Điều khiển bền vững hệ lò hơi - tuabin phi tuyến nhờ bộ điều khiển dự báo phản hồi trạng thái với mô hình dự báo tuyến tính và bộ quan sát UKF

Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 44, 08 - 2016 33
ĐIỀU KHIỂN BỀN VỮNG HỆ LÒ HƠI-TUABIN PHI TUYẾN NHỜ 
BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO PHẢN HỒI TRẠNG THÁI VỚI MÔ 
HÌNH DỰ BÁO TUYẾN TÍNH VÀ BỘ QUAN SÁT UKF 
Phạm Văn Hùng1*, Nguyễn Đức Anh2, Vũ Tiến Thành2 
Tóm tắt: Bài báo đề xuất một phương pháp điều khiển các quá trình phi 
tuyến không liên tục bị tác động ảnh hưởng của nhiễu ồn trắng lan truyền phi 
tuyến trong hệ và nhiễu tải biến đổi chậm tác động ở đầu ra. Bộ điều khiển dự 
báo phi tuyến (NMPC) phản hồi đầu ra ở đây gồm một bộ điều khiển dự báo 
phản hồi trạng thái xây dựng trên nền mô hình dự báo xấp xỉ tuyến tính từng 
đoạn và một bộ lọc UKF để quan sát trạng thái. Khi áp dụng vào điều khiển hệ 
nồi hơi-tuabin, bộ điều khiển đề xuất này luôn đảm bảo được chất lượng bám 
của hệ trong toàn bộ miền làm việc của nồi hơi, chứ không chỉ riêng trong lân 
cận năm điểm làm việc như các bộ điều khiển hiện có. Khả năng điều khiển bền 
vững hệ lò hơi-tuabin đối với nhiễu tải và nhiễu đo đã được bài báo kiểm chứng 
qua thực nghiệm mô phỏng. 
Từ khóa: Điều khiển dự báo phi tuyến, Bộ lọc UKF, Hệ lò hơi-tuabin. 
1. ĐẶT VẤN ĐỀ 
Nồi hơi-tuabin là một khâu quan trọng trong các nhà máy nhiệt điện. Để điều 
khiển an toàn và chất lượng hệ nồi hơi-tuabin cần có một mô hình đủ chính xác 
cho nó và một mô hình như vậy là mô hình có dạng phi tuyến như sau [1]: 
 
9/8
1 2 1 1 3
9/8
2 2 1 2
3 3 2 1
0.0018 0.9 0.15
(0.073 0.016) 0.1
141 (1.1 0.19) 85
x u x u u
x u x x
x u u x



 (1) 
trong đó: 
 ba đầu vào 1 2 3, , u u u lần lượt là độ mở van nguyên liệu, van điều khiển hơi 
cấp cho tuabin và van nước cấp. 
 ba biến trạng thái 1 2 3, , x x x lần lượt là áp suất bao hơi 
2( )kg cm , công suất 
phát điện ( )MW và khối lượng riêng của hơi nước 3( )kg cm , 
 ba đầu ra: 
1 1 2 2
3 3
, 
0.05(0.13073 100 / 9 67.975)cs e
y x y x
y x a q
 (2) 
lần lượt là áp suất bao hơi 2( )kg cm , công suất phát điện ( )MW và độ chênh 
lệch mức nước trong bao hơi ( )m , với 
3 1
3 1
2 1 1 3
(1 0.001538 )(0.8 25.6)
(1.0394 0.0012304 )
(0.854 0.147) 45.59 2.514 2.096.
cs
e
x x
a
x x
q u x u u
Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 
P. V. Hùng, N. Đ. Anh, V. T. Thành, “Điều khiển bền vững bộ quan sát UKF.” 34 
Như vậy, mô hình nồi hơi-tuabin (1) là một hệ đa biến có tính chất phi tuyến và 
tương tác giữa các đầu vào ra mạnh. Vì vậy, việc thiết kế bộ điều khiển nhằm đảm 
bảo hệ thống vận hành trơn tru và đảm bảo an toàn trong điều kiện nhu cầu sử 
dụng điện năng thay đổi thường xuyên và thỏa mãn các yêu cầu chặt chẽ về công 
nghệ cần tới những phương pháp điều khiển phi tuyến. 
Cho đến nay đã có nhiều công trình nghiên cứu về phương pháp điều khiển hệ 
nồi hơi-tuabin với kết quả thu được khá tốt. Tuy nhiên, các công trình này còn một 
vài hạn chế khi giải quyết bài toán có ràng buộc và điều khiển hệ thống đạt tới mọi 
giá trị đặt mong muốn trong miền hoạt động của hệ thống, cũng như chưa đề cập 
tới khả năng kháng nhiễu của bộ điều khiển. 
Phương pháp điều khiển thường dùng là sử dụng bộ điều khiển PID cải tiến có 
khả năng tự động chỉnh định tham số [2]. Vì đây là bộ điều khiển tuyến tính nên 
người ta đã phải tuyến tính hóa mô hình phi tuyến (1) xung quanh các điểm làm 
việc. Khả năng tự chỉnh định tham số bổ sung cho PID cải tiến này dựa trên khả 
năng phát hiện các điểm làm việc chủ đạo của hệ nồi hơi-tuabin rồi dựa vào đó 
chọn được bộ tham số làm việc phù hợp. Ngoài ra, bộ điều khiển này chưa xử lý 
được các ràng buộc về tín hiệu đầu vào. 
Một bộ điều khiển tiên tiến khác cũng đã được giới thiệu gần đây là bộ điều 
khiển dự báo MPC (Model Predictive Controller), song nó vẫn phải dựa trên mô 
hình tuyến tính được áp dụng để điều khiển hệ này. Trong tài liệu [3], các tác giả 
đã đề xuất phương pháp tuyến tính hóa hệ thống nồi hơi-tuabin quanh năm điểm 
làm việc, sau đó thiết kế các bộ điều khiển dự báo MPC phản hồi đầu ra riêng lẻ 
cho năm hệ tuyến tính thu được. Kết quả mô phỏng cho thấy, càng sử dụng nhiều 
mô hình tuyến tính quanh điểm làm việc thì đáp ứng hệ thống càng tốt. Tuy nhiên, 
do sử dụng hàm mục tiêu có tầm dự báo vô hạn, phương pháp này sẽ gặp nhiều 
khó khăn khi giải quyết bài toán có ràng buộc, cũng như việc tuyến tính hóa quanh 
điểm làm việc chỉ giúp hệ thống điều khiển ổn định tại một số điểm làm việc chứ 
không phải trên toàn miền hoạt động của hệ thống. 
Phương pháp sử dụng MPC phi tuyến [4] vào điều khiển nồi hơi-tuabin cũng đã 
được đề cập. Song có thể thấy với các thuật toán NMPC trình bày trong tài liệu [4], 
người ta khó có thể cài đặt được chúng do công thức dự báo đầu ra có dạng hàm 
hợp của nhiều hàm phi tuyến lồng vào nhau, gây khó khăn cho việc giải bài toán 
tối ưu phi tuyến sau này, cũng như việc chọn các hàm phạt thích hợp để đảm bảo 
ổn định hệ phi tuyến. 
Để vượt qua được các khó khăn của các thuật toán NMPC, sau đây bài báo này 
sẽ đề xuất một phương pháp điều khiển dự báo phản hồi đầu ra có ràng buộc về tín 
hiệu điều khiển cho hệ phi tuyến nói chung, sau đó áp dụng vào điều khiển hệ nồi 
hơi-tuabin nói riêng để đánh giá chất lượng bền vững của bộ điều khiển. Phương 
pháp này được xây dựng dựa trên nguyên lý tách, tức là nó được ghép chung bộ 
điều khiển phản hồi trạng thái với mô hình dự báo trạng thái tuyến tính từng đoạn, 
cùng với bộ quan sát trạng thái UKF (Unscented Kalman filter) có tác dụng xác 
định trạng thái của hệ từ các tín hiệu vào ra đo được. Như vậy, bộ điều khiển này 
sẽ có khả năng vừa giảm thiểu được sự ảnh hưởng của các nhiễu tải ở đầu ra nhờ 
phương pháp cực tiểu hóa sai lệch đầu ra của bộ điều khiển phản hồi trạng thái, 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 44, 08 - 2016 35
vừa loại bỏ được sự ảnh hưởng của nhiễu ồn trắng nhờ bộ lọc UKF. Hơn thế nữa, 
bộ điều khiển đề xuất này còn điều khiển bền vững được các hệ phi tuyến mà 
không cần tuyến tính hóa quanh các điểm làm việc và có khả năng đưa hệ nồi hơi-
tuabin tới mọi giá trị đặt mong muốn trong miền làm việc của hệ thống. 
2. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO 
Bộ điều khiển dự báo phản hồi đầu ra của bài báo được xây dựng theo nguyên 
lý tách, nên nó sẽ gồm hai phần. Phần thứ nhất là điều khiển dự báo phản hồi trạng 
thái và phần thứ hai là quan sát trạng thái với bộ lọc UKF. 
2.1. Điều khiển dự báo phi tuyến phản hồi trạng thái có ràng buộc nhờ mô 
hình dự báo tuyến tính 
Xét hệ động học phi tuyến có mô hình không liên tục: 
1 ( , )
( , )
k k k
k kk
x f x u
y g x u
 (3) 
trong đó, 1[ ], ... , [ ]
T
nkx x k x k là vector các trạng thái, 1[ ], ... , [ ]
T
mku u k u k 
là vector các tín hiệu đầu vào (biến điều khiển), 1[ ], ... , [ ]
T
qk
y y k y k là các tín 
hiệu đầu ra, ( , ), ( , )k k k kf x u g x u là các vector hàm phi tuyến trơn theo kx và ku . 
Hiển nhiên tại thời điểm kt kT hiện tại với T là chu kỳ trích mẫu thì các giá trị 
trạng thái và điều khiều khiển quá khứ 1 1 2 2, , , , k k k kx u x u  là đã có. Nhiệm 
vụ của bộ điều khiển phản hồi trạng thái được đặt ra ở đây là từ giá trị trạng thái kx 
đo được ở thời điểm hiện tại, phải xác định được tín hiệu điều khiển ku sao cho giá 
trị đầu ra 
k
y tiệm cận được về dãy giá trị mong muốn đặt trước là kw . 
Ở đây, ta có thể thấy ngay rằng nếu sử dụng trực tiếp phương pháp NMPC của 
tài liệu [4] vào điều khiển dự báo phản hồi trạng thái cho hệ (3) thì từ mô hình phi 
tuyến (3), đầu ra dự báo 
k i
y
 của nó sẽ có dạng phi tuyến phức hợp gồm hợp của 
nhiều hàm phi tuyến: 
1( )( , , , , )k k k k ik iy g f f f x u u u   
nên rất khó triển khai được trong bài toán tối ưu sau này. Để tránh khó khăn trên, 
chúng tôi sẽ sử dụng một mô hình tuyến tính xấp xỉ trong khoảng thời gian giữa 
hai lần trích mẫu ( 1)kT t k T cho việc dự báo trạng thái k ix và k iy thay vì 
sử dụng trực tiếp mô hình (3) của hệ. 
Trước tiên, do có giả thiết ( , ), ( , )k k k kf x u g x u là các vector hàm phi tuyến, 
trơn theo kx và ku , nên chúng luôn xấp xỉ tuyến tính được tại thời điểm quá khứ 
trước đó là 1 1,k kx u nhờ phép phân tích chuỗi Taylor như sau: 
Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 
P. V. Hùng, N. Đ. Anh, V. T. Thành, “Điều khiển bền vững bộ quan sát UKF.” 36 
1 1 1 1
1 1 1 1
1 1 1 1
, ,
1 1
1 1 1 1
, ,
1 11
( , ) ( , )
( , ) ( , )
k k k k
k k k k
k k k k k k k k
x u x u
k kk k k k k
k k k k k k k k
x u x u
k kk k k kk
f f
f x u f x u x x u u
x u
x A x x B u u
g g
g x u g x u x x u u
x u
y C x x D u u
 
 
 
 
trong đó: 
1 1 1 1 1 1 1 1, , , ,
, , , 
k k k k k k k k
k k k k
x u x u x u x u
f f g g
A B C D
x u u u
   
   
 (4) 
Tiếp theo, cũng từ tính liên tục (trơn) của ( , ), ( , )k k k kf x u g x u , và khi chu kỳ 
trích mẫu T là đủ nhỏ, ta còn có: 
1 11 1 1 1
1 11 1 1 1 1
k k k kk k k k k
k k k kk k k k k
A x B u A x B u x
C x D u C x D u y
Tất nhiên sai lệch sinh ra từ sự xấp xỉ trên là đủ nhỏ để có thể chấp nhận được 
chỉ trong một chu kỳ trích mẫu. Do đó, ta cũng không nên mở rộng việc xấp xỉ trên 
cho nhiều chu kỳ trích mẫu, vì khi đó sai số xấp xỉ sẽ lớn. 
Vậy, khi ( 1)kT t k T , hệ (3) cho ban đầu sẽ xấp xỉ được bởi: 
1
: 
k kk k k
k
k kk kk
x A x B u
H
y C x D u
 (5) 
Do ở thời điểm k hiện tại, các giá trị quá khứ 1 1,k kx u là đã biết nên bốn ma 
trận , , , k k k kA B C D tính theo (4) của mô hình tuyến tính (5) đều là những ma trận 
hằng đã biết, hay kH là mô hình LTI. 
Đến đây ta đã có thể sử dụng mô hình LTI kH trên làm mô hình dự báo để 
thiết kế bộ điều khiển dự báo. Tuy nhiên, do nó chỉ là mô hình xấp xỉ tuyến tính và 
kd
{ }kw 
k i
y
ku ky
kx
Mô hình dự báo mới khi có thêm 
thành phần tích phân 
Hệ phi 
tuyến 
Hàm mục 
tiêu 
Mô hình dự 
báo cũ 
Tối ưu 
hóa 
( 1)z z 
Hình 1. Minh họa tư tưởng xây dựng mô hình dự báo 
có chứa thành phần tích phân. 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 44, 08 - 2016 37
cửa sổ dự báo là hữu hạn nên rất có thể sau này, khi đã điều khiển hệ vào được chế 
độ xác lập, hệ vẫn còn sai lệch tĩnh, tức là mặc dù đã có sai lệch đầu ra 
k kk
e y w tiến tới hằng số thì hằng số đó vẫn còn khác 0. Để khắc phục điều 
này, ta sẽ bổ sung thêm vào bộ điều khiển dự báo q khâu tích phân ( 1)z z cho 
tất cả q kênh đầu ra như được minh họa ở hình 1 ứng với 0kd . 
Bằng cách đặt biến mới: 
 1 1, k k k k k kx x x u u u (6) 
mô hình dự báo cũ kH ở công thức (5) sẽ được chuyển đổi thành: 
 / 1: k k kk k kH z A z B u 
 (7) 
trong đó: 
1
, , , , 
k k k
k k k k q k kk
k q kk
x A B
z A B C C I D D
y C I D 
  
 (8) 
và  là ký hiệu của ma trận có tất cả các phần tử bằng 0. Đầu ra tương ứng của hệ 
sẽ là: 
k kk kk
y C z D u 
Có thể thấy mô hình mới /kH trong (7) đã có thêm thành phần tích phân vì với: 
( 1)
det( ) det ( 1) det( )
n k
k
k q
q
kn q n
I A
C I
I A I A


   
  
nó có các điểm cực nằm trên đường tròn đơn vị. 
Tiếp theo, ta sẽ sử dụng mô hình xấp xỉ tuyến tính LTI /kH mới này để dự báo 
các giá trị trạng thái tương lai , 1,2, ,k iz i N  thuộc cửa sổ dự báo hiện tại, 
trong đó N là độ rộng của cửa sổ dự báo. Từ (7) ta có: 
 1 1 2 2 1
1
2 1 
k i k i k i k i k i k ik k k k k k
i i
k k k i k ik k k k k k
z A z B u A A z B u B u
A z A B u A B u B u


Suy ra: 
1
2 1 
k i k ik kk i
i i
k k k i k i k ik k k k k k k k k k k
y C z D u
C A z C A B u C A B u C B u D u

Bởi vậy, nếu sử dụng ký hiệu: 
 1, , ,k k k Np col u u u  (9) 
thì toàn bộ giá trị đầu ra dự báo , 0
k i
y i N
 sẽ được viết chung lại thành: 
 1, , , kk kk k k Ncol y y y E z F p y 
trong đó: 
Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 
P. V. Hùng, N. Đ. Anh, V. T. Thành, “Điều khiển bền vững bộ quan sát UKF.” 38 
1 2
, 
k k
k k kk k
k k
N NN
k k k k k k k k kk k
C D
C B DC A
E F
C A B C A B C B DC A
   
  


    

 (10) 
Tiếp theo, để xác định tín hiệu đầu vào ku (và từ đó là ku ) ở thời điểm hiện 
tại kt kT sao cho hệ bám theo được tín hiệu ra mẫu kw , ta xây dựng hàm sai 
lệch bám trong toàn bộ cửa sổ dự báo hiện tại như sau: 
 1 1, , , , , ,k k k N k k k N kk k
k
col w w w col w w w E z F p
F p
 e y
w
với 1, , ,k k k N kkcol w w w E z w (11) 
Từ đây, do hệ /kH đã có thành phần tích phân nên mục đích điều khiển 
kk
y w ban đầu sẽ thay thế được bởi việc cực tiểu hóa hàm mục tiêu: 
( )
2 min
TT TT
k k k k k k
TT T T
k k k k k k k
p P
J p Q p R p F p Q F p p R p
Q Q F p p F Q F R p
e e w w
w w w
trong đó, , k kQ R là hai ma trận đối xứng xác định dương tùy chọn và tập ràng 
buộc P được suy ra từ các điều kiện ràng buộc về tín hiệu điều khiển ku và tốc độ 
ku của bài toán điều khiển ban đầu theo công thức (9). Dễ thấy nhiệm vụ điều 
khiển mới này là hoàn toàn tương đương với: 
 / ( ) 2 minTT Tk k k k k k
p P
J p Q F p p F Q F R p
 w (12) 
vì T kQw w là hằng số đã biết. 
Hàm mục tiêu / ( )J p cho ở công thức (12) có dạng toàn phương, bởi vậy khi 
điều kiện ràng buộc P được mô tả bằng các bất phương trình tuyến tính (trường 
hợp thường gặp nhất ở các bài toán điều khiển thực tế), nghiệm tối ưu của nó: 
 * /arg min ( )
p P
p J p
 (13) 
sẽ dễ dàng tìm được nhờ thuật toán QP (quadratic programming). Nội dung 
phương pháp này có thể tìm thấy ở tài liệu [5], thậm chí nó còn đã được cài đặt 
thành công cụ chuẩn trong phần mềm MatLab, rất tiện sử dụng. 
Từ nghiệm tối ưu 
 * * * *1, , ,k k k Np col u u u  
tìm được cho bài toán tối ưu (13) ta suy ra được giá trị tín hiệu điều khiển tối ưu 
*
ku cho hệ (3) ban đầu thông qua phép tính ngược của (6) như sau: 
 * * * * *1 1 , , ,mk k k ku u u u I p   (14) 
và đây chính là giá trị đầu ra của bộ điều khiển dự báo phản hồi trạng thái. 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 44, 08 - 2016 39
2.2. Quan sát trạng thái nhờ UKF và loại bỏ nhiễu tải nhờ bù xấp xỉ 
 Mặc dù bộ điều khiển dự báo phản hồi trạng thái ở trên có khả năng giảm thiểu 
ảnh hưởng của nhiễu tải thông qua cực tiểu hóa sai lệch bám trong hàm mục tiêu 
(12), song nó vẫn là một bộ điều khiển phản hồi trạng thái và bị ảnh hưởng bởi các 
nhiễu ồn trắng trong hệ. 
Để vừa có thể chuyển đổi được bộ điều khiển dự báo phản hồi trạng thái (14) 
thành bộ điều khiển phản hồi đầu ra, vừa có thể giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu ồn 
trắng, ta sẽ sử dụng thêm khâu quan sát UKF. Đây là bộ quan sát thích hợp cho 
những hệ thống có nhiễu ồn trắng ,
k k
  nằm ngay bên trong mô hình: 
1 ( , , )
( , , )
k k k k
k k kk k
x f x u
y g x u d


 (15) 
với kd là ký hiệu của nhiễu tải. Nội dung UKF đã được trình bày chi tiết trong tài 
liệu [6]. Sau đây ta sẽ ký hiệu thuật toán UKF đó như một phép biến đổi: 
1UKF( , , )k k kkx u y x 
Tuy nhiên, do bản chất UKF chỉ khử được nhiếu ồn trắng ,
k k
  , không khử 
được nhiễu tải kd nên nếu áp dụng trực tiếp thuật toán UKF để quan sát k kx x 
, 
thì do nhiễu tải kd có lẫn trong đầu ra ky , cần thiết ta phải khử bỏ được kd trong 
k
y trước khi đưa vào UKF. 
Để loại bỏ nhiễu tải kd trong ky , thường là các nhiễu biến đổi chậm, ta sẽ ước 
lượng nó thông qua M giá trị đầu ra , 1, ,
k i
y i M
  đo được ở các thời điểm 
trước đó, sau đó so sánh với M giá trị đầu ra ( , )k i k ik iy g x u 
 tương ứng có 
được từ các giá trị trạng thái k ix 
 của hệ (15) lấy từ UKF, như sau: 
1
1
( , )
M
k k i k ik i
i
d y g x u
M
 
 (16) 
trong đó, ( , )k i k ig x u 
 là hàm đầu ra ( )g  của hệ (15) ứng với 0
k
 . 
Từ giá trị ước lượng này của kd , đầu ra không bị lẫn nhiễu tải, ký hiệu bởi ky , 
sẽ được ước lượng bởi: 
1
1
( , )
M
k k i k ik k k k i
i
y y d y y g x u
M
 
 (17) 
và giá trị ước lượng 
k
y này, cùng với ku sau đó sẽ được đưa vào UKF để xác định 
trạng thái k kx x 
, theo nghĩa: 
1UKF( , , )k k kkx u y x 
. 
2.3. Thuật toán điều khiển 
Tổng kết lại thì bộ điều khiển bền vững phản hồi đầu ra nêu ở các mục con trên 
của bài báo sẽ làm việc theo trình tự các bước của thuật toán sau: 
1. Đặt 1 1: 0, 0, 0k u d . Chọn 1, , x N M 
. 
Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 
P. V. Hùng, N. Đ. Anh, V. T. Thành, “Điều khiển bền vững bộ quan sát UKF.” 40 
2. Chọn hai ma trận đối xứng xác định dương , k kQ R . 
3. Gán 1k kx x 
 và tính kz theo (8), trong đó 1ky được thay bởi 11 kky d . 
4. Tính w theo (11), , , ,k k k kA B C D
 theo (4), (8) và , k kE F theo (10). 
5. Tìm *p nhờ thuật toán QP và từ đó xác định 
*
ku theo (14). Gửi 
*
ku tới hệ (3) để 
điều khiển. 
6. Đo giá trị đầu ra từ hệ thống 
k
y và ước lượng kd theo (16), ky theo (17). 
7. Gửi 
*
ku và ky tới bộ lọc UKF để có kx
. 
8. Gán : 1k k và quay về 2. 
3. ÁP DỤNG VÀO ĐIỀU KHIỂN HỆ NỒI HƠI-TUABIN VÀ ĐÁNH GIÁ 
TÍNH BỀN VỮNG CỦA BỘ ĐIỀU KHIỂN 
Để áp dụng thuật toán đã đề xuất cho hệ lò hơi-tuabin, ta rời rạc hóa mô hình 
liên tục phi tuyến (1), mà lúc này tín hiệu đầu ra ( )y t cho ở công thức (2) còn có 
thêm nhiễu ồn trắng ( )t và nhiễu tải ( )d t , với chu kỳ trích mẫu T như sau: 
 
 
9/8
1 1 2 1 1 3
9/8
2 2 2 1 2
3 3 3 2 1
1
2
3
[ 1] [ ] ( 0.0018 [ ] [ ] 0.9 [ ] 0.15 [ ])
[ 1] [ ] (0.073 [ ] 0.016) [ ] 0.1 [ ]
[ 1] [ ] 141 [ ] (1.1 [ ] 0.19) [ ] / 85
[ ]
[ ]
0.05 0.13073 [ ] 100 /
k
cs e
x k x k T u k x k u k u k
x k x k T u k x k x k
x k x k T u k u k x k
x k
y x k
x k a q
 9 67.975
kk
d
 (18) 
Hình 2. Đáp ứng hệ thống đối với nhiễu tải 10%. 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 44, 08 - 2016 41
Hình 3. Đáp ứng hệ thống đối với nhiễu tải 40%. 
Tiếp theo, ta xây dựng bộ điều khiển theo các bước thuật toán đã trình bày ở 
trên cho hệ (18) rồi thực hiện mô phỏng với các tham số: 
 20, 1[ ], 100, (2 , 80 , 0.2) , , k n kN T s M Q diag I R I k   
cùng các điều kiện ràng buộc cho tín hiệu điều khiển: 
 0 [ ] 1iu k , 0.007 , 2 , 0.05 0.007 , 0.02 , 0.05
T TT
ku 
cũng như giá trị đặt 129.6 , 105.8 , 0.64 , 
T
kw k  , và thu được các kết quả như 
ở các hình từ hình 2 đến hình 5. 
Hình 4. Nhiễu đo dạng ồn trắng có trong các đầu ra (bên trái) và 
đáp ứng của hệ thống (bên phải). 
Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 
P. V. Hùng, N. Đ. Anh, V. T. Thành, “Điều khiển bền vững bộ quan sát UKF.” 42 
Hình 5. Tín hiệu đầu vào (bên phải) và đáp ứng hệ thống (bên trái) 
khi có cả nhiễu tải và nhiễu đo. 
Hình 2 là kết quả mô phỏng ứng với nhiễu tải 10% so với giá trị đặt và ở hình 2 
là kết quả ứng với kd bằng 40% giá trị đặt. Nó cho thấy bộ điều khiển đã khử 
được gần như hoàn toàn loại nhiễu này. Nhiễu tải càng tăng, thời gian quá độ càng 
dài, cụ thể là khi nhiễu tải chỉ bằng 10% tín hiệu đặt, thời gian quá độ xấp xỉ 100s , 
nhưng khi nhiễu tải tăng đến 40% , thời gian quá độ lên đến gần 550s , như được 
nhận thấy ở hình 3. 
Hình 4 là kết quả mô phỏng khi hệ có nhiễu ồn trắng trong hệ. Kết quả này cho 
thấy bộ điều khiển phản hồi đầu ra được đề xuất cùng với UKF bên trong nó cũng 
đã loại bỏ được hoàn toàn sự ảnh hưởng của loại nhiễu này. 
Cuối cùng, hình 5 là kết quả mô phỏng trong trường hợp hệ thống bị tác động 
đồng thời bởi cả nhiễu tải và nhiễu đo. Nó cho thấy tín hiệu điều khiển ku đã thỏa 
mãn điều kiện ràng buộc kèm theo và mặc dù đáp ứng đầu ra 
3
y có chậm hơn với 
trường hợp hệ thống chỉ có nhiễu tải hoặc nhiễu đo, song đã khử được gần như 
hoàn toàn đồng thời cả hai loại nhiễu trên. 
4. KẾT LUẬN 
Bài báo đã đề xuất một thuật toán điều khiển dự báo phản hồi đầu ra cho hệ phi 
tuyến không liên tục trên nền mô hình dự báo tuyến tính xấp xỉ từng đoạn và bộ 
quan sát UKF. Chất lượng bền vững, khả năng kháng nhiễu tải và nhiễu ồn trắng 
của bộ điều khiển đã được kiểm chứng trên hệ lò hơi-tuabin. Kết quả mô phỏng 
cho thấy khả năng đảm bảo chất lượng điều khiển bám của bộ điều khiển luôn 
đúng trong toàn bộ miền trạng thái của hệ thống chứ không phải chỉ trong lân cận 
các điểm làm việc như những bộ điều khiển MPC trước đây được giới thiệu ở tài 
liệu [3]. Tuy nhiên, các khẳng định về khả năng bền vững của bộ điều khiển trên 
mới được kiểm chứng qua kết quả mô phỏng. Vấn đề chứng minh chặt chẽ về lý 
thuyết sẽ là công việc nghiên cứu tiếp theo của chúng tôi. 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 44, 08 - 2016 43
Cuối cùng, nhóm tác giả xin được gửi lời cám ơn đến PGS. Hoàng Minh Sơn, chủ nhiệm đề tài 
AUN/SEEK-NET đã hỗ trợ chúng tôi nghiên cứu và GS. Nguyễn Doãn Phước, GS. Shinji Hara về 
các buổi đàm luận, gợi ý chuyên môn. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. R.D.Bell, K.J. Åström. “Dynamic Models for Boiler Turbine Alternator Units: 
DataLogs and Paramter Estimation for 160MW Unit”. Lund Institute of 
Technology,1987,TRFT-3192. 
[2]. S. Zhang, CW. Taft, J. Bentsman, A. Hussey, B. Petrus. “Simultaneous gains 
tuning in boiler/turbine PID-based controller clusters using iterative feedback 
tuning methodology”. ISA Trans. 2012; 51: 609–21. 
[3]. Xiao Wu, Jiong Shen, Yiguo Li. “Control of Boiler-turbine Coordinated 
System Using Multiple-model Predictive Approach”. 2010 8th IEEE 
International Conference on Control and Automation Xiamen, China, June 9-
11, 2010. 
[4]. LarsGrüne, JürgenPannek. “Nonlinear predictive control: Theory and 
Algorithms”. Springer-Verlag, London, 2011. 
[5]. Nocedal,J. and Wright,S.J. (1996): “Numerical Optimization”. Springer-New 
York. 
[6]. Rambabu Kandepu, Bjarne Foss, Lars Imsland. “Applying the unscented 
Kalman filter for nonlinear state estimation”. Journal of Process Control 18 
(2008) 753–768. 
ABSTRACT 
ROBUST CONTROL OF BOILER-TURBINE SYSTEM USING OUTPUT 
FEEDBACK MODEL PREDICTIVE CONTROLLER WITH RECEDING 
PREDICTIVE LTI MODEL AND UNSCENTED KALMAN FILTER (UKF) 
In this paper, an approach to control the nonlinear discontinuous systems 
in the presence of disturbance, which has low rate of change as load 
disturbance and rapid rate of change as measurement noise propagating in 
nonlinear system is proposed. The feedback (MPC) model predictive 
controller includes a state variables feedback MPC controller using receding 
Linear Time Invariant (LTI) predictive model and a Unscented Kalman Filter 
(UKF). The information from UKF is used for estimating load disturbance and 
for rejecting measurement noise. The simulation results by application to the 
boiler-turbine system shows that the proposed controller ensures the system 
tracking performance not only around five operating points as given 
controllers as usual but also overall the operating range of system. 
Keywords: NMPC, UKF, Boiler-Turbine system. 
 Nhận bài ngày 14 tháng 06 năm 2016 
Hoàn thiện ngày 29 tháng 07 năm 2016 
Chấp nhận đăng ngày 17 tháng 08 năm 2016 
Địa chỉ: 1Đại học Công nghiệp Hà Nội; 
 2Đại học Bách khoa Hà Nội. 
 *Email: heroxp1812@gmail.com