NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ NƠRON CHO LÒ ĐIỆN TRỞ SỬ DỤNG THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN NGƯỢC CẢI TIẾN.pdf

1. ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
LÊ PHÚ THI
NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ
NƠRON CHO LÒ ĐIỆN TRỞ SỬ DỤNG THUẬT
TOÁN LAN TRUYỀN NGƯỢC CẢI TIẾN
LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
Đà Nẵng – Năm 2017

2. ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
LÊ PHÚ THI
NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ
NƠRON CHO LÒ ĐIỆN TRỞ SỬ DỤNG THUẬT
TOÁN LAN TRUYỀN NGƯỢC CẢI TIẾN
Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
Mã số: 60520216
LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
Người hướng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Quốc Định
Đà Nẵng – Năm 2017

3. LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai
công bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Đà Nẵng, ngày 18 tháng 6 năm 2017
Tác giả luận án
LÊ PHÚ THI

4. NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ NƠRON CHO LÒ ĐIỆN
TRỞ SỬ DỤNG THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN NGƯỢC CẢI TIẾN
Học viên: Lê Phú Thi. Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa.
Mã số: 60520216. Khóa:33. Trường Đại học Bách khoa – ĐHĐN.
Tóm tắt: Hiện nay việc sử dụng nhiều phương pháp điều khiển khác nhau trong điều
khiển tự động đang được quan tâm và nghiên cứu sử dụng để đạt được lợi ích tốt nhất.
Điểu khiển nhiệt độ lò điện trở thường khá phức tạp do đối tượng có tính trễ và phi
tuyến. Nếu có thể kết hợp tốt các phương pháp với nhau có thể mang đến một hiệu quả
cao trong điều khiển. Luận văn khái quát chung về lò điện trở và điều khiển nhiệt độ lò
điện trở thông qua các bộ điều khiển PID, mờ và mờ nơron. Tác giả đã đưa ra kết quả
đạt được trong quá trình nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài.
Từ khóa – Lò điện trở, mờ, mờ nơron, thuật toán lan truyền ngược.
STUDY AND DESIGN NEURAL-FUZZY CONTROL FOR TEMPERATURE
IN RESISTANCE FURNACE USING IMPROVED BACK PROPAGATION
ALGORITHM.
Abstract – Currently, the use of a variety of control methods in automatic control is
being considered and researched to achieve the best benefit. Temperature control of
the resistance furnace is usually quite complex due to its delays and nonlinearities. If it
is possible to combine many methods together it can bring a high efficiency in the
control. Essay gives general overview of resistance furnace and temperature control of
resistance furnace through PID, fuzzy and neuronal-fuzzy. The author has given the
results obtained in the process of researching and provided the research direction for
the next topic.
Key words – Resistance furnace, fuzzy, neural fuzzy, back propagation.

5. MỤC LỤC
MỞ ĐẦU .............................................................................................................. 1
1. Lý do chọn đề tài ...............................................................................................1
2. Mục tiêu nghiên cứu ...........................................................................................1
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ......................................................................1
4. Nội dung nghiên cứu...........................................................................................2
5. Phương pháp nghiên cứu ....................................................................................2
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài............................................................2
7. Cấu trúc luận văn................................................................................................2
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ LÒ ĐIỆN ...................................................... 4
1.1. Giới thiệu chung về lò điện ......................................................................................4
1.1.1. Định nghĩa.....................................................................................................4
1.1.2. Đặc điểm của lò điện ....................................................................................4
1.2. Giới thiệu chung về lò điện trở.................................................................................5
1.2.1. Nguyên lý làm việc của lò điện trở...............................................................5
1.2.2. Phân loại lò điện trở......................................................................................5
1.2.3 Vật liệu làm dây điện trở ...............................................................................6
1.2.4 Các loại lò điện trở thông dụng .....................................................................6
1.3. Khống chế và ổn định nhiệt độ lò điện trở ...............................................................7
1.4. Các loại cảm biến nhiệt độ .......................................................................................8
1.5 Mạch điều áp xoay chiều ba pha: ..............................................................................9
1.6. Thiết kế tính toán tính chọn van bán dẫn. ..............................................................11
CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON MỜ........................................ 14
2.1. Đặt vấn đề...............................................................................................................14
2.2. Tổng quan về điều khiển mờ ..................................................................................14
2.2.1. Giới thiệu ....................................................................................................14
2.2.2. Cấu trúc của hệ điều khiển mờ ...................................................................16
2.3. Tổng quan về mạng nơron......................................................................................26
2.3.1. Giới thiệu ....................................................................................................26
2.3.2. Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo...............................................26
2.3.3 Cấu trúc mạng nơron nhân tạo.....................................................................27
2.3.4 Mô hình nơron .............................................................................................29
2.3.5. Cấu trúc mạng.............................................................................................30
2.3.6. Huấn luyện mạng........................................................................................33

6. 2.4. Sự kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ ..............................................................34
2.4.1. Vài nét về lịch sử phát triển........................................................................34
2.4.2. Logic mờ.....................................................................................................34
2.4.3. Mạng nơron.................................................................................................35
2.4.4. Sự kết hợp giữa mạng nơron và logic mờ...................................................35
2.4.5. Cấu trúc chung của hệ nơron mờ................................................................36
2.4.6. Giới thiệu ANFIS........................................................................................37
2.4.7. Cấu trúc bộ điều khiển theo ANFIS ...........................................................37
2.4.8. Cơ chế huấn luyện của ANFIS ...................................................................40
2.4.9. Luật học lan truyền ngược BP (Back propagation). ...................................41
CHƯƠNG 3. MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ LÒ ĐIỆN TRỞ
VÀ ĐÁNH GIÁ.................................................................................................. 42
3.1 Điều khiển nhiệt độ trong lò điện trở sử dụng bộ điều khiển PID. .........................42
3.1.1. Khái niệm về bộ điều khiển PID.................................................................42
3.1.2. Điều khiển nhiệt độ lò điện trở sử dụng bộ điều khiển PID.......................43
3.2. Điều khiển nhiệt độ lò điện trở sử dụng bộ điều khiển NN-PID............................45
3.2.1. Bộ điều khiển NN-PID ...............................................................................46
3.2.2. Xây Dựng Bộ Nhận Dạng Đối Tượng Nơron-RBF (Radial Basic Function
Neural Network):...........................................................................................................48
3.3. Điều khiển nhiệt độ trong lò điện trở sử dụng bộ điều khiển mờ...........................50
3.4. Điều khiển nhiệt độ trong lò điện trở sử dụng thuật toán mờ - nơron....................56
3.5. Tổng hợp đánh giá các bộ điều khiển.....................................................................59
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .......................................................................... 61
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI (BẢN SAO)
PHỤ LỤC

7. DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
ANFIS Adaptive neuro-fuzzy inference system.
BP Back propagation.
FIS Fuzzy inference system
MISO Multinput – Single output.
MIMO Multinput – Multoutput.
Mo Molipden
NN-PID Neural-Porportional integral derivative.
RBFNN Radial Basic Function Neural Network
SISO Single input – Single output.
Ta Tantan
W Wonfram

8. DANH MỤC CÁC BẢNG
Số hiệu bảng Tên bảng Trang
2.1 So sánh mạng nơron và logic mờ 35
3.1 Thông số đạt được của bộ điều khiển PID. 45
3.2 Thông số đạt được của bộ điều khiển NN-PID. 50
3.3 Bảng luật điều khiển. 51
3.4 Thông số đạt được của bộ điều khiển mờ. 55
3.5
Thông số đạt được của bộ điều khiển mờ nơron
dùng thuật toán lan truyền ngược
58
3.6 Tổng hợp các số liệu từ các bộ điều khiển. 60

9. DANH MỤC CÁC HÌNH
Số hiệu hình Tên hình Trang
1.1
Sơ đồ khối chức năng của hệ thống điều khiển
nhiệt độ
8
1.2 Sơ đồ 2 thysistor đấu song song ngược nhau. 9
1.3 Đồ thị của mạch điều áp xoay chiều. 10
1.4
Sơ đồ sáu thysistor đấu thành ba cặp song song
ngược.
11
1.5
Sơ đồ sáu thysistor đấu thành ba cặp song song
ngược.
11
2.1 Các khối chức năng của bộ điều khiển mờ. 16
2.2 Các hàm liên thuộc của một biến ngôn ngữ 17
2.3
Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành Max-
min
19
2.4
Hàm liên thuộc vào- ra theo luật hợp thành max-
pro
20
2.5
Hàm liên thuộc vào ra theo luật hợp thành sum-
min
21
2.6
Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành sum-
prod
22
2.7 Giải mờ bằng nguyên tắc trung bình 23
2.8 Giải mờ bằng nguyên tắc cận trái 24
2.9 Giải mờ bằng nguyên tắc cận phải 24
2.10 Giải mờ bằng phương pháp điều khiển trọng tâm 25
2.11 So sánh các phương pháp giải mờ. 26
2.12 Mô hình 2 nơron sinh học 27
2.13 Mô hình nơron đơn giản 29
2.14 Mạng nơron 3 lớp 29
2.15 a,b Mô hình nơron đơn giản 29
2.16 Nơron với R đầu vào 30
2.17 Ký hiệu nơron với R đầu vào 30
2.18 Cấu trúc mạng nơron 1 lớp 31
2.19 Ký hiệu mạng R đầu vào và S 31

