Download miễn phí Thiết kế hệ thống đo nhiệt bằng điều khiển mở thích nghi NeuronFuzzy
MỤC LỤC
Trang
Lời cảm ơn
Chương 0 : Mở đầu
Quá trình suy diễn mờ
& Sự ra đời của bộ điều khiển mờ thích nghi
Chương 1 :Tập mờ
1.1. Tập mờ & Các phép toán trên tập mờ
1.2. Quan hệ mờ & Các phép toán trên quan hệ mờ
1.3. Các phương pháp mờ hoá & giải mờ
Chương 2 : Logic mờ
2.1. Logic rõ & Logic mờ
2.2. Cơ sở tri thức mờ
2.3. Kỹ thuật suy diễn mờ bằng tay
Chương 3 : Thiết kế hệ thống đo nhiệt độ
3.1. Mạch điều khiển công suất
3.2. Cảm biến
3.3. Mạch gia công
Chương 4 : Bộ điều khiển mờ cơ bản
Chương 5 : Sơ lược về mạng Neuron
5.1. Quá trình phát triển
5.2. Mạng Neuron là gì ?
5.3. Các phần cơ bản của mạng Neuron nhân tạo
5.4. Một số luật học & Giải thuật BP
Chương 6 : Mờ thích nghi
6.1. Sơ lược về NeuronFuzzy
6.2.1. Biểu diễn cấu trúc If-Then theo cấu trúc mạng Neuron
6.2.2. Neuron mờ
6.3. Các bộ điều khiển dùng mạng Neuron Fuzzy
6.4. Điều khiển mạng NeuronFuzzy
qua việc lai ghép học cấu trúc và học thông số
Chương 7 : Bộ điều khiển mờ thích nghi
Tài liệu tham khảo
Giáo trình Trí tuệ nhân tạo – Nguyễn Thiện Thành
Giáo trình Điều Khiển Tự Động I, II – Nguyễn Phương Hà
Giáo trình cảm biến – Phan Quốc Phô, Nguyễn Đức Chiến
Neural Network for Identification, Prediction and Control – Springer
NeronFuzzy
www.atmel.com
www.maxim-ic.com
www.fuzzyTech.com
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung tài liệu:
CHÖÔNG 1: TAÄP MÔØTAÄP MÔØ VAØ CAÙC PHEÙP TOAÙN TREÂN TAÄP MÔØ.
Taäp môø:
Trong khaùi nieäm taäp hôïp kinh ñieån, vieäc xaây döïng caùc pheùp aùnh xaï vaø caùc moâ hình ñeàu ñaët treân cô sôû logic hai giaù trò Boolean. Töùc laø haøm phuï thuoäc mF(x) ñònh nghóa treân taäp F chæ coù hai giaù trò laø 1 neáu x thuoäc F vaø laø 0 neáu x khoâng thuoäc F. Kieåu logic hai giaù trò naøy toû ra raát hieäu quaû vaø thaønh coâng trong vieäc giaûi quyeát caùc baøi toaùn ñöôïc ñònh nghóa roõ raøng.
Tuy nhieân trong thöïc teá thöôøng toàn taïi moät taäp hôïp maø ñoä phuï thuoäc cuûa caùc phaàn töû trong taäp hôïp coù giaù trò trong khoaûng [0,1]. Töø ñoù khaùi nieäm taäp môø ra ñôøi.
& Ñònh nghóa: Taäp môø F xaùc ñònh treân taäp kinh ñieån M laø moät taäp maø moãi phaàn töû cuûa noù laø moät caëp caùc giaù trò (x, mF(x) ) trong ñoù x thuoäc M vaø mF laø aùnh xaï: mF : M à [0,1]
Aùnh xaï mF ñöôïc goïi laø haøm lieân thuoäc cuûa taäp môø F.
Taäp kinh ñieån M ñöôïc goïi laø cô sôû cuûa taäp môø F.
¯Haøm lieân thuoäc cuûa caùc taäp môø:
Haøm lieân thuoäc ñeå tính ñoä phuï thuoäc cuûa moät phaàn töû x naøo ñoù, coù hai caùch: tính tröïc tieáp( neáu mF(x) cho tröôùc döôùi daïng coâng thöùc töôøng minh ) hoaëc tra baûng( neáu mF(x) cho döôùi daïng baûng ).
Caùc daïng haøm phuï thuoäc:
1. Daïng tuyeán tính :
Ñaây laø daïng taäp môø ñôn giaûn nhaát, thöôøng ñöôïc choïn khi moâ taû caùc khaùi nieäm chöa bieát hay chöa hieåu roõ raøng.
0
Taäp môø tuyeán tính taêng
Taäp môø tuyeán tính giaûm
1
0
1
2. Daïng ñöôøng cong S :
b
g
a
A
0.5
1
0
x
Moät taäp môø daïng ñöôøng cong S coù 3 thoâng soá laø caùc giaù trò a, b, g coù ñoä phuï thuoäc töông öùng laø 0, 0.5 vaø1. Daïng ñöôøng cong S thöôøng ñöôïc duøng ñeå ñaët tröng cho ñöôøng cong phaân boá chuaån. A laø ñieåm uoán.
Ñoä phuï thuoäc taïi ñieåm x ñöôïc tính bôûi coâng thöùc sau :
Trong kyõ thuaät ñieàu khieån môø thoâng thöôøng caùc haøm lieân thuoäc kieåu S hay ñöôïc thay gaàn ñuùng baèng moät haøm tuyeán tính töøng ñoaïn.
3.Daïng ñöôøng cong hình chuoâng :
Daïng ñöôøng cong hình chuoâng ñaëc tröng cho caùc soá môø (xaáp xæ moät giaù trò trung taâm), bao goàm 2 ñöôøng cong daïng S taêng vaø S giaûm.
g
0.5
x
b
1
0
Ñoä roäng hay heïp cuûa mieàn khaûo saùt cuõng nhö ñoä doác cuûa daïng hình chuoâng tuøy theo tính chaát cuûa hieän töôïng ñöôïc moâ taû, cuõng nhö quyeát ñònh cuûa ngöôøi thieát keá.
Töø hai taäp môø daïng ñöôøng cong S ta suy ra ñoä phuï thuoäc taïi ñieåm x cuûa taäp môø daïng ñöôøng cong hình chuoâng nhö sau :
4. Daïng hình tam giaùc, hình thang vaø hình vai :
Cuøng vôùi söï gia taêng cuûa caùc boä vi ñieàu khieån 8 bit vaø 16 bit, daïng taäp môø chuaån hình chuoâng ñöôïc thay baèng caùc daïng taäp môø hình tam giaùc vaø hình thang do yeâu caàu tieát kieäm boä nhôù voán haïn cheá cuûa caùc boä vi ñieàu khieån.
Daïng hình thang :
a
b
x
xB
xA
0
1
Daïng tam giaùc :
0
1
x
b
g
a
Daïng hình vai :
Thoâng thöôøng vuøng giöõa cuûa bieán moâ hình ñöôïc ñaëc tröng baèng caùc taäp môø coù daïng hình tam giaùc vì noù lieân quan tôùi caùc khaùi nieäm taêng vaø giaûm. Tuy nhieân ôû vuøng bieân cuûa bieán khaùi nieäm khoâng bò thay ñoåi. Luùc naøy caàn phaûi duøng daïng hình vai ñeå moâ taû tính chaát cuûa bieán ôû bieân.
0
1
edge
floor
1
0
edge
floor
Hình vai traùi
Hình vai phaûi
Ví duï: Xeùt bieán Nhieät Ñoä goàm caùc taäp môø LAÏNH, MAÙT, TRUNG BÌNH, AÁM, NOÙNG nhö hình veõ:
Laïnh
Maùt
Trung bình
AÁm
Noùng
X1
X2
X3
X4
X5
X6
1
Khi ta ñaït ñeán NOÙNG thì taát caû nhieät ñoä cao hôn seõ laø luoân NOÙNG.
Khi nhieät ñoä chöa ñaït ñeán LAÏNH thì nhieät ñoä thaáp hôn seõ laø LAÏNH.
Do ñoù ta coù hai taäp môø NOÙNG, LAÏNH daïng hình vai.
¯Caùc tính chaát vaø ñaët ñieåm cô baûn cuûa taäp môø:
1.Ñoä cao vaø daïng chính taéc cuûa taäp môø
Ñoä cao cuûa taäp môø F ( ñònh nghóa treân cô sôû M ) laø giaù trò
H = sup mF(x) laø giaù trò cöïc ñaïi ñoä phuï thuoäc cuûa caùc phaàn töû taäp môø xÎM
Moät taäp môø coù ít nhaát moät phaàn töû coù ñoä phuï thuoäc baèng 1 ñöôïc goïi laø taäp môø chính taéc, töùc laø H=1 vaø neáu H < 1 laø taäp môø khoâng chính taéc.
1
0,75
0
0
(a). Taäp môø A coù ñoä cao laø 1
(b). Taäp môø B coù ñoä cao laø 0,75
Trong caùc moâ hình boä ñieàu khieån môø, taát caû caùc taäp môø cô sôû ñeàu phaûi ôû daïng chính taéc nhaèm khoâng laøm suy giaûm ngoõ ra.
Taäp môø ñöôïc ñöa veà daïng chính taéc baèng caùch ñieàu chænh laïi taát caû giaù trò ñoä phuï thuoäc moät caùch tæ leä quanh giaù trò ñoä phuï thuoäc cöïc ñaïi.
2.Mieàn xaùc ñònh cuûa taäp môø:
Mieàn xaùc ñònh cuûa taäp môø F ( ñònh nghóa treân cô U ), ñöôïc kyù hieäu bôûi S laø taäp con cuûa M thoaû maõn:
S = { x Î M / mF(x) > 0 }
3.Mieàn tin caäy cuûa taäp môø:
Mieàn tin caäy cuûa taäp môø F ( ñònh nghóa treân cô sôû U ), ñöôïc kyù hieäu bôûi T, laø taäp con cuûa M thoaû maõn:
T = { x Î M / mF(x) = 1 }
0
1
Mieàn tin caäy
Mieàn xaùc ñònh
x
Minh hoïa veà mieàn xaùc ñònh vaø mieàn tin caäy cuûa moät taäp môø.
¯Caùc pheùp toaùn treân taäp môø :
Caùc pheùp toaùn treân taäp môø ñöôïc xaây döïng thoâng qua caùc haøm lieân thuoäc töông töï nhö caùc pheùp toaùn treân taäp hôïp kinh ñieån :
ØPheùp toaùn baèng nhau: Cho A vaø B laø hai taäp hôïp môø trong khoâng gian M, A vaø B ñöôïc goïi laø baèng nhau neáu vaø chæ neáu:
mA(x) = mB(x) cho taát caû x thuoäc M
ØPheùp hôïp hai taäp môø :Hôïp cuûa hai taäp môø A vaø B coù cuøng cô sôû M laø moät taäp môø cuõng xaùc ñònh treân cô sôû M vôùi haøm lieân thuoäc:
mAUB(x) = MAX { mA(x), mB(x) }
èToång quaùt: Hôïp cuûa taäp môø A coù haøm lieän thuoäc mA(x) ( ñònh nghóa treân cô sôû M ) vôùi taäp môø B coù haøm lieân thuoäc mB(y) ( ñònh nghóa treân cô sôû N) laø moät taäp môø xaùc ñònh treân cô sôû MxN vôùi haøm lieân thuoäc :
mAUB(x,y) = MAX { mA(x,y) , mB(x,y) }
trong ñoù :
mA(x,y) = mA(x) vôùi moïi y Î N vaø
mB(x,y) = mB(y) vôùi moïi x Î M.
AB
A
B
ØPheùp giao hai taäp môø :Giao cuûa hai taäp môø A vaø B coù cuøng cô sôû M laø moät taäp môø cuõng xaùc ñònh treân cô sôû M vôùi haøm lieân thuoäc :
mAÇB(x) = MIN { mA(x), mB(x) }
èToång quaùt: Giao cuûa taäp môø A coù haøm lieân thuoäc mA(x) ( ñònh nghóa treân coù cô sôû M ) vôùi taäp môø B coù haøm lieân thuoäc mB(y) (ñònh nghóa treân coù cô sôû N) laø moät taäp môø xaùc ñònh treân cô sôû MxN coù haøm lieân thuoäc :
mAÇB(x,y) = MIN { mA(x,y), mB(x.y) }
trong ñoù :
mA(x,y) = mA(x) vôùi moïi y Î N vaø
mB(x,y) = mB(y) vôùi moïi x Î M
AÇB
A
B
ØPheùp buø cuûa moät taäp môø :Buø cuûa taäp môø A coù cô sôû M vaø haøm lieân thuoäc mA(x) laø moät taäp môø Ac xaùc ñònh treân cuøng coù cô sôû M vôùi haøm lieân thuoäc :
A
AC
ØTích catesian : Cho A1, A2, … , An laø caùc taäp môø trong M1, M2, …, Mn. Tích Catesian cuûa caùc taäp môø A1, A2,…, An laø moät taäp môø trong khoâng gian tích M1.M2.M3…Mn vôùi haøm lieân thuoäc cuûa noù ñöôïc ñònh nghóa bôûi :
cho taát caû x1, x2 ,…,xn thuoäc M.
ØTích ñaïi soá : Tích ñaïi soá cuûa 2 taäp môø A vaø B vôùi caùc haøm lieân thuoäc mA(x) vaø mB(x) laø moät taäp môø maø haøm lieân thuoäc cuûa noùmA.B(x) ñöôïc cho bôûi :
mA.B(x) = mA(x).mB(x)
QUAN HEÄ MÔØ VAØ CAÙC PHEÙP TOAÙN TREÂN QUAN HEÄ MÔØ:
Quan heä môø:
¯Khoâng gian tích: Cho xX vaø yY , khoâng gian cuûa tích X vaø Y ñöôïc ñònh nghóa laø:
XxY= { (x,y)| xX vaø yY }.
¯Quan heä roõ: Cho R laø taäp con cuûa khoâng gian tích XxY, R ñöôïc goïi laø quan heä roõ neáu Rñöôïc ñònh nghóa baèng haøm ñaët tí...