Xem mẫu

  1. Luaän vaên toát nghieäp 21 Ñeå ruùt ngaén thôøi gian tính vaø cuõng ñeå môû roäng coâng thöùc treân cho tröôøng hôïp ñaàu vaøo laø giaù trò môø, pheùp nhaân ma traän a T.R cuõng ñöôïc thay baèng luaät max -min cuûa Zadeh nhö ñaõ laøm cho luaät hôïp thaønh MAX-MIN. Thuaät toaùn xaây döïng R: Phöông phaùp xaây döïng R cho meänh ñeà hôïp thaønh moät ñieàu kieän R: A  B, theo MAX-MIN hay MAX-PROD, ñeå xaùc ñònh haøm lieân thuoäc cho giaù trò môø B’ ñaàu ra hoaøn toaøn coù theå môû roäng töông töï cho moät meänh ñeà hôïp thaønh baát kyø naøo khaùc daïng: NEÁU  = A thì  = B, trong ñoù ma traän hay luaät hôïp thaønh R khoâng nhaát thieát phaûi laø moät ma traän vuoâng. Soá chieàu cuûa R phuï thuoäc vaøo soá ñieåm laáy maãu cuûa A(x) vaø B(y) khi rôøi raïc caùc haøm lieân thuoäc taäp môø A vaø B. Chaúng haïn vôùi n ñieåm maãu x1, x2, ..., xn cuûa haøm A(x) vaø m ñieåm maãu y1, y2, ..., ym cuûa haøm B(y) thì luaät hôïp thaønh R laø moät ma traän n haøng m coät nhö sau   R ( x1 , y1 ) ...  R ( x1 , y m )  r11 ... r1m     R ... ...  ... ...    ( x , y ) ...  ( x , y )  r ... rnm  Rn1 m  n1  R n Haøm lieân thuoäc B’(y) cuûa giaù trò ñaàu ra öùng vôùi giaù trò roõ ñaàu vaøo xk ñöôïc xaùc ñònh theo: B’(y) = aT.R vôùi aT = (0, 0, ..., 0, 1, 0, ..., 0). Vò trí thöù k Trong tröôøng hôïp ñaàu vaøo laø giaù trò môø A’ vôùi haøm lieân thuoäc A’(x) thì haøm lieân thuoäc B’(y) cuûa giaù trò ñaàu ra B’: B’(y) = (l1, l2, ..., lm) cuõng ñöôïc tính theo coâng thöùc treân vaø lk  max min ai , rki  , k = 1, 2, ..., m, 1i  n trong ñoù a laø vector goàm caùc giaù trò rôøi raïc cuûa caùc haøm lieân thuoäc A’(x) cuûa A’ taïi caùc ñieåm x  X = {x1, x2, ..., xn}, töùc laø aT = (A’(x1), A’(x2), ..., A’(xn), Öu ñieåm cuûa luaät max-min Zadeh laø coù theå xaùc ñònh ngay ñöôïc R thoâng qua tích dyadic, töùc laø tích cuûa moät vector vôùi moät vector chuyeån vò. Vôùi n ñieåm rôøi raïc Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
  2. Luaän vaên toát nghieäp 22 x1, x2, ..., xn cuûa cô sôû cuûa A vaø m ñieåm rôøi raïc y1, y2, ..., ym cuûa cô sôû cuûa B thì töø hai vector: TA = (A(x1), A(x2), ..., A(xn)) vaø TB = (B(y1), A(y2), ..., A(ym)) suy ra R = TA..TB, trong ñoù neáu quy taéc aùp duïng laø MAX-MIN thì pheùp nhaân ñöôïc thay baèng pheùp tính laáy cöïc tieåu (min), vôùi quy taéc MAX-PROD thì thöïc hieän pheùp nhaân nhö bình thöôøng. * Luaät hôïp thaønh cuûa meänh ñeà nhieàu ñieàu kieän: Moät meänh ñeà hôïp thaønh vôùi d meänh ñeà ñieàu kieän: NEÁU 1 = A1 VAØ 2 = A2 VAØ ... VAØ d = Ad thì  = B bao goàm d bieán ngoân ngöõ ñaàu vaøo 1, 2 , ..., d vaø moät bieán ñaàu ra  cuõng ñöôïc moâ hình hoùa gioáng nhö vieäc moâ hình hoùa meänh ñeà hôïp thaønh coù moät ñieàu kieän, trong ñoù lieân keát VAØ giöõa caùc meänh ñeà (hay giaù trò môø) ñöôïc thöïc hieän baèng pheùp giao caùc taäp môø A1, A2, ..., Ad vôùi nhau. Keát quaû cuûa pheùp giao seõ laø ñoä thoûa maõn H cuûa luaät. Caùc böôùc xaây döïng luaät hôïp thaønh R nhö sau: - Rôøi raïc hoùa mieàn xaùc ñònh haøm lieân thuoäc A1(x1), A2(x2), ..., Ad(xd), B(y) cuûa caùc meänh ñeà ñieàu kieän vaø meänh ñeà keát luaän. - Xaùc ñònh ñoä thoûa maõn H cho töøng vector caùc giaù trò roõ ñaàu vaøo laø vector toå hôïp d ñieåm maãu thuoäc mieàn xaùc ñònh cuûa caùc haøm lieân thuoäc Ai(xi), i = 1, ..., d . Chaúng haïn vôùi moät vector caùc giaù trò roõ ñaàu vaøo , trong ñoù ci, i = 1, .., d laø moät trong caùc ñieåm maãu mieàn xaùc ñònh cuûa Ai(xi) thì H = MIN{A1(c1), A2(c2), ..., Ad(cd)} - Laäp R goàm caùc haøm lieân thuoäc giaù trò môø ñaàu ra cho töøng vector caùc giaù trò ñaàu vaøo theo nguyeân taéc: B’(y) = MIN{H, B(y)} neáu quy taéc söû duïng laø MAX-MIN hoaëc B’(y) = H.B(y) neáu quy taéc söû duïng laø MAX-PROD. Luaät hôïp thaønh R vôùi d meänh ñeà ñieàu kieän ñöôïc bieåu dieãn döôùi daïng moät löôùi khoâng gian (d + 1) chieàu. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
  3. Luaän vaên toát nghieäp 23 * Luaät cuûa nhieàu meänh ñeà hôïp thaønh: Thuaät toaùn xaây döïng luaät chung cuûa nhieàu meänh ñeà hôïp thaønh Toång quaùt hoùa phöông phaùp moâ hình hoùa treân cho p meänh ñeà hôïp thaønh: R1: NEÁU  = A1 thì  = B1, hoaëc R2: NEÁU  = A2 thì  = B2, hoaëc ... Rp: NEÁU  = Ap thì  = Bp trong ñoù caùc giaù trò môø A1, A2, ..., Ap coù cuøng cô sôû X vaø B1, B2, ..., Bp coù cuøng cô sôû Y. Goïi haøm lieân thuoäc cuûa Ak vaø Bk laø Ak(x) vaø Bk(y) vôùi k = 1, 2, ..., p. Thuaät toaùn trieån khai R = R1  R2  ...  Rp seõ nhö sau: 1. rôøi raïc hoùa X taïi n ñieåm x1, x2, ..., xn vaø Y taïi m ñieåm y1, y2, ..., ym, 2. xaùc ñònh caùc vector Ak(x) vaø Bk(y) vôùi k = 1, 2, ..., p theo TAk = (Ak(x1), Ak(x2), ..., Ak(xn)) TBk = (Bk(y1), Ak(y2), ..., Ak(ym)), töùc laø Fuzzy hoùa caùc ñieåm rôøi raïc cuûa X vaø Y. 3. Xaùc ñònh moâ hình cho luaät ñieàu khieån Rk = TAk.TBk = (rkij), i = 1, ..., n vaø j = 1, ..., n, 4. Xaùc ñònh luaät hôïp thaønh R = (max{(rkij), k = 1, ..., p}). Töøng meänh ñeà neân ñöôïc moâ hình hoùa thoáng nhaát theo moät quy taéc chung, ví duï hoaëc theo quy taéc MAX-MIN hoaëc theo MAX-PROD ... Khi ñoù caùc luaät ñieàu khieån Rk seõ coù moät teân chung laø luaät hôïp thaønh MAX-MIN hay luaät hôïp thaønh MAX- PROD. Teân chung naøy seõ laø teân goïi cuûa luaät hôïp thaønh chung R. 4. Giaûi môø: Boä ñieàu khieån môø cho duø vôùi moät hoaëc nhieàu luaät ñieàu khieån (meänh ñeà hôïp thaønh) cuõng chöa theå aùp duïng ñöôïc trong ñieàu khieån ñoái töôïng, vì ñaàu ra luoân laø moät giaù trò môø