Luận án tiến sĩ nhận dạng hệ thống điều khiển lò hơi trong vòng kín

Nghiên cứu luận án tiến sĩ về nhận dạng hệ thống điều khiển lò hơi. Phát triển phương pháp mới nhằm tối ưu hóa vận hành, đảm bảo an toàn, tiết kiệm năng lượng.

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án tiến sĩ

Năm xuất bản

Số trang

127

Thời gian đọc

20 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
1. Tổng quan mô hình lò hơi: phương pháp, thách thức
Số trang:
127 trang
Trường:
Đại học Bách khoa Hà Nội
Chuyên ngành:
Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
Năm:

Tóm tắt nội dung luận án

I. Tổng quan mô hình lò hơi phương pháp thách thức

Việc xây dựng mô hình lò hơi đóng vai trò cốt yếu trong thiết kế và tối ưu hóa hệ thống điều khiển lò hơi. Luận án này xem xét các phương pháp phổ biến để tạo ra mô hình lò hơi chính xác. Mô hình toán học lò hơi là nền tảng để hiểu động lực học phức tạp của hệ thống. Các mô hình này hỗ trợ phát triển các chiến lược điều khiển tiên tiến, cải thiện hiệu suất vận hành. Chúng cũng giúp phân tích và dự đoán hành vi của lò hơi dưới các điều kiện tải khác nhau, đảm bảo an toàn và hiệu quả. Việc nhận dạng hệ thống lò hơi cần được thực hiện cẩn thận để đạt được kết quả đáng tin cậy.

1.1. Các phương pháp xây dựng mô hình lò hơi phổ biến

Có ba phương pháp chính trong xây dựng mô hình lò hơi. Phương pháp mô hình lý thuyết dựa trên các định luật vật lý cơ bản. Nó cung cấp sự hiểu biết sâu sắc về quá trình. Phương pháp mô hình thực nghiệm sử dụng dữ liệu đo lường để xác định mối quan hệ đầu vào/đầu ra. Mô hình hộp xám kết hợp cả hai phương pháp trên. Nó sử dụng cấu trúc lý thuyết và ước lượng tham số từ dữ liệu thực nghiệm. Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng. Lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu và dữ liệu sẵn có. Chúng đều hướng tới việc cải thiện điều khiển lò hơi.

1.2. Xác định vấn đề nghiên cứu và đánh giá mô hình động học

Luận án đánh giá các mô hình động học lò hơi hiện có. Nhiều mô hình chỉ tập trung vào các chế độ hoạt động cụ thể. Chúng thường thiếu khả năng bao quát toàn bộ dải làm việc của lò hơi. Một thách thức lớn là nhận dạng hệ thống lò hơi trong vòng kín. Dữ liệu thực tế thường được thu thập khi hệ thống đang được điều khiển. Điều này gây khó khăn trong việc xác định chính xác các đặc tính động học. Mục tiêu nghiên cứu tập trung vào phát triển phương pháp nhận dạng hiệu quả cho hệ thống điều khiển lò hơi trong môi trường vận hành thực tế. Cần giải quyết bài toán xây dựng mô hình hộp xám của lò hơi.

II. Xây dựng mô hình lý thuyết lò hơi chi tiết

Mô hình lý thuyết của lò hơi cung cấp cái nhìn sâu sắc về động lực học bên trong. Phần này tập trung vào việc mô tả cấu trúc và các quá trình vật lý diễn ra trong lò hơi. Việc xây dựng một mô hình toán học lò hơi chính xác là cần thiết cho việc thiết kế và tinh chỉnh các hệ thống điều khiển lò hơi hiện đại. Mô hình này bao gồm các phương trình cân bằng năng lượng, khối lượng cho từng thành phần chính. Nó giúp hiểu cách các yếu tố như lưu lượng nhiên liệu, nước cấp ảnh hưởng đến áp suất và nhiệt độ hơi. Các hệ thống điều khiển phân tán (DCS) lò hơi thường sử dụng các mô hình này cho các chức năng điều khiển cấp cao hơn.

2.1. Giới thiệu cấu trúc lò hơi nhà máy nhiệt điện

Lò hơi trong nhà máy nhiệt điện là một hệ thống phức tạp. Nó bao gồm nhiều thành phần chính. Hệ thống buồng lửa - không khí - khói thải chịu trách nhiệm cho quá trình đốt cháy nhiên liệu. Nó tạo ra nhiệt để làm nóng nước. Hệ thống hơi - nước bao gồm bao hơi, dàn ống sinh hơi và bộ quá nhiệt. Nước được cấp vào lò, biến thành hơi bão hòa, sau đó thành hơi quá nhiệt. Việc hiểu rõ cấu trúc này là bước đầu tiên để xây dựng mô hình toán học lò hơi hiệu quả cho điều khiển lò hơi.

2.2. Mô hình toán học các bộ phận chính của lò hơi

Mô hình lý thuyết lò hơi được xây dựng dựa trên các phương trình cân bằng. Các phương trình cân bằng khối lượng, năng lượng được áp dụng cho từng vùng. Quá trình cháy và truyền nhiệt trong lò hơi được mô tả chi tiết. Mô hình bao hơi tập trung vào mối quan hệ giữa áp suất, mức nước và lưu lượng hơi. Mô hình của bộ quá nhiệt mô tả quá trình gia nhiệt thêm cho hơi bão hòa. Các phương trình này tạo nên một hệ thống phương trình vi phân mô tả động lực học của lò hơi. Nó là cơ sở cho các thuật toán điều khiển lò hơi.

2.3. Tuyến tính hóa mô hình lò hơi cho điều khiển

Mô hình lý thuyết lò hơi thường là phi tuyến. Điều này gây khó khăn cho việc thiết kế bộ điều khiển truyền thống. Cần tuyến tính hóa mô hình bao hơi và bộ quá nhiệt quanh một điểm làm việc. Quá trình này tạo ra mô hình trạng thái tuyến tính của lò hơi. Mô hình tuyến tính đơn giản hóa việc phân tích và thiết kế bộ điều khiển. Các bộ điều khiển PID lò hơi có thể được thiết kế dựa trên các mô hình tuyến tính này. Mô hình tuyến tính cũng là điểm khởi đầu cho các phương pháp điều khiển dự báo mô hình (MPC) lò hơi ở các chế độ làm việc nhất định.

III. Nhận dạng hệ thống lò hơi LTI trong vòng kín

Nhận dạng hệ thống lò hơi trong vòng kín là một thách thức lớn. Dữ liệu thực tế thường được thu thập khi hệ thống đang vận hành dưới sự điều khiển của bộ điều khiển hiện có. Điều này có thể làm giảm tính thông tin của dữ liệu, gây khó khăn cho việc ước lượng tham số mô hình chính xác. Luận án này tập trung vào các phương pháp hiệu quả để giải quyết vấn đề này. Mục tiêu là xây dựng mô hình ARX lò hơi hoặc mô hình Box-Jenkins lò hơi đáng tin cậy từ dữ liệu vòng kín. Các mô hình này là cần thiết cho việc thiết kế lại hoặc tinh chỉnh hệ thống điều khiển lò hơi, bao gồm cả điều khiển PID lò hơi và điều khiển dự báo mô hình (MPC) lò hơi.

3.1. Thách thức nhận dạng hệ thống trong vòng kín

Nhận dạng hệ thống điều khiển lò hơi trong vòng kín đặt ra nhiều khó khăn. Bộ điều khiển hiện có liên tục cố gắng giữ đầu ra ở điểm đặt. Điều này làm cho tín hiệu đầu vào và đầu ra ít biến động. Dữ liệu thu thập có thể không đủ 'kích thích' để xác định đầy đủ động học hệ thống. Tính thông tin của dữ liệu đóng vai trò quan trọng. Nếu dữ liệu không đủ giàu thông tin, các tham số mô hình ước lượng sẽ thiếu chính xác. Cần phương pháp nhận dạng mạnh mẽ, có khả năng xử lý dữ liệu từ hệ thống điều khiển phân tán (DCS) lò hơi.

3.2. Phương pháp sai số dự báo PEM ứng dụng hiệu quả

Phương pháp sai số dự báo (PEM) được lựa chọn để nhận dạng lò hơi trong vòng kín. Đây là một phương pháp mạnh mẽ, được sử dụng rộng rãi. PEM hoạt động bằng cách cực tiểu hóa sai số giữa đầu ra thực tế và đầu ra dự báo của mô hình. Các thuật toán ước lượng tham số mô hình được phát triển dựa trên PEM. Phương pháp này có thể nhận dạng trực tiếp trong vòng kín. Tính thông tin của dữ liệu và điều kiện kích thích trong hệ kín được xem xét kỹ lưỡng để đảm bảo chất lượng nhận dạng.

3.3. Thuật toán ước lượng tham số mô hình ARX Box Jenkins

Luận án trình bày chi tiết các thuật toán ước lượng tham số mô hình. Mô hình ARX lò hơi và mô hình Box-Jenkins lò hơi là các dạng mô hình được sử dụng. Hai thuật toán chính được nghiên cứu là thuật toán sai số dự báo lặp và thuật toán sai số dự báo đệ quy. Thuật toán lặp yêu cầu xử lý toàn bộ dữ liệu nhiều lần. Thuật toán đệ quy cập nhật tham số theo từng mẫu dữ liệu mới. Cả hai thuật toán này đều được triển khai để xác định các tham số của mô hình nhận dạng trong vòng kín. Chúng đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra mô hình toán học lò hơi từ dữ liệu thực.

IV. Kiểm chứng mô hình lò hơi tại nhà máy nhiệt điện

Việc kiểm chứng mô hình lò hơi trên dữ liệu thực tế là bước quan trọng. Nó xác nhận tính hiệu quả của các phương pháp nhận dạng. Luận án thực hiện nhận dạng hệ thống lò hơi tại hai nhà máy nhiệt điện lớn: Quảng Ninh và Phả Lại. Dữ liệu vận hành thực tế được thu thập từ hệ thống điều khiển phân tán (DCS) lò hơi. Việc này giúp đánh giá khả năng áp dụng thực tiễn của các thuật toán nhận dạng tham số. Các mô hình được xây dựng sẽ là cơ sở để cải tiến các hệ thống điều khiển lò hơi hiện có, từ điều khiển PID lò hơi cơ bản đến các giải pháp điều khiển dự báo mô hình (MPC) lò hơi tiên tiến hơn. Kết quả kiểm chứng cung cấp bằng chứng về độ tin cậy của mô hình toán học lò hơi được đề xuất.

4.1. Quy trình nhận dạng và thu thập dữ liệu thực tế

Quy trình nhận dạng sử dụng phương pháp PEM được mô tả chi tiết. Bước đầu tiên là lựa chọn tín hiệu kích thích phù hợp. Tín hiệu này phải đủ để kích thích động học của lò hơi mà không gây ảnh hưởng xấu đến hoạt động. Tiếp theo là thu thập dữ liệu lò hơi từ các nhà máy nhiệt điện. Dữ liệu từ nhà máy Quảng Ninh và Phả Lại được sử dụng. Dữ liệu này bao gồm các biến đầu vào và đầu ra của lò hơi trong điều kiện vận hành bình thường. Việc thu thập dữ liệu cẩn thận đảm bảo chất lượng cho quá trình nhận dạng.

4.2. Ước lượng tham số mô hình bằng thuật toán lặp và đệ quy

Dữ liệu thu thập từ lò hơi nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh và Phả Lại được sử dụng để ước lượng tham số. Cả thuật toán sai số dự báo lặp và thuật toán sai số dự báo đệ quy đều được áp dụng. Các mô hình ARX lò hơi và Box-Jenkins lò hơi được xây dựng. Kết quả ước lượng tham số của từng thuật toán được phân tích. So sánh hiệu suất của hai thuật toán giúp đánh giá ưu nhược điểm của chúng trong bối cảnh nhận dạng lò hơi thực tế. Điều này là quan trọng cho việc xây dựng mô hình toán học lò hơi chính xác.

4.3. Đánh giá và kiểm chứng độ chính xác của mô hình

Sau khi ước lượng tham số, mô hình nhận dạng được đánh giá và kiểm chứng. Độ chính xác của mô hình được xác định bằng cách so sánh đầu ra dự báo của mô hình với dữ liệu thực tế chưa sử dụng trong quá trình nhận dạng. Các tiêu chí đánh giá như sai số dự báo, tương quan đầu ra được sử dụng. Kết quả cho thấy các mô hình nhận dạng hệ thống lò hơi có khả năng dự đoán tốt. Chúng thể hiện động lực học của lò hơi trong vòng kín. Các mô hình này có thể phục vụ cho mục đích điều khiển lò hơi và cải thiện hiệu suất vận hành.

V. Nhận dạng mô hình phi tuyến LPV cho lò hơi

Lò hơi là một hệ thống phi tuyến mạnh, đặc biệt khi hoạt động trên một dải rộng. Nhận dạng mô hình phi tuyến giả LPV (Linear Parameter Varying) là cách tiếp cận hiệu quả để mô tả động lực học thay đổi theo điểm làm việc. Phương pháp này kết hợp lợi thế của mô hình tuyến tính cục bộ với khả năng bao quát toàn dải hoạt động của mô hình phi tuyến. Việc xây dựng một mô hình toán học lò hơi phi tuyến là cần thiết cho các hệ thống điều khiển lò hơi tiên tiến, đặc biệt là điều khiển thích nghi lò hơi và điều khiển dự báo mô hình (MPC) lò hơi cho hiệu suất tối ưu trên toàn bộ dải tải. Mô hình LPV cung cấp một khuôn khổ linh hoạt để thiết kế bộ điều khiển robust.

5.1. Phương pháp mô hình phi tuyến giả LPV cho lò hơi

Phương pháp nhận dạng mô hình phi tuyến giả LPV được phát triển. Nó xử lý tính phi tuyến của lò hơi bằng cách chia dải làm việc thành nhiều điểm. Tại mỗi điểm làm việc, một mô hình cục bộ LTI (Linear Time-Invariant) được nhận dạng trong vòng kín. Các biến làm việc được lựa chọn cẩn thận để đặc trưng cho sự thay đổi động học. Mục tiêu là ước lượng mô hình toàn cục dựa trên phương pháp nội suy. Phương pháp này cho phép mô hình thích ứng với các điều kiện vận hành khác nhau. Điều này rất quan trọng đối với các hệ thống điều khiển lò hơi hiện đại.

5.2. Xây dựng mô hình nội suy tham số và tín hiệu

Hai cách tiếp cận để xây dựng mô hình giả LPV được nghiên cứu. Một là nội suy đầu ra sử dụng hàm trọng số tuyến tính hoặc hàm trọng số spline. Cách thứ hai là xây dựng mô hình giả LPV nội suy tham số. Phương pháp này ước lượng các hàm trọng số để kết hợp các mô hình LTI cục bộ. Mô hình toàn cục phi tuyến giả LPV được tạo thành. Nó phản ánh sự thay đổi động học của lò hơi theo các biến làm việc. Các mô hình này cung cấp một mô tả toàn diện hơn về mô hình toán học lò hơi so với chỉ mô hình tuyến tính.

5.3. Áp dụng và kiểm chứng trên lò hơi Nhà máy Nhiệt điện Phả Lại

Phương pháp nhận dạng mô hình phi tuyến giả LPV được áp dụng cho mô hình lò hơi Nhà máy Nhiệt điện Phả Lại. Dữ liệu thực tế từ nhà máy được sử dụng để xây dựng và kiểm chứng mô hình. Kết quả đánh giá và kiểm chứng mô hình cho thấy hiệu quả của phương pháp. Mô hình LPV có khả năng mô tả chính xác hành vi của lò hơi trên một dải hoạt động rộng. Mô hình này là cơ sở vững chắc để phát triển các bộ điều khiển thích nghi lò hơi. Nó cũng hỗ trợ các giải pháp điều khiển dự báo mô hình (MPC) lò hơi tiên tiến, cải thiện hiệu suất và độ ổn định của hệ thống.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ nhận dạng hệ thống điều khiển lò hơi trong vòng kín

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (127 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Trịnh Thị Khánh Ly NHẬN DẠNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN LÒ HƠI TRONG VÒNG KÍN LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA HÀ NỘI – 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Trịnh Thị Khánh Ly NHẬN DẠNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN LÒ HƠI TRONG VÒNG KÍN Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: 62520216 LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS. HOÀNG MINH SƠN  LỜI 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 công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Hà Nội, tháng 8 năm 2016. Người hướng dẫn khoa học Tác giả luận án PGS.TS Hoàng Minh Sơn Trịnh Thị Khánh Ly i MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT.

vi DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ. ix MỞ ĐẦU. Tính cấp thiết của luận án. Mục tiêu và các kết quả mong đợi của luận án.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án. Phương pháp nghiên cứu. Bố cục của luận án.

4 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH LÒ HƠI.1 Giới thiệu các phương pháp xây dựng mô hình lò hơi .2 Một số kết quả nghiên cứu xây dựng mô hình lò hơi .1 Các kết quả nghiên cứu xây dựng mô hình lý thuyết .2 Các kết quả nghiên cứu xây dựng mô hình thực nghiệm .3 Các kết quả nghiên cứu xây dựng mô hình hộp xám.3 Xác định vấn đề cần nghiên cứu của luận án.1 Đánh giá các mô hình động học lò hơi hiện có .2 Nội dung nghiên cứu của luận án .3 Bài toán xây dựng mô hình hộp xám của lò hơi. 14 KẾT LUẬN CHƯƠNG 1. 14 CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH LÝ THUYẾT CỦA LÒ HƠI .1 Giới thiệu chung về lò hơi trong nhà máy nhiệt điện.1 Hệ thống buồng lửa–không khí-khói thải .2 Hệ thống hơi-nước .2 Mô hình lý thuyết của lò hơi.1 Các phương trình cân bằng .2 Quá trình cháy và truyền nhiệt trong lò hơi .3 Mô hình lý thuyết cho bao hơi trong lò hơi .4 Mô hình của bộ quá nhiệt .3 Mô hình tuyến tính cho lò hơi .1 Tuyến tính hóa mô hình bao hơi và bộ quá nhiệt .2 Mô hình trạng thái tuyến tính của lò hơi. 32 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2.

34 CHƯƠNG 3: NHẬN DẠNG MÔ HÌNH LTI CỤC BỘ .1 Nhận dạng mô hình của lò hơi trong vòng kín: khó khăn và thách thức .2 Giới thiệu chung về nhận dạng hệ thống trong vòng kín .1 Phương pháp sai số dự báo .2 Lựa chọn phương pháp nhận dạng lò hơi trong vòng kín .3 Phương pháp sai số dự báo nhận dạng trực tiếp trong vòng kín .4 Tính thông tin của dữ liệu và điều kiện kích thích trong hệ kín .3 Thuật toán ước lượng tham số mô hình .1 Mô hình nhận dạng trong vòng kín .2 Thuật toán sai số dự báo lặp .3 Thuật toán sai số dự báo đệ qui .4 Thực nghiệm nhận dạng lò hơi trong vòng kín .1 Qui trình nhận dạng sử dụng phương pháp PEM .2 Lựa chọn tín hiệu kích thích.5 Nhận dạng lò hơi nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh.1 Thu thập dữ liệu lò hơi .2 Ước lượng các tham số mô hình sử dụng thuật toán lặp .3 Ước lượng các tham số mô hình sử dụng thuật toán đệ quy .4 Đánh giá và kiểm chứng mô hình .6 Nhận dạng lò hơi nhà máy nhiệt điện Phả lại.1 Thu thập dữ liệu lò hơi .2 Ước lượng các tham số mô hình sử dụng thuật toán lặp .3 Ước lượng các tham số mô hình sử dụng thuật toán đệ qui .4 Đánh giá và kiểm chứng mô hình. 66 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3. 70 CHƯƠNG 4: NHẬN DẠNG MÔ HÌNH PHI TUYẾN GIẢ LPV .1 Nhận dạng mô hình phi tuyến giả LPV .1 Lựa chọn biến làm việc và các điểm làm việc .2 Nhận dạng các mô hình cục bộ LTI trong vòng kín .3 Ước lượng mô hình toàn cục dựa trên phương pháp nội suy .2 Xây dựng mô hình giả LPV nội suy tín hiệu .1 Nội suy đầu ra sử dụng hàm trọng số tuyến tính .2 Nội suy đầu ra sử dụng hàm trọng số spline .3 Xây dựng mô hình giả LPV nội suy tham số .1 Mô hình toàn cục phi tuyến giả LPV .2 Ước lượng các hàm trọng số .3 Áp dụng cho mô hình lò hơi Nhà máy Nhiệt điện Phả Lại .4 Đánh giá và kiểm chứng mô hình. 89 KẾT LUẬN CHƯƠNG 4.

91 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ. 93 Những kết quả đạt được. 93 Những đóng góp chính của luận án. 95 TÀI LIỆU THAM KHẢO.

