BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Trịnh Thị Khánh Ly NHẬN DẠNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN LỊ HƠI TRONG VỊNG KÍN LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA HÀ NỘI – 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Trịnh Thị Khánh Ly NHẬN DẠNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN LỊ HƠI TRONG VỊNG KÍN Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 62520216 LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HĨA NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS HỒNG MINH SƠN  LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi, kết nghiên cứu trình bày luận án trung thực, khách quan chưa công bố cơng trình khác Hà Nội, ngày tháng Người hướng dẫn khoa học năm 2016 Tác giả luận án PGS.TS Hoàng Minh Sơn Trịnh Thị Khánh Ly i LỜI CẢM ƠN Trong trình học tập, nghiên cứu hồn thành luận án, tơi nhận đƣợc nhiều giúp đỡ, góp ý, động viên chia sẻ người Lời xin bày tỏ lòng biết ơn tới Viện Đào tạo sau Đại học, Viện Điện, Bộ môn Điều khiển tự động – Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Tơi đặc biệt cảm ơn PGS.TS Hồng Minh Sơn hướng dẫn, bảo cho ý kiến vô quý báu tạo điều kiện thuận lợi cho tơi mặt chun mơn suốt q trình học tập thực luận án Tôi xin chân thành biết ơn thầy cô môn Điều khiển Tự Động– Đại học Bách Khoa Hà Nội đóng góp cho tơi ý kiến bổ ích tạo điều kiện thuận lợi cho suốt trình làm luận án Cuối cùng, tơi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến gia đình, bạn bè, người chia sẻ, động viên, giúp đỡ học tập, nghiên cứu hoàn thành luận án Hà nội, ngày tháng năm 2016 Tác giả luận án Trịnh Thị Khánh Ly ii MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT vi DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH VẼ ix MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết luận án Mục tiêu kết mong đợi luận án Đối tượng phạm vi nghiên cứu luận án Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án Phương pháp nghiên cứu Bố cục luận án CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XÂY DỰNG MƠ HÌNH LỊ HƠI 1.1 Giới thiệu phương pháp xây dựng mơ hình lò 1.2 Một số kết nghiên cứu xây dựng mơ hình lò 1.2.1 Các kết nghiên cứu xây dựng mơ hình lý thuyết 1.2.2 Các kết nghiên cứu xây dựng mơ hình thực nghiệm 1.2.3 Các kết nghiên cứu xây dựng mơ hình hộp xám 10 1.3 Xác định vấn đề cần nghiên cứu luận án 12 1.3.1 Đánh giá mơ hình động học lò có 12 1.3.2 Nội dung nghiên cứu luận án 13 1.3.3 Bài toán xây dựng mơ hình hộp xám lò 14 KẾT LUẬN CHƯƠNG 14 CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH LÝ THUYẾT CỦA LỊ HƠI 16 2.1 Giới thiệu chung lò nhà máy nhiệt điện 16 2.1.1 Hệ thống buồng lửa–khơng khí-khói thải 17 2.1.2 Hệ thống hơi-nước 18 2.2 Mơ hình lý thuyết lò 20 2.2.1 Các phương trình cân 20 2.2.2 Quá trình cháy truyền nhiệt lò 22 2.2.3 Mơ hình lý thuyết cho bao lò 23 2.2.4 Mơ hình nhiệt 27 2.3 Mơ hình tuyến tính cho lò 30 2.3.1 Tuyến tính hóa mơ hình bao q nhiệt 31 2.3.2 Mơ hình trạng thái tuyến tính lò 32 KẾT LUẬN CHƯƠNG 35 CHƯƠNG 3: NHẬN DẠNG MƠ HÌNH LTI CỤC BỘ 36 3.1 Nhận dạng mơ hình lò vòng kín: khó khăn thách thức 36 3.2 Giới thiệu chung nhận dạng hệ thống vòng kín 39 3.2.1 Phương pháp sai số dự báo 39 3.2.2 Lựa chọn phương pháp nhận dạng lò vòng kín 40 iii 3.2.3 Phương pháp sai số dự báo nhận dạng trực tiếp vòng kín 41 3.2.4 Tính thơng tin liệu điều kiện kích thích hệ kín 42 3.3 Thuật tốn ước lượng tham số mơ hình 44 3.3.1 Mơ hình nhận dạng vòng kín 44 3.3.2 Thuật toán sai số dự báo lặp 46 3.3.3 Thuật toán sai số dự báo đệ qui 48 3.4 Thực nghiệm nhận dạng lò vòng kín 49 3.4.1 Qui trình nhận dạng sử dụng phương pháp PEM 49 3.4.2 Lựa chọn tín hiệu kích thích 51 3.5 Nhận dạng lò nhà máy nhiệt điện Quảng Ninh 52 3.5.1 Thu thập liệu lò 52 3.5.2 Ước lượng tham số mô hình sử dụng thuật tốn lặp 55 3.5.3 Ước lượng tham số mơ hình sử dụng thuật toán đệ quy 57 3.5.4 Đánh giá kiểm chứng mơ hình 58 3.6 Nhận dạng lò nhà máy nhiệt điện Phả lại 61 3.6.1 Thu thập liệu lò 61 3.6.2 Ước lượng tham số mơ hình sử dụng thuật tốn lặp 64 3.6.3 Ước lượng tham số mô hình sử dụng thuật tốn đệ qui 66 3.6.4 Đánh giá kiểm chứng mơ hình 66 KẾT LUẬN CHƯƠNG 70 CHƯƠNG 4: NHẬN DẠNG MƠ HÌNH PHI TUYẾN GIẢ LPV 72 4.1 Nhận dạng mơ hình phi tuyến giả LPV 72 4.1.1 Lựa chọn biến làm việc điểm làm việc 73 4.1.2 Nhận dạng mơ hình cục LTI vòng kín 74 4.1.3 Ước lượng mơ hình tồn cục dựa phương pháp nội suy 74 4.2 Xây dựng mơ hình giả LPV nội suy tín hiệu 75 4.2.1 Nội suy đầu sử dụng hàm trọng số tuyến tính 76 4.2.2 Nội suy đầu sử dụng hàm trọng số spline 79 4.3 Xây dựng mô hình giả LPV nội suy tham số 82 4.3.1 Mơ hình tồn cục phi tuyến giả LPV 82 4.3.2 Ước lượng hàm trọng số 84 4.3.3 Áp dụng cho mơ hình lò Nhà máy Nhiệt điện Phả Lại 86 4.3.4 Đánh giá kiểm chứng mơ hình 89 KẾT LUẬN CHƯƠNG 91 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 93 KẾT LUẬN 93 Những kết đạt 93 Những đóng góp luận án 95 KIẾN NGHỊ 95 TÀI LIỆU THAM KHẢO 97 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 103 iv Phụ lục: Một số đoạn mã code chương trình phần mềm Matlab 104 v  DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC TỪ VIẾT TẮT Danh mục ký hiệu biến trình Ký hiệu Nội dung, ý nghĩa Ad Diện tích mặt bốc bao Cms, Cmr Nhiệt dung riêng ống kim loại nhiệt dàn ống sinh Cps1, Cps2 Nhiệt dung riêng nhiệt cấp 1, cấp Df, Dds, Dfw Lưu lượng nhiên liệu, lưu lượng nước làm mát, lưu lượng nước cấp Ds, DT Lưu lượng bão hòa nhiệt hfw, hs, hT enthapy nước, bão hòa nhiệt ks, kr Các hệ số truyền nhiệt mms, mmr Khối lượng kim loại nhiệt dàn ống sinh msh1, msh2 Khối lượng nhiệt cấp cấp PD, PT Áp suất bao hơi, áp suất nhiệt QEV, QSH Lượng nhiệt cấp cho dàn ống sinh hơi, nhiệt Tms, Tmr Nhiệt độ kim loại nhiệt dàn ống sinh Ts1, TSH Nhiệt độ nhiệt cấp cấp Vs, Vw,Vt Thể tích hơi, nước mơi chất bao Vr Thể tích mơi chất ống lên Hàm lượng hỗn hợp ống lên r Đơn vị (m2) (J/kg °C) (J/kg °C) (kg/s) (kg/s) (J/kg) (J/kg °C) (kg) (kg) (bar, psig) (kJ/s) (0C) (0C) (m3) (m3) (%) us, uw LD s, w Nội nước lò Mức nước bao Khối lượng riêng nước bao (J/kq) (m) (kg/m3) sh1, sh2 Khối lượng riêng nhiệt cấp 1, cấp (kg/m3) Danh mục ký hiệu dùng mơ hình Ký hiệu A B C C(q) G(q) H(q) K S M u ,y Nội dung, ý nghĩa Ma trận hệ thống Ma trận đầu vào Ma trận đầu Mơ hình điều khiển Mơ hình q trình Mơ hình của nhiễu Hệ số lọc Kalman S tập M Giá trị u y điểm làm việc n Bậc mơ hình vi argmin f(x) q, q−1 N x (t ) Giá trị x cho f(x) nhỏ Toán tử tiến lùi Số mẫu liệu   xT (t )x (t ) t 0 x (t ) N N  xT (t )x (t ) t 0 E(X) Rw Ryu(τ) Φu(ejω) Φyu(ejω)  , 0 ,  * , ˆ ˆi , ˆ(k ) Kỳ vọng toán học X Hàm tự tương quan tín hiệu u Hàm tương quan chéo tín hiệu y u Phổ cơng suất tín hiệu u Phổ cơng suất chéo tín hiệu y u Vector tham số, tham số thực, tham số tối ưu, tham số ước lượng r(k) u(k) x(k) v(k) y(k) w(k) Z ε(k) φ VN RN M* M() Tín hiệu chủ đạo thời điểm k Tín hiệu vào thời điểm k Vector biến trạng thái thời điểm k Nhiễu đo thời điểm k Tín hiệu thời điểm k Nhiễu trình thời điểm k Tập liệu đo Sai số dự báo thời điểm k Vector hồi qui Hàm mục tiêu tính từ N mẫu liệu Ma trận hồi quy tính từ N mẫu liệu Lớp mơ hình Mơ hình cụ thể theo tham số  S t ts grad(V) Hess(V) Hệ thống thực Thời gian [sec] Thời gian lấy mẫu [sec] Vector gradient hàm V Ma trận Hessian hàm V Tham số ước lượng cho thuật toán lặp đệ qui Danh mục từ viết tắt ARX ARMAX BFT BJ BMCR CLSI AutoRegressive with eXternal input AutoRegressive Moving Average with eXternal input Best Fit Box-Jenkins model Boiler Maximum Continuous Rating Closed-Loop System Identification vii dc eco eva f FPE fw LPV LS LTI LTV MIMO OE PEM PRBS PI RPEM SISO SH St Steam-Water System VAF wt Downcomer Economizer Evaporator Fuel Final Prediction Error Feedwater Linear Parameter-Varying (system) Least square Linear Time-Invariant (system) Linear Time-Varying (system) Multiple-Input Multiple-Output Output Error Prediction error method Pseudo-random binary sequence Proportional-Integral Recursive prediction error method Single Input Single Output Super Heater Steam in drum SWS Variance Accounted for Water in drum viii [77] Verhaegen, M & Verdult, V (2007) Filtering and System Identification: A Least Squares Approach Published in the United States of America by Cambridge University Press, New York [78] Verdult, V.; Ljung, L & Verhaegen, M (2010) Identification of composite local linear state space models using a projected gradient search NT J CONTROL, 2002, VOL 75, NOS 16/17, pp.1385-1398 [79] Vijayalakshmi, S & Manamalli, D (2013) LPV Modeling and Performance Analysis of Boiler Drum Using IMC-PI Controller Applied Mechanics and Materials Vol 415 pp 117-121 Dr.D.Soderstrom, T & Stoica, P (1989) System Identification Prentice-Hall [80] Vijayalakshmi, S.; Manamalli, D & Narayani, T (2013) Identifiation of Industrial Boiler Furnace Using Linear Parameter Varying Model Proceedings of 7th International Confrence on Intelligent Systems and Control, pp 205-209 [81] Vijayalakshmi, S.; Manamalli, D & Narayani, T (2013) Model Identification for Industrial Coal Fired Boiler Based on Linear Parameter Varying Method International Journal of Engineering and Technology, pp 4116-4126 [82] Zhao, Y ; Huang, B.; Su, H & Chu, J (2012) Prediction error method for identification of LPV models Journal of Process Control 22, pp 180–193 [83] Zhu, Y.C & Xu, Z.H (2011) A method of LPV model identification for control Proceedings of the 17th IFAC World 102 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 11 Trịnh Thị Khánh Ly, Hoàng Minh Sơn (2011) Nhận dạng hệ kín q trình nhiệt lò Nhà máy đạm Phú Mỹ Hội nghị toàn quốc Điều khiển Tự động hoá - VCCA, trang 74-80 Trịnh Thị Khánh Ly (2012) Nhận dạng phi tập trung cho trình đa biến vòng kín Hội nghị khoa học tồn quốc khí - Phân ban Cơ điện tử, trang 429-440 Trinh Thi Khanh Ly, Hoang Minh Son (2014) Grey-box identification of steam boiler using linear state-space model and closed-loop data Journal of Science & Technology – Technical Universities, No 101, pp 25-30 Trịnh Thị Khánh Ly, Hoàng Minh Sơn (2015) On-line closed-loop identification of steam boiler using state-space predictor model Chuyên san Điều khiển Tự động hóa, Số 13, trang 30-35 Trinh Thi Khanh Ly, Hoang Minh Son (2015) Closed-loop identification of steam boilers using linear parameter-varying model identification of steam boilers using linear parameter-varying model Technology-Technical Universities, No 108, pp 1-6 103 Journal of Science & Phụ lục: Một số đoạn mã code chương trình phần mềm Matlab Thuật tốn sai số dự báo lặp nhận dạng mơ hình tuyến tính LTI function function l_th =it_boiler(y,u,x,T,t_ini) [m,Ndat] = size(y'); [r,Ndat] = size(u'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % khởi tạo giá trị theta0=zeros(M,1); l_th=theta0 xm=zeros(7,Ndat); % tìm tham số mơ hình no=2 v(1)=10; v(2)=0; ny=2; t1=T-1 while(((v(no-1)>v(no))&& (v(no-1)-v(no)>0.00000000000001))&& no=w1))/(w2-w1); y(w >= w2)=0 figure() %new figure plot(w,y) %plot % -108 Hàm Gauss chuẩn hóa function [f1 f2 f3] = gausslpv(w,mu1,mu2,mu3,g_th,T); v=size(g_th,1); p1=zeros(T,v); p2=zeros(T,v); p3=zeros(T,v); f1=zeros(T,v); f2=zeros(T,v); f3=zeros(T,v); for i=1:v p1(:,i) = -.5 * ((w(1:T) - mu1)/s(i,1)) ^ 2; p2(:,i) = -.5 * ((w(1:T) - mu2)/s(i,2)) ^ 2; p3(:,i) = -.5 * ((w(1:T) - mu3)/s(i,3)) ^ 2; p(:,i)=exp(p1(:,i))+exp(p2(:,i))+exp(p3(:,i)); f1(:,i) = exp(p1(:,i))./p(:,i) ; f2(:,i) = exp(p2(:,i))./p(:,i) ; f3(:,i) = exp(p3(:,i))./p(:,i); end % -Đạo hàm hàm Gauss chuẩn hóa function [df1ds df2ds df3ds]=differentiateflpv(w,mu1,mu2,mu3,s,T,v) v=size(s,1); p1=zeros(T,v); p2=zeros(T,v); p3=zeros(T,v); p=zeros(T,v); f1=zeros(T,v); f2=zeros(T,v); f3=zeros(T,v); df1ds=zeros(T,v); df2ds=zeros(T,v); df3ds=zeros(T,v); dfds=zeros(3*T,v); for i=1:v p1(:,i) = -.5 * ((w(1:T)- mu1)/s(i,1) ^ 2); p2(:,i) = -.5 * ((w(1:T)- - mu2)/s(i,2) ^ 2); p3(:,i) = -.5 * ((w(1:T)- - mu3)/s(i,3) ^ 2); f1(:,i) = exp(p1(:,i)) ; 109 f2(:,i) = exp(p2(:,i)) ; f3(:,i) = exp(p3(:,i)) ; end for j=1:T for i=1:v df1ds(j,i)= ((w(j) - mu1).^ 2/s(i,1).^ 3)* (f1(j,i)-f1(j,i)*p(j,i)); df2ds(j,i)= ((w(j) - mu2).^ 2/s(i,2).^ 3)* (f2(j,i)-f2(j,i)*p(j,i)); df3ds(j,i)= ((w(j) - mu3).^ 2/s(i,3).^ 3)* (f3(j,i)-f3(j,i)*p(j,i)); end end % -Đạo hàm biến trạng thái function [H1 H2 H2]=diffxlpv1(u,y,x,w,mu1,mu2,mu3,s,T,v,l_th1,l_th2,l_th3); % x= Fx+Gz H0=zeros(7*T,v);% ??o hàm c?a bi?n x [f1 f2 f3] = gausslpv(w,mu1,mu2,mu3,s,T); [A1,B1,K1]=modellpvPL(l_th1); [A2,B2,K2]=modellpvPL(l_th2); [A3,B3,K3]=modellpvPL(l_th3); %%%%% [df1ds df2ds df3ds]=differentiateflpv(w,mu1,mu2,mu3,s,T); [xm ym]=fungauss(u,y,x,l_th1,l_th2,l_th3,w, mu1,mu2,mu3,s,T); AA1=kron(ones(T,1),A1); AA2=kron(ones(T,1),A2); AA3=kron(ones(T,1),A3); GG1=kron(ones(T,1),B1'); GG2=kron(ones(T,1),B2'); GG3=kron(ones(T,1),B3'); KK1=kron(ones(T,1),K1'); KK2=kron(ones(T,1),K2'); KK3=kron(ones(T,1),K3'); CC=kron(ones(T,1),C'); F11=blkdiag(f1(:,1),f1(:,2),f1(:,3),f1(:,4),f1(:,5),f1(:,6),f1(:,7)); F21=blkdiag(f2(:,1),f2(:,2),f2(:,3),f2(:,4),f2(:,5),f2(:,6),f2(:,7)); F31=blkdiag(f3(:,1),f3(:,2),f3(:,3),f3(:,4),f3(:,5),f3(:,6),f3(:,7)); F12=blkdiag(f1(:,8),f1(:,9),f1(:,10),f1(:,11),f1(:,12),f1(:,13),f1(:,14)); F22=blkdiag(f2(:,8),f2(:,9),f2(:,10),f2(:,11),f2(:,12),f2(:,13),f2(:,14)); F32=blkdiag(f3(:,8),f3(:,9),f3(:,10),f3(:,11),f3(:,12),f3(:,13),f3(:,14)); F13=blkdiag(f1(:,15),f1(:,16),f1(:,17),f1(:,18),f1(:,19),f1(:,20),f1(:,21)); F23=blkdiag(f2(:,15),f2(:,16),f2(:,17),f2(:,18),f2(:,19),f2(:,20),f2(:,21)); 110 F33=blkdiag(f3(:,15),f3(:,16),f3(:,17),f3(:,18),f3(:,19),f3(:,20),f3(:,21)); %dao ham cua hàm Gauss điểm làm việc dF11ds=blkdiag(df1ds(:,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF12ds=blkdiag(zeros(T,1),df1ds(:,2),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF13ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,3),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF14ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,4),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF15ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,5),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF16ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,6),ze ros(T,1)); dF17ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f1ds(:,7)); %Dao ham cua B tai diem dG11ds=blkdiag(df1ds(:,8),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),z eros(T,1)); dG12ds=blkdiag(zeros(T,1),df1ds(:,9),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),z eros(T,1)); dG13ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,10),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG14ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,11),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG15ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,12),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG16ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,13), zeros(T,1)); dG17ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f1ds(:,14)); %%dao ham cua K tai diem dK11ds=blkdiag(df1ds(:,15),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK12ds=blkdiag(zeros(T,1),df1ds(:,16),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK13ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,17),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), 111 zeros(T,1)); dK14ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,18),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK15ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,19),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK16ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df1ds(:,20), zeros(T,1)); dK17ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f1ds(:,21)); %dao ham cua F tai diem dF21ds=blkdiag(df2ds(:,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF22ds=blkdiag(zeros(T,1),df2ds(:,2),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF23ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,3),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF24ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,4),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF25ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,5),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF26ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,6),ze ros(T,1)); dF27ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f2ds(:,7)); %?ao ham c?a G tai diem dG21ds=blkdiag(df2ds(:,8),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dG22ds=blkdiag(zeros(T,1),df2ds(:,9),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dG23ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,10),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG24ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,11),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG25ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,12),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG26ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,13), zeros(T,1)); dG27ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f2ds(:,14)); 112 %Đao ham cua K tai diem lam viec dK21ds=blkdiag(df2ds(:,15),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK22ds=blkdiag(zeros(T,1),df2ds(:,16),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK23ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,17),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK24ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,18),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK25ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,19),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK26ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df2ds(:,20), zeros(T,1)); dK27ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f2ds(:,21)); %%%%%%%%%%%%dao ham cua F tai diem dF31ds=blkdiag(df3ds(:,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF32ds=blkdiag(zeros(T,1),df3ds(:,2),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF33ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,3),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF34ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,4),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF35ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,5),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dF36ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,6),ze ros(T,1)); dF37ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f3ds(:,7)); %?ao ham cua G tai diem dG31ds=blkdiag(df3ds(:,8),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dG32ds=blkdiag(zeros(T,1),df3ds(:,9),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),ze ros(T,1)); dG33ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,10),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), 113 zeros(T,1)); dG34ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,11),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG35ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,12),zeros(T,1), zeros(T,1)); dG36ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,13), zeros(T,1)); dG37ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f3ds(:,14)); dK31ds=blkdiag(df3ds(:,15),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK32ds=blkdiag(zeros(T,1),df3ds(:,16),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK33ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,17),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK34ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,18),zeros(T,1),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK35ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,19),zeros(T,1), zeros(T,1)); dK36ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),df3ds(:,20), zeros(T,1)); dK37ds=blkdiag(zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),zeros(T,1),d f3ds(:,21)); %%%%%%%%%%%% Xm=[xm(:,1);xm(:,2);xm(:,3);xm(:,4);xm(:,5);xm(:,6);xm(:,7)]; e=y(1:T,:)'-C*xm'; U=[u(1:T,1);u(1:T,2);u(1:T,3);u(1:T,4)]; E=[e(1,1:T)';e(2,1:T)';e(3,1:T)';e(4,1:T)']; J1=(dF11ds*(AA1'*Xm)); J2=(dF12ds*(AA1'*Xm)); J3=(dF13ds*(AA1'*Xm)); J4=(dF14ds*(AA1'*Xm)); J5=(dF15ds*(AA1'*Xm)); J6=(dF16ds*(AA1'*Xm)); J7=(dF17ds*(AA1'*Xm)); J8=(dG11ds*(GG1'*U)); J9=(dG12ds*(GG1'*U)); J10=(dG13ds*(GG1'*U)); 114 J11=(dG14ds*(GG1'*U)); J12=(dG15ds*(GG1'*U)); J13=(dG16ds*(GG1'*U)); J14=(dG17ds*(GG1'*U)); J15=(dK11ds*(KK1'*E)); J16=(dK12ds*(KK1'*E)); J17=(dK13ds*(KK1'*E)); J18=(dK14ds*(KK1'*E)); J19=(dK15ds*(KK1'*E)); J20=(dK16ds*(KK1'*E)); J21=(dK17ds*(KK1'*E)); J=[J1,J2,J3,J4,J5,J6,J7,J8,J9,J10,J11,J12,J13,J14,J15,J16,J17,J18,J19,J20,J21]; H1=F11*(AA1'*H0)+J-F13*K1*(CC'*H0); JJ1=(dF21ds*(AA2'*Xm)); JJ2=(dF22ds*(AA2'*Xm)); JJ3=(dF23ds*(AA2'*Xm)); JJ4=(dF24ds*(AA2'*Xm)); JJ5=(dF25ds*(AA2'*Xm)); JJ6=(dF26ds*(AA2'*Xm)); JJ7=(dF27ds*(AA2'*Xm)); JJ8=(dG21ds*(GG2'*Z)); JJ9=(dG22ds*(GG2'*Z)); JJ10=(dG23ds*(GG2'*Z)); JJ11=(dG24ds*(GG2'*Z)); JJ12=(dG25ds*(GG2'*Z)); JJ13=(dG26ds*(GG2'*Z)); JJ14=(dG27ds*(GG2'*Z)); JJ15=(dK11ds*(KK2'*E)); JJ16=(dK12ds*(KK2'*E)); JJ17=(dK13ds*(KK2'*E)); JJ18=(dK14ds*(KK2'*E)); JJ19=(dK15ds*(KK2'*E)); JJ20=(dK16ds*(KK2'*E)); JJ21=(dK17ds*(KK2'*E)); JJ=[JJ1,JJ2,JJ3,JJ4,JJ5,JJ6,JJ7,JJ8,JJ9,JJ10,JJ11,JJ12,JJ13,JJ14,JJ15,JJ16,JJ17, JJ18,JJ19,JJ21,JJ21]; H2=F21*(AA2'*H0)+JJ-F23*K2*(CC'*H0); 115 Q1=(dF31ds*(AA3'*Xm)); Q2=(dF32ds*(AA3'*Xm)); Q3=(dF33ds*(AA3'*Xm)); Q4=(dF34ds*(AA3'*Xm)); Q5=(dF35ds*(AA3'*Xm)); Q6=(dF36ds*(AA3'*Xm)); Q7=(dF37ds*(AA3'*Xm)); Q8=(dG31ds*(GG3'*Z)); Q9=(dG32ds*(GG3'*Z)); Q10=(dG33ds*(GG3'*Z)); Q11=(dG34ds*(GG3'*Z)); Q12=(dG35ds*(GG3'*Z)); Q13=(dG36ds*(GG3'*Z)); Q14=(dG37ds*(GG3'*Z)); Q15=(dK11ds*(KK3'*E)); Q16=(dK12ds*(KK3'*E)); Q17=(dK13ds*(KK3'*E)); Q18=(dK14ds*(KK3'*E)); Q19=(dK15ds*(KK3'*E)); Q20=(dK16ds*(KK3'*E)); Q21=(dK17ds*(KK3'*E)); Q=[Q1,Q2,Q3,Q4,Q5,Q6,Q7,Q8,Q9,Q10,Q11,Q12,Q13,Q14,Q15,Q16,Q17,Q18,Q19, Q20,Q21]; H3=F31*(AA2'*H0)+Q-F33*K3*(CC'*H0); 116 ... lược lò nhà máy nhiệt điện Thành phần lò Cấu trúc vào q trình nhiệt lò Hệ thống bao - ống xuống - ống lên Sơ đồ khối q nhiệt Hệ thống vòng kín Nhận dạng hệ thống vòng kín Tín hiệu kích thích nhận. .. thực tiễn tốn nhận dạng lò liệu thu thập hệ thống điều khiển vận hành vòng kín Các nghiên cứu mơ hình đạt từ kỹ thuật nhận dạng vòng kín cung cấp mơ hình thích hợp cho mục đích điều khiển so với... nhiệt lượng nhận thông qua trao đổi nhiệt xạ vào trao đổi nhiệt đối lưu đường khói lò 2.1.2 Hệ thống hơi- nước Hệ thống hơi- nước WS (Water- Steam) lò bao gồm hệ thống nước cấp hệ thống Hệ thống nước