NEW
Font size
WorksheetsCâu Hỏi Trắc Nghiệm Về Điều Khiển Thông Minh
Total questions: 20
Worksheet time: 7mins
Trong một hệ thống điều khiển nhiệt độ phòng, nếu chỉ dùng điều khiển ON-OFF, hiện tượng nào sau đây dễ xảy ra?
Nhiệt độ dao động quanh giá trị đặt, khó ổn định chính xác
Nhiệt độ luôn bằng đúng giá trị đặt
Hệ thống hoàn toàn không hoạt động
Không cần cảm biến đo nhiệt độ
Một hệ thống bơm nước được điều khiển bằng điều khiển mờ (fuzzy control). So với điều khiển ON-OFF, ưu điểm nổi bật là gì?
Giảm rung lắc mực nước nhờ điều chỉnh theo mức độ thay đổi
Giúp hệ thống chạy nhanh gấp đôi
Không cần dùng cảm biến mức nước
Luôn chính xác tuyệt đối trong mọi điều kiện
Các nhánh chính của điều khiển thông minh gồm:
Neural network, Fuzzy, Expert, Genetic…
PID, LQR, Sliding mode
Mạch logic và cảm biến
SCADA và PLC
Ưu điểm của hệ thống ON-OFF là:
Chính xác cao
Dễ điều khiển, đơn giản
Luôn tiết kiệm năng lượng
Không gây hỏng thiết bị
Nhược điểm của điều khiển ON-OFF là:
Dễ làm hư hỏng thiết bị do hoạt động ở hai trạng thái cực đoan
Không cần cảm biến
Quá phức tạp
Không thể ứng dụng thực tế
Fuzzy control (điều khiển mờ) khác ON-OFF ở điểm nào?
Chỉ có 2 mức điều khiển
Có thể xử lý các mức trung gian nhờ biến ngôn ngữ mờ
Không dùng cảm biến
Chỉ hoạt động với tín hiệu số
Quá trình "mờ hóa" (fuzzification) là:
Biến đổi giá trị rõ sang giá trị mờ theo hàm liên thuộc
Biến đổi tín hiệu mờ thành tín hiệu rõ
Giảm độ chính xác của dữ liệu
Tối ưu tham số PID
Biến ngôn ngữ mờ "cao, vừa, thấp" được định nghĩa dựa trên:
Kiến thức chuyên gia
Bộ vi xử lý
Tín hiệu ON-OFF
Bộ lọc Kalman
Quá trình "giải mờ" (defuzzification) là:
Biến đổi giá trị mờ về giá trị rõ
Xây dựng luật mờ
Định nghĩa hàm liên thuộc
Tạo biến ngôn ngữ mờ
Phương pháp giải mờ thường dùng trong Fuzzy control:
Mamdani, Sugeno
LQR, Sliding mode
PID, MPC
Kalman, Particle filter
Khi mực nước thấp, luật mờ thường đưa ra điện áp điều khiển động cơ bơm:
Cao
Thấp
Trung bình
Không đổi
Nếu Ti = nóng, To = nóng trong bài toán điều khiển quạt bằng luật mờ, Vquạt thường là:
Zero
Chậm
TB
Max
Hàm liên thuộc tam giác thường dùng để:
Xác định mức ngôn ngữ mờ như "thấp, vừa, cao"
Giảm sai số
Xử lý dữ liệu ON-OFF
Thay thế bộ PID
Trong một hệ thống điều khiển mờ, hàm liên thuộc có ý nghĩa gì?
Biểu diễn mức độ một giá trị cụ thể thuộc về một tập mờ
Quyết định tốc độ tính toán của bộ điều khiển
Thay thế cho toàn bộ tập luật mờ
Loại bỏ nhiễu trong dữ liệu đo
Trong một hệ thống điều khiển tốc độ động cơ, việc sử dụng bộ điều khiển Fuzzy thay cho PID truyền thống có ý nghĩa gì?
Giúp hệ thống xử lý tốt hơn khi đối tượng phi tuyến và có nhiều nhiễu
Đảm bảo hệ luôn chính xác tuyệt đối trong mọi điều kiện
Không cần cảm biến tốc độ
Giảm chi phí phần cứng xuống 0
Ý nghĩa của việc sử dụng luật mờ "Nếu… thì…" trong điều khiển là:
Biểu diễn tri thức chuyên gia thành luật điều khiển
Tăng tốc tính toán
Giảm số cảm biến
Tự động hóa việc chọn bộ PID
So với điều khiển tuyến tính, điều khiển mờ có ưu điểm:
Xử lý tốt hệ phi tuyến, không chắc chắn
Luôn chính xác tuyệt đối
Không cần cảm biến
Hoạt động nhanh hơn trong mọi trường hợp
Neuro-fuzzy control là sự kết hợp của:
Mạng nơ-ron và điều khiển mờ
Expert system và genetic algorithm
PID và fuzzy
SCADA và PLC
Vai trò chính của cấu trúc điều khiển Fuzzy trong các hệ thống công nghiệp là gì?
Biểu diễn tri thức chuyên gia thành tập luật để mô hình hóa hành vi điều khiển
Thay thế hoàn toàn các mô hình toán học tuyến tính
Loại bỏ nhu cầu về bộ vi xử lý
Đảm bảo tốc độ xử lý nhanh gấp 10 lần mọi phương pháp khác
Nhận xét chung: Điều khiển mờ được gọi là điều khiển thông minh vì:
Không cần vi xử lý
Có khả năng tự động thích nghi dựa trên hàm liên thuộc và luật mờ
Luôn thay thế được PID
Chỉ dùng cho hệ tuyến tính
