Bộ điều khiển mờ là gì? Các công bố khoa học về Bộ điều khiển mờ
Bộ điều khiển mờ (fuzzy controller) là một hệ thống điều khiển tự động sử dụng logic mờ để xử lý thông tin đầu vào và điều khiển tương ứng các thiết bị hoạt độn...
Bộ điều khiển mờ (fuzzy controller) là một hệ thống điều khiển tự động sử dụng logic mờ để xử lý thông tin đầu vào và điều khiển tương ứng các thiết bị hoạt động. Bộ điều khiển mờ sử dụng các khái niệm và quy tắc mờ để đưa ra quyết định trong môi trường không rõ ràng, không chính xác, không tuyệt đối.
Bộ điều khiển mờ dựa trên ý tưởng rằng các thông tin và kiến thức trong hiện thực thường không hoàn toàn biểu diễn bằng các giá trị sắc độ nhị phân (0 hoặc 1). Thay vào đó, nó dùng các tập mờ để mô tả các giá trị đầu vào và đầu ra, từ đó đưa ra quyết định dựa trên quy tắc mờ.
Bộ điều khiển mờ đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm điều khiển tự động, robot, hệ thống giao thông, máy giặt, hệ thống điều hòa không khí, và nhiều hơn nữa.
Bộ điều khiển mờ được xây dựng dựa trên nền tảng của lý thuyết tập hợp mờ và quy tắc mờ. Đầu vào của bộ điều khiển thường được biểu diễn bằng các tập mờ, còn đầu ra của bộ điều khiển thường được biểu diễn bằng tập mờ hoặc giá trị crisp. Các tập mờ được mô tả bằng hàm phản hồi mờ (membership function), và các quy tắc mờ được sử dụng để điều chỉnh quyết định của bộ điều khiển.
Quy tắc mờ là các nguyên tắc logic không chính xác mà dựa trên kinh nghiệm và kiến thức của người thiết kế. Các quy tắc mờ được biểu diễn bằng cách kết hợp các biến đầu vào và áp dụng các toán tử mờ như "với mức độ nào đó", "gần như không" và "rất". Ví dụ, một quy tắc mờ có thể là "Nếu nhiệt độ cao thì giảm tốc độ quạt".
Khi có đầu vào mờ, bộ điều khiển sử dụng quy tắc mờ để xác định mức độ tương quan giữa các tập mờ đầu vào và đầu ra. Các quy tắc mờ được kích hoạt dựa trên đầu vào, và hàm phản hồi mờ được áp dụng để tính toán đầu ra mờ hoặc giá trị crisp. Để có kết quả cuối cùng, các đầu ra mờ được tổng hợp bằng cách sử dụng các quy tắc ràng buộc và áp dụng các phép tính mờ như giao (intersection) và hợp (union).
Bộ điều khiển mờ cũng có khả năng học và tự điều chỉnh. Qua quá trình huấn luyện, bộ điều khiển có thể tự động điều chỉnh các quy tắc mờ để tối ưu hóa hoạt động trong các điều kiện cụ thể.
Tổng quan, bộ điều khiển mờ cung cấp khả năng xử lý thông tin mờ và quyết định trong môi trường không chính xác, không tuyệt đối. Nó cho phép chúng ta xử lý các vấn đề phức tạp mà không cần một mô hình toán học chính xác và rõ ràng.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "bộ điều khiển mờ":
Phân Tích Độ Chính Xác và Độ Bền Của Bộ Điều Khiển Leap Motion Dịch bởi AI Bộ điều khiển Leap Motion là một thiết bị mới dành cho giao diện người dùng được điều khiển bằng cử chỉ tay với độ chính xác được công bố dưới một milimét. Tuy nhiên, cho đến hiện tại, khả năng của nó trong môi trường thực tế chưa được phân tích. Do đó, bài báo này trình bày một nghiên cứu đầu tiên về bộ điều khiển Leap Motion. Sự chú ý chính được tập trung vào việc đánh giá độ chính xác và độ lặp lại. Để đánh giá một cách thích hợp, một thiết lập thí nghiệm mới đã được phát triển nhằm sử dụng một robot công nghiệp với bút tham chiếu cho phép độ chính xác vị trí là 0,2 mm. Nhờ đó, sự sai lệch giữa vị trí 3D mong muốn và vị trí trung bình đo được là dưới 0,2 mm cho các thiết lập tĩnh và 1,2 mm cho các thiết lập động. Việc sử dụng kết quả của phân tích này có thể nâng cao sự phát triển của các ứng dụng cho bộ điều khiển Leap Motion trong lĩnh vực Tương tác Người-Máy.
