MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU 5 CHƯƠNG I. ĐỀ TÀI 6 CHƯƠNG II. PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM 8 2.1. Phương pháp nhận dạng lý thuyết 8 2.2. Phương pháp nhận dạng thực nghiệm 11 2.3. Ưu nhược điểm của hai phương pháp 14 CHƯƠNG III. XÁC ĐỊNH MÔ HÌNH TOÁN HỌC BẰNG PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ 16 CHƯƠNG IV. LỰA CHỌN THAM SỐ CHO BỘ PID 29 KẾT LUẬN 32 TÀI LIỆU THAM KHẢO 33
Trang 1TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG HÓA XÍ NGHIỆP MỎ - DẦU KHÍ
ĐỒ ÁN MÔN HỌC THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG
Đề tài: Thiết kế điều khiển hệ thống quạt gió cánh phẳng
PHẠM HỒNG PHONG TRẦN THỊ PHƯỢNG TRẦN NGỌC QUÍ BÙI VĂN SƠN NGUYỄN VĂN SƠN TRẦN NGỌC SƠN
VŨ NGỌC SƠN
Trang 2BẢNG CHẤM CÔNG
Trang 3MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU 5
CHƯƠNG I ĐỀ TÀI 6
CHƯƠNG II PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM 8
2.1 Phương pháp nhận dạng lý thuyết 8
2.2 Phương pháp nhận dạng thực nghiệm 11
2.3 Ưu nhược điểm của hai phương pháp 14
CHƯƠNG III.XÁC ĐỊNH MÔ HÌNH TOÁN HỌC BẰNG PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ 16
CHƯƠNG IV LỰA CHỌN THAM SỐ CHO BỘ PID 29
KẾT LUẬN 32
TÀI LIỆU THAM KHẢO 33
Trang 4MỤC LỤC HÌNH ẢNH
Hình 1: Mô hình vòng hở 12
Hình 2: Mô hình vòng kín 13
Hình 3: Đưa dữ liệu từ Excel vào Matlab 16
Hình 4: Giao diện System Identification Tool và Import Data 17
Hình 5: Tiền xử lý dữ liệu 17
Hình 6: Chia dữ liệu 18
Hình 7: Kết quả tiền xử lý dữ liệu 19
Hình 8: Mô hình sau khi đã thiết lập 21
Hình 9: Quan sát ngõ ra mô hình 22
Hình 10: Quan sát thặng dư mô hình 22
Hình 11: Quan sát đáp ứng quá độ 23
Hình 12: Quan sát đáp ứng tần số 23
Hình 13: Quan sát giản đồ cực Zero 24
Hình 14: Quan sát phổ nhiễu 24
Hình 15: Ngõ ra mô hình ARX[3 2 1] 25
Hình 16: Thặng dư của mô hình ARX[3 2 1] 25
Hình 17: Đáp ứng quá độ mô hình ARX[3 2 1] 26
Hình 18: Đáp ứng tần số mô hình ARX[3 2 1] 26
Hình 19: Giản đồ cực Zero mô hình ARX[3 2 1] 27
Hình 20: Phổ nhiễu mô hình ARX[3 2 1] 27
Hình 21: Thông số ước lượng 28
Hình 22: Mô phỏng mô hình bằng Simulink 29
Hình 23: Mô phỏng bộ điều khiển PID bằng Simulink 29
Hình 24: Thông số Kp và Ki của bộ điều khiển 30
Hình 25: Thông số Kd của bộ điều khiển 30
Hình 26: Kết quả mô phỏng 31
Trang 5LỜI MỞ ĐẦU
Ngày nay công nghệ khoa học không ngừng phát triển, trong đó ngành kỹ thuật điều khiển và tự động hóa cũng đã và đang là một trong những kỹ thuật chiếm được nhiều thành tựu về khoa học – kỹ thuật hơn hẳn
Cùng với sự phát triển vượt bậc đó ngành đã ngày càng khẳng định vai trò quan trọng của nó đối với cuộc sống hiện đại của con người với tầm nhìn cho tương lai
Trong phần lớn các nhà máy, phân xưởng đều có góp mặt của tự động hóa Trong các dây chuyền sản xuất, băng tải được sử dụng như một phương tiện vận chuyển hàng hóa, vật liệu một cách nhanh chóng và thuận tiện Sử dụng hệ thốngnày độ an toàn cao Nên chúng em dưới sự hướng dẫn và giúp đỡ của ThS Phạm
Thị Thanh Loan đã thực hiện đề tài: “Thiết kế điều khiển hệ thống quạt gió cánh phẳng”.
Trong quá trình nghiên cứu và thực hiện đề tài, chúng em sẽ không tránh khỏi những thiếu sót về kiến thức và sự hiểu biết của mình, kính mong các thầy
cô cùng các bạn sinh viên giúp chúng em hoàn thiện tốt hơn
Trang 6CHƯƠNG I ĐỀ TÀI
Cho đối tượng điều khiển là quạt gió cánh phẳng Đầu vào hệ thống là điện
áp U(t) đặt lên động cơ, đầu ra của hệ thống là góc tạo thành giữa cánh nhôm và trục thẳng đứng ( t )
Số liệu như sau:
Trang 7Giả thiết quan hệ giữa góc quay và điện áp là ᴪ = 2U+1.
Yêu cầu thiết kế điều khiển:
- Trình bày phương pháp nhận dạng lý thuyết và thực nghiệm So sánh ưu nhược điểm của hai phương pháp trên
- Xác định mô hình toán học của quạt gió cánh phẳng với các số liệu đã cho bằngphương pháp ước lượng tham số ARX
- Lựa chọn tham số cho bộ PID
- Mô phỏng, giải thích các kết quả thu được
Trang 8CHƯƠNG II PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG LÝ
Bước 1: Phân tích bài toán mô hình
- Tìm hiểu lưu đồ công nghệ, nêu rõ mục đích sử dụng của mô hình, từ đó xác định mức độ chi tiết và độ chính xác của mô hình cần xây dựng
- Phân chia thành các quá trình con
- Liệt kê các giả thiết liên quan tới xây dựng mô hình nhằm đơngiản hoá mô hình
- Nhận biết và đặt tên các biến quá trình và các tham số quá trình
Bước 2: Xây dựng các phương trình mô hình
- Nhận biết các phần tử cơ bản của hệ thống, viết các phương trình cân bằng và phương trình đại số khác dựa trên cơ sở các định luật bảo toàn, định luật nhiệt động học, vận chuyển,c ân bằng pha…
- Đơn giản hóa mô hình bằng cách thay thế, rút gọn và đưa về dạng phương trình vi phân chuẩn tắc
- Tính toán các tham số mô hình dựa trên các tham số công nghệ đã được đặc tả
Bước 3: Kiểm chứng mô hình
- Phân tích bậc tự do của quá trình dựa trên số lượng các biến quá trình và số lượng các quan hệ phụ thuộc
- Phân tích khả năng giải được của mô hình, khả năng điều khiển được
Trang 9- Đánh giá mô hình về mức độ phù hợp với yêu cầu dựa trên phân tích các tính chất của mô hình kết hợp mô phỏng máy tính.
Bước 4: Phát triển mô hình
- Phân tích các đặc tính của mô hình
- Chuyển đổi mô hình về các dạng thích hợp
- Tuyến tính hóa mô hình tại điểm làm việc nếu cần thiết
- Mô phỏng, so sánh mô hình tuyến tính hóa với mô hình phi tuyến ban đầu
Bước 5: Thiểt kế hệ thống điều khiển tự động:
- Thực hiện chuẩn hóa mô hình theo yêu cầu của phương pháp phân tích và thiết kế điều khiển
Bước 6: Lặp lại các bước trên nếu cần
2.1.2 Nhận biết quá trình.
Nhận biết các biến quá trình
- Tìm hiểu lưu đồ công nghệ, nêu rõ mục đích sử dụng của mô hình, từ đó xác định mức độ chi tiết và độ chính xác của mô hình cần xây dựng
- Phân chia thành các quá trình con, nhận xét và đặt tên các biến quá trình và các tham số quá trình Liệt kê các giả thiết liên quan tới xây dựng mô hình nhằm đơn giản hóa mô hình
- Phân chia thành các quá trình con, nhận xét và đặt tên các biến quá trình và các tham số quá trình Liệt kê các giả thiết liên quan tới xây dựng mô hình nhằm đơn giản hóa mô hình
- Phân biệt giữa tham số công nghệ và biến quá trình
Nhận biết các biến ra cần điều khiển theo mục đích điều khiển thường là áp suất, nồng độ, mức
Nhận biết các biến điều khiển tiềm năng: thường là lưu lượng, công suất nhiệt
2.1.3 Xây dựng các phương trình mô hình.
Viết các phương trình cân bằng và phương trình cấu thành
Trang 10- Các phương trình cân bằng có tính nền tảng, viết dưới dạng phương trình vi phân hoặc phương trình đại số, được xây dựng trên cơ sở các định luật bảo toàn vật chất, bảo toàn năng lượng và các định luật khác.
- Các phương trình cấu thành liên quan nhiều tới quá trình cụ thể được đưa ra dưới dạng phương trình đại số
Đơn giản hóa mô hình bằng cách thay thế, rút gọn à đưa về dạng phương trình vi phân chuẩn tắc
Tính toán các tham số của mô hình dựa trên các thông số công nghệ
đã được đặc tả
2.1.4 Phân tích bậc tự do của mô hình.
Khả năng mô phỏng được liên quan tới khả năng điều khiển được
Bậc tự do của mô hình: số biến quá trình trừ đi số phương trình độc lập
Số các biến tự do có trong mô hình hay chính là số lượng tối đa các vòng điều khiển đơn tác động độc lập có thể sử dụng
Mô hình đảm bảo tính nhất quán: Số bậc tự do bằng số biến vào
2.1.5 Tuyến tính hóa tại điểm làm việc.
Do tất cả các quá trình thực tế đều là phi tuyến, nhưng các mô hình tuyến tính lại dễ sử dụng hơn, đặc biệt phần lớn lý thuyết điều khiển
tự động sử dụng mô hình tuyến tính nên cần tuyến tính hóa
Quá trình thường được vận hành trong một phạm vi xung quanh điểm làm việc, trong một phạm vi nhỏ việc tuyến tính hóa giúp giảm sai lệch mô hình, ngoài ra tuyến tính hóa xung quanh điểm làm việc cho phép sử dụng biến chênh lệch đảm bảo điều kiện áp dụng biến đổi laplace => cần tuyến tính hóa xung quang điểm làm việc
Có hai phương pháp tiếp cận
- Tuyến tính hóa trực tiếp trên phương trình vi phân dựa theo các giả thiết về điểm làm việc
- Sử dụng biến chênh lệch và phép khai triển chuỗi Taylor: Đa năng, thông dụng, giả thiết cố định
Trang 112.2 Phương pháp nhận dạng thực nghiệm
Phương pháp xây dựng mô hình toán học trên cơ sở các số liệu vào ra thực nghiệm được gọi là mô hình hóa thực nghiệm hay nhận dạng hệ thống Khái niệm nhận dạng hệ thống là những thủ tục suy luận một mô hình toán học biểu diễn đặc tính tĩng và đặc tính quá độ của một hệ thống từ đáp ứng của nó với mộttín hiệu đầu vào xác định
2.2.1 Các yếu tố cơ bản của nhận dạng.
Số liệu vào và ra thực nghiệm
- Xác định như nào, ở điều kiện gì?
- Nhiễu (nhiễu quá trình, nhiễu đo), độ lớn của nhiễu?
Dạng mô hình,cấu trúc mô hình
- Mô hình phi tuyến/tuyến tính: liên tục/gián đoạn, hàm truyền/không gian trạng thái…
- Bậc mô hình, thời gian trễ
Chỉ tiêu đánh giá chất lượng mô hình
- Mô phỏng và so sánh với số liệu đo như thế nào?
Thuật toán xác đinh tham số
- Do rất đa dạng nên cần chọn thuật toán nào phù hợp với bài toán
2.2.2 Các bước tiến hành.
Bước 1: Thu thập, khai thác thông tin ban đầu về quá trình
Bước 2: lựa chọn phương pháp nhận dạng (trực tuyến/ngoại tuyến, vòng hở /vòng kín, chủ động /bị động, thuật toán nhận dạng…) thuật toán ước lượng tham số và tiêu chuẩn đánh giá chất lượng mô hình
Bước 3: Lấy số liệu thực nghiệm cho từng cặp biến vào ra, xử lý các thông số nhằm loại bỏ những giá trị đo kém tin cậy
Bước 4: Kết hợp yêu cầu về mục đích sử dụng mô hình và khae năngứng dụng của phương pháp nhận dạng đã chọn, quyết định về dạng
mô hình (phi tuyến /tuyến tính, liên tục /gián đoạn) đưa ra giả thiết ban đầu về cấu trúc mô hình bậc tử số của hàm truyền đạt có trễ, hay không có trễ
Trang 12 Bước 5: Xác đinh các tham số của mô hình theo phương pháp, thuật toán đã chọn Nếu tiến hành theo mô hình con thì sau đó kết hợp chúng thành mô hình tổng thể.
Bước 6: Mô phỏng, kiểm chứng và đánh giá mô hình nhận được theocác tiêu chuẩn đã lựa chọn, tốt nhất là trên cơ sở nhiều tập dữ liệu khác nhau
Bước 7: Nếu chưa đúng yêu cầu thì quay lại các bước trên
2.2.3 Phân loại các phương pháp nhận dạng.
Nhận dạng chủ động và nhận dạng bị động
- Nhận dạng chủ động tín hiệu vào được chủ động lựa chọn và kích thích (tín hiệu bậc thang, dao động điều hòa, xung ngẫu nhiên) được gọi là phương pháp động chủ
- Nhận dạng bị động: Phương pháp chủ động có thể không khả thi đối với các hệ thống đang vận hành ổn định không cho phép bất cứ sự can thiệp nào ảnh hưởng tới chất lượng sản phẩm.Khi đó phải sử dụng các số liệu vào/ra vận hành và được gọi là nhận dạng bị động
Nhận dạng vòng hở và nhận dạng vòng kín
- Nhận dạng vòng hở: mô hình của quá trình có thể được xác định một cách trực tiếp trên cơ sở tiến hành thực nghiệm và tính toán với các tín hiệu vào ra của nó Tuy nhiên, đối với các quá trình công nghiệp điều này gặp nhiều trở ngại vì việc chủ động đưa tín hiệu trực tiếp với biên độ lớn có thể làm cho
các thông số của quá trình vượt qua giới hạn cho phép và ảnh
hưởng đến chất lượng sản phẩm
Hình 1: Mô hình vòng hở
Trang 13- Sử dụng bộ phản hồi đơn giản nhằm duy trì hệ thống trong một giới hạn cho phép.
Hình 2: Mô hình vòng kín
Nhận dạng trực tuyến và nhận dạng ngoại tuyến
- Nhận dạng trực tuyến: Nếu mô hình cần xây dựng phục vụ chỉnh định trực tuyến và liên tục hoặc phục vụ tối ưu hóa thời gian thực hệ thống điều khiển, các tham số cần cập nhật liên tục
- Nhận dạng ngoại tuyến: Mô hình được tính toán tách biệt với quá trình thu thập dữ liệu
2.2.4 Đánh giá và kiểm chứng mô hình.
Tốt nhất: Bộ số liệu phục vụ kiểm chứng khác bộ số liệu phục vụ ước lượng mô hình
Đánh giá trên miền thời gian
Đánh giá trên miền tần số
2.2.5 Lựa chọn phương pháp nhận dạng.
Quá trình cho phép nhận dạng chủ động và đối tượng có thể xấp xỉ
mô hình FOPDT (hoặc có thể có thêm thành phần tích phân)
- Phương pháp hai điểm qui chiếu đơn giản và dễ áp dụng trực quan nhất
- Nếu có nhiễu đo và thuật toán được thực hiện trên máy tính thì phương pháp đại diện cho kết quả chính xác hơn
Quá trình cho phép nhận dạng chủ động và phương pháp thiết kế điều khiển sử dụng trực tiếp mô hình gián đoạn
Trang 14- Nên chọn các phương pháp ước lượng dựa trên nguyên lý bình phương tối thiểu áp dụng cho mô hình phù hợp với bài toán điều khiển (FIR, ARX, ARMAX,…).
