Chương 1: Tổng quan đề tài 3 Báo cáo đồ án tốt nghiệp Chương 2.1 Giới thiệu mô hình điều khiển bồn nước Mô hình điều khiển bồn nước được thực hiện trên mô hình IT-5200 Process Control Trainer ( Hình 2.1: IT-5200 Process Control Trainer Process Control Trainer là một mô hình thí nghiệm với một bồn nước điều áp và một bộ cảm biến và bộ truyền động cho level, áp suất, nhiệt độ và lưu lượng. Là một mô-đun điều khiển, chứa các giao diện mạch điều khiển của các cảm biến và bộ truyền động và các mạch điều khiển ON / OFF, điều khiển PID.1 Hệ điều khiển PID ổn định mực nước cho hệ thống Mô hình hệ bồn nước được sử dụng trong bộ Kit IT-5200 Process Control Trainer sử dụng bộ điều khiển PID để điều khiển ổn định mực nước trong bồn. Phương pháp điều khiển được sử dụng ở đây là sử dụng bộ điều khiển PID số (rời rạc) bởi vì hệ thống điều khiển rời rạc có nhiều ưu điểm như dễ dàng thay đổi thuật toán điều khiển, áp dụng các thuật toán điều khiển phức tạp bằng cách lập trình. PID là một bộ điều khiển có cơ chế phản hồi vòng điều khiển, được viết tắt từ Proportional Integral Derivative.
PID được kết hợp từ 3 bộ điều khiển tỉ lệ, tích phân, vi phân. Được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống điều khiển công nghiệp, hệ thống điện, tự động hóa, điện tử – là bộ điều khiển được sử dụng phổ biến nhất. ____________________________________________________________________ Chương 2: Cơ sở lý thuyết 4 Báo cáo đồ án tốt nghiệp Hình 2.2: Sơ đồ khối của bộ điều khiển PID Sơ đồ điều khiển PID được đặt tên theo ba khâu hiệu chỉnh của nó, tổng của ba khâu này tạo thành bởi các biến điều khiển (MV), ta có: t d u(t ) = MV (t ) = Pout + I out + Dout = K p e(t ) + Ki e( )d + Kd e(t ) (1.1) 0 dt Trong đó, các thông số cần điều chỉnh là: • Độ lợi tỉ lệ K p : giá trị càng lớn thì đáp ứng càng nhanh do đó sai số càng lớn, bù khâu tỉ lệ càng lớn. Một giá trị độ lợi tỉ lệ quá lớn sẽ dẫn đến quá trình mất ổn định và dao động.
• Độ lợi tích phân K i : giá trị càng lớn kéo theo sai số ổn định bị khử càng nhanh. Đổi lại là độ vọt lố càng lớn: bất kỳ sai số âm nào được tích phân trong suốt đáp ứng quá độ phải được triệt tiêu tích phân bằng sai số dương trước khi tiến tới trạng thái ổn định. • Độ lợi vi phân K d : giá trị càng lớn càng giảm độ vọt lố, nhưng lại làm chậm đáp ứng quá độ và có thể dẫn đến mất ổn định do khuếch đại nhiễu tín hiệu trong phép vi phân sai số. Nhiệm vụ tự động hóa là thiết lập một vòng điều khiển để ảnh hưởng đến các tham số vật lý trong một quy trình kỹ thuật và hệ thống có thể hoàn toàn chạy tự động mà không cần sự can thiệp của con người.
Vòng điều khiển là bao gồm các yếu tố sau: • PID_Compact là bộ điều khiển (controller) • Cảm biến đo mực nước • Pump • Van điều khiển đóng xả nước ____________________________________________________________________ Chương 2: Cơ sở lý thuyết 5 Báo cáo đồ án tốt nghiệp Hình 2.3: Sơ đồ khối hệ thống Hình 2.4: Bộ điều khiển PID số ( rời rạc) Hình 2.5: PID_Compact (Controller) Trong đó, khối PID_Compact (Hình 2.5) có những thông số chính sau: • Setpoint(SP): giá trị cài đặt mong muốn • Input(PV): giá trị đầu vào đo được từ cảm biến • Input_Per: giá trị trực tiếp thu được từ analog • Output(MV): giá trị đầu ra của đối tượng điều khiển • Output_PER: giá trị đầu ra trực tiếp thu được từ analog • Output_PWM: giá trị xung PWM • Nếu SP >< PV thì bộ PID sẽ tự điều chỉnh để duy trì mực nước trong bể 1 cách ổn định và chính xác nhất. • PID parameter của bộ PID_Compact như hình sau: 1 TD s y = K p [(bw − x) + ( w − x) + (cw − x)] (1.2) Ti s aTD s + 1 ____________________________________________________________________ Chương 2: Cơ sở lý thuyết 6 Báo cáo đồ án tốt nghiệp Bảng 2.1 PID algorithm operates Symbol Description y Output value of the PID algorithm Kp Propotional Gain s Laplace operator b Propotional action weighting w Setpoint x Process value TI Integral action time a Derivative delay coefficient ( derivative delay T1=a*b) TD Derivative action time c Derivative actione weighting 2.2 Hệ thống điều khiển rời rạc Ngày nay, kỹ thuật máy tính ngày càng phát triển, bộ điều khiển PID liên tục dần được thay thế bằng bộ điều khiển PID số (rời rạc). Hệ thống điều khiển rời rạc có nhiều ưu điểm như dễ dàng thay đổi thuật toán điều khiển, áp dụng các thuật toán điều khiển phức tạp bằng cách lập trình. Hàm truyền kín của hệ thống điều khiển rời rạc có dạng sau: Hình 2.6: Hàm truyền kín của hệ thống rời rạc Trong đó, hàm truyền cần xác định là Gc ( z ) để hệ thống thỏa mãn các yêu cầu về độ ổn định, chất lượng quá độ và sai số xác lập.
Đề tài sử dụng hệ thống điều khiển rời rạc áp dụng phương pháp điều khiển PID số cho hệ thống “Điều khiển ổn định mực nước”. Hàm truyền của bộ điều khiển PID số có dạng: KIT z + 1 KD z −1 GPID ( z ) = K p + + (1.3) 2 z −1 T z Trong đó, T là thời gian lấy mẫu ( đơn vị giây) Các thông số K p , K I , K D là các thông số cần tìm để hệ thống ổn định và đáp ứng được các yêu cầu đã đề ra. Điều chỉnh vòng lặp: ____________________________________________________________________ Chương 2: Cơ sở lý thuyết 7 Báo cáo đồ án tốt nghiệp Điều chỉnh một vòng điều khiển là điều chỉnh các thông số điều khiển của nó (độ lợi/dải tỉ lệ, độ lợi tích phân/reset, độ lợi vi phân/tốc độ) tới giá trị đáp ứng điều khiển tối ưu. Có nhiều phương pháp để điều chỉnh ổn định hệ thống như: Bảng 2.2: Các phương pháp điều chỉnh để lấy thông số PID Phương pháp Ưu điểm Khuyết điểm Điều chỉnh thủ Không cần hiểu biết về toán.
Yêu cầu nhân viên có kinh công Phương pháp online. Ziegler–Nichols Phương pháp chứng minh. Làm rối loạn quá trình, Phương pháp online. một số thử nghiệm và lỗi, phải điều chỉnh nhiều lần Các công cụ phần Điều chỉnh chắc chắn.
Phương Giá cả cao, và phải huấn mềm pháp online hoặc offline. bao gồm phân tích các van và cảm biến. Cho phép mô phỏng trước khi tải xuống để thực thi. Cohen-Coon Xử lý các mô hình tốt.
Yêu cầu kiến thức toán học. Phương pháp offline. Chỉ tốt đối với các quá trình bậc một. Sau khi tìm hiểu qua các phương pháp trên thì nhóm chúng tôi thực hiện điều chỉnh lấy thông số PID cho hệ thống ổn định bằng phương pháp điều chỉnh thủ công.
Vì hệ thống sử dụng PLC là thiết bị điều khiển chính và dùng phần mềm Tia portal của Siemens để mô phỏng nên dùng bộ controller là PID_Compact (Hình 2.5) trong Tiaportal và sử dụng chức năng auto-tuning của PID_Compact để lấy được những thông số gần chính xác. Sau đó thực hiện dò thủ công bằng cách thay đổi các thông số K p , K I , K D xung quanh những thông số đã tìm được qua phương pháp auto-tuning.3 Việc thực hiện PID điều khiển mức nước trên mô hình Việc thực hiện PID để điều khiển mức nước trên mô hình được thể hiện qua các bước sau: Bước 1: Sử dụng khối PID_Compact trong phần mềm Tiaportal và tiến hành lập trình cho khối Pid_Compact để điều khiển PID. • Đầu tiên hệ thống nhận tín hiệu analog input của cảm biến mức nước theo dạng 0-27648, dùng khối Norm và Scale để chuyển đổi tín hiệu sang 0-100% để đưa vào input của khối PID_Compact. Sau đó khối PID_Compact xử lí tín hiệu và xuất ra output PID để điều khiển Pump.
____________________________________________________________________ Chương 2: Cơ sở lý thuyết 8 Báo cáo đồ án tốt nghiệp Bước 2: Tìm thông số Kp, Ki, Kd để điều khiển ổn định hệ thống bằng cách sử dụng công cụ Auto-tunning được hỗ trợ trong Pid compact để dò thông số. Bước 3: Sau khi dò được thông số Kp, Ki, Kd thì tiến hành dò xung quanh các số đó để tìm ra bộ thông số chuẩn nhất đáp ứng các yêu cầu về bộ điều khiển như là thời gian đáp ứng, độ vọt lố, sai số xác lập… 2.2 Ứng dụng chẩn đoán lỗi 2.1 Giới thiệu An toàn và độ tin cậy là những yếu tố chính trong hoạt động công nghiệp và máy móc là một thành phần quan trọng trong nhiều ngành công nghiệp hiện nay, và nó dễ bị hỏng do điều kiện làm việc khắc nghiệt và thời gian hoạt động lâu dài. Các hỏng hóc trong máy móc được phát hiện càng sớm càng tốt để ngăn chặn những thiệt hại nghiêm trọng và việc dừng đột ngột của hệ thống khi đang vận hành. Sự cố có thể gây ra sự chậm trễ trong hoạt động và hậu quả là gây thiệt hại to lớn về kinh tế và thời gian.
Ví dụ, ngành công nghiệp hóa dầu đã mất 20 tỷ USD mỗi năm do lỗi thành phần trong các thiết bị máy móc của họ (bánh răng, máy bơm, ống chịu lực, trục, cánh động cơ) [1]. Fault Detection and Diagnosis (FDD) system là rất quan trọng đối với việc ngăn ngừa sự cố bất ngờ của máy móc và có thể đảm bảo hiệu quả sản xuất và an toàn khi hệ thống vận hành. FDD system được phân loại dựa trên mô hình, dựa trên dữ liệu / tín hiệu và dựa trên kiến thức, phương pháp tiếp cận. Trong ngành công nghiệp hiện đại, FDD dựa trên tín hiệu hoặc các phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu đã thu hút nhiều sự chú ý hơn từ các nhà nghiên cứu bởi vì những cách tiếp cận này cung cấp độ chính xác chẩn đoán cao và không yêu cầu ước tính thực nghiệm về thông số vật lý.
[1] Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ máy tính, Artificial intelligence (AI) methods – các phương pháp trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng để hỗ trợ con người phân tích dữ liệu.7: Mối liên quan của phương pháp trí tuệ nhân tạo ____________________________________________________________________ Chương 2: Cơ sở lý thuyết 9 Báo cáo đồ án tốt nghiệp Như được miêu tả trên (Hình 2.7) thì có thể thấy Deep Learing (DL) là 1 phần của Machine Learning (ML). DL được sử dụng trong nhiều giải pháp về xử lý ảnh, robotics, FDD system và các ứng dụng về y tế.