forever_yeunguoitrongimlang
New Member
Download miễn phí Phương pháp tổng hợp bộ điều khiển nước bao hơi trong nhà máy nhiệt điện
LỜI NÓI ĐẦU
Với nhu cầu nâng cao chất lượng điều khiển quá trình công nghệ, các hệ điều khiển nhiều vòng được áp dụng rộng rãi. Chất lượng điều chỉnh của hệ nhiều vòng đã đem đến kết quả rất khả quan trong điều chỉnh công nghiệp đặc biệt là trong các quá trình nhiệt, khi đối tượng điều khiển có quán tính lớn và chịu ảnh hưởng mạnh của tác động nhiễu. Từ khi kỹ thuật vi xử lý và điều khiển số ra đời người ta càng quan tâm nhiều hơn đến việc tổng hợp hệ thống điều khiển số nhiều vòng, song vì tính phức tạp của đối tượng (nhất là đối tượng nhiệt) cho nên lời giải nhận được của hệ thống không đem lại kết quả mong muốn hay kết quả không tối ưu do đó khi đặt tham số hệ thống người ta phần lớn dựa trên kinh nghiệm là chính. Trong bối cảnh đó quan điểm tổng hợp cấu trúc bền vững cao [1] ra đời là cơ sở lý luận để tổng hợp hệ thống điều chỉnh liên tục. Theo phương pháp này cho phép thiết kế bộ điều chỉnh có độ ổn định rất cao, sai số điều chỉnh nhỏ, quá trình quá độ đảm bảo hệ số tắt cao trong trường hợp đối tượng có sự thay đổi. Đối với bộ điều chỉnh số, chúng ta cũng có thể áp dụng được quan điểm trên, song chúng ta cần phát triển một số vấn đề cho phù hợp với đặc điểm của bộ điều khiển số.
Xuất phát từ thực tế quá trình điều khiển mức nước bao hơi của nhà máy nhiệt điện Phả Lại 2 không tốt. Biên độ dao động lớn, thời gian điều chỉnh kéo dài nhất là khi có sự thay đổi về phụ tải. Độ quá điều chỉnh lớn dẫn đến mức nước bao hơi vượt ngoài khoảng cho phép, do đó hệ thống bảo vệ tác động có khi phải dừng cả tổ máy đem lại thiệt hại lớn về kinh tế. Mặt khác thời gian điều chỉnh kéo dài làm hư hỏng thiết bị. Một trong những nguyên nhân chính đó là quá trình hiệu chỉnh tham số điều chỉnh không tốt. Hệ thống hiệu chỉnh mức nước bao hơi ở nhà máy nhiệt điện Phả Lại 2 sử dụng phương pháp truyền thống mà chủ yếu sử dụng phương pháp Ziegle – Nichols có đôi chỗ sử dụng thuật toán thích nghi nhưng kết quả mức nước vẫn dao động lớn. Trong đồ án này sẽ trình bày phương pháp phân tích và tổng hợp hệ thống điều khiển số mức nước trong nhà máy nhịêt điện, cụ thể chọn nhà máy nhiệt điện Phả Lại 2. Phương pháp này, dựa trên quan điểm tổng hợp bền vững tối ưu chất lượng cao. Đề tài “Phương pháp tổng hợp bộ điều khiển nước bao hơi trong nhà máy nhiệt điện” giải quyết những vấn đề sau:
- Chương 1: Tổng quan về phương pháp điều chỉnh.
- Chương 2: Phương pháp hiệu chỉnh hệ thống đang làm việc.
- Chương 3: Tổng hợp bộ điều chỉnh.
- Chương 4: Thí nghiệm trên mô hình vật lý.
MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU CHỈNH.3
1.1. ĐIỀU CHỈNH MỨC VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH.3
1.1.1 Vai trò và nhiệm vụ của hệ thống tự động điều chỉnh cấp nước lò hơi.3
1.1.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến sự thay đổi mức nước bao hơi.4
1.1.3. Các sơ đồ tự động điều chỉnh mức nước bao hơi.8
1.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH HỆ THỐNG VỚI ĐỐI TƯỢNG KHÔNG CÓ TỰ CÂN BẰNG.16
1.2.1. Tổng hợp và thiết kế theo phương pháp thứ nhất của Ziegler–Nichols.16
1.2.2. Tổng hợp, thiết kế theo phương pháp Chien–Hrones–Reswick– Kuhn.17
1.2.3. Tổng hợp và thiết kế theo phương pháp Reinisch.17
1.3. TỔNG QUAN SƠ LƯỢC VỀ PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH BỀN VỮNG.20
1.3.1 Cấu trúc chất lượng cao.20
1.3.2. Cấu trúc bền vững cao.22
1.3.3. Cấu trúc bền vững chất lượng cao.22
1.3.5. Tham số tối ưu của bộ điều chỉnh bền vững cao.24
CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP HIỆU CHỈNH HỆ THỐNG ĐANG LÀM VIỆC31
2.1. PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG MÔ HÌNH ĐỐI TƯỢNG ĐANG LÀM VIỆC.31
2.1.1 Đặt bài toán nhận dạng hệ nhiều tầng.32
2.1.2 Xác định ảnh của tín hiệu hàm thời gian.34
2.1.3 Xác định hàm truyền của đối tượng.35
2.1.4 Sai số mô hình hóa và mô hình bất định.36
2.2. NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG THEO SỐ LIỆU VẬN HÀNH BÌNH THƯỜNG TẠI NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN PHẢ LẠI 2.39
2.2.1. Khái quát chung về sơ đồ điều khiển mức nước bao hơi của nhà máy.39
2.2.1. Nhận dạng đối tượng.40
CHƯƠNG 3: TỔNG HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN46
3.1. PHƯƠNG PHÁP TỔNG HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN SỐ CHO HỆ HAI VÒNG.46
3.2. TỔNG HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỨC NƯỚC BAO HƠI CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN PHẢ LẠI 252
3.2.1. Bộ điều chỉnh vòng trong R2(z).53
3.2.2. Bộ điều chỉnh vòng ngoài R1(z).54
3.3. TỔNG HỢP BỘ KHỬ NHIỄU.59
3.4. ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ.61
CHƯƠNG 4: THÍ NGHIỆM TRÊN MÔHÌNH VẬT LÝ62
4.1. GIỚI THIỆU CHUNG VỀ MÔ HÌNH VẬT LÝ.62
4.2. CÁC PHẦN TỬ CƠ BẢN TRONG HỆ THỐNG ĐIỀU CHỈNH MỨC NƯỚC65
4.2.1. Bộ điều chỉnh khả lập trình PLC.65
4.2.2. Van điều chỉnh điện.78
4.3. TỔNG HỢP HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN MỨC TRÊN MÔ HÌNH THÍ NGHIỆM . 80
4.3.1. Nhận dạng đối tượng mức trong mô hình thí nghiệm.80
KẾT LUẬN91
TÀI LIỆU THAM KHẢO92
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung tài liệu:
“hàm phạt” luôn dương, xác định theo quan hệ:, ; (2.21)
p>0 - hệ số phạt đủ lớn, ví dụ chọn trong khoảng: 10¸106.
Dễ thấy rằng với hệ số p đủ lớn, lời giải của bài toán (2.20) hoàn toàn thỏa mãn (2.17)-(2.18), tức là chúng tương đương nhau. Hàm J(A) thường có khe sâu dọc theo biên ràng buộc (2.21), do vậy, ở đây hiệu quả nhất là áp dụng thuật toán tối ưu hóa “Vượt khe hướng chiếu affine”.
Có thể tóm tắt trình tự nhận dạng đối tượng trong hệ đang làm việc, gồm các bước sau:
- Đầu tiên, căn cứ vào thời điểm xuất hiện tín hiệu nào đó tác động vào hệ thống, ghi lại các quá trình thay đổi tín hiệu ở phía đầu vào và đầu ra của đối tượng cần xét.
Chọn dải tần ảnh hưởng nhất (dải cơ bản): wmin¸wmax, và xác định N giá trị tần số phân bố theo cấp số nhân: w1=wmin, wi+1=qwi, i=1,2,…,N-1, q=(wmax/wmin)1/(N-1). Sau đó, theo (2.9) tính mảng Oyx(jwi), i=1,2,…,N. Có thể bổ sung số liệu từ các thí nghiệm trước đó.
- Đặt mảng Oyx(jwi) vào (2.14). Dùng thuật toán vượt khe giải bài toán này với nhiều cấu trúc khác nhau của mô hình cơ sở. Kết quả thu được hàm truyền cơ sở tối ưu .
- Tính theo (2.19) sai lệch giữa mô hình cơ sở và số liệu thực nghiệm: D(jwi), i=1,2,…,N.
Giải bài toán (2.20) bằng thuật toán vượt khe, nhận được “nhân” bất định tối ưu: M(s,A*). Từ đó có mô hình (2.15) phủ lên các đặc tính tần số thực nghiệm đã xét của đối tượng.
2.2. NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG THEO SỐ LIỆU VẬN HÀNH BÌNH THƯỜNG TẠI NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN PHẢ LẠI 2.
2.2.1. Khái quát chung về sơ đồ điều khiển mức nước bao hơi của nhà máy.
Hệ thống điều khiển mức nước nằm trong tổ hợp hệ thống điều khiển DCS của toàn bộ nhà máy. Hệ thống điểu khiển mức nước bao hơi của nhà máy sử dụng hai khối PID điều khiển là: PID điều khiển vòng ngoài và bộ PID điều khiển vòng trong. Ngoài ra trong sơ đồ điều khiển còn sử dụng các khối tính toán để sử lý kết quả đo đạc từ các đầu đo gửi về. Tín hiệu đo mức nước của bao hơi được lấy từ bốn đầu đo khác nhau đảm bảo độ tin cậy của tín hiệu. Đồng thời những kết quả này còn được hiệu chỉnh qua áp suất của bao hơi để tăng độ chính xác cho kết quả đo. Sơ đồ khối hệ thống điều khiển mức nước bao hơi được trình bày ở hình trang bên.
-
L
g
H(t)
-
O2(s)
R2
O1(s)
R1
B(s)
Hình 2.3: Sơ đồ cấu trúc của hệ thống điều khiển
m%(t)
q(t)
Từ sơ đồ khối trên ta có sơ đồ cấu trúc điều khiển như sau:
Trong đó:
g: Giá trị đặt bằng số.
L: Tổ hợp tác động nhiễu.
H: Đáp ứng đầu ra của hệ thống.
R1, R2: Lần lượt bộ điều chỉnh vòng ngoài và vòng trong.
O1, O2, B: Lần lượt là đối tượng mức nước và van cấp nước của hệ thống theo kênh điều chỉnh và đối tượng theo kênh tác động nhiễu.
2.2.1. Nhận dạng đối tượng.
Từ những lý luận ở trên kết hợp với những số liệu thu thập được ở nhà máy Nhiệt Điện Phả Lại 2 ta đi nhận dạng đối tượng theo số liệu đang vận hành bình ở nhà máy.
Ta khảo sát ở các chế độ tải 300 MW (ứng với chế độ tải 100%); 220 MW (ứng với chế độ tải 75%) và 150 MW (ứng với chế độ tải 50%). Ở dải rộng công suất như vậy kết quả thu được sẽ đem đến sự tin cậy cũng như thay mặt được cho đối tượng ta đang xét.
Theo lý luận trên để xác định đối tượng đang vận hành, thì yếu tố quan trọng là phải xác định tín hiệu vào và ra khỏi đối tượng. Qua theo dõi đồ thị vận hành của nhà máy, khi thấy sự thay đổi của tải làm cho hệ thống chuyển từ trạng thái xác lập này sang chế độ xác lập khác ta ghi lại sự thay đổi đó dưới dạng bảng số, sau đó dùng chương trình CASCAD vẽ đặc tính thời gian như các hình dưới đây rồi chuyển số liệu sang tần số biên độ pha. Điều quan trọng mà ta cần lưu ý trong phương pháp này là điểm lấy tín hiệu vào ra là phải cùng thời điểm và có sự thay đổi (xuất hiện xung tác động) của tín hiệu tác động đầu vào. Thời gian đủ dài sao cho hệ thống đã xác lập trở lại sau quá trình điều chỉnh của bộ điều chỉnh.
2.2.1.1. Nhận dạng đối tượng vòng trong và vòng ngoài.
* Xét ở chế độ tải 300MW, 220 MW, 150 MW khi thấy sự thay đổi tải ta ghi lại sự thay đổi đó dưới dạng bảng số liệu rồi vẽ lại trên hệ trục toạ độ ta có được như sau (số liệu ở phụ lục):
Hình 2.4. Tín hiệu thay đổi mức nước bao hơi H(mm) khi có tác động nhiễu lưu lượng hơi. 1, 2, 3 - nhận được từ theo dõi ở nhà máy ở phụ tải 300, 220, 150 MW.
m%
Hình 2.5. Tín hiệu thay đổi độ mở của van khi có tác động nhiễu lưu lượng hơi. 1, 2, 3 nhận được từ theo dõi ở nhà máy ở phụ tải 300, 220, 150 MW.
Hình 2.6. Tín hiệu thay đổi lưu lượng nước cấp q (kg/s). 1, 2, 3 nhận được từ theo dõi ở nhà máy ở phụ tải 300, 220, 150 MW.
Từ số liệu ở trên, trong chế độ đồ thị của CASCAD ta dựng đặc tính tần số của nó tương ứng với ba phụ tải nói trên. Sau đó căn cứ theo các đường đặc tính tần số xác định các bộ số tần số cho bài toán nhận dạng, xác định hàm truyền của đối tượng tương ứng với mỗi phụ tải. Kết quả nhận dạng bằng phương pháp “Vượt khe” [8] cho ta các mô hình hàm truyền của đối tượng ở các phụ tải khác nhau.
;
;
.
Các hàm truyền khác nhau này chứng tỏ rằng ở miền phụ tải làm việc của mình đối tượng điều chỉnh có tính chất động học thay đổi một cách bất định. Các hàm truyền nhận được ở các tải khác nhau: 300, 220, 150 MW là một số dạng cụ thể của tập hợp những biến thiên bất định của đối tượng bất định.
Hình 2.7. Đặc tính tần số biên độ pha của đối tượng
Ta nhận thấy ở mỗi chế độ tải khác nhau cho một đường đặc tính tần số biên độ pha khác nhau mà nguyên nhân do bản chất phi tuyến của đối tượng. Như vậy đối tượng của ta là đối tượng bất định việc nhận dạng theo mô hình sau:
O(s) = O0(s) + D(s)
Quá trình nhận dạng đối tượng bất định ở đây bắt đầu bằng việc xác định mô hình hàm truyền cơ sở của đối tượng.
Dựa trên các bộ số liệu tần số vừa tính được tiến hành bước tối ưu hoá mô hình hàm truyền cơ sở sao cho hàm mục tiêu, tức tổng các bình phương sai số của mô hình đạt giá trị bế nhất. Quá trình tối ưu hoá mô hình thực hiện trên CASCAD theo phương pháp “Vượt khe” [8]. Kết quả tối ưu hoá cho hàm truyền cơ sở của đối tượng là:
Đường đặc tính tần số của mô hình cơ sở nhận được trên đây dẫn trên hình 2.7. Bước tiếp theo là xác định phần biến thiên bất định của mô hình. Để làm việc đó người ta xác định độ biến thiên lớn nhất của đặc tính tần số so với đặc tính cơ sở. Đó là, tại mỗi điểm (ứng với mỗi tần số) trên đường cong đặc tính tần số cơ sở người ta lấy làm tâm và xác định một hình tròn sao cho với bán kính bé nhất mà nó chứa tất cả các điểm đặc tính tần số biến thiên.
Sau khi xác định các bán kính tối thiều nói trên, tức độ biến thiên tối đa của mô hình ứng với một loạt giá trị tần số trong giải ta cần xét, người ta tiến hành bước tối ưu hoá mô hình phần biến thiên trên các cáp theo thuật toán “Vượt khe”....