-
Ph ơng pháp xây dựng mô hình toán học trên cơ sở các số liệu vào ra
thực nghiệm đ ợc gọi là mô hình hoá thực nghiệm hay nhận dạng hệ thống. a -Phân loại ph ơng pháp nhận dạng :
Các ph ơng pháp thực nghiệm hiện nay vô cùng phong phú, có thể phân loại các ph ơng pháp nhận dạng từ nhiều góc nhìn khác nhau, ví dụ về vài cachs phân loại.
* Theo dạng mô hình sử dụng trực tiếp, mô hình tuyến tính bậc nhất và bậc hai ( có hoặc không có trễ, có hoặc không dao động, có hoặc không có thành phần tích phân ) là những dạng thực dụng nhất trong điều khiển quá trình với các ph ơng pháp kinh điển. Với các ph ơng pháp điều khiển hiện đại khác cho phép sử dụng các mô hình phức tạphơn.
* Nhận dạng chủ động và nhận dạng bị động : nhận dạng chủ động khi tín hiệu vào đ ợc chủ động lựa chọn và kích thích ( thực tế hay sử dụng tin hiệu dạng bậc thang, xung vuông và dao động điều hoà ) đây là ph ơng pháp tốt nhất khi điều kiện thực tế cho phép. Trong thực tế, khi hệ thống đang vận hành, việc nhận dạng chủ động có thể không đ ợc thực hiện vi những lý do công nghệ, khi ấy phải chấp nhận sử dụng số liệu vào/ra vận hành thực và ta có ph ơng pháp nhận dạng bị động.
b- Các b ớc tiến hành :
Cũng nh nhiều công việc phát triển hệ thống khác, nhận dạng hầu nh bao giờ cũng là một quá trình lặp, bao gồm các b ớc :
- Thu thập, khai thác thông tin ban đầu về quá trình
- Lựa chọn ph ơng pháp nhận dạng ( trực tuyến/ngoại tuyến, vòng hở/vòng kín, chủ động/bị động) chọn thuật toán ớc l ợng tham số và tiêu chuẩn đánh giá mô hình.
- Tiến hành lấy số liệu thực nghiệm cho từng cấp biến vào/ra trên cơ sở ph ơng pháp nhận dạng đã chọn, xử lý thô các số liệu nhằm loại bỏ những giá trị đo kém tin cậy.
- Quyết định về dạng mô hình (phí tuyến/tuyến tính, liên tục/gián đoạn...) theo mục đích sử dụng và khả năng ứng dụng của ph ơng pháp nhận dạng đã chọn, đ a ra giả thiết ban đầu về cấu trúc mô hình ( bậc từ số/mẫu số, có trễ hay không trễ ....)
- Xác định các tham số mô hình tho ph ơng pháp/thuật toán đã họn
- Mô phỏng, kiềm chứng và đánh giá mô hình nhận đ ợc theo các tiêu chuẩn và nếu có thể lặp lại một hoặc một số trong các b ớc trên.
c- Xác định các tham số của mô hình : * Các ph ơng pháp dựa trên đáp ứng quá độ :
Các ph ơng pháp trực tiếp dựa trên đồ thị đáp ứng quá độ rất đ ợc a chuộng với những ng ời làm thực tế bởi tính trực quan và đơn giản. Tất nhiên, độ chính xác của các mô hình nhận đ ợc tuy không cao ( vì th ờng sử dụng mô hình bậc thấp, ảnh h ởng của nhiễu không đ ợc giải quyết tốt) nh ng có thể đáp ứng số lớn các bài toán điều khiển quá trình.
Để áp dụng ph ơng pháp này,. cần phải xác định mô hình sử dụng có đặc tính thuộc tr ờng hợp nào d ới đây :
* Đặc tính quan tính : có thể xấp xỉ thành mô hình quân tính bậc nhất hoặc bậc hai có trễ (F0PDT - First - 0rder phus Dead Time, S0pdt - - - Second-
0rder - Plus - Dead - Time).
* Đặc tính dao động tắt dần : có thể xấp xỉ về mô hình dao động bậc hai
* Đặc tính tích phân: có thể xấp xỉ về mô hình quân tính bậc nhất hoặc bậc hai có trễ cộng thêm thành phần tích phân.
Nhóm các ph ơng pháp này là : i) ph ơng pháp kê tiếp tuyến, ii) ph ơng pháp hai hay ba điểm quy chiều, iii) ph ơng pháp diện tích ....
* Các ph ơng pháp dựa trên đáp ứng tần số :
Nhận dạng dựa trên số liệu đặc tính đáp ứng tần số tr ớc hết có thể phục vụ các ph ơng pháp thiết kế điều khiển trực tiếp trên miền tần số. Với ph ơng
pháp này, quá trình đ ợc kích thích chủ động bằng tín hiệu hình sin hoặc kích thích bằng tín hiệu dạng xung, tuy nhiên, ph ơng pháp này th ờng khó khả thi đối với nhiều quá trình công nghiệp.
* Các ph ơng pháp bình ph ơng tối thiểu :
Đối với những quá trình phức tạp hoặc những quá trình đòi hỏi cao về chất l ợng điều khiển, có thể áp dụng ph ơng pháp nhận dạng chính xác hơn những ph ơng pháp trên. Một ph ơng pháp đ ợc coi là đa năng dựa trên nguyên lý đơn giản và quen thuộc nguyên lý bình ph ơng tối thiểu ( Least -
Squares, LS) thực chất bài toán nhận dạng đ ợc đ a về bài toán tối u ví hàm mục tiêu cần cực tiểu hoá là tổng bình ph ơng sai lệch ( có thể với hệ số trọng
l ợng ) giữa các số liệu quan sát thực và các giá trị tính toán ớc l ợng.