LỜI TỰA

Đề tài này được thực hiện trong khuôn khổ một môn học do trường ĐH Kỹ Thuật qui định với số tín chỉ là 10. Thông qua đó, sinh viên có một học kỳ để tự học, tự đánh giá khả năng của mình và trình bày thành luận văn dựa trên những hiểu biết của mình.

Tên của đề tài là ứng dụng NeuroFuzzy để điều khiển nhiệt độ cho thấy đề tài không mới nhưng phương pháp điều khiển thì rất mới : đó là ứng dụng NeuroFuzzy, một lĩnh vực còn khá mới mẽ trong điều khiển tự động, là sự kết hợp của hai lĩnh vực trí khôn nhân tạo : logic mờ và mạng neuron nhằm tận dụng ưu điểm của cả hai. Nhằm để chứng tỏ ưu điểm của phương pháp này, đề tài điều khiển một đối tượng cụ thể là một lò nướng dân dụng.

Luận văn trình bày đề tài được chia làm 5 phần lớn :

• Phần 1 : Giới thiệu.

• Phần 2 : Lý thuyết.

• Phần 3 : Thiết kế.

• Phần 4 : Kết qua điều khiển.

• Phần 5 : tài liệu tham khảo.

Trong mỗi phần có nhiều chương nhỏ trải rộng từ hệ thống, phần cứng, phần mềm với tổng số trang là 183.

Do lượng nội dung viết thì nhiều mà khuôn khổ luận văn có giới hạn nên chỉ trình bày các giải thuật mà không trình bày chương trình. Tuy nhiên, nếu muốn tham khảo thì sử dụng đĩa CD-ROM kèm theo có chứa chương trình nguồn lẫn chương trình đã biên dịch (cho phép cài lên máy tính).

Thực ra tác giả còn muốn trình bày nhiều hơn nữa nhưng đành phải rút gọn nên không thốt khỏi tình trạng thiếu trước hụt sau. Ngồi ra, do mỗi phần được viết trong các khoản thời gian khác nhau nên không tránh khỏi vấn đề không nhất quán trong trình bày. Lối văn phong cũng không được khoa học cho lắm.

Mong rằng người đọc sẽ thông cảm mà bỏ qua những thiếu sót đó. Xin chân thành cảm ơn.

MỤC LỤC

Phần 1. Giới thiệu 9

Chương 1. Giới thiệu đề tài 10

1. Nhiệm vụ của đề tài 11

2. Thực hiện 11

Phần 2. Lý thuyết 12

Chương 1. Logic mờ 13

1. Sơ lược về logic mờ 13

1.1. Quá trình phát triển của logic mờ 13

1.2. Cơ sở tốn học của logic mờ 13

1.3. Logic mờ là logic của con người 16

1.4. So sánh logic mờ với lý thuyết xác suất thống kê 16

2. Các khái niệm dùng trong logic mờ 17

2.1. Tập hợp mờ và độ phụ thuộc 17

2.2. Hàm phụ thuộc 18

2.3. Biến ngôn ngữ 18

2.4. Luật mờ 19

3. Tính tốn mờ 19

3.1. Mờ hóa 19

3.2. Tính luật mờ 19

3.3. Suy luận mờ 20

3.4. Giải mờ 21

Chương 2. Mạng Neuron 23

1. Sơ lược về mạng neuron 23

1.1. Quá trình phát triển 23

1.2. Mạng neuron là gì ? 24

1.3. Cấu trúc của não 24

2. Mô hình hóa mạng neuron 26

2.1. Yêu cầu khi lập mô hình một neuron 26

2.2. Lập mô hình neuron 26

3. Học hỏi trong mạng neuron 28

4. Giải thuật học perceptron 30

4.1. Mô tả giải thuật 30

4.2. Phân loại với mô hình perceptron 31

4.3. Tóm tắt giải thuật 33

4.4. Hạn chế 34

4.5. Nhận xét 34

5. Giải thuật học delta 35

5.1. Đạo hàm 35

5.2. Mô tả luật học delta 36

5.3. Một số hàm truyền và đạo hàm của nó 37

5.4. Tóm tắt giải thuật 38

6. Giải thuật delta tổng quát 39

6.1. Mô hình perceptron đa tầng 39

6.2. Luật học delta tổng quát 39

6.3. Tóm tắt giải thuật 41

7. Độ hiệu quả của mạng neuron 41

Chương 3. NeuroFuzzy 44

1. Sơ lược về NeuroFuzzy 44

2. Kết hợp neuron và mờ 45

2.1. Biểu diễn luật If-Then theo cấu trúc mạng neuron 45

2.2. Neuron mờ 48

3. Học hỏi trong NeuroFuzzy 50

3.1. Sửa đổi hàm phụ thuộc 51

4. Nhận xét 54

Chương 4. Vi điều khiển 55

1. Vi điều khiển họ MCS-51 55

2. Vi điều khiển AT89C52 56

2.1. Cấu tạo chân 56

2.2. Sơ đồ khối 57

2.3. Mô tả chức năng các chân 57

2.4. Các thanh ghi chức năng 59

2.5. Bộ nhớ dữ liệu 61

2.6. Đặc tính bộ dao động 62

2.7. Chế độ lười 62

2.8. Chế độ hạ nguồn 62

2.9. Trạng thái của một số chân trong chế độ hạ nguồn và chế độ lười 62

2.10. Các thông số kỹ thuật 63

Chương 5. ADC ICL7109CPL 67

1. Sơ lược các phương pháp biến đổi AD 67

1.1. Biến đổi AD dùng bộ biến đổi DA 67

1.2. Bộ biến đổi Flash AD 70

1.3. Bộ biến đổi AD theo hàm dốc dạng lên xuống 71

1.4. Bộ biến đổi AD dùng chuyển đổi áp sang tần số 71

1.5. Bộ biến đổi AD theo tích phân hai độ dốc 71

2. ICL7109CPL 72

2.1. Cấu tạo chân 73

2.2. Mô tả chức năng các chân 73

2.3. Quá trình biến đổi AD 75

2.4. Lựa chọn giá trị 76

2.5. Giao tiếp trực tiếp với ICL7109CPL 77

Chương 6. MAX232 78

1. Chuẩn RS-232-C 78

1.1. Các đầu nối 80

1.2. Mô tả chân 80

2. MAX232 và họ IC dùng biến đổi TTLRS-232-C 81

2.1. Cấu tạo chân 81

2.2. Mô tả chức năng chân 81

2.3. Sơ đồ khối và mạch tiêu biểu 81

Chương 7. Các IC khác 83

1. OP07 83

2. MOC3020 83

3. RAM 6264 84

4. Chốt 74573 84

5. BTA16 84

Chương 8. Thermocouple 85

1. Sơ lược về các dụng cụ đo nhiệt độ 85

1.1. Buổi ban đầu của thiết bị đo nhiệt độ 85

1.2. Các loại cảm biến hiện tại 86

2. Thermocouple 87

2.1. Hiệu ứng Seebeck 87

2.2. Cách đo hiệu điện thế 88

2.3. Bù nhiệt môi trường 90

2.4. Các loại thermocouple 90

2.5. Một số nhiệt độ chuẩn 91

Phần 3. Thiết kế 92

Chương 1. Phần cứng 93

1. Cấu trúc tổng quát 93

2. Khối xử lý trung tâm 94

3. Phân vùng địa chỉ 96

4. Khối bộ nhớ và nguồn backup 97

5. Khối hiển thị 98

6. Khối biến đổi AD 102

7. Khối cảm biến và gia công 105

8. Khối bàn phím 108

8.1. Chương trình con GET_KEY 109

8.2. Chương trình con IN_HEX 111

9. Truyền thông nối tiếp 112

10. Khối mạch công suất 114

11. Nguồn cung cấp 115

12. Cách cân chỉnh mạch 115

13. Xử lý 16-bit trên vi điều khiển 8-bit 118

13.1 Chương trình con cộng 16-bit 119

13.2. Chương trình con đổi dấu một số 119

13.3. Chương trình con nhân số 16-bit cho số 8-bit 119

13.4. Chương trình con chia số 16-bit cho số 8-bit 120

Chương 2. Hệ thống 122

1. Thiết kế hệ mờ 122

1.1. Các nguyên tắc trong thiết kế 122

1.2. Thiết kế hệ mờ cho điều khiển nhiệt độ 125

1.3. Thiết kế hệ luật 126

1.4. Tính luật và giải mờ 127

2. Thiết kế hệ NeuroFuzzy 127

2.1. Tập dữ liệu học 127

2.2. Thay đổi hệ mờ 127

Chương 3. Phần mềm 129

1. Pha hoạt động 129

1.1. Khuôn dạng luật của hệ 130

1.2. Giải thuật điều khiển 130

1.3. Xử lý mờ 131

1.4. Tính độ phụ thuộc 132

1.5. Giải mờ theo CoM 136

2. Pha học 137

3. Chương trình trên kit AT89C52 137

3.1. Nhập dữ liệu 139

3.2. Hoạt động 144

3.3 Phân bố tài nguyên 145

3.4. RAM ngoại 147

4. Chương trình trên máy tính 149

4.1. Qui định kiểu dữ liệu 150

4.2. Giới thiệu chương trình NF Control 151

4.3. Giới thiệu chương trình fuzzyTech 156

4.4. Giao tiếp giữa NF Control và FuzzyTech 160

Phần 4. Kết quả điều khiển 171

Chương 1. Điều khiển thực tế 172

1. Điều khiển 100C 173

2. Điều khiển 125C 174

3. Điều khiển 150C 175

4. Điều khiển 175C 176

5. Điều khiển 200C 177

6. Điều khiển 225C 178

7. Điều khiển 250C 179

8. Điều khiển tổng hợp lần thứ nhất 180

9. Điều khiển tổng hợp lần thứ hai 181

Phần 5. Tài liệu tham khảo 182

GIớI THIệU Đề TÀI

Từ xưa đến nay, nhiệt độ luôn hiện hữu quanh ta và đã trở thành một trong những yếu tố của sự sống.

Tuy nhiên con người ở mỗi thời điểm khác nhau đều có cách nhận thức và xử lý nhiệt độ khác nhau.

Thời xa xưa, con người không hề có khái niệm về nhiệt độ mặc dù họ biết nóng, lạnh.

Sau đó, con người có khái niệm về sự tồn tại của nhiệt độ, tìm cách đo nó và so sánh giữa các loại nhiệt độ khác nhau. Tuy nhiên, họ vẫn cam chịu và tìm cách chung sống với nhiệt độ : nếu nóng quá thì tìm chỗ tránh nóng ở dưới gốc cây, bên bờ suối chẳng hạn.

Đến một lúc nào đó, con người nảy sinh ra ý định điều khiển nhiệt độ, bắt nó phải phục vụ cho mục đích của mình. Ví như trong sinh hoạt hằng ngày, người ta nhận ra rằng nhiệt độ lý tưởng cho mội trường sống là 25C. Thế thì bằng mọi cách phải tạo ra được nhiệt độ 25C và máy điều hòa nhiệt độ ra đời.

Hay trong nghành công nghiệp, điều khiển nhiệt độ là một vấn đề rất quan trọng. Trong ngành luyện kim, cần phải đạt đến một nhiệt độ nào đó để kim loại nóng chảy, và cũng cần đạt một nhiệt độ nào đó để ủ kim loại nhằm đạt được tốt các đặc tính cơ học như độ bền, độ dẻo, độ chống gỉ sét, … . Trong ngành thực phẩm, cần duy trì một nhiệt độ nào đó để nướng bánh, để nấu, để bảo quản, … .

Từ đó, điều khiển nhiệt độ trở thành một lĩnh vực của điều khiển tự động. Và theo đà phát triển của các học thuyết về điều khiển tự động, kết quả của quá trình điều khiển nhiệt độ ngày càng một tốt hơn.

Trước đây, con người điều khiển nhiệt độ bằng phương pháp PID rất tốt.

Năm 1965, lý thuyết mờ ra đời đem lại nhiều thuận lợi hơn trong điều khiển tự động, và điều khiển nhiệt độ cũng hưởng được lợi điểm đó. Tuy nhiên việc thiết kế mờ là đơn giản nhưng việc tối ưu lại là khó.

Mạng neuron cũng là một ngành thuộc lĩnh vực trí khôn nhân tạo, nhưng người ta ít dùng nó trong điều khiển do khó giải thích hành vi mà nó tạo ra mặc dù nó có khả năng học.

Sự kết hợp của logic mờ và mạng neuron tạo ra một nghành mới gọi là NeuroFuzzy mang ưu điểm của cả hai : dễ thiết kế (thông qua logic mờ) và dễ tối ưu (thông qua quá trình học các hành vi mong muốn bằng mạng neron).

Do đó điều khiển nhiệt độ bằng NeuroFuzzy hứa hẹn nhiều hấp dẫn.

1. NHIệM Vụ CủA Đề TÀI

Điều khiển nhiệt độ một lò nướng dân dụng bằng phương pháp NeuroFuzzy.

2. THựC HIệN

Thiết kế một kit dựa trên vi điều khiển AT89C52 cho phép :

• Điều khiển lò nướng có công suất 1000W bằng phương pháp điều rộng xung (PWM).

• Dùng cảm biến là loại Thermocouple.

• Cho phép tự hoạt động hoặc hoạt động thông qua máy tính.

Thiết kế chương trình xử lý mờ cho kit và cho máy tính :

• Hai biến vào là sai lệch nhiệt độ ET và biến thiên sai lệch nhiệt độ DET, mỗi biến có 7 tập mờ.

• Biến ra là duty cycle (gọi là OUT trong thiết kế) gồm 9 tập mờ dạng singleton trong miềm từ 0% đến 100%.

Tối ưu bằng quá trình học của mạng neuron.