Ứng dụng Fuzzy - Inference, Guide trong Matlab để xây dựng phần mềm tính sai số và gia công kết quả đo lường

Nội dung text: Ứng dụng Fuzzy - Inference, Guide trong Matlab để xây dựng phần mềm tính sai số và gia công kết quả đo lường

1. T¹p chÝ KHKT Má - §Þa chÊt, sè 46, 4-2014, tr.67-72 CƠ – ĐIỆN MỎ (trang 67-72) ỨNG DỤNG FUZZY_INFERENCE, GUIDE TRONG MATLAB ĐỂ XÂY DỰNG PHẦN MỀM TÍNH SAI SỐ VÀ GIA CÔNG KẾT QUẢ ĐO LƯỜNG ĐẶNG VĂN CHÍ, PHAN THỊ MAI PHƯƠNG, NGUYỄN THẾ LỰC Trường Đại học Mỏ - Địa chất Tóm tắt: Bài báo đề xuất giải pháp ứng dụng bộ suy luận mờ Fuzzy_Inference trong Matlab để tra cứu và xác định hệ số phân bố student. Dựa trên bảng số liệu và đồ thị thực nghiệm thực hiện xây dựng phần mềm tự động trên cơ sở công cụ Guide trong Matlab để tính toán sai số và gia công kết quả đo lường. Kết quả nghiên cứu thay thế các phương pháp tính toán thủ công trước đây, có thể nhúng và tích hợp vào các hệ thống đo lường tự động trong công nghiệp giúp công việc tính toán và gia công kết quả đo được nhanh chóng, chính xác và tin cậy. 1. Mở đầu xuất là đưa các tập dữ liệu từ các bảng tra và Bản chất của quá trình đo lường một đại đường cong thực nghiệm vào bộ suy luận mờ. lượng vật lý là cần phải xác định được giá trị Tập dữ liệu phải đủ lớn và bao trùm lên toàn bộ đúng của đại lượng đo và việc này rất khó khăn. yêu cầu về độ tin cậy phép đo. Bộ suy luận mờ Trong nhiều trường hợp, để có kết quả đo chính được xây dựng trên phần mềm Matlab và công xác nhất, ngoài việc lựa chọn dụng cụ đo có cấp cụ phát triển giao diện Guide cho ta một phần chính xác tốt nhất cần thiết phải thực hiện nhiều mềm tự động tính toán sai số và gia công kết lần đo cho một đại lượng. Quá trình tính toán quả đo. sai số và gia công kết quả đo này chủ yếu dựa 2. Các bước tính toán sai số và gia công kết trên các phương trình toán trong lý thuyết xác quả đo, [2] suất và toán học thống kê. Việc này giúp xác Tính toán sai số và gia công kết quả đo lường, định được sai số cũng như khoảng đáng tin của thông thường phải đo nhiều lần một đại lượng đo. phép đo. Ngoài việc lựa chọn các phương pháp Toán học thống kê và lý thuyết xác suất được áp đo khác nhau, chỉnh không dụng cụ đo cho phù dụng vào việc gia công kết quả đo này. hợp với đối tượng đo, cần phải xác định được Gọi x1, x2, , xn là các kết quả đo của n lần các yếu tố ảnh hưởng đến sai lệch của phép đo. đo. Giá trị trung bình của các lần đo được xác Hoặc dùng các hệ số hiệu chỉnh để loại bỏ sai định qua công thức: số hệ thống. Việc tính toán và gia công kết quả n x đo là một công việc quan trọng, đặc biệt trong  i x i 1 . (1) lĩnh vực đo lường chính xác, thí nghiệm và hiệu tb n chuẩn Theo định nghĩa sai số ngẫu nhiên của Trong các bước gia công như vậy, một i lần đo thứ i có thể coi là hiệu giữa kết quả đo nhiệm vụ cần làm là tra bảng hoặc đồ thị thực thứ i với giá trị trung bình: nghiệm để tìm hệ số phân bố student. Theo lý x x . (2) thuyết hệ số này phụ thuộc vào độ tin cậy và số i i tb lần đo, khi số lần đo càng lớn thì kết quả càng Giá trị trung bình đại số còn có một sai số chính xác. Tuy nhiên trong thực tế số lần đo là ngẫu nhiên nào đó, vì vậy khái niệm về ước hạn chế. Thông thường quá trình tính toán và lượng độ lệch phương sai: n gia công chúng ta phải tra bảng thực nghiệm n ( x x )2 2 hoặc tra các đồ thị mất rất nhiều thời gian đồng i 1 i tb i 1 i  x . (3) thời lặp lại sai số tiếp theo. Giải pháp được đề tb n( n 1) n( n 1) 67
2. Với phân bố xác xuất khác nhau, sai số ngẫu Thực tế, độ tin cậy được chọn phụ thuộc nhiên của giá trị đo được tính: vào yêu cầu về độ chính xác của phép đo dao động từ (0.5-0.999). ' kst x (4) tb Hệ số kst được tra trong các bảng, các đồ thị Ở đây kst gọi là hệ số phân bố Student, thực nghiệm trong những tài liệu hướng dẫn kst ( p,n ) tính toán sai số và gia công kết quả đo lường.[2] Trích dẫn một đoạn bảng số liệu thực trong đó: n là số lần đo và p là độ tin cậy. nghiệm xác định kst được cho như bảng 1. Bảng 1. Trích dẫn bảng tra kst Độ tin cậy: p 0.5 0.7 0.8 0.9 0.95 0.99 0.999 Số lần đo : n 2 1 2 3.1 6.3 12.7 63.7 636.6 3 0.82 2.0 1.9 2.9 4.0 9.9 31.6 4 0.77 2.0 1.6 2.4 3.2 5.8 12.9 10 0.7 1.1 1.5 1.8 2.3 3.3 4.8 20 0.69 1.1 1.3 1.7 2.1 2.9 3.9 30 0.68 1.1 1.3 1.7 2.0 2.8 3.7 >30 0.67 1.0 1.3 1.6 2.0 2.6 3.3 Như vậy chọn n=10 và p=0.99 thì kst =3.3. 3. Ứng dụng Matlab xây dựng bộ suy luận Ở đây nhận thấy rằng bảng tra trên có cấu trúc mờ, [1],[3],[4] của một mệnh đề hợp thành tương tự trong các Mô hình bộ suy luận mờ được thiết kế trên bộ suy luận mờ: công cụ Fuzzy trong phần mềm Matlab có cấu “Nếu có điều kiện 1 và có điều kiện 2 thì trúc như hình 1 gồm: kết quả là kq1” Định nghĩa các biến ngôn ngữ vào – ra, bộ suy luận mờ có 2 biến ngôn ngữ là độ tin cậy p Tổng hợp các mệnh đề từ bảng tra kst ta sẽ và số lần đo n. thu được một luật hợp thành mờ có ý nghĩa suy - Độ tin cậy p xác định trong khoảng từ luận hệ số kst. 0.5-0.999 tùy thuộc vào yêu cầu phép đo. Kết quả đo được xác định bởi công thức: Số lần đo n trong khoảng từ 2 đến >30 lần đo. Đầu ra của bộ suy luận mờ là hệ số student xđo xtb ' (5) ứng với số lần đo n và độ tin cậy p. Hình 1. Mô hình bộ suy luận mờ cài đặt trong Matlab 68
3. Căn cứ vào bảng số liệu nhận dạng, số lần đo - K6 ứng với các hệ số nằm trong khoảng được định nghĩa qua 3 tập mờ n1, n2, n3. Độ tin 10 đến 15 cậy p được định nghĩa qua 4 tập mờ p1, p2, p3, Chọn luật hợp thành và phương pháp p4. Các hệ số Student định nghĩa bởi 6 tập mờ : giải mờ : - K1 ứng với các hệ số nằm trong khoảng Bộ suy luận mờ được cài đặt với thiết bị 0.67 đến 1 hợp thành Max-Prod. - K2 ứng với các hệ số nằm trong khoảng Phép suy diễn được thực hiện theo Prod. 1.1 đến 2 Phép mờ được thực hiện theo luật Max. - K3 ứng với các hệ số nằm trong khoảng Mờ hóa đơn trị và giải mờ theo phương 2.1 đến 3 pháp trung bình tâm - K4 ứng với các hệ số nằm trong khoảng Khai báo các tập mờ: 3.1 đến 5 - K5 ứng với các hệ số nằm trong khoảng 5 Được thể hiện trên các hình 2, hình 3 và đến 10 hình 4 số lần đo(lần) Hình 2. Định nghĩa tập mờ cho số lần đo n Độ tin cậy(%) Hình 3. Định nghĩa tập mờ độ tin cậy p Hình 4. Định nghĩa tập mờ hệ số Student 69
4. Soạn thảo luật hợp thành: [System] Name='Student_Identifier' [Input2] Type='mamdani' Name='p' Version=2.0 Range=[0.5 0.999] NumInputs=2 NumMFs=4 NumOutputs=1 MF1='p1':'trimf',[0.4 0.55 0.65] NumRules=18 MF2='p2':'trimf',[0.6 0.75 0.85] AndMethod='min' MF3='p3':'trimf',[0.8 0.9 0.95] OrMethod='probor' MF4='p4':'trimf',[0.94 0.999 1.165] ImpMethod='prod' AggMethod='max' [Output1] DefuzzMethod='centroid' Name='kst' Range=[0.67 15] [Input1] NumMFs=6 Name='n' MF1='k1':'trimf',[0 0.67 1] Range=[2 35] MF2='k2':'trimf',[1 1.5 2] NumMFs=3 MF3='k3':'trimf',[2 2.5 3] MF1='n1':'trimf',[1 4 6] MF4='k4':'trimf',[3 4 5] MF2='n2':'trimf',[5 8 11] MF5='k5':'trimf',[5 7.5 10] MF3='n3':'trimf',[10 22 35] MF6='k6':'trimf',[10 12.5 15] [Rules] 1 1, 1 (1) : 1 1 4, 6 (1) : 1 2 4, 4 (1) : 1 1 2, 2 (1) : 1 2 1, 1 (1) : 1 3 1, 1 (1) : 1 1 3, 3 (1) : 1 2 2, 2 (1) : 1 3 2, 2 (1) : 1 1 3, 4 (1) : 1 2 3, 2 (1) : 1 3 3, 2 (1) : 1 1 4, 4 (1) : 1 2 3, 3 (1) : 1 3 4, 3 (1) : 1 1 4, 5 (1) : 1 2 4, 3 (1) : 1 3 4, 4 (1) : 1 Kết quả giao diện chạy mô phỏng: Xác định hệ số student kst (khi n=10,p=0.8 thì kst=1.5, xem hình 5). Hình 5. Kết quả xác định hệ số kst bằng bộ suy luận mờ 70
5. 4. Xây dựng phần mềm tính toán và gia công kết quả đo,[1],[4] Phần mềm được xây dựng trên công cụ GUIDE kết hợp với công cụ mô phỏng Simulink (hình 6) và bộ suy luận mờ cho phép người dùng nhập vào kết quả các lần đo để tính toán và gia công sai số. Giao diện phần mềm tính toán sai số và gia công kết quả đo thể hiện qua hình 7. Hình 6. Mô hình bộ suy luận mờ trên Simulink_Matlab Hình 7. Phần mềm tính toán gia công kết quả đo 71
6. Phần mềm với chức năng Simulation sẽ Matlab được sử dụng như một công cụ nhúng, tính toán các tham số n và p trong hàm callback có thể tích hợp vào các phần mềm tính toán đo của nút Simulation, sau đó đặt lại các tham số lường trong thực tế. đó cho mô hình Simulink đồng thời chạy mô Hướng nghiên cứu và ứng dụng của đề tài phỏng mô hình Simulink với tham số n, p mới. còn tiếp tục được rộng mở vào thực tế sản xuất. Nhấn nút Calculate cho phép tính toán kết quả Phần mềm hoàn toàn có thể tích hợp vào các hệ đo dựa trên các số liệu đo và kết quả nhận dạng thống đo lường giám sát tự động trong công hệ số student thông qua bộ suy luận mờ từ đó nghiệp, hỗ trợ cho việc gia công kết quả đo hiển thị kết quả tính toán lên giao diện chương lường cho các hệ thống đo đa kênh, các hệ trình. Các thuật toán tính toán và kết nối giao thống SCADA cũng như các hệ thống điều diện với mô hình Simulink được thực hiện trong khiển tự động các dây chuyền sản xuất trong M-file của Matlab. công nghiệp. Các kết quả tính toán gồm: Giá trị đo trung bình, hệ số student, sai số ngẫu nhiên của phép TÀI LIỆU THAM KHẢO đo và kết quả đo sau khi gia công tính toán. [1]. Nguyễn Phùng Quang, 2006, Matlab & 5. Kết luận Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động. Bài báo đã ứng dụng hệ logic mờ trong NXB Xây dựng Hà Nội. Matlab để thiết kế và xây dựng bộ suy luận mờ [2]. Đào Văn Tân, 1999, Kỹ thuật số và đo xác định hệ số phân bố student. Việc xây dựng lường điện trong công nghiệp mỏ và dầu khí. giao diện phần mềm giúp cho quá trình tra cứu NXB Giao thông vận tải. một cách thuận tiện hệ số student, tính toán gia [3]. Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước, công kết quả đo được đơn giản, nhanh chóng 2002, Lý thuyết điều khiển mờ. NXB Khoa học thay thế cho các phương pháp tính toán thủ và kỹ thuật công bằng tay trước đây. [4]. Lutz, Wendt, Taschenbuch der Kết quả chạy mô phỏng khẳng định khả Regelungstechnik mit Matlab und Simulink. năng làm việc tin cậy của bộ suy luận mờ. Phần 7,ergaenzte Auflage. Verlag Harri Deutsch, mềm tính toán sai số trên cơ sở mã nguồn của 2007 SUMMARY Application of fuzzy inference and Guide in Matlab to build a software to calculate tolerances and processing of measurement results Dang Van Chi, Phan Thi Mai Phuong, Nguyen The Luc Hanoi University of Mining and Geology This article refers to the application of a fuzzy inference to determine the student distribution coefficient through the reality data and graphs experiments. This is also the building of a software base on the Matlab Guide to calculate the coefficient automatically. The research results can be used to replace the previously manual calculation and be integrated into the industrial measurement systems to improve the calculation speed and the accurate of the result. 72