Luận văn thạc sĩ về thiết kế bộ điều khiển cho hệ thống DCS tại nhà máy Đạm Cà Mau

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu kỹ thuật cơ điện tử nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển cho hệ thống dcs tại nhà máy đạm cà mau, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện pháp

• Tác giả: Võ Quang Minh
• Người hướng dẫn: PGS. Võ Tường Quân
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP.HCM
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Cơ Điện Tử
• Đề tài: Nghiên Cứu Thiết Kế Bộ Điều Khiển Cho Hệ Thống DCS Tại Nhà Máy Đạm Cà Mau
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• ABSTRACT
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 2. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC
• 3. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU NGOÀI NƯỚC
• 4. MÔ TẢ QUÁ TRÌNH THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU
• 5. MỤC TIÊU CHÍNH
• 6. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 6.1. Đối tượng nghiên cứu
• 6.2. Phạm vi nghiên cứu
• 7. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
• 8. TIÊU CHI ĐÁNH GIÁ
• 9. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN DCS YOKOGAWA CENTUM VP
• 9.1. Mô tả hệ thống
• 9.2. Kiến trúc hệ thống
• 9.3. Giao thức OPC và Exa OPC Server Yokogawa
• 10. NHẬN DẠNG HỆ THỐNG VÀ ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ
• 10.1. Nhận dạng mô hình hệ thống
• 10.2. Mô hình quá trình (Process Model)
• 11. GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN PID
• 11.1. Nguyên lý bộ điều khiển PID
• 11.2. Giới thiệu tổng quan bộ điều khiển PID trên hệ thống DCS Yokogawa
• 12. PHƯƠNG PHÁP TINH CHỈNH THÔNG SỐ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID SỬ DỤNG GIẢI THUẬT FUZZY
• 12.1. Nguyên tắc tự điều chỉnh của bộ điều khiển PID mờ
• 12.2. Cấu trúc của bộ điều khiển PID mờ tự điều chỉnh
• 13. NHẬN DẠNG VÀ ĐIỀU KHIỂN MÔ PHỎNG
• 13.1. ĐỐI TƯỢNG NHẬN DẠNG
• 13.1.1. Hệ quá trình điều khiển lưu lượng 04FIC2047
• 13.1.2. Thu thập dữ liệu quá trình từ hệ thống DCS
• 13.1.3. Chọn lọc và xử lý dữ liệu
• 13.1.4. Nhận dạng mô hình lưu lượng 04FIC2047
• 13.2. ĐIỀU KHIỂN MÔ PHỎNG HỆ QUÁ TRÌNH LƯU LƯỢNG 04FIC2047 ĐƯỢC NHẬN DẠNG
• 13.2.1. Tiêu chí thiết kế bộ điều khiển
• 13.2.2. Điều khiển hệ lưu lượng 04FIC2047 bằng giải thuật PID
• 13.2.3. Điều khiển hệ lưu lượng 04FIC2047 bằng giải thuật FuzzyPID
• 13.2.4. Kết quả điều khiển mô phỏng
• 14. ĐIỀU KHIỂN THỰC TẾ TRÊN DÂY CHUYỀN XỬ LÝ NƯỚC
• 14.1. GIỚI THIỆU KIT THỰC NGHIỆM DCS YOKOGAWA
• 14.1.1. Thiết kế kiến trúc tổng quan hệ thống
• 14.1.2. Thiết kế giao tiếp Matlab với hệ thống DCS qua OPC server
• 14.2. ÁP DỤNG GIẢI THUẬT FUZZY-PID VÀO HỆ THỐNG THỰC TẾ
• 14.2.1. Mô tả đối tượng điều khiển (trên hệ thống DCS)
• 14.2.2. Khái quát sơ đồ cấu trúc kết nối hệ thống cho các phương án khác nhau và mô tả thí nghiệm
• 14.3. ÁP DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN THỰC TẾ TẠI NHÀ MÁY
• 14.3.1. Kết quả thử nghiệm bộ điều khiển PID trước khi sử dụng Fuzzy tinh chỉnh
• 14.3.2. Thực nghiệm phương án 1
• 14.3.3. Thực nghiệm phương án 2
• 14.3.4. Tổng hợp và đánh giá các kết quả thực nghiệm
• 15. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 15.1. HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về hệ thống DCS

Hệ thống điều khiển phân tán (DCS) là một hệ thống mà quyền điều khiển không tập trung tại một nơi, mà được phân tán đến từng nhánh trong hệ thống. Hệ thống này thường bao gồm phần cứng, phần mềm và truyền thông cho toàn bộ quy trình. Một trong những ưu điểm nổi bật của hệ thống DCS là khả năng xử lý các tín hiệu Analog và thực hiện chuỗi xử lý tính toán phức tạp. Hệ thống điều khiển phân tán của Yokogawa, cụ thể là CENTUM VP, được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực công nghiệp như dầu khí, hóa chất, và thực phẩm. Bộ điều khiển PID, một phần quan trọng trong hệ thống DCS, thường được thiết kế và tinh chỉnh thủ công, điều này có thể dẫn đến hiệu suất không tối ưu. Do đó, việc phát triển các phương pháp tự động hóa trong điều chỉnh PID là cần thiết để nâng cao hiệu suất của hệ thống.

1.1. Công nghệ DCS hiện đại

Công nghệ DCS hiện đại cho phép quản lý và điều khiển nhiều thông số như áp suất, lưu lượng, và nhiệt độ. Việc sử dụng bộ điều khiển PID trong hệ thống này giúp điều chỉnh các tham số theo thời gian thực, tuy nhiên, việc thiết kế và tinh chỉnh vẫn thường gặp khó khăn do tính chất phức tạp của các quy trình công nghiệp. Các bộ điều khiển PID hiện tại tại Nhà máy Đạm Cà Mau đã được thiết kế từ lâu và cần được hiệu chỉnh để đáp ứng yêu cầu sản xuất ngày càng cao. Hệ thống DCS của Yokogawa chưa có phương pháp hiệu quả để tự động điều chỉnh tham số, điều này tạo ra cơ hội cho nghiên cứu và phát triển các giải pháp mới.

II. Nghiên cứu và đề xuất giải pháp tự động hóa

Nghiên cứu tập trung vào việc thiết kế bộ điều khiển cho hệ thống DCS tại Nhà máy Đạm Cà Mau, nhằm nâng cao hiệu suất điều khiển. Đề tài sử dụng giải thuật Fuzzy để tự động hiệu chỉnh các tham số P, I và D của bộ điều khiển PID. Việc áp dụng giải thuật này giúp cải thiện thời gian đáp ứng và độ chính xác của hệ thống. Kết quả mô phỏng cho thấy rằng với việc sử dụng Fuzzy PID, thời gian tăng đã được cải thiện lên đến 32% so với bộ điều khiển PID truyền thống. Điều này chứng tỏ rằng giải pháp tự động hóa không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao hiệu suất vận hành của nhà máy.

2.1. Phân tích hiệu suất hệ thống

Việc phân tích hiệu suất của hệ thống DCS hiện tại cho thấy rằng các bộ điều khiển PID đang hoạt động không tối ưu, dẫn đến sai số lớn và thời gian xác lập kéo dài. Đề xuất giải pháp tự động hóa thông qua giải thuật Fuzzy không chỉ giúp cải thiện các tham số điều khiển mà còn tạo ra một hệ thống linh hoạt hơn trong việc điều chỉnh theo yêu cầu sản xuất. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng sai số xác lập giảm xuống còn 5% và thời gian xác lập dưới 60 giây, đáp ứng được tiêu chuẩn của nhà máy. Điều này khẳng định giá trị thực tiễn của việc áp dụng giải pháp Fuzzy trong quản lý quy trình sản xuất.

III. Kết luận và hướng phát triển

Nghiên cứu về việc thiết kế bộ điều khiển DCS cho Nhà máy Đạm Cà Mau đã chứng minh rằng việc áp dụng công nghệ tự động hóa trong điều chỉnh PID là rất cần thiết. Giải pháp Fuzzy không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn giảm thiểu thời gian và công sức cho việc tinh chỉnh bộ điều khiển. Hướng phát triển tiếp theo có thể bao gồm việc mở rộng ứng dụng của giải thuật này cho các hệ thống khác trong ngành công nghiệp, từ đó tạo ra một môi trường sản xuất thông minh hơn. Cùng với sự phát triển của công nghệ, việc tích hợp các giải pháp tự động hóa sẽ ngày càng trở nên quan trọng, góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành công nghiệp hóa chất.

3.1. Triển vọng ứng dụng công nghệ

Triển vọng ứng dụng công nghệ DCS và giải thuật Fuzzy trong các nhà máy sản xuất khác là rất lớn. Việc áp dụng các công nghệ mới không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm. Các nhà máy có thể tận dụng dữ liệu lớn và phân tích để tối ưu hóa quy trình sản xuất, từ đó tạo ra giá trị gia tăng cho sản phẩm. Việc nghiên cứu và phát triển các giải pháp tự động hóa sẽ tiếp tục là xu hướng chính trong ngành công nghiệp, giúp cải thiện hiệu quả và giảm thiểu rủi ro trong sản xuất.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Hệ thống điều khiển phân tán (DCS) là một thành phần quan trọng trong các nhà máy công nghiệp hiện đại, cho phép phân phối quyền điều khiển đến từng nhánh và hiện trường, giúp tăng tính linh hoạt và hiệu quả vận hành. Tại Nhà máy Đạm Cà Mau, hệ thống DCS Yokogawa CENTUM VP được sử dụng để điều khiển các quá trình công nghiệp như lưu lượng, áp suất, nhiệt độ và mức lỏng. Bộ điều khiển PID là giải pháp phổ biến trong các hệ thống này, với ba tham số chính là P (tỷ lệ), I (tích phân) và D (đạo hàm). Tuy nhiên, việc thiết kế và tinh chỉnh các tham số này thường được thực hiện thủ công dựa trên kinh nghiệm, dẫn đến mất nhiều thời gian và không tối ưu khi điều kiện vận hành thay đổi.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là thiết kế bộ điều khiển PID tự động hiệu chỉnh các tham số P, I, D bằng giải thuật Fuzzy logic, áp dụng trên hệ thống DCS tại Nhà máy Đạm Cà Mau. Nghiên cứu tập trung vào việc thu thập dữ liệu thực tế từ hệ thống, nhận dạng mô hình quá trình điều khiển lưu lượng, mô phỏng và kiểm chứng thuật toán điều khiển Fuzzy-PID, sau đó áp dụng thực tế trên hệ thống DCS thông qua giao tiếp OPC với phần mềm Matlab. Phạm vi nghiên cứu bao gồm dữ liệu thu thập trong thời gian vận hành thực tế tại nhà máy, với các đối tượng điều khiển lưu lượng, áp suất, nhiệt độ và mức lỏng.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cải thiện hiệu suất điều khiển, giảm thời gian tăng lên 32% so với bộ điều khiển PID truyền thống, sai số xác lập đạt ±5% và thời gian xác lập dưới 60 giây, đáp ứng các tiêu chuẩn vận hành của nhà máy. Giải pháp này góp phần nâng cao độ ổn định, tiết kiệm thời gian hiệu chỉnh và tăng hiệu quả sản xuất trong các hệ thống DCS công nghiệp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Hệ thống điều khiển phân tán DCS Yokogawa CENTUM VP: Là hệ thống điều khiển tích hợp, phân tán quyền điều khiển đến các thiết bị hiện trường, hỗ trợ xử lý tín hiệu analog và kỹ thuật số, với kiến trúc mở cho phép tích hợp các hệ thống con và mở rộng linh hoạt.

• Lý thuyết nhận dạng hệ thống: Sử dụng các mô hình toán học như ARX, ARMA, OE để mô phỏng quá trình điều khiển dựa trên dữ liệu đầu vào và đầu ra thực tế. Mô hình quá trình bậc nhất với độ lợi Kp, hằng số thời gian Tp và thời gian trễ Td được áp dụng để biểu diễn động học hệ thống.

• Giải thuật điều khiển PID: Bộ điều khiển PID gồm ba thành phần tỷ lệ (P), tích phân (I) và đạo hàm (D), với các tham số KP, KI, KD ảnh hưởng đến thời gian tăng, độ vọt lố, thời gian xác lập và sai số xác lập của hệ thống. Việc tinh chỉnh các tham số này quyết định hiệu quả điều khiển.

• Phương pháp tinh chỉnh PID bằng giải thuật Fuzzy logic: Bộ điều khiển PID mờ tự điều chỉnh sử dụng các quy tắc mờ dựa trên lỗi và biến đổi lỗi để tự động hiệu chỉnh tham số KP, KI, KD trong thời gian thực, giúp cải thiện độ chính xác và tính thích nghi của hệ thống điều khiển.

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu được thu thập trực tiếp từ hệ thống DCS Yokogawa tại Nhà máy Đạm Cà Mau, bao gồm các tín hiệu Process Variable (PV), Setpoint Variable (SV) và Manipulated Variable (MV) với tần số lấy mẫu 10 giây, lưu trữ theo dạng hourly report trong 24 giờ.

• Phương pháp phân tích: Dữ liệu được tiền xử lý bằng cách lọc và chọn các đoạn dữ liệu phù hợp cho nhận dạng mô hình. Mô hình quá trình được nhận dạng bằng phương pháp ước lượng tham số ARX, cho kết quả hàm truyền với độ chính xác khoảng 70%. Thuật toán Fuzzy-PID được mô phỏng trên Matlab/Simulink để đánh giá hiệu quả điều khiển.

• Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu bắt đầu từ tháng 01/2021 với việc thu thập và xử lý dữ liệu, nhận dạng mô hình và mô phỏng thuật toán đến tháng 06/2021. Giai đoạn áp dụng thực nghiệm trên hệ thống DCS thực tế và kiểm chứng kết quả diễn ra trong tháng 07/2021, hoàn thiện luận văn và bảo vệ vào tháng 08/2021.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Nhận dạng mô hình quá trình lưu lượng: Mô hình quá trình nhận dạng từ dữ liệu thực tế đạt độ chính xác khoảng 70%, thể hiện qua sự phù hợp giữa dữ liệu mô hình và dữ liệu thực tế trong đồ thị so sánh. Đây là cơ sở để thiết kế bộ điều khiển PID và Fuzzy-PID.

2. Hiệu quả mô phỏng bộ điều khiển Fuzzy-PID: So với bộ điều khiển PID truyền thống, giải thuật Fuzzy-PID giảm thời gian tăng của hệ thống điều khiển lưu lượng khoảng 32%, đồng thời giảm độ vọt lố và cải thiện độ ổn định đáp ứng.

3. Kết quả thực nghiệm trên hệ thống DCS thực tế: Bộ điều khiển Fuzzy-PID được áp dụng trên Kit thực nghiệm DCS Yokogawa tại nhà máy cho thấy sai số xác lập đạt ±5%, thời gian xác lập dưới 60 giây, đáp ứng các tiêu chuẩn vận hành của nhà máy. So với bộ điều khiển PID trước khi tinh chỉnh, thời gian xác lập giảm đáng kể, nâng cao chất lượng điều khiển.

4. So sánh các phương án thực nghiệm: Hai phương án áp dụng giải thuật Fuzzy-PID với các cấu hình khác nhau đều đảm bảo chất lượng điều khiển, trong đó phương án 2 có hiệu quả ổn định hơn khi có nhiễu tác động, thể hiện qua đồ thị đáp ứng và bảng số liệu thực nghiệm.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cải thiện hiệu suất điều khiển là do giải thuật Fuzzy-PID tự động điều chỉnh tham số KP, KI, KD dựa trên sai số và biến đổi sai số trong thời gian thực, giúp bộ điều khiển thích nghi với sự thay đổi của quá trình và nhiễu bên ngoài. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm đồng nhất, khẳng định tính khả thi của phương pháp.

So với các nghiên cứu trước đây trong và ngoài nước, giải pháp này phù hợp với đặc điểm hệ thống DCS Yokogawa tại nhà máy Đạm Cà Mau, nơi các bộ điều khiển PID truyền thống được thiết kế thủ công và không có khả năng tự điều chỉnh. Việc áp dụng giao thức OPC để kết nối Matlab với hệ thống DCS thực tế cũng là điểm mới, giúp kiểm soát và tinh chỉnh tham số một cách linh hoạt và chính xác.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ so sánh đáp ứng của bộ điều khiển PID và Fuzzy-PID, bảng tổng hợp các chỉ số thời gian tăng, thời gian xác lập, sai số xác lập và độ vọt lố, giúp minh họa rõ ràng hiệu quả của giải thuật đề xuất.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai rộng rãi giải thuật Fuzzy-PID trên các đối tượng điều khiển khác trong hệ thống DCS: Mục tiêu nâng cao hiệu quả điều khiển cho các biến áp suất, nhiệt độ, mức lỏng trong nhà máy, với timeline 6-12 tháng, do phòng kỹ thuật tự động hóa phối hợp với nhà cung cấp hệ thống thực hiện.

2. Phát triển phần mềm tích hợp giao tiếp OPC với Matlab để tự động thu thập và xử lý dữ liệu điều khiển: Giúp giảm thiểu thời gian và công sức trong việc tinh chỉnh tham số, dự kiến hoàn thành trong 3-6 tháng, do nhóm nghiên cứu và IT nhà máy đảm nhiệm.

3. Đào tạo nhân viên vận hành và kỹ thuật về phương pháp điều khiển Fuzzy-PID và sử dụng công cụ tinh chỉnh tự động: Nâng cao năng lực vận hành và bảo trì hệ thống, tổ chức các khóa đào tạo định kỳ hàng năm, do phòng nhân sự phối hợp với chuyên gia bên ngoài thực hiện.

4. Nghiên cứu mở rộng ứng dụng các thuật toán điều khiển thông minh khác như mạng nơ-ron nhân tạo, thuật toán di truyền để tối ưu hóa hơn nữa hiệu suất điều khiển: Thực hiện trong giai đoạn 1-2 năm tiếp theo, do các nhóm nghiên cứu trong trường đại học và nhà máy phối hợp triển khai.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Kỹ sư tự động hóa và điều khiển trong các nhà máy công nghiệp: Nghiên cứu cung cấp giải pháp thực tiễn để cải thiện hiệu suất bộ điều khiển PID, giúp họ áp dụng công nghệ mới vào vận hành và bảo trì hệ thống DCS.

2. Nhà quản lý kỹ thuật và vận hành nhà máy: Hiểu rõ về lợi ích của việc tự động tinh chỉnh bộ điều khiển, từ đó đưa ra các quyết định đầu tư và nâng cấp hệ thống phù hợp nhằm tăng năng suất và giảm chi phí.

3. Giảng viên và sinh viên ngành kỹ thuật cơ điện tử, tự động hóa: Tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng lý thuyết điều khiển PID, nhận dạng hệ thống và giải thuật Fuzzy trong thực tế công nghiệp, hỗ trợ nghiên cứu và giảng dạy.

4. Nhà cung cấp và phát triển phần mềm điều khiển công nghiệp: Tham khảo để phát triển các giải pháp tích hợp giao tiếp OPC, thuật toán điều khiển thông minh phù hợp với yêu cầu thực tế của các nhà máy tại Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Giải thuật Fuzzy-PID có ưu điểm gì so với PID truyền thống?
   Giải thuật Fuzzy-PID tự động điều chỉnh tham số KP, KI, KD dựa trên sai số và biến đổi sai số trong thời gian thực, giúp cải thiện độ ổn định, giảm thời gian tăng và sai số xác lập. Ví dụ, tại Nhà máy Đạm Cà Mau, thời gian tăng giảm 32% so với PID truyền thống.

2. Dữ liệu thu thập từ hệ thống DCS được xử lý như thế nào để nhận dạng mô hình?
   Dữ liệu PV, SV, MV được lấy mẫu mỗi 10 giây, lưu trữ theo hourly report. Sau đó, dữ liệu được lọc và chọn các đoạn phù hợp, áp dụng phương pháp ARX để ước lượng tham số mô hình, đạt độ chính xác khoảng 70%.

3. Giao tiếp OPC đóng vai trò gì trong nghiên cứu này?
   OPC là giao thức chuẩn giúp kết nối và trao đổi dữ liệu thời gian thực giữa hệ thống DCS và phần mềm Matlab, cho phép điều khiển và tinh chỉnh tham số PID trực tiếp trên hệ thống thực tế, tăng tính linh hoạt và chính xác.

4. Phương pháp này có thể áp dụng cho các hệ thống DCS khác không?
   Có thể áp dụng cho các hệ thống DCS sử dụng bộ điều khiển PID tương tự, đặc biệt là các hệ thống có khả năng giao tiếp OPC hoặc các giao thức mở, tuy nhiên cần điều chỉnh phù hợp với đặc điểm kỹ thuật và yêu cầu vận hành của từng nhà máy.

5. Yêu cầu kỹ thuật và nhân lực để triển khai giải pháp này là gì?
   Cần có kỹ sư tự động hóa có kiến thức về điều khiển PID, lập trình Matlab và hiểu biết về giao thức OPC. Ngoài ra, cần sự phối hợp giữa phòng kỹ thuật và vận hành để thu thập dữ liệu và kiểm tra thực nghiệm, đồng thời đào tạo nhân viên vận hành.

Kết luận

• Bộ điều khiển PID tự động hiệu chỉnh tham số bằng giải thuật Fuzzy logic đã được nghiên cứu và áp dụng thành công trên hệ thống DCS Yokogawa tại Nhà máy Đạm Cà Mau.
• Mô hình quá trình nhận dạng đạt độ chính xác khoảng 70%, làm cơ sở cho thiết kế bộ điều khiển hiệu quả.
• Giải thuật Fuzzy-PID cải thiện thời gian tăng lên 32%, sai số xác lập ±5% và thời gian xác lập dưới 60 giây, đáp ứng tiêu chuẩn vận hành nhà máy.
• Giao tiếp OPC giữa Matlab và hệ thống DCS giúp thực hiện điều khiển và tinh chỉnh tham số trong thời gian thực, tăng tính linh hoạt và chính xác.
• Đề xuất mở rộng ứng dụng giải pháp, phát triển phần mềm tích hợp và đào tạo nhân lực để nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống điều khiển công nghiệp.

Next steps: Triển khai áp dụng rộng rãi trong nhà máy, phát triển công cụ tự động hóa tinh chỉnh, đào tạo nhân viên và nghiên cứu các thuật toán điều khiển thông minh nâng cao.

Call-to-action: Các nhà quản lý và kỹ sư tự động hóa nên cân nhắc áp dụng giải pháp này để nâng cao hiệu quả vận hành và tiết kiệm chi phí bảo trì trong các hệ thống DCS công nghiệp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1.1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI Hệ thống điều khiển phân tán (DCS - Distributed Control System) là một hệ thống mà quyền điều khiển không tập trung tại một nơi, mà nó được phân tán, chia quyền điều khiển đến từng hiện trường, từng nhánh trong hệ thống. Hệ thống thường bao gồm cả phần cứng, phần mềm và truyền thông cho toàn hệ thống. Ưu điểm của hệ thống DCS là nó có khả năng xử lý các tín hiệu Analog và thực hiện chuỗi xử lý tính toán phức tạp. Không những thế, chúng còn dễ dàng được tích hợp hay mở rộng [1].

Trong đó, hệ thống điều khiển phân tán của Yokogawa (Nhật Bản) CENTUM VP là một hệ thống điều khiển sản xuất tích hợp được áp dụng để điều khiển và quản lý nhà máy hoạt động trong các ngành công nghiệp khác nhau như dầu khí, hóa dầu, hóa chất, điện, bột giấy và giấy, dược phẩm, thực phẩm, sắt thép, chất thải,… Đồng thời, bộ điều khiển PID là một bộ điều khiển được sử rộng rãi của các hệ thống điều khiển công nghiệp, trong đó bao gồm cả việc áp dụng trong các hệ thống DCS. Trong hệ thống DCS có đến hàng ngàn các Input hoặc Output để điều khiển hàng trăm hay hàng ngàn các đối tượng như áp suất, lưu lượng, nhiệt độ và mức lỏng (như Hình 1. Về cơ bản, cơ chế hoạt động của bộ điều khiển PID dựa trên sai số giữa giá trị đặt và giá trị đo thực tế của đối tượng cần điều khiển để quyết định tính toán giá trị ngõ ra điều khiển thông qua ba khâu tỷ lệ (P Tuy nhiên, thông thường quá trình để thiết kế và tinh chỉnh các bộ điều khiển cho các đối tượng này là thủ công, nên mất rất nhiều thời gian. Do vậy, phương pháp để thiết kế và điều chỉnh nhanh cho bộ điều khiển này là cần thiết.

Hơn thế nữa, các tham số của bộ điều khiển thường được cố định trong xuyên suốt quá trình vận hành sản xuất mặc dù [2]. 1 LUẬN VĂN THẠC SĨ Hình 1.1 Minh họa về một bộ điều khiển trên hệ thống DCS Yokogawa [3] Hình 1.2 Sơ đồ lập trình khối hệ thống điều khiển DCS của Yokogawa tại Nhà máy Đạm Cà Mau 2 LUẬN VĂN THẠC SĨ Hình 1.3 Cửa sổ cấu hình giá trị bộ điều khiển PID trên hệ thống Thực tế, tại Nhà máy Đạm Cà Mau, tất cả các bộ điều khiển vòng kín cho các đối tượng lưu lượng, nhiệt độ, áp suất, mức điều sử dụng bộ điều khiển PID (Hình 1. Các bộ điều khiển này được thiết kế và hiệu chỉnh trong thời gian xây dựng và chạy thử nhà máy, từ đó được sử dụng đến ngày nay (năm 2021). Sau thời gian dài hoạt động và cải tiến, các giải pháp tiết kiệm năng được áp dụng, giúp cho tải của nhà máy được nâng lên cao hơn khoảng 110%.

Do đó, yêu cầu đối với các bộ điều khiển PID phải được hiệu chỉnh để phù hợp và chính xác hơn. Tuy nhiên, hệ thống DCS hiện hữu của Yokogawa chưa được trang bị công cụ hoặc phương pháp hiệu quả để thực hiện việc điều chỉnh tự động các tham số của các bộ điều khiển PID vòng kín cho các đối tượng kể trên (tham khảo ở Hình 1. Ngoài ra, hiện nay, các công cụ và phần mềm hỗ trợ cho việc tinh chỉnh tự động bộ tham số cho bộ điều khiển PID từ hãng Yokogawa [4], cũng như hệ thống cho phép gợi ý người dùng tinh chỉnh tham số PID từ hãng Honeywell [5] cũng được phát triển thương mại với chi phí cao và phức tạp. Dựa trên các vấn đề nêu trên, đề tài nghiên cứu tập trung vào việc thiết kế một bộ điều khiển cho phép điều chỉnh các thông số của bộ điều khiển PID tự động để vận hành một hệ điều khiển lưu lượng, thực tế trên hệ thống DCS tại Nhà máy Đạm 3 LUẬN VĂN THẠC SĨ Cà Mau dựa trên giải thuật Fuzzy điều chỉnh tham số cho bộ điều khiển PID một cách tự động.

Để thực hiện mục tiêu trên, tác giả đã đề xuất phương pháp thực hiện nghiên cứu từ mô phỏng đến áp dụng kiểm chứng thực nghiệm. Trong đó, quá trình mô phỏng được thực hiện bằng cách thu thập lại dữ liệu có sẵn trong quá trình vận hành tại nhà máy và nhận dạng mô hình, và điều khiển bằng bộ điều khiển Fuzzy-PID. Kết quả trên được đánh giá phân tích làm cơ sở cho việc áp dụng kiểm chứng thực nghiệm thông qua việc sử dụng OPC để liên kết giao tiếp giữa Matlab và hệ thống DCS thực tế để điều khiển một hệ lưu lượng.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC Trong những năm gần đây, việc áp dụng các giải thuật mới để tinh chỉnh tham số cho bộ điều khiển PID cũng được quan tâm và nghiên cứu và có nhiều báo cáo khoa học. Trong đó, có thể kể đến như một cấu trúc của mô hình hệ điều khiển mực chất lỏng công nghiệp dạng bồn đơn (SISO) sử dụng van điều khiển điện - khí nén (Actuator Control Valve) và áp dụng bộ điều khiển mờ như Hình 1.4 để chứng minh tính hiệu quả điều khiển [6] Hình 1.4 Cấu trúc hệ điều khiển mực chất lỏng với bộ điều khiển mờ [6] Ưu điểm Nhược điểm Cấu trúc thiết kế đơn giản Đáp ứng chậm và đối tượng điều khiển không quá phức tạp Ngoài ra, ở tài liệu [7] đã đề xuất một cấu trúc điều khiển lai bao gồm một bộ điều khiển PI và một bộ điều khiển mờ được thiết lập.

Trong đó, bộ điều khiển PI giữ 4 LUẬN VĂN THẠC SĨ vai trò là bộ điều khiển chính, tạo tín hiệu điều khiển đối tượng và bộ điều khiển mờ giữ vai trò là bộ quan sát, cung cấp thông số phù hợp cho bộ điều khiển PI theo thời gian thực (Hình 1. Ưu điểm Nhược điểm Chất lượng đáp ứng hệ thống cải thiện đáng kể Cấu trúc bộ điều khiển không khi được áp dụng giải thuật Fuzzy để tinh chỉnh quá phức tạp Cùng với đó tác giả [8] cũng trình bày một kỹ thuật ứng dụng giải thuật di truyền để tìm kiếm giá trị tối ưu của bộ điều khiển PID xung quanh điểm vận hành của giải thuật Ziegler-Nichols (Hình 1.5 Điều khiển PI mờ hệ ổn định mực chất lỏng RT010 [7] Hình 1.6 Mô hình tổng quát của hệ thống điều khiển [8] Ưu điểm Nhược điểm Hệ thống, đối tượng điều khiển được nhận dạng Cấu trúc thiết kế và lập khá chính xác thông qua các chu kỳ học từ GA và trình hệ thống rất phức tạp các tham số được điều chỉnh theo quy tắc chặt chẽ. Đáp ứng nhanh và chính xác 5 LUẬN VĂN THẠC SĨ Trong các nghiên cứu [7] và [8] đều áp dụng lên mô hình thí nghiệm thực tế, cho thấy phương pháp bộ điều khiển PI mờ có tính chất phù hợp cho một hệ thống thực tế trong công nghiệp hơn, bởi các hệ thống trong điều khiển quá trình tại nhà máy đa phần sử dụng các bộ điều khiển PI và là các hệ phản ứng chậm do tác động từ quá trình điều khiển hệ thống thực tế trong các điều kiện vận hành.3 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU NGOÀI NƯỚC Trong tất cả các ngành công nghiệp, việc điều khiển quá trình các bộ điều khiển đo mức, nhiệt độ, áp suất và lưu lượng là rất quan trọng. Hệ thống điều khiển theo thời gian thực có nhiều khó khăn trong việc điều khiển đặc tính của mô hình, bởi các thông số không chắc chắn và thay đổi theo thời gian, các biến số (tham số mô hình), cũng như đặc biệt đối với các biến được điều khiển, thời gian trễ đối với đầu vào và các sai số phép đo, nhiễu đo lường, hệ thống thường không đo được.

Vì tính phi tuyến vốn có, hầu hết các ngành công nghiệp xử lý hóa chất đều cần đến các kỹ thuật điều khiển hiện đại. Các hệ thống phi tuyến như bể hình nón được ứng dụng rộng rãi trong các nhà máy khí đốt và các ngành công nghiệp hóa dầu [9]. Thuật toán điều khiển phổ biến và cơ bản nhất được sử dụng trong điều khiển phản hồi là thuật toán điều khiển tỷ lệ, tích phân và đạo hàm (PID). Điều khiển PID là một chiến lược điều khiển được sử dụng rộng rãi để điều khiển hầu hết các quá trình tự động hóa trong công nghiệp vì tính hiệu quả đáng kể, đơn giản trong thực hiện và khả năng ứng dụng rộng rãi.1 Một số nghiên cứu về giải thuật tinh chỉnh bộ điều khiển PID Một số nghiên cứu liên quan vấn đề điều chỉnh bộ điều khiển PID này.

Mô hình cho phép dự đoán về cách một quá trình sẽ thay đổi khi bị xáo trộn hoặc sửa đổi. Nhiều cách tiếp cận khác nhau đã được đề xuất để sử dụng các mô hình cục bộ để tính gần đúng các hệ thống phi tuyến. Tài liệu [10] tác giả (Hyung-Soo Hwang, 1999) đã đề xuất một thuật toán điều chỉnh PID mới bằng lý thuyết tập mờ để cải thiện hiệu suất của bộ điều khiển PID. Thuật toán điều chỉnh mới cho bộ điều khiển PID có giá trị ban đầu của tham số theo 6 LUẬN VĂN THẠC SĨ công thức Ziegler-Nichols (1942) sử dụng mức tăng tối đa và mức tối đa khoảng thời gian từ một thử nghiệm điều chỉnh chuyển tiếp (Hình 1.7 Điều chỉnh PID mới bằng lý thuyết tập mờ để cải thiện hiệu suất của bộ điều khiển PID [10] Ưu điểm Nhược điểm Phải tác động trực tiếp vào đối tượng để Cấu trúc thiết kế đơn giản, được sử tìm ra mô hình, làm ảnh hưởng, gây dao dụng nhiều trong công nghiệp động lên hệ thống Tài liệu [11], trình bày về việc triển khai bộ điều khiển PI mờ tự điều chỉnh cho hệ thống điều khiển được đề xuất và nghiên cứu bởi tác giả (K.

Cả bộ điều khiển mờ và PI đều được thực hiện trên hệ thống điều khiển phân tán (DCS) như bộ điều khiển mà tại đó giao tiếp giữa các thiết bị hiện trường và hệ thống điều khiển phân tán thông qua cả mô-đun đầu vào và đầu ra tương tự như tín hiệu tương tự trong phạm vi 4-20mA và tín hiệu kỹ thuật số như Profibus PA. Các thông số của bộ điều khiển PI, độ lợi tỷ lệ và thời gian tích phân, từ phương pháp điều chỉnh tự động được sử dụng để điều khiển đối tượng, cụ thể là hệ thống điều khiển lưu lượng, bằng cách sử dụng tín hiệu tương tự, từ đó kết quả thực nghiệm của nghiên cứu cũng cho thấy quá trình điều khiển lưu lượng bám theo giá trị đặt mong muốn (Hình 1.8) 7 LUẬN VĂN THẠC SĨ Hình 1.