Luận văn Xây dựng mô hình động học cho lò hơi trong nhà máy Đạm Phú Mỹ

ấm lỗ orrifice, sai số gây ra từ nhiễu loạn áp suất tạo bởi cảm biến tấm lỗ orrifice tác động lên là ngẫu nhiên và có thể lên đến 1%. Chính vì thế, ta xem nhiễu đo cũng chính là nhiễu trắng có kỳ vọng bằng 0, do đó ta xem như quá trình chỉ chịu tác động của nhiễu trắng và nhiễu tải. Hình 5.1.12: Quá trình và các biến quá trình được sử dụng trong mô hình. Chọn lựa phương pháp thiết lập mô hình Như đã xác định trong mục tiêu của luận văn (mục 1.1), mô hình lò hơi được thiết lập nhằm hướng tới mục đích tối ưu hoạt động của lò hơi. Do vậy, người thực hiện mặc định lựa chọn phương pháp ứng dụng nguyên lý bình phương tối thiểu để đảm bảo mô hình có độ chính xác tương đối cao. Mặc khác, phương pháp bình phương tối thiểu còn có ưu điểm lớn đó là nó rất hiệu quả trong việc tìm cực tiểu toàn cục của hàm tối ưu, cho nên kết quả thu được có độ tin cậy cao. Do tính liên tục của quá trình sản xuất và vai trò quan trọng của lò hơi đối với quá trình sản xuất (là nguồn cung cấp năng lượng cho các turbine) nên yêu cầu về chất lượng hơi khá nghiêm ngặt. Quá trình vận hành luôn yêu cầu hơi nước quá nhiệt ở ngõ ra phải bảo đảm được cả chất lượng (nhiệt độ, áp suất) và số lượng (để cung cấp đầy đủ và kịp thời cho tải là các hệ thống máy động dùng turbine). Chính vì vậy, việc thực hiện thu thập dữ liệu để nhận dạng hệ thống bắt buộc phải thực hiện trong lúc lò hơi đang hoạt động, tức là phải thực hiện nhận dạng trong vòng kín. Các biến quá trình chủ yếu là các đại lượng áp suất, nhiệt độ và lưu lượng đều là các đại lượng chịu ảnh hưởng của nhiễu đo mạnh mẽ. Ví dụ đối với thiết bị đo áp suất, giá trị áp suất đo được là áp suất tương đối, do đó trước tiên nó chịu ảnh hưởng của áp suất khí quyển, bên cạnh đấy việc đo lưu chất có nhiệt độ cao làm chính bản thân thiết bị đo nằm trong môi trường có nhiệt độ cao hơn bình thường mà tác động của nhiệt độ lên các linh kiện bán dẫn trong mạch đo cũng gây ra sai số đáng kể. Đối với thiết bị đo nhiệt độ, mặc dù sử dụng cảm biến là RTD có độ tin cậy cao, nhưng nó vẫn phải chịu tác động của nhiệt độ môi trường. Bên cạnh ảnh hưởng của môi trường, thiết bị đo lưu lượng (sử dụng cảm biến là tấm lỗ orifice, đo theo nguyên lý chênh áp) còn phải chịu nhiễu loạn áp suất do chính cảm biến orifice gây ra, mà nhiễu loạn này thuộc về bản chất của phương pháp đo và không khắc phục được. Đối với quá trình chịu ảnh hưởng của nhiễu, mô hình được đề nghị là ARMAX và BJ. Hai mô hình này có khả năng thiết lập được mô hình nhiễu, điều đấy làm chúng trở nên linh hoạt với tác động của nhiễu (xem mục 4.2.4); đối với ARMAX mô hình nhiễu được thể hiện qua còn đối với BJ là . Nhờ vào việc thiết lập mô hình cho nhiễu mà các mô hình ARMAX và BJ (nếu như bài toán tối ưu cho kết quả hội tụ) có khả năng phân lập được ảnh hưởng của thành phần nhiễu ra khỏi mô hình quá trình dẫn đến kết quả là mô hình thu được có độ chính xác cao hơn (lúc này và ). Mô hình ARMAX nên được sử dụng nếu nhiễu tác động vào đầu vào của quá trình (hay nhiễu tải (load disturbances)), còn đối với nhiễu đo (measurement disturbances) nên dùng mô hình BJ để thể hiện. Thu thập dữ liệu nhận dạng Như trong sơ đồ hệ thống điều khiển nhiệt độ ngõ ra (Hình 5.2.1-1) và sơ đồ điều khiển áp suất ngõ ra (Hình 5.2.2-1), ta nhận thấy chúng không đơn thuần là vòng điều khiển cascade chuẩn mà là sự kết hợp giữa điều khiển cacscade và điều khiển feedforward. Sự kết hợp giữa chúng được thể hiện ở khối TY8253 đối với vòng điều khiển nhiệt độ (giá trị là TY8253A.CPV) và khối FY8250 đối với vòng điều khiển áp suất (là giá trị lưu lượng hơi quá nhiệt ở ngõ ra FI8253.PV). Do vậy, ta không thể tính toán mô hình quá trình một cách gián tiếp từ mô hình của hệ thống trong vòng kín. Chính vì thế mà dữ liệu sẽ được thu thập để sử dụng bằng phương pháp nhận dạng trực tiếp trong vòng kín. Hệ thống lò hơi được duy trì trong trạng thái vận hành, các vòng điều khiển vẫn để ở chế độ auto. Việc thu thập dữ liệu được bắt đầu bằng việc thay đổi setpoint của từng vòng điều khiển (ở chế độ auto) trong khi vòng điều khiển còn lại bị khống chế ở chế độ manual. Các thay đổi của các biến quá trình và biến điều khiển được ghi nhận với tần số lấy mẫu là 1 giây. Như vậy với mỗi lần làm cho một vòng điều khiển ta thu được dữ liệu mô tả ảnh hưởng của biến ngõ vào đó tới hai biến ngõ ra. Các dữ liệu sau khi được thu thập cần phải loại bỏ giá trị trung bình để thực hiện nhận dạng. Ảnh hưởng của lưu lượng nước làm mát FI8252 Đối với ảnh hưởng của lưu lượng nước làm mát (quench water FI8252) tới nhiệt độ và áp suất của hơi quá nhiệt ở ngõ ra, ta thực hiện thay đổi setpoint của bộ điều khiển nhiệt độ TIC8253. Trong lúc đấy, setpoint cho FIC8201 được giữ cố định để tránh thay đổi lưu lượng nhiên liệu vào buồng đốt. Các dữ liệu được thu thập chính là các biến ngõ vào/ngõ ra của FIC8252, TIC8253 và áp suất của hơi quá nhiệt PI4048. Hình 5.2.11 Sơ đồ khối của vòng điều khiển nhiệt độ TIC8253 Như đã nêu trong mục 3.2.2, ta thấy rằng khối FLOW PROCESS thực ra mô tả quá trình duy trì lưu lượng nước làm mát của bộ điều khiển thứ cấp FIC8252 của vòng cascade điều khiển nhiệt độ. Do đó, khi xem lưu lượng nước làm mát FIC8252.PV là biến ngõ vào và TIC8253.PV là biến ngõ ra thì FLOW PROCESS và TEMPERATURE PROCESS thực ra là sự phân tách chi tiết của quá trình điều khiển nhiệt độ. Nói cách khác, khối (hình 5.1.1-2) chỉ là quá trình TEMPERATURE mà không bao gồm quá trình FLOW (hình 5.2.1-1). Tương tự khối chỉ là quá trình PRESSURE mà không bao gồm quá trình FLOW. Các dữ liệu thu thập (đã được loại bỏ giá trị trung bình) được như dưới đây: Hình 5.2.12 Lưu lượng nhiên liệu vào buồng đốt FIC8201.PV Hình 5.2.13 Lưu lượng nước làm mát (Quench water) FIC8252.PV Hình 5.2.14 Lưu lượng hơi quá nhiệt FI8253.PV (tải) ra khỏi lò hơi Hình 5.2.15 Giá trị áp suất hơi quá nhiệt ở ngõ ra PIC4048.PV Hình 5.2.16 Giá trị nhiệt độ hơi quá nhiệt TIC8253.PV Ảnh hưởng của lưu lượng nhiên liệu FIC8201 Đối với ảnh hưởng của lưu lượng nhiên liệu FI8201 tới nhiệt độ và áp suất của hơi quá nhiệt ở ngõ ra, ta thực hiện thay đổi setpoint của bộ điều khiển áp suất PIC4048. Trong lúc đấy, bộ điều khiển TIC8253 được chuyển sang manual để giữ cố định setpoint cho bộ điều khiển lưu lượng nước làm mát FIC8252. Các dữ liệu được thu thập chính là các biến ngõ vào/ngõ ra của bộ điều khiển lưu lượng FIC8201, bộ điều khiển áp suất PIC4048. Hình 5.2.21 Sơ đồ khối của vòng điều khiển áp suất PIC4048 Như đã nêu trong mục 3.2.3, ta thấy rằng khối FLOW PROCESS thực ra mô tả quá trình duy trì lưu lượng nhiên liệu của bộ điều khiển thứ cấp FIC8201. Do đó, khi xem lưu lượng nhiên liệu FIC8201.PV là biến ngõ vào và PIC4048.PV là biến ngõ ra thì FLOW PROCESS và PRESSURE PROCESS thực ra là sự phân tách chi tiết của quá trình điều khiển áp suất. Hay nói cách khác, khối (hình 5.1.1-2) chỉ mô tả quá trình PRESSURE (hình 5.2.2-1) mà không mô tả quá trình FLOW. Tương tự khối là quá trình TEMPERATURE. Các dữ liệu thu thập (đã được loại bỏ giá trị trung bình) như dưới đây: Hình 5.2.22 Lưu lượng nhiên liệu vào buồng đốt FIC8201.PV Hình 5.2.23 Lưu lượng nước làm mát (Quench water) FIC8252.PV Hình 5.2.24 Lưu lương hơi quá nhiệt ở ngõ ra FI8253.PV Hình 5.2.25 Áp suất hơi quá nhiệt PIC4048.PV Hình 5.2.26 Nhiệt độ hơi quá nhiệt ở ngõ ra TIC8253.PV Nhận dạng mô hình bằng Matlab Việc nhận dạng được thực hiện bằng sử dụng chương trình Matlab mà chủ yếu là System Identification Toolbox do công ty The MathWorks cung cấp. Bộ công cụ này do các giáo sư Lennart Ljung (làm việc tại Department of Electrical Engineering thuộc đại học Linköping University ở Sweden), tiến sĩ Qinghua Zhang (làm việc tại Institute National de Recherche en Informatique et en Automatique (INRIA) và Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), ở Rennes, Pháp), tiến sĩ Peter Lindskog (làm việc tại NIRA Dynamics AB, Sweden), giáo sư Anatoli Juditsky (là việc tại Laboratoire Jean Kuntzmann thuộc đại học Université Joseph Fourier, Grenoble, Pháp) phát triển. Đây là bộ công cụ dùng để thiết lập mô hình toán học cho cả đối tượng tuyến tính và phi tuyến. Ý tưởng nhận dạng là xem đối tượng là một hộp đen (hoặc hộp xám), và dựa vào bộ dữ liệu động học vào/ra mà xác định ra mô hình động học của đối tượng. Bộ công cụ này cũng có khả năng thực hiện tính toán đệ quy để thực hiện nhận dạng thời gian thực (ứng dụng trong điều khiển thích nghi, tối ưu). Bên cạnh khả năng hỗ trợ nhận dạng trong miền thời gian, bộ công cụ này còn hỗ trợ nhận dạng trong miền tần số (chỉ hỗ trợ đối tượng tuyến tính trong miền tần số). Các hàm matlab được sử dụng trong nhận dạng Iddata Hàm iddata được sử dụng để tạo ra đối tượng dữ liệu (miền thời gian hoặc tần số) dùng cho nhận dạng trong công cụ System Identification Toolbox của Matlab. Câu lệnh thường được dùng có dạng như sau: data = iddata(y,u,Ts) trong đó: y là ma trận đại diện cho biến ngõ ra của hệ thống. Nếu hệ thống chỉ có một biến ngõ ra thì y là một ma trận cột, nếu hệ thống có nhiều biến ngõ ra thì y là ma trận có số cột bằng số biến ngõ ra. u là ma trận đại diện cho các biến ngõ vào của hệ thống. Nếu hệ thống chỉ có một biến ngõ vào thì u là một ma trận cột, nếu hệ thống có nhiều biến ngõ vào thì u là ma trận có số cột bằng số biến ở ngõ vào. Ts là thời gian lấy mẫu của bộ dữ liệu vào ra [y , u] Delayest Hàm delayest thực hiện công việc dự đoán thời gian trễ giữa tín hiệu input và output trong đối tượng iddata sử dụng mô hình ARX Cú pháp: nk = delayest(Data) nk = delayest(Data,na,nb,nkmin,nkmax,maxtest) trong đó: Data là đối tượng iddata, chứa các thông tin về các biến ngõ vào/ngõ ra. na là số phần tử của đầu ra y được sử dụng trong mô hình ARX nb là số phần tử của đầu vào u được sử dụng trong mô hình ARX. Nếu có nhiều đầu vào nb là ma trận có số cột bằng số đầu vào. nkmin và nkmax xác định giới hạn thời gian trễ cần kiểm tra. maxtest xác định số mẫu được sử dụng để thực hiện dự đoán trễ. Selstruc Hàm selstruc được dùng để chọn bậc (order) phù hợp cho mô hình từ đối tượng iddata cần nhận dạng mô hình. Hàm selstruc chỉ sử dụng được cho mô hình SISO. Trong tình huống muốn sử dụng cho mô hình MISO ta cần phải xét từng cặp vào/ra tương ứng. Đối với mô hình arx, cú pháp như sau: order=struc(2:10, 2:10, 1:60); selstruc(arxstruc(ze(:,:,1),zv(:,:,1),order)); Lệnh struc(namin:namax, nbmin:nbmax, nkmin:nkmax) xác lập các giới hạn cấu trúc của hàm. Lệnh arxstruc(ze(:,:,1),zv(:,:,1),order) khai báo cho hàm selstruc là đối số sẽ là mô hình ARX. ze(:,:,1) có nghĩa là nhận dạng ảnh hưởng đầu vào 1 của đối tượng ze (dùng để nhận dạng) đến ngõ ra của ze. Tương tự nếu ze(:,:,2) thì có nghĩa là nhận dạng ảnh hưởng đầu vào 2 đến ngõ ra. zv(:,:,1)khai báo đối tượng iddata dùng để kiểm chứng độ chính xác của bậc mô hình được ước lượng. tương tự ở trên giá trị 1 có nghĩa là dùng giá trị đầu vào 1 của đối tượng zv và ngõ ra để kiểm chứng bậc của mô hình được ước lượng. arx Hàm arx dùng để nhận dạng mô hình ARX cho đối tượng iddata. Cú pháp thường dùng: m = arx(data,'na',na,'nb',nb,'nc',nc,'nk',nk) trong đó: data là đối tượng iddata cần nhận dạng mô hình. na, nb, nk là các bậc của mô hình ARX, trong đó na tương ứng với ngõ ra, nb là ngõ vào, nk là trễ của ngõ vào so với ngõ ra. Nếu data là đối tượng 1 vào/ra thì nb, nk là một hằng số, còn nếu data là đối tượng MISO thì nb, nk là ma trận có kích thước 1 x na/b y là biến quá trình ngõ ra u1, u2, um là các biến quá trình đầu vào na là số điểm cực nb1, nb2,…, nbm là số các điểm zero cộng thêm 1 (tương ứng từng đầu vào) nk1, nk2,…, nkm là thời gian gian trễ tương ứng từng đầu vào. Compare Dùng so sánh dữ liệu mô phỏng ngõ ra của mô hình với dữ liệu ngõ ra thu thập được. Cú pháp thường dùng: Compare(data,m,’initialstate’,x0est) Trong đó: data là đối tượng iddata chứa thông tin vào/ra để nhận dạng. m chính là mô hình thu được từ việc nhận dạng data. x0est là dữ liệu nội suy mô tả trạng thái đầu của dữ liệu data đối với mô hình m. x0est được xác định bằng hàm findstates Findstates Dùng để dự đoán trạng thái đầu của bộ dữ liệu đối với mô hình. Trạng thái này sẽ được dùng để thực hiện tính toán ngõ ra mô phỏng của mô hình nhằm tránh đột biến dữ liệu tại trạng thái đầu của ngõ ra mô phỏng. Cú pháp thường dùng: X0 = findstates(MODEL,DATA) Trong đó: MODEL chính là mô hình thu được từ quá trình nhận dạng, DATA là dữ liệu dùng để mô phỏng ngõ ra của MODEL Sim Là lệnh dùng để mô phỏng ngõ ra của một mô hình tuyến tính Cú pháp thường dùng: ysim= sim(m,u,'InitialState',init) m là mô hình cần tính toán mô phỏng ngõ ra u là tín hiệu vào của mô hình nhằm tính toán ngõ ra mô phỏng. init là trạng thái đầu của mô hình m đối với bộ dữ liệu đầu vào u, thông thường init được xác định bằng hàm findstates() Chương trình nhận dạng Chương trình MATLAB nhận dạng tác động của ngõ vào đến ngõ ra áp suất và ngõ ra nhiệt độ xem ở phụ lục 3. Kết quả nhận dạng Bởi vì quá trình chỉ chịu nhiễu tải và nhiễu đo ở dạng nhiễu trắng nên ta sử dụng mô hình ARX để nhận dạng và xem nhiễu tải như một đầu vào của quá trình. Chất lượng mô hình được đánh giá thông qua hệ số fit: Trong đó: mean: giá trị trung bình norm: chuẩn của ma trận. Mô hình cho áp suất hơi quá nhiệt Nhận dạng ảnh hưởng của đầu vào (FIC8201.PV, FIC8252.PV) đến áp suất của hơi quá nhiệt ở đầu ra (PIC4048.PV): Ta dùng dữ liệu thu thập như mô tả ở mục 5.2.2, ta gọi bộ dữ liệu này là EXP2. Với bộ dữ liệu này ta sẽ xem xét ảnh hưởng của các biến ngõ vào tác động đến áp suất hơi ở ngõ ra. Dữ liệu dùng để nhận dạng là 1800 mẫu từ 2400 đến 4200. exp2identin1=exp2fic8201pv(1800:4200,1); exp2identin2=exp2fic8252pv(1800:4200,1); exp2identin= [exp2identin1, exp2identin2]; ts=1; exp2ze1800=iddata(exp2identout,exp2identin,ts); Ta sử dụng mô hình ARX cho hai đầu vào với các tham số như sau: Đầu vào FIC8201.PV: na = 20; nb =350; nk = 28; Đầu vào FIC8252.PV: na = 20; nb =10; nk = 5; exp2arx4=arx(exp2ze1800, ‘na’,20, ‘nb’,[350 10],’nk’[28 5]); Kết quả đạt được có mức độ chính xác fit 74.7% Hình 5.3.3.11 Kết quả nhận dạng cho mô hình áp suất Chi tiết tham số của mô hình nhận dạng được (exp2arx4) như dưới đây: Discrete-time IDPOLY model: A(q)y(t) = B(q)u(t) + e(t) A(q) = 1 - 0.638 (+-0.0247) q^-1 - 0.3288 (+-0.02928) q^-2 - 0.1554 ( +-0.03037) q^-3 - 0.02282 (+-0.03063) q^-4 + 0.01654 ( +-0.03065) q^-5 + 0.007743 (+-0.03064) q^-6 + 0.01737 ( +-0.03075) q^-7 + 0.04229 (+-0.03068) q^-8 - 0.02209 ( +-0.03075) q^-9 - 0.006806 (+-0.03076) q^-10 + 0.0378 ( +-0.03076) q^-11 + 0.002876 (+-0.03078) q^-12 + 0.04283 ( +-0.03075) q^-13 + 0.01131 (+-0.0308) q^-14 + 0.01837 ( +-0.03081) q^-15 + 0.009514 (+-0.03083) q^-16 + 0.008843 ( +-0.03072) q^-17 - 0.04345 (+-0.03041) q^-18 + 0.01813 ( +-0.02935) q^-19 - 0.005766 (+-0.02527) q^-20 B1(q) = 7.329e-005 (+-0.0001041) q^-28 - 0.0002314 (+-0.0001994) q^-29 + 5.217e-005 (+-0.0002036) q^-30 + 0.0004326 (+-0.000204) q^-31 - 0.0004449 (+-0.000205) q^-32 + 0.0002929 (+-0.0002053) q^-33 - 5.841e-005 (+-0.0002051) q^-34 - 0.0003135 (+-0.0002051) q^-35 + 0.0001923 (+-0.0002051) q^-36 - 5.892e-005 (+-0.0002049) q^-37 + 0.0001823 (+-0.0002045) q^-38 - 0.0002926 (+-0.0002044) q^-39 + 0.0002864 (+-0.0002046) q^-40 + 0.0001243 (+-0.0002047) q^-41 - 0.0004742 (+-0.0002049) q^-42 + 0.0002524 (+-0.0002052) q^-43 + 5.942e-005 (+-0.0002052) q^-44 - 0.0001563 (+-0.0002052) q^-45 + 5.252e-005 (+-0.000205) q^-46 + 0.0001042 (+-0.000205) q^-47 - 7.137e-005 (+-0.000205) q^-48 + 0.0001686 (+-0.0002048) q^-49 - 0.0001137 (+-0.0002046) q^-50 - 6.876e-005 (+-0.0002043) q^-51 + 0.0001624 (+-0.0002033) q^-52 - 0.000411 (+-0.0002028) q^-53 + 7.375e-005 (+-0.0002031) q^-54 + 0.000367 (+-0.0002031) q^-55 - 7.327e-005 (+-0.0002033) q^-56 - 0.0001714 (+-0.000203) q^-57 + 0.0001048 (+-0.000203) q^-58 + 4.23e-005 (+-0.0002029) q^-59 - 8.813e-005 (+-0.0002028) q^-60 - 9.803e-005 (+-0.000203) q^-61 + 5.98e-005 (+-0.0002028) q^-62 + 0.0001669 (+-0.0002026) q^-63 - 7.177e-005 (+-0.0002027) q^-64 - 8.015e-005 (+-0.0002029) q^-65 - 0.0001246 (+-0.0002029) q^-66 + 7.436e-005 (+-0.0002028) q^-67 + 0.0002287 (+-0.0002029) q^-68 + 9.957e-005 (+-0.0002029) q^-69 - 0.000486 (+-0.0002029) q^-70 + 0.0002124 (+-0.0002033) q^-71 - 2.693e-005 (+-0.0002034) q^-72 + 0.0001537 (+-0.0002032) q^-73 - 0.0001407 (+-0.0002037) q^-74 + 6.886e-005 (+-0.000204) q^-75 - 0.0001936 (+-0.0002039) q^-76 + 0.0001974 (+-0.000204) q^-77 + 0.0001522 (+-0.0002039) q^-78 - 0.0002276 (+-0.0002041) q^-79 + 0.0001114 (+-0.0002044) q^-80 - 0.0002786 (+-0.0002044) q^-81 + 0.0002811 (+-0.0002044) q^-82 + 0.000126 (+-0.0002045) q^-83 - 0.0001947 (+-0.0002042) q^-84 + 6.967e-005 (+-0.000204) q^-85 - 0.0002672 (+-0.0002039) q^-86 + 8.833e-005 (+-0.000204) q^-87 + 0.0002265 (+-0.0002038) q^-88 - 5.079e-005 (+-0.0002036) q^-89 - 0.0001017 (+-0.0002035) q^-90 + 0.0001612 (+-0.0002038) q^-91 - 0.000469 (+-0.0002039) q^-92 + 0.000494 (+-0.0002045) q^-93 - 4.822e-005 (+-0.000205) q^-94 - 0.0001834 (+-0.0002052) q^-95 + 0.0002325 (+-0.0002054) q^-96 - 0.0002031 (+-0.0002055) q^-97 + 0.0002008 (+-0.0002056) q^-98 - 0.0001175 (+-0.0002053) q^-99 - 0.0002166 (+-0.0002049) q^-100 + 0.0002059 (+-0.0002047) q^-101 - 8.247e-005 (+-0.0002045) q^-102 - 3.466e-005 (+-0.0002046) q^-103 + 0.0002856 (+-0.0002046) q^-104 - 5.292e-005 (+-0.0002047) q^-105 - 8.203e-005 (+-0.0002043) q^-106 - 0.0002191 (+-0.0002043) q^-107 + 0.0002472 (+-0.0002041) q^-108 - 4.655e-006 (+-0.0002043) q^-109 - 0.000134 (+-0.0002045) q^-110 + 1.189e-005 (+-0.0002043) q^-111 + 0.000261 (+-0.0002044) q^-112 - 0.0002655 (+-0.0002043) q^-113 - 1.396e-005 (+-0.0002041) q^-114 - 7.567e-005 (+-0.000204) q^-115 + 0.0003891 (+-0.000204) q^-116 - 0.0005586 (+-0.000204) q^-117 + 0.0002882 (+-0.0002044) q^-118 + 0.000299 (+-0.0002045) q^-119 - 0.0001259 (+-0.0002045) q^-120 - 0.0003457 (+-0.0002042) q^-121 + 0.000328 (+-0.0002039) q^-122 - 5.006e-005 (+-0.000204) q^-123 - 0.0001417 (+-0.000204) q^-124 - 4.714e-005 (+-0.0002042) q^-125 - 4.938e-005 (+-0.0002043) q^-126 + 0.0002398 (+-0.0002044) q^-127 - 1.793e-005 (+-0.0002045) q^-128 + 7.279e-005 (+-0.0002048) q^-129 - 6.712e-005 (+-0.0002051) q^-130 - 0.0001527 (+-0.0002053) q^-131 + 2.392e-005 (+-0.0002055) q^-132 + 7.724e-006 (+-0.0002053) q^-133 + 2.055e-005 (+-0.0002056) q^-134 + 1.809e-005 (+-0.0002058) q^-135 + 5.163e-005 (+-0.0002053) q^-136 + 0.0001225 (+-0.0002044) q^-137 - 6.953e-005 (+-0.0002031) q^-138 - 0.000116 (+-0.0002026) q^-139 + 9.253e-005 (+-0.0002024) q^-140 - 0.0002637 (+-0.0002024) q^-141 - 9.198e-005 (+-0.0002023) q^-142 + 0.0004017 (+-0.0002018) q^-143 - 0.0001581 (+-0.0002017) q^-144 + 0.0002512 (+-0.0002016) q^-145 - 0.0001234 (+-0.0002017) q^-146 + 0.0001139 (+-0.0002018) q^-147 - 0.0003676 (+-0.000202) q^-148 + 0.0001383 (+-0.0002021) q^-149 + 0.0001105 (+-0.0002018) q^-150 - 0.0003016 (+-0.0002021) q^-151 + 0.000134 (+-0.0002024) q^-152 + 9.413e-005 (+-0.0002023) q^-153 + 0.0002921 (+-0.0002021) q^-154 - 0.0004782 (+-0.0002023) q^-155 + 0.0002887 (+-0.0002026) q^-156 + 3.755e-005 (+-0.0002028) q^-157 - 0.0005377 (+-0.0002027) q^-158 + 0.0004803 (+-0.0002031) q^-159 - 0.0001413 (+-0.0002033) q^-160 + 0.0003608 (+-0.0002028) q^-161 - 0.0003 (+-0.0002028) q^-162 - 7.927e-005 (+-0.0002024) q^-163 - 8.697e-005 (+-0.0002023) q^-164 + 0.0002762 (+-0.0002022) q^-165 - 0.0002588 (+-0.0002023) q^-166 + 4.215e-005 (+-0.0002021) q^-167 + 0.000241 (+-0.0002021) q^-168 - 5.819e-006 (+-0.0002022) q^-169 - 0.0002221 (+-0.000203) q^-170 + 0.0001669 (+-0.000203) q^-171 - 0.0002542 (+-0.0002026) q^-172 + 0.0002735 (+-0.0002028) q^-173 - 0.0002084 (+-0.0002031) q^-174 - 3.874e-005 (+-0.0002029) q^-175 + 0.00034 (+-0.0002025) q^-176 - 0.0001979 (+-0.0002023) q^-177 + 1.411e-005 (+-0.0002021) q^-178 - 0.0001296 (+-0.0002017) q^-179 + 0.0002975 (+-0.0002014) q^-180 - 0.0002406 (+-0.0002013) q^-181 - 8.3e-005 (+-0.0002011) q^-182 + 8.17e-005 (+-0.0002014) q^-183 + 0.0002837 (+-0.0002015) q^-184 - 0.000348 (+-0.0002015) q^-185 + 0.0001695 (+-0.0002016) q^-186 + 0.000173 (+-0.0002017) q^-187 - 0.0001973 (+-0.0002017) q^-188 - 0.00021 (+-0.0002015) q^-189 + 0.0002023 (+-0.0002016) q^-190 - 3.335e-005 (+-0.0002017) q^-191 - 2.329e-005 (+-0.0002012) q^-192 + 0.0001621 (+-0.0002011) q^-193 + 9.605e-005 (+-0.0002015) q^-194 - 0.0001911 (+-0.0002016) q^-195 - 0.0002367 (+-0.0002016) q^-196 + 0.0001235 (+-0.0002015) q^-197 + 0.0001405 (+-0.0002017) q^-198 - 7.979e-006 (+-0.0002018) q^-199 - 9.915e-005 (+-0.0002018) q^-200 + 0.000265 (+-0.0002018) q^-201 - 0.0001006 (+-0.000202) q^-202 - 0.0003304 (+-0.000202) q^-203 + 0.0003661 (+-0.0002024) q^-204 - 6.182e-005 (+-0.0002027) q^-205 + 7.707e-005 (+-0.0002026) q^-206 - 0.0001881 (+-0.0002025) q^-207 + 2.184e-005 (+-0.0002024) q^-208 - 0.0001034 (+-0.0002026) q^-209 + 0.0001783 (+-0.0002025) q^-210 + 4.285e-005 (+-0.0002024) q^-211 - 0.0001973 (+-0.0002023) q^-212 + 0.0001013 (+-0.0002026) q^-213 + 2.819e-005 (+-0.0002025) q^-214 + 9.38e-005 (+-0.0002023) q^-215 - 0.0002711 (+-0.0002024) q^-216 + 1.567e-005 (+-0.0002024) q^-217 + 0.0003579 (+-0.0002027) q^-218 - 5.861e-005 (+-0.0002028) q^-219 - 0.000128 (+-0.0002027) q^-220 + 1.537e-006 (+-0.0002027) q^-221 - 0.0002953 (+-0.0002026) q^-222 + 0.0002024 (+-0.0002027) q^-223 + 0.0001246 (+-0.0002023) q^-224 + 2.548e-005 (+-0.0002026) q^-225 - 5.373e-005 (+-0.0002031) q^-226 - 0.0002167 (+-0.000203) q^-227 + 0.0001417 (+-0.0002026) q^-228 + 0.0001011 (+-0.0002027) q^-229 - 5.87e-005 (+-0.0002027) q^-230 - 0.0002068 (+-0.0002029) q^-231 + 0.0003859 (+-0.0002029) q^-232 - 4.903e-008 (+-0.0002031) q^-233 - 0.0002476 (+-0.0002032) q^-234 - 5.471e-005 (+-0.0002034) q^-235 + 0.0001339 (+-0.0002027) q^-236 - 0.000167 (+-0.0002028) q^-237 + 0.0002671 (+-0.0002028) q^-238 + 2.515e-005 (+-0.0002028) q^-239 - 0.0002207 (+-0.0002028) q^-240 - 3.409e-006 (+-0.0002029) q^-241 + 3.191e-005 (+-0.0002032) q^-242 + 7.233e-005 (+-0.0002033) q^-243 - 6.823e-005 (+-0.0002032) q^-244 + 1.431e-005 (+-0.0002033) q^-245 + 0.0002217 (+-0.0002031) q^-246 - 0.0002263 (+-0.0002034) q^-247 + 2.189e-005 (+-0.0002034) q^-248 - 0.0002019 (+-0.0002034) q^-249 + 0.0002219 (+-0.0002035) q^-250 - 2.812e-005 (+-0.0002033) q^-251 + 0.000186 (+-0.0002031) q^-252 - 0.0001367 (+-0.0002026) q^-253 + 7.184e-005 (+-0.0002027) q^-254 - 0.0002951 (+-0.0002023) q^-255 - 6.683e-007 (+-0.0002025) q^-256 + 0.0004192 (+-0.0002026) q^-257 - 0.0002104 (+-0.0002028) q^-258 + 0.0001105 (+-0.0002031) q^-259 - 0.0002016 (+-0.0002031) q^-260 + 3.354e-005 (+-0.0002034) q^-261 + 1.751e-005 (+-0.0002032) q^-262 + 6.787e-005 (+-0.0002032) q^-263 - 0.0001056 (+-0.0002032) q^-264 + 9.431e-005 (+-0.0002032) q^-265 - 9.171e-005 (+-0.0002032) q^-266 + 0.0001023 (+-0.0002029) q^-267 - 0.0002436 (+-0.0002031) q^-268 + 0.0005213 (+-0.0002037) q^-269 - 0.0004692 (+-0.0002041) q^-270 + 0.0002733 (+-0.0002042) q^-271 - 0.0001253 (+-0.0002044) q^-272 + 0.00013 (+-0.0002048) q^-273 - 0.000394 (+-0.0002048) q^-274 + 0.0004565 (+-0.0002045) q^-275 - 0.0003411 (+-0.0002045) q^-276 + 0.0001255 (+-0.0002047) q^-277 + 0.0001511 (+-0.0002044) q^-278 - 1.477e-005 (+-0.0002045) q^-279 - 0.0001493 (+-0.0002048) q^-280 - 0.0001323 (+-0.000205) q^-281 + 0.0001141 (+-0.0002052) q^-282 + 9.16e-005 (+-0.0002051) q^-283 + 5.054e-005 (+-0.0002052) q^-284 - 0.0001217 (+-0.0002052) q^-285 + 0.0001156 (+-0.0002049) q^-286 - 8.817e-005 (+-0.0002046) q^-287 + 7.353e-005 (+-0.0002046) q^-288 - 0.0001537 (+-0.0002042) q^-289 + 0.0001985 (+-0.0002037) q^-290 - 0.000225 (+-0.0002032) q^-291 + 0.0001379 (+-0.0002032) q^-292 + 6.095e-005 (+-0.0002031) q^-293 - 0.0001269 (+-0.0002032) q^-294 - 1.644e-006 (+-0.0002029) q^-295 + 0.0001868 (+-0.0002028) q^-296 - 0.000156 (+-0.0002027) q^-297 - 0.000295 (+-0.0002028) q^-298 + 0.0005284 (+-0.0002031) q^-299 - 0.0002074 (+-0.0002036) q^-300 - 0.0001429 (+-0.0002035) q^-301 + 0.0002459 (+-0.0002035) q^-302 - 0.0002145 (+-0.0002036) q^-303 + 0.0001907 (+-0.0002037) q^-304 - 1.454e-005 (+-0.0002034) q^-305 + 3.307e-005 (+-0.0002033) q^-306 - 0.000325 (+-0.0002032) q^-307 + 0.0001893 (+-0.0002032) q^-308 + 0.0001204 (+-0.0002029) q^-309 - 5.734e-005 (+-0.0002029) q^-310 - 0.0001134 (+-0.000203) q^-311 + 7.478e-005 (+-0.0002031) q^-312 - 9.543e-005 (+-0.0002029) q^-313 + 4.739e-005 (+-0.0002028) q^-314 + 2.977e-005 (+-0.0002027) q^-315 + 0.0002462 (+-0.0002028) q^-316 - 0.0003023 (+-0.0002029) q^-317 + 0.0001527 (+-0.0002031) q^-318 - 0.0002116 (+-0.0002026) q^-319 + 0.0002145 (+-0.0002024) q^-320 - 0.0001063 (+-0.0002025) q^-321 + 0.0001022 (+-0.0002026) q^-322 + 5.677e-006 (+-0.0002025) q^-323 - 0.0003091 (+-0.0002023) q^-324 + 0.0003116 (+-0.0002024) q^-325 - 2.73e-006 (+-0.0002023) q^-326 - 8.762e-005 (+-0.000202) q^-327 - 0.0001405 (+-0.0002014) q^-328 + 0.0003136 (+-0.0002013) q^-329 - 0.0001482 (+-0.0002014) q^-330 + 5.003e-005 (+-0.0002013) q^-331 - 0.0003723 (+-0.0002012) q^-332 + 0.0002482 (+-0.0002014) q^-333 + 0.0002739 (+-0.0002015) q^-334 - 0.0003167 (+-0.000202) q^-335 + 0.0002649 (+-0.0002021) q^-336 - 5.634e-005 (+-0.0002021) q^-337 - 9.198e-005 (+-0.0002021) q^-338 - 0.0001566 (+-0.000202) q^-339 - 8.929e-005 (+-0.0002017) q^-340 + 0.0003454 (+-0.0002014) q^-341 - 0.0001486 (+-0.0002015) q^-342 + 0.0001125 (+-0.0002016) q^-343 - 1.026e-005 (+-0.0002016) q^-344 - 2.472e-005 (+-0.0002011) q^-345 - 0.0001188 (+-0.000201) q^-346 - 5.552e-006 (+-0.0002012) q^-347 + 9.091e-005 (+-0.0002013) q^-348 + 0.0001115 (+-0.0002017) q^-349 - 0.0001342 (+-0.0002017) q^-350 - 2.132e-005 (+-0.0002017) q^-351 - 3.066e-005 (+-0.0002016) q^-352 + 0.0002789 (+-0.0002016) q^-353 - 0.0001873 (+-0.000202) q^-354 - 0.0002537 (+-0.0002019) q^-355 + 0.0003074 (+-0.0002017) q^-356 - 6.921e-005 (+-0.0002019) q^-357 - 0.0001059 (+-0.0002018) q^-358 + 0.000287 (+-0.0002019) q^-359 - 0.0001756 (+-0.0002024) q^-360 - 4.064e-005 (+-0.0002024) q^-361 - 2.153e-005 (+-0.0002027) q^-362 - 6.93e-005 (+-0.0002029) q^-363 + 0.000189 (+-0.0002028) q^-364 - 9.683e-005 (+-0.0002029) q^-365 + 0.0001177 (+-0.0002029) q^-366 - 0.0001127 (+-0.000203) q^-367 + 1.547e-005 (+-0.0002032) q^-368 + 4.004e-005 (+-0.0002032) q^-369 - 0.000111 (+-0.0002032) q^-370 + 6.675e-006 (+-0.000203) q^-371 + 0.0001872 (+-0.0002029) q^-372 - 0.0001881 (+-0.0002027) q^-373 + 8.09e-005 (+-0.0002019) q^-374 - 0.0001101 (+-0.0002016) q^-375 + 0.0002807 (+-0.000197) q^-376 - 0.000184 (+-0.0001002) q^-377 B2(q) = 0.01072 (+-0.01228) q^-5 - 0.006709 (+-0.01303) q^-6 - 0.03632 (+-0.01304) q^-7 + 0.00679 (+-0.01316) q^-8 - 0.01614 (+-0.01323) q^-9 - 0.001751 (+-0.01324) q^ -10 + 0.0012 (+-0.01315) q^-11 + 0.009586 (+-0.01307) q^-12 - 0.01636 (+-0.01308) q^-13 + 0.008087 (+-0.01239) q^-14 Estimated using ARX from data set exp2ze1800 Loss function 2.08146e-005 and FPE 2.86419e-005 Sampling interval: 1 Kiểm chứng mô hình Ta kiểm chứng mô hình thu được bằng 1800 mẫu đầu tiên của bộ dữ liệu EXP2. Đối tượng exp2zeval được tạo như dưới đây: exp2valin1=exp2fic8201pv(1:1800,1); exp2valin2=exp2fic8252pv(1:1800,1); exp2valin= [exp2valin1, exp2val2]; ts=1; exp2zeval=iddata(exp2valout,exp2valin,ts); Kiểm chứng bằng exp2zeval ta thu được kết quả là fit 58.7% x0=arx4exp2zeval=findstates(exp2arx4,exp2zeval); figure; compare(exp2zeval,exp2arx4,’initialstate’,x0arx4exp2zeval); title(‘exp2arx4=arx(exp2ze1800,na,20,nb,[350 10],nk,[28 5])’; Hình 5.3.3.12 Kiểm chứng mô hình áp suất hơi quá nhiệt Mô hình cho nhiệt độ hơi quá nhiệt Nhận dạng ảnh hưởng của đầu vào vào (FIC8201.PV, FIC8252.PV, FI8253.PV) đến nhiệt độ của hơi quá nhiệt đầu ra (TIC2853.PV): Ta dùng dữ liệu thu thập như mô tả ở mục 5.2.1, tạm gọi là bộ dữ liệu EXP1. Với bộ dữ liệu này ta sẽ xem xét ảnh hưởng của các biến ngõ vào tác động đến áp suất hơi ở ngõ ra. Dữ liệu dùng để nhận dạng là 3200 mẫu từ 1800 đến 5000. Ta sử dụng mô hình ARX cho hai đầu vào với các tham số như sau: Đầu vào FIC8201.PV: na = 80; nb =40; nk = 13; Đầu vào FIC8252.PV: na = 80; nb =60; nk = 120; Đầu vào FI8253.PV : na = 80; nb = 40; nk = 100; exp1arx1=arx(exp1ze1800,'na',80,'nb',[40 60 40],'nk',[13 120 100]); trong đó: exp1ze1800 là đối tượng iddata dùng để nhận dạng: identin1=exp1fic8201pv(1800:5000,1); identin2=exp1fic8252pv(1800:5000,1); identin3=exp1fi8253pv(1800:5000,1); ts=1; identin=[identin1,identin2,identin3]; identout=exp1tic8253pv(1800:5000,1); exp1ze1800=iddata(identout,identin,ts); Kết quả mô phỏng cho thấy đạt được fit 81.7% so với dữ liệu gốc dùng để nhận dạng. Hình 5.3.3.21 Kết quả nhận dạng mô hình cho nhiệt độ hơi quá nhiệt Chi tiết tham số mô hình exp1arx1 thu được như dưới đây: Discrete-time IDPOLY model: A(q)y(t) = B(q)u(t) + e(t) A(q) = 1 - 0.6234 (+-0.0189) q^-1 - 0.1391 (+-0.02226) q^-2 - 0.06907 (+-0.02239) q^-3 - 0.05128 (+-0.02244) q^-4 - 0.01625 (+-0.02248) q^-5 + 0.0001503 (+-0.02249) q^-6 - 0.03364 (+-0.02249) q^-7 - 0.05056 (+-0.02248) q^-8 + 0.01017 (+-0.02249) q^-9 - 0.00974 (+-0.02248) q^-10 - 0.02876 (+-0.02244) q^-11 + 0.04513 (+-0.02243) q^ -12 - 0.01145 (+-0.02245) q^-13 - 0.05459 (+-0.02244) q^-14 - 0.009443 (+-0.02245) q^-15 - 0.01022 (+-0.02245) q^-16 - 0.01683 (+-0.02245) q^-17 - 0.005387 (+-0.02245) q^-18 + 0.01623 (+-0.02242) q^-19 - 0.01539 (+-0.0224) q^-20 + 0.01845 (+-0.02241) q^-21 + 0.02076 (+-0.02242) q^ -22 - 0.01267 (+-0.02242) q^-23 - 0.03725 (+-0.02244) q^-24 + 0.02343 (+-0.02245) q^-25 - 0.009224 (+-0.02248) q^-26 + 0.02055 (+-0.0225) q^-27 + 0.0237 (+-0.0225) q^-28 - 0.01817 (+-0.02251) q^-29 + 0.00324 (+-0.02251) q^ -30 + 0.01606 (+-0.02251) q^-31 - 0.01891 (+-0.02251) q^-32 - 0.004993 (+-0.02255) q^-33 + 0.05587 (+-0.02255) q^-34 - 0.0318 (+-0.02258) q^-35 + 0.007986 (+-0.02259) q^ -36 - 0.001972 (+-0.02259) q^-37 + 0.01155 (+-0.0226) q^-38 - 0.01836 (+-0.02262) q^-39 + 0.02103 (+-0.02262) q^ -40 - 0.04473 (+-0.02263) q^-41 - 0.001547 (+-0.02264) q^-42 - 0.005079 (+-0.02262) q^-43 + 0.01396 (+-0.02261) q^-44 - 0.001319 (+-0.02259) q^-45 - 0.001179 (+-0.02258) q^-46 + 0.0126 (+-0.02258) q^-47 + 0.03713 (+-0.02259) q^-48 - 0.03724 (+-0.0226) q^-49 - 0.0129 (+-0.02262) q^-50 - 0.004942 (+-0.02261) q^-51 + 0.02342 (+-0.02261) q^-52 + 0.01272 (+-0.0226) q^-53 - 0.006041 (+-0.02259) q^ -54 + 0.02767 (+-0.02255) q^-55 + 0.0127 (+-0.02256) q^-56 + 0.01118 (+-0.02254) q^-57 - 0.0524 (+-0.02254) q^-58 + 0.02839 (+-0.02256) q^-59 - 0.0193 (+-0.02252) q^-60 + 0.004036 (+-0.02251) q^-61 + 0.03385 (+-0.02253) q^-62 - 0.03156 (+-0.02249) q^-63 + 0.01597 (+-0.02248) q^ -64 + 0.03662 (+-0.02247) q^-65 - 0.014 (+-0.02246) q^-66 + 0.01416 (+-0.02244) q^-67 + 0.01498 (+-0.02244) q^ -68 + 0.01632 (+-0.02242) q^-69 - 0.04023 (+-0.0224) q^-70 + 0.01665 (+-0.02242) q^-71 + 0.002745 (+-0.02241) q^-72 - 0.03293 (+-0.02239) q^-73 + 0.02199 (+-0.02238) q^ -74 + 0.005615 (+-0.02241) q^-75 - 0.03471 (+-0.0224) q^-76 + 0.009161 (+-0.02235) q^-77 - 0.01116 (+-0.02229) q^-78 - 0.02597 (+-0.02214) q^-79 + 0.01804 (+-0.01872) q^-80 B1(q) = -0.0005718 (+-0.0008468) q^-13 + 0.0005214 (+-0.001388) q^-14 + 0.001048 (+-0.001391) q^-15 - 0.0003264 (+-0.001394) q^-16 - 0.002521 (+-0.001398) q^-17 + 0.002182 (+-0.0014) q^-18 - 0.0001097 (+-0.001401) q^-19 - 7.786e-005 (+-0.0014) q^-20 - 0.001368 (+-0.001402) q^-21 + 0.00121 (+-0.001401) q^-22 - 0.001047 (+-0.0014) q^-23 + 0.0006537 (+-0.001401) q^-24 - 0.0001978 (+-0.001401) q^-25 + 0.001363 (+-0.0014) q^-26 + 0.001801 (+-0.001401) q^-27 - 0.002232 (+-0.001401) q^-28 - 0.0003174 (+-0.001402) q^-29 - 0.0008843 (+-0.001401) q^-30 + 0.001184 (+-0.0014) q^-31 + 0.002365 (+-0.0014) q^ -32 - 0.001956 (+-0.001398) q^-33 - 0.001623 (+-0.001398) q^-34 - 0.000301 (+-0.001398) q^-35 + 0.0009339 (+-0.001398) q^-36 + 0.001703 (+-0.001399) q^-37 - 0.001232 (+-0.001399) q^-38 + 0.001675 (+-0.001399) q^-39 - 0.0006026 (+-0.001401) q^-40 - 0.003323 (+-0.001401) q^-41 + 0.003212 (+-0.001402) q^-42 - 0.003037 (+-0.001404) q^-43 + 0.002568 (+-0.001404) q^-44 + 0.000592 (+-0.001405) q^-45 - 0.001329 (+-0.001406) q^-46 + 0.0001649 (+-0.001407) q^-47 - 0.0006726 (+-0.001406) q^-48 + 0.001321 (+-0.001406) q^-49 - 0.0001705 (+-0.001403) q^-50 - 0.000923 (+-0.001399) q^-51 + 0.0005633 (+-0.0008543) q^-52 B2(q) = -0.002227 (+-0.02283) q^-120 + 0.02215 (+-0.03854) q^-121 - 0.03711 (+-0.04067) q^-122 + 0.01365 (+-0.04076) q^-123 + 0.003857 (+-0.04077) q^-124 - 0.03922 (+-0.04078) q^-125 + 0.09848 (+-0.04082) q^-126 - 0.09458 (+-0.04086) q^-127 + 0.006921 (+-0.0409) q^-128 + 0.02949 (+-0.04091) q^-129 + 0.0009033 (+-0.04089) q^-130 - 0.02478 (+-0.0409) q^-131 + 0.004126 (+-0.04089) q^-132 + 0.04904 (+-0.04089) q^-133 - 0.07733 (+-0.04088) q^-134 + 0.075 (+-0.04091) q^-135 - 0.09261 (+-0.04088) q^-136 + 0.07043 (+-0.04088) q^-137 - 0.01855 (+-0.04088) q^-138 - 0.01398 (+-0.04089) q^-139 + 0.01516 (+-0.0408) q^-140 - 0.04019 (+-0.04088) q^ -141 + 0.03518 (+-0.04093) q^-142 - 0.01143 (+-0.04097) q^-143 + 0.04564 (+-0.04096) q^-144 - 0.07514 (+-0.04091) q^-145 + 0.05715 (+-0.04091) q^-146 - 0.04097 (+-0.04093) q^-147 - 0.004685 (+-0.04096) q^-148 + 0.03356 (+-0.04097) q^-149 - 0.06952 (+-0.04097) q^-150 + 0.04506 (+-0.04098) q^-151 - 0.02941 (+-0.04099) q^-152 + 0.01384 (+-0.041) q^-153 - 0.008859 (+-0.04101) q^-154 + 0.01723 (+-0.04101) q^-155 - 0.007329 (+-0.04095) q^-156 - 0.02722 (+-0.04093) q^-157 + 0.004082 (+-0.04088) q^-158 - 0.001597 (+-0.04076) q^-159 + 0.03898 (+-0.04073) q^-160 - 0.06247 (+-0.0407) q^ -161 + 0.03738 (+-0.04073) q^-162 + 0.01267 (+-0.04075) q^-163 - 0.04468 (+-0.04076) q^-164 + 0.02265 (+-0.04079) q^-165 + 0.001965 (+-0.0408) q^-166 + 0.02648 (+-0.04078) q^-167 - 0.0707 (+-0.0408) q^-168 + 0.06369 (+-0.04082) q^-169 - 0.06369 (+-0.04089) q^-170 + 0.04561 (+-0.04092) q^-171 - 0.0274 (+-0.04092) q^-172 - 0.007478 (+-0.0409) q^ -173 + 0.004284 (+-0.04081) q^-174 - 0.005582 (+-0.04068) q^-175 + 0.01725 (+-0.04066) q^-176 - 0.01907 (+-0.04064) q^-177 + 0.003097 (+-0.03837) q^-178 + 0.003832 (+-0.02252) q^-179 B3(q) = -4.832e-005 (+-0.0002534) q^-100 + 6.751e-005 (+-0.0005678) q^-101 + 0.0001384 (+-0.0006234) q^-102 - 0.0002287 (+-0.0006237) q^-103 + 0.0003533 (+-0.0006238) q^-104 - 0.0001349 (+-0.000624) q^-105 - 0.0003225 (+-0.0006237) q^-106 + 0.0003035 (+-0.0006234) q^-107 - 0.0004077 (+-0.0006238) q^-108 + 0.0003322 (+-0.0006242) q^-109 + 0.0002731 (+-0.0006245) q^-110 - 0.0006562 (+-0.0006243) q^-111 + 0.0007732 (+-0.0006241) q^-112 - 0.0007247 (+-0.0006248) q^-113 - 0.0001059 (+-0.0006245) q^-114 + 0.0003616 (+-0.000624) q^-115 + 0.0002994 (+-0.0006232) q^-116 + 2.551e-006 (+-0.0006226) q^-117 - 0.0007397 (+-0.0006228) q^-118 + 0.001112 (+-0.0006239) q^-119 - 0.001455 (+-0.0006255) q^-120 + 0.001146 (+-0.0006268) q^-121 + 8.601e-005 (+-0.0006277) q^-122 - 0.0007208 (+-0.0006281) q^-123 - 8.435e-005 (+-0.0006285) q^-124 + 0.001039 (+-0.0006285) q^-125 - 0.000963 (+-0.0006286) q^-126 + 7.435e-005 (+-0.0006285) q^-127 + 0.0003742 (+-0.0006285) q^-128 - 0.0001663 (+-0.0006276) q^-129 + 5.287e-005 (+-0.0006268) q^-130 + 0.0002385 (+-0.0006261) q^-131 - 0.0006587 (+-0.0006254) q^-132 + 0.0003015 (+-0.0006252) q^-133 + 0.0005478 (+-0.0006242) q^-134 - 0.001066 (+-0.0006233) q^-135 + 0.0009967 (+-0.0006232) q^-136 - 0.0003027 (+-0.0006232) q^-137 + 1.394e-005 (+-0.0005704) q^-138 - 0.000106 (+-0.0002565) q^-139 Estimated using ARX from data set exp1ze1800 Loss function 0.00201271 and FPE 0.00230979 Sampling interval: 1 Ta kiểm chứng mô hình thu được Mô hình exp1arx1 được kiểm chứng bằng bộ dữ liệu EXP1 với số mẫu từ 1 đến 1800. Đối tượng exp1zeval dùng để kiểm chứng (valid) mô hình identin1=exp1fic8201pv(1:1800,1); identin2=exp1fic8252pv(1:1800,1); identin3=exp1fi8253pv(1:1800,1); ts=1; identin=[identin1,identin2,identin3]; identout=exp1tic8253pv(1:1800,1); exp1zeval=iddata(identout,identin,ts); Kiểm chứng mô hình x0=findstates(exp1arx1,exp1zeval); figure; compare(exp1zeval,exp1arx1,'initialstate',x0); Kết quả thu được fit 67.4% Hình 5.3.3.22 Kiểm chứng mô hình nhiệt độ hơi quá nhiệt Kết luận Về công cụ System Identification Toolbox Công cụ System Identification Toolbox là công cụ rất mạnh và đa năng, có khả năng hỗ trợ mạnh mẽ cho việc nhận dạng MISO, MIMO. Tuy nhiên việc tạo được mô hình có chất lượng tốt không chỉ phụ thuộc vào kỹ năng sử dụng thành thạo công cụ này mà còn tùy thuộc rất nhiều kinh nghiệm của người thực hiện nhận dạng. Mặc dù các hàm viết sẵn hỗ trợ rất tốt cho công việc nhận dạng, như lựa chọn bậc của mô hình (selstruc), dự đoán trễ của đối tượng (delayest)…, tuy nhiên trong một số trường hợp (như đặc tính động học của hệ thống quá chậm so với chu kỳ lấy mẫu chẳng hạn) kết quả mà các hàm này trả về không hẳn đã chính xác mà nhiều khi còn sai lệch rất nhiều. Trong tình huống như thế này việc xác định bậc và thời trễ phụ thuộc vào kinh nghiệm và kiến thức về quá trình của người thực hiện nhận dạng. Về chất lượng mô hình nhận được Chất lượng mô hình nhận được chỉ ở mức tương đối (từ 58.7 % đến 81.7%). Tuy nhiên ta cũng có thể chấp nhận kết quả trên vì tính chất phi tuyến mạnh của lò hơi. Bên cạnh đấy, ảnh hưởng đến chất lượng của mô hình còn nhiều yếu tố khác mà ta không thể loại bỏ hết được. Cụ thể: Chất lượng của quá trình cháy không ổn định sẽ làm cho tỉ lệ năng lượng nhiệt/lưu lượng nhiên liệu sẽ không phải là hằng số không đổi => năng lượng của hơi nước quá nhiệt sẽ thay đổi (mặc dù lưu lượng nhiên liệu và nước làm mát lúc đấy có thể vẫn là hằng số) dẫn đến sự thay đổi ở nhiệt độ hoặc áp suất đầu ra (trong khi các yếu tố đầu vào FIC8252.PV, FIC8201.PV, FI8253.PV không đổi). Mặc dù việc nhận dạng được thực hiện theo phương pháp nhận dạng trực tiếp, tuy nhiên khi lò hơi đang vận hành, ta không thể can thiệp hoàn toàn vào hệ thống điều khiển, do vậy một số sự thay đổi bên trong của hệ thống điều khiển có thể làm ngõ ra cũng thay đổi mặc dù các đầu vào không thay đổi. Sự tồn tại không thể loại bỏ được của nhiễu. Đối với nhiễu tải, ta có thể có khả năng đánh giá được, nhưng đối với nhiễu ngẫu nhiên (như nhiễu do trường điện từ trong môi trường gây lên thiết bị đo hoặc nhiễu do bản thân thiết bị đo gây ra như nhiễu loạn áp suất của tấm orrifice trong thiết bị đo lưu lượng) thì rất khó để đánh giá hoặc triệt tiêu được. Hướng phát triển và nghiên cứu của đề tài: Đề tài nghiên cứu đã xác định mô hình và đặc tính động học của lò hơi 10B8001 trong nhà máy Đạm Phú Mỹ. Từ mối quan hệ được xác định giữa các ngõ vào nhiên liệu FI8201, nước làm mát FI2852 với các ngõ ra áp suất PI4048, nhiệt độ hơi quá nhiệt TI8253, ta có thể thiết lập sách lược điều khiển đa biến để điều khiển các đại lượng ngõ ra với mong muốn chất lượng tốt hơn. Một giải pháp khả dĩ để thực hiện giả định trên là ta vẫn duy trì hệ thống điều khiển SISO hiện tại và xây dựng một máy tính trạm (workstation) trong hệ thống DCS, máy trạm này sẽ thu thập các thông tin vào ra và so sánh với ngõ ra dự báo của mô hình. Từ sai lệch giữa ngõ ra thu thập và ngõ ra dự báo của mô hình và thuật giải điều khiển sẽ đưa ra các chỉnh định đối với các đầu vào. Các thông tin này sẽ được đưa vào các khối điều khiển ngõ vào trên DCS với vai trò một giá trị bù (bias), điều này sẽ làm thay đổi biến ngõ vào và dẫn đến thay đổi mong muốn ở ngõ ra. Bên cạnh đấy, như đã nêu trong mục 5.1.1, trong khuôn khổ luận văn này mô hình thu được chỉ mô tả mối quan hệ mối quan hệ giữa các ngõ vào nhiên liệu FI8201, nước làm mát FI2852 với các ngõ ra áp suất, nhiệt độ hơi quá nhiệt. Do vậy để thiết lập một mô hình đầy đủ cho lò hơi ta còn phải thiết lập thêm mô hình cho các vòng điều khiển mức nước và quá trình cháy trong buồng lửa. Sau khi có được mô hình động học đầy đủ thì ta có thể can thiệp một cách đầy đủ và hợp lý hơn. Nếu yêu cầu một chất lượng mô hình cao hơn, ta có thể xem xét đến phương pháp nhận dạng phi tuyến (nhưng vẫn sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu) xây dựng một mô hình phi tuyến quanh điểm làm việc cho đối tượng với mong muốn có thể tạo ra một mô hình phản ảnh trung thực hơn động học của đối tượng so với mô hình kết quả thu được từ luận văn này. Lĩnh vực nhận dạng quá trình là một lĩnh vực mới và hiện vẫn đang được nghiên cứu và phát triển. Bằng việc nghiên cứu nhận dạng mô hình động học cho lò hơi phụ trợ 10-B-8001 đang được sử dụng tại nhà máy Đạm Phú Mỹ (khu công nghiệp Phú Mỹ 1, huyện Tân Thành, tỉnh Bà rịa - Vũng tàu), người viết cảm nhận sâu sắc sự khó khăn trong lĩnh vực nhận dạng quá trình, đồng thời cũng cảm thấy những kiến thức thu nhận được từ việc thực hiện luận văn này sẽ là nền tảng cơ bản và vững chắc cho người viết cho những nghiên cứu sau này. KẾT LUẬN Luận văn đưa ra cách tiếp cận đa biến đối với quá trình công nghiệp bằng cách thiết lập mô hình động học nhiều biến vào ra cho quá trình công nghệ theo kiểu hộp đen (Black-Box). Việc thiết lập mô hình được thực hiện dựa trên cơ sở phương pháp bình phương cực tiểu, phương pháp này đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong nhận dạng mô hình đối tượng trong nhiều lĩnh vực như kinh tế (mô hình lạm phát, mô hình chỉ số tiêu dùng…), sản xuất công nghiệp (các quá trình công nghệ),… Dựa vào phân tích quá trình công nghệ của hệ thống và cấu trúc của hệ thống điều khiển, luận văn đưa ra phương án thu thập dữ liệu của quá trình trong khi lò hơi vẫn đang được vận hành bình thường, từ đó nhận dạng hệ thống theo kiểu nhận dạng trực tiếp trong vòng kín. Mô hình nhận dạng được có thể trình bày dưới dạng một hàm tuyến tính theo các loại ARX, ARMAX hay BJ … TÀI LIỆU THAM KHẢO Hoàng Minh Sơn (2006), Cơ sở hệ thống điều khiển quá trình, NXB Bách khoa – Hà nội. Charles E. Baukal, Jr., Ph.D., P.E. (2003), Industry Burners Handbook, CRC Press (Boca Raton, FL). David Lindsley (2005), Power-plant control and instrumentation, The control of boilers and HRSG system, The Institution of Electrical Engineers, London. Lennart Ljung (1999), System Identification, Theory for user, Second Edition, Prentice Hall. Lennart Ljung (2007), System Identification Toolbox – For use with MATLAB, version 7, MATLAB User Guide, Math Works. MỤC LỤC DANH MỤC KÝ HIỆU Hệ số bức xạ nhiệt của môi trường khí Hệ số làm yếu tia bức xạ bởi môi trường khí Tổng phân áp suất của các chất khí tạo thành sau quá trình cháy [Mpa] Chiều dày hiệu quả của lớp bức xạ [m] Hệ số làm yếu bức xạ bởi môi trường buồng lửa Áp suất của các chất khí trong buồng lửa [MPa] Thể tích buồng lửa [m3] Diện tích các tường buồng lửa [m2] Hệ số bức xạ nhiệt của ngọn lửa Hệ số bức xạ nhiệt của phần ngọn lửa sáng Hệ số bức xạ nhiệt của phần ngọn lửa không sáng Hệ số xác định phần thể tích buồng lửa bị tâm ngọn lửa choán đầy Hệ số bức xạ nhiệt của buồng lửa Nhiệt độ hiệu quả trung bình của môi trường khí trong buồng lửa [K] Hệ số hiệu quả nhiệt của dàn ống lượng nhiệt trung bình được hấp thu bởi các dàn ống sinh hơi [kW/m2] Hệ số góc Hệ số bám bẩn quy ước Lượng nhiên liệu tiêu hao tính toán [kg/s] Lượng nhiệt sinh ra hữu ích trong buồng lửa Entanpi của khói ở cửa ra của buồng lửa Nhiệt độ cháy lý thuyết Hệ số giữ nhiệt Nhiệt dung trung bình của các chất khí trong khoảng nhiệt độ () [kJ/kgoK] Nhiệt độ tro Hệ số hiệu quả nhiệt trung bình của dàn ống đặt trên tường (Evaporator) là tổng nhiệt dung trung bình của sản phẩm cháy DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ARX AutoRegressive with eXternal input ARMA Autoregressive moving average ARMAX AutoRegressive Moving Average with eXternal input BJ Box-Jenkins FIR Finite Impulse Response PEM Predict Error Method QUY ƯỚC VỀ TÊN TAGNAME CỦA CÁC BIẾN QUÁ TRÌNH Ký hiệu Ý nghĩa Ký hiệu Ý nghĩa A Analyzer P Pressure C Controller T Temperature/Transmitter F Flow V Valve I Indicator PV Process value L Level CPV Calculated Process value Ví dụ: FIC8201 LÀ BỘ ĐIỀU KHIỂN VÀ HIỂN THỊ LƯU LƯỢNG CÓ SỐ CHỈ MỤC LÀ 8201. FIC8201.PV CHÍNH LÀ LƯU LƯỢNG LƯU CHẤT ĐẦU VÀO CỦA BỘ ĐIỀU KHIỂN FIC8201; THÔNG THƯỜNG FIC8201.PV CŨNG CHÍNH LÀ FI8201 HAY FIT8201 (NẾU TRANSMITTER ĐO LƯU LƯỢNG FIT8201 CHÍNH LÀ ĐẦU VÀO CỦA BỘ ĐIỀU KHIỂN FIC8201).DANH MỤC HÌNH Hình 1.41: Fire-tube boiler 8 Hình 1.42: Water-tube boiler (loại D) 8 Hình 1.43: Các loại Water-tube boiler 9 Hình 1.51: Sơ lược các thành phần của một lò hơi 10 Hình 3.2.11 Sơ đồ điều khiển mức trong bao hơi 22 Hình 3.2.21 Sơ đồ điều khiển nhiệt độ của hơi quá nhiệt 23 Hình 3.2.31 Sơ đồ điều khiển áp suất hơi quá nhiệt ngõ ra 24 Hình 3.2.41: Sơ đồ điều khiển chất lượng quá trình cháy. 26 Hình 4.2.21: Sơ đồi khối mô hình FIR 36 Hình 5.1.11: Nồng độ Ôxy tối ưu đối với từng mức tải của lò hơi. 47 Hình 5.1.12: Quá trình và các biến quá trình được sử dụng trong mô hình. 49 Hình 5.2.11 Sơ đồ khối của vòng điều khiển nhiệt độ TIC8253 51 Hình 5.2.12 Lưu lượng nhiên liệu vào buồng đốt FIC8201.PV 52 Hình 5.2.13 Lưu lượng nước làm mát (Quench water) FIC8252.PV 53 Hình 5.2.14 Lưu lượng hơi quá nhiệt FI8253.PV (tải) ra khỏi lò hơi 53 Hình 5.2.15 Giá trị áp suất hơi quá nhiệt ở ngõ ra PIC4048.PV 54 Hình 5.2.16 Giá trị nhiệt độ hơi quá nhiệt TIC8253.PV 54 Hình 5.2.21 Sơ đồ khối của vòng điều khiển áp suất PIC4048 55 Hình 5.2.22 Lưu lượng nhiên liệu vào buồng đốt FIC8201.PV 56 Hình 5.2.23 Lưu lượng nước làm mát (Quench water) FIC8252.PV 56 Hình 5.2.24 Lưu lương hơi quá nhiệt ở ngõ ra FI8253.PV 57 Hình 5.2.25 Áp suất hơi quá nhiệt PIC4048.PV 58 Hình 5.2.26 Nhiệt độ hơi quá nhiệt ở ngõ ra TIC8253.PV 58 Hình 5.3.3.11 Kết quả nhận dạng cho mô hình áp suất 64 Hình 5.3.3.12 Kiểm chứng mô hình áp suất hơi quá nhiệt 70 Hình 5.3.3.21 Kết quả nhận dạng mô hình cho nhiệt độ hơi quá nhiệt 71 Hình 5.3.3.22 Kiểm chứng mô hình nhiệt độ hơi quá nhiệt 75 PHỤ LỤC 1 BẢN VẼ LƯU ĐỒ CÔNG NGHỆ VÀ CÁC THIẾT BỊ ĐO LƯỜNG ĐIỀU KHIỂN P&ID PROCESS AND INSTRUMENT DIAGRAM PHỤ LỤC 2 CẤU TRÚC VÀ GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN LÒ HƠI ĐANG SỬ DỤNG PHỤ LỤC 3 CHƯƠNG TRÌNH MATLAB DÙNG THỰC HIỆN NHẬN DẠNG % Tao bien cho du lieu EXP1 exp1fic8201pv=exp1(:,1); exp1fic8252pv=exp1(:,2); exp1fi8253pv=exp1(:,3); exp1pic4048pv=exp1(:,4); exp1tic8253pv=exp1(:,5); %Loai bo gia tri trung binh cho cac bien exp1 fic8201pvmean=ones(5000,1)*(2855); fic8252pvmean=ones(5000,1)*3.15; tic8253pvmean=ones(5000,1)*379.5; pic4048pvmean=ones(5000,1)*38.53; fi8253pvmean=ones(5000,1)*38300; exp1fic8201pv=exp1fic8201pv-fic8201pvmean; exp1fic8252pv=exp1fic8252pv-fic8252pvmean; exp1fi8253pv=exp1fi8253pv-fi8253pvmean; exp1pic4048pv=exp1pic4048pv-pic4048pvmean; exp1tic8253pv=exp1tic8253pv-tic8253pvmean; %Tao bien cho du lieu EXP2 exp2fic8201pv=exp2(:,1); exp2fic8252pv=exp2(:,2); exp2fi8253pv=exp2(:,3); exp2pic4048pv=exp2(:,4); exp2tic8253pv=exp2(:,5); %Loai bo gia tri trung binh cho cac bien exp2 fic8201pvmean=ones(4201,1)*2990; fic8252pvmean=ones(4201,1)*3.32; tic8253pvmean=ones(4201,1)*378; pic4048pvmean=ones(4201,1)*38.47; fi8253pvmean=ones(4201,1)*39819; exp2fic8201pv=exp2fic8201pv-fic8201pvmean; exp2fic8252pv=exp2fic8252pv-fic8252pvmean; exp2fi8253pv=exp2fi8253pv-fi8253pvmean; exp2pic4048pv=exp2pic4048pv-pic4048pvmean; exp2tic8253pv=exp2tic8253pv-tic8253pvmean; %NHAN DANG QUA TRINH DOI VOI NGO RA NHIET DO, DUNG BO DU LIEU EXP1 %Tao doi tuong dung de nhan dang qua trinh: %Nhan dang mo hinh cho ngo ra nhiet do, dung du lieu exp1 % exp1ze1800 identin1=exp1fic8201pv(1800:5000,1); identin2=exp1fic8252pv(1800:5000,1); identin3=exp1fi8253pv(1800:5000,1); ts=1; identin=[identin1,identin2,identin3]; identout=exp1tic8253pv(1800:5000,1); exp1ze1800=iddata(identout,identin,ts); %Tao doi tuong dung kiem chung mo hinh ngo ra nhiet do, dung du lieu exp1 % exp1zeval validin1=exp1fic8201pv(1:1800,1); validin2=exp1fic8252pv(1:1800,1); validin3=exp1fi8253pv(1:1800,1); ts=1; validin=[validin1,validin2,validin3]; validout=exp1tic8253pv(1:1800,1); exp1zeval=iddata(validout,validin,ts); exp1arx1=arx(exp1ze1800,'na',80,'nb',[40 60 40],'nk',[13 120 100]); x0=findstates(exp1arx1,exp1ze1800); figure; compare(exp1ze1800,exp1arx1,'initialstate',x0); title('exp1arx1=arx(exp1ze1800,na,80,nb,[40 60 40],nk,[13 120 100])') %Kiem chung: x0=findstates(exp1arx1,exp1zeval); figure; compare(exp1zeval,exp1arx1,'initialstate',x0); title('exp1arx1=arx(exp1ze1800,na,80,nb,[40 60 40],nk,[13 120 100]) valid by exp1zeval') %NHAN DANG QUA TRINH DOI VOI NGO RA AP SUAT, DUNG BO DU LIEU EXP2 %Tao doi tuong dung de nhan dang qua trinh: %Nhan dang mo hinh cho ngo ra ap suat, dung du lieu exp2 exp2identin1=exp2fic8201pv(1800:4200,1); exp2identin2=exp2fic8252pv(1800:4200,1); exp2identin=[exp2identin1,exp2identin2]; exp2identout=exp2pic4048pv(1800:4200,1); ts=1; exp2ze1800=iddata(exp2identout,exp2identin,ts); %Tao doi tuong dung kiem chung mo hinh ngo ra ap suat, dung du lieu exp2 % exp2validin1=exp2fic8201pv(1:1800,1); exp2validin2=exp2fic8252pv(1:1800,1); exp2validin=[exp2validin1,exp2validin2]; exp2validout=exp2pic4048pv(1:1800,1); ts=1; exp2zeval=iddata(exp2validout,exp2validin,ts); %Nhan dang: exp2arx4=arx(exp2ze1800,'na',20,'nb',[350 10],'nk',[28 5]); %fit 75.5% x0arx4exp2ze=findstates(exp2arx4,exp2ze1800); figure; compare(exp2ze1800,exp2arx4,'initialstate',x0arx4exp2ze); title('exp2arx4=arx(exp2ze1800,na,20,nb,[350 10],nk,[28 5])') %Kiem chung: x0arx4exp2zeval=findstates(exp2arx4,exp2zeval); %fit % figure; compare(exp2zeval,exp2arx4,'initialstate',x0arx4exp2zeval); title('exp2arx4=arx(exp2ze1800,na,20,nb,[350 10],nk,[28 5]), valid by exp2zeval (1-1800)')