Luận án: Mở rộng suy luận xấp xỉ đại số gia tử và ứng dụng điều khiển
"Khám phá phương pháp suy luận xấp xỉ đại số gia tử ứng dụng điều khiển thông minh. Nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm hiệu quả."
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
139
Thời gian đọc
21 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Cơ sở lý thuyết suy luận xấp xỉ và đại số gia tử
- Số trang:
- 139 trang
- Trường:
- Học viện Khoa học và Công nghệ
- Chuyên ngành:
- Cơ sở toán học cho tin học
- Tác giả:
- Nguyễn Tiến Duy
- Năm:
- 2016
Tóm tắt nội dung luận án
I. Cơ sở lý thuyết suy luận xấp xỉ và đại số gia tử
Lý thuyết tập mờ và đại số gia tử (hedge algebra) đóng vai trò nền tảng trong xử lý thông tin ngôn ngữ. Các hệ thống tính toán truyền thống thường gặp khó khăn với thông tin định tính không chính xác. Kỹ thuật suy luận xấp xỉ (approximate reasoning) giúp giải quyết triệt để vấn đề này. Phương pháp này mô phỏng khả năng tư duy và suy diễn tự nhiên của con người. Mô hình mờ cổ điển sử dụng các hàm thuộc để định lượng từ ngữ mờ. Tuy nhiên, cách tiếp cận mờ truyền thống đòi hỏi nhiều phép toán phức tạp. Cấu trúc đại số gia tử cung cấp một góc nhìn toán học chặt chẽ hơn. Cấu trúc này xem xét quan hệ thứ tự tự nhiên giữa các từ ngôn ngữ. Các biến ngôn ngữ được mô hình hóa trực tiếp thông qua các phần tử sinh và gia tử ngôn ngữ. Nghiên cứu kết hợp suy luận xấp xỉ với đại số gia tử tạo tiền đề quan trọng cho các bài toán điều khiển tự động hiện đại. Mô hình xử lý dữ liệu đạt độ chính xác cao mà không cần giải mờ phức tạp.
1.1. Khái niệm cơ bản về suy luận xấp xỉ và logic mờ
Suy luận xấp xỉ (approximate reasoning) là công cụ toán học mạnh mẽ trong trí tuệ nhân tạo. Kỹ thuật này cho phép suy diễn logic từ các tiền đề mờ và không hoàn chỉnh. Trong lý thuyết tập mờ, các giá trị ngôn ngữ được biểu diễn qua hàm liên thuộc. Hệ thống mờ nhận đầu vào thực, chuyển đổi sang giá trị mờ qua khâu mờ hóa. Sau đó, cơ chế suy luận thực hiện kết hợp các quy tắc mờ để đưa ra quyết định. Mô hình mờ Mamdani và Sugeno là hai kiến trúc phổ biến nhất hiện nay. Mô hình Sugeno rút gọn khâu kết luận thành hàm tuyến tính hoặc hằng số. Dù vậy, phương pháp mờ truyền thống vẫn bộc lộ hạn chế khi số lượng luật bùng nổ. Phép tính mờ đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn trong các ứng dụng thời gian thực. Việc tìm kiếm một công cụ đại số thay thế là yêu cầu cấp thiết.
1.2. Cấu trúc đại số gia tử trong biểu diễn ngôn ngữ
Đại số gia tử (hedge algebra) do các nhà khoa học Việt Nam khởi xướng và phát triển. Đây là một cấu trúc đại số trừu tượng mô hình hóa tập từ ngữ ngôn ngữ. Cấu trúc này dựa trên hai phần tử sinh nguyên thủy đối lập nhau, ví dụ như nhỏ và lớn. Các gia tử ngôn ngữ như rất, hơi, quá đóng vai trò là các toán tử làm tăng hoặc giảm ngữ nghĩa. Điểm đặc biệt của hedge algebra là bảo toàn quan hệ thứ tự ngữ nghĩa tự nhiên của từ. Tập các giá trị ngôn ngữ được sắp xếp có thứ tự trên đoạn đơn vị [0, 1]. Cấu trúc này không cần rời rạc hóa miền giá trị như tập mờ cổ điển. Nhờ đó, việc biến đổi giữa định tính và định lượng diễn ra tự nhiên và chính xác. Đại số gia tử tối ưu hóa dung lượng bộ nhớ và tốc độ tính toán cho các hệ thống thông minh.
