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.