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 – 2019 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: GS TSKH Nguyễn Sĩ Mão Phản biện 2: GS TSKH Nguyễn Phùng Quang Phản biện 3: PGS TS Đào Văn Tân 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 8h30’ giờ, ngày 30 tháng 01 năm 2019 Có thể tìm hiểu luận án thư viện: Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội Thư viện Quốc gia Việt Nam 2 MỤC LỤC MỤC LỤC . i LỜI CAM ĐOAN vi LỜI CẢM ƠN vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT viii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ x 1. Sự cần thiết của đề tài 1 2. Mục đích, đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2 3. Phương pháp nghiên cứu .3 4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài .3 5. Đóng góp mới của đề tài nghiên cứu .4 6. Cấu trúc của luận án 4 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ CHỈNH ĐỊNH HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN QUÁ TRÌNH NHIỆT ĐIỆN 5 1.1. Tổng quan về công nghệ nhiệt điện 5 1.1.1. Ngun lý làm việc cơ bản của NMNĐ đốt than 5 1.1.2. Cơng nghệ đốt than của lị hơi NMNĐ 7 1.1.2.1. Công nghệ đốt than phun (Pulverized Coal - PC) 7 1.1.2.2. Cơng nghệ đốt tầng sơi tuần hồn (Circulating Fluidized Bed-CFB) .8 1.2. Đặc trưng của q trình nhiệt điện .9 1.2.1. Tính phức tạp và tương hỗ của thơng số q trình 9 1.2.2. Đặc trưng bất định và phi tuyến của q trình nhiệt điện . 10 1.2.2.1. Phụ tải biến đổi do yêu cầu vận hành . 10 1.2.2.2. Phụ tải biến đổi do sự cố . 12 1.3. Hệ thống điều khiển quá trình nhiệt điện 12 1.3.1. Các hệ thống điều khiển cơ bản 14 1.3.1.1. Điều khiển phối hợp lò hơi-tuabin 14 1.3.1.2. Điều khiển cơng suất lị hơi 16 1.3.1.3. Điều khiển cấp khơng khí cho buồng đốt . 16 1.3.1.4. Điều khiển mức nước bao hơi 17 1.3.1.5. Điều khiển nhiệt độ hơi quá nhiệt 18 1.3.2. Cấu hình đặc trưng hệ điều khiển quá trình nhiệt điện 19 i 1.3.2.1. Cấu trúc tầng hai vòng 19 1.3.2.2. Bộ điều khiển PID 20 1.4. Chỉnh định bộ điều khiển q trình nhiệt điện 21 1.4.1. Cơ bản về chỉnh định hệ hai vịng nối tầng 21 1.4.2. Phương pháp ứng dụng thực tế trong NMNĐ 21 1.4.2.1. Chỉnh định theo phương pháp cơ bản 22 1.4.2.2. Chỉnh định thực tế 24 1.4.3. Hạn chế của phương pháp chỉnh định truyền thống 24 1.4.4. Chỉnh định và vận hành ở các NMNĐ Việt Nam 25 1.4.4.1. Công tác chỉnh định và thử nghiệm . 25 1.4.4.2. Thực tế vận hành 26 1.5. Các phương pháp chỉnh định nâng cao . 27 1.5.1. PID tự động điều chỉnh (Auto-tuning PID) 27 1.5.2. Gain-scheduling PID 29 1.6. Đánh giá tổng quan 29 1.7. Đặc tính q độ của q trình nhiệt điện 30 1.7.1. Đặc tính q độ của q trình 30 1.7.2. Q trình nhiệt điện có tự cân bằng . 31 1.7.2.1 Đặc tính quá độ đặc trưng . 31 1.7.2.2. Trường hợp đặc biệt 33 1.7.2.3. Đặc tính q độ của van điều chỉnh . 34 1.7.3. Q trình nhiệt điện khơng có tự cân bằng 35 1.8. Nhận dạng q trình trong vịng kín và mơ hình bất định 36 1.8.1 u cầu nhận dạng q trình trong vịng kín 36 1.8.2. Mơ hình bất định tổng qt 37 1.9. Lý thuyết bộ điều khiển bền vững và chỉ số dao động mềm . 39 1.9.1 Giới thiệu . 39 1.9.2. Khái niệm chỉ số dao động và bộ điều khiển bền vững [87, 88] 39 1.9.3. Chỉ số dao động mềm và hằng số quán tính của bộ điều khiển bền vững 40 1.9.3.1 Chỉ số dao động mềm . 40 1.9.3.2. Đường biên mềm và đặc tính mềm [87, 88] 41 1.9.3.3. Đặc tính mềm và độ dự trữ ổn định của hệ thống 42 ii 1.9.3.4. Xác định hằng số quán tính của bộ điều khiển bền vững [20, 88] 42 KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 44 CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG 45 QUÁ TRÌNH NHIỆT ĐIỆN 45 2.1. Giới thiệu 45 2.2. Mơ hình hóa q trình nhiệt điện trong vịng hở 45 2.2.1. Lựa chọn mơ hình 45 2.2.1.1. Q trình có tự cân bằng 46 2.2.1.2. Q trình khơng có tự cân bằng . 