I. Giới thiệu tổng quan về lý thuyết điều khiển hiện đại
Lý thuyết điều khiển hiện đại đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống điều khiển tự động tiên tiến. Luận án tập trung vào việc ứng dụng lý thuyết này để xây dựng mô hình điều khiển dự báo phi tuyến, đặc biệt là trong các hệ thống có trễ và nhiễu. Phương pháp điều khiển hiện đại như MPC (Model Predictive Control) được nghiên cứu sâu để giải quyết các bài toán phức tạp trong công nghiệp. Các kỹ thuật điều khiển phi tuyến và mô hình dự báo được đề cập như những công cụ chính để nâng cao hiệu quả điều khiển.
1.1. Nguyên lý cơ bản của điều khiển dự báo
Điều khiển dự báo dựa trên việc sử dụng mô hình dự báo để ước lượng các giá trị đầu ra trong tương lai. Phương pháp này kết hợp giữa điều khiển tối ưu và nhận dạng hệ thống, giúp tối ưu hóa quá trình điều khiển. MPC đặc biệt hiệu quả với các hệ thống có trễ và động học chậm, đồng thời xử lý được các ràng buộc phức tạp.
1.2. Ứng dụng lý thuyết điều khiển trong công nghiệp
Ứng dụng lý thuyết điều khiển trong công nghiệp đã mang lại nhiều thành tựu, đặc biệt trong các lĩnh vực như hóa dầu, thực phẩm, và giấy. Hệ thống điều khiển tự động được xây dựng dựa trên mô hình điều khiển và kỹ thuật điều khiển phi tuyến giúp cải thiện chất lượng sản phẩm và hiệu suất sản xuất.
II. Xây dựng mô hình điều khiển dự báo phi tuyến
Luận án đề xuất phương pháp xây dựng mô hình điều khiển dự báo phi tuyến cho các hệ thống có trễ và nhiễu. Mô hình điều khiển được xây dựng dựa trên việc nhận dạng nhiễu bằng mạng nơron RBF, giúp bù trừ các tác động của nhiễu. Phương pháp điều khiển hiện đại như IMPC (Internal Model Predictive Control) được áp dụng để tối ưu hóa quá trình điều khiển.
2.1. Nhận dạng nhiễu bằng mạng nơron RBF
Nhận dạng nhiễu là bước quan trọng trong việc xây dựng mô hình điều khiển. Mạng nơron RBF được sử dụng để nhận dạng các nhiễu bất định và phụ thuộc trạng thái. Kết quả nhận dạng được sử dụng để bù trừ nhiễu, giúp hệ thống trở thành tuyến tính và dễ điều khiển hơn.
2.2. Tổng hợp bộ điều khiển IMPC
Sau khi nhận dạng và bù nhiễu, bộ điều khiển IMPC được tổng hợp để điều khiển hệ thống. IMPC là phương pháp hiệu quả cho các hệ thống có trễ, giúp giải quyết các bài toán tối ưu hóa trực tuyến phức tạp. Kết quả mô phỏng cho thấy IMPC vượt trội so với các phương pháp truyền thống như PID.
III. Ứng dụng thực tiễn và đánh giá
Luận án đã áp dụng mô hình điều khiển dự báo phi tuyến vào hệ thống CSTR (Continuous Stirred Tank Reactor), một đối tượng phổ biến trong công nghiệp hóa chất. Kết quả cho thấy hệ thống điều khiển tự động được xây dựng dựa trên IMPC và mạng nơron RBF đạt hiệu quả cao trong việc kiểm soát nhiễu và trễ.
3.1. Mô hình hóa đối tượng CSTR
Mô hình toán học của đối tượng CSTR được xây dựng để phục vụ cho việc điều khiển. Các nhiễu trong hệ thống được nhận dạng và bù trừ bằng mạng nơron RBF, giúp hệ thống hoạt động ổn định và chính xác hơn.
3.2. So sánh hiệu quả giữa IMPC và PID
Kết quả mô phỏng cho thấy IMPC vượt trội so với PID trong việc điều khiển các hệ thống có trễ và nhiễu. IMPC đảm bảo tính ổn định và độ chính xác cao, đặc biệt trong các điều kiện phức tạp như có nhiễu và trễ lớn.
