- 1 -
MỞ ĐẦU
Những kỹ thuật điều khiển truyền thống như điều khiển Tích phân tỉ lệ(PI)
hay điều khiển Vi tích phân tỉ lệ(PID) được ứng dụng thành công trong điều
khiển những quá trình tuyến tính. Gần đây, điều khiển tiên đoán mô hình
(MPC) cũng thực hiện thành công trong điều khiển những hệ thống tuyến tính.
Tuy nhiên, khoảng 90% những quá trình sinh học và hoá học là phi tuyến cao
và hầu hết chúng là những hệ MIMO.Khi hệ thống là phi tuyến và/hoặc MIMO,
những kỹ thuật truyền thống trên thường mắc phải sai sót khi điều khiển những
hệ thống như thế. Ngày nay, những hệ thống được dùng trong công nghiệp đòi
hỏi độ tự quản cao và những kỹ thuật trên không có khả năng để đạt được điều
này.
Cần phải đạt được những đòi hỏi điều khiển tăng nhanh trong những hệ thống
điều khiển động phức tạp dưới những thay đổi quan trọng đã làm cho việc dùng
những kỹ thuật thông minh như mạng nơron, lôgic mờ và thuật giải di truyền
trong những hệ thống điều khiển trở nên hấp dẫn. Những lý do chính đằng sau
điều này là khả năng của chúng có thể “học” để xấp xỉ hàm và phân loại mẫu và
tiềm năng của chúng trong thực thi phần cứng song song đồ sộ, phương pháp
điều khiển thông minh phỏng theo quá trình xử lý thông tin không rõ ràng và ra
quyết định điều khiển của con người cũng như bắt chước quá trình tiến hoá sinh
học để tạo ra giải pháp tối ưu. Nói cách khác, chúng có khả năng thực thi (cả
phần mềm và phần cứng) nhiều chức năng cần thiết để điều khiển hệ thống với
độ tự quản cao.
Sơ đồ hệ thống điều khiển được mô tả như sau:
Hình i. Sơ đồ điều khiển đối tượng phi tuyến
Như vậy, ở đây có hai bộ điều khiển:
- 2 -
Điều khiển Feedforward : là bộ điều khiển neuro-mờ cung cấp những tín
hiệu điều khiển chính để lái đối tượng phi tuyến theo đúng quỹ đạo setpoint.
Bộ điều khiển này là bộ điều khiển mờ ứng dụng khả năng học của mạng
nơron để tinh chỉnh những thông số của nó.
Điều khiển Feedback: bù tín hiệu, nó cung cấp những tín hiệu điều khiển
hiệu chỉnh cần thiết để điều chỉnh và loại nhiễu trong những lân cận nhỏ
xung quanh quỹ đạo điều khiển. Bộ điều khiển này cũng là bộ điều khiển mờ
nhưng ứng dụng thuật giải di truyền để tinh chỉnh thông số của nó.
Kết quả mô phỏng cho thấy sơ đồ điều khiển trên đã lái đối tượng phi tuyến đi
xuyên suốt khoảng công tác của nó với độ chính xác cao.
Phần sau đây sẽ đề cập đến đối tượng phi tuyến và những kỹ thuật điều khiển
được thiết lập trong luận văn.
Trong bối cảnh hiện thời, việc sản xuất năng lượng đối mặt với rất nhiều vấn
đề khó khăn. Trong số đó, điều quan trọng nhất là: tuổi thọ của thiết bị chính tại
những tổ hợp năng lượng, đầu tư tài chính không chắc chắn cho những tổ hợp
mới, việc cạnh tranh giữa những nhà sản xuất năng lượng độc lập để thoả mãn
đòi hỏi năng lượng của người dùng và những áp lực để đạt được những yêu cầu
quản lý nghiêm ngặt để sử dụng tối đa nguồn tài nguyên thiên nhiên và tối thiểu
ảnh hưởng đến môi trường.
Việc vận hành của tổ hợp năng lượng nhiên liệu than (NLNLT), loại tổ hợp
được dùng rộng rãi nhất cho việc sản xuất năng lượng, đã bị tác động mạnh.
