Nghiên cứu ứng dụng hệ điều khiển dự báo để điều khiển mức nước bao hơi của nhà máy nhiệt điện

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG HỆ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO ĐỂ ĐIỀU KHIỂN MỨC NƯỚC BAO HƠI CỦA NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN LÊ THỊ HUYỀN LINH THÁI NGUYÊN 2009 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG HỆ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO ĐỂ ĐIỀU KHIỂN MỨC NƯỚC BAO HƠI CỦA NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN Học viên: Lê Thị Huyền Linh Người HD Khoa Học: Nhà giáo ưu tú PGS.TS Lại Khắc Lãi THÁI NGUYÊN 2009 ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐHKT CÔNG NGHIỆP Độc lập - Tự - Hạnh phúc *** -o0o - THUYẾT MINH LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG HỆ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO ĐỂ ĐIỀU KHIỂN MỨC NƯỚC BAO HƠI CỦA NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN Học viên: Lê Thị Huyền Linh Lớp: CHK9 Chuyên ngành: Tự động hoá Người HD Khoa học: PGS.TS Lại Khắc Lãi Ngày giao đề tài: 25/6/2008 Ngày hoàn thành: 25/2/2009 KHOA ĐT SAU ĐẠI HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN PGS.TS Lại Khắc Lãi HỌC VIÊN Lê Thị Huyền Linh Luận văn thạc sỹ -0- LỜI NÓI ĐẦU Điều khiển dự báo đời cách vài thập niên nhƣng năm gần phát triển mạnh mẽ có nhiều thành cơng cơng nghiệp Điều khiển dự báo theo mơ hình (Model Predictive Control MPC) kỹ thuật điều khiển tiên tiến đƣợc nhiều ngƣời ƣa chuộng cơng nghiệp, có đƣợc điều khả triển khai điều kiện ràng buộc vào thuật toán điều khiển cách dễ dàng mà phƣơng pháp điều khiển kinh điển khác khơng có đƣợc Điều khiển dự báo chiến lƣợc điều khiển đƣợc sử dụng phổ biến điều khiển q trình cơng thức MPC bao gồm điều khiển tối ƣu, điều khiển q trình ngẫu nhiên, điều khiển q trình có thời gian trễ, điều khiển biết trƣớc quỹ đạo đặt Một ƣu điểm khác MPC điều khiển q trình có tín hiệu điều khiển bị chặn, có điều kiện ràng buộc, nói chung trình phi tuyến mà ta thƣờng gặp cơng nghiệp, đặc biệt q trình phi tuyến phức tạp Việc nghiên cứu ứng dụng điều khiển dự báo công nghiệp luyện kim giải pháp quan trọng, có ý nghĩa thực tiễn, kỹ thuật kinh tế Với ý nghĩa đƣợc định hƣớng thầy giáo PGS.TS Lại Khắc Lãi em lựa chọn đề tài: “Nghiên cứu ứng dụng hệ điều khiển dự báo để điều khiển mức nước bao nhà máy nhiệt điện” sử dụng mạng nơron để nhận dạng đối tƣợng Đƣợc giúp đỡ hƣớng dẫn tận tình Thầy giáo, nhà giáo ưu tú PGS.TS Lại Khắc Lãi số đồng nghiệp, đến em hoàn thành luận văn Mặc dù có nhiều cố gắng nhƣng thời gian có hạn nên khơng tránh khỏi số thiếu sót định Em mong nhận đƣợc ý kiến đóng góp thầy cô bạn đồng nghiệp luận văn hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn! Tác giả Lê Thị Huyền Linh Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -1- Luận văn thạc sỹ LỜI CAM ĐOAN Tên là: Lê Thị Huyền Linh Sinh ngày 01 tháng 11 năm 1981 Học viên lớp cao học khoá - Tự động hố - Trƣờng đại