Đi u khi n lô gíc m
C u trúc c b n c a m t H th ng Đi u khi n Lô gíc M (FLC, Fuzzy Logic Control) ơ
đ c bi u di n trong Hình 10.7.ượ
--Quá trình m hóa (The fuzzification process)--
M hóa là quá trình t o nh đ u vào c a FLC thành nh ng giá tr thành viên t p m
trong nh ng không gian n n đ u vào khác nhau. Quy t đ nh c n đ c th c hi n liên ế ượ
quan:
(a) s l ng tín hi u vào ượ
(b) kích th c c a không gian n nướ
(c) s l ng và hình dáng c a t p m . ượ
M t b đi u khi n m (FLC) tranh đua v i m t b đi u khi n PID s đ c yêu c u ượ
t i thi u hóa sai s và t c đ bi n thiên sai s ế ho c .
Kích th c c a không gian n n s ph thu c vào kho ng mong mu n (th ng là t iướ ườ
m t m c đ bão hòa) c a bi n đ u vào. Gi thi t cho h th ng chúng ta xem xét t i là ế ế
e có kho ng 6 và có kho ng 1.
S l ng và hình dáng c a t p m trong m t không gian n n riêng bi t là ượ th a hi p
(trade-off) gi a đ chính xác c a hành đ ng đi u khi n và s ph c t p tính toán trong
th i gian th c. Trong ví d này, t p h p 7 tam giác s đ c s d ng. ượ
Hình 1: (Hình 10.7) H th ng đi u khi n lô gíc m (CSDL = c s d li u, CSQT = ơ
c s quy t c)ơ
M i t p h p s đ c cho m t m c đ ngôn ng đ nh n d ng, ví d PB (d ng l n, ượ ươ
positive big), PM (d ng trung bình, positive medium), PS (d ng nh , positive small),ươ ươ
Không (Z, about zero), NS (âm nh , negative small), NM (âm trung bình, negative
medium) và NB (âm l n, negative big). B y c a s đ u vào t p m cho đ cượ
cho trong Hình 10.8. N u t i m i kho ng riêng bi t, ế thì, t
Hình 10.8, các giá tr thành viên t p m đ u vào là:
(1)
--C s quy t c m --ơ
C s quy t c m bao g m m t t p h p các quy t c ngôn ng tr c sau (antecedent-ơ ướ
sequent) có d ng:
(2)
--N u-- e là d ng nh (PS) --Và-- ce là âm nh (NS) --Thì-- u là d ng nhế ươ ươ
(PS)
L i phát bi u đi u ki n m th ng đ ng g i là ‘quy t c ki u Mamdani’, sau khi ườ
Mamdani (1976) l n đ u tiên s d ng trong c s quy t c m đ đi u khi n h th ng ơ
h i.ơ
CSQT đ c xây d ng s d ng tri th c tiên nghi m (priori knowledge) t m t ho cượ
nhi u ngu n sau:
(a) Nh ng quy lu t v t lý chi ph i đ ng h c h th ng
(b) D li u t nh ng b đi u khi n đang t n t i
(c) Tri th c h ng d n m h (imprecise heuristic knowledge) thu đ c t nh ng ướ ơ ượ
chuyên gia có kinh nghi m.
N u (c) trên đ c s d ng, thì s hi u bi t mô hình toán h c h th ng là không c n.ế ượ ế
Hai c a s đ u vào m b y t p h p đ c cho trong Hình 10.8 cho m t t p h p ượ
có th các quy t c c a d ng đã cho trong ph ng trình ( ươ 2). L p thành m t b ng c s ơ
duy t c hai chi u nh trong Hình 10.9 là thu n ti n. ư
--Suy lu n m --
Hình 10.9 gi thi t r ng c a s đ u ra ch a đ ng b y t p m có nh ng m c ngôn ng ế
khác nhau làm các t p m đ u vào. N u không gian n n cho tín hi u đi u khi n u(t) là ế
9, thì c a s đ u ra nh đ c cho trong Hình 10.10. ư ượ
Gi thi t r ng m t quy t c ch c ch n trong c s quy t c đ c cho b ng ph ng trình ế ơ ượ ươ
(3):
(3)
Ho c N u e là A Và ce là B Thì u = C ế
T ph ng trình ( ươ equ:ADVCON10005) hàm Boolean Ho c (OR) tr thành phép toán
c c đ i m , và t ph ng trình ( ươ equ:ADVCON10006) hàm Boolean Và (AND) tr
thành phép toán c c ti u m . Vì v y ph ng trình ( ươ 3) có th đ c vi t thành: ượ ế
(4)
Ph ng trình (ươ 4) đ c g i là quá trình suy lu n c c đ i-c c ti u ho c suy lu n m c cượ
đ i c c ti u.
Trong Hình 10.8 và ph ng trình (ươ 1) các t p m đ c ‘hit’ (đánh) trong c a s đ u vào ượ
sai s khi là PS và PM. Trong c a s t c đ bi n thiên sai s khi ế
thì các t p m đ c ‘hit’ (đánh) là NS và Z. T Hình 10.9, nh ng quy t c phù h p ượ
t ng ng v i nh ng cú đánh ‘hits’ là:ươ
Ho c N u e là PS Và ce là NS ế
Ho c N u e là PS Và ce là Z ế
Thì u = PS
(5)
Ho c N u e là PM Và ce là NS ế
Ho c N u e là PM Và ce là Z ế
Thì u = PM
(6)
Hình 2: (Hình 10.8) C a s đ u vào m b y t p h p cho sai s (e) và t c đ bi n ế
thiên sai s (ce)
Hình 3: (Hình 10.9) C u trúc b ng c a m t c s quy t c m b ng ngôn ơ
ng
Hình 4: (Hình 10.10) C a s đ u vào m b y t p h p cho tín hi u đi u
khi n u(t)
Áp d ng quá trình suy lu n c c đ i c c ti u vào ph ng trình ( ươ 5):
(7)
nh p các giá tr t ph ng trình ( ươ 1):
(8)