - Các quy tắc hợp thành mờ thường dùng: + Quy tắc Mandani: Nếu hệ thống có nhiều đầu vào và nhiều đầu ra thì mệnh đề tổng quát có dạng như sau: IF N= ni and M = mi and … Then R = ri and K=ki and… + Quy tắc hợp thành MIN: giá trị của mệnh đề hợp thành mờ là một tập mờ B’ định nghĩa trên nền Y (không gian nền của B) và có hàm liên thuộc: mB’ = min{mA, mB(y)}. + Quy tắc hợp thành PROD: Giá trị của mệnh đề hợp thành mờ B’ định nghĩa trên nền Y (không gian nền của B ) và có hàm liên thuộc : mB’ = mAmB(y).  Luật hợp thành Luật hợp thành mờ là tên chung gọi mô hình R biểu diễn một hay nhiều hàm liên thuộc cho một hay nhiều mệnh đề hợp thành. Nói cách khác, đó chính là tập hợp của nhiều mệnh đề hợp thành. Các luật hợp thành được xây dựng theo các quy tắc hợp thành. Như thế sẽ có các luật hợp thành khác nhau như: + Luật hợp thành MAX-MIN + Luật hợp thành MAX- PROD
  7. + Luật hợp thành SUM – MIN + Luật hợp thành MAX – PROD + Luật hợp thành SUM-PROD h.Giải mờ Giải mờ là quá trình xác định rõ giá trị đầu ra từ hàm phụ thuộc của tập mờ. Có 3 phương pháp chính thường được dùng trong bước này: 1. Phương pháp cực đại 2. Phương pháp điểm trọng tâm 3. Phương pháp độ cao Bộ điều khiển Mờ Cấu trúc bên trong một bộ điều khiển mờ có dạng như hình 3.7 nó gồm 3 khâu : + Mờ hóa +Thực hiện luật hợp thành + Giải mờ R1: NẾU…THÌ… x1 1 … … Rq:NẾU…THÌ… x2 H2 GIẢI MỜ MỜ HÓA HỢP THÀNH
  8. Hình 3.7. Mô hình cấu trúc bên trong một bộ điều khiển mờ
  9. Một bộ điều khiển mờ hoạt động theo nguyên lý như sau: Luật điều khiển Giao diện Thiết bị thực hiện hợp Giao diện đầu vào thành đầu ra BỘ ĐIỀU Đối KHIỂN MỜ tượng ĐK Thiết bị đo Hình 3.8. Sơ đồ nguyên lý một bộ điều khiển mờ Các nguyên lý thiết kế hệ thống điều khiển mờ : - Giao diện đầu vào gồm các khâu : Mờ hóa, các khâu hiệu chỉnh tỷ lệ, tích phân, vi phân… - Thiết bị hợp thành: sự triển khai luật hợp thành Mờ. - Giao diện đầu ra gồm : khâu giải mờ và các khâu trực tiếp với đối tượng. Các bước xây dựng bộ điều khiển mờ: - Bước 1 : định nghĩa tất cả các biến ngôn ngữ vào/ra. - Bước 2 : xác định các tập mờ cho từng biến ngôn ngữ vào/ra (mờ hóa).
  10. - Bước 3: xây dựng luật hợp thành. - Bước 4 : chọn thiết bị hợp thành. - Bước 5 : giải mờ và tối ưu hóa

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Đồng bộ tài khoản