Chẩn đoán trạng thái kỹ thuật của động cơ bằng Logic mờ

ội). 
Việc tiến hành suy luận trong quá trình thực 
hiện các phép tính có thể tổng quát thành các khái 
niệm; tiền mệnh đề, suy luận và liên ứng.
-Tiền mệnh đề là các điều kiện vào của bài 
toán suy luận, số lượng các mệnh đề có thể một 
hay nhiều, chúng có thể ràng buộc với nhau bởi các 
phép tính như: AND, OR, NOT...
- Liên ứng là điều kiện ra của kết luận, nó 
chính là các đích cần tiến tới của bài toán. Với một 
phép suy luận trong logic hai giá trị thì chỉ có một 
liên ứng, còn trong logic nhiều giá trị có thể có 
nhiều liên ứng tùy theo khái niệm đặt ra.
- Suy luận được thực hiện là các luật suy 
luận tiến hành trong bài toán, suy luận có thể theo 
các phương pháp khác nhau và kết quả của nó cũng 
khác nhau, phụ thuộc vào mục đích suy luận.
Có thể tóm tắt bằng mối quan hệ tổng quát:
3. Ứng dụng logic mờ trong chẩn đoán trạng thái 
kỹ thuật động cơ
Để ứng dụng logic mờ trong chẩn đoán trạng 
thái kỹ thuật của động cơ cần tiến hành theo các 
bước sau:
1. Phân tích các thông số chính trong động 
cơ để lựa chọn thông số chẩn đoán.
2. Lựa chọn hàm phụ thuộc.
3. Xác định thuật toán chẩn đoán.
4. Xác định các biến mờ.
5. Xác định cơ sở tri thức của logic mờ bằng 
cách lập bảng giá trị dựa vào kiến thức chuyên gia.
6. Vẽ đồ thị các biến mờ độc lập.
7. Xây dựng bảng luật phù hợp (xây dựng 
các luật điều khiển).
8. Ứng dụng fuzzy logic trong phần mềm 
Matlab.
3.1. Lựa chọn các thông số chẩn đoán động cơ
Để chẩn đoán trạng thái động cơ ta sử dụng 
các thông số chẩn đoán sau đây: 
- C1 . Công suất động cơ.
- C2 . Thay đổi thành phần và màu sắc khí 
xả.
- C
3 
. Độ tăng lượng cung cấp nhiên liệu 
(ge).
- C
4 
. Áp suất cuối kỳ nén (P
c 
) .
- C
5 
. Áp suất dầu bôi trơn.
- C
6 
. Độ ồn động cơ.
3.2. Lựa chọn hàm phụ thuộc
Để mô tả các vùng triệu chứng đóng kín, 
chọn hàm phụ thuộc hình thang, xác định bởi giá trị 
trung bình, khoảng giá trị trên và dưới cũng như bên 
cạnh của nó. Tính chất tăng giảm không giới hạn 
của triệu chứng được mô hình hóa bởi các hàm bậc 
thang mở trên và mở dưới. Việc định dạng hàm phụ 
thuộc được thực hiện trên cơ sở các số liệu thống kê 
của triệu chứng hoặc nhờ kinh nghiệm chuyên gia. 
Do đã được chuẩn hóa nên tất cả các triệu chứng 
sẽ có các hàm phụ thuộc giống nhau cho các giá trị 
ngôn ngữ như nhau. Khi xếp chồng các hàm phụ 
thuộc nằm cạnh nhau cần chú ý rằng, nếu chập vùng 
quá lớn sẽ dẫn đến làm giảm tính chính xác của kết 
quả chẩn đoán.
3.3. Xác định thuật toán chẩn đoán
Thuật toán chẩn đoán được xây dựng trên cơ 
sở quan hệ hư hỏng - triệu chứng đã được lưu giữ 
trên máy tính, trong đó cho biết dấu hiệu quan hệ 
của tất cả các triệu chứng đối với một hư hỏng xác 
định. Thuật toán lựa chọn để thực hiện chẩn đoán 
trạng thái kỹ thuật của động cơ và tìm hư hỏng dựa 
trên các triệu chứng trong trường hợp này là thuật 
toán logic AND và luật IF –THEN [12].
