ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
Bài Tiểu Luận
Học phần logic mờ và mạng nơron
Mục lục
Mục lục 1
LỜI NÓI ĐẦU 1
LỜI CẢM ƠN 2
Phần I: Thiết kế bộ điều khiển PID tương tự 3
1.1 Thiết kế bộ điều khiển PID 3
1.2. Mô phỏng hệ thống trên phần mềm matlab: 4
PHẦN II :Thiết kế bộ điều khiển mờ 6
2.1. Tìm hiểu hệ thống: 6
2.2. Chọn các biến ngôn ngữ vào ra 7
2.3. Xây dựng luật hợp thành: 10
2.4. Chọn luật hợp thành 12
2.5. Mô phỏng hệ thống trên phần mềm matlab: 15
Phần III: So sánh chất lượng của hai bộ điều khiển 17
Phần IV. Kết luận 18
LỜI NÓI ĐẦU
Đất nước ta đang trong thời kì công nghiệp hóa , hiện đại hóa. Nền kinh
tế ngày càng phát triển mạnh mẽ , đời sống nhân dân ngày càng được nâng cao.
Qua đó nhu cầu của ngừơi dân cũng tăng theo, điều đó đòi hỏi các nhà máy sản
xuất phải nâng cao năng suất và đảm bảo cả về mặt chất lượng.
Lớp :LT TĐH_K3 - 1 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
Để làm được điều đó các nhà máy phải ngày càng nâng cao về mặt tự
động hóa. Trong các dây chuyền sản xuất tự động thì động cơ DC là một cơ cấu
điều khiển hữu hiệu. Động cơ DC được sử dụng rộng rãi trong các dây chuyền
sản xuất tự động , ngoài ra động cơ DC còn được ứng dụng trong các thiết bị
điều khiển chính xác, ví dụ như điều khiển robot…

Việc nghiên cứu xây dựng bộ điều khiển tốc độ cho động cơ điện một chiều dựa
trên các lý thuyết điều khiển hiện đại là một vấn đề rất cần
thiết, trong việc gắn liền giữa nhiệm vụ nghiên cứu và thực tiễn cuộc sống.
Để phục vụ cho công tác nghiên cứu, một phương pháp được nhiều nhà khoa học
trong và ngoài nước sử dụng rất nhiều đó là phương pháp điều khiển bằng PID và
diều khiển mờ thích nghi.
Trong quá trình học ở trường sinh viên cần phải vận dụng được các kiến
thức đã học vào thưc tế. “Bài Tiểu Luận Học phần logic mờ và mạng nơron” là
một trong những tiền đề của sự vận dụng những kiến thức đã học của sinh viên
Đại Học ngành Tự động hóa vào thực tế. Qua đó giúp cho mỗi sinh viên có thể
hiểu rõ hơn những gì đã học ở lý thuyết mà chưa có dịp để ứng dụng vào thực tế.
LỜI CẢM ƠN
Em xin chân thành cảm ơn Thầy Lê Văn Tùng đã tận tình chỉ bảo và hướng
dẫn em và các bạn trong lớp TDH-k3 trong quá trình làm tiểu luận.
Dù Em đã có nhiều cố gắng trong quá trình thực hiện bài tiểu luận này, tuy
nhiên cũng không thể tránh khỏi những thiếu sót. Kính mong Thầy cùng các bạn
thẳng thắn đóng góp ý kiến để đồ án môn học của em được hoàn thiện hơn.
Đề bài: Thiết kế tối ưu bộ điều khiển dùng PID tương tự và bộ điều khiển
mờ cho đối tượng có hàm truyền :
Lớp :LT TĐH_K3 - 2 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
W
(S)
=
1)1)(aSS5,0(
2
2,0
++
−

a
ea
s
Trong đó: a là số thứ tự theo danh sách.
Yêu cầu: - Thiết kế PID tương tự.
- thiết kế FLC.
- So sánh chất lượng 2 bộ điều khiển trên.
Với: - U
đặt
= a (v)
- Thành phần
1000=
dt
du
dat
(v/p)
- n
đm
= 1000 (v/p)
- Cảm biến đo: W =
1000
a
Phần I: Thiết kế bộ điều khiển PID tương tự
1.1 Thiết kế bộ điều khiển PID
Với đề bài ra :
Lớp :LT TĐH_K3 - 3 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
W
(S)

=
1)1)(aSS5,0(
2
2,0
++
−
a
ea
s
Trong đó: a là số thứ tự theo danh sách :Với a = 6