B’. Moät boä ñieàu khieån môø hoaøn chænh caàn phaûi coù theâm khaâu giaûi môø (quaù trình roõ hoùa taäp môø ñaàu ra B’). Giaûi môø laø quaù trình xaùc ñònh moät giaù trò roõ y’ naøo ñoù coù theå chaáp nhaän ñöôïc tö ø haøm lieân thuoäc B’(y) cuûa giaù trò môø B’ (taäp môø). Coù hai phöông phaùp giaûi môø chuû yeáu laø phöông phaùp cöïc ñaïi vaø phöông phaùp ñieåm troïng taâm, trong ñoù cô sôû cuûa taäp môø B’ ñöôïc kyù hieäu thoáng nhaát laø Y. a. Phöông phaùp cöïc ñaïi: Giaûi môø theo phöông phaùp cöïc ñaïi goàm hai böôùc: Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
  4. Luaän vaên toát nghieäp 24 - xaùc ñònh mieàn chöùa giaù trò roõ y’. Giaù trò roõ y’ laø giaù trò maø taïi ñoù haøm lieân thuoäc ñaït giaù trò cöïc ñaïi (ñoä cao H cuûa taäp môø B’), töùc laø mieàn: G = {y  Y | B’(y) = H}. - xaùc ñònh y’ coù theå chaáp nhaän ñöôïc töø G. G laø khoaûng [y1, y2] cuûa mieàn giaù trò cuûa taäp môø ñaàu ra B2 cuûa luaät ñieàu khieån R2: NEÁU  = A2 thì  = B2. trong soá hai luaät R1, R2 vaø luaät R2 ñöôïc goïi laø luaät quyeát ñònh. Vaäy luaät ñieàu khieån quyeát ñònh laø luaät Rk, k  {1, 2, ..., p} maø giaù trò môø ñaàu ra cuûa noù coù ñoä cao lôùn nhaát, töùc laø baèng ñoä cao H cuûa B’. B B1 B2 H Giaûi môø baèng phöông phaùp cöïc ñaïi. y y1 y2 Ñeå thöïc hieän böôùc hai coù ba nguyeân lyù: - nguyeân lyù trung bình, - nguyeân lyù caän traùi vaø - nguyeân lyù caän phaûi. Neáu kyù hieäu y1  inf ( y ) vaø y2  sup( y ) yG yG thì y1 chính laø ñieåm caän traùi vaø y2 laø ñieåm caän phaûi cuûa G. * Nguyeân lyù trung bình: Theo nguyeân lyù trung bình, giaù trò roõ y’ seõ laø y1  y 2 y'  2 Nguyeân lyù naøy thöôøng ñöôïc duøng khi G laø moät mieàn lieân thoâng vaø nhö vaäy y’ cuõng seõ laø giaù trò coù ñoä phuï thuoäc lôùn nhaát. Trong tröôøng hôïp B’ goàm caùc haøm lieân thuoäc daïng ñeàu thì giaù trò roõ y’ khoâng phuï thuoäc vaøo ñoä thoûa maõn cuûa luaät ñieàu khieån quyeát ñònh. B’ B1 B2 H Giaù trò roõ y’ khoâng phuï thuoäc vaøo ñaùp öùng vaøo cuûa luaät ñieàu khieån quyeát ñònh. y y’ Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
  5. Luaän vaên toát nghieäp 25 * Nguyeân lyù caän traùi: Giaù trò roõ y’ ñöôïc laáy baèng caän traùi y1 cuûa G. Giaù trò roõ laáy theo nguyeân lyù caän traùi naøy seõ phuï thuoäc tuyeán tính vaøo ñoä thoûa maõn cuûa luaät ñieàu kh ieån quyeát ñònh. B’ B1 B2 H Giaù trò roõ y’ phuï thuoäc tuyeán tính vôùi ñaùp öùng vaøo cuûa luaät ñieàu khieån quyeát y ñònh y’ * Nguyeân lyù caän phaûi: Giaù trò roõ y’ ñöôïc laáy baèng caän phaûi y2 cuûa G. Cuõng gioáng nhö nguyeân lyù caän traùi, giaù trò roõ y’ ôû ñaây phuï thuoäc tuyeán tính vaøo ñaùp öùng vaøo cuûa luaät ñieàu khieån quyeát ñònh. B’ B1 B2 H Giaù trò roõ y’ phuï thuoäc tuyeán tính