BÀI GIẢNG: HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN GIÁM SÁT

HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN GIÁM SÁT2 CÁC CHỦ ĐỀ CHÍNH z Thống nhất khái niệm z Xây dựng cấu trúc hệ thống z Phần mềm điều khiển giám sát z Thiết kế giao diện ngườimáy z SCADA trên nền Web3 Điều khiển giám sát là gì? z Điều khiển giám sát = Supervisory Control – Theo nghĩa hẹp: Tạo giá trị đặt và hiệu chỉnh các tham số cho các bộ điều khiển tự động phía dưới – Theo nghĩa rộng: Tất cả các chức năng điều khiển phía trên điều khiển tự động, có sự tham gia giám sát của con người z Các chức năng điều khiển giám sát tiêu biểu: – Giám sát vận hành – Điều khiển vận hành – Báo cáo báo động – Điều khiển cao cấp – Quản lý lưu trữ dữ liệu quá trình z Hệ thống điều khiển giám sát: Thành phần quan trọng của một hệ thống tự động hóa hiện đại4 Giao diện ngườimáy z HMI = HumanMachine Interface – Hỗ trợ giám sát và điều khiển vận hành – Có thể thực hiện dưới nhiều dạng khác nhau – Trong một hệ ĐKGS: HMI là thành phần quan trọng nhất z MMI = ManMachine Interface, hoặc Manufactoring Management Information z Các thành phần tiêu biểu: – Mimics (Lưu đồ công nghệ, hình ảnh máy móc,...) – Trends (Đồ thị thời gian thực, đồ thị quá khứ) – Faceplates (Mặt giao diện thiết bị) – Alarms (Cửa sổ báo động, trạng thái báo động) – Reports (Lập báo cáo tự động)5 SCADA là gì? z SCADA = Supervisory Control And Data Acquisition z Một trong những khái niệm mốt hiện nay trong giới công nghiệp z Cụm từ Supervisory Control and Data Acquisition được sử dụng đầu tiên trong ngành điện năng tại hội nghị PICA (Power Industry Computer Applications), 1973 z Có nhiều quan điểm không thống nhất hiện nay6 Supervisory control and data acquisition (SCADA) is a system that allows an operator to monitor and control processes that are distributed among various remote sites...There are four major elements to a SCADA system: the operator, master terminal unit (MTU), communications, and remote terminal unit (RTU). (Boyer, Stuart, A. SCADA: Supervisory Control and Data Acquisition, Instrument Society of America, Research Triangle, NC. 1993)7 (SCADA) Systems are used in industry to monitor and control plant status and provide logging facilities. SCADA systems are highly configurable, and usually interface to the plant via PLCs. (http:www.hyperdictionary.comdictionary)8 SCADA is a software program that gathers real time information for process control of equipment. SCADA can be used in industries such as telecommunications, oil and gas refining, water and waste control and transportation.The SCADA system gathers information, for example, about the location of a leak as well as determining how critical it is.The system will also organize and process the information, displaying it for users. (http:www.computeruser.comresourcesdictionarydefinition.html)9 SCADA stands for Supervisory Control And Data Acquisition. As the name it is not a full control system, but rather focuses on the supervisory level. A purely software package that is positioned on top of hardware to which it in general via Programmable Logic Controllers (PLCs), or other commer modules. (http:ref.cern.chCERNCNL2000003scada)10 SCADA là gì? z Theo nghĩa cổ điển: – Các hệ thu thập dữ liệu và giám sát tập trung từ xa, – Chức năng chủ yếu là quan sát, ít có điều khiển – Được sử dụng chủ yếu trong các hệ thống điện năng, cung gấp gas, cung cấp nước và xử lý nước thải – Các thiết bị phần cứng (MTU, RTU), hệ thống truyền thông được đặt lên hàng đầu. z Theo nghĩa hiện đại: – Chức năng điều khiển giám sát và thu thập dữ liệu như đúng tên gọi của nó – Được sử dụng trong hầu hết các lĩnh vực tự động hóa (trừ các ứng dụng phạm vi nhỏ như điều khiển nhúng, điều khiển máy mócthiết bị đơn lẻ) – Trọng tâm là hệ thống phần mềm (phần mềm SCADAHMI)11 Vấn đề gây tranh cãi z SCADA có thể điều khiển được tất cả? – Không SCADA không có chức năng điều khiển tự động. z SCADA luôn là một hệ lớn? – Không nhất thiết z SCADA > DCS hay DCS > SCADA? – Một hệ SCADA là một HỆ ỨNG DỤNG – Một DCS là một SẢN PHẨM, MỘT GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG – SCADA là một chức năng thành phần trong một giải pháp DCS – Không phải hệ SCADA nào cũng được xây dựng trên cơ sở DCS z PLC + SCADAHMI = DCS? – Một hệ điều khiển phân tán (theo nghĩa rộng) có thể xây dựng trên cơ sở PLC + SCADAHMI – Tuy nhiên DCS ≠ PLC + SCADAHMI12 PLC + SCADAHMI versus DCS Tạo cảnh báo dưới cấp ĐK, quản lý cảnh báo ở cấp ĐKGS Cấp ĐKGS thực hiện hoàn toàn Hệ thống cảnh báo Điều khiển cao cấp Chỉ ở cấp ĐKGS Có thể ở cả hai cấp Khả năng lựa chọn Có nhiều Không có công cụ SCADAHMI Linh hoạt, có thể polling hoặc publishersubsriber Cơ chế giao tiếp cấp Polling là chủ yếu điều khiển giám sát Tích hợp trong hệ thống phần mềm, không cần quan tâm Cần thiết cho từng loại PLC và từng công cụ SCADAHMI IODrivers, IOServers Tích hợp toàn bộ, liên quan chặt chẽ tới nhau Riêng rẽ từng phần, không liên quan tới nhau Phương pháp phát triển ứng dụng Cơ sở dữ liệu cấu hình Độc lập từng phần Chung, thống nhất toàn cục Cơ sở dữ liệu quá trình Thuộc riêng hệ SCADAHMI Chung, thống nhất toàn cục PLC + SCADAHMI DCS13 Quan điểm mới về hệ SCADA z Trọng tâm là hệ thống phần mềm – Các công cụ phát triển, tạo dựng giao diện ngườimáy – Các phần mềm kết nối (IO Drivers, IO Servers) – Ứng dụng công nghệ mới (hướng đối tượng, phần mềm thành phần, Web,...) z Kiến trúc mở – Khả năng tương tác, hợp tác giữa các thành phần của một hệ thống và giữa các hệ thống – Khả năng thay thế, mở rộng hệ thống bởi các sản phẩm do chính bản thân người sử dụng lựa chọn – Chuẩn hóa các giao diện quá trình > OPC là một ví dụ tiêu biểu – Sử dụng máy tính cá nhân và các hệ điều hành thông dụng (ví dụ WindowsNT2000XP) > giảm giá thành14 Kiến trúc hệ thống (phần cứng) z Yêu cầu thực tế của ứng dụng: – Qui mô hệ thống: Số lượng IO, phân bố mặt bằng, vị trí địa lý – Yêu cầu công nghệ: Phân đoạn sản xuất, lượng dữ liệu, độ tin cậy – Giá thành z Hiệu năng của hệ thống: – Khả năng cập nhật dữ liệu, cập nhật màn hình, – Hiệu suất sử dụng đường truyền – Tải đối với các thiết bị điều khiển z Khả năng hỗ trợ bởi các thiết bị phần cứng – Giao diện mạng, cấu trúc mạng hỗ trợ – Kiến trúc phân tán, cơ chế giao tiếp z Khả năng hỗ trợ bởi các công cụ phần mềm – Kiến trúc phần mềm – Năng lực của cơ sở dữ liệu15 Các cấu trúc tiêu biểu Control Station 1 OSES SYSTEM BUS Control Station 2 Control Station 1 OS SYSTEM BUS Control Station 2 Control Station 3 OS ES Control Station 1 SYSTEM BUS Control Station 2 Control Station 3 OS OS ES Control Station 1 OS SYSTEM BUS Control Station 2 Control Station 3 OS ES OS TERMINAL BUS SERVER16 Ví dụ cấu hình một hệ qui mô lớn Control Station 1 OS Control Station 2 Control Station 3 ES OS OS TERMINAL BUS SERVER SERVER (REDUNDANT DUAL OPTICAL RING OS Control Station 4 FACTORY BUS SYSTEM BUS17 Phần mềm điều khiển giám sát GIAO DIỆN NGƯỜIMÁY (HMI) CẢNH BÁO, BÁO ĐỘNG (ALARM) LẬP BÁO CÁO TỰ ĐỘNG (REPORTING) ĐIỀU KHIỂN CAO CẤP IODRIOIVERS DRIVERS IOSERVERS CƠ SỞ DỮ LIỆU QUÁ TRÌNH18 Cơ sở dữ liệu quá trình z Chức năng quản lý, lưu trữ: – Dữ liệu quá trình – Dữ liệu tình trạng hệ thống – Dữ liệu quá khứ – Dữ liệu cảnh bảo – Dữ liệu vận hành z Về cơ bản giống các hệ thống cơ sở dữ liệu thông thường – Thường được xây dựng trên cơ sở một thương phẩm như SQL Server, Sybase, Informix,... z Các yêu cầu đặc biệt: – Tần suất cập nhật cao, mang tính tuần hoàn – Tính năng thời gian thực – Quản lý hiệu quả cơ sở dữ liệu lớn liên tục rất nhanh19 Giao diện ngườimáy z Sơ đồ khối (hệ thống): Hiển thị tình trạng các thiết bị, máy móc z Lưu đồ công nghệ (phân đoạn, nhóm): Hiển thị các giá trị quá trình, các hình ảnh động minh họa, các phím điều khiển z Biểu đồ chức năng trình tự (SFC) z Faceplates: Hiển thị và can thiệp chi tiết một vòng điều khiển (chế độ điều khiển, các giá trị biến và tham số điều khiển, tình trạng báo động) z Đồ thị thời gian thực: Hiển thị các giá trị quá trình (tức thời) z Đồ thị quá khứ: Hiển thị các giá trị lưu trữ z Các cửa sổ báo động z Các cửa sổ chỉ dẫn20 Chức năng cảnh báobáo động z Phát hiện tình trạng cảnh báobáo động – Các hệ DCS: các trạm điều khiển cục bộ – Các hệ PLC+SCADAHMI: các trạm vận hànhtrạm chủ z Gửi cảnh báobáo động theo – Phạm vi hệ thống – Trạm được quyền can thiệp – Mức ưu tiên, tính cấp thiết z Lưu trữ dữ liệu cảnh báobáo động z Hiển thị cảnh báobáo động: – Sắp xếp theo mức ưu tiên, tính cấp thiết – Sắp xếp theo thời gian xảy ra – Sắp xếp theo loại cảnh báobáo động – Sử dụng màu sắc và hiệu ứng nhấp nháy z Xác nhận cảnh báobáo động: – Quyền người sử dụng – Xác nhận theo nhóm hoặc xác nhận theo từng thông báo z Xóa cảnh báobáo động21 Phát triển phần mềm điều khiển giám sát z Lập trình (programming): – Sử dụng các ngôn ngữ bậc cao (C++, Java, Visual Basic, Delphi) – Có sự tham gia của một compiler – Khả năng thực hiện ít hạn chế – Đòi hỏi trình độ lập trình chuyên sâu – Kém hiệu quả Â Chỉ thích hợp với các hệ thống qui mô nhỏ, ít thay đổi z Không lập trình > cấu hình (configurating): – Sử dụng một công cụ SCADA chuyên dụng – Sử dụng các ký hiệu đồ họa và script để xây dựng cấu hình – Sử dụng các phần tử đồ họa đối thoại để đặt các tham số – Không cần compiler – Hiệu quả cao, dễ thực hiện22 Công cụ SCADAHMI z Ví dụ: WinCC (Siemens), iFIX (IntellutionGEFanuc), InTouch (Wonderware) z Công cụ phát triển (Development Tool): – Công cụ cấu hình cơ sở dữ liệu (Database Configuration Tool) – Trình soạn thảo đồ họa (Graphics Editor) – Thư viện các đối tượng đồ họa chuẩn + Hỗ trợ nhúng ActiveXControls – Công cụ phát triểncài đặt trình điều khiển IO – Ngôn ngữ script – Giao diện với các ngôn ngữ bậc cao (CC++, VB,...) – Giao diện ODBC (Open Database Connection), DDE (Dynamic Data Exchange), OPC (OLE for Process Control) z Phần mềm chạy (Runtime Engine)2324 Tiêu chuẩn đánh giá công cụ SCADA z Khả năng hỗ trợ của công cụ phần mềm đối với việc thực hiện các màn hình giao diện z Số lượng và chất lượng của các thành phần đồ họa có sẵn z Khả năng truy nhập và cách thức kết nối dữ liệu từ các quá trình kỹ thuật z Tính năng mở của kiến trúc hệ thống z Khả năng hỗ trợ xây dựng các chức năng trao đổi tin tức (Messaging), xử lý sự kiện và sự cố (Event and Alarm), lưu trữ thông tin (Archive and History) và lập báo cáo (Reporting) z Tính năng thời gian, hiệu suất trao đổi thông tin z Đối với nền Windows: Hỗ trợ sử dụng ActiveXControls và OPC z Giá thành tổng thể25 Thiết kế giao diện ngườimáy z Lĩnh vực liên ngành: – Chuyên ngành công nghệ – Điều khiển tự động – Mỹ thuật công nghiệp – Tâm lý học công nghiệp z Yêu cầu chung – Đơn giản, dễ sử dụng (easytouse) – Bền vững, ngăn chặn lỗi do người sử dụng (robustne

HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN GIÁM SÁT © HMS - BM ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG, ĐHBK HÀ NỘI 27/09/2005 CÁC CHỦ ĐỀ CHÍNH z z z z z Thống khái niệm Xây dựng cấu trúc hệ thống Phần mềm điều khiển giám sát Thiết kế giao diện người-máy SCADA Web Điều khiển giám sát gì? z Điều khiển giám sát = Supervisory Control – Theo nghĩa hẹp: Tạo giá trị đặt hiệu chỉnh tham số cho điều khiển tự động phía – Theo nghĩa rộng: Tất chức điều khiển phía điều khiển tự động, có tham gia giám sát người z Các chức điều khiển giám sát tiêu biểu: – – – – – z Giám sát vận hành Điều khiển vận hành Báo cáo & báo động Điều khiển cao cấp Quản lý & lưu trữ liệu trình Hệ thống điều khiển giám sát: Thành phần quan trọng hệ thống tự động hóa đại Giao diện người-máy z HMI = Human-Machine Interface – Hỗ trợ giám sát điều khiển vận hành – Có thể thực nhiều dạng khác – Trong hệ ĐKGS: HMI thành phần quan trọng z z MMI = Man-Machine Interface, Manufactoring Management Information Các thành phần tiêu biểu: – – – – – Mimics (Lưu đồ cơng nghệ, hình ảnh máy móc, ) Trends (Đồ thị thời gian thực, đồ thị khứ) Faceplates (Mặt giao diện thiết bị) Alarms (Cửa sổ báo động, trạng thái báo động) Reports (Lập báo cáo tự động) SCADA gì? z z z z SCADA = Supervisory Control And Data Acquisition Một khái niệm "mốt" giới công nghiệp Cụm từ "Supervisory Control and Data Acquisition" sử dụng ngành điện hội nghị PICA (Power Industry Computer Applications), 1973 Có nhiều quan điểm khơng thống "Supervisory control and data acquisition (SCADA) is a system that allows an operator to monitor and control processes that are distributed among various remote sites There are four major elements to a SCADA system: the operator, master terminal unit (MTU), communications, and remote terminal unit (RTU)." (Boyer, Stuart, A SCADA: Supervisory Control and Data Acquisition, Instrument Society of America, Research Triangle, NC 1993) "(SCADA) Systems are used in industry to monitor and control plant status and provide logging facilities SCADA systems are highly configurable, and usually interface to the plant via PLCs." (http://www.hyperdictionary.com/dictionary/) "SCADA is a software program that gathers real time information for process control of equipment SCADA can be used in industries such as telecommunications, oil and gas refining, water and waste control and transportation.The SCADA system gathers information, for example, about the location of a leak as well as determining how critical it is.The system will also organize and process the information, displaying it for users." (http://www.computeruser.com/resources/dictionary/definition.html) "SCADA stands for Supervisory Control And Data Acquisition As the name it is not a full control system, but rather focuses on the supervisory level A purely software