Luận án tiến sĩ nhận dạng hệ thống điều khiển lò hơi trong vòng kín

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Trịnh Thị Khánh Ly NHẬN DẠNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN LÒ HƠI TRONG VÒNG KÍN LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA HÀ NỘI – 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Trịnh Thị Khánh Ly NHẬN DẠNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN LÒ HƠI TRONG VÒNG KÍN Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 62520216 LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS HOÀNG MINH SƠN  LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng tôi, kết nghiên cứu trình bày luận án trung thực, khách quan chưa công bố công trình khác Hà Nội, tháng năm 2016 Người hướng dẫn khoa học Tác giả luận án PGS.TS Hoàng Minh Sơn Trịnh Thị Khánh Ly i MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT vi DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ ix MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết luận án Mục tiêu kết mong đợi luận án Đối tượng phạm vi nghiên cứu luận án Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án Phương pháp nghiên cứu Bố cục luận án CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH LÒ HƠI 1.1 Giới thiệu phương pháp xây dựng mô hình lò 1.2 Một số kết nghiên cứu xây dựng mô hình lò 1.2.1 Các kết nghiên cứu xây dựng mô hình lý thuyết 1.2.2 Các kết nghiên cứu xây dựng mô hình thực nghiệm 1.2.3 Các kết nghiên cứu xây dựng mô hình hộp xám 10 1.3 Xác định vấn đề cần nghiên cứu luận án 12 1.3.1 Đánh giá mô hình động học lò có 12 1.3.2 Nội dung nghiên cứu luận án 13 1.3.3 Bài toán xây dựng mô hình hộp xám lò 14 KẾT LUẬN CHƯƠNG 14 CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH LÝ THUYẾT CỦA LÒ HƠI 16 2.1 Giới thiệu chung lò nhà máy nhiệt điện 16 2.1.1 Hệ thống buồng lửa–không khí-khói thải 17 2.1.2 Hệ thống hơi-nước 18 2.2 Mô hình lý thuyết lò 20 2.2.1 Các phương trình cân 20 2.2.2 Quá trình cháy truyền nhiệt lò 22 2.2.3 Mô hình lý thuyết cho bao lò 23 2.2.4 Mô hình nhiệt 27 2.3 Mô hình tuyến tính cho lò 30 2.3.1 Tuyến tính hóa mô hình bao nhiệt 31 2.3.2 Mô hình trạng thái tuyến tính lò 32 KẾT LUẬN CHƯƠNG 34 CHƯƠNG 3: NHẬN DẠNG MÔ HÌNH LTI CỤC BỘ 36 3.1 Nhận dạng mô hình lò vòng kín: khó khăn thách thức 36 3.2 Giới thiệu chung nhận dạng hệ thống vòng kín 39 3.2.1 Phương pháp sai số dự báo 39 3.2.2 Lựa chọn phương pháp nhận dạng lò vòng kín 40 ii 3.2.3 Phương pháp sai số dự báo nhận dạng trực tiếp vòng kín 41 3.2.4 Tính thông tin liệu điều kiện kích thích hệ kín 42 3.3 Thuật toán ước lượng tham số mô hình 44 3.3.1 Mô hình nhận dạng vòng kín 44 3.3.2 Thuật toán sai số dự báo lặp 45 3.3.3 Thuật toán sai số dự báo đệ qui 48 3.4 Thực nghiệm nhận dạng lò vòng kín 49 3.4.1 Qui trình nhận dạng sử dụng phương pháp PEM 49 3.4.2 Lựa chọn tín hiệu kích thích 51 3.5 Nhận dạng lò nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh 52 3.5.1 Thu thập liệu lò 52 3.5.2 Ước lượng tham số mô hình sử dụng thuật toán lặp 55 3.5.3 Ước lượng tham số mô hình sử dụng thuật toán đệ quy 57 3.5.4 Đánh giá kiểm chứng mô hình 58 3.6 Nhận dạng lò nhà máy nhiệt điện Phả lại 61 3.6.1 Thu thập liệu lò 61 3.6.2 Ước lượng tham số mô hình sử dụng thuật toán lặp 64 3.6.3 Ước lượng tham số mô hình sử dụng thuật toán đệ qui 66 3.6.4 Đánh giá kiểm chứng mô hình 66 KẾT LUẬN CHƯƠNG 70 