TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG
Hệ thống điều khiển và giám sát cầu sông Hàn thực hiện các chức năng thu thập, điều khiển và giám sát dữ liệu trên toàn bộ hệ thống cầu xoay Việc điều khiển và giám sát có thể được thực hiện từ xa thông qua máy tính tại trạm vận hành hoặc được tích hợp trong hệ thống điều khiển của trạm biến áp liên quan Tất cả thông tin cần thiết về cách thức hoạt động, tính toàn vẹn của thiết bị và bộ điều khiển, cũng như chức năng điều khiển tuần tự và chức năng báo động, đều sẵn sàng ngay lập tức tại hệ thống vận hành.
Hệ thống hiệu suất cao mang đến nhiều tính năng để kiểm soát công suất hoạt động và phản kháng, đảm bảo sự ổn định mà không phụ thuộc vào nhà sản xuất thiết bị phần cứng.
Hệ thống được thiết kế với tính năng mô-đun hóa và khả năng mở rộng, cho phép tùy chỉnh chức năng điều khiển nhà máy Điều này đáp ứng nhu cầu đa dạng của các yêu cầu, đồng thời cung cấp các chức năng cần thiết để quản lý vận hành kỹ thuật cho hệ thống cầu xoay tại chỗ.
Thông qua dự án liên môn này nhằm giúp mọi người đạt được và củng cố một số kỹ năng nhất định cho sau này:
- Rèn luyện kỹ năng làm việc nhóm, giao tiếp, thuyết trình,
- Rèn luyện tính tư duy - logic, phân chia và quản lý công việc và tính chủ động để vận dụng cho công việc sau này.
- tích lũy được những kinh nghiệm và kiến thức về thiết kế và lập trình hệ thống
- Đạt được tất cả các yêu cầu của môn học.
3 Cấu trức chung của hệ thống
Thiết kế hệ truyền động một chiều, trung tâm của hệ là động cơ điện một chiều
Hệ thống cầu xoay sử dụng hai động cơ, trong đó một động cơ đảm nhiệm chức năng kéo, trong khi động cơ còn lại hoạt động ở chế độ hãm để đảm bảo sự ổn định và an toàn trong quá trình vận hành.
Hệ truyền động sử dụng nguồn năng lượng điện xoay chiều 380/220V, được điều chỉnh qua bộ xử lý công suất, cụ thể là bộ chỉnh lưu có điều khiển Bộ chỉnh lưu này cung cấp một điện áp một chiều có khả năng điều khiển, nhằm cấp điện cho động cơ.
Sử dụng các bộ điều khiển
- Điều khiển FLC-ANN-PID
- Điều khiển ANN-FLC-PID
THIẾT KẾ PHẦN ĐIỆN - ĐỘNG LỰC
Tính chọn aptomat tổng
Tra bảng chọn aptomat do Merlin Gerin (Pháp) chế tạo có thông số:
Loại Udm (VA) Idm (A) In (kA) Số cực Số lượng
Tính chọn aptomat cho mỗi động cơ
Chọn 2 aptomat loại C60H do merlen Gerin (Pháp) chế tạo có thông số:
Loại Udm (VA) Idm (A) In (kA) Số cực Số lượng
Tính chọn contactor cho mỗi động cơ
Tra bảng thông số chọn contactor loại NF125FV có thông số:
Loại Udm (VA) Idm (A) Số cực Số lượng
4 Thiết kế mạch điện hệ thống
Mạch động lực
1 Bộ điều khiển tuyến tính PID
Bộ điều khiển vi tích phân tỉ lệ (PID) là một cơ chế phản hồi điều khiển phổ biến trong các hệ thống công nghiệp, được sử dụng rộng rãi nhất trong các bộ điều khiển phản hồi PID tính toán "sai số" bằng cách lấy hiệu giữa giá trị đo và giá trị đặt mong muốn, từ đó điều chỉnh giá trị điều khiển đầu vào để giảm tối đa sai số Để đạt hiệu quả tối ưu, các thông số PID cần được điều chỉnh phù hợp với đặc tính của từng hệ thống, mặc dù kiểu điều khiển vẫn giữ nguyên.
2 Bộ điều khiển phi tuyến: FLC, ANN
4.1 Bộ điều khiển mờ (FLC)
Hệ thống điều khiển mờ là một phương pháp điều khiển dựa trên logic mờ, cho phép phân tích các giá trị đầu vào liên tục dưới dạng các biến logic có giá trị từ 0 đến 1 Điều này khác với logic cổ điển, nơi các giá trị chỉ có thể là 0 hoặc 1 (đúng hoặc sai) Hệ thống này mang lại khả năng xử lý linh hoạt và chính xác hơn trong các tình huống không chắc chắn.
THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN
1 Bộ điều khiển tuyến tính PID
Bộ điều khiển vi tích phân tỉ lệ (PID - Proportional Integral Derivative) là một cơ chế phản hồi vòng điều khiển phổ biến trong các hệ thống điều khiển công nghiệp PID là loại bộ điều khiển phản hồi được sử dụng nhiều nhất, hoạt động bằng cách tính toán sai số giữa giá trị đo được và giá trị đặt mong muốn Để giảm tối đa sai số, bộ điều khiển điều chỉnh giá trị đầu vào Để đạt hiệu quả tối ưu, các thông số PID cần được điều chỉnh phù hợp với đặc tính của hệ thống, mặc dù kiểu điều khiển vẫn giữ nguyên.
2 Bộ điều khiển phi tuyến: FLC, ANN
4.1 Bộ điều khiển mờ (FLC)
Hệ thống điều khiển mờ là một phương pháp điều khiển dựa trên logic mờ, sử dụng toán học để phân tích các giá trị đầu vào tương tự Khác với logic cổ điển, hệ thống này cho phép các biến logic nhận giá trị liên tục từ 0 đến 1, thay vì chỉ là các giá trị rời rạc 0 hoặc 1 Điều này giúp cải thiện khả năng xử lý và đưa ra quyết định trong các tình huống phức tạp.
Mạng Nơron nhân tạo (ANN) là mô hình xử lý thông tin mô phỏng hoạt động của hệ thống thần kinh sinh vật, bao gồm nhiều Nơron liên kết để xử lý thông tin Giống như bộ não con người, ANN học từ kinh nghiệm qua quá trình huấn luyện, có khả năng lưu giữ tri thức và áp dụng để dự đoán dữ liệu chưa biết.
Kiến trúc chung của một mạng nơron nhân tạo (ANN) gồm 3 thành phần đó là: Input Layer, Hidden Layer và Output Layer.
5 Thiết kế phần cảm biến Đo tần số Đo dòng điện (Biến dòng) Đo tốc độ (Đo trực tiếp, đo gián tiếp)
6 Thiết kế bộ điều khiển
6.1 Điều khiển mờ Điều khiển tốc độ động cơ theo phản hồi vị trí và dòng điện.
Phần 4: MÔ PHỎNG CÁC BỘ ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ THỐNG CẦU QUAY SÔNG HÀN
Bộ điều khiển vi tích phân tỉ lệ (PID - Proportional Integral Derivative) là một cơ chế phản hồi quan trọng, được áp dụng rộng rãi trong các hệ thống điều khiển công nghiệp PID là loại bộ điều khiển phản hồi phổ biến nhất, giúp tối ưu hóa quá trình điều khiển bằng cách tính toán giá trị điều chỉnh dựa trên sai số giữa giá trị mong muốn và giá trị thực tế.
Sai số là sự chênh lệch giữa giá trị đo được và giá trị mong muốn Bộ điều khiển hoạt động để giảm thiểu sai số này bằng cách điều chỉnh giá trị điều khiển đầu vào Để đạt hiệu quả tối ưu, các thông số PID cần được điều chỉnh phù hợp với đặc tính của hệ thống, mặc dù kiểu điều khiển có thể giống nhau nhưng các thông số phải phụ thuộc vào đặc thù riêng của từng hệ thống.
Mô hình mô phỏng bằng Matlab bộ điều khiển PID:
Tốc độ đặt của động cơ:
Đáp ứng của tốc độ:
2 Bộ điều khiển mờ - pid (FLC - PID)
Đầu vào bộ mờ: E, DE.
Đầu ra: Giá trị Kp đưa vào bộ điều khiển PID.
Giá trị Kp được tính toán dựa trên bộ điều khiển mờ, gồm 5 giá trị kp1, kp2, kp3, kp4, kp5.
Giá trị Ki, Kd được chọn theo phương pháp điều chỉnh Ziegler – Nichols.
Mô hình mô phỏng bằng Matlab: a) Mô hình chung
RN Kp1 Kp1 Kp2 Kp2 Kp3
N Kp1 Kp2 Kp2 Kp3 Kp3
V Kp2 Kp3 Kp3 Kp4 Kp5
L Kp2 Kp3 Kp4 Kp5 Kp5
RL Kp3 Kp3 Kp4 Kp5 Kp5 b) Mô hình bộ điều khiển Fuzzy - PID c) Mô hình động cơ d) Kết quả phản hồi tốc độ: e) Kết quả sai lệch tốc độ:
- Mô hình ANN: a) Lựa chọn cấu trúc mô hình:
- Lệnh tạo nơron trong phần mềm Matlab: net=newff(ngovao,ngora,2,{'tansig' 'purelin'},'trainrp');
‘ngovao’, ‘ngora’ tương ứng với ma trận dữ liệu đầu vào và đầu ra được lấy từ bộ Điều khiển PID
Hàm tác động của lớp ẩn: Tan-sigmoid (tansig)
Lớp ra: Hàm tuyến tính (purelin)
Thuật toán huấn luyện mạng là ‘trainrp’
Số nơ ron lớp ẩn là: 2 b) Dữ liệu đầu vào
- Dữ liệu đầu vào là ma trận các giá trị sai lệch đầu vào của bộ điều khiển PID:
Ma trận dữ liệu đầu vào được lấy 9069 giá trị c) Huấn luyện mạng
- Thuật toán huấn luyện mạng là: ‘trainrp’
"Trainrp" là một chức năng huấn luyện mạng, sử dụng thuật toán lan truyền ngược có khả năng phục hồi (RPROP) để cập nhật các giá trị trọng số và độ lệch.
Để cấu hình huấn luyện mạng ANN, cần thiết lập các lệnh sau: số lần huấn luyện tối đa là net.trainParam.epochs = 000, giá trị MSE mong muốn là net.trainParam.goal = 0.000001, và hệ số học là net.trainParam.lr = 0.0001 Quá trình huấn luyện mô hình sẽ được thực hiện với các thông số này, đồng thời tạo ra đồ thị hàm mục tiêu và biểu đồ hồi quy để so sánh giữa giá trị dự báo và thực tế Kết quả thực nghiệm sẽ được phân tích để đánh giá hiệu quả của mô hình.
- Kết quả thực nghiệm từ quan sát đồ thị (Scope) cho thấy mô hình ANN có 2 nơ ron lớp ẩn thõa mãn yêu cầu đặt ra
- Mô hình ANN tối ưu
9 Bộ điều khiển ANN - PID
