L ỜI CẢM ƠN
1.5.2. Khái quát về chỉnh định PID trong NMNĐ
Cũng theo [44], trong giai đoạn từ 2000-2005, cùng với sự phát triển trong lĩnh
vực công nghệ thông tin, sốlượng các phương pháp điều chỉnh PID đã tăng từ 258 lên 408. Từnăm 2005 đến nay, các nghiên cứu tập trung phát triển các phương pháp
có kết hợp ứng dụng những thành tựu trong lĩnh vực công nghệ thông tin và kế thừa nguyên tắc của các phương pháp cổđiển. Về khảnăng ứng dụng thương mại, nhiều nghiên cứu đã xác nhận có tới 90% tổng số các bộđiều khiển được cài đặt trong các mạch vòng điều khiển công nghiệp là bộđiều khiển PID. Tuy nhiên, thực tếđáng báo động là chỉ có 20% trong số các mạch vòng được chỉnh định chính xác, 30% được chỉnh định không phù hợp do lựa chọn sai phương pháp tổng hợp, 30% khác có hiệu suất làm việc kém do không biết các đặc tính phi tuyến của đối tượng và 20% còn lại lựa chọn chỉnh định không đầy đủ về chu kỳ lấy mẫu hoặc lọc tín hiệu kém. Một số
bộđiều khiển không giúp hệ thống làm việc đạt chất lượng cần thiết. Ngoài ra, chúng chỉ làm việc trong mạch vòng hở (nhân viên vận hành tắt chếđộ tựđộng). . Dẫn tới, 30% bộđiều khiển hoạt động ở chếđộ thủ công, cần sựđiều chỉnh và giám sát liên tục của đội ngũ kỹ thuật viên, 25% ứng dụng PID sử dụng các hệ số do nhà sản xuất
đặt trước mà không cập nhật giá trị của chúng đối với quy trình cụ thể [44].
Trong số các bộđiều khiển được chỉnh định, có sự khác nhau vềphương án mô
hình hóa và nhận dạng đối tượng, theo thống kê trên Hình 1.14.
Hình 1.14. Tỉ lệ chỉnh định theo các dạng mô hình đối tượng [44]
Các phương pháp điều chỉnh bộđiều khiển PID theo đối tượng [44]:
- 37% các bộđiều khiển được chỉnh định thông qua việc mô hình hóa đối tượng về dạng quán tính bậc nhất có trễ. Đây là phương pháp xấp xỉ đặc tính động học của
đối tượng sử dụng phổ biến nhất trong các ngành công nghiệp.
- 18% các bộđiều khiển được chỉnh định theo mô hình đối tượng dạng quá tính
Quán tình bậc nhất có trễ 37% Quán tính bậc hai có trễ 18% Tích phân có trễ 9% Tích phân quán tính bậc nhất có trễ 9% Không dùng mô hình 12% Mô hình dạng khác 15%
- 12% các bộđiều khiển được chỉnh định mà không dùng mô hình đối tượng. - 15% là các phương pháp mô hình khác.
1.5.2.1. Nhóm các công trình chỉnh định truyền thống
Khi đã nhận dạng được mô hình đối tượng cần điều khiển, dưới dạng hàm truyền
Laplace, đặc tính quá độ, đặc tính tần số, phương trình trạng thái…, nhiệm vụ của việc chỉnh định bộđiều khiển là tìm ra các tham số của bộđiều khiển tối ưu, đảm bảo hệ thống vận hành ổn định, bền vững và đáp ứng đầu ra của hệ thống đạt các chỉ số như mong muốn [4][8][9][24][34][43]. Một số nhóm giải pháp phổ biến gồm có:
Phương pháp dựa trên đặc tính quá độ
Điển hình là phương pháp Ziegler-Nichols 1, tham số bộ điều khiển P/PI/PID
được tính theo theo công thức kinh nghiệm, thông qua kẻ vẽ từđặc tính quá độ.
Phương pháp biên ổn định
Điển hình là phương pháp Ziegler-Nichols 2 và phương pháp phản hồi rơ le của Astrom-Hagglund.
Phương pháp xác định tham số bộđiều khiển từ đáp ứng bước của đối tượng, dựa trên cơ sở mô hình quán tính bậc nhất có trễ hoặc mô hình tích phân có trễ. Các luật chỉnh định được Ziegler-Nichols 2 đưa ra dưới dạng công thức, với các hệ số
thực nghiệm đểđạt hệ số tắt dần khoảng 0,75.
