Điều khiển nhiệt độ lò hơi tầng sôi tuần hoàn ứng dụng trí tuệ nhân tạo

Phương pháp điều khiển sử dụng mạng nơron tái tạo lại chức năng giống con người đã mở ra một hướng mới trong việc giải quyết các bài toán kỹ thuật và kinh tế.. Cũng chính vì những yếu tố

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA -

LÊ MINH THÀNH

ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ LÒ HƠI TẦNG SÔI TUẦN HOÀN ỨNG DỤNG TRÍ

TUỆ NHÂN TẠO

Chuyên ngành : KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

Mã số: 60.52.02.16

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

Đà Nẵng – Năm 2018

Công trình được hoàn thành tại TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Quốc Định

Phản biện 1: TS Nguyễn Anh Duy

Phản biện 2: TS Hà Xuân Vinh

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ chuyên ngành Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa học tại Trường Đại học Bách khoa vào ngày

19 tháng 05 năm 2018

Có thể tìm hiểu luận văn tại:

 Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng tại Trường Đại học Bách khoa

 Thư viện Khoa Điện, Trường Đại học Bách khoa - ĐHĐN

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Ngày nay khoa học kỹ thuật không ngừng phát triển, đặc biệt đối với nước ta đang trong thời kỳ công nghiệp hóa – hiện đại hóa, cũng chính vì mục tiêu đó mà việc ứng dụng các phương pháp điều khiển mới linh hoạt hơn vào điều khiển tự động là rất cần thiết

Những phương pháp điều khiển cổ điển hầu như dựa trên nền toán học chính xác Tuy nhiên kỹ thuật điều khiển ứng dụng trí tuệ nhân tạo bắt nguồn từ những sách lược và kinh nghiệm của chuyên gia đã có thể thoát được những ràng buộc từ những phương pháp toán học chính xác Cũng chính vì vậy mà điều khiển ứng dụng trí tuệ nhân tạo được ứng dụng rộng rãi trong điều khiển quá công nghiệp Phương pháp điều khiển sử dụng mạng nơron tái tạo lại chức năng giống con người đã mở ra một hướng mới trong việc giải quyết các bài toán

kỹ thuật và kinh tế

Điều khiển nhiệt độ lò hơi tầng sôi tuần hoàn thường khá phực tạp do đối tượng có tính trễ và phi tuyến Ngày nay với sự ra đời của nhiều phương pháp điều khiển khác nhau, mỗi phương pháp chắc chắn sẽ có những điểm mạnh riêng Nếu có thể kết hợp tốt các phương pháp với nhau có thể mang đến một hiệu quả cao trong điều khiển

Cũng chính vì những yếu tố trên mà việc kết hợp phương pháp PID truyền thống và mạng nơron được nghiên cứu là mục đích của đề tài “Điều khiển nhiệt độ lò hơi tầng sôi tuần

hoàn ứng dụng trí tuệ nhân tạo”

2 Mục tiêu nghiên cứu

Tìm hiểu các đặc trưng của mạng nơron nhân tạo, khả năng và các nguyên tắc để ứng dụng thành công mạng nơ ron nhân tạo trong thực tế Xây dựng lý thuyết sử dụng mạng nơ ron giám sát và điều khiển nhiệt độ lò hơi Làm cơ sở cho các nghiên cứu sâu hơn về lò hơi

và nền tảng để chế tạo mô hình điều khiển nhiệt độ lò hơi tầng sôi tuần hoàn

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

3.1 Đối tượng nghiên cứu

- Quá trình thay đội nhiệt độ lò hơi tầng sôi tuần hoàn

- Lý thuyết điều khiển mờ, mạng nơron

- Phần mềm Matlab & Simulink mô phỏng quá trình điều khiển nhiệt độ lò hơi tầng sôi tuần hoàn

3.2 Phạm vi nghiên cứu

- Điều khiển nhiệt độ lò hơi tầng sôi tuần hoàn sử dụng phương pháp điều khiển PID, phương pháp sử dụng mạng nơrơn bán kính xuyên tâm RBF giám sát nhiệt độ lò và điều khiển bằng mạng nơron PID

- Mô phỏng quá trình điều khiển nhiệt độ lò hơi tầng sôi tuần hoàn

4 Nội dung nghiên cứu

- Nghiên cứu mô hình lò hơi tâng sôi tuần hoàn

- Nghiên cứu về lý thuyết điều khiển mờ, mạng nơron và mạng nơron kết hợp với phương pháp điều khiển truyền thống

- Nghiên cứu xây dựng mô phỏng quá trình điều khiển nhiệt độ lò hơi tầng sôi tuần hoàn bằng phần mềm Matlab & Simulink

5 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu lý thuyết kết hợp với việc làm mô phỏng thực nghiệm:

- Phương pháp nghiên cứu tài liệu: nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng điều khiển mờ, mạng nơron nhân tạo và mạng nơron bán kính xuyên tâm RBF

- Nghiên cứu bộ điều khiển PID, điều khiển mờ và điều khiển mờ nơron để điều khiển nhiệt độ lò hơi tầng sôi tuần hoàn

- Đề tài thực hiện trong phạm vi mô phỏng mô hình trên công cụ Matlab – Simulink sẽ

là cơ sở để tiếp tục nghiên cứu trong thực tế

- Trên cơ sở các kết quả mô phỏng rút ra kết luận

6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

6.1 Ý nghĩa khoa học của đề tài

Nghiên cứu này cũng như các nghiên cứu khác có cùng mục tiêu nâng cao độ chính xác

sẽ cung cấp thêm cho những nhà nghiên cứu, đề tài sẽ mang lại một hướng mới trong việc thiết kế bộ điều khiển nhiệt độ trong lò hơi tầng sôi tuần hoàn, ngoài việc dùng bộ điều khiển PID hoặc bộ điều khiển mờ Các bộ điều khiển thông minh có thể cho khả năng điều khiển tốt hơn đối với đối tượng điều khiển là nhiệt độ

6.2 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Đề tài thực hiện làm cơ sở để thực hiện các bộ điều khiển sử dụng kết hợp phương pháp điều khiển PID truyền thống và mạng nơron với chất lượng đạt yêu cầu áp dụng với các đối tượng có độ trễ, phi tuyến và trong môi trường có nhiễu tác động trong quá trình làm việc

7 Cấu trúc luận văn

MỞ ĐẦU

Luận văn gồm có 3 chương:

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ LÒ HƠI TẦNG SÔI TUẦN HOÀN

Giới thiệu về lò hơi, mô hình, nguyên lý hoạt động

Chương 2: TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON VÀ LOGIC MỜ

Chương này tổng hợp trình bày lý thuyết điều khiển mờ, mạng nơron và mạng nơron với phương pháp PID truyền thống

Chương 3: MÔ PHỎNG BỘ ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ LÒ HƠI TẦNG SÔI TUẦN HOÀN VÀ ĐÁNH GIÁ

Điều khiển bằng các phương pháp PID, mờ, nơron PID kết hợp mạng nơron giám sát Tổng hợp và đánh giá các bộ điều khiển

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ LÒ HƠI TẦNG SÔI TUẦN HOÀN

1.1 Giới thiệu chung về lò hơi

1.1.1 Định nghĩa

Lò hơi là thiết bị trong đó xẩy ra quá trình đốt cháy nhiên liệu, nhiệt lượng tỏa ra từ quá trình cháy sẽ truyền cho nước trong lò để biến nước thành hơi Nghĩa là lò hơi là thiết bị thực hiện quá trình biến đổi, chuyển hoá năng lượng của nhiên liệu thành nhiệt năng của dòng hơi

1.1.2 Phân loại lò hơi

Lò hơi theo được phân loại theo nhiều cách:

- Theo nhiệm vụ của lò hơi trong sản xuất: lò hơi công nghiệp và lò hơi sản xuất điện năng

- Theo chế độ đốt nhiên liệu trong buồng lửa: Lò ghi thủ công, lò ghi nửa cơ khí, lò ghi

cơ khí (ghi xich), lò phun nhiên liệu lỏng, lò phun nhiên liệu khí, lò phun bột than, lò buồng đốt xoáy, lò buồng lửa tầng sôi

- Theo chế độ tuần hoàn của nước trong lò ta: Lò tuần hoàn tự nhiên, lò tuần hoàn cưỡng bức, lò trực lưu

Tuy nhiên, cách phân loại này chỉ thể hiện một vài đặc tính nào đó của lò hơi, thực tế khi gọi tên lò hơi người tathường kết hợp nhiều kiểu phân loại

1.2 Cơ sở lý thuyết kỹ thuật tầng sôi

Tầng sôi là một vùng không gian được tạo bởi các hạt rắn gồm: than, tro, cát, đá vôi… những hạt này được nâng lên và lơ lững trong buồng đốt nhờ áp lực của dòng không khí Khi dòng không khí xuyên qua lớp hạt rắn, dòng khí tạo xu hướng tách các hạt ra khỏi nhau, làm cho lớp liệu trong buồng đốt giãn nở, sự tiếp xúc giữa không khí và nhiên liệu tăng lên nhiều Ở trạng thái này các hạt chuyển động tự do và sôi giống như chất lỏng nên gọi là tầng sôi

1.2.1 Sơ đồ nguyên lý tạo tầng sôi:

Ban đầu, lớp hạt nhiên liệu rắn nằm yên trên ghi có độ cao h

Khi cho dòng không khí qua lưới phân phối vào lớp hạt nhiên liệu với tốc độ nhỏ,lớp hạt không dịch chuyển.Tăng dần tốc độ ω gần bằng tốc độ ωs, chiều cao lớp liệu vẫn không đổi ( trạng thái A), trở lực của lớp sôi tăng lên

Khi tiếp tục tăng tốc độ đến ω = ωs, lúc này áp lực của dòng khí cân bằng trọng lực của lớp liệu, lớp liệu bắt đầu chuyển động ( trạng thái B), các hạt chuyển động lơ lửng trong pha khí, xoáy trộn với nhau và chuyển động hỗn loạn, độ rỗng và chiều cao của lớp liệu tăng lên, trạng thái này gọi là trạng thái sôi

Khi tốc độ dòng khí ω > ωs, bắt đầu xuất hiện những bọt khí, túi khí, các bọt khí này chuyển động lên trên bề mặt lớp sôi và vỡ ra làm cho chiều cao lớp sôi dao động Khi vận tốc dòng khí đạt đến ωc, lớp liệu có độ rỗng lớn nhất, các hạt liệu treo lơ lửng trong buồng đốt, không lắng xuống cũng như không bị bay ra khỏi buồng lửa ( trạng thái C)

Tiếp tục tăng vận tốc dòng khí cho đến khi vượt vận tốc cuốn theo ωc thì kết thúc trạng thái sôi, lớp liệu sẽ có các hạt liệu bị cuốn theo dòng khí bay ra khỏi buồng đốt ( trạng thái D)

Do đó để tạo lớp sôi, ta phải duy trì tốc độ dòng khí từ ωs đến ωc

1.2.2 Vật liệu sử dụng trong lò tầng sôi:

Trong quá trình đốt nguyên liệu của lò hơi tầng sôi, người ta thường cho vào buồng lửa các vật liệu để nâng cao nhiệt độ các thành phần cháy lên đến nhiệt độ phản ứng Vì vậy, vật liệu này cần đảm bảo các tính chất sau:

- Nhiệt dung riêng lớn (vật liệu phải chịu được nhiệt độ cao )

- Khối lượng riêng nhỏ (giảm trở lực khi quạt thổi vào buồng lửa)

- Độ nhẵn bề mặt cao (dễ tạo tầng sôi )

- Giá thành thấp, dễ kiếm

Trong thực tế, người ta thường sử dụng cát thạch anh làm vật liệu sôi vì nó đáp ứng được hầu hết các yêu cầu

1.3 Phân loại lò hơi tầng sôi

Có hai kiểu lò hơi tầng sôi:

- Lò hơi tầng có bọt khí (bong bóng)

- Lò hơi tầng sôi tuần hoàn

1.3.1 Lò hơi tầng sôi bong bóng:

1.3.2 Lò hơi tầng sôi tuần hoàn:

1.4 Giới thiệu lò hơi tầng sôi tuần hoàn

1.4.1 Cấu tạo

Các hệ thống chính của lò hơi tầng sôi tuần hoàn:

- Hệ thống cung cấp nhiên liệu

- Hệ thống cung cấp gió:

+ Quạt sơ cấp có nhiệm vụ tạo tầng sôi, làm khí đốt chính

+ Quạt thứ cấp có nhiệm vụ kiểm soát lượng gió dư

- Hệ thống cấp nước

1.4.3 Quá trình cháy của nhiên liệu

Trong buồng đốt lò hơi tầng sôi nhiệt độ được duy trì trong khoảng 8500C ÷ 9500C Khi nhiên liệu được đưa vào trong lớp, nó được gia nhiệt một cách nhanh chóng và bốc cháy Thường nhiên liệu được đốt với lượng không khí thừa khoảng 20% Thời gian lưu lại của nhiên liệu trong buồng đốt tầng sôi dài hơn, và nhiên liệu được cháy một cách hiệu quả trong buồng đốt tầng sôi ở nhiệt độ thấp hơn so với các phương pháp đốt nhiên liệu trên ghi và phun bột than Khi hạt nhiên liệu cháy, kích thước của nó sẽ giảm dần xuống, đến giá trị mà ở đó lực do dòng khí tại ra lớn hơn trọng lượng hạt thì hạt sẽ bị cuốn ra ngoài

Vì vậy thời gian lưu lại của hạt được xác định bởi kích thước ban đầu ban đầu của hạt nhiên liệu, và mức độ giảm kích thước hạt do cháy và do ma sát

a, Ưu điểm:

 Có thể đốt nhiều loại nhiên liệu:

 Hiệu suất xử lý khí thải SO 2 :

 Lượng NO x thải thấp:

 Vận hành dễ dàng :

b, Nhược điểm:

 Cần quạt có công suất lớn:

 Tổn thất nhiệt ra môi trường nhiều hơn:

 Hiệu suất cháy thấp:

 Ngoài ra nó còn có một số nhược điểm nữa là :

1.5 Hàm truyền của lò hơi tầng sôi tuần hoàn

Trong quá trình vận hành lò hơi tầng sôi tuần hoàn, có nhiều thông số tác động đến nhiệt độ của tầng sôi (như lưu lượng gió cung cấp, chất lượng nhiên liệu,…) Nhưng trong đó, thông

số chính quyết định nhiệt độ của tầng sôi là lượng nhiên liệu cấp cho buồng đốt

Khi lò hơi tầng sôi tuần hoàn đang vận hành ở trạng thái xác lập, với các thông số khác là không đổi, theo tài liệu [10], mối quan hệ giữa nhiệt độ và lượng nhiên liệu cung cấp của lò hơi tầng sôi tuần hoàn được thể hiện theo hàm truyền sau:

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON VÀ LOGIC MỜ

2.1 Đặt vấn đề

2.2 Tổng quan về điều khiển mờ

2.2.1 Giới thiệu

2.2.2 Cấu trúc của hệ điều khiển mờ

a) Sơ đồ khối: Sơ đồ các khối chức năng của hệ điều khiển mờ được chỉ ra trên hình

1.1 Trong đó các khối chính của bộ điều khiển mờ là khối mờ hóa, khối thiết bị hợp thành

và khối giải mờ Ngoài ra còn có giao diện vào và giao diện ra để đưa tín hiệu vào bộ điều khiển và xuất tín hiệu từ ngõ ra bộ điều khiển đến cơ cấu chấp hành

Hình 2 1: Các khối chức năng của bộ điều khiển mờ

b) Giao diện vào, ra:

c) Khối mờ hóa:

d) Khối thiết bị hợp thành:

- Luật hợp thành Max – min:

- Luật hợp thành MAX – PROD:

- Luật hợp thành SUM – MIN:

- Luật hợp thành SUM – PROD:

2.3 Tổng quan về mạng nơron

2.3.1 Giới thiệu

2.3.2 Lịch sử phát triển của mạng nơron nhân tạo

2.3.3 Cấu trúc mạng nơron nhân tạo

a)Mạng nơron sinh học

* Cấu tạo: Nơron là phần tử cơ bản tạo nên bộ não con người Sơ đồ cấu tạo của một

nơron sinh học được chỉ ra như trong hình 2.12 Một nơron điển hình có 3 phần chính: thân nơron, các nhánh và sợi trục

- Thân nơron (soma)

- Các nhánh (dendrite)

- Sợi trục (Axon)

b)Mạng nơron nhân tạo

2.3.4 Mô hình nơron

a) Nơron đơn giản

b) Nơron với nhiều đầu vào (véc tơ vào)

Giao diện ra

hoặc nhiều lớp

a) Mạng một lớp

b) Mạng nhiều lớp

2.3.6 Huấn luyện mạng

* Mục đích huấn luyện mạng: Mạng nơron được huấn luyện để thực hiện những hàm

phức tạp trong nhiều lĩnh vực ứng dụng khác nhau như trong nhận dạng, phân loại sản phẩm,

xử lý tiếng nói, chữ viết và điều khiển hệ thống…

a) Huấn luyện gia tăng (huấn luyện tiến dần)

b) Huấn luyện mạng theo gói

2.3.7 Tổng quan về mạng nơron hàm cơ sở bán kính xuyên tâm RBFNN

Hàm đối xứng xuyên tâm cơ sở RBFNN đã có từ lâu trong lý thuyết xấp xỉ và được

sử dụng để xấp xỉ hàm chưa biết dựa trên cơ sở các cặp điểm vào – ra biểu diễn hàm chưa biết đó Trong nhận dạng mô hình hệ thống RBFNN có thể biểu diễn theo cấu trúc mạng perceptron Mọi hệ phi tuyến có thể xấp xỉ bằng RBF, đây là điểm làm cho RBF đặc biệt phù hợp với bài toán nhận dạng mô hình Về nguyên tắc RBF có thể được coi là mạng nơ-ron 3 lớp (với 1 lớp ẩn).Tuy nhiên đầu ra của mạng luôn biến đổi tuyến tính đối với trọng số liên kết Hàm bán kính là hàm chỉ phụ thuộc vào khoảng cách từ đối số x đến một điểm c (gọi là tâm) cho trước

W(x)= W(||x-A||)=W(r) với r=||x-A|| (2.19)

Một số hàm cơ bản trong RBFNN:

Hàm Gaussian: W(r)=exp{−𝑥

2 2𝜎} = exp {−𝛽𝑒2} (2.20) Hàm đa thức: W(r)=r^(2k+1) (2.21)

Hàm spline: W(r)= x^2 lnx (2.22)

Khoảng cách: W(r)=√(r^2+β^2 ) (2.23)

Trong đó:

A: Véc tơ chứa các tâm hàm RBF

W: Hàm cơ sở hoặc hàm kích hoạt của mạng

Việc luyện mạng RBF phụ thuộc vào việc chọn tâm như thế nào Có 2 kỹ thuật luyện mạng RBF:

Chọn các giá trị của tâm cố định Sau đó sử dụng kỹ thuật thích nghi để luyện mạng tìm ra các trọng số Bi tối ưu

Giá trị của tâm không được chọn cố định mà được chọn trong quá trình luyện Như vậy cả Ai và Bi được tìm trên cơ sở sử dụng các phương trình giảm gradient Kỹ thuật sau nói chung chậm hơn kỹ thuật trước, nhưng nếu tập dữ liệu bị giới hạn thì

kỹ thuật say sẽ cho kết quả tốt hơn

vì vậy đây là hàm tuyến tính phân lớp dữ liệu trên không gian R^M

Mạng RBF còn có thể dùng để xấp xỉ hàm số nếu ta trực tiếp dùng đầu ra y(x) Khi sử dụng mạng RBF trong bài toán nhận dạng cần chú ý:

+ Dạng W nào cần chọn (thông thường chọn hàm Gaussian)

+ Bao nhiêu tâm sẽ cho kết quả tốt nhất và tâm cần đặt ở đâu

+ Bao nhiêu dữ liệu cần thiết đủ để huấn luyện mạng

Hàm cơ sở có thể có nhiều dạng Mỗi dạng có thể phù hợp với bài toán này nhưng không phù hợp với bài toán khác Việc chọn số lượng và vị trí tâm cũng tương tự bài toán chọn số lượng và giá trị ban đầu của trọng số liên kết trong mạng Percepton nhiều lớp Mặc dù trọng số liên kết của Percepton nhiều lớp có thể xác định bằng cách sử dụng thuật toán lan truyền ngược Nhưng chưa có thuật nào chọn trọng số ban đầu mà thường chỉ là cho trước ngẫu nhiên Muốn tìm mô hình tốt nhất cho đối tượng điều khiển thì cần thiết phải tìm số lượng tâm tối ưu Có quá nhiều tâm hoặc quá ít tâm sẽ cho kết quả không tốt Nhiều tâm quá sẽ không đủ dữ liệu luyện mạng, nhưng ít tâm quá sẽ cho mô hình sai lệch Thuật bình phương tối thiểu trong trường hợp có nhiều tâm sẽ tạo ra trọng số liên kết w_i lớn

3.1.2 Điều khiển nhiệt độ lò điện trở sử dụng bộ điều khiển PID

Trong kỹ thuật điều khiển, người ta mô tả lò hơi tầng sôi tuần hoàn bằng một khâu trễ

Mô phỏng trên Matlab – Simulink ta được:

Hình 3.3:Mô phỏng bộ điều khiển PID cho lò hơi tầng sôi tuần hoàn

Hình 3.4: Khối điều khiển PID

Kết quả mô phỏng:

Hình 3.5: Kết quả mô phỏng bộ điều khiển PID cho lò hơi