CHƯƠNG 4: NHẬN DẠNG MÔ HÌNH PHI TUYẾN GIẢ LPV 72 4.1 Nhận dạng mô hình phi tuyến giả LPV 72 4.1.1 Lựa chọn biến làm việc điểm làm việc 73 4.1.2 Nhận dạng mô hình cục LTI vòng kín 74 4.1.3 Ước lượng mô hình toàn cục dựa phương pháp nội suy 74 4.2 Xây dựng mô hình giả LPV nội suy tín hiệu 75 4.2.1 Nội suy đầu sử dụng hàm trọng số tuyến tính 76 4.2.2 Nội suy đầu sử dụng hàm trọng số spline 79 4.3 Xây dựng mô hình giả LPV nội suy tham số 82 4.3.1 Mô hình toàn cục phi tuyến giả LPV 82 4.3.2 Ước lượng hàm trọng số 84 4.3.3 Áp dụng cho mô hình lò Nhà máy Nhiệt điện Phả Lại 86 4.3.4 Đánh giá kiểm chứng mô hình 89 KẾT LUẬN CHƯƠNG 91 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 93 KẾT LUẬN 93 Những kết đạt 93 Những đóng góp luận án 95 KIẾN NGHỊ 95 TÀI LIỆU THAM KHẢO 97 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 103 iii Phụ lục: Một số đoạn mã code chương trình phần mềm Matlab 104 iv  DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT Danh mục ký hiệu biến trình Ký hiệu Nội dung, ý nghĩa Ad Diện tích mặt bốc bao Cms, Cmr Nhiệt dung riêng ống kim loại nhiệt dàn ống sinh Cps1, Cps2 Nhiệt dung riêng nhiệt cấp 1, cấp Df, Dds, Dfw Lưu lượng nhiên liệu, lưu lượng nước làm mát, lưu lượng nước cấp Ds, DT Lưu lượng bão hòa nhiệt hfw, hs, hT enthapy nước, bão hòa nhiệt ks, kr Các hệ số truyền nhiệt mms, mmr Khối lượng kim loại nhiệt dàn ống sinh msh1, msh2 Khối lượng nhiệt cấp cấp PD, PT Áp suất bao hơi, áp suất nhiệt QEV, QSH Lượng nhiệt cấp cho dàn ống sinh hơi, nhiệt Tms, Tmr Nhiệt độ kim loại nhiệt dàn ống sinh Ts1, TSH Nhiệt độ nhiệt cấp cấp Vs, Vw,Vt Thể tích hơi, nước môi chất bao Vr Thể tích môi chất ống lên Hàm lượng hỗn hợp ống lên r Đơn vị (m2) (J/kg °C) (J/kg °C) (kg/s) (kg/s) (J/kg) (J/kg °C) (kg) (kg) (bar, psig) (kJ/s) (0C) (0C) (m3) (m3) (%) us, uw LD s, w Nội nước lò Mức nước bao Khối lượng riêng nước bao (J/kq) (m) (kg/m3) sh1, sh2 Khối lượng riêng nhiệt cấp 1, cấp (kg/m3) Danh mục ký hiệu dùng mô hình Ký hiệu A B C C(q) G(q) H(q) K S M u ,y Nội dung, ý nghĩa Ma trận hệ thống Ma trận đầu vào Ma trận đầu Mô hình điều khiển Mô hình trình Mô hình của nhiễu Hệ số lọc Kalman S tập M Giá trị u y điểm làm việc n Bậc mô hình vi argmin f(x) q, q−1 N x (t ) Giá trị x cho f(x) nhỏ Toán tử tiến lùi Số mẫu liệu   xT (t )x (t ) t 0 x (t ) N N  xT (t )x (t ) t 0 E(X) Rw Ryu(τ) Φu(ejω) Φyu(ejω)  , 0 ,  * , ˆ ˆi , ˆ(k ) Kỳ vọng toán học X Hàm tự tương quan tín hiệu u Hàm tương quan chéo tín hiệu y u Phổ công suất tín hiệu u Phổ công suất chéo tín hiệu y u Vector tham số, tham số thực, tham số tối ưu, tham số ước lượng r(k) u(k) x(k) v(k) y(k) w(k) Z ε(k) φ VN RN M* M() Tín hiệu chủ đạo thời điểm k Tín hiệu vào thời điểm k Vector biến trạng thái thời điểm k Nhiễu đo thời điểm k Tín hiệu thời điểm k Nhiễu trình thời điểm k Tập liệu đo Sai số dự báo thời điểm k Vector hồi qui Hàm mục tiêu tính từ N mẫu liệu Ma trận hồi quy tính từ N mẫu liệu Lớp mô hình Mô hình cụ thể theo tham số  S t ts grad(V) Hess(V) Hệ thống thực Thời gian [sec] Thời gian lấy mẫu [sec] Vector gradient hàm V Ma trận Hessian hàm V Tham số ước lượng cho thuật toán lặp đệ qui Danh mục từ viết tắt ARX ARMAX BFT BJ BMCR CLSI AutoRegressive with eXternal input AutoRegressive Moving Average with eXternal input Best Fit Box-Jenkins model Boiler Maximum Continuous Rating Closed-Loop System Identification vii dc eco