10. Số hiệu hình Tên hình Trang
2.20 Ký hiệu một lớp mạng 32
2.21 Cấu trúc mạng nơron 3 lớp 32
2.22 Ký hiệu tắt của mạng nơron 3 lớp 32
2.23 Cấu trúc huấn luyện mạng 33
2.24 Kiến trúc kiểu mẫu của một hệ nơron mờ 36
2.25 Mô hình hệ nơron mờ 36
2.26 Cấu trúc chung của hệ nơron mờ 36
2.27 Cấu trúc của bộ điều khiển theo ANFIS 38
2.28 Quan hệ vào/ra điển hình của nơron 38
3.1 Sơ đồ luật điều khiển PID 42
3.2 Sơ đồ nguyên lý điều khiển với bộ điều khiển PID 43
3.3 Mô phỏng bộ điều khiển PID cho lò điện trở 44
3.4 Khối điều khiển PID 44
3.5
Kết quả mô phỏng bộ điều khiển PID cho lò điện
trở
45
3.6 Cấu trúc hệ thống điều khiển nhiệt độ lò nhiệt 45
3.7 Sơ đồ cấu trúc bộ điều khiển PID – một Nơron 46
3.8 Cấu trúc mạng Nơron-RBF 48
3.9 Mô phỏng trên matlab bộ điều khiển NN-PID 49
3.10
Kết quả mô phỏng bộ điều khiển NN-PID cho lò
điện trở.
50
3.11 Điều khiển mờ cho lò điện trở. 50
3.12 Giao diện FIS 52
3.13 Mờ hóa sai lệch. 53
3.14 Mờ hóa tích phân sai lệch. 53
3.15 Mờ hóa điện áp điều khiển 54
3.16 Quan hệ vào ra của bộ điều khiển 54
3.17 Quan sát hoạt động của các luật 54
3.18 Mô phỏng bộ điều khiển mờ cho lò điện trở. 55
3.19
Kết quả mô phỏng bộ điều khiển mờ cho lò điện
trở.
55
3.20 Tải dữ liệu huấn luyện lên ANFIS 56
3.21 Huấn luyện mạng 57

11. Số hiệu hình Tên hình Trang
3.22 Cấu trúc điều khiển mờ - nơron 57
3.23
Mô phỏng bộ điều khiển mờ - nơron cho lò điện
trở.
58
3.24
Kết quả mô phỏng bộ điều khiển mờ - nơron cho
lò điện trở.
58
3.25
Tổng hợp mô phỏng 4 bộ điều khiển PID,NN-PID,
mờ, mờ nơron.
59
3.26
Kết quả mô phỏng các bộ điều khiển PID, NN-
PID, mờ, mờ nơron.
59

12. 1
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Ngày nay khoa học kỹ thuật không ngững phát triển, đặc biệt đối với nước ta
đang trong thời kỳ công nghiệp hóa – hiện đại hóa, cũng chính vì mục tiêu đó mà việc
ứng dụng các phương pháp điều khiển mới linh hoạt hơn vào điều khiển tự động là rất
cần thiết.
Những phương pháp điều khiển cổ điển hầu như dựa trên nền toán học chính xác.
Tuy nhiên kỹ thuật điều khiển mờ bắt nguồn từ những sách lượt và kinh nghiệm của
chuyên gia đã có thể thoát được những ràng buộc từ những phương pháp toán học
chính xác. Cũng chính vì vậy mà điều khiển mờ được ứng dụng rộng rãi trong điều
khiển quá công nghiệp. Bên cạnh điều khiển mờ ta còn có phương pháp điều khiển sử
dụng mạng nơron tái tạo lại chức năng giống con người đã mở ra một hướng mới trong
việc giải quyết các bài toán kỹ thuật và kinh tế.
Điều khiển nhiệt độ lò điện trở thường khá phực tạp do đối tượng có tính trễ và
phi tuyến. Ngày nay với sự ra đời của nhiều phương pháp điều khiển khác nhau, mỗi
phương pháp chắc chắn sẽ có những điểm mạnh riêng. Nếu có thể kết hợp tốt các
phương pháp với nhau có thể mang đến một hiệu quả cao trong điều khiển.
Cũng chính vì những yếu tố trên mà việc kết hợp hệ mờ và nơron được nghiên
cứu là mục đích của đề tài “Nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển mờ nơ ron cho lò điện
trở sử dụng thuật toán lan truyền ngược cải tiến”.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Tìm hiểu các đặc trưng của mạng nơ ron nhân tạo, khả năng và các nguyên tắc để
ứng dụng thành công mạng nơ ron nhân tạo trong thực tế. Xây dựng lý thuyết sử dụng
phương pháp mờ - nơ ron thuật toán lan truyền ngược điều khiển nhiệt độ lò điện trở.
Làm cơ sở cho các nghiên cứu sâu hơn về lò điện trở và nền tảng để chế tạo mô hình
điều khiển nhiệt độ lò điện trở.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.1. Đối tượng nghiên cứu
- Quá trình thay đội nhiệt độ lò điện trở
- Lý thuyết điều khiển mờ, mạng nơron
- Thuật toán lan truyền ngược cải tiến.
- Phần mềm Matlab & Simulink mô phỏng quá trình điều khiển nhiệt độ lò điện
trở.

13. 2
3.2. Phạm vi nghiên cứu
- Điều khiển nhiệt độ lò điện trở sử dụng phương pháp điều khiển PID, điều
khiển mờ và mờ nơ ron thuật toán lan truyền ngược và lan truyền ngược cải tiến.
- Mô phỏng quá trình điều khiển nhiệt độ lò điện trở.
4. Nội dung nghiên cứu
- Nghiên cứu mô hình lò điện trở.
- Nghiên cứu về lý thuyết điều khiển mờ, mạng nơron, và kết hợp mạng nơron
với hệ mờ.
- Nghiên cứu xây dựng mô phỏng quá trình điều khiển nhiệt độ lò điện trở bằng
phần mềm Matlab & Simulink.
5. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu lý thuyết kết hợp với việc làm mô phỏng thực nghiệm:
- Phương pháp nghiên cứu tài liệu: nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng điều khiển
mờ, mạng nơ ron nhân tạo và thuật toán lan truyền ngược cải tiến.
- Nghiên cứu bộ điều khiển PID, điều khiển mờ và điều khiển mờ nơ ron để điều
khiển nhiệt độ lò điện trở.
- Đề tài thực hiện trong phạm vi mô phỏng mô hình trên công cụ Matlab –
Simulink sẽ là cơ sở để tiếp tục nghiên cứu trong thực tế.
- Trên cơ sở các kết quả mô phỏng rút ra kết luận.
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
6.1. Ý nghĩa khoa học của đề tài
Nghiên cứu này cũng như các nghiên cứu khác có cùng mục tiêu nâng cao độ
chính xác sẽ cung cấp thêm cho những nhà nghiên cứu, đề tài sẽ mang lại một hướng
mới trong việc thiết kế bộ điều khiển nhiệt độ trong lò điện trở, ngoài việc dùng bộ
điều khiển PID hoặc bộ điều khiển mờ. Bộ điều khiển mờ nơ ron có thể cho khả năng
điều khiển tốt hơn đối với đối tượng điều khiển là nhiệt độ.
6.2. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
Đề tài thực hiện làm cơ sở để thực hiện các bộ điều khiển sử dụng thuật toán mờ
nơ ron với chất lượng đạt yêu cầu.
7. Cấu trúc luận văn
MỞ ĐẦU
Luận văn gồm có 3 chương:
Chương 1: TỔNG QUAN VỀ LÒ ĐIỆN
Giới thiệu về lò điện trở, mô hình, nguyên lý hoạt động.
Lựa chọn tính toán thiết kế bộ điều áp xoay chiều ba pha.

14. 3
Chương 2: TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON MỜ.
Chương này tổng hợp trình bày lý thuyết điều khiển mờ, mạng neuron và kết hợp
mạng nơron với hệ mờ. Thuật toán lan truyền ngược.
Chương 3: MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ LÒ ĐIỆN TRỞ VÀ
ĐÁNH GIÁ.
Điều khiển bằng các phương pháp PID, NN-PID, mờ, mờ nơron sử dụng thuật
toán lan truyền ngược. Tổng hợp và đánh giá các bộ điều khiển.

15. 4
CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ LÒ ĐIỆN
1.1. Giới thiệu chung về lò điện
1.1.1. Định nghĩa
Lò điện trở là thiết bị biến đổi điện năng thành nhiệt năng thông qua dây
đốt (dây điện trở). Từ dây đốt, qua bức xạ, đối lưu và truyền dẫn nhiệt, nhiệt
năng được truyền tới vật cần gia nhiệt. Lò điện trở thường được dùng để
nung, nhiệt luyện, nấu chảy kim loại màu và hợp kim màu…
- Lò điện trở được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực kỹ thuật:
 Sản xuất thép chất lượng cao.
 Sản xuất các hợp kim phe-rô.
 Nhiệt luyện và hóa nhiệt luyện.
 Nung các vật phẩm trước khi cán, rèn dập, kéo sợi.
 Sản xuất đúc và kim loại bột
- Trong các lĩnh vực công nghiệp khác:
 Trong công nghiệp nhẹ và thực phẩm, lò điện được dùng để sấy, mạ vật phẩm
và chuẩn bị thực phẩm.
 Trong các lĩnh vực khác, lò điện được dùng để sản xuất các vật phẩm thủy
tinh, gốm sứ, các loại vật liệu chịu lửa v.v…
Lò điện không những có mặt trong các ngành công nghiệp mà ngày càng được
dùng phổ biến trong đời sống sinh hoạt hàng ngày của con người một cách phong phú
và đa dạng: Bếp điện, nồi cơm điện, bình đun nước điện, thiết bị nung rắn, sấy điện
v.v…
1.1.2. Đặc điểm của lò điện
Có khả năng tạo được nhiệt độ cao do nhiệt năng được tập trung trong một thể
tích nhỏ.
Do nhiệt năng tập trung, nhiệt độ cao nên lò có tốc độ nung lớn và năng suất
cao.
Đảm bảo nung đều, nung chính xác, dễ điều chỉnh và khống chế chế độ nhiệt và
chế độ nhiệt độ.
Lò đảm bảo được độ kín, có khả năng nung trong chân không hoặc trong môi
trường có khí bảo vệ, vì vậy độ cháy hao kim loại nhỏ.
Có khả năng cơ khí hóa tự động hóa.

16. 5
Đảm bảo điều kiện vệ sinh: không bụi, không khói, ít tiếng ồn.
Tuy lò điện có nhiều ưu điểm so với các lò nhiên liệu, nhưng cần lưu ý rằng:
điện năng là dạng năng lượng quý, đắt.
1.2. Giới thiệu chung về lò điện trở
1.2.1. Nguyên lý làm việc của lò điện trở
Lò điện trở làm việc dựa trên cơ sở khi có một dòng điện chạy qua một dây dẫn
hoặc vật dẫn có điện trở là R (vật rắn hoặc chất lỏng), nó sẽ tỏa ra nhiệt lượng trong
vật thể theo định luật Joule-Lence. Năng lượng nhiệt này sẽ đốt nóng bản thân vật dẫn
hoặc gián tiếp đốt nóng các vật nung xếp gần đó. Những thiết bị nung làm việc theo
nguyên tắc này được gọi là lò điện trở. Dây dẫn hoặc vật nung có dòng điện chạy qua
được gọi là dây điện trở hoặc dây nung.
2
Q I RT

Q – Lượng điện tính bằng Jun (J)
I – Dòng điện tính bằng Ampe (A)
R – Điện trở tính bằng Ôm ( )
T – Thời gian tính bằng giây (s)
1.2.2. Phân loại lò điện trở
a. Phân loại theo phương pháp tỏa nhiệt.
- Lò điện trở tác dụng trực tiếp: lò điện trở tác dụng trực tiếp là lò điện trở mà vật
nung được nung nóng trực tiếp bằng dòng điện chạy qua nó. Đặc điểm của lò này là
tốc độ nung nhanh, cấu trúc đơn giản. Để đảm bảo nung đều thì vật nung có tiết diện
như nhau theo suốt chiều dài của vật.
- Lò điện trở tác dụng gián tiếp là lò điện trở mà nhiệt năng tỏa ra ở dây điện trở
(dây đốt), rồi dây đốt sẽ truyền nhiệt cho vật nung bằng bức xạ, đối lưu hoặc dẫn nhiệt.
b. Phân loại theo nhiệt độ làm việc.
- Lò nhiệt độ thấp: nhiệt độ làm việc của lò dưới 6500
C.
- Lò nhiệt độ trung bình: nhiệt độ làm việc của lò từ 6500
C đến 12000
C.
- Lò nhiệt độ cao: nhiệt độ làm việc của lò trên 12000
C.
c. Phân loại theo nơi dùng.
- Lò dùng trong công nghiệp.
- Lò dùng trong phòng thí nghiệm.
- Lò dùng trong gia đình.
d. Phân loại theo đặc tính làm việc
- Lò làm việc liên tục.
- Lò làm việc gián đoạn.

17. 6
e. Phân loại theo kết cấu lò: Lò buồng, lò giếng, lò chụp, lò bể…
f. Phân loại theo mục đích sử dụng: có lò tôi, lò ram, lò ủ, lò nung…
1.2.3 Vật liệu làm dây điện trở
a. Dây điện trở bằng hợp kim:
+Hợp kim Crôm – Niken (Nicrôm). Hợp kim này có độ bền cơ học cao vì
có lớp màng Oxit Crôm (Cr2O3) bảo vệ, dẻo, dễ gia công, điện trở suất lớn,
hệ số nhiệt điện trở bé, sử dụng với lò có nhiệt độ làm việc dưới 12000C.
+ Hợp kim Crôm - Nhôm (Fexran), có các đặc điểm như hợp kim Nicrôm
nhưng có nhược điểm là giòn, khó gia công, độ bền cơ học kém trong môi
trường nhiệt độ cao.
b. Dây điện trở bằng kim loại:
Thường dùng những kim loại có nhiệt độ nóng chảy cao: Molipden (Mo),
Tantan (Ta) và Wonfram (W) dùng cho các lò điện trở chân không hoặc lò
điện trở có khí bảo vệ.
c. Điện trở nung nóng bằng vật liệu kim loại
+ Vật liệu Cacbuarun (SiC) chụi được nhiệt độ cao tới 14500C, thường
dùng cho lò điện trở có nhiệt độ cao, dùng để tôi dụng cụ cắt gọt.
+ Cripton là hỗn hợp của graphic, cacbuarun và đất sét, chúng được chế tạo
dưới dạng hạt có đường kính 2-3mm, thường dùng cho lò điện trở trong
phòng thí nghiệm yêu cầu nhiệt độ lên đến 18000C.
1.2.4 Các loại lò điện trở thông dụng
Theo chế độ nung, lò điện trở phân thành hai nhóm chính:
a. Lò nung nóng theo chu kỳ
Bao gồm:
+ Lò buồng thường dùng để nhiệt luyện kim loại (thường hoá,
ủ, thấm than v.v…). Lò buồng được chế tạo với cấp công suất từ 25kW đến
75kW. Lò buồng dùng để tôi dụng cụ có nhiệt độ làm việc tới 13500C, dùng
dây điện trở bằng các thanh nung cacbuarun.
+ Lò giếng thường dùng để tôi kim loại và nhiệt luyện kim loại.
Buồng lò có dạng hình trụ tròn được chôn sâu trong lòng đất có nắp đậy. Lò
giếng được chế tạo với cấp công suất từ 30 ÷ 75kW.
+ Lò đẩy có buồng kích thước chữ nhật dài. Các chi tiết cần
nung được đặt lên giá và tôi theo từng mẻ. Giá đỡ chi tiết được đưa vào
buồng lò theo đường ray bằng một bộ đẩy dùng kích thuỷ lực hoặc kích khí
nén.

18. 7
b. Lò nung nóng liên tục
Bao gồm:
+ Lò băng: buồng lò có tiết diện chữ nhật dài, có băng tải chuyển động liên
tục trong buồng lò. Chi tiết cần gia nhiệt được sắp xếp trên băng tải. Lò
buồng thường dùng để sấy chai, lọ trong công nghiệp chế biến thực phẩm.
+ Lò quay thường dùng để nhiệt luyện các chi tiết có kích thước nhỏ (bi,
con lăn, vòng bi), các chi tiết cần gia nhiệt được bỏ trong thùng, trong quá
trình nung nóng, thùng quay liên tục nhờ một hệ thống truyền động điện.
1.3. Khống chế và ổn định nhiệt độ lò điện trở
Đặt vấn đề
+ Theo đinhl luật Joule – Lence
2
0.238. . .
Q I R t
 [Cal] (1. 1)
Trong đó: Q - nhiệt lượng toả ra của dây điện trở, cal;
I - dòng điện đi qua dây điện trở, A;
R - điện trở của dây điện trở, Ω;
t - thời gian dòng điện chạy qua dây điện trở, s;
+ Thời gian nung chi tiết đến nhiệt độ yêu cầu:
1 2
. ( )
G C t t
t
a

 [s] (1.2)
Trong đó: G- khối lượng của chi tiết có độ dài 100mm, kg;
t1- nhiệt độ yêu cầu, 0C;
t2- nhiệt độ môi trường, 0C;
C- nhiệt dung trung bình của chi tiết cần nung;
a- tốc độ toả nhiệt của chi tiết có độ dài 100mm, kcal/s.
+ Công suất điện cần cung cấp cho chi tiết có độ dài là 1mm:
2
4.18. .
100
l a
P  [kW] (1. 3)
+ Công suất tiêu thụ của lò điện trở:
2
1
.cos
P
P
 
 [kW] (1. 4)
Trong đó: η - hiệu suất của lò (η = 0,7 ÷ 0,75);
φ - hệ số công suất của lò (cosφ = 0,8 ÷ 0,85).
Từ biểu thức trên ta rút ra rằng: để điều chỉnh nhiệt độ lò điện trở có thể
thực hiện bằng cách điều chỉnh công suất cấp cho lò điện trở.
Điều chỉnh công suất cấp cho lò điện trở có thể thực hiện bằng các phương

19. 8
pháp sau:
- Hạn chế công suất cấp cho dây điện trở bằng cách đấu thêm điện trở phụ
(cuộn kháng bão hoà, điện trở).
- Dùng biến áp tự ngẫu, hoặc biến áp có nhiều đầu dây sơ cấp để cấp cho lò
điện trở.
- Thay đổi sơ đồ đấu dây của dây điện trở (từ tam giác sang sao, hoặc từ
nối tiếp sang song song).
- Đóng cắt nguồn cấp cho dây điện trở theo chu kỳ.
- Dùng bộ điều áp xoay chiều để thay đổi trị số điện áp cấp cho dây điện
trở.
1.4. Các loại cảm biến nhiệt độ
Sơ đồ khối chức năng của hệ thống điều chỉnh và ổn định nhiệt độ được trình bày
trên hình
Hình 1.1: Sơ đồ khối chức năng của hệ thống điều khiển nhiệt độ
Trong sơ đồ khối chức năng gồm có các khâu chính sau:
- Lò điện trở 3 là đối tượng điều chỉnh với tham số điều khiển là nhiệt độ của lò (t0).
- Bộ điều chỉnh và ổn định n.
Hình 1.1 Sơ đồ khối chức năng của hệ thống điều nhiệt độ 2 (thay đổi các chỉnh
và ổn định nhiệt độ lò điện trở thông số nguồn cấp cấp cho lò điện trở)
- Bộ tổng hợp tín hiệu điều khiển 1 (ε = t0 đặt – t0ph).
- Cảm biến nhiệt độ 4, có chức năng gia công ra một tín hiệu điện tỷ lệ với
nhiệt độ của lò.
Để nâng cao độ chính xác khi khống chế và ổn đinh nhiệt độ của lò điện
trở, hệ thống điều chỉnh nhiệt độ lò điện trở là hệ thống kín (có mạch vòng
phản hồi).
Việc điều chỉnh và ổn đinh nhiệt độ của lò được thực hiện thông qua việc
thay đổi các thông số nguồn cấp cho lò. Như vậy tín hiệu phản hồi tỷ lệ với
nhiệt độ của lò trong hệ thống khống chế và ổn định nhiệt độ lò điện trở.

20. 9
Hiện nay thường dùng các loại cảm biến nhiệt độ sau:
+ Nhiệt kế thủy ngân: Chiều cao của cột nước thủy ngân tỷ lệ thuận với nhiệt độ
của lò. Cấu tạo của nó gồm có: 1- điện cực tĩnh (có thể dịch chuyển được nhờ nam
châm vĩnh cửu); 2- Nước thủy ngân đóng vai trò như một cực động; 3- Vỏ thủy tinh.
Như vậy, điện cực 1 và 2 tạo thành một cặp tiếp điểm. Khi nhiệt độ trong lò nhỏ
hơn trị số nhiệt độ đặt, tiếp điểm 1-2 còn hở, còn khi nhiệt độ của lò bằng hoặc lớn hơn
nhiệt độ đặt, tiếp điểm 1-2 kín. Việc thay đổi trị số nhiệt độ đặt thực hiện bằng cách
dịch chuyển điện cực tĩnh 1 bằng nam châm vĩnh cửu.
- Ưu điểm: Cấu tạo đơn giản, cùng một lúc thực hiện ba chức năng: cảm biến,
khâu chấp hành và chỉ thị nhiệt độ.
- Nhược điểm: Chỉ dùng được đối với lò điện nhiệt độ thấp 0 0
( 650 )
t C
 , độ nhạy
không cao do quán tính nhiệt của nước thủy ngân lớn.
1.5 Mạch điều áp xoay chiều ba pha:
Như đã nói ở trên, công suất ra tải của lò được tính theo công thức:
2
f
t
U
P
R
 (1. 5)
Như vậy, để thay đổi công suất đưa ra tải, ta có thể thay đổi t
R hoặc f
U . Tuy
nhiên trong thực tế, người ta thường chọn cách thay đổi f
U để có thể thay đổi công
suất ra tải.
Khi có sẵn một nguồn điện xoay chiều, để có thể thay đổi điện áp ra tải ta có thể
dùng bộ điều chỉnh điện áp xoay chiều (ĐAXC) dùng van bán dẫn. Việc điều chỉnh
điện áp ra tải dựa theo nguyên tắc tương tự như ở các bộ chỉnh lưu tức là thay đổi điểm
mở của van so với điểm qua không của điện áp nguồn, vì vậy còn gọi là phương pháp
điều khiển pha (thay đổi góc mở van).
Do diot chỉ có thể dẫn dòng theo một chiều mà ta lại yêu cầu điện áp ra tải là
xoay chiều nên trong mạch điều áp xoay chiều người ta không dùng diot mà dùng triac
vì đây là loại van bán dẫn duy nhất cho phép dòng điện xoay chiều đi qua nó. Tuy
nhiên, do triac không thông dụng bằng thysistor nên thực tế người ta thường dùng sơ
đồ 2 thysistor đấu song song ngược nhau thay cho triac như hình dưới:
Hình 1.2: Sơ đồ 2 thysistor đấu song song ngược nhau.

21. 10
Các van T1, T2 lần lượt dẫn dòng theo 1 chiều xác định nên dòng qua cặp
thyristor đấu song song ngược này là dòng xoay chiều. Các van Thyristor được phát
xung điều khiển lệch nhau góc 1800
điện để đảm bảo dòng qua cặp van là hoàn toàn
đối xứng.
Một ưu điểm của việc sử dụng hai thyristor đấu song song ngược nhau thay thế
cho triac trong mạch điều áp xoay chiều là khả năng điều khiển để mở và khóa
thyristor dễ dàng hơn nhiều so với triac.
Ta có đồ thị dạng điện áp ra của mạch điều áp xoay chiều:
Hình 1.3: Đồ thị của mạch điều áp xoay chiều.
Các mạch điều áp xoay chiều có nhược điểm cơ bản là trong quá trình điểu
chỉnh, mạch luôn làm việc ở chế độ dòng điện gián đoạn, cả dạng dòng điện và điện áp
ra tải đều không sin nên chỉ phù hợp với các tải loại điện trở như lò điện trở, bóng đèn
loại sợi đốt vv… Dòng điện sẽ liên tục và đồng thời trở thành hình sin hoàn chỉnh chỉ
khi điện áp ra tải lấy bằng điện áp nguồn. Như vậy, khi điều chỉnh trên tải nhận được
một dải n sóng hài hình sin. Mặc dù vậy, với tải là điện trở thuần của lò điện trở thì
việc dạng điện áp ra tải không sin cũng không ảnh hưởng đến chế độ làm việc của lò.
Các mạch điều áp xoay chiều không phù hợp với tải dạng cảm kháng như biến áp hoặc
động cơ điện,… nên chỉ dùng khi phạm vi điều chỉnh điện áp không lớn.
Trong thực tế công nghiệp, các mạch điều áp xoay chiều thường sử dụng là các
mạch điều áp xoay chiều ba pha, tải mắc hình sao (Y) hoặc tải hình tam giác ( ). Quá
trình làm việc của mạch điều áp xoay chiều ba pha phức tạp hơn nhiều so với mạch
một pha vì ở đây các pha ảnh hưởng mạnh sang nhau và nó còn tùy thuộc vào nhiều
yếu tố như sơ đồ đấu van, góc điều khiển cụ thể, tính chất tải…
Hình dưới là sơ đồ thường dùng nhất, đó là sơ đồ có sáu thyristor đấu thành ba
cặp song song ngược.

22. 11
Hình 1.4: Sơ đồ sáu thysistor đấu thành ba cặp song song ngược.
1.6. Thiết kế tính toán tính chọn van bán dẫn.
Trong mạch điều áp xoay chiều ba pha dùng cho lò điện trở dưới đây ta sử dụng
mạch điều áp xoay chiều ba pha sáu thyristor đấu song song ngược, tải thuần trở đấu
sao.
Các biểu thức thể hiện quan hệ giữa công suất ra tải P và góc điều khiển  :
Với 0
0 60
  
2
3 sin 2
[ ]
6 4 8
dm
U
P
R
  

   (1. 6)
Với 0 0
60 90
  
2
3 3 3
( sin 2 cos2 )
12 16 16
dm
U
P
R

 

   (1. 7)
Với 0 0
90 150
  
2
3 5 3 1
( cos2 sin 2 )
24 4 16 16
dm
U
P
R
 
 

    (1. 8)
Hình 1.5: Sơ đồ sáu thysistor đấu thành ba cặp song song ngược.

23. 12
Công suất định mức của lò điện là 90
dm
P  (kW)
Tổn hao của lò điện 3
P
  (kW)
Trong thực tế, lò điện có thể coi là hộ tiêu dùng điện loại một, nghĩa là nguồn
cung cấp cho lò điện là ổn định. Tuy nhiên, để đảm bảo hiệu quả cũng như sự an toàn
trong hoạt động của lò điện, ta sẽ chọn một lượng công suất dự trữ cho lò điện đề
phòng trường hợp điện áp nguồn vì một lý do nào đó bị sụt áp. Ngoài ra, trong quá
trình hoạt động của mình, lò điện cũng chịu thêm một số tổn thất khác như tổn thất
trên các van bán dẫn, tổn thất trên đường dây … nhưng do không đáng kể so với tổng
tổn thất vì nhiệt của lò nên ta có thể bỏ qua.
Khi  = 0 thì điện áp ra tải là hình sin hoàn toàn và đồng thời công suất ra tải
cũng đạt công suất lớn nhất max
P P
 vì vậy để đảm bảo đủ bù các tổn hao đã nói ở trên
ta chọn công suất lớn nhất của lò ứng với khi góc điều khiển  = 0 là:
max 50
P P
 
(kW) (1.9)
Dựa vào công thức (1) ta tính được công suất ra tải khi  = 0
2
max
2
dm
t
U
P
R
 
2 2
3
max
380
1,444
2 2.50.10
dm
t
U
R
P
   ( ) (1.10)
Ta xác định được dây điện trở của lò có giá trị là 1,444  . Từ đây, dựa vào
công nghệ chế tạo ta có thể tiến hành thiết kế chi tiết cho dây điện trở để có thể đảm
bảo được các yêu cầu kinh tế kỹ thuật của lò điện.
Tiếp theo, ta tiến hành chọn van thông qua các thông số kỹ thuật của van là điện
áp ngược lớn nhất, dòng trung bình qua van…
Như đã nói ở trên hoạt động của mạch điều áp xoay chiều ba pha sáu thyristor
đấu song song ngược có nguyên lý hoạt động trong một chu kỳ cũng giống như
nguyên lý của mạch chỉnh lưu ba pha hình tia. Vì vậy, ta có thể hoàn toàn áp dụng các
thông số chọn van của mạch chỉnh lưu ba pha hình tia cho mạch điều áp xoay chiều ba
pha sáu thyristor đấu song song ngược. Cụ thể:
Điện áp ngược lớn nhất trên van:
max 6 2
ng f dm
U U U
 
(1.11)
 max 2.380 537
ng
U  
(V) (1.12)
Nhận xét: khi góc điều khiển  = 0 điện áp ra tải là hình sin và như vậy dòng
trung bình qua van lúc này là lớn nhất. Từ đây ta có thể xác định được giá trị dòng
điện trung bình qua van.

24. 13
max max
0
1
sin
2
tb
I I



  (1.13)
(do tải thuần trở nên i trùng pha với u)
 max
max [ cos ( ) ( cos0)]
2
f
tb
U
I s
R


    (1.14)
 max
220. 2
68.6
.1,444
tb
I

  (A)
Khi chọn van ta phải chú ý đến điều kiện làm mát cho van vì khi hoạt động, van
tỏa nhiệt rất lớn nên điều kiện làm mát cho van sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả cũng như
tuổi thọ của van. Nếu van hoạt động trong điều kiện được làm mát bằng không khí nhờ
cánh tản nhiệt thì van có thể làm việc tốt với 25% dòng định mức. Nếu van làm việc
trong điều kiện làm mát bằng quạt gió cưỡng bức thì van có thể chịu được đến 30 
60% dòng định mức. Nếu làm mát bằng nước thì van có thể chịu được đến 80% dòng
định mức.
Thông thường trong công nghiệp thì van phải được làm mát tồi nhất là bằng
không khí có quạt gió cưỡng bức. Trong nhiệm vụ thiết kế lò điện này thì dòng qua
van không quá lớn nên ta có thể chọn chế độ làm mát cho van bằng không khí có quạt
gió cưỡng bức. Ta chọn các điều kiện thích hợp để van có thể chịu dòng tới 40% dòng
định mức của van.
Khi đó
max 68.6
172
40% 40%
tb
tb
I
I    (A)
Để chọn giá trị của điện áp ngược lớn nhất trên van, ta sẽ chọn thêm hệ số dự trữ điện
áp 1.6 2
u
k  
ta chọn : 1.6
u
k 
max
. 1.6 537 860
ng u ng
U k U
    (V)
Từ các giá trị của tb
I và ng
U , tra trong sổ tay ta chọn được van C358 do hãng G.E của
Mỹ chế tạo với các thông số sau:
500 1200
ng
U   (V)
225
tb
I  (A)
max
200
di
dt

Kết luận, trong mạch điều áp xoay chiều ba pha dùng cho lò điện trở này ta cần
dùng sáu van thyristor C358 do hãng G.E chế tạo.

25. 14
CHƯƠNG 2
TỔNG QUAN VỀ HỆ NƠRON MỜ
2.1. Đặt vấn đề
Từ những năm 20, lý thuyết tập mờ và mạng noron nhân tạo đã phát triển rất
nhanh và được quan tâm. Với logic mờ, trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ tạo cơ sở
xây dựng các hệ chuyên gia, những hệ có khả năng cung cấp kinh nghiệm điều khiển
hệ thống. Trí tuệ nhân tạo được xây dựng dựa trên mạng noron nhân tạo. Sự kết hợp
giữa logic mờ và mạng noron trong thiết kế hệ thống điều khiển tự động là một
khuynh hướng hoàn toàn mới, phương hướng thiết kế hệ điều khiển thông minh, một
hệ thống mà bộ điều khiển có khả năng tư duy như bộ não con người, tức là nó có khả
năng tự học, tự chỉnh định lại cho phù hợp với sự thay đổi không lường được trước
của đối tượng.
Nhờ đã biết hệ mờ và mạng nơron đều có khả năng làm việc trong những hệ
thống không ổn định, không chính xác và điều kiện môi trường khắc nghiệt. Hệ thống
mờ và mạng nơron đó có nhiều ví dụ thực hiện đánh giá và so sánh chúng.
Ngày nay các nhà thiết kế đó áp dụng một cách rộng rãi và có hệ thống logic mờ
và mạng nơron trong lĩnh vực điều khiển học. Ý tưởng là triệt tiêu các nhược điểm và
đạt được các ưu điểm của cả hai công nghệ, điều này có nghĩa là hai công nghệ kết
hợp để tối đa hóa điểm mạnh của từng công nghệ và bổ sung những nhược điểm để
hợp thành một hệ thống mới tối ưu hơn.
Hệ thống hợp nhất này sẽ có ưu điểm của cả hai: Mạng nơron (khả năng học,
khả năng tối ưu hoá, sự kết nối về cấu trúc) và hệ mờ (sự thông minh của con người
qua luật mờ if - then, sự thuận lợi của việc am hiểu kiến thức chuyên môn một cách
chặt chẽ của các chuyên gia).
2.2. Tổng quan về điều khiển mờ
2.2.1. Giới thiệu
Trong lịch phát triển của công nghệ hiện đại, sự đóng góp của điều khiển lôgic
là cực kỳ to lớn. Nó đó đóng vai trò rất quan trọng không chỉ trong các ngành khoa
học tự nhiên mà còn là một môn khoa học không thể thiếu được đối với khoa học xã
hội ngay cả trong suy luận đời thường. Ngày nay, lôgic toán học kinh điển đó tỏ ra
còn nhiều hạn chế trong những bài toán nảy sinh từ công việc nghiên cứu và thiết kế
những hệ thống phức tạp. Đặc biệt là những lĩnh vực cần sử dụng trí tuệ nhân tạo hay
trong công việc điều khiển và vận hành các hệ thống lớn có độ phức tạp cao cần sự
giúp đỡ của hệ các chuyên gia.

26. 15
Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin nhất là kỹ thuật vi xử lý và
công nghệ phần mềm đã đặt nền móng cho việc ứng dụng hệ thống điều khiển thông
minh vào các nghành công nghiệp. Các hệ thống điều khiển thông minh được xây
dựng trên cơ sở trí tuệ nhân tạo đó giúp con người có khả năng khống chế những đối
tượng mà trước kia tưởng chừng như không điều khiển được như trong rất nhiều bài
toán điều khiển khi đối tượng không thể mô tả bởi mô hình toán học, hoặc mô hình
của nó quá phức tạp, cồng kềnh…
Trong thực tế khi thiết kế bộ điều khiển kinh điển thường bị bế tắc khi gặp
những bài toán có độ phức tạp của hệ thống cao, độ phi tuyến lớn, thường xuyên thay
đổi trạng thái hoặc cấu trúc của đối tượng…
Phát hiện thấy nhu cầu tất yếu ấy, năm 1965 L.A.Zadeh - tại trường đại học
Berkelye bang California -Mỹ đã sáng tạo ra lý thuyết điều khiển mờ (Fuzzy Sets
Theory) và đặt nền móng cho việc xây dựng một loạt các lý thuyết quan trọng dựa
trên cơ sở lý thuyết tập mờ. Đây là một trong những phát minh quan trọng có tính
bùng nổ và đang hứa hẹn giải quyết được nhiều vấn đề phức tạp và to lớn của thực tế.
Năm 1970 tại trường Marry Queen London - Anh, Ebrahim Mamdani đó dựng
logic mờ để điều khiển một máy hơi nước mà ông không thể điều khiển được bằng kỹ
thuật cổ điển. Tại Đức Hann Zimmermann đó dựng logic mờ cho các hệ ra quyết
định. Tại Nhật logic mờ được ứng dụng vào nhà máy xử lý nước của Fuji Electrinic
vào năm 1983, hệ thống xe điện ngầm của Hitachi vào năm 1987, đường sắt Sendai.
Các ứng dụng đó và đang được phát triển với các vấn đề theo vết, điều chỉnh, nội suy,
phân loại, chữ viết tay, nhận dạng lời nói, ổn định hình dạng trong các máy quay
video, máy giặt, máy hút bụi, điều hòa, quạt điện,... Một thí nghiệm con lắc ngược đó
được chứng minh vào năm 1987 với “các đáp ứng cân bằng được sinh ra gần 100 lần
ngắn hơn những đáp ứng của bộ điều khiển PID truyền thống”.
Lý thuyết mờ ra đời ở Mỹ, ứng dụng đầu tiên ở Anh nhưng phát triển mạnh mẽ
nhất ở Nhật. Trong lĩnh vực tự động hóa logic mờ ngày càng được ứng dụng rộng rãi,
nó thực sự hữu dụng với các đối tượng phức tạp mà ta chưa biết rõ hàm truyền, phức
tạp, không xác định, logic mờ có thể giải quyết các vấn đề mà điều khiển kinh điển
không làm được.
Phương pháp điều khiển mờ chính là nhằm vào việc xây dựng các phương pháp
có khả năng bắt chước cách thức con người điều khiển. Vỡ đối tượng điều khiển là
một hệ thống phức tạp, bản chất chưa rõ, không thể hiển thị bằng các mô hình toán lý.
Nên dưới dạng mô hình mờ một tập các mệnh đề IF …THEN (các luật) với các dữ
liệu ngôn ngữ mô tả mối quan hệ giữa các biến vào, các biến ra đó ra đời. Ta lấy một

27. 16
ví dụ phận biệt cá voi có tính khoa học. Ở những trường tiểu học, nhiều điều làm mọi
người ngạc nhiên rằng cá voi là động vật có vú bởi vì: nó là loại máu nóng, đẻ con,
nuôi con bằng sữa mẹ, và cũng mọc lông. Hệ thống phân biệt này là một ví dụ hoàn
hảo của logic hai trị truyền thống mà thống trị khoa học suốt nhiều thế kỷ. Mặc dù
thực tế là nó trông giống cá, nó bơi giống cá, nó có mùi cá, và cứ ba học sinh lại có
một người nghi ngờ khi nói rằng cá voi không phải là cá, cá voi 100% động vật có vú,
0 % là cá. Nếu một nhà logic mờ phân biệt cá voi, ông ta sẽ cho cá voi thuộc về cả hai
bộ động vật có vú và bộ cá, tới mức độ tự nhiên.
So với phương pháp điều khiển truyền thống thì phương pháp tổng hợp hệ thống
điều khiển bằng điều khiển mờ có những ưu điểm sau:
Điểm mạnh nổi trội cơ bản của điểu khiển mờ so với kỹ thuật điều khiển kinh
điển là nó áp dụng rất hiệu quả và linh hoạt trong các quá trình điều khiển ở điều kiện
chưa xác định rõ và thiếu thông tin.
Nguyên lý điều khiển mờ đã cho phép con người tự động hóa được điều khiển
cho một quá trình, một thiết bị…và mang lại chất lượng mong muốn.
Với nguyên tắc mờ bộ điều khiển tổng hợp được có cấu trúc đơn giản so với bộ
điều khiển kinh điển khác có cùng chức năng. Sự đơn giản đó đó đóng vai trò quan
trọng trong việc tăng độ tin cậy cho thiết bị, giảm giá thành sản phẩm.
Điều khiển mờ là những cải tiến liên tiếp của kỹ thuật vi xử lý, một cầu nối
không thể thiếu giữa kết quả nghiên cứu của lý thuyết điều khiển mờ với thực tế.
2.2.2. Cấu trúc của hệ điều khiển mờ
a) Sơ đồ khối: Sơ đồ các khối chức năng của hệ điều khiển mờ được chỉ ra trên
hình 1.1. Trong đó các khối chính của bộ điều khiển mờ là khối mờ hóa, khối thiết bị
hợp thành và khối giải mờ. Ngoài ra còn có giao diện vào và giao diện ra để đưa tín
hiệu vào bộ điều khiển và xuất tín hiệu từ ngõ ra bộ điều khiển đến cơ cấu chấp hành.
Hình 2.1: Các khối chức năng của bộ điều khiển mờ.
b) Giao diện vào, ra: Hệ mờ là một hệ điều khiển số do đó tín hiệu đưa vào bộ
điều khiển mờ phải là tín hiệu số. Giao diện vào có nhiệm vụ chuẩn hóa tín hiệu
tươngtự thu nhận được từ đối tượng điều khiển và chuyển đổi thành tín hiệu số. Giao
diện ra có nhiệm vụ biến đổi tín hiệu số thành tương tự, khuyếch đại tín hiệu điều
khiển cho phù hợp với đối tượng cụ thể. Trong thực tế, giao diện vào, ra được tích
hợp trong một CARD xử lý số chuyên dụng hoặc lắp thêm vào khe cắm mở rộng của
máy tính.
Mờ
hóa mờ
Thiết bị
hợp thành
Giao diện
vào
Giao
diện ra

28. 17
c) Khối mờ hóa: Là khối đầu tiên của bộ điều khiển mờ có chức năng chuyển
mỗi giá trị rõ của biến ngôn ngữ đầu vào thành véctơ  có số chiều bằng số tập mờ
đầu vào. Số tập mờ đầu vào do người thiết kế qui định tùy thuộc đối tượng cụ thể,
nhưng thông thường không chọn quá 9 tập mờ. Hình dạng các hàm liên thuộc cũng
được tùy chọn theo hình tam giác, hình thang, hàm Gaus … Mỗi loại hàm liên thuộc
có ưu, nhược điểm riêng. Hiện nay vẫn chưa có nghiên cứu nào chỉ rõ dùng dạng hàm
liên thuộc nào là tốt nhất. Hình 1.2 minh họa phương pháp mờ hóa biến điện áp trong
khoảng từ 100V - 300V bằng 5 tập mờ dạng hàm Gaux. Khi đó ứng với mỗi giá trị rõ
0
x ta có vectơ.
0
0
0
0
0
( )
( )
( )
( )
( )
RT
T
TB
Cao
RC
x
x
u x
x
x









 




Ví dụ với 0 220
x V
 ta có
0
0
0,7
0,4
0
u




 




Hình 2.2: Các hàm liên thuộc của một biến ngôn ngữ
d) Khối thiết bị hợp thành:
Khối thiết bị hợp thành cũng được gọi là cơ cấu suy diễn hay động cơ suy diễn
có chức năng biến mỗi giá trị rừ (x0) ở đầu vào thành tập mờ ' 0
( )
B
x
 trên cơ sở các
luật điều khiển, khối này gồm 2 phần chính: Luật điều khiển (hợp thành) và suy diễn
mờ.
Luật điều khiển bao gồm một số mệnh đề hợp thành là các mệnh đề đơn hoặc
mệnh đề phức được liên hệ với nhau bởi toán tử "Hoặc" có dạng tổng quát:
R1: Nếu X1 = A1 và X2 = B1 và … thì Y1 = C1 và Y2 = D1… hoặc
R2: Nếu X1 = A2 và X2 = B2 và ….thì Y1 = C2 và Y2 = D2 ... hoặc
………………………………………………………
R2: Nếu X1 = An và X2 = Bn và ….thì Y1 = Cn và Y2 = Dn ... (2.1)
Tùy theo số mệnh đề điều kiện và số mệnh đề kết luận trong mỗi mệnh đề hợp

29. 18
thành mà người ta có các cấu trúc điều khiển khác nhau:
- Cấu trúc SISO (một vào, một ra): Chỉ có một mệnh đề điều kiện và một mệnh
đề kết luận.
Ví dụ: 1 :
R nếu 1
A
  thì 1
B
  hoặc
2 :
R nếu 2
A
  thì 2
B
 
- Cấu trúc MISO (nhiều vào, một ra): có từ 2 một mệnh đề điều kiện trở lên và
một mệnh đề kết luận.
Ví dụ: Nếu 1 1
A
  và 2 2
A
  thì B
 
- Cấu trúc MIMO (Nhiều vào, nhiều ra): Có ít nhất 2 mệnh đề điều kiện và 2
mệnh đề kết luận.
Ví dụ: 1 :
R nếu 1 1
A
  và 2 1
B
  thì 1
C
  hoặc
2 :
R nếu 1 2
A
  và 2 2
B
  thì 2
C
 
* Suy diễn mờ
Là nguyên tắc xây dựng ma trận hợp thành chung (R) từ các mệnh đề hợp thành
Rk. Trong điều khiển mờ người ta đưa ra 4 nguyên tắc xây dựng ma trận hợp thành
là: Max-min, Max-prod, Sum-min, Sum-prod. Theo thói quen ta thường gọi là các
luật hợp thành Max-min; luật hợp thành Max-prod; luật hợp thành Sum-min và luật
hợp thành Sum-prod.
- Luật hợp thành Max – min: Nếu 1 ' ( )
B y
 ; 2 ' ( )
B y
 ; 3 ' ( )
B y
 thu được qua phép
lấy Min còn phép hợp thực hiện theo luật Max.
Luật hợp thành MIN là tên gọi mô hình (ma trận) R của mệnh đề hợp thành
A B
 khi hàm liên thuộc ( , )
A B x y
  của nó được xây dựng theo quy tắc MIN.
Xét luật hợp thành có cấu trúc SISO:
Các bước xây dựng:
Bước 1: Rời rạc hóa ( )
A x
 tại n điểm 1
x , 2
x ,…, n
x , ( )
B y
 tại m điểm 1
y , 2
y ,…,
m
y (n có thể khác m).
Bước 2: Xây dựng ma trận R gồm n hàng và m cột:
1 1 1 11 1
1 1
( , ).................... ( , ) ........
...................................................... ................
( , ).................... ( , ) ........
R R m m
R n R n m n nm
x y x y r r
R
x y x y r r
 
 
   
   
 
   
   
   
(2.2)
Bước 3: Xác định hàm liên thuộc ' ( )
B y
 của đầu ra ứng với giá trị đầu vào k
x
theo biểu thức:

30. 19
11 1
' 1 2 1 2
1
........
( ) . ( , ,... ) ................ ( , ,... )
........
m
T
B n m
n nm
r r
y a R a a a I I I
r r

 
 
  
 
 
 
(2.3)
với
1
n
k i ik
i
l a r

  , (0,0,...,0,1,0,...0)
T
a 
Trong đó:
1
max min{ }, 1,2,...,
k i ik
i n
l a r k m
 
 
Bước 4: Xác định ' ( )
B y
 theo công thức ' 1 2
( ) ( , ,..., )
B m
y l l l
 
Ví dụ: ( )
A x
 , ( )
B y
 , ( )
C z
 được rời rạc hóa tại các điểm:
x{ 2.038, 5.4, 1.359, 6.4}
y{ [1.359, 7.6, 2.038, 8.6}
z{ 1.699, 12.5, 1.699, 13.5}
Ta tiến hành xây dựng luật hợp thành MAX-MIN:
Hình 2.3: Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành Max-min
Luật hợp thành MAX – PROD: Nếu 1 ' ( )
B y
 ; 2 ' ( )
B y
 ; 3 ' ( )
B y
 thu được qua
phép PROD còn phép hợp thực hiện theo luật MAX.
Các bước xây dựng:
Bước 1: Rời rạc hóa ( )
A x
 tại n điểm 1
x , 2
x ,…, n
x , ( )
B y
 tại m điểm 1
y , 2
y ,…,
m
y (n có thể khác m).
Bước 2: Xây dựng ma trận R gồm n hàng và m cột:
1 1 1 11 1
1 1
( , ).................... ( , ) ........
...................................................... ................
( , ).................... ( , ) ........
R R m m
R n R n m n nm
x y x y r r
R
x y x y r r
 
 
   
   
 
   
   
   
Bước 3: Xác định hàm liên thuộc ' ( )
B y
 của đầu ra ứng với giá trị đầu vào k
x
theo biểu thức:

31. 20
11 1
' 1 2 1 2
1
........
( ) . ( , ,... ) ................ ( , ,... )
........
m
T
B n m
n nm
r r
y a R a a a I I I
r r

 
 
  
 
 
 
(2.4)
với
1
n
k i ik
i
l a r

  , (0,0,...,0,1,0,...0)
T
a 
Trong đó:
1
max min{ }, 1,2,...,
k i ik
i n
l a r k m
 
 
Bước 4: Xác định ' ( )
B y
 theo công thức ' 1 2
( ) ( , ,..., )
B m
y l l l
 
Để xây dựng R, trước tiên hai hàm liên thuộc ( )
A x
 và ( )
B y
 được rời rạc hóa
với tần số rời rạc đủ nhỏ để không bị mất thông tin.
Ví dụ: ( )
A x
 , ( )
B y
 , ( )
C z
 được rời rạc hóa tại các điểm:
x{ 2.038, 5.4, 1.359, 6.4}
y{ [1.359, 7.6, 2.038, 8.6}
z{ 1.699, 12.5, 1.699, 13.5}
Ta tiến hành xây dựng luật hợp thành MAX-PROD:
Hình 2.4: Hàm liên thuộc vào- ra theo luật hợp thành max-pro
- Luật hợp thành SUM – MIN: Nếu 1 ' ( )
B y
 ; 2 ' ( )
B y
 ; 3 ' ( )
B y
 thu được qua
phép lấy Min còn phép hợp thực hiện theo luật SUM.
Xét luật điều khiển R gồm p mệnh đề hợp thành:
1 :
R nếu 1
A
  thì 1
B
  hoặc
2 :
R nếu 2
A
  thì 2
B
  hoặc
……………………………
:
p
R nếu p
A
  thì p
B
 
Trong đó các giá trị mờ 1
A , 2
A ,…, p
A có cùng cơ sở X và 1
B , 2
B , …, p
B có
cùng cơ sở Y.
Gọi hàm liên thuộc của k
A và k
B là ( )
Ak x
 và ( )
Bk y
 với k = 1, 2,…,p.

32. 21
Thuật toán triẻn khai: 1 2 ... p
R R R R
    được thực hiện theo các bước sau:
Bước 1: Rời rạc hóa X tại n điểm 1 2 3
( , , ,..., )
n
x x x x và Y tại m thời điểm
1 2 3
( , , ,..., )
m
y y y y
Bước 2: Xác định các vectơ Ak
 và Bk
 (k=1, 2, …, p) tại các thời điểm rời rạc
theo biểu thức:
 
1 2
( ), ( )..., ( )
T
Ak AK AK AK n
x x x
   

(2.5)
 
1 2
( ), ( )..., ( )
T
Bk BK BK BK n
y y y
   

Bước 3: Xác định mô hình (ma trận) k
R cho mệnh đề thứ k
ij
( )
T k
k Ak Bk
R r
 
  , i=1, 2, …., n và j=1, 2, …, m (2.6)
Trong đó phép (.) là phép tính lấy cực tiểu min khi sử dụng nguyên tắc SUM-
MIN.
Bước 4: Xác định luật hợp thành
1
min 1,
p
k
k
R R

 
  
 
 với k= 1, 2,…, p (2.7)
Ví dụ: ( )
A x
 , ( )
B y
 , ( )
C z
 được rời rạc hóa tại các điểm:
x{ 2.038, 5.4, 1.359, 6.4}
y{ [1.359, 7.6, 2.038, 8.6}
z{ 1.699, 12.5, 1.699, 13.5}
Ta tiến hành xây dựng luật hợp thành SUM-MIN:
Hình 2.5: Hàm liên thuộc vào ra theo luật hợp thành sum-min
- Luật hợp thành SUM – PROD: Nếu 1 ' ( )
B y
 ; 2 ' ( )
B y
 ; 3 ' ( )
B y
 thu được qua
phép lấy PROD còn phép hợp thực hiện theo Lukasiewicz.
Xét luật điều khiển R gồm p mệnh đề hợp thành:
1 :
R nếu 1
A
  thì 1
B
  hoặc
2 :
R nếu 2
A
  thì 2
B
  hoặc

33. 22
……………………………
:
p
R nếu p
A
  thì p
B
 
Trong đó các giá trị mờ 1
A , 2
A ,…, p
A có cùng cơ sở X và 1
B , 2
B , …, p
B có
cùng cơ sở Y.
Gọi hàm liên thuộc của k
A và k
B là ( )
Ak x
 và ( )
Bk y
 với k = 1, 2,…,p.
Thuật toán triẻn khai: 1 2 ... p
R R R R
    được thực hiện theo các bước sau:
Bước 1: Rời rạc hóa X tại n điểm 1 2 3
( , , ,..., )
n
x x x x và Y tại m thời điểm
1 2 3
( , , ,..., )
m
y y y y
Bước 2: Xác định các vectơ Ak
 và Bk
 (k=1, 2, …, p) tại các thời điểm rời rạc
theo biểu thức:
 
1 2
( ), ( )..., ( )
T
Ak AK AK AK n
x x x
   

(2.8)
 
1 2
( ), ( )..., ( )
T
Bk BK BK BK n
y y y
   

(2.9)
Bước 3: Xác định mô hình (ma trận) k
R cho mệnh đề thứ k
ij
( )
T k
k Ak Bk
R r
 
  , i=1, 2, …., n và j=1, 2, …, m
Trong đó phép (.) là phép nhân bình thường khi sử dụng nguyên tắc SUM-
PROD.
Bước 4: Xác định luật hợp thành
1
min 1,
p
k
k
R R

 
  
 
 với k= 1, 2,…, p. (2.10)
Ví dụ: ( )
A x
 , ( )
B y
 , ( )
C z
 được rời rạc hóa tại các điểm:
x{ 2.038, 5.4, 1.359, 6.4}
y{ [1.359, 7.6, 2.038, 8.6}
z{ 1.699, 12.5, 1.699, 13.5}
Ta tiến hành xây dựng luật hợp thành SUM-PROD:
Hình 2.6: Hàm liên thuộc vào-ra theo luật hợp thành sum-prod

34. 23
e. Khối giải mờ (rõ hoá)
Giải mờ là quá trình xác định một giá trị rõ y0 nào đó có thể chấp nhận được từ
hàm liên thuộc 1 ' ( )
B y
 của giá trị mờ B’ (tập mờ B’).
Có hai phương pháp giải mờ chính là phương pháp cực đại và phương pháp
điểm trọng tâm.
*Phương pháp cực đại
Để giải mờ theo phương pháp cực đại, ta cần thực hiện theo hai bước:
Bước 1: Xác định miền chứa giá trị rõ y0 (miền G): Đó là miền mà tại đó hàm
liên thuộc 1 ' ( )
B y
 đạt giá trị cực đại (độ cao H của tập mờ B’), tức là miền:
 
' ( )
B
G y Y y H

   (2.11)
Bước 2: Xác định y0 có thể chấp nhận được từ G theo ba nguyên tắc: Nguyên
tắc trung bình; nguyên tắc cận trái và nguyên tắc cận phải.
Nguyên tắc trung bình : Giá trị rõ y0 sẽ là trung bình cộng của y1 và
y2: 1 2
0
2
y y
y

 (2.12)
Ví dụ giải mờ bằng nguyên tắc trung bình cho luật hợp thành MAX-MIN:
Hình 2.7: Giải mờ bằng nguyên tắc trung bình
Nguyên tắc cận trái: Giá trị rõ 0
y được lấy bằng cận trái 1
y của G. Với
1 inf( )
y G
y y

 

 
 
 
.
Ví dụ giải mờ khi sử dụng nguyên tắc cận trái cho luật hợp thành MAX-MIN:

35. 24
Hình 2.8: Giải mờ bằng nguyên tắc cận trái
Nguyên tắc cận phải: Giá trị rõ 0
y được lấy bằng cận trái 2
y của G. Với
2 sup( )
y G
y y

 

 
 
 
.
Ví dụ giải mờ khi sử dụng nguyên tắc cận phải cho luật hợp thành MAX-MIN:
Hình 2.9: Giải mờ bằng nguyên tắc cận phải
*Phương pháp điểm trọng tâm
Giải mờ theo phương pháp điểm trọng tâm sẽ cho ra kết quả y' là hoành độ của
điểm trọng tâm miền được bao bởi trục hoành và đường 1 ' ( )
B y

Công thức xác định y0 theo phương pháp điểm trọng tâm như sau:
'
'
( )
'
( )
B
S
B
S
y y dy
y
y dy





(2.13)
Với S là miền xác định của tập mờ B'.
- Phương pháp điểm trọng tâm cho luật hợp thành SUM-MIN
Giả sử có q luật điều khiển được triển khai. Khi đó mỗi giá trị mờ B' tại đầu ra

36. 25
của bộ điều khiển sẽ là tổng của q giá trị mờ đầu ra của từng luật hợp thành. Ký hiệu
giá trị mờ đầu ra của luật điều khiển thứ k là 1 ' ( )
B y
 với k =1,2, ... ,q. Với quy tắc
SUM-MIN, hàm liên thuộc 1 ' ( )
B y
 sẽ là:
' '
1
( ) ( )
q
B B k
k
y y
 

  (2.14)
Sau khi biến đổi, ta có:
' '
1 1 1
' '
1 1 1
( ) [ ( ) ]
'
( ) [ ( ) ]
q q q
B k B k k
k k
S S k
q q q
B k B k k
k k k
S S
y y dy y y dy M
y
y dy y dy A
 
 
  
  
  
 
  
  
 
`(2.15)
Trong đó : ' ( )
k B k
S
M y y dy

  và ' ( )
k B k
S
A y dy

  (2.16)
Ví dụ sử dụng phương pháp điểm trọng tâm cho luật hợp thành SUM-MIN:
Hình 2.10: Giải mờ bằng phương pháp điều khiển trọng tâm
- Phương pháp độ cao
Sử dụng công thức:
' '
1 1 1
' '
1 1 1
( ) [ ( ) ]
'
( ) [ ( ) ]
q q q
B k B k k
k k
S S k
q q q
B k B k k
k k k
S S
y y dy y y dy M
y
y dy y dy A
 
 
  
  
  
 
  
  
 
cho cả hai luật hợp thành MAX-MIN và SUM-MIN với thêm một giả thiết là mỗi tập
mờ 1 ' ( )
B k y
 được xấp xỉ bằng một cặp giá trị ( k
y , k
H ) duy nhất (singlenton), trong đó
k
H là độ cao của 1 ' ( )
B k y
 và k
y là một điểm mẫu trong miền giá trị của 1 ' ( )
B k y
 . Ta
có: ' ( )
B k k
y H
  và 1
1
'
q
k k
k
q
k
k
y H
y
H






37. 26
Hình 2.11: So sánh các phương pháp giải mờ.
2.3. Tổng quan về mạng nơron
2.3.1. Giới thiệu
Với logic mờ, trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây tạo
ra cơ sở xây dựng các hệ chuyên gia, những hệ có khả năng cung cấp kinh nghiệm
điều khiển hệ thống. Trí tuệ nhân tạo được xây dựng dựa trên mạng nơron nhân tạo.
Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Networks) là hệ thống được xây dựng dựa
trên nguyên tắc cấu tạo của bộ não người. Nó cho chúng ta một hướng mới trong
nghiên cứu hệ thống thông tin. Mạng nơron nhân tạo có thể thực hiện các bài toán:
Tính toán gần đúng các hàm số, thực hiện các bài toán tối ưu, nhận mẫu, nhận dạng
và điều khiển đối tượng hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống. Mạng
nơron nhân tạo có một số lượng lớn mối liên kết của các phần tử biến đổi có liên kết
song song. Nó có hành vi tương tự như bộ não người với khả năng tự học hỏi, tự
chỉnh định cho phù hợp với sự thay đổi không lường trước của đối tượng điều khiển và
tổng hợp thông tin từ sự luyện tập của các tập mẫu dữ liệu. Trong quá trình tái tạo đó
không phải tất cả các chức năng của bộ não con người đều được tái tạo, mà chỉ có
những chức năng cần thiết. Bên cạnh đó còn có những chức năng mới được tạo ra
nhằm giải quyết một bài toán điều khiển đã định trước. Các phần tử biến đổi của
mạng nơron nhân tạo được gọi là các nơron nhân tạo hoặc gọi tắt là nơron.
2.3.2. Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo
Mạng nơron được xây dựng từ những năm 1940 nhằm mô phỏng một số chức
năng của bộ não con người. Dựa trên quan điểm cho rằng bộ não người là bộ điều
khiển. Mạng nơron nhân tạo được thiết kế và có khả năng giải quyết hàng loạt các bài
toán tối ưu, điều khiển, công nghệ robot…
Qua quá trình nghiên cứu và phát triển nơron nhân tạo có thể chia làm 4 giai
đoạn như sau:
Giai đoạn 1: Có thể tính từ nghiên cứu của William (1980) về tâm lý học với sự

38. 27
liên kết các nơron thần kinh. Năm 1940 Mc Culloch và Pitts đã cho biết nơron có thể
mô hình hóa như thiết bị ngưỡng (giới hạn) để thực hiện các phép tính logic và mô
hình nơ ron của MC Culloch-Pitts cùng với giải thuật huấn luyện mạng của Hebb ra
đời năm 1943.
Giai đoạn 2: Vào khoảng gần những năm 1960, một số mô hình nơron hoàn
thiện hơn đã được đưa ra như: mô hình Perception của Rosenblatt (1958), Adalile của
Widrow (1962). Trong đó mô hình Perception rất được quan tâm vì nguyên lý đơn
giản nhưng nó có hạn chế vì nó đã không dùng được cho các hàm logic phức (1969).
Adalile là mô hình tuyến tính, tự chỉnh được dùng rộng rãi trong điều khiển thích
nghi, tách nhiễu và phát triển cho đếnnay.
Giai đoạn 3: Đầu thập niên 80 những đóng góp lớn cho mạng nơron trong giai
đoạn này phải kể đến Grossberg, Kohnonen, Rumelhart và Hopfield. Trong đó đóng
góp lớn của Hopfiled gồm hai mạng phản hồi: Mạng rời rạc năm 1982 và mạng liên
tục năm 1984. Cảm nhận của Hopfield đã được Rumelhart, Hinton và Williams đề
xuất thuật toán sai số truyền ngược nổi tiếng để huấn luyện mạng nơron nhiều lớp
nhằm giải bài toán mà mạng khác không thực hiện được. Nhiều ứng dụng mạnh mẽ
của mạng nơron ra đời cùng với các mạng theo kiểu máy Boltlzmannn.
Giai đoạn 4: Tính từ năm 1987 đến nay mạng nơron đã tìm và khẳng định được
vị trí của mình trong rất nhiều ứng dụng khác nhau: điều khiển, bài toán tối ưu, …
2.3.3 Cấu trúc mạng nơron nhân tạo
a)Mạng nơron sinh học
* Cấu tạo: Nơron là phần tử cơ bản tạo nên bộ não con người. Sơ đồ cấu tạo của
một nơron sinh học được chỉ ra như trong hình 2.12. Một nơron điển hình có 3 phần
chính: thân nơron, các nhánh và sợi trục.
Hình 2.12: Mô hình 2 nơron sinh học
- Thân nơron (soma): Được giới hạn trong một màng membran và trong cùng
là nhân. Thân nơron có rất nhiều đường rẽ nhánh gọi là rễ.
Các rễ của nơron được chia thành hai loại: Loại nhận thông tin từ nơron khác
Khớp nối
Sợi trục

39. 28
qua axon gọi là rễ đầu vào và loại đưa thông tin qua axon tới các nơron khác gọi là rễ
đầu ra. Một nơron có nhiều rễ đầu vào nhưng chỉ có một rễ đầu ra.
- Các nhánh (dendrite): Đây chính là các mạng dạng cây của các dây thần
kinh để nối các soma với nhau.
- Sợi trục (Axon): Đây là một kết nối hình trụ dài và mang các tín hiệu ra
ngoài. Phần cuối của axon được chia thành nhiều nhánh nhỏ. Mỗi nhánh nhỏ (cả của
dendrite và axon) kết thúc trong một cơ quan nhỏ hình củ hành được gọi là synapte
mà tại đây các nơron đưa các tín hiệu của nó vào các nơron khác. Những điểm tiếp
nhận với các synapte trên các nơron khác có thể ở các dendrite hay chính soma.
*Hoạt động của nơron sinh học có thể mô tả như sau:
Các tín hiệu đưa ra bởi một synapte và được nhận bởi các dendrite là các kích
thích điện tử. Việc truyền tín hiệu đó liên quan đến một quá trình hóa học phức tạp mà
trong đó các chất truyền đặc trưng được giải phóng từ phía gửi của nơi tiếp nối. Điều
này làm tăng hay giảm điện thế bên trong thân của nơron nhận. Nơron nhận tín hiệu sẽ
kích hoạt (fire) nếu điện thế vượt khỏi một ngưỡng nào đó và một xung (hoặc điện thế
hoạt động) với độ mạnh (cường độ) và thời gian tồn tại cố định được gửi ra ngoài
thông qua axon tới phần nhánh của nó rồi tới các chỗ nối synapte với các nơron khác.
Sau khi kích hoạt, nơron sẽ chờ trong một khoảng thời gian được gọi là chu kỳ trước
khi nó có thể được kích hoạt lại. Synapses là hưng phấn (excitatory) nếu chúng cho
phép các kích thích truyền qua gây ra tình trạng kích hoạt (fire) đối với nơron nhận.
Ngược lại, chúng là ức chế (inhibitory) nếu các kích thích truyền qua làm ngăn trở
trạng thái kích hoạt (fire) của nơron nhận.
b)Mạng nơron nhân tạo
*Khái niệm
Nơron nhân tạo là sự sao chép nơron sinh học của não người, nó có những đặc
tính sau:
- Mỗi nơron có một số đầu vào, những kết nối (Synaptic) và một đầu ra (axon).
- Một nơron có thể hoạt động (+35mV) hoặc không hoạt động (-0,75mV).
- Chỉ có một đầu ra duy nhất của một nơron được nối với các đầu vào khác
nhau của nơron khác. Điều kiện để nơron được kích hoạt hay không kích hoạt chỉ phụ
thuộc những đầu vào hiện thời của chínhnó.
Một nơron trở nên tích cực nếu đầu vào của nó vượt qua ngưỡng ở một mức
nhất định.

40. 29
Hình 2.13: Mô hình nơron đơn giản
Các đầu vào có hàm trọng Wj và bộ tổng. Đầu ra của bộ tổng được sử dụng để
quyết định một giá trị của đầu ra thông qua hàm chuyển. Có nhiều kiểu hàm chuyển
khác nhau (sẽ được đề cập ở phần sau). Tương tự nơron sinh học của con người,
nơron sẽ được kích hoạt nếu tổng giá trị vào vượt quá ngưỡng và không được kích
hoạt nếu tổng giá trị vào thấp hơn ngưỡng. Sự làm việc như vậy của nơron gọi là sự
kích hoạt nhảy bậc.
Kết nối một vài nơron ta được mạng nơron. Hình 2.14 là một mạng nơron gồm3
lớp: lớp vào, lớp ẩn và lớp ra.
Hình 2.14: Mạng nơron 3 lớp
Các nơron lớp vào trực tiếp nhận tín hiệu ở đầu vào, ở đó mỗi nơron chỉ có một
tín hiệu vào. Mỗi nơron ở lớp ẩn được nối với tất cả các nơron lớp vào và lớp ra. Các
nơron ở lớp ra có đầu vào được nối với tất cả các nơron ở lớp ẩn, chúng là đầu ra của
mạng. Cần chú ý rằng một mạng nơron cũng có thể có nhiều lớp ẩn. Các mạng nơron
trong mỗi nơron chỉ được liên hệ với tất cả các nơron ở lớp kế tiếp và tất cả các mối
liên kết chỉ được xây dựng từ trái sang phải được gọi là mạng nhiều lớp truyền thẳng.
2.3.4 Mô hình nơron
a)Nơron đơn giản: Xét một nơron với một đầu vào vô hướng và không có độ dốc
Hình 2.15 a,b: Mô hình nơron đơn giản

41. 30
b)Nơron với nhiều đầu vào (véc tơ vào)
Nơron với véc tơ vào gồm R phần tử được chỉ ra trên hình 2.16
Hình 2.16: Nơron với R đầu vào
Trong đó các đầu vào 1
p , 2
p ,.., R
p được nhân với các trọng liên kết
1,1
w , 1,2
w ,…, 1,
w R
Các trọng liên kết được biểu diễn bằng ma trận hàng, véctơ p là ma trận cột.
Ta có: 1,1 1 1,2 2 1,3 3 1,
w w w ... w R R
n p p p p b
      (2.18)
W*
n P b
 
Trong đó: W là ma trận trọng liên kết có kích thước 1x R.
P là véc tơ vào gồm R phần tử.
Cách biểu diễn trên sẽ rất khó khăn khi mô tả mạng gồm nhiều nơron và có
nhiều lớp. Để đơn giản ta sử dụng ký hiệu như hình 1.29.
Hình 2.17: Ký hiệu nơron với R đầu vào
2.3.5. Cấu trúc mạng
Nhiều nơron kết hợp với nhau tạo thành mạng nơron, mạng nơron có thể có một
lớp hoặc nhiều lớp.
a) Mạng một lớp
Một cấu trúc mạng 1 lớp với R đầu vào và S nơron được chỉ ra trên hình 2.18
Tải bản FULL (84 trang): https://bit.ly/3QJNzWq
Dự phòng: fb.com/TaiHo123doc.net

42. 31
Hình 2.18: Cấu trúc mạng nơron 1 lớp
Trong đó:
- Véc tơ vào p có R phần tử pT = [p1 p2 …pR]
- Véc tơ vào n có S phần tử nT = [n1 n2 …nS]
- Véc tơ vào a có S phần tử aT = [a1 a2 …aS]
Trong mạng này mỗi phần tử của véc tơ vào p liên hệ với đầu vào mỗi nơron
thông qua ma trận trọng liên kết W. Bộ cộng của nơron thứ i thu thập các trọng liên
kết đầu vào và dộ dốc để tạo thành một đầu ra vô hướng ni. Các ni tập hợp với nhau
tạo thành s phần tử của véc tơ vào n. Cuối cùng ở lớp ra nơron ta thu được véc tơ a
gồm s phần tử.
Để đơn giản ta ký hiệu mạng một lớp gồm S nơron, R đầu vào như hình vẽ 2.19
Hình 2.19: Ký hiệu mạng R đầu vào và S
Tải bản FULL (84 trang): https://bit.ly/3QJNzWq
Dự phòng: fb.com/TaiHo123doc.net

43. 32
Trong đó: Véc tơ vào P có kích thước R, ma trận trọng liên kết W có kích thước
S x R còn a và b là các véc tơ có kích thước S. Như chúng ta đã biết, một lớp mạng
bao gồm ma trận trọng liên kết, toán tử nhân, véc tơ độ dốc b, bộ tổng và hộp hàm
truyền.
b) Mạng nhiều lớp
* Ký hiệu qui ước cho một lớp mạng
Để minh hoạ, ta xét một lớp mạng có nhiều đầu vào như hình 2.20.
Hình 2.20: Ký hiệu một lớp mạng
*Ký hiệu quy ước cho mạng 3 lớp
Hình 2.21: Cấu trúc mạng nơron 3 lớp
Đối với mạng 3 lớp ta cũng có thể sử dụng ký hiệu tắt để biểu diễn (hình 2.22).
Hình 2.22: Ký hiệu tắt của mạng nơron 3 lớp
7740361