Luận văn: Điều khiển nhiệt độ hơi nhà máy điện bằng MPC và mạng Neural

Khám phá điều khiển nhiệt độ hơi nhà máy điện với MPC và mạng Neural. Cải thiện hiệu suất, ổn định vận hành và tiết kiệm năng lượng cho ngành điện.

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2010

75
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

Lời mở đầu

1. Chương 1: Điền khiển dự bảo trên cơ sở mô hình.

1.1. Nguyễn lý diều khiển dự báo.

1.2. Cấu trúc cơ sở của MPC.

1.2.1. Khải tạo tín hiệu chuẩn

1.2.2. Mô hình dự báo.

1.2.3. Hàm mục tiêu.

1.2.4. Khối tôi ưu hỏa.

2. Nhận dạng đối lượng sử dụng mạng neural.

2.1. Giới thiệu vài nét về bài toán nhận dạng.

2.2. Một vài nguyên tắc chung.

2.3. Mô hình phi tuyén NARX.

2.4. Neural va mang neural.

2.4.1. Mang neural tự nhiền.

2.4.2. Mang neural nhân tạo

2.4.3. Phương thức làm việc của mạng neural

2.5. Phương phap hudn luyén mang neural

2.6. Nhân dạng dối tượng sử dụng mô hình mạng neural

2.6.1. Phương pháp nhận dang

2.6.2. VÍ dụ nhận dạng đổi tượng bằng mô hình mạng neural

3. Chương 3: Thuật toán MPC dựa trên cầu trúc mạng neural

3.1. Mô hình mạng ncural của dối tượng

3.2. Thuật toán tôi ưu phi tuyến (Nonlinear Optimization).

3.2.1. Phương pháp chuyển động ngược hướng.

3.3. Thuật toán dự báo phi tuyên kết hợp tuyếến tỉnh hóa (MPC NPL).

4. Điều khiến nhiệt độ hơi quá nhiệt nhà máy nhiệt điện sử dụng bộ điền khiên NMPC.

4.1. Tổng quan công nghệ nhà mảy nhiệt điện.

4.1.1. Công nghệ nhà máy nhiệt điện

4.1.2. Bộ quả nhiệt.

4.2. Phát biểu bài toán diều khiển

4.2.1. Tâm quan trọng của việc đâm bũo Ôn định nhiệt độ hơi quá nhiệt.

4.2.2. Cac nguyén nhân làm thay adi nhiệt độ hơi quả nhiệt

4.2.3. Các phương pháp điều chính nhiệt độ hơi quả nhiệt

4.3. Thiết kế bộ điều khiển

4.4. Kết quá mô phỏng, kiểm chừng

4.4.1. Bộ diều khién PID kinh dién

4.4.2. Bộ điều khiển dự bảo trên cơ sở mạng neural nhân tạo.

4.4.3. Nhận xét, đánh giá.

Danh mục từ viết tắt

Danh mục ký hiệu

Danh mục hình vẽ

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Điều Khiển Nhiệt Độ Hơi Quá Nhiệt 55 Ký Tự

Nhiệt độ hơi quá nhiệt tại các nhà máy điện đóng vai trò then chốt trong việc quyết định chất lượng và hiệu suất phát điện. Nó ảnh hưởng trực tiếp đến tuổi thọ của các thiết bị. Hiện tại, các hệ thống điều khiển nhiệt độ này thường sử dụng bộ điều khiển PID truyền thống. Tuy nhiên, mô hình của đối tượng hơi quá nhiệt lại phụ thuộc nhiều vào công suất phụ tải tiêu thụ. Sự thay đổi này gây khó khăn cho bộ điều khiển PID, vốn có ít tham số điều chỉnh và thiếu tính thích nghi. Theo luận văn, bộ điều khiển PID có thể hoạt động tốt ở một vùng làm việc, nhưng lại kém hiệu quả ở vùng khác. Do đó, một giải pháp điều khiển tiên tiến hơn là cần thiết để duy trì chất lượng điều khiển ổn định trong mọi điều kiện vận hành. Một trong những lựa chọn tiềm năng là sử dụng bộ điều khiển dự báo trên cơ sở mô hình.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Nhiệt Độ Hơi Quá Nhiệt

Nhiệt độ hơi quá nhiệt ảnh hưởng đến hiệu suất chu trình nhiệt. Nhiệt độ cao hơn, trong giới hạn vật liệu cho phép, giúp tăng hiệu suất chuyển đổi năng lượng. Duy trì nhiệt độ ổn định còn giúp giảm thiểu stress nhiệt lên các thành phần của tuabin và lò hơi, kéo dài tuổi thọ thiết bị. Bên cạnh đó, nhiệt độ hơi quá nhiệt ổn định còn đảm bảo chất lượng điện năng ổn định, đáp ứng yêu cầu của lưới điện. Theo tài liệu, sự ổn định của nhiệt độ hơi quá nhiệt có ảnh hưởng rất lớn đến tính kinh tế và an toàn của nhà máy điện.

1.2. Hạn Chế Của Bộ Điều Khiển PID Truyền Thống

Bộ điều khiển PID là lựa chọn phổ biến trong công nghiệp nhờ tính đơn giản và dễ triển khai. Tuy nhiên, PID có những hạn chế khi đối mặt với các hệ thống phi tuyến và thay đổi theo thời gian như hệ thống điều khiển nhiệt độ lò hơi. Việc điều chỉnh các tham số PID để đạt được hiệu suất tối ưu trong mọi điều kiện vận hành là một thách thức lớn. Sự thay đổi công suất phụ tải và các yếu tố môi trường có thể làm giảm hiệu quả điều khiển của PID. Luận văn chỉ ra rằng PID không đủ linh hoạt để thích ứng với sự thay đổi của mô hình đối tượng hơi quá nhiệt.

II. Thách Thức Điều Khiển Nhiệt Độ Hơi Quá Nhiệt 59 Ký Tự

Việc điều khiển nhiệt độ hơi quá nhiệt trong nhà máy điện đặt ra nhiều thách thức. Mô hình đối tượng phức tạp và phi tuyến. Nó còn thay đổi theo thời gian do sự biến động của công suất phụ tải, chất lượng nhiên liệu và các yếu tố môi trường. Điều này đòi hỏi bộ điều khiển phải có khả năng thích nghi cao và dự đoán chính xác hành vi của hệ thống. Mô hình hóa hệ thống một cách chính xác là rất quan trọng cho việc thiết kế bộ điều khiển hiệu quả. Ngoài ra, các ràng buộc về an toàn và hiệu suất cũng cần được xem xét. Theo tài liệu, một bộ điều khiển lý tưởng nên đáp ứng được các yêu cầu về độ chính xác, ổn định và khả năng chống nhiễu.

2.1. Tính Phi Tuyến Và Thay Đổi Theo Thời Gian

Đặc tính phi tuyến của hệ thống điều khiển nhiệt độ phát sinh từ các quá trình vật lý phức tạp như truyền nhiệt, cháy và dòng chảy của hơi nước. Các thông số của hệ thống, chẳng hạn như hệ số truyền nhiệt và đặc tính nhiên liệu, có thể thay đổi theo thời gian, làm cho việc điều khiển trở nên khó khăn hơn. Một bộ điều khiển mạnh mẽ cần có khả năng xử lý cả tính phi tuyến và sự thay đổi theo thời gian để đảm bảo hiệu suất điều khiển ổn định. Mạng neural nhân tạo có thể giúp mô hình hóa hệ thống phi tuyến một cách hiệu quả.

2.2. Yêu Cầu Về Độ Chính Xác Ổn Định Và Độ Tin Cậy

Độ chính xác cao là rất quan trọng để duy trì nhiệt độ hơi quá nhiệt ở mức tối ưu, đảm bảo hiệu suất phát điện cao. Ổn định là cần thiết để tránh các dao động và quá độ, có thể gây hại cho thiết bị. Độ tin cậy là rất quan trọng để đảm bảo hoạt động liên tục và an toàn của nhà máy điện. Bộ điều khiển phải hoạt động một cách đáng tin cậy trong mọi điều kiện vận hành, kể cả khi có nhiễu và sự cố. Tối ưu hóa điều khiển nhiệt độ giúp đạt được các yêu cầu này.

