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

24 Kiến nghị Trên sở mô hình xây dựng cho nhà máy Phả Lại, Quảng Ninh bước nghiên cứu thử nghiệm áp dụng phương pháp điều khiển dự báo để nâng cao chất lượng điều khiển, tăng hiệu suất lò Trước mắt, sử dụng kết mô hình để nghiên cứu xây dựng hệ thống giám sát, phân tích chẩn đoán lỗi Trong phạm vi hạn hẹp luận án, số vấn đề chưa đề cập tới ý tưởng cho nghiên cứu nhằm nâng cao chất lượng mô khả sử dụng thực tiễn mô hình, cụ thể sau: Khi lò trình vận hành, thay đổi phụ tải có nhiều chế độ thay đổi khác ảnh hưởng đến đặc tính lò chất lượng nhiên liệu, chế độ cung cấp không khí hay nhiệt độ nước cấp Do xét đến đặc tính lò thay đổi đồng thời hai hay nhiều chế độ Ví dụ xét đến đặc tính nhiệt có thay đổi đồng thời phụ tải chất lượng nhiên liệu Khi phát triển mô hình phi tuyến giả LPV sử dụng nhiều biến làm việc mô tả chế độ thay đổi trình vận hành lò Bên cạnh đó, để nâng cao chất lượng mô hình ta xem xét phân nhỏ phạm vi làm việc tăng số điểm làm việc MỞ ĐẦU Tính cấp thiết luận án Lò đối tượng quan trọng ngành công nghiệp, đặc biệt nhà máy nhiệt điện Hầu hết hệ thống điều khiển lò xây dựng dựa vòng điều khiển đơn, dẫn tới chất lượng điều khiển hạn chế tương tác vòng điều khiển Bên cạnh đó, nhà máy nhiệt điện thường thiết kế cho vận hành tối ưu công suất cực đại (100% tải), thực tế trình vận hành lò thường làm việc trạng thái có chế độ thay đổi Do vậy, việc áp dụng phương pháp điều khiển tiên tiến nhằm nâng cao chất lượng điều khiển hiệu suất lò vấn đề đặc biệt quan tâm nước, toán xây dựng mô hình lò đóng vai trò cốt yếu Cho đến có nhiều mô hình động học lò đề xuất, song mô hình phục vụ mục đích khác thiếu mô hình động học vừa phản ánh tốt động học lò hơi, vừa thuận lợi cho việc ứng dụng phương pháp điều khiển đại Theo Astrӧm thiếu hụt mô hình phi tuyến tốt điểm nghẽn để sử dụng phát triển phương pháp đại cho hệ thống điều khiển lò Có ba phương pháp để xây dựng mô hình động học đối tượng phương pháp mô hình hóa lý thuyết, phương pháp thực nghiệm (còn gọi nhận dạng hệ thống) phương pháp kết hợp Các mô hình lý thuyết hay gọi mô hình hộp trắng phù hợp với toán thiết kế mô trình lại sử dụng trực tiếp cho thiết kế hệ thống điều khiển chúng phức tạp Trong đó, mô hình thực nghiệm túy hay gọi mô hình hộp đen phù hợp cho toán điều khiển với điều kiện vận hành cụ thể không dùng mô tả hệ thống điều kiện vận hành thay đổi Phương pháp kết hợp mô hình hóa lý thuyết kỹ thuật nhận dạng, hay gọi phương pháp hộp xám cho mô hình cân phức tạp tính linh hoạt mô hình, mô tả tốt động học hệ thống phạm vi rộng Các công trình xây dựng mô hình lò từ năm 2000 trở lại đến cố gắng theo hướng tiếp cận mô hình hóa hộp xám Một yêu cầu lý luận thực tiễn toán nhận dạng lò liệu thu thập hệ thống điều khiển 23 vận hành vòng kín Các nghiên cứu mô hình đạt từ kỹ thuật nhận dạng vòng kín cung cấp mô hình thích hợp cho mục đích điều khiển so với mô hình đạt từ nhận dạng vòng hở, đặc biệt đối tượng có tính phi tuyến không ổn định Hơn nữa, trình vận hành lò thực tiễn không cho phép tách đối tượng khỏi vòng điều khiển để thu thập liệu vòng hở Tuy nhiên, toán nhận dạng vòng kín đặt số khó khăn, có vấn đề lựa chọn cấu trúc mô hình phù hợp, điều kiện kích thích tín hiệu khả nhận dạng Hầu hết công trình công bố dựa kỹ thuật nhận dạng vòng hở, kỹ thuật nhận dạng vòng kín với việc chủ động thay đổi giá trị đặt thay đổi tín hiệu đầu vào điều khiển phương pháp điều khiển thông dụng bị hạn chế Tuy vậy, với cách tiếp cận hợp lý ta sử dụng dạng mô hình cho số phương pháp điều khiển đại, ví dụ điều khiển dự báo Do hạn chế khả áp dụng mô hình nội suy tín hiệu ra, luận án đề xuất sử dụng phương pháp nội suy tham số, cho kết mô hình trạng thái đơn với tham số thay đổi theo lưu lượng nhiệt Điểm bật mô hình trọng số đưa dạng ma trận đường chéo, hàm trọng số đường chéo đề xuất dựa hàm Gauss Các kết nhận dạng đánh giá với liệu thực nghiệm thu thập phạm vi vận hành rộng lò nhà máy nhiệt điện Phả Lại Kết cho thấy mô hình có độ xác gần tương đương với mô hình nội suy tín hiệu tốt Mô hình đạt vừa phản ánh tốt động học lò thuận lợi cho ứng