47 2.2.2. Xây dựng hàm mục tiêu . 48 2.2.2.1. Q trình có tự cân bằng 48 2.2.2.2. Q trình khơng có tự cân bằng . 50 2.2.3. Lựa chọn mơ hình cho q trình có tự cân bằng 50 2.3. Nhận dạng q trình nhiệt điện trong vịng kín 51 2.3.1. Lựa chọn xung kích thích 51 2.3.1.1. Xung chữ nhật 52 2.3.1.2. Xung hàm mũ 52 2.3.1.3. Xung tam giác 53 2.3.2. Xác định đặc tính tần số của đối tượng 53 2.3.2.1. Công thức xác định 53 2.3.2.2. Xác định đặc tính tần số từ đặc tính thời gian 55 2.3.3. Nhận dạng q trình vịng ngồi 57 2.3.3.1. Xác định thành phần cơ sở 57 2.3.3.2. Xác định thành phần bất định 59 2.3.4. Nhận dạng đối tượng vòng trong 61 2.3.5. Xác định dải tần số bản chất 61 2.4. Phương pháp giải bài toán tối ưu 63 2.4.1. Giới thiệu 63 2.4.2. Thuật tốn tối ưu hóa vượt khe nhận dạng q trình nhiệt điện 63 2.4.3. Xác định véctơ građien của hàm khơng trơn 66 2.4.4. Xác định véc tơ xuất phát cho bài tốn tối ưu 66 2.4.4.1. Bài tốn nhận dạng vịng hở 66 2.4.4.2. Bài tốn nhận dạng trong vịng kín 68 iii 2.5. Ứng dụng phương pháp nhận dạng . 71 2.5.1. Nhận dạng q trình trong vịng hở 71 2.5.1.1. Q trình có tự cân bằng 71 2.5.1.2. Q trình khơng có tự cân bằng . 80 2.5.2. Nhận dạng q trình trong vịng kín . 83 2.6. Kết quả và thảo luận 89 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 91 CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP CHỈNH ĐỊNH BỘ ĐIỀU KHIỂN QUÁ TRÌNH NHIỆT ĐIỆN 92 3.1. Giới thiệu 92 3.2. Chỉ số bền vững của hệ thống điều khiển 92 3.3. Xác định chỉ số bền vững tối ưu theo kênh đặt 94 3.4. Chỉnh định bộ điều khiển trong vòng hở [CT1, 2] 96 3.4.1. Giới thiệu 96 3.4.2. Nhận dạng q trình và tổng hợp bộ điều khiển vịng trong 98 3.4.3. Nhận dạng q trình và tổng hợp bộ điều khiển vịng ngồi 98 3.5. Chỉnh định bộ điều khiển trong vịng kín 99 3.5.1. Giới thiệu 99 3.5.2. Đặc tính mềm của hệ tầng hai vịng . 99 3.5.2.1. Đặc tính mềm của hệ tương đương R1 99 3.5.2.2. Đặc tính mềm của hệ tương đương R2 101 3.5.3. Tính bất định của đặc tính mềm và độ bền vững của hệ thống 102 3.5.4. Phương pháp xác định đặc tính mềm “xấu nhất” 103 3.5.5. Chỉnh định bộ điều khiển theo đặc tính mềm xấu nhất [CT6] 104 3.5.5.1. Phương pháp đề xuất 104 3.5.5.2. Tổng hợp các bộ điều chỉnh cho thành phần cơ sở . 105 3.5.5.3. Chỉnh định bộ điều khiển theo đặc tính mềm xấu nhất 111 3.6. Minh họa phương pháp chỉnh định 113 3.6.1. Tổng hợp các bộ điều khiển cho thành phần cơ sở . 113 3.6.2. Chỉnh định bộ điều khiển theo đặc tính mềm xấu nhất . 115 3.6.3. Chất lượng hệ thống điều khiển 117 3.7. Kết quả và bàn luận 118 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 118 iv CHƯƠNG 4. THÍ NGHIỆM KIỂM CHỨNG 119 4.1. Giới thiệu 119 4.2. Thực nghiệm từ số liệu thực nhà máy nhiệt điện 119 4.3. Thực nghiệm phương pháp trên mơ hình thí nghiệm 122 4.3.1. Mơ hình thí nghiệm 122 4.3.2. Cấu trúc điều khiển 124 4.3.3. Các thiết bị trong hệ thống thí nghiệm . 125 4.3.4. Bộ điều khiển PID số hệ điều khiển tầng 126 4.3.5. Phần mềm điều khiển hệ thống 127 4.3.6. Thực nghiệm trên hệ thống 130 4.3.6.1. Xây dựng đặc tính thiết bị 130 4.3.6.2. Tổng hợp bộ điều khiển và kiểm tra hệ thống 132 4.4. Kết quả và thảo luận 140 KẾT LUẬN CHƯƠNG 4 141 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 142 Các kết quả đạt được của luận án 142 Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo 142 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ 150 PHỤ LỤC: Số liệu tổ máy số 1 Công ty nhiệt điện Mông Dương 151 v LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng cá nhân tơi. Cơng trình được thực dưới sự hướng dẫn của PGS.TSKH Nguyễn Văn Mạnh . Kết quả nghiên cứu trong luận án là trung thực và chưa được cơng bố bởi tác giả nào khác. Hà Nội, ngày 20 tháng 02 năm 2019 Người hướng dẫn khoa học Tác giả PGS TSKH Nguyễn Văn Mạnh Đỗ Cao Trung vi LỜI CẢM ƠN Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn chân thành và sâu sắc nhất đến Thầy hướng dẫn PGS.TSKH Nguyễn Văn Mạnh đã tận tình hướng dẫn và hỗ trợ tơi trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu. Tơi xin trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu Trường ĐH Bách Khoa HN, Phịng đào tạo Trường ĐH Bách Khoa HN, Viện KH&CN Nhiệt-Lạnh, Bộ mơn TĐH&ĐK q trình Nhiệt-Lạnh, Xưởng chế tạo thiết bị áp lực (Viện KH&CN Nhiệt-Lạnh) đã hỗ trợ và tạo điều kiện tốt nhất để tơi hồn thành luận án. Tơi xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè đồng nghiệp đã chia sẽ, cổ vũ động viên để tơi có thể hồn thành luận án. Hà Nội, ngày 20 tháng 02 năm 2019 Tác giả vii Đỗ Cao Trung DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu Đơn vị Ý nghĩa A(s) Mẫu thức của thành phần phân thức a0, a1, … an Giây; phút Hằng số quán tính của mẫu thức a11, a12, a13 Tham số số hóa bộ điều khiển R1(s) a21, a22, a23 Tham số số hóa bộ điều khiển R2(s) B(s) Tử thức của thành phần phân thức b0, b1, … bn Giây; phút CCS DCS DPT kPas FOPDT H(s) IFOPDT IFOPDTZ j J (x) Kp, Ti, Td m0 Hằng số qn tính của tử thức Hệ thống điều khiển phối hợp lị hơi-tuabin (Coordinated control system) Hệ thống điều khiển phân tán (Distributed control system) Bộ chuyền tín hiệu chênh áp (Diffirental pressure transmitter) Qn tính bậc nhất có trễ (First order plus dead time) Hàm truyền hệ hở Tích phân qn tính bậc nhất và có trễ (Integrating first order plus dead time) Tích phân qn tính bậc hai có trễ với một điểm không dương (Integrating first order plus dead time with a zero) Đơn vị ảo j2 = -1 Gradien của J (x) Hằng số tỷ lệ, tích phân, vi phân của bộ điều khiển PID Chỉ số dao động cứng m(ω), m Chỉ số dao động mềm ms Chỉ số dao động hệ thống mc Δm NMNĐ Chỉ số dao động cắt Độ suy giảm chỉ số dao động (chỉ số bền vững) Nhà máy nhiệt điện OPT(s) Thành phần phân thức của đối tượng O1 s , O2 s Mơ hình bất định O1(s), O2(s) Mơ hình cơ sở PID Tỷ lệ-tích phân-vi phân (Proportional- viii Như vậy, hệ thống điều khiển tốc độ tuabin trên hình 4.10&4.11 sẽ có các đối tượng được nhận dạng theo mơ hình bất định tại (4.17), (4.18). Tiến hành tổng hợp lại các bộ điều khiển theo các mơ hình mới này. Tổng hợp điều khiển bền vững cho thành phần sở Chọn độ bền vững ms = 0,461, bộ điều khiển vịng trong tính theo (3.27): R2 ( s ) 2,148(1 ) 0,51s (4.19) Bộ điều khiển vịng ngồi: + Mơ hình hóa đối tượng tương đương W1td (hình 4.10) theo mơ hình qn tính bậc hai có trễ, thu được: W1td ( s) 5,816 e0,593s (1 1,175s)(1 0,185s) + Chọn hệ số bền vững ms = 0,461, tổng hợp bộ điều khiển theo (3.32): R1 ( s ) 0,293(1 0,16s ) 1,36s (4.20) Đặc tính mềm hệ hở ứng với BĐK R1(s) thể hiện trên hình 4.27. Đặc tính này bao điểm (-1, j0) nên hiệu chỉnh R1(s) theo hệ số 1/1,076, thu được bộ điều khiển mới có đặc tính mềm hệ hở khơng đi qua và khơng bao điểm (-1, j0). R1 ( s ) 0, 272(1 0,16s ) 1,36s (4.21) Hình 4.27 Đặc tính mềm hệ hở ứng với R1(s) Chỉnh định theo đặc tính mềm “xấu nhất” Vẽ đặc tính mềm xấu nhất cho hệ hở của bộ điều khiển R2(s) trên hình 4.28. 136 hệ hở ứng với R2(s) Hình 4.28 Đặc tính mềm xấu Điều chỉnh bộ điều khiển (4.19) theo hệ số 1/1,909 được bộ điều khiển mới: R2 (s ) 1,125(1 ) 0,51s (4.22) Dựng tiếp đặc tính mềm xấu nhất cho hệ một vịng tương đương của bộ điều khiển R1(s) trên hình 4.29. Hình 4.29 Đặc tính mềm xấu hệ hở ứng với R1(s) Chỉnh định bộ điều khiển (4.21) theo hệ số 1/1,614 được bộ điều khiển mới: R1 ( s ) 0,168(1 0,16s ) 1,36s (4.23) Với các bộ điều khiển tại (4.22), (4.23) vẽ lại các đặc tính mềm xấu nhất cho các hệ hở của các bộ điều khiển trên hình 4.30 và 4.31, các đặc tính này đều khơng bao điểm (-1, j0) nên các bộ điều khiển trên sẽ là các bộ điều khiển được cài đặt cho hệ thống. 137 Hình 4.30 Đặc tính mềm xấu hệ hở ứng với BĐK R2(s) Hình 4.31 Đặc tính mềm xấu nhất hệ hở ứng với BĐK R1(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 138 Hệ thống đạt chất lượng điều chỉnh trong trường hợp đối tượng cơ sở như sau: + Thời gian điều chỉnh: Tq ≈ 3 (giây) + Độ quá điều chỉnh: ymax y 4, 5% y + Độ suy giảm dao động: D 0% Hệ thống đạt chất lượng điều chỉnh trong trường hợp xấu nhất như sau: + Thời gian điều chỉnh: Tq ≈ 5 (giây) + Độ quá điều chỉnh: ymax y 21% y + Độ suy giảm dao động: D 5,5% 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, trong khi trường hợp biến thiên xấu nhất của đối tượng bất định thì chất lượng điều chỉnh kém hơn. Đây là kết quả hợp lý. Các bộ điều khiển số được xác định từ (4.22) và (4.23) như sau: a11 0,517 ; a12 0,845 ; a13 0,338 (4.24) a21 1,345 ; a22 1,163 ; a23 0,338 (4.25) Thực nghiệm các chế độ tăng, giảm tải bằng cách bật tắt các bóng đèn. Kết quả đặc tính điều chỉnh trên hình 4.33 và 4.34. Giảm cơng suất, tắt bớt bóng đèn Hình 4.33 Đặc tính điều chỉnh tốc độ tuabin giảm 25% cơng suất tải 139 Tăng cơng suất, bật thêm bóng đèn Hình 4.34 Đặc tính điều chỉnh tốc độ tuabin tăng 25% cơng suất tải 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 4.33 so với 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 xấu nhất cũng cho chất lượng tốt hơn. 4.4 Kết thảo luận Việc ứng dụng phương pháp nhận dạng đối tượng đang làm việc từ số liệu thực tại NMNĐ theo mơ hình bất định cho kết quả hợp lý. Bước đầu cho thấy phương pháp nhận dạng là có thể áp dụng được. Trong điều kiện hiện nay, việc thu thập số liệu thực từ NMNĐ chỉ có thể thực hiện thụ động. Chưa thể thực hiện cài đặt bộ điều khiển vào hệ thống thực. Mơ hình thí nghiệm điều khiển tốc độ tuabin được xây dựng là phù hợp với cấu trúc mơ hình hệ điều khiển hai vịng nối tầng được nghiên cứu của luận án. Cho phép thí nghiệm đầy đủ phương pháp đề xuất Các bước thực hiện thí nghiệm trên mơ hình đều được thực hiện theo các bước của phương pháp đã được đề xuất, bao gồm: Thu thập dữ liệu, nhận dạng đối tượng và chỉnh định bộ điều khiển trong chế độ khởi động, nhận dạng đối tượng theo mơ hình bất định trong điều kiện phụ tải bến đổi và chỉnh định bộ điều khiển PID, khi hệ thống đang làm việc. 140 Kết quả các bước thí nghiệm, tính tốn đã tổng hợp được các bộ điều khiển PI/PID để cài đặt cho hệ thống. Hệ thống điều khiển tốc độ tuabin làm việc tốt với bộ điều khiển được cài đặt Bộ điều khiển được tổng hợp trong chế độ khởi động cho chất lượng làm việc kém hơn bộ điều khiển được tổng hợp từ mơ hình bất định và đặc tính mềm xấu nhất, là kết quả hợp lý vì dữ liệu thu thập ban đầu ít hơn, thơng tin về mơ hình kém chính xác hơn. Bộ điều khiển này cũng sẽ điều chỉnh hiệu quả hơn ở dải biến đổi rộng của 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 được xây dựng. 141 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 điện 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 vịng nối 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 vịng hở và vịng 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 vịng 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 vịng đời làm việc của NMNĐ. 3) Phát triển phương pháp để áp dụng cho các q trình cơng nghiệp khác có cấu trúc điều khiển SISO hai vịng nối tầng. 142 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Bùi Quốc Khánh, Phạm Quang Đăng, Nguyễn Huy Phương, Vũ Thụy Ngun Điều khiển q trình, NXB Khoa học và kỹ thuật – Hà Nội, 2014 [2] Cơng ty cổ phần nhiệt điện Quảng Ninh, Báo cáo vận hành thử nghiệm tổ máy số 1, 2012&2013 [3] Công ty nhiệt điện Mông Dương, Báo cáo vận hành thử nghiệm nhà máy nhiệt điện Mông Dương 1, 2014&2015 [4] Đỗ Cao Trung, Phương pháp tổng hợp điều khiển PID bền vững tối ưu cho q trình cơng nghệ nhiệt, Luận văn Thạc sỹ khoa học, 2011 [5] Hồng Minh Sơn, Cơ sở hệ thống điều khiển q trình, NXB Bách Khoa – Hà Nội, 2006. [6] Mạnh N.V., Hoàn V.H. (2006) Nhận dạng đối tượng hệ điều khiển nhiều vịng. KHCN Nhiệt, số 2006/3, trang 19-23. [7] Nhà máy nhiệt điện Cẩm Phả, Quy trình vận hành lị hơi, tuabin. [8] Nhà máy nhiệt điện Mơng Dương 1, Quy trình vận hành lị hơi, tuabin. [9] Nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh no.1&2, Quy trình vận hành lị hơi, tuabin. [10] Nhà máy nhiệt điện ng Bí mở rộng no.1&2, Quy trình vận hành lị hơi, tuabin. [11] Nguyễn Công Hân, Nguyễn Quốc Trung, Đỗ Anh Tuấn (2002), Nhà máy nhiệt điện. NXB Khoa học & Kỹ thuật [12] Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết điều khiển nâng cao, NXB Khoa học và kỹ thuật – Hà Nội, 2009. [13] Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh, Hán Thành Trung, Lý thuyết điều khiển phi tuyến, NXB Khoa học và kỹ thuật – Hà Nội, 2006 [14] Nguyễn Dỗn Phước, Lý thuyết điều khiển tuyến tính, NXB Khoa học và kỹ thuật – Hà Nội, 2007 [15] Nguyễn Mạnh Đức, Nghiên cứu chế tạo điều khiển tốc độ tuabin nước loại nhỏ nhằm ổn định tần số dòng điện đầu ra, Luận văn thạc sỹ, 2016 [16] Nguyễn Văn Mạnh, Nguyễn Mạnh Đức (2015), Một phương pháp mơ hình hóa đối tượng điều khiển q trình nhiệt khâu qn tính bậc hai có trễ, Tạp chí năng lượng nhiệt, số 125, trang 15-19, 2015 143 [17] Nguyễn Văn Mạnh, Lý thuyết điều chỉnh tự động trình nhiệt, ĐHBK, 1993. [18] Nguyễn Văn Mạnh (2010), Nghiên cứu thiết kế chế tạo cấu chấp hành van điều chỉnh không trục, Đề tài cấp Bộ, mã số B-2008-01-203 [19] Nguyễn Văn Mạnh (2002), Nghiên cứu xây dựng tổ hợp chương trình phần mềm MT thiết kế tối ưu hệ thống điều khiển đối tượng bất định công nghiệp – (2001-2002), Đề tài cấp Bộ, mã số B-2001-28-34. [20] Nguyễn Văn Mạnh (2002), Tổng hợp bền vững hệ điều khiển đối tượng bất định, Thơng báo Khoa học, Hội nghị tồn quốc lần thứ 5 về Tự động hố, Hà nội-2002, Trang 155-161 [21] Tổng công ty lắp máy Việt Nam Lilama, Báo cáo tổng kết kinh nghiệm thực dự án EPC NMNĐ ng Bí mở rộng 1, 2010. [22] Trương Duy Nghĩa (2017), Đề án phát triển nhiệt điện than Việt Nam. Năng lượng nhiệt, số 2017/5, trang 7-13. [23] Vũ Thu Diệp (2016), Nghiên cứu phát triển lý thuyết hệ điều khiển nhiều tầng điều khiển trình nhiệt sở số dao động mềm, Luận án tiến sỹ kỹ thuật nhiệt. Tiếng Anh [24] Astrom, K.J., Hagglund, T (1995), PID Controllers: Theory, Design and Tuning, 2nd edn. 1995, ISA—Instrument Society of America. [25] Cecil L. Smith, Practical Process Control, Tuning and Troubleshooting, John Wiley & Sons, Inc, 2008. [26] C.L. Liu, J.Z Liu, Y.G. Niu and W.Y. Yao (2002), The application of genetic algorithm model identification, in 2002 Proc. of IEEE TENCON’02, pp. 1261–1264. [27] Crowe J., Johnson M.A., Grimble M.J. (2003) Closed loop identification of systems within cascade connected control strategies. European Control Conference (ECC), pp. 399-404. [28] D.E. Rivera, M. Morari, and S. Skogestad (1986), Internal Model Control PID Controller Design, Industrial Engineering and Chemical Process Design and Development, 25, p. 252-265. [29] Dimeo R, Lee KY (1995), Boiler-turbine control system design using a genetic algorithm. IEEE Trans Energy Conver 1995, 10:752–759. [30] Doosan (2012), Control system Mong Duong 1 thermal power plant project. 144 [31] Eklund, K., & Åström, K. J. (1971), A Simplified Nonlinear Model of a Drum Boiler-Turbine Unit. (Report TFRT; Vol. 7012). Department of Automatic Control, Lund Institute of Technology (LTH). [32] Electricity of Vietnam (EVN) – Chengda Group, EPC contract of 300MW Uong Bi Extension no.2 thermal power plant project, 2006. [33] Electricity of Vietnam (EVN) – Huynhdai E&C, EPC contract of 1000MW Mong Duong no thermal power plant project, 2011. [34] Electricity of Vietnam (EVN) – Lilama, EPC contract of 300MW Uong Bi Extension no.1 thermal power plant project, 2002. [35] Eni Oko, Meihong Wang, Jie Zhang (2015), Neural network approach for predicting drum pressure and level in coal-fired subcritical power plant, Fuel 151 (2015) 139–145. [36] Fei W, Li Y, Shen J, Xiang X, Optimization of superheated steam temperature control system using extremum seeking algorithm. J Southeast Univ 2010, 40:952–956. [37] FISHER CONTROLS INTERNATIONAL, INC (2001), Control valve handbook, Third Edition. [38] F.J. Gutiérrez Ortiz (2011), Modeling of fire-tube boilers, Applied Thermal Engineering 31 (2011) 3463-3478. [39] FRANCIS T. THOMPSON (1967), A Dynamic Model of a Drum-Type Boiler System, IEEE TRANSACTIONS ON POWER APPARATUS AND SYSTEMS VOL. PAS-86, NO. 5 MAY 1967. [40] Garduno-Ramirez R, Lee KY. Power plant fuzzy PID scheduling control over full operating space. In: Proceedings of the International Conference on Intel-ligent System Application to Power Systems (ISAP 2003), CD ISAP03-086.pdf, Lemnos, Greece, August 31–September 3, 2003. [41] Garduno-Ramirez R, Lee KY. Compensation of control-loop interaction for power plant wide-range operation. Control Eng Pract 2005, 13:1475–1487. [42] Gilman GF (2005), Boiler control system engineering, ISA, Research Triangle Park, USA. [43] HPE-NEPDI (2002). Basic design: instrument & control system. Cao Ngan thermal power plant project. [44] HEIBE (2006), Control system Cam Pha thermal power plant project. [45] Huynhdai E&C, Commissioning procedure of Mong Duong no thermal power plant, 2014. 145 [46] IDC Technologies’ Tech Brief, Tuning of PID Controllers in both Open and Closed Loop Control Systems. [47] Jeng J.C., Lee M.W. (2012) Identification and Controller Tuning of Cascade Control Systems Based on Closed-Loop Step Responses. 8th IFAC Symposium on Advanced Control of Chemical Processes, pp. 414-419. [48] Jin S. Heo and Kwang Y. Lee (2006) A Multi-Agent System-Based Intelligent Heuristic Optimal Control System for A Large-Scale Power Plant IEEE Congress on Evolutionary Computation, Vancouver, BC, Canada, July 16-21, 2006. [49] Ji-Zhen Liu, Shu Yan, De-Liang Zeng, Yong Hu, You Lv (2015), A dynamic model used for controller design of a coal fired once-through boiler-turbine unit, Energy 93, 2069-2078. [50] Jian Zhao (1992), Simulation of Boiler Drum Control, McGill University Montréal, Canada. [51] J.R. Rodriguez Vasqueza, R.RivasPerezb, J. Sotomayor Morianoa, J.R. Peran Gonzalez (2008), System identification of steam pressure in a firetube boiler, Computers and Chemical Engineering 32 (2008) 2839–2848. [52] Jyh-Cheng Jeng, Ming-Wei Lee “Identification and Controller Tuning of Cascade Control Systems Based on Closed-Loop Step Responses,” in 2012 Proc of the IFAC Symposium on Advanced Control of Chemical Processes, pp. 414-419. [53] K.J. Astrom, R.D. Bell (2000), Drum-boiler dynamics, Automatica 36 (2000) 363-378. [54] Kaidi (2009), Control system Mao Khe thermal power plant project. [55] Lemma D. Tufa, M. Ramasamy, Sachin C. Patwardhan, M. Shuhaimi (2008), Development of Second Order Plus Time Delay (SOPTD) Model from Orthonormal Basis Filter (OBF) Model, Proceedings of the UKACC International Conference on Control, Sept. 2008. [56] Lee KY, Van Sickel JH, Hoffman JA, Jung W-H, Kim S-H, Controller design for a large-scale ultra-supercritical once-through boiler power plant. IEEE Trans Energy Conver 2010, 25:1063–1070. [57] Lilama & Power Mechines, Commissioning procedure of Uong Bi extension no thermal power plant, 2006. [58] Lindsey D (2000), Power-Plant Control and Instrumentation, The Control of Boilers and HRSG Systems. Stevenage, UK: IEE Press. 146 Process Dynamics and [59] Li S, Liu H, Cai WJ, Soh YC, Xie LH (2005), A new coordinated control strategy for boiler-turbine system of coal-fired power plant. IEEE Trans. Contr. Syst. Technol. 2005, 13: 943–954. [60] Looij, Johannes Michael Peter van der (1988) Dynamic modeling and control of coal fired fluidized bed boilers, ISBN 90-370-0017-7, Delft University of Technology. [61] Manh N.V. Assessing the Stabiliy Margin of Linear Multivariable Control Systems in Accordance with a “Soft” Oscillation Index, Thermal Enginering, 1997. Vol. 44. № 10. pp. 809-815. [62] Maurobeni (2002), Control system Na Duong thermal power plant project. [63] Mayuresh V. Kothare, Bernard Mettler, Manfred Morari, Pascale Bendotti, Clément-Marc Falinower (2000), Level Control in the Steam Generator of a Nuclear Power Plant, IEEE TRANSACTIONS ON CONTROL SYSTEMS TECHNOLOGY, VOL. 8, NO. 1, JANUARY 2000. [64] Mehta U., Majhi S. (2011) On-line identification of cascade control systems based on half limit cycle data. ISA Trans., vol. 50, pp. 473–478. [65] Neng-Sheng Pai, Shih-Chi Chang, Chi-Tsung Huang (2010), Tuning PI/PID controllers for integrating processes with deadtime and inverse response by simple calculations, Journal of Process Control 20 (2010) 726–733. [66] Nguyen Van Manh, Bui Minh Tri (1990), Method of “Cleft-Over-Step” by Perpendicular direction for solving the unconstrained non-linear optimization problem, ACTA Mathem. Vietnam, 1990. No 2. P. 73-83. [67] OJSC “Power Machines” (2005), Power island automated regulation Uong Bi extension no.1 thermal power plant project. [68] OJSC “Power Machines” (2005), Power plant operating manual, AC maintenance manual Uong Bi extension no.1 thermal power plant project. [69] O-Shin Kwon, Won-Hee Jung, Hoon Heo (2013), Steam temperature controller with LS-SVR based predictor and PID gain scheduler in thermal power plant, Journal of Mechanical Science and Technology, vol. 27, no. 2, pp. 557-565, Feb. 2013. [70] Q.B. Jin, Q. Liu (2014), Analytical IMC-PID design in terms of performance/robustness tradeoff for integrating processes: From 2-Dof to 1-Dof, Journal of Process Control 24 (2014) 22–32 [71] Quang Ninh JSC. – Shanghai Electric Company (SEC), EPC contract of Quang Ninh 1200MW thermal power plant project, 2006 147 [72] R. D. Bell, K. J. Astrom, Dynamic Models for Boiler-Turbine Alternator Units: Data Logs and Parameter Estimation for a 160 MW Unit, Lund Institute of Technology, Sweden, Tech. Rep. TFRT-3192, 1987 [73] R. Garduno-Ramirez, K. Y. Lee Fuzzy Gain-Scheduling PID+Decoupling Control for Power Plant Wide-Range Operation, The 14th International Conference on Intelligent System Applications to Power Systems, ISAP 2007 [74] SEC (2007), Control system Quang Ninh thermal power plant project [75] Shanghai Electric Company (SEC), Commissioning procedure of Quang Ninh thermal power plant no.1&2, 2007&2012 [76] Shu Zhang, Cyrus W. Taft, Joseph Bentsman, Aaron Hussey, Bryan Petrus (2012) Simultaneous gains tuning in boiler/turbine PID-based controller clusters sing iterative feedback tuning methodology ISA Transactions 51, pp. 609–621 [77] Sigurd Skogestad, Chriss Grimholt. The SIMC Method for Smooth PID Controller Tuning. Chapter 5 in: R. Vilanova, A. Visioli (eds.), PID Control in the Third Millennium, Advances in Industrial Control, DOI 10.1007/9781-4471-2425-2_5, © Springer-Verlag London Limited, 2012 [78] S. Skogestad (2003), Simple analytic rules for model reduction and PID controller tuning, Journal of Process Control 13 (2003) 291–309. [79] Sun L, Li D, Lee KY, Xue Y (2016), Control-oriented modeling and analysis of direct energy balance in coal-fired boiler-turbine unit. Control Engineering Practice, vol. 55, pp. 38–55 [80] Tim Leopold (2009), You can tune a boiler but you can’t tune a fish ISBN: 1-4392-2947-3 [81] Utkal Mehta, Somanath Majhi, On-line identification of cascade control systems based on half limit cycle data, ISA Trans. vol. 50, no. 3, pp. 473– 478, July 2011. [82] Xiao Wu, Jiong Shen, Yiguo Li, Kwang Y. Lee (2015), Steam power plant configuration, design, and control, WIREs Energy Environ 2015, doi: 10.1002/wene.161. [83] Yijian Liu, Xiongxiong He (2005), Modeling Identification of Power Plant Thermal Process Based on PSO Algorithm, American Control Conference June, 2005. [84] Yokogawa Australia Limitted, Tuning document, 2000. 148 [85] Zigler, J.G.; N.B. Nichols (1942), Optimum settings for automatic controllers. Trans. Am. Soc. Mech. Eng. 64, 759-768. Tiếng Nga [86] Е. П. Серов, Б. П. Kopoлькoв. Динамика паpoгенеpaтopoв. – «ЭHEPГИЯ» • MOCKBA 1972. [87] Мань Н.В. Расчет робастных систем автоматического регулирования с помощью расширенных комплексных частотных характеристик //Теплоэнергетика, 1996. № 10. С. 69-75 Phiên bản tiếng Anh: N. V. Manh (1996), Calculation of Robust Automatic Control Systems by Means of Expanded Complex Frequency-Response Characteristics, Thermal Engineering, p. 863. http://www.maik.ru/contents/thermeng/thermeng10_96v43cont.htm [88] Нгуен Ван Мань, Поисковые методы оптимизации систем управления недетерминированными объектами, Докт. техн. наук. – М.: МЭИ, 1999. Tên tiếng Anh: Nguyen Van Manh, Methods Optimization of Control System for Uncertaint Processes, Doct. tech. sciences. - Moscow: MEI, 1999. Tên tiếng Việt: Nguyễn Văn Mạnh, Phương pháp tối ưu hóa hệ thống điều khiển đối tượng bất định, Luận án TSKH. Tr. Năng lượng Matxcơva, 1999. Website [89] https://automationforum.in/t/what-is-cascade-control-loop-advantages-ofthe-cascade-control-loop/2423 [90] https://controlstation.com/cascade-control-cascade-control-configured/ [91] https://controlstation.com/pros-cons-cascade-control/ [92] https://en.wikiversity.org/wiki/Power_Generation/Steam_Power 149 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN [CT1] 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 125-9/2015, trang 38-42. [CT2] 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 (4/2016). (ISI(CPCI-S)&Scopus). //DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/20165404001 [CT3] 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 135-5/2017, trang 14-18. [CT4] 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 17-20, 2017, pp. 2714-2719. (ISI(CPCI-S)&Scopus). //http://ieeexplore.ieee.org/document/8287606/?anchor=authors [CT5] 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. 594599. (ISI(CPCI-S)&Scopus) //http://ieeexplore.ieee.org/document/8287237/?anchor=authors [CT6] 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 và Tự động hóa, Quyển 21, số 1, tháng 04/2018 150 ... 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? ?cơng nghệ? ?trong? ?NMNĐ, ... phạm vi nghiên cứu Mục đích nghiên cứu: 2 Xây dựng? ?phương? ?pháp? ?chỉnh? ?định? ?bộ? ?điều? ?khiển? ?q? ?trình? ?nhiệt? ?điện? ?với tính chất bất? ?định? ?và phi tuyến cao, đặc biệt? ?trong? ?điều? ?kiện? ?phụ? ?tải? ?biến? ?đổi, nhằm duy ... 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