Main Control Methods

Những phương thức điều khiển chính

Mọi hệ thống điều khiển phải đảm bảo trước hết độ ổn định của trạng thái vòng kín. Trong các hệ thống tuyến tính, điều này có thể đạt được bằng cách thay thế trực tiếp các cực. Các hệ điều khiển phi tuyến sử dụng các lý thuyết đặc biệt (thường dựa trên học thuyết của Aleksandr Lyapunov) để đảm bảo độ ổn định mà không cần phải quan tâm đến các quá trình động học bên trong hệ thống. Khả năng đáp ứng các biến đổi chức năng khác nhau từ việc nhận dạng mô hình và việc chọn phương thức điều khiển. Sau đây là danh sách giản lược của các kỹ thuật điều khiển chính:

Điều khiển thích nghi – Adaptive control

Điều khiển thích nghi sử dụng sự nhận dạng trực tuyến các thông số của quá trình, hoặc sự điều chỉnh của độ lợi bộ điều khiển, do đó đạt được đặc tính bền vững mạnh mẽ. Điều khiển thích nghi đã được ứng dụng lần đầu trong công nghiệp không gian vào những năm 1950, và làm nên sự thành công trong lĩnh vực này.

Sơ đồ khối của hệ thống Điều khiển thích nghi – Adaptive Control.

Điều khiển phân cấp – Decentralized control

Hệ thống điều khiển phân cấp là một dạng của hệ thống điều khiển trong đó một bộ thiết bị và phần mềm điều khiển được sắp xếp trong một dạng có thức bậc cây. Khi các liên kết của cây được thực thi bởi một mạng máy tính, do đó hệ thống điều khiển phân cấp cũng là một dạng của Hệ thống điều khiển mạng lưới.

Sơ đồ khối hệ thống Điều khiển phân cấp – Decentralized Control

Điều khiển thông minh – Smart control

Điều khiển thông minh sử dụng nhiều cách tiếp cận tính toán thông minh nhân tạo (AI-Artificial Intelligent) khác nhau như mạng nơ ron, Xác suất Bayesian, logic mờ, máy học, lập trình tiến hóa và giải thuật di truyền để điều khiển một hệ thống động lực.

Mô hình thiết kế-Neural Controller trong được xây dựng trong Matlab -Simulink. Tham khỏa thêm tại: https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ug/design-model-reference-neural-controller-in-simulink.html

Điều khiển tối ưu – Optimal control

Điều khiển tối ưu là một phần của kỹ thuật điều khiển trong đó tín hiệu điều khiển tối ưu hóa “chỉ tiêu giá thành” biết trước: ví dụ, trong trường hợp một vệ tinh, lực đẩy phản lực cần thiết để mang nó lên quỹ đạo mong muốn phải đốt cháy một lượng nhiên liệu nào đó. Hai phương pháp để thiết kế điều khiển tối ưu đã được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng công nghiệp, vì khả năng đảm bảo độ ổn định của vòng kín. Đó là Điều khiển dự đoán mô hình (MPC-Model Predictive Control) và điều khiển tuyến tính bậc hai Gauss (LQG-Linear-Quadratic-Gaussian control). Cái đầu tiên có thể xét đến rõ ràng hơn các ràng buộc trên tín hiệu hệ thống, là một điểm quan trọng trong nhiều chu trình công nghiệp. Tuy nhiên, cấu trúc “điều khiển tối ưu” trong MPC chỉ có nghĩa khi đạt được kết quả, vì nó không tối ưu một chỉ số biểu diễn chính xác của hệ điều khiển vòng kín. Cùng với các bộ điều khiển PID, hệ thống MPC cũng được sử dụng phổ biến trong điều khiển quá trình.

Sơ đồ khối Bộ điều khiển tối ưu – Optimal Control.

Sơ đồ khối MPC-Model Predictive Control .

Điều khiển bền vững – Sustainable control

Điều khiển bền vững dùng để loại bỏ độ bất định mà nó tiếp cận để thiết kế bộ điều khiển. Các bộ điều khiển được thiết kế sử dụng các công cụ của điều khiển bền vững có xu hướng có thể giải quyết các khác biệt nhỏ giữa hệ thống thực và mô hình toán học dùng cho thiết kế. Các công cụ đầu tiên của Bode và những người khác đã khá ổn định; các phương pháp không gian trạng thái được phát minh vào những năm 1960 và 1970 đôi khi không có sự ổn định. Một thí dụ hiện đại của kỹ thuật điều khiển bền vững là tạo dáng vòng lặp H-vô tận được phát triển bởi Duncan McFarlane và Keith Glover thuộc đại học Cambridge, Anh. Các phương pháp ổn định dùng để đạt được kết quả bền vững và/hoặc độ ổn định với sự có mặt của sai số mô hình hóa nhỏ.

Sơ đồ khối hệ thống Điều khiển bền vững – Sustainable Control.

Điều khiển ngẫu nhiên

Điều khiển ngẫu nhiên giúp thiết kế điều khiển với độ bất định trong mô hình. Đặc thù trong khó khăn đối với điều khiển ngẫu nhiên, là nó cho rằng tồn tại nhiễu ngẫu nhiên trong mô hình và bộ điều khiển, thiết kế điều khiển phải đem những vi phân ngẫu nhiên này vào tính toán.

Sơ đồ nguyên lý “Ngẫu nhiên”.

Những phương thức điều khiển trên chỉ được trình bày ở mức giới thiệu. Do vậy, trong tất cả những cách thức điều khiển trên chúng ta sẽ tìm hiểu sâu một số hệ thống mà chúng ta có thể tiếp cận cũng như xây dựng mô hình ứng dụng. Tất cả sẽ được cập nhật ở các Chapter kế tiếp.

System Analysis

Phân tích hệ thống

Các kỹ thuật toán học để phân tích và thiết kế hệ thống điều khiển được chia thành hai loại khác nhau:

Phân tích theo Miền tần số (Frequency Domain) – Được sử dụng trong Lý thuyết điều khiển cổ điển. Trong loại này, giá trị của các biến trạng thái, các biến toán học đại diện cho đầu vào, đầu ra và phản hồi của hệ thống được biểu diễn dưới dạng các hàm của tần số. Tín hiệu đầu vào và hàm truyền của hệ thống được chuyển đổi từ hàm thời gian sang hàm tần số bằng một phép biến đổi như biến đổi Fourier, Laplace hoặc biến đổi Z. Ưu điểm của kỹ thuật này là việc đơn giản hóa toán học; các phương trình vi phân đại diện cho hệ thống được thay thế bằng các phương trình đại số trong miền tần số dễ giải quyết hơn. Tuy nhiên, kỹ thuật phân tích miền tần số chỉ có thể được sử dụng với các hệ thống tuyến tính, như đã đề cập ở Chapter C.

Phân tích tín hiệu theo miền Tần số và Thời gian.

Sự khác biệt giữa tín hiệu theo miền Tần số và tín hiệu theo miền Thời gian.

Biểu diễn không gian trạng thái trong Miền thời gian (Time-domain state space representation) – Được sử dụng trong Lý thuyết điều khiển hiện đại. Trong kiểu này, giá trị của các biến trạng thái được biểu diễn dưới dạng các hàm của thời gian. Với mô hình này, hệ thống đang được phân tích sẽ được biểu diễn bằng một hoặc nhiều phương trình vi phân. Vì các kỹ thuật miền tần số được giới hạn trong các hệ thống tuyến tính, miền thời gian được sử dụng rộng rãi để phân tích các hệ thống phi tuyến trong thế giới thực. Mặc dù những điều này khó giải quyết hơn, nhưng các kỹ thuật mô phỏng máy tính hiện đại như các ngôn ngữ mô phỏng mạnh mẽ nhất có thể nói đó là Matlab – Simulink. Thì việc biểu diễn hệ thống theo miền thời gian sẽ dễ dàng hơn rất nhiều.

