Phương pháp tổng hợp bộ điều khiển nước bao hơi trong nhà máy nhiệt điện

h phức tạp của đối tượng (nhất là đối tượng nhiệt) cho nên lời giải nhận được của hệ thống không đem lại kết quả mong muốn hoặc kết quả không tối ưu do đó khi đặt tham số hệ thống người ta phần lớn dựa trên kinh nghiệm là chính. Trong bối cảnh đó quan điểm tổng hợp cấu trúc bền vững cao [1] ra đời là cơ sở lý luận để tổng hợp hệ thống điều chỉnh liên tục. Theo phương pháp này cho phép thiết kế bộ điều chỉnh có độ ổn định rất cao, sai số điều chỉnh nhỏ, quá trình quá độ đảm bảo hệ số tắt cao trong trường hợp đối tượng có sự thay đổi. Đối với bộ điều chỉnh số, chúng ta cũng có thể áp dụng được quan điểm trên, song chúng ta cần phát triển một số vấn đề cho phù hợp với đặc điểm của bộ điều khiển số. Xuất phát từ thực tế quá trình điều khiển mức nước bao hơi của nhà máy nhiệt điện Phả Lại 2 không tốt. Biên độ dao động lớn, thời gian điều chỉnh kéo dài nhất là khi có sự thay đổi về phụ tải. Độ quá điều chỉnh lớn dẫn đến mức nước bao hơi vượt ngoài khoảng cho phép, do đó hệ thống bảo vệ tác động có khi phải dừng cả tổ máy đem lại thiệt hại lớn về kinh tế. Mặt khác thời gian điều chỉnh kéo dài làm hư hỏng thiết bị. Một trong những nguyên nhân chính đó là quá trình hiệu chỉnh tham số điều chỉnh không tốt. Hệ thống hiệu chỉnh mức nước bao hơi ở nhà máy nhiệt điện Phả Lại 2 sử dụng phương pháp truyền thống mà chủ yếu sử dụng phương pháp Ziegle – Nichols có đôi chỗ sử dụng thuật toán thích nghi nhưng kết quả mức nước vẫn dao động lớn. Trong đồ án này sẽ trình bày phương pháp phân tích và tổng hợp hệ thống điều khiển số mức nước trong nhà máy nhịêt điện, cụ thể chọn nhà máy nhiệt điện Phả Lại 2. Phương pháp này, dựa trên quan điểm tổng hợp bền vững tối ưu chất lượng cao. Đề tài “Phương pháp tổng hợp bộ điều khiển nước bao hơi trong nhà máy nhiệt điện” giải quyết những vấn đề sau: Chương 1: Tổng quan về phương pháp điều chỉnh. Chương 2: Phương pháp hiệu chỉnh hệ thống đang làm việc. Chương 3: Tổng hợp bộ điều chỉnh. Chương 4: Thí nghiệm trên mô hình vật lý. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU CHỈNH. 1.1. ĐIỀU CHỈNH MỨC VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH. 1.1.1 Vai trò và nhiệm vụ của hệ thống tự động điều chỉnh cấp nước lò hơi. Hệ thống điều chỉnh cấp nước vào lò hơi đóng vai trò rất quan trọng trong các hệ thống điều chỉnh của lò hơi. Nhiệm vụ của hệ thống tự động điều chỉnh cấp nước vào lò hơi là đảm bảo sự cân bằng vật chất giữa lưu lượng hơi ra khỏi lò hơi và lưu lượng nước cấp vào lò. Trong quá trình hoạt động của lò hơi, sự cân bằng vật chất giữa lưu lượng hơi ra khỏi lò và lưu lượng nước cấp vào lò bị phá vỡ do nhiều nguyên nhân. Một trong những nguyên nhân chính như sau: sự thay đổi lưu lượng hơi cấp vào TuaBin; sự thay đổi nước cấp vào lò; sự thay đổi áp suất bao hơi; sự thay đổi lượng nhiệt sinh ra trong buồng lửa, v.v…Những lý do trên dẫn đến làm thay đổi mức nước trong bao hơi. Mức nước tăng hoặc giảm quá mức quy định sẽ ảnh hưởng đến chất lượng hơi hoặc sự cố lò hơi. Khi mức nước bao hơi tăng quá mức quy định sẽ ảnh hưởng đến chất lượng hơi. Vì khi đó ảnh hưởng tới quá trình phân ly hơi trong bao hơi, các giọt ẩm sẽ theo hơi tràn sang bộ quá nhiệt, làm giảm quá trình truyền nhiệt giữa hơi và khói, dẫn đến những tầng cuối của TuaBin sẽ có độ ẩm cao sẽ làm hỏng tầng cánh TuaBin. Còn khi mức nước bao hơi thấp hơn mức yêu cầu làm mất sự tuần hoàn tự nhiên của nước trong hệ thống. Trong khi đó lượng nhiệt sinh ra trong buồng lửa vẫn không đổi dẫn đến có thể làm biến dạng hoặc phình nổ các ống sinh hơi. Chính vì vậy, hệ thống điều chỉnh tự động cấp nước bao hơi có vai trò rất quan trọng trong hệ thống điều chỉnh của lò hơi. Có nhiệm vụ đảm bảo mức nước bao hơi thay đổi trong một giới hạn cho phép hay nói cách khác là đảm bảo sự cân bằng vật chất giữa lưu lượng hơi ra khỏi lò và lưu lượng nước cấp vào lò. 1.1.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến sự thay đổi mức nước bao hơi. Quá trình thay đổi mức nước trong lò có bao hơi là một quá trình rất phức tạp. Không những bị thay đổi do cân bằng vật chất bị phá vỡ (ảnh hưởng của sự thay đổi lưu lượng hơi ra khỏi lò, của sự thay đổi lưu lượng nước cấp vào lò…) mà còn bị thay đổi do ảnh hưởng của sự thay đổi áp suất trong bao hơi, ảnh hưởng của hiện tượng sôi bồng…Những ảnh hưởng này lại có tác động tương hỗ lẫn nhau và làm cho quá trình thay đổi mức nước càng trở nên phức tạp. Sự ảnh hưởng đó có thể được biểu diễn bằng phương trình sau: (1.1) Trong đó: W, D: Lưu lượng nước cấp và sản lượng của lò, kg/s. Vn, Vh: Thể tích phần chứa nước và hơi của lò, m3. r’, r”: Mật độ của nước và hơi trong lò, Vh0: Thể tích hơi trong hệ thống ống lò, m3. Vhbh: Thể tích hơi trong bao hơi, m3. V = Vh + Vn: Tổng thể tích chứa môi chất trong lò, m3. Fbh: Diện tích mặt bốc hơi trong bao hơi, m2. Thành phần thứ nhất vế phải phương trình (1.1) thể hiện ảnh hưởng của việc phá huỷ cân bằng vật chất; thành phần thứ hai là ảnh hưởng của sự thay đổi áp suất còn thành phần thứ ba kể đến ảnh hưởng của sôi bồng mức nước. Phương trình (1.1) còn có thể viết dưới dạng sau: (1.2) Trong đó: Q: Lượng nhiệt sinh ra trong buồng lửa, J. Hoặc công thức (1.2) cũng có thể biểu diễn dưới dạng sau: (1.3) Những ảnh hưởng cụ thể của các yếu tố tới mức nước bao hơi sẽ được trình bày dưới đây: 1.1.2.1. Ảnh hưởng của sự thay đổi lưu lượng nước cấp vào lò. Từ phương trình (1.2) ta thấy, khi thay đổi lưu lượng nước cấp vào lò nhưng vẫn không thay đổi lượng nhiệt sinh ra trong lò thì lưu lượng hơi ra khỏi lò không thay đổi và các thông số của nó cũng không thay đổi mà chỉ thay đổi mức nước trong bao hơi. Khi lưu lượng nước cấp vào lò tăng thì mức nước trong bao hơi tăng và ngược lại, khi lưu lượng nước cấp vào lò giảm thì mức nước trong bao hơi giảm. Về lý thuyết thì quan hệ này là tuyến tính nhưng thực tế do ảnh hưởng của chiều dài đường ống từ van điều chỉnh tới bao hơi nên bị chậm trễ một khoảng thời gian t nào đó và đặc điểm của đối tượng nhiệt là quán tính lớn nên đặc tính động của lò hơi khi đại lượng điều chỉnh là mức nước thường là một khâu tích phân quán tính có trễ. 1.1.2.2. Ảnh hưởng của lượng nhiệt sinh ra trong buồng lửa. Sự thay đổi lượng nhiệt sinh ra trong buồng lửa trong điều kiện lưu lượng nước cấp vào lò không thay đổi cũng làm thay đổi mức nước trong bao hơi. Thực vậy theo phương trình (1.2): Ta thấy, khi lượng nhiệt sinh ra trong buồng lửa tăng lên thì mức nước trong bao hơi tăng lên do khi lượng nhiệt sinh ra trong buồng lửa tăng trong khi đó áp suất lò vẫn không thay đổi tương ứng nhiệt độ bão hoà của nước không thay đổi đẫn đến lượng hơi sinh ra trong hệ thống tăng lên, dẫn đến việc tách tương ứng một lượng nước đưa vào bao hơi dẫn tới mức nước bao hơi tăng. Mặt khác theo phương trình tốc độ thay đổi áp suất: (1.4) Ta lại thấy khi Q tăng thì áp suất bao hơi sẽ tăng, để áp suất bao hơi không đổi thì sản lượng hơi ra khỏi lò phải tăng (tức D tăng). Ta lại thấy khi D tăng trong điều kiện lưu lượng nước cấp vào lò không đổi dẫn đến cân bằng vật chất bị phá vỡ làm giảm mức nước bao hơi. Như vậy, khi lượng sinh ra trong lò thay đổi đột ngột trong điều kiện giữ lưu lượng nước cấp không thay đổi thì nó ảnh hưởng tới thành phần sôi bồng làm tăng mức nước đồng thời chúng lại ảnh hưởng tới sự phá vỡ cân bằng vật chất làm giảm mức nước. Người ta chứng minh được rằng, ảnh hưởng tổng hợp của hai hiện tượng như sau: lúc đầu mức nước tăng (khoảng 30 giây) sau đó giảm dần. 1.1.2.3. Ảnh hưởng của sự thay đổi áp suất. Khi áp suất thay đổi thì mức nước bao hơi cũng thay đổi theo. Từ phương trình (1.2) ta thấy rằng: khi áp suất bao hơi tăng lên thì mức nước bao hơi giảm, vì khi áp suất bao hơi tăng thì đồng thời nhiệt độ nước bão hoà trong lò tăng trong khi đó nhiệt lượng sinh ra trong buồng lửa vẫn không thay đổi dẫn đến lượng hơi sinh ra trong hệ thống giảm, điều này dẫn đến mức nước trong bao hơi sẽ giảm. Còn khi áp suất bao hơi giảm thì hiện tượng xảy ra nguợc lại làm cho mức nước bao hơi tăng lên. Khi áp suất thay đổi thì không những ngoài chính bản thân nó làm thay đổi mức nước nó còn gây ra hiện tượng sôi bồng làm thay đổi mức nước. 1.1.2.4. Ảnh hưởng của sự thay đổi lưu lượng hơi ra khỏi lò. Khi thay đổi sản lượng hơi ra khỏi lò tốc độ quy dẫn của hơi và tốc độ tuần hoàn trong vòng tuần hoàn (w0”,w0) sẽ thay đổi dẫn đến ảnh hưởng tới chế độ tuần hoàn của môi chất trong hệ thống lò. Theo phương trình (1.4) ta thấy: khi tăng đột ngột sản lượng hơi ra khỏi lò áp suất bao hơi sẽ giảm, điều này dẫn đến xảy ra hiện tượng sôi bồng làm tăng mức nước bao hơi. Mặt khác theo phương trình (1.2) thì khi tăng sản lượng hơi ra khỏi lò lại làm cân bằng vật chất bị phá huỷ về phía sản lượng hơi. Do đó làm giảm mức nước. Đặc tính động của lò hơi khi sản lượng hơi thay đổi đột ngột được biểu diễn như hình 1.1 sau: H t D T t H2 H1 H3 = H1+H2 Hình 1.1: Sơ đồ biểu diễn mức trong hiện tượng sôi bồng Trong đó: H1 - đường nước giảm; H2 - đường sôi bồng; H3 - đường thực tế, H3=H1+H2 Ta thấy lúc đầu mức nước tăng do hiện tượng sôi bồng (khoảng 30 giây) sau giảm tuyến tính do ảnh hưởng của hiện tượng sôi bồng tạo mức nước giả. 1.1.3. Các sơ đồ tự động điều chỉnh mức nước bao hơi. Quá trình thay đổi mức nước trong bao hơi là một quá trình rất phức tạp. Trong thực có thể sử dụng các loại sơ đồ điều chỉnh khác nhau, tuỳ theo năng suất lò hơi cũng như yêu cầu công nghệ mà người sử dụng đặt ra. Người ta có thể chia các sơ đồ điều khiển mức nước bao hơi thành ba dạng cơ bản sau: 1.1.3.1. Hệ thống điều chỉnh một xung. Sơ đồ nguyên lý được thể hiện ở hình 1.2 sau: D H Hình 1.3. Đặc tính tĩnh hệ 1 xung H BQN Hình 1.2. Hệ thống điều chỉnh 1 xung Nước cấp Định trị BĐC BHN BH Trong đó: BH – bao hơi; BQN - bộ quá nhiệt; BĐC - bộ điều chỉnh; BHN - bộ hâm nước; Hệ thống điều chỉnh này có một tín hiệu vào bộ điều chỉnh, đó là mức nước bao hơi (H), nó phụ thuộc vào giá trị đặt và dấu của độ sai lệch mức nước bao hơi, bộ điều chỉnh sẽ thay đổi độ mở của van cấp nước để thay đổi lưu lượng nước cấp vào lò. Từ đường đặc tính tĩnh biểu diễn trên hình 1.3 cho ta thấy quan hệ giữa mức nước bao hơi với độ không đồng đều dương của phụ tải hơi D. Phụ tải hơi D tăng thì mức nước bao hơi ở trạng thái ổn định giảm. Ở hình dưới đây biểu diễn các đồ thị của quá trình quá độ quá trình điều chỉnh được xây dựng không kể đến chậm trễ trong hệ thống và sự dao động của quá trình. Quá trình điều chỉnh như sau: Trước thời điểm t1 là đang vận hành bình thường ở phụ tải giữ không đổi, D1 tương ứng lưu lượng nước cấp W1 và mức nước ổn định trong bao hơi H1. W3 Wb D2 W2 D1 W1 Wa t(s) W, D t(s) H3 Hb H2 Ha H1 H Hình 1.4. Đặc tính động quá trình điều chỉnh hệ 1 xung D3 Tại thời điểm t1 vì một lý do nào đó phụ tải hơi giảm đột ngột tới giá trị D2, điều này dẫn đến giảm mức nước bao hơi từ H1 xuống Ha do giảm thể tích hỗn hợp hơi và nước chứa trong bao hơi và hệ thống dàn ống sinh hơi trong buồng lửa của lò. Nhận được tín hiệu về sự giảm mức nước bao hơi, bộ điều chỉnh bắt đầu tác động tăng độ mở của van nước cấp và từ đó tăng lưu lượng nước cấp từ W1 đến Wa. Sự tăng lưu lượng nước cấp vượt hơn sự tăng của lưu lượng hơi dẫn đến cân bằng vật chất bị phá vỡ và từ đó làm tăng mức nước. Theo độ tăng dần của mức nước mà bộ điều chỉnh giảm dần độ mở của van nước cấp tương ứng giảm lưu lượng nước cấp vào lò từ giá trị Wa xuống W2, tương với phụ tải hơi mới ra D2. Khi này phương trình cân bằng vật chất lại được xác lập và từ đó mức nước bao hơi lại ổn định tại vị trí mới là H2. Giá trị H2 này thường lớn hơn giá trị mức nước ổn định ở chế độ xác lập trước H1. Và ngược lại, giả sử khi lò đang làm việc ổn định ở chế độ xác lập mới ứng với phụ tải hơi không đổi D2, tương ứng với lưu lượng nước cấp vào lò W2 và mức nước ổn định H2. Thì ở tại thời điểm t2 vì một lý do nào đó phụ tải hơi lại tăng đột ngột từ giá trị D2 lên giá trị D3. Do đó dẫn đến sự giảm áp suất bao hơi, làm tăng thể tích hỗn hợp hơi và nước trong bao hơi và hệ thống dàn ống sinh hơi, làm tăng mức nước trong bao hơi từ H2 lên H3. Tín hiệu thay đổi mức nước này được đưa về bộ điều chỉnh, từ đó bộ điều chỉnh cho tín hiệu đóng bớt độ mở van nước cấp giảm lưu lượng nước cấp vào lò từ giá trị W3 xuống Wb. Sự không tương úng giữa lưu lượng nước cấp vào lò và lưu lượng hơi ra khỏi lò sẽ dẫn đến làm giảm mức nước trong bao hơi. Tín hiệu hiệu giảm mức nước bao hơi này lại được truyền đến bộ điều chỉnh và từ đó bộ điều chỉnh cho tín hiệu ra tăng dần độ mở của van nước cấp và tương ứng tăng lưu lượng nước cấp vào lò cân bằng với lưu lượng hơi lấy ra. Kết quả của quá trình điều chỉnh là: lò lại làm việc ổn định ở chế độ làm việc mới ứng với phụ tải hơi được giữ không đổi D3 ứng với lưu lượng nước cấp W3 và mức nước ổn định H3. Giá trị H3 này thường khác với H1 và H2. Như vậy, quá trình phân tích ở trên ta có thể kết luận rằng: Quá trình điều chỉnh của hệ thống một xung luôn kèm theo dao động rất lớn của mức nước bao hơi khi phụ tải hơi ra khỏi lò thay đổi đột ngột, do đó hệ thống điều chỉnh một xung chỉ được sử dụng với các lò hơi có sản lượng hơi nhỏ. Thường dùng cho các lò trung áp và hạ áp. 1.1.3.2. Hệ thống điều chỉnh hai xung: H, D. Sơ đồ nguyên lý được thể hiện ở hình 1.5. Đặc tính tĩnh hệ điều chỉnh hai xung thể hiệ ở hình 1.6. Bộ điều chỉnh nước cấp có hai xung lượng có hai tín hiệu vào đó là tín hiệu mức nước H và tín hiệu hơi ra khỏi lò D. Đặc tính tĩnh của hệ thống điều chỉnh hai xung lượng được biễu diễn trên hình1.6 nhận được bằng cách cộng tổng các đặc tính điều chỉnh tĩnh của bộ điều chỉnh có độ không đồng đều với đặc tính của tín hiệu theo lưu lượng hơi. Tín hiệu theo mức nước bao hơi có quan hệ bậc hai với phụ tải hơi của lò do đó đặc tính tĩnh của quá trình điều chỉnh có dạng như trên. H D D BQN Hình 1.5. Hệ thống điều chỉnh hai xung Nước cấp Định trị BĐC BHN BH DPmin D DPmax H Hình 1.6. Đặc tính tĩnh hệ hai xung Trong đó: BH – bao hơi; BQN - bộ quá nhiệt; BĐC - bộ điều chỉnh; BHN - bộ hâm nước; Bộ điều chỉnh hai xung lượng nhận được sự thay đổi về lưu lượng nước chỉ qua sự thay đổi về mức nước trong bao hơi, vị trí mức nước trong bao hơi chủ yếu phụ thuộc vào phụ tải, nhưng nó còn chịu ảnh hưởng của lưu lượng nước cấp vào lò được xác định bằng độ chênh lệch áp suất trên van điều chỉnh nước cấp. Do đó, trong những điều kiện như sau vị trí của mức nước phụ thuộc vào giáng áp trên van điều chỉnh trên hình 1.6 biểu thị hai đường đặc tính ứng với giáng áp DPmax và DPmin. Vùng mà vị trí mức nước có thể rơi vào nằm giữa hai đường đặc tính này. Như vậy, khi lưu lượng hơi từ lò thay đổi bộ điều chỉnh trên sẽ tác động trước khi mức nước trong bao hơi thay đổi, vì vậy nâng cao được chất lượng của quá trình điều chỉnh. t l t j Hình 1.7. Đặc tính động của hệ thống điều chỉnh hai xung Đặc tính động của hệ thống điều chỉnh hai xung được biểu diễn như hình 1.7 sau: Quá trình điều chỉnh như sau: Khi phụ tải của lò hơi thay đổi tăng đột ngột, tín hiệu thay đổi lưu lượng hơi được truyền đến bộ điều chỉnh và từ đó tín hiệu ra tăng độ mở của van nước cấp, tăng lưu lượng nước cấp vào lò. Điều này dẫn đến làm tăng mức nước bao hơi vì ảnh hưởng của hiện tượng sôi bồng mức nước (khi lưu lượng hơi tăng thì áp suất bao hơi giảm) và do lưu lượng nước cấp tăng. Mặt khác khi tín hiệu mức nước tăng lên sẽ truyền đến bộ điều chỉnh, từ đó cho tín hiệu ra giảm lưu lưọng nước cấp vào lò. Sự giảm lưu lượng nước cấp so với lưu lượng hơi ra khỏi lò sẽ làm phá vỡ cân bằng vật chất càng làm giảm mức nước, tín hiệu giảm mức nước này lại được truyền đến bộ điều chỉnh tăng lưu lượng nước cấp vào lò tương ứng với sản lượng hơi ra khỏi lò và mức nước trong bao hơi lại ổn định ở vị trí ban đầu. Quá trình điều chỉnh kết thúc. Hệ thống điều chỉnh hai xung lượng có nhược điểm là: nó chỉ có thể nhân biết được sự thay đổi lưu lượng nước cấp vào lò thông qua sự thay đổi mức nước trong bao hơi nên quá trình điều chỉnh có sự dao động mức nước. Nhưng hệ thống này lại khắc phục được sự dao động mức nước về phía thay đổi phụ tải hơi. Bộ điều chỉnh hai xung này được sử dụng với các lò hơi mà trong đó sự thay đổi mức nước xảy ra rõ rệt, còn dao động áp suất trong đường ống cấp nước là không lớn (ít sử dụng trong các lò có bộ giảm ôn bề mặt). 1.1.3.3. Hệ thống điều chỉnh ba xung. Hình 1.8. Hệ thống điều chỉnh ba xung D H W D BQN §Þnh trÞ BĐC BHN BH N­íc cÊp Sơ đồ nguyên lý được thể hiện ở hình 1.8 sau: Trong đó: BH – bao hơi; BQN - bộ quá nhiệt; BĐC - bộ điều chỉnh; BHN - bộ hâm nước; Bộ điều chỉnh ba xung lượng có ba tín hiệu vào đó là: tín hiệu mức nước bao hơi H, tín hiệu lưu lượng hơi D, tín hiệu lưu lượng nước cấp vào lò W. Đây là bộ điều chỉnh tổng hợp có ba xung lượng đưa đến bộ điều chỉnh đó là mức nước trong bao hơi (H), lưu lượng hơi ra khỏi lò (D), lưu lượng nước cấp vào lò hơi (W). Sơ đồ này khác với sơ đồ hai tín hiệu ở chỗ nó có thêm tín hiệu lưu lượng nước cấp đưa trực tiếp vào bộ điều chỉnh, do đó khi lưu lượng nước cấp vào lò thay đổi nó sẽ truyền tới bộ điều chỉnh tác động trước khi mức nước thay đổi, như vậy sơ đồ điều chỉnh ba xung lượng đã khắc phục được nhược điểm của sơ đồ hai xung. Bộ điều chỉnh được hiệu chỉnh sao cho khi lưu lượng nước cấp và lưu lượng hơi ra khỏi lò thay đổi một lượng như nhau thì chúng làm cho van điều chỉnh di chuyển đi một lượng cũng như nhau nhưng ngược chiều nhau. Khi hiệu chỉnh như vậy, sự thay đổi lưu lượng hơi sẽ dẫn đến sự thay đổi tương ứng một lượng nước cấp và mức nước bao hơi sẽ không thay đổi cho tới khi quá trình điều chỉnh kết thúc, trong trạng thái ổn định bộ điều chỉnh sẽ giữ mức nước không thay đổi và không phụ thuộc vào phụ tải hơi của lò. Đó là ưu điểm của bộ điều chỉnh này. Với hệ thống điều chỉnh ba xung đảm bảo chất lượng cao, chính xác trong quá trình điều chỉnh. Như vậy, từ đặc tính quá độ ta thấy: quá trình điều chỉnh mức nước bao hơi bằng hệ thống ba xung luôn giữ mức nước trong bao hơi ổn định. Vì vậy trong các lò bao hơi nó được sử dụng rất phổ biến. t t l j Hình 1.9. Đặc tính động của hệ thống điều chỉnh ba xung 1.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH HỆ THỐNG VỚI ĐỐI TƯỢNG KHÔNG CÓ TỰ CÂN BẰNG. 1.2.1. Tổng hợp và thiết kế theo phương pháp thứ nhất của Ziegler–Nichols. Tổng hợp hệ thống điều khiển theo phương pháp thứ nhất của Ziegler – Nichols thì trước hết phải nhận dạng đối tượng theo mô hình . Hơn nữa, điều kiện để áp dụng được phương pháp xấp xỉ mô hình bậc nhất có trễ của đối tượng là đối tượng phải ổn định, không có dao động và ít nhất hàm quá độ của nó phải có dạng hình chữ S, tức đối tượng phải có tự cân bằng. Trong trường hợp này, đối tượng đối tượng là mức nước (đối tượng không có tự cân bằng) thì phương pháp Ziegler – Nichols không áp dụng được. Tuy nhiên, nếu ta dùng một thủ thuật nhỏ là tách phần tích phân tích phân của đối tượng và nhấp nó vào bộ điều khiển thì đối tượng trở thành có tự cân bằng và khi đó phương pháp xấp xỉ mô hình bậc nhất có trễ của đối tượng trở nên dùng được nhưng chỉ đúng với bộ điều khiển P hoặc PD. 1.2.2. Tổng hợp, thiết kế theo phương pháp Chien–Hrones–Reswick– Kuhn. Phương pháp tổng hợp và thiết kế theo Chien – Hrones – Reswick – Kuhn cũng phải giả thiết rằng đối tượng là ổn định tức có tự cân bằng, trong trường hợp này cũng không áp dụng được vì đối tượng là mức nước là đối tượng không có tự cân bằng. Tuy nhiên, nếu dùng thủ thuật như trên thì phương pháp này cũng sẽ áp dụng được nhưng bộ điều chỉnh cũng chỉ đúng với trường hợp là P hoặc PD. 1.2.3. Tổng hợp và thiết kế theo phương pháp Reinisch. Phương pháp thiết kế thuật điều khiển của Reinisch dựa trên cơ sở mô hình toán học của đối tượng đã xác định một cách tường minh. Mô hình động học của đối tượng được đưa về hai dạng cơ bản sau: * Dạng khâu nguyên hàm với mô hình đặc trưng (dạng 1): (1.5) Với Ti là các số thực thoã mãn T1 ³ T2 ³ ... ³ Tn ³ 0 và hằng thời gian trễ t là một số thực hữu hạn không âm. Không mất tính tổng quát nếu ta giả thiết t1 hằng số thời gian lớn nhất và t2 là hằng số thời gian thứ hai. Nếu 0 £ b £t3 thì bộ điều chỉnh thích hợp sẽ là P hoặc PI. Trong trường hợp 0£b£t4 người ta lại thường hay chọn bộ điều khiển PD hoặc PID. * Dạng khâu động học có thành phần tích phân (dạng 2). (1.6) Với những điều kiện hạn chế giống như của công thức (1.5). Để thuận lợi cho việc thiết kế hệ thống với luật điều khiển I cho đối tượng dạng 1 và không có luật điều khiển I cho đối tượng dạng 2, Reinisch đã đề nghị đưa hàm truyền phải có của hệ hở về dạng gần đúng sau: (1.7) Với hai trường hợp phân biệt c2 = 0 hoặc c2 ¹ 0. Tham sô T được tính bởi: Cho đối tượng dạng 1 Cho đối tượng dạng 2 (1.8) Và c1 được xác định từ các tham số của đối tượng như sau: (1.9) Tham số ki của bộ điều khiển PID sẽ xác định từ T theo (1.8). Các tham số TD1, TD2 còn lại thì được tính đơn giản là TD1 = T1 và TD2 = T2. 1.2.3.1. Điều khiển đối tượng dạng 1. Để chọn T cho đối tượng dạng 1 ta đi từ độ quá điều chỉnh cực đại mong muốn smax thông qua hệ số chỉnh định a = f(smax) theo công thức: T = c1a Þ (1.10) * Cho trường hợp (1.7) có c2 = 0, hệ số chỉnh định a được tính theo: (1.11) * Cho trường hợp (1.7) có c2 ¹ 0 thì: a = a + cg. Với a và c xác định từ smax theo bảng sau. smax(%) 0 5 10 15 20 30 40 50 60 a 0 1,9 1,4 1,1 0,83 0,51 0,31 0,18 0,11 c 0 0 1 1 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 Hằng số g có thể được xác định theo các cách: k nếu bộ điều khiển được sử dụng là I. (1.12) nếu bộ điều khiển được sử dụng là P hoặc PI. (1.13) nếu bộ điều khiển được sử dụng là PD hoặc PID. (1.14) Trong đó: c1 = a1 – b +t, , (1.15) , , (1.16) 1.2.3.2. Điều khiển đối tượng dạng 2. Ưu điểm của phương pháp Reinisch là ngay khi cả trong trường hợp đối tượng có thành phần tích phân (dạng 2), các giá trị cần thiết cho công việc tính toán tham số bộ điều chỉnh nhưcũng được tính giống như cho đối tượng dạng 1. Đối với vấn đề điều khiển đối tượng dạng 2, Reinisch đề xuất phương pháp sử dụng bộ điều khiển P hoặc PD (không có I) và do đó theo công thức hàm truyền đạt của bộ điều khiển thì chỉ còn hai tham số kP và TD là phải xác định. Với những giá trị trung gian , tính theo (1.12) ¸ (1.16), ta có g: k nếu bộ điều khiển được sử dụng là P. (1.17) nếu bộ điều khiển được sử dụng là PD. (1.18) Từ đó suy ra: cho bộ điều khiển P. và TD = TI cho bộ điều khiển PD. Trong đó: a = a + cg và a, c được tính từ bộ quá điều chỉnh cực đại mong muốn smax theo bảng cho ở trên. 1.3. TỔNG QUAN SƠ LƯỢC VỀ PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH BỀN VỮNG. Các phương pháp tổng hợp hệ thống điều chỉnh đã trình bày ở trên có ưu điểm là khá đơn giản dễ thực hiện. Tuy nhiên chất lượng điều chỉnh của hệ thống không cao do không đánh giá đầy đủ các chỉ tiêu đánh giá chất lượng điều chỉnh và gặp khó khăn khi đối tượng có trễ vận tải, có thành phần tích phân, đối tượng bất định. Để khắc phục hạn chế trên, năm 1999 PGS. TSKH.VS.Nguyễn Văn Mạnh đã xây dựng phương pháp tổng hợp bền vững tối ưu chất lượng cao cho các hệ thống điều chỉnh. Quan điểm của phương pháp này như sau: 1.3.1 Cấu trúc chất lượng cao. Xét hệ tuyến tính có sơ đồ cấu trúc điển hình như hình 1.10: y g R(s) O(s) L B(s) Hình 1.10: Sơ đồ cấu trúc điển hình của hệ thống điều khiển - Trong đó: g: Tác động điều khiển hệ thống (hay giá trị đặt). L: Tổ hợp các tác động nhiễu. y: Đại lượng điều khiển đầu ra; R(s), O(s), B(s): Lần lượt là các hàm truyền của bộ điều chỉnh, của đối tuợng theo kênh điều chỉnh và theo kênh tác động nhiễu. s: Biến số phức. Theo sơ đồ, ta có: WH(s) = R(s)O(s) – Hàm truyền của hệ hở. WK(s) = - Hàm truyền hệ kín theo kênh điều khiển. Ta có đáp ứng ra y = yg + yL, trong đó yg - Là đáp ứng thành phần gây ra bởi tác động điều khiển z; yL - gây ra bởi tác động nhiễu L. Ta có: Yz(s) = zWK(s). YL(s) = = LB(s)[1 – WK(s)]. Y(s) = Yg + YL =gWK(s) + LB(s)[1 – WK(s)]. Từ đây dễ thấy rằng, nếu cho WK(s) º 1, thì đại lượng ra sẽ là y = g.1 + LB(s)[1-1] º g. Điều này chứng tỏ rằng, nếu hàm truyền hệ thống bằng 1, thì đại lượng đầu ra bám theo tín hiệu điều khiển đầu vào một cách chính xác tuyệt đối, đồng thời khử hoàn toàn nhiễu tác động vào đối tượng. Để xây dựng một hệ thống lý tưởng như vậy, theo sơ đồ điều khiển hình 1.8, đòi hỏi hệ số khuếch đại của bộ điều khiển lớn vô cùng, vì: WH(s) = . Điều này phi vật lý, trong thực tế không thể thực hiện được. Với khả năng tốt nhất, chỉ có thể xây dựng một hệ thống tiến gần đến lý tưởng, tức là thực hiện: WK(s)»1. 1.3.2. Cấu trúc bền vững cao. Có thể xây dựng hệ gần lý tưởng như trên, nếu dựa trên cơ sở những luận cứ sau đây: Xét về tính ổn định, hệ thống có dự trữ ổn định càng lớn, nếu chỉ số dao động m hay độ tắt dần tương ứng y = 1 – e-2pm càng lớn. Khi đó, các nghiệm của đa thức đặc tính của hệ thống nằm càng gần về phía phần âm trục thực. Nếu m ® ¥ (y ® 1), thì các nghiệm trở thành các số thực âm và hệ thống trở thành quán tính thuần tuý. Xét theo độ đo là chỉ số dao động, thì hệ thống như vậy sẽ nằm cách vùng không ổn định một khoảng vô cùng lớn. Như vậy, hệ quán tính thuần tuý có cấu trúc bền vững nhất. Xét về bản chất vật lý, thì quá trình động học xảy ra trong một hệ thống bất kỳ nào dều có tốc độ hữu hạn, tức là có quán tính với hằng số quán tính khác không. Xét về khả năng thực thi và độ tin cậy, v.v…thì hệ thống có cấu trúc càng đơn giản càng tốt. Từ đó đi đến kết luận rằng, hệ điều khiển thực ổn định bền vững nhất và đơn giản nhất là khâu quán tính: WK(s) = . Hệ hở tương ứng là: WH(s) Ở đây, nếu K >1 thì hệ hở sẽ có cấu trúc không ổn định. Vậy, chỉ có thể K £ 1. 1.3.3. Cấu trúc bền vững chất lượng cao. Để cho hàm truyền của hệ thống có khả năng tiến tới 1 có nghĩa phải có K®1, q®0. Phương án tốt nhất, có thể cho K = 1, còn hằng số quán tính q chọn nhỏ nhất có thể. Từ đó, hàm truyền của hệ điều khiển bền vững chất lượng cao có dạng: WK(s) , q >0, q®0. (1.19) Dạng (1.19) gọi là cấu trúc bền vững tối ưu của hệ điều khiển thực. Từ cấu trúc (1.19), ta có các hàm truyền tương ứng, của hệ hở và bộ điều chỉnh là: WH(s) = [1 – WK(s) ] –1WK(s) = , R(s) = WH(s)O(s) – 1 (1.20) 1.3.4. Thực thi bộ điều chỉnh bền vững cao. Các đối tượng điều khiển tuyến tính có mô hình tổng quát sau: O(s) = e – tsOPT(s), OPT(s) = . (1.21) Trong đó t - độ trễ vận tải; A(s), B(s) – các đa thức của s. Thay (1.21) vào (1.20) ta được: R(s) = . Trong đó K(s) = - gọi là khâu bù động học; ets – Khâu dự báo lý tưởng. Dễ nhận thấy rằng, khi đối tượng có trễ vận tải, mặc dù hệ thống bền vững tối ưu ban đầu là hệ vật lý khả thực, song bộ điều chỉnh có thể không khả thực, vì để thực hiện hàm dự báo ets phải đo được đại lượng vật lý trước khi nó xảy ra một khoảng thời gian t. Khâu dự báo chỉ có thể thực hiện gần đúng bằng cách phân tích thành chuỗi Taylor hoặc chuỗi Pade rồi cắt bỏ phần đuôi bậc cao. Cách đơn giản hơn là bỏ ets. Khi đó: (1.22) Trong thực tế, hầu hết các đối tượng là những hệ vật lý ổn định hoặc trung tính nên đa thức B(s) không có nghiệm nằm bên phải trục ảo. Ngoài ra, A(s) cũng thường không có nghiệm phải. Trong trường hợp đó, cấu trúc (1.22) thực hiện dễ dàng. 1.3.5. Tham số tối ưu của bộ điều chỉnh bền vững cao. Với luật điều chỉnh (1.22), tham số duy nhất cần xác định là hệ số quán tính q tối ưu. Có thể xác định được giá trị này nếu dựa trên khái niệm “chỉ số dao động mềm”. Lưu ý rằng, không thể áp dụng khái niệm chỉ số dao động m theo nghĩa kinh điển (m=const). Vì trong trường hợp đối tượng có trễ vận tải (t>0), thì với m=const, sự phát biểu mở rộng tiêu chuẩn ổn định Nyquist cho trường hợp dự trữ ổn định trở nên vô nghĩa. Thật vậy, với đối tượng (1.21) hàm truyền của hệ hở có dạng: (1.23) Thay s = - mw + jw, trong đó m là giá trị cho trước; w - tần số; j – đơn vị số ảo, ta nhận được đặc tính tần số mở rộng: (1.24) Công thức (1.24) cho ta thấy, nếu m = const >0, thì với t >0 biểu thức (1.24) sẽ là hàm phân kỳ vì ®¥. Do đó, đặc tính tần số mở rộng (1.24) sẽ bao điểm (-1,j0) một số lần tuỳ ý, và như vậy tiêu chuẩn Nyquist không áp dụng mở rộng được để đánh giá dự trữ ổn định của hệ thống. Tuy nhiên, nếu mềm hoá chỉ số m, có thể làm cho etmw®0 khi tần số w ®¥. Nhờ vậy đặc tính tần số mở rộng của hệ hở sẽ hội tụ và cho phép áp dụng tiêu chuẩn Nyquist mở rộng một cách bình thường. Theo ta biết m là một hàm đơn điệu giảm theo tần số và gọi là “chỉ số dao động mềm”(CDM): , 0£ a £ t. Trong đó: m0 – giá trị đầu (ở tần số w = 0) của CMD; a - hệ số mềm hoá; t - độ trễ vận tải của đối tượng. Với m là CDM, thì hàm WH( -mw +jw) gọi là “đặc tính mềm” (ĐTM). Theo định nghĩa, chỉ số dao động mềm xác định theo công thức: , trong đó hàm mềm hóa: . Giả sử si = -bi + jwi là nghiệm thứ i nào đó của đa thức đặc tính D(s). Ta biết rằng, chỉ số dao động của nghiệm si chính là tỷ số: mi = -bi /wi. Ta có thể viết si = -miw + jwi. Nếu các nghiệm của đa thức đặc tính có chỉ số dao động không nhỏ hơn m0>0, có nghĩa là mi ³ m0. Ta vẽ trên mặt phẳng nghiệm (h. 22) đường gấp khúc AOB tạo với nửa trục thực âm hai góc đối xứng g sao cho ctgg = m0. Hiển nhiên rằng si phải nằm trong ÐAOB, vì -bi /wi ³ ctgg. Như vậy, đường gấp khúc AOB là biên hạn chế và các nghiệm nằn bên phải nó có chỉ số dao động không nhỏ hơn m0 cho trước. Có thể viết những nghiệm nằm trên đường gấp khúc AOB là: s = -m0w + jw. Hình 1.11. Mặt phẳng nghiệm và các đường giới hạn nghiệm khác nhau. jw b m0 f(w,a) m1 f(w,a) M M1 A N N1 O B g x si -bi wi Bây giờ ta xét ý nghĩa đường biên “mềm”. Theo định nghĩa của chỉ số dao động mềm thì đường biên giới hạn nghiệm được bẻ cong (làm mềm) về phía tần số cao, sao cho tiến tới tiệm cận đứng khi w ®¥. Theo yêu cầu đó, chỉ số dao động để tạo đường biên, phải giảm theo tần số theo quy luật: , , trong đó, f(a,w) - gọi là hàm mềm hóa. Đường giới hạn nghiệm theo chỉ số dao động mềm là đường cong gẫy khúc MON với hai nhánh đối xứng (OM và ON) dường như tạo thành do uốn cong từ hai nửa đường thẳng giới hạn đối xứng (OA và OB) theo chỉ số dao động “cứng” (m0 = const). Ý nghĩa của khái niệm chỉ số dao động mềm là cơ sở phương pháp phân tích ổn định và dự trữ ổn định của hệ thống có trễ vận tải, vì với chỉ số dao động “cứng” đặc tính tần số biên độ fa mở rộng H(-m0w + j._.w) của hệ hở tiến tới vô hạn, khi w ® ¥. Do đó, đã làm mất hiệu lực tiêu chuẩn Nyquist để phân tích dự trữ ổn định của hệ thống. Nếu áp dụng chỉ số dao động mềm, thì ta làm việc với đặc tính mềm H(-mw + jw). Khi đó, mọi khó khăn vừa nói trên được giải quyết trọn vẹn. Trong [Mạnh-1999] đã mở rộng và chứng minh tiêu chuẩn Nyquist áp dụng cho dự trữ ổn định hệ thống theo chỉ số dao động mềm và gọi nó là tiêu chuẩn dự trữ ổn định. Tiêu chuẩn này được phát biểu như sau: Điều kiện cần và đủ để cho hệ kín (nhận được sau khi khép kín một hệ hở) bảo tồn độ dự trữ ổn định của hệ hở tương ứng là đặc tính mềm H(-mw + jw) của hê hở không bao điểm (-1,j0) trên mặt phẳng phức. Nếu hệ hở ban đầu có chỉ số dao động mềm không nhỏ hơn , thì để đảm bảo chỉ số đó sau khi khép kín hệ đó, chỉ cần hiệu chỉnh bộ điều chỉnh sao cho đặc tính mềm H(-mw + jw) = O(-mw + jw) R(-mw + jw) không bao điểm (-1,j0). * Với đối tượng không đổi: 0 -1 jQ P H(-mw + jw) Hình 1.12. Đặc tính mềm của hệ hở với hàm truyền Theo tiêu chuẩn Nyquist, điều kiện cần và đủ để hệ kín bảo tồn độ dự trữ ổn định của hệ hở tương ứng là đặc tính mềm H(-mw + jw) của hệ hở không bao điểm (-1,j0) trên mặt phẳng phức, mà tốt nhất là đi qua điểm đó, vì khi đó hệ số truyền của bộ điều chỉnh đạt lớn nhất (h. 1.11). Dễ thấy rằng đặc tính mềm nói trên có biên độ và fa đều đơn điệu giảm theo w . Do vậy, để đảm bảo đặc tính mềm đi qua mà không bao điểm (–1,j0), phải thỏa mãn điều kiện: ; . Rút tw từ phương trình (thứ nhất), sau đó thay vào bất phương trình (thứ hai), ta nhận được điều kiện xác định hằng số quán tính bé nhất: , (1.25) trong đó, m – chỉ số dao động mềm xác định tại tần số khi đặc tính mềm đi qua điểm (-1,j0). Giả sử tại tần số đó, m = 0,367, ta có thể xác định xấp xỉ: qmin @ 1,203t . Thay giá trị này vào bộ điều chỉnh tối ưu: . (1.26) * Với đối tượng bất định. Hình 1.13. Mô hình đối tượng bất định t y(t) 2 1 3 b, O(s) |M(s)| Re Im V(s) ui vi uiq viq j a, Nếu đối tượng biến thiên tuỳ ý trong khoảng nào đó sẽ làm thay đổi độ dự trữ ổn định của hệ thống. Ta gọi là biến thiên “xấu nhất”, khi độ dữ trự ổn định của hệ thống đạt giá trị bé nhất. Khi đó, tương ứng ta có ĐTM “xấu nhất” (Hình 1.11). Vấn đề đặt ra là phải xác định hệ số quán tính bé nhất, sao cho hệ thống có dự trữ ổn định đảm bảo cho trước đối với tập hợp các biến thiên bất định, tức đảm bảo đối với trường hợp xấu nhất. ĐTM xấu nhất của hệ hở là đường bao ngoài của tập các biến thiên bất định. Vậy, chỉ cần xác định q sao cho đường bao đó cắt trục thực xa nhất về bên trái tại điểm (-1,j0). Đối tượng bất định có thể được mô tả bởi mô hình tổng gồm hàm truyền cơ sở (không đổi) và thành phần biến thiên bất định kiểu vòng tròn: D(s) = ½M(s)½rejj. Trong đó: O(s) – hàm truyền cơ sở; D(s) – thành phần biến thiên; ½M(s)½ - hàm biên độ của phần bất định; r Î[0¸1] – bán kính bất định; j Î[0¸ - 2p] – fa bất định. Ta có hàm truyền bất định của hệ hở là: H(s) = R(s)[O(s) + ½M(s)½rejj] = R(s)O(s) + R(s)½M(s)½rejj = WH(s) + ½R(s)½ejj½M(s)½rejj = WH(s) + ½R(s)M(s)½rej(jr+j). H(s) = WH(s) + ½RM(s)½rejj, RM(s) = R(s)M(s). Trong đó, WH(s) = ; f = jr +j Î[jr ¸ jr - 2p]. Thay s = - mw + jw và dùng cách viết (m,jw) Û (-mw + jw), ta được ĐTM bất định: H(m,jw) = WH(m,jw) + ½RM(m,jw)½rejf. (1.27) Tập hợp các đường (1.27) tạo thành một dải bất định với tâm là ĐTM cơ sở. Ký hiệu W1(s) = , ta có WH = . RM(s) = R(s)M(s) = , M1(s) = . Đưa kết quả này vào biểu thức (1.27), ta được: Trong đó: W1(m, jw) =P1 + jQ1 = P1(m, w) + jQ1(m, w); r1=½M1(m, jw)½= r1(m,w) (1.28) Tại điểm mà ĐTM bất định cắt trục thực, thì phần ảo của nó bằng không nên: = Q1 + r1rsinf = 0 Þ singf = , cosf = ± Thay biểu thức cosf vào phần thực của ĐTM trên và rút gọn, ta được: . Để tập các ĐTM bất định của hệ hở chỉ cắt trục thực về bên phải điểm (-1,j0), thì ³1 phải thoả mãn đối với trường hợp xấu nhất, khi đạt cực tiểu. Khi đó, trước biểu thức căn phải là dấu trừ và bán kính bất định phải đạt tối đa: r = 1. Vậy: ³ 1; q³ - qmin = (1.29) Gỉa sử, tập hợp các đối tượng bất định có chỉ số dao động không tồi hơn CDM cho trước. Khi đó, giá trị qmin xác định theo (1.29) đảm bảo cho hệ kín có dự trữ ổn định, tức chỉ số dao động không nhỏ hơn CDM cho trước. Lời giải của bài toán (1.29) xác định biểu thức căn có nghĩa và có thể xác định bằng phương pháp quét theo biến tần số. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH HỆ THỐNG ĐANG LÀM VIỆC 2.1. PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG MÔ HÌNH ĐỐI TƯỢNG ĐANG LÀM VIỆC. Trong chương này trình bầy phương pháp nhận dạng trực tiếp các đối tượng của hệ thống điều khiển tầng (nhiều vòng), đang làm việc. Đối tượng được xét là bất định (có đặc tính không rõ ràng) và được mô hình hoá dưới dạng hàm truyền gồm thành phần cơ sở và phần bất định cộng tính kiểu vòng tròn. Nhận dạng là bài toán quan trọng xác định mô hình đối tượng hay quá trình, cần thiết cho việc tổng hợp hệ thống có hiệu quả. Lý thuyết nhận dạng cơ bản đã được trình bầy một cách hệ thống và khá đầy đủ trong các tác phẩm kinh điển của Eykhoff [10,11], trong đó chủ yếu tập trung vào các phương pháp nhận dạng hệ thống không có liên hệ nghịch. Nhưng trong thực tế, thường không mong muốn hoặc không cho phép ngắt tín hiệu phản hồi vì lý do an toàn hoặc nhiều lý do khác. Từ cuối những năm 1970, vấn đề nhận dạng đối tượng trong hệ kín, đặc biệt là các hệ công nghiệp, được quan tâm nhiều, trong đó coi trọng phương pháp nhận dạng chủ động vì tính hiệu quả và độ tin cậy cao của nó. Trong [12] xét mô hình hàm truyền tổng quát và xác định mô hình nhờ thuật toán “tối ưu hoá vượt khe”. Tuy nhiên, cho đến nay vấn đề nhận dạng đối tượng xét chủ yếu cho hệ một vòng. Với nhu cầu nâng cao chất lượng điều khiển quá trình công nghệ, các hệ điều khiển nhiều vòng được áp dụng rộng rãi. Trong khi đó, vấn đề nhận dạng nhiều đối tượng đồng thời trong hệ thống đang làm việc còn ít được chú ý. Trong chương này nêu phương pháp nhận dạng các đối tượng của hệ nhiều tầng trong điều kiện làm việc bình thường. Một lý do hết sức khó khăn để nhận dạng đối tượng trong nhà máy nhiệt điện là nhà máy vẫn hoạt động bình thường không cho phép dừng lại cũng không cho phép khởi động lại từ đầu để lấy được đặc tính của đối tượng. Cũng có thể nhà sản xuất cũng cho chúng ta đường đặc tính đó. Song sau một thời gian hoạt động thì đối tượng đã thay đổi không còn chính xác giống như ban đầu nữa cho nên nếu tổng hợp hệ thống điều khiển theo số liệu đó thì hệ thống hoạt động sẽ kém chất lượng. Vấn đề ở đây đặt ra là chúng ta phải xác định mô hình của đối tượng trong điều kiện thực tế hệ thống đang làm việc tức là chúng ta chỉ biết được số liệu đo được ở đầu vào và đầu ra của đối tượng. Trong thực tế, các tín hiệu tác động và hệ thống có sự tương quan lẫn nhau rất phức tạp. Do đó, phương pháp nhận dạng dựa vào tác động ngẫu nhiên thường cho kết quả rất kém tin cậy. Tuy nhiên phương pháp nhận dạng đối tượng trong hệ điều khiển nhiều vòng của tác giả PGS.TSKH.VS. Nguyễn Văn Mạnh đưa ra trong tạp chí Khoa Học Và Công Nghệ Nhiệt số 68 tháng 3 năm 2006 đã gải quyết được vấn đề này. Căn cứ vào phương pháp này áp dụng để nhận dạng đối tượng ở nhà máy nhiệt điện Phả Lại 2. Phương pháp nhận dạng sử dụng ở đây dựa vào tác động bất kỳ làm hệ thống thay đổi từ chế độ xác lập này sang chế độ khác. Bài toán nhận dạng này có thể giải bằng thuật toán tối ưu hoá “Vượt khe” được cài sẵn trong chương trình CASCAD [8]. Ta có thể sử dụng để tìm được mô hình đối tượng cần xác định. 2.1.1 Đặt bài toán nhận dạng hệ nhiều tầng. Không làm mất tính tổng quát, để đơn giản ta xét hệ hai vòng (hình 2.1), z(t) y1(t) F2 O2 O1 R2 R1 y3(t) y3(t) Hình 2.1. Hệ điều khiển hai vòng. Trong đó: O1, O2: Lần lượt là đối tượng thuộc vòng 1 và vòng 2. R1, R2: Các bộ điều chỉnh; F2: Khâu phản hồi của vòng điều chỉnh thứ hai. z(t): Giá trị đặt của hệ thống. y1(t), y2(t), y3(t): Các tín hiệu ra đo được của hệ thống. t : Biến thời gian. Vấn đề nhận dạng ở đây đặt ra là, hãy xác định mô hình của các đối tượng chỉ dựa trên các số liệu đo được ở đầu vào và đầu ra của chúng. Trong thực tế, các tín hiệu tác động vào hệ thống có sự tương quan lẫn nhau rất phức tạp. Do đó, phương pháp nhận dạng dựa vào các tác động ngẫu nhiên thường cho kết quả rất kém tin cậy. Dưới đây, xét phương pháp nhận dạng dựa vào tác động bất kỳ làm hệ thống thay đổi từ chế độ xác lập này sang chế độ xác lập khác, ví dụ khi thay đổi giá trị đặt hoặc có nhiễu mạnh. Theo hình 2.1, có thể viết hàm truyền theo các kênh từ đầu vào z, như sau: , (2.1) , (2.2) , (2.3) trong đó, O1(s), O2(s), R1(s), R2(s), F(s) – hàm truyền của các khâu tương ứng cùng tên; Y1(s), Y2(s), Y3(s) – ảnh Laplace của các đáp ứng ra: y1(t), y2(t), y3(t); s – biến số phức; Nếu chia (2.1) cho (2.2) và (2.2) cho (2.3), ta được: , i=1,2. (2.4) Để ý rằng, y1(t) là đáp ứng ra của O1 đối với tín hiệu vào y2(t), còn y2(t) là đáp ứng ra của O2 đối với tín hiệu vào y3(t). Như vậy, hàm truyền của đối tượng bất kỳ trong một hệ phức tạp có thể xác định theo tín hiệu đo được ở đầu vào và đầu ra của đối tượng đó. 2.1.2 Xác định ảnh của tín hiệu hàm thời gian. A1 A2 A3 AN-1 AN A0 t1 t2 t3 tN-1 tN … y(t) Hình 2.2. Đáp ứng thời gian y(t) và đường gấp khúc xấp xỉ. Ở đây có thể dùng mô hình trạng thái chứa trễ vận tải. Nhưng, để tổng hợp hệ thống theo quan điểm bền vững chất lượng cao [6], thì tốt hơn nếu mô hình sẵn có dưới dạng hàm truyền. Giả sử có đường cong thực nghiệm y(t), t³0 (hình 2.2). Ta có thể xấp xỉ nó bởi một đường gấp khúc với N đoạn thẳng: A0-A1-A2-...-AN, trong đó, đoạn cuối cùng AN-1-AN kéo dài tới vô tận. Tọa độ của các điểm Ai là [ti , y(ti)], trong đó, điểm gốc A0 với [t0=0, y(t0)=0]. Hệ số góc của mỗi đoạn Ai-1-Ai là: . (2.5) Ta định nghĩa một hàm thực như sau: . (2.6) Khi đó, có thể biểu diễn đường gấp khúc xấp xỉ của y(t) theo công thức: y(t) = – k0f(t-t0) + k1f(t-t0) – k1f(t-t1) + k2f(t-t1) – k2f(t-t2) + k3f(t-t3) – ... + kNf(t-tN). Nhóm theo từng cặp biểu thức trên, ta được: . (2.7) Thực hiện phép biến đổi Laplace đối với công thức (2.7), để ý đến tính chất (2.6), ta được: . (2.8) Áp dụng công thức (2.8) đối với (2.4), sau khi giản ước, ta được hàm truyền của đối tượng: , (2.9) trong đó, x(t) – tín hiệu vào; Nx, , – số đoạn xấp xỉ, hệ số góc và điểm đầu đoạn xấp xỉ thư i của đường cong x(t); y(t) – tín hiệu ra; Ny, , – các đại lượng tương tự của y(t). 2.1.3 Xác định hàm truyền của đối tượng. Công thức hàm truyền (2.9) của đối tượng có dạng phi cấu trúc, chưa dùng được trong bài toán tổng hợp hệ thống. Do vậy, phải đưa nó về dạng có cấu trúc, ví dụ: , (2.10) trong đó: (m,n,q) – là cấu trúc của mô hình bao gồm: bậc tử thức, mẫu thức và bậc phi tĩnh; X={b0,b1,…,bm,a1,a2,…,an,t} – véctơ tham số, trong đó, t – trễ vận tải; b0 – hệ số truyền. Trong nhiều trường hợp, bài toán nhận dạng sẽ giải dễ dàng hơn, nếu thay vì (2.10), dùng mô hình dưới dạng tích các nhân tử tam thức: , (2.11) trong đó, các hệ số bi chỉ tồn tại với i=0,1,…m, còn ai chỉ tồn tại với i=1,2,…n. Nếu chắc chắn đối tượng là một khâu phi chu kỳ, có thể dùng dạng tích các nhị thức: . (2.12) Để xác định cấu trúc và các tham số của mô hình, có thể đặt bài toán mô hình hoá tối ưu theo điều kiện tổng bình phương sai lệch tối thiểu trong miền phức: . (2.13) Nếu cho s=jw; - đơn vị ảo, w - tần số, ta có bài toán tối ưu hóa mô hình như sau: . (2.14) Bài toán (2.14) có thể giải bằng thuật toán tối ưu hoá “Vượt khe hướng chiếu affine” [13] với nhiều cấu trúc (m,n,q) khác nhau. Sau đó, chọn lời giải tốt nhất - ứng với tổng bình phương sai lệch nhận được bé nhất. Ta gọi đó là mô hình cơ sở, nó mang ý nghĩa “trung bình” tối ưu trong miền sai số của đối tượng. 2.1.4 Sai số mô hình hóa và mô hình bất định. Vì đặc tính của đối tượng thực có thể chiếm vị trí bất kỳ trong miền sai số, do vậy nói chung đối tượng thực không trùng với mô hình cơ sở. Theo quan điểm tổng hợp bền vững [5,6,13], để lường trước các biến thiên đó, có thể dùng mô hình bất định như sau: , (2.15) trong đó, = – mô hình cơ sở; – thành phần bất định kiểu đĩa tròn; r - bán kính bất định trong khoảng ; j – fa bất định trong khoảng ; – gọi là “nhân” bất định, có thể chọn một trong những dạng (2.10)-(2.12) với t º0. Vì || º1 nên giá trị t không ảnh hưởng đến |M(s)| của thành phần bất định. Cho s = jw, ta được đặc tính tần số bất định: . (2.16) Ta thấy, ứng với mỗi w xác định, cặp biến r,j sẽ tạo ra một điểm của đường cong nằm trên đĩa tròn, tâm là và bán kính bằng . Nếu thay đổi w từ 0 đến ¥, thì mô hình (2.16) vẽ lên một đường đặc tính tần số biến thiên bất định. Vậy, để mô hình (2.15) mô tả được toàn bộ dải bất định của đối tượng, nhờ đó đảm bảo hiệu quả giải bài toán tổng hợp, thì tập các thể hiện (2.16) phải bao trùm các trường hợp biến thiên có thể của đối tượng. Yêu cầu đó được thể hiện bằng bài toán tối ưu hóa sau: , (2.17) , (2.18) trong đó, M(s,A) – “nhân” bất định, có thể chọn một trong các dạng (2.10)-(2.12) với t º0 (vì || º1"t, không làm thay đổi |M(s)|; D(jw) - sai lệch giữa đặc tính thực nghiệm (2.9) và mô hình cơ sở, xác định theo công thức: , . (2.19) Ở đây, điều kiện ràng buộc (2.18) đảm bảo cho tập hợp các đặc tính bất định (2.16) phủ lên các biến thiên bất định có thể của số liệu thực nghiệm. Để giải bài toán (2.17)-(2.18), cách hiệu quả nhất là đưa nó về dạng bài toán tối ưu hóa vô điều kiện tương đương [13], như sau: , (2.20) trong đó, Y(A) – “hàm phạt” luôn dương, xác định theo quan hệ: , ; (2.21) p>0 - hệ số phạt đủ lớn, ví dụ chọn trong khoảng: 10¸106. Dễ thấy rằng với hệ số p đủ lớn, lời giải của bài toán (2.20) hoàn toàn thỏa mãn (2.17)-(2.18), tức là chúng tương đương nhau. Hàm J(A) thường có khe sâu dọc theo biên ràng buộc (2.21), do vậy, ở đây hiệu quả nhất là áp dụng thuật toán tối ưu hóa “Vượt khe hướng chiếu affine”. Có thể tóm tắt trình tự nhận dạng đối tượng trong hệ đang làm việc, gồm các bước sau: - Đầu tiên, căn cứ vào thời điểm xuất hiện tín hiệu nào đó tác động vào hệ thống, ghi lại các quá trình thay đổi tín hiệu ở phía đầu vào và đầu ra của đối tượng cần xét. Chọn dải tần ảnh hưởng nhất (dải cơ bản): wmin¸wmax, và xác định N giá trị tần số phân bố theo cấp số nhân: w1=wmin, wi+1=qwi, i=1,2,…,N-1, q=(wmax/wmin)1/(N-1). Sau đó, theo (2.9) tính mảng Oyx(jwi), i=1,2,…,N. Có thể bổ sung số liệu từ các thí nghiệm trước đó. - Đặt mảng Oyx(jwi) vào (2.14). Dùng thuật toán vượt khe giải bài toán này với nhiều cấu trúc khác nhau của mô hình cơ sở. Kết quả thu được hàm truyền cơ sở tối ưu . - Tính theo (2.19) sai lệch giữa mô hình cơ sở và số liệu thực nghiệm: D(jwi), i=1,2,…,N. Giải bài toán (2.20) bằng thuật toán vượt khe, nhận được “nhân” bất định tối ưu: M(s,A*). Từ đó có mô hình (2.15) phủ lên các đặc tính tần số thực nghiệm đã xét của đối tượng. 2.2. NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG THEO SỐ LIỆU VẬN HÀNH BÌNH THƯỜNG TẠI NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN PHẢ LẠI 2. 2.2.1. Khái quát chung về sơ đồ điều khiển mức nước bao hơi của nhà máy. Hệ thống điều khiển mức nước nằm trong tổ hợp hệ thống điều khiển DCS của toàn bộ nhà máy. Hệ thống điểu khiển mức nước bao hơi của nhà máy sử dụng hai khối PID điều khiển là: PID điều khiển vòng ngoài và bộ PID điều khiển vòng trong. Ngoài ra trong sơ đồ điều khiển còn sử dụng các khối tính toán để sử lý kết quả đo đạc từ các đầu đo gửi về. Tín hiệu đo mức nước của bao hơi được lấy từ bốn đầu đo khác nhau đảm bảo độ tin cậy của tín hiệu. Đồng thời những kết quả này còn được hiệu chỉnh qua áp suất của bao hơi để tăng độ chính xác cho kết quả đo. Sơ đồ khối hệ thống điều khiển mức nước bao hơi được trình bày ở hình trang bên. - L g H(t) - O2(s) R2 O1(s) R1 B(s) Hình 2.3: Sơ đồ cấu trúc của hệ thống điều khiển m%(t) q(t) Từ sơ đồ khối trên ta có sơ đồ cấu trúc điều khiển như sau: Trong đó: g: Giá trị đặt bằng số. L: Tổ hợp tác động nhiễu. H: Đáp ứng đầu ra của hệ thống. R1, R2: Lần lượt bộ điều chỉnh vòng ngoài và vòng trong. O1, O2, B: Lần lượt là đối tượng mức nước và van cấp nước của hệ thống theo kênh điều chỉnh và đối tượng theo kênh tác động nhiễu. 2.2.1. Nhận dạng đối tượng. Từ những lý luận ở trên kết hợp với những số liệu thu thập được ở nhà máy Nhiệt Điện Phả Lại 2 ta đi nhận dạng đối tượng theo số liệu đang vận hành bình ở nhà máy. Ta khảo sát ở các chế độ tải 300 MW (ứng với chế độ tải 100%); 220 MW (ứng với chế độ tải 75%) và 150 MW (ứng với chế độ tải 50%). Ở dải rộng công suất như vậy kết quả thu được sẽ đem đến sự tin cậy cũng như đại diện được cho đối tượng ta đang xét. Theo lý luận trên để xác định đối tượng đang vận hành, thì yếu tố quan trọng là phải xác định tín hiệu vào và ra khỏi đối tượng. Qua theo dõi đồ thị vận hành của nhà máy, khi thấy sự thay đổi của tải làm cho hệ thống chuyển từ trạng thái xác lập này sang chế độ xác lập khác ta ghi lại sự thay đổi đó dưới dạng bảng số, sau đó dùng chương trình CASCAD vẽ đặc tính thời gian như các hình dưới đây rồi chuyển số liệu sang tần số biên độ pha. Điều quan trọng mà ta cần lưu ý trong phương pháp này là điểm lấy tín hiệu vào ra là phải cùng thời điểm và có sự thay đổi (xuất hiện xung tác động) của tín hiệu tác động đầu vào. Thời gian đủ dài sao cho hệ thống đã xác lập trở lại sau quá trình điều chỉnh của bộ điều chỉnh. 2.2.1.1. Nhận dạng đối tượng vòng trong và vòng ngoài. * Xét ở chế độ tải 300MW, 220 MW, 150 MW khi thấy sự thay đổi tải ta ghi lại sự thay đổi đó dưới dạng bảng số liệu rồi vẽ lại trên hệ trục toạ độ ta có được như sau (số liệu ở phụ lục): Hình 2.4. Tín hiệu thay đổi mức nước bao hơi H(mm) khi có tác động nhiễu lưu lượng hơi. 1, 2, 3 - nhận được từ theo dõi ở nhà máy ở phụ tải 300, 220, 150 MW. m% Hình 2.5. Tín hiệu thay đổi độ mở của van khi có tác động nhiễu lưu lượng hơi. 1, 2, 3 nhận được từ theo dõi ở nhà máy ở phụ tải 300, 220, 150 MW. Hình 2.6. Tín hiệu thay đổi lưu lượng nước cấp q (kg/s). 1, 2, 3 nhận được từ theo dõi ở nhà máy ở phụ tải 300, 220, 150 MW. Từ số liệu ở trên, trong chế độ đồ thị của CASCAD ta dựng đặc tính tần số của nó tương ứng với ba phụ tải nói trên. Sau đó căn cứ theo các đường đặc tính tần số xác định các bộ số tần số cho bài toán nhận dạng, xác định hàm truyền của đối tượng tương ứng với mỗi phụ tải. Kết quả nhận dạng bằng phương pháp “Vượt khe” [8] cho ta các mô hình hàm truyền của đối tượng ở các phụ tải khác nhau. ; ; . Các hàm truyền khác nhau này chứng tỏ rằng ở miền phụ tải làm việc của mình đối tượng điều chỉnh có tính chất động học thay đổi một cách bất định. Các hàm truyền nhận được ở các tải khác nhau: 300, 220, 150 MW là một số dạng cụ thể của tập hợp những biến thiên bất định của đối tượng bất định. Hình 2.7. Đặc tính tần số biên độ pha của đối tượng Ta nhận thấy ở mỗi chế độ tải khác nhau cho một đường đặc tính tần số biên độ pha khác nhau mà nguyên nhân do bản chất phi tuyến của đối tượng. Như vậy đối tượng của ta là đối tượng bất định việc nhận dạng theo mô hình sau: O(s) = O0(s) + D(s) Quá trình nhận dạng đối tượng bất định ở đây bắt đầu bằng việc xác định mô hình hàm truyền cơ sở của đối tượng. Dựa trên các bộ số liệu tần số vừa tính được tiến hành bước tối ưu hoá mô hình hàm truyền cơ sở sao cho hàm mục tiêu, tức tổng các bình phương sai số của mô hình đạt giá trị bế nhất. Quá trình tối ưu hoá mô hình thực hiện trên CASCAD theo phương pháp “Vượt khe” [8]. Kết quả tối ưu hoá cho hàm truyền cơ sở của đối tượng là: Đường đặc tính tần số của mô hình cơ sở nhận được trên đây dẫn trên hình 2.7. Bước tiếp theo là xác định phần biến thiên bất định của mô hình. Để làm việc đó người ta xác định độ biến thiên lớn nhất của đặc tính tần số so với đặc tính cơ sở. Đó là, tại mỗi điểm (ứng với mỗi tần số) trên đường cong đặc tính tần số cơ sở người ta lấy làm tâm và xác định một hình tròn sao cho với bán kính bé nhất mà nó chứa tất cả các điểm đặc tính tần số biến thiên. Sau khi xác định các bán kính tối thiều nói trên, tức độ biến thiên tối đa của mô hình ứng với một loạt giá trị tần số trong giải ta cần xét, người ta tiến hành bước tối ưu hoá mô hình phần biến thiên trên các cáp theo thuật toán “Vượt khe”. Kết quả, nhận được mô hình phần biến thiên tối đa phần bất định như sau: , với r Î [0¸1], j Î[0¸2p] , s = j w. Hàm truyền của đối tượng vòng ngoài O1 là: với r Î [0¸1], j Î[0¸2p] , s = j w. Tương tự bằng thao tác nhận dạng trong CASCAD ta thu được hàm truyền của đối tượng vòng trong O2 là: 2.2.1.2. Nhận dạng đối tượng theo kênh nhiễu. Hình 2.8 Sự thay đổi về mức nước. Hình 2.9. Sự thay đổi lưu lượng hơi Kết quả nhận dạng bằng phương pháp “Vượt khe” [8] cho ta hàm truyền đối tượng là: . CHƯƠNG 3: TỔNG HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN Trong chương này trình bày phương pháp để tổng hợp hệ thống điều khiển số cho hệ điều chỉnh hai tầng và tính toán bộ điều chỉnh mức nước bao hơi cho nhà máy nhiệt điện Phả Lại 2. 3.1. PHƯƠNG PHÁP TỔNG HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN SỐ CHO HỆ HAI VÒNG. Chất lượng điều chỉnh của hệ hai vòng đã đem đến kết quả rất khả quan trong điều chỉnh công nghiệp đặc biệt là trong các quá trình nhiệt, khi đối tượng điều khiển có quán tính lớn và chịu ảnh hưởng mạnh của tác động nhiễu. Từ khi kỹ thuật vi xử lý và điều khiển số ra đời người ta càng quan tâm nhiều hơn đến việc tổng hợp hệ thống điều khiển số hai vòng, song tính phức tạp của hệ thống nên lời giải nhận được của hệ thống không đem lại kết quả mong muốn hoặc kết quả không tối ưu do đó khi đặt tham số hệ thống người ta phần lớn dựa trên kinh nghiệm là chính. Trong bối cảnh đó quan điểm tổng hợp cấu trúc bền vững cao [1] ra đời là cơ sở lý luận để tổng hợp hệ thống điều chỉnh liên tục cũng như bộ điều chỉnh số đem đến lời giải đơn giản mà có hiệu quả cao. Dưới đây sẽ trình bày phương pháp phân tích hệ thống để tổng hợp hệ thống điều khiển số cho hệ hai tầng dựa trên quan điểm bền vững tối ưu chất lượng cao. Giả sử ta có một hệ thống điều khiển số hai tầng có cấu trúc như (hình 1) dưới đây, trong đó g – giá trị đặt bằng số; L - tổ hợp tác động nhiễu; y – đáp ứng đầu ra của hệ thống; R1(z), R2(z) - lần lượt là các hàm truyền đạt của bộ điều chỉnh số vòng ngoài và vòng trong; O1(s), O2(s), B(s) - lần lượt là hàm truyền đạt của đối tượng tại vòng ngoài, vòng trong của hệ thống theo kênh điều chỉnh và đối tượng theo kênh tác động nhiễu; s - biến số phức; z = eTs; WZOH là hàm truyền đạt của khâu giữ mẫu bậc không. L g y - O2(s) W2ZOH R2(z) O1(s) R1(z) W1ZOH B(s) Hình 3.1: Sơ đồ cấu trúc của hệ thống điều khiển số hai vòng Vấn đề đặt ra là tổng hợp hai bộ điều chỉnh số trên sao cho hệ thống làm việc ổn định, bền vững, chất lượng cao mà đơn giản nhất. Đặc điểm chung đáng chú ý của hệ hai vòng đang xét ở trên là sự chênh lệch hay sự khác biệt giữa tốc độ tác động của các vòng điều khiển. Càng ở những vòng trong thì tốc độ tác động càng nhanh. Do đó khi vòng trong có tác động điều khiển thì vòng ngoài hầu như chưa có tác động gì hay không có ảnh hưởng gì đến tác động của vòng điều khiển trong. Cho đến khi có tác động của vòng ngoài thì vòng trong đã xác lập rồi. Như vậy có thể coi rằng giữa các vòng điều khiển hầu như không có tác động ảnh hưởng lẫn nhau. Với quan điểm trên, việc tổng hợp cấu trúc bộ điều khiển trở nên hết sức đơn giản. Ta bắt đầu tổng hợp cấu trúc bộ điều khiển từ vòng trong ra đến vòng ngoài. Khi tổng hợp cấu trúc của bộ điều khiển vòng trong thì coi như vòng ngoài không làm việc. Còn khi tổng hợp cấu trúc bộ điều khiển vòng ngoài thi coi vòng trong đã được xác lập rồi. Do đó ta đưa ra hai sơ đồ tương đương với sơ đồ hai vòng trên như sau: y2 - g2 R2(s) O2(s) Hình 3.2. Sơ đồ điều chỉnh vòng trong - y1 g1 R1(s) O1(s) L B(s) Hình 3.3. Sơ đồ điều chỉnh vòng ngoài Trong đó: R1(s), R2(s): Lần lượt là các bộ điều chỉnh vòng ngoài và vòng trong. O1(s), O2(s): Lần lượt là các đối tượng cần điều chỉnh ở vòng ngoài và vòng trong. g1, g2: Lần lượt là các giá trị đặt của bộ điều chỉnh vòng ngoài và vòng trong. y1, y2: Lần lượt là đáp ứng đầu ra của vòng ngoài và vòng trong. Dựa theo quan điểm tổng hợp cấu trúc bền vững cao [1] cấu trúc bền vững tối ưu của hệ một vòng điển hình phải thoã mãn: H(s) = R(s).O(s) = . Suy ra: R(s) = .OPT(s)-1. (3.1) Trong đó: O(s) = e-ts.OPT(s): Hàm truyền của đối tượng. OPT(s): Phần hàm truyền không có trễ của đối tượng. e-ts: Hàm truyền phần trễ thuần tuý của đối tượng t: Thời gian trễ của đối tượng; R(s): Hàm truyền của của bộ điều chỉnh. H(s): Hàm truyền của của hệ hở; q: Hằng số quán tính của hệ điều chỉnh tối ưu, thoả mãn q>0 và q càng nhỏ càng tốt, để dảm bảo độ tắt dần của hệ y > 0,9, thì hằng số quán tính tối ưu có thể tính theo công thức: qmin = . (3.2) Trong đó: m – là chỉ số dao động mềm xác định tại tần số mà đặc tính mềm đi qua điểm (-1,j0). Xét bộ điều chỉnh vòng ngoài: Theo công thức (3.1) ta có: R1(s) = .O1PT(s)-1. Để đảm bảo ổn định đối với bộ điều chỉnh vòng ngoài chọn m1 = 0,367; y=0,9 thì ta có q1 = 1,023t1. Bộ điều chỉnh vòng ngoài trở thành: R1(s) = .O1PT(s)-1. Xét bộ điều chỉnh vòng trong: Theo công thức (3.2) ta có: R2(s) = .O2PT(s)-1. Đối với bộ điều chỉnh vòng trong ta cần tăng tính dự trữ ổn định của hệ thống đảm bảo cho y > 0,9 ta chọn m2 = 0,7. Khi đó theo công thức (3.2) ta có: q2 = = 2,387t. Khi đó ta có: R2(s) = O2PT(s)-1. Dựa theo quan điểm tổng hợp bền vững tối ưu chất lượng cao trong hệ liên tục trên ta đi xác định bộ điều chỉnh trong hệ thống điều khiển số. Xét sơ đồ điều khiển số một vòng như (hình 3) sau: y g - R(z) O(s) L B(s) WZOH Hình 3.4. Sơ đồ cấu trúc hệ thống điều khiển số một vòng. Trong đó: R(z) – hàm truyền của bộ điều khiển số; WZOH – hàm truyền của khâu giữ mẫu bậc không; O(s), B(s) là hàm truyền của đối tượng theo kênh điều khiển và kênh nhiễu; u – tín hiệu đặt đầu vào; y – đáp ứng tín hiệu ra; L - tổ hợp tác động nhiễu; Với khâu giữ mẫu bậc không có phương trình hàm truyền đạt là: . Hay: . Như vậy ta có thể tách khâu giữ mẫu thành hai phần: (1-z-1) và khi đó sơ đồ ở (hình 3) trở thành sơ đồ tương đương sau: y g - R(z) O(s) L B(s) 1-z-1 Hình 3.5. Sơ đồ biến đổi cấu trúc hệ thống điều khiển số một vòng. g Hình 3.6. Sơ đồ điều chỉnh tương đương - y R*(s) L B(s) Sau khi tách WZOH thành hai phần, một phần chứa z, một phần chứa s. Ta gộp phần chứa z với bộ điều chỉnh còn phần chứa s với đối tượng. Khi đó ta được sơ đồ tương đương sau: Bây giờ bài toán trở về với bài toán tổng hợp bộ điều khiển một vòng quen thuộc. Đặt . Khi đó bộ điều chỉnh có dạng: . Số hoá bộ điều chỉnh trên ta thu được: Từ đó ta có: Þ Cuối cùng ta thu được: Nếu bỏ qua thành phần trễ thì ta có: Ta có thể đưa bộ điều khiển về dạng tương tự như trong hệ liên tục như sau. Đặt s* =1 – z-1. Khai triển thành chuỗi Taylor ta có: s* = 1 – e-Ts = 1 – (1 – Ts + ) Loại bỏ phần mũ bậc cao ta thu được kết quả cuối cùng là: s* = Ts. Vậy cuối cung ta có: . Như vậy ta có thể thấy được sự tương quan giữa bộ điều khiển bền vững tối ưu chất lượng cao trong hệ liên tục và hệ rời rạc. Điều càng giúp đỡ cho chúng ta tổng hợp được một cách thuận tiện và dễ dàng bộ điều khiển số dựa trên quan điểm bền vững tối ưu. Qua thành phần của O*(z) trên cũng lý giải cho chúng ta thấy được vì sao chất lượng điều chỉnh lại phụ thuộc vào thời gian trích mẫu. Qua cấu trúc của bộ điều chỉnh ta thấy rằng mỗi bộ điều chỉnh có một tham số duy nhất là q, phải xác định q sao cho hệ thống đảm bảo độ dự trữ ổn định tức là đặc tính mềm của hệ hở không bao điểm (-1,j0). 3.2. TỔNG HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỨC NƯỚC BAO HƠI CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN PHẢ LẠI 2 Mô hình hàm truyền của hai đối tượng mà ta cần điều chỉnh là đối tượng bao hơi O1(s) và van điều chỉnh nước cấp O2(s): O1(s) = 4,604e – 24,926s. O2(s) = 3,006e – 9,638s. Trong đó đối tượng van nước cấp là đối tượng vòng trong; đối tượng bao hơi là đối tượng vòng ngoài của hệ thống điều chỉnh. Theo những lý luận trên ta đi tổng hợp riêng rẽ từng bộ điều chỉnh. Đầu tiên ta tổng hợp cấu trúc bộ điều chỉnh ở vòng trong. 3.2.1. Bộ điều chỉnh vòng trong R2(z). Theo cấu trúc bộ điều chỉnh bền vững chất lượng cao có dạng: (3.3) Trong đó: Z{O2PT(s)-1} và q2 ta cũng cần xác định. Xác định z{O2PT(s)-1}, ta có: = Theo tài liệu [2] áp dụng công thức biến đổi sang hàm z ta được: O2PT(z) = . Trong đó: T là thời gian trích mẫu. Thay vào công thức (3.3) ta có: Ứng với mỗi thời cắt mẫu cho ta một bộ tham số của bộ điều chỉnh: * Với thời gian cắt mẫu T = 0,25 giây cho ta bộ điều chỉnh: 3.2.2. Bộ điều chỉnh vòng ngoài R1(z). Theo cấu trúc bộ điều chỉnh bền vững chất lượng cao có dạng: (3.4) Trong đó: Z{O1PT(s)}-1 và q cần xác định. Xác định Z{O(s)}-1, ta có: O1PT(s) = Thực hiện phép biến đổi quy đồng mẫu số và đồng nhất các hệ số trên tử số ta được: 4,604 = A.(1 + 12,627s+40,043s2) + (Bs+C)s Þ A + 12,627A.s + 40,043As2 + Bs2 + Cs = 4,604. Þ A + s(12,627A + C) + s2(40,043A + B) = 4,604. Þ Giải ra ta được: Khi đó ta có: . = = = Theo tài liệu [2] áp dụng công thức biến đổi sang hàm z ta được: . Đặt: D = e-0,1575Tcos(0,013T). E = e-0,1575Tsin(0,013T). F = e-0,315T Trong đó: T là thời gian trích mẫu. Thay vào biểu thức trên ta có: O1PT(z) = Thực hiện quy đồng phân thức cho biểu thức O1PT(z) trên ta được: Tử số = 4,604z(z2 – 2Dz + F) – 4,604(z – 1)(z2 – Dz) – 55,899Ez(z – 1) = z2(4,604 – 4,604D – 55,899E) + z(4,604F – 4,604D + 55,899E). Mẫu số = (z – 1)(z – 2Dz +F) Đặt: M = 4,604 – 4,604D – 55,899E. N = 4,604F – 4,604D + 55,899E. Thay vào biểu thức trên ta có: O1PT = Thay vào công thức (3.4) ta có: . Ứng với mỗi thời cắt mẫu cho ta một bộ tham số của bộ điều chỉnh: * Với thời gian cắt mẫu T = 0,25 giây cho ta bộ điều chỉnh: Công việc còn lại ta đi xác định hai tham số q1 và q2, việc này thực hiện đơn giản nhờ chương trình “CASCAD”. Kết quả cuối cùng ta thu được hai bộ điều chỉnh là: Từ kết quả trên ta có đặc tính mềm của hệ hở và đặc tính quá độ của hệ thống được trình bày ở hình dưới đây: Hình 3.7. Đặc tính mềm của hệ hở Hình 3.8. Đặc tính biên độ của hệ kín. Hình 3.9: Đặc tính quá độ của hệ thống. * Đánh giá chất lượng điều chỉnh: Từ đặc tính mềm của hệ hở ta thấy: đi qua điểm (-1;j0) đảm bảo cho ._.