package that is positioned on top of hardware to which it in general via Programmable Logic Controllers (PLCs), or other commer modules." (http://ref.cern.ch/CERN/CNL/2000/003/scada/) SCADA gì? z Theo nghĩa cổ điển: – Các hệ thu thập liệu giám sát tập trung từ xa, – Chức chủ yếu quan sát, có điều khiển – Được sử dụng chủ yếu hệ thống điện năng, cung gấp gas, cung cấp nước xử lý nước thải – Các thiết bị phần cứng (MTU, RTU), hệ thống truyền thông đặt lên hàng đầu z Theo nghĩa đại: – Chức điều khiển giám sát thu thập liệu tên gọi – Được sử dụng hầu hết lĩnh vực tự động hóa (trừ ứng dụng phạm vi nhỏ điều khiển nhúng, điều khiển máy móc/thiết bị đơn lẻ) – Trọng tâm hệ thống phần mềm (phần mềm SCADA/HMI) 10 8.4 433 Các phương pháp nắn đặc tính tần Bảng 8-10: Các hệ số chỉnh định tham số PI/PID theo phương pháp Kappa-tau miền thời gian [2] Chứa khâu tích phân Khơng Khơng Khơng Khơng Có Có Luật điều khiển PI PI PID PID PI PI MS 1.4 2.0 1.4 2.0 1.4 2.0 A0 0.29 0.78 3.8 8.4 0.41 0.81 A1 -2.7 -4.1 -8.4 -9.6 -0.23 -1.1 A2 3.7 5.7 7.3 9.8 0.019 0.76 B0 8.9 8.9 5.2 3.2 5.7 3.4 B1 -6.6 -6.6 -2.5 -1.5 1.7 0.28 B2 3.0 3.0 -1.4 -0.93 -0.69 -0.0089 C0 0.89 0.86 C1 -0.37 -1.9 C2 -4.1 -0.44 D0 0.81 0.48 0.4 0.22 0.33 0.78 D1 0.73 0.78 0.18 0.65 2.5 -1.9 D2 1.9 -0.45 2.8 0.051 -1.9 1.2 Bảng 8-11: Luật chỉnh định tham số PI/PID theo phương pháp kappa-tau miền tần số [2] τi/Tu τd/Tu b – 1.1e−0.006κ +1.8κ – 0.48e 0.4κ−0.17κ MS kc/ku 1.4 0.53e 2.9κ−2.6κ 0.9e−4.4κ +2.7κ 2.0 0.13e1.9κ−1.6κ 0.9e−4.4κ +2.7κ 1.4 0.33e−0.31κ−κ 0.76e−1.6κ−0.36κ 2.0 0.72e−1.6κ+1.2κ PI PID 2 0.59e−1.3κ+0.38κ 0.17e−0.46κ−2.1κ 0.15e−1.4κ+0.56κ 2 0.58e−1.3κ +3.5κ 0.25e 0.56κ−0.12κ 8.4.3 Phương pháp dựa dự trữ biên-pha Sau xác định hệ số khuếch đại tới hạn ku tần số tới hạn ωu, thay tính tốn tham số PID theo luật ZN-2, ta tìm cách nắn đường đặc tính tần số Nyquist hệ hở cho đạt độ dự trữ biên độ dự trữ pha mong muốn Phương pháp độ dự trữ biên pha (Gain and Phase Margin, 434 Chương 8: Chỉnh định điều khiển PID GPM) có từ lâu, thông thường thực công cụ đồ thị Bode phương pháp số, khó áp dụng cho mục đích tự động chỉnh định tham số trực tuyến Cùng với công bố phương pháp phản hồi rơ-le, Åstrưm Hägglund đưa cơng thức chỉnh định đơn giản dựa yêu cầu độ dự trữ biên độ dự trữ pha [4] Các tham số điều khiển tính tốn dựa việc dịch chuyển điểm đường đồ thị Nyquist tới vị trí xác định Một số tác giả phát triển dựa ý tưởng đưa phương pháp cải tiến ([16],[37]) Chỉnh định theo độ dự trữ biên Khi hệ số khuếch đại tới hạn ku tần số dao động tới hạn ωu biết, ta chọn điều khiển P để hệ kín có độ dự trữ biên Am: kc = ku Am (8.87) Ta dễ dàng rằng, điều khiển PID có hệ số khuếch đại xác định theo (8.87) số thời gian vi phân τd = ωu2τi (8.88) tạo độ dự trữ biên Am Từ đó, ta chọn số thời gian tích phân tùy ý để thỏa mãn tiêu chất lượng khác, sau xác định kc τd theo (8.87) (8.88) Chỉnh định theo độ dự trữ pha Tư tưởng phương pháp chỉnh định theo độ dự trữ pha Åström Hägglund minh họa Hình 8-16 Xét điểm A biết đường đồ thị Nyquist hệ hở Với điều khiển PI PID, ta dịch chuyển A tới vị trí mặt phẳng phức Ví dụ, điểm A dịch chuyển theo chiều G(jω) cách thay đổi hệ số khuếch đại kc theo hướng hai hướng vng góc thơng qua thay đổi hệ số khuếch đại tích phân ki hệ số khuếch đại vi phân kd Tần số dao động tới hạn ωu tần số mà đồ thị Nyquist trình cắt trục thực bên trái Nay ta muốn dịch điểm tương ứng với tần số điểm đường trịn có bán kính a góc pha φm – π Để làm điều đó, tham số PID phải thoả mãn hai phương trình: cosφm = aku cosφm G(i ωu ) ωu τd − = tan φm ωu τi kc = a (8.89) (8.90) 8.4 435 Các phương pháp nắn đặc tính tần Im(G) G( j ω ) jω (I) Re(G) A G( j ω ) (P) j ωG( j ω ) (D) Hình 8-16: Vai trị nắn đặc tính tần điều khiển PID Thơng thường, giá trị a bảo đảm độ dự trữ biên lớn 1/(a⋅cosφm), ta nên chọn a khoảng từ 0.5–1 Có nhiều giá trị τi, τd thoả mãn điều kiện (8.90) Ta chọn theo quan hệ τi = ατd (8.91) Từ ta có τd = tan φm + + tan2 φm α 2ωu (8.92) Có nhiều cách khác để lựa chọn tham số, chẳng hạn ta chọn τi cho ωu τi = β số Khi đó: τi = τd = β ωu tan(φm ) + (8.93) β ωu (8.94) Phương pháp dựa độ dự trữ biên pha cịn có thêm nhiều cải tiến khác Về chi tiết, bạn đọc tham khảo tài liệu [2] Ví dụ 8-6: Trở lại tốn điều khiển thiết bị trao đổi nhiệt G(s) = 0.75e−1.21s (30s + 1)(5s + 1)(2s + 1) (8.95) Để áp dụng phương pháp kappa-tau (KT, luật chỉnh định miền tần số), ta chọn biên độ đỉnh mong muốn MS = 2.0 Đối với phương pháp độ dự trữ biên pha (GPM), ta chọn a = 0.7, φm = 45°, α = áp dụng công thức (8.89)-(8.92) Bảng 436 Chương 8: Chỉnh định điều khiển PID liệt kê tham số nhận với tham số chỉnh định theo phương pháp IMC để tiện theo dõi so sánh Riêng phương pháp kappa-tau xác định trọng số cho giá trị đặt b = 0.26 kc τi τd IMC 36 KT 12.23 13.44 3.40 GPM 9.45 19.13 4.78 Phương pháp Trên Hình 8-12 kết mơ đáp ứng vịng kín với tham số PID Kết mô với điều khiển PID chỉnh định theo phương pháp IMC từ ví dụ 8-3 đem so sánh (nét chấm) Riêng điều khiển chỉnh định dựa theo độ dự trữ biên pha (nét đứt) cho độ điều chỉnh lớn, nên ta thử sử dụng thêm khâu lọc bậc cho giá trị đặt với số thời gian 6s Xét yêu cầu tiêu biểu điều khiển trình loại bỏ nhiễu nhanh đáp ứng trơn tru với giá trị đặt, điều khiển chỉnh định theo phương pháp kappa-tau tỏ vượt trội Đặc biệt phương pháp này, tham số thiết kế cần lựa chọn biên độ đỉnh hàm nhạy MS phản ánh tốt nhiều mặt chất lượng hệ kín Phương pháp dựa độ dự trữ biên-pha công cụ đơn giản tiện lợi Phương pháp IMC nói chung đáng tin cậy cho hầu hết trường hợp, khả hiệu chỉnh nhờ tham số τc khó đáp ứng yêu cầu nhiều mặt hệ kín Controlled Output y 1.5 KT GPM GPM lọc SP IMC 0.5 0 50 100 Time (sec) 150 200 Hình 8-17: Đáp ứng vòng điều khiển PID cho ví dụ 8-6 8.5 Điều khiển PID kết hợp bù trễ 437 8.5 Điều khiển PID kết hợp bù trễ Đa số phương pháp chỉnh định PI/PID đưa giả thiết q trình có trễ khơng q lớn Đối với đối tượng có thời gian trễ lớn hiệu thể đầu sau tác động thời gian dài nên chất lượng điều khiển Nhìn từ lý thuyết, thành phần trễ tạo nên chậm pha độ chậm pha đặc biệt lớn dải tần số cao, làm giảm độ dự trữ ổn định hệ kín Cũng vậy, việc chỉnh định tham số cho điều khiển chịu thêm điều kiện ràng buộc, hạn chế chất lượng động học hệ thống Lưu ý rằng, kiểu trễ ta cần quan tâm trễ – ví dụ trễ q trình vận chuyển, trễ phép phân tích nồng độ hóa học – trễ sinh xấp xỉ một mơ hình bậc cao mơ hình bậc thấp Trừ phi có can thiệp vào thiết kế cơng nghệ thay đổi vị trí đặt thiết bị chấp hành thiết bị đo, mặt vật lý ta khơng có cách để loại bỏ tách thời gian trễ khỏi mơ hình q trình cần điều khiển Nhưng ta sử dụng phần mơ hình khơng có trễ q trình để dự báo giá trị biến cần điều khiển Nếu tín hiệu dự báo dùng làm tín hiệu phản hồi điều khiển PID thay cho tín hiệu đo thực, việc chỉnh định tham số cho PID hồn tồn dựa phần mơ hình khơng chứa trễ q trình Tuy nhiên, vấn đề sai lệch mơ hình đối tượng thực khiến cho giá trị dự báo thu có sai số Để khắc phục sai lệch mơ hình ta sử dụng quan sát: so sánh đầu mơ hình có trễ với đầu thực đối tượng để hiệu chỉnh lại tín hiệu phản hồi Các dự báo Smith dự báo PI thực chất quan sát rút gọn (chỉ quan sát biến trạng thái) thể dạng hàm truyền đạt 8.5.1 Bộ dự báo Smith Dựa tư tưởng đây, Smith [32] đưa cấu trúc điều khiển bù nhiễu minh họa Hình 8-18 Trước hết ta quan sát sơ đồ Hình 8-18a Giả sử mơ hình lý tưởng q trình G(s) = G0 (s)e−θs (8.96) mơ hình ước lượng biểu diễn dạng  G(s) = G0 (s)e−θs (8.97) G0(s) G0 (s) mơ hình thành phần khơng chứa thời gian trễ (thuần) θ θ thời gian trễ (thuần) Khơng tính tổng qt hệ tuyến tính, ta coi thành phần trễ nằm đầu Ký hiệu đầu thực trễ – tức tín hiệu sau khâu G0 – y0 Ta coi y0 438 Chương 8: Chỉnh định điều khiển PID biến trạng thái khơng đo Tín hiệu ước lượng y0 ký hiệu yˆ0 xác định đơn giản  yˆ0 = y0 + (y − y0e−θs ) (8.98) d r u K(s) y + G0 (s)e−θs – G0 (s) y0 –  e−θs + + yˆ0 a) Sơ đồ diễn giải d r K(s) u G0 (s)e−θs y + –  G0 (s)(1 − e−θs ) Bộ dự báo Smith + + yˆ0 b) Sơ đồ thực thi tương đương Hình 8-18: Cấu trúc bù trễ sử dụng dự báo Smith Ý nghĩa (8.98) diễn giải qua phép xấp xỉ sau:  yˆ0 = y0 + (y − y0e−θs ) ≈ y0 + (y0 − y0 )e−θs ≈ y0 + y0 − y0 (8.99) = y0 Độ xác phép xấp xỉ thứ phụ thuộc vào độ xác thời gian trễ ước lượng, cịn độ xác phép xấp xỉ thứ hai phụ thuộc vào thay đổi nhanh hay chậm đầu độ lớn thời gian trễ Nếu giá trị ước lượng yˆ0 đủ xác, ta đưa làm tín hiệu phản hồi cho điều khiển K(s) việc thiết kế điều khiển K(s) dựa mơ hình khơng có trễ G0 (s) Cấu trúc bù trễ Smith đưa dạng gọn minh ˆ họa Hình 8-18b, khâu G0 (s)(1 − e−θs ) gọi dự báo Smith Lưu ý rằng, dự báo Smith có đầu vào biến điều khiển, khơng có đầu vào nhiễu nên khơng thể dự báo ảnh hưởng nhiễu không ngăn chặn 8.5 439 Điều khiển PID kết hợp bù trễ đầu lệch khỏi giá trị đặt có nhiễu tải Tuy nhiên sau ảnh hưởng của nhiễu thể đầu đối tượng điều khiển có thêm dự báo Smith đưa đầu giá trị đặt nhanh Ví dụ 8-7: Cho đối tượng có trễ lớn G(s) = e−10s (s + 1)3 (8.100) Các tham số điều khiển PID xác định theo phương pháp xấp xỉ đặc tính tần số, trường