Điều khiển dự báo lò hơi công nghiệp

  BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ====o0o==== NGUYỄN HIỆP CƯỜNG ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO LÒ HƠI CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KĨ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội - 2016    BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ====o0o==== NGUYỄN HIỆP CƯỜNG ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO LÒ HƠI CÔNG NGHIỆP Chuyên ngành: Điều khiển Tự động hóa LUẬN VĂN THẠC SĨ KĨ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS HOÀNG MINH SƠN Hà Nội - 2016 ii    LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn tốt nghiệp: Điều khiển dự báo lò công nghiệp tự thiết kế hướng dẫn PGS.TS Hoàng Minh Sơn Các số liệu kết hoàn toàn với thực tế Để hoàn thành luận văn sử dụng tài liệu ghi danh mục tài liệu tham khảo không chép hay sử dụng tài liệu khác Nếu phát có chép xin chịu hoàn toàn trách nhiệm Hà Nội, ngày 21 tháng 10 năm 2016 Học viên Nguyễn Hiệp Cường               MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ CÁC KÝ HIỆU SỬ DỤNG TRONG LUẬN VĂN Chương TỔNG QUAN LÒ HƠI CÔNG NGHIỆP 10 1.1 Đặt vấn đề 10 1.2 Giới thiệu lò 12 1.2.1 Cấu tạo lò 13 1.2.2 Phân loại lò 14 1.2.3 Mô tả toán học lò 15 1.3 Các phương pháp điều khiển lò 23 1.3.1 Điều khiển nước cấp mực nước bao 24 1.3.2 Điều khiển gió thải buồng đốt lò 24 1.3.3 Điều khiển buồng đốt trình cháy đốt lò 25 1.3.4 Điều khiển nhiệt độ nước lò 26 Chương MÔ HÌNH LÒ HƠI VÀ ĐIỀU KHIỂN TÁCH KÊNH 28 2.1 Mô hình lò công nghiệp 28 2.2 Các mô hình lò giới 28 2.2.1 Lịch sử phát triển 28 2.2.2 Mô hình lò tự nhiên tuần hoàn ống nước Tae-Shin Kim Oh-Kyu Kwon 29 2.2.3 Mô hình lò Bell – Astrom 30 2.2.4 Mô hình lò nhà máy Đạm Phú Mỹ 32 2.2.5 Tuyến tính hoá mô hình phi tuyến lò Bell – Astrom 34 2.3 Phân tích đặc tính động học mô hình lò công nghiệp mô hình tuyến tính lò Bell – Astrom 37 2.3.1 Xác định điểm không điểm cực hệ thống 37 2.3.2 Xác định tính điều khiển được, quan sát hệ thống 38 2.3.3 Đáp ứng độ trình với biến vào thay đổi dạng bậc thang 40 2.3.5 Cặp đôi biến vào 41 2.4 Điều khiển tách kênh 44 2.4.1 Phương pháp tách kênh 44 2.4.2 Điều khiển tách kênh đối tượng lò 46 Chương ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO LÒ HƠI CÔNG NGHIỆP KHÔNG RÀNG BUỘC 54 3.1 Giới thiệu điều khiển dự báo theo mô hình MPC 54 3.2 Phương pháp luận MPC 57 3.3 Các yếu tố - thành phần MPC 57 3.3.1 Mô hình dự báo 58 3.3.2 Phiếm hàm mục tiêu 61 3.3.3 Luật điều khiển 62 3.4 Điều khiển MPC lò công nghiệp điều kiện ràng buộc 62 3.5 Áp dụng phương pháp điều khiển MPC cho mô hình lò công nghiệp 67 3.6 Mô điều khiển MPC không ràng buộc cho lò công nghiệp phần mềm Matlab 69 Chương ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO LÒ HƠI CÔNG NGHIỆP CÓ RÀNG BUỘC 80 4.1 Phương pháp điều khiển dự báo có ràng buộc 80 4.2 Phương pháp điều khiển MPC kết hợp hàm Laguera 80 4.3 Phương pháp GPC mô hình không gian trạng thái 80 4.4 Giải toán tối ưu có ràng buộc phương pháp Primal-Dual (đối ngẫu) 85 4.5 Mô điều khiển MPC có ràng buộc cho lò công nghiệp phần mềm Matlab 86 KẾT LUẬN 97 TÀI LIỆU THAM KHẢO 99 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.2 Hình ảnh lò công nghiệp 12  Hình 1.3 Cấu tạo lò 13  Hình 1.4 Mặt cắt lò ống lửa 14  Hình 1.5 Mặt cắt lò ống nước 15  Hình 1.6 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển nước cấp mực nước bao 24  Hình 1.7 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển gió thải buồng đốt lò 25  Hình 1.8 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển buồng đốt trình cháy lò 26  Hình 1.9 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển nước lò 27  Hình 2.2 Mô hình đơn giản lò Tae-Shin Kim Oh-Kyu Kwon 29 Hình 2.3 Mô hình lò Bell – Astrom 31  Hình 2.4 Sơ đồ đơn giản hệ thống lò nhà máy Đạm Phú Mỹ 32  Hình Đáp ứng độ trình với biến vào thay đổi dạng bậc thang 40  Hình Sơ đồ ý tưởng tách kênh 45  Hình 2.7 Mô hình đối tượng lò 47  Hình 2.8 Cấu trúc tách kênh cho mô hình lò 49  Hình 2.9 Đáp ứng đầu y1 (kg/cm2) áp suất bao 50  Hình 2.10 Đáp ứng đầu y2 (MW) công suất điện 51  Hình 2.11 Đáp ứng đầu y3 (m) mực nước bao 51  Hình 2.12 Dạng tín hiệu đầu vào u1 (%) độ mở van khối lượng nhiên liệu 52  Hình 2.13 Dạng tín hiệu đầu vào u2 (%) độ mở van nước cấp 52  Hình 2.14 Dạng tín hiệu đầu vào u3 (%) độ mở van mực nước bao 53 Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển dự báo 55  Hình 3.2 Chiến lược điều khiển dự báo 57  Hình 3.3 Đáp ứng xung 58  Hình 3.4 Đáp ứng bước nhảy 60  Hình Sơ đồ hệ thống điều khiển MPC không ràng buộc 66  Hình 3.6 Kết mô lò công nghiệp thay đổi tầm dự báo Ny=3,5,10,20 tầm điều khiển Nu 1 và trọng số λ=1 70  Hình 3.7 Kết mô lò công nghiệp thay đổi tầm dự báo Ny=3,5,10,20 tầm điều khiển Nu 5 và trọng số λ=1 71  Hình 3.8 Kết mô lò công nghiệp thay đổi tầm dự báo Ny=3,5,10,20 tầm điều khiển Nu 30 và trọng số λ=1 72  Hình 3.9 Kết mô lò công nghiệp tầm dự báo Ny=200 tầm điều khiển Nu 30 và thay đổi trọng số 73  Hình 3.10 Đáp ứng đầu y1 (kg/cm2) áp suất bao 74  Hình 3.11 Đáp ứng đầu y2 (MW) công suất điện 75  Hình 3.12 Đáp ứng đầu y3 (m) mực nước bao 75  Hình 3.13 Dạng tín hiệu đầu vào u1 (%) độ mở van khối lượng nhiên liệu 76  Hình 14 Dạng tín hiệu đầu vào u2 (%) độ mở van nước cấp 76  Hình 3.15 Dạng tín hiệu đầu vào u3 (%) độ mở van mực nước bao 77  Hình 3.16 Dạng tín hiệu đầu vào ∆u1 (%) độ mở van khối lượng nhiên liệu 77  Hình 3.17 Dạng tín hiệu đầu vào ∆u2 (%) độ mở van nước cấp 78  Hình 3.18 Dạng tín hiệu đầu vào ∆u3 (%) độ mở van mực nước bao 78 Hình 4.1 Sơ đồ hệ thống điều khiển MPC có ràng buộc 84 Hình 4.2 Kết mô lò công nghiệp thay đổi tầm dự báo Ny=25,30,35,40 tầm điều khiển Nu 10 và trọng số λ=0.0625 87 Hình 4.3 Kết mô lò công nghiệp thay đổi tầm dự báo Ny=25,30,35,40,tầm điều khiển Nu 15 và trọng số λ=0.0625 88 Hình 4.4 Kết mô lò công nghiệp thay đổi tầm dự báo Ny=25,30,35,40, tầm điều khiển Nu 20, trọng số λ=0.0625 89 Hình Kết mô lò công nghiệp tầm dự báo Ny=40, tầm điều khiển 20, thay đổi trọng số λ=0.01,0.035,0.1,1 90 Hình 4.6 Đáp ứng đầu y1 (kg/cm2) áp suất bao 91 Hình 4.7 Đáp ứng đầu y2 (MW) công suất điện 92 Hình 4.8 Đáp ứng đầu y3 (m) mực nước bao 92 Hình 4.9 Dạng tín hiệu đầu vào u1 (%) độ mở van khối lượng nhiên liệu 93 Hình 4.10 Dạng tín hiệu đầu vào u2 (%) độ mở van nước cấp 93 Hình 4.11 Dạng tín hiệu đầu vào u3 (%) độ mở van mực nước bao 94 Hình 4.12 Dạng tín hiệu đầu vào ∆u1 (%) độ mở van khối lượng nhiên liệu 94 Hình 13 Dạng tín hiệu đầu vào ∆u2 (%) độ mở van nước cấp 95 Hình 4.14 Dạng tín hiệu đầu vào ∆u3 (%) độ mở van mực nước bao 95  CÁC KÝ HIỆU SỬ DỤNG TRONG LUẬN VĂN R Tín hiệu chủ đạo/giá trị đặt Y Tín hiệu đầu U Tín hiệu điều khiển X Biến trạng thái D Nhiễu tải G(s) Ma trận truyền đạt đối tượng điều khiển A Ma trận hệ thống B Ma trận vào/Ma trận điều khiển C Ma trận ra/Ma trận quan sát D Ma trận liên thông ,Φ Ma trận chuyển tiếp D(s) Ma trận tách kênh M(s) Ma trận đối tượng sau tách kênh N(s) Ma trận trung gian Hc, Nu Tầm điều khiển Hp, Ny Tầm dự báo J Phiến hàm mục tiêu y2 y1 100 50 80 1.5 60 y3 150 40 0.5 20 50 100 150 0 50 100 -0.5 150 50 100 150 50 100 150 50 100 150 -4 10 delta u delta u -2 -4 50 100 10 5 -5 150 x 10 delta u -5 50 100 -10 150 -4 x 10 6 -1 u3 u2 u1 50 100 150 0 50 100 150 -2 Hình 4.2 Kết mô lò công nghiệp thay đổi tầm dự báo Ny=25,30,35,40 tầm điều khiển N 10  0.0625  Bước hội tụ tối ưu 25 Nét liền mầu đen  38 30 35 Nét “‐‐”mầu xanh nước biển  Nét “ ”mầu hồng  38  38  87 10 trọng số λ=0.0625 40 Nét “‐.”mầu đỏ 38  150   80 1.5 60 100 0.5 50 y3 y2 y1 40 20 50 100 150 0 50 100 -0.5 150 50 100 150 50 100 150 50 100 150 -3 delta u -1 -1 -2 10 delta u delta u x 10 50 100 -2 150 -5 -10 50 100 -15 150 -3 10 1.5 u3 u2 u1 x 10 0.5 50 100 150 0 50 100 150 -5 Hình 4.3 Kết mô lò công nghiệp thay đổi tầm dự báo Ny=25,30,35,40,tầm điều khiển N 25 15  0.0625  Bước hội tụ tối ưu Nét liền mầu đen  38 30 15 trọng số λ=0.0625 35 40 Nét “‐‐”mầu xanh nước biển  Nét “ ”mầu hồng  Nét “‐.”mầu đỏ 38  38  38  88 150 80 60 100 y2 y1 40 0.5 50 1.5 y3   20 50 100 150 0 50 100 -0.5 150 50 100 150 50 100 150 50 100 150 2 -1 -2 x 10 10 delta u 3 delta u delta u -3 -5 -1 50 100 -2 150 0 50 100 -10 150 -3 2 1.5 1.5 0.5 x 10 10 u3 2.5 u2 u1 2.5 0.5 50 100 150 0 50 100 150 -5 Hình 4.4 Kết mô lò công nghiệp thay đổi tầm dự báo Ny=25,30,35,40, tầm điều khiển N 25 20  0.0625  Bước hội tụ tối ưu Nét liền mầu đen  38 30 20, trọng số λ=0.0625 35 40 Nét “‐‐”mầu xanh nước biển  Nét “ ”mầu hồng  Nét “‐.”mầu đỏ 38  38  38  89   150 80 60 100 50 y3 y2 y1 40 20 50 100 150 -1 50 100 -2 150 50 100 150 50 100 150 50 100 150 0.5 -2 -4 x 10 10 delta u delta u delta u -3 -0.5 50 100 -1 150 -5 50 100 -10 150 -4 x 10 10 u3 u2 u1 50 100 150 0 50 100 150 Hình Kết mô lò công nghiệp tầm dự báo Ny=40, tầm điều khiển 20  40  Bước hội tụ tối ưu 0.01  Nét liền mầu đen  38 0.03  -5 20, thay đổi trọng số λ=0.01,0.035,0.1,1 0.1  Nét “‐‐”mầu xanh nước biển  38  90 Nét “ ”mầu hồng  38  1  Nét “‐.”mầu đỏ 38  Nhận xét: - Hàm tối ưu dạng toàn phương theo phương pháp Primal-Dual (đối ngẫu) có độ hội tụ nghiệm tối ưu tương đối nhanh sau 38 phép tính lặp Như phương pháp Primal-Dual (đối ngẫu) có thuật toán tính toán nghiệm tối ưu nhanh, hoàn toàn phù hợp để cài đặt cho điều khiển MPC đối tượng lò công nghiệp - Khi giữ nguyên tầm điều khiển Nu, trọng số λ, tăng tầm dự báo Ny ta nhận thấy chất lượng hệ thống kín tốt dần lên, hệ thống ổn định hơn, độ điều chỉnh thời gian độ giảm - Khi tăng tầm điều khiển Nu, ta nhận thấy chất lượng hệ thống kín tốt dần lên, hệ thống ổn định, độ điều chỉnh thời gian độ giảm - Khi ta tăng trọng số λ làm hệ thống chậm Thời gian độ lớn hơn, hệ thống có độ điều chỉnh tăng, chất lượng hệ thống giảm * Trên sở trình mô nhận xét ta chọn tham số thiết kế điều khiển MPC có ràng buộc cho đối tượng lò hơi: λ=0.0625, N 20 , N 40 120 y1 (kg/cm2) ap suat bao hoi 100 80 60 40 20 0 50 100 150   Hình 4.6 Đáp ứng đầu y1 (kg/cm2) áp suất bao Tại điểm làm việc số áp suất bao yêu cầu y1sp =108 kg/cm2 Như áp dụng điều khiển MPC bám với trọng số trên, thời gian sau 91 9s đầu bám giá trị đặt, có độ qúa điều chỉnh nhỏ 6.5%, dao động tồn sai lệch tĩnh 2.77% 80 70 y2 (MW) cong suat dien 60 50 40 30 20 10 0 50 100 150   Hình 4.7 Đáp ứng đầu y2 (MW) công suất điện Tại điểm làm việc số công suất điện yêu cầu y2sp = 66.7MW Như áp dụng điều khiển MPC bám với trọng số trên, thời gian sau 7s đầu bám giá trị đặt, có độ qúa điều chỉnh nhỏ 8.5%, dao động tồn sai lệch tĩnh 2.26% 0.3 y3 (m) muc nuoc bao hoi 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 -0.05 50 100 150   Hình 4.8 Đáp ứng đầu y3 (m) mực nước bao 92 Tại điểm làm việc số mực nước bao yêu cầu y3sp = 0m Như áp dụng điều khiển MPC bám với trọng số trên, thời gian sau 14s đầu bám giá trị đặt, có độ qúa điều chỉnh nhỏ 23.71%, dao động tồn sai lệch tĩnh 0.15% 1.4 1.2 u1 nhienlieu 0.8 0.6 0.4 0.2 0 50 100 150   Hình 4.9 Dạng tín hiệu đầu vào u1 (%) độ mở van khối lượng nhiên liệu -4 x 10 u2 hoi nuoc 0 50 100 150   Hình 4.10 Dạng tín hiệu đầu vào u2 (%) độ mở van nước cấp 93 0.6 0.5 u3 nuoc cap bao hoi 0.4 0.3 0.2 0.1 -0.1 50 100 150   Hình 4.11 Dạng tín hiệu đầu vào u3 (%) độ mở van mực nước bao 0.8 0.6 delta u1 nhien lieu 0.4 0.2 -0.2 -0.4 -0.6 50 100 150   Hình 4.12 Dạng tín hiệu đầu vào ∆u1 (%) độ mở van khối lượng nhiên liệu 94 -4 x 10 delta u2 hoi nuoc -2 -4 -6 50 100 150   Hình 13 Dạng tín hiệu đầu vào ∆u2 (%) độ mở van nước cấp 0.3 delta u3 nuoc cap bao hoi 0.2 0.1 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4 50 100 150   Hình 4.14 Dạng tín hiệu đầu vào ∆u3 (%) độ mở van mực nước bao 95 Như với điều khiển MPC có ràng buộc ta thấy: - Đáp ứng đầu y1(kg/cm2) áp suất bao đạt sau 9s - Đáp ứng đầu y2(MW) công suất điện đạt sau 7s - Đáp ứng đầu y3(m) mực nước bao đạt sau 14s - Các giá trị đầu y1, y2, y3 tồn sai lệch tĩnh nhỏ 3%, đạt yêu cầu hệ thống [1] Vậy sau khoảng 14 s điều khiển MPC có ràng buộc đạt trạng thái xác lập cho tất đầu y1, y2, y3 Điều cho thấy, có điều kiện dàng buộc điều khiển MPC cho đối lượng lò hơi, tính đáp ứng nhanh Trên đồ thị đáp ứng đầu vào u1, u2, u3 ∆u1, ∆u2, ∆u3 cho thấy tốc độ điều chỉnh độ mở van nhỏ lượng mở van nhỏ, phù hợp với ràng buộc đầu vào Thông thường van điều khiển lưu lượng có thời gian trễ khoảng vài giây, van cỡ lớn thời gian trễ lên tới 10 - 15s [1] Như van điều khiển lưu lượng phù hợp với trình Thông qua kết mô phần mềm Matlab, điều khiển MPC điều khiển đối tượng lò công nghiệp cho chất lượng tốt với ràng buộc đầu vào Tuy nhiên khó khăn lớn áp dụng điều khiển dự báo xây dựng mô hình xác cho đối tượng lựa chọn cách giải toán tối ưu hóa Đối với hệ thống điều khiển MPC có ràng buộc công việc khó khăn khó xây dựng mô hình mô tả xác tính chất hệ thống thuật toán tối ưu hóa thường phức tạp, số lượng phép tính lớn, thời gian thực kéo dài phải giải toán tối ưu phức tạp 96 KẾT LUẬN Sau thời gian nỗ lực nghiên cứu thân hướng dẫn tận tình PGS TS Hoàng Minh Sơn em hoàn thiện luận văn thạc sĩ “ Điều khiển dự báo lò công nghiệp”, kết nghiên cứu cụ thể là: - Tìm hiểu lò công nghiệp - Phân tích dạng mô hình lò công nghiệp, chọn mô hình lò Bell-Astron làm sở cho việc thiết kế điều khiển dự báo MPC áp dụng luận văn - Nghiên cứu lý thuyết chung điều khiển dự báo MPC ràng buộc có ràng buộc - Thiết kế mô điều khiển dự báo MPC cho mô hình