ĐỒ ÁN MÔN HỌC THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG: Thiết kế điều khiển hệ thống quạt gió cánh phẳng

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT
BỘ MÔN TỰ ĐỘNG HÓA XÍ NGHIỆP MỎ - DẦU KHÍ

ĐỒ ÁN MÔN HỌC
THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG

Đề tài: Thiết kế điều khiển hệ thống quạt gió cánh phẳng

GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN

NHÓM SINH VIÊN THỰC HIỆN

ThS. PHẠM THỊ THANH LOAN

TRẦN THỊ YẾN PHƯỢNG
PHẠM HỒNG PHONG
TRẦN THỊ PHƯỢNG
TRẦN NGỌC QUÍ
BÙI VĂN SƠN
NGUYỄN VĂN SƠN
TRẦN NGỌC SƠN
VŨ NGỌC SƠN

HÀ NỘI 2016


BẢNG CHẤM CÔNG

Thành viên

2

Công việc

Điểm


MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU 5
CHƯƠNG I.ĐỀ TÀI........................................................................................................
CHƯƠNG II.PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG LÝ THUYẾT VÀ
THỰC NGHIỆM 8
2.1.Phương pháp nhận dạng lý thuyết......................................................................................................
2.2.Phương pháp nhận dạng thực nghiệm..............................................................................................
2.3.Ưu nhược điểm của hai phương pháp..............................................................................................

CHƯƠNG III.XÁC ĐỊNH MÔ HÌNH TOÁN HỌC BẰNG
PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ.......................................................................
CHƯƠNG IV.LỰA CHỌN THAM SỐ CHO BỘ PID..............................................
KẾT LUẬN

34

TÀI LIỆU THAM KHẢO.............................................................................................

3


MỤC LỤC HÌNH ẢNH

4

LỜI MỞ ĐẦU

Ngày nay công nghệ khoa học không ngừng phát triển,
trong đó ngành kỹ thuật điều khiển và tự động hóa cũng đã và
đang là một trong những kỹ thuật chiếm được nhiều thành tựu
về khoa học – kỹ thuật hơn hẳn.
Cùng với sự phát triển vượt bậc đó ngành đã ngày càng
khẳng định vai trò quan trọng của nó đối với cuộc sống hiện
đại của con người với tầm nhìn cho tương lai.
Trong phần lớn các nhà máy, phân xưởng đều có góp mặt
của tự động hóa. Trong các dây chuyền sản xuất, băng tải được
sử dụng như một phương tiện vận chuyển hàng hóa, vật liệu
một cách nhanh chóng và thuận tiện. Sử dụng hệ thống này độ
an toàn cao. Nên chúng em dưới sự hướng dẫn và giúp đỡ của
ThS. Phạm Thị Thanh Loan đã thực hiện đề tài: “Thiết kế điều
khiển hệ thống quạt gió cánh phẳng”.
Trong quá trình nghiên cứu và thực hiện đề tài, chúng em
sẽ không tránh khỏi những thiếu sót về kiến thức và sự hiểu
biết của mình, kính mong các thầy cô cùng các bạn sinh viên
giúp chúng em hoàn thiện tốt hơn.

5


CHƯƠNG I.

ĐỀ TÀI

Cho đối tượng điều khiển là quạt gió cánh phẳng. Đầu
vào hệ thống là điện áp U(t) đặt lên động cơ, đầu ra của hệ
thống là góc tạo thành giữa cánh nhôm và trục thẳng đứng
ψ(t ) .

Số liệu như sau:

TT

U(t)

ᴪ(t)

TT

U(t)

ᴪ(t)

1

1

0.02

21

-1

4.085

2

1

0.02

22

-1

3.453

3

1

1.66

23

-1

2.830

4

1

3.643

24

-1

2.441

5

1

3.609

25

-1

2.409

6


6

-1

3.463

26

-1

2.376

7

-1

3.535

27

-1

1.875

8

1

3.095

28

1

1.707

9

1

3.333

29

1

1.991

10

1

4.014

30

1

2.73

11

1

4.553

31

1

3.669

12

1

4.946

32

1

3.484

13

1

4.916

33

1

3.761

14

1

4.884

34

1

4.151

15

1

5.114

35

1

4.558

16

-1

5.078

36

1

4.846

17

1

4.599

37

1

5.088

18

-1

4.279

38

1

5.254

19

1

4.123

39

-1

5.198

20

-1

4.443

40

-1

4.881

Giả thiết quan hệ giữa góc quay và điện áp là ᴪ = 2U+1.
Yêu cầu thiết kế điều khiển:

7

-

Trình bày phương pháp nhận dạng lý thuyết và thực nghiệm.

So sánh ưu nhược điểm của hai phương pháp trên.

-

Xác định mô hình toán học của quạt gió cánh phẳng với các
số liệu đã cho bằng phương pháp ước lượng tham số ARX.

-

Lựa chọn tham số cho bộ PID.

-

Mô phỏng, giải thích các kết quả thu được.


CHƯƠNG II.

PHƯƠNG PHÁP NHẬN

DẠNG LÝ THUYẾT VÀ THỰC NGHIỆM

2.1. Phương pháp nhận dạng lý thuyết
2.1.1.

Các bước nhận dạng lý thuyết.

Phương pháp này còn gọi là mô hình hóa vật lý đi tử các
định luật cơ bản của vật lý và hóa học kết hợp với các thông số
kỹ thuật của thiết bị công nghệ, kết quả sẽ là các phương trình

vi phân và phương trình đại số.
• Bước 1: Phân tích bài toán mô hình.
-

Tìm hiểu lưu đồ công nghệ, nêu rõ mục
đích sử dụng của mô hình, từ đó xác định
mức độ chi tiết và độ chính xác của mô hình
cần xây dựng.

-

Phân chia thành các quá trình con.

-

Liệt kê các giả thiết liên quan tới xây dựng
mô hình nhằm đơn giản hoá mô hình.

-

Nhận biết và đặt tên các biến quá trình và
các tham số quá trình.

• Bước 2: Xây dựng các phương trình mô hình.
-

Nhận biết các phần tử cơ bản của hệ thống,
viết các phương trình cân bằng và phương
trình đại số khác dựa trên cơ sở các định
luật bảo toàn, định luật nhiệt động học, vận

chuyển,c ân bằng pha….

-

Đơn giản hóa mô hình bằng cách thay thế,
rút gọn và đưa về dạng phương trình vi
phân chuẩn tắc.

-

Tính toán các tham số mô hình dựa trên các
tham số công nghệ đã được đặc tả.

• Bước 3: Kiểm chứng mô hình.

8


-

Phân tích bậc tự do của quá trình dựa trên
số lượng các biến quá trình và số lượng các
quan hệ phụ thuộc.

-

Phân tích khả năng giải được của mô hình,
khả năng điều khiển được.

-

Đánh giá mô hình về mức độ phù hợp với
yêu cầu dựa trên phân tích các tính chất của
mô hình kết hợp mô phỏng máy tính.

• Bước 4: Phát triển mô hình.
-

Phân tích các đặc tính của mô hình.

-

Chuyển đổi mô hình về các dạng thích hợp.

-

Tuyến tính hóa mô hình tại điểm làm việc
nếu cần thiết.

-

Mô phỏng, so sánh mô hình tuyến tính hóa
với mô hình phi tuyến ban đầu.

• Bước 5: Thiểt kế hệ thống điều khiển tự động:
-

Thực hiện chuẩn hóa mô hình theo yêu cầu
của phương pháp phân tích và thiết kế điều
khiển.

• Bước 6: Lặp lại các bước trên nếu cần.

2.1.2.

Nhận biết quá trình.

• Nhận biết các biến quá trình.

9

-

Tìm hiểu lưu đồ công nghệ, nêu rõ mục
đích sử dụng của mô hình, từ đó xác định
mức độ chi tiết và độ chính xác của mô hình
cần xây dựng.

-

Phân chia thành các quá trình con, nhận xét
và đặt tên các biến quá trình và các tham số
quá trình. Liệt kê các giả thiết liên quan tới
xây dựng mô hình nhằm đơn giản hóa mô
hình.

