Sử dụng cực tiểu hóa từng đoạn sai lệch đầu ra trong miền thời gian để điều khiển dự báo hệ buồng sấy giấy đa biến

Bài viết đề xuất một phương pháp điều khiển dự báo cho hệ MIMO với mô hình dự báo là hệ phương trình sai phân trong miền thời gian. Phương pháp điều khiển dự báo đề xuất này làm việc theo nguyên tắc cực tiểu hóa từng đoạn sai lệch đầu ra của hệ trong miền thời gian. Bộ điều khiển này có cấu trúc tương tự như của GPC truyền thống, chỉ thay đổi khâu dự báo tín hiệu ra và khâu tối ưu hóa để tính hàm điều khiển trục tiếp trên miền thời gian thay vì trong miền tần số, nhờ đó không cần phải tìm nghiệm phương trình Diophaltine mà vẫn đảm bảo được chất lượng điều khiển bám giá trị đặt trước.

Tạp chí Khoa học Cơng nghệ 116 (2017) 012-019 Sử dụng cực tiểu hóa đoạn sai lệch đầu miền thời gian để điều khiển dự báo hệ buồng sấy giấy đa biến Using Receding Horizon Minimization of Output Errors In Time Domain for Model Predictive Control of Multivariable Paper Drying Systems Trần Kim Quyên1, Bùi Quốc Khánh2, Nguyễn Dỗn Phước2* Trường Cao đẳng Cơng nghiệp Tuy Hòa, Nguyễn Tất Thành, TP Tuy Hòa, Phú Yên Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, số 1, Đại Cồ Việt, Hai Bà Trưng, Hà Nội Đến Tòa soạn: 22-4-2016; chấp nhận đăng: 20-12-2016 Tóm tắt Bài báo đề xuất phương pháp điều khiển dự báo cho hệ MIMO với mơ hình dự báo hệ phương trình sai phân miền thời gian Phương pháp điều khiển dự báo đề xuất làm việc theo nguyên tắc cực tiểu hóa đoạn sai lệch đầu hệ miền thời gian Bộ điều khiển có cấu trúc tương tự GPC truyền thống, thay đổi khâu dự báo tín hiệu khâu tối ưu hóa để tính hàm điều khiển trục tiếp miền thời gian thay miền tần số, nhờ khơng cần phải tìm nghiệm phương trình Diophaltine mà đảm bảo chất lượng điều khiển bám giá trị đặt trước Hơn nữa, điều khiển đề xuất cịn có tính tách kênh kháng nhiễu cao điều khiển GPC truyền thống Để minh chứng cho kết luận này, báo trình bày ứng dụng điều khiển đề xuất vào điều khiển đa biến buồng sấy giấy, sau so sánh chất lượng điều khiển thu với chất lượng hệ điều khiển điều khiển phản hồi đầu kết hợp với điều khiển truyền thẳng để tách kênh, chất lượng hệ điều khiển với điều khiển GPC truyền thống Từ khóa: Độ ẩm, Tối ưu hóa đoạn, Buồng sấy, MPC, Miền thời gian Abstract The paper proposes a model predictive control method for MIMO system, in which the difference system equations are used for output prediction The proposed control method is based on piecewise minimizing of output tracking errors in time domain The structure of proposed controller is similar to that of conventional GPC, except that its system output prediction and minimization of tracking error will be carried out directly in time domain instead of frequency domain Hence the solution of Diophaltine equation can be avoided but the tracking control performance to a desired value is still guaranteed Moreover, the decoupling and disturbance attenuation behavior of proposed controller is much better than conventional GPC To demonstrate these assertions, the paper presents also an application of proposed method to control the multivariable paper drying system and then compares the resulted system control performance with which obtained by using the output feedback control system in combination with the feedforward controller for system decoupling, and also with which obtained by using conventional GPC Keywords: Moisture, Piecewise optimization, Drying section, MPC, Time domain vận hành 4.75kg s Lưu lượng định mức Giới thiệu chung Buồng sấy giấy khâu cuối dây chuyền xeo giấy Giấy từ ép keo có độ ẩm tương đối 0.2 kg kg đưa qua buồng sấy để đạt độ ẩm đầu 9.5kg s Nhiệt độ khí thải 75 C Độ ẩm tỷ lệ mong muốn 0.05kg kg Hình trình bày sơ đồ nguyên lý điều khiển buồng sấy giấy Để đạt thông số kỹ thuật trên, hệ điều khiển nhà máy giấy Bãi Bằng có bốn nhiệm vụ cụ thể sau: * 0.15kg kg Nhiệt độ điểm sương đặt 60 C Buồng sấy có 10 lơ sấy vận hành ổn định tốc độ xeo V  600 m với định lượng 50 g m Gió  Điều khiển gia nhiệt cho gió cấp vào buồng sấy Gió lấy từ trời lưu lượng Wal gia nhiệt phần từ khơng khí thải qua HRU (bộ thu hồi nhiệt), sau gió ấm đưa sang thiết bị trao đổi nhiệt gia nhiệt thêm bão hịa Nhiệt độ gió sấy điều chỉnh nhờ van điều khiển lưu lượng Mạch vòng điều khiển gia nhiệt gió hoạt động tương đối độc lập nóng vào Wa1 có lưu lượng vận hành 3.25 kg s Lưu lượng định mức 6.5kg s với nhiệt độ 110 C Độ ẩm tỷ lệ 0.001kg kg Gió thải có lưu lượng Địa liên hệ: Tel: (+84) 976791415 Email: phuoc.nguyendoan@hust.edu.vn * 12 Tạp chí Khoa học Cơng nghệ 116 (2017) 012-019 Ws  700kg / h Ps  3.5Bar Air TC TC Ngưng tụ LC Td ,  Wa1  23447kg / h TT Ngưng tụ Air 1100 C Wa  33445kg / h Ttb  750 C  kt  0.15kg / kg T  1100 C u  001 kg / kg LT 26 Tp ,  Độ ẩm giấy 0.2 kg/kg 25 28 27 30 29 32 31 34 33 600 m/phút Định lượng 50 g / m Độ ẩm giấy 0.05 kg/kg Hình Sơ đồ P & ID buồng sấy  Gió nóng có nhiệt độ 110 C , độ ẩm tỷ lệ 0.001kg kg thổi vào hai mặt giấy vòi phun, kết hợp với sấy áp suất cấp cho lơ sấy tạo nên mạch vịng điều khiển sấy giấy Động học trình sấy buồng sấy trình bày chi tiết tài liệu [4] khiển thơng qua điều chỉnh lưu lượng gió Wa nhờ quạt hút [4]  Điều khiển cân gió