Điều khiển thiết bị phản ứng khuấy trộn liên tục CSTR sử dụng giải thuật di truyền

Header Page of 126 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG VÕ ĐẠI BÌNH ĐIỀU KHIỂN THIẾT BỊ PHẢN ỨNG KHUẤY TRỘN LIÊN TỤC CSTR SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN Chuyên ngành: Tự ñộng hóa Mã số: 60.52.60 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng, Năm 2012 Footer Page of 126 Header Page of 126 Công trình ñược hoàn thành ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN QUỐC ĐỊNH Phản biện 1: TS NGUYỄN BÊ Phản biện 2: PGS.TS NGUYỄN HỒNG ANH Luận văn ñược bảo vệ Hội ñồng chấm Luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ Kỹ thuật họp Đại học Đà Nẵng vào ngày 30 tháng năm 2012 Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng Footer Page of 126 Header Page of 126 MỞ ĐẦU Lí chọn ñề tài Cùng với phát triển ñất nước, nghiệp công nghiệp hóa, ñại hóa ngày phát triển mạnh mẽ, tiến khoa học kỹ thuật, ñó kỹ thuật ñiều khiển tự ñộng - thông minh góp phần lớn tạo ñiều kiện ñể nâng cao hiệu trình sản xuất ñảm bảo yêu cầu bảo vệ người, máy móc môi trường Ngành công nghiệp hóa chất ngành kinh tế quan trọng Công nghiệp hóa chất sản xuất hóa chất hay hợp chất phức tạp, cung cấp nguyên liệu phục vụ cho nhiều ngành công nghiệp khác ñời sống người Vì yêu cầu ñặt sản phẩm ngành phải ñạt ñược chất lượng ngày cao Bắt buộc trình ñiều khiển ñại lượng lưu lượng, áp suất, nhiệt ñộ, nồng ñộ,… cần ñáp ứng với ñộ xác cao ñể phục vụ cho trình sản xuất ñạt hiệu tốt Đặc thù trình công nghệ sản xuất hóa chất khó thay ñổi thiết kế công nghệ, mô hình phức tạp, chịu ảnh hưởng nhiều ñối tượng tác ñộng ñặc biệt tác ñộng khó xác ñịnh nhiệt ñộ… Nên ñiều khiển ta phải thiết lập hệ thống ñiều khiển phù hợp với ñặc thù trình công nghệ có tính thích ứng cao Thiết bị phản ứng khuấy trộn liên tục (CSTR- Continuous stirred tank reactor) thiết bị thường ñược sử dụng ngành hóa chất, với thiết bị thực phản ứng hóa học ñể tạo loại môi chất Cùng với phát triển kỹ thuật ñiều khiển tự ñộng có nhiều cách ñể ñiều khiển thiết bị CSTR (ñiều khiển trình hóa học) chẳng hạn sử dụng ñiều khiển PID kinh ñiển, ñiều khiển mờ, nơron,…nhưng ñiều khiển ñều có ưu nhược ñiểm ñịnh Hiện nay, với ñiều khiển sử dụng mạng hồi quy có thêm hướng phát triển lĩnh vực nghiên cứu thiết kế ñiều khiển hệ thống, có nhiều ứng dụng lĩnh vực ñiều khiển công nghiệp Bộ ñiều khiển sử dụng mạng hồi quy nguyên tắc ñiều khiển tĩnh phi tuyến, ñược thiết kế với chất lượng hệ thống cho trước theo ñộ xác tuỳ ý làm việc theo nguyên lý tư người Tuy nhiên, cấu trúc mạng hồi quy phức tạp việc ñiều chỉnh tham số mạng cho thích hợp Footer Page of 126 Header Page of 126 khó Có nhiều loại mạng hồi quy : mạng hồi quy mờ, mạng hồi quy nơron ñã ñược ñưa với thuật toán cho việc học chúng Gần ñây, số cách học dựa giải thuật di truyền, tiến hóa ñược dùng thiết kế mạng hồi quy ñược ñề xuất ñể giải vấn ñề học cho ñiều khiển hồi quy Mục ñích cách học phát triển, cải tiến ñể nâng cao hiệu suất việc ñiều khiển Với phương hướng trên, tác giả tìm hiểu, nghiên cứu ứng dụng giải thuật di truyền vào mạng nơron ñể ñiều khiển thiết bị phản ứng khuấy trộn liên tục Đó lí chọn ñề tài "ĐIỀU KHIỂN THIẾT BỊ PHẢN ỨNG KHUẤY TRỘN LIÊN TỤC CSTR SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN" Mục ñích nghiên cứu - Hiểu rõ lí thuyết mạng hồi quy, mạng nơron thuật toán di truyền GA - Ứng dụng GA vào việc thiết kế ñiều khiển ñiều thiết bị phản ứng khuấy trộn liên tục CSTR - Sử dụng ñược phần mềm MATLAB SIMULINK làm công cụ xây dựng mô hình mô kết Đối tượng nghiên cứu - Thiết bị phản ứng khuấy trộn liên tục CSTR - Continuous-stirred tank reactor; - Mạng nơ ron; - Thuật toán di truyền GA Phạm vi nghiên cứu - Kết hợp giải thuật di truyền mạng nơ ron ñể ñiều khiển thiết bị CSTR cho tín hiệu theo mong muốn Phương pháp nghiên cứu - Nghiên cứu lý thuyết kết hợp với mô mô hình công cụ Matlab – Simulink, sở ñể tiếp tục nghiên cứu thực tế Ý nghĩa ñề tài Ý nghĩa khoa học Nếu thực thành công, ñề tài mang lại hướng ñi việc thiết kế ñiều khiển tối ưu có sử dụng giải thuật di truyền Bên cạnh việc giữ ñược ưu ñiểm ñiều khiển nơron, phương pháp bổ sung cho Footer Page of 126 Header Page of 126 mạng khả học mang tính di truyền nhằm ñưa hướng giải tối ưu trường hợp xảy với ñối tượng Qua ñó tạo công cụ ñiều khiển mạnh ñiều khiển trình sử dụng trí tuệ nhân tạo Ý nghĩa thực tiễn Đề tài thực làm sở ñể thực ñiều khiển sử dụng trí tuệ nhân tạo có khả ñiều khiển hệ thống phức tạp với chất lượng ñạt yêu cầu Cấu trúc luận văn : Luận văn gồm chương: CHƯƠNG 1: THIẾT BỊ PHẢN ỨNG KHUẤY TRỘN LIÊN TỤC CONTINUOUS STIRRED TANK REACTOR - CSTR 1.1 Giới thiệu thiết bị phản ứng khuấy trộn liên tục 1.2 Cấu hình thiết bị CSTR 1.3 Phương trình toán học ñối tượng CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT 2.1 Giới thiệu tổng quan mạng nơron 2.2 Giới thiệu tổng quan thuật toán di truyền GA – Genetic Algorithm CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 3.1 Xây dựng mô hình ñiều khiển sử dụng giải thuật di truyền 3.2 Tính toán thông số thiết bị CSTR CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG VÀ NHẬN XÉT 4.1 Mô ñiều khiển 4.2 Kết mô 4.3 Nhận xét kết mô Footer Page of 126 Header Page of 126 CHƯƠNG THIẾT BỊ PHẢN ỨNG KHUẤY TRỘN LIÊN TỤC CONTINUOUS STIRRED TANK REACTOR - CSTR GIỚI THIỆU THIẾT BỊ PHẢN ỨNG KHUẤY TRỘN LIÊN TỤC Thiết bị khuấy trộn liên tục (CSTR) ñược biết ñến thùng chứa lớn lò phản ứng, dạng thiết bị phản ứng phổ biến kĩ thuật hóa học Một thiết bị CSTR thường dùng ñể nói ñến mô hình ñược sử dụng ñể ñánh giá thay ñổi thành phần hợp chất trình phản ứng, với việc sử dụng thùng (bể) chứa có thiết bị khuấy hoạt ñộng liên tục, nhằm cho sản phẩm ñầu theo yêu cầu Mô hình làm việc với hầu hết lưu chất : chất lỏng, khí ñốt, bùn than, xi măng Cách xử lý thiết bị CSTR thường xấp xỉ hay hướng theo mẫu lý tưởng gọi Continuous Ideally Stirred-Tank Reactor (CISTR) Tất tính toán ñều ñược xấp xỉ với ñiều kiện lý tưởng Trong lò phản ứng khuấy trộn hoàn hảo, hợp chất ñầu ñồng ñược cấu thành từ hợp chất hóa học ñầu vào, hoạt ñộng với thời gian tốc ñộ phản ứng ổn ñịnh Nếu thời gian trộn ổn ñịnh từ ñến 10 chu kì ta coi ñã ñạt ñược yêu cầu kĩ thuật Các thiết bị CSTR ñược sử dụng thường ñược ñơn giản hóa công thức tính toán kĩ thuật ñược sử dụng ñể mô tả nghiên cứu phản ứng 1.1 Hình 1.1 Footer Page of 126 Thiết bị CSTR - Continuous-stirred tank reactor Header Page of 126 CẤU HÌNH THIẾT BỊ CSTR 1.2.1 Cấu hình thiết bị CSTR dòng chết biến ngõ vào biến ngõ 1.2.2 Cấu hình thiết bị CSTR dòng chảy qua biến ngõ vào biến ngõ 1.2.3 Cấu hình thiết bị CSTR có nguồn nhiệt biến ngõ vào, biến ngõ 1.2.4 Cấu hình thiết bị CSTR có nguồn nhiệt biến ngõ vào (Tc0 Ca0), biến ngõ ra(Tavà Ca) 1.3 PHƯƠNG TRÌNH TOÁN HỌC CỦA ĐỐI TƯỢNG 1.2 Hình 1.6 Hệ thống CSTR có nguồn nhiệt biến ngõ vào (Tc0 Ca0), biến ngõ (Tavà Ca) Bảng 1.1 Kí hiệu q Ca0 T0 Tc0 V k0 E/R R - ∆H ρ ρc Cp Cpc qc Ta Ca Footer Page of 126 Kí hiệu ñại lượng Ý nghĩa Lưu lượng dòng chảy chất A Nồng ñộ mol chất A Nhiệt ñộ chất ñưa vào phản ứng Nhiệt ñộ vào nguồn nhiệt Thể tích bồn = thể tích hỗn hợp phản ứng Hệ số truyền nhiệt Hệ số va chạm Năng lượng hoạt hóa Hằng số khí Entanpi phản ứng (sức phản nhiệt) Khối lượng riêng chất phản ứng Khối lượng riêng chất làm thiết bị nguồn nhiệt Nhiệt dung riêng chất phản ứng Nhiệt dung riêng chất làm thiết bị nguồn nhiệt Lưu lượng dòng chảy nguồn nhiệt Nhiệt ñộ hợp chất sau phản ứng Nồng ñộ mol chất B Đơn vị Lít/phút mol /lít K K Lít J/phút.K 1/phút K cal/mol g/lít g/lít cal/g.K cal/g.K Ml/phút oC mol/lít Header Page of 126 Từ hệ thống CSTR ñã chọn theo tài liệu [11] [12] [14] [15] ñã xác ñịnh mô hình toán cho hệ thống CSTR sau: Phương trình cân mol cho thiết bị khuấy trộn liên tục:  dn j =  dt  dt dn j V dC j dt   dn   +  j   ñl  dt  R (1.1) = q (C j − C j ) + ∑ν i , j ri V r (1.2) i =1 Trong ñó: ν : tốc ñộ chuyển hóa chất r : tốc ñộ phản ứng r = k.cjn n : bậc phản ứng Theo phương trình Arrhenius k = k0.exp  − E    RT  (1.3) Trong ñó: k0: hệ số va chạm Xét cụ thể phản ứng pha lỏng, ñẳng tích: A => B Phương trình tốc ñộ : r = k0e − E RT (1.4) CA Phương trình cân vật chất cho chất A: E − dCa q = (Ca − Ca ) − k0Ca e RTa dt V (1.5) Ta có phương trình cân nhiệt thiết bị khuấy trộn liên tục có dạng: dQ I = Q S − Q S − Q D − Qv + Q R + QC dt (1.6) Với QI nhiệt lượng hệ: Q I = mC p T = ρVC p T (1.7) QS1, QS2 dòng nhiệt ñối lưu hỗn hợp ñầu mang vào hỗn hợp phản ứng mang QS1 = ρqC p1T0 Footer Page of 126 (1.8) Header Page of 126 QS = ρqC p 2Ta (1.9) Trong ñó: QD : lượng nhiệt trao ñổi hỗn hợp phản ứng tác nhân tải nhiệt qua thành thiết bị Đối với trường hợp QD =0 Qv : Lượng nhiệt tổn thất môi trường xung quanh Xét Qv = QR : Nhiệt phản ứng QR = − r.∆H V (1.10) Với Qc Nhiệt lượng nguồn nhiệt sinh   k Qc = k q c 1 − exp −  qc  Với:   (Tc − Ta )  (1.11) k2 = ρ c C pc k3 = ρC pc Thế (1.7), (1.8), (1.9), (1.10), (1.11) vào (1.6) với T = Ta , ta có:  E dTa q = (T0 − Ta ) + k1Ca exp  − dt V  RTa Với k1 =    k3    + k2 qc 1 − exp  −   (Tc − Ta )   qc    (1.12) (− ∆H )k ρC p Từ (1.5) (1.12) ta có mô hình toán ñối tượng sau: E −  dCa q RTa = (Ca − Ca ) − k0Ca e  V  dt   dTa = q (T − T ) + k C exp  − E  a a   RTa  dt V Footer Page of 126    k3    + k2 qc 1 − exp  −   ( Tc − Ta )   qc    (1.13) Header Page 10 of 126 10 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT 2.1 GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON 2.1.1 Giới thiệu tổng quan não người Nơron sinh học Hệ thống thần kinh người ñược xem hệ thống ba tầng Trung tâm hệ thống não ñược tạo nên mạng lưới thần kinh; liên tục thu nhận thông tin, nhận thức thông tin, thực ñịnh phù hợp Bên não tiếp nhận làm nhiệm vụ chuyển ñổi kích thích từ thể người hay từ môi trường bên thành xung ñiện; xung ñiện vận chuyển thông tin tới mạng lưới thần kinh Tầng thứ ba bao gồm tác ñộng có nhiệm vụ chuyển ñổi xung ñiện sinh mạng lưới thần kinh thành ñáp ứng thấy ñược (dưới nhiều dạng khác nhau), ñầu hệ thống Hình 2.1 Biểu diễn sơ ñồ khối hệ thống thần kinh Thần kinh trung ương ñược cấu tạo từ lớp tế bào, tế bào thần kinh (gọi nơron) tế bào glia Trong ñó, glia thực chức hỗ trợ, nơron trực tiếp tham gia vào trình xử lý thông tin Bộ não người chứa khoảng 11 14 10 nơron, với 10 liên kết chúng, tạo thành mạng tế bào thần kinh khổng lồ Hình 2.2 cho thấy tổng thể não người Hình 2.2 Footer Page 10 of 126 Bộ não người Header Page 12 of 126 12 có ña dạng lớn hình dạng, kích thước cấu tạo phần khác não thể tính ña dạng chất tính toán Các tín hiệu truyền dây thần kinh vào nơron tín hiệu ñiện, ñược thực thông qua trình giải phóng chất hữu Các chất ñược phát từ khớp nối, Hình 2.4, dẫn tới dây thần kinh vào làm tăng hay giảm ñiện nhân tế bào Khi ñiện ñạt tới ngưỡng ñó (gọi ngưỡng kích hoạt), tạo xung ñiện dẫn tới trục dây thần kinh Xung ñược truyền theo trục tới nhánh rẽ, chạm vào khớp nối nối với nơron khác, giải phóng chất truyền ñiện, Hình 2.5 Người ta chia thành loại khớp nối, khớp kích thích (excitatory) khớp ức chế (inhibitory) Hình 2.4 Hình 2.5 Khớp nối thần kinh Xung ñiện trục thần kinh Việc nghiên cứu nơron sinh học cho thấy hoạt ñộng ñơn giản, ñiện dây thần kinh vào vượt ngưỡng ñó, nơron bắt ñầu Footer Page 12 of 126 Header Page 13 of 126 13 giật (firing), tạo xung ñiện truyền dây thần kinh ñến nơron khác, chế cho phép dễ dàng tạo mô hình nơron nhân tạo Trong não, có số lượng lớn tổ chức giải phẫu quy mô nhỏ quy mô lớn cấu tạo dựa sở nơron synapse; chúng ñược phân thành nhiều cấp theo quy mô chức ñặc thù Cần phải nhận thấy kiểu cấu trúc phân cấp hoàn hảo ñặc trưng não Chúng không ñược tìm thấy nơi máy tính số, không ñâu ñạt tới gần tái tạo lại chúng với mạng nơron nhân tạo Tuy nhiên, ñang tiến bước ñường dẫn tới phân cấp mức tính toán tương tự Các nơron nhân tạo mà sử dụng ñể xây dựng nên mạng nơron nhân tạo thực thô sơ so với ñược tìm thấy não Các mạng nơron mà ñã xây dựng ñược phác thảo thô kệch ñem so sánh với mạch thần kinh não Nhưng với tiến ñáng ghi nhận nhiều lĩnh vực thập kỷ vừa qua, có quyền hy vọng thập kỷ tới mạng nơron nhân tạo tinh vi nhiều so với 2.1.2 Giới thiệu tổng quan nơron nhân tạo Lý thuyết Mạng nơron nhân tạo, hay gọi tắt “Mạng nơron”, ñược xây dựng xuất phát từ thực tế não người luôn thực tính toán cách hoàn toàn khác so với máy tính số Có thể coi não máy tính hay hệ thống xử lý thông tin song song, phi tuyến phức tạp Nó có khả tự tổ chức phận cấu thành nó, tế bào thần kinh (nơron) hay khớp nối thần kinh (synapse), nhằm thực số tính toán nhận dạng mẫu ñiều khiển vận ñộng nhanh nhiều lần máy tính nhanh Sự mô não người mạng nơron dựa sở số tính chất ñặc thù rút từ nghiên cứu thần kinh sinh học Mạng nơron nhân tạo mô hình toán học ñơn giản não người, chất mạng nơron nhân tạo mạng tính toán phân bố song song Trái với mô hình tính toán thông thường, hầu hết mạng nơron phải ñược huấn luyện Footer Page 13 of 126 Header Page 14 of 126 14 trước sử dụng Các nghiên cứu mạng nơron nhân tạo ñã bắt ñầu từ thập niên 1940 Đến năm 1944, McCulloch Pitts công bố công trình nghiên cứu liên kết tế bào nơron Năm 1949, Hebb công bố nghiên cứu tính thích nghi mạng nơron Cuối năm 1950, Rosenblatt ñưa mạng Perceptron Nghiên cứu mạng nơron phát triển mạnh mẽ kể từ sau năm 1980 sau giai ñoạn thoái trào từ năm 1969, Minsky Papert số khuyết ñiểm mạng Perceptron Năm 1985 mạng Hopfield ñời sau sau ñó năm mạng lan truyền ngược Đến ñã có nhiều cấu hình mạng thuật toán huấn luyện tương ứng ñược công bố ñể giải toán khác 2.1.2.1 Mô hình tế bào Nơron nhân tạo 2.1.2.2 Mô hình nơron ngõ vào 2.1.2.3 Mô hình nơron nhiều ngõ vào 2.1.3 Phản hồi (feedback) 2.1.4 Mạng nơron 2.1.4.1 Phân loại mạng nơron 2.1.4.2 Đặc trưng mạng nơron 2.1.4.3 Biễu diễn tri thức mạng nơron 2.1.4.4 Huấn luyện mạng Nơron 2.2 GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ THUẬT TOÁN DI TRUYỀN GA – GENETIC ALGORITHM 2.2.1 Từ ngẫu nhiên ñến thuật giải di truyền 2.2.2 Động lực 2.2.3 Thuật giải di truyền Thuật giải di truyền (GA) kỹ thuật chung giúp giải vấn ñề-bài toán cách mô tiến hóa người hay sinh vật nói chung (dựa thuyết tiến hóa muôn loài Darwin) ñiều kiện quy ñịnh sẵn môi trường GA thuật giải, nghĩa mục tiêu GA không nhằm ñưa lời giải xác tối ưu mà ñưa lời giải tương ñối tối ưu GA( Fitness, Fitness_threshold, p, r, m) { // Fitness: hàm gán thang ñiểm ước lượng cho giả thuyết Footer Page 14 of 126 Header Page 15 of 126 15 // Fitness_threshold: Ngưỡng xác ñịnh tiêu chuẩn dừng giải thuật tìm kiếm // p: Số cá thể quần thể giả thuyết // r: Phân số cá thể quần thể ñược áp dụng toán tử lai ghép bước // m: Tỉ lệ cá thể bị ñột biến • Khởi tạo quần thể: P Tạo ngẫu nhiên p cá thể giả thuyết • Ước lượng: Ứng với h P, tính Fitness(h) • while [max Fitness(h)] < Fitness_threshold Tạo hệ mới, PS Chọn cá thể: chọn theo xác suất (1 – r)p cá thể quần thể P thêm vào PS Xác suất Pr(hi) giả thuyết hi thuộc P ñược tính công thức: Pr(hi ) = Fitness (hi ) ∑ p j =1 Fitness (h j ) Lai ghép: chọn lọc theo xác suất r× p cặp giả thuyết từ quần thể P, theo Pr(hi) ñã tính bước Ứng với cặp , tạo hai cách áp dụng toán tử lai ghép Thêm tất các vào PS Đột biến: Chọn m% cá thể PS với xác suất cho cá thể Ứng với cá thể biến ñổi bit ñược chọn ngẫu nhiên cách thể Cập nhật: P PS Ước lượng: Ứng với h P, tính Fitness(h) • Trả giả thuyết P có ñộ thích nghi cao } Footer Page 15 of 126 Header Page 16 of 126 16 Hình 2.38 Sơ ñồ tổng quát thuật giải di truyền 2.2.4 Cơ chế thực thuật giải 2.2.4.1 Mã hóa 2.2.4.2 Chọn lọc cá thể 2.2.4.3 Lai ghép 2.2.4.4 Đột biến 2.2.5 Hàm thích nghi chọn lọc 2.2.5.1 Độ thích nghi tiêu chuẩn 2.2.5.2 Độ thích nghi xếp hạng (rank method) 2.2.5.3 Xử lý ràng buộc 2.2.5.4 Điều kiện kết thúc lặp GAs Footer Page 16 of 126 Header Page 17 of 126 17 CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 3.1 XÂY DỰNG MÔ HÌNH BỘ ĐIỀU KHIỂN SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN Nhằm mục ñích ñiều khiển nồng ñộ nhiệt ñộ môi chất cho theo giá trị ñặt Tác giả thiết kế ñiều khiển gồm mạng nơron kết hợp với giải thuật di truyền ñể ñiều khiển thiết bị CSTR Trong ñó giải thuật di truyền huấn luyện mạng nơron cập nhật trọng số tối ưu cho mạng nơron cho sai lệch cực tiểu Mô hình ñiều khiển có dạng sau: GA NƠRON Hình 3.1 CSTR Mô hình ñiều khiển Để ñơn giản hóa trình mô phỏng, ñây tác giả chọn mạng nơron lớp gồm lớp ẩn lớp sử dụng hàm truyền tansig hàm purelin Tín hiệu ñầu vào (tín hiệu ñặt xung hình chữ nhật) Hình 3.2 3.2 Mô hình mạng nơron TÍNH TOÁN CÁC THÔNG SỐ TRONG THIẾT BỊ CSTR Phương trình toán học hệ ñối tượng Footer Page 17 of 126 Header Page 18 of 126 18 E −  dCa q RTa = (Ca − Ca ) − k0Ca e  V  dt   dTa = q (T − T ) + k C exp  − E  + k q 1 − exp  − k3   ( T − T )   c   c0 a a a   RTa   qc     dt V Bảng 3.1 (3.1) Bảng thông số số phương trình Kí hiệu Ý nghĩa Giá trị Ca0 Nồng ñộ mol chất A T0 Nhiệt ñộ chất ñưa vào phản ứng 350 (K) Tc0 Nhiệt ñộ vào nguồn nhiệt 350 (K) V Thể tích bồn = thể tích hỗn hợp phản ứng 100 (lít) Hệ số truyền nhiệt 7.105 (J/phút.K) k0 Hệ số va chạm 7,2.1010 (1/phút) E/R Năng lượng hoạt hóa 1.104 (K) R Hằng số khí - ∆H Entanpi phản ứng (sức phản nhiệt) 2.104 (cal/mol) ρ Khối lượng riêng chất phản ứng 1.103 (g/lít) ρc Khối lượng riêng chất làm thiết bị nguồn nhiệt 1.103 (g/lít) Cp Nhiệt dung riêng chất phản ứng Cpc Nhiệt dung riêng chất làm thiết bị nguồn nhiệt (cal/g.K) Tính toán hệ số phản ứng ( −∆H ) k0 2.104 × 7, 2.1010 k1 = ρC p = 1.10 × (mol /lít) = 1, 44.1012 (cal/g.K) (3.2) k2 = ρ cC pc 1.103 × = = 0, 01 ρ C pV 1.103 × 1× 100 (3.3) k3 = 7.105 = = 7.10 ρ C pc 1.10 × (3.4) Xét mô hình toán học hệ ñối tượng phi tuyến MIMO, có số ngõ vào số ngõ p, bậc n ( với n=m1+m2+ +mp) Lúc phương trình ñộng học có dạng: Footer Page 18 of 126 Header Page 19 of 126 19 p  m1 ∑ y = f ( x ) + g j ( x ) u j + d1  j =1       p  mp ∑ = y f ( x ) + g pj ( x ) u j + d p  p p j =1  (3.5) Trong ñó: fk gkj (với k=1÷p) hàm phi tuyến T u = u1 , u2 , , u p  ∈ R p vectơ tín hiệu ñiều khiển ngõ vào hệ ñối tượng T y =  y1 , y2 , , y p  ∈ R p vectơ tín hiệu ngõ hệ ñối tượng T d =  d1 , d , , d p  ∈ R p vectơ tín hiệu nhiễu từ tác ñộng vào Trong toán này, yêu cầu thiết kế ñiều khiển có tín hiệu ngõ y T bám theo tín hiệu ñặt yr =  yr1 , yr , , yrp  ∈ R p Từ (3.5) biểu diễn phương trình trạng thái hệ ñối tượng ñược rút gọn sau:  x& = A0′ x + B′[ F ( x ) + G ( x )u + d ]   y = C T x Trong ñó: A′, B′, C (3.6) ma trận chéo ma trận A0′ k , B0′ k , C0 k , ′ , A02 ′ , , A0′ p ] ∈ R nxn A0′ = diag[ A01 B′ = diag[ B1′, B2′ , , B′p ] ∈ R nxp C = diag[C1 , C2 , , C p ] ∈ R nxp F ( x) = [ f1 ( x ), f ( x), , f p ( x)]T ∈ R p G ( x) = [G1 ( x), G2 ( x), , G p ( x)]T ∈ R pxp Gk ( x) = [ g1k ( x), g k ( x), , g pk ( x)]T ∈ R p Ta có ñịnh nghĩa: Sai số bám: e = Yr − x ; eˆ = Yr − xˆ Trong ñó eˆ xˆ ước lượng e x   Yr =  yr1 , y r1 , , yr(1m1−1) , , yrp , y rp , , yrp( mp −1)  ∈ R n   T Footer Page 19 of 126 (3.7) với Header Page 20 of 126 20 T (3.8) yr( m ) =  yr(1m ) , yr( m2 2) , , yrp( mp )  ∈ R p T   e =  e1 , e1 , , e1( m1−1) , , e p , e p , , e(pmp −1)  = e11 , e12 , , e1n , , e p1 , e p , , e pn  ∈ R n   T T T e =  e1 , e2 , , e p  =  E11 , E12 , , E1 p  ∈ R p (3.9) Nếu hàm fk(x) gkj(x) ñã biết chắn nhiễu d theo tiêu chuẩn Lyapunov luật ñiều khiển là:  − F ( x) + yrm + K cT e  u = = G −1 ( x)  − F ( x) + yrm + K cT e  G ( x) * (3.10) nxp Trong ñó K c = diag  K c1 , K c , , K cp  ∈ R vecto khuếch ñại hồi tiếp, m T K ck = [ K ck , K ck , , K ckn ] ∈ R k ñược chọn cho Ak′ = A0′k − Bk′ K ckT thoa Hurwitz Với mô hình toán ñối tượng ñược trình bày (3.1) ñối tượng phi tuyến Do ñó ñể ñiều khiển ñối tượng tác giả ñã chuyển gần ñúng hệ ñối tượng dạng (3.5) Nên cần phải ñưa phương trình trạng thái hệ ñối tượng ñược thành lập sau: Đặt biến trạng thái, ngõ vào, ngõ ra: { x = [ x1 , x2 ] T = [Ca , Ta ] T u1 = q; u2 = qc (3.11) y1 = Ca ; y2 = Ta Do ñó hệ phương trình (3.1) ñược viết lại −E q  R* x2  (Cao − x1 ) − K x1e  V   x& = f ( x, u ) = − K2 −E q   (T0 − x2 ) + K1 x1e R*x2 + K 3u2 (1 − e x2 )(Tc − x2)  V  (3.12) y = g ( x) = g ( x1 , x2 ) (3.13) Ta viết phương trình trạng thái hệ ñối tượng sau:    x1  = 0   x1  + 1   f1 ( x)   0   x2  0   f ( x)  x2   y1  1   x1   y  = 0   x   2  2  Footer Page 20 of 126 g1 ( x)u1  g ( x)u2  (3.14) (3.15) Header Page 21 of 126 21 Như (3.14) (3.15) phương trình trạng thái hệ ñối tượng có ngõ vào u=[u1, u2]T = [q, qc] T ngõ x=[x1, x2]T= [Ca , Ta]T, số ngõ vào số ngõ (n=p=2) Lúc giải thuật thiết kế ñiều khiển dựa sở lý thuyết ñược xây dựng theo lưu ñồ thuật toán mục 2.3.1.2 CHƯƠNG : MÔ PHỎNG VÀ NHẬN XÉT 4.1 MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN Hình 4.1 Mô hình ñiều khiển thiết bị CSTR Matlab Cấu trúc ñiều khiển bao gồm mạng nơron khối chức thực thuật toán GAs ñã trình bày chương ñược thiết kế sau: Footer Page 21 of 126 Header Page 22 of 126 22 Hình 4.2 Mô hình thiết bị CSTR Hình 4.3 Cấu trúc mạng nơron G A Hình 4.4 Khối thực thuật toán GA Footer Page 22 of 126 Header Page 23 of 126 4.2 23 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Footer Page 23 of 126 Hình 4.1 Nồng ñộ thực tế so với tín hiệu ñặt Hình 4.2 Nhiệt ñộ thực tế so với tín hiệu ñặt Header Page 24 of 126 24 Hình 4.3 Phân tích sai lệch, tín hiệu ñiều khiển q Hình 4.4 Phân tích sai lệch, tín hiệu ñiều khiển qc Footer Page 24 of 126 Header Page 25 of 126 25 NHẬN XÉT KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Dựa kết mô Hình 4.5 4.6 ta thấy tín hiệu hệ thống bám sát tín hiệu ñặt tín hiệu nhiệt ñộ nồng ñộ, nên xem thiết kế ñã phần ñạt ñược yêu cầu Phân tích cụ thể: - Tín hiệu ñiều khiển q (ñiều khiển nồng ñộ) qc (ñiều khiển nhiệt ñộ) trơn Tín hiệu ñiều khiển không thay ñổi liên tục, giá trị thay ñổi không lớn (ñộ ñiều chỉnh nhỏ) ñạt giá trị ổn ñịnh nhanh (thời gian qua ñộ ngắn) Điều chứng tỏ ñiều khiển hoạt ñộng ổn ñịnh ñạt chất lượng tốt - Tín hiệu sai lệch