ỨNG DỤNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN NEURAL – PID ĐỂ ĐIỀU KHIỂN MỨC NƯỚC TRONG BỒN CHỨA SỬ DỤNG PLC S7-400

Tóm tắt

Tính ổn định là một yêu cầu then chốt trong các hệ thống điều khiển công nghiệp. Thách thức lớn nhất nằm ở việc thiết kế một bộ điều khiển tốt có khả năng đáp ứng những yêu cầu nghiêm ngặt về độ chính xác của các quá trình công nghệ. Bài báo này đề xuất phát triển một bộ điều khiển Neural–PID, kết hợp ưu điểm về tính ổn định của bộ điều khiển PID truyền thống với khả năng học thích nghi của mạng Neural, nhằm điều khiển mức nước cho một bồn nước đơn. Mạng Neural được sử dụng có cấu trúc mạng truyền thẳng ba lớp, được huấn luyện theo phương pháp học có giám sát. Kết quả thực nghiệm cho thấy bộ điều khiển Neural–PID vượt trội hơn bộ điều khiển PID truyền thống, đặc biệt trong điều kiện hoạt động phi tuyến và khi hệ thống có biến thiên lớn. Trong quá trình thay đổi các điểm đặt, bộ điều khiển Neural-PID có độ vọt lố thấp cải thiện 50% so với bộ điều khiển PID truyền thống. Sai số của quá trình điều khiển nhỏ khoảng 0,5% và thời gian tiến đến ổn định của bộ điều khiển Neural-PID nhanh hơn bộ điều khiển PID. Khi có sự thay đổi lớn trong hệ thống thì bộ điều khiển Neural-PID vẫn điều khiển thay đổi theo tốt. Ngoài ra, nghiên cứu này chứng minh rằng các mạng Neural đơn giản có thể được triển khai trực tiếp trên PLC S7-400 bằng ngôn ngữ Structured Control Language (SCL), mở ra hướng ứng dụng mới cho các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo trong hệ thống tự động hóa công nghiệp.