Bài giảng điều khiển quá trình 16

. Mô phỏng quá trình lý tưởng là mô hình quán tính bậc 2 có thời gian chết (SOPDT) là dạng mô hình có quá chỉnh với các thông số mẫu như sau: Hệ số khuếch đại quá trình: Hằng số thời gian thứ nhất: Bước đầu tiên trong việc điều chỉnh là phải có sự tương thích mô hình FOPDT với dữ liệu quá trình. Trong ví dụ này, công cụ thiết kế tạo ra tham số mô hình cho quá trình lý tưởng là K P = 2,0 PV units/CO...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng điều khiển quá trình 16 sử dụng để mô phỏng quá trình. Cần phải biết rằng trong các ứng dụng thực tế, các mô hình đ áp ứng bước DMC chính sẽ khác với tác động của quá trình thực. Vì vậy, các khả năng của bộ điều kiển DMC được miêu tả ở đây được xem như đặc tính tốt nhất. Mô phỏng quá trình lý tưởng là mô hình qu án tính bậc 2 có thời gian chết (SOPDT) là dạng mô hình có quá chỉnh với các thông số mẫu như sau: Hệ số khuếch đại quá trình: KP = 2,0 Hằng số thời gian thứ nhất: P1 = 20.0 time units Hằng số thời gian thứ hai: P2 = 10.0 time units Thời gian chết: P = 10.0 time units Bước đầu tiên trong việc điều chỉnh là phải có sự tương thích mô hình FOPDT với dữ liệu quá trình. Trong ví dụ này, công cụ thiết kế tạo ra tham số mô hình cho quá trình lý tưởng là K P = 2,0 PV units/CO units,  P =24,1 đơn vị thời gian (time units),  P =13,8 đơn vị thời gian (time units). Dựa vào tiêu chu ẩn ở bước 2, lựa chọn thời gian cắt mẫu là 7,0 đơn vị thời gian (time units). Đối với mô hình FOPDT, tham số đ ược ước lượng và giá trị T đ ược lựa chọn như trên, hệ số phạm vi dự báo P, và hệ số phạm vi mô hình N, được tính theo b ước 3 là 19, thời gian ổn định hệ hở của quá trình lý tưởng lấy theo mẫu. Tiếp đến hệ số phạm vi điều khiển M, bằng 5 được tính theo bước 4. Cuối cùng ở b ước 5, hệ số cản trở chuyển động phù hợp là 23 ,9 được tính cho quá trình lý tưởng. Với các tham số điều chỉnh đ ược lựa chọn, hệ số đáp ứng bước đơn vị được quyết định cho quá trình lý tưởng với thời gian cắt mẫu là 7,0 đơn vị thời gian. Trong khi khởi động bộ điều khiển DMC, các hệ số đáp ứng b ước đ ược tạo ra bằng cách dựa vào giá trị T, P, N. Mô hình đ ược sử dụng để tạo ra các hệ số đáp ứng bước đ ược viết dưới dạng hàm truyền trên menu thiết kế. Người ứng dụng luôn muốn sử dụng các hàm truyền mà miêu tả tốt nhất quá trình. Trong trường hợp này hàm truyền sẽ là mô hình chống nhiễu SOPDT. Tham số mô hình liệt kê phía trên được nhập vào menu thiết kế. Khi thiết kế hoàn tất, chạy thử DMC và kiểm nghiệm đặc tính quá trình lý tưởng. Hình 5 .63. Điều khiển DMC cho mô hình lý tưởng http://www.ebook.edu.vn 162 Đặc tính hệ kín có đ ược trong quá trình lý tưởng sử dụng điều chỉnh DMC bằng thuật điều chỉnh được biểu diễn trên hình 5 .63. Nửa trên của biểu đồ biểu diễn đáp ứng biến quá trình đ ối với sự thay đổi nhảy bậc của giá trị đặt. Nửa dưới của biểu đồ biểu diễn thay đổi ở đầu ra của bộ điều khiển đ ược tạo ra nhờ DMC để đạt được giá trị đặt bám mong muốn. Định nghĩa đặc tính hệ kín mong muốn khi đáp ứng biến quá trình đ ối với sự thay đổi nhảy bậc ở giá trị đặt biểu diễn độ quá chỉnh đỉnh nhọn vừa phải (nhỏ hơn 10 %). Cũng như trên, kích thước thay đổi đầu ra bộ điều khiển tương ứng không được vượt quá 2 đến 3 lần thời gian thay đổi cuối cùng ở đ ầu ra bộ điều khiển. Đặc tính có đ ược như vậy được b iểu diễn trên hình 5.63. 1. Tác động khi điều chỉnh tham số của DMC thể hiện trên các đặc tính Tầm quan trọng của thuật điều chỉnh được minh hoạ trong nghiên cứu độ nhạy khi tác dụng điều chỉnh mỗi tham số trên đặc tính hệ kín được nghiên cứu riêng biệt. Để so sánh điều chỉnh DMC và thiết kế đ ược biểu diễn trên hình 5 .63 , đ ược đặt tên là “trường hợp cơ bản” từ hình 5.64 đ ến hình 5 .70. Từ trái qua phải trên hình 5.64 biểu diễn tác động giảm hệ số phạm vi mô hình N, từ 38 về 19 (trường hợp cơ bản) và rồi về 10 và cuối cùng về 5. Với giá trị của N giảm, mô hình đ áp ứng bị xén đầu, theo DMC có khả năng dự báo tác dụng thay đổi đầu ra của bộ điều khiển chỉ trong 5 chu kỳ cắt mẫu (cộng với thời gian chết) sau khi giá trị đặt thay đổi. Ngoài 5 chu kỳ cắt mẫu, đầu ra bộ điều khiển thay đổi trong quá khứ tiếp tục tác động tới biến quá trình, tác dụng của chúng không nhận ra đ ược khi nằm trong số những tính toán sai từ giá trị mô hình b ị xén đầu. Vì trong trường hợp này, sự xén đầu như vậy thường dẫn đến đặc tính đ iều khiển không mong muốn và không dự báo được. Hình 5 .64. ảnh hưởng của hệ số phạm vi mô hình N Từ trái qua phải trên hình 5.65, biểu diễn tác động của việc giảm hệ số phạm vi dự báo P, từ 19 về 8 và cuối cùng là 3. Đối với giá trị nhỏ của P đáp ứng biến quá trình cho thấy thời gian tăng với thời gian dài hơn. Chú ý rằng sự thay đổi này xảy ra đột ngột khi giá trị của P trở nên rất nhỏ so với quá trình bình thường khi giá trị của P giảm. Đặc tính này thay đổi kết quả bởi vì: i) Sự thay đổi ở đầu ra bộ đ iều khiển được tính bằng DMC tìm cách hạn chế lỗi dự báo qua một số ít chu kỳ cắt mẫu tiếp theo , ii) Với P http://www.ebook.edu.vn 163 nhỏ, DMC không có khả năng dự báo hành vi của quá trình đủ xa để nhận ra rằng các thay đổi trong quá khứ sẽ đặt biến quá trình vào một giá trị đặt mới và ngoài ra, iii) sự tồn tại của hệ số cản trở chuyển động khá lớn phù hợp với trường hợp cơ bản (P =19), nhưng d ẫn đến thay đổi rất nhỏ ở trường hợp mà hệ số phạm vi dự báo giảm (P = 3). Hình 5 .65. Tác động của hệ số phạm vi dự báo P Như đã nói ở trên, giá trị phù hợp đối với hệ số cản trở chuyển động có liên quan đ ến hệ số phạm vi dự báo P. Từ trái qua phải, hình 5 .66 biểu diễn tác động của việc giảm hệ số cản trở chuyển động từ 192 xuống 23 ,9 (trường hợp cơ bản) và rồi về 3 và cu ối cùng là 0,375 khi giá trị thời gian cắt mẫu là không đổi (T = 7,0 đơn vị thời gian), hệ số phạm vi mô hình (N = 19), hệ số phạm vi dự báo (P = 19), và hệ số điều khiển (M = 5). Như được biểu diễn ở phía dưới, tăng hệ số cản trở chuyển động khi hệ số phạm vi dự báo là không đổi có thể làm tăng mạnh khoảng thời gian tăng tốc, dẫn đến đáp ứng chậm hơn và điều khiển kém hơn. Điều này minh họa tác động của hệ ...