lò công nghiệp dạng tuyến tính hai trường hợp có ràng buộc - Kết mô áp dụng MPC có ràng buộc cho mô hình lò công nghiệp cho thấy rõ tính ưu việt MPC: + Thuật toán điều khiển MPC có ràng buộc dễ dàng thực thi thiết bị điều khiển + Có khả áp dụng đa dạng cho đối tượng công nghiệp có đặc tính động học từ đơn giản đến phức tạp + Thích hợp cho đối tượng MIMO – đối tượng nhiều vào/ + Có khả sử dụng luật điều khiển tuyến tính cho đối tượng MIMO – số đầu vào/ra lớn + Phương pháp điều khiển MPC đạt hiệu cao biết trước quỹ đạo đặt Tuy nhiên điều khiển dự báo MPC có số nhược điểm là: Mô hình đối tượng phải xác để dự báo trạng thái trình tầm dự báo Đây điều không đơn giản, việc tính toán tín hiệu điều khiển phải thực online (trực tuyến) Điều đòi hỏi cần phải giải toán tối ưu 97 chu kỳ trích mẫu đối tượng Với khối lượng tính toán lớn, đòi hỏi lực tính toán thiết bị điều khiển lớn lựa chọn giải thuật tối ưu phù hợp Hướng phát triển đề tài nghiên cứu MPC áp dụng cho đối tượng lò công nghiệp, cụ thể sau: - Nghiên cứu ảnh hưởng nhiễu tác động để nâng cao chất lượng điều khiển - Nghiên cứu điều khiển MPC với ràng buộc áp dụng vào toán thời gian thực 98 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hoàng Minh Sơn (2009), Cơ sở hệ thống điều khiển trình, Nhà xuất Đại học Bách Khoa Hà Nội [2] Nguyễn Doãn Phước (2008), Lý thuyết điều khiển nâng cao, Nhà xuất Đại học Bách Khoa Hà Nội [3] Nguyễn Doãn Phước (2009), Lý thuyết điều khiển tuyến tính, Nhà xuất Khoa Học Kỹ Thuật [4] Nguyễn Sỹ Mão (2006), Lò tập tập 2, Nhà xuất Khoa Học Kỹ Thuật [5] Đoàn Thanh Dự (2013), Xây dự module phần mềm mô vật lý lò công nghiệp, Luận văn Thạc sỹ Kỹ thuật, Đại học Bách Khoa Hà Nội [6] Trinh Thi Khanh Ly, Hoang Minh Son (2014), Grey-box Identification of Steam Boiler Using Linear State-Space Model and Closed-Loop Data, Tạp chí Khoa học Công nghệ – Số 101, Đại học Bách Khoa Hà Nội [7] S G Dukelow, B G Lipták, X Cheng and R H Meeker, JR (2008), Chapter 8.6: Boiler Control and Optimization [8] J A Rossiter (2004), Model-Based Predictive Control: A Practical Approach [9] Liuping Wang (2009), Model Predictive Control System Design and implementation Using MATLAB [10] G.F (Jerry) Gilman Boiler Control Systems Engineering, Connecting People and Ideas in Automation + Control, ISA [11] Rod Bell, Karl Johan Åström (1987) Dynamic Models for Boiler-TurbineAlternator Units: Data Logs and Parameter Estimation for a 160 MW Unit [12] Jakub Novak, Petr Chalupa (2014), Predictive Control of a Boiler-turbine System [13] Tae-Shin Kim, and Oh-Kyu Kwon (2005), Application of Model Based Predictive Control with Kalman Filter to Natural CirculationWater Tube Boiler 99 [14] Wen Tan, Horacio J Marquez, Tongwen Chen, Jizhen Liu (2005), Analysis and control of a nonlinear boiler-turbine unit [15] K S Holkar, L M Waghmare (2010), An Overview of Model Predictive Control [16] Petr Pivonka, Petr Nepevn (2010), Generalized Predictive Control with Adaptive Model Based on Neural Networks [17] J B Rawlings and D Q Mayne (2012), Postface to “Model Predictive Control: Theory and Design” [18] Võ Minh Phổ, Lý thuyết tối ưu [19] Manfred Morari, Jay H Lee, Carlos E García (2002), Model Predictive Control [20] David Di Ruscio (2001), Model Predictive Control and optimization [21] Enso Ikonen (2013), Model Predictive Control and State Estimation [22] Quan Truong (2007),Continuous-time Model Predictive Control, [23] Zong tao Lu, Wei Lin , Gang Feng, Feng Wan, A Study of Nonlinear Control Schemes for A Boiler-Turbine Unit [24] M.Bharathi,Dr.C selvakumar, Tuning of decentralised PI (PID) controllers for TITO processes [25] M.T Tham, Multivariable control: An introduction to decoupling control [26] Damir Vrančić, Tuning of decoupling controller by using MOMI method [27] Hwang and D.-W Kim A design of robust two-degree of freedom boilerturbine control system using H∞ optimization method Proc SICE’95,Sappero,1263–1268, 1995 [28] Tan, Y.G Niu and J.Z Liu (1999) H∞ control for a boiler- turbine unit Proc IEEE Conf on Control Applications, Hawaii, USA, 807–810 [29] Chen and J.S Shamma (2004) Gain-scheduled l1-optimal control for boilerturbine dynamics with actuator saturation J Process Control, 14:263–277 [30] Dimeo and K.Y Lee (1995) Boiler-turbine control system design using a genetic algorithm IEEE Trans Energy Convers, 10:752–759 100 [31] Moon, K.Y Lee (2003) A boiler-turbine system control using a fuzzy autoregressive moving average (FARMA) model IEEE Trans Energy Convers, 18:142– 148 [32] Heo, K.Y Lee and R Garduno-Ramirez (2005) Multi objective Control of Power Plants Using Particle Swarm Optimization Techniques IEEE Trans Energy Convers, 21:552–561 101 ... hình lò công nghiệp 67 3.6 Mô điều khiển MPC không ràng buộc cho lò công nghiệp phần mềm Matlab 69 Chương ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO LÒ HƠI CÔNG NGHIỆP CÓ RÀNG BUỘC 80 4.1 Phương pháp điều. .. HƠI VÀ ĐIỀU KHIỂN TÁCH KÊNH 2.1 Mô hình lò công nghiệp Lò công nghiệp sử dụng nhiều nhà máy nhiệt điện, công nghiệp hóa chất, công nghiệp nặng, công nghiệp nhẹ đời sống Hệ thống lò công nghiệp. .. nghiệm điều khiển dự báo MPC cho lò công nghiệp dựa mô hình tính toán tuyến tính Nội dung đề tài: Nghiên cứu mô hình lý thuyết, thiết kế thử nghiệm mô hệ thống điều khiển dự báo MPC cho lò công nghiệp