)12,0)(16)(13(
12
)16)(13(
.12
)(
2,0
+++
=
++
=
−
SSSSS
e
SW
S
Áp dụng phương pháp thiết kế PID theo tiêu chuẩn phẳng :
Ta có:
2
=

ns
;
1
=
ns
; k = 12

⇒

ST
STST
SW
i
Vn
PID
)1)(1(
)(
++
=
Trong đó:
6
1
== TT
n
;
3
2
== TT
v
;

2,0=
b
T

8,42,0.12.22 ===
bi
kTT

⇒
S
SS
S
SS
SW
PID
8,4
1918
8,4
)13)(16(
)(
2
++
=
++
=

Hay
8,4
18
8,4

1
8,4
9
)(
S
S
SW
PID
++=
(P) (I) (D)
1.2. Mô phỏng hệ thống trên phần mềm matlab:
Lớp :LT TĐH_K3 - 4 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
Hình 1.1: mô phỏng hệ thống bằng matlab
Hình 1.2: Đặc tính của hệ thống
Lớp :LT TĐH_K3 - 5 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
PHẦN II :Thiết kế bộ điều khiển mờ
Thiết kế bộ điều khiển mờ có đối tượng có hàm truyền:
W
(S)
=
1)1)(6SS3(
.12
2,0
++
− s
e

Với - U
đặt
= 6 (v)
- Thành phần
1000
=
dt
du
đăt
(v/p)
- n
đm
= 1000 (v/p)
2.1. Tìm hiểu hệ thống:
Động cơ điện 1 chiều vẫn được sử dụng phổ biến trong các hệ thống
truyền động điện chất lượng cao, dải công suất động cơ điện một chiều từ vài W
đến hàng MW. Đây là loại động cơ đa dạng và linh hoạt, có thể đáp ứng yêu cầu
mômen, tăng tốc và hãm tải trọng nặng. Động cơ điện một chiều cũng dễ dàng
đáp ứng với các truyền động trong khoảng điều khiển tốc độ rộng và đảo chiều
nhanh với nhiều đặc tuyến quan hệ momen - tốc độ.
Trong kỹ thuật điều khiển, người ta mô tả động cơ bằng một khâu quán
tính bậc 2 có trễ có hàm truyền:
W
(S)
=
1)1)(6SS3(
.12
2,0
++
− s

e
- Cảm biến được coi là một khâu tỷ lệ với hệ số:
W =
006,0
)/(1000
)(6
=
pv
V
- Thành phần
1000=
dt
du
dat
(v/p)
- Điện áp đặt có giá trị U
đặt
= 6v
Lớp :LT TĐH_K3 - 6 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
- Khâu so sánh làm nhiệm vụ so sánh điện áp đặt và điện áp phản hồi từ đầu ra
của khối cảm biến, đầu ra của khối so sánh là sai lệch
cb
UUe −=
.động cơ điện
nói riêng, cũng như các đối tượng nói chung thường không cho phép có độ quá
điều chỉnh, do đó e biến thiên trong khoảng từ 10 đến 0.
2.2. Chọn các biến ngôn ngữ vào ra.
Động cơ điện 1 chiều của ta điều khiển theo quy luật PD, khi đó ngôn ngữ

đầu vào bộ điều khiển mờ là sai lệch (Ký hiệu E) và đạo hàm sai lệch (Ký hiệu
DE). Đầu ra bộ Điều khiển mờ là điện áp (ký hiệu là U).
Miền giá trị của các biến ngôn ngữ được chọn như sau:
- E = [0÷10]
- DE = [0÷1000]
- U = [0÷20]
Hàm liên thuộc của các biến ngôn ngữ được chọn như sau
µ
ET
= [µ
E1
µ
E2
µ
E3
µ
E4
µ
E5
] (Hình 2.1)
µ
DET
= [µ
DE1
µ
DE2
µ
DE3
µ
DE4

µ
DE5
] (Hình 2.2)
µ
UT
= [µ
U1
µ
U2
µ
U3
µ
U4
µ
U5
] (Hình 2.3)
Lớp :LT TĐH_K3 - 7 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
Hình 2.1: Hàm liên thuộc đầu vào ET
Lớp :LT TĐH_K3 - 8 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
Hình 2.2 Hàm liên thuộc đầu vào DET
Lớp :LT TĐH_K3 - 9 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
Hình 2.3 Hàm liên thuộc đầu ra UT
2.3. Xây dựng luật hợp thành:
Với 5 tập mờ của mỗi đầu vào, ta xây dựng được 5 x 5 = 25 luật điều khiển. Các

luật điều khiển này được xây dựng theo 2 nguyên tắc sau:
- Sai lệch càng lớn thì tác động điều khiển càng lớn.
- Tích phân sai lệch càng lớn thì tác động điều khiển càng lớn.
Lớp :LT TĐH_K3 - 10 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
+ Xây dựng mệnh đề hợp thành:
R
1
: Nếu E = E
1
và DE = DE
1
thì U = U
1
hoặc
R
2
: Nếu E = E
2
và DE = DE
1
thì U = U
2
hoặc
R
3
: Nếu E = E
3
và DE = DE

