Nghiên cứu xây dựng bộ điều khiển thích nghi phức hợp

BỘ CÔNG THƯƠNG
VIỆN NGHIÊN CỨU ĐIỆN TỬ, TIN HỌC, TỰ ĐỘNG HÓA
—

–

˜

&

™

—

–

BÁO CÁO KẾT QUẢ THỰC HIỆN
ĐỀ TÀI NCKH&PTCN CẤP BỘ NĂM 2010
Tên đề tài:
NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH
NGHI PHỨC HỢP

Cơ quan chủ trì:
Chủ nhiệm đề tài:








VIỆN NGHIÊN CỨU ĐIỆN TỬ, TIN HỌC, TỰ ĐỘNG HÓA

TRỊNH HẢI THÁI


HÀ NỘI – 2010


BỘ CÔNG THƯƠNG
VIỆN NGHIÊN CỨU ĐIỆN TỬ, TIN HỌC, TỰ ĐỘNG HÓA
—

–

˜

&

™

—

–

BÁO CÁO KẾT QUẢ THỰC HIỆN
ĐỀ TÀI NCKH&PTCN CẤP BỘ NĂM 2010
Tên đề tài:
NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH
NGHI PHỨC HỢP







CƠ QUAN CHỦ TRÌ
VIỆN TRƯỞNG




Nguyễn Thế Truyện

CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI


1
MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 3

1.1 Cơ sở pháp lý/ xuất xứ của đề tài 3
1.2 Tính cấp thiết và mục tiêu nghiên cứu của đề tài 3
1.2.1 Tính cấp thiết 3
1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu 4
1.3 Mô tả phương pháp nghiên cứu 4
1.4 Nội dung nghiên cứu 5
1.5 Tình hình nghiên cứu trong nước 5
1.6 Tình hình nghiên cứu ngoài nước 6
1.6.1 Tổng quan 6
1.6.2 Một số ví dụ bộ điều khiển thích nghi phức hợp 8
1.6.3 Bộ điều khiển thích nghi phức hợp của hãng CyboSoft –MFA
controller 8
1.6.4 Bộ điều khiển OMAT’ adaptive control system của Omative . 11
1.6.5 Phần mềm điều khiển thích nghi của hãng Siemens 13
1.7 Cơ sở nghiên cứu lý thuyết điều khiển thích nghi 15
1.7.1 Khái niệm chung 15
1.7.2 Phân loại các hệ thích nghi 16
1.7.3 Sơ đồ tổng quát của hệ thích nghi 18
1.7.4 Phương pháp giải sai phân 19
CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ CHẾ TẠO BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI
PHỨC HỢP 23
2.1 Xây dựng mô hình hệ thống điều khiển thích nghi phức hợp 23
2.2 Xây dựng phần mềm điều khiển thích nghi phức hợp 29
2.2.1 Phân tích lựa chọn các phương pháp 29
2.2.2 Xây dựng phần mềm điều khiển thích nghi phức hợp sử dụng
phương pháp mô hình tham chiếu 30
2.3 Xây dựng phần mềm điều khiển thích nghi phức hợp sử dụng
phương pháp nơron 37
2.3.1 Sơ đồ khối bộ điều noron thích nghi 37
2.3.2 Giải mô hình bằng phương pháp toán học 40

2
CHƯƠNG 3: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 42
3.1 Thử nghiệm từng khối 42
3.1.1 Thử nghiệm trên Matlab 42
3.1.2 Thử nghiệm trên bộ điều khiển 46
3.2 Thử nghiệm bộ điều khiển thích nghi sử dụng mô hình tham chiếu50
3.2.1 Thử nghiệm trên Matlab 50
3.2.2 Thử nghiệm trên bộ điều khiển điều khiển đối tượng mô phỏng57
3.3 Thử nghiệm so sánh bộ điều khiển PID của siemens và bộ điều
khiển thích nghi phức hợp 63
3.4 Thử nghiệm bộ điều khiển thích nghi phức hợp khi thông số mô
hình thay đổi online 66
3.5 Thử nghiệm bộ điều khiển thích nghi phức hợp với đối tượng thực
tế ( bộ gia nhiệt) 70
3.6 Thử nghiệm bộ điều khiển sử dụng mạng noron 72
3.7 Thử nghiệm thực tế 75
3.7.1 Mô tả tóm tắt công nghệ hệ thống xử lý nước nấu 75
3.7.2 Thử nghiệm điều khiển pH 77
3.7.3 Kết quả thử nghiệm 79
3.8 Kết luận 80
LỜI CẢM ƠN 81
TÀI LIỆU THAM KHẢO 82
PHỤC LỤC 84

3
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
1.1 Cơ sở pháp lý/ xuất xứ của đề tài
Đề tài “Nghiên cứu xây dựng bộ điều khiển thích nghi phức hợp” được thực hiện
theo:
Hợp đồng nghiên cứu khoa học và phát triển công nghệ số 53.10.RD/HĐ-KHCN
giữa Bộ Công Thương (Bên A) và Viện Nghiên cứu Điện tử, Tin Học, Tự động hóa
(Bên B) ký ngày 09 tháng 02 năm 2010.
1.2 Tính cấp thiết và mục tiêu nghiên cứu của đề tài
1.2.1 Tính cấp thiết
Cùng với sự phát triển nhanh chóng của khoa học kỹ thuật, công nghiệp hóa hiện
đại hóa ngày càng chiếm vị trí quan trọng trong đời sống xã hội. Việc sử dụng một
cách triệt để nguồn năng lượng, tăng năng suất lao động và sản lượng sản phẩm, cải
tiến môi trường làm việc và cải thiện nhu cầu cuộc sống của con người luôn tiến hành
song song với tự động hóa.
Tự động hóa các quá trình sản xuất đòi hỏi phải hoạt động liên tục và có tính ổn
định, hạn chế sự gián đoạn, vì vậy nhu cầu thiết kế bộ điều khiển thích nghi phức hợp
là rất cần thiết.Ta có thể lấy vài ví dụ như trong công nghệ xử lý nước thải, bộ điều
khiển thích nghi được ứng dụng để nâng cao chất lượng điều khiển và hiệu suất của
các công đoạn xử lý, nhận dạng các ngành công nghiệp nặng như than, thép, đúc…,
giao thông vận tải, truyền thông đặc biệt là trong kỹ thuật robot và máy thông minh,
trong lĩnh vực gia công cắt gọt điều khiển thích nghi ứng dụng nâng cao hiệu quả quá
trình gia công.
Trong quá trình gia công cắt gọt nói chung và phay trên máy CNC nói riêng , hệ
thống thích nghi giúp cho máy thực hiện trong điều kiện an toàn về máy , dụng cụ ,
người đứng máy . Ngoài ra trong điều kiện được trang bị các cảm biến đầy đủ, với hệ
thống phần mềm can thiệp thông qua tính toán tức thời với tốc độ cao cho phép hệ

thống luôn được gia công với chế độ cắt tối ưu.Qua đó tiết kiệm được thời gian gia
công cơ bản, năng suất cao, chi phí thấp dẫn đến hiệu quả đầu tư các máy gia công
theo chương trình số có hiệu quả

