CÁC CHIẾN LƯỢC ĐIỀU KHIỂN DỰA TRÊN LOGIC MỜ CHO HỆ THỐNG PHI TUYẾN: THIẾT KẾ VÀ ỨNG DỤNG

Welter Antonio De Leon Sol

doi:10.34238/tnu-jst.15190

CÁC CHIẾN LƯỢC ĐIỀU KHIỂN DỰA TRÊN LOGIC MỜ CHO HỆ THỐNG PHI TUYẾN: THIẾT KẾ VÀ ỨNG DỤNG

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 24/03/26 Ngày hoàn thiện: 20/05/26 Ngày đăng: 20/05/26

Các tác giả

Welter Antonio De Leon Sol , Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt

Nghiên cứu này nhằm xem xét cách các chiến lược điều khiển tiên tiến có thể được thiết kế và triển khai để cải thiện độ ổn định và độ chính xác động của các hệ phi tuyến trong tự động hóa công nghiệp. Ba bộ điều khiển chính đã được nghiên cứu: Điều khiển Tỷ lệ–Tích phân–Vi phân (PID), Điều khiển Dự đoán Mô hình (MPC), và Điều khiển Thích nghi Mờ (FGS). Mỗi phương pháp được kiểm tra thông qua mô phỏng để đánh giá tốc độ phản ứng, độ chính xác và khả năng chống nhiễu. Nghiên cứu cũng khám phá khả năng thích ứng của logic mờ khi được tích hợp với mô hình dự đoán, nhấn mạnh tiềm năng cân bằng giữa độ chính xác và tính linh hoạt. Kết quả cho thấy PID vẫn phù hợp với các hệ thống yêu cầu sự đơn giản và phản ứng nhanh, MPC cung cấp khả năng dự đoán để quản lý các ràng buộc, và FGS mang lại khả năng thích ứng cao hơn trong môi trường phi tuyến. Các phát hiện xác nhận rằng các phương pháp lai, đặc biệt là sự kết hợp giữa logic mờ và điều khiển dự đoán, đạt được sự cân bằng mạnh mẽ hơn giữa ổn định và khả năng thích ứng, khiến chúng trở nên rất cần thiết trong bối cảnh công nghiệp.

Từ khóa

Điều khiển thông minh; Hệ thống lai; Logic mờ; Quá trình điều khiển; Hệ thống suy luận

Toàn văn:

PDF (English)

Tài liệu tham khảo

[1] L. A. Zadeh, “Fuzzy sets,” Information and Control, vol. 8, no. 3, pp. 338-353, 1965.

[2] H.-J. Zimmermann, Fuzzy Set Theory and Its Applications, 4th ed. Boston, MA, USA: Kluwer, 2001.

[3] K. M. Passino and S. Yurkovich, Fuzzy Control. Menlo Park, CA, USA: Addison Wesley, 1998.

[4] P. Melin and O. Castillo, “A review on the applications of fuzzy logic in intelligent systems,” Soft Computing, vol. 3, no. 4, pp. 123‑135, 1999.

[5] J.-Y. Chen, “Design of a SMC-based fuzzy controller for nonlinear systems,” in Proc. IEEE Int. Conf. Fuzzy Systems, 1997, pp. 377-382.

[6] P. Harliana and R. Rahim, “Comparative analysis of membership function on Mamdani fuzzy inference system for decision making,” J. Phys.: Conf. Ser., vol. 930, no. 1, 2017, Art. no. 012029.

[7] J.-S. R. Jang, C.-T. Sun, and E. Mizutani, Neuro‑Fuzzy and Soft Computing. Englewood Cliffs, NJ, SA: Prentice Hall, 1997.

[8] H. H. Tang and N. S. Ahmad, "Fuzzy logic approach for controlling uncertain and nonlinear systems: a comprehensive review of applications and advances," Systems Science & Control Engineering, vol. 12, no. 1, pp. 45-67, 2024.

[9] M. Mizumoto, “Realization of PID controls by fuzzy control methods,” Fuzzy Sets and Systems, vol. 70, no. 2-3, pp. 171-182, 1995.

[10] Y. Qin, L. Sun, Q. Hua, and P. Liu, “A fuzzy adaptive PID controller design for fuel cell power plant,” Sustainability, vol. 10, no. 7, 2018, Art. no. 2438.

[11] P. Mohindru, "Review on PID, fuzzy and hybrid fuzzy PID controllers for controlling non-linear dynamic behaviour of chemical plants," Artificial Intelligence Review, vol. 57, no. 97, pp. 1-28, 2024.

[12] A. Tiwari, R. Kumar, and S. Singh, "A Review Study on Fuzzy PID Controller and its Various Applications," International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), vol. 13, no. 4, pp. 210-218, 2024.

[13] T. Takagi and M. Sugeno, “Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control,” IEEE Trans. Syst. Man. Cybern., vol. SMC-15, no. 1, pp. 116-132, 1985.

[14] J. B. Rawlings and D. Q. Mayne, Model Predictive Control: Theory and Design. Madison, WI, USA: Nob Hill, 2009.

[15] Z.-Y. Zhao, M. Tomizuka, and S. Isaka, “Fuzzy gain scheduling of PID controllers,” IEEE Trans. Syst. Man. Cybern., vol. 23, no. 5, pp. 1392-1398, 1993.

[16] M. M. S. Ranno, J. P. Coelho, and L. A. Silva, "Interval Type-2 Fuzzy Adaptive Extended Kalman Filter for State Estimation," Journal of Control, Automation and Electrical Systems, vol. 37, no. 2, pp. 123-135, 2026.

[17] K. J. Åström and T. Hägglund, PID Controllers: Theory, Design, and Tuning. Research Triangle Park, NC, USA: ISA, 1995.

[18] S. Bououden, M. Chadli, and A. El Hajjaji, "Robust Fuzzy Model Predictive Control with time delays for Nonlinear Systems," Procedia Computer Science, vol. 186, pp. 109-119, 2021.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.15190

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