1
thì U = U
3
hoặc
R
4
: Nếu E = E
4
và DE = DE
1
thì U = U
4
hoặc
R
5
: Nếu E = E
5
và DE = DE
1
thì U = U
5
hoặc
R
6
: Nếu E = E
1
và DE = DE
2
thì U = U
2

hoặc
R
7
: Nếu E = E
2
và DE = DE
2
thì U = U
3
hoặc
R
8
: Nếu E = E
3
và DE = DE
2
thì U = U
4
hoặc
R
9
: Nếu E = E
4
và DE = DE
2
thì U = U
5
hoặc
R
10

: Nếu E = E
5
và DE = DE
2
thì U = U
5
hoặc
R
11
: Nếu E = E
1
và DE = DE
3
thì U = U
3
hoặc
R
12
: Nếu E = E
2
và DE = DE
3
thì U = U
4
hoặc
R
13
: Nếu E = E
3
và DE = DE

3
thì U = U
5
hoặc
R
14
: Nếu E = E
4
và DE = DE
3
thì U = U
5
hoặc
R
15
: Nếu E = E
5
và DE = DE
3
thì U = U
5
hoặc
R
16
: Nếu E = E
1
và DE = DE
4
thì U = U
4

hoặc
R
17
: Nếu E = E
2
và DE = DE
4
thì U = U
5
hoặc
R
18
: Nếu E = E
3
và DE = DE
4
thì U = U
5
hoặc
R
19
: Nếu E = E
4
và DE = DE
4
thì U = U
5
hoặc
R
20

: Nếu E = E
5
và DE = DE
4
thì U = U
5
hoặc
R
21
: Nếu E = E
1
và DE = DE
5
thì U = U
5
hoặc
R
22
: Nếu E = E
2
và DE = DE
5
thì U = U
5
hoặc
R
23
: Nếu E = E
3
và DE = DE

5
thì U = U
5
hoặc
R
24
: Nếu E = E
4
và DE = DE
5
thì U = U
5
hoặc
R
25
: Nếu E = E
5
và DE = DE
5
thì U = U
5
Lớp :LT TĐH_K3 - 11 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
Hình 2.4: Xây dựng mệnh đề hợp thành
2.4. Chọn luật hợp thành
Ta chọn luật hợp thành Max - Min, giải mờ bằng phương pháp trọng tâm, ta
quan sát được sự tác động của các luật quan hệ vào - ra của bộ điều khiển như
hình 2.5b và 2.5c.
Lớp :LT TĐH_K3 - 12 - GVHD: Lê Văn Tùng

SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
Hình 2.5a: Chọn luật hợp thành Max - Min
Lớp :LT TĐH_K3 - 13 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
Hình 2.5b
Lớp :LT TĐH_K3 - 14 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
Hình 2.5c
Hình 2.5: Quan hệ vào - ra của bộ điều khiển
2.5. Mô phỏng hệ thống trên phần mềm matlab:
Sơ đồ mô phỏng hệ thống được chỉ ra trên hình 2.6. Kết quả mô phỏng
được chỉ ra trên hình 2.7
Lớp :LT TĐH_K3 - 15 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
Hình 2.6. Sơ đồ mô phỏng hệ thống.
Hình 2.7 Đặc tính động của hệ thống
Lớp :LT TĐH_K3 - 16 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
Phần III: So sánh chất lượng của hai bộ điều khiển
Các bộ điều khiển tỉ lệ(P) - tích phân (PI) – vi phân (PD) đã đáp ứng được yêu
cầu về chất lượng trong quá trình điều khiển. Tuy nhiên chúng còn tồn tại một số
nhược điểm cơ bản, ví dụ như bộ điều khiển PD rất nhạy với tín hiệu nhiễu vì
bản than PD là bộ lọc thông cao, với độ lọc lớn hơn sẽ làm tăng ảnh hưởng của
nhiễu. Với bộ điều khiển PI lại là nguyên nhân kéo dài thời gian tăng tốc và thời
gian xác lập. để thỏa mãn yêu cầu về chất lượng người ta sử dụng tổ hợp điều