hợp khơng bù trễ trường hợp bù trễ sử dụng dự báo Smith Có thể thấy, dự báo Smith có khả cải thiện chất lượng điều khiển cách đáng kể ta có mơ hình tương đối xác Output y 1.5 0.5 Sử dụng dự báo Không sử dụng dự báo 50 Time (sec) 100 150 Hình 8-19: Minh họa hiệu sử dụng dự báo Smith (ví dụ 8-7) Trong thực tế, mơ hình q trình khơng thể ước lượng xác tuyệt đối nên chất lượng dự báo Smith giảm Nếu xác định θ lớn giá trị thực gây dao động, θ nhỏ giá trị thực làm tăng độ điều chỉnh Hằng số thời gian quán tính G0 (s) nhỏ giá trị thực làm chậm đáp ứng, quán tính G0 (s) lớn G0(s) gây dao động mạnh, điều chỉnh dễ ổn định Khi G0 (s) θ có sai số chất lượng điều khiển giảm nhiều Do yêu cầu sử dụng dự báo Smith phải xác định mơ hình đối tượng cách tương đối xác 8.5.2 Bộ điều khiển PI dự báo Một trường hợp ứng dụng đặc biệt cấu trúc bù trễ sử dụng dự báo Smith Hägglund đề xuất bao gồm điều khiển PI K (s) = kc (1 + ) s τi 440 Chương 8: Chỉnh định điều khiển PID dự báo Smith sử dụng mô hình q trình qn tính bậc có trễ:  ke−θs G(s) = τs + Các tham số điều khiển PI đặt τi = τ kc = κ/k Bằng cách biến đổi sơ đồ khối Hình 8-18b, ta ghép chung hai thành phần lại với thành điều khiển nhất: K PPI (s ) = u(s ) K (s ) =   e(s ) + K (s )G0 (s )(1 − e−θ s ) kc (τi s + 1) kkc (τi s + 1)  (1 − e θ s ) τi s + τs + (τi s + 1) = kc  τi s + κ(1 − e θ s ) = (8.101) Kết nhận điều khiển PI dự báo, viết tắt pPI (predictive PI) Trong trường hợp đơn giản ta chọn κ điều khiển pPI trở thành KPPI (s) = kc (τi s + 1) τi s + − e θs = kc (8.102) θs − τes +1 i Sơ đồ khối mô tả cấu trúc điều khiển pPI đơn giản thể Hình 8-20 d pPI r u kc – + G(s) y +  eθs τi s +1 Hình 8-20: Bộ điều khiển PI dự báo đơn giản Nói chung, trường hợp mơ hình đối tượng sai lệch, cấu trúc bù nhiễu Smith cho chất lượng tốt Ngược lại, điều khiển pPI đơn giản bền vững với sai lệch mơ hình Tham số mơ hình mà pPI sử dụng thời gian trễ ước lượng Trong thực tế thời gian trễ nói chung ước lượng tương đối xác, thay đổi liên tục theo thời gian 8.6 Ghi tài liệu tham khảo 441 8.6 Ghi tài liệu tham khảo Vì khn khổ có hạn, nội dung chương đề cập tới số phương pháp thông dụng mang lại chất lượng đáng tin cậy Trong điều khiển trình ta đặc biệt quan tâm tới thỏa hiệp yêu cầu chất lượng nhiều mặt, khả loại bỏ nhiễu tính ổn định bền vững hai tiêu chí đánh giá quan trọng Quan trọng nữa, phương pháp dựa tư thiết kế quen thuộc người kỹ sư điều khiển Vì thế, số phương pháp tối ưu hóa tham số dựa đáp ứng độ thông dụng không đưa vào Thực tế có phương pháp lại cho tham số tốt từ lần chỉnh định đầu tiên, nên khả tham gia vào trình thiết kế hiệu chỉnh tay sau người kỹ sư cần thiết Tài liệu tham khảo, tra cứu phương pháp thiết kế, chỉnh định PID có nhiều, song đa dạng chưa mang lại đóng góp tốt tới người ứng dụng cơng nghiệp, chí lại tượng phản tác dụng Khi mà ngày mai dây chuyền công nghệ bắt đầu đưa vào vận hành vài chục vài trăm vòng điều khiển cần phải chỉnh định, người kỹ sư làm đứng trước hàng trăm lựa chọn khác mà phương pháp thấy tác giả đưa hàng loạt ví dụ nêu bật ưu chẳng có ví dụ giống ngày mai phải áp dụng Cho nên danh sách tài liệu đưa đưa công trình mang tính đại diện liên quan trực tiếp tới phần trình bày Nhưng theo quan điểm riêng tác giả điểm khởi đầu tốt cơng trình Åstrưm Hägglund Hai tác giả người có nhiều đóng góp quan trọng tìm tịi, phát triển, ứng dụng thử nghiệm truyền bá phương pháp chỉnh định PID coi chuẩn mực Tài liệu tham khảo [1] Åström, K.J.; T Hägglund: PID Control Research Triangle Park, N.C Instrument Society of America, 1995 [2] Åström, K.J.; T Hägglund, PID Controllers: Theory, Design and Tuning, 2nd Edition, Instrument Society of America, NC, USA, 1995 [3] Åström, K.J.; T Hägglund “Automatic tuning of simple regulators” Proceedings IFAC 9th World Congress, Budapest, 1984 [4] Åström, K.J.; T Hägglund: “Automatic Tuning of Simple Regulators with Specifications on Phase and Amplitude Margins” Automatica 20 (1984) 645-651 442 Chương 8: Chỉnh định điều khiển PID [5] Åström, K.J.; C.C Hang; P Persson; W.K Ho: “Towards Intelligent PID Control” Automatica 28 (1992), 1-9 [6] Åström, K.J.; H Panagopoulos, T Hägglund: “Design of PI Controllers based on Non-Convex Optimization” Automatica 34 (1998), 585-601 [7] Åström, K.J.; T Hägglund: “The future of PID control”, Control Engineering Practice (2001) 1163-1175 [8] Åström, K.J.; T Hägglund: Revisiting the Ziegler–Nichols step response method for PID control Journal of Process Control 14 (2004) 635–650 [9] Chen, C.L.: “A simple method for on-line identification and controller tuning”, AIChE Journal 35 (12) (1989) 2037-2039 [10] Chen, D; Dale E Seborg: “PI/PID Controller Design Based on Direct Synthesis and Disturbance Rejection” Ind Eng Chem Res 2002, 41, 4807-4822 [11] Chien, I.-L.; P.S Fruehauf: “Consider IMC tuning to improve controller performance”, Chemical Engineering Progress, October (1990) 33-41 [12] Dahlin, E.G.: “Designing and Tuning Digital Controllers” Instrumentation and Control Systems, 41 (1968), 77-81 [13] Garcia, C.E.; M Morari: “Internal Model Control I A Unifiying Review and Some New Results” Ind Eng Chem Process Des Dev 21 (1982) [14] Haalman, A.: “Adjusting Controllers for a Deadtime Process” Control Engineering, July, 1965, 71-73 [15] Hang, C.C.; K.J Åström, Q.G Wang: “Relay feedback auto-tuning of process controllers – A tutorial review” Journal of Process Control 12 (2002) 143-162 [16] Ho, W.K., C.C Hang, L.S Cao: “Tuning of PID controllers based on gain and phase margin specifications” Automatica 31 (3), 497-502, 1995 [17] Huang, H.P.; C.C Chen: “Control-system synthesis for open-loop unstable process with time-delay” IEE Proc Part D 114 (4) (1997) 334-346 [18] Huang, H.P.; J.C Jeng, K.Y Luo: “Auto-tune system using single-run relay feedback test and model-based controller design” Journal of Process Control 15 (2005) 731-727 [19] Kessler, C.: “Das Symmetrische Optimum, Teil I” Regelungstechnik, (1958), 395-400 8.6 Ghi tài liệu tham khảo 443 [20] Kessler, C.: “Das Symmetrische Optimum, Teil II” Regelungstechnik, (1958), 432-436 [21] Lee, J.: “Online PID controller tuning from a single closed-loop test” AIChE Journal 35 (2) (1989) 329-331 [22] Lee, Y.; J Lee, S Park: “PID controller tuning for intergrating and unstable processes with time delay” Chemical Engineering Science 55 (2000) 3481-3493 [23] Leva, A.; C.Cox, A.Ruano: Hands-on PID autotuning: a guide to better utilisation IFAC Professioal Brief, 2003 [24] Luyben, M L.; W L Luyben: Essentials of Process Control McGraw-Hill, 1997 [25] Morari, M.; E Zafiriou: Robust Process Control Prentice-Hall, 1989 [26] O’Dwyer, A.; Handbook of PI and PID Controller Tuning Rules Imperial College Press, London, 2003 [27] Panagopoulos, H.; K.J Åström; T Hägglund: “Design of PID controllers based on constrained optimisation” IEE Proceedings–Control Theory and Applications 149 (1) (2002) 32–40 [28] Rivera, D.E.; M Morari, S Skogestad: “Internal Model Control – PID Controller Design”, Industrial & Engineering Chemistry Process Design and Development 25 (1986) 252-265 [29] Seborg, D.E; T.F Edgar; D.A Mellichamp: Process Dymamics and Control 2nd Edition Wiley, 2004 [30] Skogestad, S.: “Simple analytic rules for model reduction and PID controller tuning” Journal of Process Control 13 (2003) 291–309 [31] Shinskey, F.G.: Process Control Systems – Application, Design and Tuning 3rd Edition McGraw-Hill, 1988 [32] Smith, O.J.M.: Feedback Control Systems, McGraw-Hill, New York, 1958 [33] Smith, C.A.; A.B Corripio: Principles and Practice of Automatic Process Control 3rd Edition, Wiley, 2005 [34] Suganda, T.; P.R Krishnaswamy, G.P Rangaiah: “On-line process identification from closed-loop tests under PI control”, Trans IChemE 76 (Part AS) (1998) 451-457 444 Chương 8: Chỉnh định điều khiển PID [35] Sung, S.W.; I.B Lee, B.K Lee: “On-line process identification and automatic tuning method for PID controllers” Chemical Engineering Science 53 (10) (1998) 1847-1859 [36] Tan, K.K.; Q.G Wang, C.C Hang: Advances in PID Control, SpringerVerlag, 1999 [37] Tan, K.K.; T.H Lee, Q.G Wang: “An enhanced automatic tuning procedure for PI/PID controllers for process control” AIChE Journal 42 (9), 2555-2562, 1996 [38] Tan, W.; Horacio J Marquez, Tongwen Chen: “IMC design for unstable processes with time delays” Journal of Process Control 13 (2003) 203–213 [39] Van Overschee, P.; B De Moor: Preprints Proc PID 00’, IFAC Workshop on digital control, Terrassa, Spain, 2000, pp 687-692 [40] Wang, Q.G.; C.C Hang, B Zou: “A frequency response approach to autotuning of multivariable controllers”, Chemical Engineering Research and Design 75 (1997) 797-806 [41] Wang, Q.G.; X Guo, Y Zhang: “Direct identification of continuous time delay systems from step response” Journal of Process Control 11 (2001) 531-542 [42] Wang, Q.G.; Y Zhang, X Guo: “Robust closed-loop identification with application to auto-tuning” Journal of Process Control 11 (2001) 519-530 [43] Yuwana, M.; D.E Seborg: “A new method for on-line controller tuning” AIChE Journal 28 (1982) 434-440 [44] Zames, G.: “Feedback and optimal sensitivity: model reference transformations, multiplicative seminorms, and approximate inverse” IEEE Transactions on Automatic Control AC-26, 301-320, 1981 [45] Ziegler, J.G.; N.B Nichols: “Optimum settings for automatic controllers”, Trans ASME 64 (1942) 759-768 [46] Zhao, Z.; M Tomizuka, S Isaka: “Fuzzy Gain Scheduling of PID Controllers” IEEE Transactions on Systems Man & Cybernetics, 23 (1993), 1392-1398 8.7 445 Câu hỏi tập 8.7 Câu hỏi tập 8.1 Áp dụng luật chia đôi Skogestad để xấp xỉ mơ hình bậc cao mơ hình bậc bậc hai: G1(s) = 1.25e−1.5s 0.65e−s , G2(s) = s(8s + 1)(3s + 1)(s + 1) (10s + 1) (3s + 1) G3 (s) = (−0.5s + 1)e−s e−2s , G4 (s) = 2 (s + 1) (2s + 1) (9s + 2.4s + 1)(s + 1) G4 (s) = e−3s e−3s , G5(s) = 2 (s + 1) (2s + 1) (s + 10s + 1)(s + 1)2 Tiến hành mô MATLAB so sánh đáp ứng độ đáp ứng tần số mơ hình nhận với mơ hình ngun 8.2 Luật điều khiển phù hợp với toán sau đây: a Điều khiển mức (điều khiển lỏng) b Điều khiển mức (điều khiển chặt) c Điều khiển áp suất chất khí, chất d Điều khiển lưu lượng e Điều khiển nhiệt độ f Điều khiển nồng độ, thành phần 8.3 Chỉnh định tham số cho PID theo phương pháp thứ Ziegler-Nichols phù hợp với lớp đối tượng có mơ nào? 8.4 Sử dụng kết tập 8.1 để tính tốn điều khiển PI/PID theo phương pháp thứ Ziegler-Nichols Chọn kiểu điều khiển cho hợp lý Mô thử nghiệm đáp ứng q độ với mơ hình nguyên cho trường hợp thay đổi giá trị đặt nhiễu đầu vào 8.5 Chỉnh định tham số cho PID theo phương pháp thứ hai Ziegler-Nichols phù hợp với lớp đối tượng có mơ nào? 8.6 Áp dụng phương pháp thứ hai Ziegler-Nichols để chỉnh định tham số điều khiển PI/PID cho q trình có mơ hình tập 8.1 Chọn kiểu điều khiển cho hợp lý Mô thử nghiệm đáp ứng độ với thay đổi giá trị đặt nhiễu đầu vào So sánh với kết từ tập 8.4 8.7 Trình bày phương pháp chỉnh định tham số PID dựa phản hồi rơle (relay-based method) nêu ưu nhược điểm 8.8 Sử dụng phương pháp phản hồi rơ-le để chỉnh định tham số PI/PID cho trình tập 8.1 Chọn kiểu điều khiển cho hợp lý Mô thử nghiệm kết với mơ hình ngun so sánh với kết từ tập 8.6 8.9 Luyện tập thử lại ví dụ 8-1 Sử dụng cơng cụ MATLAB để tính tốn-mơ vịng điều khiển chỉnh định theo Tyreus-Luyben có độ dự trữ ổn định cao bền vững với sai lệch mơ hình 446 Chương 8: Chỉnh định điều khiển PID 8.10 Luyện tập thử lại ví dụ 8-3, so sánh, phân tích lý giải ưu nhược điểm phương pháp chỉnh định đơn giản dựa đặc tính (ZN-1, ZN-2, TL) phương pháp dựa mơ hình (IMC, DS, DS-d, Haalman) 8.11 Sử dụng phương pháp dựa mơ hình (IMC, DS, DS-d, Haalman) để chỉnh định tham số PI/PID cho q trình tập 8.1 Mơ so sánh kết 8.12 Sử dụng phương pháp nắn đặc tính tần để chỉnh định tham số PI/PID cho trình tập 8.1 Mô so sánh kết 8.7 Câu hỏi tập 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7 447 Chỉnh định điều khiển PID 389 Cơ sở chung 390 8.1.1 Các dạng mơ hình q trình thơng dụng 390 8.1.2 Xấp xỉ mơ hình bậc cao – luật chia đơi 392 8.1.3 Các cấu hình điều khiển kiểu điều khiển 393 8.1.4 Đặc tính vịng điều khiển sử dụng PID 394 8.1.5 Lựa chọn luật điều khiển 399 Các phương pháp dựa đặc tính đáp ứng 402 8.2.1 Phương pháp dựa đáp ứng bậc thang 402 8.2.2 Phương pháp dựa đặc tính dao động tới hạn 403 8.2.3 Phương pháp tự chỉnh phản hồi rơ-le 405 8.2.4 Phương pháp Tyreus Luyben 406 Các phương pháp dựa mơ hình mẫu 410 8.3.1 Phương pháp Haalman 410 8.3.2 Phương pháp tổng hợp trực tiếp 411 8.3.3 Phương pháp tổng hợp trực tiếp ưu tiên kháng nhiễu 413 8.3.4 Phương pháp IMC 416 8.3.5 Phương pháp IMC cho trình khơng ổn định 421 8.3.6 Phương pháp xấp xỉ đặc tính tần 426 Các phương pháp nắn đặc tính tần 430 8.4.1 Phương pháp tối ưu đối xứng 430 8.4.2 Phương pháp ‘kappa-tau’ 432 8.4.3 Phương pháp dựa dự trữ biên-pha 433 Điều khiển PID kết hợp bù trễ 437 8.5.1 Bộ dự báo Smith 437 8.5.2 Bộ điều khiển PI dự báo 439 Ghi tài liệu tham khảo 441 Câu hỏi tập 445 ... ĐỀ CHÍNH z z z z z Thống khái niệm Xây dựng cấu trúc hệ thống Phần mềm điều khiển giám sát Thiết kế giao diện người-máy SCADA Web Điều khiển giám sát gì? z Điều khiển giám sát = Supervisory Control... cho điều khiển tự động phía – Theo nghĩa rộng: Tất chức điều khiển phía điều khiển tự động, có tham gia giám sát người z Các chức điều khiển giám sát tiêu biểu: – – – – – z Giám sát vận hành Điều. .. – z Giám sát vận hành Điều khiển vận hành Báo cáo & báo động Điều khiển cao cấp Quản lý & lưu trữ liệu trình Hệ thống điều khiển giám sát: Thành phần quan trọng hệ thống tự động hóa đại Giao