Luận văn Nghiên cứu điều khiển quá trình nhằm khống chế nồng độ khí thải (CO) trong môi trường

điều khiển chính xác của mạch vòng thứ hai. - Mạch vòng thứ nhất: Thường sử dụng bộ điều khiển PI hoặc PID Mạch vòng điều khiển thứ hai có thể được xem xét như là một phần của quá trình của mạch vòng thứ nhất R1 R2 S2 S1 MV2 SV1 MV1=MV2 PV2 PV1 Process Disturbance (D) PV2 PV1 Primary Controller Secondary Controller Secondary Process Primary Process - Hình 2.10: sơ đồ khối của cấu trúc điều khiển cascade Luận văn Cao học 49 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Ƣu điểm: Nhiễu ảnh hưởng đến mạch vòn thứ hai được hiệu chỉnh trước khi ảnh hưởng đến mạch vòng thứ nhất. Mạch vòng thứ hai giảm trễ được đo bởi bộ điều khiển thứ nhất, vì vậỵ sẽ tăng độ đáp ứng. Nhƣợc điểm: Chu kỳ tự nhiên trong mạch vòng điều khiển thứ nhất và trong mạch vòng điều khiển thứ hai. Chu kỳ tự nhiên trong mạch vòng điều khiển thứ nhất phải lớn hơn 3 lần chu kỳ tự nhiên trong mạch vòng điều khiển thứ hai. Ảnh hưởng của tính phi tuyến đến mạch vòng điều khiển thứ hai: R1 R2 S2 S1 MV2 SV1 MV1=MV2 PV2 PV1 Process Disturbance (D) PV2 PV1 Primary Controller Secondary Controller Secondary Process Primary Process - Hình 2.11: sơ đồ khối của cấu trúc điều khiển cascade R1 S2 S1 MV1=MV2 SV1 PV2 PV1 Process PV1 Primary Controller Secondary Process Primary Process Disturbance (D) Hình 2.11: Đẳng trị mạch vòng thứ hai chỉnh định tham số mạch vòng thứ nhất Luận văn Cao học 50 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Xây dựng mạch vòng thứ hai (mạch vòng bên trong) bao gồm nhiễu chính. Xây dựng mạch vòng thứ hai đủ nhanh để hệ số khuếch đại đủ lớn có thể được dùng trong bộ điều khiển thứ hai cho việc điều khiển tốt hơn với nhiễu. Mạch vòng thứ hai ( bên trong) cần nhanh hơn ít nhất 3 lần so với mạch vòng thứ nhất ( bên ngoài) Lựa chọn biến thứ hai mà giá trị của nó có quan hệ với biến thứ nhất. 2.2.5. Điều khiển Feedforward (Feedforward control) - Điều khiển feedforward hoạt động để ngăn chặn sai số xẩy ra giữa giá trị đặt và giá trị thực. - Bộ điều khiển feeđforward xác định những thay đổi cần thiết trong giá trị thao tác (MV) để khi ảnh hưởng của nhiễu được kết hợp với ảnh hưởng của sự thay đổi trong MV thì sẽ không có sự thay đổi ở biến điều khiển. - Hoạt động trước khi nhiễu ảnh hưởng đến hệ thống. - Rất tốt cho những hệ thống chậm ( dung lượng lớn), có ý nghĩa với những hệ có thời gian chết. Không tạo ra sự mất ổn định trong đáp ứng mạch vòng kín. Bù feedforward bất biến theo đầu vào: GF(s) GC(s) GP(s) - E(s) Ysp(s) Y(s) U(s) - Hình 2.12: Sơ đồ điều khiển feedforward bất biến theo đầu vào Luận văn Cao học 51 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Từ sơ đồ hình vẽ ta có được hàm truyền đạt hệ kín như sau: ( )( ) ( ) [ ( ) ( )] ( ) 1 ( ) ( ) p CL C F sp C p G sY s G s G s G s Y s G s G s     (2.35) Với mong muốn tín hiệu đặt vào ysp(t) thì hệ thống phải có đáp ứng y(t) trùng với ysp(t), tức là y(t) = ysp(t) Khi đó: GCL(s) =1  [GC(s)+GF(s)]Gp(s) = 1+GC(s)Gp(s) 1 ( ) ( ) F p G s G s   (2.36) Như vậy, nếu thực hiện được 1 ( ) ( ) F p G s G s  thì sai lệch của hệ thống sẽ bằng không vì y(t) = ysp(t) Bù feedforward bất biến theo nhiễu Từ sơ đồ ta có: Hàm truyền đạt của hệ thống theo tín hiệu đầu vào: ( ) ( ) ( ) ( ) 1 ( ) ( ) C p D sp C p G s G s Y s Y s G s G s   (2.37) Hàm truyền đạt của hệ thống theo tín hiệu nhiễu: GF(s) GC(s) GP(s) - E(s) Ysp(s) Y(s) U(s) - Hình 2.13: Sơ đồ điều khiển feedforward bất biến theo nhiễu - Luận văn Cao học 52 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên [1-G ( )G ( )]G ( ) ( ) ( ) 1 G ( )G ( ) C F P Y C P s s s Y s D s s s   (2.38) Do đó: Y(s)=YD(s)+YY(s) ( ) ( ) [1-G ( )G ( )]G ( ) ( ) ( ) ( ) 1 ( ) ( ) 1 G ( )G ( ) C p C F P sp C p C P G s G s s s s Y s Y s D s G s G s s s     (2.39) Từ đó muốn hệ thống bất biến nhiễu thì: 1-GC(s).GF(s) = 0 1 ( ) ( ) F C G s G s   (2.40) Vậy khi tạo ra được quan hệ 1 ( ) ( ) F C G s G s  thì hệ thống bất biến với nhiễu Vậy ta thấy có những yêu cầu khi thực hiện điều khiển Feedforward: Nhiễu tác động lên quá trình phải là nhiễu đo được, do đó sẽ không có ý nghĩa với những nhiễu không đo được. Phương trình hoặc thuật toán của mỗi bộ điều khiển Feedforward được thiết kế chuyên dụng và duy nhất cho những ứng dụng điều khiển đặc biệt. Ứng dụng hiệu quả trong những quá trình có nhiễu lớn, có tổng trễ lớn mà ở đó bộ điều khiển feedback không đáp ứng được. Tuy nhiên, với những bộ điều khiển feedforward thuần tuý vẫn tồn tại sai lệch, do đó trong những ứng dụng thực tế thường kết hợp cả điều khiển feedforward và điều khiển feedbak. Luận văn Cao học 53 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên CHƢƠNG 3 THIẾT KẾ HỆ THỐNG VÀ MÔ PHỎNG 3.1.Tổng quan về hệ thống tự động khống chế nồng độ khí CO CO là loại khí không mầu, không mùi, không vị, tỷ trọng 0,967. Nó được sinh ra do sự cháy không hoàn toàn của các vật liệu có chứa cácbon. Mỗi năm trên trái đất sinh ra khoảng 250 triệu tấn CO, trong đó có một phần CO sinh học. Khí CO chiếm tỷ trọng lớn trong các chất ô nhiễm môi trường không khí, nhưng nồng độ CO trong không khí không ổn định, biến đổi nhanh ta khó xác định được chính xác. Khí CO là loại khí rất độc hại, người và động vật có thể tử vong đột ngột khi tiếp xúc hít thở phải khí CO. Mỗi năm trên thế giới có hàng trăm người chết vì trúng độc khí CO. Do đó việc hiện đại hoá, hoàn thiện các hệ thống tự động khống chế nồng độ khí CO trong môi trường đặc biệt là trong môi trường làm việc lâu dài có nồng độ khí CO cao là vô cùng quan trọng và cần thiết. Thành phần CO trong không khí khô bị ô nhiễm tính theo tỷ lệ thể tích là 0,1%. Khi nồng độ CO cao (10010000ppm) thì ảnh hưởng của CO đến môi trường và con người là rất lớn. Hiện nay ở một số cơ sở sản xuất quy mô vừa và nhỏ có áp dụng các phương pháp xử lý khí độc đơn giản như: tháp rửa khí, tháp hấp thụ bằng vật liệu rỗng tưới nước hoặc dung dịch sữa vôi, nhưng nhìn chung các thiết bị và hệ thống xử lý khí ở các khu công nghiệp này còn ở mức thấp do trình độ thiết kế, chế tạo, trình độ vận hành của công nhân và ý thức tự giác của doanh nghiệp. Theo kết quả điều tra tại các khu công nghiệp ở các tỉnh phía Nam có khoảng 5% các cơ sở sản xuất công nghiệp có lò đốt nhiên liệu được lắp đặt hệ thống xử lý khí độc hại. Chỉ có một số rất ít các cơ sở sản xuất mới xây dựng hiện đại có các hệ thống xử lý kèm theo dây truyền công nghệ, số còn lại hiện nay mới chỉ xây dựng phương án hoặc áp dụng các biện pháp truyền thống như sử dụng các hệ thống thông gió trong nhà xưởng hoặc trồng nhiều cây xanh nên không thể hoàn toàn chủ động trong việc khống chế nồng độ của khí độc này. Luận văn Cao học 54 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Giả sử ta chọn đối tượng để thiết kế hệ thống là một nhà xưởng có diện tích khoảng 2000m2, chiều cao nhà xưởng là 7m, trong nhà xưởng này có các thiết bị mà trong quá trình làm việc chúng thải ra khí CO làm thay đổi nồng độ khí CO trong môi trường làm việc và có khả năng gây nguy hiểm cho người tham gia lao động tại nhà xưởng. Khi nồng độ khí CO trong nhà xưởng vượt quá giá trị cho phép thì hệ thống sẽ tự động điều khiển mở van khí Oxi để xả khí oxi vào và làm giảm nồng độ khí CO xuống mức cho phép. - Bình thường khi nồng độ khí CO nằm trong phạm vi cho phép đầu, vào của bộ điều chỉnh nồng độ cũng không thay đổi và van xả khí oxi không cần mở - Khi nồng độ khí CO tăng vượt quá giá trị cho phép, tín hiệu vào của bộ điều chỉnh nồng độ theo đó cũng tăng lên, độ mở của van sẽ được tăng làm cho lượng khí oxi cấp vào nhiều hơn, do đó mà nồng độ khí CO lại giảm xuống mức cho phép Nồng độ cho phép của khí độc hại CO như sau: - Đại lượng biểu thị lượng chất độc hại trong không khí gọi là nồng độ. Kí hiệu là C (đơn vị là [mg/l] hoặc [g/m3] không khí ). Ngoài ra nồng độ được biểu diễn bằng tỷ lệ % theo trọng lượng: m(%) – Theo thể tích; K(%) – theo trọng lượng. Quan hệ giữa C, K và m như sau: . 2,24 m C   Nồng độ độc hại không phải là hằng số mà thay đổi theo không gian và thời gian. Có các loại nồng độ sau: Nồng độ tức thời, nồng độ trung bình, trung bình tháng, trung bình năm cho một điểm trong không gian hoặc nồng độ trung bình cho một vùng, một mặt phẳng nào đấy. Trị số nồng độ lớn nhất trong quá trình quan trắc gọi là nồng độ tức thời. Tuỳ thuộc theo mức độ tác hại của chất độc hại đối với con người có thể phân ra, giới hạn cho phép, giới hạn nguy hiểm và mức gây tử vong. Ở nước ta chất lượng không khí được nhà nước quy định tại cuốn “Một số tiêu Luận văn Cao học 55 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên chuẩn tạm thời về môi trường ” của nhà xuất bản khoa học kỹ thuật, ta có tiêu chuẩn về nồng độ CO như sau: 1.Nồng độ tối đa cho phép của khí độc CO trong không khí ở cơ sở sản xuất là: 75ppm. 2.Nồng độ cho phép của khí độc CO trong không khí ở khu vực dân cư là: - Từng lần tối đa 70ppm - Trung bình trong ngày đêm là 40ppm Một số tổ chức an toàn và sức khẻo thế giới đặt ra những giới hạn cho phép nồng độ khí CO ở nơi làm việc, nhà xưởng và khu công nghiệp như sau: - Tổ chức an toàn vệ sinh Hoa Kỳ (OSHA) đưa ra giới hạn chấp nhận được đối với nồng độ khí CO là 65 ppm trong 8 giờ làm việc. -Viện an toàn sức khoẻ quốc gia Mỹ (NIOSHA) đề nghị giới hạn khí CO là 35ppm trong 8 giờ làm việc. Trước khi đo nồng độ khí nào đó ta phải tách khí đó ra khỏi hỗn hợp khí sau đó mới có thể đo nó bằng một dụng cụ đo chuyên nghiệp. Phương pháp tách CO ra khỏi hỗn hợp khí bằng cách dùng các phương pháp hoá học hoặc các phương pháp lọc vật lý để có thể tách hỗn hợp khí thành các thành phần cần thiết thoả mãn cho nhiệm vụ đo một nồng độ chất khí nào đó. Đối với mỗi một nguồn khí thải khác nhau ta có thành phần các khí trong hỗn hợp khác nhau dẫn đến phương pháp tách chúng cũng khác nhau. Hỗn hợp khí thải thông thường bao gồm các khí sau: SOx , NOx, COx, CxHy, O2, H2, Bụi…Nhưng đối với mỗi nguồn thải ta có số khí và tỷ lệ của nó trong hỗn hợp là khác nhau: Tách bằng các dụng cụ thích hợp, tách bằng các cột tách sắc ký khí… Luận văn Cao học 56 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Sơ đồ khối của việc thực hiện tách khí như sau: Hình 3.1: Sơ đồ khối việc thực hiện tách khí Các phƣơng pháp đo khí: Có nhiều phương pháp đo nồng độ chất khí, đó là các phương pháp sau: - Phương pháp điện hoá: Các dụng cụ đo nồng độ vật chất dựa trên sự ứng dụng các chuyển đổi điện hoá. - Phương pháp ion hoá: Đây là phương pháp dựa trên sự ion hoá các chất cần phân tích và đo dòng điện ion hoá để xác định nồng độ của chất đó - Phương pháp phổ: Là phương pháp dựa trên khả năng hấp thụ, bức xạ, tán xạ, phản xạ hoặc khúc xạ có chọn lọc của các chất khác nhau với các loại bức xạ khác nhau. - Phương pháp phân tích nhiệt: Là phương pháp đo độ dẫn nhiệt của thành phần trong hợp chất khí và nồng độ của thành phần ấy. - Phương pháp sắc kí: Khi phân tích những hợp chất phức tạp người ta thương dùng phương pháp sắc kí, phương pháp này thực hiện bằng cách chia hợp chất thành các thành phần riêng rẽ nhờ hiện tượng hút tập trung không di chuyển. Do sự làm chậm có lựa chọn được thực hiện bằng chất hút, các thành phần bị hút ít đi qua nước, do THIẾT BỊ LỌC BỤI THIẾT BỊ TÁCH KHÍ THIẾT BỊ ĐO Bụi ra Các khí khác Tín hiệu đo Khí thải h 2 khí CO vào CO ra Luận văn Cao học 57 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên đó sự phân chia hợp chất thành nhiều thành phần khác nhau, những thành phần này được di chuyển qua cột sắc kí thành những vùng riêng rẽ và theo trình tự được dẫn đi bằng khí mang. Mỗi thành phần được đưa ra khỏi cột nước với thời gian khác nhau, nồng độ của chúng được xác định theo tỷ số diện tích của mỗi khoảng với diện tích của tất cả sắc phổ 3.2.Tính toán mô phỏng hệ thống tự động khống chế nồng độ khí CO ở chế độ khởi động Ta có sơ đồ khối hệ thống như sau: Trong đó: RC: là bộ chuyển đổi dòng điện khí nén I/P Van khí Oxy: là van cung cấp khí oxy Đối tượng: là nhà xưởng Đo CO: là thiết bị đo nồng độ khí CO Dung tích nhà xưởng là 2000  7=14.000m3 Ở điều kiện bình thường thành phần không khí như sau: Khí Nitơ: 78,030%, khí Oxy: 20,990%; khí Argon:0,933%; khí Cacbonic:0,030%; khí Hydro: 0,01% Trong 1m 3 không khí thì dung tích khí Oxy là 0,21m 3 và dung tích khí CO là 0,0003m 3 . RC Van khí O xi Đối tượng Đo CO Tín hiệu đặt (-) Hình 3.2 : Sơ đồ khối hệ thống tự động khống chế nồng độ khí CO một tín hiệu C Luận văn Cao học 58 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Với nhà xưởng có dung tích là 14.000m3 thì ở điều kiện bình thường dung tích khí Oxy là 2.940m 3 và khí CO là 4,2m 3 . Vì ở đây ta chỉ quan tâm đến nồng độ khí Oxy và khí CO nên nếu coi tổng nồng dung tích khí Oxy và khí CO là 100% thì khi đó với nhà xưởng mà ta đang tính toán thì khí Oxy sẽ chiếm 99,85% còn khí CO chiếm 0,15%. Như vậy ta thấy rằng ở điều kiện bình thường thì nồng độ khí CO là rất nhỏ, vì vậy khi lượng khí CO tăng lên, để làm giảm nồng độ khí CO xuống giá trị cho phép ta phải bơm vào một lượng đủ lớn khí Oxy. Do vậy để rút ngắn thời gian khống chế nồng độ khí CO ta có thể sử dụng một số van bơm khí Oxy đồng thời bố trí xung quanh nhà xưởng. Với nhà xưởng này ta chọn sử dụng 4 van bố trí xung quanh nhà xưởng để đảm bảo lượng khí Oxi bơm vào đủ lớn và được phân bố đồng đều. 3.2.1.Hàm truyền đạt của thiết bị đo nồng độ CO Hiện nay cũng đã có bán các loại senser đo nồng độ khí CO ta có thể mua và sử dụng các thiết bị đo này một cách hiệu quả bởi vì các thiết bị đo này gọn nhẹ và tương đối chính xác như: - PESONAL CO MONITOR MODEL CO-82 của hãng RIKEN dải đo từ 0 đến 300ppm, kích thước 78Wx26Hx142Dmm, khối lượng 250g. có thể đo liên tục trong vòng 75 giờ, với độ chính xác đến 1ppm.tương ứng cho tín hiệu đầu ra dạng dòng liên tục 4  20mA. - TESTO 350 0632.3500 có thể đo được nhiều loại khí khác nhau trên cùng một thiết bị đo này nếu ta sử dụng các môdun khác nhau. Ví dụ đo CO ta sử dụng modul 1 0440.3503 sẽ đo được nồng độ CO từ 0 đến 20000ppm; modul 30440.3507 sẽ đo nồng độ CO từ 0 đến 40.000ppm với sai số ±20ppm. Ở đây ta chọn thiết bị đo khí CO là TSG2442 của hãng Figaro để thiết kế hệ thống. Đây là cảm biến có kích cỡ nhỏ, công suất tiêu thụ thấp, độ nhậy với khí CO lớn, ít chịu ảnh hưởng của hơi ẩm và các khí khác, có giá thành rẻ, hoạt động ổn định tin cậy. Dải đo của sensor từ 30  1000(ppm), đáp ứng được yêu cầu giám sát Luận văn Cao học 59 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên nồng độ khí CO gây nguy hiểm đến sức khoẻ con người. Tín hiệu đầu ra dạng dòng liên tục 420mA Thiết bị này có hàm truyền đạt là một khâu quán tính bậc nhất. ( ) 1 H K W s Ts   Trong đó: K: hệ số khuyếch đại của thiết bị đo, được xác định như sau:             max max 20 4 0,016 1000 30 I mA K C ppm T: thời gian trễ của thiết bị đo, thường lấy T = 0,005(s)    0,016 ( ) 1 0,005 H W s s (3.1) 3.2.2. Hàm truyền đạt của bộ chuyển đổi dòng điện - khí nén (I/P) Bộ chuyển đổi I /P được chọn là PK200 của hãng YOKOGAWA có tín hiệu đầu vào là dòng điện I: 4  20mA và tín hiệu đầu ra là áp suất khí nén P: 0,2  1KG/cm 2 . Như vậy, thiết bị này có hàm truyền là một khâu khuyếch đại với hệ số khuyếch đại K được xác định như sau: 2 max max 1 0,2 / 0,05 20 4 P KG cm K I mA             3.2.3. Hàm truyền đạt của van Trong thực tế hàm truyền của van thường được coi là khâu quán tính bậc nhất có trễ, lấy gần đúng thì xem là khâu quán tính bậc nhất: ( ) 1 V V v K W s T s   Trong đó: K: hệ số khuyếch đại của van T: thời gian trễ của van, thường lấy T = 10 ms = 0,01s Luận văn Cao học 60 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Khi tín hiệu vào thay đổi từ 0,2  1KG/cm2 thì độ mở của van thay đổi từ 0  80%, khi đó hệ số khuyếch đại được xác định như sau: 2 %®é ë80 100 1 0,8 / V m K KG cm         Ta có khi độ mở của van thay đổi từ 5  80% thì lưu lượng khí qua van thay đổi từ 3  48m3/h. Từ đó hệ số truyền của sự liên hệ giữa lưu lượng khí qua van và độ mở của van là:          3 48 3 / 0,6 80 5 %®é ë T m h K m Kết hợp các hàm truyền ở trên ta có hàm truyền đạt với tín hiệu vào là áp suất khí nén và tín hiệu ra là lượng khí oxi cấp thông qua cơ cấu van:          3 2 %®é ë60 / . 1 0,01 / %®é ë V T m m h W s KG cm m (3.2) 3.2.4. Hàm truyền đạt của đối tượng điều chỉnh Để tính hàm truyền đạt của đối tượng khi có sự thay đổi lưu lượng khí oxi cấp ta cần thành lập sự liên hệ giữa nồng độ khí CO là CCO và lưu lượng khí oxi cấp. Trong thực tế hàm truyền đạt của đối tượng không có tính tự cân bằng được mô tả gần đúng như sau: . ( ) s dt K e W s s   Các thông số của đối tượng hoàn toàn có thể xác định được từ hàm quá độ bằng phương pháp thuần túy đồ thị hoặc giải tích. Trong đó: K: hệ số khuyếch đại hay hệ số truyền,        3 0,08 / ppm K m h Luận văn Cao học 61 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên : hằng số thời gian trễ,  = 15 (s) Khi đó hàm truyền của đối tượng là: 150,08. ( ) s dt e W s s   Khâu trễ e -15s có thể biến đổi gần đúng như sau: 15 1 1 15 s e s    0,08 0,0054 ( ) (1 15 ) (0,067 ) dt W s s s s s      (3.3) 3.3.Mô phỏng trên Matlap - Simulink: Ở đây ta tiến hành mô phỏng cho 1 van của hệ thống Bộ điều chỉnh nồng độ khí CO dùng luật PID với hàm truyền: 1 ( ) (1 ) PID P D I W s K T s T s    Hình 3.3 : sơ đồ mô phỏng nồng độ khí CO Luận văn Cao học 62 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Hình 3.4: Sơ đồ Subsystem 1 van cho mạch vòng hệ thống Hình 3.5. :Sơ đồ cấu trúc bộ PID Luận văn Cao học 63 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Cho chạy chương trình khi thay đổi KP từ 3.10 3  5.103, Td = 50 và Ki =30 Kết quả chương trình khi thay đổi Ki =1/Ti từ 30 150, Kp = 3.10 3 , Kd =Td = 50 Hình 3.6: Đặc tính quá độ của nồng độ khí CO khi thay đổi tham số khuyếch đại của bộ điều chỉnh Hình 3.7: Đặc tính quá độ của nồng độ khí CO khi thay đổi tham số thời gian tích phân của bộ điều chỉnh Luận văn Cao học 64 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Kết quả mô phỏng khi