Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu mô hình hóa và điều khiển phân số đa biến - Võ Lâm Chương

Nghiên cứu mô hình hóa phân số điều khiển quá trình đa biến, đề xuất thuật toán nâng cao độ ổn định 25% so với phương pháp truyền thống.

Chuyên ngành

Kỹ thuật cơ khí

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án Tiến sĩ

Năm xuất bản

Số trang

185

Thời gian đọc

28 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

50 Point

Tóm tắt nội dung

I.Mô hình hóa và Điều khiển Phân số Hệ thống Đa Biến

Nghiên cứu này tập trung vào các hệ thống đa biến phức tạp trong công nghiệp. Các quá trình công nghiệp thường là hệ thống đa đầu vào đa đầu ra (MIMO). Sự tương tác lẫn nhau giữa các biến quá trình tạo ra thách thức lớn trong điều khiển. Mục tiêu là phát triển các giải pháp điều khiển tiên tiến. Mô hình hóa toán học chính xác là bước đầu tiên quan trọng. Điều khiển phân số cung cấp công cụ mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề này. Nó mở rộng khả năng điều khiển tự động cho các hệ thống phức tạp hơn.

1.1. Khái niệm Mô hình hóa Hệ thống Đa Biến

Hệ thống đa biến có nhiều đầu vào và nhiều đầu ra. Các biến trong hệ thống có sự phụ thuộc lẫn nhau, tạo ra các vòng lặp chéo. Mô hình hóa toán học giúp hiểu rõ hành vi động học của hệ thống. Việc này rất cần thiết cho thiết kế bộ điều khiển hiệu quả. Hệ đa đầu vào đa đầu ra (MIMO) là thuật ngữ kỹ thuật phổ biến. Mô hình hóa chính xác là nền tảng cho điều khiển mạnh mẽ.

1.2. Giới thiệu Điều khiển Phân số trong Lý thuyết Điều khiển

Vi phân số và tích phân số mở rộng khái niệm vi tích phân cổ điển. Đạo hàm bậc phân số và tích phân bậc phân số được sử dụng. Chúng cung cấp thêm độ linh hoạt cho việc mô tả các hệ thống thực tế. Lý thuyết điều khiển đã áp dụng các khái niệm này để cải thiện hiệu suất. Điều khiển tự động hưởng lợi từ khả năng thích ứng cao hơn. Các phương trình vi phân phân số mô tả chính xác hơn động lực học hệ thống.

1.3. Thách thức Điều khiển Hệ Đa Đầu vào Đa Đầu ra MIMO

Điều khiển các hệ MIMO gặp nhiều khó khăn. Các vòng điều khiển không thể thao tác độc lập do tương tác chéo. Ảnh hưởng qua lại giữa các biến cần được xử lý một cách cẩn thận. Cần có các phương pháp điều khiển phức tạp hơn để đạt hiệu suất mong muốn. Đây vẫn là một vấn đề mở, cần được nghiên cứu chuyên sâu trong lý thuyết điều khiển.

II.Ứng dụng Vi Tích phân Phân số trong Điều khiển

Vi tích phân phân số mang lại nhiều lợi ích đáng kể. Điều này đặc biệt đúng trong lĩnh vực điều khiển tự động. Các bộ điều khiển truyền thống có thể được cải thiện đáng kể. Khái niệm đạo hàm bậc phân số và tích phân bậc phân số được áp dụng. Điều khiển PID phân số (FOPID) là một ví dụ nổi bật của ứng dụng này. Nó mở ra hướng đi mới cho thiết kế bộ điều khiển mạnh mẽ và linh hoạt hơn.

2.1. Đạo hàm và Tích phân Bậc Phân số

Đây là phần mở rộng của vi tích phân truyền thống, không chỉ giới hạn ở số nguyên. Bậc của đạo hàm và tích phân là các số thực bất kỳ. Điều này cho phép mô tả động học hệ thống chính xác hơn, đặc biệt với các hiện tượng phức tạp. Các phương trình vi phân phân số được sử dụng để xây dựng mô hình. Chúng giúp nắm bắt các hiện tượng có tính nhớ và phân tán.

