Tổng quan nghiên cứu

Trong các dây chuyền sản xuất công nghiệp hiện đại, các quá trình nhiệt luyện, sấy và duy trì nhiệt độ ổn định chiếm từ 60% đến 70% tổng năng lượng tiêu thụ tại các nhà máy chế biến thực phẩm, luyện kim và hóa chất. Việc kiểm soát chính xác thông số nhiệt độ với sai số đo lường trong ngưỡng ±1°C giữ vai trò cốt lõi trong việc nâng cao chất lượng sản phẩm và tối ưu hóa hiệu suất nhiệt. Tuy nhiên, đối tượng gia nhiệt trong thực tế là hệ thống phi tuyến phức tạp, có quán tính nhiệt rất lớn và thường xuyên chịu ảnh hưởng từ các nguồn nhiễu tải ngẫu nhiên.

Hệ thống thí nghiệm điều khiển gia nhiệt CRT 916921 tại phòng thí nghiệm chuyên ngành Điều khiển tự động được trang bị từ năm 2000. Sau hơn 14 năm khai thác liên tục, thiết bị đã xuất hiện hiện tượng già hóa linh kiện cơ học, trôi dạt tham số và sai lệch hàm truyền ban đầu. Hơn thế nữa, phần mềm điều khiển gốc viết trên ngôn ngữ C sử dụng chuẩn giao tiếp RS-232 trên nền đĩa mềm đã hoàn toàn lỗi thời, không tương thích với các máy tính hiện nay.

Đề tài tập trung giải quyết bài toán tái nhận dạng đặc tính động học của bình gia nhiệt 1 lít bằng công cụ System Identification Toolbox trên Matlab, xây dựng mô hình toán học chuẩn xác và thiết kế cấu trúc điều khiển PID tối ưu. Toàn bộ giải thuật sau đó được cài đặt và lập trình trực tiếp trên bộ điều khiển logic khả trình PLC Siemens S7-300 CPU 313C thông qua phần mềm STEP 7, kết hợp giám sát SCADA bằng WinCC. Nghiên cứu thực nghiệm được tiến hành tại Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên vào năm 2014 nhằm phục vụ công tác giảng dạy kỹ thuật tại Trường Cao đẳng nghề Yên Bái. Kết quả đạt được giúp khống chế độ quá điều chỉnh ở mức 4,6% (thấp hơn ngưỡng giới hạn 10%), rút ngắn thời gian đáp ứng xuống xấp xỉ 3 giây so với yêu cầu tiêu chuẩn 60 giây và triệt tiêu sai số tĩnh trong phạm vi ±1°C.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết nhận dạng hệ thống thời gian thực dựa trên cấu trúc mô hình chuỗi thời gian ARX (AutoRegressive with eXternal input) kết hợp thuật toán ước lượng tham số bình phương tối thiểu LSE (Least Squares Estimation). Đây là phương pháp tối ưu để xấp xỉ hàm truyền của đối tượng vật lý về dạng liên tục trong miền tần số và thời gian.

Cơ sở lý thuyết điều khiển tự động kinh điển được áp dụng nhằm phân tích đối tượng quán tính bậc hai và đối tượng quán tính bậc nhất có trễ (FOPDT). Bốn phương pháp tổng hợp bộ điều khiển được đặt lên bàn cân đánh giá gồm: phương pháp điều khiển mô hình nội IMC (Internal Model Control), phương pháp tổng hằng số thời gian nhỏ nhất của Kuhn, phương pháp thực nghiệm phản hồi quá độ Ziegler-Nichols 1 và phương pháp tối ưu mô đun (Modulus Optimum).

Về nền tảng phần mềm công nghiệp, nghiên cứu ứng dụng kiến trúc module mềm của Siemens SIMATIC STEP 7, trọng tâm là khối thuật toán điều khiển PID liên tục FB41 (CONT_C), khối phát xung điều độ rộng FB43 (PULSEGEN), kết hợp các khối chuẩn hóa và chuyển đổi tín hiệu tương tự sang số FC105 (SCALE) và FC106 (UNSCALE) xử lý thang đo chuẩn 0 đến 27648 đơn vị.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thực nghiệm được thu thập trực tiếp từ dàn thiết bị gia nhiệt CRT 916921 gồm bình thủy tinh chịu nhiệt dung tích 1 lít, dây điện trở Niken 220V công suất nhiệt với dòng định mức 2A, cảm biến nhiệt điện trở bạch kim PT100 có dải đo từ -50°C đến 200°C và bộ biến đổi xoay chiều 1 pha AC/AC dải 0V đến 220V.

Dữ liệu được thu thập theo phương pháp nhận dạng vòng hở trực tiếp với chu kỳ lấy mẫu cố định là 200 mili giây (0,2 giây). Tập dữ liệu gốc gồm tổng cộng 1294 mẫu đo vào và ra được lưu trữ thông qua giao diện truyền thông WinCC kết nối cổng MPI của PLC.

Phương pháp chọn mẫu áp dụng nguyên tắc phân chia tập dữ liệu thành hai phần bằng nhau với tỷ lệ 50:50. Phân đoạn thứ nhất gồm 647 mẫu (từ mẫu 1 đến mẫu 647) được dùng làm tập dữ liệu ước lượng tham số mô hình (Estimation data). Phân đoạn thứ hai gồm 647 mẫu còn lại (từ mẫu 648 đến mẫu 1294) được dùng làm tập dữ liệu kiểm chứng độc lập (Validation data). Toàn bộ dữ liệu được tiền xử lý loại bỏ giá trị trung bình (Detrending) nhằm triệt tiêu độ lệch tĩnh ban đầu.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích ARX kết hợp thuật toán LSE trên Matlab là vì công cụ này có khả năng tự động tối thiểu hóa phương sai sai số giữa mô hình lý thuyết và phản ứng thực tế của hệ thống nhiệt, đảm bảo độ tin cậy tuyệt đối trước khi nạp chương trình điều khiển vào phần cứng PLC nhằm ngăn chặn các sự cố quá nhiệt gây nổ vỡ bình chứa.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, qua quá trình nhận dạng bằng hộp công cụ System Identification Toolbox, hàm truyền của đối tượng gia nhiệt được xác định chính xác dưới dạng khâu quán tính bậc hai với hệ số khuếch đại K = 2,6748, hằng số thời gian quán tính chủ đạo T1 = 322,8051 giây và hằng số thời gian phụ t = 0,3083 giây. Mô hình ARX bậc hai đạt độ phù hợp (Fit rate) lên tới 74,02% so với tập dữ liệu kiểm chứng thực tế gồm 647 điểm đo.

Thứ hai, kết quả mô phỏng cho thấy hai phương pháp kinh điển là IMC và Ziegler-Nichols 1 hoàn toàn thất bại đối với đối tượng này. Do tỷ số giữa hằng số quán tính và hằng số trễ quá lớn (vượt mức 1047 lần), phương pháp Ziegler-Nichols tạo ra hệ số khuếch đại Kp quá mức cần thiết lên tới 469,7292, khiến hệ thống vòng kín bị dao động phân kỳ và mất ổn định nghiêm trọng.

Thứ ba, phương pháp tổng hằng số thời gian của Kuhn (với tổng thời gian Ts = 323,1134 giây) tạo ra hệ thống kín ổn định không có độ quá điều chỉnh (0%), tuy nhiên thời gian quá độ bị kéo dài quá mức lên tới xấp xỉ 800 giây (tương đương 13,3 phút), không thỏa mãn yêu cầu thực tiễn dưới 60 giây.

Thứ tư, phương pháp tối ưu mô đun mang lại bước đột phá toàn diện khi xác lập thông số bộ điều khiển PI với hệ số tỷ lệ Kp = 133,8051 và thời gian tích phân Ti = 322,8051 giây. Hệ thống đạt độ quá điều chỉnh chỉ 4,6% và thời gian xác lập cực nhanh khoảng 3 giây, rút ngắn 99,6% thời gian quá độ so với phương pháp Kuhn và nhanh hơn 95% so với mục tiêu kỹ thuật ban đầu.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cốt lõi giúp phương pháp tối ưu mô đun vượt trội là nhờ cơ chế triệt tiêu điểm cực quán tính lớn nhất (T1 = 322,8051 giây) của đối tượng bằng khâu tích phân của bộ điều khiển PI, qua đó đưa hàm truyền hệ hở về dạng khâu tích phân bậc nhất có trễ nhỏ. Điều này giúp độ lớn của véc tơ đặc tính tần số hệ kín tiệm cận giá trị 1 trên dải tần số rộng nhất mà không gây bão hòa tín hiệu điện áp điều khiển.

Khi so sánh với các nghiên cứu điều khiển nhiệt độ truyền thống trong công nghiệp, cấu trúc tối ưu mô đun chứng minh khả năng kháng nhiễu phụ tải vượt trội khi van cấp nước lạnh được mở đột ngột từ 0% lên 100%.

Dữ liệu nghiên cứu có thể được trực quan hóa sinh động qua đồ thị đặc tính quá độ thời gian so sánh đồng thời 4 đường đáp ứng của IMC, Ziegler-Nichols, Kuhn và Tối ưu mô đun trên cùng một hệ trục tọa độ. Kèm theo đó, bảng thông số đối sánh kỹ thuật phản ánh rõ nét độ quá điều chỉnh (%), thời gian quá độ (giây) và chỉ số ổn định. Trên giao diện giám sát SCADA WinCC, đồ thị thời gian thực (Trend Viewer) ghi nhận nhiệt độ buồng đốt bám sát giá trị đặt 50°C và 80°C với sai lệch tĩnh luôn được khống chế chặt chẽ trong khoảng ±0,5°C.

Đề xuất và khuyến nghị

Thứ nhất, nâng cấp thuật toán điều khiển thích nghi và mờ tự chỉnh (Fuzzy-PID / Adaptive PID): Các kỹ sư tự động hóa tại bộ phận R&D nên tích hợp logic mờ vào thuật toán FB41 để tự động hiệu chỉnh thông số Kp và Ti theo thời gian thực khi mức nước hoặc thể tích bình chứa thay đổi. Mục tiêu kỹ thuật cần hướng tới là giảm biên độ dao động nhiệt độ xuống dưới ±0,2°C trong lộ trình triển khai từ 6 đến 9 tháng.

Thứ hai, chuẩn hóa quy trình nhận dạng tham số định kỳ cho thiết bị nhiệt: Bộ phận bảo trì nhà máy cần ban hành hướng dẫn thu thập 1200 mẫu dữ liệu vòng hở định kỳ 6 tháng một lần đối với các lò gia nhiệt công nghiệp. Giải pháp này giúp phát hiện sớm hiện tượng suy giảm công suất của dây đốt và độ trôi cảm biến PT100, duy trì độ khớp mô hình toán học luôn trên mức 75% theo chu kỳ bảo dưỡng hàng năm.

Thứ ba, chuyển đổi hạ tầng truyền thông công nghiệp sang chuẩn Profinet: Các nhà tích hợp hệ thống cần thay thế cáp kết nối PC Adapter MPI tốc độ 187,5 kbps bằng module Ethernet công nghiệp tốc độ 100 Mbps. Việc này giúp giảm độ trễ truyền thông SCADA xuống dưới 5 mili giây, sẵn sàng cho việc quản trị tập trung hàng chục vòng lặp gia nhiệt phân tán trong vòng 12 tháng tới.

Thứ tư, chuyển giao và đưa mô hình điều khiển vào chương trình giảng dạy thực hành: Ban giám hiệu và giảng viên các trường cao đẳng kỹ thuật, điển hình là Trường Cao đẳng nghề Yên Bái, nên ứng dụng bộ thí nghiệm S7-300 cùng các module FB41, FC105 và FC106 vào giáo trình thực hành điều khiển quá trình. Mục tiêu đào tạo trên 200 học viên mỗi năm tiếp cận trực tiếp công nghệ tự động hóa Siemens ngay trong năm học tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nhóm kỹ sư điều khiển và tự động hóa công nghiệp: Đây là tài liệu thực hành chi tiết giúp nắm vững kỹ năng cấu hình ngắt chu kỳ OB35 (100 mili giây), xử lý chuẩn hóa tín hiệu analog vào/ra bằng FC105/FC106 và cài đặt chính xác các tham số khối PID mềm FB41 "CONT_C" của Siemens để điều khiển các cơ cấu chấp hành công suất thực tế.

Nhóm học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Tự động hóa: Luận văn cung cấp quy trình nghiên cứu chuẩn mực từ khâu thực nghiệm thu thập dữ liệu, nhận dạng hệ thống ARX bằng phương pháp bình phương tối thiểu trên Matlab cho đến kiểm chứng và triển khai thuật toán trên phần cứng PLC vật lý.

Nhóm giảng viên và cán bộ quản lý phòng thí nghiệm tại các trường đại học, cao đẳng kỹ thuật: Đề tài gợi mở giải pháp phục hồi, cải tạo và hiện đại hóa các hệ thống thí nghiệm điều khiển nhiệt CRT 916921 đã cũ bằng việc tích hợp PLC hiện đại và SCADA WinCC trực quan, giúp tiết kiệm hàng trăm triệu đồng chi phí đầu tư mua sắm mới.

Nhóm kỹ sư vận hành và quản lý năng lượng tại các nhà máy sản xuất: Nghiên cứu mang đến giải pháp thay thế các đồng hồ nhiệt độ độc lập bằng hệ thống điều khiển tập trung PLC S7-300, giúp cắt giảm từ 10% đến 15% tổn thất điện năng nhờ khả năng triệt tiêu hiện tượng quá nhiệt cục bộ.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao phương pháp Ziegler-Nichols 1 không thể áp dụng thành công cho hệ thống gia nhiệt này? Phương pháp Ziegler-Nichols 1 được xây dựng dựa trên giả định đối tượng có tỷ lệ thời gian trễ ở mức trung bình. Do hệ gia nhiệt thực nghiệm có thời gian trễ quá bé (0,3083 giây) so với quán tính lớn (322,8051 giây), công thức tính toán tạo ra hệ số khuếch đại Kp quá cao lên tới 469,7292, khiến tín hiệu điều khiển liên tục bị bão hòa và làm hệ kín mất ổn định hoàn toàn.

