xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín

Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín
MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU 15
1.1. Đặt vấn đề 15
1.2.1. Nội dung thực hiện 16
1.2.2. Kết quả đạt được 17
Sau khi tiến hành nhận dạng theo từng phương pháp với bậc của các mô hình khác
nhau, ta thu được kết quả tốt nhất như sau: Đối với mô hình nhiệt độ, theo phương
pháp PEM với mô hình ARMAX thu được mô hình đa thức bậc 2, độ fit là 92.4% .
Đối với mô hình áp suất, theo phương pháp PEM với mô hình hàm truyền bậc 3,
độ fit là 78.5% 17
1.3. Nội dung đồ án 17
CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG 18
2.1. Sơ lược về vấn đề nhận dạng 18
2.1.1. Tổng quan về phương pháp 18
2.1.2. Các bước tiến hành nhận dạng 20
2.1.3. Phân loại các phương pháp nhận dạng 21
Theo dạng mô hình sử dụng 21
Nhận dạng chủ động và nhận dạng bị động 21
Nhận dạng vòng hở và nhận dạng vòng kín 22
Nhận dạng gián tiếp và trực tiếp 23
Nhận dạng trực tuyến (online) và ngoại tuyến (offline) 23
Thuật toán ước lượng mô hình 24
2.1.4. Đánh giá và kiểm chứng mô hình 24
2.2. Các phương pháp ước lượng mô hình 24
2.2.1. Nhận dạng mô hình đáp ứng tần số 25
Sinh viên: Hoàng Lan Anh, Nguyễn Thị Hạnh, Nguyễn Minh Quyên 1
Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín
Hình 2.1. Đáp ứng tần số của hệ thống 25
2.2.1.1 Phương pháp phân tích Fourier ( ETFE) 26
2.2.1.2.Phương pháp phân tích phổ 29

Hình 2.2. Đồ thị tín hiệu u1 34
Hình 2.3. Đồ thị phổ tần số của u1 34
Hình 2.4. Đồ thị tín hiệu ra y1 khi đầu vào là u1 35
Hình 2.5. Đáp ứng tần số ước lượng bằng 3 phương pháp với tín hiệu vào và đầu
ra không chịu ảnh hưởng của nhiễu 36
Hình 2.6. Đáp ứng tần sồ ước lượng được từ 3 phương pháp với hàm độ rộng cửa
sổ trong thuật toán ETFE và SPA là 100 37
Hình 2.7. Nhiễu ồn trắng Gauss 38
Hình 2.8. Đồ thị đầu ra khi bị ảnh hưởng của nhiễu 38
Hình 2.9. Mô hình đáp ứng tần số ước lượng được khi có ảnh hưởng của nhiễu ồn
trắng 39
Hình 2.10. Đồ thị tín hiệu vào u2 40
Hình 2.11. Đồ thị phổ tần số của tín hiệu u2 40
Hình 2.12. Đồ thị đáp ứng y2 của hệ thống với tín hiệu vào là u2 41
Hình 2.13. Mô hình đáp ứng tần số ước lượng được từ bộ dữ liệu thu được khi đầu
vào là u2 42
2.2.1.3. Ước lượng hàm truyền đạt liên tục từ đáp ứng tần số 43
Hình 2.14. Đồ thị bode của mô hình đáp ứng tần số h13 44
Hình 2.15. Mô hình hàm truyền ước lượng được từ dãy đáp ứng tần số của mô
hình h13 45
2.2.2. Hệ hồi quy tuyến tính và phương pháp bình phương cực tiểu (LSE) 45
2.2.3. Phương pháp sai số dự báo (PEM) 49
Sinh viên: Hoàng Lan Anh, Nguyễn Thị Hạnh, Nguyễn Minh Quyên 2
Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín
Hình 2.16. Ước lương (*) theo mô hình ARX khi hệ thống không chịu ảnh hưởng
của nhiễu 56
Hình 2.17. Kết quả ước lương mô hình ARX khi hệ thống chịu ảnh hưởng của
nhiễu trắng tới đầu ra sử dụng phương pháp LSE 57
Hình 2.18. Kết quả ước lượng (*) theo mô hình ARX sử dung phương pháp PEM
58

Hình 2.19. Kết quả ước lương (*) theo mô hình ARMAX khi đầu ra chịu tác động
của nhiễu 59
Hình 2.20. Kết quả ước lương (*) theo mô hình hàm truyền đạt khi đầu ra chịu tác
động của nhiễu 60
CHƯƠNG 3: ĐỐI TƯỢNG LÒ HƠI 62
Hình 3.1. Sơ đồ cấu tạo của lò hơi 62
3.2. Giải pháp điều khiển đang được sử dụng 63
3.2.1. Điều khiển mức nước trong bao hơi 64
Hình 3.2. Sơ đồ điều khiển mức trong bao hơi 65
3.2.2. Kiểm soát nhiệt độ hơi nước quá nhiệt 65
3.2.3. Áp suất hơi quá nhiệt ở đầu ra 66
3.2.4. Chất lượng quá trình cháy trong buồng lửa 67
3.3. Thu thập số liệu 70
3.3.1. Vòng điều khiển nhiệt độ 70
3.3.2. Vòng điều khiển áp suất 71
CHƯƠNG 4: NHẬN DẠNG MÔ HÌNH LÒ HƠI 73
4.1. Xử lý số liệu trước khi nhận dạng 73
Hình 4.1a. Đồ thị nhiệt độ khi chưa loại bỏ giá trị trung bình 76
Hình 4.1b. Đồ thị nhiệt độ sau khi loại bỏ giá trị trung bình 76
Sinh viên: Hoàng Lan Anh, Nguyễn Thị Hạnh, Nguyễn Minh Quyên 3
Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín
Hình 4.2a. Đồ thị áp suất khi chưa loại bỏ giá trị trung bình 77
Hình 4.2b. Đồ thị áp suất hơi quá nhiệt sau khi loại bỏ giá trị trung bình 77
4.2. Kết quả nhận dạng cho mô hình nhiệt độ 78
Hình 4.3. Mô hình nhận dạng nhiệt độ 78
4.2.1. Nhận dạng mô hình nhiệt độ theo phương pháp dựa trên đáp ứng trên
miền tần số 78
Hình 4.4. Phổ tần số của các biến vào trong mô hình nhiệt độ 79
Hình 4.5a. Đáp ứng tần số của nhiệt độ ứng với biến vào lưu lượng nhiên liệu 80
Hình 4.5b. Đáp ứng tần số của nhiệt độ với biến vào lưu lượng nước làm mát 81

Hình 4.5c. Đáp ứng tần số của nhiệt độ với biến vào lưu lượng hơi quá nhiệt 81
4.2.2. Nhận dạng mô hình nhiệt độ theo phương pháp LSE 82
Hình 4.6a. Nhận dạng nhiệt độ theo phương pháp PEM cho mô hình ARX với bậc
mô hình thấp 82
Hình 4.6b. Nhận dạng nhiệt độ theo phương pháp PEM cho mô hình ARX với bậc
mô hình cao 83
4.2.3. Nhận dạng mô hình nhiệt độ theo phương pháp PEM cho các dạng mô
hình khác nhau 84
Hình 4.7. Nhận dạng nhiệt độ theo phương pháp PEM cho mô hình ARMAX 85
Hình 4.8. Nhận dạng nhiệt độ theo phương pháp PEM cho mô hình SOPDT,
không gian trạng thái và OE 89
Hình 4.11a. Đáp ứng tần số của áp suất với biến vào lưu lượng nhiên liệu 92
Hình 4.11b. Đáp ứng tần số của áp suất với biến vào lưu lượng nước làm mát 92
Hình 4.11c. Đáp ứng tần số của áp suất với biến nhiễu tải lưu lượng hơi quá nhiệt
92
4.3.2. Nhận dạng mô hình áp suất theo phương pháp LSE với mô hình ARX
93
Sinh viên: Hoàng Lan Anh, Nguyễn Thị Hạnh, Nguyễn Minh Quyên 4
Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín
Hình 4.13. Nhận dạng áp suất theo phương pháp PEM áp dụng cho mô hình
ARMAX 96
compare(Pmhv,m6,m7,m8,m9); 97
Mô hình hàm truyền liên tục bậc 2 có trễ, có điểm cực phức: 97
Process model with 3 inputs: y = G_1(s)u_1 + + G_3(s)u_3
97
where 97
Kp 97
G_1(s) = * exp(-Td*s) 97
1+2*Zeta*Tw*s+(Tw*s)^2
97

with Kp = 0.0033078 97
Tw = 58.759 97
Zeta = 2.4964 97
Td = 0
97
Kp 97
G_2(s) = * exp(-Td*s) 97
1+2*Zeta*Tw*s+(Tw*s)^2
97
with Kp = -2.8342 97
Tw = 9.424 97
Zeta = 3.4828 97
Td = 18.152
98
Kp 98
Sinh viên: Hoàng Lan Anh, Nguyễn Thị Hạnh, Nguyễn Minh Quyên 5
Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín
G_3(s) = * exp(-Td*s) 98
1+2*Zeta*Tw*s+(Tw*s)^2
98
with Kp = 0.00019435 98
Tw = 9.4162 98
Zeta = 8.4444 98
Td = 14.227
98
Estimated using PEM using SearchMethod = Auto from data set z 98
Loss function 0.00212907 and FPE 0.00215462 98
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 103
5.2. Các dạng mô hình sử dụng 103
5.3. Chất lượng mô hình nhận được 104

5.4. Công cụ System Identification Toolbox 104
5.4. Bài học thu được 105
5.5. Hướng phát triển và nghiên cứu của đề tài 105
TÀI LIỆU THAM KHẢO 106
Sinh viên: Hoàng Lan Anh, Nguyễn Thị Hạnh, Nguyễn Minh Quyên 6
Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
ARX AutoRegressive with eXternal input
ARMAX AutoRegressive Moving Average with eXternal input
BJ Box-Jenkins
DSC Distributed Control System
ETFE Empirical tranfer-function estimation
SOPDT Second-oder plus dead-time
LS Least Squares
MV Manipulated variable
OE Output-Error
PEM Prediction Error Method
SPA Spectral Analysis
SPAFDR SPectral Analysis with Frequency Dependent Resolution
Sinh viên: Hoàng Lan Anh, Nguyễn Thị Hạnh, Nguyễn Minh Quyên 7
Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín
QUY ƯỚC VỀ TÊN TAGNAME CỦA CÁC BIẾN QUÁ
TRÌNH
Ký
hiệu
Ý nghĩa
Ký
hiệu
Ý nghĩa
A Analyzer P Pressure

C Controller T Temperature/Transmitter
F Flow V Valve
I Indicator PV Process value
L Level CPV Calculated Process value
Sinh viên: Hoàng Lan Anh, Nguyễn Thị Hạnh, Nguyễn Minh Quyên 8
Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín
DANH MỤC HÌNH
CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU 15
1.1. Đặt vấn đề 15
1.2.1. Nội dung thực hiện 16
1.2.2. Kết quả đạt được 17
Sau khi tiến hành nhận dạng theo từng phương pháp với bậc của các mô hình khác
nhau, ta thu được kết quả tốt nhất như sau: Đối với mô hình nhiệt độ, theo phương
pháp PEM với mô hình ARMAX thu được mô hình đa thức bậc 2, độ fit là 92.4% .
Đối với mô hình áp suất, theo phương pháp PEM với mô hình hàm truyền bậc 3,
độ fit là 78.5% 17
1.3. Nội dung đồ án 17
CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG 18
2.1. Sơ lược về vấn đề nhận dạng 18
2.1.1. Tổng quan về phương pháp 18
2.1.2. Các bước tiến hành nhận dạng 20
2.1.3. Phân loại các phương pháp nhận dạng 21
2.1.4. Đánh giá và kiểm chứng mô hình 24
2.2. Các phương pháp ước lượng mô hình 24
2.2.1. Nhận dạng mô hình đáp ứng tần số 25
Hình 2.1. Đáp ứng tần số của hệ thống 25
2.2.1.1 Phương pháp phân tích Fourier ( ETFE) 26
2.2.1.2.Phương pháp phân tích phổ 29
Hình 2.2. Đồ thị tín hiệu u1 34
Sinh viên: Hoàng Lan Anh, Nguyễn Thị Hạnh, Nguyễn Minh Quyên 9

Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín
Hình 2.3. Đồ thị phổ tần số của u1 34
Hình 2.4. Đồ thị tín hiệu ra y1 khi đầu vào là u1 35
Hình 2.5. Đáp ứng tần số ước lượng bằng 3 phương pháp với tín hiệu vào và đầu
ra không chịu ảnh hưởng của nhiễu 36
Hình 2.6. Đáp ứng tần sồ ước lượng được từ 3 phương pháp với hàm độ rộng cửa
sổ trong thuật toán ETFE và SPA là 100 37
Hình 2.7. Nhiễu ồn trắng Gauss 38
Hình 2.8. Đồ thị đầu ra khi bị ảnh hưởng của nhiễu 38
Hình 2.9. Mô hình đáp ứng tần số ước lượng được khi có ảnh hưởng của nhiễu ồn
trắng 39
Hình 2.10. Đồ thị tín hiệu vào u2 40
Hình 2.11. Đồ thị phổ tần số của tín hiệu u2 40
Hình 2.12. Đồ thị đáp ứng y2 của hệ thống với tín hiệu vào là u2 41
Hình 2.13. Mô hình đáp ứng tần số ước lượng được từ bộ dữ liệu thu được khi đầu
vào là u2 42
2.2.1.3. Ước lượng hàm truyền đạt liên tục từ đáp ứng tần số 43
Hình 2.14. Đồ thị bode của mô hình đáp ứng tần số h13 44
Hình 2.15. Mô hình hàm truyền ước lượng được từ dãy đáp ứng tần số của mô
hình h13 45
2.2.2. Hệ hồi quy tuyến tính và phương pháp bình phương cực tiểu (LSE) 45
2.2.3. Phương pháp sai số dự báo (PEM) 49
Hình 2.16. Ước lương (*) theo mô hình ARX khi hệ thống không chịu ảnh hưởng
của nhiễu 56
Hình 2.17. Kết quả ước lương mô hình ARX khi hệ thống chịu ảnh hưởng của
nhiễu trắng tới đầu ra sử dụng phương pháp LSE 57
Hình 2.18. Kết quả ước lượng (*) theo mô hình ARX sử dung phương pháp PEM
58
Sinh viên: Hoàng Lan Anh, Nguyễn Thị Hạnh, Nguyễn Minh Quyên 10
Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín

Hình 2.19. Kết quả ước lương (*) theo mô hình ARMAX khi đầu ra chịu tác động
của nhiễu 59
Hình 2.20. Kết quả ước lương (*) theo mô hình hàm truyền đạt khi đầu ra chịu tác
động của nhiễu 60
CHƯƠNG 3: ĐỐI TƯỢNG LÒ HƠI 62
Hình 3.1. Sơ đồ cấu tạo của lò hơi 62
3.2. Giải pháp điều khiển đang được sử dụng 63
3.2.1. Điều khiển mức nước trong bao hơi 64
Hình 3.2. Sơ đồ điều khiển mức trong bao hơi 65
3.2.2. Kiểm soát nhiệt độ hơi nước quá nhiệt 65
3.2.3. Áp suất hơi quá nhiệt ở đầu ra 66
3.2.4. Chất lượng quá trình cháy trong buồng lửa 67
3.3. Thu thập số liệu 70
3.3.1. Vòng điều khiển nhiệt độ 70
3.3.2. Vòng điều khiển áp suất 71
CHƯƠNG 4: NHẬN DẠNG MÔ HÌNH LÒ HƠI 73
4.1. Xử lý số liệu trước khi nhận dạng 73
Hình 4.1a. Đồ thị nhiệt độ khi chưa loại bỏ giá trị trung bình 76
Hình 4.1b. Đồ thị nhiệt độ sau khi loại bỏ giá trị trung bình 76
Hình 4.2a. Đồ thị áp suất khi chưa loại bỏ giá trị trung bình 77
Hình 4.2b. Đồ thị áp suất hơi quá nhiệt sau khi loại bỏ giá trị trung bình 77
4.2. Kết quả nhận dạng cho mô hình nhiệt độ 78
Hình 4.3. Mô hình nhận dạng nhiệt độ 78
Sinh viên: Hoàng Lan Anh, Nguyễn Thị Hạnh, Nguyễn Minh Quyên 11
Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín
4.2.1. Nhận dạng mô hình nhiệt độ theo phương pháp dựa trên đáp ứng trên
miền tần số 78
Hình 4.4. Phổ tần số của các biến vào trong mô hình nhiệt độ 79
Hình 4.5a. Đáp ứng tần số của nhiệt độ ứng với biến vào lưu lượng nhiên liệu 80
Hình 4.5b. Đáp ứng tần số của nhiệt độ với biến vào lưu lượng nước làm mát 81

Hình 4.5c. Đáp ứng tần số của nhiệt độ với biến vào lưu lượng hơi quá nhiệt 81
4.2.2. Nhận dạng mô hình nhiệt độ theo phương pháp LSE 82
Hình 4.6a. Nhận dạng nhiệt độ theo phương pháp PEM cho mô hình ARX với bậc
mô hình thấp 82
Hình 4.6b. Nhận dạng nhiệt độ theo phương pháp PEM cho mô hình ARX với bậc
mô hình cao 83
4.2.3. Nhận dạng mô hình nhiệt độ theo phương pháp PEM cho các dạng mô
hình khác nhau 84
Hình 4.7. Nhận dạng nhiệt độ theo phương pháp PEM cho mô hình ARMAX 85
Hình 4.8. Nhận dạng nhiệt độ theo phương pháp PEM cho mô hình SOPDT,
không gian trạng thái và OE 89
Hình 4.11a. Đáp ứng tần số của áp suất với biến vào lưu lượng nhiên liệu 92
Hình 4.11b. Đáp ứng tần số của áp suất với biến vào lưu lượng nước làm mát 92
Hình 4.11c. Đáp ứng tần số của áp suất với biến nhiễu tải lưu lượng hơi quá nhiệt
92
4.3.2. Nhận dạng mô hình áp suất theo phương pháp LSE với mô hình ARX
93
Hình 4.13. Nhận dạng áp suất theo phương pháp PEM áp dụng cho mô hình
ARMAX 96
compare(Pmhv,m6,m7,m8,m9); 97
Mô hình hàm truyền liên tục bậc 2 có trễ, có điểm cực phức: 97
Sinh viên: Hoàng Lan Anh, Nguyễn Thị Hạnh, Nguyễn Minh Quyên 12
Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín
Process model with 3 inputs: y = G_1(s)u_1 + + G_3(s)u_3
97
where 97
Kp 97
G_1(s) = * exp(-Td*s) 97
1+2*Zeta*Tw*s+(Tw*s)^2
97

with Kp = 0.0033078 97
Tw = 58.759 97
Zeta = 2.4964 97
Td = 0
97
Kp 97
G_2(s) = * exp(-Td*s) 97
1+2*Zeta*Tw*s+(Tw*s)^2
97
with Kp = -2.8342 97
Tw = 9.424 97
Zeta = 3.4828 97
Td = 18.152
98
Kp 98
G_3(s) = * exp(-Td*s) 98
1+2*Zeta*Tw*s+(Tw*s)^2
98
with Kp = 0.00019435 98
Sinh viên: Hoàng Lan Anh, Nguyễn Thị Hạnh, Nguyễn Minh Quyên 13
Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín
Tw = 9.4162 98
Zeta = 8.4444 98
Td = 14.227
98
Estimated using PEM using SearchMethod = Auto from data set z 98
Loss function 0.00212907 and FPE 0.00215462 98
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 103
5.2. Các dạng mô hình sử dụng 103
5.3. Chất lượng mô hình nhận được 104

5.4. Công cụ System Identification Toolbox 104
5.4. Bài học thu được 105
5.5. Hướng phát triển và nghiên cứu của đề tài 105
TÀI LIỆU THAM KHẢO 106
Sinh viên: Hoàng Lan Anh, Nguyễn Thị Hạnh, Nguyễn Minh Quyên 14
CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
1.1. Đặt vấn đề
Để giải quyết tốt một bài toán điều khiển thì công việc đầu tiên mà người kỹ sư
phải thực hiện đó là tiến hành xây dựng mô hình hệ thống vì không thể phân tích,
tổng hợp hệ thống có chất lượng cao khi không có mô hình toán học mô tả hệ thống.
Có hai dạng mô hình đó là mô hình lý thuyết và mô hình thực nghiệm. Trong quá
trình xây dựng mô hình trên phương diện lý thuyết, ta thường không thể khảo sát
được mọi ảnh hưởng của môi trường đến đặc tính động học của hệ cũng như những
tác động qua lại bên trong hệ thống một cách chính xác tuyệt đối. Rất nhiều yếu tố có
thể đã bị bỏ qua hoặc chỉ được xem xét đến như một tác động ngẫu nhiên. Bởi vậy,
những hiểu biết lý thuyết ban đầu về hệ thống mới chỉ giúp chúng ta khoanh vùng
được lớp các mô hình thích hợp. Trong khi đó mô hình thực nghiệm có ưu điểm là
cho phép xác định tương đối chính xác các tham số mô hình nếu cấu trúc mô hình
được biết trước. Do đó để có một mô hình cụ thể với chất lượng phù hợp theo yêu
cầu của bài toán điều khiển ta phải sử dụng phương pháp nhận dạng dựa trên bộ số
liệu được thu thập từ thực nghiệm.
Đối tượng mà đồ án tiến hành nhận dạng là lò hơi 10B8001 trong nhà máy đạm
Phú Mỹ. Đồ án kế thừa bộ số liệu thu thập thực nghiệm và một số kết quả nhận dạng
cho đối tượng lò hơi từ luận văn [1]. Những vấn đề tác giả đã thực hiện được:
1. Tác giả luận văn đã tiến hành thu thập dữ liệu về các biến quá trình của lò
hơi khi hệ thống đang vận hành và được điều khiển trong vòng kín.
2. Sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu để xây dựng mô hình ARX cho
đối tượng lò hơi. Kết quả đạt được cho thấy bậc của mô hình nhận được còn tương
đối cao, mức độ sai lệch của mô hình khi kiểm chứng với số liệu thực còn khá lớn

hay độ “fit” còn tương đối thấp. Cụ thể là đối với mô hình nhiệt độ bậc của đa thức A
là 80, đa thức B1 là 52, đa thức B2 là 179, đa thức B3 là 139 và độ fit là 67.4%, với
mô hình áp suất bậc bậc của đa thức A là 20, bậc của đa thức B1 là 377, bậc của đa
thức B2 là 14 và độ fit là 58.72%. Kết quả này khó có thể sử dụng cho mục đích thiết
CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
kế điều khiển. Có thể nói, kết quả mô hình nhận được chưa được tốt nằm ở việc lựa
chọn cấu trúc mô hình cũng như phương pháp nhận dạng chưa hoàn toàn phù hợp với
đối tượng. Lí do là trong mô hình ARX chưa biểu diễn được mô hình của nhiễu, mà
mô hình thực lại chịu ảnh hưởng của nhiễu, hơn nữa phương pháp LSE lại cho kết
quả không sát thực nếu nhiễu có tương quan với biến vào.
Trên cơ sở nhận định này, đồ án nghiên cứu lựa chọn và áp dụng các cấu trúc
mô hình cũng như phương pháp phù hợp để xác định mô hình toán học cho đối
tượng phục vụ mục đích tổng hợp bộ điều khiển. Mục tiêu đồ án đặt ra là xây dựng
được mô hình động học bậc thấp cho lò hơi dựa trên bộ số liệu thu được trong tài liệu
[1] theo 3 phương pháp, với chất lượng mô hình khi kiểm chứng đạt được độ fit tốt
và bậc của mô hình thấp. Từ đó đưa ra những nhận xét đánh giá cho từng phương
pháp, và so sánh giữa các phương pháp với nhau.
1.2. Nội dung thực hiện và kết quả đạt được
1.2.1. Nội dung thực hiện
Để xây dựng được mô hình động học bậc thấp cho lò hơi trên cơ sở bộ số liệu có
sẵn, nhóm thực hiện đồ án đã tiến hành thực hiện theo các bước như sau:
1. Nghiên cứu cơ sở lý thuyết các phương pháp nhận dạng trong vòng kín, cụ
thể là các phương pháp trên miền tần số bao gồm phương pháp phân tích Fourier,
phân tích phổ; phương pháp bình phương tối thiểu (LSE); phương pháp sai số dự báo
(PEM). Sau đó tiến hành ước lượng cho một mô hình đơn giản sử dụng các phương
pháp trên, từ đó rút ra những đánh giá nhận xét cho từng phương pháp.
2. Nghiên cứu khai thác sử dụng các tập lệnh, và guide trong công cụ Matlab
Identification Toolbox để ước lượng các tham số của mô hình đa thức.
3. Tìm hiểu quá trình công nghệ và phân tích cấu trúc điều khiển hiện tại của lò
hơi. Từ đó làm rõ các biến vào ra của quá trình cũng như tương quan giữa các biến

vào, mục đích làm sáng tỏ bài toán nhận dạng.
CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
4. Tiến hành nhận dạng và kiểm chứng đối tượng lò hơi sử dụng các phương
pháp trên với các dạng mô hình khác nhau, từ đó cũng đưa ra những so sánh, đánh
giá giữa các phương pháp với nhau.
1.2.2. Kết quả đạt được
Sau khi tiến hành nhận dạng theo từng phương pháp với bậc của các mô hình khác
nhau, ta thu được kết quả tốt nhất như sau: Đối với mô hình nhiệt độ, theo
phương pháp PEM với mô hình ARMAX thu được mô hình đa thức bậc 2, độ
fit là 92.4% . Đối với mô hình áp suất, theo phương pháp PEM với mô hình
hàm truyền bậc 3, độ fit là 78.5%.
1.3. Nội dung đồ án
Đồ án được viết thành năm chương với những nội dung cơ bản như sau:
Chương 1: Mở đầu
Chương 2: Giới thiệu các phương pháp nhận dạng. Chương này trình bày những
vấn đề chung về nhận dạng, các phương pháp nhận dạng trong vòng kín mà đồ án sử
dụng.
Chương 3: Đối tượng lò hơi. Chương này trình bày tóm tắt quá trình công nghệ
của lò hơi và làm rõ các vòng điều khiển cần nhận dạng mô hình.
Chương 4: Nhận dạng lò hơi . Chương này trình bày từng bước làm cụ thể với 3
phương pháp và các mô hình khác nhau để nhận dạng ra mô hình phù hợp với đối
tượng lò hơi. Từ đó có rút ra những đánh giá, nhận xét cho từng phương pháp.
Chương 5: Kết luận. Chương này tổng kết những kết quả đạt được về mô hình,
và về công cụ Matlab sử dụng đồng thời đưa ra những bài học kinh nghiệm và hướng
phát triển của đề tài.
CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG
CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG
2.1. Sơ lược về vấn đề nhận dạng
Phần này trình bày tổng quan về các phương pháp nhận dạng. Nội dung trong
phần này được tham khảo chủ yếu từ chương 2 và chương 4 trong tài liệu [2].

2.1.1. Tổng quan về phương pháp
Hầu hết các phương pháp điều khiển đều dựa trên mô hình của đối tượng. Mô
hình này có thể là mô hình lý thuyết hoặc là mô hình thực nghiệm. Các quá trình
công nghiệp thường rất phức tạp, vì vậy hầu như không thể xây dựng được một mô
hình hoàn hảo đủ sức phản ánh đầy đủ hết đặc tính của hệ thống. Do vậy, mô hình
cần phải đảm bảo đơn giản nhưng vẫn đủ chi tiết cần thiết. Việc xác định mức độ về
yêu cầu đơn giản mà vẫn đầy đủ phụ thuộc vào ba yếu tố sau:
i .Yêu cầu và mục đích sử dụng cụ thể của mô hình.
ii. Công sức và chi phí tiến hành mô hình hóa.
iii. Độ tin cậy của thông tin có được về quá trình.
Về nguyên tắc có hai phương pháp xây dựng mô hình toán học cho quá trình:
• Mô hình hóa lý thuyết (hay còn gọi là mô hình hóa vật lý): phương pháp này
đi từ các định luật cơ bản của vật lý và hóa học kết hợp với các thông số kỹ thuật
của thiết bị (bồn chứa, tháp phản ứng, kích thước đường ống…) để xác định giá trị
của các tham số. Mô hình này là một hệ các phương trình vi phân và phương trình
đại số.
• Mô hình hóa thực nghiệm (còn gọi là phương pháp hộp đen hay nhận dạng
quá trình): phương pháp này dựa trên thông tin ban đầu về quá trình, quan sát tín
hiệu vào ra và phân tích số liệu thu được để xác định mô hình.
Phương pháp lý thuyết có ưu điểm cho ta hiểu sâu hơn về các quan hệ vật lý,
hóa học giữa các đại lượng bên trong quá trình, từ đó ta xác định được cấu trúc mô
hình. Tuy nhiên, việc xây dựng mô hình lý thuyết đòi hỏi người lập mô hình phải có
CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG
nhiều kinh nghiệm và có kiến thức sâu rộng về các lĩnh vực vật lý, hóa học, sinh
học. Bên cạnh đấy, mô hình lý thuyết thu được chỉ phản ánh được đặc tính động học
của quá trình công nghệ mà bỏ qua đi đặc tính của thiết bị đo và cơ cấu chấp hành.
Việc xác định chính xác các tham số dựa vào thông tin của thiết bị là khó thực hiện.
Điều này làm giảm đi tính chính xác và tính đầy đủ của mô hình lý thuyết. Do vậy,
mô hình lý thuyết rất có ích trong việc khảo sát đặc tính động học, xác định cấu trúc
mô hình, thiết kế sách lược điều khiển nhưng ít phù hợp cho việc xác định các tham

số của bộ điều khiển.
Phương pháp mô hình hóa thực nghiệm có ưu điểm là ta có thể xác định được
tương đối chính xác các tham số của mô hình nếu như ta biết cấu trúc của mô hình.
Tuy nhiên, vì việc xác định mô hình dựa vào các dữ liệu vào ra (thu được từ thực
nghiệm) nên chất lượng mô hình thu được phụ thuộc nhiều vào độ chính xác của
các thiết bị đo. Mặt khác, nhiễu tác dụng lên quá trình và thiết bị đo cũng gây ảnh
hưởng đáng kể lên dữ liệu thu thập được. Việc thu thập dữ liệu vào ra không dễ
dàng vì nhiều lý do như các ràng buộc về điều kiện công nghệ khi thực hiện thu
thập dữ liệu, tương tác giữa các biến quá trình, chi phí vận hành trong quá trình thu
thập dữ liệu…
Từ phân tích ở trên ta nhận thấy một số ưu điểm của phương pháp lý thuyết là
nhược điểm của phương pháp thực nghiệm và ngược lại một số nhược điểm của
phương pháp lý thuyết thì phương pháp thực nghiệm lại cho kết quả rất tốt. Do đó
sự kết hợp giữa phương pháp lý thuyết và phương pháp thực nghiệm có thể loại bỏ
bớt những nhược điểm của hai phương pháp, làm cho việc mô hình hóa có chất
lượng tốt hơn so với việc thực hiện từng bước riêng rẽ. Phương pháp lý thuyết sẽ
cung cấp cho ta cấu trúc của mô hình, cơ sở để thiết kế sách lược điều khiển và lựa
chọn bộ điều khiển. Bước nhận dạng thực nghiệm sẽ cung cấp mô hình động học
cho toàn bộ hệ thống quá trình bao gồm đặc tính của các quá trình công nghệ, các
thiết bị công nghệ và cả các thiết bị đo lường điều khiển
CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG
2.1.2. Các bước tiến hành nhận dạng
1. Thu thập số liệu và khai thác thông tin ban đầu về quá trình: mô tả các quá
trình vật lý, hóa học xảy ra bên trong đối tượng, các thông số vận hành, các giới hạn
trên và dưới của các đại lượng áp suất,nhiệt độ, mức lưu lượng… Từ đó tiến hành
phân tích thông tin để xác định các biến vào ra cần quan tâm, các điều kiện biên và
các giả thiết liên quan.
2. Lựa chọn phương pháp nhận dạng: tùy vào từng đối tượng cụ thể mà sau
khi phân tích ta lựa chọn phương pháp nhận dạng phù hợp như nhận dạng trực
tuyến/ngoại tuyến (online/offline), nhận dạng vòng hở/vòng kín (open loop/close

loop), nhận dạng chủ động/bị động. Đồng thời quyết định thuật toán ước lượng
tham số và tiêu chuẩn đánh giá chất lượng mô hình.
3. Thu thập số liệu thực nghiệm cho từng cặp biến vào ra: trên cơ sở phân tích
và chọn lựa phương pháp ở hai bước trên, cần phải thu thập dữ liệu làm sao để thỏa
mãn được mối quan hệ vào ra giữa các biến. Bên cạnh đấy cần xử lý thô các số liệu
nhằm loại bỏ những giá trị đo kém tin cậy.
4. Xác định dạng và cấu trúc mô hình: Kết hợp yêu cầu về mục đích sử dụng
mô hình và khả năng ứng dụng của phương pháp nhận dạng đã chọn để xác định
dạng mô hình (phi tuyến/tuyến tính, liên tục /gián đoạn…). Từ đó ta đưa ra giả thiết
ban đầu về cấu trúc mô hình (bậc tử số, mẫu số của hàm truyền đạt, có hay không
có trễ, ).
5. Xác định tham số mô hình: theo phương pháp, thuật toán đã lựa chọn. Nếu ta
tiến hành theo từng mô hình con (ví dụ từng kênh vào ra, từng khâu trong quá trình)
thì sau đó cần kết hợp chúng lại thành một mô hình tổng thể. Công cụ thực hiện có
thể sử dụng các phần mềm như Matlab, Maple,…hay các ngôn ngữ lập trình bất kì
như C, Pascal, Delphi,…
6. Mô phỏng, kiểm chứng và đánh giá mô hình: thông thường sau khi tính toán
được bộ tham số và thiết lập được mô hình ta cần phải thực hiện mô phỏng để kiểm
chứng độ chính xác. Việc kiểm chứng thông thường được thực hiện bằng việc sử
CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG
dụng mô hình để mô phỏng dữ liệu vào ra, kết quả thu được sẽ đem so với bộ dữ
liệu vào ra thu thập được từ thực nghiệm. Dữ liệu thực tế dùng để kiểm chứng phải
là bộ dữ liệu khác với bộ dữ liệu dùng để tính toán thiết lập mô hình. Nếu kết quả
không đạt yêu cầu thì phải làm lại từ bước số 4. Còn nếu kết quả không tốt do bộ dữ
liệu không đạt yêu cầu thì phải làm lại từ bước số 3.
2.1.3. Phân loại các phương pháp nhận dạng
Các phương pháp nhận dạng vô cùng phong phú, vì thế trong khuôn khổ đề tài
ta khó có thể đưa ra một cái nhìn tổng quan phù hợp. Tuy nhiên, ta có thể phân loại
các phương pháp từ nhiều góc nhìn khác nhau:
Theo dạng mô hình sử dụng

Dựa theo dạng mô hình sử dụng trực tiếp, người ta có thể phân biệt các
phương pháp tương ứng như nhận dạng hệ phi tuyến hoặc nhận dạng hệ tuyến tính,
nhận dạng hệ liên tục hoặc nhận dạng hệ gián đoạn, nhận dạng trên miền thời gian
hoặc nhận dạng trên miền tần số, nhận dạng mô hình không tham số hoặc nhận
dạng mô hình có tham số, nhận dạng mô hình rõ hoặc nhận dạng mô hình mờ,
Trong điều khiển quá trình với các phương pháp kinh điển, mô hình tuyến tính bậc
nhất hoặc bậc hai (có hoặc không có trễ, có hoặc không dao động, có hoặc không có
thành phần tích phân) là những dạng thông dụng nhất. Tuy nhiên, sự thâm nhập của
các phương pháp điều khiển hiện đại yêu cầu cũng như cho phép sử dụng những mô
hình phức tạp hơn.
Trong khuôn khổ của đề tài, chúng ta chỉ đề cập tới các mô hình tuyến tính.
Nhận dạng chủ động và nhận dạng bị động
Việc thu thập dữ liệu đòi hỏi phải có sự biến thiên của tín hiệu vào ra. Do đó
cần thu thập dữ liệu khi có tác động thay đổi giá trị đầu vào hoặc đầu ra của hệ
thống trong lúc hệ thống đang vận hành.
Trong tình huống cần phải tác động tín hiệu kích thích ở biến đầu vào (hoặc
biến đầu ra) của quá trình ta gọi là nhận dạng chủ động, vì ta chủ động thêm kích
CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG
thích vào hệ thống. Các dạng tín hiệu kích thích thông thường có thể là xung vuông,
xung bậc thang, tín hiệu dao động điều hòa. Phương pháp chủ động có ưu điểm là ta
có thể chọn được dạng kích thích phù hợp với đặc tính động học của quá trình, điều
này làm cho dữ liệu thu thập được có chất lượng rất cao. Tuy nhiên, việc nhận dạng
chủ động có điểm yếu quan trọng là chi phí thu thập dữ liệu khá tốn kém vì đa số hệ
thống công nghệ khó thể vận hành bình thường trong khi thực hiện thu thập dữ liệu
do đó chỉ có thể chạy máy mà không sản xuất chỉ để thực hiện thu thập dữ liệu.
Cũng vì lý do này mà đối với những hệ thống đang vận hành ổn định, việc thu thập
dữ liệu bằng kích thích chủ động gần như không khả thi.
Trong tình huống không thể nhận dạng chủ động, phương pháp bị động được
sử dụng. Phương pháp này sử dụng các số liệu trong lúc hệ thống đang vận hành,
nếu cần thiết có thể có những tác động (lên bộ điều khiển hoặc biến quá trình) làm

thay đổi nhỏ đến các thông số vận hành để thu thập dữ liệu mà không ảnh hưởng
nhiều đến quá trình công nghệ. Tuy nhiên, thực hiện nhận dạng bị động chịu ảnh
hưởng khá lớn của nhiễu và sai lệch của thiết bị đo. Hai yếu tố này ảnh hưởng lớn
đến chất lượng dữ liệu thu thập được.
Nhận dạng vòng hở và nhận dạng vòng kín
Từ phân tích ở phần trên (nhận dạng chủ động và bị động) ta có thể thấy rằng
dữ liệu thu thập được hoặc trong vòng điều khiển hoặc khi hệ thống bị cách li khỏi
vòng điều khiển. Từ đó ta phân loại ra nhận dạng vòng hở và nhận dạng vòng kín.
Nhận dạng vòng hở được thực hiện khi vòng điều khiển phản hồi bị cách ly ra khỏi
quá trình công nghệ. Bộ điều khiển chỉ thực hiện thay đổi giá trị biến điều khiển
(MV) tác động vào quá trình. Ta cũng có thể thực hiện thay đổi biến đầu vào của
quá trình công nghệ bằng cách thay đổi giá trị biến ra của phân đoạn trước đó. Thực
tế, phương pháp này làm cho việc vận hành quá trình công nghệ không thể đảm bảo
ổn định và duy trì được chất lượng. Do đó đối với những quá trình công nghệ có
mức độ quan trọng cao và nhạy cảm, cần phải thực hiện nhận dạng vòng kín, tức là
CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG
thu thập dữ liệu trong khi hệ thống vẫn làm việc ổn định dưới sự điều khiển của các
vòng điều khiển.
Nhận dạng gián tiếp và trực tiếp
Nhận dạng trực tiếp là thực hiện nhận dạng dựa trên dữ liệu thu thập là giá trị
các biến vào và biến ra của hệ thống mà không cần quan tâm đến thông tin của bộ
điều khiển. Từ bộ dữ liệu thu được ta có thể tính ra trực tiếp được mô hình của quá
trình. Phương pháp nhận dạng trực tiếp có ưu điểm là không cần thông tin chính xác
về bộ điều khiển và có thể cho độ chính xác cao nếu chọn được phương pháp nhận
dạng phù hợp. Tuy nhiên, nếu dữ liệu thu thập chịu ảnh hưởng của nhiễu mà nhiễu
này có tương quan với dữ liệu đầu vào sẽ làm ảnh hưởng đến tính nhất quán và sự
hội tụ của phương pháp.
Nhận dạng gián tiếp là thực hiện nhận dạng dựa trên bộ dữ liệu thu thập được
ở đầu vào và đầu ra của hệ thống bao gồm quá trình công nghệ và bộ điều khiển
(hay nói cách khác là thu thập dữ liệu trong lúc bộ điều khiển vẫn đang hoạt động

bình thường). Từ bộ dữ liệu đấy ta tính ra mô hình của hệ thống vòng kín (bao gồm
quá trình công nghệ, các thiết bị đo/chấp hành và bộ điều khiển). Sau đó ta tính
được mô hình của hệ thống hở từ mô hình kín vừa nhận dạng được, mô hình thu
được là mô hình cho quá trình công nghệ và các thiết bị đo/chấp hành.
Nhận dạng trực tuyến (online) và ngoại tuyến (offline)
Tùy vào nhu cầu mà việc nhận dạng mô hình được thực hiện liên tục hoặc gián
đoạn. Khi mô hình cần xây dựng phục vụ chỉnh định trực tuyến và liên tục các tham
số của bộ điều khiển hoặc phục vụ tối ưu hóa thời gian thực hệ thống điều khiển,
các tham số cần được tính toán lại liên tục dựa trên dữ liệu vào ra cập nhật. Nếu
không có nhu cầu thực hiện nhận dạng liên tục (ví dụ như nhận dạng mô hình để
phục vụ phân tích thiết kế điều khiển, mô phỏng hệ thống…) thì ta chỉ cần thu thập
dữ liệu, sau đó nhận dạng, kiểm chứng và sử dụng mô hình.
CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG
Thuật toán ước lượng mô hình
Việc phân loại từ góc nhìn này có lẽ khó khăn hơn cả, bởi các thuật toán tương
đối phong phú và đa dạng. Có thể kể ra một số thuật toán thông dụng như bình
phương tối thiểu, phân tích phổ, phương pháp dự báo lỗi và phương pháp không
gian con. Nhưng phương pháp này không phải hoàn toàn khác biệt, mà nhiều khi là
dẫn xuất của nhau. Mặc dù ngày nay đã có thêm nhiều thuật toán nhận dạng mới
nhưng chúng ta khó có thể khẳng định sự vượt trội tuyệt đối của riêng một phương
pháp nào. Ở phần tiếp theo chúng ta sẽ đi sâu vào từng phương pháp cụ thể
2.1.4. Đánh giá và kiểm chứng mô hình
Một mô hình đảm bảo tính đơn giản và có sai lệch nhỏ so với hệ thống thực là
một mô hình có chất lượng tốt. Sử dụng giá trị vào của bộ dữ liệu kiểm chứng, ta
tính sai lệch giữa giá trị ra mô phỏng
k
y
ˆ
và giá trị ra thực
k

y
để đánh giá chất lượng
của mô hình:
( )
∑
=
−=
N
k
kk
yy
N
1
2
ˆ
1
ε
Với N là số lần trích mẫu của tín hiệu,
k
y
là giá trị đầu ra thực ở thời điểm
trích mẫu thứ k và
k
y
ˆ
là giá trị đầu ra thu được từ việc mô phỏng tín hiệu của mô
hình đã nhận dạng. Tín hiệu vào thường được lấy ở dạng bậc thang, tuy nhiên dạng
tín hiệu khác cũng có thể được sử dụng. Một điều cần đặc biệt lưu ý là tập số liệu
dùng để kiểm chứng mô hình phải khác với số liệu ban đầu dùng cho ước lượng mô
hình.

2.2. Các phương pháp ước lượng mô hình
Mục này trình bày về cơ sở lý thuyết của một số phương pháp ước lượng mô
hình được sử dụng trong đồ án, và một số ví dụ áp dụng của mỗi phương pháp với
mô hình trên Matlab. Cơ sở lý thuyết được tham khảo và trích dẫn chính từ [3] và
[4]
CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG
2.2.1. Nhận dạng mô hình đáp ứng tần số
Xét hệ thông tuyến tính ổn định có mô hình:
y(t) = G(q)u(t) + v(t) (2.1)
Đáp ứng tần số của hệ thống với đầu vào là: u = α.cos(ωt)
Hình 2.1. Đáp ứng tần số của hệ thống.
Đầu ra sẽ là:
y(t) = α.|G(jω)|cos(ωt + φ) + v(t) với φ = arg(G(jω)) (2.2)
v(t) là nhiễu, để giảm ảnh hưởng của nhiễu đối với y, ta xác định tương quan
của u và y với tín hiệu tuần hoàn với tần số ω: e
-jωt
= cos(ωt) + jsin(ωt).
(2.3a)
(2.3b)
Với: (2.4a)
(2.4b)
Hàm truyền tại tần số ω có thể ước lượng là:
(2.5)
G(q)
u=α
cos(ωt)
v
(t)
y(t)