2.2. Bộ điều khiển PID Phân số FOPID và Ưu điểm

Bộ điều khiển FOPID là phiên bản mở rộng của PID cổ điển. Nó có thêm hai tham số bậc phân số cho đạo hàm và tích phân. Điều này tăng cường khả năng điều chỉnh và hiệu suất của bộ điều khiển. FOPID mang lại khả năng điều khiển mạnh mẽ hơn so với PID thông thường. Nó có thể xử lý tốt hơn các hệ thống có hành vi phức tạp, nhiễu và bất định. Độ bền vững của hệ thống được cải thiện đáng kể.

2.3. Mở rộng Lý thuyết Điều khiển Cổ điển

Vi tích phân phân số mở rộng giới hạn của lý thuyết điều khiển cổ điển. Nó cho phép thiết kế bộ điều khiển với hiệu suất cao hơn. Khả năng thích ứng với nhiều loại hệ thống khác nhau được cải thiện. Việc này đặc biệt quan trọng cho các hệ thống phi tuyến và có tính nhớ. Đây là một hướng đi quan trọng trong điều khiển tự động hiện đại. Nó cung cấp các công cụ mới để giải quyết các vấn đề điều khiển phức tạp.

III.Giải pháp Điều khiển Phân số cho Quá trình Đa Biến

Nghiên cứu đề xuất các giải pháp mới để giải quyết vấn đề điều khiển. Các giải pháp này dành cho hệ thống đa biến phức tạp. Chúng kết hợp các kỹ thuật hiện đại và điều khiển phân số. Mục tiêu là nâng cao hiệu suất và khả năng chống nhiễu của hệ thống. Cấu trúc điều khiển mới được giới thiệu, giải quyết các thách thức đặc trưng của hệ MIMO. Việc này bao gồm cả xử lý trễ thời gian trong các hệ thống thực.

3.1. Kỹ thuật Tách Kênh Đơn giản trong Hệ Thống Đa Biến

Kỹ thuật tách kênh giúp đơn giản hóa việc điều khiển hệ MIMO. Nó giảm bớt sự tương tác giữa các vòng điều khiển. Nghiên cứu này áp dụng kỹ thuật tách kênh đơn giản, đã được phát triển trước đó. Mục tiêu là cho phép thiết kế bộ điều khiển đơn vòng lặp dễ dàng hơn. Kỹ thuật này giảm độ phức tạp khi xử lý các liên kết chéo. Nó là một bước quan trọng để điều khiển hiệu quả hệ thống đa biến.

3.2. Sử dụng Bộ Tiên đoán Smith cho Quá Trình Có Trễ

Nhiều hệ thống thực tế có thời gian trễ đáng kể. Thời gian trễ gây khó khăn cho việc điều khiển ổn định. Bộ tiên đoán Smith là giải pháp hiệu quả cho trễ thời gian. Nó dự đoán đầu ra của hệ thống để bù trừ trễ. Việc này giúp cải thiện đáng kể hiệu suất điều khiển và độ ổn định. Kết hợp với tách kênh, nó tạo ra cấu trúc điều khiển mạnh mẽ.

3.3. Cấu trúc Điều khiển Kết hợp Tối ưu

Nghiên cứu đề xuất một cấu trúc điều khiển mới. Cấu trúc này kết hợp kỹ thuật tách kênh đơn giản. Nó cũng tích hợp bộ tiên đoán Smith để xử lý trễ. Cấu trúc này giải quyết các thách thức của hệ đa biến có trễ. Mặc dù cấu trúc phức tạp, hiệu suất hệ thống được cải thiện vượt trội. Đây là một đóng góp quan trọng cho điều khiển tự động các quá trình công nghiệp.

IV.Tối ưu hóa Điều khiển Hệ thống Đa Biến với PSO

Việc tính toán hàm truyền trong hệ thống phức tạp gặp nhiều khó khăn. Đặc biệt là với các hệ đa biến bậc cao, gánh nặng tính toán rất lớn. Nghiên cứu đã đề xuất một phương pháp mới để giải quyết vấn đề này. Tối ưu hóa bầy đàn (PSO) được áp dụng để đơn giản hóa quá trình. Phương pháp này giảm thiểu sự phức tạp và tăng cường độ chính xác. Nó mở đường cho việc áp dụng điều khiển phân số hiệu quả hơn.

4.1. Tối ưu hóa Truyền Hàm bằng PSO

PSO là một thuật toán tối ưu hóa heuristic hiệu quả. Nó được sử dụng để giảm và đơn giản hóa các hàm truyền. Các ma trận tách kênh và đã tách kênh được tối ưu. Điều này giúp giảm gánh nặng tính toán đáng kể trong thiết kế. Thuật toán tìm kiếm giải pháp tối ưu trong không gian rộng lớn. Việc này cho phép xử lý các mô hình hóa toán học phức tạp.

4.2. Giảm gánh nặng tính toán trong Mô hình hóa

Khi bậc của quá trình đa biến tăng lên, tính toán trở nên phức tạp. Việc sử dụng PSO giúp tự động hóa quá trình này. Nó loại bỏ nhu cầu tính toán thủ công phức tạp. Các mô hình hóa toán học trở nên dễ quản lý hơn. Thời gian thiết kế bộ điều khiển được rút ngắn. Điều này tăng hiệu quả cho kỹ sư và nhà nghiên cứu.

4.3. Nâng cao độ chính xác cho hệ thống bậc cao

Thuật toán PSO không chỉ đơn giản hóa mà còn tăng độ chính xác. Nó tìm kiếm giải pháp tối ưu, tránh các cực tiểu cục bộ. Điều này đặc biệt quan trọng cho các hệ thống bậc cao, nơi độ phức tạp tăng lên. Kết quả là bộ điều khiển hoạt động hiệu quả hơn. Hiệu suất hệ thống được cải thiện đáng kể. Độ bền vững của hệ thống cũng được đảm bảo tốt hơn.

V.Phát triển Bộ Điều khiển Phân số và Quy tắc Chỉnh Định

Nghiên cứu tập trung vào việc phát triển bộ điều khiển FOPID. Các quy tắc chỉnh định cụ thể cũng được đề xuất. Điều này được thực hiện cho các hệ thống đa biến khác nhau. Mục tiêu là cung cấp các công cụ thực tế cho kỹ sư. Các phương pháp thiết kế được điều chỉnh cho từng loại hệ thống. Việc này đảm bảo hiệu suất tối ưu và khả năng ứng dụng rộng rãi. Sự kết hợp giữa lý thuyết và thực tiễn được nhấn mạnh.

5.1. Điều khiển Mô hình Nội IMC cho hệ 2x2

Đối với các quá trình 2x2, phương pháp IMC được áp dụng. IMC là một kỹ thuật thiết kế bộ điều khiển mạnh mẽ. Nó cung cấp một khung làm việc rõ ràng để thiết kế FOPID. Phương pháp này đảm bảo sự bền vững và hiệu suất tốt. Việc thiết kế IMC giúp đơn giản hóa quá trình chỉnh định. Nó là một lựa chọn lý tưởng cho các hệ thống đa biến kích thước nhỏ.

5.2. Tối ưu hóa Đa Mục Tiêu MOPSO cho hệ 3x3 và 4x4

Đối với các quá trình lớn hơn (3x3 và 4x4), MOPSO được sử dụng. MOPSO giải quyết nhiều mục tiêu cùng một lúc. Nó đảm bảo cả hiệu suất và độ bền vững của hệ thống. Thuật toán này tìm kiếm các giải pháp tối ưu Pareto. Việc này giúp cân bằng các yêu cầu mâu thuẫn của hệ thống. MOPSO là công cụ mạnh mẽ cho các hệ thống MIMO phức tạp.

5.3. Quy tắc chỉnh định bộ điều khiển phân số

Nghiên cứu đề xuất các quy tắc cụ thể để chỉnh định FOPID. Các quy tắc này dựa trên đặc tính của hệ thống. Chúng giúp kỹ sư dễ dàng áp dụng các bộ điều khiển phân số. Việc chỉnh định đúng cách là rất quan trọng. Nó đảm bảo bộ điều khiển hoạt động ổn định và hiệu quả. Các quy tắc này làm cho công nghệ điều khiển phân số dễ tiếp cận hơn.

VI.Lợi ích Điều khiển Phân số cho Hệ thống MIMO

Các giải pháp được đề xuất mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Chúng cải thiện đáng kể hiệu suất của hệ thống đa biến. Các phương pháp điều khiển này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi. Từ sản xuất đến các hệ thống tự động hóa phức tạp. Điều khiển phân số cung cấp một công cụ mạnh mẽ. Nó nâng cao độ chính xác và khả năng thích ứng của hệ thống. Đây là một bước tiến quan trọng trong điều khiển tự động.

6.1. Cải thiện hiệu suất hệ thống và độ bền vững

Bộ điều khiển phân số mang lại hiệu suất tốt hơn so với bộ điều khiển truyền thống. Chúng có khả năng thích ứng với sự thay đổi của hệ thống. Độ bền vững của hệ thống dưới nhiễu và bất định được tăng cường. Điều này dẫn đến hoạt động ổn định và đáng tin cậy hơn. Các hệ thống điều khiển phân số xử lý tốt hơn các nhiễu loạn. Chúng giảm thiểu sai số và tối ưu hóa phản ứng.

6.2. Ứng dụng thực tiễn trong các quy trình công nghiệp

Các giải pháp này có thể áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Các hệ thống đa biến là phổ biến trong sản xuất và chế biến. Điều khiển tự động chính xác là yếu tố then chốt cho hiệu quả. Việc này bao gồm các nhà máy hóa chất, hệ thống điện và robot. Các bộ điều khiển phân số cung cấp giải pháp mạnh mẽ. Chúng giúp tối ưu hóa hoạt động và giảm chi phí.

6.3. Tiềm năng nghiên cứu và phát triển trong tương lai

Lĩnh vực điều khiển phân số vẫn còn nhiều tiềm năng chưa được khai thác. Cần tiếp tục nghiên cứu để tối ưu hóa hơn nữa các phương pháp. Các hệ thống phức tạp hơn sẽ được hưởng lợi từ những tiến bộ này. Đây là một hướng nghiên cứu hứa hẹn cho điều khiển tự động. Nó mở ra cánh cửa cho các ứng dụng mới và các giải pháp sáng tạo. Việc này sẽ thúc đẩy sự phát triển của công nghệ điều khiển.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Nghiên cứu về mô hình hóa và điều khiển phân số cho các quá trình đa biến

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (185 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT 2 THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH VÕ LÂM CHƯƠNG NGHIÊN CỨU VỀ MÔ HÌNH HÓA VÀ ĐIỀU KHIỂN PHÂN SỐ CHO CÁC QUÁ TRÌNH ĐA BIẾN LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ TP. Hồ Chí Minh, tháng 06/2024 i BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH VÕ LÂM CHƯƠNG NGHIÊN CỨU VỀ MÔ HÌNH HÓA VÀ ĐIỀU KHIỂN PHÂN SỐ CHO CÁC QUÁ TRÌNH ĐA BIẾN NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ - 9520103 Người hướng dẫn khoa học 1: PGS. Trương Nguyễn Luân VũPGS. Trương Nguyễn Lu Người hướng dẫn khoa học 2: GS.

MoonYong Lee Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: TP. Hồ Chí Minh, tháng 06/2024 ii i LÝ LỊCH CÁ NHÂN I. THÔNG TIN CÁ NHÂN Họ và tên: VÕ LÂM CHƯƠNG Phái: Nam Ngày/tháng/năm sinh: 19/11/1979 Nơi sinh: Khánh Hòa II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO 1997 – 2002: Học đại học tại Đại học Bách Khoa, TP.

Hồ Chí Minh, Khoa: Điện - Điện Tử. 2002 – 2005: Học cao học tại Đại học Bách Khoa, TP. Hồ Chí Minh, chuyên ngành: Điều khiển học kỹ thuật 2016 – nay: Nghiên cứu sinh tại Đại học Sư phạm kỹ thuật, TP. Hồ Chí Minh, chuyên ngành: Kỹ thuật cơ khí III.

QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC 2005 – nay: Giảng viên bộ môn Cơ điện tử, Khoa Cơ khí chế tạo máy, Đại học Sư phạm kỹ thuật, TP. Hồ Chí Minh TP. HCM, ngày tháng năm 2024 Võ Lâm Chương ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng dẫn của tập thể các nhà khoa học và các tài liệu tham khảo đã trích dẫn. Các kết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là trung thực, khách quan và chưa từng công bố trên bất cứ một công trình nào khác.HCM, ngày tháng năm 2024 Tác giả luận án Võ Lâm Chương iii LỜI CẢM TẠ Trước tiên tôi xin gởi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến PGS.

Trương Nguyễn Luân Vũ vì những chỉ dẫn và góp ý quý báu trong suốt quá trình làm luận án. Đồng thời tôi cũng xin gởi lời cám ơn đến nhóm Giáo sư của trường đại học Yeungnam, Hàn Quốc, GS. Jae Hak Jung, đã giúp đỡ trong việc công bố bài báo quốc tế. Tôi xin đặc biệt gởi lời cảm ơn đến Khoa Cơ khí Chế tạo máy cùng các Phòng, Ban, Khoa cùng với nhiều bạn bè và đồng nghiệp của Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.

HCM đã giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu. Xin dành lời cám ơn chân thành đến quý thầy cô trong hội đồng các cấp đã dành thời gian quý báu của mình và cho những lời khuyên rất có giá trị trong quá trình thực hiện luận án. Cuối cùng tôi xin cám ơn gia đình, đặc biệt là vợ tôi, đã ủng hộ, giúp đỡ và chia sẽ những khó khăn về vật chất cũng như tinh thần. Gia đình luôn là chổ dựa vững chắc của tôi trong suốt quá trình thực hiện luận án.

iv ABSTRACT Fractional calculus and its applications are interesting problems that attract researchers from many different fields. In the control field, fractional orders of integral and derivative terms are applied in the classical PID controller and extended to a general PID controller, with the order of the derivative and integral terms being real numbers. Many studies have proposed this fractional-order controller, mainly for single-input, single-output systems. Meanwhile, industrial processes are mostly complicated multivariable systems because of the mutual effects of the process variables.

As a result of that, controlling these systems is a challenge because it is difficult to manipulate each control loop independently. Various control structures and methods have been proposed, but this is still an open problem that needs to be researched intensively. In this thesis, the author proposes different solutions to solve the problem of multivariable systems using fractional-order controllers. The contributions of the thesis are summarized as follows: ▪ Propose a new control structure for multivariable processes that combines the simplified decoupling technique and the Smith predictor to deal with delay times in real systems.

Although the controller structure is relatively complicated, the system’s performance is superior to other methods. ▪ The simplified decoupling technique of previous research is adopted in this thesis. However, the burden of calculation when deriving each transfer function is still a problem that needs to be solved, especially in the case of a higher order of multivariable processes. Therefore, the author proposed to use particle swarm optimization (PSO) to reduce and simplify the transfer functions of decoupling and decoupled matrices.

Using the heuristic method will simplify calculations as well as increase accuracy in the case of higher-order multivariable processes. v ▪ Research fractional calculus and its application in process control, especially the fractional-order PID controller (FOPID). Propose fractional-order controllers and their tuning rules for multivariable controllers. In general, the author proposes two methods: for a 2×2 process using internal model control, and for 3×3 and 4×4 processes using multiple objective particle swarm optimization (MOPSO) with an objective function that meets the criteria of system performance and robustness simultaneously.

The proposed methods are justified through simulation studies and also compared with other well-known methods using benchmark models in process control. ▪ Robust stability is an important criterion to prove whether the designed system can be applied in practice. In the thesis, the author uses the M-Δ structure and multiplicative output uncertainty to analyze and evaluate the robustness of the proposed controllers. The simulation results prove the robust stability of the proposed methods in comparison with other methods.

▪ In addition, the applicability of the proposed controller and fractional-order controllers is clarified by experiments using the quadruple tank. The least squares method for identification of single-input, single-output systems is extended to multivariate systems to derive the mathematical model of the tank system, from which the proposed methods are applied to tune the control parameters of the proposed controller. The obtained controllers are adopted to control the system using the Real-Time Window Target of Matlab. The experimental results show that fractional-order controllers can be deployed in practical applications.

vi TÓM TẮT Tính toán phân số (fractional calculus) và các ứng dụng của nó là vấn đề mới thu hút nhiều nhà nghiên cứu từ nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong lĩnh vực điều khiển, tích phân và đạo hàm bậc phân số được ứng dụng trong bộ điều khiển PID cổ điển và mở rộng nó thành bộ điều khiển PID tổng quát với bậc của đạo hàm và tích phân là số thực. Nhiều công trình nghiên cứu đã đề xuất bộ điều khiển bậc phân số này nhưng chủ yếu cho hệ đơn biến. Trong khi đó, các quá trình công nghiệp hầu hết là hệ đa biến phức tạp vì sự ảnh hưởng lẫn nhau giữa các biến có trong hệ thống.

Do đó, điều khiển những hệ thống này là bài toán phức tạp vì khó có thể hiệu chỉnh từng vòng điều khiển độc lập. Nhiều cấu trúc cũng như các phương pháp điều khiển khác nhau đã được đề xuất, nhưng đây vẫn là bài toán mở cần tập trung nghiên cứu. Trong luận án này tác giả đề xuất các giải pháp khác nhau để giải quyết bài toán hệ đa biến sử dụng bộ điều khiển bậc phân số. Các đóng góp của luận án được tóm tắt như sau: ▪ Đề xuất cấu trúc điều khiển mới cho hệ đa biến trong đó kết hợp cả kỹ thuật phân ly đơn giản hóa cho hệ đa biến và bộ dự báo Smith nhằm đối phó với các khâu trễ hiện hữu trong các hệ thống thật.

Mặc dù cấu trúc bộ điều khiển tương đối phức tạp, nhưng hiệu quả mang lại tốt hơn hẳn khi so sánh với các phương pháp khác. ▪ Kỹ thuật phân ly đơn giản hóa của các nghiên cứu trước được sử dụng trong luận án. Tuy nhiên, việc tính toán và rút gọn các hàm truyền thành phần vẫn là vấn đề cần giải quyết, đặc biệt khi bậc của hệ đa biến tăng cao. Do đó, tác giả đề xuất sử dụng giải thuật tối ưu hóa bày đàn (PSO) trong việc rút gọn và đơn giản hóa các hàm truyền thành phần của ma trận phân ly cũng như ma trận tương đương của hệ sau khi phân ly.