Đầu tiên, một NLNLT phải hổ trợ mục tiêu chính của hệ thống năng lượng là
đáp ứng yêu cầu tải cho năng lượng điện ở mọi thời điểm, ở điện áp không đổi
và tần số không đổi. Sau đó là việc cạnh tranh giữa tính thiết thực và yêu cầu thị
trường khác đã tăng cường việc dùng NLNLT [Armor 1985]. Cuối cùng, những
yêu cầu nghiêm ngặt trong việc bảo trì và kéo dài tuổi thọ của thiết bị chính và
những luật giảm ảnh hưởng đến môi trường cần phải được tuân thủ. Trong đó:
Những yêu cầu vận hành chu kỳ của NLNLT trong khoảng tải rộng mặc
dù chúng được thiết kế cho vận hành ở tải không đổi. Những yêu cầu
biến đổi tải có thể đến từ những chiến lược kinh tế được tính toán tại
những trung tâm năng lượng hay từ những dao động tải hệ thống. Vận
hành theo tải tin cậy và hiệu quả sẽ đảm bảo việc thoả mãn hàng ngày,
hàng tuần và theo mùa của yêu cầu năng lượng điện và những thay đổi tải
ngẫu nhiên không đoán trước cho đến những giới hạn vật lý của tổ hợp.
Việc kéo dài tuổi thọ thiết bị là quan trọng vì nó tối đa việc dùng tài sản,
giới hạn thời gian chết và tối thiểu những chi phí vận hành và bảo trì.
Nguyên nhân chính của vòng đời ngắn của bất kỳ hệ thống nào là vận
hành ứng suất cao. Trong NLNLT, những ứng suất nhiệt phụ thuộc vào
những dao động áp suất và nhiệt độ hơi là đặc biệt quan trọng. Hầu hết
ứng suất nghiêm trọng xảy ra trong suốt quá trình khởi động và những
biến đổi tải lớn đột ngột.
- 3 -
Một NLNLT có hiệu suất trong khoảng 30 đến 35%, nghĩa là tốc độ nhiệt
trong khoảng 11400-9800 Btu/KWh. Tốc độ nhiệt chịu ảnh hưởng bởi
nhiều hệ số, chẳng hạn những điều kiện hơi, áp suất bộ ngưng tụ, nhiệt độ
nước làm mát, nhiệt độ môi trường, khí áp,…Tốc độ nhiệt tăng khi làm
việc tại những tải khác với tải cơ sở. Việc tiêu tốn nhiên liệu và giá cả
làm cho việc cải tiến tốc độ nhiệt như là một tiêu chuẩn về mặc kinh tế.
Việc trộn không hoàn hảo giữa không khí và nhiên liệu sẽ làm vượt quá
lượng không khí để tránh việc nhiên liệu không được đốt hết, mà sẽ dẫn
đến việc tạo khói đen và khí CO độc cũng như những lượng nhiên liệu dư
khá nguy hiểm. Bên cạnh đó lượng không khí dư sẽ dễ hình thành những
chất không mong muốn khác như sunfua dioxit, nitrogen oxit và làm
giãm hiệu suất boiler do nhiệt bị tiêu phí trong khí nhiên liệu.
Tấ cả những yêu cầu được đề cập ở trên đã dẫn đến việc phát triển những
phương pháp điều khiển linh hoạt và toàn diện hơn. Chúng cũng cung cấp
những chức năng cần thiết cho việc vận hành theo tải diện rộng chất lượng cao
và đồng thời cũng thoả mãn những ràng buộc trong việc bảo quản và kéo dài
tuổi thọ của thiết bị chính, giải phóng chất ô nhiễm và tiêu tốn nhiên liệu dưới
những thay đổi vật lý và những điều kiện kinh tế. Do đó, ngay cả khi theo tải
cũng cần xem xét việc ổn định tần số và điện áp, những hệ thống điều khiển
hiệu quả hơn cũng cần được thiết kế để thoả mãn tối ưu những mục tiêu vận
hành, những xung đột tổng quát để mà NLNLT có thể vận hành thành công
dưới bất kỳ tình huống hoạt động nào.
Bên cạnh đó, dưới những đòi hỏi của thị trường hiện thời, một phương pháp
toàn bộ cho vận hành và điều khiển những tổ hợp năng lượng là rất quan trọng
cho sự tồn tại của bất kỳ hệ thống điện nào. Khi được ứng dụng hoàn hảo,
những hệ thống điều khiển và những thiết bị có thể tăng cường hiệu suất vận
hành máy, tính ổn định và tin cậy cũng như sự sẵn sàng, vì thế làm giảm việc
tiêu tốn nhiên liệu, chi phí vận hành và bảo trì mà hầu như rất tốn kém trong
một tổ hợp năng lượng. Vì vậy, thật cần thiết để phát triển những hệ thống tự
động hiệu quả và liên quan mật thiết đến toàn bộ chiến lược và hệ thống điều
khiển của tổ hợp để giữ chúng vận hành hiệu quả và có lợi.
Cũng cần lưu ý rằng việc sử dụng rất nhiều hệ thống điều khiển và thiết bị
dựa trên máy tính với những dụng cụ kỹ thuật số xử lý thông tin mạnh mẽ và tin
cậy hơn cho phép những nhà thiết kế tập trung nhiều hơn trên việc thực thi
những ứng dụng phần mềm đáp ứng những thử thách được đề cập ở phần trên.
Vì tính linh hoạt của phần mềm, và những chi phí cho việc phát triển và bảo trì
có thể dễ dàng cài đặt vào những phần cứng mà nó chạy trong đó, những nổ lực
lớn trong việc thiết kế và phát triển những hệ thống phần mềm toàn diện và
tổng quát để dễ dàng kết hợp những ứng dụng vận hành tiện lợi( ví dụ, bảo vệ,
điều khiển và tự động hoá) để tăng cường hiệu suất của những tổ hợp năng
lượng [Garduno and Sanchez 1995, Garcia and Garduno 1998].
- 4 -
Trong luận văn này tác giả sẽ thiết kế một hệ thống điều khiển toàn bộ. Hệ
thống này sẽ kết hợp giữa các lĩnh vực kỹ thuật điều khiển, kỹ thuật phần mềm
và kỹ thuật quá trình. Trong đó kỹ thuật phần mềm được xem là rất quan trọng
để thiết kế hệ thống điều khiển cho NLNLT.
- 5 -
CHƯƠNG I.
TỔNG QUAN
1.1 Giới thiệu về mạng nơron và logic mờ
Vào cuối thập kỷ 80 công ty Addison Wesley Publishing Company đã gây
xôn xao dư luận khi tung ra thị trường Neural Network (Mạng trí tuệ thần kinh)
được ví như là một kỹ xảo kỹ thuật gia công các thông tin mới, nhanh và chính
xác. Chúng là các máy tính bắt chước cách sống giống hệ thống thần kinh, các
máy tính này làm việc khá khác biệt so với các máy tính thông thường. Nơron
Network xử lý nhiều dữ liệu song song tại cùng một thời điểm, không phải là
xử lý từng dữ liệu một. Chúng xử lý rất nhiều dữ liệu đầu vào cùng một lúc,
củng cố tăng cường một vài cái này, thu nhỏ giảm bớt những cái khác. Đa số
chúng đều phải làm theo một khuôn mẫu cho trước. Chúng tìm kiếm mẫu trong
hàng loạt các thí dụ, nhận dạng mẫu, tìm kiếm các mẫu đầy đủ từ nguồn dữ liệu
trong hệ thống, hoặc xây dựng lại mẫu đúng từ cái bị bóp méo. Rất nhiều các ví
dụ phải làm với sự am hiểu sáng sưốt và các dữ liệu khách quan như thị giác,
thính giác và các tín hiệu khác. Nhìn chung, các ví dụ chứng tỏ cách chạy này
có nhiều đặc tính của con người hơn là các máy tính được lập trình sẵn.
Ngày nay, trí tuệ nhân tạo đang phát triển mạnh mẽ nhằm tạo ra cơ sở xây
dựng các hệ chuyên gia, hệ trợ giúp quyết định. Trí tuệ nhân tạo được xây dựng
trên cơ sở mạng nơron nhân tạo và ứng dụng trong thiết kế hệ thống điều khiển
thông minh mà trong đó bộ điều khiển có khả năng tư duy như bộ não của con
người đang là xu hướng mới trong điều khiển tự động. Mạng nơron là sự tái tạo
bằng kỹ thuật những chức năng của hệ thần kinh con người với vô số các nơron
được liên kết truyền thông với nhau trong mạng.
Điều khiển mờ là một phương pháp điều khiển thông minh phỏng theo quá
trình xử lý thông tin không rõ ràng và ra quyết định điều khiển của con người.
Phương pháp này rất thích hợp để điều khiển các đối tượng phức tạp, không xác
định được mô hình toán và các đối tượng phi tuyến. Tuy nhiên, bộ điều khiển
mờ thường được thiết kế bởi quan điểm, cách nhìn riêng của người thiết kế.
Người thiết kế biến sự hiểu biết, kinh nghiệm của mình về quá trình cần điều
khiển thành các biến ngôn ngữ và các qui tắc mờ mô tả mối quan hệ giữa
chúng. Do đó công việc thiết kế thường mang nặng tính “thử sai”, khi gặp các
đối tượng phức tạp người thiết kế sẽ mất rất nhiều thời gian mà kết quả có được
có thể sẽ không tối ưu. Vấn đề tự chỉnh bộ điều khiển mờ là một trong những
vấn đề đã được quan tâm nghiên cứu rất nhiều từ khi điều khiển mờ khẳng định
được là một phương pháp hiệu quả để điều khiển các đối tượng phức tạp.
