Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết điều khiển hiện đại xây dựng mô hình trong điều khiển dự báo phi tuyến - Luận án TS

i 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 TUYỄN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KĨ THUẬT Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa THÁI NGUYÊN 2015 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.vn/ ii 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. Thái Nguyên, ngày 5 tháng 8 năm 2015 Tác giả luận án Lê Thị Huyền Linh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.vn/ iii 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. Cũng qua đây, tôi xin đƣợc bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến thầy giáo hƣớng dẫn PGS. 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 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.vn/ iv MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN. iii MỤC LỤC.

iv DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT .vii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU. x DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ. xi MỞ ĐẦU. Tính cấp thiết của đề tài luận án.

Phạm vi, đối tƣợng nghiên cứu và phƣơng pháp nghiên cứu. Mục tiêu của luận án. Những đóng góp mới về lý luận và thực tiễn của luận án. Bố cục của luận án.

5 CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 7 1. Giới thiệu tổng quan về điều khiển dự báo theo mô hình. Nguyên lý của điều khiển dự báo theo mô hình. Các thành phần chính trong điều khiển dự báo dựa trên mô hình.

Những vấn đề liên quan về điều khiển dự báo hệ tuyến tính. Các ƣu nhƣợc điểm của điều khiển dự báo so với phƣơng pháp khác. Những vấn đề liên quan về điều khiển dự báo hệ phi tuyến. Đề xuất hƣớng nghiên cứu giải quyết trong luận án.

Kết luận Chƣơng 1. 26 CHƢƠNG 2 NHẬN DẠNG NHIỄU VÀ BÙ NHIỄU CHO LỚP HỆ PHI TUYẾN CÓ TRỄ 27 2. Tổng quát chung về nhận dạng và mạng nơron .1 Khái niệm về nhận dạng .2 Khái quát về cấu trúc mạng nơron .3 Giới thiệu mạng nơron RBF. 30 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.4 Tóm lƣợc về nhận dạng trực tuyến hệ phi tuyến sử dụng mạng nơron nhân tạo.

Bài toán nhận dạng nhiễu cho lớp hệ phi tuyến có trễ. 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. Xây dựng thuật toán nhận dạng nhiễu. Ví dụ minh họa.

Tổng hợp tin hiệu bù nhiễu cho hệ thống có trễ với một kênh điều khiển. Thuật toán nhận dạng nhiễu hệ phi tuyến có trễ trên cơ sở sử dụng mạng nơron RBF khi có nhiều thành phần nhiễu. Xây dựng thuật toán nhận dạng. Ví dụ minh họa.

Xác định điều kiện ứng đối cho việc bù nhiễu trong các hệ thống có trễ với nhiều thành phần nhiễu tác động. 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. Xây dựng tiêu chuẩn tối ƣu cho bài toán điều khiển tối ƣu và điều khiển dự báo.

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. Xây dựng mô hình toán cho đối tƣợng CSTR. Xây dựng mô hình toán cho đối tƣợng CSTR với một tín hiệu điều khiển. Xây dựng mô hình toán cho đối tƣợng CSTR với hai tín hiệu điều khiển.

Thiết kế mô hình nhận dạng các nhiễu cho đối tƣợng CSTR. Thiết kế mô hình nhận dạng nhiễu trên hai kênh h và Cb với một tín hiệu điều khiển. 82 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www. Thiết kế mô hình nhận dạng nhiễu trên hai kênh h và Cb với hai tín hiệu điều khiển.

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. Xây dựng bộ IMPC điều khiển một kênh Cb với một tín hiệu điều khiển. Xây dựng bộ IMPC điều khiển đồng thời cả hai kênh Cb và h với hai tín hiệu điều khiển. 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.

So sánh bộ điều khiển PID với bộ điều khiển IMPC điều khiển một kênh Cb với một tín hiệu điều khiển. 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. Kết luận Chƣơng 3. 107 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ.

108 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÓ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN. 110 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 112 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.vn/ vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Danh mục các ký hiệu DT thời gian trích mẫu X (tk ) trạng thái tại thời điểm 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, U) vectơ các tác động nhiễu fˆ ( X, U) , Fˆ ( X, U) hàm đánh giá của f (X, U) wi* , wij * các trọng số lý tƣởng ε , εi sai số xấp xỉ εM số nhỏ nhất bất kỳ cho trƣớc ε* , ε*i sai số xấp xỉ lý tƣởng wˆ i , wˆ ij các trọng số đánh giá %ij %i , w w 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 f i (X ) các hàm cơ sở C i , Cij tâm của hàm cơ sở s i , s ij 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 λ , λ0 hệ số dƣơng λ > 0 , λ0 > 0 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.vn/ viii Pn , Pn- m + i dòng thứ n và n - m2 + i của ma trận P 2 udk (t ), U dk (t ) tín hiệu điều khiển ub (t ), Ub (t ) tín hiệu điều khiển bù R (B) , R (D) không gian hạng của ma trận B, D X, U 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 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.vn/ ix 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 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.vn/ x DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 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. Bảng tóm lƣợc một số phƣơng pháp nhận dạng mô hình dự báo của một số phƣơng pháp MPC. Bảng tóm lƣợc một số kỹ thuật MPC của một số hãng trên thế giới. 17 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.vn/ xi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.

Hình ảnh về ứng dụng điều khiển trong công nghệ xử lý hóa chất. Nguyên lý cơ bản của điều khiển dự báo dựa trên mô hình. Sơ đồ khối hệ thống điều khiển dự báo dựa trên mô hình. Cấu trúc mô hình lớp đối tƣợng phi tuyến có trễ.

Sai số đầu ra của đối tƣợng thực và mô hình. Cấu trúc hệ thống phi tuyến. Cấu trúc của một số mạng nơron thƣờng gặp. Cấu trúc mạng RBF xấp xỉ hàm f (×).

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. Mô hình đối tƣợng hệ phi tuyến (2.35) dùng trong mô phỏng. Sơ đồ mô phỏng cấu trúc nhận dạng nhiễu dựa trên cơ sở mạng nơron RBF .