khiển tỉ lệ - tích phân – vi phân (PID). Bộ điều khiển PID kết hợp được những
điểm mạnh của các bộ điều khiển P, PI, PD, nhằm cải thiện quá trình quá độ,
Đồng thời tăng độ chính xác cho hệ thống
Bộ điều khiển PID là bộ điều khiển hoàn hảo nhất (độ tác động nhanh hơn bộ
điều khiển tỉ lệ), đáp ứng được yêu cầu của hầu hết các quy trình công
nghệ.Nhưng việc hiệu chỉnh các tham số của nó rất khó khăn, phức tạp đòi hỏi
người sử dụng phải có trình độ nhất định, vì vậy bộ điều khiển này chỉ sử dụng ở
những nơi cần thiết, khi bộ điều khiển PI không đáp ứng được yêu cầu về chất
lượng điều chỉnh.
Hoạt động của bộ điều khiển mờ phụ thuộc vào khả năng và phương pháp rút
ra kết luận theo tư duy của con người sau đó được cài đặt vào máy tính trên cơ
sở logic mờ.
Nhìn chung phương pháp điều khiển kinh điển thường gặp những khó khăn do
việc phải xây dựng được mô hình đối tượng trước khi thiết kế bộ điều khiển, mặt
khác các bộ điều khiển phải được thiết kế dựa trên cơ sở kỹ thuật và đảm bảo
tính chất phù hợp đối tượng của các bộ điều khiển này.
Trong thực tế khi thiết kế bộ điều khiển mờ không nhất thiết phải biết trước mô
hình mà chỉ cần những hiểu biết về đối tượng qua các biến ngôn ngữ về động
học của đối tượng, những biến này lại được phản chiếu qua các biến ngôn ngữ và
các nguyên tắc điều khiển cơ sở của bộ điều khiển mờ. Trong nhiều trường hợp
khả năng nhận dạng đối tượng qua mô hình cực kỳ khó khăn và nhiều trường
Lớp :LT TĐH_K3 - 17 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng
ĐHCN Quảng Ninh Bài Tiểu Luận Logic mờ và mạng neuron
hợp không thể thực hiện được, nên việc tổng hợp hệ thống điều khiển bằng thiết
kế bộ điều khiển mờ cho phép tiết kiệm rất nhiều công sưc, giá thành lại rẻ. Đó
là điểm mạnh của bộ điều khiển mờ trong việc thiết kế các hệ thống điều khiển,
các đối tượng phức tạp, các đối tượng mà trong việc xây dựng mô hình cực kỳ
khó khăn. Ngay cả đối với các đối tượng điều khiển đơn giản quy trình thiết kế
hệ thống mờ cũng ngắn gọn hơn so với quy trình thiết kế hệ thống điều khiển

kinh điển.
Phần IV. Kết luận
Xét một cách tổng quát bộ điều khiển PID vẫn là tốt nhất, có thời gian tác
động nhanh nhất triệt tiêu được sai lệch tĩnh và nhiễu phụ tải.
Vì vậy đối với hệ thống đòi hỏi chất lượng điều khiển cao người ta thiết kế PID.
Trái với những hệ thống đòi hỏi chất lượng trung bình trong khi người vận hành
lại hiểu rõ về đối tượng thì ta dùng bộ điều khiển mờ một mặt vẫn đảm bảo được
yêu cầu kỹ thuật vừa thuận tiện cho quá trình thiết kế. Một đặc điểm của điều
khiển mờ là tác động chậm do khối lượng tính toán lớn, nên với đối tượng biến
đổi nhanh ta không dùng được bộ điều khiển mờ.
Trên thực tế bộ điều khiển mờ chưa được ứng dụng rộng rãi vì nó là bộ điều
khiển mới, còn rất nhiều vấn đề về điều khiển mờ cần được nghiên cứu kỹ hơn…
Với việc thiết kế bộ điều khiển PID mờ điều khiển tốc độ quay của động cơ
một chiều kích từ độc lập, tôi gặp rất nhiều khó khăn trong vấn đề chọn các hàm
liên thuộc của ET, DET,… Với sự giúp đỡ của các bạn và thầy giáo Lê Văn
Tùng hướng dẫn trong phần mô hình hóa để mô phỏng bài toán. Chân thành
cảm ơn thầy và các bạn ! Tuy nhiên trong quá trình làm không tránh những sai
sót, mong thầy giáo và các bạn đóng góp ý kiến, để lần làm sau được hoàn thiện
hơn.
Lớp :LT TĐH_K3 - 18 - GVHD: Lê Văn Tùng
SVTH: Hoàng Văn Dũng