Ưu điểm của nhóm phương pháp Ziegler-Nichols 2 là đơn giản, kết quả chỉnh
định tạm chấp nhận được. Tuy nhiên, phương pháp có một sốnhược điểm chính: - Phương pháp chưa xét tới độ dự trữổn định của hệ thống;
- Phải tiến hành thí nghiệm nhiều lần quá trình xác định các tham số;
- Trong quá trình thí nghiệm, đầu ra của hệ thống dao động với biên độ khó kiểm soát và có nguy cơ làm mất ổn định hệ thống;
- Hệ thống được chỉnh định thường có dao động mạnh, độ quá điều chỉnh khá lớn và kéo dài đáp ứng của hệ thống với nhiễu quá trình;
- Hệ số tắt dần đáp ứng đầu ra hệ thống không cao.
Phương pháp dựa trên mô hình mẫu
Điển hình có phương pháp mô hình nội, gọi tắt là IMC (Internal Model Control), do Morari và các cộng sự phát triển đã được ứng dụng rộng rãi trong thực tế. Bản chất của phương pháp IMC là thiết lập mô hình quá trình song song với đối tượng, thiết lập bộđiều khiển với chỉ tiêu bám lượng đặt và kháng nhiễu. Sau đó ta đưa về
dạng PID chuẩn [9]. Ngoài ra còn có phương pháp tổng hợp trực tiếp.
Phương án miền nghiệm
Tác giảđánh giá độ dự trữổn định trên cơ sở phân bổ các nghiệm của phương trình đặc tính hệ thống. Hệ thống cần đảm bảo độ dự trữổn định và dao động đầu ra
đạt hệ số tắt dần đủ lớn cho trước. Hệ số tắt dần của dao động đầu ra hệ thống được xây dựng trên khái niệm độ dự trữổn định cứngmd. Dubnikova E.G. xây dựng thuật toán trên tiêu chuẩn Nyquist, khi đặc tính hệ hởkhông đi qua điểm (-1j,0) thì hệ thống vòng kín giữ nguyên sự hội tụ [24]. Phương pháp của Dubnikova E.G được coi là
phương pháp truyền thống trong lĩnh vực tựđộng hóa nhiệt. Phương pháp cho phép xác định tốt tham số bộđiều khiển vòng đơn cũng như hệ điều khiển tầng. Hạn chế
lớn nhất của phương pháp Dubnikova E.G trong việc xây dựng tham số bộđiều khiển tối ưu là cần công cụ hỗ trợ vẽđường biên dự trữổn định [24].
Phương pháp dựa trên đặc tính tần số
Nhóm phương pháp này đánh giá độ dự trữ ổn định của hệ thống điều khiển
theo đặc tính tần số của hệ thống. Rotach V.Y. thể hiện mối liên hệ: đường cong đặc
tính biên độ của vòng kín hệđiều khiển tương tựđặc tính biên độ liên kết dao động, giá trị tương đối của đỉnh cộng hưởng, chỉ số tần sốdao động M. Phương pháp xây
dựng trên quan điểm dự trữổn định theo chỉ sốbiên độM. Hệ số tắt dần đạt từ 0,85- 0,95.
Chỉ số tần sốdao động M không thể coi là tối ưu, tác giảđề xuất với giá trị 1,55
và 2,38. Phương pháp này cho phép tổng hợp bộđiều khiển khi đối tượng được mô
hình hóa dưới dạng đặc tính tần số, không nhất thiết phải có mô hình hàm truyền
nhưng phải có mô hình đặc tính tần số. Phương pháp xây dựng tham số bộđiều khiển này cần thực hiện một số lần lặp đi lặp lại nhất định, cho kết quả khả quan từ điểm dự trữổn định. Tuy nhiên, phương pháp gặp hạn chế với hệđiều khiển tầng và chưa
thể áp dụng cho các bộđiều khiển PD, PDD, PIDD [24,43].
Tác giả Mạnh N.V. cũng đề xuất phương án xây dựng bộđiều khiển bền vững
trên quan điểm chỉ sốdao động mềm và đặc tính mềm hệ hở của đối tượng [8,9]. Bộ điều chỉnh bền vững nhận được [8,9,35-37]: ( ) 1 1 ( )( ) ( ) c pPT c A s G s G s s sB s − = = (1.21) Công thức (1.21) của Mạnh N.V. có xét tới độ dự trữổn định của hệ thống, khả năng khử nhiễu quá trình tốt, áp dụng với các đối tượng có trễ vận tải và hệ thống
điều khiển tầng trong công nghiệp hiệu quả [4,8,9]. Phương pháp của Mạnh N.V. áp dụng khi có mô hình hàm truyền đối tượng tối đa là bậc hai ở đa thức mẫu, trường hợp hàm truyền có dạng bậc cao cần thực hiện xây dựng lại hàm truyền đối tượng
tương đương thông qua thuật toán tối ưu “vượt khe”.
Phương pháp tính toán gần đúng
Bộđiều khiển siêu tối ưu gần đúng được GS. Pikina Galina Alekseeva và TS. Burtsev Yuliana Sergeeva tổng hợp trên theo công thức [43]:
( ) 0( ) ( ) 1 1 , 1 opt p s c W s T s e W s − = + − , (1.22) trong đó, 0
Tham số bộđiều khiển được tính toán, xác định dựa trên hàm mục tiêu là tích phân sai lệch điều khiển là nhỏ nhất, để tìm ra bộ tham số PID gần đúng. Việc tổng hợp bộđiều khiển của Pikina G.A gặp khó khăn khi xác định hệ số mềm hóa và áp dụng xây dựng bộđiều khiển mạch hai vòng cascade truyền thống. Phương pháp cần hỗ trợ lớn từ công nghệ tính toán và cần nhận dạng được hàm truyền đối tượng. Ngoài ra việc giải hàm mục tiêu không phải khi nào cũng tìm được nghiệm PID.
Các phương pháp chỉnh định tham số bộđiều khiển nêu trên hiệu quả khi xét riêng từng mạch vòng điều khiển đơn lẻ, khi hệ thống là đa thông số và nhiều mạch
vòng có tác động xen kênh như hệ thống điều khiển lò hơi thì phương pháp này khó
có thể sử dụng có hiệu quả. Đặc biệt, chỉnh định tham số các bộđiều khiển sẽ gặp nhiều vấn đề khi đối tượng có thông sốthay đổi trong quá trình làm việc như: nhiệt trị, phẩm chất than thay đổi dẫn tới đối tượng nhiệt thay đổi. Khi đó, tham số bộđiều khiển sẽ không phát huy hiệu quả cao nhất [24,35-37].
1.5.2.2. Hiệu chỉnh theo các phương pháp nâng cao [9][45-53]
Theo [9], nhóm phương pháp chỉnh định nâng cao điển hình như sau: - Bộ PID tựđộng điều chỉnh (Auto-tuning PID) [9, 45,48,52].
- Gain-scheduling PID [46,48,50]. - Điều khiển dự báo MPC [47,48,50,51].
Phương pháp điều khiển PID (PID controller) tự chỉnh được sử dụng để xử lý vấn đềtác động tương hỗ giữa các thông số quá trình trong tổ máy nhiệt điện (FFPP-
Fuel fossil power plant) cũng như sự tác động qua lại lẫn nhau giữa các vòng điều chỉnh. Nguyên lý làm việc được minh họa trên Hình 1.15.
Hình 1.15. Nguyên lý PID tựđiều chỉnh [48]
Tại [45], Phùng Tiến Duy và cộng sự nghiên cứu phương pháp “Tự chỉnh thông số PID sử dụng phản hồi âm lặp kết hợp với khâu rơ-le” để chỉnh định tựđộng thông số của bộđiều khiển PID lò nhiệt.
Tại [52] Aeenmehr A. cũng đã dùng nguyên lý PID tự điều chỉnh gán cực để điều khiển nhiệt độ hơi quá nhiệt trong nhà máy điện, nhằm đối phó với các khoảng thời gian chết.
Phương pháp Gain-scheduling PID theo nguyên lý minh họa tại Hình 1.16 sẽ sử
dụng nhiều bộ điều khiển PID để điều khiển một quá trình công nghệ, mỗi bộđiều khiển sẽđược chỉnh định tại một điểm làm việc đặc trưng nào đó của hệ thống [9].
Hình 1.16. Nguyên lý Gain-scheduling PID [48]
Tham số bộđiều khiển sẽđược thay đổi bám theo sựthay đổi của thông số quá trình trong toàn dải làm việc. Thông thường thông sốquá trình được lựa chọn là công suất phát của tổ máy, vì khi có sựthay đổi rõ ràng trong thông số này sẽ kéo theo sự
thay đổi của tất cả thông số quá trình của tổ máy hoặc thông số cung cấp nhiên liệu than [9,49].
Phương pháp dự báo MPC
Kiểm soát bằng dựbáo mô hình (MPC) đã được phổ biến rộng rãi trong những
năm gần đây. MPC đề cập đến phương pháp tiếp cận kiểm soát sử dụng một mô hình
quy trình rõ ràng để dựđoán phản ứng trong tương lai của một nhà máy và tính toán kiểm soát đầu vào thông qua việc giảm thiểu hàm mục tiêu.
Với phương pháp này cần thiết xây dựng được các mô hình mẫu MPC minh họa trên Hình 1.17.
1.5.3. Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron trong nhận dạng và điều khiển nhà máy nhiệt điện đốt than [55-63][66][68]