Sensors - Tập 13 Số 5 - Trang 6380-6393
Ổn định robot bánh xe dạng kéo - rơ moóc Dịch bởi AI
Springer Science and Business Media LLC - Tập 30 - Trang 421-428 - 2016
Robot bánh xe di động là một lớp đặc biệt của các hệ thống cơ khí phi toàn vẹn. Độ linh hoạt của các hệ thống phi tuyến cao như vậy bị hạn chế do sự tồn tại của các ràng buộc phi toàn vẹn của bánh xe, cùng với bản chất thiếu điều khiển nghiêm trọng của hệ thống. Những điều kiện này tạo ra những khó khăn lớn trong việc ổn định hệ thống, tức là việc đỗ xe hoặc đạt được cấu hình nhất định cho toàn bộ hệ thống. Điều này dẫn đến một bài toán điều khiển đầy thách thức cho nghiên cứu mà bài báo này tập trung vào. Trong bài báo này, một phương pháp mới dựa trên phản hồi thay đổi theo thời gian đã được phát triển cho robot bánh xe dạng kéo - rơ moóc (TTWR). Đầu tiên, mô hình động học của TTWR được xây dựng. Tiếp theo, một phương pháp mới sử dụng phản hồi thay đổi theo thời gian được điều tra nhằm ổn định TTWR quanh gốc tọa độ. Thuật toán điều khiển động học được đề xuất được phát triển dựa trên việc chuyển đổi giữa hai bộ điều khiển thời gian hữu hạn. Các thuật toán điều khiển thích hợp được thiết kế cho mỗi bước dựa trên tính ổn định của hệ thống vòng kín. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm thu được cho thấy hiệu quả của luật điều khiển được đề xuất.
#robot bánh xe #ổn định #phương pháp điều khiển #mô hình động học #phản hồi thay đổi theo thời gian
Đồng bộ hóa giữa các hệ thống hyperchaotic bậc phân số và bậc nguyên thông qua bộ điều khiển chế độ trượt Dịch bởi AI Trong nghiên cứu này, khả năng đồng bộ hóa giữa các hệ thống hyperchaotic bậc phân số và bậc nguyên thông qua bộ điều khiển chế độ trượt được xem xét. Bằng cách thiết kế một bộ điều khiển chế độ trượt chủ động và lựa chọn các tham số điều khiển phù hợp, các hệ thống lái và phản hồi được đồng bộ. Việc đồng bộ giữa hệ thống hỗn loạn Chen bậc phân số và hệ thống hỗn loạn Chen bậc nguyên cũng như giữa hệ thống hyperchaotic Chen bậc nguyên và hệ thống hyperchaotic Rössler bậc phân số được sử dụng để minh họa tính hiệu quả của phương pháp đồng bộ hóa được đề xuất. Các mô phỏng số khớp với phân tích lý thuyết.
Journal of Applied Mathematics - Tập 2013 - Trang 1-5 - 2013
Điều Khiển Tốc Độ Đồng Bộ Bằng Kết Nối Chéo Đối Với Mô Hình Không Chắc Chắn Của Hệ Thống Cuộn Biến Áp Sử Dụng Phương Pháp Điều Khiển Thích Ứng Tham Chiếu Mô Hình Dịch bởi AI
International Conference on Advanced Engineering Theory and Applications - - Trang 441-455 - 2016
Bài báo này đề xuất điều khiển tốc độ đồng bộ bằng kết nối chéo dựa trên phương pháp điều khiển thích ứng tham chiếu mô hình (MRAC) cho một mô hình không chắc chắn của hệ thống cuộn biến áp với hai hệ thống trục không đối xứng, chẳng hạn như hệ thống trục cuộn và hệ thống cấp vòi...
Phát triển các bộ phát hiện sợi quang có điều khiển cho các môi trường xung điện từ mạnh do tia laze gây ra Dịch bởi AI Tóm tắt Với sự phát triển của công nghệ laser, các phản ứng hạt nhân có thể xảy ra trong các môi trường plasma nhiệt độ cao được tạo ra bởi laser và đã thu hút được nhiều sự chú ý từ các lĩnh vực vật lý khác nhau. Tuy nhiên, các nghiên cứu về phản ứng hạt nhân trong plasma vẫn bị giới hạn bởi công nghệ phát hiện. Nguyên nhân chủ yếu là do các xung điện từ cực kỳ mạnh (EMP) cũng có thể được tạo ra khi các tia laser cường độ cao tác động vào các vật thể để kích thích plasma, dẫn đến việc nhiều loại bộ phát hiện truyền thống bị mất chức năng. Do đó, rất cần thiết phải phát triển các công nghệ phát hiện hạt mới. Trong bài báo này, chúng tôi báo cáo về một bộ phát hiện sợi quang có điều khiển mới được phát triển gần đây có thể được sử dụng trong các môi trường EMP khắc nghiệt. Trong bộ phát hiện prototype này, các photon huỳnh quang được ghép với sợi quang và sau đó được chuyển tới một ống photomultiplier có điều khiển nằm ở xa nguồn EMP và được bảo vệ tốt. Với các biện pháp đó, các EMP có thể được tránh, giúp cho thiết bị có khả năng nhận diện một sự kiện đơn lẻ của các sản phẩm phản ứng hạt nhân được sinh ra trong plasma do laser gây ra từ các tín hiệu nền EMP gây nhiễu. Loại bộ phát hiện mới này có thể được sử dụng rộng rãi như một bộ phát hiện thời gian bay (TOF) trong các thí nghiệm vật lý hạt nhân laser cường độ cao để phát hiện neutron, photon và các hạt mang điện khác.
Nuclear Science and Techniques - Tập 32 Số 6 - 2021
#laser технологии; phản ứng hạt nhân; plasma; xung điện từ mạnh; bộ phát hiện sợi quang; photomultiplier tube; neutron
Xây dựng và điều khiển mô hình con lắc ngược quay cho phòng thí nghiệm
Journal of Technical Education Science - Số 49 - 2018
Con lắc ngược quay là một mô hình quen thuộc và cơ bản trong lý thuyết điều khiển tự động. Tuy nhiên, giá tiền một mô hình là rất cao, không phù hợp điều kiện trang bị phòng thí nghiệm còn hạn chế ở Việt Nam. Các mô hình được tự chế tạo hiện nay thì không đáp ứng được thông số mô hình, dẫn tới việc áp dụng các giải thuật phụ thuộc vào mô hình không được thiết kế thành công. Bài báo đề xuất chế tạo mô hình con lắc ngược quay giá rẻ và dễ xây dựng cho các phòng thí nghiệm điều khiển trong hoàn cảnh Việt Nam. Mô hình rõ ràng trong cấu trúc, thông số hệ thống. Và khả năng ứng dụng hệ thống để hướng dẫn trong phòng thí nghiệm được chứng minh bằng cách áp dụng xây dựng giải thuật trên mô hình này với việc xây dựng giải thuật-swingup và cân bằng- dựa trên hệ động lực học hệ thống. Sau đó, khảo sát trên các bộ điều khiển và đáp ứng hệ thống sẽ cho thấy hiệu quả của mô hình thực này. Giải thuật cân bằng LQR được lựa chọn và giải thuật swing-up là phương pháp Furuta.
#Rotary inverted pendulum #LQR algorithm #Swing up #Furuta method #balancing control
Có cần một người điều khiển (Wizard-of-Oz) cho việc thực hành hội thoại do robot dẫn dắt trong một ngôn ngữ thứ hai? Dịch bởi AI Tóm tắt Phần lớn các nghiên cứu trước đây về hội thoại giữa con người và robot trong ngôn ngữ thứ hai đều được thực hiện với sự hỗ trợ của một người điều khiển Wizard-of-Oz. Lý do là việc nhận dạng giọng nói tự động đối với lời nói hội thoại không phải bản ngữ được coi là không đáng tin cậy và nhiệm vụ quản lý hội thoại trong việc lựa chọn các câu robot phù hợp trong một lượt nói nhất định là phức tạp trong các cuộc đối thoại xã hội. Nghiên cứu này do đó điều tra xem việc thực hành hội thoại do robot dẫn dắt trong một ngôn ngữ thứ hai với các cặp người học trưởng thành có thể được một robot tự động quản lý hay không. Đầu tiên, chúng tôi điều tra mức độ chính xác và khả năng hiểu của các bản sao lời nói từ người học ngôn ngữ thứ hai khi được thực hiện bởi một công nghệ nhận diện giọng nói tiên tiến. Chúng tôi phát hiện ra tỷ lệ sai sót từ vựng tương đối cao (41%) và một phần đáng kể (42%) của các câu nói được đánh giá là không thể hiểu hoặc chỉ có thể hiểu một phần bởi người đọc. Sau đó, chúng tôi đánh giá mức độ phù hợp của việc lựa chọn câu nói robot, khi được thực hiện thủ công dựa trên các bản sao giọng nói hoặc tự động sử dụng (a) các chuỗi câu nói robot được định trước, (b) một mô hình ngôn ngữ tiên tiến tổng quát mà lựa chọn các câu nói dựa trên đầu vào của người học hoặc câu nói trước đó của robot, hoặc (c) một phương pháp thống kê tùy chỉnh được huấn luyện dựa trên các quan sát về lựa chọn của người điều khiển trong các cuộc hội thoại trước đó. Kết quả cho thấy câu nói robot phù hợp hoặc ít nhất là chấp nhận được được người điều khiển chọn trong hầu hết các trường hợp (96%), mặc dù các bản sao ASR có tỷ lệ sai sót từ vựng cao. Hơn nữa, phương pháp thống kê tùy chỉnh hoạt động tốt như việc lựa chọn câu nói robot thủ công dựa trên bản sao ASR. Cũng đã được tìm thấy rằng chiến lược tương tác mà robot áp dụng, có sự khác biệt về mức độ mà robot duy trì sáng kiến trong cuộc trò chuyện và liệu trọng tâm của cuộc hội thoại nằm ở robot hay người học, có tác động nhỏ đến tỷ lệ sai sót từ vựng và khả năng hiểu của các bản sao nhưng có tác động lớn hơn đến tính phù hợp của việc lựa chọn câu nói. Do đó, các cuộc hội thoại do robot dẫn dắt có thể hoạt động tốt hơn với một số chiến lược tương tác của robot.