-

Phân chia thành các quá trình con, nhận xét
và đặt tên các biến quá trình và các tham số

quá trình. Liệt kê các giả thiết liên quan tới
xây dựng mô hình nhằm đơn giản hóa mô
hình.
-

Phân biệt giữa tham số công nghệ và biến
quá trình.

• Nhận biết các biến ra cần điều khiển theo mục đích
điều khiển thường là áp suất, nồng độ, mức.
• Nhận biết các biến điều khiển tiềm năng: thường là
lưu lượng, công suất nhiệt.

2.1.3.

Xây dựng các phương trình mô hình.

• Viết các phương trình cân bằng và phương trình
cấu thành.
-

Các phương trình cân bằng có tính nền tảng,
viết dưới dạng phương trình vi phân hoặc
phương trình đại số, được xây dựng trên cơ
sở các định luật bảo toàn vật chất, bảo toàn
năng lượng và các định luật khác.

-

Các phương trình cấu thành liên quan nhiều
tới quá trình cụ thể được đưa ra dưới dạng
phương trình đại số.

• Đơn giản hóa mô hình bằng cách thay thế, rút gọn
à đưa về dạng phương trình vi phân chuẩn tắc.
• Tính toán các tham số của mô hình dựa trên các
thông số công nghệ đã được đặc tả

2.1.4.

Phân tích bậc tự do của mô hình.

• Khả năng mô phỏng được liên quan tới khả năng
điều khiển được.
• Bậc tự do của mô hình: số biến quá trình trừ đi số
phương trình độc lập.
• Số các biến tự do có trong mô hình hay chính là số
lượng tối đa các vòng điều khiển đơn tác động độc
lập có thể sử dụng.
10


• Mô hình đảm bảo tính nhất quán: Số bậc tự do
bằng số biến vào.

2.1.5.

Tuyến tính hóa tại điểm làm việc.

• Do tất cả các quá trình thực tế đều là phi tuyến,
nhưng các mô hình tuyến tính lại dễ sử dụng hơn,
đặc biệt phần lớn lý thuyết điều khiển tự động sử
dụng mô hình tuyến tính nên cần tuyến tính hóa.
• Quá trình thường được vận hành trong một phạm
vi xung quanh điểm làm việc, trong một phạm vi
nhỏ việc tuyến tính hóa giúp giảm sai lệch mô
hình, ngoài ra tuyến tính hóa xung quanh điểm làm
việc cho phép sử dụng biến chênh lệch đảm bảo
điều kiện áp dụng biến đổi laplace => cần tuyến
tính hóa xung quang điểm làm việc.
• Có hai phương pháp tiếp cận.
-

Tuyến tính hóa trực tiếp trên phương trình
vi phân dựa theo các giả thiết về điểm làm
việc.

-

Sử dụng biến chênh lệch và phép khai triển
chuỗi Taylor: Đa năng, thông dụng, giả
thiết cố định.

2.2. Phương pháp nhận dạng thực nghiệm
Phương pháp xây dựng mô hình toán học trên cơ sở các
số liệu vào ra thực nghiệm được gọi là mô hình hóa thực
nghiệm hay nhận dạng hệ thống. Khái niệm nhận dạng hệ
thống là những thủ tục suy luận một mô hình toán học biểu

diễn đặc tính tĩng và đặc tính quá độ của một hệ thống từ đáp
ứng của nó với một tín hiệu đầu vào xác định.
2.2.1.

Các yếu tố cơ bản của nhận dạng.

• Số liệu vào và ra thực nghiệm.

11

-

Xác định như nào, ở điều kiện gì?

-

Nhiễu (nhiễu quá trình, nhiễu đo), độ lớn
của nhiễu?


• Dạng mô hình,cấu trúc mô hình.
-

Mô hình phi tuyến/tuyến tính: liên tục/gián
đoạn, hàm truyền/không gian trạng thái…

-

Bậc mô hình, thời gian trễ.

• Chỉ tiêu đánh giá chất lượng mô hình.
-

Mô phỏng và so sánh với số liệu đo như thế
nào?

• Thuật toán xác đinh tham số.
-

2.2.2.

Do rất đa dạng nên cần chọn thuật toán nào
phù hợp với bài toán.

Các bước tiến hành.

• Bước 1: Thu thập, khai thác thông tin ban đầu về
quá trình.
• Bước 2: lựa chọn phương pháp nhận dạng (trực
tuyến/ngoại tuyến, vòng hở /vòng kín, chủ động /bị
động, thuật toán nhận dạng…) thuật toán ước
lượng tham số và tiêu chuẩn đánh giá chất lượng
mô hình.
• Bước 3: Lấy số liệu thực nghiệm cho từng cặp biến
vào ra, xử lý các thông số nhằm loại bỏ những giá
trị đo kém tin cậy.
• Bước 4: Kết hợp yêu cầu về mục đích sử dụng mô
hình và khae năng ứng dụng của phương pháp
nhận dạng đã chọn, quyết định về dạng mô hình
(phi tuyến /tuyến tính, liên tục /gián đoạn) đưa ra

giả thiết ban đầu về cấu trúc mô hình bậc tử số của
hàm truyền đạt có trễ, hay không có trễ.
• Bước 5: Xác đinh các tham số của mô hình theo
phương pháp, thuật toán đã chọn. Nếu tiến hành
theo mô hình con thì sau đó kết hợp chúng thành
mô hình tổng thể.
• Bước 6: Mô phỏng, kiểm chứng và đánh giá mô
hình nhận được theo các tiêu chuẩn đã lựa chọn,
tốt nhất là trên cơ sở nhiều tập dữ liệu khác nhau.
12


• Bước 7: Nếu chưa đúng yêu cầu thì quay lại các
bước trên.

2.2.3.

Phân loại các phương pháp nhận dạng.

• Nhận dạng chủ động và nhận dạng bị động.
-

Nhận dạng chủ động tín hiệu vào được chủ
động lựa chọn và kích thích (tín hiệu bậc
thang, dao động điều hòa, xung ngẫu nhiên)
được gọi là phương pháp động chủ.

-

Nhận dạng bị động: Phương pháp chủ động

có thể không khả thi đối với các hệ thống
đang vận hành ổn định không cho phép bất
cứ sự can thiệp nào ảnh hưởng tới chất
lượng sản phẩm.Khi đó phải sử dụng các số
liệu vào/ra vận hành và được gọi là nhận
dạng bị động.

• Nhận dạng vòng hở và nhận dạng vòng kín.
-

Nhận dạng vòng hở: mô hình của quá trình
có thể được xác định một cách trực tiếp trên
cơ sở tiến hành thực nghiệm và tính toán
với các tín hiệu vào ra của nó. Tuy nhiên,
đối với các quá trình công nghiệp điều này
gặp nhiều trở ngại vì việc chủ động đưa tín
hiệu trực tiếp với biên độ lớn có thể làm cho
các thông số của quá trình vượt qua giới
hạn cho phép và ảnh hưởng đến chất lượng
sản phẩm.

Hình 1: Mô hình vòng hở

13


-

Sử dụng bộ phản hồi đơn giản nhằm duy trì
hệ thống trong một giới hạn cho phép.

Hình 2: Mô hình vòng kín

• Nhận dạng trực tuyến và nhận dạng ngoại tuyến.

2.2.4.

-

Nhận dạng trực tuyến: Nếu mô hình cần xây
dựng phục vụ chỉnh định trực tuyến và liên
tục hoặc phục vụ tối ưu hóa thời gian thực
hệ thống điều khiển, các tham số cần cập
nhật liên tục.

-

Nhận dạng ngoại tuyến: Mô hình được tính
toán tách biệt với quá trình thu thập dữ liệu.

Đánh giá và kiểm chứng mô hình.

• Tốt nhất: Bộ số liệu phục vụ kiểm chứng khác bộ
số liệu phục vụ ước lượng mô hình.
• Đánh giá trên miền thời gian.
• Đánh giá trên miền tần số.

2.2.5.

Lựa chọn phương pháp nhận dạng.

• Quá trình cho phép nhận dạng chủ động và đối
tượng có thể xấp xỉ mô hình FOPDT (hoặc có thể
có thêm thành phần tích phân).
-

14

Phương pháp hai điểm qui chiếu đơn giản
và dễ áp dụng trực quan nhất.


-

Nếu có nhiễu đo và thuật toán được thực
hiện trên máy tính thì phương pháp đại diện
cho kết quả chính xác hơn.

• Quá trình cho phép nhận dạng chủ động và phương
pháp thiết kế điều khiển sử dụng trực tiếp mô hình
gián đoạn.
-

Nên chọn các phương pháp ước lượng dựa
trên nguyên lý bình phương tối thiểu áp
dụng cho mô hình phù hợp với bài toán điều
khiển (FIR, ARX, ARMAX,…).

• Quá trình không cho phép nhận dạng chủ động
vòng hở.

-

Phương pháp nhận dạng dựa trên phản hồi
rơ-le và các phiên bản cải tiến tương đối đa
năng và đặc biệt phù hợp cho thiết kế điều
khiển miền tần số.

-

Nếu chất lượng mô hình cần cao hơn thì
nên áp dụng các phương pháp bình phương
tối thiều.

• Quá trình hoàn toàn không cho phép nhận dạng
chủ động.
-

Nếu phương pháp thiết kế điều khiển sử
dụng trực tiếp mô hình gián đoạn thì các
phương pháp bình phương tối thiểu là phù
hợp nhất.

-

Chỉ nên sử dụng phương pháp phân tích tín
hiệu khi phương pháp thiết kế điều khiển
hoàn toàn trên đặc tính tần số.

2.3. Ưu nhược điểm của hai phương pháp
2.3.1.

Phương pháp lý thuyết.

• Ưu điểm.
-

15

Hiểu sâu các quan hệ bên trong quá trình
liên quan trực tiếp tới các hiện tượng vật lý,
hóa học, sinh học.


-

Một mô hình lý thuyết được tiến hành chi
tiết cho ta xác định được tương đối chính
xác cấu trúc của mô hình.

-

Nếu coi mô hình cũng là một hệ thống cấu
thành bởi các kiểu phần tử cơ bản (khuếch
đại, tích phân, vi phân, trễ) thì cấu trúc mô
hình chính là số lượng, kiểu và mói liên kết
giữa các phần tử.

-

Cấu trúc mô hình được thể hiện rõ qua

phương trình vi phân và phương trình đại số
của mô hình, hoặc cũng có thể được biểu
diễn trực quan trên một sơ đồ khối.

• Nhược điểm.
-

Cách thức tiến hành xây dựng mô hình lý
thuyết phụ thuộc nhiều vào quá trình cụ thể,
không theo một bài thống nhất, do đó công
việc đòi hỏi kinh nghiệm, công sức và thời
gian.

-

Sự chính xác phụ thuộc vào số lượng các
quan hệ động học đã được xác định.

-

Tham số của mô hình khó có thể các định
được chính xác, do độ chính xác của các
thông số kĩ thuật của thiết bị công nghệ còn
có thể giả thiết không hoàn toàn thực tế về
điều kiện vận hành, thành phần nguyên liệu,
đặc tính dòng chảy, tốc độ phản ứng….

-

Phương pháp lý thuyết thông thường rất khó

áp dụng cho xác định mô hình nhiễu, đặc
biệt là các loại nhiễu không đo được.

 Một mô hình lý thuyết rất có ích cho việc tìm hiểu
và khảo sát đặc tính động học của quá trình, thiết
kế sách lược điều khiển (cấu trúc điều khiển) và
lựa chọn kiểu bộ điều khiển,nhưng ít phù hợp cho
việc xác định các tham số của bộ điều khiển.

16


2.3.2.

Phương pháp thực nghiệm.

• Ưu điểm.
-

Cho phép xác định tương đối đối tượng
chính xác các tham số mô hình trong trường
hợp cấu trúc mô hình đã biết trước.

-

Các công cụ phần mềm hỗ trợ rất mạnh
chức năng nhận dạng trực tuyến cũng như
ngoại tuyến.

• Nhược điểm.

-

Phương pháp này phụ thuộc nhiều vào độ
tin cậy của các phép đo, việc tiến hành thực
nghiệm để lấy số liệu gặp nhiều khó khăn vì
nhiều lý do như: Khả năng thực thi, điều
kiện ràng buộc, ảnh hưởng của nhiễu.

 Phương pháp mô hình hóa tốt nhất là kết hợp giữa
phân tích lý thuyết và nhận dạng quá trình, phân
tích quá trình để tìm ra cấu trúc của mô hình, sau
đó tiến hành nhận dạng để xác định các tham số
của mô hình.

17


CHƯƠNG III. XÁC ĐỊNH MÔ HÌNH TOÁN
HỌC BẰNG PHƯƠNG PHÁP ƯỚC
LƯỢNG THAM SỐ

Sử dụng hệ thống the System Indentification Tool GUI /
Matlab Simulink để xác định mô hình toán học của hệ thống.
• Bước 1: Đưa dữ liệu vào bằng file Excel.
Tạo file exel có tên Data chứa dữ liệu vào u và đầu
ra y,sau đó đưa vào matlab bằng các lệnh:
>> x=xlsread('F:\Data.xls');
>> u=x(:,2);
>> y=x(:,3);

Hình 3: Đưa dữ liệu từ Excel vào Matlab

• Bước 2: Kích hoạt bộ công cụ nhận dạng hệ thống
của matlab bằng lệnh: >> ident, để mở cửa sổ
System Indentification Tool.
• Bước 3: Lấy dữ liệu nhận dạng.
18

Vào import data chọn: time domain data.


-

Điền thông tin vào cửa sổ Import data như
hình dưới.

-

Nhấp chuột vào Import để nhập dữ liệu vào
ra của hệ thống cần nhận vào cửa sổ indent.

-

Đóng cửa sổ import data.

Hình 4: Giao diện System Identification Tool và Import Data

• Bước 4: Tiền xử lý dữ liệu.
-

Trong cửa sổ System Identification Tool
chọn Quick start trong Preprocess.

Hình 5: Tiền xử lý dữ liệu

19


-

Trong System Identification Tool lần lượt
thực hiện các task sau.
+ Dữ liệu ban đầu (nhom5).
+ Dữ liệu sau khi loại mức DC (nhom5d).
+ Chia dữ liệu sau khi loại mức DC ra làm
hai phần: đoạn đầu dùng để ước lượng
thông số (nhóm), đoạn sau dùng để đánh giá
mô hình (nhóm5dv).

Hình 6: Chia dữ liệu

+ Kết quả tiền xử lý dữ liệu.

20


Hình 7: Kết quả tiền xử lý dữ liệu

• Bước 5: Chọn cấu trúc mô hình; ước lượng mô
hình; đánh giá và chọn mô hình thích hợp nhất.

21

-

Mở cửa sổ [stale Space models] trong tùy
chọn [Estemate].

-

Trên cửa sổ này chọn cấu trúc ARX.

-

Chọn bậc mô hình bằng cách nhập vào ô
orders.

-

Ước lượng tự động bằng cách nhấp chuột
vào [Estemate].

-

Lặp lại với các bậc của mô hình: [3 2 1], [1
2 1], [2 2 1], [3 1 2].


22

-

Cửa sổ ident: Untiled. Mô hình sau khi đã
được thiết lập các bậc.

Hình 8: Mô hình sau khi đã thiết lập

• Bước 6: Đánh giá mô hình, trở về cửa sổ ident, có
thể đánh giá mô hình bằng cách quan sát.
-

23

Ngõ ra mô hình (Model output).


Hình 9: Quan sát ngõ ra mô hình

-

Thặng dư mô hình (Model residuals).

Hình 10: Quan sát thặng dư mô hình

-

24

Đáp ứng quá độ (Transient respone).

Hình 11: Quan sát đáp ứng quá độ

-

Đáp ứng tần số (Frequency respone).

Hình 12: Quan sát đáp ứng tần số

-

25

Giản đồ cực zero (Zero and poles).