Quá trình không cho phép nhận dạng chủ động vòng hở
- Phương pháp nhận dạng dựa trên phản hồi rơ-le và các phiên bản cải tiến tương đối đa năng và đặc biệt phù hợp cho thiết
kế điều khiển miền tần số
- Nếu chất lượng mô hình cần cao hơn thì nên áp dụng các phương pháp bình phương tối thiều
Quá trình hoàn toàn không cho phép nhận dạng chủ động
- Nếu phương pháp thiết kế điều khiển sử dụng trực tiếp mô hình gián đoạn thì các phương pháp bình phương tối thiểu là phù hợp nhất
- Chỉ nên sử dụng phương pháp phân tích tín hiệu khi phương pháp thiết kế điều khiển hoàn toàn trên đặc tính tần số
2.3 Ưu nhược điểm của hai phương pháp
- Cấu trúc mô hình được thể hiện rõ qua phương trình vi phân
và phương trình đại số của mô hình, hoặc cũng có thể được biểu diễn trực quan trên một sơ đồ khối
Trang 15- Sự chính xác phụ thuộc vào số lượng các quan hệ động học đãđược xác định.
- Tham số của mô hình khó có thể các định được chính xác, do
độ chính xác của các thông số kĩ thuật của thiết bị công nghệ còn có thể giả thiết không hoàn toàn thực tế về điều kiện vận hành, thành phần nguyên liệu, đặc tính dòng chảy, tốc độ phản ứng…
- Phương pháp lý thuyết thông thường rất khó áp dụng cho xác định mô hình nhiễu, đặc biệt là các loại nhiễu không đo được
Một mô hình lý thuyết rất có ích cho việc tìm hiểu và khảo sát đặc tính động học của quá trình, thiết kế sách lược điều khiển (cấu trúc điều khiển) và lựa chọn kiểu bộ điều khiển,nhưng ít phù hợp cho việc xác định các tham số của bộ điều khiển
2.3.2 Phương pháp thực nghiệm.
Ưu điểm
- Cho phép xác định tương đối đối tượng chính xác các tham số
mô hình trong trường hợp cấu trúc mô hình đã biết trước
- Các công cụ phần mềm hỗ trợ rất mạnh chức năng nhận dạng trực tuyến cũng như ngoại tuyến
Nhược điểm
- Phương pháp này phụ thuộc nhiều vào độ tin cậy của các phép
đo, việc tiến hành thực nghiệm để lấy số liệu gặp nhiều khó khăn vì nhiều lý do như: Khả năng thực thi, điều kiện ràng buộc, ảnh hưởng của nhiễu
Phương pháp mô hình hóa tốt nhất là kết hợp giữa phân tích lý thuyết và nhận dạng quá trình, phân tích quá trình để tìm ra cấu trúc của mô hình, sau đó tiến hành nhận dạng để xác định các tham số của mô hình
Trang 16CHƯƠNG III XÁC ĐỊNH MÔ HÌNH TOÁN HỌC BẰNG
PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ
Sử dụng hệ thống the System Indentification Tool GUI / Matlab Simulink
để xác định mô hình toán học của hệ thống
Bước 1: Đưa dữ liệu vào bằng file Excel
Tạo file exel có tên Data chứa dữ liệu vào u và đầu ra y,sau đó đưa vào matlab bằng các lệnh:
>> x=xlsread('F:\Data.xls');
>> u=x(:,2);
>> y=x(:,3);
Hình 3: Đưa dữ liệu từ Excel vào Matlab
Bước 2: Kích hoạt bộ công cụ nhận dạng hệ thống của matlab bằng lệnh: >> ident, để mở cửa sổ System Indentification Tool
Bước 3: Lấy dữ liệu nhận dạng
- Vào import data chọn: time domain data
- Điền thông tin vào cửa sổ Import data như hình dưới
Trang 17- Nhấp chuột vào Import để nhập dữ liệu vào ra của hệ thống cần nhận vào cửa sổ indent.
- Đóng cửa sổ import data
Hình 4: Giao diện System Identification Tool và Import Data
Bước 4: Tiền xử lý dữ liệu
- Trong cửa sổ System Identification Tool chọn Quick start trong Preprocess
Hình 5: Tiền xử lý dữ liệu
- Trong System Identification Tool lần lượt thực hiện các task sau
Trang 18+ Dữ liệu ban đầu (nhom5).
+ Dữ liệu sau khi loại mức DC (nhom5d)
+ Chia dữ liệu sau khi loại mức DC ra làm hai phần: đoạn đầudùng để ước lượng thông số (nhóm), đoạn sau dùng để đánh giá mô hình (nhóm5dv)
Hình 6: Chia dữ liệu
+ Kết quả tiền xử lý dữ liệu