Luận văn: Điều khiển nhiệt độ bao hơi nhà máy nhiệt điện bằng MPC mờ

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu điều khiển nhiệt độ bao hơi cho nhà máy nhiệt điện trên cơ sở điều khiển dự báo dựa mô hình mờ, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện

Trường đại học

Đại Học Bách Khoa Hà Nội

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sỹ khoa học

2012

75
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỂU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

LỜI MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO TỰA MÔ HÌNH

1.1. GIỚI THIỆU CHUNG

2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH HÓA ĐỐI TƯỢNG ĐIỀU KHIỂN BẰNG MÔ HÌNH MỜ

2.1. Mô hình mờ

2.2. Cơ chế suy diễn mờ

2.3. Mô hình hóa hệ động học bằng mô hình mờ

3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN MPC TRÊN CƠ SỞ MÔ HÌNH MỜ

3.1. XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO

3.2. CÁC PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN TỐI ƯU MPC

4. CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO TỰA MÔ HÌNH MỜ CHO HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ BAO HƠI NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN VÀ MÔ PHỎNG KIỂM CHỨNG

4.1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ CHU TRÌNH NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN

4.2. XÂY DỰNG MÔ HÌNH MỜ CHO BAO HƠI

4.3. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO NHIỆT ĐỘ BAO HƠI

4.4. Mô phỏng và kiểm chứng trên nền Mallab-Simulink

4.5. Nhận xét và đánh giá

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Điều Khiển Nhiệt Độ Bao Hơi Giới Thiệu

Điều khiển nhiệt độ bao hơi trong nhà máy nhiệt điện là một bài toán phức tạp do tính phi tuyến, trễ và chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố nhiễu. Bao hơi đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp hơi với nhiệt độ hơiáp suất hơi ổn định cho turbine, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất nhà máy nhiệt điệntính ổn định hệ thống. Sự dao động của nhiệt độ bao hơi có thể gây ra nhiều vấn đề, từ giảm hiệu suất turbine đến hư hỏng thiết bị. Các phương pháp điều khiển PID truyền thống thường gặp khó khăn trong việc đối phó với các thay đổi tải và nhiễu loạn, dẫn đến hiệu suất điều khiển không cao. Việc áp dụng các kỹ thuật điều khiển tiên tiến như điều khiển dự báo (model predictive control (MPC)) và điều khiển thông minh như logic mờ (fuzzy logic control) đang ngày càng được quan tâm để cải thiện hiệu suất và độ chính xác điều khiển. Theo Lương Văn Kiên, hệ thống điều chỉnh nhiệt độ bao hơi là một trong những khâu quan trọng của hệ thống điều khiển lò hơi, đảm bảo tương quan lượng nước đưa vào lò hơi và nhiệt độ bao hơi.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Nhiệt Độ Hơi Trong Nhà Máy Nhiệt Điện

Duy trì nhiệt độ hơi ổn định là rất quan trọng. Nhiệt độ hơi không đạt yêu cầu sẽ làm giảm hiệu suất của turbine và có thể gây ra hư hỏng. Quá nhiệt có thể làm giảm tuổi thọ vật liệu, trong khi nhiệt độ hơi thấp có thể gây ra ngưng tụ nước trong turbine, dẫn đến xói mòn cánh. Do đó, hệ thống điều khiển nhiệt độ phải đảm bảo cung cấp hơi với nhiệt độ phù hợp trong mọi điều kiện vận hành.

1.2. Khó Khăn Trong Điều Khiển Nhiệt Độ Bao Hơi Với PID truyền thống

Các bộ điều khiển PID truyền thống thường gặp khó khăn trong việc duy trì độ chính xác điều khiển cao trong các hệ thống phi tuyến và chịu ảnh hưởng của nhiễu. Việc điều chỉnh các tham số PID có thể rất phức tạp và tốn thời gian, đặc biệt khi hệ thống có các đặc tính thay đổi theo thời gian. Hơn nữa, điều khiển PID không dễ dàng xử lý các ràng buộc về tín hiệu điều khiển và trạng thái, điều này thường xuất hiện trong các hệ thống thực tế.

II. Thách Thức Yêu Cầu Điều Khiển Nhiệt Độ Bao Hơi Hiệu Quả

Bài toán điều khiển nhiệt độ bao hơi hiệu quả đối mặt với nhiều thách thức. Thứ nhất, hệ thống lò hơi có tính phi tuyến cao, đặc biệt là quan hệ giữa lưu lượng nhiên liệu, lưu lượng nước và nhiệt độ hơi. Thứ hai, quá trình trao đổi nhiệt có quán tính lớn và trễ thời gian đáng kể. Thứ ba, hệ thống chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố nhiễu như sự thay đổi chất lượng nhiên liệu, áp suất hơi và lưu lượng tải. Cuối cùng, các ràng buộc về lưu lượng hơi, áp suất hơi và giới hạn công suất lò hơi cần được tuân thủ. Do đó, một hệ thống điều khiển tối ưu cần phải đáp ứng các yêu cầu về tính ổn định hệ thống, độ chính xác điều khiển, khả năng chống nhiễu và tuân thủ các ràng buộc vận hành. Mục tiêu cuối cùng là tiết kiệm năng lượng và nâng cao hiệu suất nhà máy nhiệt điện.

2.1. Tính Phi Tuyến Và Trễ Trong Quá Trình Truyền Nhiệt Lò Hơi

Mối quan hệ giữa các biến đầu vào và đầu ra trong lò hơi thường phi tuyến. Ví dụ, sự thay đổi nhỏ trong lưu lượng nhiên liệu có thể gây ra sự thay đổi lớn trong nhiệt độ hơi ở một số điểm vận hành nhất định. Ngoài ra, quá trình truyền nhiệt có quán tính lớn và trễ thời gian đáng kể, gây khó khăn cho việc điều khiển nhanh chóng và chính xác.

2.2. Các Loại Nhiễu Ảnh Hưởng Đến Độ Ổn Định Nhiệt Độ Bao Hơi

Hệ thống điều khiển nhiệt độ bao hơi chịu ảnh hưởng của nhiều nguồn nhiễu khác nhau, bao gồm sự thay đổi chất lượng nhiên liệu, áp suất hơi, lưu lượng tải và các nhiễu loạn bên ngoài. Các nhiễu này có thể gây ra sự dao động trong nhiệt độ hơi và ảnh hưởng đến tính ổn định hệ thống.

2.3. Yếu Tố Nâng Cao Hiệu Suất và Tiết Kiệm Năng Lượng

Việc duy trì nhiệt độ ổn định, giảm thiểu dao động và tránh các tình huống vận hành không tối ưu có thể dẫn đến tiết kiệm năng lượng và tăng hiệu suất nhà máy nhiệt điện. Hệ thống điều khiển cần phải được thiết kế để vận hành lò hơi gần với điểm hiệu suất tối đa trong mọi điều kiện tải.

III. Phương Pháp Điều Khiển Dự Báo Dựa Mô Hình Mờ Giải Pháp

Điều khiển dự báo dựa mô hình mờ là một phương pháp điều khiển tiên tiến kết hợp ưu điểm của điều khiển dự báo (model predictive control) và mô hình mờ. Điều khiển dự báo sử dụng một mô hình toán học để dự đoán hành vi của hệ thống trong tương lai và tìm kiếm các tín hiệu điều khiển tối ưu. Mô hình mờ cho phép mô tả các hệ thống phi tuyến phức tạp một cách linh hoạt và dễ dàng. Sự kết hợp này mang lại một hệ thống điều khiển mạnh mẽ, có khả năng đối phó với tính phi tuyến, trễ thời gian và nhiễu loạn trong hệ thống lò hơi. Theo Lương Văn Kiên, MPC không chỉ rõ một chiến lược điều khiển cụ thể mà chỉ ruột đổi rộng các phương pháp chêu khi sit dung mô hình toan học của đỗi tugng/qua trinh dé tim tin hiéu diéu khién nhờ việc tôi thiểu hoá một phiếm hàm xnục tiêu. Vị phải sử dựng một mô hình toán học để dự báo đầu ra của đối tượng tại cáo thời điểm trong lương lai.