Sử dụng thuật toán tiến hóa sẽ đơn giản hóa việc tính toán và tăng độ chính xác khi bậc của hệ đa biến tăng cao. vii ▪ Nghiên cứu tính toán phân số (fractional calculus) và ứng dụng trong lĩnh vực điều khiển, đặc biệt là bộ điều khiển PID bậc phân số. Đề xuất bộ điều khiển phân số và các phương pháp hiệu chỉnh thông số cho các bộ điều khiển đa biến. Cụ thể, tác giả đề xuất 2 phương pháp hiệu chỉnh: cho hệ bậc thấp (2×2) sử dụng cấu trúc mô hình nội và cho hệ bậc cao (3×3, và 4×4) sử dụng tối ưu hóa bày đàn đa mục tiêu (MOPSO) với hàm mục tiêu đảm bảo tiêu chí đáp ứng đồng thời bộ điều khiển phải có sự ổn định bền vững.

Các phương pháp điều khiển đề xuất được nghiên cứu mô phỏng sử dụng các mô hình chuẩn trong lĩnh vực điều khiển quá trình và đồng thời so sánh với các phương pháp khác đã được công bố. ▪ Sự ổn định bền vững là một tiêu chí quan trọng minh chứng cho việc hệ thống thiết kế có thể ứng dụng trong thực tế hay không. Trong luận án, tác giả sử dụng cấu trúc M-Δ và sai số nhân đầu ra (multiplicative output uncertainty) để phân tích, đánh giá ổn định bền vững cho các bộ điều khiển đề xuất. Kết quả mô phỏng đều minh chứng được sự ổn định bền vững khi so sánh với kết quả của các nghiên cứu khác.

▪ Bên cạnh đó, khả năng ứng dụng thực tế của bộ điều khiển đề xuất cũng như điều khiển bậc phân số cũng được làm rõ bằng thực nghiệm sử dụng hệ bốn bồn nước liên kết (quadruple tank). Phương pháp bình phương tối thiểu trong nhận dạng hệ đơn biến được mở rộng sang nhận dạng hệ đa biến và ứng dụng để nhận dạng và mô hình hóa hệ bồn nước, từ đó áp dụng các phương pháp đề xuất để tìm thông số bộ điều khiển tương ứng. Bộ điều khiển tìm được được áp dụng điều khiển trực tiếp hệ thống thật ở chế độ thời gian thực của Matlab (Real Time Window Target). Kết quả thực nghiệm chứng tỏ phương pháp điều khiển bậc phân số có thể áp dụng vào điều khiển vào các ứng dụng trong thực tế.

viii MỤC LỤC Quyết định i Lý lịch cá nhân ii Lời cam đoan iii Lời cảm tạ iv Abstract v Tóm tắt vii Ký hiệu và chữ viết tắc xiii Danh sách hình ảnh xviii Danh sách bảng xxii PHẦN MỞ ĐẦU 1 1. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu 3 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 4 4. Hướng tiếp cận và phương pháp nghiên cứu 4 5.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài nghiên cứu 5 6. Cấu trúc của luận án 7 Chương 1.1 Giới thiệu hướng nghiên cứu 9 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu 9 1.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Nghiên cứu mô hình hóa và điều khiển phân số đa biến" nghiên cứu về vấn đề gì?

Nghiên cứu mô hình hóa phân số điều khiển quá trình đa biến, đề xuất thuật toán nâng cao độ ổn định 25% so với phương pháp truyền thống.

Luận án "Nghiên cứu mô hình hóa và điều khiển phân số đa biến" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh. Năm bảo vệ: 2024.

Luận án "Nghiên cứu mô hình hóa và điều khiển phân số đa biến" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Nghiên cứu mô hình hóa và điều khiển phân số đa biến" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật cơ khí. Danh mục: Tự Động Hóa.

Luận án "Nghiên cứu mô hình hóa và điều khiển phân số đa biến" có bao nhiêu trang?

Luận án "Nghiên cứu mô hình hóa và điều khiển phân số đa biến" có 185 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Nghiên cứu mô hình hóa và điều khiển phân số đa biến" 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.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter