Nhận dạng và điều khiển thích nghi hệ thống quạt gió cánh phẳng

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Tên viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt PWM Pulse Width Modulation Điều chế độ

Trang 1

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

–––––––––––––––––––

NGUYỄN THÀNH CÔNG

NHẬN DẠNG VÀ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI

HỆ THỐNG QUẠT GIÓ CÁNH PHẲNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

THÁI NGUYÊN – 2014

Trang 2

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP

Trang 3

LỜI CAM ĐOAN

Tên tôi là: Nguyễn Thành Công

Sinh ngày 09 tháng 6 năm 1975

Học viên lớp cao học khóa 14 - Tự động hóa 02 – Trường Đại Học Kỹ Thuật Công Nghiệp- Đại Học Thái Nguyên

Hiện tôi đang công tác tại Trường Cao Đẳng Nghề Cơ Điện Phú Thọ

Tôi cam đoan toàn bộ nội dung trong luận văn do tôi làm theo định hướng của giáo viên hướng dẫn, không sao chép của người khác

Các phần trích lục các tài liệu tham khảo đã được chỉ ra trong luận văn có nguồn gốc rõ ràng

Nếu có gì sai tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm

Thái Nguyên, ngày 20 tháng 3 năm 2014

Tác giả luận văn

Nguyễn Thành Công

Trang 4

LỜI CẢM ƠN

Sau một thời gian học tập và nghiên cứu tại trường Đại học kỹ thuật công

nghiệp Thái Nguyên Tôi đã hoàn thành luận văn thạc sĩ kỹ thuật với đề tài: “Nhận dạng và điều khiển thích nghi hệ thống quạt gió cánh phẳng”

Trong thời gian làm luận văn do kiến thức của tôi còn rất nhiều hạn chế, thực

tế là chưa đủ để thực hiện đề tài này Nhưng nhờ sự hướng dẫn tận tình của thầy hướng dẫn, các thầy giáo trong Bộ môn Đo lường - Điều khiển tự động của trường Đại học kỹ thuật công nghệp Thái Nguyên, đặc biệt là sự chỉ bảo ân cần của thầy giáo TS Nguyễn Văn Chí nên tôi đã hoàn thành được nội dung nghiên cứu Mặc dù

đã cố gắng nhưng do thời gian hạn chế và kiến thức của tôi còn thiếu nên bản luận văn này chắc chắn còn có nhiều thiếu sót mong sẽ được các thày chỉ dẫn thêm

Tôi xin chân thành cảm ơn thầy giáo TS Nguyễn Văn Chí và các thầy cô giáo trong bộ môn Đo lường - Điều khiển tự động

Thái Nguyên, ngày 20 tháng 3 năm 2014

Tác giả luận văn

Nguyễn Thành Công

Trang 5

MỤC LỤC

Lời cam đoan i

Lời cảm ơn ii

Mục lục iii

Danh mục các chữ viết tắt v

Danh mục các hình vi

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cần thiết của đề tài 1

2 Các nghiên cứu liên quan đến đề tài 1

3 Mục tiêu nghiên cứu của luận văn 2

4 Phương pháp và phương pháp luận 2

5 Đóng góp của luận văn 3

6 Bố cục của luận văn 3

Chương 1: GIỚI THIỆU VỀ HỆ THỐNG QUẠT GIÓ CÁNH PHẲNG 4

1.1 Đặt vấn đề 4

1.2 Mô tả hệ thống 4

1.3 Nguyên lý hoạt động 8

1.4 Cơ sở xây dựng và nhận dạng mô hình động lực học QGCP 8

1.5 Kết luận chương I 10

Chương 2: NHẬN DẠNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN 12

2.1 Cơ sở lý thuyết về nhận dạng hệ thống điều khiển 12

2.1.1 Định nghĩa nhận dạng 12

2.1.2 Phân loại phương pháp nhận dạng 12

2.1.3 Các phương pháp nhận dạng 13

2.1.4 Nhận dạng mô hình có tham số - Phương pháp bình phương tối thiểu - Mô hình ARX 13

2.1.5 Các bước tiến hành bài toán nhận dạng 16

2.2 Nhận dạng hệ thống quạt gió cánh phẳng 17

2.2.1 Thu thập dữ liệu vào/ra hệ thống QGCP 17

Trang 6

2.2.2 Tiền sử lý dữ liệu 19

2.2.3 Nhận dạng hệ thống bằng phần mềm chuyên dụng Identification Toolbox trong Matlab 19

2.2.4 Kết quả nhận dạng hệ thống QGCP 29

2.3 Kết luận chương 2 30

Chương 3: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN PID 31

3.1 Thiết kế bộ điều khiển PID 31

3.2 Tiến hành chạy thực trên hệ thống quạt gió cánh phẳng 32

3.2.1 Chạy thực hệ thống QGCP khi chưa có tác động của nhiễu 32

3.2.2 So sánh hệ thống QGCP thực và lý tưởng 35

3.2.3 Chạy thực hệ thống QGCP khi có tác động của nhiễu 38

Chương 4: THIẾT KẾ HỆ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI THEO MÔ HÌNH MẪU 42 4.1 Cơ sở lý thuyết về hệ điều khiển thích nghi 42

4.1.1 Khái niệm hệ điều khiển thích nghi 42

4.1.2 Hệ thích nghi theo mô hình mẫu – MRAS 42

4.2 Thiết kế hệ điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu cho hệ thống quạt gió - cánh phẳng 44

4.3 Chạy thực hệ điều khiển thích nghi trên hệ thống quạt gió – cánh phẳng 54

4.3.1 Hệ thống khi chưa có tác động nhiễu 54

4.3.2 Hệ thống khi có tác động của nhiễu 58

4.3.3 So sánh đáp ứng đầu ra hệ thống khi có tác động nhiễu giữa bộ điều

khiển PI và điều khiển thích nghi 60

KẾT LUẬN CHUNG 65

TÀI LIỆU THAM KHẢO 67

Trang 7

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Tên viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt

PWM Pulse Width Modulation Điều chế độ rộng xung

PI Proportional Integral Bộ điều khiển tích phân tỷ lệ PID Proportional Integral Derivative Bộ điều khiển vi tích phân tỉ lệ

MRAS Model Reference Adaptive

Systems

Hệ thích nghi mô hình tham chiếu

Trang 8

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1.1: Hệ thống quạt gió cánh phẳng tại phòng thí nghiệm bộ môn Đo lường

Điều khiển – Khoa Điện tử 4

Hình 1.2: Động cơ quạt gió cánh phẳng 5

Hình 1.3: Cánh phẳng 5

Hình 1.4: Sensor đo góc 5

Hình 1.5: Mạch điều khiển 6

Hình 1.6: Bộ nguồn một chiều 7

Hình 1.7: Cáp kết nối máy tính 7

Hình 1.8: Sơ đồ điều khiển 7

Hình 1.9: Sơ đồ nguyên lý hệ thống QGCP 8

Hình 1.10: Biểu diễn quá trình động lực học của QGCP 9

Hình 1.11: Sơ đồ khối của mô hình 9

Hình 2.1: Khối tạo tín hiệu nhị phân ngẫu nhiên trên Simulink 17

Hình 2.2: Nhận dạng hệ thống QGCP trên phần mềm Matlab – Simulink 18

Hình 2.3: Tín hiệu vào hệ thống 18

Hình 2.4:Tín hiệu ra hệ thống 18

Hình 2.5:Tín hiệu vào sau tiền xử lý 19

Hình 2.6: Tín hiệu ra sau tiền xử lý 19

Hình 2.7: Cửa sổ làm việc của công cụ nhận dạng 20

Hình 2.8: Nhập đối tượng vào công cụ nhận dạng 20

Hình 2.9: Tiền xử lý dữ liệu loại bỏ giá trị trung bình 21

Hình 2.10: Hình vẽ bộ dữ liệu gốc và mới 21

Hình 2.11: Di chuyển mô hình identdata.d vào Working Data 22

Hình 2.12: Bộ dữ liệu identdata de và identdata dv 22

Hình 2.13: Hình vẽ bộ dữ liệu identdata de và identdata dv 23

Hình 2.14:Di chuyển identdata de và identdata dv vào các vùng làm việc 23

Hình 2.15: Ước lượng mô hình 24

Trang 9

Hình 2.16: Chọn các thông số mô hình 24

Hình 2.17: Độ phù hợp của mô hình 25

Hình 2.18: Mô hình toán học của ARX221 25

Hình 2.19: Đặc tính vào/ra trước và sau khi loại bỏ giá trị trung bình 28

Hình 2.20:Độ phù hợp của các mô hình ARX221,ARX551,ARX10101 28

Hình 3.1: Hệ thống quạt gió cánh phẳng với bộ điều khiển PID 32

Hình 3.2:Góc thực của hệ thống khi góc đặt 5° 33

Hình 3.3: Góc thực của hệ thống khi góc đặt 10° 33

Hình 3.6: So sánh đối tượng QGCP thực và lý tưởng 35

Hình 3.7: So sánh đặc tính đầu ra của hệ với đối tượng thực và lý tưởng 35

Hình 3.11: Đường đặc tính đầu ra có tác động nhiễu khi góc đặt 5° 38

Hình 4.1: Sơ đồ khối của một hệ thống thích nghi mô hình tham chiếu 42

Hình 4.2: Mô hình sai số 43

Hình 4.3: Sơ đồ khối hệ thống điều khiển thích nghi mô hình tham chiếu 45

Hình 4.4: Sơ đồ mô phỏng điều khiển thích nghi cho hệ thống quạt gió - cánh phẳng 49

