intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

luận văn: ĐIÊU KHIEN THIÊT BỊ PHẢN ỨNG KHUẤY TRỘN LIÊN TỤC CSTR SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN

Chia sẻ: Nguyễn Thị Bích Ngọc | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:26

181
lượt xem
31
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Cùng với sự phát triểncủa đất nước,hiện nay sự nghiệp công nghiệp hóa,hiện đại ngày càng phát triển mạnh mẽ,sự tiến bộ khoa học kĩ thuật, trong đó có kỹ thuật điều khiển tự động- thông minh cũng góp phần lớn tạo điều kiện nâng cao hiệu quả quá trình sản xuất và đảm bảo yêu cầu về bảo vệ người, máy móc và môi trường.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: luận văn: ĐIÊU KHIEN THIÊT BỊ PHẢN ỨNG KHUẤY TRỘN LIÊN TỤC CSTR SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN

  1. 1 B GIÁO D C VÀ ĐÀO T O Đ I H C ĐÀ N NG VÕ Đ I BÌNH ĐI U KHI N THI T B PH N NG KHU Y TR N LIÊN T C CSTR S D NG GI I THU T DI TRUY N Chuyên ngành: T ñ ng hóa Mã s : 60.52.60 TÓM T T LU N VĂN TH C SĨ K THU T Đà N ng, Năm 2012
  2. 2 Công trình ñư c hoàn thành t i Đ I H C ĐÀ N NG Ngư i hư ng d n khoa h c: TS. NGUY N QU C Đ NH Ph n bi n 1: TS. NGUY N BÊ Ph n bi n 2: PGS.TS. NGUY N H NG ANH Lu n văn ñư c b o v t i H i ñ ng ch m Lu n văn t t nghi p Th c sĩ K thu t h p t i Đ i h c Đà N ng vào ngày 30 tháng 6 năm 2012 Có th tìm hi u lu n văn t i: - Trung tâm Thông tin - H c li u, Đ i h c Đà N ng - Trung tâm H c li u, Đ i h c Đà N ng.
  3. 3 M Đ U 1. Lí do ch n ñ tài Cùng v i s phát tri n c a ñ t nư c, hi n nay s nghi p công nghi p hóa, hi n ñ i hóa ngày càng phát tri n m nh m , s ti n b c a khoa h c k thu t, trong ñó k thu t ñi u khi n t ñ ng - thông minh cũng góp ph n r t l n t o ñi u ki n ñ nâng cao hi u qu trong quá trình s n xu t và ñ m b o các yêu c u v b o v con ngư i, máy móc và môi trư ng. Ngành công nghi p hóa ch t là m t trong nh ng ngành kinh t r t quan tr ng. Công nghi p hóa ch t s n xu t các hóa ch t cơ b n hay h p ch t ph c t p, cung c p nguyên li u ph c v cho r t nhi u các ngành công nghi p khác và ñ i s ng c a con ngư i. Vì v y yêu c u ñ t ra là các s n ph m c a ngành ph i ñ t ñư c ch t lư ng ngày càng cao. B t bu c trong quá trình ñi u khi n các ñ i lư ng cơ b n như lưu lư ng, áp su t, nhi t ñ , n ng ñ ,… c n ñáp ng v i ñ chính xác cao ñ ph c v cho quá trình s n xu t ñ t hi u qu t t hơn. Đ c thù c a quá trình công ngh s n xu t hóa ch t là khó thay ñ i thi t k v công ngh , mô hình ph c t p, ch u nh hư ng c a nhi u ñ i tư ng tác ñ ng ñ c bi t là các tác ñ ng khó xác ñ nh như nhi t ñ … Nên trong ñi u khi n ta ph i thi t l p m t h th ng ñi u khi n phù h p v i ñ c thù c a quá trình công ngh có tính thích ng cao. Thi t b ph n ng khu y tr n liên t c (CSTR- Continuous stirred tank reactor) là m t trong nh ng thi t b thư ng ñư c s d ng trong ngành hóa ch t, v i thi t b này có th th c hi n các ph n ng hóa h c ñ t o ra các lo i môi ch t m i. Cùng v i s phát tri n c a k thu t ñi u khi n t ñ ng hi n nay thì có nhi u cách ñ ñi u khi n thi t b CSTR (ñi u khi n quá trình