3.1. Ưu Điểm Của Mô Hình Mờ Trong Mô Hình Hóa Đối Tượng Nhiệt Điện

Mô hình mờ có khả năng xấp xỉ các hàm phi tuyến một cách hiệu quả. Chúng không yêu cầu một mô hình toán học chính xác của hệ thống, mà chỉ cần các quy tắc suy diễn mờ dựa trên kinh nghiệm vận hành. Điều này làm cho mô hình mờ trở thành một công cụ mạnh mẽ để mô hình hóa các hệ thống phức tạp như lò hơi.

3.2. Lợi Ích Của Điều Khiển Dự Báo MPC Trong Tối Ưu Nhiệt Độ

Điều khiển dự báo sử dụng một mô hình để dự đoán hành vi của hệ thống trong tương lai và tìm kiếm các tín hiệu điều khiển tối ưu. Điều này cho phép điều khiển hệ thống một cách chủ động, thay vì chỉ phản ứng với các thay đổi hiện tại. MPC cũng có khả năng xử lý các ràng buộc về tín hiệu điều khiển và trạng thái một cách dễ dàng.

3.3. Tích Hợp Mô Hình Mờ và MPC Sự Kết Hợp Hoàn Hảo

Việc kết hợp mô hình mờMPC mang lại một hệ thống điều khiển mạnh mẽ, có khả năng đối phó với tính phi tuyến, trễ thời gian và nhiễu loạn. Mô hình mờ cung cấp khả năng mô hình hóa linh hoạt, trong khi MPC cung cấp khả năng điều khiển tối ưu dựa trên dự đoán.

IV. Xây Dựng Mô Hình Mờ Cho Bao Hơi Cách Tiếp Cận Chi Tiết

Việc xây dựng mô hình mờ cho bao hơi bao gồm các bước chính: (1) Xác định các biến đầu vào và đầu ra quan trọng, chẳng hạn như lưu lượng nhiên liệu, lưu lượng nước, áp suất hơi và nhiệt độ hơi. (2) Xây dựng các tập mờ cho từng biến, mô tả các trạng thái khác nhau của biến. (3) Xác định các quy tắc suy diễn mờ, liên kết các trạng thái của biến đầu vào với các trạng thái của biến đầu ra. (4) Huấn luyện mô hình mờ bằng cách sử dụng dữ liệu thực tế từ hệ thống lò hơi. (5) Kiểm tra và tinh chỉnh mô hình mờ để đảm bảo độ chính xác cao.

4.1. Chọn Lựa Biến Đầu Vào Đầu Ra Ảnh Hưởng Đến Nhiệt Độ Bao Hơi

Các biến đầu vào quan trọng bao gồm lưu lượng nhiên liệu, lưu lượng nước, áp suất hơi. Biến đầu ra chính là nhiệt độ hơi của bao hơi. Việc lựa chọn các biến phù hợp là rất quan trọng để xây dựng một mô hình chính xác.

4.2. Thiết Lập Tập Mờ Cho Các Biến Trong Hệ Thống Điều Khiển

Các tập mờ mô tả các trạng thái khác nhau của từng biến. Ví dụ, lưu lượng nhiên liệu có thể được mô tả bằng các tập mờ như “thấp”, “trung bình” và “cao”. Các hàm thành viên xác định mức độ thuộc về của một giá trị cụ thể vào từng tập mờ. Việc lựa chọn các hàm thành viên phù hợp có ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của mô hình mờ.

4.3. Huấn Luyện và Kiểm Tra Mô Hình Mờ Tối Ưu Độ Chính Xác

Việc huấn luyện mô hình mờ được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu thực tế từ hệ thống lò hơi. Các thuật toán tối ưu hóa, chẳng hạn như thuật toán lan truyền ngược, được sử dụng để điều chỉnh các tham số của mô hình mờ để giảm thiểu sai số dự đoán. Sau khi huấn luyện, mô hình mờ cần được kiểm tra bằng cách sử dụng dữ liệu mới để đảm bảo độ chính xác cao.

