Nhận dạng trong hệ kín quá trình hơi quá nhiệt trong lò hơi của Nhà máy đạm Phú Mỹ

7/31/2019 Nhận dạng trong hệ kín quá trình hơ i quá nhiệt trong lò hơ i của Nhà máy đạm Phú Mỹ

http://slidepdf.com/reader/full/nhan-dang-trong-he-kin-qua-trinh-hoi-qua-nhiet-trong-lo-hoi 1/7

Hội nghị toàn quốc về Điều khiển và Tự động hoá - VCCA-2011

VCCA-2011

Nhận dạng trong hệ kín quá trình hơi quá nhiệt trong lò hơi của Nhà máyđạm Phú Mỹ

Closed-loop identification of overheated steam process in an industrial water -

tube boiler of Phu My plant

Trịnh Thị Khánh Ly1, Hoàng Minh Sơn2

1 Khoa Công nghệ tự động, Đại học Điện lực

2 Bộ môn Điều khiển tự động, Viện Điện, Đại Học Bách Khoa Hà Nội

Email: {[email protected], [email protected]}

Tóm tắt Bài báo này trình bầy phương pháp nhận dạng quá

trình nhiệt độ và áp suất hơi quá nhiệt trong lò hơi củaNhà máy đạm Phú Mỹ với bộ dữ liệu được thu thập

trong khi hệ thống đang vận hành ổn định. Trên cơ sở áp dụng phương pháp nhận dạng vào-ra cùng nhau kếthợp thuật toán tối ưu sai số dự báo, phương pháp tiếpcận mới ở đây dựa trên cấu trúc điều khiển phi tậptrung với các bộ điều khiển đơn biến được áp dụngthông dụng trong thực tế. Kết quả nhận dạng cho tađồng thời mô hình tuyến tính của quá trình 2x2 cũngnhư mô hình của các bộ điều khiển nhiệt độ và ápsuất. Kết quả tính toán và dữ liệu mô phỏng kiểmchứng cho thấy mô hình nhận được có tính sát thựccao so với dữ liệu thực nghiệm, chất lượng mô hìnhđược cải thiện nhiều so với các kết quả trước đây.

AbstractThis paper presents the identification of overheated

steam temperature and pressure an industrial water-

tube boiler of Phu My plant with the experimentaldata collected while the system was running under

closed-loop control. Using joint input-output

identification in conjunction with prediction error

method, our new approach relies on decentralized

control structure using single-loop controllers as

common in pratice rather than on centralizedmulivariable control structrure. we obtained the linear

model of the 2x2 process, as well as linear models of

temperature controller and pressure controller

simultaneously. Computation and simulation results

showed a high accuracy of the estimated models over

true data values; the model quality was improved

significantly in comparison to prior works.

Ký hiệu u(t ) Tín hiệu điều khiển

y(t ) Tín hiệu ra được điều khiển

r (t ) Tín hiệu đặt d (t ) Nhiễu đầu vào

e(t ) Nhiều đầu ra (tạp trắng) θ Véc tơ tham số cần ước lượng

q Toán tử lùi C (q) Hàm truyền của bộ điều khiển

Go(q) Hàm truyền của quá trình lý tưởng

G(q, θ ) Hàm truyền của mô hình ước lượng H o(q) Hàm truyền nhiễu lý tưởng

H (q, θ ) Hàm truyền nhiễu của mô hình ước lượng Z N Tập dữ liệu

ε Sai số dự báo λ Phương sai của e(t )

Chữ viết tắt FPE Final Prediction ErrorNSR Noise to Signal Ratio

PEM Prediction Error Method

PRBS Pseudorandom Binary Sequence

1. Mở đầu Ngày nay hầu hết các phương pháp điều khiển hiệnđại đều dựa trên mô hình toán học của đối tượng, môhình này có thể là mô hình lý thuyết hoặc mô hình

thực nghiệm. Mô hình lý thuyết được xác định dựatrên định luật vật lý, hóa học và các thông tin về thiết

bị. Tuy nhiên phương pháp này đòi hỏi người sửdụng phải có rất nhiều kinh nghiệm, bên cạnh đó quátrình công nghiệp rất phức tạp nên việc mô tả bằngmô hình lý thuyết cũng hết sức khó khăn và khó đạtđộ chính xác cao. Mô hình thực nghiệm được xác

định dựa trên dữ liệu thực nghiệm thu thập được từquá trình mà dữ liệu này được thu thập theo kiểu vònghở hoặc vòng kín. Đối với các quá trình công nghiệpthường yêu cầu thu thập dữ liệu phải đảm bảo hệthống đang vận hành ổn định do đó nhận dạng vòngk ín là hết sức cần thiết. Chính vì vậy mà nhận dạngvòng kín đã từ lâu được sử dụng chủ yếu để nhậndạng hệ thống trong các ứng dụng công nghiệp [1]. Đối tượng thực nghiệm mà bài báo đề cập tới là lò hơi của Nhà máy đạm Phú Mỹ. Lò hơi là một thiết bị tạora hơi nước làm năng lượng được dùng rất rộng rãitrong các quá trình công nghiệp. Để vận hành tốt lòhơi thì cần phải kiểm soát được các đại lượng quan

trọng như nhiệt độ và áp suất hơi quá nhiệt. Mặc dùcác hệ thống điều khiển đã được đưa vào vận hành sử

dụng, nhu cầu nâng cao độ an toàn, chất lượng điềukhiển và hiệu quả kinh tế luôn được đặt ra, nhất là khiđặc tính của quá trình thay đổi dần theo thời gian. Các

phương pháp điều khiển hiện đại như điều khiển dự báo, điều khiển thích nghi, hay các bài toán chẩn đoánhệ thống, tối ưu hóa vận hành hệ thống đều yêu cầu

74

mailto:[email protected]









VCCA-2011

mô hình rất chính xác của quá trình [2],[3], tuy nhiênviệc xây dựng mô hình phải tiến hành trong khi hệthống đang vận hành ổn định.Ưu điểm của nhận dạng vòng kín là do hệ thống làmviệc với vòng điều khiển phản hồi nên làm giảm ảnhhưởng của nhiễu đến hệ thống, nó cũng cho phép

nhận dạng tốt hơn với các hệ thống có tín hiệu ra ràng buộc. Tuy nhiên, nhận dạng hệ kín có một vấn đề lớn bởi vòng điều khiển phản hồi lại chính là nguyên nhân

gây ra sự tương quan giữa tín hiệu vào và nhiễu hệthống, có thể làm mất đi tính nhất quán của phương

pháp nhận dạng, gây ra sai lệch mô hình (bias error )

[1],[4]. Điều này đã khiến cho rất nhiều phương phápnhận dạng (rất thành công với hệ hở) thất bại khi áp

dụng trong vòng kín. Hơn nữa với cấu trúc vòng kín phức tạp khi sử dụng mô hình cấu trúc không tham số

thì việc xác định mô hình đối tượng sẽ trở nên khó

khăn. Vấn đề thứ hai của nhận dạng vòng kín đó làđiều kiện kích thích tín hiệu và tính thông tin của dữ

liệu thực nghiệm [5]. Mục đích vòng điều khiển phảnhồi để giảm ảnh hưởng của nhiễu nhưng cũng qua đónó đã đồng thời làm giảm điều kiện kích thích của hệthống và làm giảm thông tin của dữ liệu dùng để nhậndạng, gây ra sai số phương sai của mô hình nhận dạng

(variance error ) [1].

Xét một hệ điều khiển được mô tả trên Hình 1, các

phương pháp nhận trong hệ kín được phân loại thành ba nhóm phương pháp đó là nhận dạng trực tiếp, nhậndạng gián tiếp và nhận dạng vào-ra cùng nhau [6]:

i ) Nhận dạng trực tiếp: Tín hiệu vào u và tín hiệu ra y của hệ thống được quan sát để nhận dạng mô hình

đối tượng G và mô hình nhiễu H . Phương pháp nàykhông yêu cầu thông tin về bộ điều khiển; tính nhất

quán và độ chính xác tối ưu sẽ đạt được nếu chọnđược phương pháp ước lượng tham số phù hợp. Tuy

nhiên, khác với nhận dạng vòng hở, nhận dạng vòngkín trực tiếp đòi hỏi độ chính xác của mô hình nhiễu.

Khi mô hình nhiễu cũng cần xác định cùng mô hình

đối tượng và cấu trúc mô hình nhiễu đượ c chọn đươn giản, thì mô hình nhiễu ước lượng được sẽ tồn tại sailệch. Do vậy, việc chọn được một mô hình nhiễu tốtmới đảm bảo sự thành công của phương pháp [1], [6].

ii ) Nhận dạng gián tiếp: Phương pháp này được sửdụng khi đã biết cấu trúc và đặc tính của bộ điềukhiển phản hồi. Sau khi tiến hành nhận dạng mô hìnhhệ kín từ tín hiệu đặt r và tín hiệu ra y, ta dẫn xuất ra

mô hình đối tượng trên cơ sở đã biết thông tin về bộđiều khiển. Ưu điểm của nhóm phương pháp này là

hầu hết các phương pháp ước lượng tham số thôngdụng như phân tích phổ, biến phụ và không gian conđều có thể được sử dụng để xác định mô hình hệ kín.Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp nhận dạng giántiếp là chỉ có thể áp dụng với bộ điều khiển tuyến tínhvà phải biết trước mô hình bộ điều khiển tuyến tính đó

– điều kiện này khó đáp ứng được đối với nhiều hệthống điều khiển quá trình công nghiệp. iii ) Nhận dạng vào-ra cùng nhau: Dựa vào các tín

hiệu vào-ra của hệ kín (tín hiệu đặt r , tín hiệu điềukhiển u, tín hiệu ra y , …), ta sẽ đồng thời xác địnhđược mô hình của đối tượng cùng với mô hình của bộđiều khiển. Đây chính là ưu điểm nổi trội của phương

pháp này so với các phương pháp trực tiếp và giántiếp. Bên cạnh đó, một ưu điểm khác của nhận dạngvào-ra cùng nhau là đảm bảo tính nhất quán của thôngsố ước lượng bất chấp mô hình nhiễu được sử dụng,và cũng đảm bảo tính nhất quán của kết quả nhậndạng với bộ điều khiển phi tuyến [7], [8].

Cho đến nay đã có khá nhiều nghiên cứu về nhậndạng mô hình lò hơi, tuy nhiên các phương pháp nhậndạng trong vòng kín ít được đề cập ([2], [3],[9]). Kếtquả nhận dạng lò hơi của Nhà máy đạm Phú Mỹ lầnđầu tiên được trình bày trong [9] sử dụng phương

pháp nhận dạng trực tiếp trong vòng kín và thuật toán bình phương tối thiểu. Với bộ dữ liệu thực nghiệm thuthập từ quá trình trong thời gian 1 tháng, các mô hình

nhận được mặc dù với số bậc rất khác nhau (từ 4 đến50) cho thấy mức độ sát thực đạt được chỉ từ 58,7%đến 81.7%.Trên cơ sở các phân tích trên đây, nhóm tác giả đã lựachọn phương pháp nhận dạng nhận dạng vào-ra cùng

nhau kết hợp sử dụng thuật toán tối ưu sai số dự báo(PEM) để xây dựng mô hình động học của quá trình2x2 của lò hơi với các biến ra là nhiệt độ và áp suấthơi quá nhiệt, với bộ dữ liệu thực nghiệm được kếthừa từ công trình [9]. Khác với phương pháp tổngquát áp dụng cho một hệ điều khiển đa biến, phương

pháp tiếp cận mới ở đây hoàn toàn dựa trên cấu trúcđiều khiển phi tập trung được áp dụng trong thực tế.Hai vòng điều khiển phi tập trung sẽ được nhận dạngriêng biệt, trong đó đối với mỗi vòng điều khiển thì

biến điều khiển của vòng điều khiển còn lại sẽ đượccoi là nhiễu đo được. Với phương pháp tiếp cận này,ta có thể đơn giản hóa phương pháp nhận dạng vào-ra

cùng nhau một cách đáng kể so với trường hợp tổngquát.

2. Nhận dạng vào-ra cùng nhauGiả sử quá trình thực được cho bởi hệ phương trình:

0 0( ) ( )t t t y G q u H q e (1)

( )( )t t t t u C q r y d (2)

Từ phương trình (1) và (2) ta có:

t o

ot

o

ot

o

ot e

qC qG

q H d

qC qG

qGr

qC qG

qC qG y

)()(1

)(

)()(1

)(

)()(1

)()(

(3)

t o

ot

ot

ot e

qC qGq H qC d

qC qGr

qC qGqC u

)()(1)()(

)()(11

)()(1)(

(4)

y

e

H. 1 Sơ đồ hệ điều khiển kín

r uC

-G

H d

++

75




VCCA-2011

Mô hình của hệ kín được viết lại như sau:

( ) ( ) ( )t y t y t y t

y G q r F q d H q e (5)

( ) ( ) ( )t u t u t u t u G q r F q d H q e (6)

trong đó:

0 1( )1 ( ) ( )o

S qG q C q

(7)

0( ) ( ) ( ) ( )r oG q S q G q C q (8)

0( ) ( ) ( ) y oF q S q G q (9)

0( ) ( ) ( ) y o H q S q H q (10)

0( ) ( ) ( )u t G q S q C q (11)

0( ) ( )uF q S q (12)

0 0( ) ( ) ( ) ( )u H q S q C q H q (13)

Từ phương trình (6) ta có phổ công suất của tín hiệuvào được xác định như sau:

2 2

2

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( )

( ) ( ) ( )

j j

u u r u d

j

u e

r d e

u u u

G e F e

H e

w w

w

w w w

w

w w w

(14)

với2

( ) ( ) ( )ww w

u

r j

u r G e (15)

2

( ) ( ) ( )ww w

d j

u u d F e (16)

2

( ) ( ) ( )ww w

e j

u r e H e (17)

Coi (r t , d t ) là các tín hiệu vào và ( yt , ut ) là các tín hiệura của hệ kín, mô hình của hệ thống được mô tả bởi hai phươ ng trình:

1 1 1( , ) ( , ) ( , )q q qt y t y t y t y G q r F q d H q e (18)

2 2 2( , ) ( , ) ( , )t u t u t u t u G q r F q d H q e (19)

Sai số dự báo được xác định bởi các biểu thức sau: 1

1 1 1 1( ) ( , )[ ( , ) ( , ) ]e q q q q

r

t y t y t y t H q y G q r F q d (20)

1

2 2 2 2( ) ( , )[ ( , ) ( , ) ]e q q q q

u

t u t u t u t H q u G q r F q d (21)

Sau khi xác định đượ c các hàm truyền trên đây dựatrên tối thiểu hóa một hàm phí tổn (hàm mục tiêu), mô

hình hàm truyền của quá trình sẽ đượ c tính toán theo

công thức:

1

1 2

2

ˆ( , )ˆ ˆ( , , )

ˆ( , )

qq q

q

y

u

G qG q

G q(22)

Tươ ng tự như vậy, hàm truyền của bộ điều khiển

đượ c xác định theo công thức:

1 2

1

( ) (1 ) ( , , )

y

y

G

C q G G q q q (23)

3. Thuật toán sai số dự báo trong nhậndạng vào-ra cùng nhau

Các thuật toán ước lượng tham số mô hình rất phong phú và đa dạng, tuy nhiên tổng quát và được ứngdụng phổ biến hơn cả đó là phương pháp sai số dựbáo (PEM) [5]. Nguyên tắc của PEM là ước lượng

tham số sao cho sai số dự báo là tối thiểu . Ưu điểmcủa phương pháp này là có tính tổng quát, mô hìnhcho kết quả có chất lượng tốt, có khả năng áp dụngrộng rãi, có thể áp dụng cho cả hệ phi tuyến lẫn tuyếntính trên miền thời gian cũng như miền tần số. Cũngtheo [5] thì PEM là sự lựa chọn tốt nhất để áp dụngcho nhận dạng hệ kín, bởi vì nó sẽ giải quyết được cácvấn đề của hệ kín mà rất nhiều phương pháp kháckhông thực hiện được tốt. Huang & Shah [10] cũng đãchỉ ra rằng mô hình nhận dạng được với PEM sẽ cho

phương sai tiệm cận là nhỏ nhất. Bài báo trình bầy

thuật toán PEM áp dụng trong phương pháp nhậndạng vào-ra cùng nhau.

Thay (5) vào (20) ta có:1

1 1 1

1

( ) ( , )[( ( ) ( , ))

( ( ) ( , )) ( ) ]

r

t y y y t

y y t y t

H q G q G q r

F q F q d H q e

e q q q

q(24)

Thay (6) vào (21) ta có:1

2 2 2

2

( ) ( , )[( ( , )) ( )

( ( , )) ( )) ( ) ]

ut u u u t

u u t u t

H q G q G q r

F q F q d H q e

(25)

Phổ công suất của sai số dự báo sẽ là: 2

1 1

1

1( ) [ ( ) ( , ) ( )

( , )

w w

wq q w

q

y j j

e y y r e j

y

G e G e H e

2 21( ) ( , ) ( ) ( ) ( )]w w wq w w

j j j y y d y eF e F e H e (26)

2

2 222

22

2

1( ) [ ( ) ( , ) ( )

( , )

( ) ( , ) ( ) ( ) ( )]

u j je u u r

u

j j ju u d u e

G e G e H q

F e F e H e

(27)

Chọn hàm phí tổn (hàm mục tiêu) để đánh giá sai sốdự báo:

d

E V

ue

ye

u y N

),(),((

2

1

)()(),(

21

22

12

21

(28)

Thay phương trình (26) và (27) vào phương trình (28)

ta có:

1 2

2 21 2

2 2

1 2

2 21 2

2 2

1 2

2 22

2 21 2

( , )

( , ) ( , )1( ) ( )

2 ( , ) ( , )

( , ) ( , )1( ( )

2 ( , ) ( , )

( ) ( )1

( )2 ( , ) ( , )

p w w

w w

p

p w w

w w

p

p w w

w w

p

q q

q qw w

p q q

q qw w

p q q

l wp q q

N

j j y u

r j j

y u

j j y u

d j j

y u

j j y u

j j y u

V

G e G ed

H e H e

F e F ed

H e H e

H e H e

d H e H e

(29)

76




VCCA-2011

Bộ tham số cần ước lượng nhằm tối thiểu hóa hàm phítổn:

),(minarg, 2121 N V

(30)

Theo Ljung [1] ta có :

1ˆ( , ) ( ) ( )cov ( )

ˆ (( , )

w

w

q w ww

w lq

j N uv ue

v j

ue N

G e n

N H e(31)

Suy ra:

2ˆcov ( , ) ( )

( ) ( )

w lq w

l w w

j

N v

u ue

nG e

N (32)

Thay (14) vào (32) ta nhận được:

)()(

)()ˆ,(cov

d u

r u

v N

j

N

neG

(33)

4. Xây dựng mô hình hơi quá nhiệt củalò hơi

Hệ thống điều khiển nhiệt độ và áp suất hơi quá nhiệtlò hơi của Nhà máy đạm Phú Mỹ được trình bày trongtài liệu [9]. Ta có thể coi đây là một hệ điều khiển 2vào-2 ra với sơ đồ khối trên H. 2. Ký hiệu các biến

quá trình được tóm tắt như trong bảng sau. Ngoài ra,

nhiễu đo ở các đầu ra nhiệt độ và áp suất được ký hiệulần lượt là v1 và v2.

Biến quá trình Ký hiệu

1. TIC8253.SV

2. PIC4048.SV3. FIC8252.PV

4. FIC8201.PV

5. FIC8253.PV (nhiễu tải) 6. TIC8253.PV

7. PIC4048.PV

r 1

r 2

u1

u2

d

y1

y2

Tư tưởng chính ở đây là ta đưa bài toán nhận dạng hệ

điều khiển kín với quá trình 2 vào-2 ra với cấu trúc

điều khiển phi tập trung về nhận dạng 2 hệ 1 vào-1 ra,

trong đó đối với mỗi hệ con thì đầu vào của hệ còn lạiđóng vai trò nhiễu đo được. Như sau đây sẽ chỉ rõ,thông qua việc lợi dụng đặc điểm của cấu trúc tươngtác vốn có bên trong hệ điều khiển 2x2, ta có thể đơngiản hóa phương pháp nhận dạng vào-ra cùng nhau

một cách đáng kể so với trường hợp tổng quát.Do hệ thống đang vận hành trong vòng kín, ta chỉ cóthể thay đổi được các giá trị đặt trong một phạm vikhá nhỏ cho phép. Số liệu thực nghiệm khi thay đổigiá trị đặt của nhiệt độ hơi quá nhiệt của lò hơi(TIC8253.PV) được thể hiện trên H. 3, số liệu thựcnghiệm khi thay đổi giá trị đặt của áp suất hơi quánhiệt (PIC4048.PV) được thể hiện trên H. 4.

4.1 Xử lý dữ liệu thực nghiệm Dữ liệu thực nghiệm kế thừa bộ dữ liệu thực nghiệmcho đối tượng lò hơi từ luận văn [9]. Tập dữ liệu thuthập vào/ra đo được là u

m(t ) và y

m(t ). Dữ liệu thực

nghiệm được chia làm hai phần: một phần dùng đểnhận dạng còn một phần phục vụ mục đích kiểmchứng mô hình nhận dạng. Dữ liệu dùng để phục vụnhận dạng được loại bỏ giá trị trung bình:

( ) ( )mu t u t u ; ( ) ( )m

y t y t y (34)

Với1

1 ( )

N

m

t

u u t N

;1

1 ( )

N

m

t

y y t N

(35)

H. 3 Nhiệt độ hơi quá nhiệt của lò hơi

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000372

374

376

378

380

382

384

386

O u t p u t

Time (s)

TIC 8253 SV

TIC 8253 PV

0C

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 450037.8

38

38.2

38.4

38.6

38.8

39

39.2

Time (s)

O u t p u t

( b a r )

PIC 4048 SV

PIC 4048 PV

H. 4 Áp suất hơi quá nhiệt của lò hơi

H. 2 Sơ đồ hệ thống điều khiển nhiệt độ và áp

suất hơi quá nhiệt

G21

G12

G22

G11C 1

C 2

y1

y2

u1

u2

+

+

+

+

-

r 1

-

r 2

v1+

v2

77




VCCA-2011

4.2 Thiết lập mô hìnhi) Mô hình nhiệt độ hơi quá nhiệt Từ sơ đồ khối trên H.2 ta có quan hệ giữa các đầuvào-ra cho vòng điều khiển nhiệt độ hơi quá nhiệt của lò hơi được mô tả như sau:

1 11 121 1 2 1

1 11 1 11 1 11

1

1 1 1

C G G y r u v

C G C G C G

(36)

1 1 12 11 1 2 1

1 11 1 11 1 111 1 1

C C G C u r u v

C G C G C G(37)

Coi u2 là nhiễu đo được, ta viết gọn lại để đưa về bàitoán nhận dạng vòng hở cho một hệ với các đầu vàolà (r 1, u2) và các đầu ra là ( y1, u1) :

1 11 12

1 11 1 11 1 111 1

1

1 21 1 12 1

1 11 1 11 1 11

11 12 1

1 1

21 22 2

1

1 1 1

1 1 1

C G G

C G C G C G y r v

u uC C G C

C G C G C G

T T r H v

T T u

(38)

Các hàm truyền của mô hình quá trình nhiệt sẽ đượcxác định từ kết quả nhận dạng:

1111

21

T G

T ; 22

12

21

T G

T

Hàm truyền của bộ điều khiển nhiệt độ sẽ là:

221

12

T C

T

ii) Mô hình cho áp suất hơi quá nhiệt Hoàn toàn tương tự ta có ta có quan hệ giữa các đầuvào-ra cho vòng điều khiển áp suất hơi quá nhiệt củalò hơi được mô tả như sau:

2 22 21

2 22 2 22 2 222 2

2

2 12 2 21 2

2 22 2 22 2 22

11 12 2

2 2

21 22 1

1

1 1 1

1 1 1

C G G

C G C G C G y r v

u uC C G C

C G C G C G

X X r H v

X X u

(39)

Các hàm truyền của mô hình quá trình áp suất sẽ đượcxác định từ kết quả nhận dạng:

1122

21

X G

X ; 22

12

21

X G

X

Hàm truyền của bộ điều khiển áp suất là:

222

12

X C

X

4.3 Ước lượng tham số mô hình Các tham số của mô hình (38) cũng như (39) đượcước lượng từ dữ liệu thực nghiệm áp dụng thuật toánPEM với hàm mục tiêu (28). Sau khi chạy chươngtrình được lập trình trên Matlab, ta có kết quả mô hìnhquá trình nhiệt như sau :

1 2

11 1 2

0.6413 1.286 0.6465( )

1 1.972 0.9718

q qG q

q q(40)

1 2

12 1 2

182.9 326.1 143.8( )

1 1.752 0.7504

q qG q

q q(41)

Hàm truyền của bộ điều khiển nhiệt độ là:1 2

1 1 2

3629 7154 3526( )

1 1.752 0.7504

q qC q

q q(42)

Mô hình áp suất hơi quá nhiệt là: 1 2 3 4 5

22 1 2 3 4 5

0.017-0.012 0.102 0.21 0.15 0.04( )

1 10.08 20.53 14.3 2.2 0.67

q q q q qG q

q q q q q(43)

1 2 3 4 5

21 1 2 3 4 5

1.2 5.2 8.54 6.6 2.34 + 0.28( )

1 4 5.8 3.3 0.18 0.32

q q q q qG q

q q q q q(44)

Hàm truyền bộ điều khiển áp suất là1 2 3 4 5

2 1 2 3 4 5

33 332.9 678 472.4 72.5 21.9

( ) 1 4 5.8 3.3 0.18 0.32

q q q q q

C q q q q q q (45)

Trên H. 5 là đồ thị so sánh hàm phương sai

)( T yy E của tín hiệu ra đo được với tín hiệu ra của mô

hình quá trình nhiệt nhận được ở phương trình (40) và

(41), đồng thời cũng so sánh với mô hình nhận đượctừ các phương pháp nhận dạng trong vòng kín khác là

phương pháp trực tiếp và gián tiếp. Tương tự, H. 6 là

sự so sánh kết quả phương pháp nhận dạng vào-ra

cùng nhau với các kết quả sử dụng phương pháp nhậndạng trực tiếp và gián tiếp đối với mô hình áp suất hơiquá nhiệt. Kết quả thu được cho thấy rõ, hàm phươngsai của tín hiệu ra nhận được từ phương pháp vào-racùng nhau gần nhất với đường phương sai của tín hiệuthực. Từ đó nhận thấy việc lựa chọn phương p háp

nhận dạng có ý nghĩa quan trọng ảnh hưởng đến chấtlượng của mô hình ước lượng.

4.4 Kiểm chứng mô hìnhMô hình sau khi nhận dạng cần phải được kiểm chứngvà kỹ thuật đánh giá chéo được sử dụng rất phổ biến.Kiểm chứng mô hình dựa trên chỉ số chất lượng( perfomance index) là sự phù hợp của mô hình nhậndạng với dữ liệu thực nghiệm được đánh giá bằngcông thức sau [5]:

%100.

)(

)ˆ,(ˆ)(

1

1

2

1

2

n

k

n

k N

yk y

k yk y

FIT

(46)

Các mô hình nhận được trên đây cho thấy có độ chínhxác rất cao, ví dụ mô hình quá trình nhiệt cho chỉ sốchất lượng FIT = 98.01%. Tuy nhiên, trên thực tế đểxét đến ảnh hưởng của nhiễu đo tới mô hình nhậndạng, ta tiến hành mô phỏng với các số liệu đầu rathực nghiệm đo được chứa nhiễu ồn trắng với tỷ lệnhiễu trên tín hiệu NSR= 5% và 20%. Độ phù hợp của

mô hình với dữ liệu đánh giá được biểu diễn trên

Hình 7 và Hình 8. Kết quả cho thấy khi tỉ lệ nhiễutrên tín hiệu tăng thì chất lượng của mô hình giảm,song ngay cả với NSR=20% ta vẫn có kết quả khá tốt.

78




VCCA-2011

5. Kết luận Phương pháp nhận dạng vào-ra cùng nhau với thuậttoán ước lượng PEM đã được nhóm tác giả lựa chọnđể xác định mô hình nhiệt độ và áp suất hơi quá nhiệtcủa lò hơi dựa trên dữ liệu thu thập tại Nhà máy đạmPhú Mỹ trong khi hệ thống đang vận hành. Mô hình

nhận dạng được mặc dù chỉ có bậc 2 và bậc 4 (phùhợp với mô hình lý thuyết), nhưng cũng cho độ chínhxác khá cao ngay cả khi tồn tại nhiễu đo. Bên cạnhmô hình quá trình, ta còn xác định được hàm truyềncủa bộ điều khiển. Những kết quả này chứng tỏ khả

năng áp dụng thành công các phương pháp nhận dạnghiện đại vào trong thực tế công nghiệp, làm cơ sở giảiquyết các bài toán điều khiển và tối ưu hóa hệ thống.

Tài liệu tham khảo [1] Ljung, Lennart: System Identification – Theory

for User . 2nd Edition, Prentice Hall, 1999.

[2] Zhu, Y.: Multivariable System Identification for

Process Control. Elsevier Science &

Technology Books, 2001.

[3] Rodriguez Vasquez, J.R.; R. Rivas Pezez; J.

Sotomayor Moriano.; J.R.P. Gonzalez: System

identification of steam pressure in a fire – tube

boiler. Computer and Chemical Engineering,2008.

[4] Gibson, Marion; Hoff, Paul Van den.: Instrument Variable Methods for Closed – loop

System Identification. Automatica 41, 2005, pp

241- 249.

[5] Urban, Forsell,: Lennart, Ljung.: Closed loop

identification revisited. Automatica 35, 1999, pp

1215-1241.

[6] Soderstrom, Torsten.; Stoica, Petre.: System

Identification; Prentice Hall. 1989

[7] Hoff, Paul Van den.: Closed-loop Issues in

System Identification. Annual Reviews in

Control, 1998, pp 173- 186,

[8] Brett Ninnes; H. Hjalmarsson.: Analysis of the

Variability of Joint Input-Output Estimation

Methods.

[9] Nguyễn Hữu Quốc Đạt.: Xây dựng mô hình động học cho lò hơi trong nhà máy Đạm Phú Mỹ ,Luận văn Thạc sĩ , Đại học Bách khoa Hà Nội,2009

[10] Huang, B.; Shah, S.: Closed loop identification a

two step aproach. Journal of process control,

7,1997, pp 425-438

[11] M.Gervers, L.Miskovic, D.Bonvin, A.Karimi, “Identification of multi input system: variance

and input design issues”, Automatica 42, 2006,pp 559- 572.

2000 2500 3000 3500 4000 4500 50000

2

4

6

8

10

12

14

16

T I C

8 2 5 3 . P

V

kiem chung mo hinh voi NSR=20%

time(s)

Measured Output

m20 Fit: 82.99%

H.8 Kiểm chứng mô hình với NSR=20%

2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000-4

-2

0

2

4

6

8

10

12

T I C 8

2 5 3 . P

V

kiem chung mo hinh voi NSR=5%

time(s)

Measured Output

m5 Fit: 90.61%

H.7 Kiểm chứng mô hình với NSR=5%

-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000-4

-2

0

2

4

6

8

10The covariance function est imates

c o v a r i a n c

e f u n c t i o n

true

join input -otput

direct

indirect

H. 5 Phương sai của đầu ra nhiệt độ đánh giá trên mô

hình ước lượng và trên dữ liệu thực nghiệm

-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12The covariance function est imates

true

joint input -ouput

direct

indirect

H. 6 Phương sai của đầu ra áp suất đánh giá trênmô hình và trên dữ liệu thực nghiệm

79




VCCA-2011

Trịnh Thị Khánh Ly tốt nghiệpKỹ sư điện, chuyên ngành Đolườ ng-Tin học công nghiệp năm2002 và Thạc sĩ chuyên ngành Đolườ ng và các hệ thống điều khiểnnăm 2004 tại ĐH Bách khoa Hà

Nội.Từ năm 2002 đến nay, ThS. TrịnhThị Khánh Ly là giảng viên khoaCông nghệ Tự động, Trường Đại

học Điện lực. Hiện chị đang là nghiên cứu sinh chuyênngành Lý thuyết điều khiển và Điều khiển tối ưu, ĐH Báchkhoa Hà Nội; hướ ng nghiên cứu chính là nhận dạng và điềukhiển các quá trình công nghệ.

Hoàng Minh Sơn nhận bằng Tiếnsĩ (Dr.-Ing.) ngành điện của TUDresden-CHLB Đức năm 1998 về hướ ng các hệ thống điều khiển quátrình. Từ năm 2000, anh là giảngviên Bộ môn Điều khiển Tự động,

Khoa Điện (nay là Viện Điện), ĐHBách khoa Hà Nội; từ năm 2006 làPhó giáo sư ngành điều khiển.

Các hướ ng nghiên cứu chính củaPGS. Hoàng Minh Sơn bao gồm:các hệ điều khiển phân tán và phâncấp, công nghệ phần mềm điều

khiển và tự động hóa, nhận dạng và điều khiển các quá trìnhcông nghệ.

80

Documents

Nhận dạng trong hệ kín quá trình hơi quá nhiệt trong lò hơi của Nhà máy đạm Phú Mỹ