Luận án tiến sĩ kỹ thuật: Nghiên cứu xây dựng thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung cho một lớp đối tượng phi tuyến - Hướng dẫn: PGS. TS Hoàng Minh Sơn
Luận án tiến sĩ kỹ thuật đề xuất thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung cho đối tượng phi tuyến.
Năm xuất bản
Số trang
105
Thời gian đọc
16 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Tổng quan cấu trúc điều khiển dự báo phi tập trung
- Số trang:
- 105 trang
- Trường:
- Đại học Bách khoa Hà Nội
- Chuyên ngành:
- Khoa học kỹ thuật
- Tác giả:
- Phạm Văn Hùng
- Năm:
- 2018
Tóm tắt nội dung luận án
I. Tổng quan cấu trúc điều khiển dự báo phi tập trung
Hệ thống công nghiệp quy mô lớn thường có cấu trúc phức tạp. Việc áp dụng điều khiển tập trung gặp nhiều rào cản về tính toán. Phương pháp điều khiển phi tập trung (Decentralized MPC) giải quyết triệt để bài toán này. Hệ thống tổng thể được chia nhỏ thành nhiều hệ thống con độc lập. Mỗi hệ thống con sử dụng một bộ điều khiển dự báo cục bộ riêng biệt. Cấu trúc này giảm thiểu khối lượng tính toán lớn. Hệ thống vận hành linh hoạt và mở rộng dễ dàng. Đồng thời, cấu hình này có độ tin cậy vận hành rất cao. Khi một nút gặp sự cố, các nút khác vẫn duy trì hoạt động bình thường. Bên cạnh đó, điều khiển dự báo phân tán (Distributed MPC) cũng được triển khai. Mô hình này cho phép các trạm trao đổi thông tin để nâng cao hiệu năng.
1.1. Nguyên lý hoạt động của hệ điều khiển dự báo
Điều khiển dự báo dựa trên việc tối ưu hóa mục tiêu theo chân trời trượt. Tại mỗi chu kỳ lấy mẫu, bộ điều khiển dự đoán đáp ứng tương lai của đối tượng. Thuật toán sử dụng mô hình toán học để tính toán chuỗi tín hiệu điều khiển tối ưu. Chỉ giá trị điều khiển đầu tiên được đưa vào cơ cấu chấp hành. Quá trình này lặp lại liên tục ở mỗi bước thời gian tiếp theo. Thuật toán tối ưu hóa thời gian thực xử lý trực tiếp các ràng buộc trạng thái và điều khiển. Các biến công nghệ luôn được giữ trong phạm vi an toàn cho phép. Bộ điều khiển phản ứng nhanh nhạy với các biến động của môi trường. Khả năng dự báo trước giúp triệt tiêu sai lệch điều khiển hiệu quả. Nhờ vậy, chất lượng điều khiển luôn đạt mức cao nhất.
1.2. Phân loại cấu trúc điều khiển phân tán và phi tập trung
Hệ thống điều khiển diện rộng phân thành hai cấu trúc chính gồm phân tán và phi tập trung. Cấu trúc Decentralized MPC hoạt động hoàn toàn độc lập giữa các nút cục bộ. Các bộ điều khiển không trao đổi dữ liệu trực tiếp với nhau. Tương tác chéo giữa các phân hệ được xem như nhiễu không đo được. Cấu trúc Distributed MPC lại thiết lập kênh truyền thông tin giữa các trạm điều khiển. Thông tin trao đổi có thể là trạng thái hoặc quỹ đạo điều khiển dự báo. Hai phương thức phối hợp thông tin phổ biến gồm tính toán song song và tính toán tuần tự. Tính toán song song giúp giảm trễ chu kỳ điều khiển. Tính toán tuần tự nâng cao độ chính xác phối hợp toàn cục. Cả hai cấu trúc đều giảm tải hạ tầng mạng và năng lực máy tính trung tâm.
II. Thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung tuyến tính
Thiết kế điều khiển dự báo phi tập trung trên mô hình tuyến tính mang lại hiệu quả thực thi cao. Mô hình trạng thái tuyến tính mô tả gần đúng động học quanh điểm làm việc. Phương pháp này xử lý tốt các bài toán có mức độ phi tuyến thấp. Thuật toán giải quyết bài toán quy hoạch toàn phương với tốc độ tính toán vượt trội. Khối lượng tính toán nhỏ giúp thuật toán thích nghi tốt trên phần cứng công nghiệp tiêu chuẩn. Các ma trận tương tác giữa các phân hệ được xác định rõ ràng. Tác động ghép kênh được bù trừ thông qua thiết kế ràng buộc bền vững. Giải pháp này đảm bảo tính ổn định vững chắc cho toàn bộ hệ thống lớn. Nhiều đối tượng công nghiệp thực tế đã chứng minh tính hữu dụng của thuật toán này.
2.1. Ứng dụng điều khiển cho hệ thống phản ứng và tách
Hệ thống phản ứng kết hợp tách là quá trình công nghệ điển hình trong công nghiệp hóa chất. Đối tượng này có đặc tính ghép kênh mạnh giữa nồng độ và nhiệt độ. Hai phân hệ con gồm bình phản ứng và tháp tách được phân chia rõ ràng. Bộ điều khiển dự báo phi tập trung kiểm soát độc lập từng cụm thiết bị. Thuật toán xử lý hiệu quả các ràng buộc mức chất lỏng, nhiệt độ và dòng lưu lượng. Khi xuất hiện nhiễu thành phần nguyên liệu đầu vào, hệ thống duy trì chất lượng sản phẩm ổn định. Thời gian xác lập của quá trình diễn ra nhanh chóng. Năng lượng tiêu hao trong các thiết bị gia nhiệt được cắt giảm đáng kể. Kết quả mô phỏng khẳng định tính khả thi vượt trội của phương pháp.
2.2. Kiểm soát ổn định tổ hợp công nghệ nồi hơi tuabin
Tổ hợp nồi hơi tuabin trong nhà máy nhiệt điện là đối tượng đa biến phức tạp. Quá trình sinh hơi và phát điện có mối liên kết động học chặt chẽ. Hệ thống được phân rã thành phân hệ áp suất bao hơi và phân hệ công suất điện. Thuật toán Decentralized MPC kiểm soát đồng thời lưu lượng nhiên liệu, nước cấp và van hơi. Khi phụ tải lưới điện thay đổi đột ngột, bộ điều khiển phản hồi tức thì. Áp suất hơi và mức nước bao hơi được duy trì nghiêm ngặt trong ngưỡng an toàn. Hiện tượng dao động công suất bị dập tắt nhanh gọn. Tốc độ đáp ứng của hệ thống tăng lên rõ rệt so với các bộ điều khiển PID truyền thống.
III. Thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung phi tuyến
Hệ thống động lực học phi tuyến đặt ra thách thức lớn cho kỹ thuật điều khiển truyền thống. Khi vận hành trên dải rộng, mô hình tuyến tính cục bộ không còn duy trì được độ chính xác. Điều khiển dự báo mô hình phi tuyến (NMPC) là giải pháp tối ưu cho bài toán này. NMPC xử lý trực tiếp các hàm phi tuyến phức tạp của đối tượng. Tuy nhiên, NMPC tập trung đòi hỏi tài nguyên tính toán rất lớn. Giải pháp kết hợp NMPC với cấu trúc phi tập trung giúp phân tán tải tính toán. Thuật toán tối ưu hóa thời gian thực giải quyết bài toán phi tuyến tại từng phân hệ con. Nhờ đó, hệ thống đáp ứng tốt các yêu cầu động học nhanh và phi tuyến mạnh.
3.1. Kỹ thuật tuyến tính hóa từng đoạn mô hình trạng thái LTI
Kỹ thuật tuyến tính hóa từng đoạn chia không gian làm việc phi tuyến thành nhiều vùng con. Mỗi vùng không gian được xấp xỉ bằng một mô hình tuyến tính dừng LTI tương ứng. Tại mỗi thời điểm, thuật toán xác định vùng làm việc hiện tại của đối tượng. Bộ điều khiển phi tập trung kích hoạt mô hình cục bộ phù hợp để thực hiện tối ưu. Phương pháp này giảm bài toán tối ưu phi tuyến phức tạp về chuỗi các bài toán quy hoạch toàn phương. Thời gian giải thuật toán giảm đi nhiều lần so với NMPC phi tuyến gốc. Độ chính xác bám quỹ đạo vẫn được bảo toàn trên toàn bộ dải vận hành. Thuật toán bám quỹ đạo cho hệ nồi hơi tuabin đạt hiệu quả cao với kỹ thuật này.
3.2. Cấu trúc điều khiển dựa trên mô hình thông số biến đổi LPV
Mô hình tuyến tính thông số biến đổi (LPV) nội suy chính xác động học phi tuyến của hệ thống. Các thông số biến đổi được cập nhật trực tiếp theo trạng thái hoặc đầu ra đo được. Bộ điều khiển dự báo phi tập trung LPV duy trì cấu trúc lồi cho bài toán tối ưu. Thuật toán loại bỏ nguy cơ rơi vào cực tiểu địa phương khi giải lặp thời gian thực. Phương pháp này kết hợp ưu điểm của điều khiển tuyến tính và độ chính xác của mô hình phi tuyến. Thử nghiệm trên mô hình hệ thống nhiệt điện chứng minh khả năng thích nghi cao. Sai số xác lập bị triệt tiêu ngay cả khi hệ thống chịu tác động của nhiễu lớn.
IV. Đánh giá tính ổn định điều khiển dự báo phi tập trung
Phân tích độ ổn định là yêu cầu cốt lõi trong thiết kế hệ thống điều khiển dự báo phi tập trung. Tương tác ghép kênh giữa các phân hệ con tiềm ẩn nguy cơ làm mất ổn định hệ thống. Do đó, thuật toán điều khiển phải tích hợp các điều kiện ràng buộc toán học chặt chẽ. Phân tích tính ổn định Lyapunov đóng vai trò nền tảng để chứng minh sự hội tụ của trạng thái. Song song với đó, tính khả thi đệ quy bảo đảm bài toán tối ưu luôn có nghiệm tại mọi chu kỳ trượt. Sự kết hợp giữa lý thuyết ổn định Input-to-State Stability (ISS) và bất đẳng thức ma trận tuyến tính (LMI) tạo ra khung thiết kế bền vững. Toàn bộ hệ thống đảm bảo vận hành an toàn dài hạn.
4.1. Phân tích tính ổn định Lyapunov và tính khả thi đệ quy
Hàm mục tiêu tối ưu thường được lựa chọn làm hàm Lyapunov ứng viên cho từng phân hệ con. Đạo hàm hoặc sai phân của hàm Lyapunov được chứng minh mang giá trị âm dọc theo quỹ đạo hệ thống. Tính khả thi đệ quy bảo đảm nếu bài toán tối ưu có nghiệm tại thời điểm ban đầu, nghiệm tối ưu sẽ luôn tồn tại ở mọi thời điểm tương lai. Tập đầu cuối bất biến và chi phí đầu cuối được thiết kế để bù đắp ảnh hưởng của tương tác chéo. Thuật toán thiết lập vùng hội tụ an toàn cho các trạng thái của hệ thống động lực học phi tuyến. Nhờ vậy, hệ thống không bao giờ rơi vào trạng thái mất kiểm soát hay dừng đột ngột.
4.2. Đánh giá chỉ tiêu kỹ thuật và hiệu năng vận hành thực tế
Hiệu năng của các thuật toán được kiểm chứng thông qua so sánh định lượng đa tiêu chí. Các chỉ số đánh giá bao gồm độ quá điều chỉnh, thời gian xác lập và sai số tích lũy ISE. Thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung phi tuyến mang lại chất lượng vượt trội so với các thuật toán tuyến tính. Khối lượng tính toán được phân bổ đồng đều giữa các bộ xử lý cục bộ. Tốc độ giải thuật toán hoàn toàn đáp ứng thời gian thực của các quá trình nhiệt và hóa chất. Kết quả nghiên cứu mở ra tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong điều khiển các dây chuyền công nghiệp hiện đại quy mô lớn.
Mục lục chi tiết luận án
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (105 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộLỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi, các kết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là trung thực, khách quan và chưa từng được tác giả khác công bố. Hà Nội, Ngày 13 tháng 04 năm 2018 Người hướng dẫn khoa học Tác giả luận án PGS. TS Hoàng Minh Sơn Phạm Văn Hùng MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT i DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ ii MỞ ĐẦU 1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO PHI TẬP TRUNG 5 1.1 Điều khiển dự báo dựa trên mô hình trạng thái 5 1.1 Bài toán điều khiển dự báo tuyến tính và phi tuyến 5 1.2 Tính ổn định của hệ điều khiển dự báo 7 1.2 Tổng quan về thuật toán và tính ổn định của hệ điều khiển dự báo phi tập trung 14 KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 21 CHƯƠNG 2: ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO PHI TẬP TRUNG DỰA TRÊN MÔ HÌNH TUYẾN TÍNH 23 2.1 Bộ điều khiển dự báo phi tập trung dựa trên mô hình tuyến tính 23 2.2 Điều khiển phi tập trung dựa trên mô hình tuyến tính hệ phản ứng/tách và hệ nồi hơi-tuabin 34 2.1 Điều khiển dự báo phi tập trung hệ phản ứng/tách 34 2.2 Điều khiển dự báo phi tập trung dựa trên mô hình tuyến tính hệ nồi hơi- tuabin 40 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 46 CHƯƠNG 3: ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO PHI TẬP TRUNG HỆ PHI TUYẾN 47 3.1 Điều khiển dự báo phi tập trung sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn 47 3.1 Mô hình trạng thái tuyến tính hóa từng đoạn LTI 49 3.2 Thiết kế bộ điều khiển 50 3.3 Thuật toán điều khiển 52 3.4 Tính ổn định của hệ điều khiển dự báo phi tập trung hệ phi tuyến 55 3.5 Điều khiển ổn định hệ nồi hơi – tuabin 56 3.6 Thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn cho bài toán bám 62 3.2 Điều khiển dự báo phi tập trung dựa trên mô hình phi tuyến giả LPV 78 3.1 Mô hình nội suy đầu ra LPV 79 3.2 Thiết kế bộ điều khiển 81 3.3 Điều khiển phi tập trung hệ nồi hơi-tuabin dựa trên mô hình LPV 83 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 88 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 90 Kết luận 90 Kiến nghị 90 TÀI LIỆU THAM KHẢO 92 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH Đà CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 98 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT Danh mục các ký hiệu xk Độ lớn của vector xk xk Chuẩn vô cùng của vector xk col ( x1, x 2 ,., xn ) Vector cột có các phần tử là các vector x1, x 2,., xn Ma trận đường chéo có các phần tử trên đường chéo chính là diag (A1, A2 ,., An ) các ma trận vuông cùng kích cỡ A1, A2,., An 0m´n Ma trận không m hàng, n cột In Ma trận đơn vị cỡ n (n hàng, n cột) (.) T Chuyển vị của ( .) ¶f Đạo hàm Jacobi của f theo x ¶x hof Hàm hợp của h và f , tức là h ( f (.) ) Lớp các hàm thực a : ¡ ³0 ® ¡ ³0 liên tục và đơn điệu tăng K và a ( 0 ) = 0 K∞ Lớp các hàm thực a (t ) Î K và không bị chặn Lớp các hàm thực d : ¡ ³0 ® ¡ ³0 đơn điệu giảm và L lim d (t ) = 0 t ®¥ Lớp các hàm thực liên tục b (r , s) : ¡ ³0 ´ ¡ ³0 ® ¡ ³0 với KL b (,× s) Î K và b (r , ×) Î L Danh mục các từ viết tắt DMPC Decentralized model predictive control ISS Input-to-state stability LMI Linear matrix inequality LTI Linear time-invariant LPV Linear parameter-varying MPC Model predictive control NMPC Nonlinear model predictive control i DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ Danh mục bảng biểu Bảng 2-1 Các biến quá trình của hệ phản ứng/tách. 35 Bảng 2-2 Bảng thông số vận hành hệ phản ứng/tách [71].
36 Bảng 2-3 Điểm làm việc của hệ thống nồi hơi-tuabin [4]. 41 Bảng 3-1 So sánh một số chỉ tiêu kỹ thuật sử thuật toán DMPCd và DLMPC điều khiển hệ nồi hơi - tuabin. 60 Bảng 3-2 So sánh một số chỉ tiêu kỹ thuật sử thuật toán DMPC2d, DMPCd và DLMPC điều khiển hệ nồi hơi - tuabin. 67 Bảng 3-3 So sánh một số chỉ tiêu kỹ thuật sử thuật toán DMPC2d, DMPCd, DLMPC và MPC_LTI điều khiển hệ nồi hơi - tuabin.
73 Bảng 3-4 So sánh một số chỉ tiêu kỹ thuật sử thuật toán DMPC2d, DMPCd, DLMPC, MPC_LTI và NMPC điều khiển hệ nồi hơi – tuabin. 78 Bảng 3-5 So sánh một số chỉ tiêu kỹ thuật sử thuật toán DMPC_LTI và DMPC- LPV điều khiển hệ nồi hơi - tuabin. 88 Danh mục hình vẽ Hnh 1-1 Minh họa MPC ở thời điểm tk. 7 Hnh 1-2 Minh họa cấu trúc điều khiển phi tập trung với các bộ điều khiển cục bộ độc lập.
15 Hnh 1-3 Minh họa cấu trúc điều khiển phi tập trung với các bộ điều khiển cục bộ có trao đổi thông tin với nhau. 16 Hnh 1-4 Minh họa cấu trúc DMPC gồm 2 bộ điều khiển dự báo cục bộ thực hiện tính toán tối ưu tuần tự sử dụng thông tin từ các bộ điều khiển dự báo khác [13] 19 Hnh 1-5 Minh họa cấu trúc DMPC gồm 2 bộ điều khiển dự báo cục bộ thực hiện tính toán tối ưu song song sử dụng thông tin từ các bộ điều khiển dự báo khác [13]. 20 Hnh 2-1 Minh họa các tương tác giữa quá trình i = 1,2,., M và quá trình j ¹ i trong hệ điều khiển dự báo phi tập trung dựa trên mô hình tuyến tính. 23 Hnh 2-2 Một quá trình phản ứng/tách tiêu biểu [70].
34 Hnh 2-3 Đáp ứng hệ thống phản ứng/tách khi nhiễu thay đổi. 38 Hnh 2-4 Đáp ứng hệ phản ứng/tách khi thay đổi giá trị ràng buộc. 39 Hnh 2-5 Đáp ứng hệ phản ứng/tách khi thay đổi trọng số hàm mục tiêu. 39 Hnh 2-6 Sơ đồ minh họa hệ nồi hơi-tuabin [5].
40 Hnh 2-7 Các biến vào/ra của mô hình nồi hơi-tuabin [6]. 41 Hnh 2-8 Đáp ứng hệ thống nồi hơi với thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung dự trên mô hình tuyến tính tại điểm làm việc 90%. 44 ii Hnh 2-9 Đáp ứng hệ thống tuabin với thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung dựa trên mô hình tuyến tính tại điểm làm việc 90%. 44 Hnh 2-10 Tín hiệu điều khiển hệ nồi hơi – tuabin với thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung dựa trên mô hình tuyến tính tại điểm làm việc 90%.
45 Hnh 3-1 Minh họa các tương tác giữa quá trình i = 1,2,., M và quá trình j ¹ i trong hệ phi tuyến sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn. 47 Hnh 3-2 Đáp ứng đầu ra hệ nồi hơi với thuật toán DMPCd sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn có dự báo nhiễu. 58 Hnh 3-3 Đáp ứng đầu ra hệ tuabin với thuật toán DMPCd sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn có dự báo nhiễu. 58 Hnh 3-4 Tín hiệu điều khiển hệ nồi hơi và tuabin với thuật toán DMPCd sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn có dự báo nhiễu.
59 Hnh 3-5 So sánh đáp ứng đầu ra hệ nồi hơi-tuabin với thuật toán DMPCd sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn có dự báo nhiễu và thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung dựa trên mô hình tuyến tính (DLMPC). 59 Hnh 3-6 Đáp ứng đầu ra hệ nồi hơi với thuật toán DMPC sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn khi có nhiễu đầu ra (OD: đường chấm gạch) bằng 5% giá trị đặt. 61 Hnh 3-7 Đáp ứng đầu ra hệ tuabin với thuật toán DMPC sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn khi có nhiễu đầu ra bằng 5% giá trị đặt. 61 Hnh 3-8 Minh họa tư tưởng xây dựng mô hình dự báo chứa thành phần tích phân.
63 Hnh 3-9 Đáp ứng đầu ra hệ nồi hơi với thuật toán DMPC sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn cho bài toán bám. 66 Hnh 3-10 Đáp ứng đầu ra hệ tuabin với thuật toán DMPC sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn cho bài toán bám. 66 Hnh 3-11 Tín hiệu điều khiển hệ nồi hơi và tuabin với thuật toán DMPC sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn cho bài toán bám. 67 Hnh 3-12 Đáp ứng đầu ra hệ nồi hơi với thuật toán DMPC sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn cho bài toán bám khi nhiễu đầu ra bằng 5% giá trị đặt 68 Hnh 3-13 Đáp ứng đầu ra hệ tuabin với thuật toán DMPC sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn cho bài toán bám khi nhiễu đầu ra bằng 5% giá trị đặt 68 Hnh 3-14 Tín hiệu điều khiển hệ nồi hơi và tuabin với thuật toán DMPC sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn cho bài toán bám khi có nhiễu đầu ra bằng 5% giá trị đặt.
69 Hnh 3-15 Đáp ứng đầu ra hệ nồi hơi với huật toán DMPC sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn cho bài toán bám khi nhiễu đầu ra bằng 20% giá trị đặt. 69 Hnh 3-16 Đáp ứng đầu ra hệ tuabin với thuật toán DMPC sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn cho bài toán bám khi có nhiễu đầu ra bằng 20% giá trị đặt. 70 iii Hnh 3-17 Tín hiệu điều khiển hệ nồi hơi và tuabin với thuật toán DMPC sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn cho bài toán bám khi có nhiễu đầu ra bằng 20% giá trị đặt. 70 Hnh 3-18 Đáp ứng đầu ra hệ nồi hơi sử dụng thuật toán DMPC sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn cho bài toán bám khi có nhiễu đầu ra biến đổi chậm.
71 Hnh 3-19 Đáp ứng đầu ra hệ tuabin với thuật toán DMPC sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn cho bài toán bám khi có nhiễu đầu ra biến đổi chậm. 71 Hnh 3-20 So sánh đáp ứng đầu ra nồi hơi theo thuật toán điều khiển phi tập trung sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn có dự báo nhiễu, không dự báo nhiễu và thuật toán điều khiển tập trung LTI. 72 Hnh 3-21 So sánh đáp ứng đầu ra tuabin theo thuật toán điều khiển phi tập trung sử dụng mô hình LTI tuyến tính hóa từng đoạn có dự báo nhiễu, không dự báo nhiễu và thuật toán điều khiển tập trung LTI .
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Phạm Văn Hùng (2018). Nghiên cứu thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung cho hệ phi tuyến [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội]. LuanAn.net. https://luanan.net/ky-thuat-dien-dien-tu/nghien-cuu-thuat-toan-dieu-khien-du-bao-phi-tap-trung-cho-he-phi-tuyen
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Nghiên cứu thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung cho hệ phi tuyến" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án tiến sĩ kỹ thuật đề xuất thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung cho đối tượng phi tuyến.
Luận án "Nghiên cứu thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung cho hệ phi tuyến" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội. Năm bảo vệ: 2018.
Luận án "Nghiên cứu thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung cho hệ phi tuyến" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Nghiên cứu thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung cho hệ phi tuyến" thuộc chuyên ngành Khoa học kỹ thuật. Danh mục: Kỹ Thuật Điện - Điện Tử.
Luận án "Nghiên cứu thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung cho hệ phi tuyến" có bao nhiêu trang?
Luận án "Nghiên cứu thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung cho hệ phi tuyến" có 105 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Nghiên cứu thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung cho hệ phi tuyến" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.