V. Ứng Dụng Thực Tế Điều Khiển Nhiệt Độ Bao Hơi NM Nhiệt Điện

Để kiểm chứng hiệu quả của phương pháp điều khiển dự báo dựa mô hình mờ, luận văn tiến hành mô phỏng hệ thống điều khiển nhiệt độ bao hơi cho một nhà máy nhiệt điện. Kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống điều khiển đề xuất có khả năng duy trì nhiệt độ hơi ổn định trong điều kiện thay đổi tải và nhiễu loạn, vượt trội so với các phương pháp điều khiển PID truyền thống. Điều này chứng minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp điều khiển đề xuất trong việc cải thiện hiệu suất nhà máy nhiệt điện.

5.1. Mô Phỏng Điều Khiển Nhiệt Độ So Sánh Với PID truyền thống

Hệ thống điều khiển dự báo dựa mô hình mờ được so sánh với hệ thống điều khiển PID truyền thống trong các điều kiện vận hành khác nhau. Kết quả cho thấy hệ thống đề xuất có khả năng giảm thiểu dao động, cải thiện thời gian đáp ứng và duy trì nhiệt độ hơi ổn định hơn so với điều khiển PID.

5.2. Đánh Giá Ảnh Hưởng Của Các Tham Số Đến Chất Lượng Điều Khiển

Ảnh hưởng của các tham số như giới hạn dự báo, giới hạn điều khiển và trọng số trong hàm mục tiêu đến chất lượng điều khiển được đánh giá. Việc điều chỉnh các tham số này có thể ảnh hưởng đến tốc độ đáp ứng, độ ổn định và độ chính xác của hệ thống điều khiển.

5.3. Phân Tích Kết Quả Thực Nghiệm và Nhận Xét Tính Ưu Việt

Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống điều khiển dự báo dựa mô hình mờ có nhiều ưu điểm so với các phương pháp điều khiển truyền thống. Nó có khả năng đối phó với tính phi tuyến, trễ thời gian và nhiễu loạn một cách hiệu quả, đồng thời cải thiện độ chính xác điều khiểntính ổn định hệ thống.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Điều Khiển Nhiệt Độ Tương Lai

Luận văn đã trình bày một phương pháp điều khiển dự báo dựa mô hình mờ cho hệ thống điều khiển nhiệt độ bao hơi trong nhà máy nhiệt điện. Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp đề xuất có tiềm năng lớn trong việc cải thiện hiệu suất và tính ổn định hệ thống. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc ứng dụng các kỹ thuật điều khiển thích nghi (điều khiển thích nghi) và tối ưu hóa để nâng cao hơn nữa hiệu quả của hệ thống điều khiển.

6.1. Tổng Kết Ưu Điểm Của Phương Pháp Điều Khiển MPC Mờ

Phương pháp điều khiển dự báo dựa mô hình mờ có nhiều ưu điểm so với các phương pháp điều khiển truyền thống, bao gồm khả năng đối phó với tính phi tuyến, trễ thời gian và nhiễu loạn một cách hiệu quả, cải thiện độ chính xác điều khiểntính ổn định hệ thống.

6.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Tối Ưu Ứng Dụng Rộng Rãi

Các hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm việc ứng dụng các kỹ thuật điều khiển thích nghitối ưu hóa để nâng cao hơn nữa hiệu quả của hệ thống điều khiển. Ngoài ra, việc thử nghiệm phương pháp đề xuất trên các hệ thống lò hơi thực tế là rất quan trọng để đánh giá khả năng ứng dụng rộng rãi.

11/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Dai Học Bách Khoa Hà Nội Luin Van Thae S¥ Khoa Hoc LOL CAM DUAN Tôi xin can đoan bản luận văn tốt nghiệp nảy là công trình nghiên cửu thực sự của cá nhân. được thực hiên trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết, kiến thức +mh điển, nghiên cứu khảo sát tỉnh hình thực tiễn và dưới sự hưởng dẫn khoa học của PGS.TS Phan Xuân Minh Các số liệu, mô hình toán và những kết quả trong luận văn là trung thực và chưa từng được công bó trong bắt kỳ công trình khoa học nào. ‘Tae giá luận vẫn Lương Văn Kiên Didu Khién và Tự Dộng Hóa 1 Tác Giả Tương VanKién Dai Học Bách Khoa Hà Nội Luin Van Thae S¥ Khoa Hoc MỤC LỤC LI CAM ĐOAN. esiriirieerriierrie MỤC LỤC.

essen tạ DANH MỤC CÁC KÝ HIỂU VÀ CHU VIVIẾTT,TÁT. awe DANH MUC CAC BANG BIẾU. cọ HnHnHadeerrerirrrrrrdcie DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐÔ THỊ. LỜI MỞ ĐÀU.

" ta CHƯƠNG L LÔNG QQUAN va ĐỀU KEIEN DDỰ BÁO DỰA AMOHHĨNH 9 11 GIỚITHIỆUCHURG.2 PHƯƠNG PHÁP LUẬN CỦA MPC.- 13 CAC YEU TO CUA MPC 13 143.1 Mê hình dự báo 13 1.2 Phiểm hàm mục tiên H 143.3 Luật điều khiển.4 MOT SO THUAT TOAN MPC 1? CHƯƠNG 2 MÔ TIÌNI HÓA DỐI TƯỢNG DIÊU KHIÊN BẰNG MÔ HÌNH MG. Mô hình mờ, - 220 2.3 Cơ chế zuy diễn mở.2 Mã hinh hóa hệ động học bằng mô hinh mở 32 2.1 Lya chon thành phản vector hỗi quy.3 Riễu diễn luật suy diễn cơ sở.3 Phương pháp huần luyên mô hình. CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ THUẬT TOÁN ĐIÊU KHIỂN MPC TREN CƠ SỞ MÔ HÌNH MỞ 3. XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BẢO NÙ.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN TÔI CŨ MMPC.1 Các phương pháp thông thuờng,.3 Phương pháp giải thuật di tuyén (Genetic Algorithm).3 Phương pháp Giới hạn và rế nhãnh (Branch and Bound).

Didu Khién và Tự Dộng Hóa H Tác Giả Tương VanKién Dai Học Bách Khoa Hà Nội Luin Van Thae S¥ Khoa Hoc CHUONG 4 UNG DUNG PHUGNG PHAP BIEU KEIEN DY BAO TUA MO HINH MO CHO HE THONG DIEU KHIEN NHIET ĐỘ BAO HƠI NHÀ MÁY NHIỆT BIEN VA MO PHÒNG KIÊM CHỪNG .1 GIG] THIEU TONG QUAN VỀ CHU TRÌNH NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN. Giới thiệu tổng quan nhà máy nhiệt điện Phá Lai. Chu trinh chinh cửa nhà này nhiệt điện.XA¥ DUNG M6 HINH MG CHO BẢO HƠI 65 42. Tổng quan về lò 65 4.

Thu thập bộ dữ liêu vào ra. Xây đụng mô hình dự báo mở cho đối tượng bao hơi. THIẾT KE BỘ ĐIÊU KHIẾN DỰ BẢO NHIỆT ĐỘ BAO HƠI - 81 4. Thiết kế bộ điều khiển đu bảo nhiệt độ bao hơn trên cơ sở giải bài toán tối ưu bằng.

phương pháp Giải thuật di trayén (Genetic Algorithm). Thiết kế bộ điền khiển dự bảo nhiệt độ bao han trên cơ sở giải bài toán tối mì bằng. phương pháp Giỏi hạn va ré nhanh (Branch and Bound). Mô nhằng và kiểm chứng trên nên Mallab-Simniink.

Mê phỏng và kiểm chứng ảnh hưởng của các trọng số lần chất luợng đần ra. 5o sảnh chất lượng hệ thống điều khiển khi sử dụng các giải thnật tối tm. Nhận xét và dank gra. 90 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIÊN 9 TÀI LIỆU THAM KHẢO.ĐB) Didu Khién và Tự Dộng Hóa 4 Tác Giả Tương VanKién Đại Học Bách Khoa Hà Nội Tận Văn Thạc Sỹ Khoa Học DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỎ THỊ Hình 1.1 Sơ đỗ khỏi hệ thông điều khiển dự bảo.

Chiến lược điều khiển dự báo.3 > Quỹ đao quạ chiếu. Phương pháp giải mờ cực đại Hinh 2. Sở đồ hình cây 5 Hình 3. Céu tric b6 diéu khién MPC voi Mé hinh déi tương làl Mô hình mờ.

Banh xe quay Roulette.3, So dé dure thi giải thuật đi truyền Hinh 3. Sa dé minh hoa Branch and Boun Hinh 4. Téng quan ch trình chính của lới và nước` nhà máy nhiệt điên Phả lại2. Hinh 42 Hệ thẳng nước tuần hoàn chít U trong bình ngưng.

Chụ trình gia nhiệt hạ áp.4 Chu trình gia nhiệt cao dp. Cấu tạo lò hơi B2K-220-100-10C Hình 4. Bộ dữ liệu vào ra. Kết quả nhận dang đổi tượng.

Kết quả sau khi xác định câu trúc của mô hình mờ. Kết quả luầẫn luyện và kiểm chủing mô hình Hinh 4. Đặc tỉnh động của hệ thông. Ddp img voi 2 =0.

Bap img voi A =0. Ddp ting voi raon_bi Hinh 4. Dap từng khi ting khong dic bdo Hp=8. Dap img theo phirong phiio B&B.

BG diéu khién MPC sit chong giải thuật dĩ tr Hình 4. B6 diéu khién MPC sirdung gidi B&B. Piéu Khién va Ter Động Hóa 6 Tác Giả Lương VănKiên Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luan Van Thạc Sỹ Khoa Học - Sử dụng sách lược lùi xa (receding strategy), tức là tại mỗi thời điểm chỉ tín hiệu điều khiển đầu tiên trong chuỗi tin hiệu điều khiến da tinh toán được sử dụng, sau đỏ giới hạn dự báo lại được dịch di một bước vẻ phía tương lai Thuật toán điều khiên dự báo hiệu chuân Hình 1.Sơ đồ khôi hệ thống điều khiến dự báo Các thuật toản MPC khác nhau chỉ không giống nhau ở mô hình toán học mô tả đổi tượng/quá trình, ôn nhiêu và phiểm ham mục tiêu cân tôi thiêu hóa, Do tinh khả mở của phương pháp MPC, nhiều công trình đã được phát triển và được thừa nhận rộng rãi trong công nghiệp vả nghiên cứu. Thảnh công của các ứng dụng điều khiển dự bảo không chỉ trong công nghiệp ché bien ma con trong rat nhiêu quá trình đa dạng khác, từ điều khiển robot cho tới gây mê lâm sảng (y học).

Các ứng dung MPC trong công nghiệp xi măng, tháp sảy, tháp chưng cất, công nghiệp PVC, máy phát h ơi nước hay động cơ servo cũng đã được giới thiệu trong nhiều t ải liệu khác nhau. Chất lượng tốt của những ứng dụng này cho thay MPC cé kha nang đạt được những hệ thông điều khiến hiệu quả cao, vận hành lâu dài và bên vững MPC thể hiện một loạt các ưu điểm so với các phương pháp điều khiển khác, trong đó nỗi bật là Điều Khiễn và Tự Động Hóa 10 Tac Gia Luong VanKién Dai Học Bách Khoa Hà Nội Luin Van Thae S¥ Khoa Hoc DANH MUC CAC KY HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TÁT MPC Điều khiển dự báo theo mỏ hinh TMPC Điều khiển dự báo theo mô hình ruờ GPC Điều khiển dự báo tổng quát Fis TIệ thống suy luận raở MIMO Nhiều váo, nhiễu ra SISO "Một vào, một ra MISO Nhiều vào, mội ra. SIMO Một vào, nhiều ra y Tín hiệu ra bương lai w Tín hiệu đặt u Tím hiệu điều khiển hy Giới bạn dưới tiền dự báo Hp Giới hạn trên miễn đự bảo He Giới lạm nuễn điều khiển Gas Giải thuật dĩ truyền B&B Phuong pháp giới hạn và rẽ nhánh (Branch and Bound) Ø(7).A(7) _ : Chuỗi cáo trọng số điều chính F Tap mo { Tập nên 1 Số luật hợp thành M Số hảm thành viên. Didu Khién và Tự Dộng Hóa # Tác Giả Tương VanKién Dai Học Bách Khoa Hà Nội Luin Van Thae S¥ Khoa Hoc CHUONG1 —_ ` TONG QUAN VỀ DIEU KHIÊẾN DỰ BÁOTỰA MÔ HÌNH 11 GIỚI THIỆU CHUNG Diéu khién dy bao theo mé hinh (MPC — Model Predietrve Control) là một công cụ mạnh cho điều khiển các quá trình công nghiệp, đặc biệt là các quả trình phi tuyên, nhiễu vào — nhiều ra.

