khiển công nghiệp
Mô hình chung
Hình 11 trình bày mô hình điều khiển thích nghi xây dựng trên hệ thống điều khiển công nghiệp điển hình của hãng Siemens với các thành phần gồm:
- IPC-Server: trong hệ thống phân cấp, IPC-Server được dùng là máy tính công nghiệp có nhiệm vụ quản lý và xử lý các dữ liệu nhận về từ các hệ thống điều khiển (PLC/IPC) cũng như cung cấp dữ liệu (theo yêu cầu, thông qua các dịch vụ) cho các máy tính trạm (PC-Clients). Để thực hiện truyền thông trong các phân cấp, IPC-Server được hỗ trợ các dạng truyền thông qua fieldbus (như IE, Profibus hoặc MPI) để kết nối với PLC. Trong mô hình thích nghi được xây dựng, IPC-Server còn có nhiệm vụ giám sát, thu thập dữ liệu phục vụ quá trình chỉnh định tham số ngoại tuyến (off-line) để xác định các tham số ban đầu của bộ xấp xỉ trước khi nạp xuống thiết bị điều khiển thời gian thực PLC (hoặc Soft-PLC). Phần mềm SCADA sử dụng trên IPC- Server là SIMATIC WinCC của hãng Siemens.
- PLC/Soft-PLC: PLC là thiết bị điều khiển khả trình thời gian thực các quá trình công nghiệp thông qua các đầu vào/ra (I/O) trong khi Soft-PLC là một dạng PLC “mềm” (phần mềm giả hoạt động PLC trên IPC) cho phép thực hiện và xử lý các tác vụ như một PLC thực thụ. Trong cả hai trường hợp, môđun phần mềm điều khiển thích nghi trên PLC/Soft-PLC nhận các tham số ban đầu từ IPC-Server và thực hiện thuật toán điều khiển thích nghi với chức năng chỉnh định trực tuyến được kích hoạt bởi IPC-Server trong quá trình hoạt động. PLC trong mô hình thiết kế là dòng SIMATIC S7-300/400 còn Soft-PLC được dùng là bộ phần mềm WinAC RTX của hãng Siemens.
- I/O: là các môđun đầu vào/ra số/tương tự, trong đó Central I/O là các môđun đầu vào/ra trung tâm có kết nối trực tiếp với bus nội bộ của PLC và DP-I/O là các môđun vào /ra phân tán được kết nối với PLC/Soft-PLC thông qua bus trường (như Profibus-DP/PA).
- Processes/Plants: các quá trình, thiết bị, máy móc cần giám sát, điều khiển trong dây chuyền công nghệ.
Hình 11 : Điều khiển thích nghi trong hệ thống điều khiển công nghiệp
Truyền thông và trao đổi dữ liệu trong mô hình
Truyền thông trong mô hình có thể phân thành 2 nhóm sau:
- Truyền thông giữa IPC-Server với PLC/Soft-PLC: đây là đường truyền trong phân cấp vùng (cell level) có chu kỳ vòng quét chậm, khoảng 100ms. Các bus trường có thể sử dụng trong thiết kế là Industrial Ethernet (IE), Profibus (PB) hoặc MPI (Multi-Point Inteface) của Siemens.
- Truyền thông giữa PLC/Soft-PLC với DP-I/O: sử dụng đường truyền trong phân cấp trường (field level) có chu kỳ vòng quét nhanh dưới 10ms. Bus trường thiết kế sử dụng trong phân cấp này là Profibus-DP/PA.
Fieldbus (IE/PB/MPI)
Mạng công nghiệp phân tán (Profibus-DP/PA)
IPC-Server
Phần mềm SCADA và chỉnh
định tham số
ngoại tuyến (Offline) PLC/Soft-PLC Điều khiển (mờ nơron) và chỉnh định tham số trực tuyến (Online) DP I/O DP I/O DP I/O Processes/Plants Central I/O Các module vào/ra số/tương tự
Hoạt động của mô hình phần mềm điều khiển thích nghi
Hoạt động của phần mềm điều khiển thích nghi trên hệ thống điều khiển công nghiệp được minh họa thông qua việc xác lập bộ xấp xỉ mờ nơron (NF) trong luật điều khiển tĩnh hoặc thích nghi. Hình 12 mô tả các thành phần chính và đường đi của dữ liệu trong quá trình thiết lập các tham số làm việc của hệ thống, theo đó gồm các bước sau:
Hình 12 : Sơ đồ đường đi dữ liệu trong mô hình điều khiển thích nghi
- Xác định các trạng thái (đo được) của quá trình điều khiển (các đầu vào/ra). Xác định cấu trúc NF sẽ sử dụng (trong thiết kế sử dụng cấu trúc ANFIS), phương pháp tạo dữ liệu phục vụ luyện mạng cũng như thời gian lấy mẫu.
- Thực hiện quá trình thu lưu dữ liệu phục vụ quá trình học ngoại tuyến bằng cách PLC/Soft-PLC tạo các tín hiệu đầu vào quá trình theo phương pháp đã định và thu các đáp ứng (các đầu ra) của quá trình. Các dữ liệu này được lấy mẫu theo chu kỳ đặt và chuyển vào vùng dữ liệu nhớ đệm tạm thời (buffer) để truyền về cơ sở dữ liệu (CSDL) trên IPC-Server.
PLC/Soft-PLC
IPC-Server
Processes/Plants
Điều khiển thích nghi
Tham số, chế độ đ/k Phần mềm SCADA Chỉnh định ngoại tuyến Chỉnh định trực tuyến Điều khiển đối tƣợng Tham số thiết kế, chế độ điều khiển Cơ sở dữ liệu (WinCC UserArchive) Bộ đệm dữ liệu tạm thời
- Thực hiện quá trình học ngoại tuyến bằng số liệu thu được trong quá trình trước nhằm xác định được các tham số hoạt động của hệ thống cũng như có thể mô phỏng hoạt động của quá trình. Các tham số sau khi luyện đáp ứng các điều kiện thiết kế sẽ được nạp xuống PLC/Soft-PLC để khởi tạo hệ thống NF.
- Trong quá trình hoạt động, hệ thống NF chuyển từ chế độ tĩnh (luật điều khiển tĩnh) sang chế độ động (luật điều khiển thích nghi) cho phép tự động chỉnh định trực tuyến các tham số. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Cấu trúc và hoạt động chung của các môđun phần mềm hệ thống NF
Với mô hình hệ thống NF thiết kế, phần mềm hệ thống NF có thể phân thành các môđun chính sau (Hình 13):
- PC-NF Manager: Môđun phần mềm quản lý và điều khiển hoạt động của các môđun phần mềm khác trên IPC-Server.
- PLC-NF Manager: Môđun phần mềm quản lý và điều khiển hoạt động của các môđun phần mềm trên PLC/Soft-PLC.
- Process I/O Data Acquisition: Môđun phần mềm trên IPC-Server có nhiệm vụ điều khiển quá trình trao đổi, cập nhật dữ liệu quá trình cần thiết từ PLC/Soft-PLC và lưu trữ vào CSDL (Process Data) nhằm cung cấp cho quá trình học ngoại tuyến (offline learning) để xác định các trọng số ban đầu của hệ NF.
- Process I/O Data Transmission: Môđun phần mềm trên PLC/Soft-PLC có nhiệm vụ cập nhật dữ liệu quá trình theo chu kỳ vào Temporary Buffer và cung cấp cho IPC-Server lưu trữ. Hoạt động của môđun phần mềm này do IPC-Server (Môđun Process I/O Data Acquisition) điều khiển.
- NF Offline Learning: Môđun luyện ngoại tuyến trên IPC-Server có cấu trúc dựa trên hệ mờ và mạng nơron (trong thử nghiệm sử dụng cấu trúc ANFIS) và tương đương với cấu trúc xây dựng trong NF Online (trên PLC) nhằm xác định các tham số ban đầu của hệ thống NF (NF Data). Môđun được phát
triển trên môi trường Matlab và có thể tích hợp vào hệ thống NF chạy trên nền WinCC.
- NF Online: Môđun NF điều chỉnh tham số trực tuyến có cấu trúc dựa trên hệ mờ và mạng nơron (ANFIS) với các tham số ban đầu do IPC-Server thiết lập.
Hình 13 : Các môđun phần mềm chính trong mô hình hệ thống NF
- NF Data Transmit: Môđun điều khiển quá trình cập nhật số liệu thiết lập hệ thống NF (bên PLC/Soft-PLC). PLC IPC-Server Process I/O Data Acquisition Module Proc. Data PC-NF Manager Common DB (UA) NF Offline Learning Module NF Data Process I/O Data Transmission Module Temp. Buffer PLC-NF Manager System DB (DB1) NF Controller NF Online Process Model NF Data NF Data Update NF Data Transmit
Chiều trao đổi dữ liệu giữa các môđun chƣơng trình qua mạng PB và nội bộ Chiều truy cập CSDL của
các môđun phần mềm
Ký hiệu:
DP-I/O PI
- NF Data Update: Môđun thực hiện quá trình cập nhật, trao đổi và nhận các tham số điều khiển từ IPC-Server.
- Process Model: Môđun phần mềm mô phỏng quá trình cần điều khiển phục vụ thử nghiệm hoạt động của hệ thống NF.
Các môđun phần mềm xây dựng trên IPC-Server được thiết kế lập trình bằng ngôn ngữ C-Script trong SIMATIC WinCC V5. Các môđun phần mềm trên PLC/Soft-PLC được xây dựng trên ngôn ngữ SCL (Structured Control Language) trong bộ phần mềm SIMATIC STEP7 Professional V5.2.
Có thể tham khảo một số cấu trúc môđun phần mềm như môđun cung cấp dữ liệu quá trình (Process I/O Data Transmission) và môđun ANFIS trên PLC/Soft-PLC trong mục 5.7 trang 155 phần Phụ lục.
Khả năng áp dụng trên các hệ thống điều khiển công nghiệp
Nhằm đánh giá khả năng và đưa ra các đề xuất khi áp dụng mô hình điều khiển thích nghi của luận án trên các hệ thống điều khiển công nghiệp, luận án sau đây trình bày kết quả chạy thử môđun ANFIS xây dựng trong luận án và so sánh với các môđun phần mềm runtime FUZZY_20K và NEURO_20K của hãng Siemens. Môđun phần mềm FUZZY_20K và NEURO_20K tương ứng nằm trong các bộ phần mềm FuzzyControl++ ([88]) và NeuroSystems ([89]) do hãng Siemens cung cấp cho phép thực hiện các tính toán thông minh trên cơ sở hệ mờ và mạng nơron trên chủng loại PLC SIMATIC S7 của hãng.
Việc lựa chọn môđun ANFIS để phân tích và so sánh với các môđun runtime của hãng Siemens là do các nguyên nhân sau:
- Môđun ANFIS là môđun quan trọng thực hiện vai trò bộ xấp xỉ vạn năng F hoặc ˆF trong các luật điều khiển tĩnh (3-13) và luật điều khiển động (4-7) của luận án.
- Môđun ANFIS là môđun tính toán phức tạp hơn cả trong luật điều khiển, đòi hỏi thời gian xử lý và bộ nhớ lớn. Thông số hoạt động của môđun ANFIS quyết định tính thời gian thực của hệ điều khiển.
- Các môđun phần mềm runtime FUZZY_20K và NEURO_20K của hãng Siemens có thể thay thế được môđun ANFIS nếu được sử dụng như một bộ xấp xỉ vạn năng thỏa mãn điều kiện sai số xấp xỉ bị chặn trong luận án (Định lý 3 trang 71).
Bảng dưới đây tổng hợp các thông số hoạt động chính của các môđun phần mềm runtime và có thể sử dụng để tính toán thời gian thực của ứng dụng điều khiển NF trên PLC SIMATIC S7-400:
Môđun mờ nơron runtime
Thông số cấu hình IN: đầu vào, OUT: đầu ra, MF: hàm liên thuộc, R: số
luật
Bộ nhớ cần thiết Thời gian thực (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
hiện (ms) trên SIMATIC S7- 400 Chƣơng trình Dữ liệu FUZZY_20K (Siemens Fuzzy Control++ V5.0) Hệ mờ: max. 8 IN (7MF), 4 OUT (9MF), 2000 R. 1.206 bytes 20.516 bytes 22ms - 154ms tùy thuộc vào số lượng I/O và số luật. NEURO_20K (Siemens NeuroSystems) Mạng NFN: max. 8 IN (7MF), 4 OUT (9MF), 2000 R. Mạng MLP: max. 100 IN, 10 OUT, 2 lớp ẩn (50 nơron/lớp ẩn). Mạng RBF: max. 100 IN, 10 OUT, 50 nơron/lớp ẩn. 2.210 bytes 20.612 bytes 3,3ms - 260ms tùy thuộc vào số lượng I/O và số luật. FB_NeuroFuzzy (Môđun ANFIS thử nghiệm trong luận án)
Mạng ANFIS: max. 8 IN, 1 OUT, 7MF, 1500R. 4.448 bytes 61.006 bytes nhỏ hơn 10ms tùy thuộc vào số lượng I/O và số luật.
Môđun ANFIS trong luận án hiện chỉ áp dụng cho hệ có nhiều nhất 8 đầu vào, 1 đầu ra với 1500 luật do giới hạn 64kB một khối dữ liệu trong SIMATIC S7. Tuy nhiên có thể mở rộng số lượng các đầu vào/ra, số hàm liên thuộc trên mỗi đầu vào/ra và số luật bằng cách thiết kế trên nhiều khối dữ liệu. So sánh với
các môđun của hãng Siemens cho thấy việc sử dụng môđun ANFIS yêu cầu bộ nhớ lớn hơn do cấu trúc mạng ANFIS đòi hỏi việc tính toán phức tạp hơn. Do đó trong trường hợp có thể thay thế mạng ANFIS bằng cấu trúc hệ mờ hoặc các mạng nơron khác đơn giản hơn ta có thể sử dụng các môđun của Siemens nêu trên. Ưu điểm của mạng ANFIS là có thể giải quyết tốt các trường hợp tổng quát, thiếu tri thức về động học phi tuyến của đối tượng điều khiển.
Các thông số hoạt động của các môđun trên cho thấy để áp dụng mô hình điều khiển thích nghi trên hệ thống điều khiển công nghiệp cần phải giải quyết các hạn chế sau:
- Yêu cầu bộ nhớ lớn (đặc biệt là bộ nhớ dữ liệu) so với bộ nhớ thông thường của các PLC hiện nay. Các ứng dụng NF lớn đòi hỏi việc lập trình phức tạp do phải giải quyết các hạn chế về bộ nhớ và tổ chức dữ liệu thành nhiều khối.
- Thời gian thực hiện phụ thuộc vào tốc độ thực thi của mỗi loại PLC, để đảm bảo tính thời gian thực trong mỗi ứng dụng cần tính toán được thời gian này và giải quyết được trong trường hợp chu kỳ xử lý không đáp ứng.
Do vậy để áp dụng môđun NF trong ứng dụng điều khiển thích nghi cần thiết phải sử dụng PLC đủ mạnh có tốc độ xử lý nhanh và bộ nhớ lớn (ví dụ như đối với PLC của Siemens, ít nhất là SIMATIC S7-400 CPU 414 trở lên có bộ nhớ RAM 1.4MB, thời gian xử lý lệnh là 45ns đối với các lệnh thông thường và 135ns đối với lệnh tính toán dấu phảy động). Tuy nhiên Soft-PLC (ví dụ như WinAC RTX 2008 của hãng Siemens) là sự lựa chọn tốt hơn cả do không phải giải quyết vấn đề về thiếu bộ nhớ (chỉ giới hạn bởi bộ nhớ của PC) trong khi thời gian xử lý nhanh (thời gian xử lý lệnh trong WinAC RTX 2008 trên máy tính có bộ xử lý Pentium IV, 2.4GHz là 3-4ns).
Tóm lại, kết quả thử nghiệm trên cũng cho thấy luật điều khiển tĩnh và động đề xuất trong luận án hoàn toàn có khả năng áp dụng được trên các hệ thống điều khiển công nghiệp với chu kỳ xử lý có thể tính toán và đáp ứng được yêu cầu thời gian thực của mỗi ứng dụng.
4.5. Kết luận
Chương 4 tiếp tục pháp triển phương pháp thay thế ước lượng hàm trạng thái theo hướng áp dụng luật điều khiển thích nghi dựa trên luật điều khiển tĩnh đã được xây dựng trong các chương trước. Để giải quyết vấn đề trên, tác giả lựa chọn xây dựng bộ điều khiển thích nghi trực tiếp và áp dụng phương pháp chỉnh định với luật chỉnh định tham số trình bày trong [57] cho thành phần bù động dùng bộ xấp xỉ mờ nơron đề xuất trong phương pháp. Dựa trên giả thiết tồn tại luật điều khiển tĩnh chứa bộ xấp xỉ mờ nơron thỏa mãn điều kiện của Định lý 3 và trong miền véctơ tham số θ, luận án cho biết cũng tồn tại luật điều khiển động trên cơ sở bộ xấp xỉ đã nêu và bằng luật chỉnh định tham số đề xuất sẽ đảm bảo hệ sai số vòng kín ổn định.
Nhằm lựa chọn bộ xấp xỉ mờ nơron tuyến tính hay phi tuyến đối với tham số trong luật điều khiển thích nghi, luận án cũng xem xét và chỉ ra phương pháp giải quyết trong mỗi trường hợp. Các kết quả này được trình bày dưới dạng Định lý 4 trang 102 và Bổ đề 7 trang 105 trong trường hợp hệ khả tuyến tính hóa phản hồi trạng thái (đối với trường hợp hệ khả tuyến tính hóa phản hồi vào- ra cũng cho kết quả tương tự). Theo đó ta có thể lựa chọn các tham số điều khiển phù hợp để hệ sai số E luôn nằm trong BE nhỏ tùy ý và do vậy trong trường hợp cần đảm bảo giới hạn của trạng thái và đầu vào, ta có thể chọn
E E
B để quỹ đạo trạng thái và đầu vào của hệ luôn nằm trong miền hợp lệ thỏa mãn yêu cầu thiết kế. Các kết quả về điều khiển thích nghi trực tiếp trong phương pháp được tác giả tổng hợp thành các bước trình bày trong mục 4.3.
Ngoài ra do đặc điểm tích hợp cao của các hệ thống điều khiển thông dụng trong công nghiệp, luận án cũng đề xuất mô hình phần mềm cho phép xây dựng và áp dụng luật điều khiển tĩnh và động trên hệ thống tự động hóa SIMATIC của hãng Siemens. Tóm lại các kết quả trong Chương 4 cho phép phân tích và thiết kế bộ điều khiển thích nghi trực tiếp ổn định trong phương pháp cũng như phân tích khả năng áp dụng trên các hệ thống điều khiển công nghiệp tiên tiến.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Các kết quả của luận án có thể tổng hợp lại như sau:
1. Thiết lập cơ sở toán học của phương pháp thay thế ước lượng hàm trạng thái dựa trên lập hệ sai số thỏa mãn Giả thiết 1:
a. Hệ sai số (2-20) có nghiệm bị chặn tới hạn đều theo (2-26) nếu xác định được các hàm thay thế ước lượng thỏa mãn điều kiện (2-34) (Định lý 1). b. Hàm μ ( , , )E E định nghĩa như (2-61) có giá trị lớn nhất xác định bởi
công thức (2-63) (Bổ đề 3) dùng để phân tích tính bền vững của hệ vòng kín đối với thành phần không rõ bị chặn xuất hiện trên đầu vào của hệ. c. Thành phần bù liên tục (2-60) và (2-87) dựa trên hàm xíchma lưỡng cực
trong luật điều khiển phản hồi cho phép giảm trừ tác động của các thành