Chương 2: Mô phỏng đáp ứng hệ thống điều khiển mức bằng MATLAB

Mô phỏng hệ thống điều khiển mức: Tìm hiểu về đáp ứng và tính tuyến tính. Khám phá các phương pháp mô phỏng hiệu quả cho hệ thống điều khiển mức.

• Chuyên ngành: Điều khiển tự động
• Đề tài: Mô phỏng hệ thống điều khiển mức: Đáp ứng & Tuyến tính
• Loại tài liệu: Tài liệu học tập

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Phỏng Hệ Thống Điều Khiển Mức Là Gì

Mục tiêu của việc mô phỏng hệ thống điều khiển là tạo ra một bản sao ảo của hệ thống thực tế, cho phép người dùng nghiên cứu, thử nghiệm và tối ưu hóa hệ thống mà không cần can thiệp trực tiếp vào hệ thống gốc. Mô phỏng hệ thống điều khiển mức đặc biệt quan trọng trong các ngành công nghiệp như hóa chất, thực phẩm và đồ uống, và xử lý nước thải, nơi duy trì mức chất lỏng ổn định là rất quan trọng để đảm bảo hiệu quả hoạt động và an toàn. Việc sử dụng các công cụ phần mềm mô phỏng như MATLAB Simulink giúp kỹ sư thiết kế và kiểm tra các chiến lược điều khiển, từ đó giảm thiểu rủi ro và chi phí liên quan đến thử nghiệm thực tế. Tài liệu gốc nhấn mạnh việc sử dụng MATLAB Simulink để xây dựng mô hình hệ thống mức, cho phép hiểu rõ hơn về đáp ứng của hệ thống. Việc mô phỏng cho phép ta xem xét nhiều kịch bản khác nhau và đánh giá hiệu suất của hệ thống trong các điều kiện khác nhau, chẳng hạn như thay đổi tải, nhiễu loạn và các yếu tố môi trường. Điều này giúp kỹ sư xác định các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các biện pháp phòng ngừa để đảm bảo hệ thống hoạt động trơn tru và hiệu quả. Các thông số quan trọng cần xem xét trong mô phỏng hệ thống điều khiển mức bao gồm độ chính xác, độ ổn định và thời gian đáp ứng. Một hệ thống điều khiển mức tốt sẽ duy trì mức chất lỏng trong phạm vi mong muốn, không bị dao động quá mức và phản ứng nhanh chóng với các thay đổi. Mô phỏng giúp ta đánh giá các thông số này và điều chỉnh các tham số điều khiển để đạt được hiệu suất tối ưu. Ngoài ra, mô phỏng hệ thống điều khiển mức còn đóng vai trò quan trọng trong việc đào tạo và giáo dục. Nó cung cấp một môi trường an toàn và trực quan để sinh viên và kỹ sư học hỏi về các nguyên tắc điều khiển và thực hành thiết kế và vận hành hệ thống điều khiển mức. Việc sử dụng mô hình hóa hệ thống điều khiển trong quá trình đào tạo giúp học viên nắm vững kiến thức và kỹ năng cần thiết để giải quyết các vấn đề thực tế trong công nghiệp.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Mô Phỏng Điều Khiển Mức Trong Công Nghiệp

Trong môi trường công nghiệp, mô phỏng điều khiển mức đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu chi phí. Các hệ thống điều khiển mức được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như bồn chứa, lò hơi, và các thiết bị xử lý chất lỏng khác. Mô phỏng giúp kỹ sư thiết kế các hệ thống này một cách hiệu quả, đảm bảo rằng chúng có thể duy trì mức chất lỏng ổn định ngay cả khi đối mặt với các biến động và nhiễu loạn. Việc thiết kế hệ thống điều khiển mức tốt có thể giúp giảm thiểu sự cố, tăng năng suất và cải thiện chất lượng sản phẩm.

1.2. Lợi Ích Của Việc Sử Dụng Phần Mềm Mô Phỏng Hệ Thống Điều Khiển

Sử dụng phần mềm mô phỏng hệ thống điều khiển mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng thử nghiệm các chiến lược điều khiển khác nhau mà không gây rủi ro cho hệ thống thực tế, giảm thiểu chi phí và thời gian thử nghiệm, và cung cấp cái nhìn sâu sắc về hoạt động của hệ thống. Các công cụ như MATLAB Simulink cung cấp một môi trường trực quan và mạnh mẽ để xây dựng và mô hình hóa hệ thống điều khiển phức tạp. MATLAB Simulink điều khiển mức cho phép người dùng tạo ra các mô hình chính xác và đánh giá hiệu suất của các bộ điều khiển khác nhau.

II. Các Thách Thức Trong Mô Phỏng Hệ Thống Điều Khiển Mức

Việc mô phỏng hệ thống điều khiển không phải lúc nào cũng đơn giản. Một trong những thách thức lớn nhất là xây dựng một mô hình chính xác phản ánh hành vi của hệ thống thực tế. Điều này đòi hỏi kiến thức sâu rộng về các nguyên tắc vật lý và kỹ thuật liên quan, cũng như khả năng thu thập và xử lý dữ liệu thực nghiệm. Các yếu tố như độ trễ thời gian, phi tuyến tính và nhiễu loạn có thể gây khó khăn cho việc mô hình hóa hệ thống điều khiển. Hơn nữa, việc đánh giá đáp ứng hệ thống điều khiển và phân tích tuyến tính hệ thống đòi hỏi các kỹ thuật toán học và tính toán phức tạp. Một thách thức khác là lựa chọn các tham số điều khiển phù hợp để đạt được hiệu suất mong muốn. Quá trình này thường đòi hỏi thử nghiệm và sai sót, và có thể tốn thời gian và công sức. Tuy nhiên, mô phỏng có thể giúp giảm thiểu sự cần thiết phải thử nghiệm trên hệ thống thực tế, từ đó giảm thiểu rủi ro và chi phí. Cuối cùng, việc kiểm tra hệ thống điều khiển và xác minh rằng nó hoạt động đúng như mong đợi là rất quan trọng. Điều này đòi hỏi việc sử dụng các phương pháp kiểm tra và đánh giá nghiêm ngặt, cũng như khả năng phát hiện và sửa chữa các lỗi và sai sót.

2.1. Độ Chính Xác Của Mô Hình Mô Phỏng Hệ Thống Động Học

Độ chính xác của mô hình là yếu tố quan trọng nhất trong mô phỏng hệ thống động học. Một mô hình không chính xác có thể dẫn đến kết quả sai lệch và các quyết định điều khiển không hiệu quả. Do đó, cần phải sử dụng các phương pháp mô hình hóa tiên tiến và thu thập dữ liệu thực nghiệm để đảm bảo rằng mô hình phản ánh đúng hành vi của hệ thống thực tế.

2.2. Xử Lý Tính Phi Tuyến Trong Mô Hình Hóa Hệ Thống Điều Khiển

Nhiều hệ thống điều khiển thực tế có tính phi tuyến, điều này có thể gây khó khăn cho việc mô hình hóa hệ thống điều khiển. Các phương pháp tuyến tính hóa có thể được sử dụng để đơn giản hóa mô hình, nhưng chúng có thể không chính xác trong một số trường hợp. Do đó, cần phải sử dụng các phương pháp mô hình hóa phi tuyến để đạt được độ chính xác cao hơn.

2.3. Giải Quyết Độ Trễ Thời Gian Trong Hệ Thống Điều Khiển Phản Hồi

Độ trễ thời gian có thể gây ra sự không ổn định trong hệ thống điều khiển phản hồi. Mô phỏng có thể giúp xác định và bù đắp cho độ trễ thời gian, từ đó cải thiện độ ổn định và hiệu suất của hệ thống. Các phương pháp như bộ dự đoán Smith có thể được sử dụng để giảm thiểu ảnh hưởng của độ trễ thời gian.

III. Phương Pháp Mô Phỏng Hệ Thống Điều Khiển Mức Hiệu Quả Nhất

Có nhiều phương pháp mô phỏng hệ thống điều khiển khác nhau, mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng. Một trong những phương pháp phổ biến nhất là sử dụng phần mềm mô phỏng như MATLAB Simulink. MATLAB Simulink cung cấp một môi trường trực quan và mạnh mẽ để xây dựng và mô phỏng các mô hình hệ thống phức tạp. Nó cũng cung cấp một loạt các công cụ và chức năng để đánh giá đáp ứng hệ thống điều khiển và phân tích tuyến tính hệ thống. Một phương pháp khác là sử dụng các mô hình toán học để mô tả hành vi của hệ thống. Các mô hình này có thể được sử dụng để thiết kế hệ thống điều khiển mức và dự đoán hiệu suất của hệ thống. Tuy nhiên, việc xây dựng các mô hình toán học chính xác có thể khó khăn và tốn thời gian. Cuối cùng, các phương pháp thực nghiệm có thể được sử dụng để xác định các tham số của mô hình và kiểm tra hiệu suất của hệ thống. Tuy nhiên, các phương pháp thực nghiệm có thể tốn kém và gây rủi ro cho hệ thống thực tế. Theo tài liệu, các thông số quan trọng cần tìm là Kp, Tp và tau để mô phỏng lại mô hình.

3.1. Mô Phỏng Hệ Thống Bằng MATLAB Simulink Hướng Dẫn Chi Tiết

MATLAB Simulink là một công cụ mạnh mẽ để mô phỏng hệ thống. Để sử dụng MATLAB Simulink, cần phải xây dựng một mô hình của hệ thống bằng cách sử dụng các khối chức năng có sẵn. Sau đó, có thể mô phỏng mô hình để xem xét hành vi của hệ thống. MATLAB Simulink cung cấp một loạt các công cụ để đánh giá đáp ứng hệ thống điều khiển và phân tích tuyến tính hệ thống.

3.2. Mô Hình Hóa Hệ Thống Điều Khiển Bằng Phương Pháp Toán Học

Phương pháp toán học đòi hỏi việc sử dụng các phương trình toán học để mô tả hành vi của hệ thống. Các phương trình này có thể được sử dụng để thiết kế hệ thống điều khiển mức và dự đoán hiệu suất của hệ thống. Tuy nhiên, việc xây dựng các mô hình toán học chính xác có thể khó khăn và tốn thời gian.

3.3. Thiết Kế Hệ Thống Điều Khiển Mức Dựa Trên Dữ Liệu Thực Nghiệm

Phương pháp thực nghiệm liên quan đến việc thu thập dữ liệu từ hệ thống thực tế và sử dụng dữ liệu này để xác định các tham số của mô hình. Các phương pháp thực nghiệm có thể tốn kém và gây rủi ro cho hệ thống thực tế, nhưng chúng có thể cung cấp thông tin chính xác về hành vi của hệ thống.

IV. Đánh Giá Đáp Ứng Hệ Thống Điều Khiển Tính Tuyến Tính

Sau khi xây dựng mô hình, việc đánh giá đáp ứng hệ thống điều khiển là rất quan trọng. Điều này bao gồm việc xác định các thông số như thời gian tăng, độ vọt lố, thời gian xác lập và sai số trạng thái xác lập. Các thông số này cho biết hệ thống phản ứng nhanh chóng và chính xác như thế nào với các thay đổi và nhiễu loạn. Việc phân tích tuyến tính hệ thống cũng quan trọng để xác định độ ổn định của hệ thống. Một hệ thống ổn định sẽ không dao động quá mức và sẽ trở lại trạng thái cân bằng sau khi bị nhiễu loạn. Các công cụ như biểu đồ Bode và biểu đồ Nyquist có thể được sử dụng để phân tích độ ổn định hệ thống điều khiển. Tài liệu gốc đề cập đến việc khảo sát đáp ứng đầu ra của hệ tuyến tính và so sánh với mô hình phi tuyến. Việc đánh giá và phân tích này giúp đảm bảo rằng hệ thống điều khiển hoạt động đúng như mong đợi và đáp ứng các yêu cầu hiệu suất. Một hệ thống điều khiển tốt sẽ có thời gian đáp ứng nhanh, độ vọt lố nhỏ, thời gian xác lập ngắn và sai số trạng thái xác lập nhỏ. Nó cũng sẽ ổn định và không bị dao động quá mức.

4.1. Phân Tích Độ Ổn Định Hệ Thống Điều Khiển

Độ ổn định là một trong những yếu tố quan trọng nhất cần xem xét khi thiết kế hệ thống điều khiển. Một hệ thống không ổn định có thể dao động quá mức hoặc thậm chí trở nên không kiểm soát được. Các công cụ như biểu đồ Bode và biểu đồ Nyquist có thể được sử dụng để phân tích độ ổn định hệ thống điều khiển và xác định các tham số điều khiển phù hợp.

4.2. Xác Định Sai Số Trạng Thái Xác Lập Trong Hệ Thống Điều Khiển Vòng Kín

Sai số trạng thái xác lập là sự khác biệt giữa giá trị đặt và giá trị thực tế của biến điều khiển sau khi hệ thống đã ổn định. Một hệ thống điều khiển tốt sẽ có sai số trạng thái xác lập nhỏ. Các phương pháp như tích phân và vi phân có thể được sử dụng để giảm thiểu sai số trạng thái xác lập trong hệ thống điều khiển vòng kín.

4.3. Ảnh Hưởng Của Phản Hồi Quá Độ Lên Hệ Thống Điều Khiển Quá Trình

Phản hồi quá độ xảy ra khi hệ thống phản ứng quá nhanh với một thay đổi, dẫn đến độ vọt lố và dao động. Việc tối ưu hóa hệ thống điều khiển để giảm thiểu phản hồi quá độ có thể cải thiện độ ổn định và hiệu suất của hệ thống. Các phương pháp như điều khiển PID có thể được sử dụng để kiểm soát phản hồi quá độ.

V. Ứng Dụng Thực Tế Của Mô Phỏng Hệ Thống Điều Khiển

Mô phỏng hệ thống điều khiển có nhiều ứng dụng thực tế trong các ngành công nghiệp khác nhau. Trong ngành hóa chất, nó được sử dụng để điều khiển mức chất lỏng trong các bồn chứa và lò phản ứng. Trong ngành thực phẩm và đồ uống, nó được sử dụng để điều khiển nhiệt độ và áp suất trong các thiết bị chế biến. Trong ngành xử lý nước thải, nó được sử dụng để điều khiển lưu lượng và mức chất lỏng trong các bể chứa và ống dẫn. Việc sử dụng mô phỏng giúp kỹ sư thiết kế các hệ thống điều khiển hiệu quả, đảm bảo rằng chúng có thể đáp ứng các yêu cầu hiệu suất và an toàn. Các công ty sản xuất cũng có thể hưởng lợi từ việc mô phỏng hệ thống trong công nghiệp để giảm thiểu thời gian chết và tối ưu hóa năng suất. Ngoài ra, mô phỏng có thể được sử dụng để đào tạo nhân viên vận hành hệ thống và giúp họ hiểu rõ hơn về hoạt động của hệ thống.

5.1. Mô Phỏng Hệ Thống Điều Khiển Nhiệt Độ Trong Công Nghiệp Thực Phẩm

Mô phỏng hệ thống điều khiển nhiệt độ đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng và an toàn thực phẩm. Nó giúp kỹ sư thiết kế các hệ thống điều khiển nhiệt độ chính xác, đảm bảo rằng thực phẩm được chế biến đúng cách và đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn.

5.2. Mô Phỏng Hệ Thống Điều Khiển Áp Suất Trong Công Nghiệp Hóa Chất

Mô phỏng hệ thống điều khiển áp suất đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an toàn và hiệu quả hoạt động của các nhà máy hóa chất. Nó giúp kỹ sư thiết kế các hệ thống điều khiển áp suất ổn định, đảm bảo rằng áp suất trong các thiết bị không vượt quá giới hạn an toàn.

5.3. Điều Khiển Mức Chất Lỏng Trong Ngành Xử Lý Nước Thải Ứng Dụng Mô Phỏng Hệ Thống

Điều khiển mức chất lỏng là rất quan trọng trong ngành xử lý nước thải để đảm bảo hiệu quả hoạt động của các bể chứa và ống dẫn. Mô phỏng hệ thống giúp kỹ sư thiết kế các hệ thống điều khiển mức chất lỏng chính xác, đảm bảo rằng nước thải được xử lý đúng cách và đáp ứng các tiêu chuẩn môi trường.

VI. Kết Luận Và Tương Lai Của Mô Phỏng Hệ Thống Điều Khiển

Mô phỏng hệ thống điều khiển là một công cụ mạnh mẽ và hữu ích cho các kỹ sư trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Nó giúp họ thiết kế các hệ thống điều khiển hiệu quả, đảm bảo rằng chúng có thể đáp ứng các yêu cầu hiệu suất và an toàn. Với sự phát triển của công nghệ, mô phỏng hệ thống sẽ ngày càng trở nên quan trọng và phổ biến hơn. Các xu hướng tương lai trong mô phỏng hệ thống điều khiển bao gồm việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của mô hình. AI và ML có thể được sử dụng để tối ưu hóa hệ thống điều khiển và dự đoán các sự cố tiềm ẩn. Ngoài ra, việc sử dụng mô phỏng hệ thống trong đào tạo và giáo dục sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn để giúp sinh viên và kỹ sư học hỏi về các nguyên tắc điều khiển và thực hành thiết kế và vận hành hệ thống điều khiển. Tài liệu gốc cho thấy việc tích hợp các kiến thức thu được vào MATLAB giúp hệ thống hoạt động hiệu quả hơn.

6.1. Tối Ưu Hóa Hệ Thống Điều Khiển Bằng Trí Tuệ Nhân Tạo AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng để tối ưu hóa hệ thống điều khiển bằng cách tự động điều chỉnh các tham số điều khiển để đạt được hiệu suất tốt nhất. AI cũng có thể được sử dụng để dự đoán các sự cố tiềm ẩn và đưa ra các biện pháp phòng ngừa.

6.2. Ứng Dụng Học Máy ML Trong Mô Phỏng Hệ Thống Điều Khiển

Học máy (ML) có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình chính xác hơn của hệ thống điều khiển. ML có thể học hỏi từ dữ liệu thực nghiệm và tạo ra các mô hình phản ánh đúng hành vi của hệ thống. ML cũng có thể được sử dụng để đánh giá đáp ứng hệ thống điều khiển và phân tích tuyến tính hệ thống.

6.3. Vai Trò Của Mô Phỏng Hệ Thống Điều Khiển Trong Đào Tạo Kỹ Sư Tự Động Hóa

Mô phỏng hệ thống điều khiển đóng vai trò quan trọng trong việc đào tạo kỹ sư tự động hóa. Nó cung cấp một môi trường an toàn và trực quan để sinh viên học hỏi về các nguyên tắc điều khiển và thực hành thiết kế và vận hành hệ thống điều khiển.

Trích đoạn nội dung tài liệu

PHỤ LỤC CHƯƠNG 2. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN MỨC Mô phỏng đáp ứng của hệ thống điều khiên mức Ta sẽ sử dụng MATLAB-Simulink để xây dựng mô hình hệ thống mức dựa trên các thông số đã cho. Điều này sẽ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về đáp ứng của hệ thống: Figure 1 Thông số của hệ thống điều khiên mức Figure 2 Gía trị đầu ra sau khi run Chạy mô phỏng để thu được đáp ứng thời gian của hệ thống: Figure 3 Mô hình mô phỏng đáp ứng của hệ thống mức 1 Figure 4 Kết quả sau khi chạy 2 Tuyến tính hóa mô hình Trong phần này, ta tiến hành khảo sát đáp ứng đầu ra của hệ tuyến tính, sử dụng dữ liệu từ Bảng 4. Ta sẽ so sánh mô hình tuyến tính với mô hình phi tuyến được xây dựng trong Mục 2.3, và xem xét ảnh hưởng của các giá trị khác nhau của L.

