Hàm Laguerre and DMPC ...
Trang 1LỜ I CẢM ƠN
Tác gi xin g i l i th ng d n PGS.TS
r t nhi t tình và k p th i v chuyên môn khi thc hi n lu i vi lòng bin t t c các thy cô trong B u khi n T ng - i h c Bách khoa Hà N i, nhuyt ki n th quý báu và c n thi i vi t hoàn
Trang 2LỜI CAM ĐOAN
Tên tôi là: Lê Vit Hùng
Hc viên lp cao hu khi n và T ng hoá - Khóa BK2011B i
h c Bách Khoa Hà N i
Hii Vin Thng tái t o
tài t k và và mô ph ng h th u khi n d báo turbine
do th y giáo, PGS.TS Hoàng Minh ng d n là công trình c a riêng tôi
T t c các tài li u tham kh u có ngu n g c, xu t x rõ ràng Tác gi xin cam
t c nh ng n i dung trong lu yêu c u c a th ng d n N u có v gì trong n i dung c a lu tác gi xin hoàn toàn ch u trách nhi m
Trang 3
MỤ C LỤC
DANH MC HÌNH V TH 5
U 7
t v n 7
1.2 Nc hi n 8
c hi n 8
1.3 B c c c a lu 8
NG QUAN V U KHI N D BÁO 10
2.1 Gi i thi u chung 10
2.2 Các dc s d ng trong thit k 12
2.3 Mô hình tr ng thái v i thành ph n tích phân m r ng 13
u khi n d báo trong m t c a s t 16
u khi n d báo cho h MIMO 22
29
3.1 Gi i thi u chung v 29
3.2 C u t o và nguyên lý v n hành 29
ng 31
3.3 Thit lp hàm truyng thái c ng 38
3.4 Các ki u t c ng d ng 41
3.5 Tóm t t 46
Trang 4T K MPC S D NG HÀM LAGUERRA 47
4.1 Gi i thi u 47
4.2 Hàm Laguerre and DMPC 47
4.3 S d ng hàm Laguerra trong thi t k MPC 49
4.4 Áp d ng cho h thng MIMO 54
4.5 Gi i pháp ch n tín hi u v u ki n ràng bu c cho h SISO 57
T K B U KHI 62
c thi t k b u khi n d báo s d ng hàm Laguerra 62
5.2 Gi l p hàm truy ng thái ca h th 63
u khic c r ng 65
5.4 Thi t k b u khi n DMPC 66
nh c a h th ng v i b u khi n DMPC 66
5.6 Kt qu mô ph ng h thu khi n d 67
5.7 Nh n xét 76
T LU N 77
6.1 Kt qu a lu c 77
c ti n 77
6.3 Kh r ng ca lu 78
TÀI LIU THAM KH O 79
Ph l U KHI N MPC S D NG HÀM LAGUERRA VÀ MÔ PH NG H THNG TRÊN MATLAB 80
Trang 5DANH MỤC HÌNH V Ẽ VÀ ĐỒ THỊ
Hình 2.1: Mt d u khi n d báo d a theo mô hình 12
kh i h th u khi n d báo r i r c theo th i gian 22
ng d c bên trong m p 31
Hình 3.2: Bung tua bin 32
Hình hàm truy n c a bu ng tua bin 33
Hình 3.4: Mô hình c a bu ng t 34
Hình 3.5: C p n i ti p v i hai khâu gia nhi t l i 35
Hình 3.6: Mô hình tuy n tính x p x 35
Hình 3.7: Mô hình máy phát vi t i ph thu c t n s 37
Hình 3.8: Mô hình máy phát rút gn 38
Hình 3.9: Mô hình c a h th ng tua bin máy phát 38
u t y l c 42
c u khi n c u t n th y l c 43
u t n t 45
d c (4%) c u t c 46
Hình 4.1: M ng Laguerre r i rc hóa (Discrete Laguerre network) 48
c c 65
Hình 5.2: Giá tr c bi u di n trên m t ph ng ph c 67
Hình 5.3: H th u khi n MPC m 68
Hình 5.4: Kt qu mô ph u ra c a h th u khi n d báo v i tham s a=0.5; N=5; r w =0.1; 69
Hình 5.5: Kt qu mô ph u ra c a h th u khi n d báo khi i: a=0.1; a=0.4 và a=0.7; 70
Hình 5.6: Kt qu mô ph u ra c a h th u khi n d báo khi i: N=5; N=10 và N=15; 71
Hình 5 7: Kt qu mô ph u ra c a h th u khi n d báo khi i r w : r w =0.001; r w =0.01; r w =0.1; 72
Trang 6Hình 5.8: Kt qu mô ph u ra c a h th u khi n d báo v i
u ki n ràng bu c u max =4;u min max min =-1; 73 Hình 5 9: Kt qu mô ph u ra c a h th u khi n d báo v i nhi u t i Pl=1 p.u; 74
Hình 5 10: Kt qu mô ph ng c a h th u khi n d báo v i nhi u t i Pl=1 p.u v u ki n ràng bu c u max =4;u min =- max min =-1; 75
Trang 7ph i h ng yêu c u khi n h thng n -tua bin-máy phát, hài hòa
ng ch m c i ng lòng nhanh c a tua bin- t
ng nhanh và nh c a t i ph t i ho c nhi u ph t i
u khi n d báo d a theo mô hình (MPC) là m p c n tiên ti n,
i hi u qu trong vi u khin Trong lu này, ta xem
n vi c ng d u khi n d báo d ng phân c ng trong h thu khi n n t thi t b n
c thành chuyng quay Thi t b yêu c u ch nh t
ng v t lý t i h th ng Gia t u khi n c a tua bin s d n tua bin ch y quá t , d i v i tua bin, ph i nh n
m nh thêm r t vì các yêu c u kh t khe v chính xác và ch t
ng v t li u u khi n c s d nh t c a tua bin, ma lu d ng b u khi u khi n t
cc tính ca b u khi n MPC
Ngoài ra, ng d ng b u khiu khi n t t c
i s xem xét và so sánh v i các tiêu chu n v u khi n t
t khác, vi c xây d ng b u khi n MPC d a trên công ngh vi x
i kh n, trong khi t tua bin máy phát là m i
t ra là t tính toán c a b u khi n
c yêu cu khi n t tua bin máy phát
Trang 81.2 Nội dung và phương pháp th c hi n ự ệ
Trang 9 T ng quan v u khi n d báo
Trang 10Chương 2: T NG QUAN V ĐI U KHI N D BÁO Ổ Ề Ề Ể Ự
2.1 Giới thi chung ệu
u khi n d báo d a trên mô hình là m n cu khi n
c áp d ng trong các quá trình công nghi p c a công nghi p hóa ch t,
l c d u t thp niên 80 c a th k 20 Nh c áp dng trong các mô hình cân b ng h th ng ngun Các b u khi n d báo d a trên
ng h c c ng là các mô hình tuy n tính th c nghi m thu nhn d ng h th ng m chính c a MPC là
Mô hình MPC d báo s i trong các bi n ph thuc c a h thng
i trong các bi c l p Trong các quá trình hóa ch t bi c l p, có th c u ch nh b ng các b u khi n, là m làm vi c a các b c u khing (áp sung, nhi
ho c các thành ph u khi n cu i (van, c a s c l p, không th
u khi n b ng các b u khic coi là nhi u Các bi n ph thu c trong các quá trình là các giá tr , th hi u khi n ho u kin
Trang 11MPC s d ng các giá tr trng thái hi n t i c a ng, bi n ng thái tr
ng h c hi n t i c a quá trình, các mô hình MPC, m c tiêu c a bi n quá trình và các gi i h tính toán s i c a các bi n ph thu thay
gi cho các bi n ph thu c g n v i giá tr m c tiêu khi có
s ràng bu c c a c bi c l p và bi n ph thuc B MPC thông ng ch
ra s u tiên cho i m m t bi c l p thc hiu khi n, và l p l i tính toán khi có s i ti p theo
Khi nhi u quá trình th c t không tuy n
vi c tuy n tính hóa x p x trong gi i h n v n hành nh p c n MPC tuyc s d ng trong ph n l n các ng d ng v u ph n h i c a
b bù MPC cho sai l ch d báo b i s sai l ch c u trúc gi a mô hình và quá trình Trong các b u khi n d báo d a trên mô hình v i các mô hình tuy n tính, nguyên lý x p ch i s tuy n tính có kh ng t i s i trong các bi n ph c h c l p c c ng thêm vào khi d ng c a các bi n
ph thun hóa v u khi n thành vi i s trc ti p c a các ma tr n m t cách nhanh chóng và b n v ng
Khi mô hình tuy th hi n thành ph n phi tuy n
c a quá trình th c t M t s p c ng c s d
h p, các bi n quá trình có th c chuyc ho c sau mô hình tuy n tính
gi m các thành ph n phi tuy n Quá trình có th u khi n v i b MPC phi tuy n s d ng tr c ti p mô hình phi tuy n trong ng d u khi n Mô hình phi tuy n có th i d ng mô hình th c nghi m (VD: m ng trí tu nhân t o)
ho c ng h trung th c cao d cân b ng kh ng và cân bng
Nguyên t c chung khi thiắ ế t kế ộ điề b u khiể n dự báo
Trang 12Hình 2.1: M t d u khi n d báo d a theo mô hình
2.2 Các dạng mô hình đƣợc sử ụ d ng trong thiế t kế
Trang 13 c ti p c thi t k b u khi n d báo, m pháp ti p c n s d ng m t cu trúc mô hình duy nht
Trong các d ng th c c a b u khi n d ng xung h u h - c nh y r t ph bi n Thut toán thi t k d a tr c nh y bao g m d u khi n ma tr ng h(Garcia and Morshedi, 1986) Mô hình ki u FIR thu hút các k u i c
rõ ràng v tr th i gi ng th i gian và h s khuy i c a quá trình Tuy nhiên, nó b h n ch v ng nh và
ng yêu c u b c c a mô hình cao C ng yêu c u 30 t i
60 h s ng xung ph thung h c và l a ch n kho ng th i gian l y m u
Mô hình hàm truy chi ti ng h c và
có th ng d ng cho c ng nh và không n hình c a b u khi n d báo d a trên mô hình hàm truy t là thuu khi n d báo c a Peterka (Peterka, 1984) và thuu khi n d báo t ng quát (GPC) c a Clarke
và các c ng s (Clarke et al.,1987) B u khi n d báo d a trên mô hình hàm truyc s d ng vu khin
M t d ng không gian tr ng thái c c Ordys and Clarke (1993) Và
nó tr lên ph bi t k b u khi n d báo s d ng không gian tr ng thái (Ricker, 1991, Rawlings and Muske, 1993, Rawlings, 2000,Maciejowski, 2002) Trong khuôn kh c a lu , xin gi i thi pháp thi t k s d ng mô hình không gian tr ng thái trong mi n th i gian r i r c, vì
nó phù h p v i vi c thi t k b u khi n d n hoi
ng b c cao
2.3 Mô hình tr ng thái v thành ph n tích phân m rạ ới ầ ở ộng
Trang 14H thu khi n d báo d c thi t k theo mô hình toán cng Mô hình toán c s d ng trong thi t k h thu khin
c l y theo mô hình không gian ng thái, các thông tin yêu c u ttr c th cho c i vi
Trang 15Nh r u vào c a mô hình tr ng thái bây gi là c k ti p là k t n i
m (k) tu ra y(k) c ch
Trang 16Vì v y, giá tr ng c a mô hình m r ng là s k t h p giá tr riêng c a mô ri
ng và giá tr riêng, n tích phân
r ng
2.4 Điều khi n d báo trong m c a s tể ự ộ t ử ổ ối ƣu
D a vào công th c c c k p trong vi c thi t k h ti thu khi n d u ra d báo c ng v i tín hi u khi u ch nh Vi c d báo này n m trong m t c a s (phm vi) t ki m tra vi c th c hi n t a s i gi thi t
n m b c qu u khii thông tin c a x( k i), bi n tr ng thái
c d báo cho Np l n l y m u, s Np c g i là t m d báo, Np
Trang 17
Y =[ k y( i +1 | k i ) y(k i +2 | k i ) y(k i +3 | k i ) y(k i + Np | k i )] T
[ k i k i k i k i ] T
Trang 19hàm chi phí (1.8) chuy n sang d ng mà không c l n ca , mà
m c tiêu lúc này gi m sai l ch n m c nh nh t có th Trong
ng h p l n, hàm chi phí chuy n sang d ng mà ta ph i xem xét c n th
l n c a và gim mt cách thn tr ng
tìm t nhJ nh t, ta vi t l i J i d ng
Trang 20Gii pháp ta tín hiu khi n có quan h v i tín hi m làm vi c và
bi n tr
2.4.3 Điều khiển hồi truy
Dù tham s t cha các tín hiu khi n k i k i k i +2), ,
k i , vu khi n h i truy, ta ch thc hi n l y m u tín hi u
u tiên c a chu i tín hi u khi n (k i )) và b qua ph n còn l i c a chu i
n chu k l y m y ti p theo, giá tr n nh i d ng thái x(k i
+1) c s d tính toán chuu khi n m c
l p l i trong th i gian th c gi là luu khi n h i truy
khi n d báo C hai ph thuc vào tham s c a h thng, vì v y nó là ma tr n
i cho h th ng b t bi n theo th u khi n h i truy,
ta ch l y thành phu tiên ca thm k i u khi n, vì v y:
Trang 22bên trong phép tích phân, vun th hi n phép tích phân trong mi n r i
r c theo thi gian
Hình 2.2: kh th i h u khi n d báo r i r c theo th i gian
2.5 Điều khiển dự báo cho hệ MIMO
Trong ph n cho vi c minh h a h thu khi n d báo, ta thi t k d trên h th ng mu vào và m t k
thc s c m r ng cho h th ng nhiu vào và nhiu ra mà không c n quá nhi u s b xung, b i vì nó v c bi u di i d ng thái
2.5.1 Dạng tổng quát của mô hình
Gi thing có mu vào, qu ra và n 1 tr thi t r ng s
c b ng s u vào ( Nu s u ra l u vào, ta không th u khic m i m c m c l p v i sai l ch
Trang 23trng thái m không d ng t ng quát c a v u khi n d báo, ta
u n và tín hi u nhi gi i quyt
x m (k +1)= A m x m (k)+ B m u(k)+ B d (1.14)
là tín hiu nhiu vào, gi thi t là chu i tích phân nhi u n tr ng
u vào nhi u có giá tr trung bình b ng không, chu i n trng (k)sai phân
Trang 252.5.3 Tính điều khiển đƣợc và quan sát đƣợc của mô hình mở rộng
Implementation Using MATLAB):
Trang 26Đị nh lý 1: M t th c thi t i gin có c u khic
V i thông tin u ki n mà mô hình m
r ng có c u khic thông qua tham s c a th c thi t i
Trang 27
x(k i +1 | k i )= Ax(k i k i )+ B d (k i ) x(k i +2 | k i )= Ax(k i +1 | k i k i +1)+ B d (k i +1| k i ) = A 2 x(k i k i k i +1)
+ AB d (k i )+ B d (k i +1 | k i ) x( k i + Np | k i )= A Np k x( i )+ A k i )+ A k i +1)
+ A k i B d (k i ) + A B d (k i +1 | k i )+ + B d (k i k i )
Trang 29Chương 3 ĐỐI TƯỢNG TUA BIN HƠI:
p trung tìm hing
h c liên quan vi u khi n t tua bin, c th ng h c
n vi c chuy n hóa nhi ng cc thành chuyng quay
c a tua bin ng h ph c v
u khi n Và m t ph n không th thi u là vi c n m b t nguyên lý c a các b u t c s d c tính quan tr ng c u t ph c v cho vi c thi t k b u khi n d u khi n t quay ca tua bin 3.1 Gi i thi u chung v ớ ệ ề tua bin hơi
c là thi t b chuy ng nhi t t c áp l c cao
c tr c rô tô Mô hình hi i c c phát minh b
B i vì tua bin t o ra chuy c bi t phù h p cho vi c s d ng trong
m m t tr c quay l m ngang trong m t xy lanh
M t ngoài c a kh i quay có g n nhi u cánh qu t nghiêng t
c áp lt lo t vòi g n xung quanh m t trong ca xy lanh
c vào xy lanh, nó giãn n Nhi a phân t c truy n cho tr c qua các cánh qu t nghiêng
Trang 30Cánh qu t chuy y, khi n tr c quay theo T quay
i tùy theo nhi và áp suc
c ch t o b ng v t li u m i có kh ng nhi
và áp sut rt cao Kiu dáng c a cánh qu t tua bin là m t nhân t quan tr ng
Hình thn nh t là tua bin xung l
ging chi c chén nh ng c a nó khi nó chm vào các cánh gió c a tua bin làm tr c sau t g n h t
ng
Tua bin ph n kích, l c Sir Charles Parsons phát minh vào cu i th k
c th i qua m t lo t cánh gió c nh và linh ho t Khi qua
c t ng giãn nc s
d ng hi u qu c trong tua bin xung lc
g p hai l n Có th c hi ng cách cho vi c truy
ng di n ra trong m t s n riêng l thay vì cùng m t lúc Quy trình này
c g c s d ng cho t t c tua bin
qua ch c t p trung và nung nóng l i t y cánh gió tua bin trung áp Rc
c dn tua bin h áp Các tua bin ki c gp
Trang 31Hình 3.1 ng d n h c bên trong m p
3.3 Mô hình hóa đối tƣợng
t gi thi t t n là t máy ch c l p, không n
v y, khi ph t i s i t quay c a máy phát m v
c a lu trên, ta s xây d ng b u khi n d ng yêu
c u nh t quay c bi ng ph t c coi là nhiu
c a quá trình T c tiêu c a vi ng là tuy n tính hóa mô
u t c, bu ng t ng tua bin
c l a chp n i ti p có hai khâu gia nhi t l c
m các y u t u vào, các tr ng thái ng
u ra t c a t máy
3.3.1 Mô hình hóa buồng hơi tua bin
Gi thi t ta có bu Q in , Q out l
c vào và ra kh i bu ng tua bin và V là th tích c a bu ng tua bin
Trang 32Hình 3.2: Bu ng tua bin
ng trng trong mi n liên t ng v i hình 3.2
(3.1)
W là tr ng c a c (kg) ng v i th c
V(m3) trong bung tua bin
V i gi thic ra kh i tua bin t l v i áp su t trong bu ng tua bin, ta có
P là áp sut bi n thiên trong bu ng tua bin
P 0là áp sut ca bu ng tua bin ng thái tr nh
Q 0u ra nh c a tua bin ng v i áp su t nh P 0
Gi thi t r ng nhitrong bui, ta có
Trang 33v là th tích riêng cc trong tua bin
Kt hp 3.1, 3.2,3.3 ta có
t là m t h ng s , ta có
Thc hin bii Laplace ta có
V i gi thi t b qua t n hao công su t trong bu ng tua bin và l c ma sát c a tr c
l v i dòng công sui P GV là công suu vào c a bu ng tua bin (kW), P M làcông suu tr c tua bin máy phát (hay công su u ra c a bu ng tua bin - kW), ta có th bi u di n công th c
(3.4)
i d hàm truy n
Hình 3.3 hàm truy n c a bu ng tua bin
y ng v i m i bu ng tua bin, ta có m hình 3.3, tng v i các hng s th i gian tùy theo k T t c u c a bu ng tua bin
Trang 343.2.2 Mô hình bu ng tồ ạo hơi và ống áp l c cao ự
Giu khi n và tua bin áp l c cao có m t bu ng t ng này t o ra thi gian tr gi a s ng chng ch y qua tua bin cao áp (Gi thi ctr u khi) Mô hình toán trong hình 3.3 th hi n s i hng s thi gian T CH
Hình 3.4: Mô hình c a bu ng t
a, n t n thng ng cao áp d n t
nu khi n Gi thit P SG là là áp su i c a nP T là áp sut biu khi n K PD là h s t n th ng ng chy vào bu ng t
Gi thi t b qua t n th ng ng áp l c t n n bu ng tua bin cao áp,
ta có mô hình bu ng t
T (3.4) và (3.5) k t h p v i gi thi t l a chp n i ti p v i hai khâu gia nhit l:
Trang 35Hình 3.5: C p n i ti p v hai khâu gia nhi t l i i
T IRH2: H ng s thi gian gia nhi l i th 2 (th i gian x t c t bu ng cao áp
ti bung trung áp) ng T IRH2=4÷11s
T CO: H ng s th m cu i (th i gian x c t bu ng trung áp t i
bu ng h áp) ng T CO=0.3÷0.5s
F VHP: Phân s công su t ca phn tua bin siêu cao áp
Trang 36F HP: Phân s công su t c a phn tua bin cao áp
F IP: Phân s công su t c a phn tua bin trung áp
F LP: Phân s công su t ca phn tua bin h áp
là góc quay ca máy phát (rad);
P mlà công su u tr c máy phát (kW);
P elà công sut phát ra c a máy phát (kW);
Biu di n vi phân c a t (3.6) trong p,u, ta có
T n Laplace
Trang 37Bên ci liên h gi a ph t i và t n s máy phát, ta th y r ng
ph t i có y u t t ng h p, bao g m các t i thu n tr u sáng, t i nhi t
c l p v i s i t n si theo s thay
i c a t n s n Ta có th bi u di n ph t i d ng bi u th c sau:
Hình 3.7: Mô hình máy phát v i t i ph thu c t n s
Trang 38Hình 3.8: Mô hình máy phát rút g n
T mô hình tua bin trong hình 3.5 và và mô hình máy phát trong hình 3.8, ta
có mô hình c a h thu vào c a h thng là áp lu khiu ra là t quay c a máy phát, công su t
ca ph i thu t n tr P loadc coi là nhi a quá trình.u c
Hình 3.9: Mô hình c a h th ng tua bin máy phát
3.3 Thi t l p hàm truyế ậ ề n và phương trình tr ạng thái của đố i tư ợng
3.3.1 Thiế t lập hàm truy n cề ủa đố i tư ợng
Trang 39là hàm truy n c áp;
là hàm truy n c a khâu máy phát;
Trang 40 p c n thi t k b u khi n d báo d a trên các giá tr
a bi n tr d u khi n h th trình trng thái d a trên các bi n tr ng thái có th c c a h ng th
x2(t) là áp su u vào bu ng tua bin cao áp;
x3(t) là áp su u vào bu ng tua bin trung áp;
x4(t) là áp su u vào bu ng tua bin h áp;