hóa h c) ch ng h n s d ng b ñi u khi n PID kinh ñi n, ñi u khi n m , nơron,…nhưng m i b ñi u khi n ñ u có ưu và như c ñi m nh t ñ nh. Hi n nay, v i b ñi u khi n s d ng m ng h i quy có thêm m t hư ng phát tri n m i trong lĩnh v c nghiên c u thi t k ñi u khi n h th ng, có r t nhi u ng d ng trong lĩnh v c ñi u khi n trong công nghi p hi n nay. B ñi u khi n s d ng m ng h i quy v nguyên t c là b ñi u khi n tĩnh phi tuy n, có th ñư c thi t k v i ch t lư ng h th ng cho trư c theo m t ñ chính xác tuỳ ý và làm vi c theo nguyên lý tư duy c a con ngư i. Tuy nhiên, c u trúc c a m ng h i quy s r t ph c t p và vi c ñi u ch nh các tham s c a m ng cho thích h p
  4. 4 s khó hơn. Có nhi u lo i m ng h i quy như : m ng h i quy m , m ng h i quy nơron... ñã ñư c ñưa ra cùng v i thu t toán cho vi c h c c a chúng G n ñây, m t s cách h c d a trên gi i thu t di truy n, ti n hóa ñư c dùng trong thi t k m ng h i quy ñư c ñ xu t ñ gi i quy t các v n ñ h c cho b ñi u khi n h i quy. M c ñích c a nh ng cách h c này là phát tri n, c i ti n ñ nâng cao hi u su t trong vi c ñi u khi n. V i phương hư ng như trên, tác gi s tìm hi u, nghiên c u ng d ng gi i thu t di truy n vào m ng nơron ñ ñi u khi n thi t b ph n ng khu y tr n liên t c. Đó là lí do ch n ñ tài "ĐI U KHI N THI T B PH N NG KHU Y TR N LIÊN T C CSTR S D NG GI I THU T DI TRUY N" 2. M c ñích nghiên c u - Hi u rõ lí thuy t m ng h i quy, m ng nơron và thu t toán di truy n GA - ng d ng GA vào vi c thi t k b ñi u khi n ñi u thi t b ph n ng khu y tr n liên t c CSTR - S d ng ñư c ph n m m MATLAB SIMULINK làm công c xây d ng mô hình mô ph ng k t qu . 3. Đ i tư ng nghiên c u - Thi t b ph n ng khu y tr n liên t c CSTR - Continuous-stirred tank reactor; - M ng nơ ron; - Thu t toán di truy n GA. 4. Ph m vi nghiên c u - K t h p gi i thu t di truy n và m ng nơ ron ñ ñi u khi n thi t b CSTR cho tín hi u theo mong mu n. 5. Phương pháp nghiên c u - Nghiên c u lý thuy t k t h p v i mô ph ng mô hình b ng công c Matlab – Simulink, s là cơ s ñ ti p t c nghiên c u trong th c t . 6. Ý nghĩa c a ñ tài Ý nghĩa khoa h c N u th c hi n thành công, ñ tài s mang l i m t hư ng ñi m i trong vi c thi t k m t b ñi u khi n t i ưu có s d ng gi i thu t di truy n. Bên c nh vi c gi ñư c ưu ñi m c a b ñi u khi n nơron, phương pháp m i s b sung cho
  5. 5 m ng m t kh năng h c mang tính di truy n nh m ñưa ra hư ng gi i quy t t i ưu nh t trong các trư ng h p x y ra v i ñ i tư ng. Qua ñó t o ra m t công c ñi u khi n m nh trong ñi u khi n quá trình s d ng trí tu nhân t o. Ý nghĩa th c ti n Đ tài th c hi n làm cơ s ñ th c hi n các b ñi u khi n s d ng trí tu nhân t o có kh năng ñi u khi n các h th ng ph c t p v i ch t lư ng ñ t yêu c u. 7. C u trúc lu n văn : Lu n văn g m 4 chương: CHƯƠNG 1: THI T B PH N NG KHU Y TR N LIÊN T C CONTINUOUS STIRRED TANK REACTOR - CSTR 1.1. Gi i thi u thi t b ph n ng khu y tr n liên t c 1.2. C u hình thi t b CSTR 1.3. Phương trình toán h c c a ñ i tư ng CHƯƠNG 2: T NG QUAN LÝ THUY T 2.1. Gi i thi u t ng quan v m ng nơron 2.2. Gi i thi u t ng quan v thu t toán di truy n GA – Genetic Algorithm CHƯƠNG 3: THI T K B ĐI U KHI N S D NG GI I THU T DI TRUY N 3.1. Xây d ng mô hình b ñi u khi n s d ng gi i thu t di truy n 3.2. Tính toán các thông s trong thi t b CSTR CHƯƠNG 4: MÔ PH NG VÀ NH N XÉT 4.1. Mô ph ng b ñi u khi n 4.2. K t qu mô ph ng 4.3. Nh n xét k t qu mô ph ng