học kỹ thuật Cơng nghiệp Thái Nguyên Hiện công tác khoa Điện - Trƣờng đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên Xin cam đoan: Đề tài Nghiên cứu ứng dụng điều khiển dự báo để điều khiển mức nước bao nhà máy nhiệt điện thầy giáo, nhà giáo ƣu tú PGS.TS Lại Khắc Lãi hƣớng dẫn cơng trình nghiên cứu riêng Tất tài liệu tham khảo có nguồn gốc, xuất xứ rõ ràng Tác giả xin cam đoan tất nội dung luận văn nhƣ nội dung đề cƣơng yêu cầu thầy giáo hƣớng dẫn Nếu có vấn đề nội dung luận văn tác giả xin hoàn toàn chịu trách nhiệm với lời cam đoan Thái Nguyên, ngày 25 tháng năm 2009 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -2- Luận văn thạc sỹ MỤC LỤC Trang Nội dung Lời nói đầu Lời cam đoan Mục lục Danh sách kí hiệu, chữ viết tắt Danh mục hình vẽ, đồ thị Chƣơng 1: MỞ ĐẦU 1.1.Lý lựa chọn đề tài 1.2 Mục đích đề tài 1.3 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu 10 1.4 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài 13 Chƣơng 2: TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO 14 2.1 Tổng quan điều khiển dự báo 15 2.1.1 Điều khiển theo mơ hình dự báo gì? (Model Prediction 15 Control) 2.1.1.1 Khái quát chung MPC 15 2.1.1.2 Thuật toán MPC (MPC stragegy) 17 2.1.2 Mơ hình hệ thống mơ hình phân bố nhiễu 19 2.1.3 Hàm mục tiêu 21 2.1.4 Điều kiện ràng buộc 22 2.1.5 Vấn đề tối ƣu hóa 23 2.1.6 Chiến lƣợc điều khiển dịch dần tƣơng lai (receding 24 horizon control_RHC) 2.2 Mơ hình điều khiển dự báo 25 2.2.1 Mơ hình vào (Input Output models) 25 2.2.2 Mơ hình đáp ứng bƣớc mơ hình đáp ứng xung (Impulse 31 and Step response models) 2.2.3 Mơ hình đa thức 32 2.2.4 Mơ hình mờ (Fuzzy Models) 34 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ -3- 2.2.4.1 Các dạng mơ hình mờ 32 2.2.4.2 Tính chất hội tụ dạng mơ hình 38 2.2.5 Một số mơ hình dự báo thuật tốn cụ thể 41 2.2.5.1 Mơ hình dự báo Smith cho q trình có thời gian chết lớn 41 2.2.5.2 Điều khiển ma trận động vòng đơn (DMC) 43 2.2.5.3 Thuật toán điều khiển GPC (Generalized Predictive 46 Control) 2.2.5.4 Điều khiển dự báo dự báo hệ phi tuyến dựa vào mơ hình 47 mờ Mandani 2.3 Giải tốn điều khiển dự báo 48 2.3.1 Bộ dự báo 49 2.3.2 Điều khiển dự báo không ràng buộc 51 2.3.3 Điều khiển dự báo với ràng buộc phƣơng trình 52 2.4 Sử dụng mạng noron (Neural Network) để nhận dạng đối 53 tƣợng 2.5 Kết luận 60 Chƣơng 3: TÌM HIỂU HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN LÒ HƠI 64 NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN PHẢ LẠI 3.1 Giới thiệu chung nhà máy Nhiệt Điện Phả Lại 64 3.2 Chu trình nhiệt tổ máy 64 3.3 Lò BKZ – 220 – 100 – 10C 65 3.3.1 Sơ lƣợc lò 65 3.3.1.1 Nhiệm vụ lò 65 3.3.1.2 Các thơng số kỹ thuật lò BZK- 220-100- 66 10C 3.3.1.3.Cấu tạo lò 67 3.3.1.4 Ngun lí hoạt động lò BKZ – 220 – 100 – 10C 71 3.3.2 Các hệ thống điều chỉnh lò nhà máy nhiệt điện 72 3.3.2.1 Hệ thống điều chỉnh nhiệt độ nhiệt 73 3.3.2.2 Hệ thống điều chỉnh trình cháy 74 3.3.2.3 Hệ thống điều chỉnh sản lƣợng 75 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ -4- 3.3.2.4 Hệ thống điều chỉnh mức nƣớc bao 76 3.4 Nghiên cứu hệ thống điều chỉnh mức nƣớc bao 76 nhà máy Nhiệt Điện Phả Lại 3.4.1 Đặt vấn đề 76 3.4.2 Các cấu trúc điều khiển mức nƣớc bao 77 3.4.2.1 Các ký hiệu sơ đồ logic 77 3.4.2.2 Sơ đồ điều chỉnh tín hiệu 78 3.4.2.3 Sơ đồ điều chỉnh hai tín hiệu 79 3.4.2.4 Sơ đồ điều chỉnh ba tín hiệu 79 Chƣơng 4: XÂY DỰNG HỆ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO CHO MỨC 82 NƢỚC BAO HƠI 4.1 Hệ thống điều chỉnh mức nƣớc bao chế độ bắt đầu khởi 82 động lò 4.1.2 Hàm truyền đạt chuyển đổi dòng điện – khí nén (I/P) 83 4.1.3 Hàm truyền đạt van 83 4.1.4 Hàm truyền đạt đối tƣợng điều chỉnh 84 4.2 Xây dựng hệ thống điều khiển dự báo để điều khiển mức nƣớc 88 bao 4.3 Mạng noron toán nhận dạng 89 4.3 Kết mô 89 4.4 Nhận xét kết luận 92 Tóm tắt luận văn 93 Tài liệu tham khảo 94 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -5- Luận văn thạc sỹ DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT I Danh mục ký hiệu - Hp tầm dự báo - Hc tầm điều khiển - xss trạng thái xác lập hệ thống - r(k) tín hiệu tham chiếu mơ hình thời điểm k trạng thái đầu mong muốn đối tƣợng điều khiển - y(k) tín hiệu đầu hệ thống thực - yM(k) đầu mơ hình - u(k) tín hiệu điều khiển đối tƣợng thời điểm k - xˆ trạng thái dự báo - uˆ, yˆ tín hiệu điều khiển dự báo đầu dự báo tƣơng lai tƣơng ứng hệ thống dựa sở mơ hình - x (k) trạng thái hệ thống - e(k) nhiễu trắng có trung bình zero - k thơng tin biết trƣớc hệ thống bao gồm phân bố nhiễu - v(k) tín hiệu đầu vào hệ thống - J Hàm mục tiêu ,k - zˆ k : vector tín hiệu xác định hệ thống - j : ma trận lựa chọn chéo (diagonal selection matrix) với giá tri zero đƣờng chéo - Pq trọng số tín hiệu điều khiển p1q p np q np đa thức với cực vòng kín mong muốn - Go(q): mơ hình hệ thống Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn -6- Luận văn thạc sỹ - Fo(q): mơ hình phân bố nhiễu (disturbance) - Ho(q): mơ hình nhiễu (noise) - u(k): tín hiệu vào - do(k): tín hiệu phân bố nhiễu biết -1 - q: toán tử dịch chuyển, q y(k) = y(k-1) II Danh mục chữ viết tắt Model Prediction Control (MPC) Thuật toán MPC (MPC stragegy) Receding horizon control (RHC) Input Output Models (IOM) Direct Input Output models (IO) Increment Input Output models (IIO) Dynamical Matrix Control (DMC) Generalized Predictive Control (GPC) Neural Network (NN) 10 Điều khiển dự báo (ĐKDB) 11 Tagaki-Sugeno (TS) 12 Quadratic Programing (QP) 13 Long-Range Predictive Control (LRPC) 14 Linear programming (LP) 15 Branch and Bound (BB) 16 Multil Input Multil Output (MIMO) 17 Single Input Single Output (SISO) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 81 Luận văn thạc sỹ Nhƣ ta có hai mạch vòng để điều chỉnh thiết bị cấp nƣớc (là van hay bơm cấp nƣớc) mạch vòng điều chỉnh lƣợng nƣớc cấp cho bao mạch vòng điều chỉnh mức nƣớc bao Trong hai mạch vòng tín hiệu mức nƣớc đƣợc ƣu tiên so với tín hiệu lƣu lƣợng Tuy nhiên mà mức nƣớc bao gần tới điểm đặt (Sensơ = 0) tín hiệu thay đổi lƣu lƣợng tác động lên mức nƣớc, có nghĩa tín hiệu điều khiển tín hiệu lƣu lƣợng Trong trƣờng hợp mức nƣớc bao cao, phụ tải nhiệt lớn, lúc điều khiển mức nƣớc có xu hƣớng đóng van cấp nƣớc điều chỉnh lƣu lƣợng lại có xu hƣớng điều chỉnh để van đƣợc mở Do ta muốn mức nƣớc phải giảm điều khiển mức nƣớc đƣợc ƣu tiên điều khiển lƣu lƣợng hơi, có nghĩa van cấp nƣớc đƣợc đóng lại Điều xảy mà ta Reset lại điều khiển mức Cả hai mạch vòng tác động đến van điều chỉnh cách độc lập nhau: - Khi mức nƣớc gần điểm đặt điều chỉnh lƣu lƣợng tác động - Khi mức nƣớc thấp cao điều chỉnh mức nƣớc tác động Từ sơ đồ cấu trúc ta thấy hoạt động sơ đồ nhƣ sau: - Bình thƣờng lƣu lƣợng cần sản xuất không thay đổi tức phụ tải nhà máy không thay đổi so với giá trị trƣớc đó, đầu vào điều chỉnh lƣu lƣợng không thay đổi lƣợng nƣớc cấp vào lò khơng thay đổi - Khi lƣu lƣợng sản xuất giảm (phụ tải nhà máy giảm xuống) mức nƣớc bao tăng lên, đầu vào điều chỉnh mức nƣớc L giảm, đầu vào điều chỉnh lƣu lƣợng giảm theo, tín hiệu điều chỉnh độ mở van cấp giảm, lƣu lƣợng nƣớc cấp vào bao giảm mức nƣớc bao giảm xuống trở trạng thái ổn định ban đầu - Ngƣợc lại, lƣu lƣợng sản xuất tăng, nghĩa phụ tải nhà máy tăng mức nƣớc bao bị giảm xuống, tín hiệu vào điều chỉnh mức nƣớc L tăng lên, tín hiệu vào điều chỉnh lƣu lƣợng theo tăng Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 82 Luận văn thạc sỹ lên, độ mở van đƣợc tăng làm cho lƣợng nƣớc cấp vào lò nhiều hơn, mà mức nƣớc lại tăng lên trở mức nƣớc ổn định ban đầu Chƣơng XÂY DỰNG HỆ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO CHO MỨC NƢỚC BAO HƠI 4.1 Hệ thống điều chỉnh mức nƣớc bao chế độ bắt đầu khởi động lò Senso Đo lƣờng Bao W I Đặt RL I P Van Nƣớc sơi bổ sung Hình 4.1: Sơ đồ khối điều khiển mức nƣớc bao Sensơ RL Cảm biến đo lƣờng WI Bộ chuyển đổi tín hiệu Đo lƣờng I P Bộ chuyển đổi dòng điện sang áp suất Bộ chuyển đổi lƣu lƣợng nƣớc sang dòng điện Khâu phản hồi chuyển đổi tín hiệu Khi khởi động lò trạng thái lạnh, bao chƣa có bốc hơi, mức nƣớc bao khơng có thay đổi Vì lƣu lƣợng nƣớc cấp vào bao [0] Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 83 Luận văn thạc sỹ nhỏ Do đó, điều khiển có tín hiệu mức nƣớc Nên đƣợc gọi điều khiển phần tử Từ ta có sơ đồ khối nhƣ hình 4.2: - RL Van I/P Bao Đặt I0 Đo Lƣờng Hình 4.2: Sơ đồ điều chỉnh mức nƣớc bao tín hiệu 4.1.1 Hàm truyền đạt thiết bị đo mức Thiết bị đo mức nƣớc chuyển đổi EJA 210A hãng YOKOGAWA có dải đo 1000mm, tƣơng ứng cho tín hiệu đầu dạng dòng liên tục từ ÷ 20mA Thiết bị có hàm truyền đạt khâu qn tính bậc K s W Ts H Trong đó: K: Hệ số khuếch đại thiết bị đo, đƣợc xác định nhƣ sau: K 20 0,016mA I max 1000 H m m max T: Thời gian lấy trễ thiết bị đo, thƣờng lấy T = 0,005 (s) 0,016 H (s) 0,005s 4.1.2 Hàm truyền đạt chuyển đổi dòng điện – khí nén (I/P) Bộ chuyển đổi I/P đƣợc chọn PK200 hãng YOKOGAWA có tín hiệu đầu vào dòng điện I: 20mA tín hiệu đầu áp suất khí nén P: 0,002 0,01 KG/mm Nhƣ vậy, thiết bị có hàm truyền khâu khuếch đại với hệ số khuếch đại K đƣợc xác định nhƣ sau: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 84 P K 20 I KG / mm2 0,01 0,002 max Luận văn thạc sỹ 0,5 mA max 4.1.3 Hàm truyền đạt van Trong thực tế hàm truyền van thƣờng đƣợc coi khâu qn tính bậc có trễ, lấy gần xem khâu quán tính bậc nhất: Wv (s) Kv Tv s Trong đó: K: hệ số khuếch đại van T: thời gian trễ van, thƣờng lấy T=10 ms = 0,01s Khi tín hiệu vào thay đổi từ 0,002 0,01 KG/mm2 độ mở van thay đổi từ 80%, hệ số khuếch đại đƣợc xác định nhƣ sau: 80 K V 100 0,8 100 Vậy: W (s) v 0,01s Ta có độ mở van thay đổi từ 80% lƣu lƣợng nƣớc qua van thay đổi từ 40 T/h Từ hệ số truyền liên hệ lƣu lƣợng nƣớc qua van độ mở van là: 40 K T 0,5 80 Kết hợp hàm truyền ta có hàm truyền đạt với tín hiệu vào áp suất khí nén tín hiệu lƣu lƣợng nƣớc cấp thơng qua cấu van: 50 WV T 0,01s 4.1.4 Hàm truyền đạt đối tƣợng điều chỉnh Để tính hàm truyền đạt đối tƣợng mức nƣớc có thay đổi lƣu lƣợng nƣớc cấp ta cần thành lập liên hệ mức nƣớc H lƣu lƣợng nƣớc cấp D c, liên hệ đƣợc thể qua phƣơng trình độ mức nƣớc Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 85 Luận văn thạc sỹ Lập phƣơng trình trình độ mức nƣớc bao hơi: dH Dc F d Dr , ,, Trong đó: , : khối lƣợng riêng nƣớc cấp, kg/m , :khối lƣợng riêng nƣớc chế độ sôi, kg/m F: diện tích bình bao hơi, m 3 Dc: lƣu lƣợng nƣớc cấp, kg/s Dr: lƣu lƣợng nƣớc khỏi bao hơi, kg/s Để tính tốn dễ dàng tổng quát hoá cho nhiều trƣờng hợp, ngƣời ta thƣờng dùng trị số tƣơng đối thay cho đại lƣợng vào Nhƣ khảo sát ngƣời ta thƣờng dùng trị số tƣơng đối tỷ số đại lƣợng vào, với lƣợng vào cực đại D ; c v r D D bs max Khi có chấn động, giá trị D ; H DH H0 H max D Dr viết dƣới dạng tƣơng đối nhƣ sau: bs Dc D Dr D D c max c max Từ phƣơng trình q trình q độ viết lại với trị số tƣơng đối nhƣ sau: t d d Trong đó: d d trị số khơng đổi đối tƣợng khảo sát có D c max F , ,, H0 -1 đơn vị sec đƣợc gọi tốc độ độ tốc độ thay đổi mức nƣớc có dao động đơn vị ( 1) Dạng chấn động nhƣ thƣờng có phụ tải từ trị số cực đại giảm tới không, nghĩa giảm 100% Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 86 Luận văn thạc sỹ Tang góc đặc tính thời gian trục hồnh có chấn động đơn vị tốc độ độ Trong trƣờng hợp tổng quát: tg Tốc độ độ đặc trƣng cho dung tích đối tƣợng điều chỉnh Trong điều kiện giống nhau, tốc độ nghịch đảo tốc độ : Ta nhỏ dung tích đối tƣợng lớn Trị số có đơn vị sec nên thƣờng gọi thời gian cố định đối tƣợng Đấy thời gian cần thiết để đại lƣợng điều chỉnh thay đổi 100% có chấn động đơn vị Đối với đối tƣợng phức tạp, đặc tính động học đối tƣợng thƣờng đƣợc xác định phƣơng pháp thực nghiệm đƣợc biểu diễn dƣới dạng đặc tính thời gian việc xác định đặc tính đƣợc thực cách tác động lên đầu vào đối tƣợng tín hiệu bậc thang ghi lại phản ứng đầu đối tƣợng nhận đƣợc đặc tính thời gian đối tƣợng Bao xét theo quan điểm điều chỉnh mức nƣớc đối tƣợng tính tự cân Điều đƣợc thể đặc tính động mức nƣớc bao thay đổi lƣu lƣợng nƣớc bổ sung Đặc tính có dạng nhƣ hình 4.3: Dc (T/h) H (mm) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên t (s) T t (s) http://www.lrc-tnu.edu.vn 87 Luận văn thạc sỹ Hình 4.3: Đặc tính động mức nƣớc bao thay đổi lƣu lƣợng nƣớc cấp Trên sở hàm độ đối tƣợng, xác định gần hàm truyền đạt Trong thực tế hàm truyền đạt đối tƣợng tính tự cân đƣợc mơ tả gần nhƣ sau: W s dt K.e s s Các thông số đối tƣợng hồn tồn xác định đƣợc từ hàm độ phƣơng pháp tuý đồ thị giải tích + Tính hàm truyền đạt mức nƣớc bao hơi: Đối tƣợng điều chỉnh hệ thống mức nƣớc bao hơi, thông qua việc tiến hành thí nghiệm lấy đƣờng đặc tính động mức nƣớc với tác động điều chỉnh lƣu lƣợng nƣớc bổ sung ngƣời ta thu đƣợc đặc tính độ đối tƣợng nhƣ hình 3.9 Hình 4.4: Đặc tính động mức nƣớc bao theo lƣu lƣợng nƣớc cấp Theo trình bày, hàm truyền đạt đối tƣợng khơng có tính tự cân đƣợc mô tả dƣới dạng gần khâu tích phân có trễ sau: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 88 W s dt Trong đó: Luận văn thạc sỹ K.e s s K: hệ số khuếch đại hay hệ số truyền, k = 0,08 m t h : số thời gian trễ, =15 (s) 0,08.e 15s s 15s biến đổi gần nhƣ sau: e Khi hàm truyền đối tƣợng là: Wdt (s) Khâu trễ e 15s 1 15s W (s) dt 0,08 s 15s 0,0054 s 0,067 s Từ ta có sơ đồ cấu trúc đối tƣợng nhƣ hình 4.4 Trong đó: Tín hiệu vào dòng điện thơng qua khâu chuyển đổi tín hiệu thành áp suất khí nén để đóng mở van, điều khiển bao đƣa tín hiệu mức nƣớc; thiết bị đo lƣờng biến đối tín hiệu mức thành dòng điện để so sánh với tín hiệu đặt Hình 4.4: Sơ đồ cấu trúc hệ thống chƣa có điều khiển 4.2 Xây dựng hệ thống điều khiển dự báo để điều khiển mức nƣớc bao hơi: Hệ thống điều khiển mức nƣớc bao sử dụng điều khiển dự báo đƣợc thiết kế công cụ MPC (Model Predictive Control Toolbox) Matlab đƣợc hình 4.5 Trong mơ hình đối tƣợng điều khiển đƣợc xây dựng sở mạng nơron nhân tạo gôm lớp ẩn NN Predictive Controller Reference Dat Số hóa Trung tâm Học liệu – Optim Đại học Plant Output Thái Nguyên NN Model Control Signal http://www.lrc- Flow Rate tnu.edu.vn In1Out1 Doi tuong Scope1 89 Luận văn thạc sỹ Hình 4.5: Sơ đồ mô điều khiển mức nƣớc bao dùng điều khiển dự báo 4.3 Mạng noron tốn nhận dạng Một mạng nơron có khả mạng nơron để nhận dạng đối tƣợng điều khiển mức nƣớc bao nhà máy nhận dạng đƣợc mơ hình đối tƣợng cho Trong phạm vi đề tài tác giả dùng nhiệt điện Với đối tƣợng cụ thể điều khiển mức nƣớc balong (bao hơi), tác giả tiến hành lựa chọn thơng số nhƣ sau q trình nhận dạng huấn luyện mạng: Size of Hidden layer: Sampling Iterval (sec): No Delayed Plant Inputs: No Delayed Plant Outputs: Training Samples: 3000 Maximum Plant Input: Minimum Plant Input: Maximum Plant Output: 10 Minimum Plant Output: Maximum Interval Value (sec): 0.2 Minimum Interval Value (sec): 0.001 Training Epochs: 200 4.4 Kết mô phỏng: Sau xây dựng đƣợc hệ thống điều khiển, ta chuyển thơng số mơ hình vào điều khiển tiến hành huấn luyện mạng Sau 200 kỳ huấn luyện sai số -6 đầu mơ hình đối tƣợng đầu mơ hình mạng nơron 10 Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 90 Hình 4.6: Dữ liệu vào/ra đối tƣợng nhận dạng Hình 4.8: Tập liệu kiểm tra Luận văn thạc sỹ Hình 4.7: Dữ liệu huấn luyện vào/ra đối tƣợng,dữ liệu huấn luyện đầu mạng sai số Hình 4.9: Tập liệu chấp nhận Các kết huấn luyện đƣợc hình 4.6 đến hình 4.9 Trong đó: Hình 4.6 tập liệu vào - đối tƣợng nhận dạng, hình 4.7 tập liệu huấn luyện vào - đối tƣợng, liệu huấn luyện đầu mơ hình mạng nơ ron sai số mơ hình sau 200 kỳ huấn luyện, hình 4.8, hình 4.9 tập liệu kiểm tra liệu chấp nhận ( bao gồm liệu vào - đối tƣợng, liệu đầu mơ hình mạng sai số) Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 91 Luận văn thạc sỹ Khi huấn luyện xây dựng đƣợc mơ hình nhận dạng đối tƣợng, ta sử dụng mơ hình để điều khiển hệ thống với với chế độ làm việc khác nhau, kết mơ đƣợc hình 4.10 hình 4.11, đó: hình 4.10 đặc tính động hệ thống có nhiễu ngẫu nhiên đầu vào đối tƣợng, hình 4.11 đặc tính động hệ thống có nhiễu ngẫu nhiên đầu vào đối tƣợng có trễ 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 -0.20 50 100 150 200 250 Hình 4.10: Tín hiệu hệ thống có nhiễu đầu vào 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 0 50 100 150 Hình 4.11: Tín hiệu hệ thống có nhiễu đầu vào có trễ 4.5 Nhận xét kết Từ kết mơ trên, ta rút số nhận xét sau: Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 92 Luận văn thạc sỹ Khi sử dụng mạng nơron để xây dựng mơ hình đối tƣợng hệ thống điều -6 khiển dự báo cho độ xác cao (sai số 10 qua 200 kỳ huấn luyện), chất lƣợng hệ điều khiển dự báo tăng lên Phƣơng pháp điều khiển dự báo theo mơ hình áp dụng để điều khiển mức nƣớc bao hệ thống lò với chất lƣợng tƣơng đối tốt, hệ thống làm việc ổn định có nhiễu đầu vào thơng qua quan sát đặc tĩnh động hình 4.10, việc thiết kế chỉnh định thông số điều khiển tƣơng đối đơn giản có nhiễu có trễ điều khiển khó khăn (hình 4.11) có nhiều nhiễu tác động vùng khác việc điều khiển phức tạp thời gian ngắn nên tác giả chƣa giải đƣợc, hƣớng để đề tài sau tiếp tục nghiên cứu Bên cạnh ƣu điểm trên, xây dựng điều khiển dự báo thƣờng gặp khó khăn nhƣ: Xây dựng liệu nhận dạng từ hệ thống thực phản ánh đƣợc tồn tính chất hệ thống; Giải tốn tối ƣu hóa phải cần đến hỗ trợ máy tính mạnh, tốc độ cao cản trở lớn áp dụng thuật toán điều khiển hệ thống nhỏ Để chạy nhận dạng nhƣ mô đƣợc phải thời gian tƣơng đối lâu TÓM TẮT LUẬN VĂN Sau thời gian làm luận văn, tác giả hoàn thành luận văn tốt nghiệp đƣợc giao với nội dung: “Nghiên cứu ứng dụng hệ điều khiển dự báo để điều khiển mức nƣớc bao nhà máy nhiệt điện” Cụ thể khối lượng công việc tác giả thực sau: 1.Nghiên cứu tổng quan điều khiển dự báo, đƣa mơ hình tổng quát điều khiển dự báo, số mơ hình điều khiển dự báo, ƣu nhƣợc điểm số mơ hình này, giải tốn điều khiển dự báo Nghiên cứu tìm hiểu hệ thống điều khiển lò nhà máy nhiệt điện Xây dựng hàm truyền đối tƣợng ứng dụng Matlab - Simmulink để đƣa kết qủa mô nhận dạng đối tƣợng kết điều khiển đối tƣợng điều khiển dự báo Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 93 Luận văn thạc sỹ Việc nghiên cứu phát triển đề tài dừng lại việc mơ kiểm tra máy tính chƣa kiểm nghiệm điều khiển thực tế Đây gợi ý cho hƣớng đề tài Tác giả hy vọng luận văn làm tảng cho đề tài tiếp theo, bƣớc khai thác thực hoá ứng dụng điều khiển dự báo điều khiển q trình nói riêng cơng nghiệp nói chung Một lần tác giả xin chân thành cảm ơn thầy giáo, nhà giáo ƣu tú PGS.TS Lại Khắc Lãi, bạn đồng nghiệp Khoa đào tạo Sau đại học Trƣờng Đại học Kỹ Thuật công Nghiệp Thái Nguyên Thái Nguyên, ngày 25 tháng năm 2009 Tác giả Lê Thị Huyền Linh Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 94 Luận văn thạc sỹ TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Trần Thị Vân Anh (2008), Nghiên cứu ứng dụng hệ mờ - nơron để điều khiển mức nƣớc bao nhà máy nhiệt điện Phả Lại, Trƣờng Đại học Kỹ Thuật Công nghiệp Thái Nguyên, Luận văn thạc sỹ [2] Nguyễn Cơng Hiền (2006), Giáo trình Mơ hình hố hệ thống mơ phỏng, Đại học Bách khoa Hà Nội, Hà Nội [3] Nguyễn Nhƣ Hiển Lại Khắc Lãi (2007), Điều khiển mờ mạng nơron kỹ thuật điều khiển, nhà xuất Khoa học tự nhiên công nghệ, Hà Nội [4] Nguyễn Thị Mai Hƣơng (2008), Nghiên cứu ứng dụng hệ điều khiển dự báo để điều khiển đối tƣợng phi tuyến, Trƣờng Đại học Kỹ Thuật Kỹ Thuật Công Nghiệp Thái Nguyên, Luận văn thạc sỹ [5] Nguyễn Đăng Khang (2005), Nghiên cứu điều khiển q trình theo mơ hình dự báo, Đại học Bách khoa Hà Nội, Hà Nội, Luận văn thạc sỹ [6] Nhóm tác giả: Nguyễn Thúc Loan, Nguyễn Thị Phƣơng Hà, Huỳnh Thái Hoàng (2002), Điều khiển dự báo hệ phi tuyến dựa vào mơ hình mờ, Bài báo mạng [7] Phan Xuân Minh Nguyễn Doãn Phƣớc (2006), Lý thuyết điều khiển mờ, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội [8] Nguyễn Phùng Quang (2006), Matlab Simulink, nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội [9] Hoàng Minh Sơn (2006), Cơ sở hệ thống điều khiển trình, nhà xuất [10] Allgower, F., and A Zheng (2000), Nonlinear Model Predictive Control, Springer-Verlag [11] Camacho, E F., and C Bordons (1999), Model Predictive Control, SpringerVerlag [12] Kouvaritakis, B., and M Cannon (2001), Non-Linear Predictive Control: Theory & Practice, IEE Publishing Số hóa Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ... THUẬT NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG HỆ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO ĐỂ ĐIỀU KHIỂN MỨC NƯỚC BAO HƠI CỦA NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN Học viên: Lê Thị Huyền Linh Người HD Khoa Học: Nhà giáo ưu tú PGS.TS Lại... đề tài: Nghiên cứu ứng dụng hệ điều khiển dự báo để điều khiển mức nước bao nhà máy nhiệt điện sử dụng mạng nơron để nhận dạng đối tƣợng Đƣợc giúp đỡ hƣớng dẫn tận tình Thầy giáo, nhà giáo... 2.2.5.4 Điều khiển dự báo dự báo hệ phi tuyến dựa vào mơ hình 47 mờ Mandani 2.3 Giải tốn điều khiển dự báo 48 2.3.1 Bộ dự báo 49 2.3.2 Điều khiển dự báo không ràng buộc 51 2.3.3 Điều khiển dự báo