Luận văn Nghiên cứu ứng dụng điều khiển mờ thích nghi để điều khiển cánh gió tuabin trục đứng

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐHKT CÔNG NGHIỆP CỘNG HOÀ Xà HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc -----------***----------- THUYẾT MINH LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI ĐỂ ĐIỀU KHIỂN CÁNH GIÓ TUABIN TRỤC ĐỨNG Học viên: Nguyễn Văn Huỳnh Lớp: CHK10 Chuyên ngành: Tự động hoá Người HD Khoa học: PGS.TS Lại Khắc Lãi Ngày giao đề tài: 01/02/2009 Ngày hoàn thành: 31/07/2009 KHOA ĐT SAU ĐẠI HỌC CB HƯỚNG DẪN PGS.TS Lại Khắc Lãi HỌC VIÊN Nguyễn Văn Huỳnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP ----------------***---------------- LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI ĐỂ ĐIỀU KHIỂN CÁNH GIÓ TUABIN TRỤC ĐỨNG THÁI NGUYÊN 2009 Ngành: TỰ ĐỘNG HÓA Mã số: Học viên: NGUYỄN VĂN HUỲNH Người HD Khoa học: PGS.TS LẠI KHẮC LÃI Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP ----------------***---------------- LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT NGÀNH: TỰ ĐỘNG HOÁ NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI ĐỂ ĐIỀU KHIỂN CÁNH GIÓ TUABIN TRỤC ĐỨNG NGUYỄN VĂN HUỲNH THÁI NGUYÊN 2009 Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -1- LỜI CAM ĐOAN Tên tôi là: Nguyễn Văn Huỳnh Sinh ngày 22 tháng 8 năm 1981 Học viên lớp cao học khoá 10 - Tự động hoá - Trƣờng đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên. Hiện đang công tác tại khoa Điện - Trƣờng đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên. Xin cam đoan: Đề tài “Nghiên cứu ứng dụng điều khiển mờ thích nghi để điều khiển cánh gió tuabin trục đứng” do thầy giáo, nhà giáo ƣu tú PGS.TS Lại Khắc Lãi hƣớng dẫn là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Tất cả các tài liệu tham khảo đều có nguồn gốc, xuất xứ rõ ràng. Tác giả xin cam đoan tất cả những nội dung trong luận văn đúng nhƣ nội dung trong đề cƣơng và yêu cầu của thầy giáo hƣớng dẫn. Nếu sai tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm trƣớc Hội đồng khoa học và trƣớc pháp luật. Thái Nguyên, ngày 31 tháng 7 năm 2009 Tác giả luận văn Nguyễn Văn Huỳnh Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -2- LỜI CẢM ƠN Sau sáu tháng nghiên cứu, làm việc khẩn trƣơng, đƣợc sự động viên, giúp đỡ và hƣớng dẫn tận tình của thầy giáo hƣớng dẫn nhà giáo ƣu tú PGS.TS Lại Khắc Lãi, luận văn với đề tài “Nghiên cứu ứng dụng điều khiển mờ thích nghi để điều khiển cánh gió tuabin trục đứng” đã hoàn thành. Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến: Thầy giáo hƣớng dẫn PGS.TS Lại Khắc Lãi đã tận tình chỉ dẫn, giúp đỡ tác giả hoàn thành luận văn này. Khoa đào tạo Sau đại học, các thầy giáo, cô giáo thuộc bộ môn Kỹ thuật điện – Khoa Điện - Trƣờng Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên đã giúp đỡ tác giả trong suốt quá trình học tập cũng nhƣ quá trình nghiên cứu thực hiện luận văn. Toàn thể các đồng nghiệp, bạn bè, gia đình và ngƣời thân đã quan tâm, động viên, giúp đỡ tác giả trong suốt quá trình học tập và hoàn thành bản luận văn. Tác giả luận văn Nguyễn Văn Huỳnh Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -3- MỤC LỤC Nội dung Trang Trang phụ bìa Lời cam đoan 1 Lời cảm ơn 2 Mục lục 3 Danh mục các hình vẽ, đồ thị 7 CHƢƠNG MỞ ĐẦU 11 1. Lý do chọn đề tài 11 2. Mục đích của đề tài 12 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu 12 4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 13 5. Cấu trúc của luận văn 13 Chƣơng 1: TỔNG QUAN VỀ NĂNG LƢỢNG GIÓ VÀ MÁY PHÁT ĐIỆN SỨC GIÓ 14 1.1 ĐÔI NÉT VỀ LỊCH SỬ NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN CỦA MÁY PHÁT ĐIỆN SỨC GIÓ 14 1.1.1 Lịch sử phát triển của máy phát điện chạy bằng sức gió 14 1.1.2 Đặc điểm chung của máy phát điện chạy bằng sức gió 17 1.1.3 Những lợi ích khi sử dụng gió để sản xuất điện 17 1.2 NĂNG LƢỢNG GIÓ VÀ THIẾT BỊ BIẾN ĐỔI NĂNG LƢỢNG GIÓ – TUABIN GIÓ 19 1.2.1 Tuabin gió 19 1.2.2 Máy phát điện trong tuabin gió 22 1.2.3 Gió và năng lƣợng trong gió 23 1.3 KẾT LUẬN CHƢƠNG 1 26 Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -4- Chƣơng 2: KHÍ ĐỘNG LỰC HỌC CỦA TUABIN GIÓ VÀ PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN CÁNH GIÓ CỦA TUABIN TRỤC ĐỨNG 28 2.1 KHÍ ĐỘNG LỰC HỌC TUABIN GIÓ 28 2.1.1 Động lực học cánh gió tuabin 28 2.1.2 Động lực học của rotor 30 2.2 PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN CÁNH GIÓ CỦA TUABIN TRỤC ĐỨNG 32 2.2.1 Lý luận chung 32 2.2.2 Phƣơng pháp xác định góc cánh điều khiển của tuabin gió trục đứng 35 2.3 KẾT LUẬN CHƢƠNG 2 38 Chƣơng 3: TỔNG QUAN CÁC HỆ ĐIỀU KHIỂN 39 3.1 CÁC HỆ ĐIỀU KHIỂN KINH ĐIỂN 39 3.1.1 Tổng hợp bộ điều khiển tuyến tính 39 3.1.2 Tổng hợp bộ điều khiển phi tuyến 39 3.2 LOGIC MỜ VÀ ĐIỀU KHIỂN MỜ 41 3.2.1 Khái quát về lý thuyết điều khiển mờ 41 3.2.2 Định nghĩa tập mờ 41 3.2.3 Biến mờ, hàm biến mờ, biến ngôn ngữ 43 3.2.4 Suy luận mờ và luật hợp thành 44 3.2.5 Bộ điều khiển mờ 47 3.2.6. Hệ điều khiển mờ lai (F-PID) 49 3.3 BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI 51 3.3.1 Giới thiệu tổng quan 51 3.3.2. Tổng hợp điều khiển thích nghi trên cơ sở lý thuyết tối ƣu Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -5- cục bộ (Phƣơng pháp Gradient) 54 3.3.3 Tổng hợp hệ thống điều khiển thích nghi trên cơ sở ổn định tuyệt đối 59 3.3.4. Tổng hợp hệ thống điều khiển thích nghi dùng lý thuyết Lyapunov 61 3.3.5 Điều khiển mờ thích nghi 65 3.3.6 Phƣơng pháp điều khiển thích nghi theo sai lệch 66 3.4 KẾT LUẬN CHƢƠNG 3 66 Chƣơng 4: THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN CÁNH GIÓ CỦA TUABIN TRỤC ĐỨNG ĐỂ ỔN ĐỊNH TỐC ĐỘ 68 4.1 SƠ ĐỒ CẤU TRÚC HỆ THỐNG 68 4.1.1 GIỚI THIỆU SƠ ĐỒ CẤU TRÚC HỆ THỐNG 69 4.1.2 TỔNG HỢP HỆ THỐNG SỬ DỤNG CÁC BỘ ĐIỀU KHIỂN KINH ĐIỂN 69 4.1.2.1 Tổng hợp hệ thống dùng bộ điều khiển PID kinh điển 69 4.1.2.2 Tổng hợp hệ thống dùng bộ điều khiển thích nghi kinh điển 71 4.2 TỔNG HỢP HỆ THỐNG SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI 73 4.2.1 KHÁI NIỆM 73 4.2.1.1 Định nghĩa 73 4.2.1.2 Phân loại 74 4.2.1.3 Các phƣơng pháp điều khiển thích nghi mờ 74 4.2.2 TỔNG HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI ỔN ĐỊNH 76 4.2.2.1 Cơ sở lý thuyết 76 4.2.2.2 Thuật toán tổng hợp bộ điều khiển mờ thích nghi 82 Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -6- 4.2.3 TỔNG HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI TRÊN CƠ SỞ LÝ THUYẾT THÍCH NGHI KINH ĐIỂN 86 4.2.3.1 Đặt vấn đề 86 4.2.3.2 Mô hình toán học của bộ điều khiển mờ 88 4.2.4 XÂY DỰNG CƠ CẤU THÍCH NGHI THEO MÔ HÌNH MẪU CHO BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ 94 4.2.4.1 Hệ điều khiển thích nghi theo mô hình mẫu (MRAS) dùng lý thuyết thích nghi kinh điển 94 4.2.4.2 Điều chỉnh thích nghi hệ số khuếch đại đầu ra bộ điều khiển mờ 96 4.2.4.3 Sơ đồ điều khiển thích nghi mờ theo mô hình mẫu (MRAFC) 97 4.2.4.4 Sơ đồ điều khiển thích nghi mờ kiểu truyền thẳng (FMRAFC) 98 4.2.5 THIẾT KẾ KHỐI MỜ CƠ BẢN 99 4.2.5.1 Sơ đồ khối mờ 99 4.2.5.2 Định nghĩa tập mờ 99 4.2.5.3 Xây dựng các luật điều khiển “Nếu…Thì” 101 4.2.5.4 Chọn luật hợp thành 103 4.2.5.5 Giải mờ 104 4.2.6 SƠ ĐỒ MÔ PHỎNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ THÍCH NGHI 104 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 107 TÀI LIỆU THAM KHẢO 110 Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -7- DANH MỤC CÁC BẢNG, HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Mô hình cánh gió tại Trung Mỹ, cuối TK 19 Hình 1.2 Mô hình cối xay gió xuất hiện sau TK 13 Hình 1.3 Chiếc máy bơm nƣớc chạy bằng sức gió, phía Tây nƣớc Mỹ những năm 1800 Hình 1.4 Máy phát điện sức gió do Charles F.Brush chế tạo Hình 1.5 Máy phát Gedser, công suất 200kW Hình 1.6 H- rotor Hình 1.7 Tuốc bin gió với tốc độ cố định Hình 1.8 Tuốc bin gió với tốc độ thay đổi có bộ biến đổi nối trực tiếp giữa stator và lƣới Hình 1.9 Tuabin gió tốc độ thay đổi sử dụng MFKĐBNK Hình 1.10 Biến thiên của tốc độ gió và năng lƣợng gió theo thời gian Hình 1.11 Đƣờng cong biểu diễn quan hệ giữa Cp và  Hình 1.12 Hàm xác suất phân bố cho Rayleigh với tốc độ gió trung bình 7 m/s Hình 1.13 Đƣơng cong công suất của tuabin gió 50kW điều khiển theo tốc độ gió Hình 2.1 Đƣờng cong biểu diễn Kp Hình 2.2 Các lực tác dụng lên cánh gió Hình 2.3 Tác động của gió lên các cánh Hình 2.4 Mô hình tuabin gió trục đứng 5 cánh Hình 2.5 Phân tích động lực học cánh gió Bảng 2.1 Góc cánh điều khiển ở các vị trí khác nhau Hình 2.6 Góc điều khiển của một cánh gió ở 10 vị trí khác nhau Hình 3.1 Một số dạng hàm liên thuộc Hình 3.2 a) Hợp hai tập mờ b) Giao hai tập mờ c) Phép bù Hình 3.3 Mô tả hàm liên thuộc của mệnh đề điều kiện Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -8- Hình 3.4 Mô tả hàm liên thuộc của mệnh đề kết luận Hình 3.5 Sơ đồ khối chức năng của bộ điều khiển mờ Hình 3.6 Ví dụ về cách xác định miền G Hình 3.7 Giải mờ theo phƣơng pháp trọng tâm Hình 3.8 Giải mờ theo phƣơng pháp điểm trung bình tâm Hình 3.9 Bộ điều khiển mờ động Hình 3.10 a) Nguyên lý điều khiển mờ lai b) Vùng tác động của các bộ điều khiển Hình 3.11 Vùng tác động của các bộ điều khiển. Hình 3.12 Cấu trúc cơ bản của hệ thống thích nghi Hình 3.13 Điều chỉnh hệ số khuếch đại Hình 3.14 Điều khiển theo mô hình mẫu Hình 3.15 Điều khiển tự chỉnh Hình 3.16 Cấu trúc mô hình mẫu song song Hình 3.17 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển thích nghi theo mô hình Hình 3.18 Phƣơng pháp thích nghi thông số Hình 3.19 Phƣơng pháp tổng hợp tín hiệu bổ sung Up2 Hình 3.20 Minh hoạ phƣơng pháp Lyapunov với việc khảo sát tính ổn định. Hình 3.21 Sơ đồ khối hệ MRAS dựa trên lý thuyết Lyapunov cho đối tƣợng bậc nhất Hình 3.22 Phƣơng pháp điều khiển thích nghi trực tiếp Hình 3.23 Phƣơng pháp điều khiển thích nghi gián tiếp Hình 4.1 Sơ đồ cấu trúc hệ thống Hình 4.2 Cấu trúc khối điều khiển cánh gió Hình 4.3 Sơ đồ mô phỏng hệ thống điều khiển vị trí góc cánh Hình 4.4 Sơ đồ mô phỏng hệ thống dùng PID Hình 4.5 Kết quả mô phỏng với tốc độ gió V=V0 Hình 4.6 Kết quả mô phỏng với tốc độ gió V thay đổi Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -9- Hình 4.7 Sơ đồ mô phỏng hệ thống dùng bộ ĐK thích nghi theo mô hình truyền thẳng Hình 4.8 Sơ đồ khối thích nghi kinh điển dựa trên lý thuyết Lyapunov Hình 4.9 Kết quả mô phỏng với giá trị đặt không đổi Hình 4.10 Kết quả mô phỏng với giá trị đặt thay đổi Hình 4.11 Cấu trúc phƣơng pháp điều khiển thích nghi trực tiếp. Hình 4.12 Cấu trúc phƣơng pháp điều khiển thích nghi gián tiếp. Hình 4.13 Điều khiển thích nghi có mô hình theo dõi. Hình 4.14 Sơ đồ cấu trúc bộ điều khiển mờ thích nghi. Hình 4.15 Hàm liên thuộc với 7 tập mờ. Hình 4.16 Lƣu đồ thuật toán tổng hợp hàm mờ cơ sở ξ(e). Hình 4.17 Cấu trúc cơ bản của hệ điều khiển mờ 2 đầu vào. Hình 4.18 Định nghĩa hàm thuộc cho các biến vào - ra. Hình 4.19 Luật hợp thành tuyến tính. Bảng 4.1 Quan hệ vào ra của luật hợp thành tuyến tính. Hình 4.20 Quan hệ vào ra của luật hợp thành tuyến tính. Hình 4.21 Sự hình thành ô suy luận từ luật hợp thành. Hình 4.22 Kết quả của phép lấy Max-Min trong ô suy luận. Hình 4.23 Các vùng trong ô suy luận. Hình 4.24 Bộ điều khiển mờ với hệ số khuếch đại đầu ra K. Hình 4.25 MRAFC điều chỉnh hệ số khuếch đại đầu ra. Hình 4.26 Cấu trúc hệ FMRAFC. Hình4.27 Sơ đồ khối mờ cơ bản Hình 4.28 Các luật hợp thành. Hình 4.29 Quan hệ vào ra của bộ điều khiển mờ. Hình 4.30 Sơ đồ mô phỏng hệ thống điều khiển cánh gió tuabin với bộ điều khiển mờ thích nghi. Hình 4.31 Sơ đồ khối của bộ điều khiển mờ thích nghi. Hình 4.32 Sự thay đổi của hệ số khuếch đại đầu ra K theo luật Lyapunov. Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -10- Hình 4.33 Kết quả mô phỏng hệ thống với bộ điều khiển thích nghi kinh điển Hình 4.34 Kết quả mô phỏng hệ thống với bộ điều khiển mờ thích nghi Hình 4.35 Kết quả mô phỏng hệ thống với bộ điều khiển thích nghi kinh điển và mờ thích nghi Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -11- MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Ngoài năng lƣợng mặt trời, năng lƣợng gió là một năng lƣợng thiên nhiên mà loài ngƣời đang chú trọng đến cho nhu cầu năng lƣợng trên thế giới trong tƣơng lai. Hiện nay, năng lƣợng gió đã mang đến nhiều hứa hẹn. Tuy nhiên nếu muốn đẩy mạnh nguồn năng lƣợng này trong tƣơng lai, chúng ta cần phải hoàn chỉnh thêm công nghệ cũng nhƣ làm thế nào để đạt đƣợc năng suất chuyển động năng của gió thành điện năng cao để từ đó có thể hạ giá thành và cạnh tranh đƣợc với những nguồn năng lƣợng khác. Để chuyển động năng của gió thành điện năng ngƣời ta dùng máy phát điện sử dụng tuabin gió. Trên thế giới hiện nay đang dùng 2 hệ thống máy phát sử dụng tuabin gió đó là máy phát sử dụng tuabin gió trục ngang và tuabin gió trục đứng. Hệ thống sử dụng tuabin gió trục ngang là hệ thống phát triển đầu tiên trên thế giới, hệ thống này đã và đang đƣợc sử dụng rộng rãi ở nhiều nƣớc nhƣ Đức, Mỹ, Tây Ban Nha...về cơ bản thì hệ thống đã hoàn thiện cả về cấu tạo, kết cấu cơ khí và hệ thống điều khiển. Tuy nhiên hệ thống này cũng có một số nhƣợc điểm đó là cấu tạo, kết cấu rất cồng kềnh; cánh quạt lắp cố định với trục quay nên không điều khiển đƣợc công suất phát điện cho tải, nếu muốn ổn định công suất cho tải cần phải dùng nhiều hệ thống máy phát điện đặt ở nhiều nơi khác nhau nối ghép với nhau để bù công suất khi cƣờng độ gió thay đổi... Hệ thống sử dụng tuabin gió trục đứng đang là hƣớng nghiên cứu mới hiện nay do hệ thống này khắc phục đƣợc một số nhƣợc điểm của hệ thống trục ngang nhƣ là kết cấu nhỏ gọn; điều khiển công suất cho tải một cách độc lập; điều khiển góc mở của cánh gió theo hƣớng gió và theo cƣờng độ gió. Nhƣ ta đã biết nhƣợc điểm lớn nhất của tuabin gió trục đứng là khi quay nếu các cánh gió đều mở thì một bên có tác dụng hứng gió làm tuabin quay, bên còn lại cản gió làm giảm tốc độ quay của tuabin. Một số nghiên cứu gần đây khắc phục nhƣợc điểm đó băng cách điều khiển góc mở cánh gió thông qua việc thiết kế hình dáng động học của cánh gió hoặc dùng phƣơng pháp che gió không cho tác động vào cánh gió ở nửa cản gió của Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -12- tuabin đối với loại có công suất nhỏ hoặc sử dụng một số cách điều khiển cơ khí nhƣ sử dụng kết cấu cam đối với loại có công suất lớn mà chƣa quan tâm đến điều khiển góc mở của cánh sử dụng các bộ điều khiển bằng điện kết hợp với kết cấu cơ khí để điều khiển công suất cho tải khi hƣớng gió cũng nhƣ cƣờng độ gió thay đổi. Để phát huy các ƣu điểm của hệ thống tuabin gió trục đứng là điều khiển đƣợc công suất cho tải phù hợp với cƣờng độ gió ta phải có sự kết hợp giữa điều khiển điện và cơ. Đó chính là lĩnh vực nghiên cứu của cơ điện tử và cũng là hƣớng mà đề tài cần nghiên cứu. Xuất phát từ tình hình thực tế trên và nhằm góp phần thiết thực vào công cuộc CNH-HĐH đất nƣớc nói chung và phát triển ngành tự động hoá nói riêng, trong khuôn khổ của khoá học Cao học, chuyên ngành Tự động hóa tại trƣờng Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên, đƣợc sự tạo điều kiện giúp đỡ của nhà trƣờng, Khoa đào tạo Sau Đại học và PGS.TS Lại Khắc Lãi, tác giả đã lựa chọn đề tài tốt nghiệp của mình là: “Nghiên cứu ứng dụng điều khiển mờ thích nghi để điều khiển cánh gió tuabin trục đứng”. 2. Mục đích của đề tài Việc nâng cao hiệu suất chuyển động năng của gió thành điện năng để giảm giá thành là vấn đề rất quan trọng trong quá trình sử dụng nguồn năng lƣợng sạch ở hiện tại và trong tƣơng lai. Để nâng cao đƣợc hiệu suất sử dụng năng lƣợng gió thì cần phải có các thiết bị chuyển đổi với các bộ điều khiển hợp lý. Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu bộ điều khiển mờ thích nghi và ứng dụng chúng để điều khiển cách gió của tuabin trục đứng nhằm mục đích nâng cao hiệu suất và ổn định tốc độ quay của tuabin. 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu - Hệ thống cánh gió của tuabin trục đứng. - Khảo sát các thông số của mô hình tuabin trục đứng. - Nghiên cứu lý thuyết để đƣa ra các thuật toán điều khiển. - Thiết kế hệ điều khiển thích nghi trên cơ sở logic mờ thích nghi để điều khiển cánh gió của tuabin trục đứng. Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -13- - Mô hình hoá và mô phỏng để kiệm nghiệm kết quả nghiên cứu. 4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài - Ý nghĩa khoa học: Đây là một hƣớng nghiên cứu mới có rất nhiều ngƣời đang quan tâm, tuy nhiên chƣa có nghiên cứu nào hoàn chỉnh về vấn đề này. - Ý nghĩa thực tiễn: Đề tài đƣa ra một phƣơng án điều khiển mới, nâng cao chất lƣợng điều khiển, dễ dàng trong thiết kế và điều chỉnh hệ thống đồng thời tạo cơ hội cho hƣớng phát triển mới trong việc sử dụng nguồn năng lƣợng sạch cho hiện tại và trong tƣơng lai. 5. Cấu trúc của luận văn Luận án gồm 4 chƣơng, 111 trang, 28 tài liệu tham khảo, 82 hình vẽ và đồ thị. Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -14- CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ NĂNG LƢỢNG GIÓ VÀ MÁY PHÁT ĐIỆN SỨC GIÓ 1.1 ĐÔI NÉT VỀ LỊCH SỬ NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN CỦA MÁY PHÁT ĐIỆN SỨC GIÓ 1.1.1 Lịch sử phát triển của máy phát điện chạy bằng sức gió. Vào cuối những năm 1970, cuộc khủng hoảng về dầu mỏ đã buộc con ngƣời phải tìm các nguồn năng lƣợng mới thay thế, một trong số đó là năng lƣợng gió. Những năm về sau, rất nhiều các chƣơng trình nghiên cứu và phát triển năng lƣợng gió đƣợc thực hiện với nguồn tài trợ từ các Chính phủ, bên cạnh các dự án nghiên cứu do các cá nhân, tổ chức tự đứng ra thực hiện. Lịch sử phát triển của thế giới loài ngƣời đã chứng kiến những ứng dụng của năng lƣợng gió vào cuộc sống từ rất sớm. Gió giúp quay các cối xay bột, gió giúp các thiết bị bơm nƣớc hoạt động, và gió thổi vào cánh buồm giúp đƣa các con thuyền đi xa. Theo những tài liệu cổ còn giữ lại đƣợc thì bản thiết kế đầu tiên của chiếc cối xay hoạt động nhờ vào sức gió là vào khoảng thời gian những năm 500 - 900 sau CN tại Ba Tƣ (Irac ngày nay). Đặc điểm nổi bật của thiết bị này đó là các cánh đón gió đƣợc bố trí xung quanh một trục đứng, minh hoạ một mô hình cánh gió đƣợc lắp tại Trung Mỹ vào cuối thế kỷ 19, mô hình này cũng có cấu tạo cánh đón gió quay theo trục đứng. Hình 1.1 Mô hình cánh gió tại Trung Mỹ, cuối TK 19 Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -15- Muộn hơn nữa, kể từ sau thế kỷ 13, các cối xay gió xuất hiện tại châu Âu (Tây Âu) với cấu trúc có các cánh đón gió quay theo phƣơng ngang, chúng phức tạp hơn mô hình thiết kế tại Ba Tƣ. Cải tiến cơ bản của thiết kế này là đã tận dụng đƣợc lực nâng khí động học tác dụng vào cánh gió do đó sẽ làm hiệu suất biến đổi năng lƣợng gió của cối xay gió thời kỳ này cao hơn nhiều so với mô hình thiết kế từ những năm 500 - 900 tại Ba Tƣ. Trong suốt những năm tiếp theo, các thiết kế của thiết bị chạy bằng sức gió càng ngày đƣợc hoàn thiện và đƣợc sử dụng rộng rãi trong khá nhiều các lĩnh vực ứng dụng: chế tạo các máy bơm nƣớc, hệ thống tƣới tiêu trong nông nghiệp, các thiết bị xay xát, xẻ gỗ, nhuộm vải… Cho đến đầu thế kỷ 19, cùng với sự xuất hiện của máy hơi nƣớc, thiết bị chạy bằng sức gió dần dần bị thay thế. Lịch sử con ngƣời đã bƣớc sang thời kỳ mới với những công cụ mới: máy chạy hơi nƣớc. Năm 1888, Charles F. Brush đã chế tạo chiếc máy phát điện chạy sức gió đầu tiên, và đặt tại Cleveland, Ohio. Nó có đặc điểm: Hình 1.2 Mô hình cối xay gió xuất hiện sau TK 13 Hình 1.3 Chiếc máy bơm nước chạy bằng sức gió, phía Tây nước Mỹ những năm 1800 Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -16- * Cánh đƣợc ghép thành xuyến tròn, đƣờng kính vòng ngoài 17m; * Sử dụng hộp số (tỉ số truyền 50:1) ghép giữa cánh tuabin với trục máy phát; * Tốc độ định mức của máy phát là 500 vòng/phút; * Công suất phát định mức là 12kW. Trong những năm tiếp sau, một số mẫu thiết kế khác đã đƣợc thực hiện tuy nhiên vẫn không đem lại bƣớc đột phát đáng kể. Ví dụ mẫu thiết kế của Dane Poul La Cour năm 1891. Cho đến đầu những năm 1910, đã có nhiều máy phát điện chạy bằng sức gió công suất 25kW đƣợc lắp đặt tại Đan Mạch nhƣng giá thành điện năng do chúng sản xuất ra không cạnh tranh đƣợc với giá thành của các nhà máy nhiệt điện sử dụng nhiên liệu hoá thạch. Mặc dù gặp khó khăn do không có thị trƣờng, những thế hệ máy phát điện chạy bằng sức gió vẫn tiếp tục đƣợc thiết kế và lắp đặt. Ví dụ nhƣ các máy phát công suất từ 1 đến 3 kW đƣợc lắp đặt tại vùng nông thôn của Đồng bằng lớn, Mỹ, vào những năm 1925 hay máy phát Balaclava công suất 100kW lắp đặt tại Nga năm 1931 hay máy phát Gedser công suất 200kW, lắp đặt tại đảo Gedser, đông nam Đan Mạch. Sự phát triển của máy phát điện chạy sức gió trong thời kỳ này có đặc điểm sau: - Ít về số lƣợng, lắp đặt rải rác nhƣng tập trung chủ yếu ở Mỹ, các nƣớc Tây Âu nhƣ Đan Mạch, Đức, Pháp, Anh, Hà Lan; - Công suất máy phát thấp chủ yếu nằm ở mức vài chục kW. Hình 1.4 Máy phát điện sức gió do Charles F.Brush chế tạo Hình 1.5 Máy phát Gedser, công suất 200kW Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -17- 1.1.2 Đặc điểm chung của máy phát điện chạy bằng sức gió Các máy phát điện sử dụng sức gió đã đƣợc sử dụng nhiều ở các nƣớc châu Âu, Mỹ và các nƣớc công nghiệp phát triển khác. Nƣớc Đức đang dẫn đầu thế giới về công nghệ điện sử dụng sức gió (điện gió). Tới nay đa số vẫn là các máy phát điện tuabin gió trục ngang, gồm một máy phát điện có trục quay nằm ngang, với rotor (phần quay) ở giữa, liên hệ với một tuabin 3 cánh đón gió. Máy phát điện đƣợc đặt trên một tháp cao hình côn. Trạm phát điện kiểu này mang dáng dấp những cối xay gió ở châu Âu từ những thế kỷ trƣớc, nhƣng rất thanh nhã và hiện đại. Các máy phát điện tuabin gió trục đứng gồm một máy phát điện có trục quay thẳng đứng, rotor nằm ngoài đƣợc nối với các cánh đón gió đặt thẳng đứng. Loại này có thể hoạt động bình đẳng với mọi hƣớng gió nên hiệu qủa cao hơn, lại có cấu tạo đơn giản, các bộ phận đều có kích thƣớc không quá lớn nên vận chuyển và lắp ráp dễ dàng, độ bền cao, duy tu bảo dƣỡng đơn giản. Loại này mới xuất hiện từ vài năm gần đây nhƣng đã đƣợc nhiều nơi quan tâm và sử dụng. Hiện có các loại máy phát điện dùng sức gió với công suất rất khác nhau, từ 1 kW tới hàng chục ngàn kW. Các trạm phát điện này có thể hoạt động độc lập hoặc cũng có thể nối với mạng điện quốc gia. Các trạm độc lập cần có một bộ nạp, bộ ắc- quy và bộ đổi điện. Khi dùng không hết, điện đƣợc tích trữ vào ắc-quy. Khi không có gió sẽ sử dụng điện phát ra từ ắc-quy. Các trạm nối với mạng điện quốc gia thì không cần bộ nạp và ắc-quy. Các trạm phát điện dùng sức gió có thể phát điện khi tốc độ gió từ 3 m/s (11 km/h), và tự ngừng phát điện khi tốc độ gió vƣợt quá 25 m/s (90 km/h). Tốc độ gió hiệu qủa từ 10 m/s tới 17 m/s, tùy theo từng loại máy phát điện. 1.1.3 Những lợi ích khi sử dụng gió để sản xuất điện (điện gió) Ƣu điểm dễ thấy nhất của điện gió là không tiêu tốn nhiên liệu, tận dụng đƣợc nguồn năng lƣợng vô tận là gió, không gây ô nhiễm môi trƣờng nhƣ các nhà máy nhiệt điện, không làm thay đổi môi trƣờng và sinh thái nhƣ nhà máy thủy điện, không có nguy cơ gây ảnh hƣởng lâu dài đến cuộc sống của ngƣời dân xung quanh Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -18- nhƣ nhà máy điện hạt nhân, dễ chọn địa điểm và tiết kiệm đất xây dựng, khác hẳn với các nhà máy thủy điện chỉ có thể xây dựng gần dòng nƣớc mạnh với những điều kiện đặc biệt và cần diện tích rất lớn cho hồ chứa nƣớc. Các trạm điện gió có thể đặt gần nơi tiêu thụ điện, nhƣ vậy sẽ tránh đƣợc chi phí cho việc xây dựng đƣờng dây tải điện. Trƣớc đây, khi công nghệ phong điện còn ít đƣợc ứng dụng, việc xây dựng một trạm điện gió rất tốn kém, chi phí cho thiết bị và xây lắp đều rất đắt nên chỉ đƣợc áp dụng trong một số trƣờng hợp thật cần thiết. Ngày nay điện gió đã trở nên rất phổ biến, thiết bị đƣợc sản xuất hàng loạt, công nghệ lắp ráp đã hoàn thiện nên chi phí cho việc hoàn thành một trạm điện gió hiện nay chỉ bằng ¼ so với năm 1986. Các trạm điện gió có thể đặt ở những địa điểm và vị trí khác nhau, với những giải pháp rất linh hoạt và phong phú: - Các trạm điện gió đặt ở ven biển cho sản lƣợng cao hơn các trạm nội địa vì bờ biển thƣờng có gió mạnh. Giải pháp này tiết kiệm đất xây dựng, đồng thời việc vận chuyển các cấu kiện lớn trên biển cũng thuận lợi hơn trên bộ. - Những mỏm núi, những đồi hoang không sử dụng đƣợc cho công nghiệp, nông nghiệp cũng có thể đặt đƣợc trạm phong điện. Trƣờng hợp này không cần làm trụ đỡ cao, tiết kiệm đáng kể chi phí xây dựng. - Trên mái nhà cao tầng cũng có thể đặt trạm điện gió, dùng cho các nhu cầu trong nhà và cung cấp điện cho thành phố khi không dùng hết điện. Trạm điện này càng có ý nghĩa thiết thực khi thành phố bất ngờ bị mất điện. - Ngay tại các khu chế xuất cũng có thể đặt các trạm điện gió. Nếu tận dụng không gian phía trên các nhà xƣởng để đặt các trạm điện gió thì sẽ giảm tới mức thấp nhất diện tích đất xây dựng và chi phí làm đƣờng dây điện. - Đặt một trạm điện gió bên cạnh các trạm bơm thủy lợi ở xa lƣới điện quốc gia sẽ tránh đƣợc việc xây dựng đƣờng dây tải điện với chi phí lớn gấp nhiều lần chi phí xây dựng một trạm điện gió. Việc bảo quản một trạm điện gió cũng đơn giản hơn việc bảo vệ đƣờng dây tải điện rất nhiều. Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -19- - Một trạm điện gió 4 kW có thể đủ điện cho một trạm kiểm lâm trong rừng sâu hoặc một ngọn hải đăng xa đất liền. Một trạm 10 kW đủ cho một đồn biên phòng trên núi cao, hoặc một đơn vị hải quân nơi đảo xa. Một trạm 40 kW có thể đủ cho một xã vùng cao, một đoàn thăm dò địa chất hay một khách sạn du lịch biệt lập, nơi đƣờng dây chƣa thể vƣơn tới đƣợc. Một nông trƣờng cà phê hay cao su trên cao nguyên có thể xây dựng trạm điện gió hàng trăm hoặc hàng ngàn kW, vừa phục vụ đời sống công nhân, vừa cung cấp nƣớc tƣới và dùng cho xƣởng chế biến sản phẩm.... Tuy nhiên không phải nơi nào đặt trạm điện gió cũng có hiệu quả nhƣ nhau. Để có sản lƣợng điện cao cần tìm đến những nơi có nhiều gió. Các vùng đất nhô ra biển và các thung lũng sông thƣờng là những nơi có lƣợng gió lớn. Một vách núi cao có thể là vật cản gió nhƣng cũng có thể lại tạo ra một nguồn gió mạnh thƣờng xuyên, rất có lợi cho việc khai thác điện gió. Khi chọn địa điểm đặt trạm có thể dựa vào các số liệu thống kê của cơ quan khí tƣợng hoặc kinh nghiệm của nhân đân địa phƣơng, nhƣng chỉ là căn cứ sơ bộ. Lƣợng gió mỗi nơi còn thay đổi theo từng địa hình cụ thể và từng thời gian. Tại nơi dự định dựng trạm điện gió cần đặt các thiết bị đo gió và ghi lại tổng lƣợng gió hàng năm, từ đó tính ra sản lƣợng điện có thể khai thác, tuơng ứng với từng thiết bị điện gió. Việc này càng quan trọng hơn khi xây dựng các trạm công suất lớn hoặc các vùng điện gió tập trung. 1.2 NĂNG LƢỢNG GIÓ VÀ THIẾT BỊ BIẾN ĐỔI NĂNG LƢỢNG GIÓ – TUABIN GIÓ 1.2.1 Tuabin gió Tuabin gió là thiết bị biến đổi động năng của gió thành cơ năng, từ cơ năng có thể biến đổi thành điện năng nhờ máy phát điện- Máy phát điện dùng sức gió Tuabin gió có nhiều loại khác nhau nhƣng chủ yếu đƣợc chia làm hai nhóm chính phụ thuộc vào cánh đón gió của nó: tuabin gió trục ngang và tuabin gió trục đứng. Trong luận văn đề cấp đến loại tuabin gió trục đứng. Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -20- Tuabin gió trục đứng là loại ít phổ biến của tuabin gió hiện nay, tuy nhiên nó có ƣu điểm là bình đẳng với mọi hƣớng gió mà không cần đuôi dẫn hƣớng nhƣ loại tuabin gió trục ngang. Ngoài ra, tuabin gió trục đứng trong quá trình vận hành sản xuất điện ít gây tiếng ồn hơn loại trục ngang. Một số nghiên cứu đƣa ra loại tuabin trục đứng với bộ cánh thẳng đứng, chúng đƣợc gắn với trục điều khiển thông qua hệ thống cánh tay. Loại này đƣợc gọi là H-rotor, hình 1.6 Trục điều khiển thƣờng đƣợc tách ra khỏi tháp đỡ hoặc đƣợc tựa trên hệ thống dây đai và đƣợc nối trực tiếp với rotor của máy phát điện. Với trục quay thẳng đứng của tuabin trục đứng cho phép đặt các máy phát điện ở dƣới chân tháp đỡ, điều này sẽ đơn giản hóa việc lắp đặt, bảo trì, bảo dƣỡng các máy phát đồng thời giúp giảm nhẹ tải trọng của tháp đỡ. Do đó giảm thiểu các chi phí lắp đặt, bảo trì, bảo dƣỡng, và kích thƣớc, trọng lƣợng của máy phát điện không còn là mối lo ngại khi tính toán thiết kế nữa. Ngoài ra các hệ thống điều khiển tuabin gió loại này cũng đƣợc đặt tại mặt đất nên cũng tạo điều kiện cho việc truy cập, lập trình và sửa chữa. Nếu xét về tốc độ quay của tuabin thì ta có loại tuabin có tốc độ cố định và loại tuabin có tốc độ thay đổi. Loại có tốc độ cố định (Fixed speed wind turbine), có máy phát không đồng bộ đƣợc nối trực tiếp với lƣới. Tuy nhiên hệ thống này có nhƣợc điểm chính là do tốc độ cố định nên không thể thu đƣợc năng lƣợng cực đại từ gió. Hình 1.6 H- rotor Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -21- Loại tuabin gió tốc độ thay đổi (variable-speed wind tuabin) khắc phục đƣợc nhƣợc điểm trên của tuabin gió với tốc độ cố định, đó là nhờ thay đổi đƣợc tốc độ nên có thể thu đƣợc năng lƣợng cực đại từ gió. Bất lợi của các tuabin gió có tốc độ thay đổi là hệ thống điện phức tạp, vì cần có bộ biến đổi điện tử công suất để tạo ra khả năng hoạt động với tốc độ thay đổi, và do đó chi phi cho tuabin gió tốc độ thay đổi lớn hơn so với các tuabin tốc độ cố định. Tuabin gió với tốc độ thay đổi có hai loại: tuabin gió với tốc độ thay đổi có bộ biến đổi nối trực tiếp giữa stator và lƣới và tuabin gió sử dụng máy phát điện không đồng bộ nguồn kép (MFKĐBNK). Loại tuabin gió với tốc độ thay đổi có bộ biến đổi nối trực tiếp giữa mạch stator của máy phát và lƣới, do dó bộ biến đổi đƣợc tính toán với công suất định mức của toàn tuabin. Máy phát ở đây có thể là loại không đồng bộ rotor lồng sóc hoặc là đồng bộ. Gearbox IG Soft starter Transformer Capacitor bank Hình 1.7 Tuốc bin gió với tốc độ cố định Máy biến áp Bộ khởi động mềm Hộp số MF Gearbox G TransformerPower electronic converter ≈ = ≈ = Bộ biến đổi điện tử CS Máy biến áp Hộp số Hình 1.8 Tuốc bin gió với tốc độ thay đổi có bộ biến đổi nối trực tiếp giữa stator và lưới MF Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -22- Ngày nay với xu hƣớng ngày càng phát triển việc sử dụng nguồn năng lƣợng sạch tái tạo từ gió, trên thế giới ngƣời ta đã chế tạo các loại tuabin gió với công suất lớn đến trên 7 MW, nếu dùng loại tuabin gió tốc độ thay đổi có bộ biến đổi nối trực tiếp giữa stator và lƣới thì sẽ tốn kém, đắt tiền do bộ biến đổi cũng phải có công suất bằng công suất của toàn tuabin. Vì vậy các hãng chế tạo tuabin gió có xu hƣớng sử dụng MFKĐBNK làm máy phát trong các hệ thống tuabin gió công suất lớn để giảm công suất của bộ biến đổi và do đó giảm giá thành, vì bộ biến đổi đƣợc nối vào mạch rotor của máy phát, công suất của nó thƣờng chỉ bằng cỡ 1/3 tổng công suất toàn hệ thống, các thiết bị đi kèm nhƣ bộ lọc biến đổi cũng rẻ hơn vì cũng đƣợc thiết kế với công suất bằng 1/3 công suất của toàn hệ thống. 1.2.2 Máy phát điện trong tuabin gió. Máy phát điện là một thành phần quan trọng không thể thiếu trong tuabin gió, vì nó có nhiệm vụ chuyển đổi cơ năng của tuabin thành điện năng. Trong một hệ thống phát điện, việc thiết kế và chọn máy phát điện phải phù hợp với loại tuabin đã đƣợc lựa chọn. Các tuabin này đƣợc thiết kế với việc ƣu tiên cho các phƣơng pháp điều khiển mong muốn và điều kiện gió tại vùng đã đƣợc quy hoạch. Các máy phát điện ở đây không chỉ đƣợc sử dụng để biến đổi năng lƣợng mà còn dùng để điều khiển điện áp thông qua tốc độ quay của tuabin. Gearbox DFIG Transformer Power electronic converter ≈ = ≈ = Bộ biến đổi điện tử CS Hộp số Máy biến áp MFKĐBNK Hình 1.9 Tuabin gió tốc độ thay đổi sử dụng MFKĐBNK Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -23- Tuabin đƣợc nối trực tiếp với rotor của máy phát thông qua một trục truyền động, tức là trực tiếp điều khiển máy phát. Loại máy phát này sẽ có tốc độ quay chậm hơn so với các loại máy phát thông thƣờng. Do đó nó đƣợc thiết kế với số lƣợng điện cực nhiều để đạt đƣợc cảm ứng từ tốt và hiệu quả cao. Việc điều khiển trực tiếp giúp loại bỏ tổn thất, bảo dƣỡng và các chi phí liên quan đến hộp số. Một số nghiên cứu cho thấy hộp số là nguyên nhân dẫn đến hầu hết các hƣ hỏng của tuabin gió. Hơn nữa, điều khiển trực tiếp làm giảm liên kết xoắn trên các trục truyền động bởi tần số dao động riêng. Do đó các trục sẽ nhở hơn so với trƣờng hợp sử dụng hộp số, với H-rotor điều này có nghĩa là tháp đỡ sẽ đƣợc giảm khối lƣợng. Khi trục truyền động trực tiếp của máy có đƣờng kính lớn và cồng kềnh hơn so với máy phát thông thƣờng thì việc sử dụng tuabin gió trục đứng có ƣu điểm và lợi thế rất nhiều do máy phát đƣợc đặt tại mặt đất, khi đó kích thƣớc cũng nhƣ trọng lƣợng của máy phát không còn là vấn đề cần quan tâm nữa. 1.2.3 Gió và năng lƣợng trong gió. Gió là một nguồn năng lƣợng sạch trong tự nhiên mà loài ngƣời nên khai thác và sử dụng nó, do đó yêu cầu đặt ra là cần phải có một công nghệ cao để khai thác có hiệu quả nguồn năng lƣợng đó. Gió sẽ thay đổi cả về tốc độ cũng nhƣ hƣớng gió phụ thuộc vào thời gian. Tốc độ gió thay đổi theo các khoảng thời gian khác nhau. Tốc độ gió thay đổi theo mùa trong một năm, thay đổi theo giờ trong một ngày, hoặc cũng có thể thay đổi theo từng phút, ví dụ nhƣ tốc độ gió vào mùa hè, thu ở nƣớc ta thƣờng lớn hơn các mùa khác hay tốc độ gió vào ban ngày lớn hơn ban đêm. Ngoài ra tốc độ gió cũng khác nhau phụ thuộc vào độ cao và địa hình, gió ở trên cao thƣờng mạnh hơn dƣới thấp. Năng lƣợng mà một tuabin gió có thể hấp thu là: 3 p t 1 P C A v 2   (1.1) Trong đó: P là năng lƣợng hấp thu, Cp là hệ số biến đổi năng lƣợng (nó là một hàm của tỉ số tốc độ đầu cánh  và góc cánh ),  là mật độ không khí, At là diện tích mặt cắt của tuabin gió, v là vận tốc gió. Theo lý thuyết thì giá tri lớn nhất Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -24- của Cp là 16/27 0,5926 và nó đƣợc gọi là giới hạn Betz. Năng lƣợng trong gió tỉ lệ với lập phƣơng của vận tốc gió, do đó nếu tốc độ gió tăng thì năng lƣợng tăng lên rất nhiều. Vì vậy giá trị năng lƣợng của tuabin thay đổi rất lớn. Điều này có thể thấy đƣợc trong hình 3.1, hình vẽ biểu diễn sự biến thiên của tốc độ gió và năng lƣợng gió trong khoảng thời gian ngắn của những cơn gió giật. từ hình vẽ ta thấy sự biến thiên của năng lƣợng gió lớn hơn nhiều so với sự biến thiên của tốc độ gió Hệ số biến đổi năng lƣợng Cp trong công thức (1.1) là một hàm của tỉ số tốc độ đầu cánh , nó là tỉ số giữa tốc độ đầu cánh của tuabin gió và tốc độ gió. m 0 R v    (1.2) Trong đó: m là tốc độ quay của tuabin, R0 là bán kính tuabin, v là tốc độ gió. Với tuabin gió trục ngang (TGTN) hoạt động bình thƣờng ở tỉ số tốc độ đầu cánh đƣợc cho ở 1.2. Với tuabin gió trục đứng (TGTĐ) thì hoạt động ở tỉ số tốc độ đầu cánh thấp hơn. Đƣờng cong biểu diễn quan hệ giữa Cp và  cho ở hình 1.11 * Thống kê phân bố gió: Gió là nguồn năng lƣợng thay đổi và các giá trị dữ liệu của các đại lƣợng đo từ gió thƣờng là rất lớn. Vì vậy các phƣơng pháp thống kê đƣợc sử dụng để mô tả gió. Các phƣơng pháp thống kê đƣợc sử dụng để dự đoán tiềm năng năng lƣợng tai Tỉ số tốc độ đầu cánh  H ệ số b iế n đ ổ i n ăn g l ƣ ợ n g C p Hình 1.11 Đường cong biểu diễn quan hệ giữa Cp và  Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -25- một vùng nơi mà chúng ta cần phải biết các thống kê phân bố gió. Hai phƣơng pháp thống kê phân bố gió là phân bố Rayleigh và phân bố Weibull. Phân bố Rayleigh dựa trên tốc độ gió trung bình trong khi đó phân phối Weibull có thể đƣợc suy ra từ tốc độ gió trung bình và độ lệch chuẩn và do đó nó chính xác hơn, tuy nhiên cần phải biết thêm một số thông tin về vùng đó. Phân bố Rayleigh đơn giản hơn phân bố Weibull bởi nó có sai số tiêu chuẩn là 0,523 lần tốc độ gió trung bình. Vì vậy phân bố Rayleigh đƣợc sử dụng trong các mô phỏng bởi nó đơn giản hơn. Xác suất phân bố p(v) cho một Rayleigh đƣợc xác định: 2v( ) 4 v 2 v p(v) e 2 v    (1.3) Trong đó: v là tốc độ gió, v là tốc độ gió trung bình, hàm xác suất phân bố cho Rayleigh với tốc độ gió trung bình 7 m/s đƣợc biểu diễn ở hình 1.12 * Điều khiển hoạt động của tuabin gió: Tuabin gió hấp thu đƣợc năng lƣợng nhiều nhất khi vận hành ở giá trị tối ƣu của . Tuy nhiên tốc độ quay của tuabin cũng đƣợc chọn ở giá trị sao cho năng lƣợng hấp thu đƣợc là lớn nhất. Với tốc độ quay cố định và khi tốc độ gió tăng thì  sẽ giảm và tuabin sẽ đi vào vùng giảm tốc. Khi công suất đạt đƣợc giá trị định mức Tốc độ gió (m/s) H àm x ác s u ất p (v ) Hình 1.12 Hàm xác suất phân bố cho Rayleigh với tốc độ gió trung bình 7 m/s Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -26- thì nó đƣợc giữ cố định và sau đó phƣơng pháp điều khiển công suất đƣợc sử dụng để hạn chế sự hấp thu năng lƣợng khi tốc độ gió tăng. Một tuabin gió có thể đƣợc vân hành theo các quy tắc điều khiển khác nhau tùy thuộc vào tốc độ gió. Tuabin gió đƣợc hoạt động ở tốc độ gió từ 4m/s đến 20m/s và tốc độ gió định mức là 12m/s. Tuabin gió đƣợc khởi động khi tốc độ gió vƣợt qua 4m/s. Nó đƣợc điều khiển ở giá tri tối ƣu của , cho đến khi tốc độ gió vƣợt qua 10m/s. Khi tốc độ gió trên 10m/s thì tốc độ quay đƣợc giữ cố định. Hệ số Cp sễ giảm chút khi tốc độ từ 10m/s đến 12m/s. Khi tốc độ gió trên 12m/s thì công suất đƣợc giữ cố định và tuabin giá bắt đầu quá trình giảm hấp thu năng lƣợng. Khi đó tốc độ quay cần phải giảm chút ít tùy thuộc vào hiệu quả của phƣơng pháp điều khiển. Đƣờng cong công suất của tuabin hoạt động theo phƣơng pháp này đƣợc trình bày ở hình 1.13. Việc hạn chế tốc độ quay không chỉ là điều khiển tuabin mà còn vì lý do về sự bền vững của kết cấu hệ thống, sự dao động của lá cánh, và để hạn chế mức độ tiếng ồn khí động học. 1.3 KẾT LUẬN CHƢƠNG 1 Từ những năm 1970 con ngƣời đã tìm cách sử dụng nguồn năng lƣợng gió để thay thế các nguồn năng lƣợng truyền thống, và đã có những bƣớc phát triển cả về thiết bị và công nghệ biến đổi năng lƣợng gió thành năng lƣợng điện (điện gió). Tốc độ gió (m/s) C ô n g s u ất ( K W ) Hình 1.13 Đương cong công suất của tuabin gió 50kW điều khiển theo tốc độ gió Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -27- Ƣu điểm dễ thấy nhất của điện gió là không tiêu tốn nhiên liệu, tận dụng đƣợc nguồn năng lƣợng vô tận là gió, không gây ô nhiễm, không làm thay đổi môi trƣờng và sinh thái, không có nguy cơ gây ảnh hƣởng lâu dài đến cuộc sống của ngƣời dân, dễ chọn địa điểm và tiết kiệm đất xây dựng. Với sự phát triển của các thiết bị biến đổi năng lƣợng gió và những lợi ích mà nguồn năng lƣợng gió mang lại, chúng ta cần phải có chiến lƣợc phát triển lâu dài đồng thời phải có công nghệ tiên tiến để chuyển đổi năng lƣợng gió thành điện năng với hiệu suất cao để giảm giá thành. Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -28- CHƢƠNG II KHÍ ĐỘNG LỰC HỌC CỦA TUABIN GIÓ VÀ PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN CÁNH GIÓ CỦA TUABIN TRỤC ĐỨNG 2.1 KHÍ ĐỘNG LỰC HỌC TUABIN GIÓ 2.1.1 Động lực học cánh gió tuabin. Cánh gió là một bộ phận không thể thiếu trong một tuabin gió cho dù đó là tuabin trục đứng hay trục ngang. Nó có nhiệm vụ chuyển năng lượng của gió thành động năng của tuabin thông qua động lực học của gió tác dụng lên cánh tuabin. Để hiểu được sự hoạt động của cánh và quan trọng hơn là cơ chế biến đổi năng lượng của tuabin gió ta cần phải có những kiến thức cơ bản về khí động lực học cánh gió. Nếu ta giả thiết các cánh đứng yên và không khí chuyển động với cùng một tốc độ, nhưng ở hướng ngược lại, các lực tác dụng vào cánh không thay đổi giá trị. Khi đó lực tác dụng chỉ phụ thuộc vào tốc độ tương đối và góc tới tác dụng. Vì vậy, để dễ dàng cho việc giải thích, chúng ta hãy xét trường hợp cánh cố định, không khí chuyển động với tốc độ vô hạn V. Áp lực của không khí lên bề mặt ngoài của cánh không là đều nhau: Ở bề mặt trên thì áp lực giảm còn ở bề mặt dưới thì áp lực tăng lên. Để biểu diễn sự thay đổi của áp lực, trên đường vuông góc với biên dạng của bề mặt cánh, ta lấy một đoạn có chiều dài bằng Kp 0 p 2 p p K 1 V 2    (2.1) Trong đó p là áp lực tĩnh trên đường vuông góc với mặt cánh, và , p0, V là các điều kiện tại vô cực. Kết hợp các giá trị khác nhau của Kp ta có đường cong biểu diễn Kp như trên hình 2.1, Kp nhận giá trị âm với các điểm ở phía mặt trên và nhận giá trị dương ở mặt dưới Áp lực thấp Áp lực cao Hình 2.1 Đường cong biểu diễn Kp V F - + Kp Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -29- Hợp lực của các thành phần lực khác nhau tác dụng lên cánh dưới tác dụng của vận tốc gió V là F, nó thường nghiêng so với hướng của tốc độ tương đối, và được cho bởi biểu thức: 2 r 1 F C SV 2   (2.2) Với:  là tỷ khối của không khí S là diện tích tác dụng, nó bằng tích của dây cung AB với chiều dài của cánh. Cr là tổng hệ số khí động lực học. V là tốc độ gió Lực lượng này có thể được chia thành hai phần: - Một thành phần song song với véctơ V  : lực cản dF  - Một thành phần vuông góc véctơ V  : lực nâng lF  , Fd và Fl được cho bởi các biểu: 2 d d 1 F C SV 2   và 2 1 l 1 F C SV 2   (2.3) Với Cd và Cl tương ứng hệ số lực cản và lực nâng. Từ những lực thành phần ta có thể viết được: 2 2 2 d lF F F  từ đó ta có: 2 2 2 d l rC C C  Nếu ta phân tích F thành hai thành phần Ft trên phương dây cung AB và Fn trên phương vuông góc với AB ta được: Trên dây cung AB: 2 t d l 1 F SV (C cosi C sin i) 2   (2.4) Trên đường vuông góc AB: 2 n l d 1 F SV (C cosi C sin i) 2    (2.5) Mặt khác các biểu thức có thể viết như sau: 2 t t 1 F C SV 2   và 2 n n 1 F C SV 2   Từ đó ta có: n l dC C cosi C sin i  ; t d lC C cosi C sin i  Nếu gọi M mômen động lực học tương đối của F tác động lên mép trước của cánh. Chúng ta có thể xác định hệ số mômen mC thông qua biểu thức: i Fd F Fl V A B C Hình 2.2 Các lực tác dụng lên cánh gió Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -30- 2 m 1 M C SlV 2   (2.6) Với l là chiều dài dây cung cánh gió. Từ đó ta thấy động lực học của cánh gió được đặc trưng bởi lực cản, lực nâng cánh và mômen động lực học. 2.1.2 Động lực học của rotor. Các máy chạy bằng sức gió cổ xưa và các tuabin gió hiện đại ngày nay đều có các cánh được gắn trên một trục và cấu tạo nên rotor. Trước khi nghiên cứu về động lực học của rotor tuabin gió, chúng ta hãy đưa ra một số định nghĩa như sau: - Trục rotor: là trục quay của rotor, - Mặt phẳng quay: là mặt phẳng vuông góc với trục quay của rotor, - Đường kính rotor: là đường kính của vùng quét bởi trục rotor, - Trục cánh: là trục dọc cánh mà nó có thể tạo nên độ nghiêng của cánh so với mặt phẳng quay, - Phần cánh trong bán kính r: là phần giao của cánh với một hình trụ có bán kính r có trục là trục của rotor, - Góc nghiêng của cánh: là góc độ  giữa các dây cung của cánh tại r và bán kính của mặt phẳng quay, Ta xét một phần của chiều dài dr, dây cung l và góc độ  ở bán kính r của một cánh rotor . Phần này sẽ có tốc độ trong mặt phẳng quay bằng U 2 rN  . Nếu ta gọi V tốc độ gió dọc trục qua rotor, và vận tốc của dòng không khí so với cánh là W  như hình 2.3 V U W     W V U     Góc tới là i  . i là góc độ giữa W  và mặt phẳng quay của rotor, i được gọi là góc nghiêng. Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -31- Do đó, bộ phận cánh lệ thuộc vào sự tác động của dòng không khí ở tốc độ tương đối W  . Bộ phận cánh sẽ chịu tác dụng của lực động học dR. Lực dR này được phân tích thành hai thành phần là lực nâng dRl và lực cản dRd tương ướng theo phương vuông góc và song song tốc độ tương đối W  và phù hợp với góc tới i. Đánh giá sự đóng góp của lực động học dR vào lực dọc trục tác dụng bởi gió trên rotor và tác dụng vào mômen trên trục của rotor. Xác định giá trị dF và dM. Với dF là hình chiếu của dR trên trục rotor và dM là hình chiếu của mômen tương đối tác động lên trục rotor trên mặt phẳng quay. l ddF dR cos dR sin   (2.7) l ddM r (dR sin I dR cos I)  (2.8) Mặt khác ta có các mối quan hệ sau: 2 l l 1 dR C W dS 2   và 2 d d 1 dR C W dS 2   (2.9) 2 2 2 2 2 2W V U V r    với r cot g   (2.10) dP dM Từ đó ta được dM, dF và dP như sau: 2 2 l d 1 dF V dS(1 cot ) (C cos C sin ) 2       (2.11) 2 2 l d 1 dM V rdS(1 cot ) (C sin C cos ) 2       (2.12) 3 2 l d 1 dP V dScot I(1 cot I) (C sin I C cos I) 2     (2.13) Tổng lực F tác dụng của gió trên rotor và mômen M trên trục của rotor thu được tính bằng tổng tất cả các lực dF thành phần và các mômen dM thành phần U  V  V  W  dR  ldR  ddR    i Hình 2.3 Tác động của gió lên các cánh Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -32- tương ứng tác động trên các cánh. Vì vậy, công suất P của gió truyền vào rotor và công suất hữu ích Pu được cung cấp bởi tuabin gió có thể tính toán một cách dễ dàng mà không gặp khó khăn: u P dF.V FV P M      (2.14) Hiệu suất của quá trình biến đổi năng lượng: uP M P FV    (2.15) 2.2 PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN CÁNH GIÓ CỦA TUABIN TRỤC ĐỨNG 2.2.1 Lý luận chung Nhược điểm của các tuabin gió nói chung và tuabin gió trục đứng nói riêng là khi tốc độ gió thay đổi thì tốc độ quay của tuabin cũng thay đổi theo. Để giữ cho tốc độ quay của tuabin ổn định chúng ta có thể thực hiện bằng cách thay đổi góc cánh của tuabin, thay đổi diện tích bề mặt hứng gió của cánh. Loài người đã biết sử dụng năng lượng gió từ rất lâu, nhưng ở mức độ hạn chế. Ngày nay các nước vùng ôn đới và hàn đới đã quan tâm và đã có những thành quả tốt, đặc biệt trong việc sản xuất ra các máy phát điện dùng sức gió công suất lớn, để hòa vào hệ thống điện quốc gia. Máy phát điện gió công suất lớn đòi hỏi phải có hệ thống điều tốc tốt, đảm bảo số vòng quay của trục tuabin nằm trong giới hạn cho phép. Trong luận văn này tác giả giới thiệu một phương pháp điều tốc đó là phương pháp điều khiển góc cánh của tuabin, qua đó diện tích bề mặt hứng gió của cánh tuabin sẽ thay đổi để ổn định tốc độ quay của tuabin. Với máy phát điện gió công suất nhỏ, việc thay đổi góc cánh thường hay dùng phương pháp ly tâm của khối lượng quay. Khi tốc độ gió thay đổi sẽ làm tốc độ quay của tuabin thay đổi, lực ly tâm của vật quay cũng thay đổi. Nếu gió lớn, vận tốc gió tăng, lực ly tâm tăng lên, tác dụng lên cơ cấu thay đổi góc cánh tuabin làm giảm diện tích bề mặt hứng gió, dẫn đến hạn chế mức độ tăng tốc độ quay của tuabin. Khi gió dịu đi, vận tốc gió giảm xuống, cánh tuabin tự xoay dần về vị trí ban Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -33- đầu, để duy trì tốc độ quay của tuabin trong phạm vi cho phép. Với máy phát điện sức gió công suất lớn, thường dùng kết cấu cơ khí như hệ thống cam để điều chỉnh góc cánh. Kết cấu máy sử dụng lực ly tâm và kết cấu cơ khí để xoay cánh tuabin như vậy tương đối đơn giản, nhưng có nhược điểm là đáp ứng chậm, độ chính xác điều chỉnh thấp, khoảng biến thiên tốc độ quay của tuabin quá lớn. Nguyên lý làm việc của hệ thống điều khiển cánh gió để ổn định tốc độ quay của tuabin như sau: Đặt cho trục tuabin gió một giới hạn tốc độ cho phép; khi tốc độ gió lớn hơn quy định, trục tuabin sẽ quay nhanh hơn tốc độ cho phép, bộ phận cảm biến nhận được tín hiệu, chuyển tín hiệu đó đến bộ điều khiển, bộ điều khiển so sánh với tốc độ quay quy định, phát tín hiệu đến động cơ điều khiển cánh gió, động cơ thay đổi góc cánh tuabin để giảm bề mặt hứng gió; khi tốc độ gió giảm, động cơ sẽ xoay cánh quay trở lại. Bằng cách này, tốc độ quay của trục tuabin được điều chỉnh kịp thời, khoảng dao động của tốc độ quay tương đối nhỏ. Việc biến đổi năng lượng gió tuân theo những nguyên lý cơ bản về khả năng sử dụng gió và khả năng tối ưu của các tuabin. Đặt tuabin gió trong dòng chảy của không khí, khi không khí đến gần tuabin bị ứ lại, áp suất dòng chảy tăng lên và vận tốc giảm, đến khi dòng chảy chạm vào mặt tuabin trao cho tuabin năng lượng. Dòng chảy phía sau tuabin bị nhiễu xoáy, gây bởi chuyển động của tuabin và sự tác động với các dòng không khí xung quanh. Về nguyên tắc, dòng chảy phải được duy trì. Do đó, năng lượng tuabin thu nhận được bị hạn chế. Trong trường hợp toàn bộ năng lượng gió được tuabin thu nhận, thì vận tốc gió đằng sau tuabin sẽ bằng không. Muốn cho dòng chảy được cân bằng giữa khối lượng và vận tốc, năng lượng chảy qua tuabin phải bị mất mát. Đối với hệ tối ưu, số phần trăm cực đại của năng lượng gió có thể thu nhận được tính theo công thức do Carl Betz đưa ra năm 1927 : 3 max 0P V 0,593 Ar 2  (2.16) Trong đó : P là mật độ năng lượng Ar là diện tích quét của cánh tuabin Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -34- 0V là vận tộc gió ban đầu - Mật độ năng lượng trên một đơn vị thể tích dòng chảy không khí. Số 0,593 được gọi là giới hạn Betz hoặc hệ số Betz. Bằng phương pháp phân tích đơn giản về động lực học đối với tuabin gió tìm được hệ số công suất cực đại của nó là 16/27 tức là 59,3%. Điều này đã được Betz chứng minh (1927). Hiển nhiên đây là trường hợp số cánh vô hạn (trở lực bằng không) là điều kiện của một động cơ gió lý tưởng. Trong thực tế có 3 nhân tố làm giảm nhỏ hệ số công suất cực đại: 1- Phía sau tuabin gió tồn tại dòng xoáy 2- Số cánh của tuabin gió là có hạn 3- Tỷ số Cd/Cl không bằng 0 Với Cl là hệ số nâng, Cd là hệ số cản. l l 2 F C 1 V A 2   ; d d 2 F C 1 V A 2   (2.17) trong đó:  - mật độ không khí (kg/m3) V - vận tốc dòng không khí (gió) không bị nhiễu loạn (m/s) A - Diện tích hình chiếu của cánh (diện tích hứng gió) (m2). Fl - Lực nâng (N). Fd - Lực cản (N). Như vậy, khi thay đổi diện tích bề mặt hứng gió của cánh tuabin, thì hiệu suất sử dụng năng lượng gió của tuabin thay đổi, tức là thay đổi lực tác dụng lên cánh làm quay tuabin. Khi tốc độ gió tăng, năng lượng gió tăng lên, nhưng công suất trên trục tuabin hầu như không tăng lên. Hệ thống thiết bị khai thác năng lượng gió rất khác nhau về kích thước, hình dạng và dạng năng lượng cuối cùng nhận được. Nói chung hệ thống thiết bị khai thác năng lượng gió có các phần: Bộ góp sức gió, chuyển động sơ cấp, thiết bị sản sinh năng lượng cuối cùng. Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -35- Hệ thống máy phát điện sức gió, dạng năng lượng cuối cùng là điện năng; bộ góp gió là tuabin gió; chuyển động sơ cấp là chuyển động quay tròn của trục tuabin; thiết bị sản sinh điện năng là máy phát điện. Để máy phát điện hoạt động tốt, có thể hoà được vào lưới điện quốc gia, chuyển động sơ cấp - chuyển động quay tròn của trục tuabin phải có tốc độ quay hợp lý và ít thay đổi. 2.2.2 Phƣơng pháp xác định góc cánh điều khiển của tuabin gió trục đứng. Tuabbin gió trong luận văn nghiên cứu là tuabin trục đứng gồm 5 cánh có biên dạng phẳng hình chữ nhật Để xác định góc cánh điều khiển ta đi phân tích động lực học của cánh gió tuabin ở một vị trí bất kỳ như hình 2.5:   V   U   W     U   hdU   htU   Hình 2.5 Phân tích động lực học cánh gió Hướng gió Chiều quay tuabin Hình 2.4 Mô hình tuabin gió trục đứng 5 cánh Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -36- Trên hình 2.5 với:  là góc định vị ở tâm  là góc cánh (đại lượng cần điều khiển)  là góc tới V  là tốc độ gió Giả thiết tốc độ gió tác động vào cánh tuabin là V  , ta phân tích nó thành hai thành phần, một thành phần song song với mặt cánh là W  , một thành phần vuông góc với mặt cánh là U  V U W     Với biên dạng cánh là phẳng thì thành phần W  sẽ gây ra lực cản Fd còn thành phần U  sẽ gây ra lực nâng cánh Fl, chỉ có thành phần Fl mới có tác dụng gây ra chuyển động của cánh. Ta phân tích U  thành hai thành phần: hd htU U U     Với: hdU  là tốc độ theo phương tiếp tuyến htU  là tốc độ theo phương hướng tâm Thành phần theo phương hướng tâm gây ra lực hướng tâm trên cánh, thành phần theo phương tiếp tuyến gây ra lực có tác dụng làm cánh chuyển động và ta gọi đó là lực hiệu dụng Fhd Ta có: 2 hd hd hd 1 F C AU 2   (2.18) trong đó:  - mật độ không khí (kg/m3) Uhd - vận tốc của gió theo phương tiếp tuyến (m/s) A - Diện tích của cánh gió (diện tích hứng gió) (m2). Chd – Hệ số lực hiệu dụng. Theo lý thuyết tối ưu về hiệu suất biến đổi năng lượng gió thì ở một vị trí xác định ( xác định) giá trị Fhd phải đạt giá trị là lớn nhất Fhdmax và từ biểu thức của Fhd ta thấy Fhd phải đạt giá trị là lớn nhất khi Uhd đạt giá tri lớn nhất. Từ hình 2.5 ta có: U Vsin  ; hdU Ucos Vsin .cos     (2.19) Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -37- Với 0 90     0 hdU Vsin .cos Vsin( 90 ).cos Vcos( ).cos        hd V U [cos(2 ) cos ] 2      (2.20) Khi  xác định thì Uhd đạt giá trị lớn nhất khi cos(2 - ) = 1  2    Từ mối quan hệ giữa góc cánh  và góc định vị  ta có thể xác định được góc cánh điều khiển ở bất kỳ vị trí nào của cánh. Sau đây ta xác định góc cánh điều khiển của một cánh của tuabin ở 10 vị trí như bảng 2.1 Bảng 2.1 Góc cánh điều khiển ở các vị trí khác nhau Góc định vị  (độ) 0 36 72 108 144 180 216 252 288 324 360 Góc cánh ĐK (độ) 0 18 36 54 72 90 108 126 144 162 180 2 1 7 5 3 4 8 6 9 10 Hướng gió Chiều quay Hình 2.6 Góc điều khiển của một cánh gió ở 10 vị trí khác nhau Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -38- Với các cánh còn lại của tuabin ta cũng điều khiển góc cánh tương tự như vậy khi ở các vị trí tương ứng. Góc cánh ở trên ứng với tốc độ gió bằng tốc độ gió định mức V = V0, trong trường hợp tốc độ gió lớn hơn tốc độ gió V > V0, từ biểu thức (2.20) ta thấy cos(2 ) 1 2        , như vậy lực Fhd sẽ được ổn định và tốc độ của tuabin cũng được ổn định. 2.3 KẾT LUẬN CHƢƠNG 2 Nội dung chương 2 đã đề cập đến một số vấn đề cơ bản về động lực học của cánh gió và cách xác định góc cánh điều khiển cho tuabin trục đứng Trong chương này tác giả đã nghiên cứu được các lực tác dụng lên cánh gió gồm lực nâng cánh có tác dụng làm quay tuabin và lực cản cánh có tác dụng làm giảm tốc độ quay của tuabin. Từ đó đưa ra phương pháp xác định góc cánh điều khiển ở các vị trí khác nhau của cánh gió. Đồng thời đưa ra phương án điều khiển góc mở của cánh gió bằng cách sử dụng các bộ điều khiển bằng điện thay cho các phương pháp cơ khí sử dụng kết cấu cam và phương pháp ly tâm của khối lượng quay nhằm tăng chất lượng của hệ thống, phân tích các ưu nhược điểm của các phương pháp. Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -39- CHƢƠNG III TỔNG QUAN CÁC HỆ ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG 3.1 CÁC HỆ ĐIỀU KHIỂN KINH ĐIỂN Trong các hệ thống điều khiển phân cấp hiện đại cũng như các hệ thống điều khiển đa cấp, hệ điều chỉnh tự động là khâu cuối cùng tác động lên đối tượng điều khiển. Chất lượng của các quá trình này ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của các quá trình công nghệ bao gồm: chất lượng sản phẩm, năng suất lao động và các chỉ tiêu khác của dây chuyền công nghệ… Chất lượng của hệ thống điều khiển tự động được đánh giá bởi tính ổn định và các chỉ tiêu khác của quá trình xác lập và quá độ. Ổn định mới chỉ là chỉ tiêu nói lên rằng hệ thống có thể làm việc được hay không, còn chất lượng của quá trình quá độ mới nói tới việc hệ thống có được sử dụng hay không. Vì vậy việc nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển tự động luôn là đề tài được nhiều tác giả trong và ngoài nước quan tâm. Lý thuyết điều khiển kinh điển ra đời rất sớm và đã có nhiều đóng góp trong các lĩnh vực của điều khiển học kỹ thuật như: trong lĩnh vực điện, điện tử, quốc phòng, hàng hải…Việc tổng hợp các hệ điều khiển kinh điển có thể chia thành 2 loại: Tổng hợp hệ điều khiển mờ tuyến tính và hệ điều khiển phi tuyến. 3.1.1 Tổng hợp bộ điều khiển tuyến tính Các bộ điều chỉnh PID tuyến tính (bao gồm P, PI, PD và PID) đã được nghiên cứu và phát triển tới mức hoàn thiện. Để xác định được thông số tối ưu (Kp, Ki, Kd) của PID ta có thể dùng phương pháp môdul tối ưu, phương pháp môdul đối xứng và các phần mềm chuyên dụng (ví dụ MATLAB) để tự động xác định tối ưu các thông số PID. Đặc điểm của phương pháp này là cần phải biết chính xác mô hình của đối tượng. 3.1.2 Tổng hợp bộ điều khiển phi tuyến Thực tế các hệ thống và các đối tượng vật lý ít nhiều đều có tính phi tuyến, chúng chỉ tuyến tính trong 1 vùng làm việc nào đó. Vì vậy việc nghiên cứu tổng hợp hệ phi tuyến có ý nghĩa phổ biến và thực tiễn. Các phương pháp phân tích và tổng Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -40- hợp hệ phi tuyến không tiến bộ nhanh như hệ tuyến tính và hiện nay còn đang trong giai đoạn phát triển. hệ phi tuyến có những đặc điểm riêng khác hẳn hệ tuyến tính, ví dụ tính tạo tần, tính phi tuyến. Vì vậy để phân tích và tổng hợp hệ phi tuyến ta phải dùng các phương pháp gần đúng, các phương pháp gần đúng thường dùng là: - Phương pháp tuyến tính hoá gần đúng: được áp dụng cho các hệ gần tuyến tính, lúc đó sai lệch so với tuyến tính không quá lớn. Khi hệ thống làm việc ở lân cận một điểm nào đó ta có thể coi vùng làm việc đó của hệ là tuyến tính. - Phương pháp tuyến tính hoá điều hoà: là phương pháp khảo sát hệ thống trong miền tần số gần giống với tiêu chuẩn Naiquyt, phương pháp này còn được gọi là phương pháp hàm mô tả. Việc dùng hàm mô tả là một cố gắng để mở rộng gần đúng hàm truyền của hệ tuyến tính sang hệ phi tuyến. Hàm mô tả (hay hệ số khuếch đại phức) của khâu phi tuyến là tỉ số giữa thành cơ bản của đáp ứng đầu ra với kích thích hình sin ở đầu vào. Nếu một hệ có chứa nhiều khâu phi tuyến ta phải gộp tất cả chúng lại để được hàm mô tả tổ hợp. Phương pháp tuyến tính điều hoà cho phép đưa ra kết quả hợp lý và có thể dùng cho các hệ thống bậc bất kỳ, nhưng vì là phương pháp gần đúng nên ta phải kiểm tra lại độ chính xác bằng các kỹ thuật khác hoặc bằng mô phỏng trên máy tính. - Phương pháp tuyến tính hoá từng đoạn: Từ đặc tuyến phi tuyến của hệ ta chia thành nhiều đoạn nhỏ, mỗi đoạn nhỏ coi là đoạn thẳng và được mô tả bởi phương trình tuyến tính. Phương pháp này có ưu điểm là tạo ra lời giải tương đối chính xác cho hệ phi tuyến bất kỳ. Phương trình vi phân dẫn ra trên mỗi phân đoạn là tuyến tính và có thể giải được dễ dàng bằng các kỹ thuật tuyến tính thông dụng. - Phương pháp mặt phẳng pha: Tiện dùng cho các hệ phi tuyến bậc 2 Trong điều khiển kinh điển, sự tác động của máy điều chỉnh được phân thành 2 vùng: vùng tác động lớn và vùng tác động nhỏ. Vùng tác động lớn tồn tại khi hệ thống ở xa trạng thái cân bằng, khi có tác động lớn hệ thống sẽ nhanh chóng dịch chuyển về trạng thái cân bằng, với tốc độ dịch chuyển lớn như vậy hệ thống dễ dàng vượt qua trạng thái cân bằng và gây độ quá điều chỉnh lớn, điều này không mong muốn. Vì vậy khi hệ thống gần đến trạng thái cân bằng, cần phải chuyển sang vùng Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -41- tác động nhỏ để giảm độ quá điều chỉnh. Xuất phát từ ý tưởng đó các bộ điều chỉnh có cấu trúc thay đổi ra đời phát triển đã đáp ứng phần nào yêu cầu nâng cao chất lượng hệ điều khiển phi tuyến. Tóm lại trong một thời gian dài kể từ khi ra đời, lý thuyết điều khiển kinh điển đã có nhiều đóng góp để giải quyết hàng loạt bài toán điều khiển đặt ra trong thực tế. Tuy nhiên chất lượng của hệ thống cũng chỉ đạt được ở mức độ khiêm tốn, nhất là đối với hệ phi tuyến. Với sự ra đời của các lý thuyết điều khiển hiện đại như điều khiển thích nghi, điều khiển mờ, mạng nơron…đã tạo điều kiện thuận lợi để các nhà kỹ thuật nghiên cứu ứng dụng nhằm ngày càng nâng cao chất lượng của hệ thống điều khiển tự động, nhất là đối với các hệ thống lớn, hệ có tính phi tuyến mạnh và khó mô hình hoá. 3.2 LOGIC MỜ VÀ ĐIỀU KHIỂN MỜ 3.2.1 Khái quát về lý thuyết điều khiển mờ Từ những năm đầu của thập kỷ 90 cho đến nay, hệ điều khiển mờ đã được các nhà khoa học trong nhiều lĩnh vực khoa học quan tâm, nghiên cứu và ứng dụng vào sản xuất. Tập mờ và logic mờ dựa trên các suy luận của con người với các thông tin không chính xác hoặc không đầy đủ về hệ thống để hiểu biết và điều khiển hệ thống một cách chính xác. Điều khiển mờ chính là bắt chước cách xử lý thông tin và điều khiển của con người đối với các đối tượng. Do đó điều khiển mờ đã giải quyết thành công các vấn đề điều khiển phức tạp trước đây chưa giải quyết được. 3.2.2 Định nghĩa tập mờ Tập mờ là một tập hợp mà mỗi phần tử x của nó được gán một giá trị thực (x)[0,1] để chỉ thị độ phụ thuộc của x vào tập đã cho. Khi độ phụ thuộc bằng 0 thì phần tử đó sẽ hoàn toàn không phụ thuộc vào tập đã cho, ngược lại với độ phụ thuộc bằng 1, phần tử đó là hoàn toàn thuộc tập đã cho. Cho tập E, gọi A  là tập con mờ của E, ký hiệu A  Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -42-   AA : x / (x);x E   (3.1) Trong đó: A (x) được gọi là hàm liên thuộc của tập mờ A  với A (x) nhận các giá trị trong khoảng [0 ;1]. Về mặt toán học người ta nói rằng hàm liên thuộc A (x) đã ánh xạ mỗi một phần tử x trong tập E thành một giá trị liên thuộc liên tục trong khoảng 0 và 1. Ví dụ một số dạng hàm liên thuộc như hình (1.1). - Hàm Singleton (còn gọi là hàm Kronecker). - Hàm hình tam giác. - Hàm hình thang. - Hình Gauss. Các phép toán trên tập mờ Cho tập E và A  , B  là hai tập mờ con của E, nghĩa là:   AA : x / (x);x E   , A ( ) nhận các giá trị trong khoảng [0;1]   BB: x / (x);x E   , B (x) nhận các giá trị trong khoảng [0;1] Các tập mờ cũng có 3 phép toán cơ bản là phép hợp, phép giao và phép bù. Phép hợp (OR): Hợp của 2 tập mờ A  và B  có cùng cơ sở E là một tập mờ cũng xác định trên cơ sở E với hàm liên thuộc :   A BA B: x / (x) , x E     (3.2) Trong đó: A B A B(x) = Max{ (x), (x)}, x E    (3.3) 4m Singleton Tam giác Hình thang (x) (x) (x) x x x 0m 1m 2m 3m 1m 2m 3m Hình 3.1 Một số dạng hàm liên thuộc. (x) x Gaus m Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -43- Hoặc A B   A B(x) = Min{ 1, (x) + (x)}, x E (3.4) Phép giao (AND): Giao của 2 tập mờ A  và B  có cùng cơ sở E là một tập mờ cũng xác định trên cơ sở E với hàm liên thuộc:   A BA B: x / (x) , x E     (3.5) Trong đó: A B A B(x) = Min{ (x), (x)}, x E    (3.6) Hoặc A B   A B(x) = (x). (x), x E (3.7) Phép bù (NOT): cho tập mờ A  , gọi tập tập bù mờ của A  là A  và được định nghĩa bởi:   AA : x / (x);x E   (3.8) Với: AA (x) 1 (x)   (3.9) Đồ thị mô tả các phép toán hợp, giao và bù của hai tập mờ như hình (3.2) 3.2.3 Biến mờ, hàm biến mờ, biến ngôn ngữ Cho tập mờ A  có hàm liên thuộc là A (x) hàm liên thuộc này cũng chính là hàm liên thuộc của phần tử x của tập mờ A  . Lúc này ta dùng các ký hiệu: A Ba : (x), b : (x), ...      (3.10) Thì ta gọi a, b  là các biến mờ. x x x    A(x) B(x) A(x) A(x) a. Hợp hai tập mờ b. Giao hai tập mờ c. Phép bù B(x) A (x) Hình 3.2 Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -44- Cho y f (a,b,...)   là một hàm của các biến a,b,...   điều kiện để y được gọi là hàm biến mờ là y chỉ phụ thuộc vào các biến mờ và thoả mãn điều kiện: 0 y 1  (3.11) Biến ngôn ngữ là một biến mà có thể gán các giá trị của biến cũng được biểu hiện bằng ngôn ngữ. Ở đây các giá trị của biến được đặc trưng bởi định nghĩa tập mờ trong miền xác định mà biến được định nghĩa. Ví dụ tốc độ động cơ có các giá trị ngôn ngữ là: rất chậm, chậm, trung bình, nhanh, rất nhanh ... 3.2.4 Suy luận mờ và luật hợp thành Suy luận mờ: Suy luận mờ thường được gọi là suy luận xấp xỉ (Fuzzy reasoning or approximate reasoning) là thủ tục suy luận (inference procedure) để suy diễn kết quả từ tập các quy tắc Nếu .... Thì theo một hay nhiều điều kiện. Mệnh đề hợp thành Cho hai biến ngôn ngữ  và . Nếu biến  nhận giá trị (mờ) A có hàm liên thuộc A(x) thì  nhận giá trị (mờ) B có hàm liên thuộc B(y) thì hai biểu thức:  = A ;  = B được gọi là hai mệnh đề. Luật điều khiển: nếu  =A thì  = B được gọi là mệnh đề hợp thành. Trong đó  =A gọi là mệnh đề điều khiển và  = B gọi là mệnh đề kết luận. Một mệnh đề hợp thành có thể có nhiều mệnh đề điều kiện và nhiều mệnh đề kết luận, các mệnh đề liên kết với nhau bằng toán tử “và”. Dựa vào số mệnh đề điều kiện và số mệnh đề kết luận trong một mệnh đề hợp thành mà ta phân thành các cấu trúc như sau: - Cấu trúc SISO (một vào, một ra): Chỉ có một mệnh đề điều kiện và một mệnh đề kết luận. Ví dụ: nếu  =A thì  = B - Cấu trúc MISO (nhiều vào, một ra): Có từ hai mệnh đề điều kiện trở lên và một mệnh đề kết luận. Ví dụ: nếu 1 =A1 và 2 =A2 thì  = B - Cấu trúc MIMO (nhiều vào, nhiều ra): Có ít nhất hai mệnh đề điều kiện và hai mệnh đề kết luận. Ví dụ: nếu 1 =A1 và 2 =A2 thì 1 = B1 và 2 = B2 Mô tả mệnh đề hợp thành Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -45- Xét mệnh đề hợp thành: nếu  =A thì  = B, từ một giá trị x0 có độ phụ thuộc A(x0) đối với tập mờ A của mệnh đề điều kiện ta xác định được hệ số thoả mãn mệnh đề kết luận. Biểu diễn độ thoả mãn mệnh đề kết luận như một tập mờ B’ cùng cơ sở với B thì mệnh đề hợp thành chính là ánh xạ: A(x0)  B’(y). Ánh xạ này chỉ ra rằng mệnh đề hợp thành là một tập mà mỗi phần tử là một giá trị (A(x0), B’(y)), tức là mỗi phần tử là một tập mờ. Mô tả mệnh đề hợp thành tức là mô tả ánh xạ trên. Ánh xạ A(x0)B’(y) được gọi là hàm liên thuộc của luật hợp thành. Đã có nhiều ý kiến khác nhau về nguyên tắc xây dựng hàm liên thuộc AB(x,y) cho mệnh đề hợp thành AB, trong kỹ thuật điều khiển ta thường sử dụng nguyên tắc của Mamdani “Độ phụ thuộc của kết luận không được lớn hơn độ phụ thuộc của điều kiện”. Từ nguyên tắc Mamdani có hai công thức xác định hàm liên thuộc cho mệnh đề hợp thành A  B: 1. AB(x,y) = MIN {A(x),B(y)} (công thức MIN) (3.12) 2. AB(x,y) = A(x)B(y) (công thức PROD) (3.13) Luật hợp thành mờ Hàm liên thuộc AB(x,y) của mệnh đề hợp thành AB được kí hiệu là R, tại một giá trị rõ x=x0 là một hàm liên thuộc cho một giá trị mờ nào đó của biến ngôn ngữ . Luật hợp thành là tên chung gọi mô hình R biểu diễn (một hay nhiều) hàm liên thuộc AB(x,y) cho (một hay nhiều) mệnh đề hợp thành AB. Một luật hợp thành chỉ có 1 mệnh đề hợp thành gọi là luật hợp thành đơn, ngược lại có luật hợp thành kép. Xét luật hợp thành R gồm 3 mệnh đề hợp thành: R1: Nếu x = A1 Thì y = B1 R2: Nếu x = A2 Thì y = B2 R3: Nếu x = A3 Thì y = B3 Với mỗi giá trị rõ x0 của biến ngôn ngữ đầu vào, ta có 3 tập mờ ứng với 3 mệnh đề hợp thành R1 R2 R3 của luật hợp thành R. Gọi hàm liên thuộc của các tập Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -46- mờ đầu ra là: 1 2 3B ' B ' B ' (y);μ (y);μ (y) thì giá trị của luật hợp thành R ứng với x0 là tập mờ B’ thu được qua phép hợp 3 tập mờ: B’ = B1’  B2’  B3’ (3.14) Tuỳ theo cách thu nhận các hàm liên thuộc 1 2 3B ' B ' B ' (y);μ (y);μ (y) và phương pháp thực hiện phép phép hợp để nhận tập mờ B’ mà ta có tên gọi các luật hợp thành khác nhau: - Luật hợp thành MAX-MIN nếu 1 2 3B ' B ' B ' (y);μ (y);μ (y) thu được qua phép lấy Min còn phép hợp thực hiện theo luật Max. - Luật hợp thành MAX-PROD nếu 1 2 3B ' B ' B ' (y);μ (y);μ (y) thu được qua phépPROD còn phép hợp thực hiện theo luật Max. - Luật hợp thành SUM-MIN nếu 1 2 3B ' B ' B ' (y);μ (y);μ (y) thu được qua phép lấy Min còn phép hợp thực hiện. - Luật hợp thành SUM-PROD nếu 1 2 3B ' B ' B ' (y);μ (y);μ (y) thu được qua phép lấy PROD còn phép hợp thực hiện theo Lukasiewicz. Vậy, để xác định hàm liên thuộc B’(y) của giá trị đầu ra B’ của luật hợp thành có n mệnh đề hợp thành R1, R2, ... ta thực hiện theo các bước sau: + Xác định độ thoả mãn hj. + Tính 1 2 3' ' ' (y);μ (y);μ (y)B B B theo qui tắc min hoặc Prod        ' j jj A 0 B j BB (y) Min x , y Min h , y      (3.15) hoặc      ' j jj A 0 B j BB (y) x . y h . y      (3.16) h2 x A1(x) A2(x) A3(x) x0 y B1(x) B2(x) B3(x) Hình 3.3 Mô tả hàm liên thuộc của mệnh đề điều kiện Hình 3.4 Mô tả hàm liên thuộc của mệnh đề kết luận Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -47- + Xác định B’(y) bằng cách thực hiện phép hợp các ' jB (y) 3.2.5 Bộ điều khiển mờ Sơ đồ chức năng bộ điều khiển mờ cơ bản như hình (3.5), gồm 4 khối là khối mờ hoá (1), khối hợp thành (2), khối luật mờ (3) và khối giải mờ (4). Khối mờ hoá có nhiệm vụ biến đổi các giá trị rõ đầu vào thành một miền giá trị mờ với hàm liên thuộc đã chọn ứng với biến ngôn ngữ đầu vào đã được định nghĩa. Khối hợp thành dùng để biến đổi các giá trị mờ hoá của biến ngôn ngữ đầu vào thành các giá trị mờ của biến ngôn ngữ đầu ra theo các luật hợp thành nào đó. Khối luật mờ (suy luận mờ) bao gồm tập các luật "Nếu ... Thì" dựa vào các luật mờ cơ sở, được người thiết kế viết ra cho thích hợp với từng biến và giá trị của các biến ngôn ngữ theo quan hệ mờ Vào/Ra. Khối luật mờ và khối hợp thành là phần cốt lõi của bộ điều khiển mờ, vì nó có khả năng mô phỏng những suy đoán của con người để đạt được mục tiêu điều khiển mong muốn nào đó. Khối giải mờ biến đổi các giá trị mờ đầu ra thành các giá trị rõ để điều khiển đối tượng. Một bộ điều khiển mờ chỉ gồm 4 khối thành phần như vậy được gọi là bộ điều khiển mờ cơ bản. Trong điều khiển người ta thường sử dụng ba phương pháp giải mờ chính, đó là : - Phương pháp điểm cực đại: được thực hiện theo hai bước: Bước 1: Xác định miền chứa giá trị rõ đầu ra y. Đó là miền mà giá trị rõ đầu ra y có Hình 3.5 Sơ đồ khối chức năng của bộ điều khiển mờ. X Y 2 4 3 1 B Miền G Bmax Hình 3.6 Ví dụ về cách xác định miền G. y1 y2 y Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -48- hàm liên thuộc đạt giá trị cực đại (miền G như hình 3.6)   B (y) M G y Y | ax   (3.17) Bước 2: Xác định y từ miền G theo một trong ba nguyên lý (ví dụ hình 3.6) * Nguyên lý trung bình: 1 2y yy 2   * Nguyên lý cận phải: 2y y * Nguyên lý cận trái: 1y y - Phương pháp trọng tâm: giá trị rõ đầu ra được lấy theo điểm trọng tâm của hình bao bởi hàm liên thuộc hợp thành và trục hoành (hình 3.7). Lúc này giá trị rõ đầu ra được xác định : B S B S y. (y)dy y (y)dy      (3.18) - Phương pháp điểm trung bình tâm: Giá trị rõ y là giá trị trung bình các giá trị có độ thỏa mãn cực đại của B(y) ví dụ theo hình 3.8 ta có giá trị giá trị rõ đầu ra y được xác định: 1 1 2 2 1 2 h y h y y h h    (3.19) Bộ điều khiển mờ động: để mở rộng ứng dụng cho các bài toán điều khiển, người ta thường bổ sung thêm vào bộ điều khiển mờ cơ bản các khâu tích phân, đạo hàm, bộ điều khiển y B B Max B1 B2 Hình 3.7 y S B y2 y1 y h1 h2 Hình 3.8 y e Hình 3.9 Bộ điều khiển mờ động. Bộ điều khiển mờ cơ bản I P D Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -49- có dạng như hình 3.9 được gọi là bộ điều khiển mờ động. 3.2.6 Hệ điều khiển mờ lai (F-PID) Hệ mờ lai viết tắt là F-PID là hệ điều khiển trong đó thiết bị điều khiển gồm 2 thành phần: Thành phần điều khiển kinh điển và thành phần điều khiển mờ. Bộ điều khiển F-PID có thể thiết lập dựa trên hai tín hiệu là sai lệch e(t) và đạo hàm của nó e’(t). Bộ điều khiển mờ có đặc tính rất tốt ở vùng sai lệch lớn, ở đó với đặc tính phi tuyến của nó có thể tạo ra phản ứng động rất nhanh. Khi quá trình của hệ tiến gần đến điểm đặt (sai lệch e(t) và đạo hàm của nó e’(t) xấp xỉ bằng 0) vai trò của bộ điều khiển mờ (FLC) bị hạn chế nên bộ điều khiển sẽ làm việc như một bộ điều chỉnh PID bình thường. Trên hình 3.10 thể hiện ý tưởng thiết lập bộ điều khiển mờ lai F-PID và phân vùng tác động của chúng. Sự chuyển đổi giữa các vùng tác động của FLC và PID có thể thực hiện nhờ khoá mờ hoặc dùng chính FLC. Nếu sự chuyển đổi dùng FLC thì ngoài nhiệm vụ là bộ điều chỉnh FLC còn làm nhiệm vụ giám sát hành vi của hệ thống để thực hiện sự chuyển đổi. Việc chuyển đổi tác động giữa FLC và PID có thể thực hiện nhờ luật đơn giản sau: if e(t) dƣơng lớn và )t(e dƣơng lớn thì u là FLC (3.20) if e(t) dƣơng nhỏ và )t(e dƣơng nhỏ thì u là PID (3.21) Để thực hiện chuyển đổi mờ giữa các mức FLC và bộ chuyển đổi PID, ta có thể thiết lập e’ e PID2 PIDn PID1 Hình 3.11 Vùng tác động của các bộ điều khiển. e(t) FLC PID Đối tượng y dt d e’(t) FLC Hình 3.10 a) Nguyên lý điều khiển mờ lai; b) Vùng tác động của các bộ điều khiển. a) b) PID u Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -50- nhiều bộ điều chỉnh PIDi (i = 1, 2 ... n) mà mỗi bộ được chọn để tối ưu chất lượng theo một nghĩa nào đó để tạo ra đặc tính tốt trong 1 vùng giới hạn của biến vào (hình 3.11). Các bộ điều chỉnh này có chung thông tin ở đầu vào và sự tác động của chúng phụ thuộc vào giá trị đầu vào. Trong trường hợp này, luật chuyển đổi có thể viết theo hệ mờ như sau: Nếu ( trạng thái của hệ ) là Ei thì ( tín hiệu điều khiển ) = ui Trong đó i = 1, 2,..., n; Ei là biến ngôn ngữ của tín hiệu vào, u i là các hàm với các tham số của tác động điều khiển. Nếu tại mỗi vùng điều chỉnh, tác động điều khiển là do bộ điều chỉnh PIDi với: t Pi Di 0 de ui = K e + K e(t)dt K dt  (i = 1, 2, ... n) (1.22) Như vậy, các hệ số của bộ điều chỉnh PIDi mới phụ thuộc các tín hiệu đầu vào, tổng quát hơn là phụ thuộc vào trạng thái của hệ. Nếu coi các hệ số KPi, KDi, và KIi chính là kết quả giải mờ theo phương pháp trung bình trọng tâm từ ba hệ mờ hàm:  Hệ mờ hàm tính hệ số KP với hệ luật: Ru(i): if ER is E p and CER is DE q then K i P = KPi(.) (3.23)  Hệ mờ hàm tính hệ số KD với hệ luật: Ru(i): if ER is E p and CER is DE q then K i D = KDi(.) (3.24)  Hệ mờ hàm tính hệ số KI với hệ luật: Ru(i): if E is E p and DE is DE q then K i I = KIi(.) (3.25) Khi các hệ số Kpi, KDi và KIi được mờ hoá bởi các tập mờ, có thể xem như hệ lúc đó gồm 3 tập mờ chuẩn đối với các hệ số Kpi, KDi và KIi. Trong trường hợp này, các hệ số của bộ điều chỉnh PID mới có thể tính như sau: n n n PN i Pi DN i Di LN i Ii i 1 i 1 i 1 K (t)y ; K (t)y ; K (t)y                              Trong đó Pi Di Iiy , y , y tương ứng là tâm các tập mờ của hệ số Kpi, KDi và KIi được mờ hoá. Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -51- Nhận xét: Qua nghiên cứu ta thấy rằng bộ điều khiển mờ có tính phi tuyến mạnh, khả năng chống nhiễu cao, nó rất phù hợp với hệ có tính phi tuyến, phụ thuộc thời gian, có tham số rải và thời gian trễ lớn. Hiện nay việc thiết kế bộ điều khiển mờ còn phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm vận hành hệ thống và kiến thức chuyên gia mà chưa có được phương pháp chuẩn hoá đề thiết kế bộ điều khiển mờ. 3.3 ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI 3.3.1 Giới thiệu tổng quan Lý thuyết điều khiển thích nghi ra đời từ những năm 50 của thế kỷ 20 và đã được hình thành như một môn khoa học, từ tư duy trở thành hiện thực, từ cách giải quyết các vấn đề cơ bản trở thành bài toán tổng quát, từ vấn đề về sự tồn tại và khả năng có thể giải quyết đến những áp dụng định hướng xuất phát từ tính bền vững và chất lượng. Thích nghi là quá trình thay đổi thông số và cấu trúc hay tác động điều khiển trên cơ sở lượng thông tin có được trong quá trình làm việc nhằm đạt được một trạng thái nhất định (thường là tối ưu) khi thiếu lượng thông tin ban đầu cũng như khi điều kiện làm việc của hệ thống thay đổi. Nói cánh khác: điều khiển thích nghi là tổng hợp các kỹ thuật nhằm chỉnh định các bộ điều chỉnh trong mạch điều khiển nhằm thực hiện hay duy trì chất lượng của hệ thống ở một mức độ nhất định khi thông số của quá trình điều khiển không biết trước hoặc thay đổi theo thời gian. Trong vòng 40 năm trở lại đây lý thuyết điều khiển thích nghi đã được hình thành như một môn khoa học, từ tư duy đã trở thành hiện thực, từ cách giải quyết vấn đề cơ bản trở thành bài toán tổng quát. Cấu trúc cơ bản hệ thống thích nghi được trình bày như hình 3.12. Hệ thống điều chỉnh theo yêu cầu nào đó thì với các đại lượng vào, phải cho được các đại lượng ra mong muốn. Nhưng do nhiều yếu tố ảnh hưởng như nhiễu, các đại lượng vào quá lớn hay không biết trước, do đó để đạt được theo yêu cầu, hệ Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -52- thống phải được tự động thích nghi bù sai số. Cơ cấu thích nghi tạo ra tín hiệu thích nghi bằng tín hiệu từ khâu so sánh. Các chỉ tiêu chất lượng theo yêu cầu đặt trước IP*, cho vào khâu so sánh với những giá trị đã được đo lường và tính toán theo các thông số thực trạng của hệ thống điều chỉnh (các tín hiệu của đại lượng vào, đại lượng ra, các nhiễu). Mạch vòng thích nghi thông qua cơ cấu thích nghi để điều khiển thông số của hệ thống điều chỉnh, hay thay đổi các đầu vào theo cơ cấu thích hợp để tiêu chuẩn đặt trước IP* và tiêu chuẩn (Index of Performance) có sai lệch nhỏ nhất. Cấu trúc của hệ thống thích nghi gồm ba khâu cơ bản: - Đo lường theo tiêu chuẩn IP nào đó. - Khâu so sánh. - Cơ cấu thích nghi. Các tiêu chuẩn IP có thể là: Các chỉ số tĩnh, các chỉ số động, các chỉ số của các thông số, hàm của các biến thông số và các tín hiệu vào. Cơ cấu thích nghi có thể là: - Thích nghi thông số. Tín hiệu ra Nhiễu biết trước Tiêu chuẩn đặt trước IP Tín hiệu vào Nhiễu không biết Hệ thống điều chỉnh Cơ cấu thích nghi So sánh Đo lƣờng theo tiêu chuẩn IP Hình 3.12 Cấu trúc cơ bản của hệ thống thích nghi. Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -53- - Tổng hợp một tín hiệu bổ sung. Chiến thuật thích nghi có thể là: - Tiền định. - Phỏng đoán (scholastic). - Tự học. Hệ thống cần điều khiển sẽ được điều khiển thích nghi ổn định theo thông số nào đó, cho dù tín hiệu vào là không biết trước hay là quá lớn. Hệ điều khiển thích nghi có 3 sơ đồ chính: - Điều chỉnh hệ số khuếch đại. - Điều khiền theo mô hình mẫu. - Hệ tự điều chỉnh. Hình 3.13 Điều chỉnh hệ số khuếch đại. Đầu ra Đo lường so sánh Tín hiệu chủ đạo Đối tƣợng Bộ điều chỉnh thông số Bộ điều chỉnh Điều chỉnh hệ số khuếch đại (+) (-) Tín hiệu chủ đạo Ra của hệ y Mạch vòng trong Sai số Ra của mô hình ym Mạch vòng ngoài Mô hình mẫu Bộ điều chỉnh Cơ cấu thích nghi Đối tƣợng Hình 3.14 Điều khiển theo mô hình mẫu. Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -54- Các thông số của bộ điều chỉnh được hiệu chỉnh nhờ mạch vòng ngoài dựa trên cơ sở sai số giữa mô hình mẫu ym và quá trình y. Vấn đề là xác định cơ cấu hiệu chỉnh này sao cho ổn định và sai số tiến về bằng 0. 3.3.2 Tổng hợp điều khiển thích nghi trên cơ sở lý thuyết tối ƣu cục bộ (Phƣơng pháp Gradient) Xét hệ thống điều khiển thích nghi như hình vẽ: Xét mô hình mẫu cho bởi phương trình:   21 2 0(1 a s a s ) b u (3.26) Hệ điều khiển cho bởi phương trình:  21 2 0ˆ(1 a s a s ) b , t .u    (3.27) Trong đó: Tín hiệu ra Tín hiệu điều khiển Tín hiệu chủ đạo Các thông số của quá trình Tính toán thiết kế Bộ điều chỉnh Đánh giá thông số Hình 3.15 Điều khiển tự chỉnh. Đối tƣợng  Ys (-) Ym (+) u Mô hình mẫu Bộ điều chỉnh Đối tƣợng Hình 3.16 Cấu trúc mô hình mẫu song song. Cơ cấu thích nghi Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -55- ym, ys: Là tín hiệu của mô hình và đối tượng. u: Là tín hiệu vào.  0bˆ , t : Là thông số có thể được điều chỉnh, có thể coi  0bˆ , t như có 2 phần. Một phần b0 là chuẩn do cơ cấu thích nghi ở đây ta cần hiệu chỉnh để  0bˆ , t hội tụ về b0. Hàm mục tiêu của việc điều chỉnh này là hàm cực tiểu (1.3) k k k k t t t t 2 t t 1 1 (IP) L( , t)dt (t)dt min 2 2         (3.28) Trong đó: L(,t): Là dạng bình phương của sai số.  = ym – ys: Sai số đầu ra giữa các mô hình và hệ thống điều chỉnh, phụ thuộc gián tiếp vào sai lệch 0 0 ˆb b ( , t)  . Áp dụng phương pháp Gradient, ta tìm luật thích nghi cơ bản:   0 0 (IP) bˆ ( , t) - K grad(IP) = - K bˆ      (3.29) Trong đó: +  0bˆ , t  : Chỉ rõ luật thay đổi  0bˆ , t . + K: Hệ số thích nghi có giá trị tương đương. Tương ứng có tốc độ thay đổi của thông số điều chỉnh  0bˆ , t :  0 0 ˆdb K ˆdt t b          (IP) (3.30) Giả thiết quá trình thích nghi chậm, tức là biến đổi trong (IP) được dẫn đến từ sự biến đổi ở bˆ( , t) tại mỗi thời điểm nhỏ nhất. Viết lại phương trình ta có: 0 0 0 ˆdb 1 L( , t) K K ˆ ˆdt 2 b b           (3.31) Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -56- Luật thích nghi (3.31) được gọi là luật MIT. Để xác định cơ cấu thích nghi, ta đạo hàm m s y y   theo 0bˆ : m s s 0 0 0 0 y y y ˆ ˆ ˆ ˆb b b b             (3.32) Thay (3.32) vào (3.31) ta có luật thích nghi là: s 0 0 d y bˆ ( , t) K ˆdt b      (3.33) Lấy đạo hàm riêng hai vế của phương trình (3.27) theo b0 ta có: s s s 1 2 0 0 0 y y y p a a ˆ ˆ ˆb b b            (3.34) Giả thiết là quá trình thích nghi chậm, thông số 0bˆ biến đổi chậm, phương trình (3.34) lấy gần đúng: 2 s s s 1 2 2 0 0 0 y y y p a a ˆ ˆ ˆt tb b b                       (3.35) Viết gọn lại ta được:  2 s1 2 0 y 1 a s a s u bˆ      (3.36) So sánh phương trình (3.36) và (3.26) ta rút ra: s s 00 y y ˆ bb    (3.37) Thay (3.37) và (3.33) ta có: 0 s 0 ˆdb y ( , t) K dt b    (3.38) Do đó luật thích nghi là: 0 m ˆdb ( , t) K '. .y dt    (3.39) Với ' 0 K K b  (K > 0) Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -57- Trường hợp tổng quát, ta có mô hình mẫu cho bởi phương trình:                 n m i j i m j i 0 j 0 a s Y b ( , t)s (3.40) Đối tượng điều khiển được biểu diễn bởi phương trình:    n mi ji s j i 0 j 0 ˆaˆ ( , t)s Y b ( , t)s        (3.41) Với tiêu chuẩn tối ưu (IP) cho bởi phương trình (3.28) và a0 = 1 ta tìm được luật thích nghi: ai s i i ˆda y ( , t) k . . ˆdt a      ; i = 1,2,...n (3.42) j b s i j ˆdb y ( , t) k . . ˆdt b      ; j = 1,2,...m (3.43) Trong đó ki a , kj b là hằng số dương. Muốn tìm cơ cấu thích nghi, ta xác định các hàm độ nhạy: s i y aˆ   và s j y bˆ   Theo (3.41), tại thời điểm t = t1, ta thấy:    n mi js i s j i 1 j 0 ˆˆY a ( , t)s Y b ( , t)s u         (3.44) Giả thiết tốc độ biến thiên của các hệ số điều chỉnh chậm, từ (3.44) vi phân hai vế theo iaˆ và jbˆ ta nhận được:   1 n i s i i 1 i it t Ys Y s a ( , t)s aˆ a i s Y -          (3.45)   1 m is s i j 1 jj t t Y Y b ( , t)s ˆ bb j = s u -        (3.46) Từ đó suy ra hàm truyền của bộ lọc là:     s n i i i 1 1 F (s) 1 a ( , t)s (3.47) Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -58- Trong trường hợp đơn giản, có thể lấy gần đúng hoá hàm nhạy cảm, nhận được: is s i Y s Y aˆ    Với i = 1,2,3,...., n (3.48) js j Y s bˆ     Với j = 1,2,3,...., m (3.49) Ví dụ: Xét đối tượng mô tả bởi: mdy ay bu dt    ; Mô hình mẫu được mô tả bởi phương trình: m m m dy a y b u dt    Tín hiệu điều khiển: 1 c 2 u(t) u (t) y(t)   Đặt: e = y- ym Trong đó y là đầu ra của hệ kín, ta có: 1 c 2 b Y U s a b      ; Với d s dt  là toán tử vi phân. Hàm độ nhạy được xây dựng bởi đạo hàm riêng sai số theo các biến 1 và 2 : 1 c 1 2 bE U s a b       ; 2 1 c2 2 22 bE b U Y s a b(s a b )          θ2 θ1 + e - u y y m uc  G(s)  - s    s  m m b s a m m b s a Gs(s) Hình 3.17 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển thích nghi theo mô hình. mẫu bậc nhất. + Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -59- Các công thức trên không thê sử dụng trực tiếp vì không biết a, b do đó ta sử dụng phương pháp gần đúng. Ta thấy rằng khi s + a + b2 = s + am thì tham số của hệ thống hoàn toàn giống với mô hình mẫu. Vì vậy coi gần đúng: s + a + b2  s + am. Ta nhận được quy luật điều khiển tham số: 1 m c m d a u e dt s a        (3.50) 2 m c m d a u e dt s a         trong (3.50) nói lên tốc độ hội tụ của thuật thích nghi. Tóm lại: Phương pháp Gradient giúp ta dễ dàng tìm ra luật điều khiển nhưng chỉ giới hạn ở miền biến thiên thông số trong dải hẹp. Khó khảo sát vùng ổn định của hệ thống, đặc biệt đối với hệ bậc cao thì không thể xác định được vùng ổn định chính xác. 3.3.3 Tổng hợp hệ thống điều khiển thích nghi trên cơ sở ổn định tuyệt đối. Xét hệ thống điều khiển theo mô hình song song có cấu trúc như hình (3.18) Mô hình mẫu được mô tả bởi hệ phương trình vi phân: m m m m mX A .X B .U   (3.51) Đối tượng điều khiển được mô tả: p p p p pY A (e, t).Y B (e, t).U   (3.52) Trong đó: e = Xm - Yp (3.53) Tín hiệu điều khiển đưa vào hệ thống được điều khiển: p m m p p u m U K X K Y K U   (3.54) Với: Yp: là véctơ trạng thái của đối tượng điều khiển, bậc mx1. Xm: là véctơ trạng thái của mô hình bậc nx1. Um: là véctơ đại lượng vào mô hình bậc mx1. Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -60- Up: là véctơ đại lượng vào hệ thống được điều khiển, bậc mx1. Am, Bm, Ap, Bp, Km, Ku: là các ma trận hằng, có bậc tương ứng. Giả thiết: - Các cặp ma trận [Am, Bm] và [Ap, Bp] là ổn định với Am là ma trận Hurwitz. - Cặp [Ap, Bp] có tính điều khiển. Bài toán tổng hợp hệ điều khiển thích nghi được đặt ra ở đây là xác định các ma trận Ku, Km sao cho với cặp Am, Ap, Bm, Bp thì các đại lượng trạng thái của hệ thống điều khiển bám theo các đại lượng trạng thái của mô hình. Theo điều kiện Erzberger, quá trình được điều khiển bám chặt theo mô hình khi và chỉ khi: e(t) = Xm - Yp = 0 (3.55) m pe X Y 0     (3.56) Có hai sơ đồ thích nghi cơ bản, được chứng minh là tương đương nhau: Sơ đồ thích nghi thông số: (hình 3.18) Trong sơ đồ này các ma trận KU(t), Kp(t) cần thay đổi để bù đắp lại các biến thiên thông số của hệ thống cần điều khiển. Sơ đồ tổng hợp tín hiệu bổ sung Up2 (hình 3.19): Trong sơ đồ này tín hiệu bổ sung Up2(t) được đưa thêm vào hệ điều khiển. + + + + Ym Mô hình mẫu Đối tƣợng điều khiển Hình 3.18 Phương pháp thích nghi thông số. Km Ku Kp Cơ cấu thích nghi - UM Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -61- Xét biểu thức tín hiệu vào: p p p u m m m U (t,e) K (t,e).Y K (t,e).U K .X   (3.57) Đặt p p pK (t,e) K K (t,e)  u u uK (t,e) K K (t,e)  Với: p uK , K : là các ma trận hằng. u p K (t,e) , K (t,e)  : là các thành phần biến thiên của Ku, Kp. Tương tự đối với Up(t,e). p1 p p u m m mU (t,e) K .Y K .U K .X    p2 p p u m U (t,e) K .Y J .U   Như vậy tín hiệu điều khiển vào (1.32) trở thành: p p p m m u m p2U (t,e) K .Y K .X K .X U (t,e)     (3.58) Tín hiệu Up2(t,e) là tín hiệu bổ xung từ mạch vòng thích nghi, được tạo ra thế nào đó để có thể bù đắp được sự biến thiên của thông số, dẫn đến hệ thống bám chặt theo mô hình. 3.3.4 Tổng hợp hệ thống điều khiển thích nghi dùng lý thuyết Lyapunov. + + + + + + Ym Mô hình mẫu Đối tƣợng điều khiển Hình 3.19 Phương pháp tổng hợp tín hiệu bổ sung Up2. Km Ku Cơ cấu thích nghi - UM Up2 Kp Up1 Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -62- Lý thuyết ổn định Lyapunov được tìm ra bởi nhà bác học Nga Lyapunov vào cuối thế kỷ 19. Tư tưởng của phương pháp Lyapunov được xây dựng trên cơ sở bảo tồn năng lượng của một hệ vật lý. Hệ vật lý này có năng lượng toàn bộ ở trạng thái cân bằng bằng 0, ở xung quanh trạng thái cân bằng năng lượng của hệ lớn hơn 0 và có xu thế tiến đến 0. Trạng thái cân bằng được gọi là ổn định nếu ở vùng xung quanh điểm cân bằng của hệ thống, giá trị của hàm giảm dần hoặc không thay đổi. Để kiểm tính ổn định của hệ thống của hệ thống tại vị trí Xe, cần phải xác định được hàm năng lượng V(x) - gọi là hàm Lyapunov, phụ thuộc vào trạng thái của hệ thống. Không giảm tổng quát nếu coi Xe là điểm gốc của không gian trạng thái và ở lân cận 0 hàm V(0) xác định dương. Khi đó vectơ: T 1 n V V gradV = ,...., x x         luôn hướng ra xa điểm gốc. Do đó nếu vectơ gradV là vectơ . X ( . X là vectơ tiếp tuyến của quỹ đạo pha của hệ) lập với nhau một góc 0 90  thì quỹ đạo pha X(x0,t) luôn có hướng về gốc toạ độ. Điều này tương đương với:   . . T V gradV X gradV X cos <0   . Gọi sai số giữa đối tượng và mô hình là: e = y - ym. Bài toán đặt ra là cần tìm hàm Lyapunov và cơ cấu thích nghi để sai số tiến đến 0. Xét hệ bậc nhất được mô tả bởi phương trình: dy ay bu dt   Giả thiết mô hình mẫu được mô tả bởi: m m m m c dy a y b u dt    với am > 0 và tín hiệu được giới hạn. Quỹ đạo Đường đồng mức V(x)=k1 V(x)=k2<k1  grad V Hình 3.20 Minh hoạ phương pháp Lyipunov với việc khảo sát tính ổn định. Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -63- Tín hiệu điều khiển: 1 c 2u u y   với 1 2,  là các tham số điều chỉnh. Sai số: e = y - ym Đạo hàm phương trình sai số ta có:    m 2 m 1 m c de a e b a a y b b u dt          Cần phải cho sai số tiến đến 0 nếu các tham số tiến đến các giá trị: 0 m 1 1 b b     ; 0 m 2 2 a a b      Ta tìm cách xây dựng một cơ cấu điều chỉnh thông số để điều chỉnh các tham số 1 và 2 tới gía trị mong muốn. Muốn vậy với giả thiết b 0  và có hàm bậc 2 sau:       2 22 1 2 2 m 1 m 1 1 1 V e, , e b a a b b 2 b b                 Hàm này sẽ bằng 0 khi sai số e = 0. Và tham số bộ điều chỉnh bằng giá trị đặt. Để hàm này được coi như hàm Lyapunov thì đạo hàm dV dt phải âm.    2 12 m 1 m d ddv 1 de 1 1 e b a a b b dt 2 dt dt dt                    2 2 1m 2 m 1 m c d d1 1 a e b a a ye b b u e dt dt                           Nếu như các tham số có dạng: 1 c d u e dt    ; 2d ye dt    ( - tốc độ hội tụ) ta nhận được: 2 m dv a e dt  Từ định lý Lyapunov, sai số tiến đến gần 0. Tuy nhiên, các tham số cũng cần phải hội tụ dần đến giá trị đặt. Sơ đồ cấu trúc của hệ biểu diễn trên hình (3.21). Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -64- So sánh với sơ đồ hình (3.17) theo luật MIT ta thấy chúng chỉ khác là không có khâu lọc của tín hiệu uc và y. Nhận xét: - Trong cả hai trường hợp, luật điều chỉnh thích nghi các tham số theo Gradient và theo Lyapunov có thể được viết dưới dạng tổng quát: d e dt    (3.59) với  là một véctơ tham số. T c[-u y]  đối với luật Lyapunov.  Tc m m u as a y    đối với luật Gradient. So với luật Gradient, luật điều chỉnh xây dựng từ lý thuyết Lyapunov đơn giản hơn vì nó không yêu cầu phải lọc tín hiệu. - Phương pháp hàm Lyapunov có một số ưu điểm trong bài toán ổn định. Bởi vì nó được xây dựng trên cơ sở các hàm đã biết, không đòi hỏi tìm nghiệm bằng các thuật toán phức tạp. Kinh nghiệm trong vấn đề xây dựng hàm Lyapunov là tìm hàm ym e Hình 3.21 Sơ đồ khối hệ MRAS dựa trên lý thuyết Lyapunov cho đối tượng bậc nhất 2 1 u y Gm(s) s  П П П Uc G(s) s  + - П + - Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -65- tối ưu cho từng trường hợp cụ thể, tức là tìm hàm cho điều kiện đủ tốt nhất của bài toán ổn định. - Đối với các hệ có vế phải phụ thuộc thời gian việc xay dựng hàm Lyapunov gặp nhiều khó khăn hơn nhiều so với hệ dừng (không phụ thuộc thời gian). - Việc xây dựng hàm Lyapunov trong miền cho trước đối với hệ phi tuyến không thể khẳng định đã giải quyết một cách trọn vẹn và đầy đủ. Thực tế cho thấy chưa có một loại hàm Lyapunov nào mang tính tổng quát. 3.3.5 Điều khiển mờ thích nghi. Bộ điều khiển mờ thích nghi có 2 phương pháp và cấu trúc cơ bản: + Bộ điều khiển mờ thích nghi theo phương pháp thích nghi trực tiếp được tổng quát trên sơ đồ hình 3.22 + Bộ điều khiển mờ thích nghi theo phương pháp thích nghi gián tiếp được tổng quát trên sơ đồ hình 3.23 Bộ chỉnh định mờ Đối tƣợng y x - Hình 3.22 Phương pháp điều khiển thích nghi trực tiếp Bộ điều khiển Nhận dạng tham số Bộ chỉnh định mờ Đối tƣợng y x - Hình 3.23 Phương pháp điều khiển thích nghi gián tiếp Bộ điều khiển Nhận dạng tham số Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -66- Điều khiển thích nghi trực tiếp là luật điều khiển được nhận dạng và ước lượng trực tiếp. Điều khiển thích nghi gián tiếp là sử dụng bộ nhận dạng để rút ra đặc tính động học của đối tượng sau đó thông tin này dùng để tính toán tham số bộ điều khiển. Nghĩa là bộ điều khiển được chỉnh định thích nghi tham số và cấu trúc sau khi đã nhận dạng đối tượng. 3.3.6 Phƣơng pháp điều khiển thích nghi theo sai lệch. Đây là phương pháp điều khiển dựa trên cơ sở tuyến tính hóa lân cận quỹ đạo chuyển động tĩnh cho hệ phương trình vi phân mô tả động lực học. Tín hiệu được tính từ khối phản hồi có luật điều khiển thích nghi có thể là gián tiếp hoặc trực tiếp để các sai số điều khiển tiệm cận về 0. Ưu điểm của phương pháp là đơn giản hóa thiết kế nhờ việc tuyến tính hoá. Tuy nhiên, nó chưa khảo sát hệ khi điều khiển bám quỹ đạo. Đồng thời phương pháp này quan tâm nhiều đến sự tương tác giữa các chuyển động mà chưa chú ý đến sự biến thiên thông số động học của hệ. 3.4 KẾT LUẬN CHƢƠNG 3 Nội dung toàn chương 3 tác giả đã đề cập đến các vấn đề sau: - Tổng quan về lý thuyết điều khiển kinh điển - Điều khiển thích nghi và các phương pháp tổng hợp hệ điều khiển thích nghi - Lý thuyết logic mờ và điều khiển mờ Nhìn chung thì các lý thuyết điều khiển trên đều có những ưu điểm và có những hạn chế nhất định: - Lý thuyết điều khiển kinh điển ra đời sớm, việc tổng hợp bộ điều khiển kinh điển cho hệ tuyến tính đã đạt tới mức độ tương đối hoàn chỉnh với các bộ điều khiển PI, PD, PID và nó đã phát huy tác dụng trong cả thời gian dài. Song đối với hê phi tuyến và hệ có thông số biến đổi thì lý thuyết kinh điển tỏ ra có nhiều hạn chế, việc tổng hợp thường phải dùng các phương pháp gần đúng. - Lý thuyết điều khiển thích nghi ra đời từ những năm 50 của thế kỷ 20 và đã được hình thành như một môn khoa học, từ tư duy trở thành hiện thực, từ cách giải quyết những vấn đề cơ bản trở thành bài toán tổng quát, từ vấn đề về sự tồn tại Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -67- và khả năng có thể giải quyết đến những áp dụng định hướng xuất phát từ tính bền vững và chất lượng. Trong điều khiển thích nghi tác giả quan tâm nhiều tới các hệ thích nghi được xây dựng theo phương pháp Gradient và Lyapunov, nó được dùng làm cơ sở cho việc đề xuất các phương pháp tổng hợp hệ thích nghi mờ sau này. - Lý thuyết tập mờ ra đời từ năm 1965 và đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực nhất là trong lĩnh vực điều khiển. Hiện nay điều khiển mờ là một trong các phương pháp điều khiển nổi bật bởi tính linh hoạt và khả năng ứng dụng. Với tốc độ phát triển vượt bậc của tin học đã chắp cánh cho sự phát triển đa dạng và phong phú của điều khiển mờ. Tuy nhiên để tổng hợp được bộ điều khiển mờ theo một logic chặt chẽ và tổng hợp các bộ điều khiển mờ nâng cao như mờ thích nghi, mờ - noron… vẫn còn đang bỏ ngỏ, thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu. . . . Hệ thống x1(t)…xp(t ) Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -68- CHƢƠNG IV THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN CÁNH GIÓ CỦA TUABIN TRỤC ĐỨNG ĐỂ ỔN ĐỊNH TỐC ĐỘ 4.1 SƠ ĐỒ CẤU TRÚC HỆ THỐNG 4.1.1 GIỚI THIỆU SƠ ĐỒ CẤU TRÚC HỆ THỐNG Khối bộ điều khiển: có nhiệm vụ cung cấp tín hiệu điều khiển theo yêu cầu cho khối điều khiển cánh gió, bộ điều khiển có thể sử dụng các bộ điều khiển kinh điển như PID, thích nghi hoặc các bộ điều khiển thông minh như mờ, thích nghi mờ... Khối điều khiển cánh gió: có nhiệm vụ thay đổi góc cánh của 5 cánh tuabin theo tín hiệu đặt yêu cầu, gồm có 5 hệ thống điều khiển vị trí góc độc lập cho 5 cánh của tuabin ở các vị trí khác nhau. BỘ ĐIỀU KHIỂN TUABIN PHẢN HỒI ĐIỀU KHIỂN CÁNH GIÓ Tác động của gió n* n (-) Hình 4.1 Sơ đồ cấu trúc hệ thống Hình 4.2 Cấu trúc khối điều khiển cánh gió 1 Out1 In1 Out1 Out2 Out3 Out4 Out5 chia tin hieu dat goc canh In1 Out1 DK vi tri goc canh 5 In1 Out1 DK vi tri goc canh 4 In1 Out1 DK vi tri goc canh 3 In1 Out1 DK vi tri goc canh 2 In1 Out1 DK vi tri goc canh 1 1 In1 Luận văn thạc sỹ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên -69- Hệ thống điều khiển vị trí sử dụng bộ biến đổi xung áp một chiều cung cấp điện cho động cơ một chiều, có các mạch vòng phản hồi dòng điện, tốc độ và vị trí như hình 4.3 Khối tuabin: tín hiệu vào khối tuabin là vị trí góc của các cánh, tín hiệu ra là tốc độ quay của tuabin – là đại lượng cần được ổn định trong quá trình làm việ