Đề tài Thiết kế bộ điều khiển mờ trượt điều khiển tốc độ động cơ

ĐẠI HỌC THÁI NGUYấN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CễNG NGHIỆP ----------------*****----------------- LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT NGÀNH TỰ ĐỘNG HểA THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ TRƯỢT ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ Học viờn: HỒ THỊ VIỆT NGA Người HD khoa học: PGS . TS NGUYỄN DOÃN PHƯỚC THÁI NGUYấN 2008 ĐẠI HỌC THÁI NGUYấN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CễNG NGHIỆP ----------------*****----------------- LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT NGÀNH TỰ ĐỘNG HểA THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ TRƯỢT ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ Học viờn: HỒ THỊ VIỆT NGA Người HD khoa học: PGS . TS NGUYỄN DOÃN PHƯỚC THÁI NGUYấN 2008 ĐẠI HỌC THÁI NGUYấN CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐHKT CễNG NGHIỆP Độc lập – Tự do – Hạnh phỳc THUYẾT MINH LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT ĐỀ TÀI THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ TRƯỢT ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ Học viờn : Hồ Thị Việt Nga Lớp : Cao học khoỏ 8 Chuyờn ngành : Tự động hoỏ Người HD khoa học : PGS – TS Nguyễn Doón Phước Ngày giao đề tài : Ngày hoàn thành : KHOA ĐT SAU ĐẠI HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN HỌC VIấN Luận văn tốt nghiệp  1  Số húa bởi Trung tõm Học liệu – Đại học Thỏi Nguyờn Lời nói đầu Hiện nay đất n•ớc ta đang trong thời kỳ đổi mới, thời kỳ công nghiệp hoá hiện đại hoá cùng với sự phát triển của công nghệ thông tin, ngành kỹ thuật điện tử là sự phát triển của kỹ thuật điều khiển và tự động hoá. Hệ truyền động động cơ là một bộ phận quan trọng không thể thiếu đ•ợc trong mọi quá trình tự động hoá. Hệ thống nào có chuyển động cơ học (dây chuyền sản xuất, ng•ời máy..) thì hệ thống đó động cơ điện làm khâu trung gian để chuyển hoá điện năng thành cơ năng với những đặc tính cần thiết. Việc điều khiển chính xác dòng cơ năng tạo nên các chuyển động phức tạp của dây chuyền công nghệ là nhiệm vụ của hệ thống truyền động động cơ. Một trong những vấn đề quan trọng trong dây truyền tự động hoá là việc điều chỉnh tốc độ của động cơ truyền động đ•ợc sử dụng rất rộng rãi do nó có rất nhiều •u điểm nổi bật với kỹ thuật vi xử lý và công nghệ thông tin phát triển. Việc thiết kế bộ điều khiển theo ph•ơng pháp kinh điển phụ thuộc vào mô hình toán học của hệ, việc mô tả hệ thống càng chính xác thì kết quả điều khiển càng có chất l•ợng cao. Tuy nhiên việc xây dựng mô hình toán học chính xác của hệ thống rất khó khi không biết tr•ớc sự thay đổi của tải, thay đổi của thông số, nhiễu hệ thống..... Trong những năm gần đây một ngành khoa học mới đã đ•ợc hình thành và phát triển mạnh mẽ đó là điều khiển lôgic mờ mà công cụ toán học của nó chính là lý thuyết tập mờ của Jadeh. Khác hẳn với kỹ thuật điều khiển kinh điển là hoàn toàn dựa vào độ chính xác tuyệt đối của thông tin mà trong nhiều ứng dụng không cần thiết hoặc không thể có đ•ợc, điều khiển mờ cóa thể xử lý những thông tin “không rõ ràng hay không đầy đủ” những thông tin mà sự chính xác của nó chỉ nhận thấy đ•ợc giữa các quan hệ của chúng với nhau và cũng chỉ có thể mô tả đ•ợc bằng ngôn ngữ, đã cho ra những quyết định chính Luận văn tốt nghiệp  2  Số húa bởi Trung tõm Học liệu – Đại học Thỏi Nguyờn xác. Chính khả năng này đã làm cho điều khiển mờ sao chụp đ•ợc ph•ơng thứ sử lý thông tin và điều khiển con ng•ời, đã giải quyết thành công các bài toán điều khiển phức tạp. Trong khuôn khổ đồ án tốt nghiệp tôi đã đi vào nghiên cứu thuật toán điều khiển mờ và ứng dụng điều khiển mờ tr•ợt điều khiển tốc độ động cơ. Tuỳ theo từng đối t•ợng mà áp dụng các luật điều kiện khác nhau, tuy nhiên các bộ điều khiển này đều có đầy đủ •u điểm của bộ điều khiển mờ cơ bản, nh•ng chúng đ•ợc tích hợp đơn giản, dễ hiểu, làm việc ổn định, có đặc tính động học tốt, tính bền vững cao và làm việc tốt ngay cả khi thông tin của đối t•ợng không đầy đủ hoặc không chính xác. Một số còn không chịu ảnh h•ởng của nhiễu cũng nh• sự thay đổi theo thời gian của đối t•ợng điều khiển. Sau thời gian tìm hiểu và nghiên cứu đến nay bản đồ án của em đã hoàn thành với kết quả tốt. Thành công này phải kể đến sự giúp đỡ tận tình của các thày cô giáo trong bộ môn ĐKTĐ tr•ờng Đại học Bách khoa Hà Nội, các thày cô giáo tr•ờng Đại học Kỹ thuật Công Nghiệp Thái nguyên. Đặc biệt là Thầy PGS – TS Nguyễn Doãn Ph•ớc ng•ời đã trực tiếp h•ớng dẫn tôi, đã hết lòng ủng hộ và cung cấp cho tôi những kiến thức hết sức quý báu. Tôi xin dành cho thầy lời cảm ơn sâu sắc. Do thời gian, kiến thức và kinh nghiệm thực tế có hạn nên đồ án này không tránh khỏi những thiếu sót. Em rất mong nhận đ•ợc các ý kiến chỉ bảo của các thày cô giáo và của bạn bè đồng nghiệp để bản đồ án của em đ•ợc hoàn thiện hơn. Em xin chân thành cảm ơn! Thái nguyên, ngày 15/5/2008 Học viên Hồ Thị Việt Nga Luận văn tốt nghiệp  3  Số húa bởi Trung tõm Học liệu – Đại học Thỏi Nguyờn Mục lục Nội dung Trang Lời nói đầu Mục lục Ch•ơng I Giới thiệu chung về điều khiển mờ và vai trò ứng dụng trong thực tế 6 I.1 Cấu trúc cơ bản 7 I.2 Không gian Input – Output 8 I.3 Khâu mờ hoá 8 I.4 Cơ sở các luật mờ 9 I.5 Mô tơ suy diễn 9 I.6 Khâu giải mờ 10 I.7 ứng dụng 10 Ch•ơng II Lôgic mờ và các tập mờ cơ bản 14 II.1 Kiến thức cơ bản về lôgic mờ 14 II.1.1 Ôn nhanh về lôgic mệnh đề cổ điển 14 II.1.2 Lôgic mờ 15 II.1.2.1 Phép phủ định 15 II.1.2.2 Một cách định nghĩa phần bù của một tập mờ 16 II.1.2.3 Phép hội 17 II.1.2.4 Định nghĩa tổng quát phép giao của hai tập mờ 18 II.1.2.5 Phép tuyển 18 II.1.2.6 Định nghĩa tổng quát phép hợp của hai tập mờ 19 II.1.2.7 Một số quy tắc với phép hội và phép tuyển 20 II.1.2.8 Luật De Morgan 21 II.1.2.9 Phép kéo theo 22 Luận văn tốt nghiệp  4  Số húa bởi Trung tõm Học liệu – Đại học Thỏi Nguyờn II.1.2.10 Một số dạng hàm kéo theo cụ thể 24 II.1.3 Quan hệ mờ 24 II.1.3.1 Quan hệ mờ và phép hợp thành 24 II.1.3.2 Phép hợp thành 25 II.1.3.3 Tính chuyển tiếp 26 II.1.3.4 Ph•ơng trình quan hệ mờ 26 II.1.4 Suy luận xấp xỉ và suy diễn mờ 27 Ch•ơng III điều khiển mờ 33 III.1 Nguyên lý làm việc 35 III.2 Lý thuyết tập mờ trong điều khiển 39 III.2.1 Định nghĩa tập mờ 39 III.2.2 Phép suy diễn mờ 42 III.2.2.1 Xác định các giá trị của mệnh đề hợp thành 42 III.2.2.2 Phép tính suy diễn mờ 46 III.2.3 Phép hợp mờ 47 III.2.3.1 Xác định các giá trị của luật hợp thành 47 III.2.3.2 Phép tính hợp các tập mờ 49 III.2.4 Giải mờ 50 III.2.4.1 Ph•ơng pháp điểm cực đại 51 III.2.4.2 Ph•ơng pháp điểm trọng tâm 52 III.3 Bộ điều khiển mờ 56 III.3.1 Cấu trúc của một bộ điều khiển mờ 56 III.3.1.1 Mờ hoá 57 III.3.1.2 Thiết bị hợp thành 58 III.3.1.3 Khâu giải mờ 60 III.3.2 Thiết kế bộ điều khiển mờ 61 Luận văn tốt nghiệp  5  Số húa bởi Trung tõm Học liệu – Đại học Thỏi Nguyờn III.3.2.1 Các b•ớc thực hiện chung 61 III.3.2.2 Quan hệ truyền đạt 62 III.3.2.3 Tổng hợp bộ điều khiển có quan hệ truyền đạt cho tr•ớc 64 III.3.3 Cấu trúc bộ điều khiển mờ thông minh 66 III.3.3.1 Thích nghi trực tiếp và gián tiếp 67 III.3.3.2 Bộ điều khiển mờ tự chỉnh cấu trúc 68 III.3.3.3 Bộ điều khiển mờ tự chỉnh có mô hình theo dõi 69 III.3.3.4 Bộ điều khiển mờ lai 71 Ch•ơng IV điều khiển tr•ợt và ý nghĩa ứng dụng trong điều khiển thích nghi bền vững 73 IV.1 Xuất phát điểm của ph•ơng pháp điều khiển tr•ợt 73 IV.2 Thiết kế bộ điều khiển tr•ợt ổn định bền vững 76 IV.3 Thiết kế bộ điều khiển tr•ợt bám bền vững 82 Ch•ơng V Xây dung bộ điều khiển mờ tr•ợt 84 V.1 Thiết kế luật điều khiển tr•ợt cho động cơ điện 84 V.2 Cơ sở hệ điều khiển tr•ợt mờ từ điều khiển tr•ợt kinh điển 85 V.3 Các b•ớc thực hiện thiết kế bộ điều khiển mờ 87 V.4 Thiết kế bộ điều khiển mờ tr•ợt cho động cơ 88 Ch•ơng VI Mô phỏng và nhận xét kết quả 92 Tài liệu tham khảo Luận văn tốt nghiệp  6  Số húa bởi Trung tõm Học liệu – Đại học Thỏi Nguyờn Ch•ơng I Giới thiệu chung về điều khiển mờ và vai trò ứng dụng trong thực tế Bất kỳ một người nào có tri thức đều hiểu rằng ngay trong những suy luận đời thường cũng như trong các suy luận khoa học chặt chẽ, hay khi triển khai ứng dụng, logic toán học cổ điển và nhiều định lý toán học quan trọng thu được qua những lập luận bằng logic cổ điển đã đóng vai trò rất quan trọng. Nhưng đáng tiếc, logic toán học cổ điển đã quá chật hẹp đối với những ai mong muốn tìm kiếm những cơ sở vững chắc cho những suy luận phù hợp hơn với những bài toán nẩy sinh từ công việc nghiên cứu và thiết kế những hệ thống phức tạp, đặc biệt là những cố gắng đưa những suy luận giống như cách con người vẫn thường sử dụng vào các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (chẳng hạn, như trong các hệ chuyên gia, các hệ hỗ trợ quyết định, …) hay vào trong công việc điều khiển và vận hành các hệ thống lớn, phức tạp sao cho kịp thời và hiệu quả. Việc thiết kế bộ điều khiển theo ph•ơng pháp kinh điển phụ thuộc vào mô hình toán học của hệ, việc mô tả hệ thống càng chính xác thì kết quả điều khiển càng có chất l•ợng cao. Tuy nhiên việc xây dựng mô hình toán học chính xác của hệ thống rất khó khi không biết tr•ớc sự thay đổi của tải, thay đổi của thông số, nhiễu hệ thống..... Trong những năm gần đây một ngành khoa học mới đã đ•ợc hình thành và phát triển mạnh mẽ đó là cách tiếp cận của lý thuyết tập mờ (Fuzzy Set Theory), bắt đầu với công trình của L. Zadeh, 1965. Trong sự phát triển đa dạng của lý thuyết tập mờ và các hệ mờ, logic mờ ( Fuzzy Logic) giữ một vai trò cơ bản. Khác hẳn với kỹ thuật điều khiển kinh điển là hoàn toàn dựa vào Luận văn tốt nghiệp  7  Số húa bởi Trung tõm Học liệu – Đại học Thỏi Nguyờn độ chính xác tuyệt đối của thông tin mà trong nhiều ứng dụng không cần thiết hoặc không thể có được, điều khiển mờ có thể xử lý những thông tin ‚không rõ ràng hay không đầy đủ” những thông tin mà sự chính xác của nó chỉ nhận thấy đ•ợc giữa các quan hệ của chúng với nhau và cũng chỉ có thể mô tả đ•ợc bằng ngôn ngữ, đã cho ra những quyết định chính xác. Chính khả năng này đã làm cho điều khiển mờ sao chụp đ•ợc ph•ơng thứ sử lý thông tin và điều khiển con ng•ời, đã giải quyết thành công các bài toán điều khiển phức tạp. I.1. Cấu trúc cơ bản Tư tưởng cơ bản của điều khiển dựa vào logic mờ là đưa các kinh nghiệm chuyên gia của những người vận hành giỏi hệ thống vào trong thiết kế các bộ điều khiển các quá trình trong đó quan hệ vào/ra (input-output) được cho bởi một tập các luật điều khiển mờ (dạng luật if…then). Cấu trúc cơ bản (Basic architecture). Cấu trúc cơ bản của một bộ điều khiển dựa vào logic mờ (fuzzy logic control - FLC) gồm bốn thành phần chính (hình 1.1): khâu mờ hoá (a fuzzifier), một cơ sở các luật mờ (a fuzzy rule base), một môtơ suy diễn (an inference engine) và khâu giải mờ (a defuzzifier). Nếu đầu ra sau công đoạn giải mờ không phải là một tín hiệu điều khiển (thường gọi là tín hiệu điều chỉnh) thì chúng ta có một hệ quyết định trên cơ sở logic mờ. Mờ hoá Mô tơ suy diễn Cơ sở luật mờ Giải mờ Đối t•ợng x Hình 1.1 Cấu trúc cơ bản của bộ điều khiển mờ (x) (y) y Luận văn tốt nghiệp  8  Số húa bởi Trung tõm Học liệu – Đại học Thỏi Nguyờn I.2 Không gian Input-Output. Vì mục tiêu của bộ điều khiển mờ là tính toán các giá trị của các biến điều khiển từ quan sát và đo lường các biến trạng thái của quá trình được điều khiển sao cho hệ thống vận hành như mong muốn. Như vậy việc chọn các biến trạng thái và các biến điều khiển phải đặc trưng cho các phép toán (the operator) của bộ điều khiển mờ và có tác động cơ bản lên sự quá trình thực hiện bộ FLC. Kinh nghiệm và các tri thức về công nghệ đóng vai trò rất quan trọng trong việc lựa chọn các biến. Ví dụ các biến vào thường là trạng thái (state) sai lầm trạng thái (state error, state error derivate, state error integral , …). Khi sử dụng biến ngôn ngữ, biến ngôn ngữ đầu vào x sẽ gồm các biến ngôn ngữ input xi xác định trên không gian nền Ui và tương tự với biến đầu ra y gồm các biến ngôn ngữ output yj trên không gian nền Uj. Khi đó x = {(xi , Ui), {Axi (1),..., Axi (ki)},{xi (1),..., xi (ki)}: i = 1,2,...., n} y = {(yi , Vi), {Ayi (1),..., Ayi (ki)},{yi (1),..., yi (ki)}: i = 1,2,...., m} ở đây xi là biến ngôn ngữ xác định trên không gian nền Ui, nhận từ - giá trị Axi với hàm thuộc xi( k) với k= 1 , 2 , …, ki. Tương tự cho các biến output yj. Ví dụ x1 là biến tốc độ trên không gian nền là miền giá trị vật lý U1= [0, 200km/h]. Biến ngôn ngữ tốc độ có thể có các từ giá trị {rất chậm, chậm, trung bình, nhanh, rất nhanh}. Mỗi giá trị ngôn ngữ của biến này được xác định bằng một tập mờ trên U với các hàm thuộc chậm(u), … , trung bình(u). I.3 Khâu mờ hoá. Vì nhiều luật cho dưới dạng dùng các biến ngôn ngữ với các từ thông thường. Như vậy với những giá trị (rõ) quan sát được ,đo được cụ thể, để có thể tham gia vào quá trình điều khiển thì cần thiết phải mờ hoá. Luận văn tốt nghiệp  9  Số húa bởi Trung tõm Học liệu – Đại học Thỏi Nguyờn Có thể định nghĩa, mờ hoá là một ánh xạ (mapping) từ không gian các giá trị quan sát được (rõ) vào không gian của các từ - tập mờ trên không gian nền của các biến ngôn ngữ input. Ví dụ ứng với biến ngôn ngữ tốc độ, ta cho phép mờ hoá bằng ánh xạ - Tốc độ một xe tải đo được: u = 75km/h. - Từ đó có: (rất chậm(75), chậm(75), trung bình(75), nhanh(75), rất nhanh(75) ). I.4 Cơ sở các luật mờ Dạng tổng quát của các luật điều khiển mờ là bộ các quy tắc mờ dạng IF .. . THEN, trong đó các điều kiện đầu vào và cả các biến ra ( hệ quả ) sử dụng các biến ngôn ngữ. Viết ở dạng tổng quát, cơ sở các luật mờ trong các hệ thống nhiều biến vào (input) và một biến ra (output) ( tức là với các hệ MISO ) cho dưới dạng sau: Cho x1, x2, … , xm là các biến vào của hệ thống, y là biến ra (thường là các biến ngôn ngữ). Các tập Ai j, Bj , với i=1 , …, m , j = 1,…,n là các tập mờ trong các không gian nền tương ứng của các biến vào và biến ra đang sử dụng của hệ thống. Các Rj là các suy diễn mờ (các luật mờ ) dạng "Nếu … thì'' (dạng if …t h e n ) R1 Nếu x1 là A11 và ... và xm là Am1 thì y là B1 R2 Nếu x2 là A12 và ... và xm là Am2 thì y là B2 ... Rn Nếu xn là A1n và ... và xm là Amn thì y là Bn Cho Nếu x1 là A1* và ... và xm là Am* Tính y là B* I.5 Mô tơ suy diễn Đây là phần cốt lõi nhất của FLC trong quá trình mô hình hoá các bài toán điều khiển và chọn quyết định của con người trong khuôn khổ vận dụng Luận văn tốt nghiệp  10  Số húa bởi Trung tõm Học liệu – Đại học Thỏi Nguyờn logic mờ và lập luận xấp xỉ. Do các hệ thống được xét dưới dạng hệ vào/ra nên luật suy diễn modus ponens suy rộng đóng một vai trò rất quan trọng. Suy luận xấp xỉ, phép hợp thành và phép kéo theo của logic mờ sẽ quyết định những công việc chính trong quá trình tính toán cũng như trong quá trình rút ra kết luận. I.6 Khâu giải mờ Đây là khâu thực hiện quá trình xác định một gía trị rõ có thể chấp nhận được làm đầu ra từ hàm thuộc của giá trị mờ đầu ra. Có hai phương pháp giải mờ chính: Phương pháp cực đại và phương pháp điểm trọng tâm. Tính toán theo các phương pháp này không phức tạp. I.7. ứng dụng ứng dụng đầu tiên của điều khiển mờ phải kể đến của nhóm Mamdani và Assilian năm 1974. Từ đấy phạm vi ứng dụng thực tiễn của điều khiển mờ trong các lĩnh vực khác nhau đã hết sức rộng: từ điều khiển lò nung xi măng [Larsen,1980- đây là ứng dụng thực sự đầu tiên vào sản xuất công nghiệp], quản lý các bãi đỗ xe [Sugeno và cộng sự 1984,1985, 1989], điều khiển vận hành hệ thống giao thông ngầm, quản lý nhóm các thang máy [Fujitec,1988], điều chỉnh việc hoà clo trong các nhà máy lọc nước, điều khiển hệ thống máy bơm làm sạch nước [Yagishita et al., 1985], điều khiển hệ thống năng lượng và điều khiển phản ứng hạt nhân [Bernard,1988, Kinoshita et al., 1988], máy bay trực thăng [Sugeno, 1990], v.v…, cho tới thám sát các sự cố trên đường cao tốc [Hsiao et al., 1993] các thiết bị phần cứng mờ [fuzzy hardware devices, Togai và Watanabe, 1986, nhóm cộng tác với GS. Yamakawa, 1986, 1987,1988 …]. Trong số những ứng dụng thực sự thành công trong thực tiễn còn phải nhắc tới tới bộ FLC dùng trong quản lý sân bay [Clymer et al. ,1992], các hệ thống điều khiển đường sắt và các hệ thống cần cẩu container [Yasunobu và Miyamoto, 1985, Yasunobu et al., 1986, 1987]. Một ứng dụng rất hay của Luận văn tốt nghiệp  11  Số húa bởi Trung tõm Học liệu – Đại học Thỏi Nguyờn điều khiển mờ là hệ điều khiển ‚the camera tracking control system‛ của NASA ,1992 …. Chúng ta cũng không thể không nhắc tới các máy móc trong gia đinh dùng FLC đang bán trên thị trường thế giới: máy điều hoà nhiệt độ [hãng Mitsubishi], máy giặt [Matsushita, Hitachi, Sanyo], các video camera [Sanyo, Matsushita], tivi, camera [hãng Canon], máy hút bụi, lò sấy (microwave oven) [Toshiba] vv…. Ngay từ 1990, trong một bài đăng ở tạp chí AI Expert, Vol.5, T.J. Schwartz đã viết: ‛Tại Nhật bản đã có hơn 120 ứng dụng của điều khiển mờ ‚. Sự phát triển của công nghệ mờ Trong quá trình phát triển của Lý thuyết tập mờ và công nghệ mờ tại Nhật bản phải nhắc tới dự án lớn LIFE (the Laboratory for International Fuzzy Engineering) 1989 -1995 do G.S. T.Terano (Tokyo Institute of Technology) làm Giám đốc điều hành - theo sáng kiến và sự tài trợ chính của Bộ ngoại thương và công nghiệp Nhật bản. Phòng thí nghiệm LIFE được thiết kế bởi G.S. M. Sugeno. Chính Giáo sư cũng đã thuyết phục được nhiều công ty công nghiệp hàng đầu của Nhật bản cung cấp tài chính và nhân lực, trở thành thành viên tập thể của dự án và chính họ trực tiếp biến các sản phẩm của phòng thí nghiệm thành sản phẩm hàng hoá. Và kết quả là, theo Datapro, nền công nghiệp sử dụng công nghệ mờ của Nhật bản, năm 1993 có tổng doanh thu khoảng 650 triệu USD, thì tới năm 1997 đã ước lượng cỡ 6,1 tỷ USD và hiện nay hàng năm nền công nghiệp Nhật bản chi 500 triệu USD cho nghiên cứu và phát triển lý thuyết mờ và công nghệ mờ. Theo Giáo sư T. Terano quá trình phát triển của công nghệ mờ có thể chia thành 4 giai đoạn sau: * Giai đoạn 1: Lợi dụng tri thức ở mức thấp. Thực chất: Những ứng dụng trong công nghiệp chủ yếu là biễu diễn tri thức Luận văn tốt nghiệp  12  Số húa bởi Trung tõm Học liệu – Đại học Thỏi Nguyờn định lượng của con người. Ví dụ điển hình: Điều khiển mờ. Trong giai đoạn ban đầu nay, chủ yếu là cố gắng làm cho máy tính hiểu một số từ định lượng của con người vẫn quen dùng ( như ‘cao, nóng, ấm, yếu’, v.v.). Một lí do rất đơn giản để đi tới phát triển điều khiển mờ là câu hỏi sau: ‛Tại sao các máy móc đơn giản trong gia đình ai cũng điều khiển được mμ máy tính lại không điều khiển được ? ‛. Có thể hầu hết các hệ điều khiển mờ là ở mức này. Thực tế tại mức ban đầu này đã đưa vào sử dụng rất nhiều loại máy mới có sử dụng logic mờ. Đó lμ sự kiện rất quan trọng trong quá trình phát triển của logic mờ, nhưng đó vẫn là các hệ thuộc giai đoạn 1. * Giai đoạn 2: Sử dụng tri thức ở mức cao. Thực chất: Dùng logic mờ để biểu diễn tri thức. Ví dụ: - Các hệ chuyên gia mờ. - Các ứng dụng ngoài công nghiệp: y học, nông nghiệp, quản lý, xã hội học, môi trường. Trong giai đoạn này cố gắng trang bị cho máy tính những tri thức cơ bản và sâu sắc hơn, những tri thức định tính mà trước tới nay chưa thể biễu diễn bằng định lượng, ví dụ như trong các hệ chuyên gia mờ, mô hình hoá nhiều bài toán khó trong quản lý các nhà máy mà trước đây chưa làm được. * Giai đoạn 3: Liên lạc - giao tiếp. Thực chất: Giao lưu giữa người và máy tính thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ: - Các robot thông minh. - Các hệ hỗ trợ quyết định dạng đối thoại. Giai đoạn 4: Trí tuệ nhân tạo tích hợp. Thực chất: Giao lưu và tích hợp giữa trí tuệ nhân tạo ,logic mờ, mạng nơron và con người. Ví dụ: - Giao lưu con người và máy tính. Luận văn tốt nghiệp  13  Số húa bởi Trung tõm Học liệu – Đại học Thỏi Nguyờn - Các máy dịch thuật. - Các hệ hỗ trợ lao động sáng tạo. Giáo sư Terano còn cho rằng sự phát triển của công nghệ mờ và các h