vôùi ñaùp öùng vaøo cuûa luaät ñieàu khieån quyeát y ñònh y’ b. Phöông phaùp ñieåm troïng taâm: Phöông phaùp ñieåm troïng taâm seõ cho ra keát quaû y’ laø hoaønh ñoä cuûa ñieåm troïng taâm mieàn ñöôïc bao bôûi truïc hoaønh vaø ñöôøng B’(y). Coâng thöùc xaùc ñònh y’ theo phöông phaùp ñieåm troïng taâm nhö sau:  S ,   B S trong ñoù S laø mieàn xaùc ñònh cuûa taäp môø B’. B’ B1 B2 Giaù trò roõ y’ laø hoaønh ñoä cuûa ñieåm troïng taâm. y y’ S Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
  6. Luaän vaên toát nghieäp 26 Coâng thöùc treân cho pheùp xaùc ñònh giaù trò y’ vôùi söï tham gia cuûa taát caû caùc taäp môø ñaàu ra cuûa moät luaät ñieàu khieån moät caùch bình ñaúng vaø chính xaùc, tuy n hieân laïi khoâng ñeå yù ñöôïc tôùi ñoä thoûa maõn cuûa luaät ñieàu khieån quyeát ñònh vaø thôøi gian tính toaùn laâu. Ngoaøi ra moät trong nhöõng nhöôïc ñieåm cô baûn cuûa phöông phaùp ñieåm troïng taâm laø coù theá giaù trò y’ xaùc ñònh ñöôïc laïi coù ñoä phuï thuoäc nhoû nhaát, thaäm chí baèng 0. Bôûi vaäy ñeå traùnh nhöõng tröôøng hôïp nhö vaäy, khi ñònh nghóa haøm lieân thuoäc cho töøng giaù trò môø cuûa moät bieán ngoân ngöõ neân ñeå yù sao cho mieàn xaùc ñònh cuûa caùc giaù trò ñaàu ra laø moät mieàn lieân thoâng. * Phöông phaùp ñieåm troïng taâm cho luaät hôïp thaønh SUM-MIN: Giaû söû coù q luaät ñieàu khieån ñöôïc trieån khai. Vaäy thì moãi giaù trò môø B’ taïi ñaàu ra cuûa boä ñieàu khieån thöù k laø vôùi k = 1, 2, ..., q thì quy taéc SUM-MIN, haøm lieân thuoäc B’(y) seõ laø: q  B' ( y)    B' k ( y) , k 1 Coâng thöùc tính y’ coù theå ñöôïc ñôn giaûn nhö sau: q   q  q    y ( y )dy    y   B 'k ( y ) dy M     B 'k k y'  S  q  k 1  S  k 1 k 1 q q     A     B 'k ( y ) dy     B 'k ( y )dy    k   S  k 1  k 1 k 1  S  trong ñoù: vaø Ak    B 'k ( y ) dy S * Phöông phaùp ñoä cao: Söû duïng coâng thöùc tính y’ treân cho caû hai loaïi luaät hôïp thaønh MAX-MIN vaø SUM-MIN vôùi theâm moät giaû thieát laø moãi taäp môø B’k(y) ñöôïc xaáp xæ baèng moät caëp giaù trò (yk, Hk) duy nhaát (singleton ), trong ñoù Hk laø ñoä cao cuûa B’k(y) vaø yk laø moät ñieåm maãu trong mieàn giaù trò cuûa B’k(y) coù: B’k(y) = Hk. q y Hk k k 1 thì y'  , q H k k 1 Coâng thöùc treân coù teân goïi laø coâng thöùc tính xaáp xæ y’ theo phöông phaùp ñoä cao vaø khoâng chæ aùp duïng cho luaät hôïp thaønh MAX-MIN, SUM-MIN maø coøn coù theå cho caû nhöõng luaät hôïp thaønh khaùc nhö MAX-PROD hay SUM-PROD. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
  7. Luaän vaên toát nghieäp 27 Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
