Điều khiển mức nước bao hơi bằng bộ điều khiển mờ - Nơron - Trần Thị Vân Anh

T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(46) Tập 1/N¨m 2008 108 ĐIỀU KHIỂN MỨC NƯỚC BAO HƠI BẰNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ - NƠRON Trần Thị Vân Anh - Lại Khắc Lãi (Trường ĐH Kỹ thuật công nghiệp- ĐH Thái Nguyên) 1. Đặt vấn đề Lò hơi là thiết bị quan trọng nhất của các quá trình sản xuất trong công nghiệp như quá trình sản xuất điện, sản xuất giấy,... Trong nhà máy nhiệt điện, lò hơi là thiết bị lớn nhất và vận hành phức tạp nhất, là một hệ thống có nhiều đầu vào và nhiều đầu ra. Hệ thống điều khiển lò hơi là một hệ thống điều khiển phức tạp, giám sát và điều khiển hàng trăm tham số. Hệ thống có cấu trúc phức tạp với hàng trăm mạch vòng điều khiển khác nhau. Trong đó hệ thống điều chỉnh mức nước bao hơi là một trong những khâu quan trọng của hệ thống điều khiển lò hơi. Nhiệm vụ của hệ thống này là đảm bảo tương quan lượng nước đưa vào lò hơi và lượng hơi sinh ra. Khi tương quan này bị phá vỡ thì mức nước trong bao hơi sẽ không cố định. Mức nước thay đổi sẽ dẫn tới sự cố ở tuabin hay lò hơi. Nếu mức nước bao hơi lớn quá giá trị cho phép sẽ làm giảm năng suất bốc hơi của bao hơi, giảm nhiệt độ hơi quá nhiệt ảnh hưởng tới sự vận hành của tuabin. Nếu mức nước bao hơi quá thấp so với giá trị cho phép làm tăng nhiệt độ hơi quá nhiệt, có thể gây nổ hệ thống ống sinh hơi. Trong quá trình vận hành lò hơi, mức nước bao hơi luôn thay đổi và dao động lớn đòi hỏi người công nhân vận hành phải điều chỉnh mức nước bao hơi kịp thời và luôn ổn định ở một giá trị cho phép. Song vì lò hơi có nhiều thông số cần theo dõi và điều chỉnh nên người vận hành không thể điều chỉnh kịp thời và liên tục để giữ ổn định mức nước trong bao hơi. Do vậy tự động điều chỉnh mức nước bao hơi là một trong những khâu trọng yếu của các hệ thống điều chỉnh tự động lò hơi, đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển lò hơi. Hiện nay, thường sử dụng bộ điều khiển PID kinh điển để điều khiển mức nước bao hơi. Tuy nhiên, các hệ số của bộ điều khiển PID chỉ được tính toán cho một chế độ làm việc cụ thể của hệ thống, khi thông số của đối tượng thay đổi trong quá trình vận hành, việc chỉnh định lại các hệ số của PID khó khăn và thường được các nhân viên vận hành tiến hành theo kiểu “thăm dò” tốn rất nhiều thời gian mà vẫn không tìm được phương án tối ưu. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một phương pháp thiết kế bộ điều khiển mờ - nơron để điều khiển mức nước bao hơi nhằm nâng cao chất lượng hệ thống. 