Giao diện hệ thống

Hệ thống điều khiển có thể được chia thành nhiều loại khác nhau tùy thuộc vào số lượng đầu vào và đầu ra như sau:

SISO (Single Input Single Output) với một đầu ra và một đầu vào – Đây là loại đơn giản nhất và phổ biến nhất, trong đó một đầu ra được điều khiển bởi một tín hiệu điều khiển. Bên cạnh đó còn có hệ thống MISO (Multiple Input Single Output) thường được sử dụng trong Fuzzy Cotroller (Tham khảo thêm tại đây). Ví dụ như ví dụ về điều khiển tốc độ động cơ DC, ứng với một giá trị ngõ vào là điện áp cấp cho động cơ. Ta sẽ thu được một giá trị ngõ ra là tốc độ quay của động cơ.

Mô hình điều khiển SISO cơ bản.

Mô hình MISO trên Matlab đùng thiết kế Fuzzy Controller với 3 ngõ vào và 1 ngõ ra.

MIMO (Multiple Input Multiple Output) với nhiều ngõ vào và nhiều ngõ ra – Chúng được sử dụng trong các hệ thống phức tạp hơn. Ví dụ, các kính thiên văn lớn hiện đại như Keck và MMT có các gương bao gồm nhiều phân đoạn riêng biệt, mỗi kính được điều khiển bởi một cơ cấu truyền động. Hình dạng của toàn bộ gương là được điều chỉnh liên tục bởi hệ thống điều khiển quang học hoạt động MIMO sử dụng đầu vào từ nhiều các cảm biến tại mặt phẳng tiêu điểm, để bù cho những thay đổi trong hình dạng gương do giãn nở nhiệt, co lại, ứng suất khi nó quay và sự biến dạng của mặt sóng do nhiễu loạn trong khí quyển. Các hệ thống phức tạp như lò phản ứng hạt nhân và bộ não con người có các tế bào thần được ví như các hệ thống điều khiển MIMO lớn.

Bộ điều khiển MIMO cho động cơ Diesel được thiết kế và xây dựng trên Matlab. Tìm hiểu thêm tại: https://www.mathworks.com/help/control/ug/mimo-control-of-diesel-engine.html

System Classification

Linear – Nonlinear Control Theory

Lĩnh vực lý thuyết điều khiển có thể được chia thành hai nhánh:

Linear Control Theory – Lý thuyết điều khiển tuyến tính áp dụng cho các hệ thống được làm bằng các thiết bị tuân theo nguyên tắc chồng chất, có nghĩa là đầu ra tỷ lệ thuận với đầu vào. Chúng bị chi phối bởi các phương trình vi phân tuyến tính. Một phân lớp chính là các hệ thống ngoài ra còn có các tham số không thay đổi theo thời gian, được gọi là hệ thống bất biến thời gian tuyến tính (LTI). Các hệ thống này có thể chấp nhận các kỹ thuật toán học miền tần số mạnh mẽ có tính tổng quát tuyệt vời, chẳng hạn như biến đổi Laplace, biến đổi Fourier, biến đổi Z, giản đồ Bode, tiêu chí ổn định Nyquist. Những điều này dẫn đến mô tả hệ thống bằng cách sử dụng các thuật ngữ như băng thông, phản hồi tần số, cộng hưởng, khuyếch đạo, tần số cộng hưởng, số Zero và cực, cung cấp các giải pháp cho các kỹ thuật thiết kế và phản hồi hệ thống cho hầu hết các hệ thống.

Nonlinear Control Theory – Lý thuyết điều khiển phi tuyến bao gồm một lớp rộng hơn của các hệ thống không tuân theo nguyên tắc chồng chất, và áp dụng cho các hệ thống thực tế hơn. Các hệ thống này thường bị chi phối bởi các phương trình vi phân phi tuyến. Một vài kỹ thuật toán học đã được phát triển để xử lý chúng ít khó khăn hơn và ít chung chung hơn, nhưng thường chỉ áp dụng cho một số ít hệ thống. Chúng bao gồm lý thuyết chu kỳ giới hạn, bản đồ Poincaré, định lý ổn định Lyapunov và mô tả các chức năng. Các hệ thống phi tuyến thường được phân tích bằng các phương pháp số trên máy tính, ví dụ bằng cách mô phỏng hoạt động của chúng bằng ngôn ngữ mô phỏng như trong Matlab – Simulink. Nếu chỉ có các giải pháp gần một điểm ổn định được quan tâm, các hệ thống phi tuyến thường có thể được tuyến tính hóa bằng cách xấp xỉ chúng bằng một hệ thống tuyến tính bằng cách sử dụng lý thuyết nhiễu loạn và các kỹ thuật tuyến tính có thể được sử dụng.

