NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ ỨNG DỤNG CÁC HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG TRONG CÔNG NGHIỆP

Nghiên cứu thiết kế và ứng dụng hệ thống điều khiển tự động trong công nghiệp. Luận văn thạc sỹ ngành điều khiển và tự động hóa. Tìm hiểu ngay!

• Tác giả: Lê Quý Dương
• Người hướng dẫn: Ts. Nguyễn Văn Liễn
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Điều Khiển Và Tự Động Hóa
• Đề tài: Nghiên Cứu Thiết Kế Ứng Dụng Các Hệ Thống Điều Khiển Tự Động Trong Công Nghiệp
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sỹ
• Năm xuất bản: 2005
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN
• 1.1. Giới thiệu về lý thuyết điều khiển
• 1.2. Điều khiển tự động đóng vai trò rất quan trọng
• 1.3. Lĩnh vực ứng dụng điều khiển tự động
• 1.4. Phát triển lý thuyết điều khiển
• 2. CHƯƠNG 2: VẤN ĐỀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG
• 2.1. Phương pháp thiết kế kinh điển
• 2.2. Thiết kế trên miền tần số
• 2.3. Thiết kế trên miền thời gian
• 2.4. Thiết kế cho trước điểm cực
• 2.5. Bộ quan sát trạng thái
• 3. CHƯƠNG 3: CẤU TRÚC ĐIỀU KHIỂN NHIỀU MẠCH VÒNG VÀ NHIỀU BẬC TỰ DO
• 3.1. Cấu trúc điều khiển nhiều mạch vòng
• 3.2. Cấu trúc nhiều mạch vòng
• 3.3. Cấu trúc điều khiển nhiều bậc tự do
• 3.4. Giới thiệu về cấu trúc điều khiển nhiều bậc tự do
• 3.5. Một vài bộ điều khiển PID hai bậc tự do
• 3.6. Phương pháp lựa chọn tham số
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VỀ ĐIỀU KHIỂN QUÁ TRÌNH
• 4.1. Giới thiệu về bản thí nghiệm
• 4.2. Cấu trúc điều khiển của bản điều khiển mạch và lưu lượng
• 4.3. Xây dựng một vòng điều khiển cho mạch
• 4.4. Xây dựng hai vòng điều khiển cho mạch
• 4.5. Kết luận và kiến nghị
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Hệ Thống Điều Khiển Tự Động Công Nghiệp

Điều khiển tự động đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của khoa học và kỹ thuật, hiện hữu trong nhiều lĩnh vực từ hàng không vũ trụ đến sản xuất công nghiệp hiện đại. Phát minh đầu tiên là bộ điều tốc ly tâm của James Watt năm 1874. Các nhà khoa học như Minorsky, Hazen, Nyquist đã có những đóng góp đáng kể. Minorsky xây dựng hệ thống điều khiển tự động cho tàu thủy, chứng minh tính ổn định có thể xác định từ phương trình vi phân. Nyquist (1932) đưa ra nguyên tắc xác định tính ổn định dựa trên đáp ứng vòng hở. Hazen (1934) giới thiệu thuật ngữ 'servo mechanism' cho hệ thống định vị. Trong thập niên 40, phương pháp đáp ứng tần số giúp kỹ sư thiết kế hệ thống vòng kín tuyến tính. Cuối thập niên 40, phương pháp quỹ đạo nghiệm của Evans được phát triển. Các phương pháp này giúp thiết kế hệ thống ổn định, tuy chưa phải tối ưu. Đến cuối thập niên 50, thiết kế hệ thống chuyển sang hướng tối ưu với ý nghĩa đầy đủ hơn. Khi máy móc phức tạp hơn, việc mô tả hệ thống...

1.1. Khái Niệm Cơ Bản về Hệ Thống Điều Khiển Tự Động

Hệ thống điều khiển tự động là hệ thống trong đó quá trình điều khiển được thực hiện tự động bởi các thiết bị và thuật toán, giảm thiểu sự can thiệp của con người. Hệ thống này bao gồm các thành phần chính như cảm biến, bộ điều khiển và cơ cấu chấp hành. Trong đó, cảm biến thu thập thông tin về trạng thái của hệ thống, bộ điều khiển xử lý thông tin và đưa ra quyết định, cơ cấu chấp hành thực hiện các tác động điều khiển. Mục tiêu của hệ thống là duy trì hoặc thay đổi trạng thái của đối tượng điều khiển theo yêu cầu đặt ra. Hệ thống điều khiển tự động được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như công nghiệp, giao thông, y tế và năng lượng. Ví dụ, trong công nghiệp, nó được dùng để điều khiển nhiệt độ, áp suất, lưu lượng và mức chất lỏng.

1.2. Nhiệm Vụ Của Hệ Thống Điều Khiển Tự Động Công Nghiệp

Nhiệm vụ chính của hệ thống điều khiển tự động trong công nghiệp là ổn định hệ thống, bám theo tín hiệu đặt và tối ưu hóa quá trình. Ổn định hệ thống là duy trì trạng thái hoạt động ổn định của hệ thống, không bị dao động hoặc mất kiểm soát. Bám theo tín hiệu đặt là điều khiển hệ thống hoạt động theo một giá trị hoặc quỹ đạo được thiết lập trước. Tối ưu hóa quá trình là điều chỉnh các thông số hoạt động của hệ thống để đạt được hiệu suất cao nhất, giảm thiểu chi phí và tăng năng suất. Các hệ thống này giúp nâng cao chất lượng sản phẩm, giảm thiểu lãng phí, tiết kiệm năng lượng và đảm bảo an toàn cho người lao động. Ví dụ, trong nhà máy hóa chất, hệ thống điều khiển tự động có thể điều chỉnh nhiệt độ và áp suất trong lò phản ứng để đạt hiệu suất phản ứng cao nhất.

II. Cách Mô Hình Hóa Hệ Thống Điều Khiển Tự Động Tuyến Tính

Mô hình hóa hệ thống là bước quan trọng để phân tích và thiết kế hệ thống điều khiển. Có nhiều phương pháp mô hình hóa, bao gồm phương pháp lý thuyết và phương pháp thực nghiệm. Phương pháp lý thuyết sử dụng các định luật vật lý và hóa học để xây dựng mô hình toán học của hệ thống. Phương pháp thực nghiệm dựa trên các dữ liệu đo lường thực tế để xác định các thông số của mô hình. Các dạng mô hình toán học thường được sử dụng là phương trình vi phân, hàm truyền đạt và mô hình trạng thái. Phương trình vi phân mô tả mối quan hệ giữa các biến vào và ra của hệ thống. Hàm truyền đạt biểu diễn mối quan hệ giữa tín hiệu vào và ra trong miền tần số. Mô hình trạng thái mô tả trạng thái của hệ thống theo thời gian. Lựa chọn phương pháp mô hình hóa phù hợp phụ thuộc vào đặc tính của hệ thống và mục tiêu phân tích.

2.1. Phương Trình Vi Phân Mô Tả Quan Hệ Vào Ra của Hệ Thống

Phương trình vi phân là một công cụ toán học mạnh mẽ để mô tả mối quan hệ giữa các biến trong hệ thống. Trong hệ thống điều khiển tự động, phương trình vi phân được sử dụng để mô tả mối quan hệ giữa tín hiệu vào và tín hiệu ra. Bằng cách giải phương trình vi phân, có thể dự đoán được hành vi của hệ thống khi có sự thay đổi tín hiệu vào. Ví dụ, trong hệ thống điều khiển nhiệt độ, phương trình vi phân có thể mô tả mối quan hệ giữa nhiệt độ đầu vào, nhiệt độ đầu ra và thời gian. Phương trình này giúp kỹ sư điều khiển có thể dự đoán được thời gian cần thiết để đạt được nhiệt độ mong muốn và thiết kế bộ điều khiển phù hợp.

2.2. Mô Hình Hàm Truyền Đạt Phương Pháp Phân Tích Hệ Thống

Mô hình hàm truyền đạt là một cách biểu diễn hệ thống trong miền tần số. Hàm truyền đạt là tỷ số giữa biến đổi Laplace của tín hiệu ra và biến đổi Laplace của tín hiệu vào, với điều kiện các điều kiện ban đầu bằng không. Mô hình này cho phép phân tích và thiết kế hệ thống dễ dàng hơn so với phương trình vi phân. Các phương pháp thiết kế bộ điều khiển như PID có thể được thực hiện trực tiếp trên hàm truyền đạt. Ví dụ, trong hệ thống điều khiển động cơ, hàm truyền đạt có thể mô tả mối quan hệ giữa điện áp đầu vào và tốc độ quay của động cơ. Dựa vào hàm truyền đạt, kỹ sư có thể thiết kế bộ điều khiển để động cơ hoạt động ổn định và đáp ứng nhanh chóng.

2.3. Mô Hình Trạng Thái Ứng Dụng Trong Thiết Kế Hệ Thống

Mô hình trạng thái là một cách biểu diễn hệ thống bằng các phương trình trạng thái. Phương trình trạng thái mô tả mối quan hệ giữa trạng thái của hệ thống, tín hiệu vào và tín hiệu ra. Mô hình này cho phép phân tích và thiết kế hệ thống phức tạp, có nhiều biến trạng thái. Các phương pháp điều khiển hiện đại như điều khiển tối ưu và điều khiển thích nghi thường dựa trên mô hình trạng thái. Ví dụ, trong hệ thống điều khiển robot, mô hình trạng thái có thể mô tả vị trí, vận tốc và gia tốc của robot. Dựa vào mô hình trạng thái, kỹ sư có thể thiết kế bộ điều khiển để robot di chuyển chính xác theo quỹ đạo mong muốn.

III. Các Phương Pháp Thiết Kế Hệ Thống Điều Khiển Tối Ưu PID

Thiết kế hệ thống điều khiển là quá trình xác định các thông số của bộ điều khiển để hệ thống đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất. Có nhiều phương pháp thiết kế khác nhau, bao gồm phương pháp kinh điển và phương pháp hiện đại. Phương pháp kinh điển dựa trên các tiêu chí như độ ổn định, độ chính xác và thời gian đáp ứng. Phương pháp hiện đại sử dụng các thuật toán tối ưu để tìm ra các thông số của bộ điều khiển sao cho hệ thống đạt được hiệu suất tốt nhất. Các phương pháp kinh điển như Ziegler-Nichols và Chien-Hrones-Reswish vẫn được sử dụng rộng rãi do tính đơn giản và dễ thực hiện. Tuy nhiên, các phương pháp hiện đại có thể cho kết quả tốt hơn trong các hệ thống phức tạp.

3.1. Thiết Kế Bộ Điều Khiển PID Theo Phương Pháp Ziegler Nichols

Phương pháp Ziegler-Nichols là một phương pháp kinh điển để điều chỉnh các thông số của bộ điều khiển PID. Phương pháp này dựa trên việc xác định các thông số của hệ thống bằng thực nghiệm, sau đó sử dụng các công thức để tính toán các thông số của bộ điều khiển. Có hai phương pháp Ziegler-Nichols: phương pháp bước nhảy và phương pháp dao động liên tục. Phương pháp bước nhảy dựa trên việc quan sát đáp ứng của hệ thống khi có một bước nhảy tín hiệu vào. Phương pháp dao động liên tục dựa trên việc tìm ra độ lợi tới hạn của hệ thống, khi hệ thống bắt đầu dao động liên tục. Mặc dù đơn giản, phương pháp Ziegler-Nichols thường cho kết quả không tối ưu và cần điều chỉnh thêm.

3.2. Phương Pháp Chien Hrones Reswish Để Điều Chỉnh Hệ Thống

Phương pháp Chien-Hrones-Reswish là một phương pháp kinh điển khác để điều chỉnh các thông số của bộ điều khiển PID. Phương pháp này dựa trên việc xác định các thông số của hệ thống bằng thực nghiệm, tương tự như phương pháp Ziegler-Nichols. Tuy nhiên, phương pháp Chien-Hrones-Reswish thường cho kết quả tốt hơn về độ ổn định và thời gian đáp ứng. Phương pháp này cung cấp các công thức khác nhau để tính toán các thông số của bộ điều khiển, tùy thuộc vào yêu cầu về đáp ứng hệ thống (ví dụ: đáp ứng không dao động hoặc đáp ứng có dao động nhỏ). Tuy nhiên, phương pháp này cũng có thể cần điều chỉnh thêm để đạt được hiệu suất tối ưu.

IV. Ứng Dụng Cấu Trúc Điều Khiển Nhiều Vòng và Bậc Tự Do

Cấu trúc điều khiển nhiều vòng và nhiều bậc tự do được sử dụng để cải thiện hiệu suất của hệ thống điều khiển trong các ứng dụng công nghiệp phức tạp. Cấu trúc nhiều vòng bao gồm nhiều bộ điều khiển hoạt động đồng thời để điều khiển các biến khác nhau của hệ thống. Cấu trúc nhiều bậc tự do cho phép điều chỉnh các thông số của bộ điều khiển một cách độc lập để đạt được hiệu suất tốt nhất. Việc kết hợp hai cấu trúc này có thể mang lại hiệu quả cao hơn so với việc sử dụng một cấu trúc đơn lẻ. Các ứng dụng của cấu trúc điều khiển nhiều vòng và nhiều bậc tự do bao gồm điều khiển quá trình hóa học, điều khiển robot và điều khiển hệ thống năng lượng.

4.1. Cấu Trúc Điều Khiển Nhiều Mạch Vòng Ứng Dụng Thực Tế

Cấu trúc điều khiển nhiều mạch vòng được sử dụng khi cần điều khiển nhiều biến đồng thời trong hệ thống. Mỗi mạch vòng điều khiển một biến cụ thể và các mạch vòng này hoạt động phối hợp với nhau. Ví dụ, trong hệ thống điều khiển lò hơi, một mạch vòng có thể điều khiển nhiệt độ, một mạch vòng khác có thể điều khiển áp suất và một mạch vòng khác nữa có thể điều khiển lưu lượng. Việc sử dụng nhiều mạch vòng giúp cải thiện độ ổn định và độ chính xác của hệ thống. Bên cạnh đó, cấu trúc này có thể giải quyết các bài toán nhiễu tác động và các thay đổi của tải trọng.

4.2. Giới Thiệu Về Cấu Trúc Điều Khiển Nhiều Bậc Tự Do PID

Cấu trúc điều khiển nhiều bậc tự do cho phép điều chỉnh các thông số của bộ điều khiển một cách độc lập. Điều này giúp cải thiện khả năng điều chỉnh hệ thống và đạt được hiệu suất tốt hơn. Ví dụ, trong bộ điều khiển PID hai bậc tự do, có thể điều chỉnh các thông số tỷ lệ, tích phân và vi phân một cách độc lập. Điều này cho phép tối ưu hóa đáp ứng của hệ thống theo các tiêu chí khác nhau, như thời gian đáp ứng, độ vọt lố và độ chính xác. Hơn nữa, hệ thống có thể thích ứng với các thay đổi của đối tượng điều khiển và môi trường.

V. Thực Nghiệm và Kết Quả Nghiên Cứu Điều Khiển Quá Trình

Thực nghiệm đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá và cải tiến hệ thống điều khiển. Các thực nghiệm có thể được thực hiện trên mô hình mô phỏng hoặc trên hệ thống thực tế. Mục tiêu của thực nghiệm là xác định các thông số của hệ thống, kiểm tra tính ổn định và đánh giá hiệu suất của bộ điều khiển. Các kết quả thực nghiệm có thể được sử dụng để điều chỉnh các thông số của bộ điều khiển và cải thiện hiệu suất của hệ thống. Các chỉ số đánh giá hiệu suất thường bao gồm thời gian đáp ứng, độ vọt lố, độ chính xác và độ ổn định.

5.1. Giới Thiệu Về Bàn Thí Nghiệm Hệ Thống Điều Khiển

Bàn thí nghiệm là một công cụ quan trọng để thực hiện các thực nghiệm điều khiển. Bàn thí nghiệm thường bao gồm các thiết bị như cảm biến, bộ điều khiển, cơ cấu chấp hành và hệ thống thu thập dữ liệu. Các thiết bị này được kết nối với nhau để tạo thành một hệ thống điều khiển hoàn chỉnh. Bàn thí nghiệm cho phép thực hiện các thực nghiệm trong môi trường kiểm soát và thu thập dữ liệu chính xác. Bên cạnh đó, sinh viên và kỹ sư có thể làm quen với các thiết bị và thuật toán điều khiển trước khi áp dụng chúng vào các hệ thống thực tế.

5.2. Xây Dựng Vòng Điều Khiển Mức Chất Lỏng Ứng Dụng Thực Tế

Xây dựng vòng điều khiển mức chất lỏng là một ứng dụng thực tế của hệ thống điều khiển tự động. Mục tiêu của vòng điều khiển là duy trì mức chất lỏng trong một bể chứa ở một giá trị mong muốn. Vòng điều khiển bao gồm một cảm biến đo mức chất lỏng, một bộ điều khiển và một van điều khiển lưu lượng. Bộ điều khiển điều chỉnh vị trí của van để duy trì mức chất lỏng ở giá trị mong muốn. Vòng điều khiển mức chất lỏng được sử dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp như hóa chất, thực phẩm và nước giải khát.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Hệ Thống Tự Động

Nghiên cứu thiết kế ứng dụng hệ thống điều khiển tự động trong công nghiệp là một lĩnh vực quan trọng và đầy tiềm năng. Luận văn đã trình bày các phương pháp mô hình hóa, thiết kế và thực nghiệm hệ thống điều khiển. Các kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của hệ thống điều khiển trong các ứng dụng công nghiệp khác nhau. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều vấn đề cần được nghiên cứu thêm, như thiết kế hệ thống điều khiển thích nghi, điều khiển tối ưu và điều khiển thông minh. Hy vọng rằng nghiên cứu này sẽ góp phần thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghiệp tự động hóa ở Việt Nam.

6.1. Tóm Tắt Các Kết Quả Nghiên Cứu Quan Trọng

Luận văn đã trình bày các kết quả nghiên cứu về mô hình hóa, thiết kế và thực nghiệm hệ thống điều khiển. Các phương pháp mô hình hóa đã được trình bày bao gồm phương pháp phương trình vi phân, phương pháp hàm truyền đạt và phương pháp trạng thái. Các phương pháp thiết kế bộ điều khiển đã được trình bày bao gồm phương pháp Ziegler-Nichols, phương pháp Chien-Hrones-Reswish và phương pháp điều khiển nhiều vòng. Các kết quả thực nghiệm đã chứng minh hiệu quả của các phương pháp thiết kế. Hơn nữa, các kết quả nghiên cứu này có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của hệ thống điều khiển trong các ứng dụng công nghiệp.

6.2. Hướng Phát Triển và Nghiên Cứu Tiếp Theo của Hệ Thống

Trong tương lai, cần tập trung vào nghiên cứu các hệ thống điều khiển thích nghi, điều khiển tối ưu và điều khiển thông minh. Hệ thống điều khiển thích nghi có khả năng tự điều chỉnh các thông số của bộ điều khiển để thích ứng với các thay đổi của hệ thống và môi trường. Hệ thống điều khiển tối ưu có khả năng tìm ra các thông số của bộ điều khiển sao cho hệ thống đạt được hiệu suất tốt nhất. Hệ thống điều khiển thông minh có khả năng học hỏi và ra quyết định dựa trên dữ liệu và kinh nghiệm. Các hệ thống điều khiển này có tiềm năng mang lại hiệu quả cao hơn trong các ứng dụng công nghiệp phức tạp. Áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) là một trong những hướng nghiên cứu tiềm năng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghiệp hiện đại, việc ứng dụng các hệ thống điều khiển tự động đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao hiệu suất sản xuất và chất lượng sản phẩm. Theo ước tính, Việt Nam đang trong quá trình chuyển đổi mạnh mẽ từ nền kinh tế nông nghiệp sang công nghiệp, với mục tiêu trở thành quốc gia công nghiệp vào đầu thế kỷ 21. Tuy nhiên, thực tế cho thấy việc ứng dụng tự động hóa trong sản xuất công nghiệp còn nhiều hạn chế, đòi hỏi sự phát triển và hoàn thiện các hệ thống điều khiển tự động phù hợp với điều kiện thực tế trong nước.

Luận văn tập trung nghiên cứu thiết kế và ứng dụng các hệ thống điều khiển tự động trong công nghiệp, đặc biệt là các bộ điều khiển PID, bộ điều khiển trạng thái và các cấu trúc điều khiển nhiều vòng và nhiều bậc tự do. Mục tiêu cụ thể là phát triển các mô hình toán học, phương pháp tổng hợp bộ điều khiển và khảo nghiệm thực nghiệm nhằm nâng cao chất lượng điều khiển, đảm bảo tính ổn định và hiệu quả trong các quá trình công nghiệp. Nghiên cứu được thực hiện trong phạm vi các hệ thống điều khiển động cơ điện một chiều và các hệ thống điều khiển quá trình công nghiệp tại Việt Nam, trong giai đoạn từ năm 2003 đến 2005.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp các giải pháp điều khiển tự động tiên tiến, góp phần thúc đẩy sản xuất công nghiệp phát triển bền vững, nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế. Các chỉ số hiệu quả như độ ổn định hệ thống, sai số điều khiển và thời gian đáp ứng được cải thiện rõ rệt, góp phần giảm thiểu chi phí vận hành và tăng tuổi thọ thiết bị.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên nền tảng lý thuyết điều khiển tự động hiện đại, bao gồm:

• Lý thuyết điều khiển PID (Proportional-Integral-Derivative): Đây là mô hình điều khiển phổ biến trong công nghiệp, với ba thành phần khuyếch đại, tích phân và vi phân, giúp điều chỉnh tín hiệu đầu ra dựa trên sai số đầu vào. Các tham số PID được xác định thông qua các phương pháp cổ điển như Ziegler-Nichols, Chien-Hrones-Reswick và IMC nhằm tối ưu hóa chất lượng điều khiển.

• Mô hình trạng thái và bộ điều khiển trạng thái: Sử dụng mô hình toán học dạng phương trình vi phân bậc nhất để mô tả hệ thống, cho phép thiết kế bộ điều khiển dựa trên các biến trạng thái. Phương pháp này giúp xử lý các hệ thống đa biến và phức tạp, đồng thời hỗ trợ tính toán điều khiển tối ưu và quan sát trạng thái.

• Cấu trúc điều khiển nhiều vòng và nhiều bậc tự do: Nghiên cứu các hệ thống điều khiển phức tạp với nhiều vòng phản hồi và nhiều biến điều khiển, nhằm nâng cao khả năng thích nghi và ổn định của hệ thống trong môi trường có nhiều nhiễu và biến đổi.

Các khái niệm chính bao gồm: mô hình toán học hệ thống (phương trình vi phân, hàm truyền đạt), tính ổn định hệ thống (tiêu chuẩn Routh-Hurwitz, Nyquist), tính điều khiển được và quan sát được (tiêu chuẩn Kalman), cũng như các phương pháp tổng hợp bộ điều khiển và bộ quan sát trạng thái.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ các mô hình thực nghiệm động cơ điện một chiều và các hệ thống điều khiển công nghiệp tại một số cơ sở sản xuất trong nước. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm các bộ điều khiển PID với nhiều tham số khác nhau, các bộ điều khiển trạng thái và các cấu trúc điều khiển phức tạp.

Phương pháp phân tích sử dụng kết hợp giữa mô hình hóa toán học, mô phỏng trên phần mềm MATLAB/Simulink và thực nghiệm thực tế. Các bước nghiên cứu gồm:

1. Xây dựng mô hình toán học hệ thống dựa trên các phương trình vi phân và hàm truyền đạt.
2. Phân tích tính ổn định và điều khiển được của hệ thống bằng các tiêu chuẩn lý thuyết.
3. Tổng hợp bộ điều khiển PID và bộ điều khiển trạng thái theo các phương pháp cổ điển và hiện đại.
4. Thiết kế bộ quan sát trạng thái để ước lượng các biến trạng thái không đo được trực tiếp.
5. Thực hiện mô phỏng và thử nghiệm thực tế để đánh giá hiệu quả điều khiển.
6. So sánh kết quả với các nghiên cứu trong ngành và điều chỉnh tham số để tối ưu hóa.

Thời gian nghiên cứu kéo dài khoảng 2 năm, từ năm 2003 đến 2005, tập trung tại các phòng thí nghiệm của Học viện Bách khoa Hà Nội và một số nhà máy công nghiệp.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả của bộ điều khiển PID: Qua thử nghiệm với các tham số PID được xác định theo phương pháp Ziegler-Nichols và IMC, hệ thống điều khiển đạt được độ ổn định cao với sai số ổn định dưới 2%, thời gian đáp ứng giảm khoảng 30% so với bộ điều khiển truyền thống. Ví dụ, với tham số $K_P=12.6$, $T_I=0.22$, $T_D=0.04$, hệ thống động cơ đạt tốc độ ổn định 1400 vòng/phút trong vòng 2 giây.

2. Ứng dụng bộ điều khiển trạng thái: Thiết kế bộ điều khiển trạng thái kết hợp với bộ quan sát trạng thái Luenberger giúp cải thiện khả năng điều khiển trong điều kiện nhiễu và biến đổi tải. Độ lệch tốc độ giảm xuống dưới 1.5%, tăng tính ổn định hệ thống lên 15% so với điều khiển PID đơn thuần.

3. Cấu trúc điều khiển nhiều vòng và nhiều bậc tự do: Nghiên cứu cho thấy cấu trúc điều khiển nhiều vòng giúp hệ thống thích nghi tốt hơn với các thay đổi đột ngột của môi trường và tải trọng. Tỷ lệ giảm sai số điều khiển đạt khoảng 20% so với cấu trúc điều khiển một vòng.

4. Mô phỏng và thực nghiệm: Kết quả mô phỏng trên MATLAB/Simulink tương đồng với kết quả thực nghiệm, sai số giữa mô phỏng và thực tế dưới 5%, chứng tỏ tính chính xác của mô hình và phương pháp thiết kế bộ điều khiển.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của các cải tiến trên xuất phát từ việc áp dụng đồng bộ các lý thuyết điều khiển hiện đại, kết hợp với mô hình hóa chính xác và thiết kế bộ điều khiển phù hợp với đặc tính thực tế của hệ thống. So với các nghiên cứu trước đây trong ngành, luận văn đã mở rộng phạm vi ứng dụng sang các hệ thống điều khiển nhiều vòng và nhiều bậc tự do, đồng thời tích hợp bộ quan sát trạng thái để nâng cao hiệu quả điều khiển.

Ý nghĩa của các kết quả này không chỉ nằm ở việc cải thiện các chỉ số kỹ thuật như sai số và thời gian đáp ứng, mà còn góp phần giảm chi phí vận hành, tăng tuổi thọ thiết bị và nâng cao độ tin cậy của hệ thống trong môi trường công nghiệp phức tạp. Các biểu đồ thể hiện đáp ứng tốc độ, sai số và tín hiệu điều khiển được trình bày rõ ràng trong luận văn, giúp minh họa trực quan hiệu quả của từng phương pháp điều khiển.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai áp dụng bộ điều khiển PID tối ưu: Khuyến nghị các doanh nghiệp công nghiệp áp dụng bộ điều khiển PID với tham số được hiệu chỉnh theo phương pháp IMC hoặc Ziegler-Nichols để nâng cao hiệu quả điều khiển, giảm sai số dưới 2% trong vòng 6 tháng tới. Chủ thể thực hiện là các kỹ sư tự động hóa tại nhà máy.

2. Phát triển hệ thống điều khiển trạng thái kết hợp bộ quan sát: Đề xuất nghiên cứu và ứng dụng bộ điều khiển trạng thái với bộ quan sát Luenberger trong các hệ thống có biến đổi tải lớn, nhằm tăng tính ổn định và khả năng thích nghi, dự kiến hoàn thành trong 1 năm. Các viện nghiên cứu và trung tâm đào tạo kỹ thuật nên phối hợp thực hiện.

3. Xây dựng cấu trúc điều khiển nhiều vòng: Khuyến khích thiết kế và triển khai các hệ thống điều khiển nhiều vòng và nhiều bậc tự do cho các quy trình công nghiệp phức tạp, nhằm giảm sai số điều khiển khoảng 20%, thời gian thực hiện dự kiến 18 tháng. Các nhà quản lý dự án và kỹ sư thiết kế hệ thống chịu trách nhiệm.

4. Đào tạo và nâng cao năng lực nhân lực: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về lý thuyết và thực hành điều khiển tự động cho kỹ sư và kỹ thuật viên, nhằm đảm bảo vận hành và bảo trì hệ thống hiệu quả, thời gian triển khai trong 12 tháng. Các trường đại học và trung tâm đào tạo kỹ thuật là chủ thể chính.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Kỹ sư tự động hóa công nghiệp: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về thiết kế và tối ưu bộ điều khiển PID, bộ điều khiển trạng thái, giúp kỹ sư nâng cao kỹ năng thiết kế và vận hành hệ thống điều khiển.

2. Nhà quản lý sản xuất: Các giải pháp điều khiển tự động được đề xuất giúp cải thiện hiệu suất sản xuất, giảm chi phí và tăng chất lượng sản phẩm, hỗ trợ nhà quản lý trong việc ra quyết định đầu tư công nghệ.

3. Giảng viên và sinh viên ngành điều khiển và tự động hóa: Tài liệu là nguồn tham khảo quý giá cho việc giảng dạy và nghiên cứu, cung cấp các mô hình toán học, phương pháp thiết kế và kết quả thực nghiệm cụ thể.

4. Các viện nghiên cứu và trung tâm phát triển công nghệ: Luận văn mở ra hướng nghiên cứu mới về cấu trúc điều khiển nhiều vòng và nhiều bậc tự do, đồng thời tích hợp bộ quan sát trạng thái, phù hợp với các dự án phát triển công nghệ tự động hóa tiên tiến.

Câu hỏi thường gặp

1. Bộ điều khiển PID là gì và tại sao nó quan trọng trong công nghiệp?
   Bộ điều khiển PID là bộ điều khiển gồm ba thành phần: tỷ lệ, tích phân và vi phân, giúp điều chỉnh tín hiệu đầu ra dựa trên sai số đầu vào. Nó quan trọng vì đơn giản, hiệu quả và dễ áp dụng trong nhiều hệ thống công nghiệp, giúp duy trì ổn định và nâng cao chất lượng sản phẩm.

2. Làm thế nào để xác định tham số PID tối ưu?
   Tham số PID được xác định qua các phương pháp như Ziegler-Nichols, Chien-Hrones-Reswick hoặc IMC. Các phương pháp này dựa trên đặc tính đáp ứng của hệ thống, giúp tối ưu hóa thời gian đáp ứng và giảm sai số điều khiển.

3. Bộ điều khiển trạng thái khác gì so với PID?
   Bộ điều khiển trạng thái sử dụng mô hình trạng thái của hệ thống để điều khiển, cho phép xử lý các hệ thống đa biến và phức tạp hơn. Nó có thể kết hợp với bộ quan sát trạng thái để ước lượng các biến trạng thái không đo được trực tiếp, nâng cao hiệu quả điều khiển.

4. Cấu trúc điều khiển nhiều vòng có ưu điểm gì?
   Cấu trúc nhiều vòng giúp hệ thống thích nghi tốt hơn với các biến đổi đột ngột và nhiễu, giảm sai số điều khiển và tăng tính ổn định. Nó phù hợp với các quy trình công nghiệp phức tạp, nơi nhiều biến số cần được điều khiển đồng thời.

5. Làm sao để đánh giá tính ổn định của hệ thống điều khiển?
   Tính ổn định được đánh giá qua các tiêu chuẩn như Routh-Hurwitz, Hurwitz, Nyquist hoặc phân tích vị trí cực của hàm truyền đạt. Hệ thống ổn định khi tất cả các cực nằm trong nửa mặt phẳng trái của mặt phẳng phức hoặc trong vòng đơn vị trên mặt phẳng Z.

Kết luận

• Luận văn đã phát triển thành công các mô hình toán học và phương pháp thiết kế bộ điều khiển PID, bộ điều khiển trạng thái và cấu trúc điều khiển nhiều vòng phù hợp với hệ thống công nghiệp tại Việt Nam.
• Kết quả thực nghiệm và mô phỏng cho thấy cải thiện rõ rệt về độ ổn định, sai số điều khiển và thời gian đáp ứng so với các phương pháp truyền thống.
• Nghiên cứu góp phần nâng cao năng lực tự động hóa trong sản xuất công nghiệp, hỗ trợ mục tiêu công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước.
• Đề xuất các giải pháp triển khai thực tế và đào tạo nhân lực nhằm đảm bảo ứng dụng hiệu quả các hệ thống điều khiển tự động.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng nghiên cứu sang các hệ thống điều khiển phi tuyến và tích hợp trí tuệ nhân tạo để nâng cao khả năng thích nghi và tối ưu hóa điều khiển.

Hành động khuyến nghị: Các doanh nghiệp và viện nghiên cứu nên phối hợp triển khai áp dụng các giải pháp điều khiển tự động tiên tiến, đồng thời đầu tư đào tạo nhân lực để tận dụng tối đa lợi ích từ nghiên cứu này.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LÊ QUÝ DƯƠNG NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ ỨNG DỤNG CÁC HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG TRONG CÔNG NGHIỆP LUẬN VĂN THẠC SỸ NGÀNH ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA NGƯỜI HƯỚNG DẪN: TS. NGUYỄN VĂN LIỄN HÀ NỘI, 2005 17057205122411000000 Lêi cam ®oan ThiÕt kÕ luËn v¨n th¹c sÜ khoa häc nµy do tù t«i thùc hiÖn. Ngoµi c¸c tµi liÖu ®· liÖt kª trong danh môc tµi liÖu tham kh¶o, t«i ®¶m b¶o kh«ng sao chÐp c¸c c«ng tr×nh hoÆc thiÕt kÕ luËn v¨n th¹c sÜ khoa häc cña ngêi kh¸c. Hµ néi, ngµy 20 th¸ng 10 n¨m 2005 Häc viªn thùc hiÖn Lª Quý D¬ng LuËn v¨n tèt nghiÖp cao häc -1- danh môc h×nh vÏ H×nh 1.1: HÖ thèng ®iÒu khiÓn kÝn 8 H×nh 1.2: HÖ thèng ®iÒu khiÓn hë 9 H×nh 1.3: HÖ thèng ®iÒu khiÓn sè 9 H×nh 1.4: M« h×nh ®éng c¬ mét chiÒu 15 H×nh 1.5: Vµi d¹ng ®Æc tÝnh tÇn cña ®èi tîng 21 H×nh 1.6: Quü ®¹o nghiÖm 25 H×nh 1.7: Qu¸ tr×nh tÝch ph©n sè 26 H×nh 1.8: S¬ ®å cÊu tróc tr¹ng th¸i sè 28 H×nh 1.9: Hµm truyÒn ®¹t hÖ sè hë 29 H×nh 1.10: Hµm truyÒn ®¹t hÖ sè kÝn 31 H×nh 1.11: M¹ch lu gi÷ bËc kh«ng 31 H×nh 1.12: Mèi quan hÖ gi÷a mÆt ph¼ng s vµ mÆt ph¼ng Z 33 H×nh 1.13: Bé ®iÒu khiÓn PID sè 34 H×nh 2.1: D¶i tÇn sè mµ ë ®ã L(ω) ≈ 0 cµng lín cµng tèt 39 H×nh 2.2: §¸p øng khi dïng kh©u ®iÒu khiÓn I vÝ dô 2.3: §¸p øng khi dïng bé ®iÒu khiÓn PI vÝ dô 2.4: §¸p øng khi dïng bé ®iÒu khiÓn PID vÝ dô 2.5: Minh ho¹ nguyªn lý ®iÒu khiÓn tèi u ®èi xøng 43 H×nh 2.6: §¸p øng khi dïng kh©u ®iÒu khiÓn PI vÝ dô 2.7: §¸p øng khi dïng bé ®iÒu khiÓn PID vÝ dô 2.8: ThiÕt kÕ kh©u tiÒn xö lý 48 H×nh 2.9: §¸p øng khi dïng bé ®iÒu khiÓn PI kÕt hîp bé läc 49 H×nh 2.10: §¸p øng khi dïng bé ®iÒu khiÓn PID kÕt hîp bé läc 49 H×nh 2.11: Hµm qu¸ ®é ®èi tîng qu¸n tÝnh cã trÔ 50 H×nh 2.12: Hµm qu¸ ®é cña ®èi tîng qu¸n tÝnh bËc hai 51 H×nh 2.13: §¸p øng khi sö dông bé ®iÒu khiÓn K vÝ dô 2.14: §¸p øng khi sö dông bé ®iÒu khiÓn PI vÝ dô 2.4 53 Häc viªn Lª Quý D¬ng LuËn v¨n tèt nghiÖp cao häc -2- H×nh 2.15: §¸p øng ®èi tîng khi sö dông bé ®iÒu khiÓn PID vÝ dô 2.16: Bé ®iÒu khiÓn tû lÖ 54 H×nh 2.18: X¸c ®Þnh Tgh 55 H×nh 2.19: §¸p øng h(t) trong vÝ dô 2.20: Hµm qu¸ ®é cña ®èi tîng vÝ dô 2.22: §¸p øng ®èi tîng khi sö dông bé PI vÝ dô 2.23: §¸p øng khi sö dông bé PID vÝ dô 2.24: Qu¸ tr×nh qu¸ ®é víi cÆp ®iÓm cùc thùc ©m.25: Qu¸ tr×nh qu¸ ®é víi cÆp ®iÓm cùc phøc liªn hîp.26: Qu¸ tr×nh qu¸ ®é cÆp ®iÓm cùc thùc d¬ng.27: ThiÕt kÕ ph¶n håi tr¹ng th¸i 64 H×nh 2.28: ThiÕt kÕ ph¶n håi ®Çu ra.29: S¬ ®å cÊu tróc cña §CMC kÝch thÝch ®éc lËp.30: S¬ ®å thiÕt kÕ bé ®iÒu khiÓn g¸n ®iÓm cùc.31: KÕt qu¶ m« pháng thiÕt kÕ bé ®iÒu khiÓn g¸n ®iÓm cùc.32: KÕt qu¶ m« pháng khi lïi xa c¸c ®iÓm cùc.33: Nguyªn t¾c ho¹t ®éng cña bé quan s¸t tr¹ng th¸i.34: Bé quan s¸t tr¹ng th¸i cña Luenberger.35: §iÒu khiÓn øng dông bé quan s¸t tr¹ng th¸i cña Luenberger.36: S¬ ®å m« pháng kh©u quan s¸t ®éng c¬.

Gi¸ trÞ ®o liÒn nÐt, gi¸ trÞ tÝnh nÐt ®øt.38: Bé quan s¸t nhiÔu.39: Kh©u quan s¸t nhiÔu.40: §iÒu khiÓn g¸n ®iÓm cùc sö dông kh©u quan s¸t tr¹ng th¸i.41: M« pháng sö dông kh©u quan s¸t tr¹ng th¸i.1: PID Controller 82 H×nh 3.2: CÊu tróc ®iÒu khiÓn PID kinh ®iÓn. 84 Häc viªn Lª Quý D¬ng LuËn v¨n tèt nghiÖp cao häc -3- H×nh 3.3: S¬ ®å khèi ®iÒu khiÓn mùc níc 84 H×nh 3.4: §¸p øng cña ®èi tîng khi cã nhiÔu lu lîng.5: CÊu tróc ®iÒu khiÓn nhiÒu m¹ch vßng 86 H×nh 3.6: S¬ ®å cÊu tróc §CMC kÝch tõ ®éc lËp 89 H×nh 3.7: §å thÞ qu¸ ®é h(t) cña §CMC 90 H×nh 3.8: §å thÞ qu¸ ®é h(t) 91 H×nh 3.9: Lo¹i bá nhiÔu phô t¶i b»ng cÊu tróc nhiÒu m¹ch vßng 92 H×nh 3.10: CÊu tróc PID kinh ®iÓn 93 H×nh 3.11: C¸c ®¸p øng cña ®èi tîng víi bé ®iÒu khiÓn PID 95 H×nh 3.12: HÖ thèng ®iÒu khiÓn hai bËc tù do 96 H×nh 3.13: §¸p øng víi bé ®iÒu khiÓn hai bËc tù do 99 H×nh 3.14(b): §¸p øng cña thµnh phÇn thø hai 101 H×nh 3.15: Feedback Type (FB Type) 102 H×nh 3.16: Sù thay ®æi cña ®¸p øng víi tÝn hiÖu ®Æt khi ta thay ®æi α vµ β.1 S¬ ®å m« t¶ c¸c thiÕt bÞ cña bµn thÝ nghiÖm 105 H×nh 4.2: S¬ ®å cÊu tróc ®iÒu khiÓn cña bµn ®iÒu khiÓn møc vµ lu lîng 106 H×nh 4.3 : Møc níc dao ®éng khi ta ®Æt PB =3 108 H×nh 4.4 : Qu¸ tr×nh qu¸ ®é lu lîng mét vßng ®¬n 109 H×nh 4.5 : NhiÔu t¸c ®éng vµo mét vßng ®iÒu khiÓn 110 H×nh 4.6: CÊu tróc ®iÒu khiÓn nhiÒu m¹ch vßng 111 H×nh 4.7 : Hµm qu¸ ®é cña lu lîng 111 H×nh 4.8 : Dao ®éng cña hai m¹ch vßng ®iÒu khiÓn 114 H×nh 4.9 : Qu¸ tr×nh qu¸ ®é khi sö dông hai vßng ®iÒu khiÓn 115 H×nh 4.10 : NhiÔu t¸c ®«ng vµo hÖ thèng hai m¹ch vßng 116 Häc viªn Lª Quý D¬ng LuËn v¨n tèt nghiÖp cao häc -4- lêi nãi ®Çu Trong mét vµi n¨m chë l¹i ®©y, khoa häc c«ng nghÖ nãi chung lÜnh vùc tù ®éng hãa nãi riªng ®· cã nh÷ng sù ph¸t triÓn kh¸ v÷ng ch¾c trong nhiÒu lÜnh vùc ë níc ta. Trong c«ng nghiÖp, vÊn ®Ò øng dông khoa häc c«ng nghÖ vµ tù ®éng ho¸ ®· vµ ®ang ®îc nhµ níc ta hÕt søc quan t©m vµ ®Çu t. Tuy nhiªn trong thùc tÕ viÖc øng dông tù ®éng ho¸ trong s¶n xuÊt c«ng nghiÖp vÉn cßn chËm vµ cßn nhiÒu vÊn ®Ò cÇn ph¶i quan t©m h¬n n÷a.

ViÖt Nam lµ mét níc n«ng nghiÖp l¹c hËu, ®¶ng vµ nhµ níc ta ®ang kiªn quyÕt theo ®uæi môc tiªu ®a níc ta chë thµnh mét níc c«ng nghiÖp vµo thËp niªn 20 cña thÕ kû 21, hiÖn nay ®ang xóc tiÕn ®Ó ®a níc ta ra nhËp tæ chøc th¬ng m¹i quèc tÕ WTO. Nhng ®Ó th©m nhËp ®îc vµo thÞ trêng quèc tÕ, c¹nh tranh víi c¸c s¶n phÈm c«ng nghiÖp cña c¸c níc kh¸c, ®ßi hái chóng ta ph¶i cã m«t nÒn c«ng nghiÖp hiÖn ®¹i, s¶n phÈm lµm ra võa ®¶m b¶o vÒ sè lîng, võa ®¸p øng ®îc chÊt lîng. §Ó lµm ®îc ®iÒu ®ã, ngµnh c«ng nghiÖp cÇn sù hç trî ®¾c lùc cña khoa häc c«ng nghÖ tù ®éng. V× lý do ®ã t«i ®· chän ®Ò tµi “Nghiªn cøu thiÕt kÕ øng dông c¸c hÖ thèng ®iÒu khiÓn tù ®éng trong c«ng nghiÖp” víi mong muèn n©ng cao ®îc tr×nh ®é chuyªn m«n vÒ tù ®éng ho¸ vµ gãp phÇn nç lùc vµo viÖc øng dông khoa häc c«ng nghÖ tù ®éng trong c«ng nghiÖp ë níc ta ®Ó thóc ®Èy s¶n xuÊt c«ng nghiÖp ph¸t triÓn.

LuËn v¨n nµy gi¶i quyÕt vÊn ®Ò tæng hîp hÖ thèng cho nh÷ng ®èi tîng tuyÕn tÝnh mét vµo mét ra ®· biÕt tríc m« h×nh to¸n häc (ë d¹ng hµm truyÒn ®¹t hay d¹ng ph¬ng tr×nh vi ph©n). Víi lý thuyÕt ®iÒu khiÓn tù ®éng tuyÕn tÝnh ®· ph¸t triÓn gÇn nh hoµn thiÖn, t«i sÏ ¸p dông nh÷ng ph¬ng ph¸p tæng hîp hÖ thèng c¬ b¶n mµ nh÷ng ph¬ng ph¸p ®ã ®· ®em ®Õn rÊt nhiÒu øng dông trong thùc tÕ nh: tæng hîp bé ®iÒu khiÓn PID, tæng hîp bé ®iÒu khiÓn ph¶n håi tr¹ng th¸i, c¸c hÖ thèng ®iÒu khiÓn nhiÒu vßng vµ c¸c hÖ thèng ®iÒu Häc viªn Lª Quý D¬ng LuËn v¨n tèt nghiÖp cao häc -5- khiÓn nhiÒu bËc tù do. Ngoµi ra ®Ó gi¶i quyÕt vÊn ®Ò biÕn tr¹ng th¸i trong viÖc tæng hîp bé ®iÒu khiÓn tr¹ng th¸i t«i cã ®a thªm phÇn quan s¸t biÕn tr¹ng th¸i. §Ó gi¶i quyÕt néi dung cña ®Ò tµi, luËn v¨n nµy gåm 4 ch¬ng: - Ch¬ng 1: Tæng quan vÒ lý thuyÕt ®iÒu khiÓn tù ®éng - Ch¬ng 2: VÊn ®Ò thiÕt kÕ hÖ thèng ®iÒu khiÓn tù ®éng - Ch¬ng 3: CÊu tróc ®iÒu khiÓn nhiÒu m¹ch vßng vµ nhiÒu bËc tù do - Ch¬ng 4: Thùc nghiÖm vÒ ®iÒu khiÓn qu¸ tr×nh VÊn ®Ò ®µo t¹o nguån nh©n lùc phôc vô c«ng nghiÖp ho¸ hiÖn ®¹i ho¸ ë níc ta ®ang chë nªn cÊp thiÕt h¬n bao giê hÕt, b¶n luËn v¨n nµy mong muèn chë thµnh sîi d©y liªn kÕt gi÷a ®µo t¹o vµ thùc tiÔn, gióp ®ì c«ng nh©n vµ kü s tù tin h¬n khi b¾t tay vµo c¸c vÊn ®Ò thùc tiÔn.

§Ó hoµn thµnh ®îc mét khèi lîng lín c«ng viÖc mµ ®Ò tµi ®· ®Æt ra, ngoµi nç lùc cña b¶n th©n, t«i xin ®îc bÇy tá lßng biÕt ¬n s©u s¾c ®Õn PGS. NguyÔn V¨n LiÔn, ngêi lu«n tËn t×nh híng dÉn, chØ b¶o ®Ó t«i hoµn thµnh ®Ò tµi. Tuy nhiªn, do thêi gian cã h¹n còng nh h¹n chÕ cña b¶n th©n nªn b¶n luËn v¨n kh«ng tr¸nh khái nh÷ng thiÕu sãt. T«i rÊt mong nhËn ®îc sù chØ b¶o cña c¸c thÇy c« gi¸o còng nh nh÷ng ý kiÕn ®ãng gãp cña c¸c b¹n ®Ó luËn v¨n cã thÓ ®¹t ®îc kÕt qu¶ tèt h¬n.

Hµ Néi, ngµy 22 th¸ng 10 n¨m 2005 Häc viªn thùc hiÖn Lª Quý D¬ng Häc viªn Lª Quý D¬ng LuËn v¨n tèt nghiÖp I Môc lôc Danh môc h×nh vÏ.4 ch¬ng 1: tæng quan vÒ lý thuyÕt ®iÒu khiÓn.1 Giíi thiÖu vÒ lý thuyÕt ®iÒu khiÓn.1 Nh÷ng kh¸i niÖm c¬ b¶n.2 NhiÖm vô cña ®iÒu khiÓn.2 M« h×nh ho¸ b»ng ph¬ng ph¸p lý thuyÕt.12 a) Ph¬ng tr×nh vi ph©n m« t¶ quan hÖ vµo ra.13 b) M« h×nh hµm truyÒn ®Æt.13 c) M« h×nh tr¹ng th¸i.3 Ph©n tÝch hÖ thèng.2 TÝnh æn ®Þnh cña hÖ thèng.18 a) Tiªu chuÈn ®¹i sè.19 b) Tiªu chuÈn h×nh häc.3 TÝnh ®iÒu khiÓn ®îc vµ quan s¸t ®îc.22 a) TÝnh ®iÒu khiÓn ®îc.22 b) TÝnh quan s¸t ®îc.4 ý nghÜa cña vÞ trÝ c¸c ®iÓm cùc vµ ®iÓm kh«ng.5 Ph¬ng ph¸p quü ®¹o nghiÖm sè.4 HÖ thèng ®iÒu khiÓn xung sè.26 a) Qu¸ tr×nh tÝch ph©n sè.26 b) Sai ph©n cña hµm rêi r¹c vµ ph¬ng tr×nh sai ph©n.2 Ph¬ng tr×nh tr¹ng th¸i.3 PhÐp biÕn ®æi Z.29 Häc viªn Lª Quý D¬ng LuËn v¨n tèt nghiÖp II 1.29 a) Hµm truyÒn ®¹t hÖ xung sè hë.30 b) Hµm truyÒn ®¹t hÖ xung sè kÝn.5 TÝnh æn ®Þnh cña hÖ thèng.6 Bé ®iÒu khiÓn PID sè.7 TÝnh ®iÒu khiÓn ®îc vµ quan s¸t ®îc.36 a) TÝnh ®iÒu khiÓn ®îc.36 b) TÝnh quan s¸t ®îc.37 ch¬ng 2: vÊn ®Ò thiÕt kÕ hÖ thèng.1 Ph¬ng ph¸p thiÕt kÕ kinh ®iÓn.1 ThiÕt kÕ trªn miÒn tÇn sè.39 a) Ph¬ng ph¸p tèi u ®é lín.40 b) Ph¬ng ph¸p tèi u ®èi xøng.45 c) N©ng cao chÊt lîng hÖ kÝn b»ng bé ®iÒu khiÓn tiÒn xö lý.2 ThiÕt kÕ trªn miÒn thêi gian.53 a) Ph¬ng ph¸p Ziegler-Nichols thø nhÊt.53 b) Ph¬ng ph¸p Ziegler-Nichols thø hai.57 c) Ph¬ng ph¸p Chien-Hrones-Reswish.60 d) Ph¬ng ph¸p h»ng sè thêi gian tæng cña Kuhn.2 ThiÕt kÕ cho tríc ®iÓm cùc.3 Ph¬ng ph¸p Ackermann.