  6. 6 CHƯƠNG 1 THI T B PH N NG KHU Y TR N LIÊN T C CONTINUOUS STIRRED TANK REACTOR - CSTR 1.1. GI I THI U THI T B PH N NG KHU Y TR N LIÊN T C Thi t b khu y tr n liên t c (CSTR) ñư c bi t ñ n như m t thùng ch a l n ho c m t lò ph n ng, là m t d ng thi t b ph n ng ph bi n trong kĩ thu t hóa h c. M t thi t b CSTR thư ng dùng ñ nói ñ n m t mô hình ñư c s d ng ñ ñánh giá s thay ñ i c a các thành ph n h p ch t trong quá trình ph n ng, v i vi c s d ng m t thùng (b ) ch a có thi t b khu y ho t ñ ng liên t c, nh m cho s n ph m ñ u ra theo yêu c u. Mô hình này làm vi c v i h u h t các lưu ch t như : ch t l ng, khí ñ t, bùn than, xi măng... Cách x lý c a m t thi t b CSTR là thư ng x p x hay hư ng theo m t m u lý tư ng g i là Continuous Ideally Stirred-Tank Reactor (CISTR). T t c các tính toán ñ u ñư c x p x v i các ñi u ki n lý tư ng. Trong m t lò ph n ng khu y tr n hoàn h o, h p ch t ñ u ra là ñ ng nh t ñư c c u thành t các h p ch t hóa h c ñ u vào, ho t ñ ng v i th i gian và t c ñ ph n ng n ñ nh. N u th i gian tr n n ñ nh là t 5 ñ n 10 chu kì thì ta coi như ñã ñ t ñư c yêu c u kĩ thu t. Các thi t b CSTR khi ñư c s d ng thư ng ñư c ñơn gi n hóa các công th c tính toán kĩ thu t và có th ñư c s d ng ñ mô t các nghiên c u v ph n ng. Hình 1.1. Thi t b CSTR - Continuous-stirred tank reactor
  7. 7 1.2. C U HÌNH THI T B CSTR 1.2.1. C u hình thi t b CSTR dòng ch t 2 bi n ngõ vào và 2 bi n ngõ ra 1.2.2. C u hình thi t b CSTR dòng ch y qua 2 bi n ngõ vào và 2 bi n ngõ ra 1.2.3. C u hình thi t b CSTR có ngu n nhi t 3 bi n ngõ vào, 3 bi n ngõ ra 1.2.4. C u hình thi t b CSTR có ngu n nhi t 2 bi n ngõ vào (Tc0 và Ca0), 2 bi n ngõ ra(Tavà Ca) 1.3. PHƯƠNG TRÌNH TOÁN H C C A Đ I TƯ NG Hình 1.6. H th ng CSTR có ngu n nhi t 2 bi n ngõ vào (Tc0 và Ca0), 2 bi n ngõ ra (Tavà Ca) B ng 1.1. Kí hi u các ñ i lư ng Kí hi u Ý nghĩa Đơn v q Lưu lư ng dòng ch y ch t A Lít/phút Ca0 N ng ñ mol c a ch t A mol /lít T0 Nhi t ñ ch t ñưa vào ph n ng K Tc0 Nhi t ñ vào ngu n nhi t K V Th tích b n = th tích h n h p ph n ng Lít ha H s truy n nhi t J/phút.K k0 H s va ch m 1/phút E/R Năng lư ng ho t hóa K R H ng s khí - ∆H Entanpi ph n ng (s c ph n nhi t) cal/mol ρ Kh i lư ng riêng c a ch t ph n ng g/lít ρc Kh i lư ng riêng c a ch t làm thi t b ngu n nhi t g/lít Cp Nhi t dung riêng c a ch t ph n ng cal/g.K Cpc Nhi t dung riêng c a ch t làm thi t b ngu n nhi t cal/g.K qc Lưu lư ng dòng ch y ngu n nhi t Ml/phút Ta Nhi t ñ c a h p ch t sau ph n ng oC Ca N ng ñ mol c a ch t B mol/lít