1. Ứng dụng hệ mờ - nơron để điều khiển mức nước bao hơi Hệ mờ - nơron là hệ sử dụng mạng nơron như một công cụ trong mô hình mờ; đó là những hệ mờ có phương pháp tiếp cận đặc trưng tự động điều chỉnh của mạng nơron, nhưng không có sự thay đổi chức năng của chúng (mờ hoá, giải mờ, suy luận mờ và những hàm lôgic cơ bản). Trong hệ thống này, mạng nơron được sử dụng trong việc làm tăng tốc độ quá trình xử lý của tập mờ. Các hệ mờ - nơron vốn đã là các hệ lôgic mờ chúng được ứng dụng vào lĩnh vực điều khiển công nghiệp nhằm mục đích cải thiện những hạn chế về chất lượng của hệ thống mà bộ điều khiển PID kinh điển không đáp ứng được, từ đó nâng cao chất lượng hệ thống. T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(46) Tập 1/N¨m 2008 109 2.1. Khảo sát đối tượng mức nước bao hơi Các thông số kỹ thuật của lò BZK-220-100-10C [2]: Năng suất lò: D=220 T/h; Nhiệt độ hơi quá nhiệt tqnh=5400C; Áp suất hơi quá nhiệt Pqnh=100KG/cm2; Áp suất trong balông Ph=112,6KG/cm2; Nhiệt độ nước cấp tnc=2300C; Nhiệt độ khói thoát tkt=1330C; Hiệu suất thô của lò η = 86,05%; Tổn thất do khói thoát q2=5,4%; Tổn thất do cháy không hoàn toàn về hoá học q3=0; Tổn thất do tản ra môi trường ngoài q5=0,54%; Tổn thất do cơ giới q4=8%; Tổn thất do xỉ mang ra ngoài q6=0,06%. Theo [1] ta có: - Hàm số truyền của đối tượng mức nước bao hơi được mô tả như sau: ( ) ( ) 0,08 0,0054( ) 1 15 0,067dt W s s s s s = = + + - Hàm truyền đạt của thiết bị đo mức được mô tả như sau: ( ) 0,016 1 0,0005H W s s ⇒ = + - Hàm truyền đạt của bộ chuyển đổi dòng điện – khí nén (I/P): 2 max max P 1 0,2 KG / cmK 0,05 I 20 4 mA  ∆ − = = =  ∆ −   - Hàm truyền đạt của van:   =  +   V-T 2 50 %®é më T / h W 1 0,01s %®é mëKG/cm Từ đó ta có sơ đồ cấu trúc của đối tượng như hình 2: Hình 2: Sơ đồ cấu trúc của đối tượng Bơm nước Balông Thùng than Thân lò Không khí Quạt gió Quạt khói Bơm nước cấp Bình ngưng Máy phát Tua - bin Lọc bụi tĩnh điện Hơi đến tua bin Nước cấp cho lò Đường khói thải Buồng lửa Hình 1: Cấu tạo lò hơi BZK-220-100-10C T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(46) Tập 1/N¨m 2008 110 Từ phần mềm tối ưu của Matlab ta xác định được các thông số tối ưu của bộ điều khiển PID kinh điển. Sau quá trình mô phỏng với tham số bộ điều chỉnh tối ưu đã tìm được với: KP = 12, TI = 100, TD = 90 ta thu được kết quả điều khiển là đường đặc tính quá độ của mức nước bao hơi như hình 3. 2.2. Thu thập bộ dữ liệu để huấn luyện mạng Sau khi khảo sát đối tượng ta tiến hành thu thập dữ liệu để huấn luyện mạng nơron. Dữ liệu huấn luyện mạng có vai trò quyết định đến chất lượng của bộ điều khiển, có nhiều cách thu thập dữ liệu huấn luyện, ví dụ như dùng hệ thích nghi (áp dụng cho các đối tượng có tham số thay đổi hoặc có nhiễu lớn), hoặc sử dụng hệ tối ưu. Trong bài báo này sử dụng phần mềm tối ưu của matlab để chọn thông số tối ưu của bộ PID kinh điển, sau đó đo tín hiệu vào - ra ta sẽ được tập dữ liệu huấn luyện. Tập dữ liệu huấn luyện cho bộ điều khiển tĩnh và bộ điều khiển động được chỉ ra trong bảng 1 và 2. 2.3. Thiết kế bộ mờ - nơron để điều khiển mức nước bao hơi 2.3.1. Bộ điều khiển mờ - nơron tĩnh Ta xây dựng sơ đồ mô phỏng điều khiển mức nước bao hơi sử dụng hệ mờ tĩnh 1 vào/1 ra trong Simulink như hình 4. Để điều khiển mức nước bao hơi với bộ điều khiển mờ tĩnh 1 vào/ 1 ra ta thực hiện việc huấn luyện mạng theo các bước như sau: Hình 4: Sơ đồ mô phỏng điều khiển mức nước bao hơi dùng hệ mờ tĩnh Hình 3: Đặc tính quá độ của mức nước bao hơi với bộ điều khiển tối ưu 0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 Bảng 2: Tập dữ liệu huấn luyện mạng động Vào 1 Vào 2 Ra 10 0 200 9.9949 4.9992 199.9 9.9793 9.9931 199.59 9.9537 14.977 199.07 9.9183 19.945 198.37 -6.45E-04 154.91 -0.01135 Bảng 1: Tập dữ liệu huấn luyện mạng tĩnh Vào Ra Vào Ra 10 100 0.0015726 0.015726 9.9974 99.974 0.0014743 0.014743 9.9897 99.897 0.0014575 0.014575 9.9768 99.768 0.0013842 0.013842 9.9591 99.591 0.0013133 0.013133 . 9.2889 92.889 -5.58E-04 - 0.005583 T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(46) Tập 1/N¨m 2008 111 Bước 1: Tải dữ liệu để huấn luyện mạng, thử và kiểm tra bằng cách lựa chọn những nút thích hợp trong phần Load data của GUI và bấm vào Load Data. Dữ liệu VA1_1.dat tải về được vẽ trong phần đồ thị hình 5. Bước 2: Thiết lập số lượng và hình dạng các hàm liên thuộc của mạng. Ta chọn số hàm liên thuộc là 3, kiểu hàm Gauss2mf, đầu ra mạng là tuyến tính. Bước 3: Thiết lập số kỳ huấn luyện: 30 kỳ, sau đó thực hiện việc huấn luyện mạng. Bước 4: Sau khi huấn luyện mạng, kiểm tra sai số, ta thấy sai số là 1,5346e-007, đạt yêu cầu, dữ liệu kiểm tra và dữ liệu huấn luyện trùng khít lên nhau như hình 6. Tiến hành ghi file dữ liệu đó với tên VA1_1.fis. Sau khi huấn luyện mạng xong ta đặt tên cho bộ điều khiển mờ là VA1_1.fis và tiến hành mô phỏng ta thu được kết quả mô phỏng là đường đặc tính quá độ mức nước bao hơi như hình 7 và sai số giữa đáp ứng đầu ra của mô hình đối tượng và của hệ mờ-nơron tĩnh như hình 8. 2.3.2. Bộ điều khiển mờ - nơron động Ta xây dựng sơ đồ mô phỏng điều khiển mức nước bao hơi sử dụng bộ điều khiển mờ động 2 vào/1 ra trong Simulink như hình 9. 0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 Thoi gian (s) M u c n uo c Hình 7: Đặc tính quá độ của mức nước bao hơi với bộ điều khiển mờ tĩnh 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 -15 -10 -5 0 5 10 Thoi gian Hình 8: Sai số giữa đáp ứng đầu ra của mô hình bao hơi và của hệ mờ-nơron tĩnh Hình 5: Dữ liệu huấn luyện mạng tĩnh Hình 6: DL kiểm tra và DL huấn liệu mạng tĩnh T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(46) Tập 1/N¨m 2008 112 Để điều khiển mức nước bao hơi với bộ điều khiển mờ động 2 vào/ 1 ra ta thực hiện việc huấn luyện mạng theo các bước như sau: Bước 1: Tải dữ liệu để huấn luyện mạng, thử và kiểm tra bằng cách lựa chọn những nút thích hợp trong phần Load data của GUI và bấm vào Load Data. Dữ liệu VA1_2.dat tải về được vẽ trong phần đồ thị hình 10. Bước 2: Thiết lập số lượng và hình dạng các hàm liên thuộc của mạng. Ta chọn số hàm liên thuộc là 3 3, kiểu hàm Gauss2mf, đầu ra mạng là tuyến tính Bước 3: Thiết lập số kỳ huấn luyện: 30 kỳ, sau đó thực hiện việc huấn luyện mạng. Bước 4: Sau khi huấn luyện mạng, kiểm tra sai số, ta thấy sai số là 0,0006888, đạt yêu cầu, dữ liệu kiểm tra và dữ liệu huấn luyện trùng khít lên nhau, ta tiến hành ghi file dữ liệu đó với tên VA1_2.fis. Ta có cấu trúc của mạng như hình 11: Tiến hành mô phỏng ta thu được đường đặc tính quá độ của mức nước bao hơi như hình 12. 3. Kết luận Qua các kết quả mô phỏng ở trên, có thể rút ra một số kết luận sau: Bộ điều khiển mờ - nơron áp dụng để điều khiển mức nước bao hơi của lò hơi cho kết quả tốt, đặc tính quá độ tốt hơn so với bộ điều khiển PID kinh điển [1]. Cụ thể quá trình quá độ diễn ra ngắn hơn, độ quá điều chỉnh của đặc tính quá độ nhỏ hơn. Việc hiệu chỉnh các thông số trong điều khiển mờ - nơron tương đối đơn giản
Hình 11: Cấu trúc mạng động Hình 12: Đường đặc tính quá độ của mức nước bao hơi với bộ mờ động 0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 Hình 9: Sơ đồ mô phỏng điều khiển mức nước bao hơi dùng bộ điều khiển mờ động Hình 10: Dữ liệu huấn luyện mạng động T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 2(46) Tập 1/N¨m 2008 113 Tóm tắt Lò hơi là thiết bị quan trọng nhất của các quá trình sản xuất trong công nghiệp như quá trình sản xuất điện, sản xuất giấy,...Trong hệ thống điều khiển lò hơi, hệ thống điều chỉnh mức nước bao hơi là một trong những khâu quan trọng và hiện tại được sử dụng bộ điều khiển theo luật PID. Bài báo đề xuất giải pháp dùng bộ điều khiển mờ - nơron để điều khiển mức nước bao hơi. Các kết quả mô phỏng cho thấy, chất lượng của hệ thống được nâng lên nhiều so với hệ thống điều khiển kinh điển. Summary Controlling the level of water drum with Fuzzy - Neuron controller Boiler is the most important device in production processes in industry, such as power production process, paper production process... The controller for liquid level of Water drum is one important section in the boiler controller system. This article proposes a solution of using fuzzy - neuron controller for liquid level of Water drum. The findings prove that its quality is higher than the traditional one. Tài liệu tham khảo [1].Trần Thị Vân Anh (2008) Nghiên cứu ưngs dụng hệ mờ - nơron để điều khiển mức nước bao hơi nhà máy nhiệt điện Phả Lại Luận văn cao học, Trường đại học Kỹ thuật Công nghiệp [2]. Trần Huy Điệp (2006), Nâng cao chất lượng điều khiển quá trình, Luận văn cao học, Trường đại học Kỹ thuật Công nghiệp [3]. Nguyễn Như Hiển, Lại Khắc Lãi (2007), Hệ mờ và nơron trong kỹ thuật điều khiển, Nxb Khoa học tự nhiên và công nghệ, Hà Nội. [4]. Bùi Quốc Khánh (2006), Hệ điều khiển DCS cho nhà máy sản xuất điện năng tập 1, Nxb Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội. [5]. Nguyễn Phùng Quang (2006), Matlab&Simulink, Nxb Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội. [6]. Kosko, 1991, Neural networks and fuzzy control, Prentice Hall. [7]. Kazuo Kiguchi, Takakazu Tanaka , August (2004), Neuro-fuzzy control of a robotic exoskeleton with EMG signals, IEEE Transactions on fuzzy systems, Volume 12, Number 4, pp.