- 74 Hình 2.13: Sai lệch bám trong mô phỏng điều khiển đối tượng CSTR. - Điều khiển dự báo thích nghi dựa mô hình cũng thuộc một trong những phương pháp điều khiển kết hợp nhằm thiết kế bộ điều khiển đảm bảo các chỉ tiêu chất lượng đặt trước cho đối tượng bất định và đa cấu trúc. - Nhiệm vụ đặt ra cho luận án này là phát triển các phương pháp điều khiển dự báo thích nghi cho một lớp đối tượng phi tuyến bất định. - Sự cần thiết của điều khiển dự báo 12 Một lớp các đối tượng nghiên cứu trọng tâm của điều khiển là các hệ động lực. - Trong điều khiển dự báo có hai loại mô hình được sử dụng để tính toán tín hiệu điều khiển là mô hình đối tượng và mô hình tính toán. - Việc tính toán này là để tìm tín hiệu điều khiển cho một khoảng thời gian tương lai nên mô hình tính toán được gọi là mô hình dự báo. - Với yêu cầu này, điều khiển dự báo truyền thống duy trì tính chất 1 của điều khiển tối ưu đã nêu ở trên, tức là mô hình đối tượng phải biết chính xác từ trước. - Do đó, điều khiển dự báo truyền thống cũng vấp phải một nhược điểm tương tự điều khiển tối ưu là không áp dụng được với các đối tượng có mô hình phụ thuộc tham số không biết. - Phương pháp điều khiển dự báo thích nghi ở công trình nghiên cứu [52] là đóng góp mới trong lĩnh vực điều khiển dự báo đối tượng có mô hình bất định cho đến thời điểm của luận án này. - Những phân tích trên cho thấy nhu cầu cần được nghiên cứu và phát triển thêm trong lĩnh vực điều khiển dự báo cho lớp đối tượng có mô hình bất định là các tiêu chí sau. - Tiêu chí 3: Việc tính toán tín hiệu điều khiển bao gồm cả mục đích thỏa mãn điều kiện ổn định. - Việc tích hợp này chính là tiêu chí 3 cho phương pháp điều khiển dự báo đối tượng có mô hình bất định đã nêu ra ở trên. - Đây chính là sự tương đồng với điều khiển dự báo đối tượng có mô hình bất định là phương pháp đòi hỏi mô hình dự báo phải cập nhật tham số theo thời gian. - Sự tương đồng này đặt ra vấn đề khai thác tiêu chí 3 để phát triển một phương pháp điều khiển dự báo cho đối tượng đa cấu trúc. - Mặt khác, phương pháp điều khiển dự báo phát triển trong luận án này có bản chất là mô hình dự báo được cập nhật theo thời gian rời rạc. - Đặc biệt với lớp đối tượng có mô hình bất định thì mô hình dự báo chỉ có thể là mô hình xấp xỉ của đối tượng điều khiển. - Tín hiệu điều khiển được tính toán dưới các ràng buộc được thiết lập từ các điều kiện ổn định. - Xây dựng các giải thuật điều khiển dự báo đáp ứng các tiêu chí 1, 2, và 3 nêu ra ở mục 1 cho đối tượng phi tuyến có mô hình bất định. - 19 • Xây dựng các giải thuật điều khiển dự báo đáp ứng tiêu chí 3 ở mục 1 cho đối tượng đa cấu trúc mà có trình tự chuyển đổi mô hình xác định. - Về phương diện phương pháp luận: đối tượng của luận án là phương pháp luận điều khiển dự báo cho đối tượng điều khiển có mô hình bất định và đối tượng điều khiển đa cấu trúc. - Về phương diện lý thuyết điều khiển: đối tượng của luận án là các giải thuật điều khiển dự báo thích nghi dựa mô hình mờ và định lý ổn định. - Về phương diện ứng dụng: đối tượng của luận án là lớp đối tượng điều khiển phi tuyến có mô hình bất định và các đối tượng điều khiển đa cấu trúc. - Đóng góp một phương pháp luận mới cho điều khiển dự báo. - Mở rộng lớp đối tượng của lý thuyết điều khiển dự báo: các đối tượng phi tuyến có mô hình bất định và đối tượng đa cấu trúc. - Đặt tiền đề cho việc xây dựng các phương pháp điều khiển dự báo mà tính ổn định của hệ thống được chứng minh một cách chặt chẽ về lý thuyết. - Với việc cụ thể hóa phương pháp luận mới bằng việc xây dựng các phương pháp điều khiển dự báo đối tượng có mô hình bất định và đối tượng đa cấu trúc, luận án có ý nghĩa lý thuyết khoa học sau. - Đóng góp các giải thuật điều khiển dự báo cải tiến cho hai lớp đối tượng cụ thể là: lớp đối tượng phi tuyến có mô hình bất định và lớp đối tượng đa cấu trúc. - Đề xuất và chứng minh định lý ổn định do đó khẳng định tính triệt để của phương pháp điều khiển dự báo được đề xuất trong luận án. - b,Ý nghĩa thực tiễn Xây dựng một phương pháp tổng hợp bộ điều khiển cho một lớp đối tượng phi tuyến có mô hình bất định và có cấu trúc bất định. - Cung cấp giải thuật điều khiển dự báo cho lớp đối tượng điều khiển có mô hình bất định, lớp đối tượng xuất hiện nhiều trong thực tế. - Cung cấp giải thuật điều khiển dự báo cho đối tượng đa cấu trúc, đặc biệt là các quá trình công nghệ. - Nội dung của luận án Bố cục của luận án bao gồm 3 chương: Chương 1: "Tổng quan về điều khiển dự báo phi tuyến". - Bằng cách đó, luận án sẽ chỉ rõ những đóng góp của tác giả trong lĩnh vực điều khiển dự báo. - Xây dựng giải thuật điều khiển dự báo dựa trên mô hình thích nghi tham số. - Đây là đối tượng thường gặp trong công nghiệp hoá học và rất khó điều khiển [16]. - 23 1BChương 1 2B TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO PHI TUYẾN Thuật ngữ điều khiển dự báo dựa mô hình viết tắt là MPC (gốc tiếng Anh là Model Predictive Control cũng có tên gọi khác như Moving Horizon Control hoặc Receding Horizon Control) bắt đầu xuất hiện vào cuối những năm 1970 thông qua các công trình của nhóm tác giả Richalet, Rault, Testud, Papon [60], Cutler và Ramakter [61]. - Mô hình đối tượng Phiếm hàm mục tiêu Giải thuật tối ưu để xác định tín hiệu điều khiển dự báo, và các phương pháp điều khiển như vậy đã được công bố rất nhiều. - Năm 2009, Adetola và Guay [52] đã phát triển kết quả nghiên cứu điều khiển dự báo thích nghi cho hệ phi tuyến bất định có ràng buộc dựa trên phương pháp MIN-MAX. - 1.1 Nguyên tắc cơ bản và sơ đồ tổng quát của điều khiển dự báo Dựa trên định nghĩa về MPC của E. - Như đã biết từ các tài liệu về điều khiển dự báo của tác giả E. - Bordons sự hình thành của nguyên tắc điều khiển dự báo có nguồn gốc từ các bài toán điều khiển trong thực tiễn. - Với các ký hiệu này thì đầu vào của bộ điều khiển dự báo là ( )iix xt= và đầu ra là ()ut. - ]PTuttÎ để tổng hợp nên tín hiệu điều khiển thực 1. - 1.2 Sự phát triển cấu trúc của bộ điều khiển dự báo Bộ điều khiển dự báo Mục tiêu điều khiển ( )iix xt= Khối tính toán hàm Pu ()ut it Khối tổng hợp tín hiệu. - Pu 29 Sự phát triển của điều khiển dự báo được đánh dấu bởi sự phân lớp đối tượng điều khiển từ đơn giản đến phức tạp. - Về cơ bản, tiến trình này dẫn đến sự thay đổi lớn về phương pháp luận điều khiển dự báo đi từ lớp đối tượng có mô hình xác định tới lớp đối tượng có mô hình bất định. - Bộ điều khiển sử dụng thông tin này để tính toán tín hiệu điều khiển ()ut cho khoảng thời gian 1)[ ,iitt+. - Nói cách khác, tín hiệu điều khiển đối tượng trong khoảng thời gian 1)[ ,iitt+ được xác định hoàn toàn tại thời điểm it. - Bộ điều khiển dự báo Mục tiêu điều khiển ( )iix xt= Khối tính toán hàm Pu ()ut it Khối tổng hợp tín hiệu. - Cụ thể, việc xây dựng mô hình dự báo trở nên đặc biệt quan trọng và là một khâu khó khăn trong việc thiết kế bộ điều khiển. - Những khó khăn và thách thức trên làm cho các nghiên cứu về điều khiển dự báo cho lớp đối tượng có mô hình bất định vẫn còn rất nhiều hướng phát triển mới. - Tuy nhiên, gần đây công trình [52] đã đưa ra một lý thuyết điều khiển dự báo thích nghi cho lớp đối tượng có mô hình phụ thuộc tham số hằng bất định. - Ý tưởng cơ bản của việc đề xuất cấu trúc [52] là kết hợp mô hình đối tượng tiên đoán, với mô hình bộ ước lượng tham số ˆ()itq thành mô hình dự báo để từ đó tính toán tín hiệu điều khiển. - Mục tiêu điều khiển ( )iix xt= Khối tính toán hàm Pu Pu Mô hình dự báo Mô hình + mô hình ước lượng tham số Tham số ước lượng 1ˆ()itq- 33 Theo những phân tích trên, công trình [52] là kết quả đáng ghi nhận gần đây nhất trong lĩnh vực điều khiển dự báo đối tượng có mô hình bất định. - 1.3 Cấu trúc điều khiển dự báo được đề xuất trong luận án A. - Hai là, kết quả điều khiển ở chu kỳ điều khiển trước (khoảng thời gian 1,[ )iit t-) được khai thác để tính toán bộ điều khiển cho chu kỳ hiện tại là khoảng 1)[ ,iitt+. - )x fxu gxuq=+ (1.1) với x là biến trạng thái, q là tham số hằng bất định và u là tín hiệu điều khiển. - Theo cách này thì số chiều của mô hình dự báo lớn hơn số chiều của đối tượng điều khiển và do đó gia tăng khối lượng tính toán tín hiệu điều khiểnPu. - Đây chính là đóng góp mới của cấu trúc điều khiển dự báo được phát triển ở chương 2. - Sự thay đổi của phương pháp điều khiển dự báo cho đối tượng đa cấu trúc được thể hiện đầu tiên là trong mô hình dự báo. - Vì vậy, mô hình dự báo phải bao gồm lớp các mô hình thích hợp của đối tượng điều khiển và thuật toán lựa chọn mô hình tính toán ở mỗi thời điểm it. - Đó là phương pháp xây dựng giải thuật điều khiển dự báo đảm bảo hệ kín ổn định. - Do đó, hệ thống điều khiển cần thiết phải có bộ ước lượng tham số. - Sơ đồ tổng quát của hệ thống điều khiển dự báo theo mô hình mờ thích nghi được đề xuất trong hình 2.1. - Xây dựng mô hình thích nghi tham số từ mô hình mờ của đối tượng - Xây dựng giải thuật điều khiển dự báo dựa trên mô hình thích nghi tham số - Chứng minh bộ điều khiển dự báo đề xuất đảm bảo tính ổn định của hệ kín. - mục 2.3 xây dựng giải thuật điều khiển dự báo dựa trên mô hình thích nghi tham số. - 2.1 Mô hình đối tượng Xét đối tượng điều khiển có mô hình phi tuyến sau: 0. - Từ mô hình (2.1) và (2.5), mô hình mờ của đối tượng điều khiển được biểu diễn như sau: 0. - Về điểm này, bộ điều khiển thiết kế trên mô hình (2.6) là bán toàn cục (semiglobal). - (2.7) Quan sát mô hình (2.7), thấy ngay bộ thích nghi tham số cho điều khiển dự báo hoàn toàn khác biệt so với điều khiển thích nghi truyền thống. - Trong mục này, hai phương pháp điều khiển dự báo thích nghi mờ mới được đề xuất tương ứng với hai cách sử dụng bộ ước lượng tham số (2.7) trong việc xây dựng giải thuật. - Dưới đây là sự vận dụng giải pháp trên để xây dựng giải thuật điều khiển dự báo thích nghi dựa mô hình (2.36). - 2.3.2 Giải thuật điều