Tạp chí khoa học và công nghệ: Nhận dạng quá trình phi tuyến mimo sử dụng hệ nơron mờ thích nghi

Trong bài báo này, trình bày một nghiên cứu so sánh sử dụng ANNs và hệ suy luận nơron mờ đồng tác động (Co-Active Neuro-Fuzzy Inference System - CANFIS) trong việc mô hình hóa một quá trình nhiệt của lò nung con lăn được sử dụng trong dây chuyền sản xuất gạch ceramic.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tạp chí khoa học và công nghệ: Nhận dạng quá trình phi tuyến mimo sử dụng hệ nơron mờ thích nghi TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 4(39).2010 NHẬN DẠNG QUÁ TRÌNH PHI TUYẾN MIMO SỬ DỤNG HỆ NƠRON MỜ THÍCH NGHI IDENTIFYING MIMO NONLINEAR PROCESSES USING THE ADAPTIVE NEURAL FUZZY SYSTEM Nguyễn Quốc Định Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng TÓM TẮT Mạng Nơron nhân tạo (ANNs) và Hệ Nơron mờ (NFSs) đã được sử dụng rộng rãi trong việc mô hình hóa và điều khiển nhiều quá trình phi tuyến trong công nghiệp. Tuy nhiên, hầu hết những nghiên cứu này chỉ tập trung vào những hệ đơn đầu ra. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một nghiên cứu so sánh sử dụng ANNs và hệ suy luận nơron mờ đồng tác động (Co- Active Neuro-Fuzzy Inference System - CANFIS) trong việc mô hình hóa một quá trình nhiệt của lò nung con lăn được sử dụng trong dây chuyền sản xuất gạch ceramic. Thông qua nghiên cứu so sánh này, chúng tôi chứng minh rằng hệ CANFIS phù hợp hơn trong việc mô hình hóa quá trình nhiệt trên và mô hình này sẽ được sử dụng làm đối tượng điều khiển trong quá trình điều khiển sẽ được thực hiện trong những nghiên cứu tiếp theo. ABSTRACT Artificial Neural Networks (ANNs) and Neuro-Fuzzy Systems (NFSs) have been widely used in the modelling and controlling of many practical industrial non-linear processes. However, most of them have concentrated on single-output systems only. In this paper, we present a comparative study using the ANNs and Co-Active Neuro-Fuzzy Inference System (CANFIS) to model real, complicated Multi-Input-Multi-Output (MIMO) nonlinear temperature processes of a roller kiln used for ceramic tile manufacturing line. With this comparative study, we proved that the CANFIS is better suited for modelling the temperature processes and this model will be used as the controlled object in the control phase that will be conducted in the next research. 1. Đặt vấn đề Một ngành công nghiệp quan trọng liên quan đến lĩnh vực xây dựng là công nghiệp sản xuất gạch ceramic. Gạch ceramic được sản xuất ra phải đáp ứng được những yêu cầu về chất lượng như hình dáng, kích thước, độ bền, độ cứng, … Trong thực tế, dây chuyền sản xuất gạch ceramic là một quá trình phức tạp với rất nhiều trạm như máy nghiền, máy ép, máy sấy đứng, lò nung con lăn, bộ phận phân loại, đóng gói, … trong đó, hoạt động của lò nung con lăn là 1 khâu rất quan trọng quyết định đến chất lượng của gạch thành phẩm. Nếu giá trị nhiệt độ trong lò nung con lăn không bám theo chính xác các giá trị nhiệt độ đặt thì nhiều khuyết tật như vết nứt, biến dạng về kích thước, độ phẳng, thay đổi về màu men, … sẽ xuất hiện trên gạch thành phẩm. Vì vậy, lò nung con lăn luôn được mong chờ để làm việc chính xác và tin cậy nhằm đáp ứng mọi yêu cầu kỹ thuật. 50 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 4(39).2010 (1 (2 (3 (4 (5 (6 ) ) Vùng cấp Vùng tiền Vùng nung Làm lạnh Làm lạnh Làm lạnh liệu nung nhanh chậm cuối (Hướng di chuyển của gạch) Hình 1. Sáu khu vực của lò nung con lăn Thông thường, chúng ta sẽ sử dụng 2 phương pháp chính để xây dựng mô hình của đối tượng điều khiển. Phương pháp thứ nhất là xây dựng mô hình toán trực tiếp từ những quan hệ vật lý diễn ra trong đối tượng điều khiển. Tuy nhiên, đôi khi, do những hiểu biết về đối tượng là không đủ để dẫn dắt ra phương trình mô tả toán học của đối tượng hay phương trình mô tả toán học quá phức tạp. Trong những trường hợp như vậy, phương pháp thứ hai thường được sử dụng bằng cách thu thập các số liệu vào – ra của đối tượng và sử dụng các số liệu này để huấn luyện cho mô hình mạng nơron nhân tạo (ANNs) hay mô hình hệ nơron mờ (NFSs). Trong nghiên cứu này, do sự phức tạp của những đặc tính vật lý của quá trình nhiệt trong lò nung con lăn thì phương pháp thứ hai được lựa chọn với phương pháp nhận dạng off-line để xây dựng mô hình của quá trình nhiệt phi tuyến được nghiên cứu. 2. Mô tả quá trình nhiệt trong lò nung con lăn của dây chuyền sản xuất gạch ceramic Dựa vào sự phân bố nhiệt độ, toàn bộ lò nung con lăn được chia thành 6 vùng nhiệt độ như Hình 1. Trong đó, mỗi khu vực nhiệt độ đóng một vai trò riêng biệt quyết định đến chất lượng của gạch thành phẩm. Một sự biểu diễn đồ họa của lò nung con lăn được thể hiện trong Hình 2. Trong thực tế, quá trình nhiệt xảy ra trong lò nung con lăn là rất phức tạp. Một số quá trình nung nóng/làm lạnh chính trong lò nung con lăn có thể được liệt kê ra như sau: • Quá trình đốt cháy ga trong buồng đốt để sinh nhiệt • Quá trình hấp thụ nhiệt của khí lạnh trong vùng làm lạnh nhanh và vùng làm lạnh chậm. Quá trình này phụ thuộc vào tốc độ luân chuyển của khí bên trong ống • Quá trình trao đổi nhiệt giữa vùng trên con lăn và vùng dưới con lăn bên trong lò nung • Năng lượng tỏa ra môi trường bên ngoài qua vỏ của lò nung • Sự thất thoát nhiệt do quạt hút khói Vì vậy, rất khó khăn, thậm chí là không thể để xây dựng được một mô hình toán hoàn thiện và chính xác cho quá trình nhiệt xảy ra trong lò nung con lăn. Trong trường hợp này, cách tốt nhất là sử dụng mạng nơron nhân tạo (ANNs) hay hệ nơron mờ (NFSs) để xây dựng mô hình cho quá trình phi tuyến này từ những số liệu kỹ thuật vào – ra thu thập được. 51 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 4(39).2010 ...