Điều khiển mức nước bao hơi bằng bộ điều khiển mờ - Nơron

T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(46) Tập 1/N¨m 2008<br /> <br /> ĐIỀU KHIỂN MỨC NƯỚC BAO HƠI BẰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ - NƠRON<br /> Trần Thị Vân Anh - Lại Khắc Lãi (Trường ĐH Kỹ thuật công nghiệp- ĐH Thái Nguyên)<br /> <br /> 1. Đặt vấn đề<br /> Lò hơi là thiết bị quan trọng nhất của các quá trình sản xuất trong công nghiệp như quá trình<br /> sản xuất điện, sản xuất giấy,... Trong nhà máy nhiệt điện, lò hơi là thiết bị lớn nhất và vận hành<br /> phức tạp nhất, là một hệ thống có nhiều đầu vào và nhiều đầu ra. Hệ thống điều khiển lò hơi là<br /> một hệ thống điều khiển phức tạp, giám sát và điều khiển hàng trăm tham số. Hệ thống có cấu<br /> trúc phức tạp với hàng trăm mạch vòng điều khiển khác nhau.<br /> Trong đó hệ thống điều chỉnh mức nước bao hơi là một trong những khâu quan trọng của hệ<br /> thống điều khiển lò hơi. Nhiệm vụ của hệ thống này là đảm bảo tương quan lượng nước đưa vào<br /> lò hơi và lượng hơi sinh ra. Khi tương quan này bị phá vỡ thì mức nước trong bao hơi sẽ không<br /> cố định. Mức nước thay đổi sẽ dẫn tới sự cố ở tuabin hay lò hơi. Nếu mức nước bao hơi lớn quá<br /> giá trị cho phép sẽ làm giảm năng suất bốc hơi của bao hơi, giảm nhiệt độ hơi quá nhiệt ảnh<br /> hưởng tới sự vận hành của tuabin. Nếu mức nước bao hơi quá thấp so với giá trị cho phép làm<br /> tăng nhiệt độ hơi quá nhiệt, có thể gây nổ hệ thống ống sinh hơi. Trong quá trình vận hành lò<br /> hơi, mức nước bao hơi luôn thay đổi và dao động lớn đòi hỏi người công nhân vận hành phải<br /> điều chỉnh mức nước bao hơi kịp thời và luôn ổn định ở một giá trị cho phép. Song vì lò hơi có<br /> nhiều thông số cần theo dõi và điều chỉnh nên người vận hành không thể điều chỉnh kịp thời và<br /> liên tục để giữ ổn định mức nước trong bao hơi. Do vậy tự động điều chỉnh mức nước bao hơi là<br /> một trong những khâu trọng yếu của các hệ thống điều chỉnh tự động lò hơi, đóng vai trò quan<br /> trọng trong việc nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển lò hơi.<br /> Hiện nay, thường sử dụng bộ điều khiển PID kinh điển để điều khiển mức nước bao hơi. Tuy<br /> nhiên, các hệ số của bộ điều khiển PID chỉ được tính toán cho một chế độ làm việc cụ thể của hệ<br /> thống, khi thông số của đối tượng thay đổi trong quá trình vận hành, việc chỉnh định lại các hệ<br /> số của PID khó khăn và thường được các nhân viên vận hành tiến hành theo kiểu “thăm dò” tốn<br /> rất nhiều thời gian mà vẫn không tìm được phương án tối ưu.<br /> Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một phương pháp thiết kế bộ điều khiển mờ - nơron để<br /> điều khiển mức nước bao hơi nhằm nâng cao chất lượng hệ thống.<br /> 1. Ứng dụng hệ mờ - nơron để điều khiển mức nước bao hơi<br /> Hệ mờ - nơron là hệ sử dụng mạng nơron như một công cụ trong mô hình mờ; đó là<br /> những hệ mờ có phương pháp tiếp cận đặc trưng tự động điều chỉnh của mạng nơron, nhưng<br /> không có sự thay đổi chức năng của chúng (mờ hoá, giải mờ, suy luận mờ và những hàm lôgic<br /> cơ bản). Trong hệ thống này, mạng nơron được sử dụng trong việc làm tăng tốc độ quá trình xử<br /> lý của tập mờ. Các hệ mờ - nơron vốn đã là các hệ lôgic mờ chúng được ứng dụng vào lĩnh vực<br /> điều khiển công nghiệp nhằm mục đích cải thiện những hạn chế về chất lượng của hệ thống mà<br /> bộ điều khiển PID kinh điển không đáp ứng được, từ đó nâng cao chất lượng hệ thống.<br /> 108<br /> <br /> T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(46) Tập 1/N¨m 2008<br /> <br /> 2.1. Khảo sát đối tượng mức nước bao hơi<br /> Các thông số kỹ thuật của lò BZK-220-100-10C [2]:<br /> Năng suất lò: D=220 T/h; Nhiệt độ hơi quá nhiệt tqnh=5400C; Áp suất hơi quá nhiệt<br /> Pqnh=100KG/cm2; Áp suất trong balông Ph=112,6KG/cm2; Nhiệt độ nước cấp tnc=2300C; Nhiệt<br /> độ khói thoát tkt=1330C; Hiệu suất thô của lò η = 86,05%; Tổn thất do khói thoát q2=5,4%; Tổn<br /> thất do cháy không hoàn toàn về hoá học q3=0; Tổn thất do tản ra môi trường ngoài q5=0,54%;<br /> Tổn thất do cơ giới q4=8%; Tổn thất do xỉ mang ra ngoài q6=0,06%.<br /> Tua - bin<br /> Hơi đến tua bin<br /> <br /> Máy phát<br /> <br /> Balông<br /> Thùng than<br /> <br /> Nước cấp cho lò<br /> <br /> Bình ngưng<br /> <br /> Bơm nước<br /> Đường khói thải cấp<br /> <br /> Thân lò<br /> <br /> Bơm nước<br /> <br /> Quạt khói<br /> Lọc bụi tĩnh điện<br /> <br /> Buồng lửa<br /> Quạt gió<br /> Không khí<br /> <br /> Hình 1: Cấu tạo lò hơi BZK-220-100-10C<br /> <br /> Theo [1] ta có:<br /> - Hàm số truyền của đối tượng mức nước bao hơi được mô tả như sau:<br /> 0, 08<br /> 0, 0054<br /> Wdt ( s ) =<br /> =<br /> s (1 + 15s ) s ( 0, 067 + s )<br /> -<br /> <br /> -<br /> <br /> Hàm truyền đạt của thiết bị đo mức được mô tả như sau:<br /> 0, 016<br /> ⇒ WH ( s ) =<br /> 1 + 0, 0005s<br /> Hàm truyền đạt của bộ chuyển đổi dòng điện – khí nén (I/P):<br /> K=<br /> <br /> -<br /> <br />  KG / cm2 <br /> ∆Pmax 1 − 0,2<br /> =<br /> = 0,05 <br /> <br /> ∆Imax 20 − 4<br />  mA <br /> <br /> Hàm truyền đạt của van:<br /> WV-T =<br /> <br /> 50  %®é më T / h <br /> 1 + 0, 01s  KG/cm 2 %®é më <br /> <br /> Từ đó ta có sơ đồ cấu trúc của đối tượng như hình 2:<br /> <br /> Hình 2: Sơ đồ cấu trúc của đối tượng<br /> <br /> 109<br /> <br /> T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(46) Tập 1/N¨m 2008<br /> <br /> Từ phần mềm tối ưu của Matlab ta xác định được các thông số tối ưu của bộ điều khiển<br /> PID kinh điển. Sau quá trình mô phỏng với tham số bộ điều chỉnh tối ưu đã tìm được với: KP =<br /> 12, TI = 100, TD = 90 ta thu được kết quả điều khiển là đường đặc tính quá độ của mức nước bao<br /> hơi như hình 3.<br /> 2.2. Thu thập bộ dữ liệu để huấn luyện mạng<br /> <br /> 1.4<br /> 1.2<br /> <br /> Sau khi khảo sát đối tượng ta tiến hành<br /> thu thập dữ liệu để huấn luyện mạng nơron.<br /> Dữ liệu huấn luyện mạng có vai trò quyết định<br /> đến chất lượng của bộ điều khiển, có nhiều<br /> cách thu thập dữ liệu huấn luyện, ví dụ như<br /> dùng hệ thích nghi (áp dụng cho các đối tượng<br /> có tham số thay đổi hoặc có nhiễu lớn), hoặc<br /> Hình 3: Đặc tính quá độ của mức nước<br /> sử dụng hệ tối ưu. Trong bài báo này sử dụng<br /> bao hơi với bộ điều khiển tối ưu<br /> phần mềm tối ưu của matlab để chọn thông số<br /> tối ưu của bộ PID kinh điển, sau đó đo tín hiệu<br /> vào - ra ta sẽ được tập dữ liệu huấn luyện. Tập dữ liệu huấn luyện cho bộ điều khiển tĩnh và bộ<br /> điều khiển động được chỉ ra trong bảng 1 và 2.<br /> 1<br /> <br /> 0.8<br /> 0.6<br /> 0.4<br /> 0.2<br /> <br /> 0<br /> <br /> Bảng 1: Tập dữ liệu huấn luyện mạng tĩnh<br /> Vào<br /> <br /> Ra<br /> <br /> Vào<br /> <br /> Ra<br /> <br /> 10<br /> 9.9974<br /> 9.9897<br /> 9.9768<br /> 9.9591<br /> …<br /> <br /> 100<br /> 99.974<br /> 99.897<br /> 99.768<br /> 99.591<br /> …<br /> <br /> 0.0015726<br /> 0.0014743<br /> 0.0014575<br /> 0.0013842<br /> 0.0013133<br /> …<br /> <br /> 9.2889<br /> …<br /> <br /> 92.889<br /> …<br /> <br /> -5.58E-04<br /> …<br /> <br /> 0.015726<br /> 0.014743<br /> 0.014575<br /> 0.013842<br /> 0.013133<br /> ….<br /> 0.005583<br /> …<br /> <br /> 0<br /> <br /> 100<br /> <br /> 200<br /> <br /> 300<br /> <br /> 400<br /> <br /> 500<br /> <br /> 600<br /> <br /> 700<br /> <br /> 800<br /> <br /> Bảng 2: Tập dữ liệu huấn luyện mạng động<br /> <br /> Vào 1<br /> <br /> Vào 2<br /> <br /> Ra<br /> <br /> 10<br /> 9.9949<br /> 9.9793<br /> 9.9537<br /> 9.9183<br /> …<br /> <br /> 0<br /> 4.9992<br /> 9.9931<br /> 14.977<br /> 19.945<br /> …<br /> <br /> 200<br /> 199.9<br /> 199.59<br /> 199.07<br /> 198.37<br /> …<br /> <br /> -6.45E-04<br /> …<br /> <br /> 154.91<br /> …<br /> <br /> -0.01135<br /> …<br /> <br /> 2.3. Thiết kế bộ mờ - nơron để điều khiển mức nước bao hơi<br /> 2.3.1. Bộ điều khiển mờ - nơron tĩnh<br /> Ta xây dựng sơ đồ mô phỏng điều khiển mức nước bao hơi sử dụng hệ mờ tĩnh 1 vào/1 ra<br /> trong Simulink như hình 4.<br /> Để điều khiển<br /> mức nước bao hơi với<br /> bộ điều khiển mờ tĩnh<br /> 1 vào/ 1 ra ta thực<br /> hiện việc huấn luyện<br /> mạng theo các bước<br /> như sau:<br /> Hình 4: Sơ đồ mô phỏng điều khiển mức nước<br /> bao hơi dùng hệ mờ tĩnh<br /> <br /> 110<br /> <br /> T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(46) Tập 1/N¨m 2008<br /> <br /> Bước 1: Tải dữ liệu để huấn luyện mạng, thử và kiểm tra bằng cách lựa chọn những nút thích<br /> hợp trong phần Load data của GUI và bấm vào Load Data. Dữ liệu VA1_1.dat tải về được vẽ<br /> trong phần đồ thị hình 5.<br /> <br /> Hình 5: Dữ liệu huấn luyện mạng tĩnh<br /> <br /> Hình 6: DL kiểm tra và DL huấn liệu mạng tĩnh<br /> <br /> Bước 2: Thiết lập số lượng và hình dạng các hàm liên thuộc của mạng. Ta chọn số hàm liên<br /> thuộc là 3, kiểu hàm Gauss2mf, đầu ra mạng là tuyến tính.<br /> Bước 3: Thiết lập số kỳ huấn luyện: 30 kỳ, sau đó thực hiện việc huấn luyện mạng.<br /> Bước 4: Sau khi huấn luyện mạng, kiểm tra sai số, ta thấy sai số là 1,5346e-007, đạt yêu<br /> cầu, dữ liệu kiểm tra và dữ liệu huấn luyện trùng khít lên nhau như hình 6. Tiến hành ghi file dữ<br /> liệu đó với tên VA1_1.fis.<br /> Sau khi huấn luyện mạng xong ta đặt tên cho bộ điều khiển mờ là VA1_1.fis và tiến hành<br /> mô phỏng ta thu được kết quả mô phỏng là đường đặc tính quá độ mức nước bao hơi như hình 7<br /> và sai số giữa đáp ứng đầu ra của mô hình đối tượng và của hệ mờ-nơron tĩnh như hình 8.<br /> 1.4<br /> <br /> 10<br /> <br /> 1.2<br /> 5<br /> <br /> Muc nuoc<br /> <br /> 1<br /> 0<br /> <br /> 0.8<br /> 0.6<br /> <br /> -5<br /> <br /> 0.4<br /> -10<br /> <br /> 0.2<br /> 0<br /> <br /> 0<br /> <br /> 100<br /> <br /> 200<br /> <br /> 300<br /> <br /> 400<br /> 500<br /> Thoi gian (s)<br /> <br /> 600<br /> <br /> 700<br /> <br /> Hình 7: Đặc tính quá độ của mức nước<br /> bao hơi với bộ điều khiển mờ tĩnh<br /> <br /> 800<br /> <br /> -15<br /> <br /> 0<br /> <br /> 100<br /> <br /> 200<br /> <br /> 300<br /> <br /> 400<br /> <br /> 500 600<br /> Thoi gian<br /> <br /> 700<br /> <br /> 800<br /> <br /> 900<br /> <br /> 1000<br /> <br /> Hình 8: Sai số giữa đáp ứng đầu ra<br /> của mô hình bao hơi và của<br /> hệ mờ-nơron tĩnh<br /> <br /> 2.3.2. Bộ điều khiển mờ - nơron động<br /> Ta xây dựng sơ đồ mô phỏng điều khiển mức nước bao hơi sử dụng bộ điều khiển mờ<br /> động 2 vào/1 ra trong Simulink như hình 9.<br /> <br /> 111<br /> <br /> T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(46) Tập 1/N¨m 2008<br /> <br /> Để điều khiển mức nước bao hơi với bộ điều khiển mờ động 2 vào/ 1 ra ta thực hiện việc huấn<br /> luyện mạng theo các bước như sau:<br /> Bước 1: Tải dữ liệu để<br /> huấn luyện mạng, thử và<br /> kiểm tra bằng cách lựa<br /> chọn những nút thích hợp<br /> trong phần Load data của<br /> GUI và bấm vào Load<br /> Data. Dữ liệu VA1_2.dat<br /> tải về được vẽ trong phần<br /> Hình 9: Sơ đồ mô phỏng điều khiển mức nước bao<br /> đồ thị hình 10.<br /> hơi dùng bộ điều khiển mờ động<br /> Bước 2: Thiết lập số<br /> lượng và hình dạng các<br /> hàm liên thuộc của mạng.<br /> Ta chọn số hàm liên thuộc là 3 3, kiểu hàm Gauss2mf, đầu ra mạng là tuyến tính<br /> Bước 3: Thiết lập số kỳ huấn luyện: 30 kỳ, sau đó thực hiện việc huấn luyện mạng.<br /> Bước 4: Sau khi huấn luyện mạng, kiểm tra sai số, ta thấy sai số là 0,0006888, đạt yêu cầu,<br /> dữ liệu kiểm tra và dữ liệu huấn luyện trùng khít lên nhau, ta tiến hành ghi file dữ liệu đó với tên<br /> VA1_2.fis. Ta có cấu trúc của mạng như hình 11:<br /> <br /> Hình 10: Dữ liệu huấn luyện mạng động<br /> <br /> Hình 11: Cấu trúc mạng động<br /> <br /> Tiến hành mô phỏng ta thu được đường đặc tính quá độ của mức nước bao hơi như hình 12.<br /> 3. Kết luận<br /> Qua các kết quả mô phỏng ở trên, có thể rút ra một<br /> số kết luận sau:<br /> Bộ điều khiển mờ - nơron áp dụng để điều khiển<br /> mức nước bao hơi của lò hơi cho kết quả tốt, đặc tính<br /> quá độ tốt hơn so với bộ điều khiển PID kinh điển [1].<br /> Cụ thể quá trình quá độ diễn ra ngắn hơn, độ quá điều<br /> chỉnh của đặc tính quá độ nhỏ hơn.<br /> <br /> 1.4<br /> 1.2<br /> 1<br /> 0.8<br /> 0.6<br /> 0.4<br /> 0.2<br /> 0<br /> <br /> 0<br /> <br /> 100<br /> <br /> 200<br /> <br /> 300<br /> <br /> 400<br /> <br /> 500<br /> <br /> 600<br /> <br /> 700<br /> <br /> 800<br /> <br /> Việc hiệu chỉnh các thông số trong điều khiển mờ - Hình 12: Đường đặc tính quá độ của mức<br /> nước bao hơi với bộ mờ động<br /> nơron tương đối đơn giản
<br /> 112<br /> <br />