dụng phương pháp điều khiển khác Những đóng góp luận án Với mục tiêu đề kết đạt được, luận án có đóng góp sau đây: i) Phát triển mô hình lý thuyết đơn giản đầy đủ, phản ánh đặc tính động học trình lò hơi, trình cháy truyền nhiệt mô hình hóa khâu quán tính bậc ii) Đưa quy trình nhận dạng mô hình hộp xám lò vận hành dựa kích thích bị động từ nhiễu tải, khác với công trình công bố dựa liệu thu thập vòng hở sử dụng tín hiệu kích thích chủ động giá trị đặt đầu vào điều khiển iii) Đề xuất phương pháp xây dựng mô hình phi tuyến giả LPV dựa nội suy tín hiệu nội suy tham số cho lò hơi, tham số mô hình thay đổi theo thay đổi tải (lưu lượng nhiệt) iv) Áp dụng thành công nhận dạng mô hình LTI mô hình phi tuyến giả LPV hai lò Nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh Nhà máy nhiệt điện Phả Lại, kết kiểm chứng xác nhận độ xác cao, hứa hẹn khả ứng dụng thực tiễn cao quy trình phương pháp đề xuất Có thể nói, kết nghiên cứu lý thuyết nhận dạng giới tạo tảng vững để áp dụng thực tế Nhưng đối tượng phức tạp lò có nhiều khó khăn nhận dạng đối tượng trạng thái vận hành Theo hiểu biết tác giả, chưa có công trình công bố kết xây dựng mô hình hộp xám tương đối đầy đủ lò sử dụng liệu thu thập vòng điều khiển kín với tín hiệu kích thích bị động Hơn nữa, chưa có tác giả công bố kết việc nhận dạng bị động vòng kín để đưa mô hình phi tuyến phù hợp cho dải làm việc rộng áp dụng lò cụ thể nhà máy nhiệt điện Việc đưa kết lý thuyết nhận dạng vào áp dụng để nhận dạng lò để phù hợp với yêu cầu thực tế chắn đòi hỏi nghiên cứu phát triển bổ sung Đây động lực cho việc lựa chọn đề tài nghiên cứu tác giả Mục tiêu kết mong đợi luận án Luận án đặt mục tiêu đưa quy trình xây dựng mô hình động học lò sở liệu thực nghiệm hệ thống vận hành, phản ánh tốt đặc tính động học lò chế độ làm việc cho phạm vi làm việc rộng, phù hợp cho áp dụng phương pháp điều khiển đại, xây dựng kiểm chứng mô hình cho số lò cụ thể nhà máy nhiệt điện Để đạt mục tiêu đề ra, luận án phải giải vấn đề sau: 22 hình phù hợp Mô hình bao gồm số biến trạng thái đo không đo Do tham số biến trạng thái mô hình tuyến tính ước lượng đồng thời Luận án xây dựng thuật toán sai số dự báo lặp sai số dự báo đệ qui để ước lượng tham số biến trạng thái mô hình LTI Kết kiểm chứng lò Nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh Nhà máy Nhiệt điện Phả lại cho thấy phù hợp cấu trúc mô hình phương pháp ước lượng tham số mô hình lựa chọn Tuy nhiên, phụ thuộc tham số mô hình vào điểm làm việc cách rõ nét phản ánh tính phi tuyến mạnh lò hơi, đặc biệt trình cháy truyền nhiệt Bên cạnh đó, kết thu cho thấy lựa chọn điều kiện kích thích đóng vai trò định tới chất lượng mô hình, đồng thời khẳng định lựa chọn thay đổi “đủ lớn” nhiễu tải làm điều kiện kích thích đắn mặt lý thuyết phù hợp với thực tế Nói cách khác, việc nhận dạng lò vòng kín hoàn toàn thực tốt với tín hiệu kích thích bị động nhiễu tải, không cần sử dụng tín hiệu kích thích chủ động giá trị đặt hay tín hiệu điều khiển (điều mà thực tế khó khả thi) Để nâng cao chất lượng mô hình lò vận hành dải làm việc rộng, chương luận án đề xuất sử dụng mô hình phi tuyến giả LPV Mô hình LPV có tham số thay đổi theo biến làm việc, cụ thể lưu lượng nhiệt, nên thực chất mô hình phi tuyến Mô hình phản ánh tốt đặc tính động học thay đổi theo thời gian lò chế độ làm việc thay đổi Luận án đề xuất phương pháp nội suy để xây dựng mô hình phi tuyến giả LPV sở mô hình trạng thái LTI cục Kết kiểm nghiệm với liệu thu thập vòng kín từ Nhà máy nhiệt điện Phả Lại cho thấy hướng nghiên cứu có nhiều triển vọng Mô hình LPV nội suy tín hiệu đạt sở tổ hợp có trọng số đầu mô hình cục Đây cách tiếp cận số tác giả đề cập tới thực nhận dạng vòng hở kích thích chủ động Với lựa chọn khác hàm trọng số, mô hình đạt độ xác cao, phản ánh tốt động học lò Mô hình LPV nội suy tín hiệu phù hợp cho toán phân tích mô hệ thống, chất mô hình trạng thái đơn mà tổ hợp từ nhiều mô hình cục bộ, khả áp dụng nhiều i Phát triển mô hình lý thuyết đơn giản cho lò hơi, phản ánh đặc tính động học lò bao gồm thay đổi áp suất bao hơi, mức nước bao hơi, nhiệt độ nhiệt áp suất nhiệt, phụ thuộc vào biến