Figure 5 Mô hình tuyến tính Figure 6 Kết quả sau khi chạy 3 Figure 7 So sánh hai mô hình Figure 8 Thay đổi các giá trị tức thời 4 Figure 9 Sau khi thay đổi các giá trị đặt 5 Nhận dạng mô hình Phương pháp thực nghiệm Từ các bước làm được liệt kê, ta tìm ba thông số quan trọng là Kp, Tp và tau để mô phỏng lại mô hình. Figure 10 Gía trị đầu vào và đầu ra của mô hình Figure 11 Biểu diễn mô hình Figure 12 Kết quả sau khi chạy chương trình Ta thay đổi giá trị đầu vào wi bằng cách truyên giá trị step vào mô hình mô phỏng ban đầu. 6 Figure 13 Thay đổi đầu vào wi Figure 14 Kết quả sau khi thay đổi Figure 15 Plot giá trị 7 Figure 16 Xác định các giá trị tham số K, T, tau Figure 17 Các tham số Kp, Tp, tau Figure 18 Điền các tham số vào hàm truyên Figure 19 So sánh hai mô hình 8 Sử dụng Toolbox Identification Ta sẽ biểu diễn mô hình theo các hình như bên dưới để lựa chọn ra được mô hình tối ưu nhất. Figure 20 Toolbox Indentification Figure 21 Time plot Figure 22 Lựa chọn điểm cực và điểm không 9 Figure 23 Meansured and simulated model output Figure 24 Lựa chọn model tốt nhất Figure 25 Két quả sau khi chạy mô hình 10 Thiết kế bộ điều khiển Trong trường hợp một hệ thống không sử dụng bộ điều khiển, khả năng của nó để tự điều chỉnh và đáp ứng chính xác đến các biến động hoặc giá trị đặt có thể bị hạn chế, dẫn đến sự không ổn định và thiếu khả năng điều khiển hiệu quả.

Figure 26 Mô hình hệ thống Thiết kế sách lược truyên thẳng Sử dụng MATLAB và Simulink để kiểm chứng kết quả của việc sử dụng feedforward trong mô hình điều khiển là một quá trình quan trọng giúp đảm bảo hiệu suất và chính xác của hệ thống điều khiển. Figure 27 Mô hình chung 11 Figure 28 Mô hình thiết kế sách lược bộ điều khiển truyền thẳng Figure 29 Đặt L_bar Figure 30 Kết quả của feedforward 12 Thiết kế bộ điều khiển tỉ lệ Sử dụng MATLAB và Simulink để kiểm chứng kết quả của việc sử dụng bộ điều khiển tỷ lệ (ratio) cho mô hình điều khiển là một quá trình quan trọng để đảm bảo hiệu suất ổn định và chính xác của hệ thống. Figure 31 Mô hình chung của bộ điều khiển tỉ lệ Figure 32 Mô hình thiết kế ratio 13 Figure 33 Kết quả thu được của bộ điều khiển ratio 14 Thiết kế sách lược phản hồi Sử dụng MATLAB và Simulink để kiểm chứng kết quả của việc sử dụng feedback (phương pháp PID) cho mô hình điều khiển là một quá trình quan trọng để đảm bảo ổn định và chính xác của hệ thống. Figure 34 Mô hình chung của bộ điều khiển phản hồi Figure 35 Mô hình bộ điều khiển feedback 15 Figure 36 Đầu ra khi kết hợp với bộ điều khiển phản hồi 16 Thiết kế bộ điều khiển phản hồi kết hợp điều khiển truyền thẳng Sử dụng MATLAB và Simulink để kiểm chứng kết quả của việc sử dụng cả feedback và feedforward cho mô hình điều khiển là một quá trình quan trọng để đảm bảo hiệu suất tối ưu của hệ thống.

Figure 37 Mô hình chung của bộ điều khiển kết hợp fb + ff Figure 38 Kết hợp fb và ff 17 Figure 39 feedforward Figure 40 Feedback Figure 41 Đầu ra khi kết hợp bộ điều khiển truyền thẳng và phản hồi 18 CHƯƠNG 3. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ Mô hình thí nghiệm bình chưng cất đứng: Figure 42 Mô hình ảo Thu thập tập dữ liệu dưới dạng *.csv, trong đó nó bao gồm các trường dữ liệu được mô tả trong hình trên. Tiến hành thay đổi các giá trị đầu vào và quan sát tín hiệu đầu ra. Trong bài thực hành chương 3 này, việc ta cần làm là thay đổi giá trị Nhiệt lượng Q (Heat Duty) để thu được giá trị Nhiệt độ (Temperature) khi qua hệ thống.

Sau khi đã ghi nhận được giá trị thay đổi thích hợp theo thời gian, log dữ liệu bằng cách chọn lệch Snapshot. Ta xác định các thông số yêu cầu, sau đó là import data của file csv vừa thu được. 19 Figure 43 Import Data Tiếp theo là lấy các các giá cần cho nhận dạng và thiết kế bộ điều khiển. Figure 44 Lấy dữ liệu yêu cầu Giá trị thu được tại mô hình thí nghiệm: Gía trị Nhiệt lượng và gía trị đầu ra là nhiệt độ thu được sau mô hình: 20 Figure 45 Heat Duty Figure 46 Temperature 21 Nhận dạng mô hình Phương pháp thực nghiệm Ta sử tìm các tham số Kp, Tp và tau để nhận dạng mô hình bằng các giá trị vừa thu được từ mô hình thí nghiệm.

Figure 47 Tìm các tham số yêu cầu Figure 48 Điền các tham số vào matlab để có thể mô phỏng 22 Figure 49 Thiết kế mô hình Figure 50 Kết quả thu được 23 Sử dụng Toolbox Identification Ta gõ lệnh “ident” để mở thiết bị, sau khi hiện lên một bảng System Identification, ta import data tại Time Domain. Sau đó thì cũng có thể biểu diễn data đó trên Time Plot: Figure 51 System Identification Figure 52 Time plot Tiếp theo là Estimate data, kết quả sau khi thu được tại Model output sẽ hiển thị một bảng Measured and simulated model output. Tại đây, ta có thể lựa chọn các hàm truyền phù hợp nhất. 24 Figure 53 Measured and simulated model output Figure 54 Biểu diễn hàm truyền thích hợp Figure 55 Gía trị thu được bằng toolbox identification 25 Thiết kế sách lược phản hồi Bộ điều khiển P Figure 56 Mô hình Figure 57 Bộ điều khiển P Figure 58 Thay đổi tham số đặt Kết quả thu được sau khi kết hợp với bộ điều khiển: 26 Figure 59 Đầu ra của mô hình có bộ điều khiển P Cài đặt các tham số điều khiển để kiểm chứng kết quả tại mô hình thí nghiệm: Figure 60 Kiểm chứng kết quả 27 Bộ điều khiển PI Figure 61 Mô hình Figure 62 Mô hình sử dụng bộ điều khiển PI Figure 63 Thay đổi các tham số đặt của bộ điều khiển 28 Figure 64 Đầu ra của mô hình có bộ điều khiển PI Cài đặt các tham số để kiểm chứng kết quả: Figure 65 Kiểm chứng kết quả 29 Hiệu chỉnh bộ điều khiển Mô hình bộ điều khiển PID cho mô hình điều khiển nhiệt độ: Figure 66 Mô hình có bộ điều khiển PID Tăng Kc Khi tăng giá trị này: - Thời gian đáp ứng giảm - Thời gian quá độ giảm - Độ quá điều chỉnh giảm - Sai lệch tĩnh giảm - Độ dự trữ ổn định giảm - Bền vững với nhiễu giảm Figure 67 Tăng Kc và giữ nguyên Td và Ti 30 Figure 68 Tăng Kc Giảm Ti Khi giảm giá trị này: - Thời gian đáp ứng giảm - Thời gian quá độ giảm - Độ quá điều chỉnh tăng - Sai lệch tĩnh triệt tiêu - Độ dự trữ ổn định giảm - Bền vững với nhiễu thay đổi ít Figure 69 Giảm Ti và giữ nguyên Td và Kc Figure 70 Giảm Ti 31 Tăng Td Khi tăng giá trị này: - Thời gian đáp ứng giảm - Thời gian quá độ giảm - Độ quá điều chỉnh tăng - Sai lệch tĩnh triệt tiêu - Độ dự trữ ổn định tăng - Bền vững với nhiễu giảm Figure 71 Tăng Td, giữ nguyên Kc và Ti Figure 72 Tăng Td Cài đặt các tham số để kiểm chứng kết quả Tăng Kc 32 Figure 73 Tăng Kc Giảm Ti Figure 74 Giảm Ti 33 CHƯƠNG 4.

HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ÁP SUẤT Hệ thống thí nghiệm mô hình bình chưng cất đứng: Figure 75 Mô hình bình chưng cất đứng Cấu trúc của hệ thống bao gồm 03 thành phần chính - Hệ thống ổn định nhiệt độ cho bình chưng cất dạng đứng, với đầu vào là lượng nhiệt (kW), nó được điều chỉnh bởi van cấp nhiệt và đầu ra là nhiệt độ của bình chứa được đo bằng sensor nhiệt. - Hệ thống ổn định áp suất với đầu vào độ mở của van nâng thủy lực, và đầu ra là áp suất (kP a) của bình chứa được đo bằng sensor đo áp. - Hệ thống ổn định mức chất lỏng trong bình chưng cất đứng, gồm có đầu vào là vận tốc lưu lượng chất lỏng qua van xả (L/s), và đầu ra là mức chất lỏng 34 trong bể chứa được cung cấp bằng sensor đo mức (%). Hệ thống thí nghiệm ảo trên cung cấp cho ta một tập dữ liệu dưới dạng *.csv, trong đó nó bao gồm các trường dữ liệu được mô tả trong hình bên trên.

Figure 76 Giá trị đề bài Ta thay các tham số theo yêu cầu vào đầu vào của mô hình và quan sát tín hiệu đầu ra. Trong bài thực hành chương 4 này, việc ta cần làm là thay đổi giá trị Độ mở van (Lift) để thu được giá trị Áp suất (Pressure) khi qua hệ thống. Sau khi đã ghi nhận được giá trị thay đổi thích hợp theo thời gian, log dữ liệu bằng cách chọn lệch Snapshot. Sau cùng là Import Data tại Matlap.

Giá trị thu được khi import: Figure 77 Dữ liệu từ mô hình thí nghiệm Giá trị đầu vào Lift: 35 Figure 78 Độ mở van Figure 79 Đáp ứng đầu ra 36 Nhận dạng mô hình Nhận dạng bằng phương pháp thực nghiệm Từ đồ thị thu được trên, ta sử dụng các bước như trong mục 2.1 để xác định các tham số Kp, Tp và tau để có thể mô phỏng lại được hàm truyền của mô hình. Figure 80 Xác định K, T và tau Figure 81 Tham số được xác định Sau khi đã xác định được tham số, ta sử dụng chúng vào khối Transfer fcn để mô tả được mô hình thí nghiệm: Figure 82 Thiết kế mô hình bằng phương pháp thực nghiệm 37 Ta truyền một xung tương tự với giá trị độ mở van đã truyền vào mô hình thí nghiệm để so sánh.