Thiết kế hệ thống chẩn đoán lỗi và cảnh báo tự động để nâng cao chất lượng vận hành hệ thống lọc bụi tĩnh điện

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Thiết kế hệ thống chẩn đoán lỗi cảnh báo tự động để nâng cao chất lượng vận hành hệ thống lọc bụi tĩnh điện NGUYỄN VĂN TỚI Ngành Kỹ thuật Điều khiển Tự động hóa Giảng viên hướng dẫn: TS Phạm Quang Đăng Trường: Điện – Điện tử HÀ NỘI, 2022 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Thiết kế hệ thống chẩn đoán lỗi cảnh báo tự động để nâng cao chất lượng vận hành hệ thống lọc bụi tĩnh điện NGUYỄN VĂN TỚI Ngành Kỹ thuật Điều khiển Tự động hóa Giảng viên hướng dẫn: TS Phạm Quang Đăng Chữ ký GVHD Trường: Điện – Điện tử HÀ NỘI, 2022 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn: Nguyễn Văn Tới Đề tài luận văn: Thiết kế hệ thống chẩn đoán lỗi cảnh báo tự động để nâng cao chất lượng vận hành hệ thống lọc bụi tĩnh điện Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số SV: 20202788M Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày 31/10/2022 với nội dung sau: - Tác giả cần rà sốt lại lỗi tả sửa chữa, chỉnh sửa lại cách sử dụng thuật ngữ khoa học cho xác quán - Các ví dụ minh họa trình bày thuật toán học máy hai thuật toán sử dụng luận văn cần gắn với đối tượng hệ thống lọc bụi - Cần bổ sung bảng lỗi thường gặp hệ thống phân tích mối liên hệ lỗi với thơng số cần thu thập, kỹ thuật chẩn đoán lỗi, liên quan đến phần dự báo Ngày Giáo viên hướng dẫn CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG tháng năm 2022 Tác giả luận văn LỜI CẢM ƠN Qua đây, tác giả xin gửi lời cảm ơn đến TS Phạm Quang Đăng, người hướng dẫn tác giả hoàn thành luận văn thạc sĩ Xin cảm ơn kỹ sư vận hành nhà máy nhiệt điện Hải Phòng cung cấp cho tác giả liệu hoạt động lọc bụi tĩnh điện nhà máy Lời cuối cùng, xin cảm ơn tồn thể thầy tham gia giảng dạy khóa cao học 20202 thầy mơn Tự động hố cơng nghiệp, cán viện Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Trường Đại học Bách khoa Hà Nội giúp tác giả tích lũy nhiều kiến thức quý báu, phục vụ cho công tác nghiên cứu sau lĩnh vực Điều khiển Tự động hóa Xin chân thành cảm ơn! Tác giả Nguyễn Văn Tới Tóm tắt nội dung luận văn Đề tài: “Thiết kế hệ thống chẩn đoán lỗi cảnh báo tự động để nâng cao chất lượng vận hành hệ thống lọc bụi tĩnh điện” có mục tiêu xây dựng mơ hình có khả học từ liệu thu thập, từ đưa kết dự đoán đối tượng muốn theo dõi để hỗ trợ người vận hành trình vận hành hệ thống a) Nội dung luận văn giải vấn đề sau: Phân tích vấn đề xảy hệ thống lọc bụi tĩnh điện nhà máy nhiệt điện Giới thiệu kỹ thuật máy học máy thuật tốn sử dụng luận văn Trực quan hóa liệu để đánh giá mối tương quan đặc tính xét đến, thực huấn luyện mơ hình học máy để đưa dự đốn hiệu lọc bụi đầu dựa liệu thu thập từ nhà máy Đánh giá mơ hình khả ứng dụng vào thực tiễn b) Phương pháp nghiên cứu công cụ sử dụng Phương pháp nghiên cứu: Kết hợp phương pháp phân tích lý thuyết mơ dựa liệu thực tế Chương trình mơ phát triển tảng mã nguồn mở Anaconda Navigator mơi trường tích hợp Jupyter Notebook c) Kết Luận văn phù hợp với yêu cầu đặt ra, có tính khoa học ứng dụng thực tiễn tình hình nghiên cứu nước Hướng mở rộng luận văn giải quyết, hoàn thiện hệ thống thân thiện với người dùng đa dụng cho nhiều hệ thống Học Viên Nguyễn Văn Tới MỤC LỤC Chương TỔNG QUAN VỀ BỘ LỌC BỤI TĨNH ĐIỆN .1 1.1 Giới thiệu chung 1.2 Nguyên nhân tạo thành bụi 1.3 Các phương pháp lọc bụi công nghiệp 1.3.1 Lọc bụi theo phương pháp trọng lực 1.3.2 Lọc bụi theo phương pháp ly tâm 1.3.3 Lọc bụi theo phương pháp ẩm .2 1.3.4 Lọc bụi theo phương pháp qua túi vải – màng vải 1.3.5 Lọc bụi tĩnh điện 1.4 Nguyên lý làm việc lọc bụi tĩnh điện 1.5 Lựa chọn loại điện áp cực lọc bụi tĩnh điện 1.6 Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất thiết bị lọc bụi tĩnh điện .6 1.7 Hệ thống lọc bụi tĩnh điện nhà máy nhiệt điện Hải Phòng 1.7.1 Mô tả chung 1.7.2 Thông số kỹ thuật 1.7.3 Một số lỗi trường lọc bụi .9 Chương TỔNG QUAN VỀ HỌC MÁY 11 2.1 Giới thiệu học máy 11 2.2 Phân loại phương pháp học máy 11 2.2.1 Học có giám sát (Supervised Learning) .12 2.2.2 Học không giám sát (Unsupervised Learning) 12 2.2.3 Học bán giám sát (Semi-Supervised Learning) 13 2.2.4 Học tăng cường (Reinforcement Learning) 13 2.2.5 Học sâu (Deep Learning) .14 2.3 Một số thuật toán học máy thông dụng .15 2.3.1 Phân cụm K-means (K-means Clustering) 15 2.3.2 KNN (K-nearest neighbor) 16 2.3.3 Cây định (Decision Tree) 17 Chương THUẬT TOÁN CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ RỪNG NGẪU NHIÊN 19 3.1 Decision Tree (Cây định) 19 3.1.1 Iterative Dichotomiser (ID3) 20 3.1.2 Thuật toán ID3 22 3.1.3 Ví dụ 23 3.1.4 Điều kiện dừng 24 3.1.5 Pruning 25 3.2 Random Forest (Rừng ngẫu nhiên) 26 3.2.1 Giới thiệu phương pháp Ensemble Learning (Học cộng đồng) 27 3.2.2 Xây dựng thuật toán Random Forest 29 3.2.3 Đánh giá thuật toán Random Forest 31 Chương MƠ HÌNH HỆ THỐNG VÀ CHƯƠNG TRÌNH THỰC NGHIỆM 33 4.1 Thu thập số liệu từ PLC 34 4.1.1 Giao thức truyền thông (Communiction) 34 4.1.2 Thu thập số liệu từ PLC 43 4.2 Môi trường ngơn ngữ lập trình 51 4.3 Xây dựng chương trình 55 4.3.1 Một số mã lỗi thông dụng 55 4.3.2 Cấu trúc chương trình 57 KẾT LUẬN 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 67 PHỤ LỤC 69 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu Tiếng Anh Dịch nghĩa ESP Bộ lọc bụi tĩnh điện Electrostatic Precipitator SCADA Supervisory Control And Data Acquisition OSI Open Systems Interconnection Hệ thống điều khiển giám sát thu thập liệu Mơ hình tham chiếu kết nối hệ thống mở Transmission Control Protocol/ Giao thức điều khiển để truyền Internet Protocol nhận liên mạng AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo DT Decision Tree Cây định ID3 Iterative Dichotomiser KNN K-nearest neighbor K láng giềng gần SVM Support Vector Machine Máy véc-tơ hỗ trợ CNN Convolutional Neural Networks Mạng neuron tích chập DBN Deep Belief Network Mạng niềm tin sâu RNN Recurrent Neural Network Mạng nơ ron tái phát LSTM Long Short Term Memory Mạng nhớ dài ngắn hạn TCP/IP i DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Các nhánh hệ thống lọc bụi tĩnh điện [4] Bảng 1.2 Các nhóm trường hệ thống lọc bụi tĩnh điện [4] .7 Bảng 1.3 Thông số kỹ thuật lọc bụi [4] .8 Bảng 1.4 Thơng số khí thải cho phép [4] Bảng 1.5 Lỗi trường lọc bụi cách xử lý [4] Bảng 3.1 Ví dụ liệu huấn luyện định 24 Bảng 3.2 Tập liệu Dataset D 28 Bảng 3.3 Tập liệu Dataset học cộng đồng 28 Bảng 3.4 Ví dụ chẩn đốn Rừng ngẫu nhiên 31 Bảng 3.5 Sự tương đồng Random Forest ý tưởng Wisdom of Crowds [13] .32 Bảng 4.1 Bảng tóm tắt giao thức số nhà sản xuất .34 Bảng 4.2 Bảng tóm tắt chức thực lớp OSI [14] .36 Bảng 4.3 Bảng tóm tắt giao thức thông dụng ứng với lớp OSI [14] .37 Bảng 4.4 Bảng tóm tắt chức lớp TCP/IP [15] 39 Bảng 4.5 Bảng tóm tắt số giao thức tương ứng lớp [15] .39 Bảng 4.6 Mã chức loại liệu hổ trợ Modbus [16] 43 Bảng 4.7 Các loại tin nhắn truyền thông Serial [17] 45 Bảng 4.8 Ý nghĩa thành phần câu lệnh [17] 46 Bảng 4.9 Các loại tin nhắn truyền thông Ethernet [17] 49 Bảng 4.10 Ý nghĩa thành phần câu lệnh [17] 50 Bảng 4.11 Một số mã lỗi thông dụng 55 Bảng 4.12 Các thuộc tính hệ thống lọc bụi 58 ii Hình 4.26 Mơ tả liệu Kiểm tra liệu Dữ liệu sau tải lên loại bỏ đặc tính khơng cần thiết cần kiểm tra xem đặc tính cịn lại có bị thiếu giá trị khơng, với hàm info() ta theo dõi thơng tin hàng cột liệu Hình 4.27 Thơng tin đặc tính liệu Trực quan hóa liệu Để hiểu ảnh hưởng tham số với nhau, ta cần theo dõi trực quan liệu điện áp dòng điện trường so với nồng độ bụi đầu Hình 4.28 mô tả phụ thuộc nồng độ bụi đầu theo số tham số điện áp trường lọc bụi Có thể thấy điện áp thường hoạt động mức điện áp nhỏ điện áp đặt ( (Ud[-1]*1.2): print("0x002: Điện áp trường D11 cao") if U12[-1] > (Ud[-1]*1.2): print("0x002: Điện áp trường D12 cao") if U13[-1] > (Ud[-1]*1.2): print("0x002: Điện áp trường D13 cao") if U14[-1] > (Ud[-1]*1.2): print("0x002: Điện áp trường D14 cao") if U21[-1] > (Ud[-1]*1.2): print("0x002: Điện áp trường D21 cao") if U22[-1] > (Ud[-1]*1.2): print("0x002: Điện áp trường D22 cao") if U23[-1] > (Ud[-1]*1.2): print("0x002: Điện áp trường D23 cao") if U24[-1] > (Ud[-1]*1.2): print("0x002: Điện áp trường D24 cao") # erratic current changes if I11[-1] > (I11[-2]*1.3) or I11[-1] < (I11[-2]*0.7): print("0x003: Dòng điện trường D11 thay đổi thất thường") if I12[-1] > (I12[-2]*1.3) or I12[-1] < (I12[-2]*0.7): print("0x003: Dòng điện trường D12 thay đổi thất thường") if I13[-1] > (I13[-2]*1.3) or I13[-1] < (I13[-2]*0.7): print("0x003: Dòng điện trường D13 thay đổi thất thường") if I14[-1] > (I14[-2]*1.3) or I14[-1] < (I14[-2]*0.7): print("0x003: Dòng điện trường D14 thay đổi thất thường") if I21[-1] > (I21[-2]*1.3) or I21[-1] < (I21[-2]*0.7): print("0x003: Dòng điện trường D21 thay đổi thất thường") if I22[-1] > (I22[-2]*1.3) or I22[-1] < (I22[-2]*0.7): print("0x003: Dòng điện trường D22 thay đổi thất thường") if I23[-1] > (I23[-2]*1.3) or I23[-1] < (I23[-2]*0.7): print("0x003: Dòng điện trường D23 thay đổi thất thường") if I24[-1] > (I24[-2]*1.3) or I24[-1] < (I24[-2]*0.7): 72 print("0x003: Dòng điện trường D24 thay đổi thất thường") # There is a secondary voltage but the secondary current is absent or abnormally small if U11[-1] > (Ud[-1]/2) and I11[-1] < (Id[-1]*0.1): print("0x004: Khơng có dòng thứ cấp trường D11") if U12[-1] > (Ud[-1]/2) and I12[-1] < (Id[-1]*0.1): print("0x004: Khơng có dịng thứ cấp trường D12") if U13[-1] > (Ud[-1]/2) and I13[-1] < (Id[-1]*0.1): print("0x004: Khơng có dịng thứ cấp trường D13") if U14[-1] > (Ud[-1]/2) and I14[-1] < (Id[-1]*0.1): print("0x004: Khơng có dịng thứ cấp trường D14") if U21[-1] > (Ud[-1]/2) and I21[-1] < (Id[-1]*0.1): print("0x004: Khơng có dịng thứ cấp trường D21") if U22[-1] > (Ud[-1]/2) and I22[-1] < (Id[-1]*0.1): print("0x004: Khơng có dòng thứ cấp trường D22") if U23[-1] > (Ud[-1]/2) and I23[-1] < (Id[-1]*0.1): print("0x004: Khơng có dịng thứ cấp trường D23") if U24[-1] > (Ud[-1]/2) and I24[-1] < (Id[-1]*0.1): print("0x004: Khơng có dịng thứ cấp trường D24") # Spark if I11[-1] > (I11[-2]*1.5): print("0x005: Phóng điện trường D11") if I12[-1] > (I11[-2]*1.5): print("0x005: Phóng điện trường D12") if I13[-1] > (I11[-2]*1.5): print("0x005: Phóng điện trường D13") if I14[-1] > (I11[-2]*1.5): print("0x005: Phóng điện trường D14") if I21[-1] > (I11[-2]*1.5): print("0x005: Phóng điện trường D21") if I22[-1] > (I11[-2]*1.5): print("0x005: Phóng điện trường D22") if I23[-1] > (I11[-2]*1.5): print("0x005: Phóng điện trường D23") if I24[-1] > (I11[-2]*1.5): print("0x005: Phóng điện trường D24") 73 ... NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Thiết kế hệ thống chẩn đoán lỗi cảnh báo tự động để nâng cao chất lượng vận hành hệ thống lọc bụi tĩnh điện NGUYỄN VĂN TỚI Ngành Kỹ thuật Điều khiển Tự động hóa Giảng viên... Tới Đề tài luận văn: Thiết kế hệ thống chẩn đoán lỗi cảnh báo tự động để nâng cao chất lượng vận hành hệ thống lọc bụi tĩnh điện Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số SV: 20202788M... khiển Tự động hóa Xin chân thành cảm ơn! Tác giả Nguyễn Văn Tới Tóm tắt nội dung luận văn Đề tài: ? ?Thiết kế hệ thống chẩn đoán lỗi cảnh báo tự động để nâng cao chất lượng vận hành hệ thống lọc bụi