  8. 8 T h th ng CSTR ñã ch n và theo tài li u [11] [12] [14] [15] ñã xác ñ nh mô hình toán cho h th ng CSTR như sau: Phương trình cân b ng mol cho thi t b khu y tr n liên t c: dn j dn j   dn  =  + j  dt  dt    (1.1)   ñl  dt  R = q (C 0 j − C j ) + ∑ν i , j ri V dC j r (1.2) V dt i =1 Trong ñó: ν : t c ñ chuy n hóa cơ ch t r : t c ñ ph n ng r = k.cjn n : b c ph n ng Theo phương trình Arrhenius k = k0.exp  −  E   (1.3)  RT  Trong ñó: k0: h s va ch m Xét c th ph n ng pha l ng, ñ ng tích: A => B Phương trình t c ñ : E − r = k0e RT CA (1.4) Phương trình cân b ng v t ch t cho ch t A: E dCa q − = (Ca 0 − Ca ) − k0Ca e RTa (1.5) dt V Ta có phương trình cân b ng nhi t c a thi t b khu y tr n liên t c có d ng: dQ I = Q S 1 − Q S 2 − Q D − Qv + Q R + QC (1.6) dt V i QI là nhi t lư ng c a h : Q I = mC p T = ρVC p T (1.7) QS1, QS2 dòng nhi t ñ i lưu do h n h p ñ u mang vào và h n h p ph n ng mang ra. QS1 = ρqC p1T0 (1.8)
  9. 9 QS 2 = ρqC p 2Ta (1.9) Trong ñó: QD : lư ng nhi t trao ñ i gi a h n h p ph n ng và tác nhân t i nhi t qua thành thi t b . Đ i v i trư ng h p này QD =0 Qv : Lư ng nhi t t n th t ra môi trư ng xung quanh. Xét Qv = 0 QR : Nhi t ph n ng QR = − r.∆H .V (1.10) V i Qc là Nhi t lư ng do ngu n nhi t sinh ra   k  Qc = k 2 q c 1 − exp − 3  q  (Tc 0 − Ta )  (1.11)   c  V i: k2 = ρ c C pc ha k3 = ρC pc Th (1.7), (1.8), (1.9), (1.10), (1.11) vào (1.6) và v i T = Ta , ta có: dTa q  E    k3   = (T0 − Ta ) + k1Ca exp  −  + k2 qc 1 − exp  −   (Tc 0 − Ta ) (1.12) dt V  RTa    qc   (− ∆H )k 0 V i k1 = ρC p T (1.5) và (1.12) ta có mô hình toán c a ñ i tư ng như sau:  dCa q − E  = (Ca 0 − Ca ) − k0Ca e RTa  dt V  (1.13)  dTa = q (T − T ) + k C exp  − E    k3    0 a 1 a   + k2 qc 1 − exp  −   ( Tc 0 − Ta )  dt V  RTa    qc  
  10. 10 CHƯƠNG 2: T NG QUAN LÝ THUY T 2.1. GI I THI U T NG QUAN V M NG NƠRON 2.1.1. Gi i thi u t ng quan v b não ngư i và Nơron sinh h c H th ng th n kinh c a con ngư i có th ñư c xem như m t h th ng ba t ng. Trung tâm c a h th ng là b não ñư c t o nên b i m t m ng lư i th n kinh; nó liên t c thu nh n thông tin, nh n th c thông tin, và th c hi n các quy t ñ nh phù h p. Bên ngoài b não là các b ti p nh n làm nhi m v chuy n ñ i các kích thích t cơ th con ngư i hay t môi trư ng bên ngoài thành các xung ñi n; các xung ñi n này v n chuy n các thông tin t i m ng lư i th n kinh. T ng th ba bao g m các b tác ñ ng có nhi m v chuy n ñ i các xung ñi n sinh ra b i m ng lư i th n kinh thành các ñáp ng có th th y ñư c (dư i nhi u d ng khác nhau), chính là ñ u ra c a h th ng. Hình 2.1. Bi u di n sơ ñ kh i c a h th ng th n kinh Th n kinh trung ương ñư c c u t o t 2 l p t bào, t bào th n kinh (g i là nơron) và t bào glia. Trong ñó, glia ch th c hi n ch c năng h tr , nơron m i tr c ti p tham gia vào quá trình x lý thông tin. B não ngư i ch a kho ng 11 14 10 nơron, v i hơn 10 liên k t gi a chúng, t o thành m t m ng t bào th n kinh kh ng l . Hình 2.2 cho th y t ng th c a m t b não ngư i. Hình 2.2. B não ngư i
  11. 11 M i nơron có ph n thân v i nhân bên trong (g i là soma), m t ñ u th n kinh ra (g i là s i tr c axon) và m t h th ng d ng cây các dây th n kinh vào (g i là dendrite). Xem Hình 2.3. Tr c dây th n kinh ra cũng có th phân nhánh theo d ng cây ñ n i v i các dây th n kinh vào ho c tr c ti p v i nhân t bào c a các nơron khác thông qua các kh p n i (g i là synapse). Thông thư ng m i nơron có th có t vài ch c ñ n vài trăm ngàn kh p n i. Hình 2.3. C u trúc c a m t nơron sinh h c Các nơron là các ñơn v x lý thông tin cơ s c a b não v i t c ñ x lý ch m hơn t năm t i sáu l n các c ng logic silicon. Tuy nhiên ñi u này ñư c bù ñ p b i m t s lư ng r t l n các nơron trong b não. Các synapse v cơ b n là các ñơn v c u trúc và ch c năng làm trung gian k t n i gi a các nơron. Ki u synapse chung nh t là synapse hoá h c, ho t ñ ng như sau. M t quá trình ti n synapse gi i phóng ra m t ch t li u truy n, ch t li u này khu ch tán qua các synapse và sau ñó l i ñư c x lý trong m t quá trình h u synapse. Như v y m t synapse chuy n ñ i m t tín hi u ñi n ti n synapse thành m t tín hi u hoá h c và sau ñó tr l i thành m t tín hi u ñi n h u synapse. Trong h th ng thu t ng v ñi n, m t ph n t như v y ñư c g i là m t thi t b hai c ng không thu n ngh ch. Có th nói r ng tính m m d o c a h th ng th n kinh con ngư i cho phép nó có th phát tri n ñ thích nghi v i môi trư ng xung quanh. Trong m t b óc ngư i trư ng thành, tính m m d o ñư c th hi n b i hai ho t ñ ng: s t o ra các synapse m i gi a các nơron, và s bi n ñ i các synapse hi n có. Các nơron
  12. 12 có s ña d ng l n v hình d ng, kích thư c và c u t o trong nh ng ph n khác nhau c a b não th hi n tính ña d ng v b n ch t tính toán. Các tín hi u truy n trong các dây th n kinh vào và ra c a các nơron là tín hi u ñi n, ñư c th c hi n thông qua quá trình gi i phóng các ch t h u cơ. Các ch t này ñư c phát ra t các kh p n i, Hình 2.4, d n t i các dây th n kinh vào s làm tăng hay gi m ñi n th c a nhân t bào. Khi ñi n th ñ t t i m t ngư ng nào ñó (g i là ngư ng kích ho t), s t o ra m t xung ñi n d n t i tr c dây th n kinh ra. Xung này ñư c truy n theo tr c t i các nhánh r , khi ch m vào các kh p n i n i v i các nơron khác, s gi i phóng các ch t truy n ñi n, Hình 2.5. Ngư i ta chia thành 2 lo i kh p n i, kh p kích thích (excitatory) và kh p c ch (inhibitory). Hình 2.4. Kh p n i th n kinh Hình 2.5. Xung ñi n trên tr c th n kinh Vi c nghiên c u nơron sinh h c cho th y ho t ñ ng c a nó khá ñơn gi n, khi ñi n th dây th n kinh vào vư t quá m t ngư ng nào ñó, nơron b t ñ u
  13. 13 gi t (firing), t o ra m t xung ñi n truy n trên dây th n kinh ra ñ n các nơron khác, cơ ch này cho phép d dàng t o ra mô hình nơron nhân t o. Trong b não, có m t s lư ng r t l n các t ch c gi i ph u quy mô nh cũng như quy mô l n c u t o d a trên cơ s các nơron và các synapse; chúng ñư c phân thành nhi u c p theo quy mô và ch c năng ñ c thù. C n ph i nh n th y r ng ki u c u trúc phân c p hoàn h o này là ñ c trưng duy nh t c a b não. Chúng không ñư c tìm th y b t kỳ nơi nào trong m t máy tính s , và không ñâu chúng ta ñ t t i g n s tái t o l i chúng v i các m ng nơron nhân t o. Tuy nhiên, hi n nay chúng ta ñang ti n t ng bư c m t trên con ñư ng d n t i m t s phân c p các m c tính toán tương t như v y. Các nơron nhân t o mà chúng ta s d ng ñ xây d ng nên các m ng nơron nhân t o th c s là còn r t thô sơ so v i nh ng gì ñư c tìm th y trong b não. Các m ng nơron mà chúng ta ñã xây d ng ñư c cũng ch là m t s phác th o thô k ch n u ñem so sánh v i các m ch th n kinh trong b não. Nhưng v i nh ng ti n b ñáng ghi nh n trên r t nhi u lĩnh v c trong các th p k v a qua, chúng ta có quy n hy v ng r ng trong các th p k t i các m ng nơron nhân t o s tinh vi hơn nhi u so v i hi n nay. 2.1.2. Gi i thi u t ng quan v nơron nhân t o Lý thuy t v M ng nơron nhân t o, hay g i t t là “M ng nơron”, ñư c xây d ng xu t phát t m t th c t là b não con ngư i luôn luôn th c hi n các tính toán m t cách hoàn toàn khác so v i các máy tính s . Có th coi b não là m t máy tính hay m t h th ng x lý thông tin song song, phi tuy n và c c kỳ ph c t p. Nó có kh năng t t ch c các b ph n c u thành c a nó, như là các t bào th n kinh (nơron) hay các kh p n i th n kinh (synapse), nh m th c hi n m t s tính toán như nh n d ng m u và ñi u khi n v n ñ ng nhanh hơn nhi u l n các máy tính nhanh nh t hi n nay. S mô ph ng b não con ngư i c a m ng nơron là d a trên cơ s m t s tính ch t ñ c thù rút ra t các nghiên c u v th n kinh sinh h c. M ng nơron nhân t o là mô hình toán h c ñơn gi n c a b não con ngư i, b n ch t c a m ng nơron nhân t o là m ng tính toán phân b song song. Trái v i mô hình tính toán thông thư ng, h u h t các m ng nơron ph i ñư c hu n luy n
  14. 14 trư c khi s d ng. Các nghiên c u v m ng nơron nhân t o ñã b t ñ u t th p niên 1940. Đ n năm 1944, McCulloch và Pitts công b công trình nghiên c u v liên k t c a các t bào nơron. Năm 1949, Hebb công b nghiên c u v tính thích nghi c a m ng nơron. Cu i năm 1950, Rosenblatt ñưa ra m ng Perceptron. Nghiên c u v m ng nơron ch phát tri n m nh m k t sau nh ng năm 1980 sau giai ño n thoái trào t năm 1969, khi Minsky và Papert ch ra m t s khuy t ñi m c a m ng Perceptron. Năm 1985 m ng Hopfield ra ñ i và sau sau ñó m t năm là m ng lan truy n ngư c. Đ n nay ñã có r t nhi u c u hình m ng và các thu t toán hu n luy n tương ng ñư c công b ñ gi i quy t các bài toán khác nhau. 2.1.2.1. Mô hình t bào Nơron nhân t o 2.1.2.2. Mô hình nơron m t ngõ vào 2.1.2.3. Mô hình nơron nhi u ngõ vào 2.1.3. Ph n h i (feedback) 2.1.4. M ng nơron 2.1.4.1. Phân lo i m ng nơron 2.1.4.2. Đ c trưng c a m ng nơron 2.1.4.3. Bi u di n tri th c trong m ng nơron 2.1.4.4. Hu n luy n m ng Nơron 2.2. GI I THI U T NG QUAN V THU T TOÁN DI TRUY N GA – GENETIC ALGORITHM 2.2.1. T ng u nhiên ñ n thu t gi i di truy n 2.2.2. Đ ng l c 2.2.3. Thu t gi i di truy n Thu t gi i di truy n (GA) là k thu t chung giúp gi i quy t v n ñ -bài toán b ng cách mô ph ng s ti n hóa c a con ngư i hay c a sinh v t nói chung (d a trên thuy t ti n hóa muôn loài c a Darwin) trong ñi u ki n quy ñ nh s n c a môi trư ng. GA là m t thu t gi i, nghĩa là m c tiêu c a GA không nh m ñưa ra l i gi i chính xác t i ưu mà là ñưa ra l i gi i tương ñ i t i ưu. GA( Fitness, Fitness_threshold, p, r, m) { // Fitness: hàm gán thang ñi m ư c lư ng cho m t gi thuy t