nhanh chóng tiến giá trị sau khoảng thời gian ngắn, tức giá trị hệ thống nhanh chóng tiến giá trị ñặt Điều có ý nghĩa sản phẩm tạo trình hóa học yêu cầu ñạt chất lượng theo mong muốn cao Ví dụ xét Hình 4.7 khoảng thời gian 75s – 150s, tín hiệu ñặt thay ñổi trình ñộ diễn 10s (từ 75s – 85s) chiềm khoảng 13% chu trình Xét Hình 4.8 ta ñược kết tương tự thời gian ñộ hầu hết không vượt 20% thời gian chu trình Điều ñáp ứng ñược yêu cầu kĩ thuật theo lý thuyết hệ thống thiết bị CSTR Có thể nhận thấy ñược kết mô tác giả ñạt kết có phần tốt tín hiệu sai lệch nhỏ tiến nhanh Qua phân tích kết luận ñược ñiều khiển nơron sử dụng thuật toán GA mà tác giả thiết kế ñã cho ñược kết khả quan Mở hướng việc thiết kế ñiều khiển Tuy nhiên với yêu cầu ngày cao chất lượng sản phẩm ñặc biệt sản phẩm hóa học ñiều khiển cần ñược nâng cao chất lượng Cụ thể ñây cho tín hiệu bám sát tín hiệu ñặt, tín hiệu sai lệch cần tiến nhanh (thời gian ñộ ngắn hơn) ñộ ñiều chỉnh cần nhỏ 4.3 Footer Page 25 of 126 Header Page 26 of 126 26 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Kết luận: Qua trình nghiên cứu ñề tài, xây dựng thuật toán ñiều khiển, với giúp ñỡ nhiệt tình thầy giáo TS Nguyễn Quốc Định, ñến ñề tài ñã hoàn thành với kết nghiên cứu sau: + Nghiên cứu công cụ ñiều khiển “trí tuệ nhân tạo” việc ñiều khiển hệ thống nhằm tối ưu hệ thống mà cụ thể sử dụng giải thuật di truyền GA kết hợp với mạng nơron ñiều khiển thiết bị phản ứng khuấy trộn liên tục (CSTR) hệ phi tuyến phức tạp với ngõ vào ngõ + Nghiên cứu ñối tượng phi tuyến nhiều ñầu vào, nhiều ñầu ñiều khiển trình với việc xây dựng ñược mô hình toán học cho ñối tượng thiết bị phản ứng khuấy trộn liên tục (CSTR) + Kiểm chứng thuật toán ñiều khiển thông qua việc xây dựng mô hình ñiều khiển phần mềm Matlab-Simulink Hướng phát triển ñề tài: Hiện nay, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo việc ñiều khiển hệ thống mới, tài liệu nghiên cứu chủ yếu tiếng nước Nên với luận văn này, tác giả nghiên cứu mức ñộ lý thuyết, ñể áp dụng vào thực tiễn cần có hướng nghiên cứu cụ thể, xây dựng mô hình thực tế, xem xét tất yếu tố tác ñộng lên ñối tượng Đối với thuật toán ñiều khiển cần phải cải tiến tham số hàm mục tiêu nhằm tìm kiếm ñiểm tối ưu nhanh làm cho tín hiệu sai lệch nhanh chóng tiến 0, làm giảm thời gian ñộ ñộ ñiều chỉnh Nên kết hợp hệ mờ, nơron giải thuật di truyền GA ñể tạo nên ñiều khiển có khả không thay ñổi thông số mà thay ñổi cấu trúc, có khả tối ưu hóa ñiều khiển trình hoạt ñộng Footer Page 26 of 126 ... REACTOR - CSTR GIỚI THIỆU THIẾT BỊ PHẢN ỨNG KHUẤY TRỘN LIÊN TỤC Thiết bị khuấy trộn liên tục (CSTR) ñược biết ñến thùng chứa lớn lò phản ứng, dạng thiết bị phản ứng phổ biến kĩ thuật hóa học Một thiết. .. ñiều khiển ñiều thiết bị phản ứng khuấy trộn liên tục CSTR - Sử dụng ñược phần mềm MATLAB SIMULINK làm công cụ xây dựng mô hình mô kết Đối tượng nghiên cứu - Thiết bị phản ứng khuấy trộn liên tục. .. gồm chương: CHƯƠNG 1: THIẾT BỊ PHẢN ỨNG KHUẤY TRỘN LIÊN TỤC CONTINUOUS STIRRED TANK REACTOR - CSTR 1.1 Giới thiệu thiết bị phản ứng khuấy trộn liên tục 1.2 Cấu hình thiết bị CSTR 1.3 Phương trình