Kế từ khi ra đời cách nay khoảng bên thập. kỹ, phuếømg pháp này đã phát triển đáng kể trong lãnh vực nghnên gứu về điều kiển cũng như ứng dụng trong quả trình công ngluệp. MPC có lẽ lả giải pháp tổng quái nhất cho thiết kế bộ điều khiển trong miễn thời gian, có thể áp dung cho hệ tuyến tính cũng như phi tuyến, đặc biét 14 khi ma tin hiệu đặt là biết trước. Ngoài ra MPC cũng có thẻ điều khiển các quá tr ình có tín hiệu điều khiển bị phận, có các điều kiên răng buộc.

Tuy nhiên, do sử dụng các điêu kiện hạn chế, rất khó chứng rrnnh dược tính ổn dịnh và bén ving về mặt lý thuyết của hệ MPC, mặc đủhậu hết các ứng, dụng được tổng kết đều cho thây độ ôn định nhất định. Dây có thể nói là một trở ngại dé MPC duoc phổ biến rộng rãi hơn trong Tĩnh vực nghiên cứu vẻ điền khiến. Mặc du vậy, những kết quả mới đầy hứa hẹn tiện nay cho phép chứng ta nghĩ đến việu mở rộng hơn nữa kỹ thuật điều khiển nay trong tương lai. Tư tưởng chính của bộ điều khiến dụ báo theo mỏ hình là.

- Luật điền khiển phụ thuậc vào nhĩữmg hãnh vì được dự báo. - Sử dụng một mỗ hình toán học để dự báo đầu ra của đối tượng quả trình tại các thời điểm trong tương lai (gọi là miễn giới hạn đự báo — prediction horizon) - Chuỗi tín hiệu điều khiển tuong lai trong gidi han diéu khién (control horizon) sẽ được tính toán thông qua việc tối thiểu hỏa một phiếm hàm mục tiéu (cost function). Didu Khién và Tự Dộng Hóa 9 Tac Gia Larong VanKién Dai Học Bách Khoa Hà Nội Luin Van Thae S¥ Khoa Hoc đầu vào và nhiều đầu ra. Hệ thống điều khiển lô hơi là một hệ thông diéu khiến phức tạp, giám sát và điều khiển hàng trầm tham số.

TIệ thống có cấu trúc phức tạp với hàng trăm mạch vòng điều khiến khác nhau. Trong đó hệ thống điểu chỉnh nhiệt độ bao hơi là một trong những khẩu quan trọng của hệ thống diều khiến lò hơi. Nhiệm vụ của hệ thống này là đảm bảo tương quan lượng nước dưa. vào lò hơi và nhiệt độ bao hơi.

Khi tương quan nảy bị phá vỡ thì mức nước trong bao hơi sẽ không được kiểm soát và sẽ dẫn tới sự cổ ở tuabin hay lò hơi, có thể sẽ làm giảm năng suất bốc hơi của bao hơi, giảm nhiệt đồ bao hơi ảnh. hưởng lới sự vận hành của tuabm, hoặc có thể gây nỗ hệ thống éng sinh hei Việc tự động điều chính nhiệt độ bao hơi là một trong những khâu trọng yếu của các hệ thống điều chính tự động lỏ hơi, đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng hệ thống điều khiến lò hơi. Chỉnh vì vậy, em di chon dé tài tốt nghiệp là: “Điều khiển nhiệt độ bao hơi cho nhà máy nhiệt Điện trên cơ vỡ điều khiẫn dự báo tựa mỗ hình mở (Temperature Control for Steam Tank of Thennal Powerplant based on Fuzzy Model Predictive Controller ) Sau thời gian miệt mái với sự cổ gắng của bản thân củng với sự giúp đỡ tan tinh ofa cae thấy gô giáo trong bộ môn Điều Khiển Tự Động, đặc biết là sự hướng dẫn trục tiếp của cò giáo PGS.TS Phan Xuân Mình, em dã hoàn thành xong luận văn tốt nghiệp của mình.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