khiển dự báo thích nghi dựa “mô hình đầy đủ” 48 Nhắc lại nguyên tắc của điều khiển dự báo là tính tín hiệu điều khiển theo từng khoảng thời gian hữu hạn 1)[ ,kktt+. - Cụ thể hơn, tín hiệu điều khiển 1. - )kktu ttt+Î là lời giải của bài toán điều khiển tối ưu cho đối tượng điều khiển (2.1) với phiếm hàm mục tiêu. - Tại mỗi thời điểm kt giá trị )(kxt và một mô hình dự báo thích hợp được sử dụng để tính toán tín hiệu điều khiển 1. - (2.40) 49 Sử dụng phiếm hàm (2.39), tín hiệu điều khiển tối ưu được tính theo. - Như đã phân tích ở mục 2.3.1, thông qua biến kQ mô hình mờ của đối tượng điều khiển được biểu diễn như sau: 0. - Do kkd DÎ và (2.42) là biểu diễn tương đương của mô hình đối tượng điều khiển nên tín hiệu trạng thái. - ,kktu tTttÎ+ là lời giải của bài toán điều khiển tối ưu B1 khi. - Tính toán tín hiệu điều khiển dự báo: tại các thời điểm lấy mẫu ktt=, thực hiện các bước sau. - Bước 2: Đặt ˆ()kktQQ=và giải bài toán điều khiển tối ưu thời gian hữu hạn B1 cho mô hình dự báo (2.44) với điều kiện đầu ()kxt để tìm tín hiệu điều khiển. - Nhận xét 2.9: Tính bất định của mô hình (2.1) làm cho bài toán điều khiển dự báo trực tiếp cực tiểu hóa phiếm hàm mục tiêu (2.38) không giải được. - Giải thuật điều khiển dự báo DBTN I được xây dựng cho phiếm hàm mục tiêu tổng quát nhất theo nghĩa không đòi hỏi tính chất đặc biệt nào của mô hình đối tượng cũng như phiếm hàm mục tiêu. - Cụ thể, DBTN II sẽ sử dụng mô hình xấp xỉ sau của mô hình mờ thích nghi (2.42) cho đối tượng (2.1) là mô hình dự báo để tính toán tín hiệu điều khiển 0. - .k kdRxu£R 55 Giải thuật điều khiển dự báo thích nghi được đề xuất như sau: Nhận xét 2.12: Bài toán B2 là bài toán điều khiển tối ưu có ràng buộc. - Bước 2: Đặt ˆ()kktQQ=và giải bài toán điều khiển tối ưu thời gian hữu hạn B2 cho mô hình dự báo (2.49) với điều kiện đầu ()kxt để tìm tín hiệu điều khiển. - Nghiên cứu tính ổn định của hệ kín là một đề tài quan trọng và khó khăn ngay cả trong điều khiển dự báo truyền thống. - ,(kk P k kkV Jxt ut=và ràng buộc trạng thái cho bài toán điều khiển tối ưu của chu kỳ dự báo. - Chứng minh: Thực hiện giải thuật điều khiển dự báo, trong khoảng thời gian. - ]kktt T+ sẽ có tín hiệu điều khiển tối ưu *arg mi (n. - 2.5 Phương pháp tính toán tín hiệu điều khiển tối ưu trong mỗi chu kỳ dự báo Trên đây đã trình bày phương pháp về điều khiển dự báo mờ thích nghi cho lớp đối tượng có mô hình phi tuyến bất định. - Theo giải thuật DBTN II, Mô hình dự báo để đặt bài toán điều khiển tối ưu là (2.49), đó là 61 0. - mục tiêu điều khiển là tín hiệu ra y bám theo giá trị đặt. - Sai lệch ku time(s)u(t time(s)∆ u(t) Hình 2.12: Tín hiệu điều khiển u và ku∆trong mô phỏng điều khiển đối tượng CSTR. - Sai lệch bám Tracking errortime(s) Hình 2.13: Sai lệch bám trong mô phỏng điều khiển đối tượng CSTR. - mục 3.2 xây dựng giải thuật điều khiển đối tượng đa cấu trúc dựa trên lý thuyết điều khiển dự báo. - mục 3.4 là Điều khiển dự báo đa mô hình cho động cơ điện một chiều. - )).txt f xt uts= (3.3) Từ mô hình (3.3) ta thấy rằng ()ts có thể giữ vai trò là tín hiệu điều khiển hoặc tham số mô hình. - Trong điều khiển quá trình thì việc chuyển đổi giữa các mô hình thường được quy định từ trước
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt