Điều khiển Fuzzy- Tổng hợp tài liệu và ứng dụng

Tài liệu gồm: 

• Giới thiệu vềMạng Nơron
• HỆ MỜ & NƠRON TRONG KỸTHUẬT ĐIỀU KHIỂN

LỜI NÓI ĐẦU 6

Chương 1: LÔGIC MỜ .1

1.1. TỔNG QUAN VỀLÔGIC MỜ .1

1.1.1. Quá trình phát triển của 1ôgic mờ 1

1.1.2. Cơsởtoán học của 1ôgic mờ 1

1.1.3. Lôgic mờlà 1ôgic của con người .2

1.2. KHÁI NIỆM VỀTẬP MỜ 3

1.2.1. Tập kinh điển 3

1.2.3. Các thông số đặc trưng cho tập mờ 4

1.2.4. Các dạng hàm liên thuộc của tập mờ 5

1.3. CÁC PHÉP TOÁN TRÊN TẬP MỜ .5

1.3.1. Phép hợp hai tập mờ .5

1.3.2. Phép giao của hai tập mờ 6

1.3.3. Phép bù của một tập mờ .8

1.4. BIẾN NGÔN NGỮVÀ GIÁ TRỊCỦA BIẾN NGÔN NGỮ .8

1.5. LUẬT HỢP THÀNH MỜ .9

1.5.1. Mệnh đềhợp thành .9

1.5.2. Mô tảmệnh đềhợp thành .9

1.5.3. Luật hợp thành mờ 10

1.5.4. Các cấu trúc cơbản của luật hợp thành 11

1.5.5. Luật hợp thành đơn có cấu trúc SISO .12

1.5.7. Luật của nhiều mệnh đềhợp thành .19

1.5.7. Luật hợp thành SUM-MIN và SUM-PROD .22

1.6. GIẢI MỜ .23

2.6.1. Phương pháp cực đại 24

Chương 2: ĐIỀU KHIỂN MỜ 29

2.1. CẤU TRÚC CỦA BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ 29

2.1.1. Sơ đồkhối bộ điều khiển mờ 29

2.1.2. Phân loại bộ điều khiển mở 30

2.1.3. Các bước tổng hợp bộ điều khiển mờ .31

2.2. BỘ ĐIỀU KHIỂN MỞTĨNH 32

2.2.1. Khái niệm 32

2.2.2. Thuật toán tổng hợp một bộ điều khiển mờtĩnh 32

2.2.3. Tổng hợp bộ điều khiển mờtuyến tính từng đoạn 33

2.3. BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ ĐỘNG 35

2.4. THIẾT KẾHỆ ĐIỀU KHIỂN MỜBẰNG PIIẦN MỀM MATLAB .37

2.4.1. Giới thiệu hộp công cụlôgic mờ 37

2.3.2. Ví dụthiết kếhệmờ .41

2.5. HỆ ĐIỀU KHIỂN MỜLAI (F-PID) .45

2.6. HỆ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI MỜ 46

2.6.1. Khái niệm 46

2.6.2. Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi mờ ổn định 48

2.7. TỔNG HỢP BỘ ĐIỂU KHIỂN MỜTHÍCH NGHI TRÊN CƠSỞLÝ

THUYẾT THÍCH NGHI KINH ĐIỂN .58

2.7.1. Đặt vấn đề .58

2.7.2. Mô hình toán học của bộ điều khiển mờ 60

2.7.3. Xây dựng cơcấu thích nghi cho bộ điều khiển mờ 66

2.7.4. Một số ứng dụng điều khiển các đối tượng công nghiệp 70

Chương 3: TỔNG QUAN VỀMẠNG NƠRON 75

3.1. NƠRON SINH HỌC .75

3.1.1. Chức năng, tổchức và hoạt động của bộnão con người 75

3.1.2. Mạng nơron sinh học 76

3.2. MẠNG NƠRON NHÂN TẠO 77

3.2.1. Khái niệm 77

3.2.2. Mô hình nơron 80

3.3. CẤU TRÚC MẠNG 83

3.3.1. Mạng một lớp 83

3.3.2. Mạng nhiều lớp .84

3.4. CẤU TRÚC DỮLIỆU VÀO MẠNG .87

3.4.1. Mô tảvéctơvào đối với mạng tĩnh .88

3.4.2. Mô tảvéctơvào liên tiếp trong mạng động 89

3.5. HUẤN LUYỆN MẠNG 92

3.5.1. Huấn luyện gia tăng 92

3.5.2 Huấn luyện mạng theo gói .94

Chương 4: MẠNG PERCEPTRONS .98

4.1. MỞ ĐẨU .98

4.1.1. Mô hình nơron perceptron 98

4.1.2. Kiến trúc mạng perceptron .100

4.2. THIẾT LẬP VÀ MÔ PHỎNG PERCEPTRON TRONG MATLAB100

4.2.1 Thiết lập .100

4.2.2. Mô phỏng (sim) 102

4.2.3. Khởi tạo 103

4.3. CÁC LUẬT HỌC 104

4.3.1. Khái niệm 104

4.3.2. Luật học Perceptron (learnp) 105

4.3.3. Huấn luyện mạng (train) .107

4.4. CÁC HẠN CHẾCỦA PERCEPTRON 111

4.5. SỬDỤNG GIAO DIỆN ĐỒHỌA ĐỂKHẢO SÁT MẠNG NƠRON

112

4.5.1. Giới thiệu vềGUI .112

4.5.2. Thiết lập mạng Perceptron (nntool) 113

4.5.3. Huấn luyện mạng 115

4.5.4. Xuất kết quảPerceptron ra vùng làm việc 116

4.5.5. Xoá cửa sổdữliệu mạng (Network/Data Window) .117

4.5.6 Nhập từdòng lệnh .117

4.5.7. Cất biến vào file và nạp lại nó 118

Chương 5: MẠNG TUYẾN TÍNH .119

5.1. MỞ ĐẦU .119

5.1.1. Khái niệm 119

5.1.2. Mô hình nơron 119

5.2. CẤU TRÚC MẠNG 120

5.2.1. Cấu trúc .120

5.2.2. Khởi tạo nơron tuyến tính (Newlin) .121

5.3. THUẬT TOÁN CỰC TIỂU TRUNG BÌNH BÌNH PHƯƠNG SAI

LỆCH 122

5.4. THIẾT KẾHỆTUYẾN TÍNH 123

5.5. MẠNG TUYẾN TÍNH CÓ TRỄ .123

5.5.1 Mắt trễ 123

5.5.2. Thuật toán LMS (learnwh) .123

5.5.3. Sựphân loại tuyến tính (train) 125

5.6. MỘT SÓ HẠN CHẾCỦA MẠNG TUYẾN TÍNH 126

Chương 6: HỆMỜ- NƠRON (FUZZY-NEURAL) 128

6.1 SỰKẾT HỢP GIỮA LOGIC MỜVÀ MẠNG NƠRON 128

6.1.1 Khái niệm .128

6.1.2. Kết hợp điều khiển mờvà mạng nơron 129

6.2. NƠRON MỜ 133

6.3. HUẤN LUYỆN MẠNG NƠRON-MỜ .135

6.4. SỬDỤNG CÔNG CỤANFIS TRONG MATLAB ĐỂTHIẾT KẾHỆ

MỜ- NƠRON (ANFIS and the ANFIS Editor GUI) .139

6.4.1. Khái niệm 139

6.4.2. Mô hình học và suy diễn mờthông qua ANFIS (Model Learning

and Inferencc Through ANFIS) 140

6.4.3. Xác nhận dữliệu huấn luyện (Familiarity Brecds Validation) .141

6.5. SỬDỤNG BỘSOẠN THẢO ANFIS GUI 143

6.5.1. Các chức năng của ANFIS GUI .143

6.5.2. Khuôn dạng dữliệu và bộsoạn thảo ANFIS GUI: kiểm tra và huấn

luyện (Data Formalities and the ANFIS Editor GUI: Checking and

Training) .144

6.5.3. Một sốví dụ 145

6.6. SOẠN THẢO ANFIS TỪDÒNG LỆNH .153

6.7. THÔNG TIN THÊM VỀANFIS VÀ BỘSOẠN THẢO ANFIS

EDITOR GUI 157

6.7.1. Dữliệu huấn luyện (Training Data) 158

6.7.2. Cấu trúc đầu vào FIS (Input FIS Structure) 158

6.7.3. Các tùy chọn huấn luyện (Training Options) .159

6.7.4 Tuỳchọn hiển thịDisplay Options 159

6.7.5. Phương pháp huấn luyện (Method) 160

6.7.6. Cấu trúc đầu ra FIS cho dữliệu huấn 1uyện .160

6.7.7. Sai sốhuấn luyện 160

6.7.8. Bước tính (Step-size) 160

6.7.9. Dữliệu kiểm tra (Checking Data) .161

6.7.10. Cấu trúc đầu ra FIS cho dữliệu kiểm tra (Output FIS Structure

for Checking Data) .162

6.7.11. Sai sốkiểm tra (Checking Error) 16

• Giáo trình điều khiển mờ (fuzzy) - Nguyễn Phương Hà
• Điều khiển robot bằng Fuzzy: ĐIỀU KHIỂN ROBOTBẰNGLOGIC MỜThS. VũAnh Đào
  Khoa Kỹthuật Điện tử1
  Tóm tắt: Trong bài này,chúng tôi sửdụng logic mờ để điều khiển một đối tượng di động -
  robot. Mỗi chuyển động được định nghĩa bằng một tập mờdựa vào vịtrí robot, giá trịcủa
  sensor, khoảng cách và góc so với vịtrí đích. Đểrobot tránh chướng ngại vật, một bộghi nhớ
  đường đi được tạo ra đểrobot có thểtìm được đường đi mới khi nó gặp chướng ngại vật. Bài
  báo này bao gồm phần 1 giới thiệu chung vềphương pháp này. Phần 2 giới thiệu qua vềcác
  hệthống mờ. Phần 3 giới thiệu bộmô phỏng robot Khepera và các phép biến đổi biến cần
  thiết cho các hệthống điều khiển. Phần 4 giới thiệu mô hình bộ điều khiển và phần 5 chỉra
  các kết quả đạt được.
• link download