Hình 4.5: Khối mô hình mẫu 50

Hình 4.6: Khối cơ cấu chỉnh định thích nghi 50

Hình 4.7: Khối bộ điều khiển 50

Hình 4.8: Khối đối tượng quạt gió - cánh phẳng 51

Hình 4.9: Sai số e và các tham số hiệu chỉnh khi góc đặt 5° 51

Hình 4.10:Sai số e và các tham số hiệu chỉnh khi góc đặt 10° 52

Trang 10

Hình 4.13: Sơ đồ chạy thực điều khiển thích nghi cho hệ thống 54

Hình 4.14: Sai số e khi góc đặt 5° 54

Hình 4.15: Góc cánh phẳng và góc đặt 5° 55

Hình 4.16: Tham số hiệu chỉnh khi góc đặt 5° 55

Hình 4.17 :Sai số e khi góc đặt 10° 56

Hình 4.20:Sai số e khi góc đặt 15° 57

Hình 4.23:Góc cánh phẳng và góc đặt khi có tác động nhiễu tại thời điểm 59

Hình 4.26: So sánh bộ điều khiển PI và điều khiển thích nghi khi có tác động nhiễu góc đặt 61

Hình 4.27 : So sánh bộ điều khiển PI và điều khiển thích nghi khi có tác động nhiễu góc đặt 10° 62

Hình 4.28: So sánh bộ điều khiển PI và điều khiển thích nghi khi có tác động nhiễu góc đặt 15° 63

Trang 11

MỞ ĐẦU

1 Tính cần thiết của đề tài

Ngày nay do yêu cầu của thực tế sản suất có công nghệ hiện đại trên tất cả các lĩnh vực đòi hỏi phải có hệ điều khiển có thể thay đổi được cấu trúc và tham số của

nó để đảm bảo chỉ tiêu chất lượng đã định Dựa trên cơ sở của nền kỹ thuật điện, điện tử, tin học và máy tính đã được phát triển ở mức độ cao, lý thuyết điều khiển thích nghi ra đời đáp ứng được yêu cầu trên Nội dung của điều khiển thích nghi là: tạo ra được hệ điều khiển mà cấu trúc và tham số của nó có thể thay đổi theo sự biến thiên thông số đối tượng điều khiển sao cho chất lượng của hệ được đảm bảo theo các chỉ tiêu đã định Do tính ưu việt của điều khiển thích nghi mà hiện nay các

bộ điều khiển đang bắt đầu được ứng dụng vào điều khiển các hệ thống phức tạp, các hệ phi tuyến trong thực tế

Mô hình hệ thống QGCP là một mô hình cho phép cài đặt các thuật bù điều khiển góc, với tính chất chịu ảnh rất nhiều của nhiễu và sự thay đổi tham số do đó

hệ thống QGCP là hệ thống khó điều khiển để đạt được chất lượng tốt

Xuất phát từ những lý do trên và quan điểm của bản thân tác giả luận văn

mạnh dạn đi sâu nghiên cứu đề tài Nhận dạng và điều khiển thích nghi hệ thống quạt gió cánh phẳng để từ đó thiết kế bộ điều khiển thích nghi tự động điều khiển

góc với chất lượng tốt hơn, qua đó mở ra hướng ứng dụng trong các hệ thống thông gió, góc mở của van được điều khiển bằng khí nén trong các nhà máy xí nghiệp Sau khi hoàn thành luân văn sẽ góp phần là rõ lý thuyết cũng như cho một số hướng điều chỉnh thực tế cho bộ điều khiển thích nghi ổn định góc

2 Các nghiên cứu liên quan đến đề tài

Vấn đề nghiên cứu bộ điều khiển thích nghi ổn định góc là một vấn đề không mới nhưng có thể nói là khó vì trong các công trình trước đây [5],[6] người ta thường bỏ qua những thành phần khó xác định tham số, đơn giản hóa mô hình và cuối cùng nhận được mô hình tuyến tính bậc 1 hoặc bậc 2 Sau đó người ta thiết kế

bộ điều khiển PID cho mô hình này, các tham số của bộ điều khiển PID thường được xác định bởi phương pháp quỹ đạo nghiệm số hoặc thông qua thử nghiệm thực tế,

