Luận văn thạc sĩ về thiết kế bộ điều khiển NeuralPLC trong tự động hóa công nghiệp

Luận văn thạc sĩ phân tích tự động hóa nghiên cứ thiết kế bộ điều khiển neuralplc trong công nghiệp, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp khả thi cho thực tiễn.

• Tác giả: Hà Văn Trí
• Người hướng dẫn: PTS. Nguyễn Mộng Hùng
• Trường học: Đại Học Quốc Gia TP Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tự Động Hóa
• Đề tài: Nghiên Cứu Thiết Kế Bộ Điều Khiển NeuralPLC Trong Tự Động Hóa Công Nghiệp
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2009
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Giới thiệu về bộ điều khiển NeuralPLC trong tự động hóa công nghiệp

Bộ điều khiển NeuralPLC là một trong những công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực tự động hóa công nghiệp. Công nghệ này kết hợp giữa mạng nơ-ron nhân tạo và hệ thống điều khiển PLC, mang lại hiệu quả cao trong việc tối ưu hóa quy trình sản xuất. Việc áp dụng công nghệ NeuralPLC giúp cải thiện độ chính xác và khả năng thích ứng của hệ thống điều khiển, từ đó nâng cao năng suất và giảm thiểu chi phí sản xuất.

1.1. Tổng quan về công nghệ NeuralPLC

Công nghệ NeuralPLC sử dụng mạng nơ-ron để xử lý và phân tích dữ liệu từ các cảm biến trong hệ thống. Điều này cho phép hệ thống tự động điều chỉnh các tham số điều khiển một cách linh hoạt và hiệu quả hơn.

1.2. Lợi ích của việc sử dụng NeuralPLC

Việc áp dụng bộ điều khiển NeuralPLC mang lại nhiều lợi ích như tăng cường khả năng tự động hóa, giảm thiểu lỗi trong quá trình sản xuất và cải thiện khả năng dự đoán các sự cố có thể xảy ra.

II. Thách thức trong việc thiết kế bộ điều khiển NeuralPLC

Mặc dù bộ điều khiển NeuralPLC mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc thiết kế và triển khai nó cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như độ phức tạp trong việc lập trình, yêu cầu về phần cứng và phần mềm, cũng như khả năng tương thích với các hệ thống hiện có là những yếu tố cần được xem xét kỹ lưỡng.

2.1. Độ phức tạp trong lập trình

Việc lập trình cho bộ điều khiển NeuralPLC yêu cầu kiến thức sâu về cả mạng nơ-ron và ngôn ngữ lập trình PLC. Điều này có thể gây khó khăn cho các kỹ sư mới vào nghề.

2.2. Tương thích với hệ thống hiện có

Một thách thức lớn là đảm bảo rằng bộ điều khiển NeuralPLC có thể tích hợp một cách hiệu quả với các hệ thống điều khiển hiện có mà không gây ra sự gián đoạn trong quy trình sản xuất.

III. Phương pháp thiết kế bộ điều khiển NeuralPLC hiệu quả

Để thiết kế một bộ điều khiển NeuralPLC hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp khoa học và công nghệ hiện đại. Việc sử dụng các thuật toán học sâu và tối ưu hóa quy trình là rất quan trọng trong giai đoạn này.

3.1. Ứng dụng học sâu trong thiết kế

Học sâu giúp cải thiện khả năng nhận diện và xử lý dữ liệu, từ đó tối ưu hóa các tham số điều khiển trong bộ điều khiển NeuralPLC.

3.2. Tối ưu hóa quy trình sản xuất

Việc tối ưu hóa quy trình sản xuất thông qua bộ điều khiển NeuralPLC không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao hiệu suất làm việc của toàn bộ hệ thống.

IV. Ứng dụng thực tiễn của bộ điều khiển NeuralPLC

Bộ điều khiển NeuralPLC đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực khác nhau như sản xuất chế biến thực phẩm, công nghiệp chế tạo và năng lượng. Những ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn giảm thiểu rủi ro trong quá trình sản xuất.

4.1. Ứng dụng trong ngành chế biến thực phẩm

Trong ngành chế biến thực phẩm, bộ điều khiển NeuralPLC giúp kiểm soát chất lượng sản phẩm và tối ưu hóa quy trình sản xuất, từ đó nâng cao hiệu quả kinh tế.

4.2. Ứng dụng trong công nghiệp chế tạo

Trong công nghiệp chế tạo, việc sử dụng bộ điều khiển NeuralPLC giúp cải thiện độ chính xác trong sản xuất và giảm thiểu thời gian chết của máy móc.

V. Kết luận và tương lai của bộ điều khiển NeuralPLC

Bộ điều khiển NeuralPLC đang mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành tự động hóa công nghiệp. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, tương lai của bộ điều khiển NeuralPLC hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến đáng kể trong quy trình sản xuất.

5.1. Triển vọng phát triển công nghệ

Công nghệ NeuralPLC sẽ tiếp tục phát triển và hoàn thiện, giúp nâng cao khả năng tự động hóa và tối ưu hóa quy trình sản xuất trong tương lai.

5.2. Tác động đến ngành công nghiệp

Sự phát triển của bộ điều khiển NeuralPLC sẽ có tác động lớn đến ngành công nghiệp, giúp cải thiện năng suất và giảm thiểu chi phí sản xuất.

Trích đoạn nội dung tài liệu

HAØ VAÊN TRÍ Luaän vaên thaïc syõ Ñaïi Hoïc Quoác Gia TP Hoà Chí Minh TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC BAÙCH KHOA HAØ VAÊN TRÍ NGHIEÂN CÖÙU,THIEÁT KEÁ BOÄ ÑIEÀU KHIEÅN NEURAL-PLC TRONG COÂNG NGHIEÄP Chuyeân Ngaønh : TÖÏ ÑOÄNG HOAÙ LUAÄN VAÊN THAÏC SYÕ TP.Hoà Chí Minh ,Thaùng 7 naêm 2009 1 HAØ VAÊN TRÍ Luaän vaên thaïc syõ COÂNG TRÌNH ÑÖÔÏC HOAØN THAØNH TAÏI TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC BAÙCH KHOA ÑAÏI HOÏC QUOÁC GIA TP.HOÀ CHÍ MINH Caùn boä höôùng daãn khoa hoïc :……………………………………………………………………………………………………… (Ghi roõ hoï teân,hoïc haøm ,hoïc vò vaø chöõ kyù) Caùn boä chaám nhaän xeùt 1 :…………………………………………………………………………………………………………… (Ghi roõ hoï teân,hoïc haøm ,hoïc vò vaø chöõ kyù) Caùn boä chaám nhaän xeùt 2 :…………………………………………………………………………………………………………… (Ghi roõ hoï teân,hoïc haøm ,hoïc vò vaø chöõ kyù) Luaän vaên thaïc syõ ñöôïc baûo veä taïi HOÄI ÑOÀNG CHAÁM BAÛO VEÄ LUAÄN VAÊN THAÏC SYÕ TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC BAÙCH KHOA , ngaøy……………thaùng……………naêm…………………… 2 HAØ VAÊN TRÍ Luaän vaên thaïc syõ TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC BAÙCH KHOA COÄNG HOAØ XAÕ HOÄI CHUÛ NGHÓA VIEÄT NAM PHOØNG ÑAØO TAÏO SÑH ÑOÄC LAÄP – TÖÏ DO – HAÏNH PHUÙC ---oOo--- TP.Hoà Chí Minh,ngaøy ………… thaùng …………naêm………………… NHIEÄM VUÏ LUAÄN VAÊN THAÏC SÓ Hoï teân hoïc vieân :………………………………………………………………………… phaùi: ……………………………………… Ngaøy,thaùng naêm sinh:…………………………………………………………………nôi sinh:………………………………… Chuyeân nghaønh :…………………………………………………………………………… MSHV :……………………………… I – TEÂN ÑEÀ TAØI : ………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… II–NHIEÄM VUÏ VAØ NOÄI DUNG : ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… III – NGAØY GIAO NHIEÄM VUÏ :…………………………………………………………………………………………… IV – NGAØY HOAØN THAØNH NHIEÄM VUÏ : ……………………………………………………………………… V – CAÙN BOÄ HÖÔÙNG DAÃN ( ghi roõ hoï,teân ,hoïc haøm,hoïc vò ) :………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… CAÙN BOÄ HÖÔÙNG DAÃN CN BOÄ MOÂN (hoïc haøm,hoïc vò,hoï teân,chöõ kí) QL CHUYEÂN NGHAØNH Noäi dung vaø ñeà cöông luaän vaên Thaïc só ñaõ ñöôïc hoäi ñoàng chuyeân ngaønh thoâng qua Ngaøy …………thaùng …………naêm……………… TRÖÔÛNG PHOØNG ÑT-SÑH TRÖÔÛNG KHOA QL NGHAØNH 3 HAØ VAÊN TRÍ Luaän vaên thaïc syõ LÔØI CAÛM ÔN Tröôùc tieân,taùc giaû xin chaân thaønh caûm ôn söï ñoäng vieân nhieät tình vaø chaân thaønh veà maët vaät chaát laãn tinh thaàn cuûa caùc thaønh vieân trong gia ñình toâi. Taùc giaû xin caûm ôn chaân thaønh tôùi Thaày Nguyeãn Moäng Huøng vaø Thaày Hoaøng Minh Trí ñaõ taän tình giuùp ñôõ taùc giaû trong suoát quaù trình thöïc hieän ñeà taøi. Taùc giaû xin chaân thaønh caûm ôn ñeán anh Nguyeãn Huyønh Anh Phöông (Coâng ty TNHH S.S) vaø anh Nguyeãn Huy Khoâi (Coâng ô( coå phaàn Ñieän Töï Ñoäng Hoaù Laäp Nhaân ) ñaõ taïo moïi ñieàu kieän thuaän lôïi nhaát cho taùc giaû ñeå hoaøn thaønh toát ñeà taøi. Cuoái cuøng ,taùc giaû gôûi lôøi caûm ôn chaân thaønh ñeán caùc baïn cao hoïc töï ñoäng hoaù khoaù 2005,2006,2007 ñaõ ñoäng vieân vaø giuùp ñôõ taùc giaû trong suoát quaù trình thöïc hieän ñeà taøi.

Taùc giaû HAØ VAÊN TRÍ 4 HAØ VAÊN TRÍ Luaän vaên thaïc syõ MUÏC LUÏC LÔØI CAÛM ÔN 4 MUÏC LUÏC 5 DANH MUÏC CAÙC HÌNH VEÕ 7 MÔÛ ÑAÀU 10 Chöông 1 : GIÔÙI THIEÄU ÑEÀ TAØI 11 1.1 Giôùi thieäu heä thoáng 11 1.2 Yeâu caàu vaø nhieäm vuï cuûa ñeà taøi 12 1.3 Toùm taét noäi dung luaän vaên 16 Chöông 2 : CÔ SÔÛ LYÙ THUYEÁT 17 2.1 Boä ñieàu khieån PID 17 2.2 Maïng Neural nhaân taïo 20 2.3 Boä ñieàu khieån S7-400 vaø ngoân ngöõ laäp trình SCL 33 2.5 Caûm bieán ño möùc nöôùc 37 2.6 Phöông trình toaùn cuûa moâ hình boàn nöôùc ñôn 39 Chöông 3 : THIEÁT KEÁ HEÄ THOÁNG 42 3.1 Sô ñoà khoái toång quaùt cuûa heä thoáng 42 3.2 Thieát keá phaàn cöùng 45 3.3 Giaûi thuaät ñieàu khieån 48 3.1 Giaûi thuaät thieát keá boä ñieàu khieån trong S7400 48 3.2 Heä thoáng ñieàu khieån soá voøng kín 49 3.3 Thieát keá boä ñieàu khieån PID soá 49 3.4 Thieát keá boä ñieàu khieån nôroân-maïng truyeàn thaúng 51 3.5 Thieát keá boä ñieàu khieån nôroân – PID 52 5 HAØ VAÊN TRÍ Luaän vaên thaïc syõ 3.6 Thieát keá boä ñieàu khieån RBF 55 3.7 Thieát keá boä ñieàu khieån RBF – PID 56 3.8 Thieát keá giao dieän ñieàu khieån 56 3.9 Thieát keá chöông trình ñieàu khieån 69 Chöông 4 : KEÁT QUAÛ THÖÏC HIEÄN 95 4.1 Keát quaû thöïc hieän treân moâ hình boàn nöôùc ñôn 95 4.1 Boä ñieàu khieån PID 96 4.2 Boä ñieàu khieån nôroân,maïng truyeàn thaúng ba lôùp 101 4.3 Boä ñieàu khieån nôroân – PID 105 4.4 Boä ñieàu khieån nôroân – maïng RBF 111 4.5 Boä ñieàu khieån RBF – PID 115 4.3 Keát luaän vaø höôùng phaùt trieån cuûa ñeà taøi 121 PHUÏ LUÏC 123 TAØI LIEÄU THAM KHAÛO 124 TOÙM TAÉT LYÙ LÒCH TRÍCH NGANG 125 6 HAØ VAÊN TRÍ Luaän vaên thaïc syõ DANH MUÏC CAÙC HÌNH VEÕ Hình 1.1 Heä thoáng ñieàu khieån moâ hình Hình 1.2 Moâ hình boàn nöôùc ñôn Hình 2.1 Ñaùp öùng naác cuûa heä hôû coù daïng S Hình 2.2 Ñaùp öùng naác cuûa heä kín khi K = K max Hình 2.3 Caáu truùc moät nôroân sinh hoïc Hình 2.4 Caáu truùc cô baûn moät nôroân Hình 2.5 Maïng nôroân truyeàn thaúng ba lôùp Hình 2.6 Maïng haøm cô sôû xuyeân taâm Hình 2.7 Giaù trò η toát Hình 2.8 Giaù trò η cao Hình 2.9 Boä ñieàu khieån S7-400 Hình 2.10 Taïo chöông trình SCL Hình 2.11 Bieán taàn Hình 2.12 Sô ñoà ñaáu noái bieán taàn Hình 2.13 Sô ñoàmaøu daây caûm bieán ño möùc Hình 2.14 Sô ñoà ñaáu noái caûm bieán ño möùc Hình 2.15 Moâ hình ñieàu khieån boàn nöôùc Hình 2.16 Mô hình bồn nước đơn Hình 3.1 Sô ñoà khoái heä thoáng ñieàu khieån Hình 3.2 Maøn hình coâng nghieäp Hình 3.3 Bieán taàn Omron Hình 3.4 Bieán aùp 380/220 Hình 3.5 Boä ñieàu khieån S7-400 CPU 414 Hình 3.6 Moâ hình boàn nöôùc –caûm bieán ño möùc 7 HAØ VAÊN TRÍ Luaän vaên thaïc syõ Hình 3.7 Moâ hình boàn nöôùc –Bôm nöôùc Hình 3.8 Heä thoáng ñieàu khieån soá voøng kín Hình 3.9 Ñieàu khieån PID soá Hình 3.10 Ñieàu khieån duøng Nôroân – Maïng truyeàn thaúng Hình 3.11 Boä ñieàu khieån nôroân – maïng truyeàn thaúng Hình 3.12 Caáu truùc maïng Nôroân coù ba ngoõ ra Hình 3.13 Ñieàu khieån nôroân – PID Hình 3.14 Boä ñieàu khieån RBF Hình 3.15 Boä ñieàu khieån RBF coù ba ngoõ ra Hình 3.16 Giao dieän ñieàu khieån chính Hình 3.17 Giao dieän ñieàu khieån PID Hình 3.18 Giao dieän ñieàu khieån Neural Hình 3.19 Giao dieän ñieàu khieån Neural – PID Hình 3.20 Giao dieän ñieàu khieån RBF Hình 3.21 Giao dieän ñieàu khieån RBF – PID Hình 4.1 Moâ hình boàn nöôùc thöïc teá Hình 4.2 Maøn hình coâng nghieäp Hình 4.3 Keát quaû ñieàu khieån PID vôùi setpoint=100 Hình 4.4 Keát quaû ñieàu khieån PID vôùi söï thay ñoåi heä soá xaû Hình 4.5 Keát quaû ñieàu khieån PID vôùi söï thay ñoåi setpoint Hình 4.6 Keát quaû ñieàu khieån PID vôùi söï thay ñoåi setpoint theo thôøi gian Hình 4.7 Keát quaû ñieàu khieån nôroân vôùi söï thay ñoåi setpoint Hình 4.8 Keát quaû ñieàu khieån nôroân vôùi söï thay ñoåi heä soá xaû Hình 4.9 Keát quaû ñieàu khieån nôroân vôùi söï thay ñoåi setpoint theo thôøi gian Hình 4.10 Baûng caäp nhaät troïng soá keát noái online haøm nôroân 8 HAØ VAÊN TRÍ Luaän vaên thaïc syõ Hình 4.11 Keát quaû ñieàu khieån nôroân PID vôùi söï thay ñoåi setpoint Hình 4.12 Keát quaû ñieàu khieån nôroân PID vôùi söï thay ñoåi heä soá xaû Hình 4.13 Keát quaû ñieàu khieån nôroân PID vôùi söï thay ñoåi setpoint theo thôøi gian Hình 4.14 Baûng caäp nhaät troïng soá keát noái online haøm nôroân PID Hình 4.15 Vò trí taâm haøm cô sôû cuûa maïng RBF Hình 4.16 Haøm cô sôû trong khoâng gian Hình 4.17 Keát quaû ñieàu khieån RBF vôùi söï thay ñoåi setpoint Hình 4.18 Keát quaû ñieàu khieån RBF vôùi söï thay ñoåi heä soá xaû Hình 4.19 Keát quaû ñieàu khieån RBF vôùi söï thay ñoåi setpoint theo thôøi gian Hình 4.20 Baûng caäp nhaät troïng soá keát noái online haøm RBF Hình 4.21 Keát quaû ñieàu khieån RBF – PID vôùi söï thay ñoåi setpoint Hình 4.22 Keát quaû ñieàu khieån RBF – PID vôùi söï thay ñoåi heä soá xaû Hình 4.23 Keát quaû ñieàu khieån RBF – PID vôùi söï thay ñoåi setpoint theo thôøi gian Hình 4.24 Baûng caäp nhaät troïng soá keát noái online haøm RBF-PID 9 HAØ VAÊN TRÍ Luaän vaên thaïc syõ MÔÛ ÑAÀU Hieän nay,ôû nöôùc ta trong haàu heát caùc nghaønh coâng nghieäp nhö coâng nghieäp saûn xuaát ñöôøng,coâng nghieäp cheá bieán,coâng ngheä thöïc phaåm,caùc nghaønh theùp,thuyû ñieän,nhieät ñieän……Vieäc ñieàu khieån töï ñoäng vaø toái öu hoaù toaøn boä heä thoáng laø heát söùc caàn thieát. Vôùi söï phaùt trieån coâng ngheä nhö hieän nay thì vieäc choïn löïa giaûi phaùp ñieàu khieån vaø heä thoáng ñieàu khieån cho nhaø maùy raát ña daïng,vaø ñeå duy trì ñöôïc vaán ñeà saûn xuaát lieân tuïc vôùi ñoä tin caäy cao thì ñoøi hoûi nhaø maùy phaûi caàn saùng suoát löïa choïn nhöõng giaûi phaùp phaûi toái öu,toái öu ôû ñaây bao goàm toái öu veà coâng ngheä laãn toái öu veà giaù thaønh saûn xuaát. Xuaát phaùt töø nhu caàu thöïc tieãn ,taùc giaû muoán duøng kieán thöùc ñaõ ñöôïc tieáp caän vaø hoïc taäp ñeå xaây döïng boä ñieàu khieån coù theå aùp duïng trong coâng nghieäp,ñoù laø boä ñieàu khieån Neural – PLC Baèng ngoân ngöõ SCL,ñeà taøi xaây döïng 5 haøm ñeå ñieàu khieån moâ hình boàn nöôùc ñôn :Haøm ñieàu khieån PID,Neural,Neural – PID,maïng haøm cô sôû xuyeân taâm RBF,RBF – PID. 10 HAØ VAÊN TRÍ Luaän vaên thaïc syõ Chöông 1 GIÔÙI THIEÄU ÑEÀ TAØI 1.1 GIÔÙI THIEÄU HEÄ THOÁNG Hieän nay cuøng vôùi söï phaùt trieån cuûa xaõ hoäi,vieäc öùng duïng caùc thaønh quaû nghieân cöùu khoa hoïc vaøo trong coâng nghieäp laø heát söùc caàn thieát.Maïng Neural laø ñeà taøi khoâng môùi vaø soá löôïng ñeà taøi nghieân cöùu cuõng nhö caùc öùng duïng cuûa noù trong lónh vöïc naøy ñöôïc thöïc hieän khaù nhieàu,tuy nhieân vieäc xaây döïng moät boä ñieàu khieån Neural – PLC trong coâng nghieäp vaãn laø öùng duïng caàn thieát cho nghaønh coâng nghieäp ñang treân ñaø phaùt trieån cuûa nöôùc ta hieän nay.Hieän taïi caùc boä ñieàu khieån Neural – PLC trong coâng nghieäp maø ta baét gaëp taïi moät soá nhaø maùy taïi Vieät Nam haàu heát phaûi mua baûn quyeàn cuûa nhaø saûn xuaát.

Do ñoù ñeà taøi maø taùc giaû muoán nhaém ñeán tröôùc maét laø duøng kieán thöùc ñaõ ñöôïc hoïc veà maïng Neural keát hôïp vôùi ngoân ngöõ laäp trình coù saün cuûa PLC ñeå thieát keá ra boä ñieàu khieån Neural – PLC trong coâng nghieäp. Boä ñieàu khieån Neural – PLC ñöôïc xaây döïng döïa treân cô sôû : - Lyù thuyeát veà maïng Neural - Ngoân ngöõ laäp trình SCL trong Simatic manager 11 HAØ VAÊN TRÍ Luaän vaên thaïc syõ TCP/IP MPI Cable Maùy tính CPU 414 232/MPI Adaptor Maøn hình coâng nghieäp 0 – 10VDC 0 – 10VDC Bieán taàn Sensor ño möïc nöôùc Motor bôm nöôùc Hình 1.1 Heä thoáng ñieàu khieån moâ hình 12 HAØ VAÊN TRÍ Luaän vaên thaïc syõ 1.