Thông tin tài liệu
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Đỗ Cao Trung NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP CHỈNH ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN QUÁ TRÌNH NHIỆT ĐIỆN TRONG ĐIỀU KIỆN PHỤ TẢI BIẾN ĐỔI Ngành: Kỹ thuật nhiệt Mã số: 9520115 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NHIỆT 1 – 2018 Hà Nội Công trình hồn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS TSKH Nguyễn Văn Mạnh Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường họp Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi …… giờ, ngày … tháng … năm ……… Có thể tìm hiểu luận án thư viện: Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội Thư viện Quốc gia Việt Nam 2 MỞ ĐẦU Sự cần thiết đề tài Cơ cấu nguồn năng lượng hiện tại của Việt Nam, riêng NMNĐ đốt than đã chiếm khoảng 30% tổng công suất. Theo quy hoạch, đến 2030 thì NMNĐ sẽ chiếm trên 50% tổng sản lượng điện [22]. Trên thế giới, NMNĐ đốt than hiện cũng chiếm khoảng 40%, NMNĐ khí khoảng 20% tổng sản lượng. Đặc trưng chung của các q trình nhiệt trong NMNĐ là phi tuyến [13, 48, 72, 73, 76, 79]. Tính chất này cùng với đặc điểm tác động tương hỗ phức tạp của các thơng số dẫn đến đặc trưng phức tạp hơn của q trình nhiệt trong NMNĐ là tính bất định. Với đặc thù cơng nghệ là hệ nhiều thơng số vào/ra, phức tạp, tác động trực tiếp, gián tiếp lẫn nhau, trải qua thời gian dài phát triển, hệ thống điều khiển q trình nhiệt trong NMNĐ được phân rã thành những hệ con một đầu vào, một đầu ra SISO (Single input/Single output) sử dụng các bộ điều khiển PID (bao gồm cả P, PI, PD) được nghiên cứu [36, 40, 41, 42, 69, 73, 76, 80, 82], kiểm nghiệm thực tế, thừa nhận và sử dụng rộng rãi [30, 43, 44, 54, 62, 67, 68, 74, 84]. Các hệ SISO có thể là một vòng hoặc tầng hai vòng (cascade), trong đó hệ hai vòng chiếm phần lớn và được sử dụng để điều khiển những thơng số quan trọng nhất của tổ máy. Hệ thống gồm nhiều mạch vòng điều chỉnh cho từng tham số q trình, đối với mỗi vòng điều chỉnh tín hiệu tác động trực tiếp sẽ là tín hiệu điều khiển còn tín hiệu tác động khác sẽ được xác định là nhiễu. Phương pháp chỉnh định bộ điều khiển PID phổ biến là dựa vào kinh nghiệm chun gia [76]. Cơng việc được thực hiện tại một mức tải vận hành cụ thể nào đó của NMNĐ và thường ở mức tải định mức. Các tham số bộ điều khiển được tính tốn và cài đặt cố định cho hệ thống. Khi tổ máy phải làm việc trong điều kiện phụ tải biến đổi, đặc biệt trong dải rộng, tăng/giảm cơng suất lớn sẽ làm cho các tham số q trình tác động tương hỗ mạnh, tính chất phi tuyến của q trình/đối tượng thể hiện rõ, đặc tính của hệ thống khác xa so với điều kiện chỉnh định ban đầu thì tính đáp ứng của hệ thống bị suy giảm rõ rệt, khơng vận hành tự động được, ảnh hưởng rất nhiều đến khả năng vận hành ổn định và hiệu suất của nhà máy. Ngồi ra, tham số bộ điều khiển thường khơng được cập nhật, chỉnh định lại trong vòng đời làm việc của NMNĐ cũng ảnh hưởng rất nhiều đến chất lượng làm việc của hệ thống khi mà đặc tính của q trình/thiết bị nhiệt đã thay đổi rất khác theo thời gian so với thời điểm chỉnh định là lúc xây dựng nhà máy. Các NMNĐ ở Việt Nam là những ví dụ rõ ràng cho các đặc điểm kể trên. Để khắc phục các hạn chế trong chỉnh định bộ điều khiển, giúp hệ thống vận hành tốt trong chế độ phụ tải biến đổi, khoảng hai thập kỷ qua rất nhiều nghiên cứu đã được cơng bố. Các nghiên cứu này tập trung vào hai hướng phát triển là: nâng cao chất lượng chỉnh định bộ điều khiển PID trong cấu hình SISO truyền thống và thiết kế, chỉnh định bộ điều khiển NMNĐ trong cấu hình nhiều đầu vào/ra MIMO (Multi-input/Multi-output). Trong đó điều khiển PI/PID nâng cao trong cấu hình SISO có lợi thế là khơng làm thay đổi cấu trúc điều khiển đã được thiết kế cho những NMNĐ đã được xây dựng cũng như khơng làm thay đổi gì quy trình vận hành đã có của NMNĐ. Gần đây, hai phương pháp được nghiên cứu là: Bộ PID tự động điều chỉnh (Auto-tuning PID) [12, 41, 48, 56, 76] Gain-scheduling PID [40, 59, 69, 73] 1 Hai phương pháp này tập trung vào việc cập nhật thơng số q trình cơng nghệ, tăng cường khả năng thích nghi của bộ điều khiển làm tăng tính ổn định, bền vững của hệ thống. Cùng với hướng nghiên cứu này, tác giả lựa chọn đề tài: Nghiên cứu phương pháp chỉnh định hệ thống điều khiển trình nhiệt điện điều kiện phụ tải biến đổi. Nghiên cứu sẽ tập trung vào phương pháp chỉnh định bộ điều khiển PID nhằm nâng cao độ bền vững của hệ thống điều khiển q trình nhiệt điện. Trong đó, lý thuyết bộ điều khiển bền vững [20, 88] sẽ được nghiên cứu áp dụng. Lý thuyết này cho phép định lượng được độ dao động của hệ thống nên có nhiều hứa hẹn trong việc chỉnh định bộ điều khiển đảm bảo hệ ổn định trong dải biến thiên rộng, xử lý hiệu quả vấn đề bất định đặc trưng của q trình nhiệt NMNĐ. Đây cũng là ưu điểm nổi trội của phương pháp này so với hai phương pháp chỉnh định thường được dùng trong công nghiệp. Đối với nhóm phương pháp của Zigler-Nichol 1&2 [14, 85] cho phép chỉnh định bộ điều khiển đảm bảo chỉ số dao động khơng thay đổi ở mức 0,22. Trong khi nhóm mơ hình nội IMC (Internal Model Control) của Morari, Zafiriou và SIMC (Simple Internal Model Control) [5, 28, 77] cho phép tổng hợp bộ điều khiển có độ bền vững tương đối cao (hơn so với nhóm thứ nhất). Tuy nhiên, những thay đổi yêu cầu độ bền vững của hệ thống cũng luôn