eva f FIR FPE fw LPV LS LTI LTV MIMO NARX NARMAX NFIR NOE OE PEM PRBS RPEM SISO SH St Steam-Water System VAF wt w.p.1 Downcomer Economizer Evaporator Fuel Finite Impulse Response Final Prediction Error Feedwater Linear Parameter-Varying (system) Least square Linear Time-Invariant (system) Linear Time-Varying (system) Multiple-Input Multiple-Output Nonlinear AutoRegressive (system) Nonlinear AutoRegressive (system) with eXternal input Nonlinear Finite Impulse Response Nonlinear Output Error Output Error Prediction error method Pseudo-random binary sequence Recursive prediction error method Single Input Single Output Super Heater Steam in drum SWS Variance Accounted for Water in drum với xác suất viii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ Bảng 3.1 Bảng 3.2 Bảng 3.3 Bảng 4.1 Hình 1.1 Hình 2.1 Hình 2.2 Hình 2.3 Hình 2.4 Hình 2.5 Hình 3.1 Hình 3.2 Hình 3.3 Hình 3.4 Hình 3.5 Hình 3.6 Hình 3.7 Hình 3.8 Hình 3.9 Hình 3.10 Hình 3.11 Hình 3.12 Hình 3.13 Hình 3.14 Hình 3.15 Hình 3.16 Hình 3.17 Hình 3.18 Hình 3.19 Hình 3.20 Hình 3.21 Hình 3.22 Hình 3.23 Hình 3.24 Nội dung Các điểm làm việc lò Quảng Ninh Các thông số lò giá trị phụ tải cực đại định mức Các điểm làm việc lò Phả Lại So sánh tiêu chí chất lượng mô hình LPV lò Các phương pháp tiếp cận xây dựng mô hình Cấu tạo sơ lược lò nhà máy nhiệt điện Thành phần lò Cấu trúc vào trình nhiệt lò Hệ thống bao - ống xuống - ống lên Sơ đồ khối nhiệt Hệ thống vòng kín Nhận dạng hệ thống vòng kín Tín hiệu kích thích nhận dạng hệ thống vòng kín Sự thay đổi tải lò Quảng Ninh Các tín hiệu vào lò Quảng Ninh Các tín hiệu lò Quảng Ninh Một số phần tử ma trận A (mô hình lò Quảng Ninh) Một số phần tử ma trận B (mô hình lò Quảng Ninh) Nhiệt độ nhiệt đo dự báo (lò Quảng Ninh) Áp suất nhiệt đo dự báo (lò Quảng Ninh) Áp suất bao đo dự báo (lò Quảng Ninh) Mức nước bao đo dự báo (lò Quảng Ninh) Hàm tự tương quan sai số dự báo (lò Quảng Ninh) Sự thay đổi tải lò Phả Lại Các biến đầu vào lò Phả Lại Các biến đầu lò Phả Lại Một số phần tử ma trận A (mô hình lò Phả Lại) Một số phần tử ma trận B (mô hình lò Phả Lại) Nhiệt độ nhiệt đo dự báo (lò Phả Lại) Áp suất nhiệt đo dự báo (lò Phả Lại) Áp suất bao đo dự báo (lò Phả Lại) Mức nước bao đo dự báo (lò Phả Lại) Hàm tự tương quan sai số dự báo (Lò Phả Lại) So sánh nhiệt độ nhiệt dự báo đo 60% BMCR ix Trang 54 63 63 92 17 19 21 23 27 36 39 42 53 53 54 57 57 58 58 59 59 60 62 62 63 66 66 67 67 67 68 68 69 [77] Verhaegen, M & Verdult, V (2007) Filtering and System Identification: A Least Squares Approach Published in the United States of America by Cambridge University Press, New York [78] Verdult, V.; Ljung, L & Verhaegen, M (2010) Identification of composite local linear state space models using a projected gradient search NT J CONTROL, 2002, VOL 75, NOS 16/17, pp.1385-1398 [79] Vijayalakshmi, S & Manamalli, D (2013) LPV Modeling and Performance Analysis of Boiler Drum Using IMC-PI Controller Applied Mechanics and Materials Vol 415 pp 117-121 Dr.D.Soderstrom, T & Stoica, P (1989) System Identification Prentice-Hall [80] Vijayalakshmi, S.; Manamalli, D & Narayani, T (2013) Identifiation of Industrial Boiler Furnace Using Linear Parameter Varying Model Proceedings of 7th International Confrence on Intelligent Systems and Control, pp 205-209 [81] Vijayalakshmi, S.; Manamalli, D & Narayani, T (2013) Model Identification for Industrial Coal Fired Boiler Based on Linear Parameter Varying Method International Journal of Engineering and Technology, pp 4116-4126 [82] Zhao, Y ; Huang, B.; Su, H & Chu, J (2012) Prediction error method for identification of LPV models Journal of Process Control 22, pp 180–193 [83] Zhu, Y.C & Xu, Z.H (2011) A method of LPV model identification for control Proceedings of the 17th IFAC World 102 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN (2011) Nhận dạng hệ kín trình nhiệt lò Nhà máy đạm Phú Mỹ Hội nghị toàn quốc Điều khiển Tự động hoá - VCCA, trang 74-80 (2012) Nhận dạng phi tập trung cho trình đa biến vòng kín Hội nghị khoa học toàn quốc khí - Phân ban Cơ điện tử, trang 429-440 (2014) Grey-box identification of steam boiler using linear state-space model and closed-loop data Journal of Science & Technology – Technical Universities, No 101, pp 25-30 (2015) On-line closed-loop identification of steam boiler using state-space predictor model Chuyên san Điều khiển Tự động hóa, Số 13, trang 30-35 (2015) Closed-loop identification of steam boilers using linear parameter-varying model identification of steam boilers using linear parameter-varying model Journal of Science & Technology-Technical Universities, No 108, pp 1-6 103 Phụ lục: Một số đoạn mã code chương trình phần mềm Matlab Thuật toán sai số dự báo lặp nhận dạng mô hình tuyến tính LTI function function l_th =it_boiler(y,u,x,T,t_ini) [m,Ndat] = size(y'); [r,Ndat] = size(u'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % khởi tạo giá trị theta0=zeros(M,1); l_th=theta0 xm=zeros(7,Ndat); % tìm tham số mô hình no=2 v(1)=10; v(2)=0; ny=2; t1=T-1 while(((v(no-1)>v(no))&& (v(no-1)-v(no)>0.00000000000001))&& no= w2)=0 figure() %new figure plot(w,y) %plot % -108 Hàm Gauss chuẩn hóa function [f1 f2 f3] = gausslpv(w,mu1,mu2,mu3,g_th,T); v=size(g_th,1); p1=zeros(T,v); p2=zeros(T,v); p3=zeros(T,v); f1=zeros(T,v); f2=zeros(T,v); f3=zeros(T,v); for i=1:v p1(:,i) = -.5 * ((w(1:T) - mu1)/s(i,1)) ^ 2; p2(:,i) = -.5 * ((w(1:T) - mu2)/s(i,2)) ^ 2; p3(:,i) = -.5 * ((w(1:T) - mu3)/s(i,3)) ^ 2; p(:,i)=exp(p1(:,i))+exp(p2(:,i))+exp(p3(:,i)); f1(:,i) = exp(p1(:,i))./p(:,i) ; f2(:,i) = exp(p2(:,i))./p(:,i) ; f3(:,i) = exp(p3(:,i))./p(:,i); end % -Đạo hàm hàm Gauss chuẩn hóa function [df1ds df2ds df3ds]=differentiateflpv(w,mu1,mu2,mu3,s,T,v) v=size(s,1); p1=zeros(T,v); p2=zeros(T,v); p3=zeros(T,v); p=zeros(T,v); f1=zeros(T,v); f2=zeros(T,v); f3=zeros(T,v); df1ds=zeros(T,v); df2ds=zeros(T,v); df3ds=zeros(T,v); dfds=zeros(3*T,v); for i=1:v p1(:,i) = -.5 * ((w(1:T)- mu1)/s(i,1) ^ 2); p2(:,i) = -.5 * ((w(1:T)- - mu2)/s(i,2) ^ 2); p3(:,i) = -.5 * ((w(1:T)- - mu3)/s(i,3) ^ 2); f1(:,i) = exp(p1(:,i)) ; 109 f2(:,i) = exp(p2(:,i)) ; f3(:,i) = exp(p3(:,i)) ; end for j=1:T for i=1:v df1ds(j,i)= ((w(j) - mu1).^ 2/s(i,1).^ 3)* (f1(j,i)-f1(j,i)*p(j,i)); df2ds(j,i)= ((w(j) - mu2).^ 2/s(i,2).^ 3)* (f2(j,i)-f2(j,i)*p(j,i)); df3ds(j,i)= ((w(j) - mu3).^ 2/s(i,3).^ 3)* (f3(j,i)-f3(j,i)*p(j,i)); end end % -Đạo hàm biến trạng thái function [H1 H2 H2]=diffxlpv1(u,y,x,w,mu1,mu2,mu3,s,T,v,l_th1,l_th2,l_th3); % x= Fx+Gz H0=zeros(7*T,v);% ??o hàm c?a bi?n x [f1 f2 f3] = gausslpv(w,mu1,mu2,mu3,s,T); [A1,B1,K1]=modellpvPL(l_th1); [A2,B2,K2]=modellpvPL(l_th2); [A3,B3,K3]=modellpvPL(l_th3); %%%%% [df1ds df2ds df3ds]=differentiateflpv(w,mu1,mu2,mu3,s,T); [xm ym]=fungauss(u,y,x,l_th1,l_th2,l_th3,w, mu1,mu2,mu3,s,T); AA1=kron(ones(T,1),A1); AA2=kron(ones(T,1),A2); AA3=kron(ones(T,1),A3); GG1=kron(ones(T,1),B1'); GG2=kron(ones(T,1),B2'); GG3=kron(ones(T,1),B3'); KK1=kron(ones(T,1),K1'); KK2=kron(ones(T,1),K2'); KK3=kron(ones(T,1),K3'); CC=kron(ones(T,1),C'); F11=blkdiag(f1(:,1),f1(:,2),f1(:,3),f1(:,4),f1(:,5),f1(:,6),f1(:,7)); F21=blkdiag(f2(:,1),f2(:,2),f2(:,3),f2(:,4),f2(:,5),f2(:,6),f2(:,7)); F31=blkdiag(f3(:,1),f3(:,2),f3(:,3),f3(:,4),f3(:,5),f3(:,6),f3(:,7)); F12=blkdiag(f1(:,8),f1(:,9),f1(:,10),f1(:,11),f1(:,12),f1(:,13),f1(:,14)); F22=blkdiag(f2(:,8),f2(:,9),f2(:,10),f2(:,11),f2(:,12),f2(:,13),f2(:,14)); F32=blkdiag(f3(:,8),f3(:,9),f3(:,10),f3(:,11),f3(:,12),f3(:,13),f3(:,14)); F13=blkdiag(f1(:,15),f1(:,16),f1(:,17),f1(:,18),f1(:,19),f1(:,20),f1(:,21)); F23=blkdiag(f2(:,15),f2(:,16),f2(:,17),f2(:,18),f2(:,19),f2(:,20),f2(:,21)); 110 F33=blkdiag(f3(:,15),f3(:,16),f3(:,17),f3(:,18),f3(:,19),f3(:,20),f3(:,21)); %dao ham cua hàm Gauss điểm làm việc dF11ds=blkdiag(df1ds(:,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF12ds=blkdiag(zeros(T,1),df1ds(:,2),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF13ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,3),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF14ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,4),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF15ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,5),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF16ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,6),ze ros(T,1)); dF17ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f1ds(:,7)); %Dao ham cua B tai diem dG11ds=blkdiag(df1ds(:,8),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),z eros(T,1)); dG12ds=blkdiag(zeros(T,1),df1ds(:,9),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),z eros(T,1)); dG13ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,10),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG14ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,11),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG15ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,12),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG16ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,13), zeros(T,1)); dG17ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f1ds(:,14)); %%dao ham cua K tai diem dK11ds=blkdiag(df1ds(:,15),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK12ds=blkdiag(zeros(T,1),df1ds(:,16),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK13ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,17),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), 111 zeros(T,1)); dK14ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,18),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK15ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,19),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK16ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,20), zeros(T,1)); dK17ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f1ds(:,21)); %dao ham cua F tai diem