CHƯƠNG 0: MỞ ĐẦU

Con người chế tạo ra dụng cụ để sử dụng cho mục đích của họ đồng thời cũng nghĩ đến việc điều khiển chúng theo ý muốn của mình. Khái niệm hồi tiếp là khái niệm hết sức quan trọng để điều khiển dụng cụ. Ứng dụng đầu tiên hết sức có ý nghĩa là điều khiển tốc độ động cơ hơi nước được James Watts phát minh 1769. Khi các dự án mới với nhiều đầu vào và nhiều đầu ra ngày càng trở nên phức tạp hơn thì sự mô tả hệ thống điều khiển đòi hỏi một số lượng lớn các phương trình kèm theo. Lý thuyết điều khiển cổ điển một vào một ra hoàn toàn không có giá trị với hệ thống đa vào đa ra. Từ năm 1960, lý thuyết hiện đại được phát triển để thích ứng với mức độ phức tạp ngày càng tăng của các dự án và những quy tắc đòi hỏi tính chính xác, tải trọng, giá thành được dùng trong quân đội, không gian và trong công nghiệp. Sự phát triển này được tăng tốc bởi máy tính số vì khả năng lập trình giải quyết đồng thời nhiều phương trình.

Kỹ thuật điều khiển dựa trên phương trình toán học. Tuy nhiên, chúng ta thường đối mặt với những dự án hoá học, máy móc và nhiều hệ thống khác cần được điều khiển, thì việc mô tả đặc tính của chúng thông qua các phương trình toán học là hết sức khó khăn vì mức độ phức tạp quá lớn. Ngay cả những chuyên gia để hoàn thành việc điều khiển, họ phải vận dụng, chắt ép kiến thức từ những kinh nghiệm lâu dài để đưa ra những phương pháp, luật điều khiển thông qua ngôn ngữ trực giác tự nhiên. Kiến thức ( bí quyết ) được trình bày với ngôn ngữ trực giác tự nhiên thì được giải thích một cách dễ dàng, dễ hiểu bằng nhận thức thông thường và do đó dễ nhớ. Trong nhiều trường hợp, ngôn ngữ trực giác tự nhiên có một ranh giới mơ hồ về ngữ nghĩa, nó được đề cập như những số hạng ngôn ngữ mờ và được đặt tính hóa bởi hàm liên thuộc. Ý tưởng thiết kế bộ điều khiển mờ ra đời.

Vậy dùng mờ cho ta những lợi điểm gì?

Một phương pháp thiết kế khác đơn giản hơn, nhanh gọn hơn

Để đánh giá tại sao phương pháp mờ cơ bản lại có sức hấp dẫn đầt ấn tượng trong ứng dụng điều khiển , chúng ta hãy xem ví dụ về thiết kế điển hình

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.co