Phân loại yêu cầu

Có ba dạng bài toán cơ bản trong lý thuyết điều khiển:

+ Phân tích hệ thống

+ Thiết kế hệ thống

+ Nhận dạng hệ thống

Phân tích hệ thống: Đối với dạng bài toán này thường yêu cầu tìm đáp ứng ngõ ra và đánh giá chất lượng của hệ thống dựa trên thông số và cấu trúc của đối tượng đã biết.

Thiết kế hệ thống: Đối với dạng bài toán này thường yêu cầu thiết kế bộ điều khiển thỏa mãn yêu cầu về chất lượng dựa trên cấu trúc và thông số của đối tượng đã biết.

Nhận dạng hệ thống: đối với bài toán dạng này hoàn toàn chưa biết trước cấu trúc và thông số của đối tượng. Do đó bài toán sẽ yêu cầu tìm cấu trúc và thông số của đối tượng.

Bài toán phân tích hệ thống và thiết kế hệ thống luôn luôn thực hiện được trong khi bài toán nhận dạng hệ thống không phải lúc nào cũng thực hiện được.

Trong lý thuyết điều khiển tự động, người ta thường phân ra làm nhiều loại hệ thống khác nhau như: hệ thống liên tục (được mô tả bằng phương trình vi phân), hệ thống rời rạc (được mô tả bằng phương trình sai phân), hệ thống tuyến tính (được mô tả dưới dạng phương trình vi phân/sai phân tuyến tính), hệ thống phi tuyến (được mô tả dưới dạng phương trình vi phân/sai phân phi tuyến), hệ thống bất biến theo thời gian (các hệ số của phương trình vi phân sai phân không thay đổi theo thời gian), hệ thống thay đổi theo thời gian (các hệ số của phương trình vi phân/sai phân thay đổi theo thời gian).

Control System Tuner là một phần trong Control System Toolbox của Matlab. Tham khảo thêm tại: https://www.mathworks.com/products/control.html

Mô hình Hệ thống kiểm soát tốc độ động cơ được xây dựng trên Simulink.

Các hệ thống trên có thể được phân tích, thiết kế và xây dựng mô hình trên MATLAB – Simulink. Đây là một công cụ rất mạnh, hữu ích và có tính ứng dụng cao. Chi tiết cách thiết kế và xây dựng cùng từng loại hệ thống điều khiển sẽ được đề cập trong các Chapter khác. Sẽ giúp chúng ta có cái nhìn cụ thể hơn về hệ thống điều khiển.

Thuật ngữ cơ bản

Trước khi đề cập đến hệ thống điều khiển và các chương sau, chúng ta phải nắm được một số thuật ngữ cơ bản cần được định nghĩa trước như sau:

Biến điều khiển hay biến quy trình (Process Variable – PV) – Tín hiệu điều khiển: Biến điều khiển là lượng hoặc điều kiện được đo và được điều khiển. Tín hiệu điều khiển là lượng hoặc điều kiện bị tác động bởi bộ điều khiển và làm ảnh hưởng đến biến điều khiển. Thông thường biến điều khiển là ngõ ra của hệ thống. Điều khiển nghĩa là do giá trị biến điều khiển của đối tượng và xuất ra tín hiệu điều khiển đội với hệ thống nhằm sửa sai hoặc hạn chế sai lệch giữa giá trị do được và giá trị mong muốn.

Đối tượng: Đối tượng có thể là một phần của thiết bị, cũng có thể là gồm một phần của hệ thống có chức năng thực hiện một hoạt động cụ thể. Các hệ thống hay chủ thể vật lý như thiết bị cơ khí, lò nhiệt, lò phản ứng hóa học hoặc tàu vũ trụ được xem như là đối tượng.

Quá trình là một hoạt động diễn tiến liên tục trong tự nhiên được đánh dấu bằng một chuỗi thay đổi và hướng tới một kết quả cụ thể hay kết thúc quá trình. Các quá trình như quá trình phản ứng hóa học, quá trình sinh học hay quá trình sản xuất.

Hệ thống là sự kết nối của các bộ phận tương tác lẫn nhau và thực hiện một mục tiêu xác định như hệ thống điều khiển nhiệt độ, độ ẩm trong phòng. Hệ thống không đồng nhất với hệ thống vật lý và đó là một khái niệm trừu tượng.

Nhiễu là một tín hiệu làm ảnh hưởng đến giá trị ngõ ra của hệ thống. Nếu nhiễu được phát ra từ hệ thống được gọi là nhiều nội. Ngược lại, nếu nhiều từ bên ngoài và thâm nhập vào hệ thống thì được gọi là nhiều ngoài, nó được xem như một ngõ vào.

Điều khiển hồi tiếp (Feedback Control) là một hoạt động có sự hiện diện của nhiều với mục tiêu làm giảm sự sai biệt giữa giá trị thực tế PV và giá trị mong muốn SP của hệ thống. Nếu biết trước được nhiễu can thiệp vào hệ thống thì trong hệ thống sẽ có một hoặc nhiều thành phần để bù.

Điều khiển (Control) là quá trình thu thập thông tin, xử lý thông tin và tác động lên hệ thống để đáp ứng của hệ thống gần với mục đích định trước hay làm cho sai biệt giữa giá trị thực và giá trị mong muốn là nhỏ nhất. Điều khiển tự động là quá trình điều khiển không có sự can thiệp của con người.

Sơ đồ khối của một Hệ thống điều khiển cơ bản.

Một hệ thống điều khiển thông thường có dạng như hình trên. Trong đó r (Feference hay Set Point SP) là tín hiệu tham chiếu hay tín hiệu tham khảo hay tín hiệu đặt hay tín hiệu chuẩn hay tín hiệu mong muốn (tuy nhiên trong các Chapter sau này được sử dụng là Set Point – SP), u là tín hiệu điều khiển, nhiễu là tín hiệu nhiễu,  C là tín hiệu ngõ ra (trong các Chapter sau sẽ được gọi là Process Variable – PV), tín hiệu hồi tiếp thông qua Bộ chuyển năng thường là các cảm biến và e tức error (SP-PV) là sai số giữa tín hiệu ngõ ra thực tế và tin hiệu mong muốn.

Đây là những thứ cơ bản nhất và rất quan trong trọng trong quá trình học tập và nghiên cứu về các hệ thống điều khiển. Do vậy trước khi tìm hiểu các Chapter kế tiếp chúng phải làm quen với những định nghĩa này.

Control Loop

Open-loop System

Hệ điều khiển vòng hở (Open-loop System) trong đó hành động điều khiển từ bộ điều khiển độc lập với giá trị ngõ ra hay Process Variable – PV. Điều khiển vòng hở là điều khiển không quan sát ngõ ra. Nói cách khác, điều khiển vòng hở không đo ngõ ra cũng không hồi tiếp từ tín hiệu từ ngõ ra để so sánh với tín hiệu ngõ vào. Sơ đồ điều khiển vòng hở được mô tả như hình sau:

Hệ điều khiển vòng hở hay Open-loop System.

Dựa trên Set Point – SP là r(t), bộ điều khiển xuất tín hiệu điều khiển u(t) để điều khiển đối tượng với ngõ ra thực tế y(t) hay Process Variable – PV mà không cần quan tâm đến đối tượng có thực hiện yêu cầu từ tín hiệu điều khiển hay không. Đối với hệ điều khiển vòng hở thường được dùng để điều khiển các đối tượng với đáp ứng không cần độ chính xác cao.

