zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Tự động hoá

Khảo sát và tính toán tham số bộ điều khiển dự báo MPC cho tháp chưng cất

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

Báo xấu

2
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết này khảo sát và tính toán tham số bộ điều khiển dự báo (Model Predictive Control - MPC) cho tháp chưng cất, một trong những thiết bị quan trọng trong các quá trình công nghiệp hóa học. MPC là phương pháp điều khiển tiên tiến, cho phép tối ưu hóa quá trình trong thời gian thực bằng cách dự báo hành vi của hệ thống và điều chỉnh các tham số điều khiển để đạt được hiệu quả tối ưu. Trong bối cảnh tháp chưng cất, MPC giúp điều khiển các thông số như nhiệt độ, lưu lượng và tỷ lệ phân đoạn nhằm duy trì hiệu suất cao và giảm thiểu tiêu thụ năng lượng. B

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Khảo sát và tính toán tham số bộ điều khiển dự báo MPC cho tháp chưng cất

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2015. ISBN: 978-604-82-1710-5 KHẢO SÁT VÀ TÍNH TOÁN THAM SỐ BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO MPC CHO THÁP CHƯNG CẤT Phan Thanh Tùng1, Bùi Văn Đại 2 1 Đại học Thủy lợi, email: phanthanhtung86@gmail.com 2 Đại học Thủy lợi, email: buidai68@gmail.com 1. GIỚI THIỆU CHUNG Xét mô hình rời rạc của tháp chưng cất: Mô hình tháp chưng cất là bài toán điển x(t+ 1) = Adx(t) + Bdu(t) + Edd(t) hình của hệ thống nhiều vào nhiều ra có liên y(t + 1) = Cdx(t + 1) kết nội. Hiện nay có rất nhiều phương pháp Trong đó: thiết kế bộ điều khiển như PID tách kênh, 0,1803 0,184 0,164  1 0 0  mờ, noron,… nhưng chúng chỉ quan tâm đến  0, 449 0, 461 0, 415 , Cd   Ad    đầu ra mà bỏ qua đánh giá về tín hiệu điều  0 0 1    0,167  0,174 0,173  khiển. Các vấn đề điều khiển trong công nghiệp cũng rất cần tối ưu về nhiều mặt như:  0,187 0, 0401  0,1065 0, 2016  tối ưu năng lượng tín hiệu điều khiển, thời 0, 4218 0, 0008  , E   0,1976 0,5604  Bd    d   gian trích mẫu, giá thành… Do đó cần có bộ  0,1137 0, 0021  0, 0524 0,1532      điều khiển đáp ứng yêu cầu trên. Bộ điều khiển dự báo MPC ra đời đã được Với: T = [x1, x2, x3] là vector 3 biến đông đảo các kỹ sư công nghệ đón nhận. Với trạng thái việc dễ hiểu, dễ cài đặt cùng với chất lượng uT = [u1, u2] là vector 2 đầu vào điều khiển điều khiển tốt, tối ưu hóa năng lượng giúp dT = [d1, d2] là vector 2 nhiễu loạn. giải quyết rất nhiều bài toán công nghiệp. yT = [y1, y2] là vector 2 biến đầu ra. Phương pháp MPC giải bài toán tối ưu đồng Bước 1: Để có thể tối ưu hóa được sự biến thời cho cả sai lệch đầu ra và năng lượng thiên năng lượng tín hiệu điều khiển thì điều khiển thông qua trọng số λ nên nâng cao chuyển mô hình thành: chất lượng đầu ra.  x (t  1)    Ad Bd   x (t )  2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU  u(t )  0    I   u(t  1)    Bằng việc nghiên cứu khảo sát từng thành z (t 1) Az z (t ) phần, từng tham số của bộ điều khiển cùng   d  u(t )   d  d (t ) với yêu cầu bài toán đặt ra về tối ưu năng B E lượng, ta sẽ thu được bộ điều khiển dự báo I    0    mong muốn. Bz Ez y (t  1)  C d 0  x(t  1)   u (t )    Cz z (t 1) Với: z(t + 1)T = [x(t +1) ; u(t)] là vector trạng thái mới. u(t) = u(t) – u(t – 1) là chênh lệch năng Hình 1: Mô tả ví dụ phương pháp MPC lượng điều khiển. 151
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2015. ISBN: 978-604-82-1710-5 Bước 2: Tính các ma trận Pz, Py, Hz, Hy Ts=0,1s thời gian quá độ chưa đến 2s). Điều 𝑧 ( 𝑡 + 1) 𝐴𝑧 này hoàn toàn dễ hiểu vì trong cùng một 𝑧 ( 𝑡 + 2) 𝐴2𝑧 khoảng thời gian thì khi Ts nhỏ thì càng phải = … 𝑧( 𝑡 ) + tính toán nhiều lần và thay đổi tín hiệu đầu … 𝑁 ⏟ [ 𝑧(𝑡 + 𝑁 𝑦 )] [ 𝐴 𝑧 𝑦 ] ⏟ vào U1 nhiều lần hơn so với Ts lớn. Điều đó ̂ 𝑍 𝑃𝑧 dẫn đến giá trị U1 tăng đột biến đảm bảo 𝐵𝑧 0 0 ∆𝑢(𝑡) nhanh chóng đưa hệ bám sát giá trị đặt. 𝐴 𝑧 𝐵𝑧 𝐵𝑧 0 ∆𝑢(𝑡 + 1) Vì vậy muốn nhanh bám giá trị đặt thì ta + … … ⋱ … [ ] 𝑁 𝑦 −1 𝑁 𝑦 −2 𝑁 −𝑁 … phải trả giá bằng khối lượng tính toán lớn, [ 𝐴𝑧 ⏟ 𝐵𝑧 𝐴 𝑧 𝐵𝑧 𝐴 𝑧 𝑦 𝑢 𝐵 𝑧] ⏟∆𝑢(𝑡 + 𝑁 𝑢 − 1) ∆𝑈 nhanh chóng và đặc biệt quan trọng là tín hiệu 𝐻𝑧 𝑦 ( 𝑡 + 1) 𝐶𝑧 𝐴 𝑧 điều khiển tăng rất lớn có thể vượt ngưỡng cho 𝐶 𝑧 𝐴2 phép. Do đó ta phải thỏa hiệp ở 2 điều này. 𝑦 ( 𝑡 + 2) 𝑧 = … 𝑧( 𝑡) + … 𝑁𝑦 [ 𝑦(𝑡 + 𝑁 𝑦 )] ⏟𝐶 𝑧 𝐴 𝑧 ] ⏟ [ ̂ 𝑌 𝑃𝑦 𝐶 𝑧 𝐵𝑧 0 0 ∆𝑢(𝑡) 𝐶 𝑧 𝐴 𝑧 𝐵𝑧 𝐶 𝑧 𝐵𝑧 0 ∆𝑢(𝑡 + 1) + … … ⋱ … [ ] 𝑁 𝑦 −2 𝑁 𝑦 −𝑁 𝑢 … 𝑁 𝑦 −1 [ 𝐶𝑧 𝐴 𝑧 𝐵𝑧 𝐶 𝑧 𝐴 𝑧 𝐵𝑧 𝐶𝑧 𝐴 𝑧 𝐵 𝑧] ⏟ ∆𝑢(𝑡 + 𝑁 𝑢 − 1) Viết gọn lại: ̂ = 𝑃𝑧 𝑧( 𝑡 ) + 𝐻 𝑧 ∆𝑈 𝑍 ̂ = 𝑃𝑦 𝑧( 𝑡 ) + 𝐻 𝑦 ∆𝑈 𝑌 trong đó: NY là tầm dự báo kết quả đầu ra. Nu là tầm điều khiển. Hình 2: Đáp ứng hệ thống khi thay đổi Ts. Bước 3: Thiết lập hàm mục tiêu: Chọn chu kì trích mẫu Ts hợp lí để tín hiệu 2 𝐽 = ‖𝑅 − 𝑃𝑦 𝑧( 𝑡 ) − 𝐻 𝑦 ∆𝑈‖2 + 𝜆‖∆𝑈‖2 . điều khiển U không quá lớn và ta chọn Ts=1s 2 khiến cho khối lượng tính toán trở nên nhẹ Ở đây: R là vector giá trị đặt mong muốn nhàng và biên độ đầu vào không quá lớn. λ là biến trọng số thể hiện tầm quan trọng tối ưu năng lượng trong Thay đổi tầm dự báo Ny với Ts=1s, Nu=5, hàm mục tiêu.   1; J là hàm mục tiêu can tối thiểu. Hay: ∆𝑈 = (𝐻 𝑦𝑇 𝐻 𝑦 + 𝜆𝐼)−1 𝐻 𝑦𝑇 (𝑟 − 𝑃𝑦 𝑧(𝑡)) Ký hiệu Pr là ma trận con chứa p hàng đầu tiên của (𝐻 𝑦𝑇 𝐻 𝑦 + 𝜆𝐼)−1 𝐻 𝑦𝑇 ; Luật điều khiển cho thời điểm t đó là: Δu(t) = Pr . (r –Py. z(t)) = Pr .r – Kz .z(t) Trong đó: Ts: Thời gian trích mẫu, r1, r2: Giá trị dặt cho đầu vào 1 và 2. Khảo sát tham số thời gian trích mẫu: Trước hết ta sẽ thay đổi thời gian trích mẫu Ts để thu được đặc tính động học của hệ thống ở mức độ chấp nhận được. Nhận xét : Khi ta chọn chu kì trích mẫu Ts càng nhỏ hệ càng nhanh chóng bám giá trị đặt và có thời gian quá độ rất ngắn (với Hình 3: Đáp ứng hệ thống khi thay đổi Ny. 152
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2015. ISBN : 978-604-82-1710-5 Nhận xét: Qua hình vẽ ta thấy khi Ny>5 Nhận xét: Ta thấy lamda càng nhỏ thì hệ thì gần như tất cả các quỹ đạo của hệ và tín thống đáp ứng càng nhanh, càng bám giá trị hiệu điều khiển tương tự như nhau và ta nên đặt nhưng ta phải trả giá tín hiệu điều khiển chọn Ny=10 để giảm khối lượng tính toán ban đầu lại lớn và thay đổi nhiều. Điều này của vi xử lí. dễ hiểu vì tín hiệu điều khiển lớn thì hệ mới nhanh chóng bám giá trị đặt và do bị đánh giá Thay đổi Nu với Ts=1, Ny =10,   0,1 ; thấp trong hàm mục tiêu khi lamda nhỏ nên nó có biến động lớn. 3. SO SÁNH VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ Khi Ts càng nhỏ thì hệ đáp ứng càng nhanh, sai lệch tĩnh ít nhưng tín hiệu điều khiển U tăng rất lớn và đòi hỏi tính toán nhiều. Khi Nu =1 thì hệ dao động nhiều, với Nu >3 thì các đặc tính của hệ là tương tự nhau. Khi Ny > 5 thì đặc tính hệ là tương đồng, để đảm bảo ổn định thì chọn Ny > Nu. Chọn Nu, Ny càng lớn thì khối lượng tính toán càng lớn. Khi lamda ( càng nhỏ thì sai lệch tĩnh Hình 4. Thay đổi Nu càng ít, hệ càng nhanh chóng bám giá trị đặt, Nhận xét: Khi Nu > 3 thì đáp ứng đầu ra khi lamda lớn thì hệ đáp ứng chậm và sai lệch giống như nhau và tín hiệu điều khiển có độ tĩnh càng rõ (vì hệ không có phản hồi đầu ra lớn vừa phải tạm chấp nhận được nên ta có thể thêm một khâu tích phân PI). Khi Nu=1 (tầm điều khiển ngắn tương tự 4. KẾT LUẬN VÀ KIếN NGHỊ deadbeat) khiến tín hiệu điều khiển lớn và có biên độ dao động cao Với phương pháp điều khiển dự báo MPC giúp cho việc tính toán tối ưu năng lượng tiêu Thay đổi lamda λ thụ cho hệ thống dễ dàng hơn. Bộ điều khiển dự báo mang lại lợi thế to lớn trong việc điều khiển các quá trình công nghiệp mà ở đó các bộ điều khiển khác không đáp ứng được yêu cầu. 5. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hoàng Minh Sơn: Cơ sở hệ thống điều khiển quá trình, NXB Khoa học và Kỹ thuật, 2006 [2] Rossiter: Model based Predictive Control - Prentice Hall, 2009. [2] Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh: Lý thuyết điều khiển tuyến tính, NXB Khoa học . và Kỹ thuật, 2003. Hình 5: Ảnh hưởng của trọng số lamda [3] Robert H. Bishop: Modern Control System, tính toán. Prentice Hall, 2012. 153

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí

65 tài liệu

2438 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright ©2025 TaiLieu.VN. All rights reserved.