Trang 12

kết quả là chất lượng điều khiển thường không được cao Một số công trình khác [1],[7] người ta sử dụng bộ điều khiển PID thích nghi, trong đó các tham số bộ điều khiển PID được chỉnh bằng một cơ cấu hiệu chỉnh, cơ cấu hiệu chỉnh này có nhiệm

vụ xác định các tham số PID dựa trên sai lệch giữa góc thực của hệ thống quạt gió cánh phẳng và đầu ra của một mô hình mẫu Phương pháp này nhận được chất lượng điều khiển tốt hơn so với phương pháp điều khiển PID thuần túy, tuy nhiên vì mô hình của đối tượng bỏ qua một số thành phần và không xét đến nhiễu cho nên chất

lượng điều khiển nhiều khi không được như mong đợi, đặc biệt khả năng đáp ứng với

nhiễu Mặt khác vấn đề lựa chọn mô hình mẫu hợp lý cũng là một bài toán có khá nhiều vấn đề đang được giải quyết

3 Mục tiêu nghiên cứu của luận văn

Luận văn này tập trung vào mục tiêu chính là thiết kế và thực thi bộ điều khiển thích nghi cho hệ thống quạt gió cánh phẳng nhằm duy trì ổn định góc của cánh phẳng với chất lượng cải thiện hơn so với các phương pháp đã có[1],[5],[6],[7]

Chính vì vậy, luận văn tập trung vào các mục tiêu cụ thể như sau:

Nhận dạng hệ thống quạt gió cánh phẳng thông qua nhận dạng thực nghiệm theo phương pháp hồi quy trung bình trượt nhằm xác định mô hình hệ thống

và mô hình nhiễu tác động

Xác định mô hình mẫu

Thiết kế bộ điều khiển thích nghi và cơ cấu hiệu chỉnh thích nghi theo luật MIT Cài đặt bộ điều khiển và cơ cấu chỉnh định trong Matlab simulink và điều khiển thực

So sánh kết quả của phương pháp điều khiển áp dụng với phương pháp đã có Đánh giá và nhận xét

4 Phương pháp và phương pháp luận

- Phương pháp nghiên cứu:

Nghiên cứu lý thuyết về nhận dạng thực nghiệm, tiến hành nhận dạng thực

tế hệ thống quạt gió cánh phẳng

Trang 13

Nghiên cứu lý thuyết về điều khiển thích nghi, trong đó lựa chọn phương pháp điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu với cơ cấu hiệu chỉnh thông số thích nghi theo luật MIT

- Phương pháp luận:

Sử dụng phương pháp nhận dạng thực nghiệm theo phương pháp hồi quy trung bình trượt để cho phép nhận dạng được mô hình chính xác hơn trong đó bao gồm cả mô hình đối tượng và mô hình của nhiễu Dữ liệu dùng cho nhận dạng: điện

áp điều khiển và góc của cánh phẳng theo thời gian

Khi có được mô hình chính xác hơn và có kể đến mô hình của nhiễu, ta có thể áp dụng phương pháp điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu với luật hiệu chỉnh MIT cho phép linh hoạt chọn lựa các tham số của bộ điều khiển và mô hình mẫu, qua đó có thể cải thiện được chất lượng điều khiển

5 Đóng góp của luận văn

Ứng dụng lý thuyết cơ bản về nhận dạng và điều khiển thích nghi để xác định tham số hệ thống QGCP Sau đó thiết kế bộ điều khiển PID và bộ điều khiển thích nghi để nâng cao chất lượng điều khiển góc Các kết quả được kiểm chứng trên Mallab/Simulik và điều khiển thực cho thấy các tham số đã xác định được thông qua nhận dạng là tương đối chính xác, bộ điều khiển thích nghi cho chất lượng điều khiển tốt hơn nhiều trong trường hợp có nhiễu tác động

6 Bố cục của luận văn

Luận văn gồm 4 chương với nội dung như sau:

- Chương I Giới thiệu về hệ thống quạt gió cánh phẳng

- Chương II Nhận dạng hệ thống điều khiển

- Chương III Thiết kế bộ điều khiển PID

- Chương IV Thiết kế bộ điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu

- Ngoài ra còn có phần mở đầu và danh mục tài liệu tham khảo

Trang 14

Chương 1 GIỚI THIỆU VỀ HỆ THỐNG QUẠT GIÓ CÁNH PHẲNG

1.1 Đặt vấn đề

Hệ thống quạt gió cánh phẳng (QGCP) là một hệ thống khí động học, hệ có

tính phi tuyến mạnh và rất nhạy đối với tác động của nhiễu, vì vậy hệ quạt gió cánh phẳng là đối tượng rất tốt để nghiên cứu các phương pháp điều khiển tự động từ đơn giản đến phức tạp

Hình 1.1:Hệ thống quạt gió cánh phẳng tại phòng thí nghiệm bộ môn Đo lường

Điều khiển – Khoa Điện tử

Trang 15

Trang 16

d Mạch công suất và giao tiếp máy tính

Hình 1.5: Mạch điều khiển

Bao gồm:

1 Điện áp vào lấy từ bộ nguồn có điện áp ± 15V

2 PIC16F877A là vi mạch có hai chức năng : Nhận tín hiệu điện áp từ sensor đo góc để đọc ADC và điều khiển tốc độ động cơ quạt gió bằng phương pháp PWM

3 Max232 đây là vi mạch chuyển đổi 2 chiều giữa tín hiệu RS232 (của cổng COM) mức điện áp 10V và tín hiệu TTL (của PIC) mức điện áp 0-5V

4 IC ổn áp LA 7805

5 IC ổn áp LA7812

6 Chân cắm nối với sensor đo góc của lá nhôm

7 Chân cắm giao tiếp với cổng COM của máy tính

8 Chân cắm điều khiển quạt gió

4

1

1 3 3

3

2

1

3 3

8

6

1

3 3

Trang 17

e Bộ nguồn một chiều

Hình 1.6: Bộ nguồn một chiều

1 Điện áp xoay chiều đầu vào 220V- 50Hz

2 Điện một chiều đầu ra ± 15V

f Cáp kết nối với cổng COM máy tính

Hình 1.7: Cáp kết nối máy tính

g Sơ đồ điều khiển

Hình 1.8: Sơ đồ điều khiển

Trang 18

1.4 Cơ sở xây dựng và nhận dạng mô hình động lực học QGCP [8]

Ta có mô hình động lực học QGCP và sơ đồ khối của mô hình như sau:

Trang 19

Hình 1.10: Biểu diễn quá trình động lực học của QGCP

Hình 1.11: Sơ đồ khối của mô hình

Mô hình được chia làm ba phần:

 Khối quạt gió biểu diễn dưới dạng:

1 1 1

( ) ( ) ( )

(1.1) T

Trang 20

 Khối động học dòng khí: Diễn tả quan hệ giữa vận tốc dòng khí Ω và áp suất khí đập lên cánh phẳng Khi Ω thay đổi, có hai yếu tố cần tính đến : Sự trễ chuyển động của cánh phẳng, dòng khí chuyển động xoáy bên dưới và xung quanh cánh phẳng Ta coi khâu này gồm trế dịch chuyển, một dạng phi tuyến căn bậc hai

2 1

( )( )

G s

 Đây là mô hình tuyến tính hóa, trong đó bỏ qua sự xoáy của dòng khí gây

ra dao động của cánh (thành phần động học không thể mô hình được) nên có sự sai lệch giữa mô hình (1.3) và mô hình thật, các tham số mô hình thay đổi theo chế độ làm việc và luôn chịu tác động của nhiễu

 Ngoài ra, mô hình (1.3) có cấu trúc phức tạp có các tham số khó đo đạc, không thích hợp cho việc tổng hợp và điều khiển bằng máy tính Do vậy để có thể tổng hợp và điều khiển hệ thống QGCP trên máy tính ta cần thực hiện nhận dạng hệ thống điều khiển, từ đó xây dựng mô hình toán học của hệ thống QGCP trên cơ sở

số liệu vào/ra thực nghiệm

1.5 Kết luận chương 1

Chương này luận văn trình bày về cấu trúc của hệ thống khí động học QGCP Mô tả các thiết bị, nguyên lý làm việc của hệ thống Đây là hệ có tính phi tuyến mạnh và rất nhạy đối với tác động của nhiễu ,do vậy bài toán đặt ra ở đây là phải xây dựng bộ điều khiển thỏa mãn các chỉ tiêu chất lượng; thỏa mãn tính thích nghi khi tham số thay đổi và bền vững với nhiễu Với mục tiêu trên cần tìm được thuật toán, thiết kế và cài đặt chương trình điều khiển (dùng máy tính là chức năng

Trang 21

của bộ điều khiển và quan sát thông qua cáp kết nối với cổng COM) để tạo ra tín hiệu điều khiển trên cơ sở đo vị trí góc quay cánh phẳng qua sensor đo góc Hàm truyền (1.3) là mô hình tuyến tính hóa, trong đó bỏ qua sự xoáy của dòng khí gây ra dao động của cánh (thành phần động học không thể mô hình được) nên có sự sai lệch giữa mô hình (1.3) với mô hình thật Ngoài ra, các tham số mô hình thay đổi theo chế độ làm việc và luôn chịu tác động của nhiễu Để thiết kế và cài đặt hệ điều khiển thích nghi ta cần xác định các tham số của mô hình bằng phương pháp nhận dạng, sau đó sẽ thực hiện bài toán thiết kế bộ điều khiển

Trang 22

Chương 2 NHẬN DẠNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN 2.1 Cơ sở lý thuyết về nhận dạng hệ thống điều khiển

2.1.1 Định nghĩa nhận dạng

Nhận dạng là phương pháp thực nghiệm nhằm xác định một mô hình cụ thể trong các lớp mô hình thích hợp đã cho trên cơ sở quan sát các tín hiệu vào/ra.[1] Yêu cầu với mô hình tìm được là phải có sai số với đối tượng là nhỏ nhất

2.1.2 Phân loại phương pháp nhận dạng [2]

a Nhận dạng theo dạng mô hình sử dụng

Chúng ta phân ra các phương pháp như nhận dạng hệ phi tuyến/tuyến tính, liên tục/gián đoạn, trên miền thời gian/tần số, nhận dạng mô hình không tham số/có tham số, nhận dạng mô hình rõ/mờ Trong đó, hai loại mô hình được ứng dụng phổ biến nhất đó là mô hình tính bậc nhất và bậc hai (có hoặc không có trễ, có hoặc không có dao động, có hoặc không có thành phần tích phân) là những dạng thực dụng nhất

b Theo dạng tín hiệu thực nghiệm

Chúng ta có nhận dạng chủ động và nhận dạng bị động Nhận dạng được gọi

là chủ động nếu tín hiệu vào được chủ động lựa chọn và kích thích Đây là phương pháp tốt nhất nếu thực tế cho phép Nếu hệ thống đang vận hành ổn định, không cho phép có sự can thiệp nào gây ảnh hưởng tới chất lượng sản phẩm, ta sử dụng các số liệu vào ra trong quá trình vận hành Đó là phương pháp nhận dạng bị động Số liệu thu được phản ánh hệ thống ở chế độ xác lập, mang ít thông tin cần thiết cho việc điều khiển

c Nhận dạng theo cấu trúc

Theo cấu trúc ta có nhận dạng vòng kín và nhận dạng vòng hở

 Nhận dạng vòng hở là phương pháp trong đó mô hình của đối tượng có thể nhận được trực tiếp trên cơ sở tiến hành thực nghiệm và tính toán với các tín hiệu vào ra của nó Phương pháp này có nhược điểm là có khả năng đưa hệ thống đến

trạng thái mất ôn định Giải pháp thay thế đó chính là nhận dạng vòng kín

Trang 23

 Nhận dạng vòng kín có được bằng cách đưa vào một vòng phản hồi đơn giản, giúp duy trì sự ổn định của hệ thống

2.1.3 Các phương pháp nhận dạng [2]

 Nhận dạng mô hình không tham số:

 Phân tích đáp ứng quá độ và phân tích tương quan

 Phương pháp không gian con

2.1.4 Nhận dạng mô hình có tham số - Phương pháp bình phương tối thiểu - Mô hình ARX [2]

Cho hệ thống có tín hiệu vào là u(t), tín hiệu ra là y(t)

Giả sử ta thu thập được N mẫu dữ liệu:

ZN u 1 , 1 , , y u N y N ,

(2.1)

Ta cần nhận dạng mô hình toán học của hệ thống

Trang 24

Giả sử quan hệ giữa tín hiệu vào và tín hiệu ra của hệ thống rời rạc có thể được

mô tả bởi phương trình sai phân:

Ước lượng tham số mô hình bằng phương pháp bình phương tối thiểu:

Ta cần xác định tham số sao cho giá trị tính toán y t, càng gần giá trị đo

y t càng tốt Cách dễ thấy nhất là chọn sao cho bình phương sai số giá trị tính

toán là tối thiểu:

y t^( )i là giá trị tính toán được từ quá trình nhận dạng

( )

T

n T

y t

, R N (2.8)

Trang 25

Lúc này hệ (2.2) trở thành:

=

(2.9) Ước lượng tham θ trở thành giải bài toán tìm nghiệm tối ưu để cực tiểu hóa hàm

V( ,t )N

arg min[( ) (T )] (2.10)

Do Φ không phụ thuộc vào θ nên phương trình trên có nghiệm chính xác khi N n

và T

là ma trận đối xứng không âm, nó không suy biến khi ( ) = n tức là ( ) có

đủ hạng cột Ta có nghiệm θ của là nghiệm của phương trình:

: là ma trận nghịch đảo (pseudo-inverse) của

 Khi mô hình có nhiễu tác động: ( )t i

Nếu nhiễu là nhiễu không có tương quan với biến đầu vào * ta có E

Phép ước lượng là xác thực với kỳ vọng đúng bằng của θ là:

Phương sai của θ:

Trong đó: λ là kỳ vọng của nhiễu

 Với mô hình ARX đơn biến:

Đối với các mô hình gián đoạn ta có một phương pháp mô tả rất thuận lợi, đó

là sử dụng toán tử dịch tiến (kí hiệu q) và toán tử dịch lùi (kí hiệuq 1) Với một tín

Trang 26

hiệu gián đoạn f(t), trong đó t có giá trị nguyên và đơn vị thời gian là chu kì

trích mẫu T, các toán tử dịch tiến q và dịch lùi 1

q được định nghĩa như sau :

B q b q q (2.17)Phương pháp bình phương tối thiểu đã được xây dựng thành hàm trong Matlab xác định tham số cho mô hình ARX:

Cấu trúc lệnh:

M=arx(data, orders) M=arx(data, „na‟, na, „nb‟, nb, „nk‟, nk) M=arx(data, orders,„Property1‟, value1,„PropertyN‟, valueN) Orders: là ma trận tham số [na nb nk] của mô hình ARX

Value: là phần định nghĩa các tên gọi, thuộc tính tương ứng với Property trong mô hình tham số thu được

na: Number of poles (số điểm cực)

nb: Number of zeroes plus 1 (số điểm không)

nk: Bước trễ

2.1.5 Các bước tiến hành bài toán nhận dạng

Bước 1: Thu thập dữ liệu vào/ra thực nghiệm của hệ thống

Bước 2: Tiền xử lý dữ liệu nhằm loại bỏ các giá trị đo kém tin cậy Dữ liệu thu thập

khi thí nghiệm thường không thể sử dụng ngay trong các thuật toán nhận dạng hệ thống do các khiếm khuyết sau:

- Nhiễu tần số cao trong tập dữ liệu thu thập được.Tập dữ liệu bị gián đoạn, thiếu dữ liệu, hoặc có các giá trị đo sai (outlier)

- Nhiễu tần số thấp, trôi (drift), độ lệch không (offset)

Trang 27

Bước 3: Lựa chọn phương pháp nhận dạng (nhận dạng mô hình có tham số hay

không có tham số, phân tích đáp ứng quá độ/phương pháp bình phương tối thiểu…)

Bước 4: Lựa chọn 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, quyết định về dạng mô hình (phi tuyến/tuyến tính, liên tục/gián đoạn…), đưa

ra giả thuyết ban đầu về cấu trúc mô hình (bậc tử số/bậc mẫu số của hàm truyền đạt, có hay không có trễ,…)

Bước 5: Xác định các tham số mô hình theo phương pháp/thuật toán đã chọn 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 Nếu chưa đạt yêu cầu, cần quay lại một trong các bước 1 - bước 4 cho đến khi chọn được mô hình và thông số hợp lý

2.2 Nhận dạng hệ thống quạt gió cánh phẳng [4]

2.2.1 Thu thập dữ liệu vào/ra hệ thống QGCP

- Tín hiệu vào đối tượng QGCP là tín hiệu điện áp nhảy từ 0.5V ÷ 4.5V, độ rộng xung biến đổi ngẫu nhiên theo chuỗi nhị phân (tín hiệu nhị phân ngẫu nhiên)

Số mẫu là N=1001, thời gian lấy mẫu 0.1(s)

Hình 2.1: Khối tạo tín hiệu nhị phân ngẫu nhiên trên Simulink

Trang 28

Hình 2.2: Nhận dạng hệ thống QGCP trên phần mềm Matlab – Simulink

Hình 2.3: Tín hiệu vào hệ thống

- Tín hiệu ra là góc cánh phẳng:

Hình 2.4:Tín hiệu ra hệ thống

Trang 29

2.2.2 Tiền sử lý dữ liệu

Ta thấy dữ liệu ra hệ thống (góc cánh phẳng) ban đầu mang giá trị âm (11 mẫu

đầu tiên) nguyên nhân do nhiễu đo lường Ta cần loại bỏ trực tiếp các giá trị đo này

do góc cánh phẳng luôn dương (00-200)

Tiến hành loại bỏ 11 mẫu đầu tiên ở tập dữ liệu vào/ra hệ thống:

Số mẫu N=990, thời gian lấy mẫu 0.1(s)

Hình 2.5:Tín hiệu vào sau tiền xử lý

Hình 2.6: Tín hiệu ra sau tiền xử lý

2.2.3 Nhận dạng hệ thống bằng phần mềm chuyên dụng Identification Toolbox trong Matlab

- Sau khi thu thập dữ liệu vào/ra hệ thống và tiền xử lý tín hiệu ta tiến hành

đưa tập dữ liệu này vào công cụ nhận dạng: System Identification Toolbox của phần

mềm Matlab

Trang 30

Nhập 990 giá trị vào/ra và lưu vào trong file identdata.mat

2 Mở system identification toolbox, gõ lệnh

>> ident

Hình 2.7: Cửa sổ làm việc của công cụ nhận dạng

3 Nhập dữ liệu trong miền thời gian vào công cụ nhận dạng

Hình 2.8: Nhập đối tƣợng vào công cụ nhận dạng

Trang 31

4 Vẽ và tiền xử lý dữ liệu

- Bộ tiền xử lý sẽ loại bỏ giá trị trung bình và tự động đặt thêm ký tự d

Hình 2.9: Tiền xử lý dữ liệu loại bỏ giá trị trung bình

- Chọn Time plot để xem hình vẽ của cả bộ dữ liệu gốc và bộ dữ liệu mới -

đã loại bỏ giá trị trung bình:

Hình 2.10: Hình vẽ bộ dữ liệu gốc và mới

Trang 32

- Di chuyển mô hình identdata d vào mục Working Data để tiếp tục nhận dạng với mô hình này

Hình 2.11: Di chuyển mô hình identdata.d vào Working Data

- Chia dữ liệu identdata d thành 2 phần: identdata de để ước lượng mô hình

và identdata dv để so sánh mô hình

Hình 2.12: Bộ dữ liệu identdata de và identdata dv

Trang 33

Hình 2.13: Hình vẽ bộ dữ liệu identdata de và identdata dv

- Di chuyển identdata de vào mục Working Data để tiến hành ước lượng mô hình và di chuyển identdata dv vào mục Validation Data (Xác nhận dữ liệu) để so

sánh mô hình

Hình 2.14:Di chuyển identdata de và identdata dv vào các vùng làm việc

Trang 34

5 Ước lượng mô hình: Để ước lượng mô hình tự động và nhanh chóng ta chọn Estimate Quick start Kết quả thu được các mô hình ở các ô bên phải giao diện

Hình 2.15: Ƣớc lƣợng mô hình

6 Chọn Estimate Parametrics models để ước lượng các mô hình tham số:

- Ta lựa chọn mô hình tham số ARX, các thông số na, nb và nk có thể chọn ở mục Orders:

Hình 2.16: Chọn các thông số mô hình

Trang 35

- Chọn Model output để xem độ fit – độ phù hợp của mô hình:

Hình 2.17: Độ phù hợp của mô hình

Nhận xét

Ta thấy mô hình ARXQS có độ fit lớn nhất 77.61% nhưng lại có bậc cao: na=4,nb=4,nk=4 Mô hình ARX221 có độ fit cao thứ hai, đạt 72,75% và là mô hình

đơn giản nhất nên dễ dàng thực hiện các tính toán về sau Do đó ta lựa chọn mô

hình ARX221 với các thông số: na=2, nb=2, nk=1

7 Di chuyển ARX221 vào mục To Workspace để xem mô hình toán học

Hình 2.18: Mô hình toán học của ARX221

Trang 36

- Như vậy mô hình toán học của hệ thống QGCP sau khi nhân dạng bằng công cụ

System Identification Toolbox là

 Ngoài nhận dạng bằng công cụ nhận dạng System Identification Toolbox, ta có

thể thực hiện nhận dạng bằng câu lệnh tại cửa sổ Matlab - Command Window:

>> a=size(u1);

>> b=size(y1);

>> T=0.1; %Chu ky trich mau

>> Tm=98.9; %Thoi gian tien hanh thuc nghiem

>> t=(0:T:Tm); %Thoi gian mo phong

>> data1=iddata(y1,u1,T); %Du lieu chuan bi nhan dang

>> data2=detrend(data1); %Loai bo gia tri trung binh

>> data1e=data2(1:a(:,1)/2); %Bo du lieu uoc luong,doi tuong nhan dang

>> data1v=data2((a(:,1)/2+1):a(:,1));%Bo du lieu kiem chung,doi tuong kiem chung

>> nk=1:6;

Trang 37

Trang 38

Hình 2.19: Đặc tính vào/ra trước và sau khi loại bỏ giá trị trung bình

Hình 2.20:Độ phù hợp của các mô hình ARX221,ARX551,ARX10101

Lựa chọn mô hình ARX221 với độ fit: 72.66%, do mô hình này đơn giản nhất dễ dàng tính toán và độ phù hợp của mô hình khá cao

Ta có mô hình toán học ARX221 của hệ thống QGCP khi nhận dạng bằng câu lệnh là:

Định dạng
Số trang	77
Dung lượng	2,56 MB