dF21ds=blkdiag(df2ds(:,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF22ds=blkdiag(zeros(T,1),df2ds(:,2),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF23ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,3),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF24ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,4),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF25ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,5),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF26ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,6),ze ros(T,1)); dF27ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f2ds(:,7)); %?ao ham c?a G tai diem dG21ds=blkdiag(df2ds(:,8),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dG22ds=blkdiag(zeros(T,1),df2ds(:,9),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dG23ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,10),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG24ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,11),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG25ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,12),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG26ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,13), zeros(T,1)); dG27ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f2ds(:,14)); 112 %Đao ham cua K tai diem lam viec dK21ds=blkdiag(df2ds(:,15),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK22ds=blkdiag(zeros(T,1),df2ds(:,16),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK23ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,17),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK24ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,18),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK25ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,19),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK26ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,20), zeros(T,1)); dK27ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f2ds(:,21)); %%%%%%%%%%%%dao ham cua F tai diem dF31ds=blkdiag(df3ds(:,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF32ds=blkdiag(zeros(T,1),df3ds(:,2),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF33ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,3),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF34ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,4),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF35ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,5),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF36ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,6),ze ros(T,1)); dF37ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f3ds(:,7)); %?ao ham cua G tai diem dG31ds=blkdiag(df3ds(:,8),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dG32ds=blkdiag(zeros(T,1),df3ds(:,9),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dG33ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,10),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), 113 zeros(T,1)); dG34ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,11),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG35ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,12),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG36ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,13), zeros(T,1)); dG37ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f3ds(:,14)); dK31ds=blkdiag(df3ds(:,15),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK32ds=blkdiag(zeros(T,1),df3ds(:,16),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK33ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,17),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK34ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,18),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK35ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,19),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK36ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,20), zeros(T,1)); dK37ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f3ds(:,21)); %%%%%%%%%%%% Xm=[xm(:,1);xm(:,2);xm(:,3);xm(:,4);xm(:,5);xm(:,6);xm(:,7)]; e=y(1:T,:)'-C*xm'; U=[u(1:T,1);u(1:T,2);u(1:T,3);u(1:T,4)]; E=[e(1,1:T)';e(2,1:T)';e(3,1:T)';e(4,1:T)']; J1=(dF11ds*(AA1'*Xm)); J2=(dF12ds*(AA1'*Xm)); J3=(dF13ds*(AA1'*Xm)); J4=(dF14ds*(AA1'*Xm)); J5=(dF15ds*(AA1'*Xm)); J6=(dF16ds*(AA1'*Xm)); J7=(dF17ds*(AA1'*Xm)); J8=(dG11ds*(GG1'*U)); J9=(dG12ds*(GG1'*U)); J10=(dG13ds*(GG1'*U)); 114 J11=(dG14ds*(GG1'*U)); J12=(dG15ds*(GG1'*U)); J13=(dG16ds*(GG1'*U)); J14=(dG17ds*(GG1'*U)); J15=(dK11ds*(KK1'*E)); J16=(dK12ds*(KK1'*E)); J17=(dK13ds*(KK1'*E)); J18=(dK14ds*(KK1'*E)); J19=(dK15ds*(KK1'*E)); J20=(dK16ds*(KK1'*E)); J21=(dK17ds*(KK1'*E)); J=[J1,J2,J3,J4,J5,J6,J7,J8,J9,J10,J11,J12,J13,J14,J15,J16,J17,J18,J19,J20,J21]; H1=F11*(AA1'*H0)+J-F13*K1*(CC'*H0); JJ1=(dF21ds*(AA2'*Xm)); JJ2=(dF22ds*(AA2'*Xm)); JJ3=(dF23ds*(AA2'*Xm)); JJ4=(dF24ds*(AA2'*Xm)); JJ5=(dF25ds*(AA2'*Xm)); JJ6=(dF26ds*(AA2'*Xm)); JJ7=(dF27ds*(AA2'*Xm)); JJ8=(dG21ds*(GG2'*Z)); JJ9=(dG22ds*(GG2'*Z)); JJ10=(dG23ds*(GG2'*Z)); JJ11=(dG24ds*(GG2'*Z)); JJ12=(dG25ds*(GG2'*Z)); JJ13=(dG26ds*(GG2'*Z)); JJ14=(dG27ds*(GG2'*Z)); JJ15=(dK11ds*(KK2'*E)); JJ16=(dK12ds*(KK2'*E)); JJ17=(dK13ds*(KK2'*E)); JJ18=(dK14ds*(KK2'*E)); JJ19=(dK15ds*(KK2'*E)); JJ20=(dK16ds*(KK2'*E)); JJ21=(dK17ds*(KK2'*E)); JJ=[JJ1,JJ2,JJ3,JJ4,JJ5,JJ6,JJ7,JJ8,JJ9,JJ10,JJ11,JJ12,JJ13,JJ14,JJ15,JJ16,JJ17, JJ18,JJ19,JJ21,JJ21]; H2=F21*(AA2'*H0)+JJ-F23*K2*(CC'*H0); 115 Q1=(dF31ds*(AA3'*Xm)); Q2=(dF32ds*(AA3'*Xm)); Q3=(dF33ds*(AA3'*Xm)); Q4=(dF34ds*(AA3'*Xm)); Q5=(dF35ds*(AA3'*Xm)); Q6=(dF36ds*(AA3'*Xm)); Q7=(dF37ds*(AA3'*Xm)); Q8=(dG31ds*(GG3'*Z)); Q9=(dG32ds*(GG3'*Z)); Q10=(dG33ds*(GG3'*Z)); Q11=(dG34ds*(GG3'*Z)); Q12=(dG35ds*(GG3'*Z)); Q13=(dG36ds*(GG3'*Z)); Q14=(dG37ds*(GG3'*Z)); Q15=(dK11ds*(KK3'*E)); Q16=(dK12ds*(KK3'*E)); Q17=(dK13ds*(KK3'*E)); Q18=(dK14ds*(KK3'*E)); Q19=(dK15ds*(KK3'*E)); Q20=(dK16ds*(KK3'*E)); Q21=(dK17ds*(KK3'*E)); Q=[Q1,Q2,Q3,Q4,Q5,Q6,Q7,Q8,Q9,Q10,Q11,Q12,Q13,Q14,Q15,Q16,Q17,Q18,Q19, Q20,Q21]; H3=F31*(AA2'*H0)+Q-F33*K3*(CC'*H0); 116 [...]... lớn và thậm chí còn bị cấm Do đó nhận dạng vòng kín sẽ gần như là yêu cầu bắt buộc đối với các hệ thống đang vận hành Hơn nữa kỹ thuật nhận dạng trong vòng kín sẽ mang lại một mô hình phản ánh được tính chất động của lò hơi sát với thực tế hơn và phù hợp hơn cho mục đích điều khiển so với việc sử dụng kỹ thuật nhận dạng vòng hở Tuy nhiên, bài toán nhận dạng trong vòng kín cũng đặt ra nhiều khó khăn,... thống nước cấp và hệ thống hơi Hệ thống nước cấp có chức năng cấp nước cho lò hơi và nhận nhiệt từ quá trình cháy biến đổi thành nước nóng, hơi bão hòa và hơi quá nhiệt có áp suất và nhiệt độ tự động điều chỉnh nhằm đáp ứng nhu cầu hơi Hệ thống hơi thu gom và kiểm soát hơi do lò hơi sản xuất ra Một hệ thống đường ống dẫn hơi tới vị trí cần sử dụng Qua hệ thống này, áp suất hơi được điều chỉnh bằng các... hóa hộp xám [9, 14, 20, 27, 43, 49] Một trong những yêu cầu cả về lý luận và thực tiễn của bài toán nhận dạng lò hơi đó là dữ liệu được thu thập khi hệ thống điều khiển đang vận hành trong vòng kín Các nghiên cứu đã chỉ ra mô hình đạt được từ kỹ thuật nhận dạng vòng kín sẽ cung cấp mô hình thích hợp hơn cho mục đích điều khiển so với mô hình đạt được từ nhận dạng vòng hở, đặc biệt khi các đối tượng có... đến sự thay đổi của điều kiện làm việc ảnh hưởng đến đặc tính của lò hơi, áp dụng thành công cho nhận dạng lò 2 hơi trong điều kiện hệ thống đang vận hành bình thường tại một số nhà máy nhiệt điện 3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án Đối tượng nghiên cứu chung của luận án là lò hơi có bao hơi tuần hoàn tự nhiên (drum-boiler) Đối tượng cụ thể của luận án là lò hơi đốt than trong nhà máy nhiệt... nghiệm được tiến hành với các lò hơi tại nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh và Phả lại Khi nghiên cứu về mô hình cho điều khiển lò hơi, người ta quan tâm tới hệ thống chính là hệ sinh nhiệt (buồng lửa, đường nhiên liệu và khói thải) và hệ nhận nhiệt để sinh hơi (hệ hơi- nước), mỗi hệ thống con này lại bao gồm các thành phần nhỏ hơn Phạm vi của luận án tập trung nghiên cứu nhận dạng quá trình sinh hơi và quá... hành lò hơi trong thực tiễn không cho phép tách đối taượng ra khỏi các vòng điều khiển để thu thập dữ liệu trong vòng hở Tuy nhiên, bài toán nhận dạng trong vòng kín cũng đặt ra một số khó khăn, trong đó có những vấn đề về lựa chọn cấu trúc mô hình phù hợp, về 1 điều kiện kích thích tín hiệu và khả năng nhận dạng được Hầu hết các công trình công bố cho đến nay mới chỉ dựa trên kỹ thuật nhận dạng vòng. .. đủ của lò hơi sử dụng dữ liệu thu thập trong vòng điều khiển kín với tín hiệu kích thích bị động Hơn nữa, cho đến nay cũng chưa có tác giả nào công bố kết quả việc nhận dạng bị động trong vòng kín để đưa ra một mô hình phi tuyến phù hợp cho một dải làm việc rộng áp dụng đối với một lò hơi cụ thể trong một nhà máy nhiệt điện Việc đưa những kết quả lý thuyết nhận dạng vào áp dụng để nhận dạng lò hơi để... Superheater 2 Nhiệt độ hơi nước quá nhiệt ở ngõ ra của lò hơi sẽ được kiểm soát bằng lưu lượng nước phun vào bộ giảm ôn 2.2 Mô hình lý thuyết của lò hơi Như đã nói ở phần trên, hệ thống lò hơi có thể được xem xét bao gồm hai hệ thống con là hệ thống buồng lửa-không khí-khói thải và hệ thống hơi- nước Các hệ thống con này lại bao gồm các thành phần khác nhau trong đó Đặc tính động của hệ hơi- nước chậm hơn... ống xuống tạo thành vòng chuyển động tuần hoàn tự nhiên kín, do hỗn hợp nước bão hòa – hơi trong các ống sinh hơi có trọng lượng riêng nhở hơn nước trong bao hơi Chú ý nước trong hệ thống ống xuống không được đốt nóng để tránh sinh hơi Bao hơi (drum) Bao hơi là nơi chứa nước cấp và cũng là nơi chứa hơi bão hòa được tạo ra từ lò hơi Chức năng của bao hơi để phân ly hơi ra khỏi hỗn hợp hơi nước và phân... 88 88 89 89 89 90 90 90 91 91  MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết của luận án Lò hơi là một đối tượng quan trọng trong các ngành công nghiệp, đặc biệt trong các nhà máy nhiệt điện Hầu hết các hệ thống điều khiển của lò hơi hiện nay được xây dựng dựa trên các vòng điều khiển đơn, dẫn tới chất lượng điều khiển hạn chế bởi sự tương tác giữa các vòng điều khiển Bên cạnh đó, các nhà máy nhiệt điện thường được thiết