nghiên cứu ứng dụng đại số gia tử để điều khiển hệ thống gương mặt trời

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

i
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP






LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
NGÀNH : TỰ ĐỘNG HOÁ







NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ ĐỂ ĐIỀU
KHIỂN HỆ THỐNG GƢƠNG MẶT TRỜI





23.
TRẦN HỮU CHÂU GIANG

THÁI NGUYÊN - 2010

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

ii
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP






LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
NGÀNH : TỰ ĐỘNG HOÁ

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ ĐỂ ĐIỀU
KHIỂN HỆ THỐNG GƢƠNG MẶT TRỜI




Ngành : TỰ ĐỘNG HOÁ
Mã số :23.
Học viên : TRẦN HỮU CHÂU GIANG
Ngƣời HD Khoa học : PGS.TS. NGUYỄN HỮU CÔNG











THÁI NGUYÊN - 2010

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

iii
ĐẠ I HỌ C THÁ I NGUYÊN
TRƢỜ NG ĐẠ I HỌ C KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP


CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc







LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA



Tên đề tài:
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ ĐỂ ĐIỀU
KHIỂN HỆ THỐNG GƢƠNG MẶT TRỜI




Học viên : TRẦN HỮU CHÂU GIANG
Lớp : K11 - TĐH
Ngƣời HD khoa học : PGS. TS
NGUYỄN HỮU CÔNG

Ngƣời hƣớng dẫn khoa học




PGS. TS
NGUYỄN HỮU CÔNG

Học viên




TRẦN HỮU CHÂU GIANG

Ban giám hiệu


Khoa Sau Đại học



Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trì nh ng hiên cƣ́ u củ a tôi . Các kết qu , số liệ u
nêu trong luậ n văn là trung thƣ̣ c và chƣa tƣ̀ ng đƣợ c công bố trong bấ t kỳ công trì nh

nào khác.

Tc giả luận văn



Trần Hữu Châu Giang

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

ii
LỜ I CẢ M ƠN

Tác gi chân thành cm ơn s hƣớng dẫn tận tnh ca PGS .TS Nguyễ n Hữu
Công trong suố t quá trì nh hoà n thà nh luậ n văn nà y.
Tác gi xin chân thàn h cả m ơn sƣ̣ giú p đỡ củ a cá c thầ y cô giá o Khoa Điện
tử, Khoa Điện trƣờ ng Đạ i họ c Kỹ thuật Công nghiệp Thá i Nguyên đã tạ o điề u kiệ n
gip đ tận tnh trong việc nghiên cu đề tài.
Cuố i cù ng tá c giả xin chân thà nh cả m ơn sƣ̣ giú p đỡ củ a Ban giá m hiệ u ,
Khoa Sau Đại học trƣờ ng Đạ i họ c Kỹ thuật Công nghiệp Thá i Nguyên đã cho phé p
và tạo điều kiện thuận li để tác gi hoàn thành bn luận văn này.


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

iii
MỤC LỤC

Nội dung
Trang

Lời cam đoan
i
Lời cm ơn
ii
Mục lục
iii
Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt
vii
Danh mục các bng
viii
Danh mục các hnh vẽ, đồ thị
ix
Mở đầu
1
Chƣơng 1: Năng lƣợng mặt trời và một số ứng dụng thực tế
4
1.1. Nguồn năng lƣng mặt trời
4
1.2. Đặc điểm ca năng lƣng mặt trời trên bề mặt qu đất
5
1.3. Các thành phần ca bc xạ mặt trời
6
1.4. Hiệu ng nhà kính và bộ thu phẳng
6
1.4.1. Hiệu ng nhà kính
6
1.4.2. Bộ thu năng lƣng mặt trời phẳng
7
1.5. Một số ng dụng năng lƣng mặt trời
8

1.5.1. Sn xuất nƣớc nóng bằng NLMT
8
1.5.1.1. Hệ thống sn xuất nƣớc nóng đối lƣu t nhiên
9
1.5.1.2. Hệ thống sn xuất nƣớc nóng đối lƣu cƣng bc
11
1.5.2. Sấy bằng NLMT
12
1.5.2.1 Hệ thống sấy đối lƣu t nhiên
12
1.5.2.2. Hệ thống sấy đối lƣu cƣng bc
14
1.5.3. Chƣng lọc nƣớc bằng NLMT
15

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

iv
1.5.4. Bếp mặt trời
16
1.5.4.1. Bếp mặt trời kiểu hiệu ng nhà kính
17
1.5.4.2. Bếp mặt trời hội tụ
17
1.5.5. Sƣởi ấm nhà cửa, chuồng trại
18
1.5.6. Pin mặt trời
20
1.6. Kết luận chƣơng 1
26

Chƣơng 2: Tổng quan về hệ thống gƣơng mặt trời
27
2.1.Giới thiệu hệ thống thu năng lƣng mặt trời dùng máng phn xạ cong
27
2.2. Một số mô hnh điều khiển gƣơng mặt trời
29
2.2.1. Mô hnh điều khiển tỷ lệ cố định
29
2.2.2. Mô hnh điều khiển PSA
31
2.2.3. Mô hnh điều khiển thông minh
33
2.3. Kết luận chƣơng 2
34
Chƣơng 3: Giới thiệu về đại số gia tử
35
3.1. Bộ điều khiển mờ cơ bn
36
3.1.1. Mờ hoá
37
3.1.2. Sử dụng luật hp thành
38
3.1.3. Sử dụng các toán tử mờ - khối luật mờ
38
3.1.4. Gii mờ
39
3.1.5. Nguyên lý điều khiển mờ
40
3.1.6. Nguyên tắc thiết kế bộ điều khiển mờ
42

3.1.6.1. Định nghĩa các biến vào/ra
43
3.1.6.2. Xác định tập mờ
43

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

v
3.1.6.3. Xây dng các luật điều khiển
44
3.1.6.4. Chọn thiết bị hp thành
44
3.1.6.5. Chọn nguyên lý gii mờ
45
3.1.6.6. Tối ƣu
45
3.2. Đại số gia tử
45
3.2.1. Độ đo tính mờ ca các giá trị ngôn ngữ
47
3.2.2. Hàm định lƣng ngữ nghĩa
50
3.2.3. Đại số gia tử tuyến tính đầy đ
51
3.3. Điều khiển sử dụng đại số gia tử
54
3.4. Kết luận chƣơng 3
56
Chƣơng 4: Thiết kế bộ điều khiển gƣơng mặt trời theo phƣơng php
đại số gia tử

57
4.1. Mô hình toán học ca hệ thống
57
4.1.1. Sensor cà chuẩn hóa tín hiệu
57
4.1.2. Cơ cấu chấp hành
58
4.2. Thiết kế hệ thống
60
4.2.1. Sử dụng bộ điều khiển mờ
60
4.2.1.1. Định nghĩa các biến vào ra
60
4.2.1.2. Định nghĩa tập mờ (giá trị ngôn ngữ) cho các biến vào ra
61
4.2.1.3. Xây dng các luật điều khiển
64
4.2.2.4. Chọn thiết bị hp thành và nguyên lý gii mờ
65
4.2.2.5. Sơ đồ và kết qu mô phỏng
67
4.2.3. Sử dụng bộ điều khiển Đại số gia tử
68
4.2.3.1. Thiết kế bộ điều khiển Đại số gia tử có =
68

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

vi
4.2.3.2. Sử dụng bộ điều khiển Đại số gia tử với 

73
4.2.3.3. Sơ đồ mô phỏng 2 bộ điều khiển DSGT
79
4.3. Kết qu mô phỏng và so sánh 3 bộ điều khiển: Fuzzy, ĐSGT (=)
và ĐSGT 1 ()
81
4.3.1. Khi chƣa có nhiễu phụ ti
81
4.3.2. Khi có nhiễu phụ ti
84
4.3. Kết luận chƣơng 4
87
4.4. Kết luận, kiến nghị và hƣớng nghiên cu tiếp theo
89
4.4.1. Kết luận
89
4.4.2. Kiến nghị và hƣớng nghiên cu tiếp theo
89
Tài liệu tham kho
90
Phụ lục
a-d



Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

vii
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ
CHỮ VIẾT TẮT

Cc ký hiệu:

Tổng độ đo tính mờ ca các gia tử âm

Tổng độ đo tính mờ ca các gia tử dƣơng

Giá trị định lƣng ca phần tử trung hòa
AX Đại số gia tử
AX Đại số gia tử tuyến tính đầy đ
W Phần tử trung hòa trong đại số gia tử
Cc chữ viết tắt:
NLMT Năng lƣng mặt trời
BXMT Bc xạ mặt trời
PMT Pin mặt trời
ĐLNN Định lƣng ngữ nghĩa
ĐSGT Đại số gia tử
FAM Fuzzy Associative Memory
FLC Fuzzy Logic Control
HAC Hedge Algebras-based Controller
LLXX Lập luận xấp xỉ
opHAC Optimal Parameters of Hedge Algebras-based Controller
PLC Plausible Control
SAM Semantic Associative Memory
SFC Simple Fuzzy Control

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

viii
DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng

Tên bả ng
Trang
4.1
Các trạng thái khác nhau ca gƣơng mặt trời
58
4.2
Luật điều khiên mờ
65
4.3
Bng SAM 1
70
4.4
Giá trị đƣờng cong ngữ nghĩa 1
71
4.5
Bng SAM 2
76
4.6
Giá trị đƣờng cong ngữ nghĩa 2
77

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

ix
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Hnh
Tên hì nh
Trang
1.1
Phổ BXMT

5
1.2
S chuyển động xung quanh mặt trời và xung quanh trục riêng
ca qu đất
5
1.3
Sơ đồ hộp thu NLMT theo nguyên lý hiệu ng nhà kính
7
1.4
Sơ đồ một bộ thu để sn xuất nƣớc nóng
9
1.5
Hệ sn xuất nƣớc nóng NLMT sử dụng nguyên lý đối lƣu t
nhiên
10
1.6
Hệ thống sn xuất nƣớc nóng đối lƣu t nhiên gồm nhiều bộ thu
nối song song
10
1.7
Hệ sn xuất nƣớc nóng bằng NLMT đối lƣu cƣng bc
11
1.8
Sơ đồ buồng sấy bằng NLMT đối lƣu t nhiên
13
1.9
Hệ sấy sử dụng nguyên lý đối lƣu cƣng bc
14
1.10
Hệ sấy đối lƣu cƣng bc gián tiếp

15
1.11
Sơ đồ hệ thống chƣng cất nƣớc bằng NLMT
15
1.12
Một thiết kế thông dụng ca hệ lọc nƣớc bằng NLMT
16
1.13
Sơ đồ một bếp mặt trời sử dụng hiệu ng nhà kính
17
1.14
Bếp NLMT hội tụ
18
1.15
Hệ thống sƣởi ấm nhà cửa hay chuồng trại sử dụng NLMT
19
1.16
Hệ thống sƣởi NLMT sử dụng nƣớc làm chất thu và ti nhiệt
20
1.17
Sơ đồ cấu tạo một pin mặt trời tinh thể Si
21
1.18
Sơ đồ cấu tạo PMT Si
22

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

x
1.19

Một mô đun PMT hoàn thiện (nhn từ mặt trên)
22
1.20
Sơ đồ hệ thống điện mặt trời nối lƣới
24
1.21
Sơ đồ khối hệ nguồn điện mặt trời độc lập
25
2.1
Gƣơng mặt trời dùng máng phn xạ cong
27
2.2
Hệ thống thu năng lƣng mặt trời dùng máng phn xạ cong
28
2.3
Mô hnh điều khiển tỷ lệ cố định
30
2.4
Mô hnh điều khiển PSA
31
2.5
Mô hnh điều khiển dùng Fuzzy Controller
34
3.1
Bộ điều khiển mờ cơ bn
36
3.2
Một bộ điều khiển mờ động
36
3.3

Hệ kín, phn hồi âm và bộ điều khiển mờ
40
3.4
Bộ điều khiển mờ PID
42
3.5
Độ đo tính mờ
49
3.6
Bộ điều khiển da trên đại số gia tử
56
4.1
Vị trí bộ nhận ánh sáng mặt trời
57
4.2
Mô hnh động cơ 1 chiều
58
4.3
Định nghĩa các biến vào ra ca bộ điều khiển mờ
61
4.4
Định nghĩa các tập mờ cho biến Ch ca bộ điều khiển mờ
63
4.5
Định nghĩa các tập mờ cho biến dCh ca bộ điều khiển mờ
63
4.6
Định nghĩa các tập mờ cho biến U ca bộ điều khiển mờ
64
4.7

Xây dng các luật điều khiển cho bộ điều khiển mờ
65
4.8
Quan sát tín hiệu vào ra ca bộ mờ
66

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

xi
4.9
Bề mặt đặc trƣng cho quan hệ vào ra ca bộ điều khiển mờ
66
4.10
Sơ đồ cấu trc ca bộ điều khiển mờ động
67
4.11
Đáp ng đầu ra ca bộ Mờ động
67
4.12
Hàm liên thuộc đầu vào Ch (DSGT)
68
4.13
Hàm liên thuộc đầu vào dCh (DSGT)
68
4.14
Hàm liên thuộc đầu ra U (DSGT)
68
4.15
Chuyển tuyến tính cho các biến Ch, dCh, U (DSGT)
71

4.16
Đƣờng cong ngữ nghĩa trung bnh (DSGT)
72
4.17
Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển Đại số gia tử =
72
4.18
Đáp ng ca bộ điều khiển Đại số gia tử =
73
4.19
Hàm liên thuộc đầu vào Ch (DSGT 1)
73
4.20
Hàm liên thuộc đầu vào dCh (DSGT 1)
73
4.21
Hàm liên thuộc đầu vào U (DSGT 1)
74
4.22
Chuyển tuyến tính cho các biến Ch, dCh, U (DSGT 1)
77
4.23
Đƣờng cong ngữ nghĩa trung bnh (DSGT 1)
78
4.24
Sơ đồ mô phỏng bộ điều khiển Đại số gia tử 1 ()
78
4.25
Đáp ng ca bộ điều khiển Đại số gia tử 1()
79

4.26
Sơ đồ mô phỏng 2 bộ điều khiển Đại số gia tử
79
4.27
Đáp ng ca 2 bộ điều khiển Đại số gia tử
80
4.28
Sơ đồ mô phỏng 3 bộ điều khiển
81
4.29
Đáp ng ca các bộ điều khiển khi tín hiệu đặt có dạng 1(t)
81
4.30
Đáp ng ca các bộ điều khiển khi tín hiệu đặt dạng xung vuông
82

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

xii
4.31
Đáp ng ca các bộ điều khiển khi tín hiệu đặt có dạng bậc thang
83
4.32
Sơ đồ mô phỏng 3 bộ điều khiển khi có nhiễu phụ ti
84
4.33
Đáp ng ca các bộ điều khiển khi tín hiệu đặt có dạng 1(t)và có
nhiễu phụ ti
84
4.34

Đáp ng ca các bộ điều khiển khi tín hiệu đặt có dạng xung
vuông và có nhiễu phụ ti
85
4.35
Đáp ng ca các bộ điều khiển khi tín hiệu đặt có dạng bậc thang
và có nhiễu phụ ti
86


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

1
MỞ ĐẦU
Ngày nay, cùng với s phát triển ca các ngành kỹ thuật, công nghệ thông tin
góp phần cho s phát triển ca kỹ thuật điều khiển và t động hoá. Trong công
nghiệp, điều khiển quá trnh sn xuất đang là mũi nhọn và then chốt để gii quyết
vấn đề nâng cao năng suất và chất lƣng sn phẩm. Một trong những vấn đề quan
trọng trong điều khiển là việc t động điều chỉnh độ ổn định và sai số là ít nhất
trong khong thời gian điều khiển là ngắn nhất, trong đó phi kể đến các hệ thống
điều khiển mờ đang đƣc sử dụng rất rộng rãi hiện nay.
Trong quá trnh điều khiển trên thc tế, ngƣời ta luôn mong muốn có một
thuật toán điều khiển đơn gin, dễ thể hiện về mặt công nghệ và có độ chính xác
càng cao càng tốt. Đây là những yêu cầu khó thc hiện khi thông tin có đƣc về tính
điều khiển đƣc và về mô hnh động học ca đối tƣng điều khiển chỉ đƣc biết mơ
hồ dƣới dạng tri thc chuyên gia theo kiểu các luật IF–THEN. Để đm bo độ chính
xác cao trong quá trnh xử lý thông tin và điều khiển cho hệ thống làm việc trong
môi trƣờng phc tạp, hiện nay một số kỹ thuật mới đƣc phát hiện và phát triển
mạnh mẽ đã đem lại nhiều thành tu bất ngờ trong lĩnh vc xử lý thông tin và điều
khiển. Trong những năm gần đây, nhiều công nghệ thông minh đƣc sử dụng và
phát triển mạnh trong điều khiển công nghiệp nhƣ công nghệ nơron, công nghệ mờ,

công nghệ tri thc, gii thuật di truyền, … Những công nghệ này phi gii quyết với
một mc độ nào đó những vấn đề còn để ngỏ trong điều khiển thông minh hiện nay,
đó là hƣớng xử lý tối ƣu tri thc chuyên gia.
Tri thc chuyên gia là kết qu rt ra từ quá trnh tổ chc thông tin phc tạp,
đa cấp, đa cấu trc, đa chiều nhằm đánh giá và nhận thc đƣc (càng chính xác
càng tốt) thế giới khách quan. Tri thc chuyên gia đƣc thể hiện dƣới dạng các luật
mang tính kinh nghiệm, các luật này là rất quan trọng v chng tạo thành các điểm
chốt cho mô hnh suy luận xấp xỉ để tm ra đại lƣng điều khiển cho phép tho mãn
(có kh năng tối ƣu) mục tiêu điều khiển với độ chính xác nào đó. Chiến lƣc suy
luận xấp xỉ càng tốt bao nhiêu, đại lƣng điều khiển tm đƣc càng tho mãn tốt bấy
nhiêu mục tiêu điều khiển đề ra. Các thuật toán điều khiển hiện nay ngày càng có
mc độ thông minh cao, tích hp trong đó các suy luận, tính toán mềm dẻo hơn để

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

2
có thể hoạt động đƣc trong mọi điều kiện đa dạng, phc tạp hoặc với độ bất định
cao, tính phi tuyến lớn ca đối tƣng điều khiển.
Logic mờ đã đem lại cho công nghệ điều khiển truyền thống một cách nhn
mới, nó cho phép điều khiển đƣc khá hiệu qu các đối tƣng không rõ ràng về mô
hnh trên cơ sở tri thc chuyên gia đầy cm tính. Điều khiển mờ là một thành công
ca s kết hp giữa logic mờ và lý thuyết điều khiển trong quá trnh đi tm các thuật
toán điều khiển thông minh. Cha khóa ca s thành công này là s gii quyết tƣơng
đối thỏa đáng bài toán suy luận xấp xỉ (suy luận mờ). Tuy vậy không phi không
còn những vƣớng mắc. Một trong những khó khăn ca các lý thuyết suy luận xấp xỉ
là độ chính xác chƣa cao và sẽ còn là bài toán mở trong tƣơng lai.
Công nghệ tính toán mềm là s hội tụ ca công nghệ mờ và công nghệ nơron
và lập trnh tiến hoá nhằm tạo ra các mặt cắt xuyên qua tổ chc thông tin phc tạp
nói trên, tăng cƣờng kh năng xử lý chính xác những tri thc trc giác ca các
chuyên gia [3].

Khác hẳn với kỹ thuật điều khiển kinh điển là hoàn toàn da vào độ chính
xác tuyệt đối ca thông tin mà trong nhiều ng dụng không cần thiết hoặc không thể
có đƣc, trong khi đó điều khiển mờ có thể xử lý những thông tin “không chính
xác” hay “không đầy đủ”. Những thông tin mà s chính xác ca nó chỉ nhận thấy
đƣc giữa các quan hệ ca chng đối với nhau và cũng chỉ mô t đƣc bằng ngôn
ngữ, đã cho ra quyết định hp lý. Chính kh năng này đã làm cho điều khiển mờ sao
chụp đƣc phƣơng thc xử lý thông tin và điều khiển cụ thể đã gii quyết thành
công một số bài toán điều khiển phc tạp mà trƣớc đây không gii quyết đƣc.
Mặc dù logic mờ và lý thuyết mờ đã chiếm một vị trí vô cùng quan trọng
trong kỹ thuật điều khiển. Tuy nhiên, nhiều bài toán điều khiển đòi hỏi tính trật t
theo ngữ nghĩa ca hệ luật điều khiển. Điều này lý thuyết mờ chƣa đáp ng đƣc
đầy đ. Để khắc phục khó khăn này, trong luận văn này đề cập đến lý thuyết đại số
gia tử [9], [11], [12], một công cụ đm bo tính trật t ngữ nghĩa, hỗ tr cho logic
mờ trong các bài toán suy luận nói chung và điều khiển mờ nói riêng. Có thể thấy
đây là một s cố gắng lớn nhằm mở ra một hƣớng gii quyết mới cho xử lý biến
ngôn ngữ t nhiên và vấn đề tƣ duy trc cm.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

3
Lý thuyết đại số gia tử đƣc hnh thành từ những năm 1990. Ngày nay lý
thuyết này đang đƣc phát triển và một trong những mục tiêu ca nó là gii quyết
bài toán suy luận xấp xỉ. Có thể tm hiểu kỹ các vấn đề này trong những công trnh
nghiên cu gần đây.
Trong logic mờ và lý thuyết mờ, nhiều khái niệm quan trọng nhƣ tập mờ, T-
chuẩn, S-chuẩn, phép giao mờ, phép hp mờ, phép ph định mờ, phép kéo theo mờ,
phép hp thành, … đƣc sử dụng trong bài toán suy luận xấp xỉ. Đây là một điểm
mạnh có li cho quá trnh suy luận mềm dẻo nhƣng cũng là một điểm yếu bởi có
quá nhiều yếu tố nh hƣởng đến tính chính xác ca quá trnh suy luận. Trong khi đó
suy luận xấp xỉ da trên đại số gia tử ngay từ đầu không sử dụng khái niệm tập mờ,

do vậy độ chính xác ca suy luận xấp xỉ không bị nh hƣởng bởi các khái niệm này.
Một vấn đề đặt ra là liệu có thể đƣa lý thuyết đại số gia tử với tính ƣu việt về
suy luận xấp xỉ so với các lý thuyết khác vào bài toán điều khiển và liệu sẽ có đƣc
s thành công nhƣ các lý thuyết khác đã có hay không?
Luận văn này cho thấy rằng có thể sử dụng công cụ đại số gia tử cho nhiều
lĩnh vc công nghệ khác nhau và một trong những số đó là công nghệ điều khiển
trên cơ sở tri thc chuyên gia.
Phần nội dung ca bn luận văn gồm 4 chƣơng:
Chƣơng 1: Năng lƣng mặt trời và một số ng dụng thc tế
Chƣơng 2: Tổng quan về hệ thống gƣơng mặt trời
Chƣơng 3: Giới thiệu về Đại số gia tử
Chƣơng 4: Thiết kế bộ điều khiển gƣơng mặt trời theo phƣơng pháp đại số
gia tử
Do trnh độ và thời gian hạn chế, em rất mong nhận đƣc những ý kiến góp ý
ca các thầy giáo, cô giáo và các ý kiến đóng góp ca đồng nghiệp.
Đặc biệt, em xin chân thành cm ơn s hƣớng dẫn tận tnh ca PGS.TS.
Nguyễn Hữu Công và s gip đ ca các thầy cô giáo trong khoa Điện tử , khoa
Điện - trƣờng Đại học Kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên và các bạ n bè đồng
nghiệp.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

4
CHƢƠNG I
NĂNG LƢỢNG MẶT TRỜI VÀ MỘT SỐ ỨNG DỤNG THỰC TẾ
1.1. Nguồn năng lƣợng mặt trời
Năng lƣng mặt trời (NLMT) là nguồn năng lƣng mà con ngƣời biết sử
dụng từ rất sớm, nhƣng ng dụng NLMT vào các công nghệ sn xuất và trên quy
mô rộng th mới chỉ thc s vào cuối thế kỷ 18 và cũng ch yếu ở những nƣớc
nhiều năng lƣng mặt trời, những vùng sa mạc.

Có thể xem mặt trời là một qu cầu cách qu đất 150 triệu km. Đƣờng kính
mặt trời khong 1,4 triệu km, lớn hơn 109 lần đƣờng kính qu đất. Áp suất ở phần
trong mặt trời rất cao, cao hơn áp suất khí quyển ở qu đất khong chục triệu lần.
Nhiệt độ trên mặt trời biến đổi từ hơn 15 triệu độ ở trong lõi tới 6000 độ ở mặt
ngoài ca nó.
Thành phần hóa học ca mặt trời: khong 70-71% khí Hydro (H2), 27-29%
Heli (He), các nguyên tố kim loại và các nguyên tố khác chỉ chiếm 1-3%.
Các điều kiện về áp suất, nhiệt độ và thành phần khí quyển trên mặt trời là
điều kiện lý tƣởng cho phn ng nhiệt hạt nhân và tạo ra nguồn năng lƣng khổng
lồ. Công suất bc xạ ca mặt trời là 3,86.10
26
W, tƣơng đƣơng năng lƣng đốt cháy
hết 1,32.10
16
tấn than đá.
Tuy nhiên bề mặt qu đất chỉ nhận đƣc 17,57.10
16
W, tƣơng đƣơng năng
lƣng đốt cháy hết 6 triệu tấn than đá.
Năng lƣng mặt trời (NLMT) rất lớn, nhƣng phân bố lại mỏng, chỉ khong
800-1000W/m2 nên việc khai thác khá khó khăn.
Bn chất bc xạ mặt trời (BXMT) là sóng điện từ có phổ bƣớc sóng rất rộng,
từ hàng km đến phần tỷ m. ánh sáng nhn thấy có bƣớc sóng từ 0.4 đến 0,7m, chỉ
chiếm một phần rất nhỏ phổ BXMT (hnh 1.1).

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

5

Tuy nhiên khi BXMT xuyên qua lớp khí quyển tới bề mặt qu đất, do các
phân tử khí, hơi nƣớc, các hạt bụi,… làm tán xạ, hấp thụ, nên phổ và cƣờng độ
BXMT trên mặt đất bị gim đi rất đáng kể.
1.2. Đặc điểm của năng lƣợng mặt trời trên bề mặt quả đất
Ta biết, qu đất quay xung quanh mặt trời trên quĩ đạo elip, khong cách từ
qu đất đến mặt trời khong 150 triệu km. Nó quay một vòng mất 365,25 ngày (một
năm). Đồng thời qu đất lại t quay xuang quanh trục Bắc-Nam ca nó. Thời gian
quay một vòng là 24 giờ (một ngày đêm). Đặc biệt, trục quay riêng Bắc-Nam ca
qu đất lại tạo một góc 23,5
0
so với pháp tuyến ca mặt phẳng quĩ đạo ca nó quay
xung quanh mặt trời (hnh 1.2). Tổng hp ca các chuyển động đó dẫn tới kết qu là
cƣờng độ BXMT biến đổi liên tục theo thời gian (theo giờ, ngày, tháng, mùa trong
năm) và cũng còn biến đổi theo vị tuyến trên mặt đất.







10
-10
10
-8
10
-6

10
10
10
-4
10
-2
10
0
10
2
10
4
10
6
10
8
10
12
10
14
Tia
vũ
trụ
Tia
Rơnghen
Tia tử
ngoại
Tia
nhìn
thấy

Tia
hồng
ngoại
Sóng
ngắn
Sóng vô tuyến
điện


()
m)
Tia

Hình 1.1- Phổ BXMT

21-9
Thu phân

21-12
Đông chí

21-6
Hạ chí

21-3
Xuân phân

Quĩ đạo của quả đất

Tia mặt trời

Tia mặt trời
Mặt trời

23,5
0
23,5
0
Vĩ tuyến

23,5
0
Bắc

Vĩ tuyến
23,5
0
Nam
Trục quay riêng

của quả đất

Pháp tuyến quĩ đạo

quả đất
N
N
N
N
N
N

N
N
B
B
B
B
Đƣờng xích đạo

Đƣờng xích đạo
Hình 1.2- Sự chuyển động xung quanh mặt trời và
xung quanh trục riêng của quả đất


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

6
1.3. Cc thành phần của bức xạ mặt trời
BXMT tới mặt đất gồm 2 thành phần đƣc gọi là trc xạ và nhiễu xạ.
Trc xạ là thành phần tia mặt trời đi thẳng từ mặt trời tới điểm quan sát trên
mặt đất không bị thay đổi phƣơng truyền. Nó phụ thuộc vào vị trí mặt trời và vào
thời tiết.
Nhiễu xạ là các thành phần gồm các tia sáng đến điểm quan sát từ mọi hƣớng
do các tia mặt trời khi qua lớp khí quyển ca qu đất bị tán xạ, nhiễu xạ trên các
phân tử khí, hơi nƣớc, các hạt bụi,… Thành phần nhiễu xạ cũng phụ thuộc vào vị trí
mặt trời và thời tiết.
Tổng ca các thành phần trc xạ và nhiễu xạ gọi là Tổng xạ.
Các đại lƣng trc xạ, nhiễu xạ hay tổng xạ đƣc đo trong c ngày và theo
đơn vị MJ/ m2.ngày hay kW/ m2.ngày.
Thông thƣờng ở các Trạm khí tƣng thuỷ văn ngƣời ta đo trc xạ, nhiễu xạ và
tổng xạ trên mặt nằm ngang. Trong khi đó các bộ thu NLMT lại có bề mặt đặt

nghiêng một góc  nào đó, nên cần phi có các hiệu chính chuyển đổi từ cƣờng độ
BXMT đo đƣc trên mặt nằm ngang sang mặt nghiêng. Tuy nhiên số hiệu chính này
không lớn, nên dƣới đây chng ta sẽ bỏ qua.
1.4. Hiệu ứng nhà kính và bộ thu phẳng
1.4.1. Hiệu ứng nhà kính
Bộ thu phẳng đƣc chế tạo da trên nguyên lý “hiệu ng nhà kính”. Nguyên
lý hoạt động nhƣ sau: Các loại kính xây dng cho các tia BXMT có bƣớc sóng  <
0,7m truyền qua một cách dễ dàng, trong khi đó các bc xạ có  > 0,7m (các tia
này còn đƣc gọi là tia nhiệt) th bị kính phn xạ trở lại.
Trƣớc hết ta kho sát một hộp thu nhiệt mặt trời nhƣ hnh 1.3. Mặt trên hộp
đƣc đậy bằng tấm kính (1). Thành xung quanh và đáy hộp có lớp vật liệu cách
nhiệt dày (2). Đáy trong ca hộp đƣc làm bằng tấm kim loại dẫn nhiệt tốt, mặt trên
ca nó ph một lớp sơn đen, hấp thụ nhiệt tốt và đƣc gọi là tấm hấp thụ (3).

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

7
4
1
2
3
TÊm kÝnh
Líp vá c¸ch nhiÖt
TÊm hÊp thô
Tia s¸ng mÆt trêi
1
2
3
4

Hình 1.3. Sơ đồ hộp thu NLMT theo nguyên lý hiệu ứng nhà kính
Nhƣ đã nói ở trên, các tia BXMT có bƣớc sóng  < 0,7m tới mặt hộp thu, đi
qua tấm kính ph phía trên (1), tới bề mặt tấm hấp thụ (3). Tấm này hấp thụ năng
lƣng BXMT và chuyển hoá thành nhiệt làm cho tấm hấp thụ nóng lên, khi đó nó
trở thành nguồn phát xạ th cấp phát ra các tia bc xạ nhiệt có bƣớc sóng >0,7m,
hƣớng về mọi phía. Các tia đi lên phía trên bị tấm kính ngăn lại, không ra ngoài
đƣc. Nhờ vậy, hộp thu liên tục nhận BXMT nên tấm hấp thụ đƣc nung nóng dần
lên và có thể đạt đến nhiệt độ hàng trăm độ. Nhƣ vậy năng lƣng nhiệt mặt trời bị
"giam" trong hộp, giống nhƣ một cái bẫy nhiệt - năng lƣng vào đƣc nhƣng không
thể ra đơc. Đó là nguyên lý “hiệu ng nhà kính”. Nhiệt độ ca tấm hấp thụ càng
cao, phát xạ nhiệt từ mặt hấp thụ càng lớn, cho đến khi năng lƣng mà tấm hấp thụ
nhận đƣc từ BXMT cân bằng với năng lƣng mất mát cho môi trƣờng xung quanh
th trạng thái cân bằng nhiệt đƣc thiết lập.
Bộ thu phẳng có cấu tạo da trên nguyên lý hiệu ng nhà kính nhƣ đã mô t
trên, nhƣng tuỳ thuộc vào mục đích sử dụng nhiệt khác nhau phần thu nhiệt có thể
có các dạng kết cấu khác nhau.
1.4.2. Bộ thu năng lƣợng mặt trời phẳng
Bộ thu năng lƣng mặt trời có thể đƣc ng dụng trong nhiều mục đích khác
nhau nhƣ để sn xuất nƣớc nóng, sấy sn phẩm, chƣng cất nƣớc, v.v… Nó có thể
có nhiều hnh dạng khác nhau đƣc thiết kế cho phù hp với mục đích sử dụng.
Dƣới đây chng ta chỉ nghiên cu dạng phẳng, tc là dạng mà tấm hấp thụ là tấm
phẳng. Hnh 1.3 trên cũng chính là là sơ đồ cấu tạo ca một bộ thu NLMT hoạt
động theo nguyên lý hiệu ng nhà kính.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

8
Bộ thu phẳng có hnh khối hộp chữ nhật, trên cùng đƣc đậy bằng một hay
vài lớp kính xây dng trong suốt. Cũng có thể thay lớp kính này bằng các tấm trong
suốt khác nhƣ thuỷ tinh hữu cơ, polyester, v.v Đối với vật liệu ngoài thuỷ tinh tuy

có độ bền cơ học cao hơn, nhƣng độ già hoá lại nhanh, do đó hệ số truyền qua sau
khong 5 –10 năm có thể gim 5  10%.
Tấm hấp thụ là một tấm kim loại dẫn nhiệt tốt, mặt trên có ph một lớp sơn
hấp thụ ánh sáng màu đen. Lớp hấp thụ cần có hệ số hấp thụ càng cao càng tốt, ví
dụ > 85%, th hiệu suất bộ thu sẽ có thể có giá trị cao. Ngoài ra, tấm hấp thụ bằng
vật liệu kim loại còn để việc hàn các thành phần khác (ví dụ ống nƣớc bằng kim loại
nếu bộ thu dùng để đun nƣớc nóng) đƣc dễ dàng hơn.
Thành hộp xung quanh và đáy hộp là một lớp vật liệu cách nhiệt khá dày để
gim hao phí nhiệt từ tấm hấp thụ ra xung quanh. Vật liệu cách nhiệt thƣờng dùng
là “xốp bọt biển” (polystyrene) màu trắng rất nhẹ đƣc sn xuất dƣới dạng tấm hoặc
hạt, cũng có thể dùng vật liệu khác nhƣ bông thuỷ tinh, mt, gỗ khô, mùn cƣa,
Nếu cách nhiệt tốt th trong những ngày nắng, nhiệt độ tấm hấp thụ có thể đạt
đến 100 115
o
C hoặc cao hơn.
Tuỳ mục đích sử dụng mà ngƣời ta thiết kế bộ thu có thêm các thành phần
phụ khác và tấm hấp thụ có hnh dạng khác nhau nhƣ chng ta sẽ trnh bày trong
các phần sau.
Hiệu suất ca các bộ thu thông thƣờng trong khong 35 45%.
1.5. Một số ứng dụng năng lƣợng mặt trời
Từ sau các cuộc khng hong năng lƣng thế giới năm 1968 và 1973, NLMT
càng đƣc đặc biệt quan tâm. Các nƣớc công nghiệp phát triển đã đi tiên phong
trong việc nghiên cu ng dụng NLMT. Các ng dụng NLMT phổ biến hiện nay
bao gồm các lĩnh vc ch yếu sau:
1.5.1. Sản xuất nƣớc nóng bằng NLMT
Nƣớc nóng rất cần thiết cho sinh hoạt trong gia đnh, cơ quan và cũng rất cần
thiết cho các quá trnh sn xuất trong nhà máy, các dịch vụ trong các khách sạn, nhà
hàng, bệnh viện, v.v

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

9
Về cơ bn một thiết bị sn xuất nƣớc nóng là một bộ thu NLMT nói trên.
Trong thiết bị đun nƣớc, ngƣời ta hàn vào tấm hấp thụ một hệ thống ống kim loại
(nhƣ các ống bằng đồng hay ống nƣớc mạ kẽm, xem hnh 1.4) và sau đó cho nƣớc
chy qua hệ ống đó. Nhiệt từ tấm hấp thụ sẽ đƣc truyền qua thành ống vào nƣớc và
làm nƣớc nóng dần lên. Hnh 1.4 là sơ đồ một bộ thu để sn xuất nƣớc nóng.

Ban ngày khi có nắng, nhiệt độ tấm hấp thụ có thể đạt hơn 100
o
C. Để nƣớc
nóng có nhiệt độ cao (thông thƣờng khong 8085
o
C về mùa hè, 3545
o
C về mùa
đông) ngƣời ta cho nƣớc chy qua bộ thu nhiều lần theo các chu trnh đối lƣu t
nhiên hay đối lƣu cƣng bc.
1.5.1.1. Hệ thống sản xuất nƣớc nóng đối lƣu tự nhiên
Hnh 1.5 là sơ đồ một hệ thống sn xuất nƣớc nóng dùng nguyên lý đối lƣu
t nhiên. Nƣớc lạnh khi qua bộ thu nhiệt mặt trời sẽ nóng lên, khối lƣng riêng
gim nên chy lên phía trên. Phía dƣới áp các ống áp suất nƣớc bị gim nên nƣớc
lạnh lại chy vào. C nhƣ thế nƣớc sẽ t động chuyển động tuần hoàn theo chiều
mũi tên chỉ ra trên hnh 1.5. Kết qu là dòng nƣớc sẽ t chy qua bộ thu nhiều lần
và do đó nƣớc trong bnh cha (có lớp cách nhiệt tốt xung quanh) sẽ đạt đƣc nhiệt
độ cao.
Khi lấy nƣớc nóng trong bnh cha để sử dụng, nƣớc trong bnh vơi đi và
nƣớc lạnh t động chy bổ sung thêm vào.
4
1

2
3
5
N-íc nãng ra
N-íc l¹nh vµo
TÊm kÝnh
Líp vá c¸ch nhiÖt
TÊm hÊp thô
1
2
3
Tia s¸ng mÆt trêi
èng dÉn n-íc kim lo¹i
4
5
(a)
(b)
Hình 1.4- Sơ đồ một bộ thu để sản xuất nước nóng

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

10
Muốn có lƣng nƣớc nóng nhiều hơn ngƣời ta có thể sử dụng nhiều bộ thu
ghép song song nhƣ hnh 1.6. Thông thƣờng mỗi bộ thu có kích thƣớc 1 x 2 x 0,2 m
để việc chế tạo, vận chuyển và lắp đặt dễ dàng thuận li.
Ƣu điểm ca hệ thống đun nƣớc dùng đối lƣu t nhiên là việc chế tạo lắp đặt
bộ thu đơn gin, rẻ tiền. Tuy nhiên hệ thống này có nhƣc điểm là năng suất sn
xuất nƣớc nóng thấp. V vậy cấu hnh sn xuất nƣớc nóng dùng đối lƣu t nhiên phù
hp cho việc sn xuất nƣớc nóng dùng cho sinh hoạt trong các hộ gia đnh hay các
hộ sử dụng nƣớc nóng không nhiều lắm (khách sạn nhỏ, bệnh xá, trang trại,v.v ).

Hiệu suất bộ thu NLMT theo nguyên lý đối lƣu t nhiên chỉ đạt 3540%.
Tia sáng mặt trời
Bộ thu
1
2
3
4
1
2
3
3
4
Nƣớc nóng
sử dụng
Nƣớc lạnh
bổ sung
van
Vòng tuần hoàn đối lƣu t nhiên ca nƣớc
Đƣờng dẫn nƣớc
Thùng cha

Hình 1.5- Hệ sản xuất nước nóng NLMT sử dụng nguyên lý đối lưu tự nhiên
3
1
1
1
2
4
5
Nƣớc nóng

Nƣớc lạnh
Bộ thu
Bnh cha đƣc bo ôn
ống điều hoà áp suất
1
2
3
ống lấy nƣớc nóng có van
ống bổ sung nƣớc lạnh có van
4
5

Hình 1.6- Hệ thống sản xuất nước nóng đối lưu tự nhiên gồm nhiều bộ thu nối
song song