Nghiên cứu, thiết kế bộ điều khiển neural PLC trong công nghiệp

HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ Đại Học Quốc Gia TP Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ VĂN TRÍ NGHIÊN CỨU,THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN NEURAL-PLC TRONG CÔNG NGHIỆP Chuyên Ngành : TỰ ĐỘNG HOÁ LUẬN VĂN THẠC SỸ TP.Hồ Chí Minh ,Tháng năm 2009 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học :……………………………………………………………………………………………………… (Ghi rõ họ tên,học hàm ,học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét :…………………………………………………………………………………………………………… (Ghi rõ họ tên,học hàm ,học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét :…………………………………………………………………………………………………………… (Ghi rõ họ tên,học hàm ,học vị chữ ký) Luận văn thạc sỹ bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SỸ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA , ngày……………tháng……………năm…………………… HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC -oOo - TP.Hồ Chí Minh,ngày ………… tháng …………năm………………… NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên :………………………………………………………………………… phái: ……………………………………… Ngày,tháng năm sinh:…………………………………………………………………nơi sinh:………………………………… Chuyên nghành :…………………………………………………………………………… MSHV :……………………………… I – TÊN ĐỀ TÀI : ………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… II–NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG : ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… III – NGAØY GIAO NHIỆM VỤ :…………………………………………………………………………………………… IV – NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : ……………………………………………………………………… V – CÁN BỘ HƯỚNG DẪN ( ghi rõ họ,tên ,học hàm,học vị ) :………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CN BỘ MÔN (học hàm,học vị,họ tên,chữ kí) QL CHUYÊN NGHÀNH Nội dung đề cương luận văn Thạc só hội đồng chuyên ngành thông qua Ngày …………tháng …………năm……………… TRƯỞNG PHÒNG ĐT-SĐH TRƯỞNG KHOA QL NGHÀNH HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ LỜI CẢM ƠN Trước tiên,tác giả xin chân thành cảm ơn động viên nhiệt tình chân thành mặt vật chất lẫn tinh thần thành viên gia đình Tác giả xin cảm ơn chân thành tới Thầy Nguyễn Mộng Hùng Thầy Hoàng Minh Trí tận tình giúp đỡ tác giả suốt trình thực đề tài Tác giả xin chân thành cảm ơn đến anh Nguyễn Huỳnh Anh Phương (Công ty TNHH S.I.S) anh Nguyễn Huy Khôi (Công ơ( cổ phần Điện Tự Động Hoá Lập Nhân ) tạo điều kiện thuận lợi cho tác giả để hoàn thành tốt đề tài Cuối ,tác giả gởi lời cảm ơn chân thành đến bạn cao học tự động hoá khoá 2005,2006,2007 động viên giúp đỡ tác giả suốt trình thực đề tài Tác giả HÀ VĂN TRÍ HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU 10 Chương : GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 11 1.1 Giới thiệu hệ thống 11 1.2 Yêu cầu nhiệm vụ đề tài 12 1.3 Tóm tắt nội dung luận văn 16 Chương : CƠ SỞ LÝ THUYẾT 17 2.1 Bộ điều khiển PID 17 2.2 Mạng Neural nhân tạo 20 2.3 Bộ điều khiển S7-400 ngôn ngữ lập trình SCL 33 2.4 Biến tần 36 2.5 Cảm biến đo mức nước 37 2.6 Phương trình toán mô hình bồn nước đơn 39 Chương : THIẾT KẾ HỆ THỐNG 42 3.1 Sơ đồ khối tổng quát hệ thống 42 3.2 Thiết kế phần cứng 45 3.3 Giải thuật điều khiển 48 3.3.1 Giải thuật thiết kế điều khiển S7400 48 3.3.2 Hệ thống điều khiển số vòng kín 49 3.3.3 Thiết kế điều khiển PID số 49 3.3.4 Thiết kế điều khiển nơrôn-mạng truyền thẳng 51 3.3.5 Thiết kế điều khiển nơrôn – PID 52 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ 3.3.6 Thiết kế điều khiển RBF 55 3.3.7 Thiết kế điều khiển RBF – PID 56 3.3.8 Thiết kế giao diện điều khiển 56 3.3.9 Thiết kế chương trình điều khiển 69 Chương : KẾT QUẢ THỰC HIỆN 95 4.1 Kết thực mô hình bồn nước đơn 4.1.1 Bộ điều khiển PID 95 96 4.1.2 Bộ điều khiển nơrôn,mạng truyền thẳng ba lớp 101 4.1.3 Bộ điều khiển nơrôn – PID 105 4.1.4 Bộ điều khiển nơrôn – mạng RBF 111 4.1.5 Bộ điều khiển RBF – PID 115 4.2 Nhận xét 120 4.3 Kết luận hướng phát triển đề tài 121 PHỤ LỤC 123 TÀI LIỆU THAM KHẢO 124 TÓM TẮT LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 125 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Hệ thống điều khiển mô hình Hình 1.2 Mô hình bồn nước đơn Hình 2.1 Đáp ứng nấc hệ hở có dạng S Hình 2.2 Đáp ứng nấc hệ kín K = K max Hình 2.3 Cấu trúc nơrôn sinh học Hình 2.4 Cấu trúc nơrôn Hình 2.5 Mạng nơrôn truyền thẳng ba lớp Hình 2.6 Mạng hàm sở xuyên tâm Hình 2.7 Giá trị η tốt Hình 2.8 Giá trị η cao Hình 2.9 Bộ điều khiển S7-400 Hình 2.10 Tạo chương trình SCL Hình 2.11 Biến tần Hình 2.12 Sơ đồ đấu nối biến tần Hình 2.13 Sơ đồmàu dây cảm biến đo mức Hình 2.14 Sơ đồ đấu nối cảm biến đo mức Hình 2.15 Mô hình điều khiển bồn nước Hình 2.16 Mơ hình bồn nước đơn Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển Hình 3.2 Màn hình công nghiệp Hình 3.3 Biến tần Omron Hình 3.4 Biến áp 380/220 Hình 3.5 Bộ điều khiển S7-400 CPU 414 Hình 3.6 Mô hình bồn nước –cảm biến đo mức HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ Hình 3.7 Mô hình bồn nước –Bơm nước Hình 3.8 Hệ thống điều khiển số vòng kín Hình 3.9 Điều khiển PID số Hình 3.10 Điều khiển dùng Nơrôn – Mạng truyền thẳng Hình 3.11 Bộ điều khiển nơrôn – mạng truyền thẳng Hình 3.12 Cấu trúc mạng Nơrôn có ba ngõ Hình 3.13 Điều khiển nơrôn – PID Hình 3.14 Bộ điều khiển RBF Hình 3.15 Bộ điều khiển RBF có ba ngõ Hình 3.16 Giao diện điều khiển Hình 3.17 Giao diện điều khiển PID Hình 3.18 Giao diện điều khiển Neural Hình 3.19 Giao diện điều khiển Neural – PID Hình 3.20 Giao diện điều khiển RBF Hình 3.21 Giao diện điều khiển RBF – PID Hình 4.1 Mô hình bồn nước thực tế Hình 4.2 Màn hình công nghiệp Hình 4.3 Kết điều khiển PID với setpoint=100 Hình 4.4 Kết điều khiển PID với thay đổi hệ số xả Hình 4.5 Kết điều khiển PID với thay đổi setpoint Hình 4.6 Kết điều khiển PID với thay đổi setpoint theo thời gian Hình 4.7 Kết điều khiển nơrôn với thay đổi setpoint Hình 4.8 Kết điều khiển nơrôn với thay đổi hệ số xả Hình 4.9 Kết điều khiển nơrôn với thay đổi setpoint theo thời gian Hình 4.10 Bảng cập nhật trọng số kết nối online hàm nơrôn HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ Hình 4.11 Kết điều khiển nơrôn PID với thay đổi setpoint Hình 4.12 Kết điều khiển nơrôn PID với thay đổi hệ số xả Hình 4.13 Kết điều khiển nơrôn PID với thay đổi setpoint theo thời gian Hình 4.14 Bảng cập nhật trọng số kết nối online hàm nơrôn PID Hình 4.15 Vị trí tâm hàm sở mạng RBF Hình 4.16 Hàm sở không gian Hình 4.17 Kết điều khiển RBF với thay đổi setpoint Hình 4.18 Kết điều khiển RBF với thay đổi hệ số xả Hình 4.19 Kết điều khiển RBF với thay đổi setpoint theo thời gian Hình 4.20 Bảng cập nhật trọng số kết nối online hàm RBF Hình 4.21 Kết điều khiển RBF – PID với thay đổi setpoint Hình 4.22 Kết điều khiển RBF – PID với thay đổi hệ số xả Hình 4.23 Kết điều khiển RBF – PID với thay đổi setpoint theo thời gian Hình 4.24 Bảng cập nhật trọng số kết nối online hàm RBF-PID HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ MỞ ĐẦU Hiện nay,ở nước ta hầu hết nghành công nghiệp công nghiệp sản xuất đường,công nghiệp chế biến,công nghệ thực phẩm,các nghành thép,thuỷ điện,nhiệt điện……Việc điều khiển tự động tối ưu hoá toàn hệ thống cần thiết Với phát triển công nghệ việc chọn lựa giải pháp điều khiển hệ thống điều khiển cho nhà máy đa dạng,và để trì vấn đề sản xuất liên tục với độ tin cậy cao đòi hỏi nhà máy phải cần sáng suốt lựa chọn giải pháp phải tối ưu,tối ưu bao gồm tối ưu công nghệ lẫn tối ưu giá thành sản xuất Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn ,tác giả muốn dùng kiến thức tiếp cận học tập để xây dựng điều khiển áp dụng công nghiệp,đó điều khiển Neural – PLC Bằng ngôn ngữ SCL,đề tài xây dựng hàm để điều khiển mô hình bồn nước đơn :Hàm điều khiển PID,Neural,Neural – PID,mạng hàm sở xuyên tâm RBF,RBF – PID 10 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ 4.1.4 BỘ ĐIỀU KHIỂN NƠRÔN : MẠNG RBF Mạng RBF có ba lớp :lớp vào có nơrôn,lớp ẩn có nơrôn Lớp có nơrôn Các trọng số ban đầu khởi tạo nhỏ ngẫu nhiên Ngõ nơrôn thứ q lớp ẩn: (q = 9) 100 100 -100 -100 Hình 4.15 Vị trí tâm hàm sở mạng RBF -200 -100 100 100 200 -200 200 -100 Hình 4.16 Hàm sở không gian Các hàm sở chọn phân bố không gian trạng thái Độ phân tán hàm sở chọn Ngõ lớp hàm tuyến tính y= ∑w z q =1 q q 111 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ Kết thực mô hình thực sau: 4.1.4.1 Thông số cài đặt Setpoint=100(150) Ban đầu cài đặt Setpoint=100 sau xác lập thay đổi Setpoint=150 Các hệ số chọn:Hệ số MUYRBF=0.5,Hệ số SIGMARBF=100.0 Sai số xác lập e xl =0.5% (sai số nhiễu bề mặt sinh ra,có thể chấp nhận được) Setpoint 100->150 PV Value Setpoint U control Hình 4.17 Kết điều khiển RBF với thay đổi setpoint 4.1.4.2 Thông số cài đặt Setpoint=120 Ban đầu cài đặt Setpoint=120 sau xác lập thay đổi hệ số xả Cd Các hệ số chọn:Hệ số MUYRBF=0.5,Hệ số SIGMARBF=100.0 Sai số xác lập e xl =0.5% (sai số nhiễu bề mặt sinh ra,có thể chấp nhận được) 112 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ Hệ số xả thay đổi PV Value Setpoint U control Hình 4.18 Kết điều khiển RBF với thay đổi hệ số xả 4.1.4.3 Thông số cài đặt Setpoint=100 Ban đầu cài đặt Setpoint=100 sau xác lập thay đổi giá trị setpoint theo thời gian theo hình tam giác với độ cao lớn 150 chu kì,sau quay trở lại giá trị setpoint 100 Các hệ số chọn:Hệ số MUYRBF=0.5,Hệ số SIGMARBF=100.0 Sai số xác lập e xl =0.5% (sai số nhiễu bề mặt sinh ra,có thể chấp nhận được) 113 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ PV Value Setpoint U control Hình 4.19 Kết điều khiển RBF với thay đổi setpoint theo thời gian 4.1.4.4 Nhận xét : Bộ điều khiển RBF cho kết thực thi mô hình tốt Sai số trình điều khiển mô hình nhỏ chấp nhận được(sai số sinh nhiễu mô hình) Khả đáp ứng với trình thay đổi hệ thống tốt Các thông số (trọng số kết nối) mô hình huấn luyện cập nhật online Đoạn phim thực trình điều khiển hàm Neural lưu File RBF 114 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ Hình 4.20 Bảng cập nhật trọng số kết nối online hàm RBF 4.1.5 BỘ ĐIỀU KHIỂN RBF – PID: Bộ điều khiển RBF – PID có tính ổn định điều khiển PID tính học thích nghi mạng RBF Do bị dao động thời gian học lúc đầu Mạng RBF có ba lớp :Lớp vào có nơrôn,lớp ẩn có nơrôn lớp có nơrôn có nhiệm vụ chỉnh định thông số Kp,Ki,Kd Các trọng số ban đầu khởi tạo nhỏ ngẫu nhiên,các hàm sở chọn phân bố không gian trạng thái ,độ phân tán hàm sở chọn 115 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ 4.1.5.1 Thông số cài đặt Setpoint=100(150) Ban đầu cài đặt Setpoint=100 sau xác lập thay đổi Setpoint=150 Các hệ số chọn:Hệ số MUYRBF=0.05,Hệ số SIGMARBF=50.0 Sai số xác lập e xl =0.5% (sai số nhiễu bề maët sinh ra) Setpoint 100->150 PV Value Setpoint U control Hình 4.21 Kết điều khiển RBF – PID với thay đổi setpoint 4.1.5.2 Thông số cài đặt Setpoint=120 Ban đầu cài đặt Setpoint=120 sau xác lập thay đổi hệ số xả Cd Các hệ số chọn:Hệ số MUYRBF=0.05,Hệ số SIGMARBF=50.0 Sai số xác lập e xl =0.5% (sai số nhiễu bề mặt sinh ra) 116 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ Hệ số xả thay đổi PV Value Setpoint U control Hình 4.22 Kết điều khiển RBF – PID với thay đổi hệ số xả 4.1.5.3 Thông số cài đặt Setpoint=100 Ban đầu cài đặt Setpoint=100 sau xác lập thay đổi giá trị setpoint theo thời gian theo hình tam giác với độ cao lớn 150 chu kì,sau quay trở lại giá trị setpoint 100 Các hệ số chọn:Hệ số MUYRBF=0.05,Hệ số SIGMARBF=50.0 Sai số xác lập e xl =0.5% (sai số nhiễu bề mặt sinh ra) 117 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ PV Value Setpoint U control Hình 4.23 Kết điều khiển RBF – PID với thay đổi setpoint theo thời gian 4.1.5.4 Nhận xét : Bộ điều khiển RBF-PID cho kết thực thi mô hình tốt Sai số trình điều khiển mô hình nhỏ chấp nhận được(sai số sinh nhiễu mô hình) Khả đáp ứng với trình thay đổi hệ thống tốt Các thông số (trọng số kết nối) mô hình huấn luyện cập nhật online Đoạn phim thực trình điều khiển hàm Neural lưu File RBF_PID 118 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ Bộ điều khiển RBF – PID kết hợp tính ổn định PID tính học thích nghi điều khiển RBF nên cho kết điều khiển tốt Hình 4.24 Bảng cập nhật trọng số kết nối online hàm RBF-PID 119 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ 4.2 NHẬN XÉT : Hàm PID,Neural,Neural – PID,RBF,RBF-PID xây dựng S7400 ngôn ngữ SCL cho kết điều khiển mô hình thực bồn nước đơn tốt,sai số tất trường hợp nhỏ,vọt lố bé,các hệ số Kp,Ki,Kd ,tâm độ rộng hàm sở chọn dựa vào kinh nghiệm người sử dụng Các hàm điều khiển xây dựng dựa sở lí thuyết thực nghiệm,để sử dụng hàm điều khiển,người sử dụng phải có kiến thức hiểu biết lý thuyết sở Ngoài khả điều khiển mô hình cụ thể bồn nước ,thì hàm điều khiển có khả điều khiển mô hình thực khác : điều khiển băng tải cân (trong nghành ximăng),điều khiển hệ thống gia nhiệt………,để điều khiển tốt mô hình cụ thể người sử dụng cần chọn thông số cho điều khiển phương pháp thực nghiệm Bộ điều khiển PID dễ dàng sử dụng có tính ổn định cao cho sai số xác lập thấp so với điều khiển Nơrôn.Bộ điều khiển Nơrôn cần phải có thời gian để học ,tuy nhiên có tính thích nghi cao.Kết hợp ưu điểm hai điều khiển Nơrôn PID cho ta điều khiển lai Nơrôn – PID ,bộ ổn định Nơrôn – PID vừa có tính ổn định điều khiển PID vừa có tính học thích nghi điều khiển Nơrôn,nó cho kết tốt điều khiển Bộ điều khiển RBF-PID có tính ổn định cao điều khiển RBF 120 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ 4.3 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Đề tài cung cấp nhiều phương pháp để điều khiển mô hình PID,Nơrôn,Nơrôn – PID,RBF,RBF – PID,cách chọn phương pháp điều khiển người thiết kế định.Trong đề tài luận văn ,tác giả sử dụng thuật toán điều khiển PID,mạng nơrôn truyền thẳng ba lớp,mạng hàm sở xuyên tâm RBF,kết hợp mạng nơrôn PID,kết hợp hàm RBF PID,tuy nhiên ta cần quan tâm đến chất lượng trình điều khiển tính ổn định hệ thống Trong trường hợp ,hệ thống hoạt động ổn định điều khiển lai nơrôn – PID cho kết tốt Với điều khiển lai ,ta không cần biết xác phương trình toán đối tượng (mà thực tế có đối tượng tìm phương trình mô tả khó tìm mô hình toán).Do ta dùng hàm xây dựng để điều khiển đối tượng khác Ưu điểm luận văn điều khiển trực tuyến sử dụng ngôn ngữ SCLõ điều khiển S7-400,khả sử dụng công nghiệp ứng dụng để điều khiển hệ thống công nghiệp cao.Hiện việc sử dụng điều khiển PLC công nghiệp nhiều,do việc xây dựng hàm điều khiển có tính ứng dụng để sử dụng rộng rãi công nghiệp cần thiết Giới hạn đề tài ngôn ngữ hàm sử dụng viết điều khiển S7-300 S7-400 Siemens,phát triển thêm xây dựng hàm chuyên biệt để nhúng trực tiếp vào điều khiển khác Omron,Mitshubishi,AB…… Tốc độ xử lí hàm xây dựng đòi hỏi điều khiển phải có tốc độ thời gian đáp ứng tốt 121 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ Hướng phát triển đề tài mở rộng hàm điều khiển cho điều khiển khác Omron,Mitshubishi,AB……và xây dựng thêm nhiều hàm khác có tính thực tiễn phạm vi ứng dụng cao 122 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ PHỤ LỤC 1- Chương trình điều khiển video clip xem đóa CD đính kèm 123 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ TÀI LIỆU THAM KHẢO Lê Minh Trung – Giáo trình mạng neuron nhân tạo – NXB Thống Kê Đặng Thành Tín – Tin học – NXB Khoa Học Kỹ Thuật 1995 Halit Ergezer, Mehmet Dikmen, Erkan Ozdemir (Baskent University Computer Engineering Department, 06590 Ankara/Turkey) – Artificial Neural Network based face recognition using Discrete Cosine Transform – International XII Turkish Symposium on Artificial Intelligence and Neural Network, TAINN 2003 Pissarenko – Eigenface-based facial regconition – December 1, 2002 M Turk and A Penland – Eigenfaces for Recognition – Journal of Cognition Neuroscience, Vol 3, No 1, pp 71-86,1991 Soon Lee Toh and Seiichi Ozawa – A Face Recognition System Using Neural Networks with Incremental Learning Ability – Proc of The 8th Australian and New Zealand Conf on Intelligent Information System, pp 389-394 (2002) Nguyễn Đức Thành, 2002, Đo Lường Điều Khiển Bằng Máy Tính, NXB ĐH Quốc Gia TP.HCM Nguyễn Thị Phương Hà, 2007, Lý thuyết điều khiển đại, ĐHBK Tp.HCM Nguyễn Thị Phương Hà, Huỳnh Thái Hoàng, 2003, Lý thuyết điều khiển tự động, NXB ĐH Quốc Gia TP.HCM 10 Huỳnh Thái Hoàng, 2006, Hệ thống điều khiển thông minh, NXB ĐH Quốc Gia TP.HCM 11 Sanya Mitaim and Bart Kosko, November 2004, Adaptive SR in Noisy Neurons, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol 15, No.6 12 T.Yamada, and T.Yabuta, 1992, Neural network controller using autotuning method for nonlinear function, IEEE Trans., Neural Network, Vol.3, pp 595-601 13 www.redlion.net 14 www.siemens.com 15 www.omron.com 16 www.bannerengineering.com 124 HÀ VĂN TRÍ Luận văn thạc sỹ TÓM TẮT LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên : HÀ VĂN TRÍ phái : nam Ngày,tháng,năm sinh : 14-09-1982 Nơi sinh: Quảng Trị Địa thường trú : 32/14 KP thống ,Dó An ,Bình Dương Di động : 0918873830 Email :tritudong2000@yahoo.com QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Từ năm 2000-2005 :Học Đại Học Khoa Điện – Điện Tử ,trường Đại Học Bách Khoa- Đại Học Quốc Gia Tp.Hồ Chí Minh Từ năm 2006-nay :Học thạc sỹ nghành Tự động hoá ,Trường Đại Học Bách Khoa – Đại Học Quốc Gia Tp.Hồ Chí Minh QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC Từ năm 2005-2008 : Làm việc công ty TNHH Tmại & DV kỹ thuật S.I.S Từ năm 2008-nay : Làm việc công ty cổ phần Điện-Tự Động Lập Nhân Tp.HCM ngày 28 tháng 06 năm 2009 Tác giả Hà Văn Trí 125 ... kiến thức học mạng Neural kết hợp với ngôn ngữ lập trình có sẵn PLC để thiết kế điều khiển Neural – PLC công nghiệp Bộ điều khiển Neural – PLC xây dựng dựa sở : - Lý thuyết mạng Neural - Ngôn ngữ... tài nghiên cứu việc xây dựng điều khiển Neural công nghiệp cách xây dựng hàm điều khiển Siemens Bằng ngôn ngữ SCL có sẵn SIMATIC tác giả xây dựng điều khiển : Bộ điều khiển PID ,Bộ điều khiển Neural ,Bộ. .. tế… 2.3 BỘ ĐIỀU KHIỂN S7-400 VÀ NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH SCL 2.3.1 Bộ điều khiển S7-400 ( CPU 414) Hình 2.9 Bộ điều khiển S7-400 Bộ điều khiển S7-400 dòng điều khiển cấp cao Siemens ,bộ điều khiển sử