- 1 -
M Đ U
Nh ng k thu t đi u khi n truy n th ng nh đi u khi n Tích phân t ư
l (PI) hay đi u khi n Vi tích phân t l (PID) đ c ng d ng thành công trong ượ
đi u khi n nh ng quá trình tuy n tính. G n đây, đi u khi n tiên đoán ế
hình (MPC) cũng th c hi n thành công trong đi u khi n nh ng h th ng
tuy n tính. Tuy nhiên, kho ng 90% nh ng quá trình sinh h c và hoá h c là phiế
tuy n cao h u h t chúng nh ng h MIMO.Khi h th ng phi tuy nế ế ế
và/ho c MIMO, nh ng k thu t truy n th ng trên th ng m c ph i sai sót ườ
khi đi u khi n nh ng h th ng nh th . Ngày nay, nh ng h th ng đ c ư ế ượ
dùng trong công nghi p đòi h i đ t qu n cao nh ng k thu t trên không
có kh năng đ đ t đ c đi u này. ượ
C n ph i đ t đ c nh ng đòi h i đi u khi n tăng nhanh trong nh ng h ượ
th ng đi u khi n đ ng ph c t p d i nh ng thay đ i quan tr ng đã làm cho ướ
vi c dùng nh ng k thu t thông minh nh m ng n ron, lôgic m thu t ư ơ
gi i di truy n trong nh ng h th ng đi u khi n tr nên h p d n. Nh ng
do chính đ ng sau đi u này kh năng c a chúng th “h c” đ x p x
hàm phân lo i m u và ti m năng c a chúng trong th c thi ph n c ng song
song đ s , ph ng pháp đi u khi n thông minh ph ng theo quá trình x ươ
thông tin không ràng ra quy t đ nh đi u khi n c a con ng i cũng nhế ườ ư
b t ch c quá trình ti n hoá sinh h c đ t o ra gi i pháp t i u. Nói cách ướ ế ư
khác, chúng kh năng th c thi (c ph n m m ph n c ng) nhi u ch c
năng c n thi t đ đi u khi n h th ng v i đ t qu n cao. ế
S đ h th ng đi u khi n đ c mô t nh sau:ơ ượ ư
Hình i. S đ đi u khi n đ i t ng phi tuy nơ ượ ế
Nh v y, đây có hai b đi u khi n:ư
- 2 -
Đi u khi n Feedforward : b đi u khi n neuro-m cung c p nh ng tín
hi u đi u khi n chính đ lái đ i t ng phi tuy n theo đúng qu đ o ượ ế
setpoint. B đi u khi n này b đi u khi n m ng d ng kh năng h c
c a m ng n ron đ tinh ch nh nh ng thông s c a nó. ơ
Đi u khi n Feedback: tín hi u, cung c p nh ng tín hi u đi u
khi n hi u ch nh c n thi t đ đi u ch nh lo i nhi u trong nh ng lân ế
c n nh xung quanh qu đ o đi u khi n. B đi u khi n này cũng b
đi u khi n m nh ng ng d ng thu t gi i di truy n đ tinh ch nh thông ư
s c a nó.
K t qu mô ph ng cho th y s đ đi u khi n trên đã lái đ i t ng phi tuy nế ơ ượ ế
đi xuyên su t kho ng công tác c a nó v i đ chính xác cao.
Ph n sau đây s đ c p đ n đ i t ng phi tuy n nh ng k thu t đi u ế ượ ế
khi n đ c thi t l p trong lu n văn. ượ ế
Trong b i c nh hi n th i, vi c s n xu t năng l ng đ i m t v i r t nhi u ượ
v n đ khó khăn. Trong s đó, đi u quan tr ng nh t là: tu i th c a thi t b ế
chính t i nh ng t h p năng l ng, đ u t tài chính không ch c ch n cho ượ ư
nh ng t h p m i, vi c c nh tranh gi a nh ng nhà s n xu t năng l ng đ c ượ
l p đ tho mãn đòi h i năng l ng c a ng i dùng nh ng áp l c đ đ t ượ ườ
đ c nh ng yêu c u qu n nghiêm ng t đ s d ng t i đa ngu n tàiượ
nguyên thiên nhiên và t i thi u nh h ng đ n môi tr ng. ưở ế ườ
Vi c v n hành c a t h p năng l ng nhiên li u than (NLNLT), lo i t ượ
h p đ c dùng r ng rãi nh t cho vi c s n xu t năng l ng, đã b tác đ ng ượ ượ
m nh. Đ u tiên, m t NLNLT ph i h tr m c tiêu chính c a h th ng năng
l ng đáp ng yêu c u t i cho năng l ng đi n m i th i đi m, đi nượ ượ
áp không đ i t n s không đ i. Sau đó vi c c nh tranh gi a tính thi t ế
th c yêu c u th tr ng khác đã tăng c ng vi c dùng NLNLT [Armor ườ ườ
1985]. Cu i cùng, nh ng yêu c u nghiêm ng t trong vi c b o trì kéo dài
tu i th c a thi t b chính nh ng lu t gi m nh h ng đ n môi tr ng ế ưở ế ườ
c n ph i đ c tuân th . Trong đó: ượ
Nh ng yêu c u v n hành chu kỳ c a NLNLT trong kho ng t i r ng
m c chúng đ c thi t k cho v n hành t i không đ i. Nh ng yêu ượ ế ế
c u bi n đ i t i th đ n t nh ng chi n l c kinh t đ c tính ế ế ế ượ ế ượ
toán t i nh ng trung tâm năng l ng hay t nh ng dao đ ng t i h ượ
th ng. V n hành theo t i tin c y hi u qu s đ m b o vi c tho
mãn hàng ngày, hàng tu n và theo mùa c a yêu c u năng l ng đi n ượ
nh ng thay đ i t i ng u nhiên không đoán tr c cho đ n nh ng gi i ướ ế
h n v t lý c a t h p.
Vi c kéo dài tu i th thi t b quan tr ng t i đa vi c dùng tài ế
s n, gi i h n th i gian ch t và t i thi u nh ng chi phí v n hành và b o ế
trì. Nguyên nhân chính c a vòng đ i ng n c a b t kỳ h th ng nào
v n hành ng su t cao. Trong NLNLT, nh ng ng su t nhi t ph
thu c vào nh ng dao đ ng áp su t nhi t đ h i đ c bi t quan ơ
- 3 -
tr ng. H u h t ng su t nghiêm tr ng x y ra trong su t quá trình kh i ế
đ ng và nh ng bi n đ i t i l n đ t ng t. ế
M t NLNLT hi u su t trong kho ng 30 đ n 35%, nghĩa t c đ ế
nhi t trong kho ng 11400-9800 Btu/KWh. T c đ nhi t ch u nh
h ng b i nhi u h s , ch ng h n nh ng đi u ki n h i, áp su t bưở ơ
ng ng t , nhi t đ n c làm mát, nhi t đ môi tr ng, khí áp,…T cư ướ ườ
đ nhi t tăng khi làm vi c t i nh ng t i khác v i t i c s . Vi c tiêu ơ
t n nhiên li u giá c làm cho vi c c i ti n t c đ nhi t nh m t ế ư
tiêu chu n v m c kinh t . ế
Vi c tr n không hoàn h o gi a không khí nhiên li u s làm v t ượ
quá l ng không khí đ tránh vi c nhiên li u không đ c đ t h t, ượ ượ ế
s d n đ n vi c t o khói đen khí CO đ c cũng nh nh ng l ng ế ư ượ
nhiên li u d khá nguy hi m. Bên c nh đó l ng không khí d s d ư ượ ư
hình thành nh ng ch t không mong mu n khác nh sunfua dioxit, ư
nitrogen oxit làm giãm hi u su t boiler do nhi t b tiêu phí trong khí
nhiên li u.
T c nh ng yêu c u đ c đ c p trên đã d n đ n vi c phát tri n ượ ế
nh ng ph ng pháp đi u khi n linh ho t toàn di n h n. Chúng cũng cung ươ ơ
c p nh ng ch c năng c n thi t cho vi c v n hành theo t i di n r ng ch t ế
l ng caođ ng th i cũng tho mãn nh ng ràng bu c trong vi c b o qu nượ
kéo dài tu i th c a thi t b chính, gi i phóng ch t ô nhi m tiêu t n ế
nhiên li u d i nh ng thay đ i v t nh ng đi u ki n kinh t . Do đó, ướ ế
ngay c khi theo t i cũng c n xem xét vi c n đ nh t n s đi n áp, nh ng
h th ng đi u khi n hi u qu h n cũng c n đ c thi t k đ tho mãn t i ơ ượ ế ế
u nh ng m c tiêu v n hành, nh ng xung đ t t ng quát đ NLNLT ư
th v n hành thành công d i b t kỳ tình hu ng ho t đ ng nào. ướ
Bên c nh đó, d i nh ng đòi h i c a th tr ng hi n th i, m t ph ng ướ ườ ươ
pháp toàn b cho v n hành đi u khi n nh ng t h p năng l ng r t ượ
quan tr ng cho s t n t i c a b t kỳ h th ng đi n nào. Khi đ c ng d ng ượ
hoàn h o, nh ng h th ng đi u khi n nh ng thi t b th tăng c ng ế ườ
hi u su t v n hành máy, tính n đ nh tin c y cũng nh s s n sàng, th ư ế
làm gi m vi c tiêu t n nhiên li u, chi phí v n hành và b o trì mà h u nh r t ư
t n kém trong m t t h p năng l ng. v y, th t c n thi t đ phát tri n ượ ế
nh ng h th ng t đ ng hi u qu liên quan m t thi t đ n toàn b chi n ế ế ế
l c h th ng đi u khi n c a t h p đ gi chúng v n hành hi u qu ượ
có l i.
Cũng c n l u ý r ng vi c s d ng r t nhi u h th ng đi u khi n và thi t ư ế
b d a trên máy tính v i nh ng d ng c k thu t s x thông tin m nh m
tin c y h n cho phép nh ng nhà thi t k t p trung nhi u h n trên vi c ơ ế ế ơ
th c thi nh ng ng d ng ph n m m đáp ng nh ng th thách đ c đ c p ượ
ph n trên. Vì tính linh ho t c a ph n m m, nh ng chi phí cho vi c phát
tri n b o trì th d dàng cài đ t vào nh ng ph n c ng ch y
- 4 -
trong đó, nh ng n l c l n trong vi c thi t k phát tri n nh ng h th ng ế ế
ph n m m toàn di n t ng quát đ d dàng k t h p nh ng ng d ng v n ế
hành ti n l i( d , b o v , đi u khi n t đ ng hoá) đ tăng c ng hi u ườ
su t c a nh ng t h p năng l ng [Garduno and Sanchez 1995, Garcia and ượ
Garduno 1998].
Trong lu n văn này tác gi s thi t k m t h th ng đi u khi n toàn b . ế ế
H th ng này s k t h p gi a các lĩnh v c k thu t đi u khi n, k thu t ế
ph n m m k thu t quá trình. Trong đó k thu t ph n m m đ c xem ượ
r t quan tr ng đ thi t k h th ng đi u khi n cho NLNLT. ế ế
- 5 -
CH NG I.ƯƠ
T NG QUAN
1.1 Gi i thi u v m ng n ron và logic m ơ
Vào cu i th p k 80 công ty Addison Wesley Publishing Company đã gây
xôn xao d lu n khi tung ra th tr ng Neural Network (M ng trí tu th nư ườ
kinh) đ c nh m t k x o k thu t gia công các thông tin m i, nhanhượ ư
chính xác. Chúng các máy tính b t ch c cách s ng gi ng h th ng ướ
th n kinh, các máy tính này làm vi c khá khác bi t so v i các máy tính thông
th ng. N ron Network x nhi u d li u song song t i cùng m t th iườ ơ
đi m, không ph i x t ng d li u m t. Chúng x r t nhi u d li u
đ u vào cùng m t lúc, c ng c tăng c ng m t vài cái này, thu nh gi m b t ườ
nh ng cái khác. Đa s chúng đ u ph i làm theo m t khuôn m u cho tr c. ướ
Chúng tìm ki m m u trong hàng lo t các thí d , nh n d ng m u, tìm ki mế ế
các m u đ y đ t ngu n d li u trong h th ng, ho c xây d ng l i m u
đúng t cái b bóp méo. R t nhi u các d ph i làm v i s am hi u sáng
s t các d li u khách quan nh th giác, thính giác các tín hi u khác.ưố ư
Nhìn chung, các d ch ng t cách ch y này nhi u đ c tính c a con
ng i h n là các máy tính đ c l p trình s n.ườ ơ ượ
Ngày nay, trí tu nhân t o đang phát tri n m nh m nh m t o ra c s xây ơ
d ng các h chuyên gia, h tr giúp quy t đ nh. Trí tu nhân t o đ c xây ế ượ
d ng trên c s m ng n ron nhân t o ng d ng trong thi t k h th ng ơ ơ ế ế
đi u khi n thông minh mà trong đó b đi u khi n có kh năng t duy nh b ư ư
não c a con ng i đang xu h ng m i trong đi u khi n t đ ng. M ng ườ ướ
n ron s tái t o b ng k thu t nh ng ch c năng c a h th n kinh conơ
ng i v i vô s các n ron đ c liên k t truy n thông v i nhau trong m ng.ườ ơ ượ ế
Đi u khi n m m t ph ng pháp đi u khi n thông minh ph ng theo quá ươ
trình x thông tin không ràng ra quy t đ nh đi u khi n c a con ế
ng i. Ph ng pháp này r t thích h p đ đi u khi n các đ i t ng ph cườ ươ ượ
t p, không xác đ nh đ c hình toán các đ i t ng phi tuy n. Tuy ượ ượ ế
nhiên, b đi u khi n m th ng đ c thi t k b i quan đi m, cách nhìn ườ ượ ế ế
riêng c a ng i thi t k . Ng i thi t k bi n s hi u bi t, kinh nghi m ườ ế ế ườ ế ế ế ế
c a mình v quá trình c n đi u khi n thành các bi n ngôn ng các qui t c ế
m t m i quan h gi a chúng. Do đó công vi c thi t k th ng mang ế ế ườ