Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết điều khiển hiện đại xây dựng mô hình trong điều khiển dự báo phi tuyến

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:134

Thêm vào BST

Báo xấu

32
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của luận án là xây dựng phƣơng pháp mới để nhận dạng mô hình trực tuyến cho một lớp đối tƣợng phi tuyến có trễ trong hệ thống điều khiển dự báo theo mô hình; đồng thời xây dựng cấu trúc điều khiển dự báo theo mô hình nội, áp dụng các kết quả thu đƣợc cho một đối tƣợng cụ thể trong công nghiệp.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết điều khiển hiện đại xây dựng mô hình trong điều khiển dự báo phi tuyến

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN Lê Thị Huyền Linh NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI XÂY DỰNG MÔ HÌNH TRONG ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO PHI TUYẾN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT THÁI NGUYÊN – 2015
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN Lê Thị Huyền Linh NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI XÂY DỰNG MÔ HÌNH TRONG ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO PHI TUYẾN Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển & Tự động hóa Mã số: 62. 52. 02. 16 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS. TS. Lại Khắc Lãi THÁI NGUYÊN – 2015
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI XÂY DỰNG MÔ HÌNH TRONG ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO PHI TUYẾN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT THÁI NGUYÊN – 2015
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI XÂY DỰNG MÔ HÌNH TRONG ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO PHI TUYẾN Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển & Tự động hóa Mã số: 62. 52. 02. 16 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC THÁI NGUYÊN – 2015
i LỜI CAM ĐOAN Tôi tên là Lê thị Huyền Linh, tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi dƣới sự hƣớng dẫn của tập thể các nhà khoa học và các tài liệu tham khảo đã trích dẫn. Kết quả nghiên cứu là trung thực và chƣa đƣợc công bố trên bất cứ một công trình nào khác. Tác giả luận án Lê Thị Huyền Linh
ii LỜI CẢM ƠN Trong suốt quá trình làm luận án, thực sự đã có những lúc khó khăn, tƣởng chừng nhƣ không thể tiếp tục, nhờ nhận đƣợc sự động viên, giúp đỡ của ngƣời thân, bạn bè đồng nghiệp, thầy giáo hƣớng dẫn và tập thể các nhà khoa học, tôi đã có đƣợc kết quả hôm nay. Từ sâu thẳm, tôi xin đƣợc trân trọng gửi lời cảm ơn đến tất cả. Cảm ơn những ngƣời thầy, ngƣời bạn đã đồng hành, giúp đỡ, chia sẽ cùng tôi trong giai đoạn khó khăn, vất vả nhất của chặng đƣờng luận án. Qua đây, tôi xin đƣợc bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến thầy giáo hƣớng dẫn PGS. TS. Lại Khắc Lãi đã tận tình, dìu dắt và định hƣớng cho tôi trong suốt thời gian qua. Tôi cũng xin đƣợc gửi lời cảm ơn sâu sắc và kính trọng đến các thầy cô giáo, các đồng nghiệp trong Khoa Điện, tập thể các nhà khoa học, đã đóng góp những ý kiến quý báu về chuyên môn, quan tâm, tạo điều kiện thuận lợi, giúp đỡ về công việc và thời gian. Cảm ơn Bộ môn Kỹ thuật Điện, Khoa Điện, các Phòng ban của Trƣờng Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, Đại học Thái Nguyên đã nhiệt tình, tạo điều kiện trong suốt quá trình thực hiện luận án. Từ sâu tận đáy lòng, tôi muốn đƣợc nói lời cảm tạ đến bố mẹ, chị gái, chồng và con gái bé bỏng đã luôn luôn bên tôi, hết lòng thƣơng yêu, quan tâm, sẻ chia, ủng hộ, động viên tinh thần, tình cảm, tạo điều kiện giúp tôi có nghị lực để hoàn thành quyển luận án này. Tác giả luận án Lê Thị Huyền Linh
iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................... i LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................ ii MỤC LỤC............................................................................................................. iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ....................................... vi DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU ......................................................................... ix DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ................................................................................x MỞ ĐẦU.................................................................................................................1 1. Tính cấp thiết của đề tài luận án ........................................................................1 2. Phạm vi, đối tƣợng nghiên cứu và phƣơng pháp nghiên cứu ............................3 3. Mục tiêu của luận án ..........................................................................................4 4. Những đóng góp mới về lý luận và thực tiễn của luận án .................................4 5. Bố cục của luận án .............................................................................................5 CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 7 1.1. Giới thiệu tổng quan về điều khiển dự báo theo mô hình ............................7 1.1.1. Khái niệm .....................................................................................................7 1.1.2. Nguyên lý của điều khiển dự báo theo mô hình ..........................................8 1.1.3. Các thành phần chính trong điều khiển dự báo dựa trên mô hình .............10 1.2. Những vấn đề liên quan về điều khiển dự báo hệ tuyến tính .....................15 1.3. Các ƣu nhƣợc điểm của điều khiển dự báo so với phƣơng pháp khác ......20 1.4. Những vấn đề liên quan về điều khiển dự báo hệ phi tuyến ......................21 1.5. Đề xuất hƣớng nghiên cứu giải quyết trong luận án ..................................25 1.6. Kết luận Chƣơng 1 .....................................................................................26 CHƢƠNG 2 NHẬN DẠNG NHIỄU VÀ BÙ NHIỄU CHO LỚP HỆ PHI TUYẾN CÓ TRỄ 27 2.1. Tổng quát chung về nhận dạng và mạng nơron .........................................27 2.1.1 Khái niệm về nhận dạng.............................................................................27 2.1.2 Khái quát về cấu trúc mạng nơron .............................................................28 2.1.3 Giới thiệu mạng nơron RBF.......................................................................30
iv 2.1.4 Tóm lƣợc về nhận dạng trực tuyến hệ phi tuyến sử dụng mạng nơron nhân tạo ...............................................................................................................31 2.2. Bài toán nhận dạng nhiễu cho lớp hệ phi tuyến có trễ ...............................32 2.3. Thuật toán nhận dạng nhiễu hệ phi tuyến có trễ trên cơ sở sử dụng mạng nơron RBF khi chỉ có một thành phần nhiễu .............................................33 2.3.1. Xây dựng thuật toán nhận dạng nhiễu .......................................................33 2.3.2. Ví dụ minh họa ...........................................................................................41 2.4. Tổng hợp tin hiệu bù nhiễu cho hệ thống có trễ với một kênh điều khiển .......44 2.5. Thuật toán nhận dạng nhiễu hệ phi tuyến có trễ trên cơ sở sử dụng mạng nơron RBF khi có nhiều thành phần nhiễu ................................................46 2.5.1. Xây dựng thuật toán nhận dạng ....................................................................47 2.5.2. Ví dụ minh họa ...........................................................................................54 2.6. Xác định điều kiện ứng đối cho việc bù nhiễu trong các hệ thống có trễ với nhiều thành phần nhiễu tác động................................................................57 2.7. Kết luận Chƣơng 2 .....................................................................................59 CHƢƠNG 3 TỔNG HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO DỰA THEO MÔ HÌNH NỘI CHO ĐỐI TƢỢNG CÓ TRỄ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN CHO ĐỐI TƢỢNG CSTR 61 3.1. Đặt vấn đề ..................................................................................................61 3.2. Xây dựng tiêu chuẩn tối ƣu cho bài toán điều khiển tối ƣu và điều khiển dự báo .........................................................................................................62 3.3. Xây dựng thuật toán điều khiển dự báo dựa trên mô hình nội cho lớp đối tƣợng phi tuyến có trễ trên cơ sở đã nhận dạng và bù nhiễu .....................66 3.4. Xây dựng mô hình toán cho đối tƣợng CSTR ...........................................71 3.4.1. Xây dựng mô hình toán cho đối tƣợng CSTR với một tín hiệu điều khiển76 3.4.2. Xây dựng mô hình toán cho đối tƣợng CSTR với hai tín hiệu điều khiển 79 3.5. Thiết kế mô hình nhận dạng các nhiễu cho đối tƣợng CSTR ....................81 3.5.1. Thiết kế mô hình nhận dạng nhiễu trên hai kênh h và Cb với một tín hiệu điều khiển ...................................................................................................82
v 3.5.2. Thiết kế mô hình nhận dạng nhiễu trên hai kênh h và Cb với hai tín hiệu điều khiển ..................................................................................................87 3.6. Xây dựng hệ thống điều khiển dự báo dựa trên mô hình nội cho đối tƣợng CSTR trên cơ sở đã nhận dạng và bù nhiễu ...............................................92 3.6.1. Xây dựng bộ IMPC điều khiển một kênh Cb với một tín hiệu điều khiển .......92 3.6.2. Xây dựng bộ IMPC điều khiển đồng thời cả hai kênh Cb và h với hai tín hiệu điều khiển ...........................................................................................94 3.7. So sánh bộ điều khiển PID với bộ điều khiển IMPC đã đƣợc nhận dạng và bù nhiễu để điều khiển cho đối tƣợng CSTR .............................................96 3.7.1. So sánh bộ điều khiển PID với bộ điều khiển IMPC điều khiển một kênh Cb với một tín hiệu điều khiển ...................................................................96 3.7.2. So sánh bộ điều khiển PID và bộ điều khiển IMPC điều khiển đồng thời hai kênh Cb và h với hai tín hiệu điều khiển ............................................100 3.8. Kết luận Chƣơng 3 ...................................................................................105 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................................107 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN........109 TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................110
vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Danh mục các ký hiệu T thời gian trích mẫu X(tk ) trạng thái tại thời điểm tk X(tk 1 ), X(tk 2 ),... trạng thái thại thời điểm tk+1, tk+2 x (t ) đầu ra của đối tƣợng điều khiển u (t ) , U(t ) tác động điều khiển τ thời gian trễ ai các thông số đặc trƣng cho động học của đối tƣợng f () , F( X ) vectơ các tác động nhiễu fˆ ( X ) , Fˆ ( X ) hàm đánh giá của f ( X ) wi* , wij * các trọng số lý tƣởng ε , εi sai số xấp xỉ εM số nhỏ nhất bất kỳ cho trƣớc ε* , ε*i sai số xấp xỉ lý tƣởng wˆ i , wˆ ij các trọng số đánh giá wi , wij sai lệch trọng số đánh giá A, B, D các ma trận thông số đặc trƣng của đối tƣợng O ma trận với tất cả các thành phần bằng không Im ma trận đơn vị i (X) các hàm cơ sở Ci , Cij tâm của hàm cơ sở i , ij độ trải rộng của hàm cơ sở e(t ) , E(t ) sai số trạng thái đầu ra f (X) sai số nhiễu đối tƣợng thực và nhiễu đánh giá P,Q ma trận đối xứng xác định dƣơng rmin (Q) , rmax (Q) giá trị riêng nhỏ nhất, lớn nhất của ma trận Q hệ số dƣơng 0
vii Pn , Pn dòng thứ n và n m2 i của ma trận P m2 i udk (t ), Udk (t ) tín hiệu điều khiển ub (t ), Ub (t ) tín hiệu điều khiển bù ( B) , (D) không gian hạng của ma trận B, D , các tập Compact h mức dung dịch Cb nồng độ dung dịch l khoảng cách từ van đến thành bình T1, T2, T3 các van điện T hằng số thời gian mv1, mv2, mv3 lƣu lƣợng của các dung dịch K hệ số truyền của van điện  góc mở van Danh mục các chữ viết tắt ARMAX Autoregressive Moving Average with Exogenous CSTR Continuous Stirred Tank Reactor DMC Dynamic matrix control DLP Double-Layer Perceptron feedforward neural network EHAC Extended Horizon Adaptive Control FIR Finite Impulse Response HEICON Hierarchical Constraint Control IMPC Internal Model Predictive Control GPC Generalized Predictive Control LS Least Squares MAC Model Algorithmic Control MIMO Multiple Input Multiple Output MPC Model Predictive Control NAV Nonlinear Absolute Values
viii OPC Optimum Predictive Control PFC Predictive Functional Control PID Proportional Integral Derivative RMPCT Robust MPC Technology RBF Radial Basic Funtions SMC Sequential Monte Carlo SISO Single Input Single Output
ix DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 1.1. Bảng phân loại một số phƣơng pháp sử dụng cho xây dựng mô hình, giải bài toán tối ƣu cho đối tƣợng tuyến tính, phi tuyến trong MPC ................... 14 Bảng 1.2. Bảng tóm lƣợc một số phƣơng pháp nhận dạng mô hình dự báo của một số phƣơng pháp MPC .................................................................................. 17 Bảng 1.3. Bảng tóm lƣợc một số kỹ thuật MPC của một số hãng trên thế giới .. 17
x DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1. Hình ảnh về ứng dụng điều khiển trong công nghệ xử lý hóa chất ....... 8 Hình 1.2. Nguyên lý cơ bản của điều khiển dự báo dựa trên mô hình .................. 9 Hình 1.3. Sơ đồ khối hệ thống điều khiển dự báo dựa trên mô hình ................... 11 Hình 1.4. Cấu trúc mô hình lớp đối tƣợng phi tuyến có trễ ................................. 25 Hình 2.1. Sai số đầu ra của đối tƣợng thực và mô hình ....................................... 27 Hình 2.2. Cấu trúc hệ thống phi tuyến ................................................................. 28 Hình 2.3. Cấu trúc của một số mạng nơron thƣờng gặp ...................................... 29 Hình 2.4. Cấu trúc mạng RBF xấp xỉ hàm f (X) ................................................. 36 Hình 2.5. Sơ đồ cấu trúc hệ thống nhận dạng nhiễu cho các đối tƣợng có trễ trên cơ sở mô hình song song và mạng nơron............................................................. 41 Hình 2.6. Mô hình đối tƣợng hệ phi tuyến (2.35) dùng trong mô phỏng ............. 42 Hình 2.7. Sơ đồ cấu trúc nhận dạng nhiễu dựa trên cơ sở mạng nơron RBF ...... 43 Hình 2.8. Các đáp ứng tín hiệu đầu ra của hệ (2.35) ........................................... 43 Hình 2.9. So sánh thành phần phi tuyến F(X) của hệ (2.35) và thành phần nhiễu đƣợc nhận dạng qua RBF ..................................................................................... 43 Hình 2.10. Sai lệch giữa nhiễu nhận dạng và nhiễu thực của hệ thống ............... 44 Hình 2.11. Sơ đồ kênh tạo tín hiệu bù ................................................................. 45 Hình 2.12. Sơ đồ cấu trúc các mạng nơron xấp xỉ các hàm f1 ( X ) , f 2 ( X ) , , f m2 ( X ) của hệ (2.44) ....................................................................................... 48 Hình 2.13. Sơ đồ cấu trúc nhận dạng các nhiễu cho các lớp đối tƣợng có trễ trong kênh điều khiển .................................................................................................... 54 Hình 2.14. Sơ đồ cấu trúc nhận dạng các nhiễu dựa trên cơ sở mạng nơron RBF .............................................................................................................................. 55 Hình 2.15. Các đáp ứng tín hiệu đầu ra của hệ (2.74) ......................................... 55 Hình 2.16. So sánh thành phần phi tuyến F(X) của hệ (2.74) và thành phần các nhiễu đƣợc nhận dạng qua RBF ........................................................................... 56 Hình 2.17. Sai số của mô hình nhận dạng và đối tƣợng thực (2.74) ................... 56 Hình 2.18. Sơ đồ cấu trúc của đối tƣợng có trễ trong kênh điều khiển, có nhiễu phụ thuộc trạng thái tác động và kênh bù nhiễu trên cơ sở nhận dạng nhiễu ...... 59
xi Hình 3.1. Sơ đồ cấu trúc của hệ thống điều khiển dựa trên mô hình dự báo cho lớp đối tƣợng có trễ .............................................................................................. 68 Hình 3.2. Sơ đồ cấu trúc hệ thống điều khiển dựa trên mô hình dự báo cho đối tƣợng có trễ dựa trên cơ sở nhận dạng bằng mạng nơron đã có bù nhiễu ........... 70 Hình 3.3. Mô hình bình phản ứng khuấy trộn liên tục CSTR.............................. 72 Hình 3.4. Sơ đồ cấu trúc nhận dạng các nhiễu cho đối tƣợng CSTR dùng mạng nơron RBF và cơ cấu thích nghi AB với một tín hiệu điều khiển ....................... 82 Hình 3.5. Sơ đồ khối mô tả đối tƣợng thực ......................................................... 83 Hình 3.6. Sơ đồ khối mô tả hàm nhiễu F(X) sử dụng một tín hiệu điều khiển ... 83 Hình 3.7. Tín hiệu hàm nhiễu mức dung dịch f1 và nhiễu nồng độ dung dịch f2 của đối tƣợng thực và sau khi nhận dạng sử dụng một tín hiệu điều khiển với thời gian trễ   30s ..................................................................................................... 84 Hình 3.8. Đáp ứng mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb sử dụng một tín hiệu điều khiển với thời gian trễ   30s ............................................................. 85 Hình 3.9. Sơ đồ khối mô tả hàm nhiễu F(X) + hàm sin trong trƣờng hợp sử dụng một tín hiệu điều khiển ........................................................................................ 86 Hình 3.10. Tín hiệu hàm nhiễu mức dung dịch f1 và nhiễu nồng độ dung dich f2 của đối tƣợng thực và sau khi nhận dạng trong trƣờng hợp nhiễu có thêm hàm sin sử dụng một tín hiệu điều khiển với thời gian trễ   30s ................................... 86 Hình 3.11. Đáp ứng mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb trong trƣờng hợp nhiễu có thêm hàm sin sử dụng một tín hiệu điều khiển với thời gian trễ   30s .............................................................................................................................. 87 Hình 3.12. Sơ đồ cấu trúc nhận dạng các nhiễu cho đối tƣợng CSTR dùng mạng nơron RBF và cơ cấu thích nghi AB với hai tín hiệu điều khiển......................... 88 Hình 3.13. Sơ đồ khối mô tả hàm nhiễu F(X) sử dụng hai tín hiệu điều khiển ... 88 Hình 3.14. Tín hiệu hàm nhiễu mức dung dịch f1 và nhiễu nồng độ dung dịch f2 của đối tƣợng thực và sau khi nhận dạng trong trƣờng hợp sử dụng hai tín hiệu điều khiển với thời gian trễ   30s ..................................................................... 89 Hình 3.15. Đáp ứng mức dung dịch và nồng độ dung dịch sử dụng hai tín hiệu điều khiển với thời gian trễ   30s ..................................................................... 90
xii Hình 3.16. Sơ đồ khối mô tả hàm nhiễu F(X) + hàm sin sử dụng hai tín hiệu điều khiển ..................................................................................................................... 91 Hình 3.17. Tín hiệu hàm nhiễu mức dung dịch f1 và nhiễu nồng độ dung dịch f2 của đối tƣợng thực và sau khi nhận dạng trong trƣờng hợp nhiễu có thêm hàm sin sử dụng hai tín hiệu điều khiển với thời gian trễ   30s .................................... 91 Hình 3.18. Đáp ứng mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb của đối tƣợng và sau khi nhận dạng khi có thêm hàm sin sử dụng hai tín hiệu điều khiển với thời gian trễ   30s ..................................................................................................... 92 Hình 3.19. Sơ đồ cấu trúc điều khiển một kênh nồng độ dung dịch Cb sử dụng một tín hiệu điều khiển theo cấu trúc IMPC ........................................................ 93 Hình 3.20. Đáp ứng nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển IMPC sử dụng một tín hiệu điều khiển cho đối tƣợng có trễ   5s ................................................... 93 Hình 3.21. Sơ đồ cấu trúc điều khiển hai kênh mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb sử dụng hai tín hiệu điều khiển theo cấu trúc IMPC ............................... 95 Hình 3.22. Đáp ứng mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển IMPC sử dụng hai tín hiệu điều khiển cho đối tƣợng có trễ   5s ..................... 95 Hình 3.23. Sơ đồ cấu trúc so sánh bộ điều khiển PID chƣa có nhận dạng và bù nhiễu với bộ điều khiển dự báo theo IMPC điều khiển một kênh nồng độ dung dịch Cb .................................................................................................................. 97 Hình 3.24. Đáp ứng nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển PID chƣa có nhận dạng, bù nhiễu và của bộ điều khiển IMPC sử dụng một tín hiệu điều khiển cho đối tƣợng khi không có trễ   0s ........................................................................ 97 Hình 3.25. Đáp ứng nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển PID chƣa có nhận dạng, bù nhiễu và của bộ điều khiển IMPC sử dụng một tín hiệu điều khiển cho đối tƣợng khi có trễ   5s ................................................................................... 98 Hình 3.26. Sơ đồ cấu trúc so sánh bộ điều khiển IMPC và PID có tích hợp nhận dạng và bù nhiễu điều khiển một kênh nồng độ dung dịch Cb ............................ 99 Hình 3.27. Đáp ứng nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển IMPC và PID có tích hợp nhận dạng và bù nhiễu sử dụng một tín hiệu điều khiển cho đối tƣợng khi không có trễ   0s ........................................................................................ 99
xiii Hình 3.28. Đáp ứng nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển IMPC và PID có tích hợp nhận dạng và bù nhiễu sử dụng một tín hiệu điều khiển cho đối tƣợng có trễ   5s .............................................................................................................. 99 Hình 3.29. Sơ đồ cấu trúc sử dụng bộ PID điều khiển đồng thời hai kênh h và Cb với hai tín hiệu điều khiển.................................................................................. 101 Hình 3.30. Sơ đồ cấu trúc so sánh bộ PID chƣa nhận dạng và bù nhiễu với bộ IMPC điều khiển hai kênh mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb............. 102 Hình 3.31. Đáp ứng tín hiệu mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển PID chƣa nhận dạng, bù nhiễu và của bộ IMPC sử dụng hai tín hiệu điều khiển cho đối tƣợng khi không trễ   0s .................................................. 102 Hình 3.32. Đáp ứng tín hiệu mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển PID chƣa nhận dạng, bù nhiễu và của bộ IMPC sử dụng hai tín hiệu điều khiển cho đối tƣợng khi có trễ   5s ........................................................ 103 Hình 3.33. Sơ đồ cấu trúc so sánh bộ điều khiển IMPC và PID có tích hợp nhận dạng và bù nhiễu điều khiển hai kênh mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb ............................................................................................................................ 104 Hình 3.34. Đáp ứng tín hiệu mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển IMPC và PID có tích hợp nhận dạng và bù nhiễu sử dụng hai tín hiệu điều khiển cho đối tƣợng khi không trễ   0s .................................................. 104 Hình 3.35. Đáp ứng tín hiệu mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển IMPC và PID có tích hợp nhận dạng và bù nhiễu sử dụng hai tín hiệu điều khiển cho đối tƣợng có trễ   5s .............................................................. 105
1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài luận án Hiện nay, trong công nghiệp cũng nhƣ dân dụng có rất nhiều phƣơng pháp điều khiển khác nhau đƣợc nghiên cứu và áp dụng vào thực tiễn. Trong số đó phải kể tới những bộ điều khiển nhƣ bộ điều khiển PID kinh điển, bộ điều khiển mờ, bộ điều khiển nơron và các bộ điều khiển cao cấp khác. Do yêu cầu khắt khe về công nghệ, chất lƣợng sản phẩm cũng nhƣ dịch vụ và sự cạnh tranh trên thị trƣờng dẫn tới việc đòi hỏi cần phải có những phƣơng pháp điều khiển đáp ứng đƣợc những yêu cầu thực tế và cải thiện đƣợc chất lƣợng của hệ thống, đặc biệt là trong các trƣờng hợp hệ thống phải đối mặt với nhiễu, có trễ, có ràng buộc, các đối tƣợng có quá trình động học chậm,... Trong số đó phải kể tới phƣơng pháp điều khiển dự báo theo mô hình (MPC - Model Predictive Control). Điều khiển dự báo dựa trên mô hình là sự kết hợp của một số lĩnh vực đã đƣợc ứng dụng trong kỹ thuật điều khiển, điển hình đó là hai lĩnh vực điều khiển tối ƣu và nhận dạng hệ thống. Ngay nhƣ tên của nó “điều khiển dự báo dựa trên mô hình” có nghĩa là phƣơng pháp này cần phải sử dụng một mô hình dự báo để ƣớc lƣợng (hay dự báo) các giá trị của đại lƣợng cần điều khiển, còn gọi là các đầu ra trong tƣơng lai để phục vụ cho bài toán điều khiển [17], [30], [47], [74]. Phƣơng pháp điều khiển dự báo đã đƣợc ứng dụng rất thành công đối với các mô hình tuyến tính, và áp dụng thành công trong công nghiệp. Tuy nhiên trong thực tế để mô tả một cách chính xác cần kể đến các yếu tố ảnh hƣởng thì đa số các đối tƣợng đều có dạng mô hình phi tuyến. Do đó việc phát triển bộ điều khiển dự báo cho các mô hình phi tuyến là cần thiết. Trong thực tế bộ điều khiển dự báo theo mô hình phi tuyến đã đƣợc ứng dụng cho một lớp các đối tƣợng cụ thể và đạt đƣợc những kết quả nhất định. Đặc biệt, đối với các đối tƣợng có trễ thƣờng gặp rất nhiều trong công nghiệp lọc dầu, hóa dầu, công nghiệp hóa chất, công nghiệp thực phẩm, công nghiệp giấy,… Để xây dựng các hệ thống điều khiển cho các đối tƣợng có trễ, đã có nhiều phƣơng pháp đƣợc đề xuất [5], [6], [17], [30], [70], [74]. Đáng chú ý trong các phƣơng pháp đó là các phƣơng pháp xây dựng hệ thống điều khiển có mô hình dự báo. Điều khiển dự báo tỏ rõ tính ƣu việt đối với các đối tƣợng có trễ, các
2 đối tƣợng có động học chậm (slow dynamical plants) và các trƣờng hợp có các ràng buộc đối với tín hiệu điều khiển và vectơ trạng thái [17], [30], [57], [70]. Tuy nhiên một trong những khó khăn chính đối với MPC phi tuyến là phải giải một bài toán tối ƣu hóa trực tuyến phi tuyến, lặp lại. Khó khăn đó sẽ tăng lên nhiều khi có sự tác động của nhiễu, của các thành phần không mô hình hóa đƣợc hay còn gọi là các nhiễu bất định [30], [70]. Sự tồn tại của các yếu tố bất định làm cho vấn đề điều khiển dự báo khó khăn gấp bội, do phải đồng thời xử lý tính phức tạp của bài toán tối ƣu hóa phi tuyến trực tuyến và xử lý các yếu tố bất định. Trong công trình mang tính tổng quan tác giả Mayne D. Q. và các cộng sự đã nhấn mạnh mức độ phức tạp đặt biệt này (extra level of complexity) và nêu rõ: hầu hết các công trình đã được công bố liên quan đến điều khiển dự báo bền vững với các đối tượng phi tuyến bất định mới chỉ xem xét các hệ không chứa trễ, không chứa các ràng buộc đối với vectơ trạng thái, vectơ đầu vào điều khiển và vectơ tín hiệu đầu ra [50]. Đối với các đối tƣợng phi tuyến bất định có trễ, độ phức tạp nêu trên còn đƣợc cộng thêm phần trở ngại do hiệu ứng trễ gây ra. Mặt khác, do các đối tƣợng có trễ này rất phổ biến trong công nghiệp, yêu cầu nâng cao chất lƣợng điều khiển ngày càng cao, dẫn đến vấn đề xây dựng các phƣơng pháp điều khiển dự báo cho lớp đối tƣợng này càng trở nên bức thiết. Nhằm góp phần giải quyết vấn đề này, luận án đặt vấn đề nghiên cứu: điều khiển dự báo cho lớp đối tượng với thành phần phi tuyến bất định, có trễ và không có các ràng buộc kèm theo. Luận án đi sâu nghiên cứu, đề xuất phƣơng pháp điều khiển dự báo cho một lớp đối tƣợng phi tuyến có trễ dựa trên cơ sở nhận dạng nhiễu sử dụng mạng nơron. Hệ phi tuyến này đƣợc biểu diễn bằng một hệ tuyến tính có trễ cộng thêm thành phần phi tuyến bất định (uncertain), thành phần phi tuyến này đƣợc hiểu là các nhiễu bất định hay các nhiễu nội sinh, không đo đƣợc, phụ thuộc vào trạng thái (state-dependent disturbances) và là các yếu tố không mô hình hóa đƣợc. Trƣớc hết ta cần nhận dạng đƣợc các nhiễu tác động lên hệ thống bằng luật cập nhật trọng số trên cơ sở mạng nơron xuyên tâm (RBF - Radial Basic Functions) thực hiện trực tuyến. Khi đã nhận dạng đƣợc các nhiễu với mức độ chính xác tùy ý thì nếu thỏa mãn các điều kiện ứng đối ta hoàn toàn có thể bù trừ các tác động của nhiễu. Lúc này bài toán điều khiển trở nên dễ dàng hơn bởi hệ trở thành tuyến tính có trễ với
3 các tham số xác định, từ đây ta có thể đi đến tổng hợp bộ điều khiển dự báo theo mô hình nội (IMPC - Internal Model Predictive Control) cho hệ. Ta biết rằng MPC là một phƣơng pháp điều khiển rất phù hợp cho hệ có trễ, các phƣơng pháp MPC cho hệ tuyến tính có trễ đƣợc phát triển trong những năm vừa qua đã đạt đƣợc những kết quả nhất định, tuy nhiên một đặc điểm khó khăn khi thực hiện trong thực tế là bộ điều khiển luôn luôn phải giải bài toán tối ƣu trực tuyến, tín hiệu điều khiển tối ƣu chỉ đƣợc tính cho thời điểm kế tiếp, do vậy phần cứng phải thực hiện rất nhiều phép tính toán, nhiều khi không đảm bảo tính thời gian thực, hoặc cũng có thể không ổn định nếu bài toán tối ƣu không có nghiệm. Quá trình giải mất nhiều thời gian đặc biệt khi tồn tại các điều kiện ràng buộc chặt chẽ. Việc tìm ra các phƣơng pháp mới nhằm khắc phục các khó khăn nêu trên đang là nhiệm vụ cấp bách đặt ra. 2. Phạm vi, đối tƣợng nghiên cứu và phƣơng pháp nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Luận án nghiên cứu về nhận dạng và điều khiển một lớp đối tƣợng phi tuyến có trễ thƣờng gặp trong công nghiệp trên cơ sở mô hình dự báo và nhận dạng nhiễu trực tuyến sử dụng mạng nơron RBF. Phạm vi nghiên cứu của luận án: Luận án đi sâu nghiên cứu nghiên cứu nhận dạng nhiễu, bù trừ nhiễu và điều khiển dự báo theo mô hình cho các đối tƣợng có trễ trên kênh điều khiển. Với tính chất đặc thù và những ƣu điểm vốn có, điều khiển dự báo đƣợc ƣu tiên áp dụng cho các đối tƣợng có trễ, các đối tƣợng có động học biến đổi chậm và cho các trƣờng hợp có các ràng buộc đối với vectơ trạng thái và/hoặc vectơ điều khiển. Trong khuôn khổ cho phép, luận án chỉ tập trung nghiên cứu xây dựng phƣơng pháp nhận dạng nhiễu trực tuyến và phƣơng pháp điều khiển dự báo theo mô hình cho các đối tƣợng có trễ trong điều khiển. Bài toán điều khiển dự báo cho các đối tƣợng này khi có ràng buộc đƣợc xem là bƣớc phát triển tiếp theo của luận án. Tuy nhiên, một khi đã nhận dạng trực tuyến đƣợc nhiễu, vấn đề điều khiển dự báo có các ràng buộc có thể đƣợc giải quyết bằng các phƣơng pháp hiện có [30]. Phương pháp nghiên cứu: Luận án sử dụng phƣơng pháp phân tích, đánh giá và tổng hợp. Thông qua nghiên cứu lý thuyết để đề xuất vấn đề cần giải quyết và xây dựng thuật toán giải quyết vấn đề đó, kiểm chứng các nghiên cứu lý