1.3. Mô hình bộ điều khiển mờ dựa trên hệ luật chuẩn
Bộ điều khiển mờ truyền thống vận hành dựa trên tập luật chuyên gia IF - THEN. Cấu trúc cơ bản bao gồm ba khối chính: mờ hóa, động cơ suy luận và giải mờ. Tín hiệu sai số và đạo hàm sai số từ hệ thống được đưa vào khối mờ hóa. Khối suy luận kích hoạt các luật điều khiển tương ứng trong cơ sở tri thức. Cuối cùng, khối giải mờ chuyển đổi kết quả mờ thành tín hiệu điều khiển vật lý rõ ràng. Phương pháp giải mờ trọng tâm (Centroid) thường được áp dụng phổ biến. Tuy nhiên, khâu giải mờ tiêu tốn nhiều thời gian xử lý của vi điều khiển. Khi số biến trạng thái tăng lên, số lượng luật điều khiển tăng theo cấp số nhân. Điều này gây khó khăn lớn cho việc thiết kế các hệ thống điều khiển đáp ứng nhanh.
II. Phương pháp suy luận xấp xỉ đại số gia tử mở rộng
Phương pháp suy luận xấp xỉ truyền thống được mở rộng đáng kể nhờ ứng dụng đại số gia tử (hedge algebra). Kỹ thuật mới tập trung giải quyết bài toán suy diễn trên không gian đa chiều. Thay vì phụ thuộc vào bảng luật rời rạc, hệ thống xây dựng các mặt cong suy luận liên tục. Phép toán dựa trên việc ánh xạ trực tiếp các giá trị ngôn ngữ thành các điểm hình học. Mô hình suy luận xấp xỉ (approximate reasoning) dạng mới này loại bỏ hoàn toàn các bước mờ hóa và giải mờ cồng kềnh. Quá trình tính toán diễn ra trực tiếp trên tập số thực qua các hàm đại số. Bộ điều khiển đại số gia tử (hedge algebra controller - HAC) kế thừa trọn vẹn ưu điểm này. Tốc độ đáp ứng của hệ thống tăng lên đáng kể. Cấu trúc thuật toán trở nên tinh gọn và dễ cài đặt trên phần cứng nhúng.
2.1. Kỹ thuật suy luận xấp xỉ nội suy trên mặt 3D
Nội suy tuyến tính trên mặt phẳng 3D là bước đột phá trong suy luận xấp xỉ đại số gia tử. Không gian trạng thái hai đầu vào được chia thành các lưới tam giác hoặc tứ giác chuẩn tắc. Mỗi nút lưới tương ứng với một giá trị ngữ nghĩa định lượng xác định. Khi có tín hiệu đầu vào mới, hệ thống xác định vị trí điểm làm việc trên mặt 3D. Tín hiệu đầu ra được tính toán trực tiếp thông qua công thức nội suy tuyến tính cục bộ. Phép nội suy này đảm bảo tính liên tục và trơn của mặt điều khiển. Thuật toán không cần tra cứu toàn bộ cơ sở luật như phương pháp mờ cổ điển. Thời gian thực thi phép suy luận giảm đi nhiều lần. Độ phức tạp tính toán không còn phụ thuộc vào số lượng gia tử ngôn ngữ.
2.2. Phép ngữ nghĩa hóa và giải nghĩa cho biến ngôn ngữ
Quá trình ngữ nghĩa hóa và giải nghĩa đóng vai trò trung tâm trong cấu trúc đại số gia tử. Phép ngữ nghĩa hóa ánh xạ một giá trị vật lý thực tế sang miền giá trị ngữ nghĩa đại số. Ngược lại, phép giải nghĩa biến đổi giá trị ngữ nghĩa đại số thành giá trị vật lý thực tế. Cả hai phép biến đổi này đều mang tính đơn điệu và song ánh. Sự liên hệ chặt chẽ giữa hai quá trình đảm bảo không làm mất mát thông tin điều khiển. Phép giải nghĩa thay thế hoàn hảo cho khâu giải mờ phức tạp trong hệ mờ thông thường. Cấu trúc tính toán trở thành một chuỗi các hàm giải tích tường minh. Nhờ đó, việc phân tích độ ổn định của hệ thống kín trở nên khả thi và thuận tiện hơn.
III. Hàm định lượng ngữ nghĩa và tối ưu hóa tham số mờ
Hàm định lượng ngữ nghĩa (semantically quantifying function - SQF) là hạt nhân toán học của đại số gia tử. Hàm SQF thiết lập mối quan hệ định lượng chính xác cho từng từ ngữ mờ. Các đặc trưng ngữ nghĩa như độ mờ, dấu gia tử được chuẩn hóa thành các tham số hình học. Tuy nhiên, việc lựa chọn tham số mờ ban đầu thường dựa trên kinh nghiệm chủ quan. Để nâng cao chất lượng điều khiển, giải thuật di truyền (GA) được tích hợp để tối ưu hóa tham số SQF. Thuật toán tự động tìm kiếm bộ tham số tối ưu trong không gian nghiệm. Quá trình tối ưu giúp bộ điều khiển thích nghi hoàn hảo với đối tượng phi tuyến. Hiệu năng của bộ điều khiển đại số gia tử (HAC) nhờ đó đạt mức vượt trội so với các thiết kế thủ công.
3.1. Vai trò của hàm định lượng ngữ nghĩa SQF
Hàm định lượng ngữ nghĩa (semantically quantifying function - SQF) gán mỗi giá trị ngôn ngữ một số thực trong đoạn [0, 1]. Hàm SQF bảo toàn trọn vẹn thứ tự tự nhiên của các từ trong đại số gia tử. Nếu từ ngữ A lớn hơn từ ngữ B về mặt ý nghĩa, thì SQF(A) luôn lớn hơn SQF(B). Các tham số cơ bản của hàm bao gồm độ mờ của phần tử sinh và độ mờ của các gia tử. Chỉ với một vài tham số cô đọng, SQF có thể biểu diễn vô hạn các từ ngôn ngữ phức tạp. Người thiết kế có thể dễ dàng điều chỉnh hình dạng mặt điều khiển thông qua các tham số này. SQF đóng vai trò cầu nối xuyên suốt giữa tư duy ngôn ngữ mờ và tính toán số học chính xác.
3.2. Tối ưu hóa tham số mờ bằng giải thuật di truyền
Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) là phương pháp tối ưu hóa toàn cục dựa trên chọn lọc tự nhiên. Trong đại số gia tử, GA được dùng để tinh chỉnh các tham số mờ và hệ số hàm định lượng ngữ nghĩa SQF. Mỗi cá thể trong quần thể GA mã hóa một vector chứa các tham số mờ cần tìm. Hàm thích nghi được xây dựng dựa trên các chỉ tiêu chất lượng điều khiển như sai số tích phân (ITAE, ISE) và độ quá điều chỉnh. Qua các thế hệ lai ghép và đột biến, quần thể tiến hóa dần về bộ tham số tối ưu nhất. Phương pháp này giải phóng chuyên gia khỏi quá trình thử sai tốn kém thời gian. Bộ điều khiển sau khi tối ưu có khả năng kháng nhiễu và độ bền vững rất cao.
IV. Thiết kế bộ điều khiển đại số gia tử trong thực tế
Thiết kế bộ điều khiển đại số gia tử (hedge algebra controller - HAC) mở ra hướng tiếp cận mới cho tự động hóa. Quy trình thiết kế bao gồm việc lựa chọn biến vào ra, xác định tập từ ngữ và thiết lập hàm định lượng ngữ nghĩa (SQF). HAC không yêu cầu lập bảng luật mờ dày đặc như hệ thống thông thường. Cấu trúc điều khiển gọn nhẹ, chỉ bao gồm khâu chuyển đổi thang đo và hàm nội suy toán học. Các mô hình thực nghiệm đa dạng chứng minh tính hiệu quả vượt trội của HAC. Từ các hệ truyền động điện, hệ thống nhiệt đến các đối tượng cơ điện tử phi tuyến bậc cao, HAC đều thể hiện khả năng bám quỹ đạo xuất sắc và triệt tiêu dao động nhanh chóng.
4.1. Ứng dụng bộ điều khiển cho động cơ DC và hệ DO
HAC được ứng dụng thành công trong bài toán ổn định tốc độ động cơ điện một chiều (DC). Động cơ DC thường chịu tác động lớn từ biến thiên tải trọng và điện áp nguồn. Bộ điều khiển đại số gia tử phản ứng tức thì với các thay đổi tải, giảm thiểu tối đa độ sụt tốc. Ngoài ra, phương pháp còn được triển khai để chỉnh định tham số cho bộ điều khiển PI trong hệ thống oxy hòa tan (DO). Nồng độ oxy hòa tan trong nước có tính chất trễ lớn và phi tuyến mạnh. Bộ chỉnh định HAC liên tục cập nhật hệ số khuếch đại Kp và Ki theo thời gian thực. Nhờ vậy, nồng độ DO luôn được duy trì ổn định quanh giá trị đặt mong muốn.
4.2. Ứng dụng ổn định lò nhiệt và con lắc ngược
Lò nhiệt công nghiệp và hệ con lắc ngược là hai đối tượng kiểm chứng kinh điển trong lý thuyết điều khiển. Lò nhiệt đặc trưng bởi quán tính nhiệt lớn và độ trễ thời gian dài. Bộ điều khiển HAC kết hợp phép ngữ nghĩa hóa giúp lò nhiệt đạt nhiệt độ đặt nhanh, không xảy ra quá điều chỉnh. Trong khi đó, hệ con lắc ngược trên xe đẩy là hệ thống phi tuyến cao, thiếu tích động lực học. Bộ điều khiển trượt dựa trên đại số gia tử giúp dựng đứng con lắc ổn định và giữ vững vị trí xe. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm khẳng định HAC có độ bền vững cao trước các nhiễu loạn bên ngoài.
V. Đánh giá hiệu năng bộ điều khiển đại số gia tử HAC
Đánh giá hiệu năng toàn diện khẳng định vị thế vượt trội của bộ điều khiển đại số gia tử (hedge algebra controller - HAC). Các tiêu chuẩn đánh giá bao gồm thời gian xác lập, độ quá điều chỉnh, sai số xác lập và thời gian thực thi mã lệnh. Khi so sánh trực tiếp với bộ điều khiển mờ (Fuzzy Logic Controller), HAC luôn cho đáp ứng quá độ nhanh và êm hơn. Tốc độ tính toán của thuật toán HAC nhanh hơn nhiều lần nhờ công thức giải tích đơn giản. Khối lượng mã nguồn giảm thiểu cho phép nạp trực tiếp vào các dòng vi điều khiển giá rẻ. Đây là bước đột phá mang tính thực tiễn cao cho ngành điều khiển nhúng.
5.1. So sánh hiệu năng giữa HAC và bộ điều khiển mờ
So sánh thực nghiệm giữa HAC và bộ điều khiển mờ truyền thống cho thấy nhiều ưu điểm nổi bật. Về chất lượng đáp ứng động học, HAC giảm độ quá điều chỉnh xuống mức dưới 2%. Thời gian quá độ của hệ thống sử dụng HAC ngắn hơn khoảng 20% đến 40% so với bộ mờ tương đương. Về mặt thời gian xử lý vi xử lý, HAC không phải duyệt cơ sở dữ liệu luật và không cần tính tích phân giải mờ. Do đó, thời gian một chu kỳ quét của HAC chỉ bằng một phần nhỏ so với thuật toán mờ. Khả năng ổn định vững chắc của HAC cũng vượt trội khi tham số đối tượng thay đổi trong phạm vi rộng.
5.2. Khả năng mở rộng và triển vọng phát triển thực tiễn
Lý thuyết đại số gia tử và suy luận xấp xỉ mở rộng tiếp tục mở ra nhiều tiềm năng ứng dụng mới. Cấu trúc HAC có thể dễ dàng mở rộng cho các hệ thống nhiều đầu vào và nhiều đầu ra (MIMO). Việc kết hợp HAC với mạng nơ-ron sâu và học tăng cường hứa hẹn tạo ra các hệ thống tự hành thông minh. Trong công nghiệp 4.0, các thuật toán nhẹ và chính xác như HAC rất phù hợp với thiết bị tính toán biên (Edge Computing). Nghiên cứu mở ra triển vọng to lớn trong việc giải quyết các bài toán kỹ thuật phức tạp với chi phí phần cứng tối ưu nhất.
Mục lục chi tiết luận án
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (139 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ----------------------------- NGUYỄN TIẾN DUY MỞ RỘNG PHÉP SUY LUẬN XẤP XỈ CỦA ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC HÀ NỘI – 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ----------------------------- NGUYỄN TIẾN DUY MỞ RỘNG PHÉP SUY LUẬN XẤP XỈ CỦA ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Chuyên ngành: Cơ sở toán học cho tin học Mã số: 62 46 01 10 Người hướng dẫn khoa học: 1. Vũ Như Lân HÀ NỘI – 2016 2 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án “Mở rộng phép suy luận xấp xỉ của đại số gia tử và ứng dụng trong bài toán điều khiển” là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả. Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong luận án là hoàn toàn trung thực, không sao chép từ bất kỳ nguồn nào và dưới bất kỳ hình thức nào. Một phần trong các kết quả này đã được công bố trên các tạp chí khoa học chuyên ngành và các hội thảo với sự đồng ý của các đồng tác giả trước khi đưa vào luận án.
Một số kết quả còn lại chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Việc tham khảo các nguồn tài liệu đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định. Hà Nội, ngày … tháng … năm 2016 Tác giả Nguyễn Tiến Duy 3 LỜI CẢM ƠN Luận án đã được hoàn thành dưới sự hướng dẫn tận tâm và nghiêm khắc của PGS. Nguyễn Cát Hồ và TS.
Lời đầu tiên, tôi xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc tới hai Thầy. Tôi xin trân trọng cảm ơn các thầy PGS. Nguyễn Hữu Công – PGĐ Đại học Thái Nguyên đã có nhiều góp ý, chỉ dẫn trong quá trình thiết kế các bộ điều khiển mờ và báo cáo luận án. Cảm ơn thầy TS.
Trần Thái Sơn – Viện Công nghệ thông tin, Viện hàm lâm khoa học Việt Nam đã có những ý kiến góp ý về vấn đề xác định hàm mục tiêu cho bài toán tối ưu hoá tham số. Cảm ơn thầy ThS. Hoàng Văn Thông – ĐH Giao Thông vận tải đã có nhiều góp ý về vấn đề tính toán ngữ nghĩa định lượng giá trị ngôn ngữ. Cảm ơn thầy TS.
Bùi Hải Lê – Bộ môn Cơ hoc̣a VâṭliêụvàKêt́câu, ́ Viện Cơ khí, ĐH Bách Khoa Hà Nội đã có những góp ý về việc đánh giá thời gian thực hiện thuật toán của các bộ điều khiển. Cảm ơn thầy TS. Nguyễn Phương Huy đã có nhiều góp ý trong việc ứng dụng giải thuật di truyền trong vấn đề tối ưu hoá các tham số. Cảm ơn các thầy TS.