Springer Science and Business Media LLC - - 2022
Bộ điều khiển thích nghi tham chiếu mô hình đã được sửa đổi cho hệ thống phi tuyến SISO với nhiễu bên ngoài và hạn chế đầu vào Dịch bởi AI
International Conference on Advanced Engineering Theory and Applications - - Trang 118-128 - 2017
Bài báo này đề xuất một bộ điều khiển thích nghi tham chiếu mô hình đã được sửa đổi cho một hệ thống phi tuyến đầu vào-đầu ra đơn (SISO) với mô hình không chắc chắn, nhiễu từ bên ngoài, nhiễu đo và hạn chế đầu vào. Bộ điều khiển thích nghi tham chiếu mô hình đã được sửa đổi không chỉ...
#Bộ điều khiển thích nghi #hệ phi tuyến #hệ đơn đầu vào-đầu ra #mô hình không chắc chắn #nhiễu bên ngoài #hạn chế đầu vào
Thiết kế và triển khai bộ điều khiển PI dựa trên mạng nơ-ron cơ sở dạng tia cho các động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu Dịch bởi AI
2017 International Conference on System Science and Engineering (ICSSE) - - Trang 103-106 - 2017
Nghiên cứu này trình bày việc triển khai phần cứng của một mạng nơ-ron cơ sở dạng tia (RBF NN), sau đó sử dụng RBF NN này để thiết kế bộ điều khiển PI cho các động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSM). Trong bài báo này, trước tiên, mô hình toán học của các động cơ PMSM và kiến trúc của RBF NN được mô tả, bao gồm một lớp đầu vào, một lớp ẩn với các nơ-ron xử lý phi tuyến sử dụng hàm Gaussian và một lớp đầu ra. Thứ hai, ngôn ngữ mô tả phần cứng tốc độ cao (VHDL) được áp dụng để mô tả hành vi của bộ điều khiển RBF - PI, với kiểu dữ liệu sử dụng định dạng Q24 chiều dài 32 bit và thực hiện phép toán bổ sung 2. Ngoài ra, máy trạng thái hữu hạn (FSM) được áp dụng nhằm giảm thiểu mức sử dụng tài nguyên phần cứng. Thứ ba, để xác minh độ chính xác của mã VHDL được thiết kế cho việc tính toán RBF-PI, dựa trên liên kết mô phỏng thiết kế điện tử (EDA), một công việc đồng mô phỏng được xây dựng giữa Simulink và ModelSim, trong đó các kích thích đầu vào và phản ứng đầu ra được thực hiện trong Simulink và tính toán RBF-PI được thực hiện trong ModelSim. Cuối cùng, một số kết quả mô phỏng xác nhận hiệu quả của bộ điều khiển PI dựa trên RBF (RBF-PI) được đề xuất cho các động cơ PMSM.
#Mạng nơ-ron cơ sở dạng tia (RBF NN) #Bộ điều khiển PI #VHDL #Đồng mô phỏng Simulink và ModelSim #Động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSM)
ANFIS và Điều Chỉnh Mờ của Bộ Điều Khiển PID cho STATCOM nhằm Tăng Cường Chất Lượng Điện trong Hệ Đa Máy Dưới Các Rối Rắm Lớn Dịch bởi AI
International Conference on Advanced Engineering Theory and Applications - - Trang 34-44 - 2020
STATCOM là một trong những thiết bị FACTS được sử dụng trong hệ thống điện. Các thuật toán được sử dụng để điều khiển STATCOM thường áp dụng bộ điều khiển PID. Tuy nhiên, có rất nhiều yếu tố trong mạng và có cấu hình phức tạp, và mô hình động lực học của chúng có tính phi tuyến rất cao,...
#STATCOM #FACTS #bộ điều khiển PID #ANFIS #chất lượng điện #hệ thống đa máy #rối rắm lớn
Tổng số: 212
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10