vào điều khiển nhiễu tải hệ thống ii Phát triển, bổ sung mặt lý thuyết khía cạnh thực tế vấn đề liên quan đến lựa chọn phương pháp nhận dạng, cấu trúc mô hình cài đặt thuật toán ước lượng tham số mô hình ngoại tuyến trực tuyến Làm rõ vấn đề lựa chọn điều kiện kích thích để thực thu thập liệu lò vận hành vòng kín Mục đích nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu chung luận án lò có bao tuần hoàn tự nhiên (drum-boiler) Đối tượng cụ thể luận án lò đốt than nhà máy nhiệt điện có thông số vận hành gần tới hạn Thực nghiệm tiến hành với lò nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh Phả lại Khi nghiên cứu mô hình cho điều khiển lò hơi, người ta quan tâm tới hệ thống hệ sinh nhiệt (buồng lửa, đường nhiên liệu khói thải) hệ nhận nhiệt để sinh nhiệt để sinh (hệ hơi-nước), hệ thống lại bao gồm thành phần nhỏ Phạm vi luận án tập trung nghiên cứu nhận dạng trình sinh trình trì mức nước bao chế độ vận hành bình thường Các bao nhiệt coi hệ thống có tham số tập trung; trình cung cấp không khí thải sản phẩm cháy giả thiết hoạt động chất lượng tốt ổn định Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án Lò đối tượng phức tạp gồm nhiều biến vào-ra, nhiều biến trạng thái, quan hệ vào-ra phi tuyến có tương tác chéo Để xây dựng mô hình phương pháp thực nghiệm cho lò vận hành vòng kín cần phải giải nhiều vấn đề áp dụng lý thuyết nhận dạng đại vấn đề xác định tín hiệu kích thích, đảm bảo tính quán, lựa chọn cấu trúc bậc mô hình phù hợp, xây dựng thuật toán phù hợp Đặc biệt, việc lựa chọn dạng mô hình phi 21 tuyến thích hợp cho nhận dạng cho áp dụng phương pháp điều khiển đại vấn đề thiết yếu Giải vấn đề đưa mô hình tốt cho số ví dụ lò cụ thể đem lại nhận thức khả áp dụng lý thuyết nhận dạng cho đối tượng phức tạp công nghiệp KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Những kết đạt Việc nâng cao chất lượng điều khiển tối ưu hóa hiệu suất lò ngành công nghiệp nói chung nhà máy nhiệt điện nói riêng nhu cầu cấp thiết từ thực tế nước Để áp dụng phương pháp điều khiển tối ưu hóa tiên tiến thiết phải có mô hình tốt cho lò vận hành Để có mô hình phản ánh động học lò sát với thực tế cần thiết phải nhận dạng lò trình vận hành Do lò đối tượng đa biến, phi tuyến phức tạp tham số thay đổi dải rộng phụ thuộc điều kiện làm việc nên khó khăn để đạt mô hình lò vừa phản ánh xác chất động học vừa thuận lợi cho việc ứng dụng phương pháp điều khiển đại Hướng giải đề luận án kết hợp phát triển mô hình hóa lý thuyết, kỹ thuật nhận dạng mô hình tuyến tính vòng kín phương pháp nội suy để xây dựng mô hình tuyến tính LTI cục mô hình phi tuyến giả LPV cho lò Cho đến kết công bố nước nhận dạng lò vòng kín hạn chế, mô hình phi tuyến nhận dạng vòng kín kích thích bị động Trong chương luận án, mô hình lý thuyết cho lò phát triển So với công trình công bố kết đạt đưa mô hình đầy đủ nhất, bao gồm đầu vào, đầu biến trạng thái, mô tả đặc tính động học trình quan trọng gồm nhiệt độ nhiệt, áp suất nhiệt, áp suất bao mức nước bao Quá trình cháy truyền nhiệt mô hình hóa khâu quán tính bậc nhất, khác biệt với công trình công bố xấp xỉ khâu khuếch đại tĩnh Mô hình lý thuyết tuyến tính hóa điểm làm việc để phát triển mô hình trạng thái LTI Mô hình lý thuyết sở để lựa chọn cấu trúc mô hình phù hợp áp dụng phương pháp nhận dạng hộp xám, ước lượng tham số chưa biết mô hình Trong chương 3, mô hình tuyến tính lò xây dựng dựa liệu thu thập vòng kín điểm làm việc khác Các yêu cầu toán nhận dạng giải bao gồm: xác định điều kiện kích thích để nhận dạng, xác định cấu trúc mô Lò đối tượng quan trọng ngành công nghiệp, đặc biệt nhà máy nhiệt điện Hiện việc nâng cao chất lượng điều khiển hiệu suất lò yêu cầu thiết, đặc biệt quan tâm nước Muốn nâng cao chất lượng điều khiển cần phải có mô hình tốt lò Thực tế chưa có nhiều công trình khoa học nước nghiên cứu xây dựng mô hình lò hơi, đặc biệt thiếu công trình công bố xây dựng mô hình phi tuyến phương pháp thực nghiệm sở số liệu thu thập bị động lò vận hành vòng kín Do đó, đề tài có ý nghĩa thực tiễn cao Phương pháp nghiên cứu Để đạt mục tiêu đề ra, phương pháp nghiên cứu luận án kết hợp lý thuyết thực nghiệm, cụ thể là: - Phân tích tài liệu khoa học, công trình nghiên cứu xây dựng mô hình lý thuyết nhận dạng vòng kín để từ đánh giá ưu nhược điểm phương pháp Từ tập trung nghiên cứu phương pháp nhận dạng vòng kín phù hợp với đối tượng nghiên cứu - Nghiên cứu xây dựng phương án tiến hành thực nghiệm để thu thập liệu lò vận hành nhà máy, áp dụng kiểm chứng kết lý thuyết Bố cục luận án Luận án trình bày chương bao gồm: Chương 1:Tổng quan xây dựng mô hình lò hơi): Chương 2: Mô hình lý thuyết lò Chương 3: Nhận dạng mô hình LTI cục Chương 4: Nhận dạng mô hình phi tuyến giả LPV Chương 5: Kết luận kiến nghị 20 KẾT LUẬN CHƯƠNG Chương luận án phát triển mô hình toàn cục phi tuyến giả LPV cho lò sử dụng biến làm việc biến đầu vào lưu lượng nhiệt Các mô hình đạt bao gồm mô hình giả LPV nội suy tín hiệu mô hình giả LPV nội suy tham số Mô hình giả LPV đạt phép nội suy đầu mô hình tuyến tính cục bộ, thực chất tổ hợp có trọng số mô hình cục Kết cho thấy mô hình đạt có độ xác cao, phản ánh đặc tính động lò phạm vi vận hành rộng điều kiện thay đổi tải Cho đến nghiên cứu xây dựng mô hình LPV cho lò dựa kỹ thuật nội suy tín hiệu vào/ra Các mô hình nội suy tín hiệu LPV phản ánh tốt động học lò hơi, không phù hợp với nhiều phương pháp thiết kế điều khiển thông dụng Luận án phát triển mô hình giả LPV có tham số thay đổi theo điều kiện làm việc dựa nội suy tham số Kết đạt mô hình đơn nhất, thay tổ hợp mô phương pháp nội suy tín hiệu thông dụng Các ma trận trọng số lựa chọn ma trận đường chéo với hàm trọng số nằm đường chéo lựa chọn dựa hàm Gauss Ưu điểm có tham số cần ước lượng cho hàm trọng số tương ứng, ma trận trọng số lại có dạng đường chéo thuận tiện cho tính toán phương pháp thiết kế điều khiển Bảng 4.1 so sánh kiểm chứng chất lượng mô hình nhận dựa hàm đánh giá BFT VAF Các số đánh giá cho thấy mô hình toàn cục LPV nội suy tham số đạt độ xác cao, tương đương với phương pháp nội suy tín hiệu Bảng 4.1 So sánh tiêu chí chất lượng mô hình LPV lò CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH LÒ HƠI Mô hình % BFT y1 y2 y3 y4 67.94 89.35 87.65 99.92 % VAF y1 y2 y3 96 97 93 y4 99 LPV nội suy tín hiệu (trọng số tuyến tính) LPV nội suy tín hiệu 96.26 99.87 99.88 99 97 99 99 97 (trọng số spline) LPV nội suy tham số 84.09 92.29 88.45 95.43 95.13 85.92 97.5199.62 Chương trình bày sở lý thuyết phương pháp mô hình hóa lò sở tổng hợp, phân tích, thảo luận công trình nghiên cứu công bố nước năm gần phương pháp mô hình hóa lý thuyết kỹ thuật nhận dạng Từ đề nội dung nghiên cứu luận án CHƯƠNG MÔ HÌNH LÝ THUYẾT CỦA LÒ HƠI 2.1 Mô hình lý thuyết lò 2.1.1 Quá trình cháy truyền nhiệt lò Mô hình trình cháy sinh nhiệt đơn giản hóa khâu quán tính bậc lưu lượng nhiên liệu lượng nhiệt cháy sinh sau: f dQC  QC  cv D f dt (2.1) Quan hệ lưu lượng nhiên liệu với nhiệt lượng hấp thụ bao nhiệt lượng hấp thụ nhiệt khâu quán tính bậc (với số thời gian quán tính hệ số khuếch đại tham số cần xác định): dQEV  QEV  kEV D f  dt EV (2.2) dQSH  QEV  kSH Df  dt SH (2.3) 2.1.2 Phương trình thay đổi áp suất bao Phương trình động học áp suất bao viết sau: dPD  c1QEV  Ds (c2PD  c3 )  c4Dfw dt (2.4) 2.1.3 Phương trình thay đổi mức nước bao dLD  c5PD  Ds (c6PD  c7 )  c8D fw  c9QEV  c10 dt (2.5) 2.1.3 Phương trình thay đổi nhiệt độ nhiệt Nhiệt độ đầu nhiệt cấp 1: msC s  mmsC ms  dTs  QSH  DsC p Ts  Ts  dt (2.6) 19 Nhiệt độ đầu nhiệt cấp 2: msC s  mmsC ms  1.0 dTSH  QSH  Ds 2hs  DT hT  hs Ds  DT  (2.7) dt 0.8 0.6 Hàm tương quan Phương trình áp suất nhiệt KP 0.4 dpSH dT  KT SH  Dds  Ds  DT dt dt 2.2 Mô hình tuyến tính lò Mô hình lò mô tả phương trình sau: x(t )  Ac x (t )  Bcu(t ) -0.2 0  0 ; C   0 0  0 0 0 0 0 0 a55 0 a65 a62 0 a76 b11 0 0    b21 0 0   0 b 0 32   0 ; Bc   b42   0  0 b53   0  0 b63     0 b73 0 77 0   b34  b43   b54   b64   b74  74 10 Lag 12 14 16 18 20 1.0 Hàm tương quan Miền tin cậy 0.4 0.2 -0.2 10 Lag 12 14 16 18 20 Hình 4.3 Hàm tự tương quan sai số dự báo ɛ2(k) 1.0 0.8 Hàm tương quan 0.6 Miền tin cậy 0.4 0.2 T Với biến đầu vào u  Df Dfw Dds DT  T Các biến đầu y  TSH PT PD LD  -0.2 10 Lag 12 14 16 18 20 Hình 4.4 Hàm tự tương quan sai số dự báo ɛ3(k) Các biến trạng thái