Luận án Nghiên cứu xây dựng thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung cho một lớp đối tượng phi tuyến

của hệ con i thỏa mãn bất 
phương trình (2.20) và (2.21). 
Từ (2.20) và do tổng các hàm thuộc lớp K cũng là một hàm thuộc lớp K nên: 
 MM
 iii
 VN(xk) ££ååa2( xk) aa22( xxkk) @ ( ) 
 ii==11
 ' i '
Xét hàm aa11min(ss),0"³ thì a1 cũng là một hàm thuộc lớp K . 
 @ iMÎ{1,2,..., }
Từ (2.20) và (2.22) ta có: 
 MM
 iii'
 VN(xk) ³³ååaa11( xxkk) ( ) 
 ii==11
Theo Sontag [60]: 
 a(a+b) £a(2a) +aa(2b)"ab³0,³Î0, K, 
 æMöæMMöæö
Þaçåai÷£a(2a1)+aç2ååaii÷£a(2a12)++aa(48aa)ç÷
 èi=1øèii==23øèø
 M
 Mi
£...£a(2a12)+a(4a)+...+£aa(22aaMi)å ()
 i=1
Đặt 
 æöM
 M ç÷åbi
 =M Þaa³ç÷i=1 "³
 bi2aiå(bbii) M 0
 i=1 ç÷2
 ç÷
 èø
 M
 æöi
 Mç÷åxk
 Þ³³aa''iç÷i=1
 VN(xxkk) å11( ) M
 i=1 ç÷2
 ç÷
 èø
 i 12 M
mà xk ³ 0 và xk= col (xk,xxkk,..., ) nên 
 M2 MM
 æöiii22
 ç÷åxk³ååxk=xkÞ³xxkk
 èøi=1ii==11
 æöM
 xi 
 ç÷åkæöx
 Þ³³a''ç÷i=1aaç÷k
 VN(xxkk) 1MM11@ ( )
 ç÷22ç÷
 ç÷èø
 èø
do vậy tồn tại hàm aa12, ÎK để: 
 aa12( xk) ££VN(xxkk) ( ) (2.23) 
 33 
Từ (2.22) và (2.20) ta có 
 MM
 Vx-Vx=VVixi-ixi£-+asixdiii (2.24) 
 N( k+1) N( k) ååN( k+-13) N( k) ( k) ( kkd)
 ii==11
Từ (2.23) và (2.24) ta có hệ tổng thể (2.4) ổn định ISS với hàm Lyapunov (2.22) 
2.2 Điều khiển phi tập trung dựa trên mô hình tuyến tính hệ phản 
ứng/tách và hệ nồi hơi-tuabin 
2.2.1 Điều khiển dự báo phi tập trung hệ phản ứng/tách 
 L
 F0 , Z0 MD
 LT LC
 MR, kt
 TC
 F , ZF 
 LT LC
 L2, V2
 D ,XD
 F , ZF x2, y2
 V, y1
 LC LC MB
 B ,XB
 Hnh 2-2 Một quá trình phản ứng/tách tiêu biểu [70] 
Các quá trình phản ứng/tách đóng vai quan trọng trong các nhà máy hóa học. Một 
ví dụ của quá trình này gồm quá trình phản ứng và quá trình tách nối tiếp nhau 
như minh họa trên Hnh 2-2 với các biến quá trình mô tả ở Bảng 2-1. 
 Nguyên liệu được đưa vào bình phản ứng, tại đây xảy ra phản ứng AB® , hỗn 
hợp ra được đưa tới tháp chưng cất để tách cấu tử A ra khỏi sản phẩm đáy tháp. 
Phần sản phẩm đỉnh tháp chứa cấu tử A được hồi lưu về bình phản ứng. Yêu cầu 
công nghệ đặt ra là sản phẩm đáy tháp phải đạt được độ tinh khiết nhất định (thành 
phần của cấu tử A thấp hơn một giá trị cho trước), đồng thời đảm bảo chi phí tiêu 
hao năng lượng thấp. 
 Cho đến nay đã có nhiều công trình nghiên cứu về điều khiển các quá trình này 
[11, 70, 71]. Các sách lược điều khiển cho quá trình phản ứng/tách, phương pháp 
chỉnh định thông số của bộ điều khiển PID cho các vòng điều khiển đơn được đề 
xuất trong tài liệu [70, 71] nhằm đảm bảo tính ổn định của hệ thống và loại bỏ 
nhiễu quá trình. Song bộ điều khiển PID khó đảm bảo chất lượng và tính ổn định 
của hệ thống khi xét tới các ràng buộc, cũng như khi hệ thống có trễ hay tương tác 
giữa các quá trình con mạnh. Điều khiển quá trình phản ứng tách theo hướng sử 
dụng bộ điều khiển dự báo phi tập trung được đề xuất trong tài liệu [11]. Tính ổn 
định của hệ được đảm bảo bằng cách thêm hàm điều khiển dựa trên Lyapunov 
 34 
(Lyapunov-based controller) vào điều kiện ràng buộc trạng thái. Tuy nhiên, các bộ 
điều khiển dự báo phân tán thiết kế cho các quá trình con là độc lập. Do vậy không 
tận dụng được hết các hiểu biết về các quá trình con, cũng như chưa xét đến vấn 
đề trễ vận chuyển chất lỏng giữa bình phản ứng và tháp chưng và hồi lưu từ tháp 
chưng trở lại, hơn nữa việc xác định hàm điều khiển dựa trên Lyapunov tương đối 
khó khăn và việc thêm hàm này vào ràng buộc trạng thái gây ra nhiều hạn chế cho 
việc tìm nghiệm bài toán. Sau đây luận án sẽ áp dụng thuật toán điều khiển dự báo 
phi tập trung dựa trên mô hình tuyến tính đề xuất vào điều khiển hệ phản ứng/tách 
trên, sử dụng các thông tin dự báo đầu ra của bình phản ứng và tháp chưng để dự 
báo nhiễu cho tháp chưng và bình phản ứng, đồng thời đảm bảo tính ổn định ISS 
của hệ. 
 Bảng 2-1 Các biến quá trình của hệ phản ứng/tách 
F0 Lưu lượng nguyên liệu cấp B Lưu lượng sản phẩm đáy (kmol/min) 
 (kmol/min) 
Z 0 Thành phần A trong nguyên liệu xB Thành phần A trong dòng sản phẩm 
 cấp (phần mol) đáy tháp (phần mol) 
 -1
kt Tốc độ phản ứng (min ) x2 Thành phần A trong pha lỏng tại đĩa 
 cấp liệu (phần mol) 
MR Trữ lượng bình phản ứng (kmol) xD Thành phần A trong hồi lưu về bình 
 phản ứng (phần mol) 
F Lưu lượng sản phẩm trung gian y1 Thành phần A trong pha hơi tại đáy 
 (kmol/min) tháp (phần mol) 
ZF Thành phần A trong sản phẩm y2 Thành phần A trong pha hơi tại đĩa 
 trung gian (phần mol) cấp liệu (phần mol) 
L Lưu lượng hồi lưu về tháp MB Trữ lượng pha lỏng tại đáy tháp 
 (kmol/min) (kmol) 
V Lưu lượng hơi cấp nhiệt đun sôi M2 Trữ lượng pha lỏng tại đĩa giữa tháp 
 đáy tháp (kmol/min) (kmol) 
D Lưu lượng hồi lưu về bình phản M D Trữ lượng tại bình chứa sản phẩm 
 ứng (kmol/min) ngưng tụ (kmol) 
Mô hình quá trình phản ứng/tách 
Tương tự việc nghiên cứu áp dụng điều khiển dự báo cho nhiều quá trình khác, ở 
đây ta cho rằng trữ lượng trong bình phản ứng MR , trữ lượng đáy tháp MB và trữ 
lượng đỉnh tháp M D đã được duy trì ổn định bởi các vòng điều khiển mức tương 
ứng (được điều khiển bởi các lưu lượng F,,BD); tốc độ phản ứng kt được duy trì 
bởi vòng điều khiển nhiệt độ bên trong với chu kỳ điều khiển nhỏ. 
Mô hình bình phản ứng 
Phương trình cân bằng vật chất của quá trình phản ứng viết cho cấu tử nhẹ như 
sau: 
 35 
 dZFFF00DD
 =-()++ktZFD++Zx0 (2.25) 
 dtMRMRMMRR
 Bảng 2-2 Bảng thông số vận hành hệ phản ứng/tách [71] 
 F 0 Z 0 MR D xD kt F Z F L V 
 3.4775 0.9 1088.621 3.7799 0.95 0.0055 7.2575 0.5 8.3159 12.0958 
 xB MB M D M2 α y1 y2 x2 
 0.0105 124.7379 83.9146 10.6594 2 0.0208 0.95 0.0952 
Đặt các biến trạng thái, biến điều khiển và nhiễu tương ứng là biến chênh lệch so 
với điểm làm việc (Bảng 2-2): 
 T
 xc1=DZF,uc1=Dkt,dcD1=(DF00,DZ,,DDDx) 
ta có mô hình tuyến tính hóa của quá trình xung quanh điểm làm việc biểu diễn 
trong không gian trạng thái như sau: 
 ìx&c1=Ac1xc1++Buc1c1Edcc11
 í (2.26) 
 î yc1=Cxcc11
với các ma trận tham số: 
 FD0 +
 Ac11=--kt, BZcF=-
 MR
 éùZ00-ZFF xDF-ZD
 Ecc11==êú , C1
 ëûMRMRMMRR
trong đó F00,Z,D,kt,,ZxFDlà các giá trị tại điểm làm việc của các đại lượng tương 
ứng. Với các giá trị tại điểm làm việc có được từ Bảng 2-2 ta có: 
 -3
 ABcc11=12.1666.10, =-0.5
 éù-4344---
 CEcc11==1,ëû3.6744.10 3.1944.10 4.1337.10 3.4722.10
Mô hình tháp chưng 
Để phù hợp cho mục đích điều khiển, ta xây dựng mô hình đơn giản hóa của tháp 
chưng có 3 bậc như trình bày trong [1]. Đặt các biến trạng thái, biến điều khiển và 
nhiễu tương ứng là biến chênh lệch so với điểm làm việc: 
 éùDxB
 êú éDDLFùéù
 =Dx ,,== 
 xc2êú2udcc22êúêú
 ëDDVZûëûF
 ëûêúDxD
Sau khi tuyến tính hóa xung quanh điểm làm việc, mô hình trạng thái nhận được 
có dạng: 
 36 
 ìx&c2=Ac2xc2++Bc2uc2Edcc22
 í (2.27) 
 î yc2=Cxcc22
với các ma trận tham số 
 éùV-L-F-+k1VLF
 êú0
 êúMMBB
 êú
 k12VL++FkVL
 Ac2=-êú
 êúM2MM22
 êúkVV-
 êú0 2
 ëûêúMMDD
 éùx21--xBBxy éùxx2- B
 êú 0
 MM êúM
 êúBB êúB
 êúxDF-x2y1--y22êúZxF
 BEcc22==êú, êú
 êúM2M2êúMM22
 êúyx- êú00
 êú0 2 Dêú
 ëûMDëû
 éù100
 Cc2= êú 
 ëû001
trong đó V,L,F,ZF,xBD,x2,x,,yy12 là các giá trị tại điểm làm việc của các đại lượng 
tương ứng (Bảng 2-2). 
Khi đó các ma trận của mô hình trạng thái tuyến tính liên tục (2.27) của tháp chưng 
xác định được như sau: 
 éù--0.21750.124850éù7.17.10--340.824.10
 êú
 AB=êú2.21533-2.08450.78016,=-4.24.10--3387.174.10
 cc22êúêú
 êú
 ëûêú00.07921-0.1437ëû00
 éù7.17.100-3
 éù100 êú
 CE=,=-37.976.10-30.68085
 cc22êú001 êú
 ëûêú
 ëû00
Kết quả mô phỏng điều khiển dự báo phi tập trung hệ phản ứng/tách 
Áp dụng thuật toán đề xuất vào điều khiển dự báo phi tập trung hệ phản ứng/tách 
với mô hình dự báo của hệ phản ứng và tháp chưng là mô hình trạng thái không 
liên tục, thu được từ việc gián đoạn hoá mô hình (2.26) và (2.27) với chu kỳ trích 
mẫu Ts = 0.1 ()min . Trong đó ma trận hệ thống của mô hình không liên tục cho 
bình phản ứng và tháp chưng với chu kỳ trích mẫu Ts = 0.1()min là: 
 éù0.97980.01120.0004
 êú
 AA==0.9988,0.19780.81330.0699 
 12êú
 ëûêú 0.00080.00710.9860
 37 
 T
dễ thấy giá trị riêng của A1 là 0.0998, của A2 là (0.7985,0.9967,0.9838) đều nằm 
trong đường tròn đơn vị nên A1 và A2 là các ma trận Schur. Theo các phân tích ở 
phần tính ổn định của hệ điều khiển dự báo phi tập trung trên, tính ổn định ISS 
của các hệ con và toàn hệ được đảm bảo nếu chọn ma trận hàm phạt Pf thỏa mãn 
phương trình Lyapunov (2.19). Trong thành phần nhiễu của bình phản ứng 
 T
dcD1=(DF00,DZ,,DDDx) thì DF00,,DDZD là nhiễu riêng của bản thân bình phản 
ứng còn DxD (biến trạng thái và cũng chính là đầu ra của tháp chưng) là tương tác 
từ tháp chưng sang bình phản ứng. Trong thành phần nhiễu của tháp chưng 
 T
dcF2 =(DDFZ, ) thì DF là nhiễu riêng của tháp chưng, còn DZF (biến trạng thái 
và cũng chính là đầu ra của bình phản ứng) là tương tác từ bình phản ứng sang 
tháp chưng. Các giá trị dự báo trạng thái (cũng là đầu ra) DxD của tháp chưng và 
DZF của bình phản ứng sẽ được sử dụng để dự báo nhiễu của hệ con bình phản ứng 
và hệ con tháp chưng tương ứng. Còn các nhiễu DF00,DZ,,DDDF được coi là không 
đổi trong tầm dự báo. Mô phỏng hệ thống sử dụng thuật toán 2.1 cho trường hợp 
nhiễu biến đổi với N = 20 , l = 0.01, kd = 4 , chu kỳ trích mẫu Ts = 0.1 (min), hàm 
mục tiêu (2.6) với Q=Inm,RI=>ll,0, ma trận hàm phạt xác định theo (2.19) 
 éù74.23393.321146.1453
 12==1.0101,êú93.3211131.182677.6125 
 PPffêú
 ëûêú 46.145377.612577.9452
 T
điểm trạng thái ban đầu x12(0)=-0.5,x(0)=(-0.03,--0.9,0.95) với các ràng buộc 
tín hiệu điều khiển khác nhau lần lượt là: 
 1 éù-0.03 2 éù--1010 1 éù-0.03 2 éù--55
U = êú, U = êú và U = êú,U = êú 
 ëû0.03 ëû1010 ëû0.03 ëû55
 Hnh 2-3 Đáp ứng hệ thống phản ứng/tách khi nhiễu thay đổi 
 38 
ta thu được các kết quả từ Hình 2-3 đến Hình 2-4. Nhiễu ở đây là thành phần sản 
phẩm trung gian hay nguyên liệu vào tháp ZF (column feed composition) thay đổi 
dạng dốc, các tín hiệu đáp ứng ra là thành phần đáy tháp xB (bottoms composition) 
và thành phần sản phẩm chưng cất tại đỉnh tháp xD (distilate composition). 
 Column feed composition (mole fraction)
 0.5
 Du bao nhieu
 Khong du bao nhieu
 0
 -0.5
 0 10 20 30 40 50 60
 Bottoms composition (mole fraction)
 0.05
 0
 -0.05
 0 10 20 30 40 50 60
 Distillate composition (mole fraction)
 0.5
 0
 -0.5
 -1
 0 10 20 30 40 50 60
 Time (min) 
 Hnh 2-4 Đáp ứng hệ phản ứng/tách khi thay đổi giá trị ràng buộc 
 Hnh 2-5 Đáp ứng hệ phản ứng/tách khi thay đổi trọng số hàm mục tiêu 
Đáp ứng của hệ thống khi thay đổi trọng số của hàm mục tiêu l = 0.005 được thể 
hiện trên Hnh 2-5. Các kết quả mô phỏng cho thấy hệ ổn định và việc sử dụng các 
thông tin dự báo thu được từ các bộ MPC cục bộ để dự báo nhiễu cho đáp ứng tốt 
hơn trường hợp không dự báo nhiễu. Tuy nhiên, ưu điểm của thuật toán đề xuất 
 39 
chỉ được thể hiện rõ ở chất lượng điều khiển tháp chưng, mà cụ thể là chất lượng 
của sản phẩm đáy (cũng là đầu ra chính của hệ phản ứng/tách). Điều này cũng hợp 
lý bởi nhìn vào mô hình bình phản ứng (2.26) có thể thấy thành phần nhiễu tương 
 -4
tác từ tháp chưng sang là DxD có trọng số rất nhỏ ( 3.4722.10 ), do vậy việc dự báo 
nhiễu DxD hay giả sử nhiễu không đổi trong trường hợp điều khiển bình phản ứng 
là gần như giống nhau. Ngoài ra, do mục đích chính đặt ra của thuật toán là điều 
khiển ổn định, hàm mục tiêu sử dụng là dạng hàm phạt của trạng thái cuối và có 
dạng hàm toàn phương của biến trạng thái và biến điều khiển cho nên các đầu ra 
vẫn còn tồn tại sai lệch tĩnh (đặc biệt ở đầu ra nồng độ sản phẩm đáy). Tuy nhiên 
sai lệch tĩnh trong trường hợp này của nồng độ sản phẩm đáy là 0.0067 cũng không 
phải lớn so với điểm làm việc của sản phẩm đáy là 0.95. 
2.2.2 Điều khiển dự báo phi tập trung dựa trên mô hình tuyến tính hệ 
nồi hơi-tuabin 
 Hnh 2-6 Sơ đồ minh họa hệ nồi hơi-tuabin [5]. 
Nồi hơi-tuabin là một khâu rất quan trọng trong các nhà máy nhiệt điện. Một cấu 
trúc tiêu biểu cho hệ này được minh họa trên Hnh 2-6. Trong hệ thống này, hơi 
quá nhiệt được sinh ra từ nồi hơi sẽ được dẫn tới hệ thống tuabin để phát điện theo 
yêu cầu của lưới điện. Để điều khiển an toàn và chất lượng hệ nồi hơi-tuabin cần có 
một mô hình đủ chính xác cho nó và một trong các mô hình như vậy là mô hình có 
dạng phi tuyến như sau [4] : 
 ì
 9/8
 ïx&1=-0.0018u2x1+-0.9uu130.15
 ï 9/8
 íx&2=(0.073u2--0.016)xx120.1 (2.28) 
 ï
 141u3--(1.1ux210.19)
 ïx&3=
 î 85
trong đó: 
 40 
- ba đầu vào u1, uu23, lần lượt là độ mở van nguyên liệu, van điều khiển hơi cấp 
 cho tuabin và van nước cấp. 
 2
- ba biến trạng thái x1, xx23, lần lượt là áp suất bao hơi ()kgcm , công suất phát 
 điện ()MW và khối lượng riêng của hơi nước ()kgcm3 , 
- ba đầu ra 
 y1==x1, yx22
 (2.29) 
 y33=0.05(0.13073x+100aqcse+-/967.975)
lần lượt là áp suất bao hơi ()kgcm2 , công suất phát điện ()MW và độ chênh lệch 
mức nước trong bao hơi ()m , với 
 (1--0.001538xx31)(0.825.6)
 acs =
 xx31(1.0394- 0.0012304) 
 qe =(0.854u2-0.147)x1+45.59uu13--2.5142.096.
Các điểm vận hành khác nhau của hệ thống như ở Bảng 2-3. 
 Bảng 2-3 Điểm làm việc của hệ thống nồi hơi-tuabin [4] 
 70% 80% 90% 100% 110% 120% 140% 
 x1s 75.6 86.4 97.2 108 118.8 129.6 140.4 
 x2s 15.27 36.65 50.52 66.65 85.06 105.8 128.9 
 x3s 299.6 324.4 385.2 428 470.8 513.6 556.4 
 u1s 0.156 0.209 0.271 0.34 0.418 0.505 0.6 
 u2s 0.483 0.552 0.621 0.69 0.759 0.828 0.897 
 u3s 0.183 0.256 0.34 0.435 0.543 0.663 0.793 
 y3s -0.97 -0.65 -0.32 0 0.32 0.64 0.98 
Mô hình nồi hơi và mô hình tuabin 
Có thể thấy với các biến vào/ra như ở Hnh 2-7, nếu tách hệ nồi hơi – tuabin làm 2 
hệ con là hệ nồi hơi và hệ tua bin, thì uu13, đóng vai trò là tín hiệu điều khiển, u2 
đóng vai trò là nhiễu của nồi hơi, trong khi yy13, là 2 đầu ra. 
 Boiler - Turbine
 Level deviation
 u1
 Fuel flow y3
 u Boiler Drum pressure
 3 y
 Feed-water flow 1
 Power output
 u
 2 Turbine y
 Steam control 2
 Hnh 2-7 Các biến vào/ra của mô hình nồi hơi-tuabin [6] 
 41 
Như vậy có thể viết lại mô hình nồi hơi như sau 
 ì 1'1111
 ïx&= f(xu,,d )
 (2.30) 
 í 1'1111
 îïy= g(xu,,d )
Với 
 9/8
 æö-0.0018d1x1+-0.1uu110.015
 ç÷(1) 12
 '1
 f = ç÷111 
 141u21--(1.1dx0.19)
 ç÷
 èø85
 1
 æöx1
 g'1 = ç÷
 ç÷1 ++-
 èø0.05(0.13073x2 100aqcse/967.975)
 1æx1ö1æuy11ö11æö
 x=ç÷,uy=ç÷,,==ç÷du2
 èx3øèuy33øèø
Thông tin quỹ đạo trạng thái tối ưu u2 sẽ được sử dụng để dự báo nhiễu cho hệ nồi 
hơi. Tiến hành tuyến tính hóa quanh 7 điểm làm việc cho ở Bảng 2-3, sau đó gián 
đoạn hóa với chu kỳ lấy mẫu T ta thu được các mô hình tuyến tính của nồi hơi 
 1111111
 ïìxj(k+1)=Ajxj(k)++Bjju(kk)Ed()
 í1111111 (2.31) 
 îïyj(k)=Cjxj(k)++Djju(kk)Fd()
Trong đó 
 jj1/8
 éù1-0.002025Tux21ss()0
 11êúéù10
 AC==j ,
 jjêú1.1u2s-0.19 êú
 -T 1 ëûcc2122
 ëûêú85
 11é0.9TT-0.15ùéù00
 BDjj==êú,êú 
 ë01.6588Tûëû0.25328-0.013967
 éù-0.0018Tx()j9/8 éù0
 11==1s
 EFjjêúj, êúj
 ëû-0.012941Tx1sëû0.0047444x1s
với 
 jj
 4(1--0.001538xu32ss)0.8540.147
 c21 =+jj
 xx31ss(1.0394-0.0012304)180
 j
 éù100(0.8x1s- 25.6)
 c22 =-0.05êú0.13073 jj2
 ëû(xx31ss)(1.0394- 0.0012304)
Tương tự mô hình tuabin cóu2,,yx21lần lượt đóng vai trò là tín hiệu điều khiển, đầu 
ra và nhiễu của mô hình tuabin 
 2'2222
 x&=f(x,ud,)
 (2.32) 
 y2=g'2(xu22,)
với 
 42 
 9/8
 f'2(x2,u2,d2)=(0.73u2--0.016) (dx22) 0.1
 '2222
 g(x,)ux= 
 2222
 x=x2,u=u2,,y==y21dx
Thông tin dự báo đầu ra y1 của hệ nồi hơi sẽ được sử dụng để dự báo nhiễu cho hệ 
tuabin. Sau tuyến tính hóa quanh điểm làm việc và gián đoạn hóa ta thu được các 
mô hình tuyến tính cục bộ của tuabin 
 2222222
 ïìxj(k+1)=Ajxj(k)++Bjju(k)Edk()
 í2222222 (2.33) 
 îïyj(k)=Cjxj(k)++Djju(k)Fdk()
với 
 22j 22
 Aj=1-0.1T,Bj=0.073Tx1s,CDjj==1,0
 9 
 E2=T(0.073-=xjj)(xF)1/82,0
 j8 21ssj
Kết quả mô phỏng điều khiển dự báo phi tập trung hệ nồi hơi – tuabin 
dựa trên mô hình tuyến tính 
Áp dụng thuật toán 2.1 vào điều khiển dự báo phi tập trung hệ nồi hơi – tuabin 
dựa trên mô hình tuyến tính của hệ nồi hơi và tuabin tại điểm làm việc 90% công 
suất với các ràng buộc về tín hiệu điều khiển (không xét đến ràng buộc đầu ra) 
 TT
 (0,0) £u1£(1,1) ,0£uu22£1,-2£D£0.02
 TT
 (-0.007 -0.005) £D£u1(0.007 0.005)
Các ma trận trọng số của hàm mục tiêu sử dụng số liệu dựa trên tài liệu [73] 
 1é10ù212éù20
 Q=êú,Q=1,RR==êú,80 
 ë010ûëû00.2
Tại điểm làm việc 90% công suất thì ma trận hệ thống và ma trận đầu vào của mô 
hình không liên tục hệ nồi hơi và tuabin với chu kỳ lấy mẫu T=1s lần lượt là: 
 11é0.99720ùéù0.9-0.15
 AB22==êú, êú 
 ë-0.00581ûëû01.6588
và 
 22
 AB22==0.9,7.0956 
 2 2
Vì A2 là ma trận Schur nên có thể chọn ma trận trọng số của hàm phạt Pf = 5.2632
 1
ma trận A2 có một giá trị riêng nằm trên đường tròn đơn vị nên để đảm bảo ổn 
định hệ này ta có thể bổ sung thêm một bộ điều khiển phản hồi trạng thái ux=-K 
 éù00 '111 éù0.99720
Với K = êú thì A2=A22-=BK êú là Hurwitz, khi đó có 
 ëû00.005 ëû-0.00580.9889
thể chọn ma trận trọng số của hàm phạt thỏa mãn phương trình Lyapunov (2.19) 
 1éù569.0384-187.3276
 Pf = êú 
 ëû-187.3276452.9644
 1
Thành phần nhiễu của hệ nồi hơi du= 2 là biến điều khiển của hệ tuabin nên có 
thể sử dụng thông tin dự báo biến điều khiển u2 của hệ tuabin để dự báo nhiễu cho 
 43 
 Hnh 2-8 Đáp ứng hệ thống nồi hơi với thuật toán điều khiển dự báo phi tập 
 trung dự trên mô hình tuyến tính tại điểm làm việc 90% 
Hnh 2-9 Đáp ứng hệ thống tuabin với thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung 
 dựa trên mô hình tuyến tính tại điểm làm việc 90% 
 2
hệ nồi hơi. Thành phần nhiễu của hệ tuabin dx= 1 là biến trạng thái (cũng chính 
là đầu ra thứ nhất) của hệ nồi hơi nên có thể sử dụng thông tin dự báo của biến 
này để dự báo nhiễu cho hệ tuabin. 
 44 
Mô phỏng trong trường hợp hệ thống chuyển từ điểm làm việc 70% đến điểm làm 
việc 90% với tầm dự báo N=20 ta thu được đáp ứng của hệ thống như Hnh 2-8 đến 
Hnh 2-10. 
 Hnh 2-10 Tín hiệu điều khiển hệ nồi hơi – tuabin với thuật toán điều khiển dự 
 báo phi tập trung dựa trên mô hình tuyến tính tại điểm làm việc 90% 
Kết quả mô phỏng cho thấy khi chuyển sang điểm làm việc 90%, để điều khiển công 
suất tăng lên gấp hơn 3 lần (50.52 MW) thì cần tăng lưu lượng hơi quá nhiệt cấp 
cho tuabin do vậy cần tăng mức nước bao hơi và nhiệt lượng cấp cho bao hơi. Cụ 
thể trong trường hợp này, độ mở van điều khiển hơi bão hòa cấp cho tuabin tăng 
từ 0.483 lên 0.64 sau đó ổn định ở 0.621, độ mở van điều chỉnh nước cấp tăng từ 
0.183 lên 0.83 sau đó giảm dần và ổn định ở 0.34 còn độ mở van nhiên liệu tăng từ 
0.156 lên 0.28 sau đó giảm dần và ổn định ở 0.271. Ngoài ra, kế quả mô phỏng còn 
cho thấy bộ điều khiển dự báo phi tập trung dựa trên mô hình tuyến tính đề xuất 
đã làm ổn định hệ nồi hơi-tuabin với chất lượng bám tốt: độ quá điều chỉnh của đầu 
ra áp suất bao hơi, mức nước bao hơi và công suất là 0%, ứng với thời gian quá độ 
tương ứng là 1180.5s, 658s và 581s. Thời gian trung bình để thực hiện tính toán tín 
hiệu điều khiển cho hệ nồi hơi và tuabin lần lượt là 0.3502s và 0.2093s (Thuật toán 
trên được cài đặt và thử nhiệm trên Laptop Dell Latitude E7470: CPU core i7-6600U 
2.6GHz, RAM 16GB). 
 45 
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 
 Luận án phát triển thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung dựa trên mô 
hình tuyến tính cho các hệ thống gồm nhiều hệ con xét đến nhiễu và xét đến tương 
tác trạng thái, tương tác đầu vào giữa các hệ con, đồng thời đề cập tới cả dạng 
tương tác đầu ra giữa các hệ con. Việc xem các tương tác này là nhiễu và sử dụng 
thông tin dự báo cần thiết từ bộ điều khiển cục bộ khác để dự báo nhiễu và bù 
nhiễu, giúp cải thiện chất lượng của hệ thống so với trường hợp các bộ điều khiển 
cục bộ điều khiển độc lập. Tính ổn định ISS của các hệ con khi có nhiễu gồm nhiễu 
riêng của các hệ con và nhiễu do tương tác giữa các hệ con với nhau và ổn định ISS 
của toàn hệ kín được đảm bảo. Kết quả khi áp dụng điều khiển hệ phản/ứng tách 
và điều khiển hệ nồi hơi cho thấy thuật toán điều khiển dự báo phi tập trung đề 
xuất dựa trên mô hình tuyến tính có