Đồ Án HCMUTE: Ứng Dụng Điều Khiển Dự Báo MPC Trong Mô Hình Lò Nhiệt

Điều khiển dự báo MPC hay Model Predictive Control là một chiến lược điều khiển dự báo tiên tiến. MPC sử dụng mô hình toán học của quá trình để dự đoán hành vi tương lai. Dựa trên dự báo này, thuật toán MPC tính toán chuỗi tín hiệu điều khiển tối ưu, nhằm đạt được mục tiêu điều khiển trong một khoảng thời gian nhất định, gọi là phạm vi dự báo. Thuật toán MPC thường liên quan đến việc giải quyết bài toán tối ưu hóa để tìm ra chuỗi điều khiển tối ưu nhất. MPC có nhiều ưu điểm như khả năng xử lý điều kiện ràng buộc, thích nghi với sự thay đổi của quá trình, và đạt được hiệu quả cao trong điều khiển quá trình. Nhiều ứng dụng điều khiển trong công nghiệp như điều khiển quá trình hóa học, điều khiển robot, và điều khiển lò nhiệt đã chứng minh tính hiệu quả của MPC. Nghiên cứu điều khiển dự báo là một lĩnh vực năng động với nhiều thuật toán MPC khác nhau đang được phát triển.

Mô hình lò nhiệt HCMUTE được sử dụng trong nghiên cứu này là một hệ thống thực nghiệm, phục vụ cho việc đánh giá hiệu quả của thuật toán MPC. Mô hình lò nhiệt bao gồm các thành phần chính như: thùng gia nhiệt, thanh điện trở, cảm biến nhiệt độ, hệ thống điều khiển, và phần mềm điều khiển. Hệ thống điều khiển sử dụng card PCI để thu thập dữ liệu từ cảm biến nhiệt độ và truyền tín hiệu điều khiển đến thanh điện trở. Phần mềm điều khiển được phát triển trên nền tảng MATLAB, tích hợp thuật toán MPC và các thuật toán điều khiển khác để so sánh. Thiết kế mô hình lò nhiệt và hệ thống điều khiển phải đảm bảo độ chính xác cao để phản ánh chính xác đặc tính của lò nhiệt thực tế. Việc xây dựng mô hình toán học của lò nhiệt là bước quan trọng để triển khai thành công thuật toán MPC.

Xây dựng mô hình toán học chính xác của quá trình gia nhiệt trong lò nhiệt là bước đầu tiên và rất quan trọng. Mô hình toán học này cần phản ánh chính xác động lực học của quá trình, bao gồm cả thời gian trễ và các tham số khác. Phương pháp mô hình hóa hệ thống phổ biến bao gồm mô hình không gian trạng thái, mô hình ARX, và mô hình ARMAX. Việc lựa chọn phương pháp mô hình hóa phù hợp phụ thuộc vào đặc tính của quá trình và dữ liệu thu thập được. Sau khi xây dựng mô hình toán học, cần phải kiểm định độ chính xác của mô hình bằng cách so sánh với dữ liệu thực tế. Mô hình toán học chính xác là nền tảng để thuật toán MPC hoạt động hiệu quả.

Thiết kế bộ điều khiển MPC bao gồm việc lựa chọn các thuật toán tối ưu hóa và các tham số điều khiển. Các thuật toán tối ưu hóa phổ biến bao gồm quy hoạch tuyến tính, quy hoạch bậc hai, và quy hoạch động. Việc lựa chọn thuật toán tối ưu hóa phụ thuộc vào độ phức tạp của mô hình toán học và các điều kiện ràng buộc. Các tham số điều khiển quan trọng của bộ điều khiển MPC bao gồm: phạm vi dự báo, phạm vi điều khiển, và các hệ số trọng số. Tối ưu hóa các tham số điều khiển là rất quan trọng để đảm bảo hiệu quả và độ ổn định của hệ thống điều khiển. Phương pháp tối ưu hóa thường được sử dụng là phương pháp thử nghiệm và sai sót hoặc các phương pháp tối ưu hóa tiên tiến như thuật toán di truyền hoặc thuật toán tối ưu dựa trên gradient.

Kết quả thực nghiệm được sử dụng để so sánh hiệu quả của thuật toán MPC với các thuật toán điều khiển truyền thống khác, ví dụ như PID. So sánh được thực hiện dựa trên các chỉ tiêu hiệu quả như thời gian đáp ứng, độ quá điều chỉnh, và sai lệch tĩnh. Biểu đồ minh họa sự khác biệt về đáp ứng của hệ thống khi sử dụng các thuật toán khác nhau. Phân tích kết quả so sánh giúp đánh giá ưu điểm và nhược điểm của từng thuật toán trong ứng dụng điều khiển lò nhiệt. Phân tích này cho thấy MPC có khả năng đạt được hiệu quả cao hơn so với các thuật toán khác, đặc biệt trong điều kiện có nhiễu.

Hiệu quả của thuật toán MPC được đánh giá dựa trên các chỉ tiêu hiệu quả đã đề cập ở trên. Khả năng kháng nhiễu của MPC cũng được đánh giá bằng cách mô phỏng các tác động nhiễu lên hệ thống. Kết quả thực nghiệm cho thấy MPC có khả năng kháng nhiễu tốt hơn so với các thuật toán khác. Phân tích kết quả giúp hiểu rõ hơn về cơ chế hoạt động của thuật toán MPC và khả năng áp dụng trong các điều kiện vận hành thực tế. Khả năng kháng nhiễu là một yếu tố quan trọng khi áp dụng thuật toán MPC vào các quá trình công nghiệp thực tế, nơi mà các nhiễu là không thể tránh khỏi.