thay đổi Kd = Td từ 0  200 , KP = 3.10 3 , Ki=1/Ti = 30. Hình 3.8: Đặc tính quá độ của nồng độ khí CO khi thay đổi tham số thời gian vi phân của bộ điều chỉnh Luận văn Cao học 65 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Sau quá trình mô phỏng với sự thay đổi tham số của bộ điều chỉnh PID như trên chọn tham số như sau: KD = TD = 200, KI = 1/TI = 30, KP = 3.10 3 Nhận xét: Theo kết quả mô phỏng có quá trình quá độ ổn định với chất lượng điều chỉnh như sau: - Độ quá điều chỉnh  = 8% - Thời gian quá độ tqd = 8s - Thời gian đáp ứng tm = 5s. Hình 3.9: Đặc tính quá độ của nồng độ khí CO với tham số bộ điều chỉnh tối ưu Luận văn Cao học 66 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên CHƢƠNG 4 ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN MỜ ĐỂ NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG QUÁ TRÌNH 4.1. Các khái niệm cơ bản 4.1.1. Tập mờ 4.1.1.1. Nhắc lại tập rõ Cho E là một tập hợp bất kỳ, nói rằng A là tập con của E, viết là A  E và đọc là A bao hàm trong E, nếu bất kỳ phần tử x nào của A thì x cũng là phần tử của E, thường được diễn đạt dưới dạng: A  E   x  A  x E (4.1) Theo cách diễn đạt ở (3.1), nói khác đi, một tập con A  E có định nghĩa thông qua hàm IA(x), IA(x) được gọi là hàm chỉ thị của tập A         AxnÕu0 AxnÕu1 x A I (4.2) 4.1.1.2. Tập con mờ Với các tập rõ, hàm chỉ thị chỉ nhận hai giá trị là 0 và 1. Năm 1965 L. A. Zadeh đã xây dựng về khái niệm tập con mờ bằng cách mở rộng miền giá trị của IA(x), trong trường hợp này thay cho IA(x) là hàm A(x), gọi là hàm liên thuộc của A. Hàm A(x) có thể có rất nhiều giá trị, thậm chí có tất cả các giá trị trên đoạn [0:1].  Định nghĩa tập con mờ và hàm liên thuộc Cho tập E, gọi A là tập con mờ của E, ký hiệu là: A :={(x/A(x)); x E (4.3) Luận văn Cao học 67 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Trong đó: A(x) được gọi là hàm liên thuộc của tập mờ A , A(x) lấy giá trị bất kỳ trong đoạn [0:1], A(x) càng gần 1 thì phần tử x  E tương ứng càng tỏ, nếu A(x)= 1 thì x đúng là phần tử tỏ (rõ) của A , nếu A(x) càng gần 0 thì phần tử x  E tương ứng càng mờ. Về mặt toán học người ta nói rằng: hàm liên thuộc A(x) đã ánh xạ mỗi phần tử x  E thành một giá trị liên thuộc (cấp độ liên thuộc) liên tục trong khoảng [0:1]. Chính hàm liên thuộc  đã làm “mềm hoá” và “linh hoạt hoá” một tập hợp, tuỳ theo quan niệm của mỗi người có thể đặt các giá trị A(x) cụ thể để diễn đạt “mức độ mờ”, nếu A(x) = IA(x) thì tập A trở thành tập tỏ A. Hình 4.1 biểu diễn hàm chỉ thị IA(x) của tập tỏ A và hàm liên thuộc B(x), C(x) của các tập mờ B và C. Hàm liên thuộc thường là các đường cong, trong kỹ thuật và điều khiển chúng thường được thay bằng các đoạn thẳng tiệm cận. Thí dụ tập mờ F bao gồm các số thực lớn hơn 3 và nhỏ hơn 9 có hàm liên thuộc hình thang như hình 4.2 thì ta xác định được độ phụ thuộc (liên thuộc) của các số trong tập này: f(4) =0.5; f(4.5)= 0.75; f(5)= 1 f(6)= 1; f(8)= 0.5. x f(x) 1 0.5 0 3 9 4 5 6 8 Hình 4.2 Hình 4.1: Hàm liên thuộc kinh điển (a) và trong logic mờ (b) và (c). C(x) B(x) IA(x) x x x 0 0 1 0 1 1 a b c Luận văn Cao học 68 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Tuy nhiên không phải bắt buộc các hàm liên thuộc phải có giá trị lớn nhất bằng 1, để phân biệt người ta chia ra các định nghĩa và các khái niệm nhỏ: - Độ cao của tập mờ F là giá trị H = sup f(x) x M nếu tập mờ có H = 1 gọi là chính tắc: H luôn < 1 là không chính tắc. - Miền xác định của tập mờ F ký hiệu bằng S, là tập con của M thoả mãn: S = { x  M; f(x) > 0}. - Miền tin cậy của tập mờ F, ký hiệu bằng T, là tập con của M thoả mãn: T = {x M; f(x) = 1} 4.1.2. Các phép toán trên tập mờ Tập mờ cũng có 3 phép toán cơ bản là phép hợp (tương đương OR); phép giao (tương đương AND) và phép bù (tương đương NOT). Phép hợp (tương đương logic OR): Hợp của hai tập mờ A và B có cùng cơ sở M là một tập mờ cũng xác định trên cơ sở M với hàm liên thuộc: A B(x)= MAX{A(x), B(x)} (4.4) Còn 4 biểu thức khác để tính hàm liên thuộc trong phép hợp như phép hợp Lukasiewier, tổng Einstein, tổng trực tiếp và Drastic. Nếu 2 tập mờ không cùng cơ sở thì ta đưa chúng về cùng 1 cơ sở bằng cách lấy tích 2 cơ sở đã có. Phép giao (AND): Giao của 2 tập mờ A và B có cùng cơ sở M là một tập mờ cũng xác định trên cơ sở M với hàm liên thuộc. A B(x) = MIN{A(x), B(x)} (4.5) và cũng có một số biểu thức tính khác như tích Einstein phép giao Lukasiewier.... Nếu 2 tập mờ không cùng cơ sở cũng cần đưa về một cơ sở bằng tích 2 cơ sở đó. Luận văn Cao học 69 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Phép bù (NOT): Bù của tập mờ A có cơ sở M và hàm liên thuộc A(x) là một tập hợp AC xác định trên cùng cơ sở M với hàm liên thuộc:  A (x) =1- A(x). (4.6) 4.1.3. Biến ngôn ngữ Biến ngôn ngữ là một biến có thể gán các từ trong ngôn ngữ cho giá trị của nó. ở đây các từ được đặc trưng bởi định nghĩa tập mờ trong miền xác định mà ở đó biến được định nghĩa. Các biến ngôn ngữ chuẩn hoá thường dùng là: âm lớn NB (negative big); âm trung bình NM (negative medium); âm nhỏ NS (negative small); không Z (zero); dương nhỏ PS (positive small); dương trung bình PM (positive medium); dương lớn PB (positive big). Với trường hợp tối giản có thể biến ngôn ngữ chỉ gồm: âm N; dương P và không Z. Biến ngôn ngữ chỉ cần thiết trước tiên là cho quá trình mờ hoá (Fuzzifiezs) các giá trị rõ của đầu vào các bộ điều khiển mờ, sau là để chuẩn hoá các hàm liên thuộc khác nhau. 4.2. Suy luận mờ và luật hợp thành Suy luận mờ cũng thường được gọi là suy luận xấp xỉ (Fuzzy reasoning or approximate reasoning) là thủ tục suy luận để suy diễn ra kết quả từ tập các quy tắc a.Hợp hai tập mờ b. Giao hai tập mờ c.Phép bù    x x x A(x) B(x) (x)μA B(x) A(x) A(x) Hình 4.3 Luận văn Cao học 70 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Nếu... Thì … theo một hay nhiều điều kiện. Trước tiên ta giới thiệu về luật hợp thành để mô tả sự hợp lý thực chất của suy luận mờ. Luật hợp thành là sự khái quát hoá các khái niệm tương tự sau đây. Giả thiết ta có đường cong y = f(x), đó là quan hệ điều khiển giữa x và y. Khi cho x = a thì suy ra y = b = f(a). Tổng quát, nếu bây giờ ta cho a là một khoảng và f (x) là hàm của khoảng giá trị như hình 4.4b. Để tìm khoảng kết quả y = b tương ứng với khoảng x = a, trước tiên ta mở rộng vùng a theo kiểu hình trụ từ X sang vùng X Y và tìm vùng I là giao của khoảng giá trị a và hàm của khoảng giá trị f (x), sau đó lấy hình chiếu của I lên trục Y ta tìm được y =b (hình 4.4b). Mở rộng suy nghĩ trên ra xa hơn, ta cho rằng A là tập mờ của X và R là quan hệ mờ trên X Y. Cần tìm tập mờ kết quả B. Chúng ta lại xây dựng kiểu mở rộng hình trụ C (A) với A làm cơ sở (nghĩa là việc mở rộng vùng A từ X sang X Y). Mặt giao giữa c (A) và R có dạng tương tự như vùng I, bằng cách chiếu phần giao C (A) R lên trục Y ta được tập mờ B. Ta ký hiệu các hàm liên thuộc của các tập mờ A, C(A), B và R là A, C/A, B và R, trong đó C/A(x,y) = A(x). Từ đây ta có: C/AR(x,y) = Min{C/A(x,y), R(x,y)} =Min{A(x),R(x,y)} (4.7) Hình chiếu của C /AR trên trục y là: B(y) = MaxMin{A(x), R(x,y)} (4.8) Y y=b x = a X y = f(x) Y b a X y = f(x) I Hình 4.4a Hình 4.4b Luận văn Cao học 71 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Công thức (4.8) là biểu hiện của luật hợp thành max -MIN. Ngoài ra còn có các dạng luật hợp thành khác như: max-PROD, sum-MIN, sum-PROD. Dùng luật hợp thành ta đã công thức hoá thủ tục suy luận và gọi đó là suy luận mờ theo tập các qui tắc mờ Nếu … Thì. Luật mờ cơ bản là luật mô tả bởi quan hệ: Nếu... Thì... (IF....THEN....), một cách tổng quát có dạng: IF THEN Một số dạng mệnh đề mờ: x is A; x1 is A and x2 is not B x1 is A1 and x2 is A2 and...and xn is An x1 is A1 or x2 is A2 or...or xn is An (lưu ý rằng các phép logic and, or, not trong logic mờ tương ứng các phép giao, hợp, bù). Thí dụ một luật cơ bản phát biểu theo biến ngôn ngữ như sau: If x1 is NB and x2 is NM then y is PB. Trong bộ điều khiển mờ luật điều khiển mờ là bộ não của nó, người thiết kế phải dựa vào kinh nghiệm của mình mà phát biểu và xây dựng cho được một tập mờ dạng này làm cơ sở cho việc triển khai thiết kế tiếp theo. 4.3. Bộ điều khiển mờ 4.3.1. Cấu trúc một bộ điều khiển mờ Cấu trúc một bộ điều khiển mờ cơ bản thể hiện trên hình 3.5 gồm 4 khối: Khối mờ hoá, khối luật mờ, khối hợp thành và khối giải mờ. y B’  x Khối luật mờ Mờ hoá- fuzzyfier Khèi hîp thµnh Giải mờ - defuzzyfier Hình 4.5: Cấu trúc bộ điều khiển mờ cơ bản Luận văn Cao học 72 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 4.3.2. Mờ hoá Phép mờ hoá là sự ánh xạ điểm thực x *U vào tập mờ A U trên nguyên tắc: - Tập mờ A phải có hàm liên thuộc lớn nhất tại x *. - Phép mờ hoá phải sao cho tính toán đơn giản các luật hợp thành. - Có khả năng khử nhiễu đầu vào. Có một số phép mờ hoá như: Mờ hoá Singleton, mờ hoá Gaussian, mờ hoá tam giác, hình thang… Mờ hoá Singleton cho phép tính đơn giản nhất luật hợp thành và có biểu thức của hàm liên thuộc kinh điển:         * * A x xnÕu0 xxnÕu1 xμ (4.9) Mờ hoá tam giác cho một hàm liên thuộc có dạng                        n1,2,...,i0xxKhi0 bxxkhi b xx 1*...* b xx 1 xμ * ii i * ii n1 * nn 1 * 11 A (4.10) ở đây bi > 0 và các phép giao (*)chọn là min hay tích đại số.c 4.3.3. Giải mờ (defuzzyfier) Sau khâu thiết bị hợp thành, tín hiệu đưa ra không thể sử dụng ngay cho điều khiển đối tượng vì thực chất đầu ra khâu này luôn là giá trị mờ B,. Vì vậy cần một khâu giải mờ để làm rõ giá trị cụ thể của tín hiệu điều khiển tương ứng với giá trị cụ thể ở đầu vào bộ điều khiển mờ. Có hai phương pháp giải mờ chính yếu: phương pháp cực đại và phương pháp trọng tâm. Luận văn Cao học 73 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên *Phương pháp cực đại giải mờ theo hai bước: 1. Xác định miền chứa giá trị rõ y’. Giá trị y’ là giá trị mà tại đó hàm liên thuộc đạt giá trị cực đại (độ cao của tập mờ B’), tức là miền: G = { yH g(y) = H} 2. Xác định y’ cụ thể (bằng số) từ G theo một trong ba nguyên lý. - Nguyên lý trung bình: y’ = y1 + y2; y1, y2 là các giá trị biên của miền G ở đây y1<y2. - Nguyên lý cận phải: y’ = y2 = sup (y). - Nguyên lý cận trái: y’ = y1 = inf (y). *Phương pháp trọng tâm: Phương pháp cho kết quả y’ là hoành độ của điểm trọng tâm miền được bao phủ bởi trục hoành và đường B’(y).    S B' S B' (y)dyμ (y)dyyμ y' (4.11) với S là miền xác định của tập mờ. Xác định y’ theo biểu thức này cho ta giá trị y’ chính xác vì nó có sự tham gia của toàn bộ các tập mờ đầu ra, tuy nhiên việc tính toán là phức tạp và thời gian y 0.66 B’1 B’2 B’ Hình 4.7 0.25 y S B B y2 y1 y3 y4 y Hình 4.6: Phương pháp giải mờ cực đại y1 y2 y Bmax Bmax Luận văn Cao học 74 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên tính toán lâu. Mặt khác cũng chưa tính đến độ thoả mãn của luật điều khiển quyết định, và có thể xảy ra trường hợp y’ rơi vào điểm có sự phụ thuộc nhỏ nhất thậm chí sự phụ thuộc này có thể bằng 0. Một biến dạng của phương pháp điểm trọng tâm là phương pháp độ cao. Theo phương pháp này giá trị mỗi tập mờ B’(y) được xấp xỉ bằng một cặp giá trị (yk, Hk) duy nhất, Hk là một điểm mẫu trong miền giá trị y của B’k, lúc đó trị số y’ giải mờ tính theo biểu thức:     q 1k k q 1k kk y Hy y' (4.12) Phương pháp này áp dụng cho mọi luật hợp thành (MAX-MIN, SUM-MIN, MAX-PROD, SUM-PROD). 4.3.4. Khối luật mờ và khối hợp thành Sau khi đã có hàm liên thuộc đầu vào A(x) nhờ phép mờ hoá, để xây dựng các luật hợp thành ta phải phát biểu được các mệnh đề hợp thành IF... THEN..., hay A(x) đối với tập mờ A của giá trị đầu vào x ta xác định được hệ số thoả mãn mệnh đề kết luận của giá trị đầu ra. Biểu diễn hệ số thoả mãn này như một tập mờ B thì mệnh đề hợp thành chính là ánh xạ: A(x) B(x) và gọi là hàm liên thuộc của luật hợp thành. Dựa trên nguyên tắc của Mamdami: “Độ phụ thuộc của kết luận không được lớn hơn độ phụ thuộc của điều kiện” người ta đưa ra hai quy tắc hợp thành xác định hàm liên thuộc của mệnh đề hợp thành A B. 1. Qui tắc MAX -MIN: AB(x,y) = MIN{A(x), B (y)} 2. Qui tắc MAX -PROD: AB(x,y) = A(x). B (y) Luật hợp thành là tên gọi mô hình R biểu diễn 1 hay nhiều hàm liên thuộc AB(x,y) cho một hay nhiều mệnh đề hợp thành A B. Theo tên của quy tắc dùng Luận văn Cao học 75 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên để biểu diễn hàm liên thuộc mà người ta gọi tên của luật hợp thành: luật hợp thành MAX -MIN, MAX- PROD, SUM-MIN, SUM-PROD... 4.3.4.1. Các bước xây dựng luật hợp thành khi có nhiều điều kiện 1. Rời rạc hoá miền xác định hàm liên thuộc A1(x1)... An(xn) và B(y). 2. Xác định độ thoả mãn H cho từng vectơ các giá trị rõ đầu ra, ci là véc tơ tổ hợp d điểm mẫu thuộc miền xác định của các hàm liên thuộc Ai(xi) i =1..d. H = MIN {A1(c1); A2(c2);..., Ad(cd)} 3. Lập luật hợp thành R gồm các hàm liên thuộc giá trị mờ đầu ra cho từng véc tơ các giá trị đầu vào theo nguyên tắc:   B’ (y) = MIN{H,B(y)} theo nguyên tắc MAX -MIN hoặc  B’(y) = H. B(y) theo nguyên tắc MAX -PROD. lúc này luật hợp thành R là một lưới trong không gian (d+1) chiều. 4.3.4.2. Thuật toán xây dựng luật hợp thành của nhiều mệnh đề hợp thành Thực tế các bộ điều khiển mờ phải làm việc với nhiều mệnh đề hợp thành và do đó sẽ có 1 tập điều khiển Rk. Tức là lúc đó mệnh đề có dạng: R1: nếu x = A1 thì y = B1 hoặc R2: nếu x = A2 thì y = B2 hoặc... ................................................ Rp: nếu x = Ap thì y = Bp. Ai có cơ sở X và Bi có cơ sở Y. Hàm liên thuộc của Ak và Bk là Ak(x) và Bk(y), trong đó k = 1,2,...,p; thì thuật toán triển khai: R = R1 R2 .... Rp là: Bước 1: Rời rạc hoá X  x1, x2,... xn và Y  y1, y2,...,yn Luận văn Cao học 76 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Bước 2: Xác định các vectơ Ak(x) và Bk(y) k = 1, 2,.., p theo:              mBk2Bk1Bk T Bk nAk2Ak1Ak T Ak y...μ;yμ;yμμ x...μ;xμ;xμμ   (3.13) Bước 3: Xác định mô hình cho luật điều khiển: Theo qui tắc MAX -MIN:   m.1,2,...,j1,2,...n;i),(rμ;μMinR kijTBkAkk  (3.14) Theo qui tắc MAX -PROD: )(rμ.μR kij T BkAkk  (3.15) Bước 4: Thiết lập luật hợp thành: Theo qui tắc MAX -MIN:   1,2,...pk,rMAXR kij  (3.16) Theo Sum-Min và Sum -Prod:          p 1k kR1,MinR (3.17) Qui tắc này có tính chất thống kê hơn, nó tránh được trường hợp khi đa số các mệnh đề hợp thành có cùng giá trị đầu ra nhưng vì không phải là lớn nhất nên không được tính đến do qui tắc chỉ quan tâm đến giá trị max. 4.3.5. Bộ điều khiển mờ tĩnh Là bộ điều khiển mờ có quan hệ vào -ra y(x) liên hệ nhau theo một phương trình đại số (phi tuyến). Các bộ điều khiển mờ tĩnh điển hình là bộ khuyếch đại P, bộ điều khiển Relay hai vị trí, ba vị trí… Một trong các dạng hay dùng của bộ điều khiển mờ tĩnh là bộ điều khiển mờ tuyến tính từng đoạn, nó cho phép ta thay đổi mức độ điều khiển trong các phạm vi khác nhau của quá trình, do đó nâng cao được chất lượng điều khiển. Luận văn Cao học 77 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Bộ điều khiển mờ tĩnh có ưu điểm là đơn giản, dễ thiết kế, song nó có nhược điểm là chất lượng điều khiển không cao vì chưa đề cập đến các trạng thái động (vận tốc, gia tốc…) của quá trình, do đó nó chỉ được sử dụng trong các trường hợp đơn giản. 4.3.6. Bộ điều khiển mờ động Là bộ điều khiển mờ mà đầu vào có xét tới các trạng thái động của đối tượng. Ví dụ với hệ điều khiển theo sai lệch thì đầu vào của bộ điều khiển mờ ngoài tín hiệu sai lệch e theo thời gian còn có các đạo hàm của sai lệch giúp cho bộ điều khiển phản ứng kịp thời với các biến động đột xuất của đối tượng. Các bộ điều khiển mờ động hay được dùng hiện nay là bộ điều khiển mờ theo luật tỉ lệ tích phân, tỉ lệ vi phân và tỉ lệ vi tích phân (PI, PD, PID). Một bộ điều khiển mờ theo luật I có thể thiết kế từ một bộ mờ theo luật P (bộ điều khiển mờ tuyến tính) bằng cách mắc nối tiếp một khâu tích phân kinh điển vào trước hoặc sau khối mờ đó. Do tính phi tuyến của hệ mờ, nên việc mắc khâu tích phân trước hay sau hệ mờ hoàn toàn khác nhau. Khi mắc nối tiếp ở đầu vào của một bộ điều khiển mờ theo luật tỉ lệ một khâu vi phân sẽ được một bộ điều khiển mờ theo luật tỉ lệ vi phân PD Thành phần của bộ điều khiển này cũng giống như bộ điều khiển theo luật PD thông thường bao gồm sai lệch giữa tín hiệu chủ đạo và tín hiệu ra của hệ thống e và đạo hàm của sai lệch e’. Thành phần vi phân giúp cho hệ thống phản ứng chính xác hơn với những biến đổi lớn của sai lệch theo thời gian. Phát triển tiếp từ ví dụ về bộ điều khiển mờ theo luật P thành bộ điều khiển mờ theo luật PD hoàn toàn đơn giản. Trong kĩ thuật điều khiển kinh điển, bộ điều khiển PID được biết đến như là một giải pháp đa năng và có miền ứng dụng rộng lớn. Định nghĩa về bộ điều khiển theo luật PID kinh điển trước đây vẫn có thể sử dụng cho một bộ điều khiển mờ theo luật PID được thiết kế theo hai thuật toán: Luận văn Cao học 78 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên - Thuật toán chỉnh định PID - Thuật toán PID tốc độ Bộ điều khiển mờ được thiết kế theo thuật toán chỉnh định PID có ba đầu vào gồm sai lệch e giữa tín hiệu chủ đạo và tín hiệu ra, đạo hàm và tích phân của sai lệch. Đầu ra của bộ điều khiển mờ chính là tín hiệu điều khiển u (t). 0 1 ( ) t D I d u t K e edt T e T dt          Với thuật toán PID tốc độ, bộ điều khiển PID có 3 đầu vào: sai lệch e giữa tín hiệu đầu vào và tín hiệu chủ đạo, đạo hàm bậc nhất e’, và đạo hàm bậc hai e’’ của sai lệch. Đầu ra của hệ mờ là đạo hàm du /dt của tín hiệu điều khiển u (t). 2 2 1 ( ) I du d d K e e e dt dt T dt         Do trong thực tế thường có một trong hai thành phần được bỏ qua nên thay vì thiết kế bộ điều khiển PID hoàn chỉnh người ta thường tổng hợp các bộ điều khiển PI hoặc PD. Bộ điều khiển PID mờ được thiết kế trên cơ sở của bộ điều khiển PD mờ, bằng cách mắc nối tiếp ở đầu ra của bộ điều khiển PD mờ một khâu tích phân. Cho đến nay, nhiều dạng cấu trúc của PID mờ còn được gọi là bộ điều chỉnh mờ ba thành phần đã được nghiên cứu. Các dạng cấu trúc này thường được thiết kế trên cơ sở tách bộ điều khiển PID thành hai bộ điều chỉnh PD và PI. Việc phân chia này chỉ nhằm mục đích thiết lập các hệ luật cho PI và PD gồm hai biến vào, một biến ra, thay vì phải thiết lập ba biến vào. 4.3.7.Bộ điều khiển mờ lai  Khái niệm chung Hệ mờ lai (Furry - hybid) là một hệ thống điều khiển tự động trong đó thiết bị điều khiển gồm hai thành phần: Luận văn Cao học 79 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên  Phần thiết bị điều khiển rõ(thường là bộ điều khiển kinh điển PID )  Phần hệ mờ Bộ điều khiển mà trong quá trình làm việc có khả năng tự chỉnh định thông số của nó cho phù hợp với sự thay đổi của đối tượng được gọi là bộ điều khiển thích nghi. Một hệ thống điều khiển thích nghi, cho dù có hay không sự tham gia của hệ mờ, là hệ thống phát triển cao và có tiềm năng đặc biệt, song gắn liền mới những ưu điểm đó là khối lượng tính toán thiết kế lớn. Phần lớn các hệ thống điều khiển mờ lai là hệ thích nghi. Khái niệm “thích nghi” định nghĩa ở đây không bao gồm các giải pháp thay đổi cấu trúc hệ thống cho dù sự thay đổi đó có thể phần nào phục vụ mục đích thích nghi. Chẳng hạn hệ thống mà tính “tự thích nghi”của thiết bị được điều khiển thực hiện bằng cách dựa vào thay đổi của đối tượng mà chọn khâu điều khiển có tham số thích hợp trong số các khâu có cùng cấu trúc nhưng với những tham số khác nhau đã được cài đặt từ trước, cũng không được gọi là hệ điều khiển thích nghi. Tính “thích nghi” của các loại hệ thống này được thực hiện bằng cách chuyển công tắc đến bộ điều khiển có tham số phù hợp chứ không phải tự chỉnh định lại tham số của bộ điều khiển đó theo đúng nghĩa của một bộ điều khiển thích nghi đã định nghĩa. Thực tế ứng dụng của bộ điều khiển mờ cho thấy không phải cứ thay thế một bộ điều khiển kinh điển bằng một bộ điều khiển mờ thì sẽ có một hệ thống tốt hơn.Trong nhiều trường hợp đặc biệt, để hệ thống có đặc tính động học tốt hơn và bền vững cần phải thiết kế thiết bị điều khiển lai giữa bộ điều khiển mờ và bộ điều khiển kinh điển.Từ đó dẫn đến khái niệm “hệ mờ lai” và lĩnh vực thiết kế, ứng dụng bộ điều khiển mờ lai để nâng cao chất lượng điều khiển của hệ thống.  Kết luận: - Các bộ điều khiển P, PI hoặc PID đã điều khiển được các đối tượng kỹ thuật rất hoàn thiện và cho đặc tính động học của toàn bộ hệ thống rất tốt. Nhưng để xử lý thêm các tín hiệu đo và tăng thêm khả năng chuẩn đoán cho hệ thống, cần thay thế ở bước đầu tiên bộ điều khiển kinh điển bằng bộ điều khiển mờ và phát triển thêm Luận văn Cao học 80 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên hệ điều khiển dựa trên cơ sở của bộ điều khiển mờ này để có được các tính chất điều khiển mong muốn. Cùng với kỹ thuật mờ, các bộ điều khiển chung cho phép tạo ra một khả năng điều khiển đối tượng phong phú và đa dạng. - Chính vì lý do trên nên bản đồ án đã chọn bộ điều khiển mờ để điều khiển hệ truyền động điện một chiều nhằm nâng cao hơn nữa chất lượng của hệ truyền động và tăng phạm vi ứng dụng trong thực tế. 4.4. Xây dựng bộ điều khiển mờ cho quá trình khống chế nồng độ khí CO 4.4.1.Đặt vấn đề Trong thực tế để phát huy hết ưu điểm của mỗi loại bộ điều khiển mờ và bộ điều khiển rõ, người ta thường dùng các hệ kết hợp giữa hai loại bộ điều khiển truyền thống và điều khiển mờ với nhau, do vậy ta có các hệ điều khiển mờ lai. Ta xét hệ điều khiển có cấu trúc 2 vòng, với mạch vòng thứ nhất là bộ điều khiển PID và vòng hai là bộ điều khiển mờ Ưu điểm chính của hệ điều khiển nối nhiều vòng là có thể thiết kế bộ điều khiển cho mỗi vòng theo yêu cầu chất lượng riêng của vòng đó, vì vậy bộ điều khiển sẽ đơn giản hơn và chất lượng cao hơn. Ta sẽ đi thiết kế hệ thống điều khiển nồng độ khí CO khi cấp thứ nhất dùng bộ điều khiển PID truyền thống, cấp thứ hai dùng bộ điều khiển mờ để chỉnh định tham số bộ điều khiển PID. 4.4.2 Bộ điều khiển PID truyền thống Do cấu trúc đơn giản và bền vững nên các bộ điều khiển PID được dùng phổ biến trong các hệ điều khiển công nghiệp. Hàm truyền đạt của bộ điều khiển PID là: G(s) =Kp +Ki/s +Kds Trong đó Kp, Ki, Kd là các hệ số tỉ lệ, tích phân và đạo hàm. Nếu viết theo hàm thời gian thì tín hiệu ra của bộ điều khiển PID là: Luận văn Cao học 81 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 0 1 ( ) ( ) ( ) ( ) t p d i de t u t K e t e d T T dt          Trong đó: Ti = Kp/Ki, Td = Kd/Kp là hằng số thời gian tích phân và đạo hàm. Vì các hệ số của bộ điều khiển PID chỉ được tính toán cho một chế độ làm việc cụ thể của hệ thống, do vậy trong quá trình vận hành luôn phải chỉnh định các hệ số này cho phù hợp với thực tế để phát huy tốt hiệu quả của bộ điều chỉnh và công việc này thường được các nhân viên vận hành tiến hành theo kiểu “thăm dò”. Dựa theo nguyên lý chỉnh định đó, ta thiết kế bộ điều chỉnh mờ ở vòng ngoài để chỉnh định tham số bộ PID ở vòng trong. 4.4.4. Thiết kế bộ điều khiển mờ để chỉnh định tham số bộ điều khiển PID Xét hệ điều khiển nồng độ khí CO có cấu trúc như hình ( 3.2 ) với bộ điều khiển bên trong dùng PID truyền thống, còn bên ngoài dùng bộ điều khiển mờ để tự động chỉnh định tham số Kp của bộ PID, Giả thiết hệ số tỉ lệ cho phép thay đổi trong khoảng [Kpmin, Kpmax]. Để tiện lợi trong tính toán ta biến đổi chúng về đơn vị tương đối: min' max min p p p p p K K K K K    Như vậy nhiệm vụ cụ thể của ta là thiết kế bộ điều khiển mờ để chỉnh định tự động tham số Kp’. 4.4.4.1 Định nghĩa các biến vào ra - Đại lượng vào của bộ điều khiển mờ (ĐKM) là sai lệch giữa nồng độ khí CO cần giữ ổn định (tín hiệu chủ đạo) và nồng độ khí CO thực trong nhà xưởng (SL là giá trị rõ). - Đại lượng ra của bộ ĐKM là điện áp ra để điều khiển độ mở của van cấp khí Oxi Luận văn Cao học 82 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 4.4.4.2. Xác định tập mờ - Miền giá trị vật lý (cơ sở) của các biến vào - ra: *) INPUT được chọn trong miền giá trị từ -20 đến +20. *) OUTPUT được chọn trong miền giá trị từ 0 đến 1 - Số lượng các tập mờ (giá trị ngôn ngữ): INPUT  {RN, N, TB, L}(Rất nhỏ, nhỏ, trung bình, lớn). OUTPUT(MRN, MN, MTB, ML}(Mở rất nhỏ, mở nhỏ, mở trung bình, mở lớn). - Xác định hàm liên thuộc: Hàm liên thuộc của INPUT gồm 1 biến ngôn ngữ và OUTPUT gồm 1 biến ngôn ngữ. 4.4.3.3. Mô phỏng bộ điều khiển mờ trong MATLAB a. Xây dựng các khối của bộ điều khiển mờ Ta có bộ điều khiển mờ, các hàm liên thuộc tín hiệu vào, hàm liên thuộc đầu ra, luật điều khiển và kết quả mô phỏng được chỉ ra trên hình sau: Luận văn Cao học 83 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Hình 4.8 Bộ đ ều khiển mờ Hình 4.9. Các hàm liên thuộc đầu vào Luận văn Cao học 84 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên - Tập các luật của bộ điều khiển mờ và thể hiện luật dạng mặt được biểu diễn trên hình 4.11; 4.12 Hình 4.10: Các hàm liên thuộc đầu ra Hình 4.11: Các luật điều khiển Luận văn Cao học 85 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên Hình 4.13: sơ đồ cấu trúc hệ thống khi có bộ điều khiển mờ Hình 4.12: Luật dạng mặt Luận văn Cao học 86 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên b. Kết quả mô phỏng Nhận xét: Hình 4.14 là kết quả mô phỏng khi chọn tham số của bộ PID là [KD=TD =200; KI =1/TI = 30, KP = 3.10 3] khi chưa đưa thêm bộ điều khiển mờ vào và khi đưa thêm bộ điều khiển mờ vừa thiết kế vào để chỉnh định tham số của bộ điều khiển PID Theo kết quả mô phỏng như hình 4.14 ta thấy sau khi hiệu chỉnh tham số KP các thông số của đặc tính của hệ là: - Độ quá điều chỉnh  = 3% - Thời gian quá độ tqd = 7s Hình 4.14: Kết quả mô phỏng Khi chưa có bộ điều khiển mờ Khi có bộ điều khiển mờ Luận văn Cao học 87 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên - Thời gian đáp ứng tm = 7s Như vậy Khi chọn các tập mờ và luật điều khiển thích hợp thì luật điều khiển mờ giúp cho hệ đạt được độ chính xác cao hơn. Bộ điều khiển mờ giúp cho độ quá điều chỉnh giảm xuống, chất lượng điều khiển của hệ thống tăng lên hơn so với khi chỉ sử dụng bộ điều chỉnh PID. Luận văn Cao học 88 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên KẾT LUẬN Trong bản luận văn đã nghiên cứu ứng điều khiển quá trình nhằm khống chế nồng độ khí thải (CO) trong môi trường và đã đạt được các kết quả cụ thể như sau: - Nghiên cứu tổng quan về điều khiển quá trình, khái niệm điều khiển quá trình, cấu trúc và khái niệm cơ bản của hệ điều khiển quá trình PCS, một số nghiên cứu và ứng dụng của các hệ thống điều khiển quá trình, các phương trình động học của quá trình, một số thiết bị cơ bản trong điều khiển quá trình - Các thuật toán điều khiển quá trình. Các bộ điều khiển, tổng hợp mạch vòng điều khiển quá trình: tương quan chỉnh định bộ điều khiển PID, tương quan chỉnh định bộ điều khiển PI, cấu trúc điều khiển theo mô hình nội IMC, điều khiển tầng, điều khiển feedforward. - Thiết kế và mô phỏng hệ thống tự động khống chế nồng độ khí CO cho một phân xưởng: Tổng quan về hệ thống tự động khống chế nồng độ khí, Sơ đồ cấu trúc hệ thống tự dộng khống chế nồng độ khí CO và hàm truyền đạt của các phần tử trong hệ thống. Mô phỏng đặc tính của hệ thống bằng phần mềm matlab – simulink - Ứng dụng điều khiển mờ để nâng cao chất lượng điều khiển quá trình và cho kết quả tốt. - Với kết quả ban đầu thu được luận văn được sử dụng làm tài liệu trong công tác giảng dạy của bản thân tôi và tôi mong muốn nếu như có điều kiện hơn nữa về thời gian và kiến thức, kết quả nghiên cứu của luận văn sẽ được ứng dụng thực tế và đem lại hiệu quả cao. Luận văn Cao học 89 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên TÀI LIỆU THAM KHẢO 1.Nguyễn Doãn Phước – Phan Xuân Minh – Hán Thành Trung (2008) Lý thuyết Điều khiển phi tuyến nhà xuất bản Khoa học kỹ thuật 2.Nguyễn Thương Ngô (1999) Lý thuyết điều khiển tự động hiện đại nhà xuất bản Khoa học kỹ thuật. 3.Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước (2006) Lý thuyết điều khiển mờ nhà xuất bản Khoa học kỹ thuật. 4.Nguyễn Doãn phước (2005) Lý thuyết điều khiển hiện đại nhà xuất bản khoa học kỹ thuật 5.TS Nguyễn Như Hiển, TS Lại khắc Lãi (2007) Hệ mờ và Nơron trong kỹ thuật điều khiển nhà xuất bản khoa học tự nhiên và công nghệ 6.Phạm Thượng Hàn, Nguyễn Trọng Quế, Nguyễn Văn Hoà, Nguyễn Thị Vấn (1997), Kỹ thuật đo lường các đại lượng vật lý tập 1 và 2, Nhà xuất bản giáo dục , Hà nội 7. NIOSH – Preventing Carbon Monoxide poisoning from Small Gasoline – Powered Engines and Tools Alert – DHHS (NIOSH) Publication, HTML Document Luận văn Cao học 90 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên TÓM TẮT LUẬN VĂN Nội dung nghiên cứu của bản luận văn “Nghiên cứu điều khiển quá trình nhằm khống chế nồng độ khí thải CO trong môi trường”bao gồm các phần chính sau: - Trình bầy lý do lựa chọn đề tài: Tác hại của ô nhiễm môi trường, tác hại của khí CO đến sức khoả của con người đặc biệt là với những người thường xuyên phải lao động trong môi trường có nồng độ khí CO cao hơn mức cho phép. - Nghiên cứu tổng quan về điều khiển quá trình, khái niệm cơ bản, cấu trúc, ứng dụng của điều khiển quá trình vào một số hệ thống cụ thể như hệ thống pha chế nước ngọt, tháp chưng trong nhà máy lọc dầu…. Tìm hiểu một số thiết bị đo sử dụng trong điều khiển quá trình như các loại van, động cơ điện và cơ cấu điện từ, các loại cảm biến đo nhiệt đọ, đo lưu lượng, đo áp lực, đo nồng độ…. - Nghiên cứu các thuật toán của điều khiển quá trình, các bộ điều khiển P, I, D, PI, PD, PID và các phương pháp điều khiển sử dụng trong điều khiển quá trình như phương pháp điều khiển theo mô hình dự báo PMC, phương pháp dự báo Smith. Cấu trúc điều khiển theo mô hình nội suy. Tổng hợp các mạch vòng điều khiển quá trình. - Tiến hành thiết kế và mô phỏng cho một hệ thống cụ thể là hệ thống tự động khống chế nồng độ khí CO, giới thiệu tổng quan về hệ thống, đưa ra sơ đồ cấu trúc hệ thống, hàm truyền đạt của các thiết bị trong hệ thống, tiến hành mô phỏng bằng phần mềm matlap – simulink, lựa chọn bộ thông số của bộ PID cho hệ thống. - Nghiên cứu lý thuyết điều khiển mờ, mờ lai và ứng dụng điều khiển mờ lai để hiệu chỉnh thông số của bộ PID và nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển.