Báo cáo khoa học: "NHẬN DẠNG, XÂY DỰNG THUẬT TOÁN THÍCH NGHI TỰ CHỈNH GIÁN TIẾP CHO HỆ KHÍ ĐỘNG HỌC QUẠT GIÓ CÁNH PHẲNG"

Chia sẻ: Nguyễn Phương Hà Linh Linh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Thêm vào BST

Báo xấu

114
lượt xem 11
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tóm tắt: Xác định hàm truyền bằng phương pháp thực nghiệm, xây dựng thuật toán điều khiển thích nghi gián tiếp ISTR được thiết kế cài đặt ứng dụng cho đối tượng khí động học quạt gió cánh phẳng (QGCP), qua đó ứng dụng phương pháp nhận dạng, và thiết kế các bộ điều khiển thích nghi để điều khiển đối tượng được coi là “hộp đen”.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Báo cáo khoa học: "NHẬN DẠNG, XÂY DỰNG THUẬT TOÁN THÍCH NGHI TỰ CHỈNH GIÁN TIẾP CHO HỆ KHÍ ĐỘNG HỌC QUẠT GIÓ CÁNH PHẲNG"

NHẬN DẠNG, XÂY DỰNG THUẬT TOÁN THÍCH NGHI TỰ CHỈNH GIÁN TIẾP CHO HỆ KHÍ ĐỘNG HỌC QUẠT GIÓ CÁNH PHẲNG ThS. AN HOÀI THU ANH Bộ môn Kỹ thuật điện Khoa Điện - Điện tử Trường Đại học Giao thông Vận tải Tóm tắt: Xác định hàm truyền bằng phương pháp thực nghiệm, xây dựng thuật toán điều khiển thích nghi gián tiếp ISTR được thiết kế cài đặt ứng dụng cho đối tượng khí động học quạt gió cánh phẳng (QGCP), qua đó ứng dụng phương pháp nhận dạng, và thiết kế các bộ điều khiển thích nghi để điều khiển đối tượng được coi là “hộp đen”. Summary: This paper introduces the accurately relative identification of transfer functions and the design of Indirect Self - Turning Regulators for fan and plate control apparatus, thereby using this identifing method for “black boxes” and designing adaptive regulators to control them. I. ĐẶT VẤN ĐỀ Đối tượng điều khiển QGCP là một mô hình thí nghiệm giàu tính động học, phạm vi ứng dụng rộng rãi cho các hệ điều khiển đơn giản như điều khiển PID Ziegler-Nickols, Takahashi, áp đặt cực (PPC), dự đoán Smith đến hệ điều khiển phức tạp như điều khiển thích nghi, điều khiển tối ĐT ưu, điều khiển thích nghi bền vững v.v… thông qua việc cài đặt thuật toán điều khiển bằng chương trình phần mềm trên máy tính để điều khiển thiết bị, ta có thể đánh giá, so sánh chất lượng của các hệ điều khiển khác nhau cùng như kiểm nghiệm lại từng thuật toán khác nhau. II. NỘI DUNG 1. Cơ sở xây dựng và nhận dạng mô hình động lực học QGCP 1.1. Mô hình động lực học QGCP - sơ đồ khối của mô hình:
Áp suất Điện áp đặt Vận tốc P vào động cơ, V Góc Ψ Ω Động học Cánh phẳng Quạt gió dòng khí Gọi Ψ: Góc giữa cánh nhôm và trục thẳng đứng Mg: Trọng lượng của cánh (kể cả đối trọng) C: Trọng tâm của hệ Ω: Vận tốc luồng gió Các khoảng cách lM, lP,L1,L2 xác định như hình vẽ J: Quán tính quay của bản lề M : Khối lượng của cánh phẳng A: diện tích hữu ích trên của cánh b: Hệ số suy giảm P: Áp suất tác động lên cánh phẳng Mô hình được chia làm ba phần: ĐT Khối quạt gió biểu diễn dưới dạng: dΩ( t ) + Ω( t ) = K 1 V ( t ) + C 1 T1 dt T1: Hằng số thời gian K1: Hệ số khuyếch đại ở trạng thái xác lập. C1: Hằng số điều kiện đầu Khối động học dòng khí: Diễn tả quan hệ giữa vận tốc dòng khí Ω và áp suất khí đập lên cánh phẳng. Khi Ω thay đổi, có hai yếu tố cần tính đến : Sự trễ chuyển động của cánh phẳng, dòng khí chuyển động xoáy bên dưới và xung quanh cánh phẳng. Ta coi khâu này gồm trế dịch chuyển, một dạng phi tuyến căn bậc hai và động lực học phụ thuộc hướng. Khối biểu thị quan hệ giữa Ψ và P. Xem cánh phẳng là con lắc vật lý. Mô hình động lực học cánh phẳng : d 2ψ dψ = −Mgl M sin ψ − b + PAl p cos Ψ J 2 dt dt
1.2. Mô hình tuyến tính hoá: Hệ thống QGCP là một hệ phi tuyến có mô hình phức tạp. Để thuận lợi khi thiết kế điều khiển, ta tiến hành tuyến tính hoá xung quanh đoạn đặc tính làm việc với những thay đổi góc quay nhỏ. Gọi vss, Ωss, Pss, Ψ ss lần lượt là điện áp vào, vận tốc không khí, góc của cánh. Với Vss+v và lượng thay đổi nhỏ vận tốc ω thì Ω Ωss + ω. nhiễu nhỏ v của điện áp, V Ta có hàm truyền của toàn bộ thiết bị: K1 ⎡ ⎤ e −sτ 2 Al p cos Ψss ϕ(s) G (s ) = = ⎥ω ⎢2 p(s) (1 + sT1 ) ⎢ Js + bs + (Mg cos Ψss + Pss Al p sin Ψss ) ⎥ ⎣ ⎦ τ2: Thời gian trễ (phụ thuộc vào vận tốc dòng khí và L1). Tuy nhiên hàm truyền G(s) của đối tượng điều khiển QGCP là hàm bậc 3, trong đó bỏ qua sự xoáy của dòng khí gây ra dao động của cánh nên có sự sai lệch giữa hàm truyền G(s) với mô hình thật. Ngoài ra các tham số thay đổi theo chế độ làm việc và luôn chịu tác động của nhiễu, và để xác định được các tham số M, g, A, L, J… của đối tượng rất khó khăn. Vì vậy để khắc phục những khó khăn này ta sẽ tiến hành nhận dạng mô hình toán học của đối tượng QGCP bằng thực nghiệm. 1.3. Nhận dạng thông số cho đối tượng QGCP ĐT Dùng tín hiệu chuẩn (hàm bậc thang, tín hiệu giả ngẫu nhiên, tín hiệu điều hoà) ở đầu vảo của đối tượng và ghi lại phản ứng của đối tượng ở đầu ra. Trên cơ sở phản ứng của đối tượng đối với tín hiệu đầu vào, ta xác định được hàm truyền của đối tượng dựa trên đặc tính quá độ, sau đó chọn các thông số của nó. Như vậy độ chính xác của phương pháp này phụ thuộc vào việc chọn mô hình toán học có thích hợp hay không và độ chính xác của phép chọn các thông số cho mô hình. Sau khi xác định được mô hình ta phải kiểm tra lại độ chính xác của mô hình bằng cách so sánh phản ứng cảu mô hình và của đối tượng khi chúng có cùng đối tượng kích thích. Nếu sai số năm trong giới hạn cho phép thì phải hiệu chỉnh lại các thông số của mô hình để đạt được sai số cho phép. Nếu không đạt được thì phải thay đổi cả mô hình và xác định lại các thông số của nó cho tới khi đạt độ chính xác cần thiết. 1.4. Các bước cơ bản, lưu đồ của nhận dạng thông số hệ thống Việc nhận dạng các thông số hệ thống bao gồm các bước sau: - Thu thập dữ liệu vào/ra của hệ thống - Chọn cấu trúc cảu mô hình - Đánh giá thông số của mô hình - Hợp thức mô hình được nhận dạng
Bắt đầu Lập kế hoạch thực nghiệm Những kiến thức đã biết về mô hình Làm t/nghiệm thu thập dữ liệu Chọn cấu trúc của mô hình Đánh giá thông số mô hình Hợp thức hoá mô hình Sai Cho dữ liệu mới Mô hình được chấp nhận ĐT Đúng Kết thúc Ta thu thập dữ liệu sau khi phát dãy xung nhị phân và thu được đáp ứng, chọn cấu trúc mô hình đánh giá dạng ARX (221), đánh giá thông số của mô hình dựa trên một trong các chỉ tiêu: Chỉ tiêu bình phương cựu tiểu, chỉ tiêu sai số dự đoán cuối cùng FPE… nhờ phần mềm chuyên dùng Ident Toolbox trong Matlab có kết quả sau: Độ phù hợp giữa tín hiệu ra bằng thực nghiệm với tín hiệu ra mô phỏng là 69,42%. Điều đó chứng tỏ mô hình đã chọn là phù hợp Hình 1. So sánh tín hiệu đo được và tín hiệu mô phỏng, tiêu chuẩn ổn định Nyquist
Bằng phương pháp thực nghiệm ta nhận dạng được mô tả toán học của đối tượng QGCP: b z + b0 b z + b0 G ( z) = 2 1 G (z) = 2 1 z + a 1z + a 0 z + a 1z + a 0 2. Hệ điều khiển thích nghi tự chỉnh cho đối tượng QGCP Xác định được mô tả toán học của đối tượng QGCP, tiếp đến để nâng cao tính ổn định của hệ thống ta sử dụng một số sơ đồ điều khiển thích nghi (điều chỉnh hệ số khuyếch đại, điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu, hệ thống tự chỉnh), đối với mô hình QGCP thì điều khiển thích nghi tự chỉnh là phù hợp nhất. Hệ thống điều khiển thích nghi tự chỉnh bao gồm hai phần: Đánh giá thông số và tính toán thông số, ở đây đưa ra hệ thống điều khiển thích nghi áp đặt cực- thích nghi gián tiếp (APPC – Adaptive pole Placement) là sự kết hợp của một luật điều khiển áp đặt cực với một luật đánh giá tham số. Tính toán thông Đánh giá thông số bộ điều khiển số hệ thống Y U (tín hiệu ra) (Tín hiệu đặt) Bộ điều khiển Hệ QGCP Hệ tự chỉnh cho đối tượng QGCP 3. Kết quả thực nghiệm Chương trình điều khiển được cài đặt bằng ngôn ngữ C++ với CARD AD/DA 14 bit. Chương trình chạy với bộ thích nghi tự chỉnh gián tiếp (luật điều khiển áp đặt cực với một bộ đánh giá tham số theo phương pháp bình phương cựu tiểu truy hồi với hệ số quên λ) ĐT Đặc tính quá độ khi tín hiệu đặt nhảy cấp Đặc tính quá độ khi tín hiệu đặt biến đổi nhanh Khi có nhiễu tác động vào hệ thống Tham số điều kiện đầu xa tham số hội tụ
III. KẾT LUẬN Với các mô hình phi tuyến, giàu tính động học thì việc xác định hàm truyền bằng phương pháp thực nghiệm với sự hỗ trợ của phần mềm Matlab là hiệu quả và áp dụng hệ điều khiển thích nghi tự chỉnh đã cải thiện và nâng cao được tính ổn định của hệ thống.Việc áp dụng thành công thuật toán ISTR cho đối tượng QGCP đã mở ra hướng ứng dụng điều khiển thích nghi trong thực tế với các hệ đòi hỏi chất lượng cao và nhất là các đối tượng khí động học. Tài liệu tham khảo [1]. P.Ioannou, JingSun. “Roburst Adaptive Controller”- Prentice Hall-Upper Sadle River 1996. [2]. Amstrom K.J and B.Wittenmark. “Adaptive Control”. Addition Wesley-Massachusetts-USA 1989. [3]. KentRidge instrument Pte Ltd, 2000. “Fan & Plate Control Apparatus (Model : PP -200)”. [4]. Võ Việt Sơn. “Lý thuyết ĐKTƯ-ĐKTN ”(1991-1999)♦ ĐT