BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
Lê Thị Huyền Linh
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT
ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI XÂY DỰNG MÔ HÌNH
TRONG ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO PHI TUYẾN
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
THÁI NGUYÊN – 2015
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
Lê Thị Huyền Linh
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT ĐIỀU
KHIỂN HIỆN ĐẠI XÂY DỰNG MÔ HÌNH TRONG
ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO PHI TUYẾN
Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển & Tự động hóa
Mã số: 62. 52. 02. 16
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
PGS. TS. Lại Khắc Lãi
THÁI NGUYÊN – 2015
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT
ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI XÂY DỰNG MÔ HÌNH
TRONG ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO PHI TUYẾN
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
THÁI NGUYÊN – 2015
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT ĐIỀU
KHIỂN HIỆN ĐẠI XÂY DỰNG MÔ HÌNH TRONG
ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO PHI TUYẾN
Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển & Tự động hóa
Mã số: 62. 52. 02. 16
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
THÁI NGUYÊN – 2015
i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi tên là Lê thị Huyền Linh, tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên
cứu của cá nhân tôi dƣới sự hƣớng dẫn của tập thể các nhà khoa học và các tài
liệu tham khảo đã trích dẫn. Kết quả nghiên cứu là trung thực và chƣa đƣợc công
bố trên bất cứ một công trình nào khác.
Tác giả luận án
Lê Thị Huyền Linh
ii
LỜI CẢM ƠN
Trong suốt quá trình làm luận án, thực sự đã có những lúc khó khăn,
tƣởng chừng nhƣ không thể tiếp tục, nhờ nhận đƣợc sự động viên, giúp đỡ của
ngƣời thân, bạn bè đồng nghiệp, thầy giáo hƣớng dẫn và tập thể các nhà khoa
học, tôi đã có đƣợc kết quả hôm nay. Từ sâu thẳm, tôi xin đƣợc trân trọng gửi lời
cảm ơn đến tất cả. Cảm ơn những ngƣời thầy, ngƣời bạn đã đồng hành, giúp đỡ,
chia sẽ cùng tôi trong giai đoạn khó khăn, vất vả nhất của chặng đƣờng luận án.
Qua đây, tôi xin đƣợc bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến thầy giáo
hƣớng dẫn PGS. TS. Lại Khắc Lãi đã tận tình, dìu dắt và định hƣớng cho tôi
trong suốt thời gian qua. Tôi cũng xin đƣợc gửi lời cảm ơn sâu sắc và kính trọng
đến các thầy cô giáo, các đồng nghiệp trong Khoa Điện, tập thể các nhà khoa
học, đã đóng góp những ý kiến quý báu về chuyên môn, quan tâm, tạo điều kiện
thuận lợi, giúp đỡ về công việc và thời gian. Cảm ơn Bộ môn Kỹ thuật Điện,
Khoa Điện, các Phòng ban của Trƣờng Đại học Kỹ thuật Công nghiệp, Đại học
Thái Nguyên đã nhiệt tình, tạo điều kiện trong suốt quá trình thực hiện luận án.
Từ sâu tận đáy lòng, tôi muốn đƣợc nói lời cảm tạ đến bố mẹ, chị gái,
chồng và con gái bé bỏng đã luôn luôn bên tôi, hết lòng thƣơng yêu, quan tâm, sẻ
chia, ủng hộ, động viên tinh thần, tình cảm, tạo điều kiện giúp tôi có nghị lực để
hoàn thành quyển luận án này.
Tác giả luận án
Lê Thị Huyền Linh
iii
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................ ii
MỤC LỤC............................................................................................................. iii
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ....................................... vi
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU ......................................................................... ix
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ................................................................................x
MỞ ĐẦU.................................................................................................................1
1. Tính cấp thiết của đề tài luận án ........................................................................1
2. Phạm vi, đối tƣợng nghiên cứu và phƣơng pháp nghiên cứu ............................3
3. Mục tiêu của luận án ..........................................................................................4
4. Những đóng góp mới về lý luận và thực tiễn của luận án .................................4
5. Bố cục của luận án .............................................................................................5
CHƢƠNG 1
TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1.
7
Giới thiệu tổng quan về điều khiển dự báo theo mô hình ............................7
1.1.1. Khái niệm .....................................................................................................7
1.1.2. Nguyên lý của điều khiển dự báo theo mô hình ..........................................8
1.1.3. Các thành phần chính trong điều khiển dự báo dựa trên mô hình .............10
1.2.
Những vấn đề liên quan về điều khiển dự báo hệ tuyến tính .....................15
1.3.
Các ƣu nhƣợc điểm của điều khiển dự báo so với phƣơng pháp khác ......20
1.4.
Những vấn đề liên quan về điều khiển dự báo hệ phi tuyến ......................21
1.5.
Đề xuất hƣớng nghiên cứu giải quyết trong luận án ..................................25
1.6.
Kết luận Chƣơng 1 .....................................................................................26
CHƢƠNG 2
NHẬN DẠNG NHIỄU VÀ BÙ NHIỄU CHO LỚP HỆ
CÓ TRỄ
2.1.
PHI
TUYẾN
27
Tổng quát chung về nhận dạng và mạng nơron .........................................27
2.1.1 Khái niệm về nhận dạng.............................................................................27
2.1.2 Khái quát về cấu trúc mạng nơron .............................................................28
2.1.3 Giới thiệu mạng nơron RBF.......................................................................30
iv
2.1.4 Tóm lƣợc về nhận dạng trực tuyến hệ phi tuyến sử dụng mạng nơron nhân
tạo ...............................................................................................................31
2.2.
Bài toán nhận dạng nhiễu cho lớp hệ phi tuyến có trễ ...............................32
2.3.
Thuật toán nhận dạng nhiễu hệ phi tuyến có trễ trên cơ sở sử dụng mạng
nơron RBF khi chỉ có một thành phần nhiễu .............................................33
2.3.1. Xây dựng thuật toán nhận dạng nhiễu .......................................................33
2.3.2. Ví dụ minh họa ...........................................................................................41
2.4.
Tổng hợp tin hiệu bù nhiễu cho hệ thống có trễ với một kênh điều khiển .......44
2.5.
Thuật toán nhận dạng nhiễu hệ phi tuyến có trễ trên cơ sở sử dụng mạng
nơron RBF khi có nhiều thành phần nhiễu ................................................46
2.5.1. Xây dựng thuật toán nhận dạng ....................................................................47
2.5.2. Ví dụ minh họa ...........................................................................................54
2.6.
Xác định điều kiện ứng đối cho việc bù nhiễu trong các hệ thống có trễ với
nhiều thành phần nhiễu tác động................................................................57
2.7.
Kết luận Chƣơng 2 .....................................................................................59
CHƢƠNG 3
TỔNG HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO DỰA THEO MÔ HÌNH NỘI
CHO ĐỐI TƢỢNG CÓ TRỄ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐIỀU
KHIỂN CHO ĐỐI TƢỢNG CSTR
61
3.1.
Đặt vấn đề ..................................................................................................61
3.2.
Xây dựng tiêu chuẩn tối ƣu cho bài toán điều khiển tối ƣu và điều khiển
dự báo .........................................................................................................62
3.3.
Xây dựng thuật toán điều khiển dự báo dựa trên mô hình nội cho lớp đối
tƣợng phi tuyến có trễ trên cơ sở đã nhận dạng và bù nhiễu .....................66
3.4.
Xây dựng mô hình toán cho đối tƣợng CSTR ...........................................71
3.4.1. Xây dựng mô hình toán cho đối tƣợng CSTR với một tín hiệu điều khiển76
3.4.2. Xây dựng mô hình toán cho đối tƣợng CSTR với hai tín hiệu điều khiển 79
3.5.
Thiết kế mô hình nhận dạng các nhiễu cho đối tƣợng CSTR ....................81
3.5.1. Thiết kế mô hình nhận dạng nhiễu trên hai kênh h và Cb với một tín hiệu
điều khiển ...................................................................................................82
v
3.5.2. Thiết kế mô hình nhận dạng nhiễu trên hai kênh h và Cb với hai tín hiệu
điều khiển ..................................................................................................87
3.6.
Xây dựng hệ thống điều khiển dự báo dựa trên mô hình nội cho đối tƣợng
CSTR trên cơ sở đã nhận dạng và bù nhiễu ...............................................92
3.6.1. Xây dựng bộ IMPC điều khiển một kênh Cb với một tín hiệu điều khiển .......92
3.6.2. Xây dựng bộ IMPC điều khiển đồng thời cả hai kênh Cb và h với hai tín
hiệu điều khiển ...........................................................................................94
3.7.
So sánh bộ điều khiển PID với bộ điều khiển IMPC đã đƣợc nhận dạng và
bù nhiễu để điều khiển cho đối tƣợng CSTR .............................................96
3.7.1. So sánh bộ điều khiển PID với bộ điều khiển IMPC điều khiển một kênh
Cb với một tín hiệu điều khiển ...................................................................96
3.7.2. So sánh bộ điều khiển PID và bộ điều khiển IMPC điều khiển đồng thời
hai kênh Cb và h với hai tín hiệu điều khiển ............................................100
3.8.
Kết luận Chƣơng 3 ...................................................................................105
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................................107
DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN........109
TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................110
vi
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Danh mục các ký hiệu
thời gian trích mẫu
T
trạng thái tại thời điểm tk
X(tk )
X(tk
1 ), X(tk 2 ),...
trạng thái thại thời điểm tk+1, tk+2
x (t )
đầu ra của đối tƣợng điều khiển
u (t ) , U(t )
tác động điều khiển
τ
thời gian trễ
ai
các thông số đặc trƣng cho động học của đối tƣợng
f () , F( X )
vectơ các tác động nhiễu
fˆ ( X ) , Fˆ ( X )
hàm đánh giá của f ( X )
wi* , wij
các trọng số lý tƣởng
ε , εi
εM
sai số xấp xỉ
ε* , ε*i
wˆ i , wˆ ij
sai số xấp xỉ lý tƣởng
wi , wij
sai lệch trọng số đánh giá
A, B, D
các ma trận thông số đặc trƣng của đối tƣợng
O
ma trận với tất cả các thành phần bằng không
Im
ma trận đơn vị
*
i
số nhỏ nhất bất kỳ cho trƣớc
(X)
Ci , Cij
i
,
ij
các trọng số đánh giá
các hàm cơ sở
tâm của hàm cơ sở
độ trải rộng của hàm cơ sở
e(t ) , E(t )
sai số trạng thái đầu ra
f (X)
sai số nhiễu đối tƣợng thực và nhiễu đánh giá
P,Q
ma trận đối xứng xác định dƣơng
rmin (Q) , rmax (Q)
giá trị riêng nhỏ nhất, lớn nhất của ma trận Q
hệ số dƣơng
0
vii
Pn , Pn
m2 i
dòng thứ n và n m2
udk (t ), Udk (t )
tín hiệu điều khiển
ub (t ), Ub (t )
tín hiệu điều khiển bù
( B) ,
(D)
,
i của ma trận P
không gian hạng của ma trận B, D
các tập Compact
h
mức dung dịch
Cb
nồng độ dung dịch
l
khoảng cách từ van đến thành bình
T1, T2, T3
các van điện
T
hằng số thời gian
mv1, mv2, mv3
lƣu lƣợng của các dung dịch
K
hệ số truyền của van điện
góc mở van
Danh mục các chữ viết tắt
ARMAX
Autoregressive Moving Average with Exogenous
CSTR
Continuous Stirred Tank Reactor
DMC
Dynamic matrix control
DLP
Double-Layer Perceptron feedforward neural network
EHAC
Extended Horizon Adaptive Control
FIR
Finite Impulse Response
HEICON
Hierarchical Constraint Control
IMPC
Internal Model Predictive Control
GPC
Generalized Predictive Control
LS
Least Squares
MAC
Model Algorithmic Control
MIMO
Multiple Input Multiple Output
MPC
Model Predictive Control
NAV
Nonlinear Absolute Values
viii
OPC
Optimum Predictive Control
PFC
Predictive Functional Control
PID
Proportional Integral Derivative
RMPCT
Robust MPC Technology
RBF
Radial Basic Funtions
SMC
Sequential Monte Carlo
SISO
Single Input Single Output
ix
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
Bảng 1.1. Bảng phân loại một số phƣơng pháp sử dụng cho xây dựng mô hình,
giải bài toán tối ƣu cho đối tƣợng tuyến tính, phi tuyến trong MPC ................... 14
Bảng 1.2. Bảng tóm lƣợc một số phƣơng pháp nhận dạng mô hình dự báo của
một số phƣơng pháp MPC .................................................................................. 17
Bảng 1.3. Bảng tóm lƣợc một số kỹ thuật MPC của một số hãng trên thế giới .. 17
x
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Hình ảnh về ứng dụng điều khiển trong công nghệ xử lý hóa chất ....... 8
Hình 1.2. Nguyên lý cơ bản của điều khiển dự báo dựa trên mô hình .................. 9
Hình 1.3. Sơ đồ khối hệ thống điều khiển dự báo dựa trên mô hình ................... 11
Hình 1.4. Cấu trúc mô hình lớp đối tƣợng phi tuyến có trễ ................................. 25
Hình 2.1. Sai số đầu ra của đối tƣợng thực và mô hình ....................................... 27
Hình 2.2. Cấu trúc hệ thống phi tuyến ................................................................. 28
Hình 2.3. Cấu trúc của một số mạng nơron thƣờng gặp ...................................... 29
Hình 2.4. Cấu trúc mạng RBF xấp xỉ hàm f (X) ................................................. 36
Hình 2.5. Sơ đồ cấu trúc hệ thống nhận dạng nhiễu cho các đối tƣợng có trễ trên
cơ sở mô hình song song và mạng nơron............................................................. 41
Hình 2.6. Mô hình đối tƣợng hệ phi tuyến (2.35) dùng trong mô phỏng ............. 42
Hình 2.7. Sơ đồ cấu trúc nhận dạng nhiễu dựa trên cơ sở mạng nơron RBF ...... 43
Hình 2.8. Các đáp ứng tín hiệu đầu ra của hệ (2.35) ........................................... 43
Hình 2.9. So sánh thành phần phi tuyến F(X) của hệ (2.35) và thành phần nhiễu
đƣợc nhận dạng qua RBF ..................................................................................... 43
Hình 2.10. Sai lệch giữa nhiễu nhận dạng và nhiễu thực của hệ thống ............... 44
Hình 2.11. Sơ đồ kênh tạo tín hiệu bù ................................................................. 45
Hình 2.12. Sơ đồ cấu trúc các mạng nơron xấp xỉ các hàm f1 ( X ) , f 2 ( X ) ,
, f m2 ( X ) của hệ (2.44) ....................................................................................... 48
Hình 2.13. Sơ đồ cấu trúc nhận dạng các nhiễu cho các lớp đối tƣợng có trễ trong
kênh điều khiển .................................................................................................... 54
Hình 2.14. Sơ đồ cấu trúc nhận dạng các nhiễu dựa trên cơ sở mạng nơron RBF
.............................................................................................................................. 55
Hình 2.15. Các đáp ứng tín hiệu đầu ra của hệ (2.74) ......................................... 55
Hình 2.16. So sánh thành phần phi tuyến F(X) của hệ (2.74) và thành phần các
nhiễu đƣợc nhận dạng qua RBF ........................................................................... 56
Hình 2.17. Sai số của mô hình nhận dạng và đối tƣợng thực (2.74) ................... 56
Hình 2.18. Sơ đồ cấu trúc của đối tƣợng có trễ trong kênh điều khiển, có nhiễu
phụ thuộc trạng thái tác động và kênh bù nhiễu trên cơ sở nhận dạng nhiễu ...... 59
xi
Hình 3.1. Sơ đồ cấu trúc của hệ thống điều khiển dựa trên mô hình dự báo cho
lớp đối tƣợng có trễ .............................................................................................. 68
Hình 3.2. Sơ đồ cấu trúc hệ thống điều khiển dựa trên mô hình dự báo cho đối
tƣợng có trễ dựa trên cơ sở nhận dạng bằng mạng nơron đã có bù nhiễu ........... 70
Hình 3.3. Mô hình bình phản ứng khuấy trộn liên tục CSTR.............................. 72
Hình 3.4. Sơ đồ cấu trúc nhận dạng các nhiễu cho đối tƣợng CSTR dùng mạng
nơron RBF và cơ cấu thích nghi AB với một tín hiệu điều khiển ....................... 82
Hình 3.5. Sơ đồ khối mô tả đối tƣợng thực ......................................................... 83
Hình 3.6. Sơ đồ khối mô tả hàm nhiễu F(X) sử dụng một tín hiệu điều khiển ... 83
Hình 3.7. Tín hiệu hàm nhiễu mức dung dịch f1 và nhiễu nồng độ dung dịch f2
của đối tƣợng thực và sau khi nhận dạng sử dụng một tín hiệu điều khiển với thời
gian trễ 30s ..................................................................................................... 84
Hình 3.8. Đáp ứng mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb sử dụng một tín
hiệu điều khiển với thời gian trễ 30s ............................................................. 85
Hình 3.9. Sơ đồ khối mô tả hàm nhiễu F(X) + hàm sin trong trƣờng hợp sử dụng
một tín hiệu điều khiển ........................................................................................ 86
Hình 3.10. Tín hiệu hàm nhiễu mức dung dịch f1 và nhiễu nồng độ dung dich f2
của đối tƣợng thực và sau khi nhận dạng trong trƣờng hợp nhiễu có thêm hàm sin
sử dụng một tín hiệu điều khiển với thời gian trễ 30s ................................... 86
Hình 3.11. Đáp ứng mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb trong trƣờng hợp
nhiễu có thêm hàm sin sử dụng một tín hiệu điều khiển với thời gian trễ 30s
.............................................................................................................................. 87
Hình 3.12. Sơ đồ cấu trúc nhận dạng các nhiễu cho đối tƣợng CSTR dùng mạng
nơron RBF và cơ cấu thích nghi AB với hai tín hiệu điều khiển......................... 88
Hình 3.13. Sơ đồ khối mô tả hàm nhiễu F(X) sử dụng hai tín hiệu điều khiển ... 88
Hình 3.14. Tín hiệu hàm nhiễu mức dung dịch f1 và nhiễu nồng độ dung dịch f2
của đối tƣợng thực và sau khi nhận dạng trong trƣờng hợp sử dụng hai tín hiệu
điều khiển với thời gian trễ 30s ..................................................................... 89
Hình 3.15. Đáp ứng mức dung dịch và nồng độ dung dịch sử dụng hai tín hiệu
điều khiển với thời gian trễ 30s ..................................................................... 90
xii
Hình 3.16. Sơ đồ khối mô tả hàm nhiễu F(X) + hàm sin sử dụng hai tín hiệu điều
khiển ..................................................................................................................... 91
Hình 3.17. Tín hiệu hàm nhiễu mức dung dịch f1 và nhiễu nồng độ dung dịch f2
của đối tƣợng thực và sau khi nhận dạng trong trƣờng hợp nhiễu có thêm hàm sin
sử dụng hai tín hiệu điều khiển với thời gian trễ 30s .................................... 91
Hình 3.18. Đáp ứng mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb của đối tƣợng và
sau khi nhận dạng khi có thêm hàm sin sử dụng hai tín hiệu điều khiển với thời
gian trễ 30s ..................................................................................................... 92
Hình 3.19. Sơ đồ cấu trúc điều khiển một kênh nồng độ dung dịch Cb sử dụng
một tín hiệu điều khiển theo cấu trúc IMPC ........................................................ 93
Hình 3.20. Đáp ứng nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển IMPC sử dụng một
tín hiệu điều khiển cho đối tƣợng có trễ 5s ................................................... 93
Hình 3.21. Sơ đồ cấu trúc điều khiển hai kênh mức dung dịch h và nồng độ dung
dịch Cb sử dụng hai tín hiệu điều khiển theo cấu trúc IMPC ............................... 95
Hình 3.22. Đáp ứng mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển
IMPC sử dụng hai tín hiệu điều khiển cho đối tƣợng có trễ 5s ..................... 95
Hình 3.23. Sơ đồ cấu trúc so sánh bộ điều khiển PID chƣa có nhận dạng và bù
nhiễu với bộ điều khiển dự báo theo IMPC điều khiển một kênh nồng độ dung
dịch Cb .................................................................................................................. 97
Hình 3.24. Đáp ứng nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển PID chƣa có nhận
