Luận án tiến sĩ nhận dạng hệ thống điều khiển lò hơi trong vòng kín (TT)

24

1

Kiến nghị
Trên cơ sở của mô hình xây dựng cho các nhà máy Phả Lại, Quảng
Ninh có thể từng bước nghiên cứu và thử nghiệm áp dụng phương pháp
điều khiển dự báo để nâng cao chất lượng điều khiển, tăng hiệu suất lò
hơi. Trước mắt, có thể sử dụng ngay các kết quả mô hình để nghiên cứu
xây dựng các hệ thống giám sát, phân tích và chẩn đoán lỗi.
Trong phạm vi hạn hẹp của luận án, một số vấn đề còn chưa được
đề cập tới sẽ là ý tưởng cho những nghiên cứu tiếp theo nhằm nâng cao
chất lượng mô hình cũng như khả năng sử dụng thực tiễn của mô hình,
cụ thể như sau:
Khi lò hơi đang trong quá trình vận hành, ngoài sự thay đổi về phụ tải
còn có nhiều chế độ thay đổi khác ảnh hưởng đến đặc tính của lò hơi
như chất lượng nhiên liệu, chế độ cung cấp không khí hay nhiệt độ nước
cấp. Do đó có thể xét đến đặc tính của lò hơi khi thay đổi đồng thời hai
hay nhiều chế độ. Ví dụ có thể xét đến đặc tính của hơi quá nhiệt khi có
sự thay đổi đồng thời của phụ tải và chất lượng nhiên liệu. Khi đó có thể
phát triển mô hình phi tuyến giả LPV sử dụng nhiều biến làm việc mô
tả các chế độ thay đổi trong quá trình vận hành của lò hơi. Bên cạnh đó,
để nâng cao chất lượng mô hình ta có thể xem xét phân nhỏ phạm vi
làm việc và tăng số điểm làm việc.

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của luận án
Lò hơi là một đối tượng quan trọng trong các ngành công nghiệp, đặc
biệt trong các nhà máy nhiệt điện. Hầu hết các hệ thống điều khiển của
lò hơi hiện nay được xây dựng dựa trên các vòng điều khiển đơn, dẫn tới
chất lượng điều khiển hạn chế bởi sự tương tác giữa các vòng điều khiển.

Bên cạnh đó, các nhà máy nhiệt điện thường được thiết kế cho vận hành
tối ưu ở công suất cực đại (100% tải), nhưng thực tế trong quá trình vận
hành lò hơi thường làm việc ở trạng thái có chế độ thay đổi. Do vậy, việc
áp dụng các phương pháp điều khiển tiên tiến nhằm nâng cao chất lượng
điều khiển và hiệu suất của lò hơi do vậy là một vấn đề được đặc biệt
quan tâm trong cũng như ngoài nước, trong đó bài toán xây dựng mô
hình lò hơi đóng vai trò cốt yếu. Cho đến nay mặc dù có nhiều mô hình
động học của lò hơi đã được đề xuất, song mỗi mô hình đều phục vụ
những mục đích khác nhau và vẫn thiếu những mô hình động học vừa
phản ánh tốt động học của lò hơi, vừa thuận lợi cho việc ứng dụng các
phương pháp điều khiển hiện đại. Theo Astrӧm sự thiếu hụt các mô hình
phi tuyến tốt chính là điểm nghẽn để sử dụng và phát triển các phương
pháp hiện đại cho hệ thống điều khiển của lò hơi.
Có ba phương pháp cơ bản để xây dựng mô hình động học của đối
tượng là phương pháp mô hình hóa lý thuyết, phương pháp thực nghiệm
(còn gọi là nhận dạng hệ thống) và phương pháp kết hợp. Các mô hình
lý thuyết hay còn gọi là mô hình hộp trắng phù hợp với bài toán thiết kế
và mô phỏng quá trình nhưng lại ít được sử dụng trực tiếp cho thiết kế
hệ thống điều khiển bởi chúng quá phức tạp. Trong khi đó, mô hình thực
nghiệm thuần túy hay còn gọi là mô hình hộp đen phù hợp cho những
bài toán điều khiển với điều kiện vận hành cụ thể nhưng sẽ không dùng
được khi mô tả hệ thống ở điều kiện vận hành thay đổi. Phương pháp
kết hợp mô hình hóa lý thuyết và kỹ thuật nhận dạng, hay còn gọi là
phương pháp hộp xám sẽ cho một mô hình cân bằng giữa sự phức tạp và
tính linh hoạt của mô hình, mô tả tốt động học hệ thống trong phạm vi
rộng. Các công trình xây dựng mô hình lò hơi từ năm 2000 trở lại đây
đến đã cố gắng theo hướng tiếp cận mô hình hóa hộp xám.
Một trong những yêu cầu cả về lý luận và thực tiễn của bài toán
nhận dạng lò hơi đó là dữ liệu được thu thập khi hệ thống điều khiển

2

23

đang vận hành trong vòng kín. Các nghiên cứu đã chỉ ra mô hình đạt
được từ kỹ thuật nhận dạng vòng kín sẽ cung cấp mô hình thích hợp hơn
cho mục đích điều khiển so với mô hình đạt được từ nhận dạng vòng hở,
đặc biệt khi các đối tượng có tính phi tuyến và không ổn định. Hơn nữa,
quá trình vận hành lò hơi trong thực tiễn không cho phép tách đối tượng
ra khỏi các vòng điều khiển để thu thập dữ liệu trong vòng hở. Tuy
nhiên, bài toán nhận dạng trong vòng kín cũng đặt ra một số khó khăn,
trong đó có những vấn đề về lựa chọn cấu trúc mô hình phù hợp, về điều
kiện kích thích tín hiệu và khả năng nhận dạng được. Hầu hết các công
trình công bố cho đến nay mới chỉ dựa trên kỹ thuật nhận dạng vòng hở,
hoặc kỹ thuật nhận dạng vòng kín với việc chủ động thay đổi giá trị đặt
hoặc thay đổi tín hiệu đầu vào điều khiển.

phương pháp điều khiển thông dụng bị hạn chế. Tuy vậy, với cách tiếp
cận hợp lý ta cũng có thể sử dụng dạng mô hình này cho một số phương
pháp điều khiển hiện đại, ví dụ như điều khiển dự báo.
Do sự hạn chế về khả năng áp dụng của mô hình nội suy tín hiệu
ra, luận án đã đề xuất sử dụng phương pháp nội suy tham số, cho kết
quả là một mô hình trạng thái đơn nhất với các tham số thay đổi theo
lưu lượng hơi quá nhiệt. Điểm nổi bật trong mô hình này là các trọng số
được đưa ra dưới dạng ma trận đường chéo, trong đó các hàm trọng số
trên đường chéo được đề xuất dựa trên hàm Gauss. Các kết quả được
nhận dạng và đánh giá với bộ dữ liệu thực nghiệm được thu thập trong
phạm vi vận hành rộng của lò hơi nhà máy nhiệt điện Phả Lại. Kết quả
cho thấy mô hình có độ chính xác gần tương đương với mô hình nội suy

tín hiệu ra tốt nhất. Mô hình đạt được vừa phản ánh tốt động học của lò
hơi và thuận lợi cho ứng dụng các phương pháp điều khiển khác nhau.
Những đóng góp chính của luận án
Với những mục tiêu đề ra và những kết quả đã đạt được, luận án có
những đóng góp chính sau đây:
i) Phát triển được một mô hình lý thuyết đơn giản nhưng khá đầy đủ,
phản ánh được đặc tính động học của những quá trình chính của lò
hơi, trong đó quá trình cháy và truyền nhiệt được mô hình hóa bằng
khâu quán tính bậc nhất.
ii) Đưa ra được quy trình nhận dạng mô hình hộp xám của lò hơi trong
khi đang vận hành dựa trên kích thích bị động từ nhiễu tải, khác với
những công trình đã công bố đều dựa trên dữ liệu được thu thập
trong vòng hở hoặc sử dụng tín hiệu kích thích chủ động tại giá trị
đặt hoặc tại đầu vào điều khiển.
iii) Đề xuất được phương pháp xây dựng các mô hình phi tuyến giả LPV
dựa trên nội suy tín hiệu ra và nội suy tham số cho lò hơi, trong đó
các tham số mô hình thay đổi theo sự thay đổi của tải (lưu lượng hơi
quá nhiệt).
iv) Áp dụng thành công nhận dạng mô hình LTI và các mô hình phi
tuyến giả LPV đối với hai lò hơi tại Nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh
và Nhà máy nhiệt điện Phả Lại, kết quả kiểm chứng xác nhận độ
chính xác cao, hứa hẹn khả năng ứng dụng thực tiễn cao của các quy
trình và phương pháp đề xuất.

Có thể nói, những kết quả nghiên cứu về lý thuyết nhận dạng hiện
nay trên thế giới đã tạo một nền tảng khá vững chắc để có thể áp dụng
trong thực tế. Nhưng đối với một đối tượng phức tạp như lò hơi sẽ có
nhiều khó khăn khi nhận dạng đối tượng đang trong trạng thái vận
hành. Theo hiểu biết của tác giả, cho đến nay chưa có công trình nào
công bố kết quả xây dựng một mô hình hộp xám tương đối đầy đủ của lò

hơi sử dụng dữ liệu thu thập trong vòng điều khiển kín với tín hiệu kích
thích bị động. Hơn nữa, cho đến nay cũng chưa có tác giả nào công bố
kết quả việc nhận dạng bị động trong vòng kín để đưa ra một mô hình
phi tuyến phù hợp cho một dải làm việc rộng áp dụng đối với một lò hơi
cụ thể trong một nhà máy nhiệt điện. Việc đưa những kết quả lý thuyết
nhận dạng vào áp dụng để nhận dạng lò hơi để phù hợp với yêu cầu thực
tế chắc chắn đòi hỏi những nghiên cứu phát triển bổ sung. Đây là những
động lực chính cho việc lựa chọn đề tài nghiên cứu của tác giả.
2. Mục tiêu và các kết quả mong đợi của luận án
Luận án đặt ra mục tiêu là đưa ra được quy trình xây dựng được
các mô hình động học của lò hơi trên cơ sở dữ liệu thực nghiệm khi hệ
thống đang vận hành, phản ánh tốt đặc tính động học chính của lò hơi
tại một chế độ làm việc hoặc cho một phạm vi làm việc rộng, phù hợp
cho áp dụng các phương pháp điều khiển hiện đại, xây dựng và kiểm
chứng mô hình cho một số lò hơi cụ thể trong các nhà máy nhiệt điện.
Để đạt được mục tiêu đề ra, luận án phải giải quyết được các vấn đề
chính như sau:


22
hình phù hợp. Mô hình bao gồm một số biến trạng thái đo được và
không đo được. Do đó các tham số và biến trạng thái của mô hình tuyến
tính được ước lượng đồng thời. Luận án cũng xây dựng được các thuật
toán sai số dự báo lặp và sai số dự báo đệ qui để ước lượng các tham số
và biến trạng thái của mô hình LTI. Kết quả kiểm chứng trên lò hơi của
các Nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh và Nhà máy Nhiệt điện Phả lại đã
cho thấy sự phù hợp của cấu trúc mô hình và phương pháp ước lượng
tham số mô hình được lựa chọn. Tuy nhiên, sự phụ thuộc của các tham
số mô hình vào điểm làm việc một cách rõ nét đã phản ánh tính phi
tuyến mạnh của lò hơi, đặc biệt là quá trình cháy và truyền nhiệt. Bên

cạnh đó, kết quả thu được cũng cho thấy sự lựa chọn điều kiện kích
thích đóng vai trò quyết định tới chất lượng mô hình, đồng thời khẳng
định sự lựa chọn sự thay đổi “đủ lớn” của nhiễu tải làm điều kiện kích
thích là đúng đắn về mặt lý thuyết và phù hợp với thực tế. Nói một cách
khác, việc nhận dạng lò hơi trong vòng kín hoàn toàn có thể thực hiện
tốt với tín hiệu kích thích bị động là nhiễu tải, không cần sử dụng tín
hiệu kích thích chủ động như giá trị đặt hay tín hiệu điều khiển (điều
mà thực tế rất khó khả thi).
Để nâng cao chất lượng của mô hình lò hơi khi vận hành trong một
dải làm việc rộng, trong chương 4 luận án đã đề xuất sử dụng mô hình
phi tuyến giả LPV. Mô hình LPV có các tham số thay đổi theo biến làm
việc, cụ thể ở đây là lưu lượng hơi quá nhiệt, nên thực chất là mô hình
phi tuyến. Mô hình phản ánh tốt hơn đặc tính động học và thay đổi theo
thời gian của lò hơi khi chế độ làm việc thay đổi. Luận án đề xuất các
phương pháp nội suy để xây dựng mô hình phi tuyến giả LPV trên cơ sở
các mô hình trạng thái LTI cục bộ. Kết quả kiểm nghiệm với dữ liệu thu
thập trong vòng kín từ Nhà máy nhiệt điện Phả Lại đã cho thấy đây là
một hướng nghiên cứu có nhiều triển vọng.
Mô hình LPV nội suy tín hiệu ra đạt được trên cơ sở tổ hợp có trọng
số đầu ra của các mô hình cục bộ. Đây là cách tiếp cận được một số tác
giả đề cập tới khi thực hiện nhận dạng vòng hở và kích thích chủ động.
Với những sự lựa chọn khác nhau về hàm trọng số, mô hình có thể đạt
được độ chính xác cao, phản ánh tốt động học của lò hơi. Mô hình LPV
nội suy tín hiệu ra phù hợp nhất cho các bài toán phân tích mô phỏng hệ
thống, nhưng do bản chất nó không phải là một mô hình trạng thái đơn
nhất mà là tổ hợp từ nhiều mô hình cục bộ, khả năng áp dụng nhiều

3

i. Phát

triển được một mô hình lý thuyết đơn giản cho lò hơi, phản ánh
được đặc tính động học chính của lò hơi bao gồm sự thay đổi áp suất
bao hơi, mức nước bao hơi, nhiệt độ hơi quá nhiệt và áp suất hơi quá
nhiệt, phụ thuộc vào các biến vào điều khiển và nhiễu tải chính của hệ
thống.

ii. Phát

triển, bổ sung về mặt lý thuyết cũng như về khía cạnh thực tế
các vấn đề liên quan đến lựa chọn phương pháp nhận dạng, cấu trúc
mô hình và cài đặt các thuật toán ước lượng tham số mô hình ngoại
tuyến và trực tuyến. Làm rõ được những vấn đề lựa chọn điều kiện
kích thích để thực hiện thu thập dữ liệu lò hơi đang vận hành trong
vòng kín.

3. Mục đích nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu chung của luận án là lò hơi có bao hơi tuần
hoàn tự nhiên (drum-boiler). Đối tượng cụ thể của luận án là lò hơi đốt
than trong nhà máy nhiệt điện có thông số vận hành gần tới hạn. Thực
nghiệm được tiến hành với các lò hơi tại nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh
và Phả lại.
Khi nghiên cứu về mô hình cho điều khiển lò hơi, người ta quan
tâm tới hệ thống chính là hệ sinh nhiệt (buồng lửa, đường nhiên liệu và
khói thải) và hệ nhận nhiệt để sinh hơi nhiệt để sinh hơi (hệ hơi-nước),
mỗi hệ thống con này lại bao gồm các thành phần nhỏ hơn. Phạm vi của
luận án tập trung nghiên cứu nhận dạng quá trình sinh hơi và quá trình
duy trì mức nước trong bao hơi ở các chế độ vận hành bình thường. Các
bộ bao hơi và bộ quá nhiệt được coi là các hệ thống có tham số tập
trung; quá trình cung cấp không khí và thải sản phẩm cháy được giả

thiết đang hoạt động ở chất lượng tốt nhất và ổn định.
4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
Lò hơi là một đối tượng phức tạp gồm nhiều biến vào-ra, nhiều biến
trạng thái, các quan hệ vào-ra là phi tuyến và có tương tác chéo. Để xây
dựng mô hình bằng phương pháp thực nghiệm cho lò hơi đang vận hành
trong vòng kín cần phải giải quyết nhiều vấn đề khi áp dụng lý thuyết
nhận dạng hiện đại như vấn đề xác định tín hiệu kích thích, đảm bảo
tính nhất quán, lựa chọn cấu trúc và bậc mô hình phù hợp, xây dựng
thuật toán phù hợp... Đặc biệt, việc lựa chọn một dạng mô hình phi


4

21

tuyến thích hợp cho nhận dạng cũng như cho áp dụng các phương pháp
điều khiển hiện đại là một vấn đề thiết yếu. Giải quyết được những vấn
đề này và đưa ra được mô hình tốt cho một số ví dụ lò hơi cụ thể sẽ đem
lại những nhận thức mới về khả năng áp dụng lý thuyết nhận dạng cho
các đối tượng phức tạp trong công nghiệp.

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Kết luận
Những kết quả đạt được
Việc nâng cao chất lượng điều khiển và tối ưu hóa hiệu suất của lò
hơi trong các ngành công nghiệp nói chung và trong các nhà máy nhiệt
điện nói riêng là một nhu cầu cấp thiết từ thực tế hiện nay cả ở trong và
ngoài nước. Để có thể áp dụng các phương pháp điều khiển và tối ưu hóa
tiên tiến nhất thiết phải có mô hình tốt cho các lò hơi đang vận hành.
Để có được mô hình phản ánh động học của lò hơi sát với thực tế cần

thiết phải nhận dạng lò hơi đang trong quá trình vận hành. Do lò hơi là
đối tượng đa biến, phi tuyến phức tạp và tham số thay đổi trong dải
rộng phụ thuộc điều kiện làm việc nên rất khó khăn để đạt được mô hình
lò hơi vừa phản ánh chính xác bản chất động học vừa thuận lợi cho việc
ứng dụng phương pháp điều khiển hiện đại. Hướng giải quyết đề ra luận
án là kết hợp phát triển mô hình hóa lý thuyết, kỹ thuật nhận dạng mô
hình tuyến tính trong vòng kín và các phương pháp nội suy để xây dựng
các mô hình tuyến tính LTI cục bộ cũng như các mô hình phi tuyến giả
LPV cho lò hơi. Cho đến nay những kết quả công bố trong và ngoài nước
về nhận dạng lò hơi trong vòng kín còn khá hạn chế, nhất là đối với mô
hình phi tuyến nhận dạng trong vòng kín và kích thích bị động.
Trong chương 2 của luận án, mô hình lý thuyết cho lò hơi đã được
phát triển. So với các công trình đã công bố thì kết quả đạt được ở đây
cũng đưa ra một mô hình đầy đủ nhất, bao gồm 4 đầu vào, 4 đầu ra và 7
biến trạng thái, mô tả được đặc tính động học của những quá trình quan
trọng nhất gồm nhiệt độ hơi quá nhiệt, áp suất hơi quá nhiệt, áp suất
bao hơi và mức nước bao hơi. Quá trình cháy và truyền nhiệt được mô
hình hóa bằng một khâu quán tính bậc nhất, khác biệt với những công
trình đã công bố chỉ xấp xỉ là một khâu khuếch đại tĩnh. Mô hình lý
thuyết được tuyến tính hóa tại điểm làm việc để phát triển các mô hình
trạng thái LTI. Mô hình lý thuyết này chính là cơ sở để lựa chọn cấu
trúc mô hình phù hợp khi áp dụng phương pháp nhận dạng hộp xám,
ước lượng các tham số chưa biết của mô hình.
Trong chương 3, mô hình tuyến tính của lò hơi được xây dựng dựa
trên dữ liệu thu thập trong vòng kín tại các điểm làm việc khác nhau.
Các yêu cầu đối với bài toán nhận dạng đã được giải quyết bao gồm: xác
định được điều kiện kích thích để nhận dạng, xác định được cấu trúc mô

Lò hơi là một đối tượng quan trọng trong các ngành công nghiệp, đặc
biệt trong các nhà máy nhiệt điện. Hiện nay việc nâng cao chất lượng

điều khiển và hiệu suất của lò hơi là một yêu cầu bức thiết, được đặc
biệt quan tâm trong cũng như ngoài nước. Muốn nâng cao chất lượng
điều khiển thì cần phải có được mô hình tốt của lò hơi. Thực tế cho đến
nay chưa có nhiều công trình khoa học trong và ngoài nước nghiên cứu
về xây dựng mô hình của lò hơi, đặc biệt là còn thiếu các công trình
công bố về xây dựng mô hình phi tuyến bằng phương pháp thực nghiệm
trên cơ sở các số liệu thu thập bị động khi lò hơi đang vận hành trong
vòng kín. Do đó, đề tài có ý nghĩa thực tiễn cao.
5. Phương pháp nghiên cứu
Để đạt được các mục tiêu đề ra, phương pháp nghiên cứu của luận
án là kết hợp giữa lý thuyết và thực nghiệm, cụ thể là:
- Phân tích các tài liệu khoa học, các công trình nghiên cứu mới nhất về
xây dựng mô hình lý thuyết và nhận dạng trong vòng kín để từ đó
đánh giá ưu nhược điểm của từng phương pháp. Từ đó tập trung
nghiên cứu phương pháp nhận dạng trong vòng kín phù hợp với đối
tượng nghiên cứu.
- Nghiên cứu xây dựng phương án và tiến hành thực nghiệm để thu thập
dữ liệu của lò hơi khi đang vận hành tại các nhà máy, áp dụng kiểm
chứng các kết quả lý thuyết.
6. Bố cục của luận án
Luận án được trình bày trong 5 chương bao gồm:
Chương 1:Tổng quan về xây dựng mô hình lò hơi):
Chương 2: Mô hình lý thuyết của lò hơi
Chương 3: Nhận dạng mô hình LTI cục bộ
Chương 4: Nhận dạng mô hình phi tuyến giả LPV
Chương 5: Kết luận và kiến nghị


20

5

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Chương này của luận án đã phát triển mô hình toàn cục phi tuyến
giả LPV cho lò hơi sử dụng biến làm việc là biến đầu vào lưu lượng hơi
nhiệt. Các mô hình đạt được bao gồm mô hình giả LPV nội suy tín hiệu
ra và mô hình giả LPV nội suy tham số.
Mô hình giả LPV đạt được bằng phép nội suy đầu ra các mô hình
tuyến tính cục bộ, thực chất là một tổ hợp có trọng số của các mô hình
cục bộ. Kết quả cho thấy mô hình đạt được có độ chính xác cao, phản
ánh được đặc tính động hơi của lò hơi trong phạm vi vận hành rộng dưới
điều kiện thay đổi của tải. Cho đến nay các nghiên cứu xây dựng mô
hình LPV cho lò hơi đều dựa trên kỹ thuật nội suy tín hiệu vào/ra. Các
mô hình nội suy tín hiệu LPV có thể phản ánh tốt được động học của lò
hơi, nhưng không phù hợp với nhiều phương pháp thiết kế điều khiển
thông dụng.
Luận án phát triển mô hình giả LPV có các tham số thay đổi theo
điều kiện làm việc dựa trên nội suy tham số. Kết quả đạt được là một
mô hình đơn nhất, thay vì một tổ hợp mô hình như các phương pháp nội
suy tín hiệu thông dụng. Các ma trận trọng số ở đây được lựa chọn là
các ma trận đường chéo với các hàm trọng số nằm trên đường chéo chính
được lựa chọn dựa trên hàm Gauss. Ưu điểm ở đây là chỉ có một tham số
cần ước lượng cho mỗi một hàm trọng số tương ứng, ma trận trọng số lại
có dạng đường chéo thuận tiện cho tính toán trong các phương pháp
thiết kế điều khiển.
Bảng 4.1 so sánh và kiểm chứng chất lượng của các mô hình nhận
được dựa trên các hàm đánh giá BFT và VAF. Các chỉ số đánh giá cho
thấy mô hình toàn cục LPV nội suy tham số đạt được độ chính xác cao,
tương đương với các phương pháp nội suy tín hiệu ra.
Bảng 4.1 So sánh tiêu chí chất lượng các mô hình LPV của lò hơi

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ XÂY DỰNG
MÔ HÌNH LÒ HƠI

Mô hình

% BFT
y1
y2
y3
y4
67.94 89.35 87.65 99.92

% VAF
y1
y2
y3
96
97
93

y4
99

LPV nội suy tín hiệu
(trọng số tuyến tính)
LPV nội suy tín hiệu 96.26 99.87 99.88
99
97
99

99 97
(trọng số spline)
LPV nội suy tham số 84.09 92.29 88.45 95.43 95.13 85.92 97.5199.62

Chương này trình bày cơ sở lý thuyết về các phương pháp mô hình hóa
lò hơi trên cơ sở tổng hợp, phân tích, thảo luận các công trình nghiên
cứu đã công bố trong và ngoài nước những năm gần đây về các phương
pháp mô hình hóa lý thuyết và kỹ thuật nhận dạng. Từ đó đề ra nội
dung nghiên cứu của luận án.
CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH LÝ THUYẾT CỦA LÒ HƠI
2.1 Mô hình lý thuyết của lò hơi
2.1.1 Quá trình cháy và truyền nhiệt trong lò hơi
Mô hình quá trình cháy và sinh nhiệt được đơn giản hóa bằng một
khâu quán tính bậc nhất giữa lưu lượng nhiên liệu và lượng nhiệt cháy
sinh ra như sau:
f

dQC
 QC  cv D f
dt

(2.1)

Quan hệ giữa lưu lượng nhiên liệu với nhiệt lượng hấp thụ trong
bao hơi và nhiệt lượng hấp thụ trong bộ quá nhiệt là các khâu quán tính
bậc nhất (với các hằng số thời gian quán tính và hệ số khuếch đại là các
tham số cần xác định):
dQEV
1


QEV  kEV D f 
dt
EV

(2.2)

dQSH
1

QEV  kSH Df 
dt
SH

(2.3)

2.1.2 Phương trình thay đổi áp suất bao hơi
Phương trình động học áp suất bao hơi được viết như sau:
dPD
 c1QEV  Ds (c2PD  c3 )  c4Dfw
dt

(2.4)

2.1.3 Phương trình thay đổi mức nước bao hơi
dLD
 c5PD  Ds (c6PD  c7 )  c8D fw  c9QEV  c10
dt

(2.5)

2.1.3 Phương trình thay đổi nhiệt độ hơi quá nhiệt
Nhiệt độ đầu ra của bộ quá nhiệt cấp 1:

msC s  mmsC ms 

dTs 1
 QSH  DsC p Ts  Ts 1 
dt

(2.6)


6

19

Nhiệt độ đầu ra của bộ quá nhiệt cấp 2:

msC s  mmsC ms 

1.0

dTSH
 QSH  Ds 2hs 2  DT hT  hs 2 Ds 2  DT  (2.7)
dt

0.8

0.6

Hàm tương quan

Phương trình áp suất hơi quá nhiệt
KP

0.4

dpSH
dT
 KT SH  Dds  Ds 1  DT
dt
dt

0

2.2. Mô hình tuyến tính của lò hơi
Mô hình lò hơi được mô tả bởi phương trình sau:
x(t )  Ac x (t )  Bcu(t )

-0.2

0

0
; C  
0
0


0

0

0

0

0

0
0

0
0

0
0

0 a55

0

0 a65 a62
0

0

a76

b11 0 0

0



b21 0 0
0


0 b
0
0
32


0 ; Bc   0 b42 0


0
 0 0 b53


0
 0 0 b63



 0 0 b73
0 77

0


0 
b34 
b43 

b54 

b64 

b74  74

6

8

10
Lag

12

14

16

18

20

1.0

Hàm tương quan
Miền tin cậy

0.4

0.2

0

-0.2
0

2

4

6

8

10
Lag

12

14

16

18

20

Hình 4.3 Hàm tự tương quan của sai số dự báo ɛ2(k)

1.0
0.8

Hàm tương quan

0.6

Miền tin cậy

0.4

0.2

0

T

Với các biến đầu vào u  Df Dfw Dds DT 
T
Các biến đầu ra y  TSH PT PD LD 

-0.2
0

2

4

6

8

10
Lag

12

14

16

18

20

Hình 4.4 Hàm tự tương quan của sai số dự báo ɛ3(k)

Các biến trạng thái
QSH

4

0.6

0 1 0 0 0 0


0 0 1 0 0 0

0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 0 1 47

x   QEV

2

0.8

Trong đó các ma trận tham số có dạng như sau:
0

0

Hình 4.2 Hàm tự tương quan của sai số dự báo ɛ1(k)

(2.9)

y(t )  Cx (t )

a11 0
0

 0 a22 0

a
 31 0 a33

Ac  a 41 0 a43

 0 a52 a53

 0 a62 0

 0
0
0

Miền tin cậy

0.2

(2.8)

1.0

Ts 1 TSH

PT

PD

0.8

Khi áp dụng các phương pháp nhận dạng, thay vì sử dụng mô hình
liên tục ta sẽ sử dụng các mô hình gián đoạn:
x (k  1)  Ax (k )  Bu(k )
y(k )  Cx (k )

Hàm tương quan

T

LD 

(2.10)

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Chương này kết hợp các kết quả đã có của các công trình và phát
triển một mô hình lý thuyết đơn giản nhưng khá đầy đủ cho lò hơi, phản
ánh đặc tính động học của áp suất bao hơi, mức nước bao hơi, nhiệt độ

Miền tin cậy
0.6

0.4
0.2
0

-0.2

0

2

4

6

8

10
Lag

12

14

16

18

20

Hình 4.5 Hàm tự tương quan của sai số dự báo ɛ4(k)


18

7

của ma trận toàn cục A được xác định từ các phần tử tương ứng của 3
mô hình cục bộ như sau:

và áp suất hơi quá nhiệt. Khác với nhiều công trình trước đây coi quan
hệ giữa lưu lượng nhiên liệu và nhiệt lượng sinh ra là một khâu khuếch
đại tĩnh, ở đây quá trình sinh nhiệt được mô tả bằng một khâu quán
tính bậc nhất với các hệ số khuếch đại và hằng số thời gian cần xác

định.
Mô hình lý thuyết được tuyến tính hóa để đạt được một mô hình
trạng thái tuyến tính đa biến của lò hơi, trong đó một số tham số của
mô hình bằng ‘0’ và một số các tham số chưa biết cần được xác định.
Các tham số mô hình lò hơi có thể xác định dựa vào thông tin của quá
trình, thiết bị, tính chất nhiệt động của hơi/nước. Tuy nhiên tham số
của mô hình nếu được xác định chỉ dựa trên các tính chất vật lý thì sẽ
dẫn đến số lượng phương trình lớn, quá trình tính toán sẽ rất khó khăn
và phức tạp; việc đơn giản hóa dẫn tới suy giảm độ chính xác của mô
hình, chưa kể tới trong thực tế thiếu rất nhiều thông tin về quá trình,
thiết bị.
CHƯƠNG 3. NHẬN DẠNG MÔ HÌNH LTI CỤC BỘ
3.1 Phương pháp nhận dạng và tính thông tin của dữ liệu trong
vòng kín
3.1.1 Phương pháp nhận dạng lò hơi trong vòng kín
Phương pháp nhận dạng trực tiếp được lựa chọn để nhận dạng mô
hình đa biến lò hơi sử dụng dữ liệu thu thập trong vòng kín.
3.1.2 Tính thông tin của dữ liệu trong hệ kín
Điều kiện 3.1 Tính thông tin của dữ liệu trong hệ thống kín đạt được
nếu r(k) là kích thích bền.
Điều kiện 3.2 Tính thông tin của dữ liệu trong hệ kín đạt được từ
nguồn kích thích bởi nhiễu trong trường hợp bộ điều khiển đủ phức tạp.
Điều kiện 3.3 Tính thông tin của dữ liệu trong hệ thống kín đạt được
bằng cách bổ sung tín hiệu thử d(k) tại biến đầu vào
Điều kiện 3.4 Lớp mô hình thích hợp được chọn phải chứa hệ thực (S
∈ M ).
3.2 Thuật toán ước lượng tham số mô hình
3.2.1 Mô hình nhận dạng trong vòng kín
Mô hình nhận dạng cho lò hơi được sử dụng là mô hình hộp xám
trạng thái tuyến tính gián đoạn có dạng sau:

a pq (w(k ), ) 

3

  (w(k ),  )a
i

i
p

i
pq

i 1

 w(k )  w 2 

i

exp 

3

2p2
 i

a
2  pq


3
i 1
 w(k )  w j  

exp 


2(pj )2 

j 1

Hình 4.3 minh họa một tham số của mô hình toàn cục thay đổi theo lưu
lượng hơi quá nhiệt.
10
5
0

a43(w(k))

-5
-10
-15
-20
-25
-30
-35
140

150

160

170

180

190

200

210

220

230

240

250

w(k)

Hình 4.3 Phần tử a43 của ma trận A trong mô hình LPV toàn cục

4.3.4 Đánh giá và kiểm chứng mô hình
Mô hình được đánh giá và kiểm chứng trước hết dựa trên so sánh
giữa tín hiệu ra dự báo của mô hình và tín hiệu đo thực. Các kết quả cho
thấy mô hình toàn cục LPV đạt được có độ chính xác cao, mô tả được hệ
thống trong phạm vi vận hành rộng.
Các hình từ 4.2 đến 4.5 mô tả các hàm tự tương quan của sai số dự

báo đầu ra. Có thể thấy rằng sai số dự báo là không tương quan trong
miền tin cậy (99%).

x (k  1)  Ax (k )  Bu(k )  w(k )
y(k )  Cx (k )  v(k )

(3.1)


8

17

trong đó:
T

T
T
u  u1  unu   nu ; y  y1  yny   ny ; x   x 1  x nx   nx ;
T
T
w  w1  wnx   nx và v  v1  vny   ny ;

Khi đó để giảm số lượng tham số của mô hình nhiễu, mô hình trạng
thái “innovation” sau sẽ được sử dụng:
x (k  1)  Ax (k )  Bu(k )  Ke(k )
(3.2)
y(k )  Cx (k )  e(k )
trong đó “ innovation” ek là nhiễu trắng; K là hệ số Kalman.
Ta có được mô hình dự báo LTI như sau

xˆ(k  1 | k, )  A    K  C () xˆ(k | k  1, )  B  u(k )  K  y(k )
yˆ(k | k  1,  )  C   xˆ(k | k  1, )

(3.3)

Phương trình (3.3) được biểu diễn dưới dạng sau:
xˆ(k  1 | k, ))  F ( )xˆ(k | k  1, )  G   z (k )

(3.4)

yˆ(k | k  1, )  C   xˆ(k | k  1, )

(3.4)
u(k )

y(k )



với F    A    K  C   ; G    B  , K   ; z (k )  
Đặt véc tơ tham số:
vec(F )
  d

vec(G)



Ký hiệu ma trận thông tin:
xˆT (k ) 0 

0
z T (k )

 0
 

0
ˆTk  
 
0

 

 0 xˆT (k )
0
 0

với d  nx nx  nu  ny 
0 
 
 
 nx d (3.5)
 
0 

 0 z T (k )
0



Khi đó mô hình (3.4) có thể được viết lại như sau:
xˆ(k  1, )  ˆTk 

(3.6)

3.2.2 Thuật toán sai số dự báo lặp
3.2.3 Thuật toán sai số dự báo đệ qui
3.4 Thực nghiệm nhận dạng lò hơi trong vòng kín
3.4.1 Qui trình nhận dạng sử dụng phương pháp PEM
3.4.2 Lựa chọn tín hiệu kích thích
1) Kích thích bằng thay đổi giá trị đặt r(k)
2) Kích thích bằng bổ sung tín hiệu kích thích d(k) ở biến điều khiển.

4.3.2 Ước lượng các hàm trọng số
Thuật toán 4.1: Ước lượng tham số cho các ma trận trọng số
1. Thu thập tập dữ liệu ZN {u(k), y(k), w(k), k=1÷N}
2. Chọn các giá trị xuất phát cho  (0) và xˆ(0)
3. Thiết lập các ma trận trọng số. Xác định đầu ra dự báo yˆ(k )
4. Tính ma trận gradient  của đầu ra dự báo
5. Tính vector gradient J của hàm mục tiêu theo
6. Tính ma trận R theo công thức:
2 N
R()   (k, )T (k , )
N k 1

(4.15)

7. Tại bước tính thứ i, bộ tham số được cập nhật theo công thức:
(4.16)
 i 1   i  R1( i )J ( i )

Quay lại bước 3 nếu chênh lệch kết quả giữa hai bước tính còn lớn hơn
một ngưỡng cho trước.
4.3.3 Áp dụng cho mô hình lò hơi Nhà máy Nhiệt điện Phả Lại
Từ các kết quả mô hình cục bộ nhận được từ chương 3, áp dụng
Thuật toán 4.1 cho ta bộ tham số như sau:
δ1

δ2

10.0000
9.9998
10.0000
10.0000
9.9998
10.0000
10.0000
10.0000
10.0001
10.0065
10.0002
9.9999
9.9992
9.9998

10.0065
10.0002
9.9999
9.9992
10.0000
10.0018

10.0001
10.0000
9.9998
10.0000
10.0000
10.0000
10.0000
10.0000

δ3
10.000
10.000
10.0148
10.0004
10.0002
10.0061
10.0000
10.0019
10.0051
17.4581
10.0455
9.8257
9.6873
10.0039

Trên cơ sở bộ tham số đã tính toán, ta có thể đưa ra công thức tính
toán cho từng phần tử của mô hình toàn cục. Ví dụ, phần tử thứ (p, q)


16

9

-8

x 10

3) Kích thích qua thay đổi phụ tải
Khi có sự thay đổi của phụ tải, sự đáp ứng đồng thời của tất cả tín hiệu
đầu vào trong giới hạn cho phép của các biến lò hơi tại điều kiện làm
việc bình thường sẽ tạo điều kiện tốt nhất cho quá trình thu thập dữ liệu
phục vụ nhận dạng. Đó cũng là lý do mà phương pháp tiến hành thực
nghiệm này được sử dụng trong luận án.
3.5 Nhận dạng lò hơi nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh
3.5.1 Thu thập dữ liệu lò hơi

1.8

1.6

ɛ1(k))

1.4
1.2
1
0.8

25

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

4.3 Xây dựng mô hình giả LPV nội suy tham số
4.3.1 Mô hình toàn cục phi tuyến giả LPV
Khác so với các công trình phát triển mô hình LPV cho lò hơi đến
nay đều sử dụng kỹ thuật nội suy tín hiệu, phần này của luận án đưa ra
quy trình xây dựng mô hình toàn cục dựa trên nội suy tham số.
xˆ(k  1)  A(w(k ))xˆ(k )  B(w(k ))u(k )  K (w(k ))(k )
(4.9)
yˆ(k )  Cxˆ(k )

các ma trận tham số phụ thuộc biến làm việc w(k) được biểu diễn
dưới dạng:
m

A(w(k ))   iA (w(k ))Ai

(4.10)

i 1

B(w(k )) 

m



i
B

(w(k ))B i

(4.11)

i 1

m

K (w(k ))   iK (w(k ))K i

(4.12)

i 1

với Ai, Bi, Ki là các ma trận hằng của các mô hình cục bộ.
Các hàm trọng số i được đề xuất dưới dạng chuẩn hóa như sau:
i (w(k ), ji ) 

(w(k ), ji )

m

 (w(k ),  )

(4.13)

r
j

r 1

trong đó có  được chọn là hàm Gauss:
 w(k )  w 2 

i

(w(k ), ji )  exp 
2(ji )2 


24

18000

16000

t(s)
Hình 4.2 Sai số dự báo nhiệt độ hơi quá nhiệt (nội suy spline)

(4.14)

Lưu lượng hơi quá nhiệt

0.6 0

Vùng 2

24
23
23

Vùng 3

Vùng 1

22
22
21
21

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

t(s)

Hình 3.1 Sự thay đổi tải của lò hơi Quảng Ninh

Các biến vào-ra là các biến chênh lệch so với điểm làm việc và được ký
hiệu là:
u1: lưu lượng nhiên liệu (kg/s) y1: nhiệt độ hơi quá nhiệt (0C)
u2: lưu lượng nước cấp (kg/s) y2: áp suất hơi quá nhiệt (Mpa)
u3: lưu lượng nước làm mát (kg/s) y3: áp suất bao hơi (Mpa)
u4: lưu lượng hơi quá nhiệt (kg/s) y4: mức nước bao hơi (mm)
Bảng 3.1 Các điểm làm việc của lò hơi Quảng Ninh
u4 0
u 10
u20
u30
y1 0
y20
y30
y4 0

215
26.1684
219.6357
12.0918
538.7231
15.2501
16.5134
-108.2825

225
27.0765
220.8783
12.2597
539.4788
15.2437
16.4404
-118.6866

240
30.1051
249.4460
2.1691
139.6106
-1.6790
450.6331
150.1313


10

15

3.5.2 Ước lượng các tham số mô hình sử dụng thuật toán lặp
3.5.3 Ước lượng các tham số mô hình sử dụng thuật toán đệ qui
3.5.4 Đánh giá và kiểm chứng mô hình

Mô hình toàn cục LPV của lò hơi sử dụng hàm trọng số spline
i w(k ) có tín hiệu ra dự báo thứ j (j = 1..4) là:

Nhiệt độ hơi quá nhiệt (0C)

544

3

yˆj (k )   i w(k )yˆij (k )

542

hàm trọng số được chọn là:

538

3

Tương ứng với 3 điểm làm việc, bộ tham số nhận được là:

532

530

528

0

200

400

600

800

t(s)

1000

1200

1400

1600

1800

R2

0.8

0.8

0.6

0.6

0.4

0.4

0.2

0.2

0

0

2

4

6

8

R 3

10

12

14

16

18

Lag

20 -0.2 0

2

4

6

8

10

R4

0.8

0.8

0.6

0.6

0.4

0.4

0.2

0.2

0
-0.2

12

14

16

18

20

12

14

16

18

20

Lag

0

Lag
0

3

534

R1

0

3

i w(k )  1i  2iw(k )  3i w(k )  w1  4i w(k )  w2  5i w(k )  w3 (4.8)

536

Hình 3.2 Nhiệt độ hơi quá nhiệt đo được và dự báo (lò hơi Quảng Ninh)

-0.2

(4.7)

i 1

540

2

4

6

8

10

Lag

12

14

16

18

20 -0.2 0

2

4

6

8

10

Lag

Hình 3.3 Hàm tự tương quan của các sai số dự báo
Hình 3.2 so sánh giữa giá trị đo thực và giá trị dự báo của nhiệt độ
hơi quá nhiệt. Có thể thấy sự phù hợp cao của tín hiệu ra dự báo với giá
trị đo tại vùng làm việc số 1 và 2. Tại vùng làm việc 3, tồn tại sai lệch
lớn và tăng dần theo thời gian. Điều này cho thấy vùng 3 không đủ giàu
thông tin để thực hiện nhận dạng. Hình 3.3 minh họa hàm tự tương quan

0.0000

0.0001

0.1261

0.0993

0.1099


0.0000

0.0000

4   0.1257


0.0990

0.1095

0.0052

0.0003


0.1261

0.0993

0.1099

0.0000

0.0000

0.0000

0.0005

0.0001

0.0007




0.1181
0.1112
0.0016

0.0938
0.0884
0.0012
0.1034
0.0975
0.0014

0.0000
0.0000
1.6376

0.0000
0.0000
0.0043

θ= 1 2 3
0.1321
0.1148
0.0016

0.1045
0.0909
0.0012

0.1154
0.1004

0.0014

0.0169
0.1000
0.6448
0.0002
0.0004
0.0018

0.1181
0.1112
0.0016

0.0938
0.0884
0.0012

0.1034
0.0975
0.0014
Sai số dự báo đầu ra cho các tín hiệu dự báo nhiệt độ hơi quá nhiệt được
minh họa trên hình từ 4.2. Kết quả cho thấy sai lệch giữa tín hiệu đo và
dự báo là rất nhỏ.


14

11
của sai số dự báo của vùng làm việc số 1. Kết quả cho thấy sai số dự báo
của tất cả đầu ra đều có dạng gần như nhiễu trắng, mô hình đạt được có

độ chính xác cao với dữ liệu thực nghiệm.

16
14
12
10

3.6 Nhận dạng lò hơi nhà máy nhiệt điện Phả lại
3.6.1 Thu thập dữ liệu lò hơi
Bảng 3.3 Các điểm làm việc của lò hơi Phả Lại

ɛ1(k))

8
6
4
2

0

0
-2
0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

x 104
t(s)
Hình 4.1 Sai số dự báo nhiệt độ hơi quá nhiệt (LPV nội suy tuyến tính)

4.2.2 Nội suy đầu ra sử dụng hàm trọng số spline
Hàm trọng số được chọn là một hàm spline bậc 3 như sau:
m

i (w(k ))  1i  2iw(k )    ji  2 w(k )  w j

3

(4.2)

j 1

Đặt vector tham số:
T

  11, 21,..., m1  2  1m , 2m ,..., mm 2 

(4.3)

và vector thông tin:

3
3
(k )  1, w(k ), w(k )  w1 ,..., w(k )  wm  (4.4)



Đầu ra thứ j của mô hình toàn cục được mô tả bởi:
  1(w(k )) 


  yˆ1(k )(k )  yˆm (k )(k )  (4.5)
yˆj (k )  yˆ1j (k )  yˆmj (k ) 

j
  j


m (w(k )) 
k



Nghiệm tối ưu được xác định bởi công thức:
1
ˆ  T  Y  †Y

trong đó:
 y j (1) 



Y     ;  
y (N )
 j


 1 
 
 
 
 
 N

(4.6)

u4
u 10
u20
u30
y1 0
y20
y30
y4 0

60% BMCR
155
21.3040
147.2338
19.0378
521.7590
123.2900

131.5286
-1.1671

80% BMCR
207
29.4472
213.4278
13.1585
537.7588
150.2086
163.1437
-0.1742

90% BMCR
227
31.6316
229.8202
11.5267
537.7588
159.0345
173.8456
-0.1536

3.6.2 Ước lượng các tham số mô hình sử dụng thuật toán lặp
3.6.3 Ước lượng các tham số mô hình sử dụng thuật toán đệ
qui
3.6.4 Đánh giá và kiểm chứng mô hình
Hình 3.4 biễu diễn hàm tự tương quan của các sai số dự báo. Kết
quả cho thấy sai số dự báo có dạng gần như nhiễu trắng, chứng tỏ thông
tin của dữ liệu đã được khai thác tốt. Ngay cả đối với mức nước bao hơi

cũng cho kết quả tốt, điều này có thể lý giải ở phép đo mức bao hơi tại
Phả Lại có độ tin cậy cao hơn tại Quảng Ninh.


12

13

Rɛ1

Rɛ2

0.8

0.8

0.6

0.6

0.4

0.4

0.2

0.2

0

-0.2

0

0

2

4

6

8

10
Lag

12

14

16

18

20

-0.2

0

2

4

6

8

0.8

0.8

0.6

0.6

0.4

0.4

0.2

0.2

12

14

16

18

20

12

14

16

18

20

0

0

-0.2

10
Lag

Rɛ4

Rɛ3

0

2

4

6

8

10
Lag

12

14

16

18

20

-0.2

0

2

4

6

8

10
Lag

Hình 3.4 Hàm tự tương quan của sai số dự báo (lò hơi Phả Lại)

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương này, luận án đã giải quyết được các yêu cầu đối với
bài toán nhận dạng lò hơi đang vận hành trong vòng kín cụ thể các vấn
đề như sau:
- Xác định được điều kiện kích thích để thực hiện nhận dạng lò hơi trong
vòng kín. Nguồn kích thích được sử dụng là sự thay đổi của phụ tải
lò. Khi có sự thay đổi của phụ tải lò thì đồng thời tất cả các tín hiệu
vào-ra của lò hơi sẽ thay đổi, tạo ra sự thay đổi ở các biến vào sẽ cho
ta bộ dữ liệu dùng để nhận dạng.
- Lựa chọn được cấu trúc mô hình và phương pháp nhận dạng trong trực
tiếp trong vòng kín để áp dụng với lò hơi đang ở chế độ làm việc bình
thường. Xây dựng phương án thu thập dữ liệu và tiến hành thu thập
khi hệ thống đang vận hành, cụ thể là lò hơi trong các nhà máy nhiệt
điện Quảng Ninh và Phả Lại.
- Xây dựng được thuật toán sai số dự báo lặp và đệ quy ước lượng đồng
thời tham số và biến trạng thái của mô hình LTI. Trong đó thuật
toán lặp có độ chính xác cao và phù hợp với các bài toán nhận dạng
ngoại tuyến. Còn thuật toán đệ qui ước lượng bộ tham số thay đổi

theo thời gian sẽ giúp quan sát dễ dàng tốc độ hội tụ tham số, phù
hợp với các bài toán nhận dạng trực tuyến.
Các kết quả được đạt được đã cho thấy dưới điều kiện kích thích là

sự thay đổi của tải “đủ lớn” sẽ đảm bảo tính thông tin của dữ liệu. Các
kết quả đạt được cũng đã cho thấy sự phù hợp của cấu trúc mô hình và
độ chính xác của mô hình LTI ở xung quanh điểm làm việc khi điều kiện
kích thích được lựa chọn hợp lý. Tuy nhiên, sự phụ thuộc của các tham
số mô hình vào điểm làm việc một cách rõ nét đã cho thấy sự cần thiết
phải xây dựng các mô hình tham số biến thiên, hoặc mô hình phi tuyến
để phản ánh tốt hơn động học của lò hơi trong một dải làm việc rộng.
Phương pháp giải quyết vấn đề này sẽ được trình bày trong chương tiếp
theo của luận án.
CHƯƠNG 4. NHẬN DẠNG MÔ HÌNH PHI TUYẾN GIẢ
LPV
Luận án đề xuất sử dụng các mô hình phi tuyến giả LPV (nonlinear
quasi LPV) để mô tả đặc tính lò hơi trong dải vận hành rộng dưới điều
kiện thay đổi của tải và có các tham số mô hình thay đổi theo điều kiện
làm việc.
4.1 Nhận dạng mô hình phi tuyến giả LPV
4.2 Xây dựng mô hình giả LPV nội suy tín hiệu
4.2.1 Nội suy đầu ra sử dụng hàm trọng số tuyến tính
Với hàm trọng số tuyến tính trên, đầu ra của mô hình toàn cục nhận
được là:
yˆ1(k )
w(k )  w1

w  w(k )
w(k )  w1 2
2

yˆ1(k ) 
yˆ (k )
 w 2  w1

w 2  w1
yˆ(k )  
w3  w(k ) 2
w(k )  w 2 3
ˆ
ˆ
 w  w y (k )  w  w y (k )
2
3
2
 3
yˆ3 (k )
w(k )  w 3


w1  w(k )  w 2

(4.1)
w 2  w(k )  w3

Hình 4.1 mô tả các sai lệch đầu ra dự báo nhiệt độ hơi quá nhiệt
của mô hình LPV nội suy tuyến tính. Có thể thấy, trong một số khoảng
thời gian ứng với một số điểm làm việc khác nhau, sai lệch dự báo là khá
lớn.