97 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN. 103 iii Phụ lục: Một số đoạn mã code chính trong chương trình phần mềm Matlab. 104 iv  DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT Danh mục ký hiệu các biến quá trình Ký hiệu Nội dung, ý nghĩa Đơn vị Ad Diện tích mặt bốc hơi trong bao hơi (m2) Cms, Cmr Nhiệt dung riêng ống kim loại của bộ quá nhiệt và (J/kg °C) của dàn ống sinh hơi Cps1, Cps2 Nhiệt dung riêng của hơi quá nhiệt cấp 1, cấp 2 (J/kg °C) Df, Dds, Dfw Lưu lượng nhiên liệu, lưu lượng nước làm mát, lưu (kg/s) lượng nước cấp Ds, DT Lưu lượng hơi bão hòa và hơi quá nhiệt (kg/s) hfw, hs, hT enthapy của nước, hơi bão hòa và hơi quá nhiệt (J/kg) ks, kr Các hệ số truyền nhiệt (J/kg °C) mms, mmr Khối lượng kim loại bộ quá nhiệt và của dàn ống (kg) sinh hơi msh1, msh2 Khối lượng hơi quá nhiệt trong cấp 1 và cấp 2 (kg) PD, PT Áp suất bao hơi, áp suất hơi quá nhiệt (bar, psig) QEV, QSH Lượng nhiệt cấp cho dàn ống sinh hơi, bộ quá nhiệt (kJ/s) Tms, Tmr Nhiệt độ kim loại bộ quá nhiệt và dàn ống sinh hơi (0C) Ts1, TSH Nhiệt độ hơi quá nhiệt cấp 1 và cấp 2 (0C) Vs, Vw,Vt Thể tích hơi, nước và môi chất trong bao hơi (m3) Vr Thể tích môi chất trong ống lên (m3) r Hàm lượng hơi trong hỗn hợp trong ống lên (%) us, uw Nội năng của hơi và nước trong lò (J/kq) LD Mức nước bao hơi (m) s, w Khối lượng riêng của hơi và nước trong bao hơi (kg/m3) sh1, sh2 Khối lượng riêng của hơi quá nhiệt cấp 1, cấp 2 (kg/m3) Danh mục các ký hiệu dùng trong mô hình Ký hiệu Nội dung, ý nghĩa A Ma trận hệ thống B Ma trận đầu vào C Ma trận đầu ra C(q) Mô hình của bộ điều khiển G(q) Mô hình của quá trình H(q) Mô hình của của nhiễu K Hệ số lọc Kalman S M S là tập con của M u ,y Giá trị của u và y tại điểm làm việc n Bậc của mô hình vi argmin f(x) Giá trị của x sao cho f(x) là nhỏ nhất q, q−1 Toán tử tiến và lùi N Số mẫu dữ liệu x (t )   xT (t )x (t ) t 0 x (t ) N N  xT (t )x (t ) t 0 E(X) Kỳ vọng toán học của X Rw Hàm tự tương quan của tín hiệu u Ryu(τ) Hàm tương quan chéo của tín hiệu y và u Φu(ejω) Phổ công suất của tín hiệu u Φyu(ejω) Phổ công suất chéo của tín hiệu y và u  , 0 ,  * , ̂ Vector tham số, tham số thực, tham số tối ưu, tham số ước lượng ̂i , ̂(k ) Tham số ước lượng cho thuật toán lặp và đệ qui r(k) Tín hiệu chủ đạo tại thời điểm k u(k) Tín hiệu vào tại thời điểm k x(k) Vector biến trạng thái tại thời điểm k v(k) Nhiễu đo tại thời điểm k y(k) Tín hiệu ra tại thời điểm k w(k) Nhiễu quá trình tại thời điểm k Z Tập dữ liệu đo ε(k) Sai số dự báo tại thời điểm k φ Vector hồi qui VN Hàm mục tiêu tính từ N mẫu dữ liệu RN Ma trận hồi quy tính từ N mẫu dữ liệu M* Lớp mô hình M() Mô hình cụ thể theo tham số  S Hệ thống thực t Thời gian [sec] ts Thời gian lấy mẫu [sec] grad(V) Vector gradient của hàm V Hess(V) Ma trận Hessian của hàm V Danh mục các từ viết tắt ARX AutoRegressive with eXternal input ARMAX AutoRegressive Moving Average with eXternal input BFT Best Fit BJ Box-Jenkins model BMCR Boiler Maximum Continuous Rating CLSI Closed-Loop System Identification vii dc Downcomer eco Economizer eva Evaporator f Fuel FIR Finite Impulse Response FPE Final Prediction Error fw Feedwater LPV Linear Parameter-Varying (system) LS Least square LTI Linear Time-Invariant (system) LTV Linear Time-Varying (system) MIMO Multiple-Input Multiple-Output NARX Nonlinear AutoRegressive (system) NARMAX Nonlinear AutoRegressive (system) with eXternal input NFIR Nonlinear Finite Impulse Response NOE Nonlinear Output Error OE Output Error PEM Prediction error method PRBS Pseudo-random binary sequence RPEM Recursive prediction error method SISO Single Input Single Output SH Super Heater St Steam in drum Steam-Water System SWS VAF Variance Accounted for wt Water in drum w.1 với xác suất là 1 viii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ Nội dung Trang Bảng 3.1 Các điểm làm việc của lò hơi Quảng Ninh 54 Bảng 3.2 Các thông số của lò hơi ở giá trị phụ tải cực đại và định mức 63 Bảng 3.3 Các điểm làm việc của lò hơi Phả Lại 63 Bảng 4.1 So sánh tiêu chí chất lượng các mô hình LPV của lò hơi 92 Hình 1.1 Các phương pháp tiếp cận xây dựng mô hình 6 Hình 2.1 Cấu tạo sơ lược lò hơi trong các nhà máy nhiệt điện 17 Hình 2.2 Thành phần chính của lò hơi 19 Hình 2.3 Cấu trúc vào ra của quá trình nhiệt trong lò hơi 21 Hình 2.4 Hệ thống bao hơi - ống xuống - ống lên 23 Hình 2.5 Sơ đồ khối của bộ quá nhiệt 27 Hình 3.1 Hệ thống trong vòng kín 36 Hình 3.2 Nhận dạng hệ thống trong vòng kín 39 Hình 3.3 Tín hiệu kích thích nhận dạng hệ thống trong vòng kín 42 Hình 3.4 Sự thay đổi của tải lò hơi Quảng Ninh 53 Hình 3.5 Các tín hiệu vào của lò hơi Quảng Ninh 53 Hình 3.6 Các tín hiệu ra của lò hơi Quảng Ninh 54 Hình 3.7 Một số phần tử của ma trận A (mô hình lò hơi Quảng Ninh) 57 Hình 3.8 Một số phần tử của ma trận B (mô hình lò hơi Quảng Ninh) 57 Hình 3.9 Nhiệt độ hơi quá nhiệt đo được và dự báo (lò hơi Quảng Ninh) 58 Hình 3.10 Áp suất hơi quá nhiệt đo được và dự báo (lò hơi Quảng Ninh) 58 Hình 3.11 Áp suất bao hơi đo được và dự báo (lò hơi Quảng Ninh) 59 Hình 3.

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

Trích dẫn luận án này

Trịnh Thị Khánh Ly (2016). Luận án tiến sĩ nhận dạng hệ thống điều khiển lò hơi trong v [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/luan-an-tien-si-nhan-dang-he-thong-dieu-khien-lo-hoi-trong-vong-kin

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Luận án tiến sĩ nhận dạng hệ thống điều khiển lò hơi trong v" nghiên cứu về vấn đề gì?

Nghiên cứu luận án tiến sĩ về nhận dạng hệ thống điều khiển lò hơi. Phát triển phương pháp mới nhằm tối ưu hóa vận hành, đảm bảo an toàn, tiết kiệm năng lượng.

Luận án "Luận án tiến sĩ nhận dạng hệ thống điều khiển lò hơi trong v" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội. Năm bảo vệ: 2016.

Luận án "Luận án tiến sĩ nhận dạng hệ thống điều khiển lò hơi trong v" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Luận án tiến sĩ nhận dạng hệ thống điều khiển lò hơi trong v" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa. Danh mục: Tài liệu khác.

Luận án "Luận án tiến sĩ nhận dạng hệ thống điều khiển lò hơi trong v" có bao nhiêu trang?

Luận án "Luận án tiến sĩ nhận dạng hệ thống điều khiển lò hơi trong v" có 127 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ nhận dạng hệ thống điều khiển lò hơi trong v" 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