dạng, bù nhiễu và của bộ điều khiển IMPC sử dụng một tín hiệu điều khiển cho
đối tƣợng khi không có trễ 0s ........................................................................ 97
Hình 3.25. Đáp ứng nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển PID chƣa có nhận
dạng, bù nhiễu và của bộ điều khiển IMPC sử dụng một tín hiệu điều khiển cho
đối tƣợng khi có trễ 5s ................................................................................... 98
Hình 3.26. Sơ đồ cấu trúc so sánh bộ điều khiển IMPC và PID có tích hợp nhận
dạng và bù nhiễu điều khiển một kênh nồng độ dung dịch Cb ............................ 99
Hình 3.27. Đáp ứng nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển IMPC và PID có
tích hợp nhận dạng và bù nhiễu sử dụng một tín hiệu điều khiển cho đối tƣợng
khi không có trễ 0s ........................................................................................ 99
xiii
Hình 3.28. Đáp ứng nồng độ dung dịch Cb của bộ điều khiển IMPC và PID có
tích hợp nhận dạng và bù nhiễu sử dụng một tín hiệu điều khiển cho đối tƣợng có
trễ 5s .............................................................................................................. 99
Hình 3.29. Sơ đồ cấu trúc sử dụng bộ PID điều khiển đồng thời hai kênh h và Cb
với hai tín hiệu điều khiển.................................................................................. 101
Hình 3.30. Sơ đồ cấu trúc so sánh bộ PID chƣa nhận dạng và bù nhiễu với bộ
IMPC điều khiển hai kênh mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb............. 102
Hình 3.31. Đáp ứng tín hiệu mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb của bộ
điều khiển PID chƣa nhận dạng, bù nhiễu và của bộ IMPC sử dụng hai tín hiệu
điều khiển cho đối tƣợng khi không trễ 0s .................................................. 102
Hình 3.32. Đáp ứng tín hiệu mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb của bộ
điều khiển PID chƣa nhận dạng, bù nhiễu và của bộ IMPC sử dụng hai tín hiệu
điều khiển cho đối tƣợng khi có trễ 5s ........................................................ 103
Hình 3.33. Sơ đồ cấu trúc so sánh bộ điều khiển IMPC và PID có tích hợp nhận
dạng và bù nhiễu điều khiển hai kênh mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb
............................................................................................................................ 104
Hình 3.34. Đáp ứng tín hiệu mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb của bộ
điều khiển IMPC và PID có tích hợp nhận dạng và bù nhiễu sử dụng hai tín hiệu
điều khiển cho đối tƣợng khi không trễ 0s .................................................. 104
Hình 3.35. Đáp ứng tín hiệu mức dung dịch h và nồng độ dung dịch Cb của bộ
điều khiển IMPC và PID có tích hợp nhận dạng và bù nhiễu sử dụng hai tín hiệu
điều khiển cho đối tƣợng có trễ 5s .............................................................. 105
1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài luận án
Hiện nay, trong công nghiệp cũng nhƣ dân dụng có rất nhiều phƣơng pháp
điều khiển khác nhau đƣợc nghiên cứu và áp dụng vào thực tiễn. Trong số đó phải
kể tới những bộ điều khiển nhƣ bộ điều khiển PID kinh điển, bộ điều khiển mờ, bộ
điều khiển nơron và các bộ điều khiển cao cấp khác. Do yêu cầu khắt khe về công
nghệ, chất lƣợng sản phẩm cũng nhƣ dịch vụ và sự cạnh tranh trên thị trƣờng dẫn
tới việc đòi hỏi cần phải có những phƣơng pháp điều khiển đáp ứng đƣợc những
yêu cầu thực tế và cải thiện đƣợc chất lƣợng của hệ thống, đặc biệt là trong các
trƣờng hợp hệ thống phải đối mặt với nhiễu, có trễ, có ràng buộc, các đối tƣợng có
quá trình động học chậm,... Trong số đó phải kể tới phƣơng pháp điều khiển dự báo
theo mô hình (MPC - Model Predictive Control).
Điều khiển dự báo dựa trên mô hình là sự kết hợp của một số lĩnh vực đã
đƣợc ứng dụng trong kỹ thuật điều khiển, điển hình đó là hai lĩnh vực điều khiển tối
ƣu và nhận dạng hệ thống. Ngay nhƣ tên của nó “điều khiển dự báo dựa trên mô
hình” có nghĩa là phƣơng pháp này cần phải sử dụng một mô hình dự báo để ƣớc
lƣợng (hay dự báo) các giá trị của đại lƣợng cần điều khiển, còn gọi là các đầu ra
trong tƣơng lai để phục vụ cho bài toán điều khiển [17], [30], [47], [74].
Phƣơng pháp điều khiển dự báo đã đƣợc ứng dụng rất thành công đối với
các mô hình tuyến tính, và áp dụng thành công trong công nghiệp. Tuy nhiên trong
thực tế để mô tả một cách chính xác cần kể đến các yếu tố ảnh hƣởng thì đa số các
đối tƣợng đều có dạng mô hình phi tuyến. Do đó việc phát triển bộ điều khiển dự
báo cho các mô hình phi tuyến là cần thiết. Trong thực tế bộ điều khiển dự báo theo
mô hình phi tuyến đã đƣợc ứng dụng cho một lớp các đối tƣợng cụ thể và đạt đƣợc
những kết quả nhất định. Đặc biệt, đối với các đối tƣợng có trễ thƣờng gặp rất nhiều
trong công nghiệp lọc dầu, hóa dầu, công nghiệp hóa chất, công nghiệp thực phẩm,
công nghiệp giấy,… Để xây dựng các hệ thống điều khiển cho các đối tƣợng có trễ,
đã có nhiều phƣơng pháp đƣợc đề xuất [5], [6], [17], [30], [70], [74]. Đáng chú ý
trong các phƣơng pháp đó là các phƣơng pháp xây dựng hệ thống điều khiển có mô
hình dự báo. Điều khiển dự báo tỏ rõ tính ƣu việt đối với các đối tƣợng có trễ, các
2
đối tƣợng có động học chậm (slow dynamical plants) và các trƣờng hợp có các ràng
buộc đối với tín hiệu điều khiển và vectơ trạng thái [17], [30], [57], [70]. Tuy nhiên
một trong những khó khăn chính đối với MPC phi tuyến là phải giải một bài toán
tối ƣu hóa trực tuyến phi tuyến, lặp lại. Khó khăn đó sẽ tăng lên nhiều khi có sự tác
động của nhiễu, của các thành phần không mô hình hóa đƣợc hay còn gọi là các
nhiễu bất định [30], [70]. Sự tồn tại của các yếu tố bất định làm cho vấn đề điều
khiển dự báo khó khăn gấp bội, do phải đồng thời xử lý tính phức tạp của bài toán
tối ƣu hóa phi tuyến trực tuyến và xử lý các yếu tố bất định. Trong công trình mang
tính tổng quan tác giả Mayne D. Q. và các cộng sự đã nhấn mạnh mức độ phức tạp
đặt biệt này (extra level of complexity) và nêu rõ: hầu hết các công trình đã được
công bố liên quan đến điều khiển dự báo bền vững với các đối tượng phi tuyến bất
định mới chỉ xem xét các hệ không chứa trễ, không chứa các ràng buộc đối với
vectơ trạng thái, vectơ đầu vào điều khiển và vectơ tín hiệu đầu ra [50]. Đối với các
đối tƣợng phi tuyến bất định có trễ, độ phức tạp nêu trên còn đƣợc cộng thêm phần
trở ngại do hiệu ứng trễ gây ra. Mặt khác, do các đối tƣợng có trễ này rất phổ biến
trong công nghiệp, yêu cầu nâng cao chất lƣợng điều khiển ngày càng cao, dẫn đến
vấn đề xây dựng các phƣơng pháp điều khiển dự báo cho lớp đối tƣợng này càng trở
nên bức thiết. Nhằm góp phần giải quyết vấn đề này, luận án đặt vấn đề nghiên cứu:
điều khiển dự báo cho lớp đối tượng với thành phần phi tuyến bất định, có trễ và
không có các ràng buộc kèm theo.
Luận án đi sâu nghiên cứu, đề xuất phƣơng pháp điều khiển dự báo cho một
lớp đối tƣợng phi tuyến có trễ dựa trên cơ sở nhận dạng nhiễu sử dụng mạng nơron.
Hệ phi tuyến này đƣợc biểu diễn bằng một hệ tuyến tính có trễ cộng thêm thành
phần phi tuyến bất định (uncertain), thành phần phi tuyến này đƣợc hiểu là các
nhiễu bất định hay các nhiễu nội sinh, không đo đƣợc, phụ thuộc vào trạng thái
(state-dependent disturbances) và là các yếu tố không mô hình hóa đƣợc. Trƣớc hết
ta cần nhận dạng đƣợc các nhiễu tác động lên hệ thống bằng luật cập nhật trọng số
trên cơ sở mạng nơron xuyên tâm (RBF - Radial Basic Functions) thực hiện trực
tuyến. Khi đã nhận dạng đƣợc các nhiễu với mức độ chính xác tùy ý thì nếu thỏa
mãn các điều kiện ứng đối ta hoàn toàn có thể bù trừ các tác động của nhiễu. Lúc
này bài toán điều khiển trở nên dễ dàng hơn bởi hệ trở thành tuyến tính có trễ với
3
các tham số xác định, từ đây ta có thể đi đến tổng hợp bộ điều khiển dự báo theo mô
hình nội (IMPC - Internal Model Predictive Control) cho hệ. Ta biết rằng MPC là
một phƣơng pháp điều khiển rất phù hợp cho hệ có trễ, các phƣơng pháp MPC cho
hệ tuyến tính có trễ đƣợc phát triển trong những năm vừa qua đã đạt đƣợc những kết
quả nhất định, tuy nhiên một đặc điểm khó khăn khi thực hiện trong thực tế là bộ
điều khiển luôn luôn phải giải bài toán tối ƣu trực tuyến, tín hiệu điều khiển tối ƣu
chỉ đƣợc tính cho thời điểm kế tiếp, do vậy phần cứng phải thực hiện rất nhiều phép
tính toán, nhiều khi không đảm bảo tính thời gian thực, hoặc cũng có thể không ổn
định nếu bài toán tối ƣu không có nghiệm. Quá trình giải mất nhiều thời gian đặc
biệt khi tồn tại các điều kiện ràng buộc chặt chẽ. Việc tìm ra các phƣơng pháp mới
nhằm khắc phục các khó khăn nêu trên đang là nhiệm vụ cấp bách đặt ra.
2. Phạm vi, đối tƣợng nghiên cứu và phƣơng pháp nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Luận án nghiên cứu về nhận dạng và điều khiển một
lớp đối tƣợng phi tuyến có trễ thƣờng gặp trong công nghiệp trên cơ sở mô hình dự
báo và nhận dạng nhiễu trực tuyến sử dụng mạng nơron RBF.
Phạm vi nghiên cứu của luận án: Luận án đi sâu nghiên cứu nghiên cứu
nhận dạng nhiễu, bù trừ nhiễu và điều khiển dự báo theo mô hình cho các đối tƣợng
có trễ trên kênh điều khiển.
Với tính chất đặc thù và những ƣu điểm vốn có, điều khiển dự báo đƣợc ƣu
tiên áp dụng cho các đối tƣợng có trễ, các đối tƣợng có động học biến đổi chậm và
cho các trƣờng hợp có các ràng buộc đối với vectơ trạng thái và/hoặc vectơ điều
khiển. Trong khuôn khổ cho phép, luận án chỉ tập trung nghiên cứu xây dựng
phƣơng pháp nhận dạng nhiễu trực tuyến và phƣơng pháp điều khiển dự báo theo
mô hình cho các đối tƣợng có trễ trong điều khiển. Bài toán điều khiển dự báo cho
các đối tƣợng này khi có ràng buộc đƣợc xem là bƣớc phát triển tiếp theo của luận
án. Tuy nhiên, một khi đã nhận dạng trực tuyến đƣợc nhiễu, vấn đề điều khiển dự
báo có các ràng buộc có thể đƣợc giải quyết bằng các phƣơng pháp hiện có [30].
Phương pháp nghiên cứu: Luận án sử dụng phƣơng pháp phân tích, đánh
giá và tổng hợp. Thông qua nghiên cứu lý thuyết để đề xuất vấn đề cần giải
quyết và xây dựng thuật toán giải quyết vấn đề đó, kiểm chứng các nghiên cứu lý
- Xem thêm -