4
Ứng dụng điều khiển thích nghi là giải pháp tích cực, dựa trên giám sát trực tuyến
các thông số đầu ra của quá trình công nghệ và hiệu chỉnh các thông số đầu vào theo
thời gian thực.
Hiện nay ở Việt Nam các công trình tự động hóa lớn đều do nước ngoài cung cấp
lắp đặt hoặc công ty trong nước tích hợp dựa trên phần cứng và phần mềm của nước
ngoài. Nếu chỉ tính riêng phần cứng và phần mềm trong hệ thống tự động hóa thì phần
mềm chiếm giá trị khoảng 50-60%, thậm chí lớn hơn. Phần mềm điều khiển có giá trị
gia tăng cao, tuy nhiên các đơn vị trong nước chưa tập trung nghiên cứu xây dựng các
module phần mềm cho hệ thống điều khiển tự động. Mảng thị trường này có thể coi
còn bỏ ngỏ và có tiềm năng lớn. Chủ động trong việc xây dựng phần mềm điều khiển
là bước đầu tiến tới làm chủ công nghệ điều khiển các nhà máy tại Việt Nam. Điều này
có ý nghĩa rất lớn về mặt kinh tế- xã hội, an ninh –quốc phòng của đất nước.
Do vậy nghiên cứu , chủ động thiết kế chế tạo hệ thống điều khiển thích nghi phức
hợp làm cơ sở xây dựng hoặc thay thế, phát triển các bộ điều khiển cổ điển, từng bước
tiến tới nội địa hoá các bộ điều khiển trong công nghiệp ; góp phần tiết kiệm cho đất
nước và đẩy nhanh quá trình hiện đại hoá công nghiệp tại Việt Nam đang có tính cấp
thiết hiện nay.
1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu
§ Mục tiêu kinh tế - xã hội:
Thiết kế được phần mềm điều khiển thích nghi phức hợp , áp dụng để điều khiển
nâng cao chất lượng cho hệ thống điều khiển tự động
Sử dụng bộ điều khiển thích nghi phức hợp để tích hợp hệ thống điều khiển tự
động cho các công đoạn trong các nhà máy công nghiệp tại Việt nam. Thay thế được
những phần mềm phải mua ở các nước có công nghệ điều khiển tiên tiến với giá thành
cao.

§ Mục tiêu khoa học công nghệ:
Nghiên cứu, làm chủ công nghệ thiết kế chế tạo bộ điều khiển thích nghi phức hợp
dùng trong công nghiệp
Nâng cao trình độ nghiên cứu khoa học của cán bộ trong nước
1.3 Mô tả phương pháp nghiên cứu
5
Để định hướng tốt cho công việc thiết kế bộ điều khiển thích nghi phức hợp nhóm
thực hiện sẽ tiến hành khảo sát tìm hiểu kỹ cấu trúc phần mềm điều khiển thích nghi
phức hợp của các hãng nước ngoài.
Dựa trên kết quả khảo sát phân tích các bộ điều khiển thích nghi phức hợp của
nước ngoài nhóm thực hiện sẽ xây dựng mô hình hệ thống cho thuật toán điều khiển.
Tiến hành thực hiện các chức năng của mô hình như xây dựng phần cứng
( thiết bị điều khiển), xây dựng phần mềm điều khiển thích nghi phức hợp
Sau khi xây dựng xong phần mềm điều khiển thích nghi phức hợp, nhóm sẽ ghép
nối và thực hiện thử nghiệm mô phỏng các chức năng của bộ điều khiển thích nghi
phức hợp. Sau cùng nhóm sẽ tiến hành thử nghiệm thực tế để đánh giá chất lượng của
bộ điều khiển thích nghi phức hợp
1.4 Nội dung nghiên cứu
- Khảo sát nghiên cứu về phát triển bộ điều khiển thích nghi phức hợp trong công
nghiệp.
- Thiết kế chế tạo bộ điều khiển thích nghi phức hợp.
- Thử nghiệm bộ điều khiển thích nghi phức hợp và đánh giá .
1.5 Tình hình nghiên cứu trong nước
Hiện nay điều khiển thích nghi đã được ứng dụng trong giải pháp tự động hóa tòa
nhà, điều khiển máy CNC, và một số quá trình công nghiệp tại Việt nam. Phần lớn các
nghiên cứu, tìm hiểu chỉ dừng lại ở phương pháp tổng hợp tham số cho bộ điều khiển
thích nghi. Các thử nghiệm về điều khiển thích nghi tại các trung tâm nghiên cứu trong
nước đều được thực hiện trên phần mềm mô phỏng Matlab mà chưa được thử nghiệm
trên hệ thống thiết bị thực tế. Trong giai đoạn công nghiệp phát triển như hiện nay ở
nước ta có rất nhiều nhà máy mà công nghệ cần áp dụng điều khiển thích nghi. Với

các hệ thống máy móc có áp dụng điều khiển thích nghi thì đều do nước ngoài lắp đặt
và giá thành của phần mềm điều khiển trong đó là không nhỏ, khi thiết bị trục trặc, lỗi
thì việc bảo trì khắc phục lỗi rất mất thời gian và không ít tốn kém .
Các bộ điều khiển thích nghi của nước ngoài có giá thành cao, mã nguồn không
mở .Các hãng sản xuất nước ngoài thường bảo mật phần lõi (mã nguồn) của phần mềm
6
điều khiển thích nghi, do vậy ta không thể thay đổi khi cần cho phù hợp hơn với ứng
dụng thực tế.
Với nhu cầu như vậy, thì chủ động trong việc nắm bắt công nghệ cao và thiết kế
chế tạo bộ điều khiển thích nghi phức hợp là rất đáng khích lệ. Vì việc chủ động thiết
kế chế tạo phần mềm trong nước sẽ cho phép giảm giá thành, dễ bảo trì sửa chữa, từ
đó tạo điều kiện cho các doanh nghiệp đầu tư cho máy móc hiện đại để nâng cao hiệu
quả sản xuất.
1.6 Tình hình nghiên cứu ngoài nước
1.6.1 Tổng quan
Nhiều năm trước đây, bộ điều khiển kinh điển PID được coi là bộ điều khiển lý
tưởng đối với các đối tượng liên tục. Bộ điều khiển PID được sử dụng rộng rãi để điều
khiển các đối tượng SISO ( Single input and single output) bởi vì tính đơn giản của nó
cả về cấu trúc lẫn nguyên lý làm việc. Bộ điều khiển này làm việc tốt trong các hệ
thống có quán tính lớn như điều khiển nhiệt độ, điều khiển mức, và trong các hệ điều
khiển tuyến tính hay có mức độ phi tuyến thấp. Tuy nhiên bộ điều khiển PID có một
số hạn chế sau:
+ Bộ điều khiển PID được thiết kế trên cơ sở mô hình tuyến tính hoá với những
thông số chính xác của đối tượng trong khi thực tế đối tượng là phi tuyến và thông số
là không hoàn toàn chính xác.
+ Kết quả chất lượng điều khiển phụ thuộc vào độ chính xác của mô hình toán học
mô tả đối tượng. Nhược điểm của bộ điều khiển PID là tham số của nó được tổng hợp
từ các mô hình toán học rõ ràng của đối tượng điều khiển dưới dạng hàm truyền đạt,
trong đó các tham số của đối tượng điều khiển đã được xác định trước. Trong quá trình
làm việc, để chất lượng của hệ thống vẫn đạt được các chỉ tiêu như thiết kế ban đầu thì

cần phải có giả thiết rằng đối tượng điều khiển không tự thay đổi, tức là độ chính xác
vẫn còn được giữ nguyên. Song điều này trong thực tế chỉ là lý tưởng, phần lớn các
mô hình đều chứa trong nó một sai lệch nhất định so với đối tượng và trong quá trình
làm việc, bản thân đối tượng cũng tự thay đổi, làm cho sai lệch giữa mô hình toán học
và đối tượng càng lớn, dẫn đến độ sai lệch chất lượng so với chỉ tiêu thiết kế càng
nhiều. Trong trường hợp như trên ta lại phải xác định lại một mô hình toán học mới
7
cho đối tượng điều khiển và phải thiết kế lại một bộ điều khiển PID với các tham số
mới để điều khiển đối tượng.
Bộ điều khiển thích nghi được đưa ra như một giải pháp khắc phục những hạn chế
của bộ điều khiển PID kinh điển. Mục đích của bộ điều khiển thích nghi là tạo ra các
bộ điều khiển làm cho chất lượng của hệ thống không đổi mặc dù đối tượng điều khiển
có sự thay đổi bên trong. Điều khiển thích nghi là một bộ điều khiển mềm dẻo, có khả
năng tự thay đổi cấu trúc hoặc tham số và sự thay đổi của nó phải phù hợp với sự thay
đổi tương ứng trong đối tượng nhằm giữ được ổn định chất lượng hệ thống.
Từ những năm 1950 ở các nước có nền khoa học phát triển lý thuyết điều khiển
thích nghi đã được hình thành như một môn khoa học. Từ tư duy trở thành thực
nghiệm nghiêm túc, từ cách giải quyết những vấn đề cơ bản trở thành bài toán tổng
quát, từ những vấn đề về sự tồn tại và khả năng có thể giải quyết đến những áp dụng
định hướng xuất phát từ tính bền vững và chất lượng. Đến năm 1958 nhà toán học
người Hungary là Rudolf Emil Kalman đã đặt nền móng cho điều khiển thích nghi
bằng việc đưa ra khái niệm rõ ràng về một bộ điều khiển tự chỉnh áp dụng cho các đối
tượng tuyến tính một đầu vào và một đầu ra.
Những năm 1960 đánh dấu một bước phát triển rất quan trọng của lý thuyết điều
khiển thích nghi đó là việc áp dụng lý thuyết ổn định Lyapunov (nhà toán học người
Nga Aleksandr Mikhailovich Lyapunov) để kiểm tra tính ổn định của hệ thống.
Năm 1982 nhóm nghiên cứu của trường đại học tổng hợp Lund của Thụy Điển đã tung
ra thị trường bộ điều khiển thích nghi có tên Novatune. Bộ điều khiển thích nghi
Novatune được áp dụng vào điều khiển cho nhiều ngành công nghiệp
Trong những năm gần đây hãng Siemens cho ra đời các thư viện phần mềm điều

khiển thích nghi, các thư viện hàm này được tích hợp sẵn trong các gói phần mềm điều
khiển tự động như: phần mềm tự động hóa tòa nhà APOGEE, phần mềm điều khiển
quá trình PCS7.
Với phần mềm tự động hóa tòa nhà APOGEE của Siemens điều khiển thích nghi
được sử dụng với những ưu điểm như:
+ Làm tăng tuổi thọ của van và các cơ cấu chấp hành, chống sốc.
+ Tiết kiệm năng lượng với các vòng tự chỉnh sẽ làm giảm được chu kỳ và giảm
được độ lệch với điểm đặt.
+ Điều khiển nhiệt độ chính xác hơn, đặc biệt là thay đổi nhiệt độ theo mùa.
8
Trong phần mềm điều khiển quá trình PCS7 bộ điều khiển thích nghi được thiết kế
dưới dạng một thư viện hàm có tên là ADCO (adaptive controller). Với bộ điều khiển
thích nghi này chất lượng điều khiển của hệ thống được cải thiện rất nhiều so với bộ
điều khiển PID, bộ điều khiển thích nghi ADCO có dải điều khiển được chia thành 8
vùng tối ưu riêng biệt. Giữa các vùng điều khiển có thể được tự động chuyển đổi hoặc
chuyển đổi theo sự kiện.
Do hạn chế của các bộ điều khiển cấp trường ( như PLC, vi điều khiển) về tốc độ
xử lý và bộ nhớ nên hiện nay người ta có xu hướng sử dụng PC kết hợp với các thiết bị
cấp trường để xây dựng các hệ thống điều khiển mạnh. Việc trao đổi dữ liệu giữa PC
với các thiết bị cấp trường sử dụng đường truyền Ethernet tốc độ cao để đảm bảo tính
thời gian thực và giảm chu kỳ lấy mẫu, giảm sai số tính toán khi dùng phương pháp số.
Một máy PC hoặc nhiều máy PC có thể nối mạng với nhau để thực hiện các giải thuật
phức tạp đòi hỏi tốc độ và khối lượng tính toán lớn mà thiết bị cấp trường không đảm
nhiệm được. Nhờ đó có thể thực hiện được các thuật toán điều khiển hiện đại, nâng
cao chất lượng điều khiển cho các ứng dụng công nghiệp.
Tóm lại, ngày nay với sự phát triển nhảy vọt về công nghệ điện tử và công nghệ
phần mềm máy tính , điều khiển thích nghi phức hợp đã được các nước trên thế giới
nghiên cứu và áp dụng trên nhiều thiết bị với chất lượng điều khiển hệ thống rất cao.
1.6.2 Một số ví dụ bộ điều khiển thích nghi phức hợp
1.6.3 Bộ điều khiển thích nghi phức hợp của hãng CyboSoft –MFA

controller
Bộ điều khiển MFA (Model –Free Adaptive) dùng phương pháp điều khiển thích
nghi mà không cần biết mô hình đối tượng thay đổi như thế nào .Công nghệ đó đã
được CyboSoft sáng chế. Mô hình MFA có những thuộc tính sau:
- Không đòi hỏi chính xác các thông số định lượng của quá trình.
- Trong hệ thống không bao gồm quá trình nhận dạng.
- Thiết kế bộ điều khiển một quá trình cụ thể là không cần thiết.
- Hiệu chỉnh các thông số điều khiển là không cần thiết.
- Cung cấp các chức năng phân tích đánh giá tính ổn định của hệ thống.
Bộ điều khiển MFA dùng cho các điều khiển thông dụng hoặc một ứng dụng điều
khiển cụ thể có thể được nhúng trong các platform khác nhau như PC, PAC, PLC.
- SISO MFA để thay thế điều khiển PID cổ điển
9
- Nonlinear MFA để điều khiển quá trình phi tuyến
- MFA pH controller: Điều khiển pH
- Feedforward MFA controller : Đối phó với nhiễu có thể đo được.
- Anti-delay MFA : Để điều khiển quá trình với thời gian trễ lớn
- Robust MFA: Điều khiển chống tràn các biến quá trình
- Time-Varying MFA controller: Điều khiển các quá trình thay đổi theo thời
gian
- Anti-delay MFA pH : Điều khiển pH với thời gian trễ lớn
- MIMO MFA: Điều khiển quá trình nhiều biến đầu vào và nhiều biến đầu ra
SISO MFA controller:

Hình 1-1: Single-loop MFA control system
Mục đích của điều khiển là làm sao cho bộ điều khiển tạo ra được một output u(t)
mà làm biến quá trình y(t) bám theo một quỹ đạo cho trước r (t) thay đổi bởi setpoint ,
nhiễu, và quá trình động học. Nói cách khác, nhiệm vụ của bộ điều khiển MFA là để
giảm thiểu sai số e (t) trong đó e (t) là sự khác biệt giữa điểm đặt r (t) và biến quá
trình y (t). Việc giảm thiểu sai số e (t) là đạt được bằng khả năng tự điều chỉnh của bộ

điều khiển và hiệu chỉnh các trọng số cho phép bộ điều khiển đối phó được các thay
đổi động học, nhiễu và các ảnh hưởng khác.
Hình dưới đây mô tả cấu trúc lõi của một bộ điều khiển SISO MFA. Thành phần
chính của bộ điều khiển là mạng nơron perceptron nhiều lớp bao gồm một lớp đầu vào,
một lớp ẩn với N noron và một lớp đầu ra có 1 noron.
10


Hình 1-2: Architecture of a SISO MFA controller
Trong mạng noron có một nhóm trọng số (wij và hi) có thể được cập nhật khi cần
thiết để thay đổi hoạt động của bộ điều khiển . Các thuật toán cho việc cập nhật các
trọng số dựa trên cơ sở tối thiểu hóa sai số giữa điểm setpoint và biến quá trình. Sự
thích nghi của các trọng số có thể giúp bộ điều khiển giảm thiểu sai số khi có sự
thay đổi quá trình động học. Ngoài ra, mạng noron nhân tạo trong bộ điều khiển
MFA "nhớ" một phần của quá trình , nhờ đó mà cung cấp thông tin có giá trị về quá
trình động học. Trong khi đó, bộ điều khiển số PID chỉ có thể nhớ được tại thời điểm
hiện tại và hai mẫu trước đó . Về vấn đề này, PID đã gần như không có bộ nhớ và
MFA lại sở hữu bộ nhớ đó, vì thế nó được gọi là thông minh.
So sánh MFA và PID
Hầu hết trong các quá trình công nghiệp vẫn đang được điều khiển bằng PID. PID
được áp dụng cho các quá trình đơn giản. Tuy nhiên, PID mắc một vấn đề trong việc
điều khiển các quá trình phức tạp và đòi hỏi phải điều chỉnh thường xuyên các thông
số của nó khi quá trình động học thay đổi. Hiệu suất của bộ điều khiển MFA (trên) và
PID (dưới ) được so sánh trong biểu đồ sau đây cho thấy MFA thích nghi như thế nào
khi quá trình động học thay đổi.
11


Hình 1-3: Comparison of MFA and PID
Bắt đầu từ việc kiểm soát sự dao động , hệ thống sẽ tiếp tục dao động dưới sự điều

khiển PID, trong khi hệ thống MFA sẽ nhanh chóng thích nghi với một điều kiện tốt.
Nếu cả hai bộ điều khiển bắt đầu từ một trạng thái rất chậm, MFA sẽ kiểm soát quá
trình nhanh hơn và tốt hơn PID .
1.6.4 Bộ điều khiển OMAT’ adaptive control system của Omative .
OMATIVE adaptive control & Monitoring hệ thống cung cấp các chức năng sau:
- Tối ưu hóa thời gian thực: Omative ACM máy điện toán duy nhất đo tải thực tế
liên tục, tính toán tỷ lệ tối ưu cho từng công cụ và từng vật liệu và điều chỉnh
nguồn cấp dữ liệu trong thời gian thực.
- Thiết bị bảo vệ: Trong điều kiện quá tải thiết bị Omative ACM tự động giảm
tốc độ đến một mức có thể chấp nhận được xác định bởi hệ thống máy điện toán
bên trong ACM và nếu cần thiết thậm chí dừng chuyển động của thiết bị.Ngoài
ra người dùng có thể tùy chỉnh hệ thống để ngăn chặn các máy tự động quá tải .
- Thiết bị giám sát: Omative ACM có thể học để theo dõi các thiết bị trong sản
xuất .Trong suốt quá trình hoạt động, Omative ACM liên tục giám sát tình trạng
hoạt động của các thiết bị và hiển thị mức độ mài mòn theo tỷ lệ phần trăm mức
cho phép tối đa.
12

- Thiết bị phát hiện sự cố : Khi được kích hoạt , tính năng này học để phát hiện
sự cố . Nếu một thiết bị nào đó gặp sự cố trong khi các thiết bị khác vẫn hoạt
động , Omative ACM phản ứng ngay lập tức với một cảnh báo khẩn cấp hoặc
cho dừng hoạt động ngay.
- Thiết bị phát hiện quá tải:Trong thời gian hoạt động khi tải đến một giới hạn
“cảnh báo” quá tải cho bất kỳ thiết bị hay chu trình nào, các Omative ACM
phản ứng với các cảnh báo đó. Điều này cho phép hành động khắc phục kịp
thời, thay thế.
- Thiết bị mở rộng: Omative ACM giảm tỷ lệ cấp nhiên liệu trong điều kiện có
tải và khi làm như vậy sẽ kéo dài được tuổi thọ của thiết bị.
- Giám sát lưu lượng nước làm mát : Nếu máy tính được trang bị một cảm biến
lưu lượng thích hợp chất làm mát , Omative có thể được thiết lập để theo dõi

lưu lượng nước làm mát liên tục. Người dùng có thể thiết lập một mức ngưỡng
lưu lượng mong muốn được duy trì trong suốt quá trình hoạt động .Nếu lưu
lượng nước làm mát không còn trong một khoảng thời gian dài hơn một giá trị
định sẵn, hệ thống dừng.
- Thiết bị thống kê hiệu suất:Omative ACM bao gồm thiết bị ghi dữ liệu hiệu
suất cho tất cả các thiết bị đang sử dụng. Dữ liệu này được hiển thị trên màn
hình cho tất cả các hoạt động hoàn thành của các thiết bị bất cứ lúc nào mà
không làm gián đoạn hoạt động hiện hành . Trong các phiên bản với giao diện
người và máy, các dữ liệu này hiện thị trong thời gian thực- bao gồm cả cho các
thiết bị đang chạy, thống kê hiệu suất chi tiết có thể thu được bằng cách sử dụng
phần mềm Mative- Pro.
Quá trình giám sát: Omative ACM bao gồm một phần mềm đồ họa dựa trên
Windows để theo dõi quá trình hoạt động của các thiết bị. Phần mềm này thực hiện
như sau:
- Hiển thị thời gian thực của các biến tải và cấp liệu , cho phép phân tích các điều
kiện công cụ của các thiết bị
- Hiển thị thông tin sản xuất cho từng giai đoạn hay từng thiết bị bao gồm: công
việc và hoạt động tại thời điểm ban đầu đến thời điểm kết thúc, thời gian quá
tải.
13

Ngoài ra phần mềm này cho phép người dung thiết lập các hệ thống ACM
Omative cho bất kỳ một thiết bị nào đó, ngay cả khi các thiết bị khác đang được
chạy trên máy, cơ sở dữ liệu có thể được tạo ra cho tất cả các loại thiết bị, loại bỏ
sự cần thiết phải thiết lập sự lặp đi lặp lại của các thiết bị cho các hoạt động khác
nhau trên các máy khác nhau .
Trong chế độ kiểm soát thích nghi hệ thống Omative ACM liên tục theo dõi
các dải thực tế và tính toán tỷ lệ tối ưu cho từng công cụ và vật liệu cụ thể. Thời gian
thực của ACM đã hoàn toàn tối ưu hóa quá trình và làm giảm đáng kể chu kỳ thời gian
bằng cách điều chỉnh mức thời gian thực.

1.6.5 Phần mềm điều khiển thích nghi của hãng Siemens
a) ACS- Lite – adaptive control sofware.
ACS Lite (adaptive control sofware) là một ứng dụng phần mềm điều khiển thích
nghi đã được phát triển như là một hệ điều khiển vòng kín của Siemens . Các phần
mềm ACS Lite được thiết kế để thích ứng những chia tách và hiệu số của các mẫu tín
hiệu điều khiển/ kế hoạch về một hệ thống điều khiển vòng kín. Thay đổi thời gian chu
trình được xử lý theo một lịch trình
ACS đây là bộ phần mềm bao gồm công cụ cấu hình (chạy trên nền windows) và
các module phần mềm chạy thực- runtime (gồm các khối hàm và khối dữ liệu s7-300,
s7-400 và thư viện chạy thực cho win AC).
ACS Lite dễ dàng cấu hình thông qua giao diện người dùng HTML dựa trên trình
duyệt. Khoảng 75% dữ liệu cấu hình được tải liên tục trực tiếp từ bộ điều khiển. Sau
khi tải lên các dữ liệu cấu hình sử dụng các cấu hình liên kết và tùy chọn cấu hình
thích ứng thông qua trình duyệt và hệ thống đã sẵn sàng để sự dụng bộ điều khiển
thích nghi.Khi đang chạy , các trang web được cập nhật mỗi chu kỳ để cung cấp tình
trạng của mỗi hoạt động và theo dõi. Ngoài ra còn có các biện pháp thực hiện và quyết
định cho một lưu trữ dữ liệu để phân tích trong tương lai và phản hồi lại.
14


Hình 1-4: Cấu trúc hệ thống ACS-lite
Các tính năng chính:
- ACS- Lite được thiết kế đặc biệt cho các hệ thống điều khiển vòng kín.
- ACS- Lite được thiết kế để làm cho thích ứng với hệ thống điều khiển (ACS)
công nghệ rộng rãi truy cập mà không cần nâng cấp và bảo dưỡng cần thiết để thực
hiện ACS toàn hệ thống.
- ACS-Lite tải các thông số mới để điều khiển
- ACS-Lite được phát triển để chạy trên Windows XP nhúng và một trường cứng
b) ADCO- adaptive controller

Hình 1-5: Mô hình hoạt động của ADCO
ADCO hoạt động trên cơ sở một mô hình quy trình được xác định trong suốt quá trình
điều chỉnh. Sử dụng mô hình quá trình này ADCO có thể dự đoán kết quả của một quá
15

trình can thiệp (dự báo bộ điều khiển) ví dụ như: làm thế nào để mức hơi nước xác
định một số lượng cố định ảnh hưởng đến quá trình nhiệt độ. Trong chiều ngược lại nó
cũng có thể xác định vị trí của van cần thiết để đạt được hoặc duy trì một giá trị nhiệt
độ xác định. ADCO với mô hình quá trình xử lý thông tin có sẵn trên bộ điều khiển
thông thường và sử dụng điều này để nâng cao chất lượng điều khiển.
ADCO cũng có sẵn như là một bộ điều khiển đa phạm vi (Adaptive multi- range
controller -ADMR). Các tính năng đặc biệt là vùng kiểm soát có thể được chia thành
tối đa thành 8 vùng có thể được tối ưu riêng biệt . Chuyển giao giữa các vùng có thể
được thực hiện bởi người sử dụng hoặc là điều kiện phụ thuộc.

ADCO được sử dụng thay thế tốt hơn các bộ điều khiển PID thông thường , vì các quá
trình thường là khó kiểm soát. Nó tiết kiệm thời gian trong các giai đoạn vận hành thử.
Kiểm soát tốt hơn chất lượng điều khiển quá trình. Khả năng thích ứng tốt đặc biệt khi
có những thay đổi về đặc điểm quá trình.Giảm thiểu thời gian truyền trong trường hợp
quá trình thay đổi trạng thái trong các quá trình hàng loạt.

1.7 Cơ sở nghiên cứu lý thuyết điều khiển thích nghi
1.7.1 Khái niệm chung
Từ những năm 50-60 những tiến bộ của lý thuyết điều khiển đã mở đường cho hướng
điều khiển mới- điều khiển thích nghi. Tổng kết sớm nhất về các phương pháp thích
nghi là của Donalson D.D và Kishi F.H. Trong khoảng 50 năm trở lại đây, lý thuyết
điều khiển thích nghi đã được hình thành như một môn khoa học, từ tư duy trở thành
hiện thực nghiêm túc, từ cách giải quyết những vấn đề cơ bản thành những bài toán
tổng quát, từ vấn đề về sự tồn tại và khả năng có thể giải quyết đến những áp dụng
định hướng xuất phát từ tính bền vững và chất lượng

16

Thích nghi là quá trình thay đổi thông số và cấu trúc hay tác động điều khiển trên cơ
sở lượng thông tin có được trong quá trình làm việc với mục đích đạt được một trạng
thái nhất định, thường là tối ưu khi thiếu lượng thông tin ban đầu cũng như khi điều
kiện làm việc thay đổi.
Điều khiển thích nghi hướng tới một bộ điều khiển mềm dẻo, có khả năng tự thay đổi
cấu trúc hoặc tham số và sự thay đổi đó phải phù hợp với sự thay đổi tương ứng trong
đối tượng nhằm giữ được ổn định chất lượng hệ thống.

1.7.2 Phân loại các hệ thích nghi
Có thể phân loại các hệ thích nghi theo các tiêu chuẩn sau :
• Tùy vào đối tượng là phi tuyến hay không phi tuyến, nhất là khi đối tượng có
đặc tính cực trị ( cực đại hay cực tiểu) rõ rệt mà có hệ cực trị, hệ giải tích
- Hệ cực trị : Ở hệ cực trị, bản thân đối tượng có đặc tính cực đại hay cực tiểu là lượng
thông tin ban đầu có thêm được và trên cơ sở ấy hệ thống được tổng hợp giản đơn hơn.
Hệ thống điều khiển tìm cực trị có nhiệm vụ tìm kiếm và duy trì trị số cực đại hay cực
tiểu của một hay nhiều tham số của đối tượng được điều khiển, trong khi đặc tính và
điều kiện làm việc của đối tượng có thể biến đổi một cách ngẫu nhiên. Hệ cực trị được
ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như trong luyện kim, trong ngành hóa chất,
ngành năng lượng ( các nhà máy nhiệt điện), ngành sản xuất ô tô… Đặc biệt được
phát triển và ứng dụng rất sớm trong lĩnh vực quân sự.
Hệ cực trị khác với hệ thống điều khiển tự động thông thường khác ở chỗ, hệ
không duy trì ổn định một đại lượng hay một chỉ tiêu chất lượng nào. Hệ cực trị luôn
tìm và duy trì điểm cực trị của một đại lượng công nghệ ( nhiệt độ, áp lực, hiệu suất…)
trong suốt quá trình làm việc của hệ thống.
Hệ cực trị có hai quá trình xảy ra : quá trình cơ bản là quá trình tiến đến cực trị và
quá trình tìm là quá trình xác định hướng phát triển của quá trình cơ bản nhằm duy trì
điểm cực trị. Tùy theo điều kiện cụ thể mà ta lựa chọn quá trình xác định hướng phát
triển theo các phương pháp hợp lý, còn quá trình tiến tới cực trị được thực hiện theo

phương pháp Gradient hoặc phương pháp bước, phương pháp đơn hình….
- Hệ giải tích : Ở hệ giải tích nói chung có ba quá trình : tìm hiểu, tổng hợp và thực
hiện .Trong quá trình tìm hiểu , hệ thống được xác định những khối lượng tin tức khác
nhau về quá trình điều khiển : hàm quá độ, hàm trọng lượng, đặc tính tần pha…. Có
17

thể cho những thông tin đầy đủ về các đối tượng tuyến tính. Trong thực tế, để xây
dựng hệ thống , đôi khi chỉ cần một chỉ tiêu nào đấy như hệ số khuếch đại, hệ số suy
giảm, mức ổn định, tần số dao động riêng, sai số tĩnh…
Hệ giải tích chia làm hai lớp :Các hệ giải tích tổng hợp theo phương pháp ước
lượng (đặc tính tần số, đặc tính thời gian, quá trình ở biên giới ổn định, hay theo
phương pháp gradient), Các hệ giải tích tổng hợp theo phương pháp Lyapunov.
• Tùy theo sự tồn tại hay không tồn tại trong điều khiển thích nghi có mô hình
mẫu hay không có mô hình mẫu
- Hệ có mô hình mẫu
- Hệ không có mô hình mẫu
• Tùy theo sự tồn tại hay không tồn tại tín hiệu phụ mà người ta đưa vào để tìm
được chế độ làm việc tối ưu mà ta có :
- Hệ có tín hiệu tìm
- Hệ không có tín hiệu tìm
• Trong điều kiện thông tin về đối tượng còn hạn chế, nên trường hợp nhận dạng
hay không cần nhận dạng ta có
- Điều khiển gián tiếp
- Điều khiển trực tiếp
Kết hợp nhận dạng và điều khiển có khả năng tăng độ chính xác của hệ thống, nên
điều khiển gián tiếp còn được xem như là điều khiển thích nghi tối ưu.
• Hệ thích nghi tiến tới trạng thái tối ưu một cách tuần tự, bước sau được thực
hiện trên cơ sở đánh giá bước trước theo một chỉ dẫn nhất định
- Hệ học
- Hệ tự học

• Tùy thuộc vào mức độ phức tạp của mạch chỉnh định , thay đổi thông số, hay
cấu trúc
- Hệ tự chỉnh
- Hệ tự tổ chức
• Ngoài mạch vòng cơ bản ở hệ thông thường, còn có mạch thích nghi
- Mạch thích nghi kín
• Tùy theo phương pháp tổng hợp là tiền định hay thống kê mà :
- Hệ tiền định
18

- Hệ ngẫu nhiên
- Hệ liên tục
- Hệ gián đoạn
1.7.3 Sơ đồ tổng quát của hệ thích nghi

Cơ cấu
thích nghi
Cơ cấu
nhận dạng
Bộ điều
khiển
Đối tượng
điều khiển
y
u
Uc
cc

(-)
θ

α


Hình 1-6: Sơ đồ khối hệ thích nghi
Trong đó : y – tín hiệu ra của quá trình (process output)
u- tín hiệu điều khiển (control signal)
Uc- tín hiệu yêu cầu ( command signal )

α
- tham số cơ cấu nhận dạng

θ
- tham số thích nghi
Hệ điều khiển thích nghi ,ngoài bộ điều khiển và đối tượng điều khiển của một hệ
thống thường còn có cơ cấu nhận dạng và cơ cấu thích nghi .
Nguyên tắc làm việc của hệ thích nghi là tạo ra một hệ kín bao gồm đối tượng điều
khiển và bộ điều khiển với một chất lượng mong muốn vì tham số của bộ điều khiển
được hiệu chỉnh gián tiếp qua kết quả của cơ cấu nhận dạng. Nhờ cơ cấu nhận dạng
mà bộ điều khiển luôn phát hiện được sự thay đổi bên trong của đối tượng. Cụ thể tại
mọi thời điểm nó xác định được tham số
α
của đối tượng mà nhờ vậy xác định được
hàm truyền đạt của đối tượng. Nhờ cơ cấu thích nghi mà khi đối tượng điều khiển thay
đổi như thế nào đi nữa thì bộ điều khiển vẫn làm việc cho hệ kín có được hàm truyền
không đổi.
19

Mục đích của điều khiển thích nghi là để điều khiển đối tượng có mô hình bất định
với đầu ra y . Điều khiển thích nghi có khẳ năng tự thay đổi cấu trúc hoặc tham số

θ

và sự thay đổi đó phải phù hợp với sự thay đổi của đối tượng.
Tại cơ cấu thích nghi tín hiệu ban đầu và tín hiệu điều khiển được phản hồi về với
tham số của đối tượng sau khi nhận dạng . Các tín hiệu sau khi được phản hồi về khối
cơ cấu thích nghi sẽ được tiếp nhận các thông số và hiệu chỉnh chúng bằng các luật
hiệu chỉnh như luật MIT, Lyapunov
Tại cơ cấu nhận dạng tín hiệu điều khiển và đầu ra đối tượng phản hồi lại , tại đây
khối nhận dạng có nhiệm vụ điều chỉnh các thông số của mô hình với mục đích nhận
được các đáp ứng đầu ra giống nhau và sau một khoảng thời gian hiệu chỉnh, các
thông số của đối tượng và của mô hình là tương đương nhau.
Bộ điều khiển thích nghi thường có hai loại cấu trúc cơ bản : cấu trúc tự chỉnh tham số
và cấu trúc có mô hình mẫu.
Cấu trúc tự chỉnh tham số : Dựa trên quan điểm phân tích , đánh giá các thông số
chưa biết. Các thông số được đánh gía trực tuyến bằng cách dùng phương pháp ước
lượng đệ quy. Quan trọng nhất của bộ tự chỉnh định là đưa ra các thông số hóa. Một
thông số hóa lại có thể đạt được bằng cách sử dụng mô hình hệ thống và đáp ứng vòng
kín mong muốn. Mục tiêu của việc thông số hóa lại là để thực hiện ước lượng trực tiếp
các thông số của bộ điều khiển sao cho mô hình mới tuyến tính với các thông số
Cấu trúc có mô hình tham số : Để tạo ra bộ điều khiển sao cho trong hệ kín có
được hàm truyền đạt mẫu mong muốn. Đối tượng thay đổi như thế nào đi nữa thì bộ
điều khiển vẫn làm cho hệ kín có được hàm truyền đạt không đổi Khi mà có sự thay
đổi bên trong đối tượng, bộ điều khiển luôn phải tạo ra được đầu ra của hệ kín tương
tự đầu ra của mô hình và hệ thống có chung tín hiệu vào . Hệ thống có bộ điều khiển
làm cho nó thỏa mãn sai số tiến đến 0.
Ở hệ thích nghi phức hợp : thông số của đối tượng
α
chưa biết hay thay đổi,
hoặc ngay cả cấu trúc của đối tượng chưa xác định như ở hệ thích nghi thông thường.
1.7.4 Phương pháp giải sai phân

Mô tả động học trong miền thời gian chỉ sử dụng cho hệ thống điều chỉnh kín với mục
đích để xác định quá trình quá độ của điều chỉnh. Việc mô tả này có thể thực hiện dưới
dạng phương trình vi phân. Từ hàm truyền đạt dưới đây của hệ kín dễ dàng xác định
phương trình vi phân viết dưới dạng toán tử p của hệ thống kín
20

1
011
1
011

W()

mm
mm
nn
nn
bpbpbpb
p
apapapa
−
−
−
−
++++
=
++++
(1)
Phương trình trên được biểu diễn như sau
11

011011
( )()( )()
nnmm
nnmm
apapapaYpbpbpbpbXp
−−
−−
++++=++++
Ta có phương trình vi phân mô tả quá trình động học của hệ thống kín :
11
011011
11

nnmm
nnmm
nnmm
dydydydxdxdx
aaaaybbbbx
dtdtdtdtdtdt
−−
−−
−−
++++=++++
Giải phương trình trên để tìm y khi có tín hiệu vào xác định sẽ biết được quá trình
động học xảy ra trong hệ thống. Tuy nhiên việc giải phương trình vi phân này rất phức
tạp. Việc xác định quá trình động học sẽ đơn giản hơn nhiều nếu thay vì mô tả quá
trình động học bằng phương trình vi phân bậc n thành một hệ n phương trình vi phân
bậc nhất được gọi là hệ phương trình trạng thái.
Các xác định hệ phương trình trạng thái thuận lợi nhất là trên cơ sở hàm truyền đạt
hoặc sơ đồ cấu trúc của hệ thống, sử dụng khâu tích phân có hàm truyền đạt 1/p xây

dựng lại sơ đồ cấu trúc tương đương. Khâu tích phân có tín hiệu vào bằng đạo hàm của
tín hiệu ra và có cấu trúc được mô tả như sau :

Khi hệ thống được mô tả bằng hàm truyền đạt dạng tổng quát (1) thì dễ dàng xây dựng
sơ đồ cấu trúc của nó :

m
b

n
a

1
m
b
−

1
n
a
−

0
b

2
a

1
p

1
p

1
p

0
1
a

1
p

1
a

m
y

1
n
y
−

3
y
2
y

1
yy
=

x

1
p

1
p

y
21

Hình 1-7: Sơ đồ cấu trúc tương đương của hệ thống
Sơ đồ này xây dựng cho trường hợp m=n-1. Hệ thống có bậc là n nên trong cấu trúc
có n khâu tích phân. Trước mỗi khâu tích phân là đạo hàm của một biến trạng thái. Từ
mỗi đạo hàm này sẽ lập được một phương trình vi phân và tạo nên hệ phương trình vi
phân bậc nhất ( hệ phương trình trạng thái) .
Từ sơ đồ cấu trúc trên ta xây dựng được hệ phương trình trạng thái sau :
1
2110
0
2
3211
1
111
1
1

()

n
nnm
n
mn
dy
yaybx
dta
dy
yaybx
dt
dy
yaybx
dt
dy
bxay
dt
−
−−

=−+



=−+






=−+


=−


(2)
Các biến
12
, ,
n
yyy
được gọi là các biến trạng thái của hệ thống. Chuyển phương
trình (2) sang dạng ma trận vecto :
1
'
11
1
0
'
22
2
2
'
10.
010


.

00.
nm
n
n
a
yb
y
a
yb
y
a
x
yb
y
a

−








−
=+










−

(3)
Tín hiệu ra của hệ thống được xác định theo công thức :
1
yy
=

Khi biết hệ phương trình trạng thái (2) và biết được trạng thái của hệ thống tại một thời
điểm nào đó thì dễ dàng xác định trạng thái của hệ thống ở thời điểm tiếp theo sau đó
một khoảng thời gian
t
∆
bằng phương pháp tích phân số Ơle dựa trên cơ sở chuyển
hàm vi phân sang hàm sai phân dạng :
1
1
.
ii
iii
dyyyy
dttt
yyyt

+
+
∆−
≈=
∆∆
→=+∆

Trong đó
1
à
ii
yvy
+
là giá trị hàm số y tại thời điểm thứ i và i+1 ;
22


i
y
là giá trị đạo hàm của y tại thời điểm thứ i nghĩa là tín hiệu vào của khâu
tích phân tại thời điểm i ;

t
∆
là bước tính theo thời gian.

23

CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ CHẾ TẠO BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI
PHỨC HỢP

2.1 Xây dựng mô hình hệ thống điều khiển thích nghi phức hợp

Hình 2-1: Mô hình hệ thống điều khiển thích nghi phức hợp
Do phần mềm điều khiển thích nghi phức hợp cần tới nhiều tài nguyên hệ thống để
phục vụ cho việc tính toán, lưu trữ nên nhóm thực hiện lựa chọn nền tảng phát triển là
Win AC-RT chạy trên nền hệ điều hành thời gian thực.
Gói phần mềm bao gồm các thành phần sau:
- Windows Logic Controller RTX (WinLC RTX v4.5)
- IntervalZero RTX V8.1
- IntervalZero RTX SP1 cho WinAC V8.1
- WinAC Time Synchronization V4.1
- SIMATIC NET 2008 HF1 V7.1
Các bộ điều khiển trên máy tính của WinAC (Windows Automation Center) cung cấp
các chức năng giống như SIMATIC S7 CPU .Windows Logic Controller với phần mở
rộng thời gian thực (WinLC RTX) cung cấp các chức năng của một bộ điều khiển
logic lập trình (PLC) theo thời gian thực. WinLC RTX sử dụng RTX IntervalZero
(trước đây là Ardence) hoàn toàn tương thích với các dòng sản phẩm SIMATIC.
Là một phần của họ SIMATIC, WinLC RTX cũng có thể giao tiếp với STEP 7 hoặc
Win AC- RT
RT
-
OS

Đối tượng điều khiển
IE
Remote I/O

AI AQ DI DQ