Download miễn phí Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín sử dụng Matlap
MỤC LỤC 1
CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU 3
1.1. Đặt vấn đề 3
1.2. Nội dung thực hiện và kết quả đạt được 3
1.2.1. Nội dung thực hiện 3
1.2.2. Kết quả đạt được 3
1.3. Nội dung đồ án 3
CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG 3
2.1. Sơ lược về vấn đề nhận dạng 3
2.1.1. Tổng quan về phương pháp 3
2.1.2. Các bước tiến hành nhận dạng 3
2.1.3. Phân loại các phương pháp nhận dạng 3
2.1.4. Đánh giá và kiểm chứng mô hình 3
2.2. Các phương pháp ước lượng mô hình 3
2.2.1. Nhận dạng mô hình đáp ứng tần số 3
2.2.1.1 Phương pháp phân tích Fourier ( ETFE) 3
2.2.1.2.Phương pháp phân tích phổ 3
2.2.1.3. Ước lượng hàm truyền đạt liên tục từ đáp ứng tần số 3
2.2.2. Hệ hồi quy tuyến tính và phương pháp bình phương cực tiểu (LSE) 3
2.2.3. Phương pháp sai số dự báo (PEM) 3
CHƯƠNG 3: ĐỐI TƯỢNG LÒ HƠI 3
3.1. Quá trình công nghệ lò hơi 3
3.2. Giải pháp điều khiển đang được sử dụng 3
3.2.1. Điều khiển mức nước trong bao hơi 3
3.2.2. Kiểm soát nhiệt độ hơi nước quá nhiệt 3
3.2.3. Áp suất hơi quá nhiệt ở đầu ra 3
3.2.4. Chất lượng quá trình cháy trong buồng lửa 3
3.3. Thu thập số liệu 3
3.3.1. Vòng điều khiển nhiệt độ 3
3.3.2. Vòng điều khiển áp suất 3
CHƯƠNG 4: NHẬN DẠNG MÔ HÌNH LÒ HƠI 3
4.1. Xử lý số liệu trước khi nhận dạng 3
4.2. Kết quả nhận dạng cho mô hình nhiệt độ 3
4.2.1. Nhận dạng mô hình nhiệt độ theo phương pháp dựa trên đáp ứng trên miền tần số 3
4.2.2. Nhận dạng mô hình nhiệt độ theo phương pháp LSE với mô hình ARX 3
4.2.3. Nhận dạng mô hình nhiệt độ theo phương pháp PEM cho các dạng mô hình khác nhau. 3
4.3. Kết quả nhận dạng cho mô hình áp suất 3
4.3.1. Nhận dạng mô hình áp suất theo phương pháp phân tích phổ 3
4.3.2. Nhận dạng mô hình áp suất theo phương pháp LSE với mô hình ARX 3
4.3.3. Nhận dạng mô hình áp suất theo phương pháp PEM cho các dạng mô hình khác nhau 3
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:
hổ tương quan giữa của tất cả các kênh vào ra trong bộ dữ liệu.Phân tích phổ với giải pháp độc lập trên miền tần số (SPAFDR)
Thay (2.15) và (2.19) vào (2.20) ta có:
(2.24)
Công thức (2.24) ước lượng trên được xây dựng thành hàm spafdr trong Matlab identification toolbox.
Cấu trúc lệnh:
g=spafdr(data)
g=spafdr(data, Resol, ω)
ω:là dãy các giá trị xác định tần số tại đó G(ejω) được ước lượng, khi vắng mặt thì mặc định ω =[1] / 128*π/Ts
g: là dãy các đáp ứng tương ứng với dãy ω.
Ví dụ 2.1: Ước lượng mô hình đáp ứng tần số cho hệ thống thực có mô hình:
(*) (phụ lục 2.1)
1. Cho tác động của đầu vào u1 có chu lỳ lấy mẫu là 0.1s, số mẫu quan sát là 2000 mẫu:
Hình 2.2. Đồ thị tín hiệu u1
Tín hiệu u1 có phổ tần số như sau:
Hình 2.3. Đồ thị phổ tần số của u1
Ta thấy tín hiệu u1 là tín hiệu giàu tần số, có dải tần trải rộng
Đáp ứng của hệ thống (*) với tín hiệu vào u1:
[y1, t] = slim(g, u1, t);
Plot(y1)
Hình 2.4. Đồ thị tín hiệu ra y1 khi đầu vào là u1
Ước lượng mô hình đáp ứng tần số của (*) từ dữ liệu u1 và y1 bằng 3 phương pháp:
m1=iddata(y1,u1,0.1);
h11=spa(m1); % phương pháp phân tích phổ
h12=etfe(m1); % phương pháp ETFE
h13=spafdr(m1); % phương pháp SPAFDR
So sánh các mô hình với mô hình thực:
bode(g,'b',h11,'r',h12,'g',h13,'b--')
Hình 2.5. Đáp ứng tần số ước lượng bằng 3 phương pháp với tín hiệu vào và đầu ra không chịu ảnh hưởng của nhiễu
Ta thấy ước lượng theo phương pháp SPA : đáp ứng không chính xác ở vùng tần số thấp. ETFE: đáp ứng không chính xác ở vùng tần số cao. SPAFDR cho đáp ứng sát với hệ thống thực nhất.
Thay đổi độ rộng của hàm cửa sổ trong phép ước lương etfe va spa ta thấy với M = N/20 = 100 đáp ứng tần số ước lượng từ 2 phương pháp trên cho kết quả sát thực hơn:
h11=spa(m1,100);
h12=etfe(m1,100);
h13=spafdr(m1);
bode(g,'b',h21,'r',h22,'g',h13,'b--')
Hình 2.6. Đáp ứng tần sồ ước lượng được từ 3 phương pháp với hàm độ rộng cửa sổ trong thuật toán ETFE và SPA là 100
Xét khi có ảnh hưởng của nhiễu đến đầu ra, cho nhiễu v(t) tác động vào đầu ra của hệ thống:
v = wgn(2000,1,0.1);
Hình 2.7. Nhiễu ồn trắng Gauss
Lúc này đầu ra y là:
y1n = y1 + υ;
Hình 2.8. Đồ thị đầu ra khi bị ảnh hưởng của nhiễu
Mô hình đáp ứng tần số ước lượng được:
mn=iddata(y1n,u1,0.1);% dong goi thanh dang du lieu nhan dang
h31=spa(mn,100);
h32=etfe(mn,100);
h33=spafdr(mn);
bode(g,'b',h31,'r',h32,'g',h33,'b--')
Hình 2.9. Mô hình đáp ứng tần số ước lượng được khi có ảnh hưởng của nhiễu ồn trắng
Mô hình đáp ứng tần số ước lượng được khi có ảnh hưởng của nhiễu có chất lượng kém hơn khi không có ảnh hưởng của nhiễu, nhưng cũng phản ảnh tương đối chính xác đặc tính của hệ thống trong dải tần cho đáp ứng pha từ 0à -2π.
Sử dụng tín hiệu vào u2:
Hình 2.10. Đồ thị tín hiệu vào u2
Phổ tần số của u2:
Hình 2.11. Đồ thị phổ tần số của tín hiệu u2
u2 là tín hiệu không giàu tần số, dải tần của u2 tập trung ở tần số thấp
Tín hiệu ra :
[y2 t1]=lsim(g,u2,t1);
Plot(y2)
Hình 2.12. Đồ thị đáp ứng y2 của hệ thống với tín hiệu vào là u2
Ước lượng mô hình đáp ứng tần số của hệ thống (*) với bộ dữ liệu u2, y2 trên và so sánh với hệ thống thực:
m2 =iddata(y2,u2,0.1);% dong goi thanh dang du lieu nhan dang
h41=spa(m2,100);
h42=etfe(m2,100);
h43=spafdr(m2);
bode(g,'b',h41,'r',h42,'g',h43,'b--')
Hình 2.13. Mô hình đáp ứng tần số ước lượng được từ bộ dữ liệu thu được khi đầu vào là u2
Ta thấy mô hình ước lượng không mô tả chính xác hệ thống thực đặc biệt trong dải tần số cao. Thử thay đổi độ rộng hàm cửa sổ trong các phép ước lượng trên nhưng chất lượng vẫn không tốt. Nguyên nhân do phổ của u2 tập trung ở miền tần số thấp, dẫn đến đáp ứng y2 cũng có phổ tập trung trên vùng tần số thấp, nên ước lượng đáp ứng trên miền tần số cao không đảm bảo chính xác.
Nhận xét: Với phương pháp phân tích phổ, để thu được mô hình đáp ứng tần số tốt ta cần sử dụng tín hiệu vào u có phổ tần trải rộng trên miền tần số quan tâm. Chính vì lý do trên phương pháp này thích hợp cho nhận dạng chủ động, vòng hở vì khả năng linh động trong chọn tín hiệu vào hệ thống.
2.2.1.3. Ước lượng hàm truyền đạt liên tục từ đáp ứng tần số
Mô hình đáp ứng tần số cho ta hình ảnh trực quan về đáp ứng của hệ thống trên miền tần số, nhưng lại chưa đưa ra được hàm truyền đạt cụ thể để có thể xây dựng được đáp ứng trên miền thời gian của hệ thống. Từ mô hình tần số ta có được đồ thị bode và có thể dựa vào đó có thể xác định được hệ số khuếch đại tĩnh và bậc của mô hình. Hệ số khuếc đại tĩnh K là giá trị biên độ của đồ thị bode tại ω = 0; bậc của mô hình xác định từ độ dốc của đồ thị khi ω → ∞. Như vậy ta đã có thông tin ban đầu về bậc và hệ số khuếch đại tĩnh của hệ thống qua đó sẽ xây dựng mô hình hàm truyền với tham số là hằng số thời gian Ti. Sử dụng phương pháp bình phương sai lệch cực tiểu để xác định Ti.
Thực tế trong miền tần số lớn mô hình đáp ứng tần số ta thu được từ ước lượng trên bị ảnh hưởng của nhiễu và phép chuyển đồi Fourier gián đoạn. Chính vì vậy trong vùng tần số này đáp ứng tần số của hệ thống thu được là không trung thực không nên sử dụng để ước lượng mô hình hàm truyền. Dải tần số phản ảnh đặc tính của hệ thống là dải cho đáp ứng pha trong khoảng (0, 2π) nên ta chỉ sử dụng thông tin về đáp ứng tần số trong dải này.
Hàm ước lượng từ đáp ứng tần số của hệ thống sang hàm truyền đạt bằng nguyên lý bình phương cực tiểu hàm sai lệch được xây dưng thành hàm invfreqs trong Matlab identification toolbox .
Cấu trúc lệnh:
invfreqs(h,w,n,m)
Với: w: là dãy tần số sử dụng để ước lượng
h: dãy đáp ứng của hệ thống tương ứng với mỗi tần số trên
n: bậc của đa thức tử trong mô hình hàm truyền
m: bậc của đa thức mẫu trong mô hình hàm truyền.
Ví dụ 2.2: Sử dụng mô hình đáp ứng tần số h12 để ươc lượng ngược lại mô hình của hệ thống với đáp ứng tần số ước lượng được có dạng: (phụ lục 2.2)
≈ 40dB/dec
Hình 2.14. Đồ thị bode của mô hình đáp ứng tần số h13
Từ đáp ứng tần số ước lượng được nhờ phương pháp spafdr từ hệ thống (*) ta có được những thông tin sau về hệ thống:
1. Hệ số khuếch đại của hệ thống ≈ 100.56
2. Độ dốc biên độ ở dải tần số cao ≈ 40dB, như vậy hàm truyền đạt của hệ thống (*) có bậc tử lớn hơn bậc mẫu ít nhất là 2.
Ước lượng mô hình hàm truyền đạt liên tục từ đáp ứng tần số trên. Ta sử dụng hàm invtf (phụ lục 2.2)
g1 = invtf(h13,0,1,80);
g2 = invtf(h13,0,2,80);
g3 = invtf(h13,1,2,80);
g4 = invtf(h13,1,3,80);
g5 = invtf(h13,1,4,80);
bode(g,'b',g1,'g--',g2,'g',g3,'y',g4,'b--',g5,'r')
Hình 2.15. Mô hình hàm truyền ước lượng được từ dãy đáp ứng tần số của mô hình h13
Ta thấy mô hình g1, g3 biểu không biểu diễn tốt đặc tính tần số của hệ thống, g2 cho đáp ứng biểu diễn chính xác hệ (*) với dải tần rộng. Chứng tỏ hệ thống thực có thể xấp xỉ tốt mô hình bậc 2. Mô hình g5 biểu diễn tốt đáp ứng của hệ thống tại dải tần số thấp nhưng lại không tốt ở dải tần sô cao...