Khối hàm FB41 trong phần mềm STEP 7 đóng vai trò gì trong việc kiểm soát nhiệt độ? FB41 là module phần mềm chứa thuật toán PID liên tục số hóa của Siemens. Khối nhận tín hiệu đặt SP_INT và giá trị hồi tiếp nhiệt độ PV_PER trong ngắt OB35 chu kỳ 100 mili giây. Dựa trên các thông số GAIN, TI và TD, khối xuất ra tín hiệu điều khiển số thực LMN từ 0% đến 100% để điều tiết góc mở mạch biến đổi AC/AC cấp nguồn cho dây gia nhiệt.

Độ chính xác của mô hình nhận dạng ARX trên Matlab đạt mức bao nhiêu phần trăm? Quá trình nhận dạng dựa trên 1294 mẫu đo thực tế với chu kỳ lấy mẫu 200 mili giây, phân chia đều 647 mẫu ước lượng và 647 mẫu kiểm tra độc lập. Sử dụng thuật toán bình phương tối thiểu LSE, mô hình ARX bậc hai đạt độ phù hợp lên tới 74,02%, mô tả chính xác đặc tính truyền nhiệt của bình 1 lít và tạo nền tảng vững chắc để thiết kế bộ điều khiển.

Chức năng cụ thể của hai khối FC105 và FC106 trong chương trình PLC là gì? Khối FC105 thực hiện biến đổi tuyến tính tín hiệu số nguyên từ cổng vào tương tự PIW0 (dải 0 đến 27648 từ đầu dò PT100) sang giá trị nhiệt độ thực từ -50°C đến 200°C. Ngược lại, khối FC106 nhận tín hiệu điều khiển dạng số thực từ 0% đến 100% của bộ PID để quy đổi thành số nguyên xuất ra cổng PQW0 điều khiển mạch công suất.

Phương pháp tối ưu mô đun mang lại ưu thế gì vượt trội so với phương pháp Kuhn? Mặc dù phương pháp Kuhn không gây ra quá điều chỉnh nhưng thời gian đáp ứng kéo dài tới 800 giây. Trong khi đó, phương pháp tối ưu mô đun với bộ điều khiển PI (Kp = 133,8051, Ti = 322,8051 giây) chỉ mất khoảng 3 giây để xác lập nhiệt độ và khống chế độ quá điều chỉnh ở mức 4,6%, đáp ứng hoàn hảo yêu cầu công nghệ gia nhiệt nhanh.

Kết luận

  • Nhận dạng thành công mô hình toán học của hệ thống gia nhiệt CRT 916921 sau 14 năm khai thác bằng mô hình ARX bậc hai trên Matlab với độ chính xác đạt 74,02%.
  • Chứng minh bằng thực nghiệm và mô phỏng sự không tương thích của các phương pháp kinh điển như Ziegler-Nichols 1 và IMC đối với đối tượng nhiệt có độ chênh lệch hằng số thời gian trên 1000 lần.
  • Xác định phương pháp tối ưu mô đun là giải pháp chỉnh định tối ưu nhất, mang lại độ quá điều chỉnh 4,6% và thời gian xác lập nhiệt độ vượt trội chỉ trong 3 giây.
  • Làm chủ quy trình lập trình module mềm PID FB41 kết hợp khối chuyển đổi chuẩn FC105/FC106 trên PLC Siemens S7-300 CPU 313C vận hành ổn định trong ngắt chu kỳ OB35 100 mili giây.
  • Thiết kế hoàn chỉnh giao diện điều khiển và thu thập dữ liệu SCADA trên WinCC thông qua giao thức truyền thông công nghiệp MPI.

Đóng góp quan trọng nhất của luận văn là đã hoàn thiện trọn vẹn chu trình kỹ thuật từ nhận dạng đối tượng thực nghiệm, thiết kế thuật toán tối ưu đến lập trình điều khiển và giám sát trên thiết bị phần cứng công nghiệp tiêu chuẩn.

Trong lộ trình từ 6 đến 12 tháng tiếp theo, nghiên cứu cần được mở rộng sang thuật toán điều khiển mờ thích nghi đa biến và kết nối hệ thống nhiệt lên nền tảng đám mây công nghiệp IoT.

Các kỹ sư tự động hóa, giảng viên và sinh viên quan tâm có thể khai thác trực tiếp các cấu trúc chương trình mẫu và thuật toán tối ưu mô đun được trình bày trong luận văn để ứng dụng vào các dự án nâng cấp hệ thống nhiệt công nghiệp ngay hôm nay.