Trong đời sống thực tế có rất nhiều loại hệ thống điều khiển vòng hở như điều khiển máy giặt, điều khiển máy nước nóng, điều khiển lò nướng…Các hoạt động của máy giặt bao gồm: ngâm, giặt và xả. Các hoạt động này dựa trên thời gian chờ định trước ví dụ như giặc trong 15 phút, ngâm trong 5 phút. Máy giặt không đo tín hiệu ngõ ra như độ sạch hay độ ẩm của quần áo chẳng hạn. Do hệ điều khiển vòng hở không so sánh với tín hiệu ngõ vào mong muốn nên tín hiệu ngõ vào sẽ tương ứng với một điều kiện hoạt động cố định. Chính vì thế độ chính xác của hệ thống sẽ phụ thuộc vào việc điều khiển ban đầu, hệ thống sẽ “chạy”, “dừng” hoặc “chạy/dừng trong một khoảng thời gian” được cài đặt trước. Nếu có nhiễu can thiệp thì hệ điều khiển vòng hở sẽ không hoạt động theo đúng mong muốn. Nói chung các hoạt động dựa trên thời gian chờ đều là hệ điều khiển vòng hở.

Closed-loop Control System

Hệ điều khiển vòng kín (Closed-loop Control System) là một hệ thống duy trì mối quan hệ giữa giá trị mong muốn Set Point – SP và ngõ ra thực tế Process Variable – PV bằng cách so sánh chúng và sử dụng sự sai số hay SP-PV (Xem Chapter A Introduction) này như một “điểm nhận biết” để điều khiển thì được gọi là hệ điều khiển vòng kín. Nói cách khác, điều khiển vòng kín là điều khiển có quan sát ngõ ra.

Hệ điều khiển vòng kín Closed-loop Control Sytem.

Hình trên trình bày sơ đồ khối của hệ điều khiển vòng kín. Dựa trên sự sai biệt giữa tín hiệu mong muốn SP và tín hiệu ngõ ra thực tế PV, bộ điều khiển sẽ xuất tín hiệu điều khiển tức Sytem Input để điều khiển đối tượng hoặc hệ thống sao cho PV gần giống với SP hay sai lệch error (SP-PV) là nhỏ nhất.

Hệ điều khiển vòng kín được dùng để điều khiển các đối tượng với đáp ứng cần độ chính xác cao. Hệ thống điều khiển nhiệt độ là một ví dụ minh chứng cho hệ điều khiển vòng kín. Một bộ điều nhiệt độ sẽ so sánh nhiệt độ thực tế (PV) với nhiệt độ đặt trên bộ điều nhiệt (SP). Bộ điều khiển sẽ tạo ra một đầu ra bộ điều khiển để duy trì nhiệt độ ở mức mong muốn bằng cách bật tắt hệ thống làm mát.  Do tín hiệu ngõ ra được quan sát liên tục và hồi tiếp – Feedback để so sánh với tín hiệu mong muốn SP nên nhiễu can thiệp vào hệ thống có thể bị loại bỏ nhờ bộ điều khiển. Chính điều này làm cho hệ điều khiến vòng kín có độ tin cậy cao. Vì lý do này, bộ điều khiển vòng kín “Closed-loop Control System” còn được gọi là bộ điều khiển phản hồi “Feedback Control”.

Thuận lợi – Bất lợi

Thuận lợi của hệ điều khiển vòng kín so với hệ vòng hở là có hồi tiếp nên đáp ứng của hệ thống ít bị ảnh hưởng với nhiễu cũng như sự thay đổi các tham số bên trong của hệ thống. Nếu xét về tính ổn định của hệ thống thì hệ điều khiển vòng hở dễ thiết kế hơn bởi vì hệ này không xem tính ổn định của hệ thống là vấn đề then chốt trong khi hệ điều khiến vòng kín thì đòi hỏi phải có. Hệ điều khiển vòng kín huớng tới sửa lỗi và có thể làm cho biên độ của tín hiệu điều khiển thay đổi.

Chú ý rằng nếu hệ thống có các ngõ vào được biết hoặc đặt trước và không có nhiễu can thiệp vào hệ thống thì nên sử dụng hệ điều khiển vòng hở. Hệ điều khiển vòng kín với thuận lợi là có thể áp dụng cho hệ thống có ngõ vào bị ảnh hưởng bởi nhiễu hoặc các tham số của hệ thống bị thay đổi. Do có nhiều thành phần được sử dụng trong hệ điều khiển vòng kín nên chi phí để thiết kế cho hệ này sẽ cao hơn so với hệ vòng hở tương ứng. Thông thường người ta kết hợp giữa điều khiển vòng hở và điều khiển vòng kín để giảm chi phí nhưng vẫn thỏa mãn được chỉ tiêu chất lượng của hệ thống.

Những thuận lợi chỉnh của hệ điều khiển vòng hở như cấu trúc đơn giản và dễ bảo trì; thiết kế rẻ tiền hơn so với hệ điều khiển vòng kín tương ứng. Không quan tâm đến tính ổn định của hệ thống, đối với các hệ thống khó hoặc không thể đo ngõ ra chính xác. Nhưng bên cạnh đó, nhiễu và những thay đổi bất ngờ dẫn đến sai khác với tính toán có thể xảy ra lỗi làm cho giá trị thực tế PV có thể không giống với giá trị mong muốn SP.

Những thuận lợi chính của hệ điều khiển vòng kín như nhiễu và các tham số của hệ thống có thể thay đổi nhưng PV của hệ thống vẫn đảm bảo giống với SP. Do có hồi tiếp nên bộ điều khiển sửa sai liên tục nên không cần cân chỉnh nhiều và hệ thống có độ tin cậy cao. Tuy nhiên, cấu trúc phức tạp và khó dễ bảo trì; thiết kế phức tạp và tốn kém hơn so với hệ điều khiển vòng hở tương ứng. Tinh chỉnh để hệ thống đạt được sự ổn định là một trong những tiêu chí chất lượng cần được quan tâm nhất. Ngoài ra, cần phải do chính xác ngõ ra nếu cảm biến phản hồi sai tín hiệu thự tế PV thì bộ điều khiển sẽ đưa ra quyết định sai và hệ thống sẽ không ổn định.

Sơ đồ điều khiển trong công nghiệp sử dụng Closed-loop Control System.

Lý thuyết điều khiển

Lý thuyết điều khiển là gì ?

Lý thuyết điều khiển hay lý thuyết điều khiển tự động là một nhánh liên ngành của kỹ thuật và toán học. Nó liên quan trực tiếp đến việc kiểm soát các hệ thống động lực học trong các quy trình và máy móc được thiết kế. Mục tiêu là phát triển một mô hình hoặc thuật toán điều chỉnh đầu vào hệ thống để đưa hệ thống đến “gần” trạng thái hay ngõ ra mong muốn. Đồng thời giảm thiểu tối đa độ trễ, độ vọt lố hoặc trạng thái không ổn định của hệ thống. Việc xây dựng và thiết kế phải đảm bảo hệ thống được kiểm soát với độ ổn định và độ tối ưu cao nhất.

Để làm được điều này, một bộ điều khiển được sử dụng để sửa chữa hay tinh chỉnh là cần thiết. Bộ điều khiển này sẽ giám sát giá trị Process Variable (PV) hay biến quy trình tức giá trị đầu ra thực tế của hệ thống. Sau đó, so sánh nó với điểm tham chiếu hoặc điểm đặt (Set Point – SP) tức đầu ra mong muốn của một hệ thống. Sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị mong muốn được gọi là tín hiệu lỗi hoặc sai số error SP-PV, được áp dụng làm phản hồi để tạo ra một hành động điều khiển để đưa PV được điều khiển đến cùng giá trị với SP. Toàn bộ quá trình này được gọi là Hệ thống điều khiển.

Sơ đồ khối Hệ thống điều khiển.

Hệ thống điều khiển bao gồm các thành phần sau:

• r(t) (Set Point): Giá trị đặt hay giá trị mong muốn.
• c(t) (Process Variable): Giá trị thực tế.
• c_ht(t): Tín hiệu hồi tiếp
• e(t) (Error SP-PV): Sai số giữa giá trị mong muốn và giá trị thực tế.
• u(t): Tín hiệu điều khiển.

Để thực hiện được quá trình điều khiển như trên, một hệ thống điều khiển bắt buộc gồm có ba thành phần cơ bản là thiết bị đo lường (cảm biến), bộ điều khiển và đối tượng điều khiển. Thiết bị đo lường có chức năng thu thập thông tin, bộ điều khiển thực hiện chức năng xử lý thông tin, ra quyết định điều khiển và đối tượng điều khiển chịu sự tác động của tín hiệu điều khiển. Hệ thống điều khiển trong thực tế rất đa dạng, sơ đồ khối ở hình trên là cấu hình của hệ thống điều khiển thường gặp nhất.

Đây là cơ sở cho các quy trình tự động hóa tiên tiến đã cách mạng hóa sản xuất, máy bay, truyền thông và các ngành công nghiệp khác. Hệ thống điều khiển trên được gọi là “Feedback Control”, liên quan đến việc thực hiện các phép đo bằng cách sử dụng cảm biến và thực hiện các điều chỉnh được tính toán để giữ cho Process Variable – PV nằm trong phạm vi thiết lập bằng phần tử điều khiển cuối cùng hay “Final control element”, chẳng hạn như van điều khiển.

Chạy xe máy là ví dụ dễ hiểu nhất. Bạn muốn điều khiển xe máy chạy với vận tốc 50 km/h, khi đó bạn sẽ lên hoặc xuống tay ga để xe đi nhanh hơn hoặc chậm hơn tùy thuộc vào tốc độ hiện tại. Đôi mắt sẽ quan sát đồng hồ tốc độ của xe để xác định sự chênh lệch giữa tốc độ hiện tại và tốc độ mong muốn. Não sẽ đưa ra hành động lên ga nếu tốc độ xe dưới 50 km/h và ngược lại nếu trên 50 km/h. Khi đó giá trị mong muốn hay Set Point là 50 km/h; giá trị thực tế hay Process Variable là tốc độ trên đồng hồ tốc độ của xe; cảm biến theo dõi tốc độ hiện tại là đôi mắt của chúng ta; đối tượng điều khiển chính là động cơ xe và cuối cùng bộ điều khiển chính là bộ não.

Hệ thống điều khiển được sử dụng rộng rãi thường được xây dựng bằng một kiểu sơ đồ được gọi là sơ đồ khối. Trong đó, hàm chuyển giao “Transfer Function”, còn được gọi là hàm hệ thống hoặc hàm mạng, là một mô hình toán học về mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra dựa trên các phương trình vi phân mô tả hệ thống.

Lý thuyết điều khiển đã có từ thế kỷ 19, khi cơ sở lý thuyết cho hoạt động của các bộ điều khiển lần đầu tiên được mô tả bởi James Clerk Maxwell. Lý thuyết điều khiển đã được Edward Routh tiến bộ hơn nữa vào năm 1874, Charles Sturm và năm 1895, Adolf Hurwitz, tất cả đều góp phần thiết lập các tiêu chuẩn ổn định cho hệ thống; và từ năm 1922 trở đi là sự phát triển của lý thuyết điều khiển PID của Nicolas Minorsky. Mặc dù ứng dụng chính của lý thuyết điều khiển toán học là trong kỹ thuật hệ thống điều khiển, liên quan đến việc thiết kế các hệ thống kiểm soát quy trình cho các ngành công nghiệp, nhưng ngày nay các ứng dụng khác vượt xa điều này như Robotics, IoT hay AIoT. Là lý thuyết chung về “Feedback Control”, lý thuyết điều khiển rất hữu ích ở bất cứ nơi nào có sự phản hồi (Feedback) – do đó lý thuyết điều khiển cũng có các ứng dụng trong khoa học đời sống, kỹ thuật máy tính, xã hội học và nghiên cứu vận hành.

• 

• 

UR 16 và UR 16e là sản phẩm thương mại của Universal Robot. Chuyển động mượt mà của robot là kết quả của việc điều khiển các khớp của robot bằng những bõ điều khiển khác nhau.