3.4. Xác định các biến mờ
Để chẩn đoán trạng thái kỹ thuật của động 
cơ, có thể lựa chọn các biến mờ gồm 6 biến vào 
và một biến ra. Biến vào là các thông số chẩn đoán 
đã xác định được bằng cách phân tích các thông số 
chính trong động cơ. Biến ra là trạng thái kỹ thuật 
tổng thể của động cơ chẩn đoán. Bảng 3.1 giới thiệu 
các biến mờ đã chọn để chẩn đoán trạng thái kỹ 
thuật của động cơ diesel.
3.5. Cơ sở tri thức
Cơ sở tri thức của bài toán chẩn đoán trạng 
thái kỹ thuật động cơ là xây dựng các khái niệm và 
xác định khoảng giá trị của các biến mờ. Các biến 
vào và biến ra được định nghĩa rõ ràng thông qua 
các khái niệm với các mức biểu hiện cụ thể. Các 
khái niệm về mức biểu hiện của các biến mờ được 
kí hiệu ngắn gọn để thuận lợi khi đưa vào phần mềm 
Matlab. Các thông số hàm phụ thuộc chọn theo 
dạng hình thang với các đặc điểm đặc trưng cho các 
mức giá trị là: α, β, γ, δ. Để tăng độ tin cậy của kết 
ISSN 2354-0575
Journal of Science and Technology26 Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018
quả chẩn đoán, mỗi biến vào được chọn với 3 hoặc 
4 tập mờ con, biến ra được chọn với 6 tập mờ con. 
Bảng 3.2 thể hiện các khái niệm và khoảng xác định 
của các biến mờ đã lựa chọn trong bài toán chẩn 
đoán trạng thái của động cơ diesel.
Bảng 3.1. Bảng các biến mờ
Tên biến ngôn 
ngữ
Kiểu 
biến
Số thứ 
tự biến
Đơn vị
Công suất động 
cơ (C
1
)
Vào 1 % so với công 
suất định mức
Độ tăng khói 
động cơ (C2)
Vào 2 % lượng khói so 
với mẫu chuẩn
Độ tăng lượng 
cung cấp nhiên 
liệu (C
3
)
Vào 3 % so với lượng 
cung cấp nhiên 
liệu định mức
Áp suất cuối kỳ 
nén P
c
 (C4)
Vào 4 (kG/cm2)
Áp suất dầu bôi 
trơn (C
5
)
Vào 5 (kG/cm2)
Độ ồn động cơ 
(C6)
Vào 6 (dB)
Trạng thái động 
cơ
Ra 7 % trạng thái kỹ 
thuật của động cơ
Bảng 3.2. Bảng giá trị các biến mờ
TT Khái niệm Tên 
khái 
niệm
Các thông số hàm 
phụ thuộc
a β γ δ
1
Công suất động 
cơ cao
caoC
1
90 95 100 100
Công suất động 
cơ vừa
vuaC
1
75 80 90 95
Công suất động 
cơ yếu
yeuC
1
60 65 75 80
Công suất động 
cơ thấp
thapC
1
55 55 60 65
2
Độ tăng khói 
động cơ ít
itC2 0 0 15 25
Độ tăng khói 
động cơ vừa
vuaC2 15 25 40 50
Độ tăng khói 
động cơ nhiều
nhieuC2 40 50 65 65
3
Độ tăng lượng 
cung cấp nhiên 
liệu ít
itC
3
0 0 10 20
Độ tăng lượng 
cung cấp nhiên 
liệu vừa
vuaC
3
10 20 30 40
Độ tăng lượng 
cung cấp nhiên 
liệu nhiều
nhieuC
3
30 40 50 50
4
Áp suất cuối kỳ 
nén P
c
 thấp
thapC4 25 25 28 31
Áp suất cuối kỳ 
nén P
c
 vừa
vuaC4 28 31 34 37
Áp suất cuối kỳ 
nén P
c
 cao
caoC4 34 37 40 40
5
Áp suất dầu bôi 
trơn thấp
thapC
5
0 0 0.5 1.5
Áp suất dầu bôi 
trơn vừa
vuaC
5
0.5 1.5 2.5 3.5
Áp suất dầu bôi 
trơn đủ
duC
5
2.5 3.5 4 4
6
Độ ồn động cơ 
nhỏ
nhoC6 40 40 50 60
Độ ồn động cơ 
vừa
vuaC6 50 60 70 80
Độ ồn động cơ 
lớn
lonC6 70 80 90 90
7
Trạng thái động 
cơ hỏng
hong 0 0 5 15
Trạng thái động 
cơ rất kém
ratkem 5 15 25 35
Trạng thái động 
cơ kém
kem 25 35 45 55
Trạng thái động 
cơ vừa
vua 45 55 65 75
Trạng thái động 
cơ tốt
tot 65 75 85 95
Trạng thái động 
cơ rất tốt
rattot 85 95 100 100
3.6. Bảng luật phù hợp
Để xây dựng các luật điều khiển (gọi là các 
tập luận) phải dựa vào bản chất vật lý, dựa vào thuật 
toán chẩn đoán, dựa vào kinh nghiệm chuyên gia... 
Các tập luận xây dựng được sắp xếp trong một bảng 
gọi là bảng luật phù hợp. Độ chính xác của tập luận là 
yếu tố quyết định độ chính xác của kết quả bài toán.
Các giá trị trọng số trong bảng luật phù hợp 
cho biết luật được chọn phù hợp với giá trị thực tế 
của luật (tức là đánh giá mức độ chính xác của tập 
luận được lựa chọn). Trọng số của các yếu tố tùy 
thuộc vào mục đích chẩn đoán, thường chọn theo 
kinh nghiệm. Với mục đích chẩn đoán trạng thái kỹ 
thuật động cơ, để đánh giá mức độ chính xác của 
tập luận được xây dựng, trong đề tài sử dụng trọng 
số bằng 1.
Trạng thái kỹ thuật của động cơ được xác 
định thông qua các mức độ biểu hiện của triệu 
chứng. Dựa vào thuật toán logic AND và luật IF 
— THEN, tác giả đã xây dựng được các tập luận và 
trình bày trong bảng luật phù hợp (Bảng 3.3).
ISSN 2354-0575
Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018 Journal of Science and Technology 27
Bảng 3.3. Bảng luật phù hợp
STT C1 C2 C3 C4 C5 C6 Trạng thái động cơ Trọng số
1 caoC
1
itC2 itC3 caoC4 duC5 nhoC6 rattot 1
2 caoC
1
itC2 itC3 caoC4 duC5 vuaC6 rattot 1
3 caoC
1
itC2 itC3 vuaC4 duC5 nhoC6 rattot 0.9
 . .. . .. . . . ..
76 yeuC
1
nhieuC2 nhieuC3 thapC4 vuaC5 lonC6 ratkem 1
77 yeuC
1
nhieuC2 nhieuC3 vuaC4 vuaC5 nhoC6 ratkem 0.8
3.7. Ứng dụng fuzzy logic trong phần mềm Matlab
Phần mềm fuzzy trong Toolbok của Matlap 
gồm 5 phần chính được bắt đầu từ màn hình soạn 
thảo (Hình 3.1).
Hình 3.1. Màn hình soạn thảo Fuzzy-logic
- FIS Editor: nhập số lượng biến vào, ra.
- Membership Funtion Editor: xây dựng các 
biến vào, ra.
- Membership Funtion Editor: xây dựng các 
biến vào, ra. 
- Ruler Editor: xây dựng các luật điều khiển. 
- Ruler View: cho ra kết quả ứng với các giá 
trị đầu vào. 
- Surface View: quan hệ giữa các biến vào, 
ra thông qua luật điều khiển.
1. Nhập số lượng biến vào, ra (FIS EDITOR).
Các biến đầu vào: input1, input2, input3, 
input4, input5, input6
Biến ra: output 
Tên các biến được đặt phù hợp với bài toán 
đặt ra, tên của các biến được đặt trong ô Name của 
cửa sổ FIS type. Tương ứng ta có các biến đầu vào 
là công suất động cơ (C
1
), độ tăng khói của động cơ 
(C2 ), độ tăng lượng cung cấp nhiên liệu (C3), áp suất 
cuối kỳ nén Pc (C4 ), áp suất dầu bôi trơn (C5), độ 
ồn động cơ (C6 ), biến đầu ra là trạng thái kỹ thuật 
của động cơ. Kích chuột vào từng biến vào và biến 
ra trên màn hình chính để đặt tên các biến. Sau khi 
đặt tên các biến màn hình soạn thảo sẽ có dạng như 
Hình 3.2.
Hình 3.2. Giao diện màn hình soạn thảo xác định số 
biến vào và biến ra
2. Xây dựng các biến vào, ra (MEMBERSHIP 
FUNCTION EDITOR).
* Xây dựng biến vào
Biến công suất động cơ (Hình 3.3).
- Tên biến: C
1
- Số lượng tập mờ: 4
- Dạng hàm phụ thuộc: hình thang 
- Miền giá trị: từ (55 ÷ 100)% 
-Tên các tập mờ: thap C
1
, yeuC
1
, vuaC
1
, caoC
1
.
Hình 3.3. Biến công suất động cơ
Biến độ tăng khói động cơ (Hình 3.4)
- Tên biến: C2
- Số lượng tập mờ: 3
- Dạng hàm phụ thuộc: hình thang 
- Miền giá trị: từ (0 ÷ 65)% 
ISSN 2354-0575
Journal of Science and Technology28 Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018
- Tên các tập mờ: itC2, vuaC2, nhieuC2
Hình 3.4. Biến độ tăng khói động cơ
 Biến độ tăng lượng cung cấp nhiên liệu (Hình 3.5)
- Tên biến: C
3
- Số lượng tập mờ: 3
- Dạng hàm phụ thuộc: hình thang 
- Miền giá trị: từ (0 ÷ 50)% 
- Tên các tập mờ: itC
3
, vuaC
3
, nhieuC
3
Hình 3.5. Biến độ tăng lượng cung cấp nhiên liệu
Biến áp suất cuối kỳ nén P
c
 (Hình 3.6)
- Tên biến: C4
- Số lượng tập mờ: 3
- Dạng hàm phụ thuộc: hình thang 
- Miền giá trị: từ (25 ÷ 40)kG/cm2
- Tên các tập mờ: thapC4, vuaC4, caoC4.
Hình 3.6. Biến áp suất cuối kỳ nén P
c
Biến áp suất dầu bôi trơn (Hình 3.7)
- Tên biến: C
5
- Số lượng tập mờ: 3
- Dạng hàm phụ thuộc: hình thang 
- Miền giá trị: từ (0 ÷ 4)kG/cm2
- Tên các tập mờ: thapC
5
, vuaC
5
, duC
5
 Hình 3.7. Biến áp suất dầu bôi trơn
Biến độ ồn động cơ (Hình 3.8)
- Tên biến: C6
- Số lượng tập mờ: 3
- Dạng hàm phụ thuộc: hình thang 
- Miền giá trị: từ (40 ÷ 90)dB
- Tên các tập mờ: nhỏC6, vuaC6, lonC6. 
Hình 3.8. Biến độ ồn động cơ
* Xây dựng biến ra
Có hai cách chọn biến ra, đơn giản nhất có 
thể chọn biến ra là một tập đơn trị (Single ton) có 
giá trị từ 0 ÷ 1. Để đảm bảo độ chính xác của kết 
luận về tình trạng kỹ thuật của động cơ, chọn biến 
ra có dạng hàm phụ thuộc hình thang, số lượng tập 
ISSN 2354-0575
Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018 Journal of Science and Technology 29
mờ lớn, được chia thành các khoảng trong miền giá 
trị từ 0 ÷ 100% (rattot, tot, vua, kem, ratkem, hong).
 Biến trạng thái kỹ thuật của động cơ (Hình 3.9)
- Tên biến: trangthai 
- Số lượng tập mờ: 6
- Dạng hàm phụ thuộc: hình thang 
- Miền giá trị: trên hình là từ (0 ÷ 100)% 
- Tên các tập mờ: rattot, tot, vua, kem, 
ratkem, hong.
Hình 3.9. Biến trạng thái kỹ thuật của động cơ
3. Xây dựng các luật điều khiển (RULER 
EDITOR)
Các luật điều khiển được chọn theo bảng 
luật phù hợp đã xây dựng (Bảng 3.3). Nếu số lượng 
luật điều khiển quá lớn thì ảnh hưởng đến tốc độ 
tính toán và bộ nhớ, còn nếu số lượng luật điều 
khiển quá ít thì không điều khiển được hoặc cho 
ra kết quả không chính xác. Do vậy, thường chọn 
những luật điều khiển hay xảy ra nhất. Bảng các tập 
luật được xây dựng trên phần mềm Matlab có kết 
quả và hiển thị trên màn hình soạn thảo như (Hình 
3.10).
Hình 3.10. Bảng các tập luật điều khiển
4. Cho ra kết quả ứng với các giá trị đầu vào 
(RULE VIEW)
Sau khi hoàn thành việc xây dựng bảng các 
tập luật điều khiển, phần mềm Matlab sẽ xử lý, ứng 
với mỗi giá trị của các biến vào sẽ cho ra kết quả 
“nét” của biến ra (kết quả % của tình trạng kỹ thuật 
động cơ). Ví dụ, với những giá trị nét của các biến 
vào như trong Bảng 3.4, dựa vào tập luật điều khiển 
đã xây dựng, fuzzy logic trong phần mềm Matlab đã 
xử lý và cho ra kết quả giá trị biến ra là trạng thái kỹ 
thuật của động cơ. 
Bảng 3.4. Giá trị “nét” của các biến mờ
Giá trị các biến mờ Trạng thái
động cơ 
(%)
C
1
(%)
C2
(%)
C
3
(%)
C4
(kG/cm2)
C
5
(kG/cm2)
C6
(dB)
85 10 8 35 3.5 45 81.8
Hình 3.11 là giao diện màn hình của phần 
mềm Matlab thể hiện kết quả chẩn đoán. Ứng với 
các giá trị của các biến vào như trong Bảng 3.4, nhờ 
fuzzy logic trong Matlab xử lý, đã cho kết quả giá 
trị của biến ra là trạng thái kỹ thuật động cơ ở mức 
81.8%. Với kết quả này ta có thể kết luận động cơ 
ở trạng thái tốt.
Hình 3.11. Giao diện màn hình thể hiện kết quả 
chẩn đoán
Kết luận
Kết quả chẩn đoán trên cho thấy, việc sử 
dụng fuzzy logic trong phần mềm Matlab/Simulink 
cho phép sử dụng lượng thông tin đa dạng, quá 
trình đánh giá chất lượng được “mềm hóa” và có 
khả năng bám sát sự thay đổi của các thông số trong 
thực tiễn. Nhờ thuật toán suy luận trong fuzzy logic, 
cho phép xác định khá chính xác trạng thái kỹ thuật 
cụ thể của động cơ, biểu hiện qua kết quả khoảng 
% chất lượng. Ngoài việc đánh giá được trạng thái 
kỹ thuật chung của động cơ, logic mờ còn cho phép 
chẩn đoán theo hướng các dạng hư hỏng cụ thể. 
Điều này khẳng định việc ứng dụng logic và logic 
mờ vào việc chẩn đoán là hoàn toàn hiệu quả.
ISSN 2354-0575
Journal of Science and Technology30 Khoa học & Công nghệ - Số 17/Tháng 3 - 2018
Tài liệu tham khảo
[1]. Đào Chí Cường, Nghiên cứu xây dựng cơ sở dữ liệu cho hệ thống chẩn đoán động cơ diesel 
dung trong nông nghiệp, nông thôn Việt Nam. Luận án tiến sĩ kỹ thuật, trường Đại học Nông nghiệp 
Hà Nội, 2011.
[2]. Nguyễn Khắc Trai. Kỹ thuật chẩn đoán Ôtô, NXB Giao thông vận tải, 2004.
[3]. Bùi Hải Triều. Một số vấn đề mới về chấn đoán Ôtô-Máy kéo, Trường đại học Nông Nghiệp I 
Hà Nội, 2002.
[4]. Mogens Blanke, Michel Kinnaert, Jan Lunze, Marcel Staroswiecki. Diagnosis and Fault-
Tolerant Control, Lyngby - Brussels - Bochum - Lille, 2006.
DIAGNOSIS TECHNICAL STATUS OF THE ENGINE BY FUZZY LOGIC
Abstract:
The application of fuzzy logic in control problems has been studied and used extensively. However, 
in the field of technical diagnostics, the study, application of fuzzy logic is very limited. This paper presents 
the results of research, application of fuzzy logic in the diagnosis and assessment of technical status of 
internal combustion engines. Research shows that the application of fuzzy logic to diagnose technical state 
of the engine is very convenient, fast and effective. The accuracy of the diagnostic results in fuzzy logic 
depends on the correct selection of diagnostic parameters, dependent functions, and rationalized logics. 
The use of fuzzy logic in diagnostics is particularly effective for the mechanical part of the engine.
Keywords: fuzzy logic, Status diagnosis.