Bài tập dài Tự động hoá quá trình nhiệt
BÀI TẬP DÀI TỰ ĐỘNG HOÁ QUÁ TRÌNH NHIỆT
YÊU CẦU
1. Xác định mô hình hàm truyền của đối tượng điều chỉnh.
2. Tổng hợp bộ điều chỉnh bền vững tối ưu.
3. Đánh giá chất lượng của mỗi vòng điều chỉnh nhận được bằng cách dựng “đặc tính mềm” của hệ hở và đặc tính quá độ của hệ kín
4. Xác định độ bất định và mô hình bất định
5. Xác định các tham số của bộ điều chỉnh bền vững
6. Đánh giá chất lượng điều chỉnh của hệ bền vững bằng cách vẽ “đặc tính mềm xấu nhất” và đặc tính quá độ xấu nhất của hệ thống.
PHẦN 1. PHÂN TÍCH BÀI TOÁN.
Các đối tượng trong công nghiệp thông chúng không những chịu sự tác động của các yếu tố đầu vào một cách chủ động mà còn chịu ảnh hưởng một cách bị động từ những tín hiệu nhiễu từ bên ngoài.
[IMG]file:///C:/DOCUME%7E1/huubang/LOCALS%7E1/Temp/msohtml1/01/clip_image002.gif[/IMG]
Hình 1.1. Đối tượng chịu ảnh hưởng của yếu tố đầu vào và nhiễu.
Dựa vào các số liệu thực nghiệm đáp ứng đầu vào và đầu ra của đối tượng, bằng CASCAD ta sẽ tiến hành nhận dạng đối tượng (Identifying), xấp xỉ chúng thành những đối tượng cơ bản (tự cân bằng hay không có tự cân bằng). Sau đó, trên cơ sở lựa chọn bộ điều chỉnh thích hợp (phi tĩnh hay tĩnh học), tổng hợp bộ điều chỉnh bền vững tối ưu và bộ khử nhiễu cho hệ thống thoả mãn điều kiện nhất định về độ dự trữ ổn định của hệ thống cũng như độ tắt dần của đặc tính thời gian.
Sử dụng chương trình CASCAD, ta có thể mô hình hoá mỗi vòng điều khiển dưới dạng sau (Hình 1.2).
[IMG]file:///C:/DOCUME%7E1/huubang/LOCALS%7E1/Temp/msohtml1/01/clip_image003.gif[/IMG]
Hình 1.2. Sơ đồ chuẩn của mô hình hệ điều chỉnh một vòng.
Trong đó :
G-Y: Kênh giá trị đặt
L-Y: Kênh nhiễu
R: Bộ điều chỉnh
O: Đối tượng điều chỉnh
D: Phần đối tượng điều chỉnh chịu tác động của kênh nhiễu
K: Bộ khử nhiễu
Theo bài toán, hệ thống cấp nước nóng có thể được chia thành hai vòng điều khiển : Vòng điều chỉnh mức nước trong bình và vòng điều chỉnh nhiệt độ nước ra.
PHẦN 2. VÒNG ĐIỂU KHIỂN MỨC NƯỚC.
14 trang |
Chia sẻ: lvcdongnoi | Lượt xem: 2910 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem nội dung tài liệu Bài tập dài Tự động hoá quá trình nhiệt, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Bµi tËp dµi Tù ®éng ho¸ Qu¸ tr×nh nhiÖt
Yªu cÇu
1. X¸c ®Þnh m« h×nh hµm truyÒn cña ®èi tîng ®iÒu chØnh.
2. Tæng hîp bé ®iÒu chØnh bÒn v÷ng tèi u.
3. §¸nh gi¸ chÊt lîng cña mçi vßng ®iÒu chØnh nhËn ®îc b»ng c¸ch dùng “®Æc tÝnh mÒm” cña hÖ hë vµ ®Æc tÝnh qu¸ ®é cña hÖ kÝn
4. X¸c ®Þnh ®é bÊt ®Þnh vµ m« h×nh bÊt ®Þnh..
5. X¸c ®Þnh c¸c tham sè cña bé ®iÒu chØnh bÒn v÷ng
6. §¸nh gi¸ chÊt lîng ®iÒu chØnh cña hÖ bÒn v÷ng b»ng c¸ch vÏ “®Æc tÝnh mÒm xÊu nhÊt” vµ ®Æc tÝnh qu¸ ®é xÊu nhÊt cña hÖ thèng.
PhÇn 1. Ph©n tÝch bµi to¸n.
C¸c ®èi tîng trong c«ng nghiÖp th«ng chóng kh«ng nh÷ng chÞu sù t¸c ®éng cña c¸c yÕu tè ®Çu vµo mét c¸ch chñ ®éng mµ cßn chÞu ¶nh hëng mét c¸ch bÞ ®éng tõ nh÷ng tÝn hiÖu nhiÔu tõ bªn ngoµi.
O
u
y
H×nh 1.1. §èi tîng chÞu ¶nh hëng cña yÕu tè ®Çu vµo vµ nhiÔu.
Dùa vµo c¸c sè liÖu thùc nghiÖm ®¸p øng ®Çu vµo vµ ®Çu ra cña ®èi tîng, b»ng CASCAD ta sÏ tiÕn hµnh nhËn d¹ng ®èi tîng (Identifying), xÊp xØ chóng thµnh nh÷ng ®èi tîng c¬ b¶n (tù c©n b»ng hay kh«ng cã tù c©n b»ng). Sau ®ã, trªn c¬ së lùa chän bé ®iÒu chØnh thÝch hîp (phi tÜnh hay tÜnh häc), tæng hîp bé ®iÒu chØnh bÒn v÷ng tèi u vµ bé khö nhiÔu cho hÖ thèng tho¶ m·n ®iÒu kiÖn nhÊt ®Þnh vÒ ®é dù tr÷ æn ®Þnh cña hÖ thèng còng nh ®é t¾t dÇn cña ®Æc tÝnh thêi gian.
Sö dông ch¬ng tr×nh CASCAD, ta cã thÓ m« h×nh ho¸ mçi vßng ®iÒu khiÓn díi d¹ng sau (H×nh 1.2).
R
K
D
G
L
Y
O
H×nh 1.2. S¬ ®å chuÈn cña m« h×nh hÖ ®iÒu chØnh mét vßng.
Trong ®ã :
G-Y: Kªnh gi¸ trÞ ®Æt
L-Y: Kªnh nhiÔu
R: Bé ®iÒu chØnh
O: §èi tîng ®iÒu chØnh
D: PhÇn ®èi tîng ®iÒu chØnh chÞu t¸c ®éng cña kªnh nhiÔu
K: Bé khö nhiÔu
Theo bµi to¸n, hÖ thèng cÊp níc nãng cã thÓ ®îc chia thµnh hai vßng ®iÒu khiÓn : Vßng ®iÒu chØnh møc níc trong b×nh vµ vßng ®iÒu chØnh nhiÖt ®é níc ra.
PhÇn 2. Vßng ®iÓu khiÓn møc níc.
2.1. M« h×nh ho¸ hÖ thèng.
R
V1
K
D
G
L
Y
%
H
q1
H×nh 2.1. M« h×nh ho¸ vßng ®iÒu khiÓn møc níc.
2.2. NhËn d¹ng ®èi tîng.
2.2.1. CÊu tróc cña ®èi tîng.
- Kh©u V1: víi ®Çu vµo lµ ®é më van x¸c ®Þnh sÏ cho mét gi¸ trÞ lu lîng vµo, cã thÓ coi V1 lµ mét kh©u tû lÖ víi hÖ sè tû lÖ chÝnh lµ hÖ sè gãc cña tiÕp tuyÕn víi ®êng cong . Tõ sè liÖu ®· cho cña ®Ò bµi, = 51%, ta t×m ®îc gi¸ trÞ cña x%. KÎ tiÕp tuyÕn víi ®êng cong , ta t×m ®îc hÖ sè gãc lµ = 0.73
- Kh©u H: khi ®Çu vµo lµ xung bËc thang, sù thay ®æi cña H theo thêi gian cã d¹ng t¬ng tù nh mét kh©u tÝch ph©n qu¸n tÝnh cã trÔ. Gi¶ thiÕt r»ng H lµ kh©u tÝch ph©n bËc nhÊt cã qu¸n tÝnh vµ cã trÔ th× hµm truyÒn cña nã cã d¹ng:
Nh vËy ®èi tîng O sÏ cã hµm truyÒn lµ:
2.2.2. Sè liÖu thùc nghiÖm.
Sè liÖu thùc nghiÖm rêi r¹c ho¸ ®îc ghi trong b¶ng sau:
t
H(t)
1
0
2
0.04
2.8
0.1
4
0.17
4.3
0.2
6
0.315
CASCAD chuyÓn ®Æc tÝnh thêi gian H(t) vÒ ®Æc tÝnh tÇn sè cña ®èi tîng H. H×nh 2.2. cho thÊy ®Æc tÝnh tÇn sè pha cña H khi cha nhËn d¹ng.
H×nh 2.1 §Æc tÝnh tÇn sè pha cña ®èi tîng theo sè liÖu thùc nghiÖm.
Sau khi nhËn d¹ng b»ng CASCAD, ta thu ®îc bé tham sè cña ®èi tîng lµ:
do ®ã hµm truyÒn cña ®èi tîng H sÏ lµ:
Sau khi ®· nhËn d¹ng, ®Æc tÝnh tÇn sè pha cña H cã d¹ng nh h×nh 2.2.
H×nh 2.2. §Æc tÝnh tÇn sè pha cña ®èi tîng sau khi ®· nhËn d¹ng.
2.3. Tæng hîp bé ®iÒu chØnh bÒn v÷ng tèi u.
Tõ d¹ng cña ®èi tîng, gi¶ thiÕt lµ mét kh©u tÝch ph©n bËc nhÊt cã qu¸n tÝnh vµ trÔ, ®Ó sai lÖch d tiÕn ®Õn 0 trong qu¸ tr×nh ®iÒu chØnh th× cÇn mét bé ®iÒu chØnh tÜnh häc, cô thÓ ë ®©y ta chän bé ®iÒu chØnh tû lÖ - vi ph©n (PD). Hµm truyÒn cña bé ®iÒu chØnh tû lÖ - vi ph©n cã d¹ng
Dïng CASCAD, b»ng Copy Elements\ High Robust New tõ O vµo R, ta thu ®îc bé tham sè cña bé ®iÒu chØnh R lµ:
do ®ã hµm truyÒn cña R lµ
2.4. §¸nh gi¸ chÊt lîng cña hÖ thèng.
Sau khi ®· cã bé ®iÒu chØnh R bÒn v÷ng th× ®Æc tÝnh tÇn sè pha cña hÖ hë sÏ cã d¹ng nh sau (h×nh 2.3).
H×nh 2.3. §Æc tÝnh tÇn sè pha cña hÖ hë khi ®· cã R HighRobust.
Theo tiªu chuÈn Nyquist, sè giao ®iÓm c¾t ngoµi vµ c¾t trong cña ®Æc tÝnh tÇn sè pha cña hÖ hë æn ®Þnh víi parabol b»ng nhau vµ b»ng 0 cho nªn hÖ kÝn æn ®Þnh.
Khi ®ã sÏ cã ®Æc tÝnh qu¸ ®é theo kªnh G-Y (h×nh 2.4a, 2.4b)
H×nh H2.4a. §Æc tÝnh qu¸ ®é tÇn sè biªn ®é pha cña kªnh G-Y.
H×nh 2.4b. §Æc tÝnh qu¸ ®é thêi gian cña kªnh G-Y.
Khi cha tæng hîp ®îc bé khö nhiÔu K, ®¸p øng ra theo kªnh nhiÔu L-Y cã d¹ng nh h×nh 2.5.
H×nh 2.5. §Æc tÝnh thêi gian cña kªnh nhiÔu L-Y khi cha cã bé khö nhiÔu
.
H×nh 26. §Æc tÝnh thêi gian cña kªnh nhiÔu L- Y khi K ®· tèi u .
§Ó cã ®îc bé khö nhiÔu thÝch hîp th× tríc hÕt ta ®i tèi u ho¸ l¹i bé ®iÒu chØnh R theo c¶ 2 kªnh G vµ L.
Dïng Optimize cho R theo tiªu chuÈn chØ sè dao ®éng mÒm m víi m0 = 0.367, ta thu ®îc bé ®iÒu chØnh R víi tham sè lµ:
vµ hµm truyÒn cña R lµ
PhÇn 3. Vßng ®iÒu khiÓn nhiÖt ®é níc ra.
3.1. HÖ thèng ®iÒu khiÓn nhiÖt ®é.
R
V2
K
D
G
L
Y
%
Tr
q2
H×nh H3.1. S¬ ®å ®iÒu khiÓn nhiÖt ®é níc ra.
3.2. NhËn d¹ng ®èi tîng.
3.2.1. CÊu tróc cña ®èi tîng.
- Kh©u V2: víi ®Çu vµo lµ ®é më van x¸c ®Þnh sÏ cho mét gi¸ trÞ lu lîng vµo, cã thÓ coi V2 lµ mét kh©u tû lÖ víi hÖ sè tû lÖ chÝnh lµ hÖ sè gãc cña tiÕp tuyÕn víi ®êng cong . Tõ sè liÖu ®· cho cña ®Ò bµi, = 54%, ta t×m ®îc gi¸ trÞ cña x%. KÎ tiÕp tuyÕn víi ®êng cong , ta t×m ®îc hÖ sè gãc lµ = 1.33
- Kh©u Tr: khi ®Çu vµo lµ xung bËc thang, sù thay ®æi cña Tr theo thêi gian cã d¹ng t¬ng tù nh mét kh©u qu¸n tÝnh bËc hai cã trÔ. Gi¶ thiÕt r»ng Tr lµ kh©u qu¸n tÝnh bËc hai cã trÔ th× hµm truyÒn cña nã cã d¹ng:
Nh vËy ®èi tîng O sÏ cã hµm truyÒn lµ:
3.2.2. Sè liÖu thùc nghiÖm.
Sè liÖu thùc nghiÖm rêi r¹c ho¸ ®îc ghi trong b¶ng sau:
t(phót)
Tt(t)
10
1.1
12
2
13.5
3
16
4
18
4.7
20
5.4
23
6.1
26
7
30
7.5
CASCAD chuyÓn ®Æc tÝnh thêi gian Tt(t) vÒ ®Æc tÝnh tÇn sè cña ®èi tîng Tr. H×nh 3.1. Cho thÊy ®Æc tÝnh tÇn sè pha cña H khi cha nhËn d¹ng.
H×nh 3.1. §Æc tÝnh tÇn sè pha cña ®èi tîng theo sè liÖu thùc nghiÖm.
Sau khi nhËn d¹ng b»ng CASCAD, ta thu ®îc bé tham sè cña ®èi tîng lµ:
do ®ã hµm truyÒn cña ®èi tîng H sÏ lµ:
Sau khi ®· nhËn d¹ng, ®Æc tÝnh tÇn sè pha cña Tr cã d¹ng nh h×nh 3.2.
H×nh 3.2. §Æc tÝnh tÇn sè pha cña ®èi tîng sau khi ®· nhËn d¹ng.
3.3. Tæng hîp bé ®iÒu chØnh bÒn v÷ng tèi u.
Tõ d¹ng cña ®èi tîng, gi¶ thiÕt lµ mét kh©u qu¸n tÝnh bËc hai cã trÔ, ®Ó sai lÖch d tiÕn ®Õn 0 trong qu¸ tr×nh ®iÒu chØnh th× cÇn mét bé ®iÒu chØnh phi tÜnh, cô thÓ ë ®©y ta chän bé ®iÒu chØnh tû lÖ - tÝch ph©n - vi ph©n (PID). Hµm truyÒn cña bé ®iÒu chØnh tû lÖ - vi ph©n cã d¹ng
Dïng CASCAD, b»ng Copy Elements\ High Robust New tõ O vµo R, ta thu ®îc bé tham sè cña bé ®iÒu chØnh R lµ:
do ®ã hµm truyÒn cña R lµ
3.4. §¸nh gi¸ chÊt lîng cña hÖ thèng.
Sau khi ®· cã bé ®iÒu chØnh R bÒn v÷ng th× ®Æc tÝnh tÇn sè pha cña hÖ hë sÏ cã d¹ng nh sau (h×nh H3.3).
H×nh 3.3. §Æc tÝnh tÇn sè pha cña hÖ hë khi ®· cã R HighRobust.
Theo tiªu chuÈn Nyquist, sè giao ®iÓm c¾t ngoµi vµ c¾t trong cña ®Æc tÝnh tÇn sè pha cña hÖ hë æn ®Þnh víi parabol b»ng nhau vµ b»ng 0 cho nªn hÖ kÝn æn ®Þnh.
Khi ®ã sÏ cã ®Æc tÝnh qu¸ ®é theo kªnh G-Y (h×nh 3.4a, 3.4b)
H×nh 3.4a. §Æc tÝnh qu¸ ®é tÇn sè biªn ®é pha cña kªnh G-Y.
H×nh 3.4b. §Æc tÝnh qu¸ ®é thêi gian cña kªnh G-Y.
H×nh 3.5. §Æc tÝnh thêi gian cña kªnh nhiÔu L-Y khi cha cã bé khö nhiÔu K.
§Ó cã ®îc bé khö nhiÔu thÝch hîp th× tríc hÕt ta ®i tèi u ho¸ l¹i bé ®iÒu chØnh R theo c¶ 2 kªnh G vµ L.
Dïng Optimize cho R theo tiªu chuÈn chØ sè dao ®éng mÒm m víi m0 = 0.367, ta thu ®îc bé ®iÒu chØnh R víi tham sè lµ:
Ta ®îc
H×nh 3.6. §Æc tÝnh thêi gian cña kªnh nhiÔu L-Y khi cã bé khö nhiÔu K ®· tèi u.
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- Bài tập dài Tự động hoá quá trình nhiệt.DOC