Đào Huy Du, ThS Nghiêm Văn Tính – ĐH KTCN – ĐHTN, ThS. Nguyễn Tuấn Anh – Trường ĐH Công nghệ thông tin và truyền thông – ĐHTN đã có nhiều ý kiến quý báu trong quá trình thực hiện luận án. Tôi xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Ban lãnh đạo Viện Công nghệ thông tin, Phòng “Đào tạo sau đại học”, Phòng “Tin học trong điều khiển kỹ thuật”, Phòng “Các hệ chuyên gia và tính toán mềm” đã tạo điều kiện thuận lợi trong quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận án. Xin trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu trường Đại học Kỹ thuật công nghiệp – ĐH Thái Nguyên, Khoa Điện tử, các đồng nghiệp đã giúp đỡ để tôi có thể thực hiện kế hoạch nghiên cứu, hoàn thành luận án.
Tôi xin trân thành cảm ơn tới những người thân trong Gia đình, những người luôn dành cho tôi sự động viên, sẻ chia, giúp đỡ trong những lúc khó khăn. Chân thành cảm ơn những người bạn đã giúp tôi rất nhiều về mặt tinh thần trong quá trình thực hiện luận án. 4 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN. 3 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT.
6 DANH MỤC CÁC BẢNG. 8 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ. NHỮNG KIẾN THỨC CƠ SỞ.1 Suy luận xấp xỉ dựa trên lí thuyết tập mờ.1 Mô hình mờ đa điều kiện .2 Mô hình mờ Sugeno .3 Bộ điều khiển mờ dựa trên hệ luật.1 Cấu trúc của bộ điều khiển mờ .2 Phương pháp thiết kế bộ điều khiển mờ dựa trên luật.2 Suy luận xấp xỉ dựa trên đại số gia tử .1 Kiến thức cơ sở về về đại số gia tử .2 Ứng dụng đại số gia tử giải bài toán suy luận xấp xỉ.3 Mô hình bộ điều khiển sử dụng đại số gia tử. 41 Kết luận Chương 1.
MỞ RỘNG PHƯƠNG PHÁP LẬP LUẬN XẤP XỈ, PHÉP NGỮ NGHĨA HOÁ VÀ GIẢI NGHĨA.1 Phương pháp suy luận xấp xỉ bằng nội suy tuyến tính trên mặt 3D.2 Phép ngữ nghĩa hoá và phương pháp nội suy với phép ngữ nghĩa hoá .3 Sơ đồ bộ điều khiển .4 Tối ưu hoá tham số sử dụng giải thuật di truyền .1 Giải thuật di truyền .1 Các bước thực hiện GA.2 Các phép toán của GA .2 Tối ưu hoá các tham số mờ của đại số gia tử. 56 Kết luận Chương 2. MỘT SỐ ỨNG DỤNG TRONG ĐIỀU KHIỂN.1 Bộ suy luận xấp xỉ với phương pháp nội suy tuyến tính trên mặt 3D.1 Bộ điều khiển ổn định tốc độ động cơ DC.2 Bộ chỉnh định cho bộ điều khiển PI trong hệ thống DO .3 Bộ điều khiển điện áp trong hệ thống SEIG .2 Ứng dụng phép ngữ nghĩa hoá và giải nghĩa.1 Bộ điều khiển ổn định nhiệt độ cho lò nhiệt .2 Bộ điều khiển trượt con lắc ngược.3 Tối ưu hoá tham số mờ ĐSGT và phép ngữ nghĩa hoá, giải nghĩa .1 Tối ưu hoá tham số bộ chỉnh định cho bộ điều khiển PI.2 Tối ưu hoá tham số bộ điều khiển ổn định nhiệt độ cho lò nhiệt .3 Tối ưu hoá tham số bộ điều khiển trượt con lắc ngược. 123 Kết luận chương 3.
127 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN. 129 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN. 131 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 132 6 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Các ký hiệu: 풜풳: Đại số gia tử tuyến tính.
퐺: Tập các phần tử sinh. 푐 − : Phần tử sinh âm. 푐 + : Phần tử sinh dương. 퐻: Tập các gia tử.
퐻− : Tập các gia tử âm. 퐻+ : Tập các gia tử dương. 푾: Phần tử trung hoà. 푠푔푛: Ký hiệu hàm dấu.
푓푚(푥): Độ đo tính mờ của hạng từ 푥. (ℎ): Độ đo tính mờ của gia tử ℎ. 훼: Tổng độ đo tính mờ của các gia tử âm. 훽: Tổng độ đo tính mờ của các gia tử dương.
휃: Giá trị ngữ nghĩa định lượng của phần tử trung hoà. 푣: Ký hiệu hàm ánh xạ ngữ nghĩa định lượng. Các chữ viết tắt: CSDL: Cơ sở dữ liệu. DO: Dissolved Oxygen.
ĐSGT: Đại số gia tử. FAM: Fuzzy Associate Memory. FIS: Fuzzy Inference System. FLC: Fuzzy Logic Controller.
GA: Genetic Algorithm. HA-IRMd: Hedge Algebras-based Interpolative Reasoning Method. 7 HAC: Hedge-Algebras Controller. IGBT: Insulated Gate Bipolar Transistor.
IRFO: indirect rotor-flux-oriented. MISO: Multi Input – Single Output. MIMO: Multi Input – Multi Output. OP-SAM: Optimization Semantization Associate Memory.
OP-SMHAC: Optimization Sliding Mode HAC. PD: Proportional Derivative. PI: Proportional Integral. PID: Proportional Integral Derivative.
PSO: Practicle Swarm Optimization. PWM: Pulse Width Modulation SAM: Semantization Associate Memory. SEIG: self-excited induction generator. SGA: Simple Genetic Algorithm.
SISO: Single Input – Single Output. SMC: Sliding Mode Controller. SMFC: Sliding Mode Fuzzy Controller. SMHAC: Sliding Mode Hedge-Algebras Controller.
SQM: Semantically Quantifying Mapping. SRG: Switched Reluctance Generator. 8 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2. Hệ luật của một bộ suy luận mờ.
Tham số mờ của các ĐSGT. Hệ luật điều khiển. Tham số mờ của các ĐSGT. Mối quan hệ dấu của các gia tử và các phần tử sinh.
Các nhãn ngôn ngữ được chuyển đổi. Hệ luật điều khiển trong ĐSGT. Bảng SAM với giá trị ngữ nghĩa định lượng của các nhãn ngôn ngữ. Giá trị tham chiếu khi mô phỏng.
So sánh chất lượng điều khiển của các bộ điều khiển. Hệ luật chỉnh định các hệ số 퐾푃 , 퐾 퐼 của bộ điều khiển PI. Tham số mờ của các ĐSGT. Bảng SAM của 퐿∆퐾푃.
Bảng SAM của 퐿∆퐾퐼. Mức thay đổi của giá trị đặt 푦푑. Bảng luật của bộ điều khiển FLC – Sugeno. Tham số mờ của các ĐSGT.
Mối quan hệ dấu của các gia tử và các phần tử sinh. Các nhãn ngôn ngữ. Hệ luật điều khiển trong ĐSGT. Bảng SAM với giá trị ngữ nghĩa định lượng của các nhãn ngôn ngữ.
Sự thay đổi từng bước của tải 푅푑푐 theo thời gian. Các mức thay đổi của điện áp tham chiếu tải 푢푑∗ 푐 theo thời gian. Hệ luật điều khiển của bộ điều khiển mờ cho lò nhiệt. Tham số mờ của các ĐSGT.
