Luận Văn Thạc Sĩ Về Kỹ Thuật Điều Khiển Và Tự Động Hóa: Chẩn Đoán Bất Thường Trong Hệ Bồn Nước

• Tác giả: Huỳnh Duy An
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Trọng Tài
• Trường học: Đại Học Bách Khoa - ĐHQG - HCM
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điều Khiển và Tự Động Hóa
• Đề tài: Chẩn Đoán Bất Thường Trong Hệ Bồn Nước Bằng Thuật Toán Kernel PCA
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
• 2. Mục tiêu đề tài
• 3. Cơ sở toán học, phân biệt hai thuật toán PCA và KPCA, ứng dụng trong chẩn đoán và phát hiện lỗi hệ thống
• 3.1. Thuật toán PCA (Principal Component Analysis)
• 3.2. Thuật toán KPCA (Kernel Principal Component Analysis)
• 3.3. So sánh kết quả phát hiện lỗi của 2 thuật toán PCA và KPCA
• 4. Ứng dụng thuật toán KPCA phát hiện lỗi cho hệ thống bồn nước đơn
• 4.1. Xây dựng mô hình toán và chương trình mô phỏng trên Matlab Simulink
• 4.2. Kết quả mô phỏng khi hệ thống xảy ra lỗi
• 4.3. Mô hình phân loại nhiều lớp ứng dụng ANN và softmax regression
• 4.3.1. Xây dựng ý tưởng
• 4.3.2. Logistic regression và softmax regression
• 4.3.3. Cơ sở xây dựng bộ phân loại lỗi hệ thống
• 5. Cấu trúc mô hình phi tuyến và thuật toán đệ qui ước lượng tham số
• 5.1. Cấu trúc mô hình phi tuyến
• 5.2. Thuật toán đệ qui ước lượng tham số hệ thống
• 6. Matlab App designer
• 7. Chuẩn truyền thông công nghiệp OPC/UA
• 8. Mô hình bồn nước dự kiến và thành phần trong hệ thống
• 9. Giải pháp xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo lỗi cho hệ thống bồn nước
• 9.1. Mô hình thực nghiệm và các thành phần trong hệ thống
• 9.2. Module tín hiệu analog SM
• 9.3. Biến tần Shihlin SS2-021-0
• 9.4. Radar measurement Time-of-Flight Micropilot FMR51
• 9.5. Máy bơm Panasonic GP-129JXK
• 9.6. Relay bán dẫn SSR
• 10. Thu thập dữ liệu thực tế để tiến hành ước lượng tham số hệ mức nước và hệ nhiệt độ. Đánh giá bộ tham số ước lượng khi thực nghiệm chạy song song hệ thống thực tế và mô hình nhận dạng
• 11. Hệ thống giám sát và cảnh báo lỗi hệ thống dùng trên mô hình thực tế
• 11.1. Thiết kế bộ điều khiển PID điều khiển ổn định mức nước và nhiệt độ
• 11.2. Thiết lập chuẩn giao tiếp OPC-UA truyền nhận dữ liệu giữa PLC và Matlab
• 11.3. Xây dựng, tinh chỉnh mô hình KPCA phù hợp với đặc điểm hệ thống
• 11.4. Xây dựng mô hình ANN với lớp ra ứng dụng hàm Softmax cho quá trình huấn luyện
• 12. Kết quả thực nghiệm
• 12.1. Ước lượng thông số hệ thống và đánh giá sai số
• 12.1.1. Đối với đối tượng mức nước
• 12.1.2. Đối với đối tượng nhiệt độ
• 12.2. Mô phỏng các lỗi trên hệ thống, đánh giá độ chính xác của mô hình chẩn đoán
• 12.2.1. Đối với đối tượng mức nước
• 12.2.2. Đối với hệ nhiệt độ
• 13. Định hướng phát triển của luận văn
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về chẩn đoán bất thường trong hệ bồn nước

Trong bối cảnh công nghiệp hiện đại, việc chẩn đoán bất thường trong các hệ thống là vô cùng quan trọng. Hệ bồn nước, với vai trò thiết yếu trong nhiều quy trình sản xuất, cần được giám sát liên tục để phát hiện và xử lý kịp thời các lỗi có thể xảy ra. Việc áp dụng các thuật toán như thuật toán Kernel PCA (KPCA) đã mở ra hướng đi mới trong việc phân tích và phát hiện lỗi trong hệ thống này. KPCA không chỉ giúp nhận diện các bất thường mà còn cải thiện độ chính xác trong việc xác định nguyên nhân của sự cố. Theo nghiên cứu, KPCA có khả năng xử lý các dữ liệu phi tuyến, điều này rất cần thiết trong việc giám sát các hệ thống phức tạp như hệ bồn nước.

1.1. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

Nghiên cứu về hệ bồn nước và các phương pháp chẩn đoán lỗi đã được nhiều nhà khoa học quan tâm. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng thuật toán PCA (Principal Component Analysis) thường được áp dụng để phát hiện lỗi trong các hệ thống công nghiệp. Tuy nhiên, với tính chất phi tuyến của hệ thống bồn nước, KPCA đã được phát triển như một giải pháp tối ưu hơn. Các ứng dụng thực tế của KPCA trong việc giám sát hệ bồn nước đã chứng minh được hiệu quả của nó trong việc phát hiện và phân loại lỗi. Theo các tác giả như Ait và nhóm nghiên cứu, KPCA không chỉ giúp phát hiện lỗi mà còn cung cấp thông tin chi tiết về mức độ nghiêm trọng của sự cố.

II. Phân tích các thuật toán chẩn đoán lỗi

Để thực hiện phân tích thành phần chính trong việc phát hiện lỗi, hai thuật toán PCA và KPCA được so sánh. PCA là phương pháp tuyến tính, trong khi KPCA sử dụng các hàm kernel để xử lý dữ liệu phi tuyến, giúp cải thiện khả năng phát hiện bất thường. Việc áp dụng KPCA cho hệ bồn nước cho thấy khả năng nhận diện lỗi cao hơn so với PCA, đặc biệt trong các tình huống mà dữ liệu có sự biến động lớn. Nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng KPCA giúp tăng cường độ chính xác trong việc phát hiện lỗi và giảm thiểu tỷ lệ báo động giả. Điều này là rất quan trọng trong việc duy trì hoạt động ổn định của hệ thống.

2.1. So sánh giữa PCA và KPCA

PCA và KPCA đều có những ưu điểm riêng trong việc phân tích dữ liệu. PCA dễ dàng áp dụng và tính toán nhanh chóng, nhưng không thể xử lý tốt các mối quan hệ phi tuyến trong dữ liệu. Ngược lại, KPCA, với khả năng biến đổi dữ liệu sang không gian nhiều chiều, cho phép phát hiện các bất thường một cách hiệu quả hơn. Theo nghiên cứu của Majdi Mansouri, KPCA đã chứng minh được khả năng phát hiện lỗi trong các quy trình hóa học, cho thấy tính ứng dụng rộng rãi của nó. Việc áp dụng KPCA vào hệ bồn nước không chỉ giúp phát hiện lỗi mà còn cung cấp thông tin chi tiết về nguyên nhân gây ra sự cố, từ đó giúp cải thiện quy trình giám sát và vận hành.

III. Ứng dụng thực tiễn của KPCA trong hệ bồn nước

Việc áp dụng thuật toán KPCA vào hệ thống bồn nước đã cho thấy những kết quả khả quan trong việc phát hiện và chẩn đoán lỗi. Mô hình KPCA được xây dựng với mục tiêu giám sát trạng thái hệ thống, từ đó phát hiện các bất thường một cách nhanh chóng và chính xác. Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng KPCA có thể phát hiện được nhiều loại lỗi khác nhau trong hệ thống, từ đó giúp cho việc quản lý và bảo trì hệ thống trở nên hiệu quả hơn. Các ứng dụng thực tế cho thấy rằng KPCA không chỉ giảm thiểu thời gian phát hiện lỗi mà còn nâng cao độ chính xác trong việc xác định nguyên nhân lỗi.

3.1. Kết quả mô phỏng và ứng dụng thực tế

Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng KPCA có thể phát hiện lỗi với độ chính xác cao. Nghiên cứu của Huỳnh Duy An đã chỉ ra rằng việc sử dụng KPCA trong hệ bồn nước giúp giảm thiểu lỗi phát hiện sai. Hệ thống giám sát được thiết kế không chỉ giúp phát hiện lỗi mà còn cung cấp thông tin về tình trạng hoạt động của hệ thống. Việc áp dụng KPCA trong quản lý hệ thống bồn nước không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao hiệu quả hoạt động, từ đó đáp ứng được yêu cầu ngày càng cao trong ngành công nghiệp.