vào-ra, với mục tiêu đảm bảo gió nóng chiếm giữ khoảng không hai lô (vùng sấy) để truyền nhiệt cho mặt giấy phục vụ trình bay hơi, nên cần điều khiển cân gió nóng thổi vào Wa1 kết hợp với lượng nước bay Tuy nhiên số giải pháp thiết kế chưa đáp ứng yêu cầu công nghệ hệ cần bám lượng đặt kháng nhiễu Cụ thể là: Trong thực tế sản xuất, hệ điều khiển q trình cơng nghệ phần lớn hệ điều khiển đa biến, giải pháp thiết kế cài đặt điều khiển phản hồi kết hợp với điều khiển tách kênh Feedforward  Thuật tốn điều khiển theo mơ hình, viết tắt MAC xây dựng dựa mô hình đáp ứng xung cho hệ tuyến tính SISO Thuật tốn áp dụng cho q trình SISO ổn định Hơn nữa, y không sử dụng tín hiệu đầu từ đối tượng ngược để hiệu chỉnh lại mơ hình dự báo khâu tối ưu hóa, nên MAC phương pháp điều khiển vòng hở Các tài liệu [3], [8] khuyến cáo thêm nên áp dụng đối tượng điều khiển là: Chỉ có nhiễu tác động đầu ra, có tính động học đủ chậm từ giấy Wbh , phải cân với gió hút khí thải khỏi buồng sấy Wa , cho khơng khí lạnh từ ngồi hút vào vùng sấy Điều khiển cân thông qua điểm áp suất không nên người ta gọi hệ điều khiển ZL Đại lượng điều khiển lưu lượng gió thổi vào Wa1 , cấu chấp hành quạt thổi nghiên cứu [5]  Điều khiển môi trường sấy thông qua nhiệt độ điểm sương Khi sấy giấy nước bay vào khơng khí, làm cho độ ẩm khơng khí tăng dẫn đến tăng nhiệt độ điểm sương Khi nhiê ̣t đô ̣ điểm sương tăng cao thì khả bay nước từ giấy giảm, nhiệt độ điểm sương gần với nhiệt độ mơi trường nước có xu ngưng tụ  Phương pháp ma trận động học điều khiển, viết tắt DMC xây dựng dựa mơ hình đáp ứng bước nhảy cho hệ tuyến tính SISO Theo [8], [9] DMC mang tính bền vững cao, dễ cài đặt, song lại hạn chế cần phải có tham số M , N đủ lớn, có thêm điều kiện ràng buộc tín hiệu điều khiển bị chặn điều khiển vịng hở Nhiệt độ điểm sương buồng sấy giữ ổn định thấp nhiệt độ môi trường sấy khoảng 15  25 C Nhiệt độ điểm sương điều  Khác với MAC DMC, phương pháp điều khiển dự báo GPC Clarke đưa năm 1987 lại sử 13 Tạp chí Khoa học Cơng nghệ 116 (2017) 012-019 dụng mơ hình hàm truyền khơng liên tục trình (đối tượng điều khiển) Phương pháp GPC áp dụng cho đối tượng, q trình khơng ổn định [8] Hơn cịn áp dụng cho q trình có tính pha khơng cực tiểu [8], biết phương pháp điều khiển dự báo phổ thông áp dụng nhiều thực tế, phát triển mở rộng cho hệ MIMO [8] Xét hệ hai vào, hai ra, có trễ với mơ hình tổng quát miền thời gian: y1[k ]  a11 y1[k  1]   a1n1 y1[ k  n1 ]   b10u1[k  m11 ]  b11u1[k  m11  1]    b1q11 u1[ k  m11  q11 ]    c10 u2 [k  m12 ]  c11u2 [k  m12  1]   c1q12 u2 [ k  m12  q12 ] Do phương pháp GPC xây dựng mơ hình hàm truyền khơng liên tục, có tham số dễ xác định thuật tốn nhận dạng, nên GPC hồn tồn phát triển thành điều khiển vịng kín mang tính thích nghi ta bổ sung thêm khâu nhận dạng trực tuyến tham số hai đa thức y2 [k ]  a21 y2 [k  1]    a2 n2 y2 [ k  n2 ]  (1)  b20u1[k  m21 ]  b21u1[k  m21  1]    b2 q21 u1[ k  m21  q21 ]    c20 u2 [k  m22 ]  c21u2 [k  m22  1]   c2 q22 u2 [ k  m22  q22 ] Ngồi ra, sử dụng hàm truyền làm mơ hình dự báo nên việc tối ưu hóa bắt buộc phải thực khơng gian phức thơng qua bước trung gian tìm nghiệm phương trình Diophaltine Điều hạn chế khả kháng nhiễu chất lượng tách kênh hệ thống miền thời gian   m11 độ trễ đầu vào thứ ứng với đầu thứ m12 độ trễ đầu vào thứ hai ứng với đầu thứ nhất, Từ kết phân tích ưu nhược điểm phương pháp điều khiển dự báo nói trên, chúng tơi đến phương pháp điều khiển dự báo cho hệ MIMO, mơ hình dự báo hệ phương trình sai phân miền thời gian, thay sử dụng ma trận hàm truyền Phương pháp điều khiển dự báo đề xuất này, cấu trúc hoàn toàn tương tự GPC truyền thống, việc thay đổi khâu tối ưu hóa để tính hàm điều khiển thực tìm nghiệm tốn tối ưu trực tiếp miền thời gian Điều giúp ta tránh việc phải tìm nghiệm phương trình Diophaltine kết hợp thêm điều kiện ràng buộc tín hiệu điều khiển lời giải  m21 độ trễ đầu vào thứ ứng với đầu thứ Nội dung báo trình bày gồm ba phần Phần trình bày phương pháp thiết kế điều khiển dự báo tối ưu hóa đoạn cho hệ MIMO đa biến, tức nguyên tắc làm việc điều khiển đề xuất Phần hai ứng dụng vào điều khiển buồng sấy giấy kết mô phỏng, so sánh với chất lượng hệ sử dụng điều khiển GPC truyền thống Cuối phần ba đánh giá ưu nhược điểm điều khiển đề xuất y1[k ]  a11 y1[k  1]  hai m22 độ trễ đầu vào thứ hai ứng với đầu thứ hai Nhiệm vụ điều khiển đặt xác định điều khiển, tức tìm (u1[k ], u2 [k ]) để có chất lượng bám: ( y1[k ], y2 [k ])  ( w1[k ], w2 [k ]) với w1[k ], w2 [k ], k  0,1, trước cho kênh dãy giá trị mẫu đặt Khơng tính tổng qt ta ln viết lại mơ hình (1) thành:  a1n y1[k  n]   b10u1[k  m1 ]  b11u1[k  m1  1]    b1q u1[ k  m1  q]    c10u2 [k  m2 ]  c11u2 [k  m2  1]    c1q u2 [ k  m2  q] y2 [k ]  a21 y2 [k  1]   a2 n y2 [k  n]   b20u1[k  m1 ]  b21u1[k  m1  1]  Nội dung  2.1 Thuật toán điều khiển dự báo hệ MIMO có trễ miền thời gian phản hồi đầu  b2 q u1[ k  m1  q]   c20u2 [k  m2 ]  c21u2 [k  m2  1]  Phương pháp điều khiển dự báo đề xuất nhóm tác giả gọi điều khiển dự báo tối ưu hóa đoạn Về cấu trúc điều khiển tương tự MPC truyền thống, thay đổi khâu tối ưu hóa để tính hàm điều khiển thực miền thời gian  tức là: 14  c2 q u2 [ k  m2  q] (2) Tạp chí Khoa học Cơng nghệ 116 (2017) 012-019  a y[k ]   11  y[k  1]   a21  c  b   10 10  u[k ]   b20 c20  đó: y[k  1]   B0,0 u[k  1]   B1,0  A1,0 B0,0  u[k ]   a   1n  y[k  n]  a2 n   b1q c1q    u[k  q ]  b2 q c2 q    Bq ,0  A1,0 Bq 1,0  u[k  q  1]  A1,0 Bq ,0 u[k  q ]   A2,0  A1,0 A1,0  y[k  1]   A3,0  A1,0 A2,0  y[k  2]    B0,1 u[k  1]  n  max(n1 , n2 ),  B0,1  B0,0 B1,1  B1,0  A1,0 B0,0  u [k  m1 ]   u1[k  m1  1]  u[k ]    , u[k  1]   ,  u2 [k  m2 ]   u2 [k  m2  1]   u [k  m1  q ]  u[k  q ]     u2 [k  m2  q ]  Bq ,1  Bq ,0  A1,0 Bq 1,0 Bq 1,1   A1,0 Bq ,0  a , An,0   1n ,  a2 n   b1q c1q  , Bq ,0     b2 q c2 q  A2,1  A3,0  A1,0 A2,0 An 1,1  An ,0  A1,0 An 1,0 An ,1   A1,0 An,0 (3)  Tương tự vậy, i  thì: y[ k  2]   B0,2 u[ k  2]  mơ hình ban đầu (1) hệ trở thành:  (4)  Bq ,0 u[k  q] B0,2  B0,1 sau:  Khi i  thì: B2,2  B2,1  A1,1 B0,0  Bq 1,2  Bq 1,1  A1,1 Bq 1,0  Bq  2,2   A1,1 Bq ,0 (5)    B0,0 u[k  1]    A1,0  B0,0 u[k ]  A2,1  A3,0  A1,0 A2,0   An,0 y[k  n  1] An 1,1  An ,0  A1,0 An 1,0  Bq ,0 u[k  q  1]  An ,1   A1,0 An ,0  Bq ,0 u[k  q ]  , N 1  Tổng quát cho tất số i  3, 4, lại, ta được:  A1,0 y[k  1]  A2,0 y[k  2]   An ,0 y[k  n]   y[k  i ]  B u[k  i ]   Bq  i ,i u[k  q ]   0,i (8)  A2,0 y[k  1]   An,0 y[k  n  1]  A1,i y[k  1]  A2,i y[k  2]   An,i y[k  n]    hay: (7) A1,1  A2,0  A1,0 A1,0  Bq ,0 u[k  q  1]   A1,0 y[k ]  A2,0 y[k  1]   B1,2  B1,1  Khi i  thì: y[k  1]   B0,0 u[k  1]   An ,2 y[ k  n] đó: Từ ta đầu dự báo hệ y[k  i], i  0,1, , N  , với N  max(n, q) ,  A1,0 y[k  1]  A2,0 y[k  2]  Bq  2,2 u[ k  q ]    A1,2 y[ k  1]  A2,2 y[ k  2]   An,0 y[k  n]   B9,0 u[k  9]  (6) A1,1  A2,0  A1,0 A1,0 Ký hiệu tiếp: y[k ]   B0,0 u[k ]   An ,1 y[k  n] với hệ số lần được xác định theo cơng thức truy hồi sau:  y [k ]   y [ k  1]  y[k ]    , y[k  1]   ,  y2 [ k ]   y2 [k  1]   y [ k  n]  y[k  n]     y2 [ k  n ]   B0,0 u[k ]   Bq 1,1 u[k  q ]   A1,1 y[k  1]  A2,1 y[k  2]  m1  min(m11 , m12 ), m2  min(m21 , m22 ) y[k ]  A1,0 y[k  1]    An,0  A1,0 An 1,0  y[k  n  1]  A1,0 An,0 y[k  n]  q  max(q11  m11 , q12  m12 , q21  m21 , q22  m22 ),  a A1,0   11 ,  a21  c  b B0,0   10 10  ,  b20 c20    15   Tạp chí Khoa học Công nghệ 116 (2017) 012-019 và: y[k  i  1]   B0,i 1 u[k  i  1]  B2,0  B1,0  B2,1 B3,1 B2      BN 1, N BN  2, N A2,0  A1,0  A1,1 A2,1 A    A1, N 1 A2, N 1 Bq ,0   Bq 1,1  ,   Bq  N , N  An ,0   An ,1    An, N 1   y[k  1]   u[k  1]      u[k  2]  /  y[k  2]  /  u  , y          y[k  n]   u[k  q ]      Bq  i 1,i 1 u[k  q ]    A1,i 1 y[k  1]  A2,i 1 y[k  2]    An,i 1 y[k  n]  B0,i 1  B0,i B1,i 1  B1,i Bi ,i 1  Bi ,i Bi 1,i 1  Bi 1,i  A1,i B0,0 Bq  i ,i 1  Bq  i ,i  A1,1 Bq 1,0 (13) Như vậy, cơng thức (11) u cho (10) vector tín hiệu điều khiển tương lai cần xác định, y vector tín hiệu đầu tương ứng dự (9) Bq  i 1,i 1   A1,i Bq ,0 A1,i 1  A2,i  A1,i A1,0 A2,i 1  A3,i  A1,i A2,0 báo tương lai chúng giá trị chưa / / biết Còn lại vector u , y (12) định nghĩa An 1,i 1  An ,i  A1,0 An 1,0 (13) giá trị khứ nên biết thời điểm k tại, hay g số biết An ,i 1   A1,i An ,0 Tiếp tục, để đạt mục đích y[k ]  w[k ] , ta Tiếp theo, để xây dựng hàm mục tiêu phục vụ mục tiêu điều khiển bám y[k ]  w[k ] toán, xây dựng hàm mục tiêu tương ứng với nhiệm vụ y  w , hay e  y  w  , ta viết lại toàn N  giá trị đầu dự báo y[k  i], i  0,1, , N nêu chung lại thành w  col  w[k ], w[k  1], phương trình nhờ ký hiệu sau:  y[k ]   u[k  N ]      y [ k  1]    u[k  N  1]  , y  , u          y[k  N ]  u[k ]      B0,0       B0,1 B1,1   B1      BN 1, N BN , N   B0, N , w[k  N ] vector giá trị đặt, nên biết Hàm mục tiêu có dạng sau J  e Qk e  u Rk u  T T (15) Qk , Rk hai ma trận trọng số đối xứng xác định dương tùy chọn (10) Thay e  y  w (11) vào (15) có: J  (y  w ) Qk (y  w )  u Rk u T T  (B1 u  g  w ) Qk (B1 u  g  w )  u Rk u T T u T B Q B T   Rk u  2(w  g )T Qk B1 u  ký hiệu ma trận có tất phần tử Với ký hiệu này, phương trình (5)-(8) , N viết cho tất số i  0,1, chung lại thành: nên nhiệm vụ (15) tương đương với: y  B1 u  g u g  B2 u  Ay  (g  w ) Qk (g  w ) (11) / k T đó: / (14) T  B Q B  R  u  w  g  T T k k Qk B1u  Có thể thấy tốn tối ưu tồn phương nên trường hợp khơng bị ràng buộc (12) 16 Tạp chí Khoa học Cơng nghệ 116 (2017) 012-019 áp dụng phương pháp Newton-Raphson, ta có nghiệm tối ưu sau: Xác định vector g theo (12) w theo (14) u   B1T Qk B1  Rk  B1T Qk w  g  Tính u theo (16) u[k ] theo (17) đưa vào điều khiển đối tượng 1 (16) Đo tín hiệu y   y1 , y2  hệ xếp lại Nếu viết cách chi tiết nghiệm tối ưu u tìm thành: u  col u[k  N ], u[k  N  1], T / , u[k ] ui/ : ui/ , i  2q, 2q  1, ta thấy lấy từ tín hiệu điều khiển tại:  u1[k  m1 ]     u[k ]   ,  u2 [k  m2 ]  , , I  u / hai mảng liệu u , y sau: ,3 u1/ : u1[k  p ] u2/ : u2 [k  q ] y /j : y /j 2 , j  2n, 2n  1, (17) ,3 y1/ : y1 , y2/ : y2 để điều khiển đối tượng, I ma trận đơn vị kiểu  Tất nhiên ta lấy giá trị tín hiệu vượt trước: 10 Gán k : k  quay 2.2 Áp dụng vào điều khiển buồng sấy giấy  u1[k  p ]    với m1  p  N , m2  q  N  u2 [ k  q ]  Mơ hình buồng sấy giấy xây dựng theo tài liệu [4] cho nhà máy giấy Bãi có cấu trúc ma trận hàm truyền mơ tả hình gồm bốn hàm truyền sau: từ u theo công thức: C( i ),( j ) ma trận hàng, 2( N  1) cột có hai  0.000815 14 s  e , * 48s  P  0.0007945 28 s G12   e * 68s  Wa phần tử (1, i ) (2, j ) 1, phần tử lại đồng G21   u1[k  p ]     C(2 N 1 m1  p ),(2 N   m2  q ) u  u2 [ k  q ]  G11  Td 0.334 50 s  e P* 210 s  Td 0.2671 45 s G22   e * 202 s  Wa Tổng kết lại điều khiển tối ưu hóa đoạn để điều khiển bám giá trị đặt trước cho hệ đa biến làm việc theo bước sau:  1 Chọn độ rộng N  max(n, q) cho cửa sổ dự báo xây dựng ma trận: ` S P  ` A1,0 ,  , An ,0 , B0,0 ,  , Bq ,0 Gc1 P * ` từ tham số mơ hình hàm truyền theo (3) GD1 G11  ` G21 Xây dựng ma trận Ai , j , Bi , j theo công thức (6),(7) (9) G12 Xác định ma trận B1 , B2 , A theo (10),(13) / S P T / Khai báo mảng liệu chiều u , y , / ` d Td Wa * Gc2 ` G22 ` / u có 2q phần tử y có 2n phần tử định nghĩa theo (13) với thứ tự sau: u   u1/ , u2/ , , u2/ q  , y   y1/ , y2/ , / / Hình Mơ hình buồng sấy giấy , y2/ n  Chọn chu kỳ trích mẫu T  5s ký hiệu lại đầu vào ra: Gán u  0, y  k  / / y1   , y2  Td , u1  P* , u2  Wa 2* Chọn Qk , Rk đối xứng xác định dương 17 Tạp chí Khoa học Công nghệ 116 (2017) 012-019 nhiệt đầu vào tăng lên, tức chênh áp P tăng, lưu lượng vào nhiều để tăng nhiệt sấy, kéo độ ẩm giấy đầu bám theo giá trị đặt Mạch vòng nhiệt độ điểm sương tác động tức Wa tăng, làm giảm nhiệt độ điểm sương Kết mô cho thấy hệ hoạt động ổn định đáp ứng tốt với nhiễu độ ẩm đầu vào, đảm chất lượng giấy đầu hệ phương trình sai phân dạng (4) có tham số n  2, q  và: a11  1,8302, a12  0,8372 a21  1,9521, a22  0,9527 b10  1, 68.105 , b11  1,561.105 , b12  0,382.105 , b13  3,549.106 , 2.3 So sánh kết điều khiển với điều khiển GPC truyền thống b14  b15  b16  b17  b18  b19  0, b20  b21  b22  b23  b24  b25  b26  b27  0, Kết mô buồng sấy giấy dùng điều khiển MPC Toolbox Matlab Simulink, có tên gọi điều khiển GPC cho hình hình b28  0, 007858, b29  7, 666 c10  2,303.105 , c11  3,33.105 , Áp dụng thuật toán điều khiển tối ưu đoạn trình bày để điều khiển hệ buồng sấy giấy, ta thu kết mơ tả hình hình Từ kết mô so sánh với hình hình ta thấy tác động nhiễu đầu vào gama1, độ ẩm giấy tăng lên đồng thời gây ảnh hưởng đến mạch vòng nhiệt độ điểm sương Dưới tác động điều khiển MPC toolbox Matlab Simulink điều khiển độ ẩm giấy giá trị đặt thời gian điều chỉnh lớn (lên đến 104 s ), điều chứng tỏ điều khiển mặc định hoạt động chưa tốt ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm giấy Hình Đáp ứng điều khiển MPC tối ưu đoạn cho buồng sấy giấy, thay đổi nhiệt độ ẩm đầu vào 25% Hình Đáp ứng điều khiển MPC thay đổi nhiễu độ ẩm giấy đầu vào (Sử dụng Toolbox MPC Matlab) c12  2, 07.105 , c13  3.105 , c14  c15  c16  c17  c18  c19  c20  c21  c22  c23  c24  c25  c26  c29  0, c27  0, 00653, c28  6,3765.103 Hình Đáp ứng điều khiển MPC tối ưu đoạn cho buồng sấy giấy, thay đổi nhiệt độ điểm sương ± 10% Kết mô cho thấy tăng nhiễu độ ẩm giấy đầu vào làm độ ẩm giấy đầu tăng, mạch vòng điều khiển độ ẩm tác động làm cho cơng suất Hình Đáp ứng điều khiển MPC thay đổi nhiệt độ điểm sương 18 Tạp chí Khoa học Cơng nghệ 116 (2017) 012-019 Kết luận Từ việc phân tích thiết kế điều khiển MPC tích hợp sẵn toolbox Matlab Simulink, so sánh với điều khiển MPC tối ưu hóa đoạn ta thấy điều khiển MPC tối ưu đoạn đáp ứng tốt với nhiễu tác động hay nói cách khác hệ có khả kháng nhiễu thay đổi thông số độ ẩm đầu vào, đặc biệt đảm bảo tách kênh điều khiển độ ẩm nhiệt độ điểm sương, hệ bám lượng đặt vận hành thay đổi độ ẩm nhiệt độ điểm sương Kết nghiên cứu đắn triển khai ứng dụng thực tế sản xuất Tài liệu tham khảo [1] Tài liệu thiết kế kỹ thuật vận hành giấy Bãi (nâng cấp lần 2), 2014 [2] Bùi Quốc Khánh, et al (2014): Điều khiển trình NXB khoa học kỹ thuật Hà Nội [3] Đỗ Thị Tú Anh, Nguyễn Doãn Phước (2013): Giới thiệu điều khiển dự báo hệ tuyến tính Hội nghị khoa học khoa Điện tử Đại học Công nghiệp Thái Nguyên 19 [4] Trần Kim Quyên, Bùi Quốc Khánh, Lê Khắc Trường, Động học trình sấy giấy đối lưu,tạp chí Tự động hóa ngày nay, chun san Điều khiển Tự động hóa số 11, tháng 12 năm 2014, pp 58-63 [5] Trần Kim Quyên, Lê Khắc Trường, Phạm Văn Tuynh: Động học trình cân gió -Zerolevel buồng sấy giấy Tạp chí Tự động hoá ngày nay, chuyên san Điều khiển Tự động hoá số 12, tháng 4/2015, pp36-41 [6] Trần Kim Quyên, Đoàn Quang Vinh, and Lê Khắc Trường: Điều khiển đa biến tách kênh cho buồng sấy giấy 2015, Hội nghị tự động hóa Tồn quốc, VCCA 2015 [7] Camacho, E and Bordons, C (1999): predictive control Springer [8] Holkar, K.K and Waghmare, L.M.(2010): An overview of model predictive control Int Journal of Control and Automation, Vol 3, No 4, December 2010, pp 47-64 [9] Maciejowski, M.J (2011): Predictive control with constrains Prentice Hall Model ... chúng tơi đến phương pháp điều khiển dự báo cho hệ MIMO, mơ hình dự báo hệ phương trình sai phân miền thời gian, thay sử dụng ma trận hàm truyền Phương pháp điều khiển dự báo đề xuất này, cấu trúc... việc điều khiển đề xuất Phần hai ứng dụng vào điều khiển buồng sấy giấy kết mô phỏng, so sánh với chất lượng hệ sử dụng điều khiển GPC truyền thống Cuối phần ba đánh giá ưu nhược điểm điều khiển. .. toán điều khiển dự báo hệ MIMO có trễ miền thời gian phản hồi đầu  b2 q u1[ k  m1  q]   c20u2 [k  m2 ]  c21u2 [k  m2  1]  Phương pháp điều khiển dự báo đề xuất nhóm tác giả gọi điều khiển