Các nhãn ngôn ngữ được chuyển đổi. Hệ luật điều khiển cho lò nhiệt trong ĐSGT. Bảng SAM với giá trị ngữ nghĩa định lượng của các nhãn ngôn ngữ100 Bảng 3. Hệ luật điều khiển của SMFC.
Tham số mờ của các ĐSGT. Các nhãn ngôn ngữ. Hệ luật điều khiển trong ĐSGT. Tham số mờ tối ưu của các ĐSGT.
Bảng OP_SAM của 퐿∆퐾푃. Bảng SAM của 퐿∆퐾퐼. Tham số mờ của các ĐSGT. Bảng OP_SAM với các tham số tối ưu.
Các tham số mờ cần tối ưu. Tham số mờ tối ưu của các ĐSGT. 125 10 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1. Phép “and” được thực hiện theo công thức min.
Mô hình mờ kiểu sugeno với đầu là hằng số. Sơ đồ cấu trúc của bộ điều khiển mờ. Sơ đồ hệ thống với bộ điều khiển mờ. Độ đo tình mờ của các phần tử sinh.
Độ đo tính mờ của một số hạng từ ngôn ngữ. Sự sắp xếp của các 푥 ∈ 푋, ℎ 푗 ∈ 퐻, 푐 ∈ 퐺. Hàm ánh xạ ngữ nghĩa định lượng. Mô hình của bộ suy luận xấp xỉ dựa trên đại số gia tử.
Sơ đồ bộ điều khiển theo tiếp cận đại số gia tử. Mặt quan hệ vào – ra 푆푟 3 푒푎푙 trong không gian [0, 1]3. Nội suy truyến tính trên 푆푟 3 푒푎푙. Mối quan hệ giữa miền giá trị thực, ngôn ngữ và ngữ nghĩa định lượng.
Ngữ nghĩa hoá và giải nghĩa tuyến tính. Ngữ nghĩa hoá và giải nghĩa tuyến tính từng đoạn. Mô hình của bộ suy luận xấp xỉ theo ĐSGT. Lưu đồ thuật toán của GA.
Cấu trúc chuỗi gen. Mô hình hệ thống điều khiển động cơ DC. Hệ thống với các bộ điều khiển PI được mô phỏng trên 59 Hình 3. Tập mờ của các biến 푒, 푐푒, 푢 và mặt quan hệ vào – ra.
Mô hinh ̀ mô phong ̉ hệthống với bộ điều khiển mờ.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Nguyễn Tiến Duy (2016). Suy luận xấp xỉ đại số gia tử & ứng dụng điều khiển [Luận án tiến sĩ, Học viện Khoa học và Công nghệ]. LuanAn.net. https://luanan.net/cong-nghe-thong-tin/tri-tue-nhan-tao/mo-rong-suy-luan-xap-xi-dai-so-gia-tu-ung-dung-dieu-khien
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Suy luận xấp xỉ đại số gia tử & ứng dụng điều khiển" nghiên cứu về vấn đề gì?
"Khám phá phương pháp suy luận xấp xỉ đại số gia tử ứng dụng điều khiển thông minh. Nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm hiệu quả."
Luận án "Suy luận xấp xỉ đại số gia tử & ứng dụng điều khiển" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Học viện Khoa học và Công nghệ. Năm bảo vệ: 2016.
Luận án "Suy luận xấp xỉ đại số gia tử & ứng dụng điều khiển" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Suy luận xấp xỉ đại số gia tử & ứng dụng điều khiển" thuộc chuyên ngành Cơ sở toán học cho tin học. Danh mục: Trí Tuệ Nhân Tạo.
Luận án "Suy luận xấp xỉ đại số gia tử & ứng dụng điều khiển" có bao nhiêu trang?
Luận án "Suy luận xấp xỉ đại số gia tử & ứng dụng điều khiển" có 139 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Suy luận xấp xỉ đại số gia tử & ứng dụng điều khiển" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.