  15. 15 // Fitness_threshold: Ngư ng xác ñ nh tiêu chu n d ng gi i thu t tìm ki m // p: S cá th trong qu n th gi thuy t // r: Phân s cá th trong qu n th ñư c áp d ng toán t lai ghép m i bư c // m: T l cá th b ñ t bi n • Kh i t o qu n th : P T o ng u nhiên p cá th gi thuy t • Ư c lư ng: ng v i m i h trong P, tính Fitness(h) • while [max Fitness(h)] < Fitness_threshold do T o th h m i, PS 1. Ch n cá th : ch n theo xác su t (1 – r)p cá th trong qu n th P thêm vào PS. Xác su t Pr(hi) c a gi thuy t hi thu c P ñư c tính b i công th c: Fitness (hi ) Pr(hi ) = ∑ p j =1 Fitness (h j ) r× p 2. Lai ghép: ch n l c theo xác su t c p gi thuy t t qu n th 2 P, theo Pr(hi) ñã tính bư c trên. ng v i m i c p , t o ra hai con b ng cách áp d ng toán t lai ghép. Thêm t t các các con vào PS. 3. Đ t bi n: Ch n m% cá th c a PS v i xác su t cho m i cá th là như nhau. ng v i m i cá th bi n ñ i m t bit ñư c ch n ng u nhiên trong cách th hi n c a nó. 4. C p nh t: P PS. 5. Ư c lư ng: ng v i m i h trong P, tính Fitness(h) • Tr v gi thuy t trong P có ñ thích nghi cao nh t. }
  16. 16 Hình 2.38. Sơ ñ t ng quát c a thu t gi i di truy n 2.2.4. Cơ ch th c hi n c a thu t gi i 2.2.4.1. Mã hóa 2.2.4.2. Ch n l c cá th . 2.2.4.3. Lai ghép 2.2.4.4. Đ t bi n 2.2.5. Hàm thích nghi và s ch n l c 2.2.5.1. Đ thích nghi tiêu chu n 2.2.5.2. Đ thích nghi x p h ng (rank method) 2.2.5.3. X lý các ràng bu c 2.2.5.4. Đi u ki n k t thúc l p c a GAs
  17. 17 CHƯƠNG 3: THI T K B ĐI U KHI N S D NG GI I THU T DI TRUY N 3.1. XÂY D NG MÔ HÌNH B ĐI U KHI N S D NG GI I THU T DI TRUY N Nh m m c ñích ñi u khi n n ng ñ và nhi t ñ c a môi ch t ra sao cho b ng theo giá tr ñ t và . Tác gi thi t k b ñi u khi n g m m ng nơron k t h p v i gi i thu t di truy n ñ ñi u khi n thi t b CSTR. Trong ñó gi i thu t di truy n s hu n luy n m ng nơron c p nh t tr ng s t i ưu cho m ng nơron sao cho sai l ch là c c ti u. Mô hình ñi u khi n có d ng như sau: GA NƠRON CSTR Hình 3.1. Mô hình b ñi u khi n Đ ñơn gi n hóa trong quá trình mô ph ng, ñây tác gi ch n m ng nơron 2 l p g m 1 l p n và 1 l p ra s d ng hàm truy n tansig và hàm purelin. Tín hi u ñ u vào (tín hi u ñ t là xung hình ch nh t). Hình 3.2. Mô hình m ng nơron 3.2. TÍNH TOÁN CÁC THÔNG S TRONG THI T B CSTR Phương trình toán h c c a h ñ i tư ng
  18. 18  dCa q − E  = (Ca 0 − Ca ) − k0Ca e RTa  dt V  (3.1)  dTa = q (T − T ) + k C exp  − E  + k q 1 − exp  − k3   ( T − T )  0 a 1 a   2 c   c0 a  dt V  RTa    qc   B ng 3.1. B ng thông s các h ng s trong phương trình Kí hi u Ý nghĩa Giá tr Ca0 N ng ñ mol c a ch t A 1 (mol /lít) T0 Nhi t ñ ch t ñưa vào ph n ng 350 (K) Tc0 Nhi t ñ vào ngu n nhi t 350 (K) V Th tích b n = th tích h n h p ph n ng 100 (lít) ha H s truy n nhi t 7.105 (J/phút.K) k0 H s va ch m 7,2.1010 (1/phút) E/R Năng lư ng ho t hóa 1.104 (K) R H ng s khí - ∆H Entanpi ph n ng (s c ph n nhi t) 2.104 (cal/mol) ρ Kh i lư ng riêng c a ch t ph n ng 1.103 (g/lít) ρc Kh i lư ng riêng c a ch t làm thi t b ngu n nhi t 1.103 (g/lít) Cp Nhi t dung riêng c a ch t ph n ng 1 (cal/g.K) Cpc Nhi t dung riêng c a ch t làm thi t b ngu n nhi t 1 (cal/g.K) Tính toán các h s ph n ng ( −∆H ) k0 2.104 × 7, 2.1010 k1 = = = 1, 44.1012 (3.2) ρC p 1.10 × 1 3 ρ cC pc 1.103 × 1 (3.3) k2 = = = 0, 01 ρ C pV 1.103 × 1× 100 ha 7.105 (3.4) k3 = = = 7.10 2 ρ C pc 1.10 × 1 3 Xét mô hình toán h c là h ñ i tư ng phi tuy n MIMO, có s ngõ vào b ng s ngõ ra là p, b c n ( v i n=m1+m2+ . . . +mp). Lúc này phương trình ñ ng h c có d ng:
  19. 19  m1 p  y1 = f 1 ( x ) + ∑ g 1 j ( x ) u j + d 1 j =1   .   . (3.5)  .   mp p  y p = f p ( x ) + ∑ g pj ( x ) u j + d p  j =1 Trong ñó: fk và gkj (v i k=1÷p) là các hàm phi tuy n. T u = u1 , u2 ,..., u p  ∈ R p là vectơ tín hi u ñi u khi n ngõ vào h ñ i tư ng.   T y =  y1 , y2 ,..., y p  ∈ R p là vectơ tín hi u ngõ ra c a h ñ i tư ng.   T d =  d1 , d 2 ,..., d p  ∈ R p là vectơ tín hi u nhi u t ngoài tác ñ ng vào.   Trong bài toán này, yêu c u thi t k b ñi u khi n có tín hi u ngõ ra y s T bám theo tín hi u ñ t yr =  yr1 , yr 2 ,..., yrp  ∈ R p .   T (3.5) có th bi u di n phương trình tr ng thái h ñ i tư ng ñư c rút g n như sau:  x = A0 x + B′[ F ( x ) + G ( x )u + d ] & ′  (3.6)  y = CT x  Trong ñó: A′, B′, C l n lư t là ma tr n chéo c a các ma tr n ′ ′ A0 k , B0 k , C0 k , v i ′ ′ ′ ′ A0 = diag[ A01 , A02 ,..., A0 p ] ∈ R nxn B′ = diag[ B1′, B2 ,..., B′ ] ∈ R nxp ′ p C = diag[C1 , C2 ,..., C p ] ∈ R nxp F ( x) = [ f1 ( x ), f 2 ( x),..., f p ( x)]T ∈ R p G ( x) = [G1 ( x), G2 ( x),..., G p ( x)]T ∈ R pxp Gk ( x) = [ g1k ( x), g 2 k ( x),..., g pk ( x)]T ∈ R p Ta có ñ nh nghĩa: Sai s bám: e = Yr − x ; e = Yr − x ˆ ˆ ˆ Trong ñó e và x là ư c lư ng c a e và x ˆ  . . T  Yr =  yr1 , y r1 ,..., yr(1 1−1) ,..., yrp , y rp ,..., yrp −1)  ∈ R n m ( mp (3.7)  
  20. 20 T yr( m ) =  yr(1 ) , yr( m 2) ,..., yrp )  ∈ R p m ( mp (3.8)  2   . . T  T e =  e1 , e1 ,..., e1( m1−1) ,..., e p , e p ,..., e(pmp −1)  = e11 , e12 ,..., e1n ,..., e p1 , e p 2 ,..., e pn  ∈ R n     T T e =  e1 , e2 ,..., e p  =  E11 , E12 ,..., E1 p  ∈ R p     (3.9) N u hàm fk(x) và gkj(x) ñã bi t ch c ch n và không có nhi u ngoài d thì theo tiêu chu n Lyapunov lu t ñi u khi n là:  − F ( x) + yrm + K c e   T  = G −1 ( x)  − F ( x) + y m + K T e  u = *  r c  (3.10) G ( x) Trong ñó K c = diag  K c1 , K c 2 ,..., K cp  ∈ R là vecto khu ch ñ i h i ti p, nxp   và K ck = [ K ck 1 , K ck 2 ,..., K ckn ] ∈ R k ñư c ch n sao cho Ak′ = A0′k − Bk′ K ck thoa T m T Hurwitz. V i mô hình toán ñ i tư ng ñư c trình bày trong (3.1) là m t ñ i tư ng phi tuy n. Do ñó ñ ñi u khi n ñ i tư ng thì tác gi ñã chuy n g n ñúng h ñ i tư ng v d ng (3.5). Nên c n ph i ñưa v phương trình tr ng thái c a h ñ i tư ng ñư c thành l p như sau: Đ t bi n tr ng thái, ngõ vào, ngõ ra: { x = [ x1 , x2 ] T = [Ca , Ta ] T u1 = q; u2 = qc (3.11) y1 = Ca ; y2 = Ta Do ñó h phương trình (3.1) ñư c vi t l i −E q   (Cao − x1 ) − K 0 x1e R* x2  x = f ( x, u ) = & V  (3.12) q −E − K2   (T0 − x2 ) + K1 x1e R*x2 + K 3u2 (1 − e x2 )(Tc 0 − x2)  V  y = g ( x) = g ( x1 , x2 ) (3.13) Ta có th vi t phương trình tr ng thái c a h ñ i tư ng như sau: .   x1  = 0 0   x1  + 1 0   f1 ( x) g1 ( x)u1   .  0 0   x2  0 1   f 2 ( x) g 2 ( x)u2  (3.14)  x2           y1  1 0   x1  (3.15)  y  = 0 1   x   2   2
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
3=>0