III. Phương Pháp Điều Khiển Dự Báo Dựa Trên Mô Hình 56 Ký Tự

Bộ điều khiển dự báo (MPC) dựa trên mô hình là một phương pháp điều khiển tiên tiến, có khả năng xử lý các hệ thống phức tạp và phi tuyến. MPC sử dụng một mô hình để dự đoán hành vi của hệ thống trong tương lai và tính toán tín hiệu điều khiển tối ưu dựa trên một hàm mục tiêu và các ràng buộc. Ưu điểm của MPC là khả năng xem xét nhiều biến và ràng buộc cùng một lúc. Điều này làm cho MPC trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho việc điều khiển nhiệt độ hơi quá nhiệt trong nhà máy điện. Tuy nhiên, hiệu suất của MPC phụ thuộc vào độ chính xác của mô hình.

3.1. Ưu Điểm Của Điều Khiển Dự Báo Mô Hình MPC

MPC có khả năng dự đoán hành vi tương lai của hệ thống, cho phép bộ điều khiển đưa ra các quyết định chủ động thay vì phản ứng thụ động với các thay đổi. MPC có thể xử lý các ràng buộc về đầu vào và đầu ra, đảm bảo hệ thống hoạt động trong phạm vi an toàn và hiệu quả. MPC có thể được áp dụng cho các hệ thống đa biến, cho phép điều khiển đồng thời nhiều biến đầu ra. Điều khiển tiên tiến như MPC giúp cải thiện hiệu suất và độ ổn định của hệ thống.

3.2. Vai Trò Của Mô Hình Trong Điều Khiển MPC

Mô hình là thành phần cốt lõi của bộ điều khiển MPC. Mô hình được sử dụng để dự đoán hành vi của hệ thống trong tương lai. Độ chính xác của mô hình ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của MPC. Một mô hình không chính xác có thể dẫn đến các quyết định điều khiển không tối ưu hoặc thậm chí gây mất ổn định hệ thống. Do đó, việc xây dựng một mô hình chính xác là rất quan trọng. Mô hình mạng neural có thể được sử dụng để xấp xỉ đối tượng một cách chính xác.

IV. Mạng Neural Nhân Tạo Cho Mô Hình Hóa Đối Tượng 59 Ký Tự

Mạng neural nhân tạo (ANN) là một công cụ mạnh mẽ để mô hình hóa hệ thống phi tuyến. ANN có khả năng học từ dữ liệu và xấp xỉ các hàm phức tạp. ANN có thể được sử dụng để xây dựng mô hình cho đối tượng hơi quá nhiệt trong nhà máy điện. Mô hình ANN có thể được sử dụng trong bộ điều khiển MPC để dự đoán hành vi của hệ thống. Theo luận văn, ANN có khả năng xấp xỉ đối tượng với độ chính xác tùy ý. Sử dụng ứng dụng mạng neural trong điều khiển giúp cải thiện hiệu suất và độ tin cậy.

4.1. Khả Năng Học Tập Và Xấp Xỉ Hàm Phi Tuyến

ANN có khả năng học từ dữ liệu và điều chỉnh các tham số của nó để xấp xỉ các hàm phức tạp. Khả năng này cho phép ANN mô hình hóa các hệ thống phi tuyến mà các phương pháp truyền thống gặp khó khăn. ANN có thể nắm bắt các mối quan hệ phức tạp giữa các biến đầu vào và đầu ra, mang lại độ chính xác cao hơn so với các mô hình tuyến tính. Việc mô hình hóa nhiệt động lực học có thể được thực hiện bằng ANN.

4.2. Ứng Dụng Mạng Neural Trong Điều Khiển

ANN có thể được sử dụng để xây dựng các bộ điều khiển thích nghi, có khả năng điều chỉnh các tham số của chúng để đáp ứng với sự thay đổi của hệ thống. ANN cũng có thể được sử dụng để xây dựng các bộ điều khiển dự báo, sử dụng mô hình ANN để dự đoán hành vi của hệ thống trong tương lai và đưa ra các quyết định điều khiển tối ưu. Điều khiển thông minh sử dụng ANN để nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống.

V. Kết Quả Và Ứng Dụng Điều Khiển Thực Tế 52 Ký Tự

Luận văn này nghiên cứu việc áp dụng thuật toán điều khiển MPC với mô hình xấp xỉ đối tượng được xây dựng trên cơ sở mạng neural nhân tạo cho đối tượng nhiệt độ hơi quá nhiệt. Kết quả đạt được rất khả quan. Bộ điều khiển dự báo dựa trên mô hình ANN cho thấy hiệu suất vượt trội so với bộ điều khiển PID truyền thống. Điều này mở ra khả năng áp dụng trong thực tế. Ứng dụng điều khiển trong công nghiệp điện giúp cải thiện hiệu suất nhà máy điện và giảm phát thải.

5.1. So Sánh Với Bộ Điều Khiển PID Truyền Thống

Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển MPC dựa trên ANN có khả năng duy trì nhiệt độ hơi quá nhiệt ổn định hơn và đáp ứng nhanh hơn với các thay đổi so với bộ điều khiển PID. MPC cũng có khả năng xử lý các ràng buộc về đầu vào và đầu ra tốt hơn. Điều này dẫn đến hiệu suất phát điện cao hơn và giảm thiểu stress nhiệt lên các thiết bị. Bài toán điều khiển tối ưu được giải quyết hiệu quả hơn với MPC.

5.2. Tiềm Năng Ứng Dụng Trong Công Nghiệp Điện

Kết quả nghiên cứu cho thấy tiềm năng lớn của việc áp dụng bộ điều khiển dự báo dựa trên mô hình ANN trong công nghiệp điện. Việc tối ưu hóa quá trình điều khiển nhiệt độ có thể giúp cải thiện hiệu suất nhà máy điện, giảm chi phí vận hành và giảm phát thải. Năng lượng tái tạo cũng có thể được tích hợp vào hệ thống điều khiển nhiệt độ để giảm thiểu tác động môi trường.

VI. Kết Luận Và Hướng Nghiên Cứu Tương Lai 55 Ký Tự

Nghiên cứu này đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả của việc sử dụng bộ điều khiển dự báo trên cơ sở mô hình mạng neural nhân tạo cho việc điều khiển nhiệt độ hơi quá nhiệt trong nhà máy điện. Hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của mô hình ANN, phát triển các thuật toán điều khiển thích nghi và tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo vào hệ thống điều khiển nhiệt độ. Nghiên cứu điều khiển nhiệt độ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của nhà máy điện.

6.1. Phát Triển Thuật Toán Điều Khiển Thích Nghi

Các thuật toán điều khiển thích nghi có khả năng điều chỉnh các tham số của chúng để đáp ứng với sự thay đổi của hệ thống và môi trường. Việc phát triển các thuật toán điều khiển thích nghi cho bộ điều khiển dự báo dựa trên mô hình ANN có thể giúp cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống trong các điều kiện vận hành khác nhau. Điều khiển phi tuyến có thể được áp dụng để nâng cao hiệu quả điều khiển.

6.2. Tích Hợp Năng Lượng Tái Tạo Vào Hệ Thống

Việc tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo vào hệ thống điều khiển nhiệt độ có thể giúp giảm thiểu tác động môi trường của nhà máy điện. Tuy nhiên, việc tích hợp này đặt ra những thách thức mới về điều khiển quá trình nhiệt, do sự biến động của các nguồn năng lượng tái tạo. Các thuật toán điều khiển thông minh có thể được sử dụng để giải quyết những thách thức này và đảm bảo hoạt động ổn định của hệ thống. Tối ưu hóa năng lượng là một yếu tố quan trọng.

11/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. Điền khiển dự bảo trên cơ sở mô hình. Nguyễn lý diều khiển dự báo. Cấu trúc cơ sở của MPC.

1 Khải tạo tín hiệu chuẩn 1 Adô hình đự bdo. ilàm mục HiÊU. Khối tôi ưu hỏa. Nhận dạng đối lượng sử dụng mạng neural.

Giới thiệu vài nét về bài toán nhận dạng. Một vài nguyên tắc chung. M6 hinh phi tuyén NARX. Neural va mang neural.

Mang neuradl tự nhiền. Mang neural nhân tạo - - 14 3. Phương thức làm việc của mạng neural - 24 2. Phuong phap hudn luyén mang neural - 24 2.

Nhân dạng dối tượng sử dụng mô hình mạng neural 30 2. Phương pháp nhận dang 30 2. VÍ dụ nhận dạng đổi tượng bằng mô hình mạng neural 32 Chương 3. Thuật toán MPC dựa trên cầu trúc mạng neural 3.

Mô hình mạng ncural của dối tượng 35 3. 'Thuật toán tôi ưu phi tuyến (Nonlinear Optimization). Phương pháp chuyển động ngược hướng. Thuật toán dự báo phi tuyên kết hợp tuyếến tỉnh hóa (MPC NPL).

Điều khiến nhiệt độ hơi quá nhiệt nhà máy nhiệt điện sử dụng bộ điền khiên NMPC. Tổng quan công nghệ nhà mảy nhiệt điện. Công nghệ nhà máy nhiệt điện - 47 41. Bộ quả nhiệt.

Phát biểu bài toán diều khiển - - 54 1H Mục lục 42. Tâm quan trọng của việc đâm bũo Ôn định nhiệt độ hơi quá nhiệt. Cac nguyén nhân làm thay adi nhiệt độ hơi quả nhiệt 4.3, Các phương pháp điều chính nhiệt độ hơi quả nhiệt 4. Thiết kế bộ điều khiển 4.

Kết quá mô phỏng, kiểm chừng 66 4. BG diéu khién PID kinh dién 66 4. Bộ điều khiển dự bảo trên cơ sở mạng neural nhân tạo. Nhận xét, đánh giá.

iv Danh muc hinh vé Danh muc hinh vé Hình 1.1 - Nguyén ly digu khién du báo Hinh 1.2 - So dé khéi hệ thống diệu khiển dự báo. ào eee Tlinh 1.3 - Minh hoa tac dung ctia khau tao tin hidu ChUaI. oc cccceccccccseessssssseeeseeee Hình 1.4 - Minh họa đáp ứng xung Hinh 2.1 - Một phần của mạng netưal.2 - Neural là khâu MISO Hình 2.3 - Neural nhậu tạo.4 - Minh họa mạng netral.5 - C4u trie mang neural Hih 2.6 - Mang neural cé de tính động học tuyển tĩnh Tlinh 2.7 - Mang neural cé dic tinh phi tuyén tinh.8 - Mang neural cé dac tinh 4éng hoe phi tuyén.9 - Cầu trúc của các khôi TDLa và TOLy Hình 2.10 - Cầu trủc mang neural MILP 2 lớp.11 - Câu trúc NARX cửa mang neural Hình 2.12 - Sơ dỗ câu trúc trong nhận dang va kiém chứng mô hình.13 - Mô hình tay may rob0t vec sesssesssesiestesersienesnee senses Hình 2.14- Lay dữ liệu nhận dang cánh tay robot Hình 2.15 - Thử nghiệm mạng sau khi huấn lưyện.1 - Lệ thông điều khiển MPC tôi wu héa phi tuyén .2 - Minh họa phương pháp chuyển đông ngược hướng gradient Hình 3.3 - Cau trie thuat toan MPC - NPL.1 - Chu trình nhiệt chính của nhả máy nhiệt điện Hình 4.2 - Sơ đỗ công nghệ nhà náy nhiệt điện 11nh 4.3 - Hoạt động của lò hơi.4 - Cac dang dng xoan của hỗ quá nhiệt.5 - Cầu Iạo bộ quá nhiệt Hình 4.6 - Cách bố trí bộ quả nhiệt ¬ Hình 47 - Nỗi bộ giảm ôn với đường nước lò hoặc đường nước cấp voi Danh muc hinh vé Hình 4.8 - Các dạng dường khỏi di tắt qua bộ quá nhiệt.9 - Thay đổi vị trị trung tâm ngọn lửa nhờ quay vòi phưn.10 - Điều chỉnh nhiệt. độ hơi quá rệt bằng tát tuần hoàn khói Hình 4.11 - Bồ trí các bộ quả nhiệt.12 - Cầu trúc hệ điều khiển MPC trên cơ sở mô hình mạng neural.13 - Các lặp mũ cho các biến vào/ ra Hình 4.14 - Cầu trủc mạng neural.15 - Tap dir vào/ ra, đổi tượng làm việc ở đải công suất 1 Hình 4.16 - Kết quả huấn luyện với mô tình đổi Lượng ở đải công suất 1 Linh 4.17 - Tập dữ liệu vảo/ ra, đổi tượng lam việc ở đãi công suất 2.18 - Két qua huấn luyện vải mô hình đôi tượng ở đải công suất 2 Hình 4.19 - Nhân dạng đối lượng, dải công suất 3 Tlinh 4.20 - Nhận đạng đối tượng, dải công suất 4.21 - Khân dạng đối tượng, đãi công suat 5 Hình 4.22 - Xác định hệ số khuếch đại lới hạn và chủ.

Ay Lot han, Hình 4.23 - Phương pháp Ziegler - Niehols. ào Hình 424 - Phuong phap Tyreus & Luyben Hình 4.25 - Phuong phap Ziegler - Nichols Khu có sai Iéch mé hinh.26 - Phượng pháp 1yreus - Luyben khi có sai lệch mô hình.37 - Phương pháp Ziegler - Nichols tín hiệu điều khiển bị bạu chế Hình 4.28 - Đáp ứng với nhiều khi sử dụng bộ diễu khiến PTD.29 - Phượng pháp chuyển động ngược hưởng gracient, mô hình 1.30 - Phương pháp chuyển động ngược hướng gradient, mô hình 2-5 Hình 4.31 - Phương pháp MPC - NO, mô hình 1.32 - Phượng pháp MPC-NO, mô hình 2-5 Hình 4.33 - Phương pháp MDC - NPT. mồ hình 1 linh 4.34 - Phương pháp MPC-NPL, mồ hình 2-5.35 - Ảnh hưởng của tắm dự báo đến chất lượng điều khiến.36 - Ảnh hưởng của hệ số lambla Danh muc hinh vé Danh muc hinh vé Hình 1.1 - Nguyén ly digu khién du báo Hinh 1.2 - So dé khéi hệ thống diệu khiển dự báo. ào eee Tlinh 1.3 - Minh hoa tac dung ctia khau tao tin hidu ChUaI.

oc cccceccccccseessssssseeeseeee Hình 1.4 - Minh họa đáp ứng xung Hinh 2.1 - Một phần của mạng netưal.2 - Neural là khâu MISO Hình 2.3 - Neural nhậu tạo.4 - Minh họa mạng netral.5 - C4u trie mang neural Hih 2.6 - Mang neural cé de tính động học tuyển tĩnh Tlinh 2.7 - Mang neural cé dic tinh phi tuyén tinh.8 - Mang neural cé dac tinh 4éng hoe phi tuyén.9 - Cầu trúc của các khôi TDLa và TOLy Hình 2.10 - Cầu trủc mang neural MILP 2 lớp.11 - Câu trúc NARX cửa mang neural Hình 2.12 - Sơ dỗ câu trúc trong nhận dang va kiém chứng mô hình.13 - Mô hình tay may rob0t vec sesssesssesiestesersienesnee senses Hình 2.14- Lay dữ liệu nhận dang cánh tay robot Hình 2.15 - Thử nghiệm mạng sau khi huấn lưyện.1 - Lệ thông điều khiển MPC tôi wu héa phi tuyén .2 - Minh họa phương pháp chuyển đông ngược hướng gradient Hình 3.3 - Cau trie thuat toan MPC - NPL.1 - Chu trình nhiệt chính của nhả máy nhiệt điện Hình 4.2 - Sơ đỗ công nghệ nhà náy nhiệt điện 11nh 4.3 - Hoạt động của lò hơi.4 - Cac dang dng xoan của hỗ quá nhiệt.5 - Cầu Iạo bộ quá nhiệt Hình 4.6 - Cách bố trí bộ quả nhiệt ¬ Hình 47 - Nỗi bộ giảm ôn với đường nước lò hoặc đường nước cấp voi Danh muc hinh vé Hình 4.8 - Các dạng dường khỏi di tắt qua bộ quá nhiệt.9 - Thay đổi vị trị trung tâm ngọn lửa nhờ quay vòi phưn.10 - Điều chỉnh nhiệt. độ hơi quá rệt bằng tát tuần hoàn khói Hình 4.11 - Bồ trí các bộ quả nhiệt.12 - Cầu trúc hệ điều khiển MPC trên cơ sở mô hình mạng neural.13 - Các lặp mũ cho các biến vào/ ra Hình 4.14 - Cầu trủc mạng neural.15 - Tap dir vào/ ra, đổi tượng làm việc ở đải công suất 1 Hình 4.16 - Kết quả huấn luyện với mô tình đổi Lượng ở đải công suất 1 Linh 4.17 - Tập dữ liệu vảo/ ra, đổi tượng lam việc ở đãi công suất 2.18 - Két qua huấn luyện vải mô hình đôi tượng ở đải công suất 2 Hình 4.19 - Nhân dạng đối lượng, dải công suất 3 Tlinh 4.20 - Nhận đạng đối tượng, dải công suất 4.21 - Khân dạng đối tượng, đãi công suat 5 Hình 4.22 - Xác định hệ số khuếch đại lới hạn và chủ. Ay Lot han, Hình 4.23 - Phương pháp Ziegler - Niehols. ào Hình 424 - Phuong phap Tyreus & Luyben Hình 4.25 - Phuong phap Ziegler - Nichols Khu có sai Iéch mé hinh.26 - Phượng pháp 1yreus - Luyben khi có sai lệch mô hình.37 - Phương pháp Ziegler - Nichols tín hiệu điều khiển bị bạu chế Hình 4.28 - Đáp ứng với nhiều khi sử dụng bộ diễu khiến PTD.29 - Phượng pháp chuyển động ngược hưởng gracient, mô hình 1.30 - Phương pháp chuyển động ngược hướng gradient, mô hình 2-5 Hình 4.31 - Phương pháp MPC - NO, mô hình 1.32 - Phượng pháp MPC-NO, mô hình 2-5 Hình 4.33 - Phương pháp MDC - NPT.

mồ hình 1 linh 4.34 - Phương pháp MPC-NPL, mồ hình 2-5.35 - Ảnh hưởng của tắm dự báo đến chất lượng điều khiến.36 - Ảnh hưởng của hệ số lambla Mục lục 42. Tâm quan trọng của việc đâm bũo Ôn định nhiệt độ hơi quá nhiệt. Cac nguyén nhân làm thay adi nhiệt độ hơi quả nhiệt 4.3, Các phương pháp điều chính nhiệt độ hơi quả nhiệt 4. Thiết kế bộ điều khiển 4.

Kết quá mô phỏng, kiểm chừng 66 4. BG diéu khién PID kinh dién 66 4. Bộ điều khiển dự bảo trên cơ sở mạng neural nhân tạo. Nhận xét, đánh giá.

iv Danh muc hinh vé Hình 4.8 - Các dạng dường khỏi di tắt qua bộ quá nhiệt.9 - Thay đổi vị trị trung tâm ngọn lửa nhờ quay vòi phưn.10 - Điều chỉnh nhiệt. độ hơi quá rệt bằng tát tuần hoàn khói Hình 4.11 - Bồ trí các bộ quả nhiệt.12 - Cầu trúc hệ điều khiển MPC trên cơ sở mô hình mạng neural.13 - Các lặp mũ cho các biến vào/ ra Hình 4.14 - Cầu trủc mạng neural.15 - Tap dir vào/ ra, đổi tượng làm việc ở đải công suất 1 Hình 4.16 - Kết quả huấn luyện với mô tình đổi Lượng ở đải công suất 1 Linh 4.17 - Tập dữ liệu vảo/ ra, đổi tượng lam việc ở đãi công suất 2.18 - Két qua huấn luyện vải mô hình đôi tượng ở đải công suất 2 Hình 4.19 - Nhân dạng đối lượng, dải công suất 3 Tlinh 4.20 - Nhận đạng đối tượng, dải công suất 4.21 - Khân dạng đối tượng, đãi công suat 5 Hình 4.22 - Xác định hệ số khuếch đại lới hạn và chủ. Ay Lot han, Hình 4.23 - Phương pháp Ziegler - Niehols. ào Hình 424 - Phuong phap Tyreus & Luyben Hình 4.25 - Phuong phap Ziegler - Nichols Khu có sai Iéch mé hinh.26 - Phượng pháp 1yreus - Luyben khi có sai lệch mô hình.37 - Phương pháp Ziegler - Nichols tín hiệu điều khiển bị bạu chế Hình 4.28 - Đáp ứng với nhiều khi sử dụng bộ diễu khiến PTD.29 - Phượng pháp chuyển động ngược hưởng gracient, mô hình 1.30 - Phương pháp chuyển động ngược hướng gradient, mô hình 2-5 Hình 4.31 - Phương pháp MPC - NO, mô hình 1.32 - Phượng pháp MPC-NO, mô hình 2-5 Hình 4.33 - Phương pháp MDC - NPT.

mồ hình 1 linh 4.34 - Phương pháp MPC-NPL, mồ hình 2-5.35 - Ảnh hưởng của tắm dự báo đến chất lượng điều khiến.36 - Ảnh hưởng của hệ số lambla Danh muc hinh vé Danh muc hinh vé Hình 1.

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