là vấn đề của nhóm phương pháp này đồng thời chỉ số dao động của hệ thống cũng khơng thể xác định trước được. Nếu áp dụng cho bài tốn tổng hợp bộ điều khiển trong điều kiện phụ tải biến đổi, đặc biệt là biến đổi mạnh thì về bản chất phương pháp Zigler-Nichol cho phép chỉnh định hệ thống đảm bảo độ dự trữ ổn định kém. Nhóm phương pháp IMC cho hệ thống với độ bền vững rất phụ thuộc vào mơ hình và khơng định trước được độ bền vững của hệ thống như mong muốn. Mục đích, đối tượng phạm vi nghiên cứu Mục đích nghiên cứu: Xây dựng hệ thống phương pháp chỉnh định bộ điều khiển q trình nhiệt với tính chất bất định và phi tuyến cao, đặc biệt trong điều kiện phụ tải biến đổi, nhằm duy trì tính ổn định, bền vững của hệ thống Đối tượng nghiên cứu: Hệ điều khiển quá trình nhiệt một đầu vào ra, một đầu ra (SISO-single input/single output) cấu trúc tầng trong NMNĐ, trong đó các q trình nhiệt sẽ được xét theo bản chất bất định và phi tuyến, tính chất này thể hiện rõ khi hệ thống làm việc trong điều kiện phụ tải biến đổi và biến đổi mạnh. Phạm vi nghiên cứu: Nâng cao độ bền vững cho hệ thống điều khiển quá trình nhiệt NMNĐ hệ SISO cấu trúc tầng sử dụng bộ điều khiển PID. Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu lý thuyết kết hợp với thực nghiệm: Nghiên cứu khảo sát thực tế điều khiển đối tượng nhiệt NMNĐ. Sử dụng mơ hình bất định và cơ sở lý thuyết bộ điều khiển bền vững [88] để giải quyết bài tốn chỉnh định bộ điều khiển cho đối tượng nhiệt bất định trong điều kiện phụ tải biến đổi. Tính tốn, kiểm nghiệm phương pháp trên phần mềm và số liệu thực tế thu thập tại NMNĐ. Xây dựng mơ hình thí nghiệm để kiểm nghiệm kết quả nghiên cứu 2 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Ý nghĩa khoa học: Phương pháp chỉnh định được đề xuất cho phép lựa chọn trước chỉ số bền vững của hệ thống điều khiển, điều này là yếu tố quyết định tính đảm bảo độ ổn định cho hệ thống khi có sự biến đổi của phụ tải làm cho tính chất bất định và phi tuyến của q trình nhiệt NMNĐ thể hiện rõ rệt. Kết quả của đề tài là nền tảng lý thuyết để xây dựng hệ điều khiển thích nghi. Ý nghĩa thực tiễn: Phương pháp mơ hình hóa và chỉnh định hệ thống được đề xuất có tiềm năng sử dụng tốt cho NMNĐ. Thực tế trong luận án đã được sử dụng hiệu quả cho số liệu từ NMNĐ và mơ hình thí nghiệm. Đơn giản hóa và giảm chi phí cho cơng tác chỉnh định hệ thống điều khiển trong Nhà máy nhiệt điện. Đóng góp đề tài nghiên cứu Luận án giải quyết bài tốn chỉnh bộ điều khiển PID cho q trình nhiệt NMNĐ khi phụ tải biến đổi làm tính chất bất định, phi tuyến của đối tượng thể hiện rõ rệt, bằng cách sử dụng mơ hình bất định và lý thuyết bộ điều khiển bền vững [88]. Luận án lần đầu tiên xây dựng hồn chỉnh hệ thống phương pháp nhận dạng và chỉnh định bộ điều khiển cho hệ thống điều khiển q trình nhiệt hệ SISO cấu trúc hai tầng từ nền tảng lý thuyết này. Kết quả đạt được của luận án bao gồm: 1) Xây dựng phương pháp số sử dụng thuật tốn tối ưu hóa vượt khe để nhận dạng đối tượng điều khiển q trình nhiệt điện trong vòng hở và vòng kín. 2) Xây dựng phương pháp chỉnh định bộ điều khiển PID cho q trình nhiệt điện cấu trúc SISO hai tầng trong chế độ khởi động và chế độ đang làm việc, cho phép lựa chọn trước “chỉ số bền vững” của hệ thống với khoảng lựa chọn tối ưu là [0,132÷2,318]. Phương pháp xây dựng phù hợp với cấu hình hệ thống điều khiển đang được sử dụng thực tế trong NMNĐ, có khả năng ứng dụng cao. Bộ điều khiển sẽ có khả năng thích nghi trong điều kiện biến thiên rộng của phụ tải và đặc tính đối tượng, làm việc ổn định lâu dài theo vòng đời vận hành của NMNĐ Cấu trúc luận án Luận án được cấu trúc thành năm chương, bao gồm: Chương 1: Tổng quan về chỉnh định hệ thống điều khiển q trình nhiệt điện Chương 2: Phương pháp nhận dạng q trình nhiệt điện Chương 3: Phương pháp chỉnh định bộ điều khiển q trình nhiệt điện Chương 4: Thực nghiệm kiểm chứng Sau đó là phần kết luận nêu các đóng ghóp mới của luận án và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo. Tiếp theo là phần tài liệu tham khảo, các cơng trình khoa học đã cơng bố liên quan đến luận án và phụ lục. CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ CHỈNH ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN QUÁ TRÌNH NHIỆT ĐIỆN 1.1 Hệ thống điều khiển q trình nhiệt NMNĐ Đặc trưng của các hệ thống mạch vòng điều chỉnh q trình nhiệt của NMNĐ là cấu trúc hệ tầng hai vòng (cascade) như trên hình 1.16 3 Hình 1.16 Cấu trúc hệ điều khiển nhiệt điện hai vòng [1] 1.2 Chỉnh định hệ thống điều khiển NMNĐ 1.2.1 Cơ chỉnh định hệ tầng Hệ tầng nói chung trên hình 1.16 được chỉnh định theo các bước cơ bản sau [1, 25]: Các bộ điều khiển thứ cấp R2 và sơ cấp R1 ở chế độ làm việc bằng tay Chỉnh định mạch vòng thứ cấp và xác định bộ điều khiển thứ cấp R2. Chuyển bộ điều khiển R2 sang chế độ tự động. Mạch vòng thứ cấp lúc này sẽ là một thành phần trong hệ điều khiển tầng. Chỉnh định mạch vòng sơ cấp, xác định bộ điều khiển sơ cấp R1. Q trình chỉnh định các bộ điều khiển gắn liền với việc xác định đặc tính đối tượng s và sơ cấp O s Hai phương pháp chỉnh định cơ bản, truyền thống được thứ cấp O sử dụng cho hệ tầng cơng nghiệp cũng như trong NMNĐ là: Zigler-Nichols [1, 5, 14, 25, 85]: Gồm Zigler-Nichols 1 sử dụng để chỉnh định bộ điều khiển cho hệ thống hở bằng cách xấp xỉ đối tượng theo mơ hình qn tính bậc nhất có trễ và Zigler-Nichols 2 sử dụng chỉnh định mạch vòng kín bằng cách đo đáp ứng đầu ra của hệ thống. Mơ hình nội (IMC-Internal Model Control) [1, 5, 25, 28, 77]: Sử dụng mơ hình mẫu cho q trình để chỉnh định bộ điều khiển. Đối với một số dạng mơ hình q trình thơng dụng sẽ đưa được bộ điều khiển đưa về dạng PID. Áp dụng cho cả hệ hở và hệ kín. 1.2.2 Phương pháp ứng dụng thực tế Các NMNĐ hiện đại đều được trang bị hệ thống điều khiển DCS của các nhà cung cấp rất quen thuộc như: Yokogawa, ABB, Emerson, Honeywell, Westinghouse, Invensys. Việc chỉnh định bộ điều khiển thường sử dụng theo phương pháp cơ bản hoặc kinh nghiệm chuyên gia (sử dụng trong thực tế). Chỉnh định theo phương pháp Phương pháp khá phổ biến được nêu trong các tài liệu hướng dẫn, đào tạo của các nhà cung cấp hệ thống DCS cho NMNĐ [21, 46, 84] cơ bản là phương pháp chỉnh định thực nghiệm Zigler-Nichols, dùng cho vòng hở và vòng kín. Chỉnh định vòng hở (open-loop tuning) [46, 84] Ban đầu hệ thống chưa có bộ điều khiển (hoặc đã có nhưng được tách ra), kích thích đối tượng bằng xung bậc thang được đáp ứng như hình 1.17. Mức thay đổi của tín hiệu điều khiển MV qua bộ điều khiển PID khi có xung đầu vào PV là: MV K p (PV dt Td PV ) Ti Khi đó với mỗi dạng bộ điều khiển được sẽ được xác định như sau: SL = Slope(S) = PV/T Bộ điều khiển P: K p MV T MV (1.1) SL L PV 4 Hình 1.17 Phương pháp chỉnh định mạch vòng hở [84] Bộ điều khiển PI: 0, 9(MV) T MV L Kp ; Ti 0,9 SL L PV 0,3 (1.2) Bộ điều khiển PID: Kp 1, 2(MV) T MV ; Ti 2L; Td 0, 5L 1, SL L PV (1.3) Sau khi có được các tham số bộ điều khiển, khi đưa hệ thống q trình nhiệt vào làm việc, sẽ theo dõi đáp ứng của hệ thống để tinh chỉnh các tham số Chỉnh định vòng kín (closed-loop tuning) [46, 84] Việc chỉnh định trực tiếp tham số bộ điều khiển trong mạch vòng kín có thể được thực hiện theo hai cách: Chọn theo tham số theo Zigler-Nichol 2: Trong vòng điều khiển kín, thay bộ điều khiển bằng hệ số khuếch đại, xác định biên giới ổn định khi có được dao động điều hòa ở đầu ra. Hệ số khuếch đại thu được là Pp (hình 1.18). Hình 1.18 Phương pháp Zigler-Nichols [84] Tham số các bộ điều khiển được chọn: Bộ điều khiển P: Kp = 0,5Pp Bộ điều khiển PI: Kp = 0,45Pp; Ti = Pp/1,2 Bộ điều khiển PID: Kp = 0,6Pp; Ti = Pp/2,0; Td = Pp/8 Chọn tham số theo độ suy giảm giao động Tác động xung đầu vào, đo đáp ứng đầu ra, điều chỉnh xung sao cho độ suy giảm dao động của tín hiệu ra là khoảng 1/4 (hình 1.19). Khi đó các tham số bộ điều khiển được chọn: Kp = P; Ti = P/1,5; Td = P/6. Giữa hai phương pháp chỉnh định, phương pháp dựa theo suy giảm dao động thường được sử dụng nhiều hơn vì phương pháp Zigler-Nichols 2 có nguy cơ gây nguy hiểm trong một số trường hợp. 5 Hình 1.19 Phương pháp suy giảm giao động [84] 1.3 Các phương pháp chỉnh định nâng cao Để khắc phục các hạn chế trong chỉnh định bộ điều khiển, giúp hệ thống vận hành tốt trong chế độ phụ tải biến đổi mạnh, khoảng hai thập kỷ qua rất nhiều nghiên cứu đã được cơng bố. Các nghiên cứu này tập trung vào hai hướng phát triển là: nâng cao chất lượng chỉnh định bộ điều khiển PID trong cấu hình SISO truyền thống và thiết kế, chỉnh định bộ điều khiển NMNĐ trong cấu hình nhiều đầu vào/ra MIMO (Multi-input/Multi-output). Trong đó điều khiển PI/PID nâng cao trong cấu hình SISO có lợi thế là khơng làm thay đổi cấu trúc điều khiển đã được thiết kế cho những NMNĐ đã được xây dựng cũng như khơng làm thay đổi gì quy trình vận hành đã có của NMNĐ. Gần đây, hai phương pháp được nghiên cứu là: Bộ PID tự động điều chỉnh (Auto-tuning PID) [12, 29, 41, 48, 56, 76] Gain-scheduling PID [40, 59, 69, 73] 1.3.1 PID tự động điều chỉnh (Auto-tuning PID) Phương pháp điều khiển PID tự chỉnh được sử dụng để xử lý vấn đề tác động tương hỗ giữa các thơng số q trình trong tổ máy nhiệt điện cũng như sự tác động qua lại lẫn nhau giữa các vòng điều chỉnh. Trong phương pháp này, một mơ hình động học sẽ được lựa chọn để mơ hình hóa q trình, mơ hình này sẽ được tối ưu hóa trong q trình làm việc của hệ thống từ đó các tham số của bộ điều khiển sẽ được tổng hợp.Trong phương pháp này, mơ hình mơ phỏng đóng vai trò quyết định nó ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả tổng hợp bộ điều khiển và sau đó là hiệu quả làm việc của hệ thống. Một u cầu khác đặt ra với mơ hình mơ phỏng được lựa chọn là nó phải phản ánh được bản chất phi tuyến, bất định của đối tượng vì hệ thống làm việc biến đổi trong một dải rộng của nhà máy nhiệt điện. Với mơ hình phi tuyến được sử dụng, việc nhận dạng tính tốn tham số mơ hình là một bước phức tạp, đòi hỏi độ chính xác cao. Phương pháp được sử dụng để tối ưu hóa mơ hình và tổng hợp bộ điều khiển là Thuật tốn gien (GAGenetic Algorithm) [29], Tối ưu hóa bầy đàn (PSO-Particle Swarm Optimization) [56] hay Lập trình tiến hóa (EP-Evolutionary Programming) [48]. Ngun lý cơ bản của các phương pháp này như sau: Cài đặt ban đầu: Cài đặt tham số ban đầu cho bộ điều khiển Đánh giá: Mơ phỏng sự làm việc của mơ hình với tham số cài đặt, đánh giá sự làm việc của hệ thống Chỉnh định: Chỉnh định tham số, tiếp tục đánh giá hiệu quả làm việc của hệ thống và chỉnh định tham số cho đến khi đạt được kết quả làm việc u cầu. Nhược điểm của phương pháp này có thể kể đến: Bắt đầu từ mơ hình rõ của đối tượng dưới dạng hàm truyền nên khơng áp dụng được trực tiếp cho bài tốn mà đối tượng có mơ hình bất định [12]. Việc tìm kiếm một mơ hình phù hợp phản ánh bản chất động học của tổ máy nhiệt điện trong tồn dải làm việc là khơng hề dễ dàng. 6 Với mơ hình lựa chọn phức tạp, phi tuyến thuật tốn tối ưu xác định tham số mơ hình cần nhiều thời gian xác định, tốc độ hội tụ chậm và có thể ảnh hưởng đáng kể đến thời gian chỉnh định tham số bộ điều khiển và hệ thống. 1.3.2 Gain-scheduling PID Phương pháp này sẽ sử dụng nhiều bộ điều khiển PID để điều khiển một q trình cơng nghệ, mỗi bộ điều khiển sẽ được chỉnh định tại một điểm làm việc đặc trưng nào đó của hệ thống. Tại lân cận của mỗi điểm làm việc này q trình được xấp xỉ theo mơ hình tuyến tính và bộ điều khiển được tính tốn theo mơ hình này. Tham số bộ điều khiển sẽ được thay đổi bám theo sự thay đổi của thơng số q trình trong tồn dải làm việc. Thơng thường thơng số q trình được lựa chọn là cơng suất phát của tổ máy, vì khi có sự thay đổi rõ ràng trong thơng số này sẽ kéo theo sự thay đổi của tất cả thơng số q trình của tổ máy (trừ trường hợp tổ máy làm việc ở chế độ áp suất cố định, thì áp suất hơi sẽ khơng đổi khi tải thay đổi). Với thơng số q trình được lựa chọn là cơng suất phát, tham số bộ điều khiển sẽ được tính tốn trước ở một số điểm làm việc điểm hình để cài đặt vào hệ thống và sẽ được tinh chỉnh trong điều kiện vận hành thực tế của tổ máy. Hệ thống sẽ được thiết kế khóa chuyển đổi để ln chuyển sử dụng các bộ điều khiển khác nhau tại mỗi điểm làm việc đặc trưng trong tồn dải làm việc của NMNĐ. Một ưu điểm lớn của bộ điều khiển gain-scheduling là nó kế thừa được các ưu việt của lý thuyết điều khiển tuyến tính với nhiều phương pháp thiết kế khác nhau [13]. Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp này cũng phải kể đến là: Việc lựa chọn các điểm làm việc phù hợp để tuyến tính hóa là tương đối phức tạp, nó sẽ phụ thuộc vào đặc trưng cơng nghệ của tổ máy (loại lò hơi, gam cơng suất). Với q trình cơng nghệ phức tác, tác động tương hỗ, phương trình tuyến tính được xây dựng từ hệ phương trình phi tuyến có thể rất phức tạp, cồng kềnh [40]. Điều này gây khó khăn cho việc tổng hợp bộ điều khiển. 1.4 Mơ hình bất định Mơ hình bất định tổng qt kiểu “đĩa tròn” cho đối tượng cơng nghiệp trong [88]: s Os Vs re jφ , r[0 1], [2 0] (1.4) O O ( s , X) b0 b1s bm s m eτ s (1.5) a1s an s n s q V (s, X) b0 b1 s bm s m (1.6) a1 s an s n Hình 1.31 Đặc tính sở điểm biến thiên bất định 7 1.5 Lý thuyết điều khiển bền vững số dao động mềm 1.5.1 Bộ điều khiển bền vững Hình 1.33 Hệ điều khiển vòng Đối tượng O(s) có dạng điển hình trong cơng nghiệp như sau: b b s bm s m τs B ( s ) τs O( s ) e e OPT ( s )e τs (1.8) a0 a1 s an s n A( s ) Hàm truyền hệ kín trên hình 1.33 sẽ là: W (s) H (s) R (s )OPT ( s )e τs R( s )OPT (s ) R( s ) B (s ) D( s ) τs τs τs H ( s) R( s )OPT ( s)e e R (s )OPT ( s ) A( s)e R( s) B( s ) C ( s) C(s) được gọi đa thức đặc tính của hệ thống. Phương trình C(s) = 0 sẽ có p cặp nghiệm phức liên hợp: si = βi ji (i = 1→p) được gọi là các nghiệm đặc tính. Tỉ số mi = βi / ωi được gọi là chỉ số dao động của nghiệm si. Giá trị bé nhất trong tất cả các chỉ số dao động nghiệm này là ms min{ mi } sẽ được gọi là chỉ số dao động của hệ thống vì nó ảnh hưởng i 1 p lớn nhất đến độ ổn định của hệ thống. Hệ bền vững nhất [20, 88, 23]: , >0 (1.9) W ( s) θs Bộ điều khiển bền vững: R(s) 1 A( s ) (1.11) OPT ( s ) 1 θs θs B ( s ) 1.5.2 Chỉ số dao động mềm Chỉ số dao động mềm [61, 87, 88] là hàm đơn điệu giảm theo tần số, như sau: e α ω , > 0 (1.13) m(ω) m0 αω trong đó, m0 = const – chỉ số đầu (chỉ số dao động “cứng”); - hệ số mềm hóa thỏa mãn điều kiện: τ ≥ > 0, với τ là trễ của đối tượng trong (1.8). Để thuận tiện trong tính tốn, hệ số mềm hóa α có thể được chọn = τ [61, 87, 88]. 1.5.3 Đường biên mềm [87, 88] Biến số phức được xác định từ chỉ số dao động mềm m là s = m j được gọi là “biến số mềm”. Khi biến thiên từ đến +, thì biến số mềm s = m j sẽ vẽ nên trên mặt phẳng phức một đường cong AOB đối xứng qua trục thực (hình 1.35), được gọi là “đường biên mềm” Hình 1.35 Đường biên mềm AOB 8 O ISOPDTZ (s) K(1 cs) s e (2.6) s(1 Ts) Trong các hàm truyền (2.5) và (2.6) thì K – hệ số truyền; T – hằng số qn tính, – trễ vận tải. Các tham số cũng sẽ phải thỏa mãn u cầu cơ bản: K > 0, τ ≥ 0, T ≥ 0, c ≤ 0 (2.7) Nếu c = 0 thì (2.6) sẽ trở thành (2.5). Như vậy (2.6) sẽ hàm truyền có cơng thức tốn học tổng qt để mơ hình hóa đối tượng nhiệt khơng có tự cân bằng. 2.2.3 Xây dựng hàm mục tiêu 2.2.3.1 Đối tượng nhiệt có tự cân Trong đó t – biến thời gian; T1 T2. Tại thời điểm t = ti, thì: ti τ ti τ T b T1 T b T2 (2.8) y t i , X1 u0 K 1 e e T2 T1 T2 T1 Với X1 = {K, T1, T2, b, } là véc tơ tham số của mơ hình. Trong trường hợp T1 = T2 = T thì y t i , X1 sẽ được tính theo cơng thức: y t i , X1 u0 Ke ti τ T T b (2.9) b T t i τ T3 Bài tốn tối ưu hóa xác định tham số mơ hình theo điều kiện ràng buộc (2.4) sẽ được đưa về bài tốn tối ưu hóa phi tham số như sau: N 2 2 2 J X y t , X y p T T T T b b τ τ K K 1 i 1 i i 1 2 F1 X1 p11 X1 X (2.11) Với y t i , X1 được xác định từ cơng thức (2.8), X1 = {K, T1, T2, b, } và p1 là một hệ số được lựa chọn. Trong trường hợp T1 = T2 = T > 0, thì bài tốn tối ưu hóa phi tham số sẽ là: N 2 2 J1 X1 y t i , X1 yi p1 τ τ T T K K b b i 1 F X1 p11 X1 X (2.12) Với y t i , X1 được xác định từ (2.9), X1 = {K, T, b, }. 2.2.3.2 Đối tượng nhiệt khơng có tự cân Tại điểm thời gian ti giá trị của đáp ứng sẽ là: t i (2.13) y t i , X Ku0 t i T c 1 e T Bài tốn tối ưu hóa xác định tham số mơ hình theo điều kiện ràng buộc (2.7) sẽ được đưa về bài tốn tối ưu hóa phi tham số như sau: M 2 2 J X y t , X y p{ T T c c τ τ K K } 2 i 1 i i F2 X p2 Π X X (2.15) Trong đó y t i , X được xác định từ cơng thức (2.13), X2 = {K, T, c, }. 2.2.4 Lựa chọn mơ hình cho q trình có tự cân 11 Hình 2.4, g = yu/(y(∞)u0) được gọi là tọa độ tương đối của điểm uốn, gm = 12e1 0,264 [4, 16]. Hằng số qn tính của (2.1) và (2.3) được lựa chọn như sau: Nếu g gm (điểm uốn thấp), chọn: T1 ≠ T2 Nếu g > gm (điểm uốn cao), chọn: T1 = T2 = T Hình 2.4 Phân tích đặc tính q trình có tự cân 2.3 Nhận dạng đối tượng làm việc 2.3.1 Lựa chọn xung kích thích 2.3.1.1 Xung chữ nhật Hàm thời gian có dạng: z1 (t ) u0 [1(t τ) 1(t τ T )] (2.16) 2.3.1.2 Xung hàm mũ Hàm thời gian có dạng: z1 t u e a t τ e 2a t τ (2.18) 2.3.1.3 Xung tam giác Hàm thời gian có dạng: z1 t u f1 t f t f t (2.20) 2.3.2 Xác định đặc tính tần số đối tượng 2.3.2.1 Công thức xác định jω Y2 jω O U jω (2.25) jω Y1 jω (2.26) O Y2 jω 2.3.2.2 Xác định đặc tính tần số từ đặc tính thời gian N (ki ki 1 )e jt W ( j ) (2.31) i 1 i 1 M P( ) j Q( ), j ( i i 1 )e j i 1 i 1 2.3.3 Mơ hình bất định cho đối tượng nhiệt 2.3.3.1 Đối tượng vòng s O s V s r e jφ1 , r [0 1], [2 0] (2.32) O 1 1 1 Đối tượng có tự cân bằng: O1 s Ocb s K11 1 T1s1 T2s eτ11s ; T1 T2 0, τ11 0, K11 (2.33) 12 V1 s V1cb s b11 1 a1s1 a2s ; b11 , a1 , a2 (2.34) Đối tượng khơng có tự cân bằng: O1 s O kcb s K12 eτ12 s ; T12 0, τ12 0, K12 (2.35) s 1 T12s b12 ; b12 , a12 (2.36) a12s V1 s V1kcb s Tham số mơ hình sẽ được xác định từ việc giải bài tốn tối ưu Xác định thành phần sở: J11 X11 F11 X 11 p*Ψ11 X 11 X11 ; X11 = {K11, T1, T2, τ11} (2.43) N M O ( j F11 ( X11 ) i, k ) Ocb ( ji , k ) X11 i1 k 1 2 Ψ11 X11 K11 K11 τ11 τ11 T T i i i 1 J12 X12 F12 X 12 p*Ψ12 X 12 X12 ; X12 = {K12, T12, τ12} (2.50) N F12 ( X12 ) M O ( j i , k ) Okcb ( j i , k ) i 1 k 1 2 X12 Ψ12 X12 K12 K12 τ12 τ12 T12 T12 Xác định thành phần bất định: J1 W F1 W p' E1 W p'' Ψ1 W X1 (2.64) N E1 X1 V jω, X r 1 1imax V1 jω, X1 rimax i 1 Ψ1 X1 b11 b11 2 a1 a1 a a 2.3.3.2 Đối tượng vòng s O s V s r e jφ2 , r [0 1], [2 0] (2.65) O 2 2 2 K τ s e ; T 0, τ 0, K (2.66) Ts b2 V2 s ; b2 , a22 (2.67) a22s O s Tham số X22 = {K2, T, τ2} của (2.66) sẽ được xác định từ bài tốn tối ưu (2.43). Véc tơ tham số X2 = {b2, a22} của (2.67) sẽ được xác định từ bài tốn tối ưu (2.64) khi cho hằng số qn tính trong (2.34) là a2 = 0 2.3.3.3 Xác định dải tần số chất Dải tần số bản chất được xác định để đảm bảo q trình nhận dạng được chính xác, được xác định trên đặc tính tần số như sau: 13 a) b) Hình 2.12&13 Giải tần số chất đối tượng 2.4 Phương pháp giải toán tối ưu Các hàm mục tiêu (2.11), (2.12), (2.15) nhận dạng vòng hở và (2.43), (2.50), (2.64) nhận dạng vòng kín là phức tạp và có tính chất khe rõ rệt [88]. Các bài tốn tối ưu hóa trong cơng nghiệp có thể giải hiệu quả nhờ thuật tốn “tối ưu hóa vượt khe” [88], trong đó véc tơ xuất phát cho thuật tốn sẽ được xác định dựa vào đặc tính q độ của đối tượng. 2.4.1 Xác định véc tơ xuất phát cho đối tượng có tự cân Đặc tính “chữ S” (hình 2.4(b)), tức hàm truyền (2.1) thì véc tơ xuất phát sẽ được lựa chọn như sau: + Điểm uốn thấp, hàm tối ưu (2.11), X10 = {K0, T10 , T20 , b0 , 0} đặt: K0 ≈ y()/u0, T10 ≈ 0,6Ta, T20 ≈ 0,2Ta, 0 ≈ OA, b0 = 0 (2.74) + Điểm uốn cao, hàm tối ưu (2.12), X10 = {K0, T , b0, 0} được chọn: K0 ≈ y()/u0, T ≈ 0,3Ta, 0 ≈ OA, b0 = 0 (2.75) Đặc tính có q điều chỉnh (hình 2.4(a)), thì b0 được sẽ được khai báo và tối ưu, các tham số còn lại được chọn tương tự: + Điểm uốn thấp, hàm tối ưu (2.11), X10 = {K0, T10 , T20 , b0 , 0} đặt: K0 ≈ y()/u0, T10 ≈ 0,6Ta, T20 ≈ 0,2Ta, 0 ≈ OA, b0 ≈ T10 + T20 (2.76) + Điểm uốn cao, hàm tối ưu (2.12), X10 = {K0, T , b0, 0} được chọn: K0 ≈ y()/u0, T ≈ 0,3Ta, 0 ≈ OA, b0 ≈ 2 T (2.77) Đặc tính “nữa chữ S”, hàm truyền (2.2) (khâu quán tính bậc nhất), hàm tối ưu (2.11), X10 = {K0, T10 , T20 , b0 , 0} đặt: K0 ≈ y()/u0, T10 ≈ 0,6Ta, T20 = 0, 0 ≈ OA, b0 = 0 (2.78) 2.4.2 Xác định véc tơ xuất phát cho đối tượng khơng có tự cân Đặc tính động học của q trình tích phân được phân tích trên hình 2.17, gồm hình 2.17(a) là q trình có đáp ứng ngược và 2.17(b) là khơng có đáp ứng ngược (đặc trưng của lớp q trình khơng có tự cân bằng). Từ điểm cuối B, vẽ tiếp tuyến BA của đặc tính. Véc tơ xuất phát X 02 = {K0, T , c0, } giải bài tốn tối ưu (2.15) được lựa chọn cho hai trường hợp tương ứng: Đặc tính khơng có đáp ứng ngược (hình 2.17(b)) K0 ≈ tgγ/u0 = tgγ ( BC / AC ) / u0 , 0 ≈ OD, T ≈ OA - 0, c0 = 0 (2.79) Đặc tính có đáp ứng ngược (hình 2.17(a)) K0 ≈ tgγ/u0 = tgγ BC / AC , 0 ≈ OE, T0 ≈ OA - 0, c0 ≈ DE (2.80) 14 Hình 2.17 Đáp ứng động học đối tượng khơng có tự cân Véc tơ xuất phát cho các bài tốn (3.31), (3.38) và (3.52) được xác định từ một đặc tính thời gian (q độ) của đối tượng. Đặc tính thời gian này được xác định ngược từ đặc tính tần số của đối tượng đó. KẾT LUẬN CHƯƠNG Với mơ hình hàm truyền đơn giản nhận dạng được từ đặc tính q độ của đối tượng nhiệt điện, bài tốn cài đặt tham số bộ điều khiển PID trong vòng hở đã được giải quyết. Phương pháp được đề xuất dễ lập trình, có tốc độ hội tụ nhanh, ứng dụng tốt trong cả hai trường hợp là nhận dạng q trình từ đặc tính thực nghiệm và giảm bậc, đơn giản hóa mơ hình phức tạp về mơ hình đơn giản. Phương pháp nhận dạng chủ động trong vòng kín cho phép thu thập dữ liệu một cách tin cậy, khơng can thiệp vào hệ thống và khơng gây rủi ro gì cho q trình làm việc. Xung kích thích cần chọn sao cho có thể đưa hệ thống trở về trạng thái xác lập ban đầu sau thời gian nhất định. Số liệu sau khi được thu thập trực tuyến thì sẽ được sử dụng để nhận dạng đối tượng đang làm việc theo phương pháp đã đề xuất. Phương pháp nhận dạng vòng kín sử dụng số liệu đo trực tiếp khi hệ thống đang làm việc, sự phi tuyến, bất định của q trình/đối tượng được thể hiện vào kết quả đo. Mơ hình bất định đề xuất phản ánh trung thực sự biến thiên này của đối tượng. Độ chính xác của mơ hình có được nhờ vào thuật tốn tối ưu hóa vượt khe để giải các bài tốn nhận dạng tối ưu phi tuyến cũng như việc xác định véc tơ xuất phát hợp lý cho thuật tốn. Phương pháp đề xuất có thể thực thi trong giai đoạn vận hành thử nghiệm (commissioning) và vận hành bình thường khi cần chỉnh định lại hệ thống. Phương pháp cũng có thể áp dụng với các hệ điều khiển hai tầng trong cơng nghiệp. Mơ hình bất định với thành phần cơ sở là khâu FOPDT cho đối tượng vòng trong và SOPDT hoặc IFOPDT cho đối tượng vòng ngồi, có ý nghĩa rất quan trọng, giúp chỉnh định bộ điều khiển ở dạng PID truyền thống. Đây sẽ là bước nghiên cứu tiếp theo được thực hiện trong chương 3. Phương pháp nhận dạng được xây dựng khơng chỉ áp dụng cho q trình nhiệt NMNĐ mà còn có thể sử dụng được cho q trình cơng nghiệp nói chung. CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP CHỈNH ĐỊNH BỘ ĐIỀU KHIỂN Q TRÌNH NHIỆT 3.2 Đặc tính mềm độ ổn định hệ thống [87, 88, 23] Nếu hệ hở có số bền vững cho trước điều kiện cần đủ để hệ kín có số bền vững không thấp số bền vững hệ hở đặc tính mềm hệ hở không qua không bao điểm (-1, j0) 3.3 Chỉ số bền vững tối ưu theo kênh đặt 15 ( Đổi biến số θ = τ/x thì: x arctgms ) ms (3.6) ms ( arctgms ) e τ (3.7) dγ min x π/ π x 2xγsin γ γ I2(θ) đạt giá trị tối ưu tại x*min ,742 , θ 1,348τ, và từ (3.6) sẽ có ms , 461 Khoảng lựa chọn độ bền vững tối ưu là ms = [0,132÷2,318] θ [0,833 2,5]τ I (θ) I2 (x) 3.4 Chỉnh định điều khiển chế độ khởi động 3.4.1 Nhận dạng đối tượng tổng hợp điều khiển vòng Hình 3.6 Cấu trúc hệ thống khơng có điều khiển ( s ) được nhận dạng bằng khâu qn tính bậc nhất có trễ: O ( s ) O ( s ) K eτ s ; T 0, K (3.10) O 2 Ts Chọn chỉ số bền vững ms = 0,461 từ (3.6) sẽ có θ 1,348τ Từ (1.11) sẽ xác định được bộ điều khiển: 1 T s 1 R2 ( s) (1 ) K p (1 ) (3.11) 1,348τ s K 1,348τ K Ts Ti s Là bộ điều khiển PI. 3.4.2 Nhận dạng đối tượng tổng hợp điều khiển vòng ngồi Đối tượng vòng ngồi được nhận dạng theo đặc tính tần số: ( s ) O ( s ) Y1 ( s ) O Y2 ( s ) Với đối tượng có tự cân bằng: (s) O s O K11 1 T1s1 T2s eτ11s ; T1 T2 0, τ11 0, K11 (3.12) Tổng hợp bộ điều khiển bền vững R1(s) cho vòng ngồi như sau: Chọn chỉ số bền vững ms = 0,461, từ (3.6) sẽ có θ 1,348τ11 Từ (1.11) sẽ có được bộ điều khiển: (1 T1 s)(1 T2 s) T T2 TT R1 ( s ) [1 s] 1,95τ11s K11 1,95τ11K11 (T1 T2 )s T1 T2 K p (1 Td s) (3.13) Ti s Là bộ điều khiển PID. Với đối tượng khơng có tự cân bằng: 1( s) O s O K12 eτ12 s ; T12 0, τ12 0, K12 (3.14) s 1 T12s Chọn chỉ số bền vững ms = 0,461 thì θ 1,348τ12 16 R1 ( s ) s (1 T12s) 1 T12s 1,95τ12 s K12 1,95τ12 K12 K p (1 Td s) (3.15) Là bộ điều khiển PD. 3.5 Phương pháp chỉnh định đối tượng nhiệt điện làm việc 3.5.1 Đặc tính mềm hệ tầng hai vòng 3.5.1.1 Đặc tính mềm hệ tương đương R1 Biến đổi hệ hai tầng thành hệ một vòng tương đương của bộ điều khiển R1. 1td R2 O O 1 W 2 R2 O Hình 3.8 Cấu trúc tương đương điều khiển R1 3.5.1.2 Đặc tính mềm hệ tương đương R2 Biến đổi hệ hai tầng thành hệ một vòng tương đương của bộ điều khiển R2. Hình 3.12 Cấu trúc tương đương điều khiển 2td R (O R 1) W O 3.5.2 Tính bất định đặc tính mềm độ bền vững hệ thống Biến thiên “xấu nhất” của các đối tượng bất định (hữu hạn) trong hệ tại một tần số nhất định là biến thiên mà véc tơ bán kính và pha bất định của các đối tượng làm giảm chỉ số dao động của hệ thống xuống mức thấp nhất. Đặc tính mềm “xấu nhất” là đường cong tạo bởi những điểm biến thiên "xấu nhất" ứng với từng điểm tần số, tức là khi véc tơ bán kính và pha bất định đạt trạng thái “xấu nhất” - chúng làm giảm nhiều nhất chỉ số dao động của hệ. 3.5.3 Phương pháp xác định đặc tính mềm “xấu nhất” [88] Lời giải của bài tốn cực tiểu hố xác định độ giảm bền vững lớn nhất của hệ thống chính là véctơ “xấu nhất”: x н arg [ P ' ( m)u (x) Q ' ( m)v( x)] (3.25) x x* = (r1*, r2*, 1*, 2*), r1* = r2* = 1 3.5.4 Phương pháp chỉnh định hệ thống theo đặc tính mềm xấu 3.5.4.1 Phương pháp đề xuất Q trình phân tích đã nêu cho thấy rõ, chỉ cần đảm bảo hai đặc tính mềm xấu nhất của hai mạch vòng tương đương với hệ điều khiển q trình nhiệt bất định, khơng bao điểm (-1, j0) thì với mọi biến thiên của đối tượng, độ bền vững của hệ thống sẽ vẫn được 17 đảm bảo. Ngồi ra, các cơng thức của đặc tính mềm tại (3.16) và (3.19) cũng chỉ ra rằng để điều chỉnh các đặc tính mềm thì chỉ có thể chỉnh định các bộ điều khiển R1(s) và R2(s) của hệ thống. Từ đây phương pháp chỉnh định hệ thống điều khiển q trình nhiệt bất định được đề xuất như sau: Bước 1. Tổng hợp các bộ điều khiển bền vững R1(s) và R2(s) cho hệ thống bao gồm các thành phần cơ sở với ms = 0,461. ( m ω jω) Điều chỉnh hệ số khuếch Bước 2. Xác định đặc tính mềm xấu nhất H đại của bộ điều khiển R2(s) để đặc tính này đi qua điểm (-1, j0). ( m ω jω) Điều chỉnh hệ số khuếch Bước 3. Xác định đặc tính mềm xấu nhất H đại của bộ điều khiển R1(s) để đặc tính này đi qua điểm (-1, j0). Bước 4. Lặp lại các bước 2 và 3 cho đến khi cả hai đặc tính mềm xấu nhất đều khơng bao điểm (-1, j0) thì kết thúc và thu được các bộ điều khiển. Các bước thực hiện cụ thể được trình bầy tiếp theo dưới đây. Bộ điều khiển vòng trong: Ts T 1 R2 ( s ) (1 ) K p (1 ) (3.27) Ts Ti s 1,348τ s K 1,348τ K Bộ điều khiển vòng ngồi: Đối tượng có tự cân bằng: R1 ( s ) W1td ( s) ( T1's )(1 T2 's ) K p1 (1 Td 1s ) (3.32) ' ' 1,348τ11s K11 Ti1 s ' ' R2 (s)O2 ( s) K11 ' ' O1 ( s) W1' s 0, K11 0 eτ11s ; T1' , T2' 0, τ11 ' ' R2 (s)O2 ( s) T1s T2s Đối tượng khơng có tự cân bằng: R1 ( s ) W1td ( s) s T12' s 1 T12' s K p1 (1 Td 1s ) (3.34) ' ' ' 1,348 τ12 s K12 1, 348 τ12 K1' ' ' R2 (s)O2 ( s ) K12 ' ' ' O1 ( s ) W1'' s eτ12s ; T12 0, τ12 0, K12 ' R2 (s)O2 ( s) s T12s Chỉnh định bộ điều khiển R1(s): Hình 3.18 Hệ số k bổ sung mạch vòng Nếu khâu H1(s) có tất nghiệm đặc tính nằm bên trái đường biên mềm, điều kiện cần đủ để nghiệm hệ kín nằm bên trái đường biên mềm này, k đặc tính mềm H1(-m+j) không bao điểm j K0 (3.42) P0 Với hệ số hiệu chỉnh K0 này bộ điều khiển mới lúc này sẽ là: 18 R1' ( s ) K R1 ( s ) (3.43) Hiệu chỉnh điều khiển theo đặc tính mềm xấu nhất: Giao điểm của hai đặc tính mềm xấu nhất với nữa âm trục thực được thực hiện: Tại mỗi điểm tần số ωi xác định được véc tơ xấu nhất * = {1*, 2*}và m*. Điểm biến thiên xấu nhất của hai đặc tính mềm bất định có dạng: ( m* ω jω ) P (ω ) j Q (ω ) (3.49) H i i i i i i ( mω jω) và H ( mω jω) Xác định được đặc tính mềm xấu nhất H Giao điểm đầu tiên của đặc tính mềm xấu nhất với nửa âm trục thực tại điểm tần số ωi* ∈ [i i+1] sẽ thỏa mãn các điều kiện: (ω* ) 0; Q (ω) 0, ∀ [0 i-1] (3.50) Q i i i (ω ) Q (ω ) hoặc Q (ω ) Q (ω ) (3.51) Q i i i i 1 i i i i 1 (ω* ) P* và H (ω* ) P* ( mω jω) có P ( mω jω) có P Với H i1 i1 i2 i2 * Hiệu chỉnh bộ điều khiển R2(s) với hệ số K để có bộ điều khiển mới: R2' ( s ) K 2* R2 ( s ) (3.52) K 2* (3.53) P2* Hiệu chỉnh bộ điều khiển R1(s) với hệ số K1* để có bộ điều khiển mới: R1'' ( s) K1* R1' ( s ) (3.54) K1* (3.55) P1* KẾT LUẬN CHƯƠNG Việc có thể lựa chọn trước chỉ số bền vững của hệ thống khi chỉnh định bộ điều khiển PID là rất có ý nghĩa, cho phép xử lý vấn đề ổn định bền vững của hệ thống, giảm thiểu sự tác động lẫn nhau giữa các thơng số q trình trong điều kiện phụ tải biến đổi. Ngồi ra, điều này còn giúp giải quyết các vấn đề trong chỉnh định như sai số thu thập dữ liệu hay sai số trong nhận dạng đối tượng. Thực tế ứng dụng, chỉ số bền vững của hệ thống có thể lựa chọn linh động trong khoảng [0,132÷2,318] mà cơ bản khơng làm thay đổi sai lệch điều chỉnh. Việc lựa chọn có thể tùy thuộc vào mạch vòng điều chỉnh cụ thể nào đó hoặc căn cứ vào một u cầu chi tiết nào khác về chất lượng điều chỉnh. Với chỉ số bền vững lựa chọn là ms = 0,461 (đảm bảo sai lệch điều chỉnh cực tiểu) như quy trình chỉnh định đề xt thì hệ thống cũng đã có độ bền vững cao hơn khoảng hai lần so với độ bền vững của phương pháp Zigler-Nichols. CHƯƠNG THÍ NGHIỆM KIỂM CHỨNG 4.2 Thực nghiệm từ số liệu thực nhà máy nhiệt điện ( s) Nhận dạng đối tượng O Kết quả nhận dạng O ( s) được hàm truyền bất định: (s) O 4,873 0,786 s 2,113 e r2 e jφ , r2[0 1], 2[2 0] (4.1) 1,685s 0,943s 19 ( s ) kết nhận số O Hình 4.4 Tổng hợp đặc tính tần (s) Nhận dạng đối tượng O ( s) sau 3 lần thu thập số liệu trên hình 5.7. Tổng hợp đặc tính tần số của O ( s) kết nhận dạng Hình 4.7 Tổng hợp đặc tính tần số O ( s ) được hàm truyền bất định: Kết quả nhận dạng O ( s) O 7,832 4,894 jφ r [0 1], [2 0] (4.2) e 3,512 s re , 1 (1 6, 934s )2 (1 1,142s )2 Kết quả nhận dạng đối tượng theo mơ hình bất định là hàm truyền tại (4.1) và (4.2). 4.3 Thực nghiệm phương pháp mơ hình thí nghiệm 4.3.1 Mơ hình thí nghiệm nghiệm lắp đặt Hình 4.9 Mơ hình thí 4.3.2 Thực nghiệm hệ thống 4.3.2.1 Xây dựng đặc tính thiết bị Sử dụng phần mềm thu thập dữ liệu, thu được đặc tính thiết bị. Đặc tính van điều khiển khơng trục V1 như trên hình 5.17. O (s) O 2,36 e0,081s (K = y(∞)/u0) (4.11) 0,492s 20 Mơ hình hóa đối tượng bằng khâu qn tính bậc hai có trễ, được hàm truyền: (s) O (s) O 5,69 e0,413s (4.12) (1 0,659 s )(1 0,659s ) Hình 4.17 Đặc tính van điều khiển tốc độ tuabin (s) kết nhận dạng Hình 4.20 Đặc tính tần số đối tượng O 4.3.2.2 Tổng hợp điều khiển kiểm tra hệ thống R2 ( s ) 3,881(1 ) (4.13) 0, 492s R1 ( s) 0,287(1 0,329s ) (4.14) 1,318s Hình 4.21 Cấu trúc điều khiển với vòng tự động Đáp ứng xung bậc thang của hệ thống điều khiển hai tầng tốc độ trên hình 4.21. Với các bộ điều khiển được cài đặt, thực hiện thí nghiệm bằng cách tắt 02 bóng đèn trên bảng điện, giảm cơng suất hệ thống đi 20%, lúc này tốc độ tuabin tăng lên sau đó được điều chỉnh về giá trị định mức như tại hình 4.23. 21 Hình 4.23 Đặc tính điều chỉnh tốc độ tuabin giảm 20% cơng suất Tốc độ tuabin tăng từ 1000(rpm) lên hơn 1200(rpm) sau đó ổn định về 1000(rpm) với thời gian ổn định khoảng 5 (giây). Thực nghiệm phù hợp với kết quả kiểm tra trên đặc tính đã nêu. Hình 4.24 Đặc tính tăng tốc độ tuabin 2 Hình 4.25 Nhận dạng đối tượng bất định O 2 O 2,287 0,427 e0,077 s re j (4.17) 0,515s 0,106 s 22 và (s) O 5,814 1,384 e0,467 s re j (4.18) (1 1,168s)(1 0, 212s) (1 0,259 s)(1 0,053s) Hình 4.26 Nhận dạng đối tượng bất định 1 O Tổng hợp điều khiển bền vững cho thành phần sở R2 ( s ) 1,163(1 R1 (s ) 0,169(1 ) (4.22) 0,51s 0,16 s) (4.23) 1,36 s Hệ thống với mơ hình đối tượng (4.17), (4.18) và các bộ điều khiển (4.22), (4.23) có đặc tính q độ trên hình 4.32. Hình 4.32 Đặc tính điều chỉnh hệ thống Đen_cơ sở, Tím_xấu Chất lượng điều chỉnh của hệ đối với đối tượng cơ sở tốt hơn nhiều so với trường hợp cài đặt bộ điều khiển tổng hợp được ở chế độ khởi động (hình 4.21). Với biến thiên xấu nhất của đối tượng bất định thì chất lượng điều chỉnh kém hơn. Đây là kết quả hợp lý. Sau khi hệ thống được cài đặt các bộ điều khiển (4.22) và (4.23), thực hiện thí nghiệm biến đổi phụ tải hệ thống 25% bằng cách bật/tắt các bóng đèn. Kết quả điều chỉnh được thể hiện trên hình 4.34. Các đặc tính này cho thấy bộ điều khiển được chỉnh định lại cho kết quả làm việc tốt hơn bộ điều khiển được tổng hợp ban đầu (hình 4.23). Điều này là do việc nhận dạng được thực hiện với số liệu đầy đủ hơn đồng thời bộ điều khiển được chỉnh định theo đặc tính mềm cũng cho chất lượng tốt hơn. 23 Hình 4.34 Đặc tính điều chỉnh tốc độ tuabin tăng/giảm 25% cơng suất tải KẾT LUẬN CHƯƠNG Phương pháp nhận dạng được đề xuất bước đầu được áp dụng thành cơng cho số liệu thực tế lấy từ NMNĐ cũng như từ mơ hình thí nghiệm. Việc thử nghiệm chỉnh định trên mơ hình thí nghiệm bước đầu thành cơng đã chứng minh hiệu quả của phương pháp đề xuất KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Các kết đạt luận án Luận án giải quyết bài tốn chỉnh bộ điều khiển PID cho q trình nhiệt NMNĐ khi phụ tải biến đổi làm tính chất bất định, phi tuyến của đối tượng thể hiện rõ rệt, bằng cách sử dụng mơ hình bất định và lý thuyết bộ điều khiển bền vững [88]. Luận án lần đầu tiên xây dựng hồn chỉnh hệ thống phương pháp nhận dạng và chỉnh định bộ điều khiển cho hệ thống điều khiển q trình nhiệt điện hệ SISO cấu trúc hai tầng từ nền tảng lý thuyết này. Kết quả đạt được của luận án bao gồm: 1) Xây dựng phương pháp số sử dụng thuật tốn tối ưu hóa vượt khe để nhận dạng đối tượng điều khiển q trình nhiệt điện trong vòng hở và vòng kín. 2) Xây dựng phương pháp chỉnh định bộ điều khiển PID cho q trình nhiệt điện cấu trúc SISO hai tầng trong chế độ khởi động và chế độ đang làm việc, cho phép lựa chọn trước “chỉ số bền vững” của hệ thống với khoảng lựa chọn tối ưu là [0,132÷2,318]. Phương pháp xây dựng phù hợp với cấu hình hệ thống điều khiển đang được sử dụng thực tế trong NMNĐ, có khả năng ứng dụng cao. Bộ điều khiển sẽ có khả năng thích nghi trong điều kiện biến thiên rộng của phụ tải và đặc tính đối tượng, làm việc ổn định lâu dài theo vòng đời vận hành của NMNĐ. Đề xuất hướng nghiên cứu 1) Ứng dụng các phương pháp nhận dạng, chỉnh định bộ điều khiển vào NMNĐ thực tế. 2) Từ hệ thống giải pháp đã đề xuất, xây dựng hệ thống điều khiển thích nghi cho đối tượng điều khiển q trình nhiệt điện, trong đó hệ thống có thể đưa vào tự động nhanh trong chế độ khởi động, tự động chỉnh định trong q trình làm việc. Đảm bảo tính chất bền vững của hệ điều khiển trong vòng đời làm việc của NMNĐ. 3) Phát triển phương pháp để áp dụng cho các q trình cơng nghiệp khác hệ SISO cấu trúc hai vòng. 24 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN Đỗ Cao Trung, Nguyễn Văn Mạnh (2015), Phương pháp chỉnh định hệ thống điều khiển q trình nhiệt tích phân trội chế độ khởi động, Tạp chí Năng lượng nhiệt, số 125, trang 38-42 Do Cao Trung (2016), A Method Tuning Control System of Thermal Process in Startup Period, The 4th International Conference on Intelligent and Automation Systems (ICIAS 2016), MATEC Web of Conferences 54, 04001 (2016) (ISI &Scopus) //DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/20165404001 Đỗ Cao Trung, Nguyễn Văn Mạnh (2017), Về mơ hình đại diện đối tượng điều khiển q trình nhiệt, Tạp chí Năng lượng nhiệt, số 135, trang 14-18 Do Cao Trung (2017), A Method for Process Identification and Model Reduction to Design PID Controller for Thermal Power Plant, 11th Asian Control Conference (ASCC), December 1720, 2017, pp 414-419 (ISI&Scopus) //http://ieeexplore.ieee.org/document/8287606/?anchor=authors Do Cao Trung, Nguyen Van Manh (2017), A Tuning Method for Uncertain Processes of Thermal Power Plant Based on the Worst Soft Characteristic, 11th Asian Control Conference (ASCC), December 17-20, 2017, pp 414-419 (ISI&Scopus) //http://ieeexplore.ieee.org/document/8287237/?anchor=authors Đỗ Cao Trung, Nguyễn Văn Mạnh (2018), Nhận dạng trực tuyến trình nhiệt điện hệ SISO cấu trúc tầng, Chuyên san Đo lường, Điều khiển Tự động hóa, Quyển 21, số 1, tháng 04/2018 25 ... Cùng với hướng nghiên cứu này, tác giả lựa chọn đề tài: Nghiên cứu phương pháp chỉnh định hệ thống điều khiển trình nhiệt điện điều kiện phụ tải biến đổi. Nghiên cứu sẽ tập trung vào phương pháp chỉnh định bộ điều khiển PID nhằm nâng ... Chương 1: Tổng quan về chỉnh định hệ thống điều khiển q trình nhiệt điện Chương 2: Phương pháp nhận dạng q trình nhiệt điện Chương 3: Phương pháp chỉnh định bộ điều khiển q trình nhiệt điện Chương 4: Thực nghiệm kiểm chứng ... Xây dựng hệ thống phương pháp chỉnh định bộ điều khiển q trình nhiệt với tính chất bất định và phi tuyến cao, đặc biệt trong điều kiện phụ tải biến đổi, nhằm duy trì tính ổn định, bền vững của hệ thống
Ngày đăng: 12/12/2018, 11:20
Xem thêm:
