- Tác giả luận văn Lương Văn Kiên Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 2 Tác Giả Lương VănKiên MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN. - 141.3.3 Luật điều khiển. - 53 Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 3 Tác Giả Lương VănKiên CHƯƠNG 4 ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO TỰA MÔ HÌNH MỜ CHO HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ BAO HƠI NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN VÀ MÔ PHỎNG KIỂM CHỨNG GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ CHU TRÌNH NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN. - Thiết kế bộ điều khiển dự báo nhiệt độ bao hơi trên cơ sở giải bài toán tối ưu bằng phương pháp Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm. - Thiết kế bộ điều khiển dự báo nhiệt độ bao hơi trên cơ sở giải bài toán tối ưu bằng phương pháp Giới hạn và rẽ nhánh (Branch and Bound. - So sánh chất lượng hệ thống điều khiển khi sử dụng các giải thuật tối ưu. - 93 Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 4 Tác Giả Lương VănKiên DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT MPC : Điều khiển dự báo theo mô hình FMPC : Điều khiển dự báo theo mô hình mờ GPC : Điều khiển dự báo tổng quát FIS : Hệ thống suy luận mờ MIMO : Nhiều vào, nhiều ra SISO : Một vào, một ra. - MISO : Nhiều vào, một ra SIMO : Một vào, nhiều ra y : Tín hiệu ra tương lai w : Tín hiệu đặt u : Tín hiệu điều khiển h1 : Giới hạn dưới miền dự báo Hp : Giới hạn trên miền dự báo Hc : Giới hạn miền điều khiển Gas : Giải thuật di truyền B&B : Phương pháp giới hạn và rẽ nhánh (Branch and Bound) ()jδ,()jλ : Chuỗi các trọng số điều chỉnh F : Tập mờ X : Tập nền L : Số luật hợp thành M : Số hàm thành viên Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 5 Tác Giả Lương VănKiên DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 2.1.Phương pháp xây dựng mô hình mờ. - 71 Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 6 Tác Giả Lương VănKiên DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1.Sơ đồ khối hệ thống điều khiển dự báo. - Chiến lược điều khiển dự báo. - Cấu trúc bộ điều khiển MPC với Mô hình đối tượng là Mô hình mờ. - Bộ điều khiển MPC sử dụng giải thuật di truyền. - Bộ điều khiển MPC sử dụng giải B&B. - 89 Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 7 Tác Giả Lương VănKiên LỜI MỞ ĐẦU Điều khiển dự báo theo mô hình (MPC – Model Predictive Control) khởi đầu vào cuối những năm 70 và kể từ đó phương pháp này đã phát triển đáng kể trong lĩnh vực nghiên cứu về điều khiển cũng như ứng dụng trong các quá trình công nghiệp. - Trong nhà máy nhiệt điện, lò hơi là thiết bị lớn nhất và vận hành phức tạp nhất, là một hệ thống có nhiều Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 8 Tác Giả Lương VănKiên đầu vào và nhiều đầu ra. - Hệ thống có cấu trúc phức tạp với hàng trăm mạch vòng điều khiển khác nhau. - Em xin chân thành cảm ơn! Hà Nội ngày 15 tháng 06 năm 2012 Lương Văn Kiên Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 9 Tác Giả Lương VănKiên CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁOTỰA MÔ HÌNH 1.1 GIỚI THIỆU CHUNG Điều khiển dự báo theo mô hình (MPC – Model Predictive Control) là một công cụ mạnh cho điều khiển các quá trình công nghiệp, đặc biệt là các quá trình phi tuyến, nhiều vào – nhiều ra. - Tư tưởng chính của bộ điều khiển dự báo theo mô hình là. - Luật điều khiển phụ thuộc vào những hành vi được dự báo. - Chuỗi tín hiệu điều khiển tương lai trong giới hạn điều khiển (control horizon) sẽ được tính toán thông qua việc tối thiểu hóa một phiếm hàm mục tiêu (cost function). - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 10 Tác Giả Lương VănKiên - Sử dụng sách lược lùi xa (receding strategy), tức là tại mỗi thời điểm chỉ tín hiệu điều khiển đầu tiên trong chuỗi tín hiệu điều khiển đã tính toán được sử dụng, sau đó giới hạn dự báo lại được dịch đi một bước về phía tương lai. - MPC thể hiện một loạt các ưu điểm so với các phương pháp điều khiển khác, trong đó nổi bật là: Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 11 Tác Giả Lương VănKiên - Nó đặc biệt hấp dẫn với những người sử dụng có kiến thức hạn chế về lý thuyết điều khiển bởi vì những khái niệm đưa ra đều rất trực quan, đồng thời việc điều chỉnh tương đối dễ dàng. - Nó thích hợp cho điều khiển các hệ nhiều vào nhiều ra (MIMO. - Mặc dù vậy, hạn chế lớn nhất của MPC là sự cần thiết một mô hình thích hợp cho đối tượng/quá trình bởi vì rõ ràng, sai lệch giữa Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 12 Tác Giả Lương VănKiên đối tượng/quá trình thực với mô hình sử dụng ảnh hưởng rất nhiều đến kết quả đạt được. - Chiến lược điều khiển dự báo Sử dụng một mô hình toán học để dự báo đầu ra của đối tượng/quá trình trong tương lai: y(t + k|t với k = 1..Hp, Hpđược gọi là miền giới hạn dự báo (prediction horizon). - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 13 Tác Giả Lương VănKiên Tín hiệu điều khiển u(t) được đưa tới đối tượng / quá trình trong khi các tín hiệu điều khiển còn lại trong chuỗi bị bỏ qua, bởi v ì ở thời điểm lấy mẫu tiếp theo y(t + 1) đã biết và bước 1 được lặp lại với giá trị mới này và toàn bộ các dữ liệu được cập nhật. - Mô hình dự báo - Phiếm hàm mục tiêu - Luật điều khiển 1.3.1 Mô hình dự báo Mô hình đối tượng/quá trình đóng vai trò quyết định trong bộ điều khiển. - Ứng với mỗi loại mô hình đầu ra dự báo được tính toán như sau: Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 14 Tác Giả Lương VănKiên Đối với mô hình Mamdani LlllLllbtktyt kttktµϕµϕ. - Với những quá trình có thời gian trễ d, tín hiệu ra chỉ thực sự bắt đầu từ thời điểm t+d trở đi, dễ thấy 1h Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 15 Tác Giả Lương VănKiên không nên chọn nhỏ hơn d . - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 16 Tác Giả Lương VănKiên Hình 1.3 : Quỹ đạo quy chiếu - Điều kiện ràng buộc: Trên thực tế, tất cả các quá tr ình công nghiệp đều khó tránh khỏi các điều kiện ràng buộc (còn gọi là điều kiện biên). - t∀ ()min maxyyty≤≤ t∀ Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 17 Tác Giả Lương VănKiên Việc đưa thêm điều kiện ràng buộc vào phiếm hàm mục tiêu làm cho bài toán tối ưu hóa trở nên phức tạp hơn và lời giải không thể tường minh như trong trường hợp không có điều kiện ràng buộc. - Nếu có nhiễu tác động, giá trị của nhiễu được coi là không đổi trong suốt giới hạn dự Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 18 Tác Giả Lương VănKiên báo và bằng giá trị đo được ở đầu ra ()my trừ đi giá trị ước lượng từ mô hình $()()|ytt. - Generalized Predictive Control Tín hiệu ra tương lai của bộ điều khiển GPC được dự báo dựa trên mô hình CARIMA detAz yt Bz z ut Cz. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 19 Tác Giả Lương VănKiên trong đó tín hiệu nhiễu không đo được được mô hình hóa bởi đa thức ()-1zC Để tìm ra tín hiệu dự báo tối ưu, ta phải giải phương trình Diophantine nhờ thuật toán truy hồi. - Ngoài ra còn một số phương pháp khác như PFC (Predictive Functional Control), EPSAC (Extended Prediction Self -Adaptive Control)… Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 20 Tác Giả Lương VănKiên CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH HÓA ĐỐI TƯỢNG ĐIỀU KHIỂN BẰNG MÔ HÌNH MỜ 2.1. - Mô hình mờ Takagi – Sugeno: Trong điều khiển dự báo thì mô hình mờ Takagi-Sugeno (TS hoặc TSK) được nghiên cứu và sử dụng rộng rãi hơn cả. - Mô hình này có ưu điểm là có Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 21 Tác Giả Lương VănKiên thể rút ra từ dữ liệu vào-ra quan sát được bằng cách dùng kỹ thuật phân nhóm. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 22 Tác Giả Lương VănKiên 2.1.1. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 23 Tác Giả Lương VănKiên 2.1.2 Cơ chế suy diễn mờ * Mệnh đề hợp thành mờ Một mệnh đề hợp thành mờ (suy diễn mờ) là một mệnh đề được biểu diễn dưới dạng NẾU Aχ= THÌ Bγ= hay ()()ABxxµµ⇒ ,với Aµ,Bµ[]0,1∈ hay AB⇒ (từ A suy ra B) Trong đó χ và γ là hai biến ngôn ngữ và A, B là các giá trị mờ với các hàm liên thuộc tương ứng là ()Axµ và ()Bxµ xác định trên các tập nền X và Y. - Ký hiệu tập mờ kết quả là 'B thì 'BAB=⇒ Do hàm liên thuộc ()AByµ⇒của tập mờ kết quả chỉ phụ thuộc vào ()Axµ và ()Bxµ nên có thể coi như ()AByµ⇒ là một hàm của hai biến Aµ và Bµ, tức là: ()(),ABAByµµµ µ⇒= Như vậy định nghĩa trên về mệnh đề hợp thành mờ có thể phát biểu như Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 24 Tác Giả Lương VănKiên sau: Giá trị của mệnh đề hợp thành mờ nói trên là một tập mờ 'B định nghĩa trên cùng tập nền Y với tập mờ B và có hàm liên thuộc ABµµ µ→ Để có được các định nghĩa trên, ta đã sử dụng các nguyên tắc do Mamdani đề ra. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 26 Tác Giả Lương VănKiên Trong các luật hợp thành có cấu trúc như trên, thì giá trị của luật hợp thành R ứng với giá trị rõ 0χđược hiểu là tập mờ R′ thu được qua phép hợp các tập mờ kết luận của từng mệnh đề hợp thành thành phần: 12...NRCC C. - Chẳng hạn với n điểm mẫu của Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 27 Tác Giả Lương VănKiên 12, ,...,nxxx của tập nền A và m điểm mầu 12, ,...,myy y của tập nền B thì ta định nghĩa hai vector TAA AnAxxxµµ µ µ= và TBB BmByy yµµ µ µ= (2.8) trong đó ký hiệu "T" là ký hiệu chuyển vị một vector. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 29 Tác Giả Lương VănKiên • Xác định luật hợp thành cho các mệnh đề hợp thành thành phần: ()kkTkkByARrµµ== với i = 1, 2. - (2.12) Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 30 Tác Giả Lương VănKiên Do trong công thức trên lấy tổng tất cả các kR của các mệnh đề hợp thành nên luật hợp thành theo liên kết Lukasiewicz nói trên sẽ có tên gọi là luật hợp thành sum-MIN hay sum-PROD thay vì max-MIN hay max-PROD. - Nếu ký hiệu: ()1infyGyy∉= và ()2supyGyy∈= thì 1y chính là điểm cận trái và 2y là điểm cận phải của G (Hình vẽ) Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 31 Tác Giả Lương VănKiên Hình 2.1. - Phương pháp điểm trọng tâm Phương pháp điểm trọng tâm sẽ cho kết quả y′ là hoành độ của điểm trọng tâm miền được bao bởi trục hoành và đường ()Byµ′: Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 32 Tác Giả Lương VănKiên Hình 2.2. - −bởi theo kinh nghiệm với một thời gian trích mẫu phù hợp thì những thành phần Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 33 Tác Giả Lương VănKiên trong tập trên sẽ cho ảnh hưởng nhiều nhất tới hệ thống. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 34 Tác Giả Lương VănKiên 2.2.2 Biểu diễn luật suy diễn cơ sở Suy luận cơ sở (thường được gọi là modus ponens) sẽ tương ứng với suy luận như sau: Tìm giá đúng của tập B từ giá trị đúng của tập A với luật kéo theo A suy ra B. - Ở phương pháp bình phương cực tiểu các thông số về loại hàm thành viên (tam giác, hình thang, gauss), số lượng hàm thành viên (2-4) Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 35 Tác Giả Lương VănKiên và vị trí của các hàm thành viên được ta chọn trước. - Ta có: Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 36 Tác Giả Lương VănKiên 2TTT TTTTVEEYYY Yθθθθ==−Φ−Φ+ΦΦ Giả thiết rằng TΦΦ là khả nghịch suy ra: ()()112TT TTTT TT TTT TVYYY Y Y YY Yθθ θ θ. - Định nghĩa: Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 37 Tác Giả Lương VănKiên ()()()12TTTMxxxξξξ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥Φ=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦M Và . - Ta có: Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 38 Tác Giả Lương VănKiên ()()11kTTiiiPkxx−==Φ Φ. - Ứng dụng để chỉnh định thông số cho mô hình mờ Takagi – Sugeno: Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 39 Tác Giả Lương VănKiên. - Với: Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 40 Tác Giả Lương VănKiên (),ixkµ được xây dựng theo luật tích của các độ phụ thuộc của x vào các tập mờ đầu vào. - khi n =1,…,N Công thức để cập nhật các thông số của tập mờ đầu vào: Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 41 Tác Giả Lương VănKiên. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 42 Tác Giả Lương VănKiên CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN MPC TRÊN CƠ SỞ MÔ HÌNH MỜ 3.1. - Hệ logic mờ có khả năng mô tả chính xác đối tượng điều khiển nên trong luận văn này em đã chọn xây dựng mô hình dự báo dựa trên Mô hình mờ của đối tượng. - Cấu trúc bộ điều khiển MPC với Mô hình đối tượng là Mô hình mờ Phương pháp xây dựng mô hình cho đối tượng được trình bày ở chương 2. - [y(t-1),K,y(t-Ny),u(t-1),K,u(t-Nu)] vector hồi quy Bộ điều khiển MPC Mô hình Hàm mục tiêu Tối ưu hóa Tạo tín hiệu chuẩn Đối tượng điều khiển r w y Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 43 Tác Giả Lương VănKiên θ là vector tham số của mô hình mờ (vị trí và hình dạng của tập mờ, hệ luật, việc kết hợp luật…) Để xây dựng được mô hình mờ dự báo của đối tượng, ta cần thực hiện các bước sau: 1. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 44 Tác Giả Lương VănKiên 3.2.2 Phương pháp giải thuật di truyền (Genetic Algorithm) Thuật toán di truyền là thuật toán tối ưu ngẫu nhiên dựa trên cơ chế chọn lọc tự nhiên và tiến hóa di truyền. - Một thuật giải di truyền áp dụng cho một bài toán cu thể phải bao gồm năm thành phần sau đây: Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 46 Tác Giả Lương VănKiên - Cách biểu diễn di truyền cho lời giải của bài toán (hay còn gọi là mã hóa nhiễm sắc thể. - Như vậy, mỗi cá thể trong quần thể sẽ biều diễn một chuỗi tín hiệu điều khiển. - CH là phạm vi điều khiển. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 47 Tác Giả Lương VănKiên Giả sử ()[],ut D ab R. - trn=0.3864, chk=0.3546 Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 74 Tác Giả Lương VănKiên ANFIS model 3: y(k-3. - trn=0.0935, chk=0.1003 Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 75 Tác Giả Lương VănKiên ANFIS model 24: y(k-1) y(k-2) u(k-3. - Trong đó: Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 76 Tác Giả Lương VănKiên trn_data: tập dữ liệu vào ra để huấn luyện (tập này gồm 1500 mẫu, mỗi mẫu có 3 giá trị đầu vào đã lựa chọn được ở trên và 1 giá trị đầu ra). - trn=0.2428, chk=0.2454 Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 77 Tác Giả Lương VănKiên ANFIS model = 20: y(k-2) y(k-3) u(k-2. - Kết quả sau khi xác định cấu trúc của mô hình mờ Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 78 Tác Giả Lương VănKiên 4.2.3.3. - trn_error: sai số sau khi huấn luyện Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 79 Tác Giả Lương VănKiên chk_out_fismat: mô hình mờ sau khi được chỉnh định lại nhờ tập dữ liệu kiểm chứng (kết quả cuối cùng). - 7 3 3 Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 80 Tác Giả Lương VănKiên Hình 4.9. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 81 Tác Giả Lương VănKiên 4.3. - Thiết kế bộ điều khiển dự báo nhiệt độ bao hơi trên cơ sở giải bài toán tối ưu bằng phương pháp Giải thuật di truyền (Genetic Algorithm). - myfis: là mô hình dự báo của đói tượng điều khiển. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 82 Tác Giả Lương VănKiên Hp: là giới hạn dự báo ref: là tín hiệu đặt y,u: là tín hiệu ra và tín hiệu vào t: thời gian newgen: quần thể mới được tái sinh. - Thực thi bộ điều khiển GA. - Bộ điều khiển GA được xây dựng bởi hàm sau: u=mpc_GA(myfis, lamda, TDLy, TDLu, model, Ts, Hp, num_bit, num_chro, num_gen, Amp, K_fb, Tmax). - Trong đó: myfis: là mô hình dự báo của đói tượng điều khiển. - lamda: là trọng số của phiếm hàm mục tiêu Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 83 Tác Giả Lương VănKiên TDLy,TDLu: là đường dây trễ y, đường dây trễ u. - model: là đối tượng cần điều khiển Ts: là chu kỳ trích mẫu. - Thiết kế bộ điều khiển dự báo nhiệt độ bao hơi trên cơ sở giải bài toán tối ưu bằng phương pháp Giới hạn và rẽ nhánh (Branch and Bound) 4.3.2.1. - Trong đó: Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 84 Tác Giả Lương VănKiên myfis: là mô hình dự báo của đói tượng điều khiển. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 85 Tác Giả Lương VănKiên Hình 4.11. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 86 Tác Giả Lương VănKiên Như vậy, trọng số λ ảnh hưởng khá lớn đến chất lượng của hệ thống. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 87 Tác Giả Lương VănKiên Hình 4.14. - Với miền điều khiển Hc = 2. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 88 Tác Giả Lương VănKiên Nhận xét: Ta thấy bộ điều khiển dự báo MPC theo phương pháp Branch & Bound có một số ưu điểm sau. - Tín hiệu điều khiển thay đổi trong phạm vi không lớn. - Phương pháp Branch and Bound: Kết quả cho thời gian mỗi bước tính T ~ 0.063s Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 89 Tác Giả Lương VănKiên Hình 4.17. - Chất lượng điều khiển của hai phương pháp là tương đối tốt. - Tín hiệu điều khiển tương đối trơn, thể hiển tính tối ưu về mặt năng lượng. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 90 Tác Giả Lương VănKiên * Phương pháp Branch and Bound cho thời gian mỗi bước tính nhỏ hơn hẳn so với giải thuật di truyền. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 91 Tác Giả Lương VănKiên KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận: Ngay từ khi mới ra đời, điều khiển dự báo đã được phát triển mạnh mẽ và đã có rất nhiều ứng dụng trong công nghiệp. - Hiểu được tổng quan về điều khiển dự báo tựa mô hình. - Xây dựng thuật toán điều khiển MPC trên cơ sở mô hình mờ. - Ứng dụng vào điều khiển nhiệt độ bao hơi nhà máy nhiệt điện. - Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 93 Tác Giả Lương VănKiên TÀI LIỆU THAM KHẢO [1. - N.D.Phuoc, P.X.Minh, Lý thuyết điều khiển mờ, NXB Khoa học kỹ thuật, 2000. - Hoàng Minh Sơn (2006), Cơ sở hệ thống điều khiển quá trình, nhà xuất bản Bách khoa Hà Nội, Hà Nội. - Systems, Man and Cybernetics 15 (1985) Đại Học Bách Khoa Hà Nội Luận Văn Thạc Sỹ Khoa Học Điều Khiển và Tự Động Hóa 94 Tác Giả Lương VănKiên [11
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt