Nghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy phát thủy điện

Nghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy phát thủy điệnNghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy phát thủy điệnNghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy phát thủy điệnNghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy phát thủy điệnNghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy phát thủy điệnNghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy phát thủy điệnNghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy phát thủy điệnNghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy phát thủy điệnNghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy phát thủy điệnNghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy phát thủy điệnNghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy phát thủy điệnNghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbinemáy phát thủy điện

MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG .4 DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH ĐỒ THỊ MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 12 1.1 Đặc tính điều chỉnh điều tốc turbine thủy lực .12 1.1.1 Bộ điều tốc có đặc tính điều chỉnh không đổi 13 1.1.2 Bộ điều tốc với đặc tính điều chỉnh có độ dốc 13 1.2 Tình hình nghiên cứu nước 14 1.2.1 Các nghiên cứu nước .15 1.2.2 Tình hình nghiên cứu ngồi nước 15 1.3 Nội dung nghiên cứu 18 1.4 Phương pháp nghiên cứu 18 1.5 Cấu trúc luận án 19 1.6 Kết luận chương 19 CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH HỆ THỐNG 20 2.1 Giới thiệu 20 2.2 Mơ hình hệ thống thủy lực-turbine 20 2.2.1 Turbine thủy lực .20 2.2.2 Mơ hình tuyến tính hóa .24 2.2.3 Mơ hình phi tuyến có xét đến tổn thất cột nước 29 2.3 Mơ hình động học máy phát hệ thống điện 33 2.3.1 Mơ hình động học máy phát làm việc với tải độc lập 33 2.3.2 Mơ hình động học máy phát làm việc có nối lưới 36 2.4 Kết luận chương 37 CHƯƠNG 3: BỘ ĐIỀU KHIỂN PID VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG 38 3.1 Bộ điều khiển PID 38 3.1.1 Các thành phần điều khiển PID 38 3.1.2 Tổng hợp điều khiển PID chế độ làm việc với tải độc lập 39 3.2 Mô kết 46 3.2.1 Thông số mô 46 3.2.2 Mô trường hợp máy phát làm việc với tải độc lập (mạch vòng điều khiển tốc độ (tần số)) 47 3.2.3 Mô trường hợp máy phát làm việc có nối lưới (mạch vịng điều khiển cơng suất) .52 3.3 Giải pháp nâng cao chất lượng điều khiển hệ thống 57 3.3.1 Mục tiêu giải pháp 57 3.3.2 3.3.3 Cơ sở lý thuyết 57 Mạng nơron thích nghi dựa hệ thống suy luận mờ (ANFIS) .63 3.3.4 3.3.5 Thiết kế điều khiển thích nghi cho điều tốc turbine thủy lực 67 Nhận dạng mơ hình turbine thủy lực 67 3.3.6 Bài toán điều khiển 72 3.3.7 Mô kết sử dụng điều khiển PID nơron (NNC) 74 3.4 Kết luận chương 89 CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG MƠ HÌNH MƠ PHỎNG THỬ NGHIỆM 90 4.1 Thiết lập mơ hình hệ thống hardware-in-the-loop (HIL) 90 4.1.1 Mơ hình mơ HIL 90 4.1.2 Xây dựng mơ hình hệ thống mơ HIL 90 4.1.3 Các đặc trưng Realtime Windows Target 91 4.2 Sử dụng card NI PCI MIO 16E-1 trao đổi liệu với thiết bị .92 4.3 Thiết kế điều tốc điện-thủy lực 93 4.3.1 Hệ thống mạch lực điều khiển servo motor .93 4.3.2 Bộ vi xử lý 96 4.3.3 Nguyên lý làm việc 98 4.3.4 Mô hệ thống servo motor hệ điều hành thời gian thực 100 4.3.5 Kết thực nghiệm .100 4.4 Kết luận chương 110 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 111 5.1 Kết 111 5.2 Bàn luận 111 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 113 TÀI LIỆU THAM KHẢO 114 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 117 PHỤ LỤC .118 Phụ lục Biểu thức tính thơng số đầu ANFIS 118 Phụ lục Chương trình nhận dạng điều khiển Matlab 121 Phụ lục Chương trình điều khiển mạch vịng vị trí cánh hướng 124 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Thơng số Giải thích Ap Lp a Tiết diện ngang đường ống áp lực [m2] Chiều dài đường ống áp lực [m] Vận tốc sóng áp lực đường ống [m/s] ag ρ Gia tốc trọng trường [m/s2] Trọng lượng riêng nước [kg/m3] Tw' Hằng số thời gian khởi động nước với tải [s] Twp Qbase Hằng số thời gian khởi động nước với tải định mức đường ống áp lực [s] Hằng số thời gian van phụ secvomoto Hằng số thời gian van Hệ số giảm cột áp [pu] (p1: đường ống áp lực Hằng số giảm cột áp ma sát Hệ số khuếch đại turbine Lưu lượng nước sở (m3/s) H base Chiều cao cột áp sở (m) α / ∆α Độ mở cánh hướng nước [pu]/ sai lệch độ mở cánh hướng [pu] Pm / ∆ Pm Công suất [pu]/sai lệch công suất [pu] ∆ω Sai lệch tốc độ roto [pu] NNC ANFIS Neural Network Controller Adaptive Network Fuzzy Inference System Tp Tg flp kf At DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1 Thông số nhà máy thủy điện RyNinh [3] 46 Bảng 3.2 Thông số chất lượng điều khiển mạch vòng tốc độ sử dụng điều khiển PID 52 Bảng 3.3 Thơng số chất lượng điều khiển mạch vịng cơng suất sử dụng điều khiển PI 57 Bảng 3.4 Tóm tắt hai trình phương pháp học hybrid cho ANFIS .63 Bảng 3.5 So sánh ANFIS với mơ hình GMDH Fuzzy mơ hình hóa hàm phi tuyến [21] 66 Bảng 3.6 So sánh mơ hình ANFIS với mơ hình NN nhận dạng trực tiếp đối tượng [21] 66 Bảng 3.7 Thông số chất lượng điều khiển PID NNC mạch vòng tốc độ 81 Bảng 3.8 Thông số chất lượng điều khiển PI NNC chế độ nối lưới .87 Bảng 4.1 Thông số chất lượng điều khiển thực nghiệm điều khiển PID NNC chế độ máy phát làm việc với tải độc lập ( P L = 0,8(pu) ) 105 Bảng 4.2 Thông số chất lượng điều khiển thực nghiệm điều khiển PI NNC chế độ máy phát nối lưới ( P L = 0,8(pu) ) .110 DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH ĐỒ THỊ Hình 1.1 Đặc tính điều chỉnh điều tốc turbine thủy lực .12 Hình 1.2 Đặc tính điều chỉnh điều tốc có độ dốc cố định 13 Hình 1.3 Đặc tính điều chỉnh hai tổ máy làm việc song song 14 Hình 2.1 Sơ đồ khối chức nhà máy thủy điện 20 Hình 2.2 Turbine thủy lực Kaplan 21 Hình 2.3 Đường đặc tính cơng tác turbine thủy lực 22 Hình 2.4 Đặc tính vịng quay turbine thủy lực 23 Hình 2.5 Đặc tính cột nước turbine thủy lực 23 Hình 2.6 Đặc tính tải turbine Francis 24 Hình 2.7 Đặc tính tải turbine Pump 24 Hình 2.8 Mơ hình đơn giản nhà máy thủy điện 25 Hình 2.9 Đáp ứng turbine (TB) thủy lực tuyến tính đóng mở cánh hướng đột ngột 28 Hình 2.10 Đáp ứng cơng suất TB thủy lực tuyến tính đóng mở cánh hướng không đột ngột 29 Hình 2.11 Đáp ứng cơng suất TB thủy lực tuyến tính thơng số Tw thay đổi 29 Hình 2.12 Quan hệ độ mở lý tưởng ( α ) độ mở thực ( α )[32] .31 Hình 2.13 Mơ hình hệ thống turbine thủy lực phi tuyến có tính tổn thất cột nước [32] 32 Hình 2.14 Đáp ứng cơng suất turbine thủy lực phi tuyến đóng mở cánh hướng 32 Hình 2.15 Sơ đồ mơ hình hóa máy phát điện làm việc với tải độc lập [27] .33 Hình 2.16 Mơ hình động học máy phát điện làm việc với tải độc lập 35 Hình 2.17 Sơ đồ máy phát nối với hệ thống điện 36 Hình 2.18 Mơ hình động học máy phát điện làm việc chế độ nối lưới 37 Hình 3.1 Sơ đồ mạch vòng điều khiển tốc độ máy phát [3] 39 Hình 3.2 Sơ đồ mạch vịng điều khiển vị trí cánh hướng [3] 40 Hình 3.3 Cấu trúc mạch vịng tốc độ với turbine tuyến tính .42 Hình 3.4 Mạch vịng điều khiển công suất [3] 44 Hình 3.5 Sơ đồ mạch vịng điều khiển máy phát làm việc với tải độc lập .48 Hình 3.6 Đáp ứng mạch vịng tốc độ với mơ hình turbine tuyến tính sử dụng điều khiển PID điểm làm việc (V , α , H ) 49 Hình 3.7 Đáp ứng mạch vịng tốc độ với mơ hình turbine phi tuyến sử dụng PID điểm làm việc (V , α , H ) 49 Hình 3.8 Đáp ứng mạch vịng tốc độ sử dụng điều khiển PID T/H 50 Hình 3.9 Đáp ứng mạch vịng tốc độ sử dụng điều khiển PID T/H 51 Hình 3.10 Đáp ứng mạch vịng tốc độ sử dụng điều khiển PID T/H 51 Hình 3.11 Sơ đồ thay tương đương máy phát điện nối với hệ thống 52 Hình 3.12 Sơ đồ mạch vịng điều khiển máy phát nối lưới .53 Hình 3.13 Đáp ứng mạch vịng cơng suất với mơ hình turbine tuyến tính sử dụng điều khiển PI trường hợp chiều cao cột áp định mức 54 Hình 3.14 Đáp ứng mạch vịng cơng suất với mơ hình turbine phi tuyến sử dụng điều khiển PI trường hợp chiều cao cột áp định mức 54 Hình 3.15 Đáp ứng mạch vịng cơng suất sử dụng điều khiển PI T/H1 55 Hình 3.16 Đáp ứng mạch vịng cơng suất sử dụng điều khiển PI T/H2 56 Hình 3.17 Đáp ứng mạch vịng cơng suất sử dụng điều khiển PI T/H3 56 Hình 3.18 Cấu trúc tổng quát nơron 58 Hình 3.19 Cấu trúc mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp 58 Hình 3.20 Mơ hình hệ thống suy luận mờ Tagaki, Sugeno biểu diễn R1, R2 [21] 64 Hình 3.21 Cấu trúc ANFIS tương ứng với mơ hình mờ Tagaki, Sugeno biểu diễn R1, R2 .64 Hình 3.22 Cấu trúc mạch vịng điều khiển sử dụng điều khiển NNC 67 Hình 3.23 Sơ đồ tổng qt mơ hình nhận dạng [2] 68 Hình 3.24 Cấu trúc nhận dạng ANFIS 4-4-4-4-1 68 Hình 3.25 Cấu trúc điều khiển PID nơron (NNC) .72 Hình 3.26 Đầu đối tượng đầu mơ hình ANFIS nhận dạng .74 Hình 3.27 Sai lệch đầu đối tượng đầu ANFIS trình nhận dạng .75 Hình 3.28 Thay đổi giá trị tâm hàm liên thuộc ANFIS trình nhận dạng 75 Hình 3.29 Thay đổi giá trị độ rộng hàm liên thuộc ANFIS trình nhận dạng76 Hình 3.30 Thay đổi giá trị thơng số đầu ANFIS trình nhận dạng .76 Hình 3.31 Cấu trúc mạch vịng điều khiển tốc độ máy phát sử dụng điều khiển NNC 77 Hình 3.32 Sơ đồ mơ mạch vịng điều khiển tốc độ sử dụng điều khiển NNC 77 Hình 3.33 Đáp ứng mạch vòng tốc độ sử dụng điều khiển NNC T/H1 78 Hình 3.34 Thơng tin Jacobi thơng số KP, KI, KD điều khiển NNC T/H1.78 Hình 3.35 Đáp ứng mạch vịng tốc độ sử dụng NNC T/H2 .79 Hình 3.36 Thông tin Jacobi thông số KP, KI, KD điều khiển NNC T/H2.79 Hình 3.37 Đáp ứng mạch vòng tốc độ sử dụng điều khiển NNC T/H3 80 Hình 3.38 Thơng tin Jacobi thông số KP, KI, KD điều khiển NNC T/H3.80 Hình 3.39 So sánh đáp ứng tốc độ hệ thống làm việc T/H1 sử dụng điều khiển PID điều khiển NNC .81 Hình 3.40 So sánh đáp ứng tốc độ hệ thống làm việc T/H sử dụng điều khiển PID điều khiển NNC .82 Hình 3.41 So sánh đáp ứng tốc độ hệ thống làm việc T/H sử dụng điều khiển PID điều khiển NNC .82 Hình 3.42 Sơ đồ cấu trúc mạch vịng điều khiển công suất sử dụng điều khiển NNC 83 Hình 3.43 Sơ đồ mơ mạch vịng điều khiển cơng suất sử dụng điều khiển NNC 83 Hình 3.44 Đáp ứng mạch vịng cơng suất với sử dụng điều khiển NNC T/H1 84 Hình 3.45 Thơng tin Jacobi thơng số KP, KI điều khiển NNC T/H1 84 Hình 3.46 Đáp ứng mạch vịng cơng suất sử dụng điều khiển NNC T/H2 85 Hình 3.47 Thơng tin Jacobi thông số KP, KI điều khiển NNC T/H2 85 Hình 3.48 Đáp ứng mạch vịng cơng suất với sử dụng điều khiển NNC T/H3 86 Hình 3.49 Thơng tin Jacobi thơng số KP, KI điều khiển NNC T/H3 86 Hình 3.50 So sánh đáp ứng công suất hệ thống làm việc T/H sử dụng điều khiển PI điều khiển NNC 87 Hình 3.51 So sánh đáp ứng công suất hệ thống làm việc T/H sử dụng điều khiển PI điều khiển NNC 88 Hình 3.52 So sánh đáp ứng công suất hệ thống làm việc T/H sử dụng điều khiển PI điều khiển NNC 88 Hình 4.1 Mơ hình tổng quan hệ thống mô HIL .90 Hình 4.2 Sơ đồ khối Card NI PCI MIO 16E-1 92 Hình 4.3 Sơ đồ chân Card NI PCI MIO 16E-1 93 Hình 4.4 Sơ đồ mạch hệ thống dầu thủy lực [3] .94 Hình 4.5 Các thành phần hệ thống dầu thủy lực .94 Hình 4.6 Sơ đồ mạch lực mạch điều khiển hệ thống bơm dầu thủy lực 95 Hình 4.7 Mạch điều khiển bơm dầu tự động điều khiển van thủy lực 96 Hình 4.8 Sơ đồ chân tín hiệu Card Arduino Uno .97 Hình 4.9 Lưu đồ thuật tốn điều khiển mạch vịng vị trí cánh hướng .98 Hình 4.10 Bộ điều khiển mạch vịng vị trí cánh hướng 98 Hình 4.11 Servo motor cảm biến vị trí 99 Hình 4.12 Đáp ứng bước nhảy điều khiển vị trí hệ thời gian thực 100 Hình 4.13 Mơ hình mơ thực nghiệm HIL sử dụng PID trường hợp máy phát làm việc với tải độc lập 101 Hình 4.14 Mơ hình mơ thực nghiệm HIL sử dụng NNC trường hợp máy phát làm việc với tải độc lập 102 Hình 4.15 Đặc tính thực nghiệm mạch vịng tốc độ sử dụng điều khiển PID T/H1 .102 Hình 4.16 Đặc tính thực nghiệm mạch vòng tốc độ sử dụng điều khiển NNC trường hợp chiều cao cột áp ổn định, công suất tải thay đổi 103 Hình 4.17 Đặc tính thực nghiệm mạch vòng tốc độ sử dụng điều khiển PID T/H2 .103 Hình 4.18 Đặc tính thực nghiệm mạch vịng tốc độ sử dụng điều khiển NNC T/H2 .104 Hình 4.19 Đặc tính thực nghiệm mạch vòng tốc độ sử dụng điều khiển PID T/H3 .104 Hình 4.20 Đặc tính thực nghiệm mạch vịng tốc độ sử dụng điều khiển NNC T/H3 .105 Hình 4.21 Mơ hình mơ thực nghiệm HILsử dụng điều khiển PI trường hợp máy phát nối lưới 106 Hình 4.22 Mơ hình mơ thực nghiệm HILsử dụng điều khiển NNC trường hợp máy phát nối lưới 106 Hình 4.23 Đặc tính thực nghiệm mạch vịng điều khiển cơng suất sử dụng điều khiển PI T/H1 .107 Hình 4.24 Đặc tính thực nghiệm mạch vịng điều khiển cơng suất sử dụng điều khiển NNC T/H1 107 Hình 4.25 Đặc tính thực nghiệm mạch vịng điều khiển cơng suất sử dụng điều khiển PI T/H2 .108 Hình 4.26 Đặc tính thực nghiệm mạch vịng điều khiển cơng suất sử dụng điều khiển NNC T/H2 108 Hình 4.27 Đặc tính thực nghiệm mạch vịng điều khiển cơng suất sử dụng điều khiển PI T/H3 .109 Hình 4.28 Đặc tính thực nghiệm mạch vịng điều khiển cơng suất sử dụng điều khiển NNC T/H3 109 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Thủy điện nguồn điện có từ trình biến đổi lượng nước (thủy năng) dạng động thành làm quay turbine-máy phát tạo điện Trong trạm thủy điện, điều tốc thành phần quan trọng, có chức điều chỉnh lượng đầu vào để giữ cho tốc độ quay turbine (hay tần số lưới điện) ổn định: - Trong chế độ tổ máy vận hành độc lập tham gia điều tần (chế độ Speed), điều tốc có nhiệm vụ: Điều chỉnh cơng suất phát (có giám sát tần số) cân với công suất tải (hoặc công suất yêu cầu phạm vi thay đổi công suất máy phát) để đưa tần số (tốc độ quay roto máy phát) định mức có thay đổi biến đầu vào (chiều cao cột áp) biến đầu (công suất tải) - Trong chế độ tổ máy vận hành bám lưới (Power control), theo lệnh tăng giảm công suất phát vào lưới, điều tốc có nhiệm vụ điều chỉnh cơng suất phát để đáp ứng công suất yêu cầu (không giám sát tần số) Về công suất nhà máy phân chia theo công suất lắp đặt, cách phân loại phụ thuộc quốc gia Ở Việt Nam phân loại theo tiêu chuẩn TCVN-5090 gồm: - Nhà máy thuỷ điện lớn: P ≥ 1000MW - Nhà máy thuỷ điện vừa: 15MW < P < 1000MW - Nhà máy thuỷ điện nhỏ: P≤ 15MW Các nhà máy thủy điện lớn vừa, thường có hồ chứa nước với dung lượng đủ lớn, điều đảm bảo cho chiều cao cột áp có thay đổi q trình làm việc hệ thống Vì vậy, nhà máy thủy điện này, sử dụng điều tốc với thuật toán điều chỉnh PID đảm bảo chất lượng điều khiển theo yêu cầu Các nhà máy thủy điện nhỏ (đặc biệt miền Trung Tây Nguyên), có đặc điểm khác với nhà máy thủy điện trung bình nhà máy thủy điện lớn là: hồ chứa thường có dung lượng nhỏ khơng có hồ chứa (sử dụng thượng lưu làm hồ chứa); thường xây dựng sơng có độ dốc lịng sơng lớn, lịng sơng hẹp; lưu lượng nước thay đổi nhanh mùa mưa bão Với đặc điểm dẫn đến chiều cao cột áp thay đổi nhanh Trong điều kiện làm việc có chiều cao cột áp không ổn định cộng với nhu cầu điện (phụ tải máy phát điện) thay đổi phạm vi rộng, điều tốc với thuật tốn điều khiển PID (có tham số cố định) khó khăn việc điều chỉnh giữ cân lượng đầu vào đầu hệ thống, làm cho đáp ứng có dao động lớn (hoặc có trường hợp ổn định) Xuất phát từ đặc điểm trên, chọn đối tượng nghiên cứu cho đề tài nhà máy thủy điện nhỏ, khơng có hồ chứa nước lớn (hoặc sử dụng thượng lưu làm hồ chứa) nhằm giải khó khăn mà điều tốc nhà máy gặp phải Bài toán nghiên cứu đặt cần thiết kế điều khiển thích nghi cho bộ điều tốc để tốt hai vấn đề nhiễu cột áp đầu vào nhiễu tải đầu ra, để cải thiện nâng cao chất lượng điều khiển hệ thống Hiện nay, có nhiều phương pháp sơ đồ điều khiển thích nghi khác nhau, tơi chọn phương pháp điều khiển thích nghi gián tiếp để nghiên cứu áp dụng cho hệ thống Trong đó, điều khiển lựa chọn nơron tuyến tính có cấu trúc theo nguyên tắc điều khiển PID (PI); mơ hình đối tượng (gồm nhiễu đầu vào đầu ra) nhận dạng trực tiếp (on-line) mạng ANFIS (Adaptive Network Base Fuzzy Inference System), sở thơng số điều khiển PID (PI) điều chỉnh thích nghi q trình làm việc hệ thống Với lý trên, chọn đề tài nghiên cứu là: “Nghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơ-ron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbine-máy phát thủy điện” Mục đích đề tài Thiết kế điều khiển thích nghi cho điều tốc turbine-máy phát thủy lực, nhằm nâng cao chất lượng điều khiển cho nhà máy thủy điện có thơng số đầu vào đầu thay đổi phạm vi rộng Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu đề tài là: Nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng thông số (chiều cao cột áp, công suất phụ tải điện) đến ổn định hệ thống turbinemáy phát thủy lực Trên sở thiết kế điều khiển thích nghi để nâng cao chất lượng điều khiển cho nhà máy thủy điện có cơng suất nhỏ, làm việc trường hợp chiều cao cột áp công suất khác hai chế độ máy phát vận hành với tải độc lập (mạch vòng điều khiển tốc độ (tần số)) máy phát vận hành có hịa lưới (mạch vịng điều khiển công suất) Ý nghĩa khoa học thực tiễn - Ý nghĩa khoa học: Nghiên cứu áp dụng lý thuyết điều khiển thông minh với công cụ lý thuyết mờ, mạng nơron, kết hợp lý thuyết mờ mạng nơron vào việc thiết kế điều khiển thích nghi để nâng cao chất lượng điều khiển cho đối tượng phi tuyến có thơng số bất định - Ý nghĩa thực tiễn: Do nhu cầu điện ngày tăng xu hướng Công nghiệp hóa Việt Nam, nâng cao khả đáp ứng nhanh với giảm chi phí cho việc truyền tải điện đến vùng cách xa nhà máy điện có cơng suất lớn, nên năm gần đây, việc phát triển thủy điện, đặc biệt thủy điện có cơng suất nhỏ bùng nổ với số lượng lớn nhiều vùng miền nước Việc thiết kế điều khiển thích nghi dựa cơng cụ nói để giải hai vấn đề lớn hệ thống thủy điện nhiễu cột áp đầu vào nhiễu tải đầu ra, nhằm nâng cao chất lượng cung cấp điện từ góp phần tăng hiệu suất làm việc thiết bị điện cần thiết thực tế 10 Bảng 4.2 Thông số chất lượng điều khiển thực nghiệm điều khiển PI NNC chế độ máy phát nối lưới ( P L = 0,8(pu) ) Điều kiện làm việc Trường hợp Trường hợp Trường hợp 4.4 Bộ điều Thời gian độ Lượng điều chỉnh khiển t p (s) δmax (%) Số lần dao động (n) PI 100 6,15 +0,15 NNC 70 6,1 +0,08 PI 110 9,85 +0,2 NNC 55 5,35 +0,1 PI 100 8,52 -0,15 NNC 50 3,54 -0,1 Sai lệch tĩnh S(%) Kết luận chương - Bộ điều tốc điện-thủy lực thiết kế gồm: Hệ thống bơm dầu tự động kết hợp với bình tích đảm bảo ổn định áp lực dầu cung cấp cho van thủy lực; điều khiển van thủy lực sử dụng bo mạch Aduino-Uno đơn giản tích hợp nhiều chức có sẵn, cấu chấp hành xylanh thủy lực với cảm biến để đo lường vị trí Bộ điều tốc thiết kế đảm bảo hoạt động tin cậy, chắn xác - Mơ hình mơ thực nghiệm HIL (Hardware-In-The-Loop) xây dựng sở sử dụng hệ thống máy tính card đa NI PCI MIO 16E-1 để thu thập trao đổi tín hiệu thiết bị điều tốc với mơ hình máy tính ngược lại - Quá trình thực nghiệm tiến hành với hai điều khiển PID (PI) điều khiển NNC chế độ máy phát làm việc với tải độc lập máy phát nối lưới Qua cho thấy, điều kiện hoạt động có biến đầu vào chiều cao cột áp biến đầu phụ tải điện thay đổi thay đổi giá trị công suất đặt, đáp ứng hệ thống sử dụng điều khiển NNC cho chất lượng điều khiển tốt nhiều so với sử dụng điều khiển PID, PI (Đáp ứng dao động, lượng điều chỉnh sai lệch tĩnh nhỏ) Kết thực nghiệm hồn tồn phù hợp với kết mơ trình bày chương 110 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 5.1 Kết Luận án đạt kết cụ thể sau: - Xây dựng mơ hình tốn học biểu diễn quan hệ thành phần thủy lực nhà máy thủy điện, từ xác định mơ hình hệ thống turbine thủy lực phi tuyến tuyến tính hóa nhà máy thủy điện - Nghiên cứu ảnh hưởng thông số đến công suất tần số hệ thống chế độ vận hành khác nhau, thiết kế điều khiển phản hồi tuyến tính PID, PI cho mạch vịng điều khiển tốc độ mạch vịng điều khiển cơng suất Đánh giá chất lượng điều khiển hệ thống điều khiển PID, PI trường hợp hệ thống thủy điện có tham số đầu vào (chiều cao cột áp) tham số đầu (công suất phụ tải) thay đổi phạm vi rộng - Thiết kế điều khiển nơron thích nghi NNC, có kết hợp mạng nơron mạng nơron có cấu trúc dựa hệ thống suy luận mờ Tagaki-Sugeno (ANFIS) để nhận dạng trực tiếp hệ thống thủy lực có thơng số bất định Trên sở đó, thông số điều chỉnh PID, PI nơron tự động cập nhật theo thay đổi hệ thống chế độ vận hành khác máy phát - Xây dựng, lắp đặt điều tốc điện-thủy lực (là điều tốc sử dụng phổ biến nay) kết hợp ưu điểm vượt trội thiết bị điện thủy lực Bộ điều tốc hoạt động tin cậy, thiết bị điều khiển nhỏ gọn, đặc biệt dễ quan sát thao tác - Xây dựng mơ hình thực nghiệm HIL (Hardware-In-The-Loop), sử dụng phần mềm Matlab để tính tốn điều khiển card đa NI PCI MIO 16E-1 để trao đổi liệu máy tính thiết bị thực Việc thiết kế, tính tốn phần tử thực phần mềm đơn giản dễ dàng phải thiết kế mạch thực mà đảm bảo độ xác - Kết thực nghiệm cho kết hoàn toàn phù hợp với kết nghiên cứu lý thuyết trình bày chương 5.2 Bàn luận - Trong nghiên cứu, luận án sử dụng mơ hình hệ thống thủy lực turbine xây dựng dựa q trình động lực học đường ống có kể tới tổn thất cột áp đường ống nên sát thực so với nghiên cứu sử dụng mơ hình tuyến tính hóa số tác giả nước nghiên cứu - Bộ điều khiển sử dụng mạng nơron thích nghi hồn tồn phù hợp với hệ thống có tham số thay đổi thường xuyên, đảm bảo thông số điều khiển cập nhật liên tục theo thay đổi tải tham số hệ thống làm cho đáp ứng nhanh ổn định với nhiễu đầu vào đầu - Sử dụng phần mềm Matlab để tính tốn điều khiển cho mạch vịng tốc độ mạch vịng cơng suất nên đảm bảo tính xác cao Ngồi luận án sử dụng 111 card đa NI PCI MIO 16E-1 để trao đổi liệu máy tính thiết bị thực nên việc thiết kế, tính tốn phần tử thực phần mềm đơn giản dễ dàng phải thiết kế mạch thực mà đảm bảo độ xác - Giảm chi phí cho việc sử dụng nhiều thiết bị thực đặc biệt cần thiết cho trình thiết kế hệ thống Ngồi khơng thể thiết kế thử nghiệm cho nhà máy thủy điện việc khơng cho phép mà chưa có đảm bảo nào, sử dụng phương pháp cách tốt để kiểm tra thử nghiệm tính đắn hệ thống - Việc kiểm tra hệ thống với trường hợp rủi ro xảy thực dễ dàng với độ an tồn cao, khơng sợ hư hỏng thiết bị (do sử dụng mơ hình máy tính) Ở ta thử nghiệm đầy đủ trường hợp khó khăn sa thải phụ tải, đóng tải hay trường hợp cố khác cách dễ dàng - Phương pháp sử dụng phịng thí nghiệm, đảm bảo tính linh hoạt Ta thay đổi thơng số điều khiển nhanh chóng Hơn việc thử nghiệm với nhiều loại mơ hình turbine hay máy phát trở nên dễ dàng 112 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Luận án có đóng góp cụ thể sau: - Xây dựng mơ hình tuyến tính hóa mơ hình phi tuyến (có xét đến tổn thất cột áp đường ống) cho nhà máy thủy điện khơng có hồ chứa lớn, khơng có tháp điều áp - Thiết kế điều khiển phản hồi tuyến tính PID, PI cho hệ thống vận hành chế độ làm việc với phụ tải độc lập (mạch vòng điểu khiển tốc độ) chế độ vận hành nối lưới (mạch vịng điều khiển cơng suất) - Đánh giá chất lượng điều khiển hệ thống sử dụng điều khiển PID, PI trường hợp hệ thống có tham số thay đổi như: công suất phụ tải điện, công suất đặt, chiều cao cột áp - Thiết kế điều khiển nơron thích nghi NNC (PID-nơron, PI-nơron có thơng số cập nhật trực thay đổi tham số hệ thống) ứng dụng vào điều khiển hệ thống turbine thủy lực trường hợp hệ thống thủy lực có thơng số thay đổi phạm vi rộng cho kết tốt - Thiết kế điều tốc điện-thủy lực thực tế đảm bảo hoạt động tin cậy, chắn xác phục vụ cho trình thực nghiệm, kiểm tra, đánh giá chất lượng điều khiển miền thời gian thực - Xây dựng mơ hình thực nghiệm HIL (Hardware-In-The-Loop), sử dụng phần mềm Matlab để tính tốn điều khiển card đa NI PCI MIO 16E-1 để trao đổi liệu máy tính thiết bị thực nên việc thiết kế, tính toán phần tử thực phần mềm đơn giản dễ dàng phải thiết kế mạch thực mà đảm bảo độ xác Kết thực nghiệm điều tốc thực tế chứng minh tính ưu việt điều khiển NNC so với điều khiển PID, PI tuyến tính yêu cầu chất lượng điều khiển hệ thống điện, tạo khả ứng dụng cao vào thực tế Kiến nghị Tiếp tục nghiên cứu hoàn thiện phát triển điều khiển NNC để ứng dụng vào sản xuất thực tế nhà máy thủy điện 113 TÀI LIỆU THAM KHẢO I Tài liệu tham khảo Tiếng Việt [1] Nguyễn Như Hiển, Lại Khắc Lãi (2007) Điều khiển mờ, nơron, NXB khoa học kỹ thuật 2007 [2] Nguyễn Chí Ngơn, Đặng Tín (2011), Điều khiển PID nơron thích nghi dựa nhận dạng mạng nơron mờ hồi qui áp dụng cho hệ bóng, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ 2011:20a, 159-168 [3] Nguyễn Hồng Quang (2013), Nghiên cứu thiết kế chế tạo thiết bị điều khiển nhúng ứng dụng cho trạm thủy điện, đề tài độc lập cấp nhà nước mã số 43/2009G/HĐ-ĐTĐL [4] Nguyễn Trung Thi, Đoàn Quang Vinh (2010), Chỉnh định mờ tham số PID cho điều tốc turbine nhà máy thủy điện, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, Đại học Đà Nẵng - số 4(39).2010, 324-331 II Tài liệu tham khảo Tiếng Anh [5] Batlle, C.Batlle (1998), Design of a Controller for a Model of a Hydraulic Plant, ProyectoCICYT TAP97-0969-C03-01, Internal Report, February 1998 [6] Chen Jian, Liang Gui-shu, Dong Qing (2008), Design of Additional Mix Robust Governor Control for Hydraulic Turbine Generator, DRPT, 2008, 6-9 April 2008 Nanjing China [7] Cheng Y-C, Ye Lu-Q, Chuang Fu, Cai W-Y (2002), Anthropormorphic intelligent PID control and its application in the hydro turbine governor, In: 1st International Conference on Machine Learning and Cybernetics, vol.1, 2002 pp 391–395 [8] Clifton L (1988), Optimal governing of reaction turbines, Water Power Dam Const 1988:22–28 [9] Dewi Jones and Sa’ad Mansoor (2004), Predictive Feedforward Control for a Hydroelectric Plan, IEEE transactions on control systems technology, vol 12, no 6, november 2004 [10] Dhaliwal NS, Wichert HE (1978), Analysis of PID governors in multimachine system, IEEE Trans Power ApparSyst 1978;97:456–463 [11] Dianwei Qian, Jianqiang Yi and Xiangjie Liu (2011), Design of Reduced Order Sliding Mode Governor for Hydro-turbines, 978-1-4577-0079-8/11/.pp.5073-5078 AACC July 01, 2011 [12] Dorf and Bishop (2005), Modern Control Systems, ISBN-13: 978-0-13-602458-3 [13] Gagan Singh and D.S Chauhan (2011), Development and Simulation of Mathematical Modelling of Hydraulic Turbine, ACEEE Int J on Control System and Instrumentation, Vol 02, No 02, pp 55-58, June 2011 [14] Hideyuki Takagi and Isao Hayashi (1991), NN-Driven Fuzzy Reasoning, International Journal of Approximate Reasoning 1991; 5:191-212 114 [15] IEEE Working Group (1992) Working Group on Prime Mover and Energy Supply Models for System Dynamic Performance Studies, Hydraulic Turbine and Turbine Control Models for System Dynamic Studies, IEEE Trans on Power Systems, Vol.7, No.1, pp 167-179, February 1992 15 [16] İlyas Eker (2003), Robust governor design for hydro turbines using a multivariablecascade control approach, The Arabian Journal for Science and Engineering, Volume 28, Number 2B, pp 195-209, October 2003 [17] Iwan Setiawan, Ardyono Priyadi3, Mauridhi Hery Purnomo4 (2013), Controlling of Non-Minimum Phase Micro Hydro Power Plant B ased on Adaptive B - Spline Neural Networl, IEEE 978-1-4799-0425-9/13 [18] J Fraile-Ardanuy, J R Wilhelmi, J Fraile-Mora, J I Pérez and I Sarasúa, http://europa.eu.int/comm/energy/res/sectors/small_hydro_dissemination_en.htm [19] J L Woodward (1968), Hydraulic-Turbine Transfer Function for use in Governing Studies, Proc IEE, vol 115, pp 424-426, 1968 [20] J.S Roger Jang (1991), Fuzzy modeling generalized neural networks and Kalman filter algorithm, in Proc Ninth.Nat.Conf Artificial Intell (AAAI-91), July 1991, pp 762-767 [21] Jyh-Sing, Roger Jang (1993), ANFIS: Adaptive-Network-Base Fuzzy Infernce System, IEEE Trans, vol.23, no 3, May/June 1993 [22] K.J Astrom and B Wittenmark (1984), Compurter controler system:Theory and design, Third Edition, Prentice-Hall 1984 [23] Lansberry JE, Wozniak L (1992), Optimal hydro generator governor tuning with a genetic algorithm, IEEE Trans Energy Conv 1992;7:623–630 [24] Lie Jasa, Ardyono Priyadi, Mauridhi Hery Purnomo (2012), PID Control For Micro-Hydro Power Plants Based on neural network, DOI: 10.2316/P.2012.769-039 [25] Malik and Zeng (1995) O Malik, Y Zeng, Design of a Robust Adaptive Controller for a Water Turbine Governing System, IEEE Trans on Energy Conversion, Vol 10, No 2, pp 354-359, June 1995 [26] Orelind, Wozniak, et al (1989) G.Orelind, L.Wozniak, J.Medanic, T.Whittemore, Optimal PID Gain Schedule for Hydrogenerators-Design and Application, IEEE Trans on Energy Conversion, Vol 4, No 3, pp 300-307, September 1989 [27] Prabha Kundur (1994), Power System Stability And Control, McGraw-Hill, Inc 1994 [28] S Hagihara, H Yokota & K Goda and K Isobe (1979), Stability of a hydraulic turbine generating unit controlled by P.I.D governor EE Transactions on Power Apparatus and Systems, Vol PAS-98, No.6 Nov.Dec 1979 [29] Tadashi Kondo and Junji Ueno (2012), Feedback gmdh-type neural network and its application to medical image analysis of liver cancer International Journal of Innovative Computing, Information and Control Volume 8, Number 3(B), pp 22852300, March 2012 115 [30] Takagi and Sugeno (1983), Derivation of fuzzy control rules from human operator’s control action, in Proc IFAC Symp Fuzzy inform., Knowledge Representation and Decision Analysis, July 1983, pp 55-60 [31] Takahisa Kageyama,Takashi Goto, and Chosei Okamura (2006), Practical Hydraulic Turbine Model, 1-4244-0493-2/06/$20.00 ©2006 IEEE [32] Working Group on Prime Mover and Energy Supply (1992), Models for System Dynamic Performance Studies hydraulic turbine and turbine control models for system pynamic studie, Vol.7, no.1, pp 167-179, February 1992 [33] Yamamoto T, Kanedam M, Oki T, Watanbe E, Tanaka K (1995), Intelligent tuning of PID controllers, In: IEEE Conference on Intelligent Systems for 21st Century, Proceedings of Systems, Man and Cybernetics, vol 3, 1995 pp 2610–2615 [34] Zhang Z Huo Z, Xiao Z (2002), PID control with fuzzy compensation for hydroelectric generating unit, In: International Conference on Power System Technology, vol 4, 2002 pp 2348–2352 116 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN Nguyễn Đắc Nam, Nguyễn Hồng Quang, Nguyễn Trọng Thuần (2013), Chỉnh định mờ tham số PID cho điều tốc turbine nhà máy thủy điện, Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Công nghệ tồn quốc khí lần thứ III tháng năm 2013, 1128-1135 Nguyễn Đắc Nam, Nguyễn Hồng Quang (2014), Ứng dụng điều khiển nơron PID điều tốc hệ turbine-máy phát thủy điện, Chuyên san điều khiển & tự động hóa, số 11, tháng 12 năm 2014, 3-7 Nguyễn Đắc Nam, Nguyễn Hồng Quang (2015), Ứng dụng lý thuyết mờ mạng nơron để thiết kế điều khiển cho điều tốc turbine thủy lực, Tạp chí nghiên cứu khoa học cơng nghệ quân -Viện Khoa học Công nghệ quân sự, số 37, tháng năm 2015, 68-74 Nguyễn Đắc Nam, Nguyễn Hồng Quang (2015), Ứng dụng ANFIS mạng nơron thiết kế điều khiển thích nghi cho điều tốc turbine thủy lực, Chuyên san điều khiển & tự động hóa, số 13, tháng năm 2015, 21-29 117 PHỤ LỤC Phụ lục Biểu thức tính thông số đầu ANFIS T S0 * AT = γ w1x1 w1x2 w1 w2 x1 w2 x2 w2 w3 x1 w3 x2 w3 w4 x1 w4 x2 w4  A* S0 = γ w1x1 w1x2 w1 w2 x1 w2 x2 w2 w3 x1 w3 x2 w3 w4 x1 w4 x2 w4  S0 * AT * A * S0 =  w12 x   w1 x x   w1 x   w1 w2 x12   w1 w2 x1 x2  =  w1 w2 x1       w1 w4 x12   w1 w4 x1 x2   w1 w4 x1 w1 x1 x2 w1 x22 w1 x1 w1 w4 x12 w1 w4 x1 x2 w1 w4 x1 x2 w1 w4 x22 w1 w4 x1 w1 w4 x2 w1 w2 x1 w1 w x w1 w2 x2 w2 w4 x1 x2 w2 w4 x22 w1 w2 x2 w1 w2 w2 w4 x1 w2 w4 x2 w1 x2 w1 w2 x1 x2 2 w1 w4 x1 x2 w1 x2 w1 w1 w4 x1 w2 w x w2 w4 x1 x2 2 w xx w4 x22 wx w1 w4 x22 w1 w4 x2 w xx w1 w4 x2 w1 w4 w4 x1 2 2 w4 x2 w1 w4 x1   w1 w4 x2   w1 w4   w2 w4 x1   w2 w4 x2   w2 w4       w4 x1   w4 x2   w4  λ + A * S0 * AT = γ *[(w1 x1 )2 + (w1 x2 )2 + (w1 )2 + (w2 x1 )2 + (w2 x2 )2 + (w2 )2 + (w3 x1 )2 + (w3 x2 )2 + + (w3 )2 + (w4 x1 )2 + (w4 x2 )2 + (w4 )2 ] + λ = M  w1 ( p1 x1 + q1 x2 + r1 ) + w2 ( p2 x1 + q2 x2 + r2 ) + w3 ( p3 x1 + q3 x2 + r3 ) +  =L y − A* X0 = y −    + w ( p4 x1 + q4 x2 + r4 )      w13 x3 + w13 x x2 + w13 x + w1 w22 x3 +  1     2     γ w1x1  +w1 w2 x2 + w1 w2 x1 +   p1 = p1 (0) + −γ * / M *L  λ   +w1 w32 x3 + w1 w32 x x2 + w1 w32 x  1        +w1 w24 x3 + w1 w42 x x2 + w1 w42 x    1      w13 x2 x + w13 x3 + w13 x + w1 w22 x3 +  2     2     γ w1x2  w1 w2 x2 + w1 w2 x1 x2 +  / M*L q1 = q1 (0) +  −γ *  λ   +w1 w32 x2 x + w1 w32 x3 + w1 w32 x  2        +w1 w24 x2 x + w1 w24 x3 + w1 w24 x  2     118    w13 x2 + w13 x2 + w13 + w1 w22 x2 +      2     γ w1  +w1 w2 x2 + w1 w2 +  / M *L r1 = r1 (0) +  −γ *  λ   +w1 w32 x2 + w1 w32 x2 + w1 w32 +         +w1 w24 x2 + w1 w24 x2 + w1 w24         w12 w2 x3 + w12 w2 x x2 + w12 w2 x +  1     3 3     γ w2 x1  +w2 x1 + w2 x1x2 + w2 x1 +  / M*L −γ * p2 = p2 (0) +   λ   +w2 w32 x3 + w2 w32 x x2 + w2 w32 x +  1        +w2 w42 x3 + w2 w42 x x2 + w2 w42 x  1        w12 w2 x2 x + w1 w22 x3 + w12 w2 x +  2     3 3     + + + + w x x w x w x γ w2 x2  2 2 2   q2 = q2 (0) + / M *L −γ *  λ   +w2 w32 x2 x + w2 w32 x3 + w2 w32 x +  2        +w2 w24 x2 x + w2 w24 x3 + w2 w24 x  2        w12 w2 x2 + w12 w2 x2 + w12 w2 +      3     γ w2  +w2 x1 + w2 x2 + w2 +   r2 = r2 (0) + −γ * / M *L  λ   +w2 w32 x2 + w2 w32 x2 + w2 w32 +         +w2 w42 x2 + w2 w42 x2 + w2 w42         w12 w3 x3 + w12 w3 x x2 + w12 w3 x +  1     2    γ w3 x1  +w2 w3 x1 + w2 w3 x1x2 + w2 w3 x1 +    p3 = p3 (0) + −γ * / M *L  λ   +w33 x3 + w33 x x2 + w33 x + w3 w24 x3 +  1 1        +w3 w24 x x2 + w3 w24 x         w12 w3 x2 x + w12 w3 x3 + w12 w3 x +  2     2 2    γ w3 x2  +w2 w3 x1 x2 + w2 w3 x2 + w2 w3 x2 +   q3 = q3 (0) +  −γ * / M *L  λ   +w33 x2 x + w33 x3 + w32 x + w3 w24 x2 x +  2 2        +w3 w24 x3 + w3 w24 x   2    119    w12 w3 x2 + w12 w3 x2 + w12 w3 +      2 2    γ w3  +w2 w3 x1 + w2 w3 x2 + w2 w3 +    r3 = r3 (0) + −γ * / M *L  λ   +w33 x2 + w33 x2 + w33 + w3 w24 x2 +         +w3 w24 x2 + w3 w24         w12 w4 x3 + w12 w4 x x2 + w12 w4 x +  1     2    γ w4 x1  +w2 w4 x1 + w2 w4 x1x2 + w2 w4 x1 +   p4 = p4 (0) +  −γ * / M *L  λ   +w32 w4 x3 + w32 w4 x x2 + w32 w4 x +  1        +w34 x3 + w34 x x2 + w34 x  1        w12 w4 x2 x + w12 w4 x3 + w12 w4 x +  2     2 2    γ w4 x2  +w2 w4 x1 x2 + w2 w4 x2 + w2 w4 x2 +   q4 = q4 (0) +  −γ * / M *L  λ   +w32 w4 x2 x + w32 w4 x3 + w32 w4 x +  2        +w34 x2 x + w34 x3 + w34 x  2        w12 w4 x2 + w12 w4 x2 + w12 w4 +      2 2    γ w4  +w2 w4 x1 + w2 w4 x2 + w2 w4 +    r4 = r4 (0) + / M *L −γ *  λ   +w32 w4 x2 + w32 w4 x2 + w32 w4 +         +w34 x2 + w34 x2 + w34      120 Phụ lục Chương trình nhận dạng điều khiển Matlab function y =NNC(x) global t1 t2 t3 t4 r1 r2 r3 r4 c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 c8 c9 c10 c11 c12 wdk if x(3)==0 t1=1; t2=2; t3=1; t4=2; r1=2; r2=2; r3=2; r4=2; c1=0; c2=0; c3=0; c4=0; c5=0; c6=0; c7=0; c8=0; c9=0; c10=0; c11=0; c12=0; wdk=[0.89 0.07 3,24]; end A1=exp(-(x(1)-t1)^2/r1^2); A2=exp(-(x(1)-t2)^2/r2^2); B1=exp(-(x(2)-t3)^2/r3^2); B2=exp(-(x(2)-t4)^2/r4^2); O2_1=A1*B1; O2_2=A1*B2; O2_3=A2*B1; O2_4=A2*B2; O=O2_1+O2_2+O2_3+O2_4; O3_1=O2_1/O; O3_2=O2_2/O; O3_3=O2_3/O; O3_4=O2_4/O; f1=c1*x(1)+c2*x(2)+c3; f2=c4*x(1)+c5*x(2)+c6; f3=c7*x(1)+c8*x(2)+c9; f4=c10*x(1)+c11*x(2)+c12; O4_1=O3_1*f1; O4_2=O3_2*f2; O4_3=O3_3*f3; O4_4=O3_4*f4; O5_1=O4_1+O4_2+O4_3+O4_4; %tinh sai lech gma=3; 121 lamda=0.9; ms=lamda+gma*(O3_1^2+O3_2^2+O3_3^2+O3_4^2)*(x(1)^2+x(2)^2+1); L=x(2)-O5_1; dc1=(((gma*O3_1*x(1))/lamda)gma^2*(x(1)^3+x(1)*x(2)^2+x(1))*(O3_1^3+O3_1*O3_2^2+O3_1*O3_3^2+O3_1*O3_ 4^2)/ms)*L; dc2=(((gma*O3_1*x(2))/lamda)gma^2*(x(1)^2*x(2)+x(2)^3+x(2))*(O3_1^3+O3_1*O3_2^2+O3_1*O3_3^2+O3_1*O3_ 4^2)/ms)*L; dc3=(((gma*O3_1)/lamda)gma^2*(x(1)^2+x(2)^2+1)*(O3_1^3+O3_1*O3_2^2+O3_1*O3_3^2+O3_1*O3_4^2)/ms) *L; dc4=(((gma*O3_2*x(1))/lamda)gma^2*(x(1)^3+x(1)*x(2)^2+x(1))*(O3_1^2*O3_2+O3_2^3+O3_2*O3_3^2+O3_2*O3_ 4^2)/ms)*L; dc5=(((gma*O3_2*x(2))/lamda)gma^2*(x(1)^2*x(2)+x(2)^3+x(2))*(O3_1^2*O3_2+O3_2^3+O3_2*O3_3^2+O3_2*O3_ 4^2)/ms)*L; dc6=(((gma*O3_2)/lamda)gma^2*(x(1)^2+x(2)^2+1)*(O3_1^2*O3_2+O3_2^3+O3_2*O3_3^2+O3_2*O3_4^2)/ms) *L; dc7=(((gma*O3_3*x(1))/lamda)gma^2*(x(1)^3+x(1)*x(2)^2+x(1))*(O3_1^2*O3_3+O3_2^2*O3_3+O3_3^3+O3_3*O3_ 4^2)/ms)*L; dc8=(((gma*O3_3*x(2))/lamda)gma^2*(x(1)^2*x(2)+x(2)^3+x(2))*(O3_1^2*O3_3+O3_2^2*O3_3+O3_3^3+O3_3*O3_ 4^2)/ms)*L; dc9=(((gma*O3_3)/lamda)gma^2*(x(1)^2+x(2)^2+1)*(O3_1^2*O3_3+O3_2^2*O3_3+O3_3^3+O3_3*O3_4^2)/ms) *L; dc10=(((gma*O3_4*x(1))/lamda)gma^2*(x(1)^3+x(1)*x(2)^2+x(1))*(O3_1^2*O3_4+O3_2^2*O3_4+O3_3^2*O3_4+O3_ 4^3)/ms)*L; dc11=(((gma*O3_4*x(2))/lamda)gma^2*(x(1)^2*x(2)+x(2)^3+x(2))*(O3_1^2*O3_4+O3_2^2*O3_4+O3_3^2*O3_4+O3_ 4^3)/ms)*L; dc12=(((gma*O3_4)/lamda)gma^2*(x(1)^2+x(2)^2+1)*(O3_1^2*O3_4+O3_2^2*O3_4+O3_3^2*O3_4+O3_4^3)/ms) *L; hr=0.1; dr1=hr*x(4)*(f1-O5_1)*O3_1*(x(1)-1)^2/2^3; dr2=hr*x(4)*(f2-O5_1)*O3_2*(x(1)-2)^2/2^3; dr3=hr*x(4)*(f3-O5_1)*O3_3*(x(2)-1)^2/2^3; dr4=hr*x(4)*(f4-O5_1)*O3_4*(x(2)-2)^2/2^3; ht=0.1; dt1=ht*x(4)*(f1-O5_1)*O3_1*(x(1)-1)/2^2; dt2=ht*x(4)*(f2-O5_1)*O3_2*(x(1)-2)/2^2; dt3=ht*x(4)*(f3-O5_1)*O3_3*(x(2)-1)/2^2; dt4=ht*x(4)*(f4-O5_1)*O3_4*(x(2)-2)/2^2; %cap nhat thong so lop vao 122 t1=t1-dt1; t2=t2-dt2; t3=t3-dt3; t4=t4-dt4; r1=r1-dr1; r2=r2-dr2; r3=r3-dr3; r4=r4-dr4; %cap nhat thong so lop c1=c1+dc1; c2=c2+dc2; c3=c3+dc3; c4=c4+dc4; c5=c5+dc5; c6=c6+dc6; c7=c7+dc7; c8=c8+dc8; c9=c9+dc9; c10=c10+dc10; c11=c11+dc11; c12=c12+dc12; J=-2*(f1-O5_1)*O3_1*(x(1)-t1)/r1^2; %Bo dieu khien h1=0.1; h2=0.1; h3=0.1; dentaw1=h1*x(5)*J*x(5); dentaw2=h2*x(5)*J*x(6); dentaw3=h3*x(5)*J*x(7); KP=wdk(1,1)+dentaw1; KI=wdk(1,2)+dentaw2; KD=wdk(1,3)+dentaw3; % Thong so bo dieu khien %y=[wdk(1,1);wdk(1,2);wdk(1,3)]; u=KP*x(5)+KI*x(6)+KD*x(7); y=[u,O5_1,J,KP,KI,KD]; 123 Phụ lục Chương trình điều khiển mạch vịng vị trí cánh hướng int inPin = A0; int inPin1 = A1; int X; int Ra_nhanh = 4; int Vao_nhanh = 5; int Ra_cham = 6; int Vao_cham = 7; void setup() { // put your setup code here, to run once: pinMode(inPin, INPUT); pinMode(inPin1, INPUT); pinMode(Ra_nhanh, OUTPUT); pinMode(Vao_nhanh, OUTPUT); pinMode(Ra_cham, OUTPUT); pinMode(Vao_cham, OUTPUT); Serial.begin(9600); } void loop() { // put your main code here, to run repeatedly: int inPin = analogRead(A0); delay(50); int inPin1 = analogRead(A1); delay(50); int X = inPin1 - inPin; if ((X >= -25)&&(X = 300){digitalWrite(4, LOW);} else {digitalWrite(4, HIGH);} if ((25 < X)&&(X < 300)){digitalWrite(6, LOW);} else {digitalWrite(6, HIGH);} if (X