Bộ xử lý điều khiển thuận

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ ngành điều khiển tự động ĐHBKHN mạng điều khiển fuzzy và neural (Trang 119 - 121)

KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN QUÁ TRÌNH

4.4. Bộ xử lý điều khiển thuận

Trong phầnnày môđun xử lý điều khiển thuận được mô tả.

Hiệu quả của NLNLT khi vận hành với tải diện rộng yêu cầu khả năng chịu được những biến đổi lớn hằng ngày , hằng tuần và theo mùa cũng như những

nhiễu ngẫu nhiên. Hiện thời, hầu hết hệ thống điều khiển ở NLNLT là những

cấu hình những bộ điều khiển PID nhiều vòng. Phương pháp này đã chứng

minh giá trị của nó trong suốt quá trình vận hành bình thường ở tải cơ bản, nơi

mà những đặc tính của máy là không đổi gần như tuyến tính và kết hợp yếu. Ngược lại, vận hành diện rộng đòi hỏi những yêu vật lý mạnh của thiết bị và dẫn đến những xung đột ở những tình huống vận hành và điều khiển vì NLNLT

được thiết kế để vận hành ở những điều khiển không đổi. Dưới những tình huống này, những sơ đồ điều khiển truyền thống, được thiết kế và tinh chỉnh để điều chỉnh và loại nhiễu, nhưng khi tracking setpoint có thể giảm hiệu suất của

toàn tổ hợp,làm cho chúng ít được chấp nhận cho vận hành chu trình diện rộng.

Điều khiển thuận và hồi tiếp(FF/FB) có thể được kết hợp để đạt được vận

hành diện rộng. Ý tưởng cơ bản là dùng điều khiển thuận vòng hở để thao tác

diện rộng theo setpoint và điều khiển hồi tiếp vòng kín để điều chỉnh và giải

quyết những bất ổn và nhiễu quanh quỹ đạo lệnh. Một chiến lược điều khiển FF/FB đã được ứng dụng thành công cho điều khiển tải diện rộng của những tổ

hợp tuabin khí và hơi trong nhà máy điện chu trình kết hợp[Uram 1977, Garduno and Sanchez 1995]. Thêm vào đó những kết quả mô phỏng sử dụng

những phương pháp khác nhau cho FF/FB. Trong [Weng and Ray 1997] một sơ đồ tracking nhiệt độ tối ưu được thể hiện và việc thiết kế dựa trên giải thuật di

Trong chương này, mô đun bộ xử lý điều khiển thuận(FFCP) được mô tả chi

tiết (hình 4.5). Mục đích của FFCP là làm dễ dàng việc vận hành theo setpoint diện rộng cho NLNLT, và cung cấp những thích nghi hệ thống theo yêu cầu người vận hành off-line để đạt được vận hành tối ưu. Môđun FFCP gồm một bộ điều khiển thuận và một bộ thiết kế giám sát. Bộ điều khiển thuận là một bộ bù mờ MIMO phi tuyến mở mà thực thi mô hình tĩnh ngược của NLNLT; nhận

setpoint yd là những ngõ vào, nó cung cấp tính hiệu điều khiển thuận uff là những ngõ ra. Bộ thiết kế giám sát, được kích hoạt bởi người vận hành, dùng sơ đồ neuro-mờ để tinh chỉnh bộ điều khiển thuận off-line để hoà hợp với tập dữ

liệu huấn luyện vào-ra xác lập tối ưu.

Hình 4.5. Bộ điều khiển thuận a

Để đạt được một thiết kế mở cho FFCP, người ta đề xuất cho bộ điều khiển

thuận một cấu trúc mà có thể dễ dàng và hệ thống mở rộng cũng như thu hẹp,

theo yêu cầu của phạm vi ứng dụng hệ thống điều khiển hoà hợp. Nói chung,

cấu trúc bù mờ MIMO gồm vài môđun con mờ MISO độc lập, một cái cho mỗi

tín hiệu điều khiển thuận sẽ được tạo ra. Mỗi môđun con được cung cấp những

tín hiệu setpoint của tất cả vòng điều khiển và thực thi một hàm nhiều biến phi

tuyến cung cấp tín hiệu điều khiển thuận cho toàn bộ khoảng vận hành cùa

NLNLT. Phương pháp này đảm bảo khả năng vận hành diện rộng. Trong đề tài này, bộ điều khiển thuận gồm ba hệ mờ MISO mà sẽ cung cấp những tín hiệu điều khiển thuận cho những van điều khiển nhiên liệu u1ff, hơi u2ff và nước u3ff

với những ngõ vào là setpoint công suất Ed, áp suất Pd và mức nước Ld (hình 4.6).

Hình 4.6. Bộ điều khiển thuận b

Bộ điều khiển mờ được thiết kế theo loại Takagi-Sugeno. Việc thiết kế mỗi hệ

mờ được thực hiện riêng biệt,theo kỹ thuật hệ thống và tự động với hệ thống

suy luận neuro-mờ thích nghi dùng dữ liệu quá trình vào ra xác lập. Nếu được

thiết kế dùng dữ liệu vào ra được tạo bởi chương trình tối ưu thì FFCP sẽ là một

cỗ máy vận hành tối ưu cho nhiều đối tượng. Phương pháp này hỗ trợ những

thiết kế off-line hay đồng thời những bộ bù mờ MISO và cung cấp cho hệ thống

những đặc tính học và thích nghi. Những thực nghiệm và mô phỏng cho thấy

khả năng của phương pháp và hiệu suất tốt.

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ ngành điều khiển tự động ĐHBKHN mạng điều khiển fuzzy và neural (Trang 119 - 121)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(150 trang)