  8. Luaän vaên toát nghieäp 28 II. ÖÙng duïng logic môø trong ñieàu khieån: 1. Caùc thaønh phaàn cô baûn cuûa heä thoáng ñieàu khieån töï ñoäng: Moät heä thoáng ñieàu khieån töï ñoäng bao goàm ba phaàn chuû yeáu: - Thieát bò ñieàu khieån (TBÑK) - Ñoái töôïng ñieàu khieån (ÑTÑK) - Thieát bò ño löôøng (TBÑL) N R U C TBÑK ÑTÑK F TBÑL Sô ñoà khoái cuûa heä thoáng ñieàu khieån töï ñoäng Trong ñoù: C: Tín hieäu caàn ñieàu khieån ñöôïc goïi laø tín hieäu ra. U: Tín hieäu ñieàu khieån. R: Tín hieäu chuû ñaïo (chuaån hay tham chieáu) thöôøng ñöôïc goïi laø tín hieäu vaøo. N: Tín hieäu nhieãu taùc ñoäng töø beân ngoaøi vaøo heä thoáng. F: Tín hieäu hoài tieáp. 2. Caùc nguyeân taéc ñieàu khieån töï ñoäng: a. Nguyeân taéc giöõ oån ñònh: * Nguyeân taéc buø taùc ñoäng beân ngoaøi: U C TBÑK ÑTÑK Trong ñoù tín hieäu taùc ñoäng beân ngoaøi leân ñoái töôïng ñieàu khieån ÑKTÑ coù theå kieåm tra vaø ño löôøng ñöôïc. Neáu ñaëc tính cuûa ñoái töôïng G(p) ñöôïc xaùc ñònh tröôùc thì tín hieäu ñieàu khieån U coù theå ñöôïc xaùc ñònh theo taùc ñoäng beân ngoaøi N sao cho ngoõ ra G  Co C = Co = Cte, vôùi Co laø giaù trò tín hieäu ra caàn giöõ oån ñònh. ( U  c vôùi Gc laø G Gc  1 haøm truyeàn cuûa thieát bò ñieàu khieån). Loaïi heä thoáng naøy cho pheùp giöõ ngoõ ra khoâng ñoåi vaø khoâng phuï thuoäc vaøo taùc ñoäng beân ngoaøi N. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
  9. Luaän vaên toát nghieäp 29 * Nguyeân taéc ñieàu khieån sai leäch: Khi taùc ñoäng beân ngoaøi khoâng kieåm tra vaø ño löôøng ñöôïc coøn ñaëc tính cuûa ñoái töôïng khoâng xaùc ñònh moät caùch ñaày ñuû thì nguyeân taéc buø taùc ñoäng beân ngoaøi khoâng cho pheùp giöõ oån ñònh tín hieäu ra C. Khi ñoù nguyeân taéc ñieàu khieån sai leäch ñöôïc söû duïng. Sô ñoà khoái cuûa nguyeân taéc naøy nhö sau: R  U C TBÑK ÑTÑK C (-) Trong ñoù tín hieäu ra C ñöôïc phaûn hoài veà ñaàu vaøo vaø phoái hôïp vôùi tín hieäu vaøo R ñeå taïo ra sai leäch  = R – C (phaûn hoài aâm). Tín hieäu sai leäch naøy ñöôïc ñöa vaøo TBÑK ñeå taïo ra tín hieäu ñieàu khieån U ñaët vaøo ñoái töôïng ñieàu khieån. * Nguyeân taéc ñieàu khieån hoãn hôïp: N (+) R  U C TBÑK ÑTÑK C (-) Nguyeân taéc naøy cho pheùp giöõ tín hie äu ra C khoâng phuï thuoäc vaøo taùc ñoäng beân ngoaøi N. b. Nguyeân taéc ñieàu khieån theo chöông trình: Nguyeân taéc naøy thöôøng duøng cho heä thoáng ñieàu khieån hôû. Nguyeân taéc naøy giöõ cho tín hieäu ra C thay ñoåi theo moät chöông trình ñònh saün C(t) = Co(t). Nguyeân taéc giöõ oån ñònh coù theå xem laø tröôøng hôïp rieâng cuûa nguyeân taéc ñieàu khieån theo chöông trình khi Co(t) = Cte. c. Nguyeân taéc töï chænh ñònh: Ñaëc tính ñoäng hoïc cuûa haàu heát caùc heä thoáng ñieàu khieån ñeàu khoâng phaûi laø khoâng ñoåi do nhieàu nguyeân nhaân nhö aûnh höôûng cuûa thôøi gian, thay ñoåi caùc tham soá vaø moâi tröôøng. Duø aûnh höôûng cuûa nhöõng thay ñoåi nhoû cuûa ñaëc tính ñoäng hoïc ñöôïc ñieàu chænh nhôø heä ñieàu khieån coù phaûn hoài nhöng neáu caùc thoâng soá cuûa heä thoáng vaø moâi tröôøng thay ñoåi ñaùng keå thì moät heä thoáng ñaït yeâu caàu caàn phaûi coù khaû naêng thích nghi. Söï thích nghi bao goàm khaû naêng töï ñieàu chænh hay töï caûi tieán ñeå phuø hôïp vôùi nhöõng thay ñoåi khoâng theå döï ñoaùn tröôùc cuûa moâi tröôøng hay caáu truùc. Heä thoáng ñieàu khieån thích nghi coù khaû naêng phaùt hieän nhöõng thay ñoåi caùc tham soá vaø thöïc hieän vieäc ñieàu chænh caàn thieát caùc tham soá cuûa boä ñieàu khieån ñeå duy trì moät tieâu chuaån toái öu naøo ñoù. Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
  10. Luaän vaên toát nghieäp 30 Trong heä thoáng ñieàu khieån thích nghi, ñaëc tính ñoäng phaûi ñöôïc nhaän daïng ôû moïi thôøi ñieåm ñeå coù theå ñieàu chænh caùc tham soá boä ñieàu khieån nhaèm muïc tieâu duy trì chæ tieâu toái öu ñeà ra. Nhö vaäy heä thoáng ñieàu khieån thích nghi laø heä thoáng khoâng döøng vaø noù thích nghi vôùi heä thoáng chòu taùc ñoäng cuûa moâi tröôøng thay ñoåi. TBÑKA N R U C TBÑKC ÑTÑK Ngoaøi voøng kín cô baûn goàm hai khoái ÑTÑK vaø ÑTÑK C (thieát bò ñieàu khieån cô baûn), heä ñieàu khieån thích nghi coøn coù moät khoái thieát bò ñieàu khieån thích nghi TBÑKA. Khoái naøy nhaän caùc tín hieäu cuûa heä thoáng R, U, N, C vaø döïa treân caùc chæ tieâu toái öu yeâu caàu cuûa heä thoáng maø ñònh ra caùc tín hieäu ñieàu khieån laøm thay ñoåi caùc tham soá cuûa thieát bò ñieàu khieån cô baûn TBÑKC. TBÑKA nhö vaäy vöøa ñaûm nhaän vai troø ñieàu khieån vöøa coù chöùc naêng cuûa moät khoái tính toaùn. Hieän nay caùc thieát bò ñieàu khieån thích nghi coù theå laø moät maùy vi tính ñaûm nhaän chöùc naêng tính toaùn, ghi nhaän döõ lieäu vaø ñieàu khieån. 3. Tieâu chuaån ñaùnh giaù moät heä thoáng ñieàu khieån töï ñoäng: a. Ñoä chính xaùc cuûa heä thoáng: Ñoä chính xaùc ñaùnh giaù treân cô sôû phaân tích caùc sai leäch, ñieàu chænh caùc sai leäch naøy phuï thuoäc raát nhieàu yeáu toá bieán thieân cuûa tín hieäu ñaët seõ gaây ra caùc sai leäch trong quaù trình quaù ñoä vaø cuøng sinh ra sai leäch trong cheá ñoä xaùc laäp. Treân cô sôû phaân tích caùc sai leäch ñieàu chænh ta coù theå choïn caùc boä ñieàu chænh, caùc maïch buø thích hôïp ñeå naâng cao ñoä chính xaùc cuûa heä thoáng. Caùc heä soá sai leäch: Trong ñieàu khieån töï ñoäng thöôøng ñaët teân cho caùc heä soá sai leäch nhö sau: Exlp: heä soá sai leäch vò trí. Exlv: heä soá sai leäch toác ñoä. Exla: heä soá sai leäch gia toác. Moät heä thoáng chính xaùc tuyeät ñoái laø heä coù moïi söï sai leäch ñeàu baèng 0. Xeùt heä thoáng coù caáu truùc toái giaûn nhö sau: C(p) R(p) G(p) TM Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
nguon tai.lieu . vn