Thiết kế bộ điều khiển PID dự báo và đánh giá khả năng ứng dụng trong công nghiệp

PHẠM QUANG KHẢI BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - Phạm Quang Khải ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID DỰ BÁO VÀ ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TRONG CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HĨA KHỐ 2011-2014 Hà Nội – Năm 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Phạm Quang Khải THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID DỰ BÁO VÀ ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TRONG CÔNG NGHIỆP Chuyên ngành : Điều Khiển Tự Động Hóa LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : GS.TS Nguyễn Doãn Phước Hà Nội – Năm 2014 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn: “Thiết kế điều khiển PID dự báo đánh giá khả ứng dụng trongcông nghiệp” tự thiết kế hướng dẫn thầy giáo GS.TS Nguyễn Doãn Phước Các số liệu kết chưa công bố Để hồn thành luận văn tơi sử dụng tài liệu ghi danh mục tài liệu tham khảo không chép hay sử dụng tài liệu khác Nếu phát có chép tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm Hà Nội, ngày 25 tháng 03 năm 2014 Học viên thực Phạm Quang Khải MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG LỜI MỞ ĐẦU…………………………………………………………………………….1 Chương 1: Điều khiển dự báo hệ tuyến tính………………………………………… 1.1 1.1.1 1.1.2 1.2 1.2.1 1.2.2 1.2.3 1.3 1.3.1 1.3.2 1.3.3 Nguyên tắc điều khiển dự báo…………………………………………………… Giới thiệu chung điều khiển dự báo…………………………………………….2 Nguyên tắc điều khiển dự báo…………………………………………………… Cấu trúc điều khiển dự báo…………………………………………………… Mơ hình dự báo…………………………………………………………………….5 Phiếm hàm mục tiêu…………………………………………………………… 10 Luật điều khiển………………………………………………………………… 12 Một số mơ hình dự báo thuật tốn cụ thể…………………………………… 12 Mơ hình dự báo Smith……………………………………………………………12 Phương pháp điều khiển ma trận vòng đơn DMC – Dynamic Matrix Control… 14 Phương pháp GPC – Generalized Pridictive Control…………………………….15 Chương 2: Bộ điều khiển PID dự báo…………………………………………………17 2.1 Bộ điều khiển PID miền thời gian liên tục……………………………………17 2.1.1 Sơ lược điều khiển PID…………………………………………………….17 2.1.2 Các phương pháp xác định tham số điều khiển PID………………………… 18 2.2 Phân tích điều khiển GPC – PID…………………………………………………26 2.2.1 Luật điều khiển PID số……………………………………………………………26 2.2.2 Mơ hình không gian trạng thái…………………………………………………….28 2.2.3 Thiết lập phiếm hàm mục tiêu GPC……………………………………………….30 2.2.4 2.2.5 2.2.6 2.2.7 Đáp ứng hệ thống…………………………………………………………….31 Điều khiển tối ưu GPC……………………………………………………………33 Bộ điều khiển PID dự báo: hệ thống không trễ h=0…………………………… 34 Điều khiển PID dự báo hệ thống có trễ h>0…………………………………… 36 Chương 3: Các ví dụ minh họa……………………………………………………… 41 3.1 Xây dựng thuật toán điều khiển PID dự báo cho đối tượng khơng trễ bậc một…….41 3.1.1 Xây dựng mơ hình khơng gian trạng thái…………………………………………41 3.1.2 Hàm mục tiêu GPC……………………………………………………………… 42 3.1.3 Nghiệm GPC………………………………………………………………………44 3.1.4 Lựa chọn trọng số điều khiển  …………………………………………………45 3.1.5 Tổng kết bước thực PI dự báo cho trình bậc 1…………………45 3.2 Nghiên cứu mô đối tượng không trễ bậc cụ thể……………………… 47 3.2.1 Lựa chọn thông số đối tượng…………………………………………… 47 3.2.2 Điều khiển đối tượng bậc sử dụng điều khiển dự báo Smith…………… 48 3.2.3 Xây dựng điều khiển PI dự báo cho trình bậc 1………………………… 48 3.2.4 Kết mô phỏng…………………………………………………………………51 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ………………………………………………………….63 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển dự báo……………………………………… Hình 1.2 Chiến lược điều khiển dự báo………………………………………………… Hình 1.3 Đáp ứng xung………………………………………………………………… Hình 1.4 Đáp ứng bước nhảy…………………………………………………………… Hình 1.5 Qũy đạo quy chiếu…………………………………………………………….11 Hình 1.6 Cấu trúc điều khiển theo nguyên tắc dự báo Smith……………………… 13 Hình 2.1 Cấu trúc điều khiển PID……………………………………………………17 Hình 2.2 Điều khiển hồi tiếp với điều khiển PID……………………………………18 Hình 2.3 Đáp ứng q độ hệ hở có dạng hình chữ S……………………………… 19 Hình 2.4 Xác định số khuyếch đại tới hạn……………………………………… 20 Hình 2.5 Đáp ứng độ đối tượng k  kth …………………………………….20 Hình 2.6 Đáp ứng độ phù hợp cho phương pháp Chien – Hrones – Reswisk…… 21 Hình 2.7 Sơ đồ hệ thống điều khiển phản hồi………………………………………… 23 Hình 2.8 Chỉ số thời gian khoảng thời gian mục tiêu……………………………31 Hình 2.9 Cấu trúc luật điều khiển cho hệ thống không trễ…………………………36 Hình 2.10 Mối liên hệ trạng thái hệ thống………………………………………………38 Hình 3.1 Mơ hình mơ đối tượng bậc qn tính bậc khơng trễ sử dụng mơ hình Smith…………………………………………………………………………………… 51 Hình 3.2 Đáp ứng đầu hệ thống sử dụng điều khiển dự báo Smith………52 Hình 3.3 Tín hiệu điều khiển điều khiển cấu trúc dự báo Smith……………… 52 Hình 3.4 Mơ hình mơ PI tối ưu GPC…………………………………………….53 Hình 3.5 Đáp ứng đầu hệ thống với PI tối ưu GPC………………………… 53 Hình 3.6 Tín hiệu điều khiển PI tối ưu GPC…………………………………………54 Hình 3.7 Mơ hình điều khiển PI dự báo………………………………………… .55 Hình 3.8 Đáp ứng đầu sử dụng PI dự báo……………………………………… 55 Hình 3.9 Tín hiệu điều khiển sử dụng PI dự báo……………………………………56 Hình 3.10 Tín hiệu vi chỉnh TRIM…………………………………………………… 56 Hình 3.11 Tín hiệu sai lệch PI tối ưu GPC…………………………………………… 57 Hình 3.12 Tín hiệu sai lệch PI dự báo………………………………………………… 58 Hình 3.13 Đáp ứng đầu hệ thống với điều khiển PI tối ưu GPC………………….59 Hình 3.14 Tín hiệu điều khiển PI tối ưu GPC………………………………………… 59 Hình 3.15 Tín hiệu sai lệch hệ thống sử dụng PI tối ưu GPC………………… 60 Hình 3.16 Đáp ứng đầu hệ thống với điều khiển sử dụng PI dự báo…………60 Hình 3.17 Tín hiệu điều khiển điều khiển PI dự báo……………………………… 61 Hình 3.18 Tín hiệu sai lệch sử dụng điều khiển PI dự báo………………………61 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Thông số điều khiển PID theo phương pháp Ziegler – Nichois thứ nhất….19 Bảng 2.2 Các tham số điều khiển PID theo phương pháp Ziegler – Nichois thứ hai……………………………………………………………………………………… 21 Bảng 2.3 Các tham số PID theo phương pháp Chien – Hrones – Reswisk 1………… 22 Bảng 2.4 Các tham số PID theo phương pháp Chien – Hrones – Reswisk 2………… 22 Bảng 2.5 Các tham số PID theo phương pháp Chien – Hrones – Reswisk 3………… 22 Bảng 2.6 Các tham số PID theo phương pháp Chien – Hrones – Reswisk 4………… 23 Bảng 3.1 Các giá trị tính tốn với thơng số  …………………………………… 50 LỜI MỞ ĐẦU Khi sử dụng điều khiển PID để điều khiển q trình có trễ lớn thường gặp nhiều khó khăn khó ổn định q trình điều khiển Trong trường hợp sử dụng cấu trúc điều khiển dự báo Smith Tuy nhiên cấu trúc địi hỏi phải biết xác mơ hình đối tượng điều khiển, điều đơi khó thực hiên Nếu thông tin lượng đặt biết trước sử dụng điều khiển dự báo để nâng cao chất lượng điều khiển trường hợp Luận văn nghiên cứu ứng dụng điều khiển PID dự báo dành cho đối tượng có trễ với tín hiệu đặt biết trước Cấu trúc PID dự báo gồm hai phần Phần thứ thuật tốn PID với thơng số tổng hợp theo phương pháp tối ưu GPC vi chỉnh dự báo tín hiệu điều khiển Cấu trúc luận văn gồm ba chương Chương 1: Điều khiển dự báo hệ tuyến tính Chương 2: Bộ điều khiển PID dự báo Chương 3: Các ví dụ minh họa Để hoàn thành luận văn em xin chân thành cảm ơn GS.TS Nguyễn Dỗn Phước tận tình hướng dẫn em suốt thời gian thực luận văn Hà Nội, ngày… tháng… năm 2014 Học viên thực Phạm Quang Khải CHƯƠNG ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO HỆ TUYẾN TÍNH 1.1 Nguyên tắc điều khiển dự báo 1.1.1 Giới thiệu chung điều khiển dự báo Điều khiển dự báo theo mơ hình (MPC – Mode Predictive Control) công cụ mạnh để điều khiển q trình cơng nghiệp, đặc biệt trình phi tuyến, nhiều vào – nhiều Kể từ đời cách khoảng ba thập kỷ, phương pháp phát triển đáng kể lĩnh vực nghiên cứu điều khiển ứng dụng công nghiệp MPC giải pháp tổng quát cho thiết kế điều khiển miền thời gian, áp dụng cho hệ tuyến tính hệ phi tuyến, đặc biệt tín hiệu đặt biết trước Ngồi MPC điều khiển q trình có tín hiệu điều khiển bị chặn, có điều kiện ràng buộc Tuy nhiên, sử dụng điều kiện hạn chế, khó chứng minh tính ổn định bền vững mặt lý thuyết hệ MPC, hầu hết ứng dụng tổng kết cho thấy độ ổn định định Đây nói trở ngại để MPC phổ biến rộng rãi lĩnh vực nghiên cứu điều khiển Mặc dù vậy, kết hứa hẹn cho phép nghĩ đến việc mở rộng kỹ thuật điều khiển tương lai Tư tưởng chỉnh điều khiển dự báo theo mơ hình • Luật điều khiển phụ thuộc vào hành vi dự báo • Sử dụng mơ hình tốn học để dự báo đầu đối tượng/quá trình thời điểm tương lai (gọi miền giới hạn dự báo – pridiction horizon) • Chuỗi tín hiệu điều khiển tương lai giới hạn điều khiển (control horizon) tính tốn thơng qua việc tối thiểu hóa phiếm hàm mục tiêu (cost function) • Sử dụng sách lược lùi xa (receding strategy), tức thời điểm tín hiệu điều khiển chuỗi tín hiệu điều khiển tính tốn sử dụng, sau giới hạn dự báo lại dich bước phía tương lai Hình 1.1 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển dự báo Các thuật tốn MPC khác khơng giống mơ hình tốn học mơ tả đối tượng/q trình, ồn nhiễu phiếm hàm mục tiêu cần tối thiểu hóa Do tính khả mở phương pháp MPC, nhiều cơng trình phát triển thừa nhận rộng rãi công nghiệp nghiên cứu Thành công ứng dụng điều khiển dự báo không cơng nghiệp chế biến mà cịn nhiều q trình đa dạng khác, từ điều khiển robot gây mê lâm sàng (y học) Các ứng dụng MPC công nghiệp xi măng, tháp sấy, tháp chưng cất, công nghiệp PVC, máy phát nước hay động servo giới thiệu nhiều tài liệu khác Chất lượng tốt ứng dụng cho thấy MPC có khả đạt hệ thống điều khiển hiệu cao, vận hành lâu dài bền vững MPC thể loạt ưu điểm so với phương pháp khác, bật là: • Nó đặc biệt hấp dẫn với người sử dụng có kiến thức hạn chế lý thuyết điều khiển tự động khái niệm đưa trực quan, đồng thời việc điều chỉnh tương đối dễ dàng • Nó sử dụng để điều khiển nhiều q trình, từ q trình có đặc tính động học đơn giản q trình phức tạp hơn, kể hệ thống có thời gian trễ lớn hệ pha không cực tiểu, hệ khơng ổn định • Nó thích hợp cho việc điều khiển hệ thống nhiều vào nhiều (MIMO) • Có khả tự bù thời gian trễ • Dễ dàng thực luật điều khiển tuyến tính cho điều khiển trường hợp không hạn chế đầu vào/ra Trường hợp (c) có vị trí điểm cực phù hợp miền s đáp ứng bước thu có độ q điều chỉnh 12% trường hợp sử dụng cho nghiên cứu Bước 3: Giải GPC Nghiệm GPC thu với ρ = 10 tính theo cơng thức −1 K GPC = −  B%T B%+ ρ I N  B%T A% R K GPC = −  B%T B%+ ρ I N  B%T C% R tính tốn chương trình Các giá trị ma trận A%, B%, C%và K GPC , K GPC lập trình Matlab trình bày phụ luc A Cuối giá trị thông số điều khiển PI thu theo luật tối ưu GPC sau = k p K= 0, 7583 GPC (1,1) = kI K GPC (1, 2) 0, 2390 = = 2,390 T 0,1 3.2.4 Kết mô 3.2.4.1 Đáp ứng hệ thống với điều khiển dự báo Smith Để so sánh với kết mô PID dự báo, phần mô hệ thống điều khiển theo cấu trúc dự báo Smith đối tượng qn tính bậc có trễ 0.5(s) Mơ hình mơ cấu trúc điều khiển dự báo Smith cho đối tượng bậc cho hình 3.1 Hình 3.1 Mơ hình mơ đối tượng bậc qn tính bậc sử dụng mơ hình Smith 51 Đáp ứng đầu tín hiệu điều khiển trường hợp thu hình 3.2 hình 3.3 Hình 3.2 Đáp ứng đầu hệ thống sử dụng điều khiển dự báo Smith Hình 3.3 Tín hiệu điều khiển điều khiển cấu trúc dự báo Smith 52 3.2.4.2 Đáp ứng động hệ thống bỏ qua dự báo Mô chạy trường hợp để tạo đáp ứng vịng kín có phần điều khiển PI luật điều khiển GPC Do cơng thức GPC sử dụng để tính tốn thơng số điều khiển PI Mơ hình mơ trường hợp hình 3.4 Hình 3.4 Mơ hình mơ PI tối ưu GPC Đáp ứng đầu tín hiệu điều khiển hệ thống thu hình 3.5 hình 3.6 Hình 3.5 Đáp ứng đầu hệ thống với PI tối ưu GPC 53 Hình 3.6 Tín hiệu điều khiển PI tối ưu GPC Tín hiệu đặt tín hiệu bước nhảy thời điểm 2.5(s) tín hiệu đặt thay đổi giá trị đặt từ lên Điều có nghĩa tín hiệu đặt biết trước Đáp ứng đầu bám theo lượng đặt mong muốn, nhiên độ điều chỉnh tồn Tín hiệu điều khiển đầu điều khiển PI tối ưu GPC xuất tín hiệu đặt thay đổi 3.2.4.3 Đáp ứng động hệ thống điều khiển PI vi chỉnh dự báo Trong trường hợp nghiên cứu này, luật điều khiển PID dự báo đầy đủ suy từ biểu thức GPC xây dựng Nó bao gồm điều khiển PI với thông số theo thuật toán GPC vi chỉnh TRIM hình 3.7 54 Hình 3.7 Mơ hình điều khiển PI dự báo Đáp ứng đầu ra, tín hiệu điều khiển, đầu vi chỉnh TRIM thu hình 3.8, hình 3.9 hình 3.10 Hình 3.11 rõ ràng cho thấy tín hiệu vi chỉnh dự báo hoạt động trước xuất thay đổi đáp ứng bước Điều phản ánh tín hiệu điều khiển hoạt động trước bước nhảy xuất Sự cơng kích tín hiệu điều khiển nhỏ nhiều, so sánh đỉnh tín hiệu gần 0.8 hình 3.6 với đỉnh quanh 0.4 trường hợp dự báo sử dụng Đầu dùng điều khiển PI dự báo xấp xỉ tín hiệu đặt phẳng thay đổi bước đặt Hình 3.8 Đáp ứng đầu sử dụng PI dự báo 55 Hình 3.9 Tín hiệu điều khiển sử dụng PI dự báo Hình 3.10 Tín hiệu vi chỉnh TRIM 3.2.5 Nhận xét điều khiển dự báo Smith điều khiển PID dự báo Đáp ứng đầu điều khiển dự báo Smith tổng hợp theo tiêu chuẩn tối ưu modul hình 3.2 đáp ứng đầu PI tổng hợp theo thuật toán tối ưu GPC bỏ qua thành phần vi chỉnh TRIM hình 3.5, có độ điều chỉnh 4% Tuy nhiên thời gian độ hệ thống sử dụng điều khiển PI tổng hợp theo GPC 56 khoảng 1.5(s) điều khiển tổng hợp theo chuẩn tối ưu modul có thời gian độ lên đến 8.5(s) Điều chứng tỏ tổng hợp điều khiển theo thuật tốn tối ưu GPC đáp ứng hệ thống tốt Tuy nhiên việc tính tốn hệ số điều khiển theo thuật tốn GPC phức tạp Ngồi thêm thành phần vi chỉnh dự báo TRIM vào đáp ứng đầu hệ thống phẳng nhiều gần khơng có độ q điều chỉnh, điều cho thấy điều khiển PI dự báo vượt trội hẳn đáp ứng điều khiển thơng thường Ngồi để xem xét lợi ích điều khiển PI dự báo, kết tín hiệu sai lệch hai trường hợp PI dự báo trình bày hình 3.11 hình 3.12 Trường hợp sai lệch sử dụng PI tối ưu GPC hình 3.8 sử dụng hoạt động dự báo hình 3.12 Hình 3.11 Tín hiệu sai lệch PI tối ưu GPC 57 Hình 3.12 Tín hiệu sai lệch PI dự báo Kết hữu ích việc nhấn mạnh điều khiển dự báo việc phân phối sai lệch điều khiển đầu q trình Trong ví dụ này, biên độ tuyệt đối sai lệch giảm xuống 50% điều khiển PI dự báo sử dụng Cấu trúc lại điều khiển PI giảm xuống hình cho điều khiển PI không dự báo, đáp ứng điều khiển PI dự báo có lợi trước sau nhiễu sai lệch tín hiệu; điều lợi đáng kể trình sản xuất chất lượng thống kê theo dõi 3.2.6 Kết mô với lượng đặt thay đổi liên tục Với điều kiện biết trước thời gian thay đổi lượng đặt, điều khiển PID dự báo có đáp ứng hoàn toàn tương tự đáp ứng bước nhảy lượng đặt thay đổi liên tục Kết mô trường hợp thay đổi lượng đặt liên tục PI với tham số điều khiển tổng hợp theo phương pháp GPC bỏ TRIM thể hình 3.13, hình 3.14 hình 3.15 58 Hình 3.13 Đáp ứng đầu hệ thống với điều khiển PI tối ưu GPC Hình 3.14 Tín hiệu điều khiển PI tối ưu GPC 59 Hình 3.15 Tín hiệu sai lệch hệ thống sử dụng PI tối ưu GPC Kết mô điều khiển PI dự báo với TRIM thể hình 3.16, hình 3.17 hình 3.18 Hình 3.16 Đáp ứng đầu hệ thống với điều khiển sử PI dự báo 60 Hình 3.17 Tín hiệu điều khiển điều khiển PI dự báo Hình 3.18 Tín hiệu sai lệch sử dụng điều khiển PI dự báo 61 Các kết mô cho thấy đáp ứng thay đổi liên tục chất lượng điều khiển PI dự báo không thay đổi Điều cho thấy khả ứng dụng thực tế điều khiển PI dự báo công nghiệp cao 62 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ KẾT LUẬN: Luận văn xây dựng chi tiết điều khiển PID dự báo cho đối tượng thực tế công nghiệp Bộ điều khiển PID dự báo gồm hai phần: - Bộ điều khiển PID thông thường với thông số tổng hợp theo thuật toán tối ưu GPC Thành phần vi chỉnh dự báo TRIM có nhiệm vụ đưa tín hiệu điều khiển trức thay đổi tín hiệu đặt Kết mô cho thấy đáp ứng đầu điều khiển PID với thông số tổng hợp theo thuật tốn tối ưu GPC có thời gian độ nhanh hẳn điều khiển tổng hợp theo phương pháp tối ưu modul với độ điều chỉnh Đáp ứng sử dụng điều khiển PI dự báo có thời gian q độ nhanh khơng có độ điều chỉnh Điều chứng tỏ điều khiển PID dự báo có khả ứng dụng thực tế Ngoài luận văn kiểm chứng trường hợp lượng đặt thay đổi liên tục cho đáp ứng tốt tương tự trường hợp mô Từ kết mô phân tích lý thuyết cho thấy, điều khiển PID dự báo ứng dụng rộng rãi q trình cơng nghiệp hóa chất, điều khiển nhiệt độ, trình điều khiển lưu lượng…Mà đối tượng đối tượng có q trình trễ lớn Kiến nghị: Bộ điều khiển PID dự báo thực luận văn phải có điều kiện tiên biết trước thời gian thay đổi lượng đặt Mà thực tế nhiều trường hợp lượng đặt thay đổi biết trước cần cải tiến điều khiển PID dự báo cho tín hiệu điều khiển dự báo khơng phụ thuộc vào lượng đặt Ngoài đối tượng sử dụng q trình có thơng số khơng thay đổi theo thời gian địi hỏi phải nghiên cứu trường hợp PID dự báo với đối tượng có thơng số bất định bị ảnh hưởng nhiễu 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết điều khiển tự động, nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội, 2008 [2] Nguyễn Phùng Quang, MATLAB & SIMULINK dành cho kỹ sư điều khiển tự động, nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội, 2006 [3] Hoàng Minh Sơn, Cơ sở hệ thống điều khiển trình, nhà xuất Bách Khoa Hà Nội, Hà Nội, 2008 [4] Michael A.Jonhson, Mohammad H.Moradi, PID Control New Identification and Design Methods, Springer – Verlag London, 2005 64 PHỤ LỤC % Thong so Doi Tuong Dieu Khien K=3.7 t=0.5 % Chu ky trich mau T=0.1 %Thong so mo hinh chuyen doi a=exp(-T/t) b=K*(1-a) A=[a,0;1,1] B=[-b;0] E=[1;0] IN=eye(10,10) %Chon ro ro2=10 %Tinh toan AN,BN, CN A1=A; A2=A*A; A3=A*A*A; A4=A*A*A*A; A5=A*A*A*A*A; A6=A*A*A*A*A*A; A7=A*A*A*A*A*A*A; A8=A*A*A*A*A*A*A*A; A9=A*A*A*A*A*A*A*A*A; A10=A*A*A*A*A*A*A*A*A*A; AN=[A1;A2;A3;A4;A5;A6;A7;A8;A9;A10] BN=[B,[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0]; A1*B,B,[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0]; A2*B,A1*B,B,[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0]; A3*B,A2*B,A1*B,B,[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0]; A4*B,A3*B,A2*B,A1*B,B,[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0]; A5*B,A4*B,A3*B,A2*B,A1*B,B,[0;0],[0;0],[0;0],[0;0]; A6*B,A5*B,A4*B,A3*B,A2*B,A1*B,B,[0;0],[0;0],[0;0]; A7*B,A6*B,A5*B,A4*B,A3*B,A2*B,A1*B,B,[0;0],[0;0]; A8*B,A7*B,A6*B,A5*B,A4*B,A3*B,A2*B,A1*B,B,[0;0]; A9*B,A8*B,A7*B,A6*B,A5*B,A4*B,A3*B,A2*B,A1*B,B] CN=[E,[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0]; A1*E,E,[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0]; A2*E,A1*E,E,[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0]; A3*E,A2*E,A1*E,E,[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0]; A4*E,A3*E,A2*E,A1*E,E,[0;0],[0;0],[0;0],[0;0],[0;0]; A5*E,A4*E,A3*E,A2*E,A1*E,E,[0;0],[0;0],[0;0],[0;0]; A6*E,A5*E,A4*E,A3*E,A2*E,A1*E,E,[0;0],[0;0],[0;0]; A7*E,A6*E,A5*E,A4*E,A3*E,A2*E,A1*E,E,[0;0],[0;0]; A8*E,A7*E,A6*E,A5*E,A4*E,A3*E,A2*E,A1*E,E,[0;0]; A9*E,A8*E,A7*E,A6*E,A5*E,A4*E,A3*E,A2*E,A1*E,E] %Giai nghiem toi uu GPC KGPC=-inv(BN'*BN+ro2*IN)*BN'*AN KGPCR=-inv(BN'*BN+ro2*IN)*BN'*CN 65 ...BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Phạm Quang Khải THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID DỰ BÁO VÀ ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TRONG CÔNG NGHIỆP Chuyên ngành : Điều. .. sử dụng điều khiển dự báo để nâng cao chất lượng điều khiển trường hợp Luận văn nghiên cứu ứng dụng điều khiển PID dự báo dành cho đối tượng có trễ với tín hiệu đặt biết trước Cấu trúc PID dự báo. .. 2014 Học viên thực Phạm Quang Khải CHƯƠNG ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO HỆ TUYẾN TÍNH 1.1 Nguyên tắc điều khiển dự báo 1.1.1 Giới thiệu chung điều khiển dự báo Điều khiển dự báo theo mơ hình (MPC – Mode Predictive