QSH 0.6 0 0  0 0 0  0 0 0 0 0 1 47 x   QEV 0.8 Trong ma trận tham số có dạng sau: 0 Hình 4.2 Hàm tự tương quan sai số dự báo ɛ1(k) (2.9) y(t )  Cx (t ) a11 0   a22  a  31 a33 Ac  a 41 a43   a52 a53   a62   0 Miền tin cậy 0.2 (2.8) 1.0 Ts TSH PT PD 0.8 Khi áp dụng phương pháp nhận dạng, thay sử dụng mô hình liên tục ta sử dụng mô hình gián đoạn: x (k  1)  Ax (k )  Bu(k ) y(k )  Cx (k ) Hàm tương quan T LD  (2.10) KẾT LUẬN CHƯƠNG Chương kết hợp kết có công trình phát triển mô hình lý thuyết đơn giản đầy đủ cho lò hơi, phản ánh đặc tính động học áp suất bao hơi, mức nước bao hơi, nhiệt độ Miền tin cậy 0.6 0.4 0.2 -0.2 10 Lag 12 14 16 18 20 Hình 4.5 Hàm tự tương quan sai số dự báo ɛ4(k) 18 ma trận toàn cục A xác định từ phần tử tương ứng mô hình cục sau: áp suất nhiệt Khác với nhiều công trình trước coi quan hệ lưu lượng nhiên liệu nhiệt lượng sinh khâu khuếch đại tĩnh, trình sinh nhiệt mô tả khâu quán tính bậc với hệ số khuếch đại số thời gian cần xác định Mô hình lý thuyết tuyến tính hóa để đạt mô hình trạng thái tuyến tính đa biến lò hơi, số tham số mô hình ‘0’ số tham số chưa biết cần xác định Các tham số mô hình lò xác định dựa vào thông tin trình, thiết bị, tính chất nhiệt động hơi/nước Tuy nhiên tham số mô hình xác định dựa tính chất vật lý dẫn đến số lượng phương trình lớn, trình tính toán khó khăn phức tạp; việc đơn giản hóa dẫn tới suy giảm độ xác mô hình, chưa kể tới thực tế thiếu nhiều thông tin trình, thiết bị CHƯƠNG NHẬN DẠNG MÔ HÌNH LTI CỤC BỘ 3.1 Phương pháp nhận dạng tính thông tin liệu vòng kín 3.1.1 Phương pháp nhận dạng lò vòng kín Phương pháp nhận dạng trực tiếp lựa chọn để nhận dạng mô hình đa biến lò sử dụng liệu thu thập vòng kín 3.1.2 Tính thông tin liệu hệ kín Điều kiện 3.1 Tính thông tin liệu hệ thống kín đạt r(k) kích thích bền Điều kiện 3.2 Tính thông tin liệu hệ kín đạt từ nguồn kích thích nhiễu trường hợp điều khiển đủ phức tạp Điều kiện 3.3 Tính thông tin liệu hệ thống kín đạt cách bổ sung tín hiệu thử d(k) biến đầu vào Điều kiện 3.4 Lớp mô hình thích hợp chọn phải chứa hệ thực (S ∈ M ) 3.2 Thuật toán ước lượng tham số mô hình 3.2.1 Mô hình nhận dạng vòng kín Mô hình nhận dạng cho lò sử dụng mô hình hộp xám trạng thái tuyến tính gián đoạn có dạng sau: a pq (w(k ), )    (w(k ),  )a i i p i pq i 1  w(k )  w 2   i  exp    2p2  i  a  pq  i 1  w(k )  w j    exp    2(pj )2   j 1 Hình 4.3 minh họa tham số mô hình toàn cục thay đổi theo lưu lượng nhiệt 10 a43(w(k)) -5 -10 -15 -20 -25 -30 -35 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 w(k) Hình 4.3 Phần tử a43 ma trận A mô hình LPV toàn cục 4.3.4 Đánh giá kiểm chứng mô hình Mô hình đánh giá kiểm chứng trước hết dựa so sánh tín hiệu dự báo mô hình tín hiệu đo thực Các kết cho thấy mô hình toàn cục LPV đạt có độ xác cao, mô tả hệ thống phạm vi vận hành rộng Các hình từ 4.2 đến 4.5 mô tả hàm tự tương quan sai số dự báo đầu Có thể thấy sai số dự báo không tương quan miền tin cậy (99%) x (k  1)  Ax (k )  Bu(k )  w(k ) y(k )  Cx (k )  v(k ) (3.1) 17 đó: T T T u  u1  unu   nu ; y  y1  yny   ny ; x   x  x nx   nx ; T T w  w1  wnx   nx v  v1  vny   ny ; Khi để giảm số lượng tham số mô hình nhiễu, mô hình trạng thái “innovation” sau sử dụng: x (k  1)  Ax (k )  Bu(k )  Ke(k ) (3.2) y(k )  Cx (k )  e(k ) “ innovation” ek nhiễu trắng; K hệ số Kalman Ta có mô hình dự báo LTI sau xˆ(k  | k, )  A    K  C () xˆ(k | k  1, )  B  u(k )  K  y(k ) yˆ(k | k  1,  )  C   xˆ(k | k  1, ) (3.3) Phương trình (3.3) biểu diễn dạng sau: xˆ(k  | k, ))  F ( )xˆ(k | k  1, )  G   z (k ) (3.4) yˆ(k | k  1, )  C   xˆ(k | k  1, ) (3.4) u(k )  y(k )   với F    A    K  C   ; G    B  , K   ; z (k )   Đặt véc tơ tham số: vec(F )   d  vec(G)   Ký hiệu ma trận thông tin: xˆT (k )  z T (k )      ˆTk          xˆT (k )  với d  nx nx  nu  ny        nx d (3.5)      z T (k )  Khi mô hình (3.4) viết lại sau: xˆ(k  1, )  ˆTk  (3.6) 3.2.2 Thuật toán sai số dự báo lặp 3.2.3 Thuật toán sai số dự báo đệ qui 3.4 Thực nghiệm nhận dạng lò vòng kín 3.4.1 Qui trình nhận dạng sử dụng phương pháp PEM 3.4.2 Lựa chọn tín hiệu kích thích 1) Kích thích thay đổi giá trị đặt r(k) 2) Kích thích bổ sung tín hiệu kích thích d(k) biến điều khiển 4.3.2 Ước lượng hàm trọng số Thuật toán 4.1: Ước lượng tham số cho ma trận trọng số Thu thập tập liệu ZN {u(k), y(k), w(k), k=1÷N} Chọn giá trị xuất phát cho  (0) xˆ(0) Thiết lập ma trận trọng số Xác định đầu dự báo yˆ(k ) Tính ma trận gradient  đầu dự báo Tính vector gradient J hàm mục tiêu theo Tính ma trận R theo công thức: N R()   (k, )T (k , ) N k 1 (4.15) Tại bước tính thứ i, tham số cập nhật theo công thức: (4.16)  i 1   i  R1( i )J ( i ) Quay lại bước chênh lệch kết hai bước tính lớn ngưỡng cho trước 4.3.3 Áp dụng cho mô hình lò Nhà máy Nhiệt điện Phả Lại Từ kết mô hình cục nhận từ chương 3, áp dụng Thuật toán 4.1 cho ta tham số sau: δ1 δ2 10.0000 9.9998 10.0000 10.0000 9.9998 10.0000 10.0000 10.0000 10.0001 10.0065 10.0002 9.9999 9.9992 9.9998 10.0065 10.0002 9.9999 9.9992 10.0000 10.0018 10.0001 10.0000 9.9998 10.0000 10.0000 10.0000 10.0000 10.0000 δ3 10.000 10.000 10.0148 10.0004 10.0002 10.0061 10.0000 10.0019 10.0051 17.4581 10.0455 9.8257 9.6873 10.0039 Trên sở tham số tính toán, ta đưa công thức tính toán cho phần tử mô hình toàn cục Ví dụ, phần tử thứ (p, q) 16 -8 x 10 3) Kích thích qua thay đổi phụ tải Khi có thay đổi phụ tải, đáp ứng đồng thời tất tín hiệu đầu vào giới hạn cho phép biến lò điều kiện làm việc bình thường tạo điều kiện tốt cho trình thu thập liệu phục vụ nhận dạng Đó lý mà phương pháp tiến hành thực nghiệm sử dụng luận án 3.5 Nhận dạng lò nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh 3.5.1 Thu thập liệu lò 1.8 1.6 ɛ1(k)) 1.4 1.2 0.8 25 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 4.3 Xây dựng mô hình giả LPV nội suy tham số 4.3.1 Mô hình toàn cục phi tuyến giả LPV Khác so với công trình phát triển mô hình LPV cho lò đến sử dụng kỹ thuật nội suy tín hiệu, phần luận án đưa quy trình xây dựng mô hình toàn cục dựa nội suy tham số xˆ(k  1)  A(w(k ))xˆ(k )  B(w(k ))u(k )  K (w(k ))(k ) (4.9) yˆ(k )  Cxˆ(k ) ma trận tham số phụ thuộc biến làm việc w(k) biểu diễn dạng: m A(w(k ))   iA (w(k ))Ai (4.10) i 1 B(w(k ))  m  i B (w(k ))B i (4.11) i 1 m K (w(k ))   iK (w(k ))K i (4.12) i 1 với Ai, Bi, Ki ma trận mô hình cục Các hàm trọng số i đề xuất dạng chuẩn hóa sau: i (w(k ), ji )  (w(k ), ji ) m  (w(k ),  ) (4.13) r j r 1 có  chọn hàm Gauss:  w(k )  w 2   i  (w(k ), ji )  exp  2(ji )2   24 18000 16000 t(s) Hình 4.2 Sai số dự báo nhiệt độ nhiệt (nội suy spline) (4.14) Lưu lượng nhiệt 0.6 Vùng 24 23 23 Vùng Vùng 22 22 21 21 20 40 60 80 100 120 140 160 180 t(s) Hình 3.1 Sự thay đổi tải lò Quảng Ninh Các biến vào-ra biến chênh lệch so với điểm làm việc ký hiệu là: u1: lưu lượng nhiên liệu (kg/s) y1: nhiệt độ nhiệt (0C) u2: lưu lượng nước cấp (kg/s) y2: áp suất nhiệt (Mpa) u3: lưu lượng nước làm mát (kg/s) y3: áp suất bao (Mpa) u4: lưu lượng nhiệt (kg/s) y4: mức nước bao (mm) Bảng 3.1 Các điểm làm việc lò Quảng Ninh u4 u 10 u20 u30 y1 y20 y30 y4 215 26.1684 219.6357 12.0918 538.7231 15.2501 16.5134 -108.2825 225 27.0765 220.8783 12.2597 539.4788 15.2437 16.4404 -118.6866 240 30.1051 249.4460 2.1691 139.6106 -1.6790 450.6331 150.1313 10 15 3.5.2 Ước lượng tham số mô hình sử dụng thuật toán lặp 3.5.3 Ước lượng tham số mô hình sử dụng thuật toán đệ qui 3.5.4 Đánh giá kiểm chứng mô hình Mô hình toàn cục LPV lò sử dụng hàm trọng số spline i w(k ) có tín hiệu dự báo thứ j (j = 4) là: Nhiệt độ nhiệt (0C) 544 yˆj (k )   i w(k )yˆij (k ) 542 hàm trọng số chọn là: 538 Tương ứng với điểm làm việc, tham số nhận là: 532 530 528 200 400 600 800 t(s) 1000 1200 1400 1600 1800 R2 0.8 0.8 0.6 0.6 0.4 0.4 0.2 0.2 0 R 10 12 14 16 18 Lag 20 -0.2 10 R4 0.8 0.8 0.6 0.6 0.4 0.4 0.2 0.2 -0.2 12 14 16 18 20 12 14 16 18 20 Lag Lag 534 R1 i w(k )  1i  2iw(k )  3i w(k )  w1  4i w(k )  w2  5i w(k )  w3 (4.8) 536 Hình 3.2 Nhiệt độ nhiệt đo dự báo (lò Quảng Ninh) -0.2 (4.7) i 1 540 10 Lag 12 14 16 18 20 -0.2 10 Lag Hình 3.3 Hàm tự tương quan sai số dự báo Hình 3.2 so sánh giá trị đo thực giá trị dự báo nhiệt độ nhiệt Có thể thấy phù hợp cao tín hiệu dự báo với giá trị đo vùng làm việc số Tại vùng làm việc 3, tồn sai lệch lớn tăng dần theo thời gian Điều cho thấy vùng không đủ giàu thông tin để thực nhận dạng Hình 3.3 minh họa hàm tự tương quan 0.0000  0.0001  0.1261  0.0993  0.1099   0.0000  0.0000  4   0.1257  0.0990  0.1095  0.0052  0.0003   0.1261  0.0993  0.1099 0.0000 0.0000 0.0000 0.0005 0.0001 0.0007   0.1181 0.1112 0.0016  0.0938 0.0884 0.0012 0.1034 0.0975 0.0014  0.0000 0.0000 1.6376  0.0000 0.0000 0.0043  θ= 1 2 3 0.1321 0.1148 0.0016  0.1045 0.0909 0.0012  0.1154 0.1004 0.0014  0.0169 0.1000 0.6448 0.0002 0.0004 0.0018  0.1181 0.1112 0.0016  0.0938 0.0884 0.0012  0.1034 0.0975 0.0014 Sai số dự báo đầu cho tín hiệu dự báo nhiệt độ nhiệt minh họa hình từ 4.2 Kết cho thấy sai lệch tín hiệu đo dự báo nhỏ 14 11 sai số dự báo vùng làm việc số Kết cho thấy sai số dự báo tất đầu có dạng gần nhiễu trắng, mô hình đạt có độ xác cao với liệu thực nghiệm 16 14 12 10 3.6 Nhận dạng lò nhà máy nhiệt điện Phả lại 3.6.1 Thu thập liệu lò Bảng 3.3 Các điểm làm việc lò Phả Lại ɛ1(k)) 0 -2 0.5 1.5 2.5 x 104 t(s) Hình 4.1 Sai số dự báo nhiệt độ nhiệt (LPV nội suy tuyến tính) 4.2.2 Nội suy đầu sử dụng hàm trọng số spline Hàm trọng số chọn hàm spline bậc sau: m i (w(k ))  1i  2iw(k )    ji  w(k )  w j (4.2) j 1 Đặt vector tham số: T   11, 21, , m1   1m , 2m , , mm  (4.3) vector thông tin: 3 (k )  1, w(k ), w(k )  w1 , , w(k )  wm  (4.4)   Đầu thứ j mô hình toàn cục mô tả bởi:   1(w(k ))      yˆ1(k )(k )  yˆm (k )(k )  (4.5) yˆj (k )  yˆ1j (k )  yˆmj (k )   j   j   m (w(k ))  k   Nghiệm tối ưu xác định công thức: 1 ˆ  T  Y  †Y đó:  y j (1)    Y     ;   y (N )  j   1           N (4.6) u4 u 10 u20 u30 y1 y20 y30 y4 60% BMCR 155 21.3040 147.2338 19.0378 521.7590 123.2900 131.5286 -1.1671 80% BMCR 207 29.4472 213.4278 13.1585 537.7588 150.2086 163.1437 -0.1742 90% BMCR 227 31.6316 229.8202 11.5267 537.7588 159.0345 173.8456 -0.1536 3.6.2 Ước lượng tham số mô hình sử dụng thuật toán lặp 3.6.3 Ước lượng tham số mô hình sử dụng thuật toán đệ qui 3.6.4 Đánh giá kiểm chứng mô hình Hình 3.4 biễu diễn hàm tự tương quan sai số dự báo Kết cho thấy sai số dự báo có dạng gần nhiễu trắng, chứng tỏ thông tin liệu khai thác tốt Ngay mức nước bao cho kết tốt, điều lý giải phép đo mức bao Phả Lại có độ tin cậy cao Quảng Ninh 12 13 Rɛ1 Rɛ2 0.8 0.8 0.6 0.6 0.4 0.4 0.2 0.2 -0.2 0 10 Lag 12 14 16 18 20 -0.2 0.8 0.8 0.6 0.6 0.4 0.4 0.2 0.2 12 14 16 18 20 12 14 16 18 20 0 -0.2 10 Lag Rɛ4 Rɛ3 10 Lag 12 14 16 18 20 -0.2 10 Lag Hình 3.4 Hàm tự tương quan sai số dự báo (lò Phả Lại) KẾT LUẬN CHƯƠNG Trong chương này, luận án giải yêu cầu toán nhận dạng lò vận hành vòng kín cụ thể vấn đề sau: - Xác định điều kiện kích thích để thực nhận dạng lò vòng kín Nguồn kích thích sử dụng thay đổi phụ tải lò Khi có thay đổi phụ tải lò đồng thời tất tín hiệu vào-ra lò thay đổi, tạo thay đổi biến vào cho ta liệu dùng để nhận dạng - Lựa chọn cấu trúc mô hình phương pháp nhận dạng trực tiếp vòng kín để áp dụng với lò chế độ làm việc bình thường Xây dựng phương án thu thập liệu tiến hành thu thập hệ thống vận hành, cụ thể lò nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh Phả Lại - Xây dựng thuật toán sai số dự báo lặp đệ quy ước lượng đồng thời tham số biến trạng thái mô hình LTI Trong thuật toán lặp có độ xác cao phù hợp với toán nhận dạng ngoại tuyến Còn thuật toán đệ qui ước lượng tham số thay đổi theo thời gian giúp quan sát dễ dàng tốc độ hội tụ tham số, phù hợp với toán nhận dạng trực tuyến Các kết đạt cho thấy điều kiện kích thích thay đổi tải “đủ lớn” đảm bảo tính thông tin liệu Các kết đạt cho thấy phù hợp cấu trúc mô hình độ xác mô hình LTI xung quanh điểm làm việc điều kiện kích thích lựa chọn hợp lý Tuy nhiên, phụ thuộc tham số mô hình vào điểm làm việc cách rõ nét cho thấy cần thiết phải xây dựng mô hình tham số biến thiên, mô hình phi tuyến để phản ánh tốt động học lò dải làm việc rộng Phương pháp giải vấn đề trình bày chương luận án CHƯƠNG NHẬN DẠNG MÔ HÌNH PHI TUYẾN GIẢ LPV Luận án đề xuất sử dụng mô hình phi tuyến giả LPV (nonlinear quasi LPV) để mô tả đặc tính lò dải vận hành rộng điều kiện thay đổi tải có tham số mô hình thay đổi theo điều kiện làm việc 4.1 Nhận dạng mô hình phi tuyến giả LPV 4.2 Xây dựng mô hình giả LPV nội suy tín hiệu 4.2.1 Nội suy đầu sử dụng hàm trọng số tuyến tính Với hàm trọng số tuyến tính trên, đầu mô hình toàn cục nhận là: yˆ1(k ) w(k )  w1  w  w(k ) w(k )  w1 2  yˆ1(k )  yˆ (k )  w  w1 w  w1 yˆ(k )   w3  w(k ) w(k )  w ˆ ˆ  w  w y (k )  w  w y (k )  yˆ3 (k ) w(k )  w  w1  w(k )  w (4.1) w  w(k )  w3 Hình 4.1 mô tả sai lệch đầu dự báo nhiệt độ nhiệt mô hình LPV nội suy tuyến tính Có thể thấy, số khoảng thời gian ứng với số điểm làm việc khác nhau, sai lệch dự báo lớn [...]... quan của sai số dự báo (lò hơi Phả Lại) KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 Trong chương này, luận án đã giải quyết được các yêu cầu đối với bài toán nhận dạng lò hơi đang vận hành trong vòng kín cụ thể các vấn đề như sau: - Xác định được điều kiện kích thích để thực hiện nhận dạng lò hơi trong vòng kín Nguồn kích thích được sử dụng là sự thay đổi của phụ tải lò Khi có sự thay đổi của phụ tải lò thì đồng thời tất cả... tất cả các tín hiệu vào-ra của lò hơi sẽ thay đổi, tạo ra sự thay đổi ở các biến vào sẽ cho ta bộ dữ liệu dùng để nhận dạng - Lựa chọn được cấu trúc mô hình và phương pháp nhận dạng trong trực tiếp trong vòng kín để áp dụng với lò hơi đang ở chế độ làm việc bình thường Xây dựng phương án thu thập dữ liệu và tiến hành thu thập khi hệ thống đang vận hành, cụ thể là lò hơi trong các nhà máy nhiệt điện Quảng... thuật toán sai số dự báo lặp và đệ quy ước lượng đồng thời tham số và biến trạng thái của mô hình LTI Trong đó thuật toán lặp có độ chính xác cao và phù hợp với các bài toán nhận dạng ngoại tuyến Còn thuật toán đệ qui ước lượng bộ tham số thay đổi theo thời gian sẽ giúp quan sát dễ dàng tốc độ hội tụ tham số, phù hợp với các bài toán nhận dạng trực tuyến Các kết quả được đạt được đã cho thấy dưới điều. .. cho thấy sai số dự báo của tất cả đầu ra đều có dạng gần như nhiễu trắng, mô hình đạt được có độ chính xác cao với dữ liệu thực nghiệm 16 14 12 10 3.6 Nhận dạng lò hơi nhà máy nhiệt điện Phả lại 3.6.1 Thu thập dữ liệu lò hơi Bảng 3.3 Các điểm làm việc của lò hơi Phả Lại ɛ1(k)) 8 6 4 2 0 0 -2 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 x 104 t(s) Hình 4.1 Sai số dự báo nhiệt độ hơi quá nhiệt (LPV nội suy tuyến tính) 4.2.2 Nội... việc khi điều kiện kích thích được lựa chọn hợp lý Tuy nhiên, sự phụ thuộc của các tham số mô hình vào điểm làm việc một cách rõ nét đã cho thấy sự cần thiết phải xây dựng các mô hình tham số biến thiên, hoặc mô hình phi tuyến để phản ánh tốt hơn động học của lò hơi trong một dải làm việc rộng Phương pháp giải quyết vấn đề này sẽ được trình bày trong chương tiếp theo của luận án CHƯƠNG 4 NHẬN DẠNG MÔ... trình bày trong chương tiếp theo của luận án CHƯƠNG 4 NHẬN DẠNG MÔ HÌNH PHI TUYẾN GIẢ LPV Luận án đề xuất sử dụng các mô hình phi tuyến giả LPV (nonlinear quasi LPV) để mô tả đặc tính lò hơi trong dải vận hành rộng dưới điều kiện thay đổi của tải và có các tham số mô hình thay đổi theo điều kiện làm việc 4.1 Nhận dạng mô hình phi tuyến giả LPV 4.2 Xây dựng mô hình giả LPV nội suy tín hiệu 4.2.1 Nội suy... dụng thuật toán lặp 3.6.3 Ước lượng các tham số mô hình sử dụng thuật toán đệ qui 3.6.4 Đánh giá và kiểm chứng mô hình Hình 3.4 biễu diễn hàm tự tương quan của các sai số dự báo Kết quả cho thấy sai số dự báo có dạng gần như nhiễu trắng, chứng tỏ thông tin của dữ liệu đã được khai thác tốt Ngay cả đối với mức nước bao hơi cũng cho kết quả tốt, điều này có thể lý giải ở phép đo mức bao hơi tại Phả Lại... hình toàn cục nhận được là: yˆ1(k ) w(k )  w1  w  w(k ) w(k )  w1 2 2  yˆ1(k )  yˆ (k )  w 2  w1 w 2  w1 yˆ(k )   w3  w(k ) 2 w(k )  w 2 3 ˆ ˆ  w  w y (k )  w  w y (k ) 2 3 2  3 yˆ3 (k ) w(k )  w 3  w1  w(k )  w 2 (4.1) w 2  w(k )  w3 Hình 4.1 mô tả các sai lệch đầu ra dự báo nhiệt độ hơi quá nhiệt của mô hình LPV nội suy tuyến tính Có thể thấy, trong một số khoảng...  yˆ1(k )(k )  yˆm (k )(k )  (4.5) yˆj (k )  yˆ1j (k )  yˆmj (k )   j   j   m (w(k ))  k   Nghiệm tối ưu được xác định bởi công thức: 1 ˆ  T  Y  †Y trong đó:  y j (1)    Y     ;   y (N )  j   1           N (4.6) u4 u 10 u20 u30 y1 0 y20 y30 y4 0 60% BMCR 155 21.3040 147.2338 19.0378 521.7590 123.2900 131.5286 -1.1671