Đồ án Xây dựng mô hình động học lò hơi bằng phương pháp nhận dạng vòng kín sử dụng matlap

MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ARX AutoRegressive with eXternal input ARMAX AutoRegressive Moving Average with eXternal input BJ Box-Jenkins DSC Distributed Control System ETFE Empirical tranfer-function estimation SOPDT Second-oder plus dead-time LS Least Squares MV Manipulated variable OE Output-Error PEM Prediction Error Method SPA Spectral Analysis SPAFDR SPectral Analysis with Frequency Dependent Resolution QUY ƯỚC VỀ TÊN TAGNAME CỦA CÁC BIẾN QUÁ TRÌNH Ký hiệu Ý nghĩa Ký hiệu Ý nghĩa A Analyzer P Pressure C Controller T Temperature/Transmitter F Flow V Valve I Indicator PV Process value L Level CPV Calculated Process value DANH MỤC HÌNH Hình 2.1. Đáp ứng tần số của hệ thống. 3 Hình 2.2. Đồ thị tín hiệu u1 3 Hình 2.3. Đồ thị phổ tần số của u1 3 Hình 2.4. Đồ thị tín hiệu ra y1 khi đầu vào là u1 3 Hình 2.5. Đáp ứng tần số ước lượng bằng 3 phương pháp với tín hiệu vào và đầu ra không chịu ảnh hưởng của nhiễu 3 Hình 2.6. Đáp ứng tần sồ ước lượng được từ 3 phương pháp với hàm độ rộng cửa sổ trong thuật toán ETFE và SPA là 100 3 Hình 2.7. Nhiễu ồn trắng Gauss 3 Hình 2.8. Đồ thị đầu ra khi bị ảnh hưởng của nhiễu 3 Hình 2.9. Mô hình đáp ứng tần số ước lượng được khi có ảnh hưởng của nhiễu ồn trắng 3 Hình 2.10. Đồ thị tín hiệu vào u2 3 Hình 2.11. Đồ thị phổ tần số của tín hiệu u2 3 Hình 2.12. Đồ thị đáp ứng y2 của hệ thống với tín hiệu vào là u2 3 Hình 2.13. Mô hình đáp ứng tần số ước lượng được từ bộ dữ liệu thu được khi đầu vào là u2 3 Hình 2.14. Đồ thị bode của mô hình đáp ứng tần số h13 3 Hình 2.15. Mô hình hàm truyền ước lượng được từ dãy đáp ứng tần số của mô hình h13 3 Hình 2.16. Ước lương (*) theo mô hình ARX khi hệ thống không chịu ảnh hưởng của nhiễu 3 Hình 2.17. Kết quả ước lương mô hình ARX khi hệ thống chịu ảnh hưởng của nhiễu trắng tới đầu ra sử dụng phương pháp LSE 3 Hình 2.18. Kết quả ước lượng (*) theo mô hình ARX sử dung phương pháp PEM 3 Hình 2.19. Kết quả ước lương (*) theo mô hình ARMAX khi đầu ra chịu tác động của nhiễu 3 Hình 2.20. Kết quả ước lương (*) theo mô hình hàm truyền đạt khi đầu ra chịu tác động của nhiễu 3 Hình 3.1. Sơ đồ cấu tạo của lò hơi 3 Hình 3.2. Sơ đồ điều khiển mức trong bao hơi 3 Hình 3.3. Sơ đồ điều khiển nhiệt độ của hơi quá nhiệt 3 Hình 3.4. Sơ đồ điều khiển áp suất hơi quá nhiệt đầu ra 3 Hình 3.5. Sơ đồ điều khiển chất lượng quá trình cháy 3 Hình 3.6. Nồng độ Ôxy tối ưu đối với từng mức tải của lò hơi 3 Hình 3.7. Quá trình và các biến quá trình được sử dụng trong mô hình 3 Hình 3.8. Sơ đồ khối của vòng điều khiển nhiệt độ TIC8253 3 Hình 3.9. Sơ đồ khối của vòng điều khiển áp suất PIC4048 3 Hình 4.1a. Đồ thị nhiệt độ khi chưa loại bỏ giá trị trung bình 3 Hình 4.1b. Đồ thị nhiệt độ sau khi loại bỏ giá trị trung bình 3 Hình 4.2a. Đồ thị áp suất khi chưa loại bỏ giá trị trung bình 3 Hình 4.2b. Đồ thị áp suất hơi quá nhiệt sau khi loại bỏ giá trị trung bình 3 Hình 4.3. Mô hình nhận dạng nhiệt độ 3 Hình 4.4. Phổ tần số của các biến vào trong mô hình nhiệt độ 3 Hình 4.5a. Đáp ứng tần số của nhiệt độ ứng với biến vào lưu lượng nhiên liệu 3 Hình 4.5b. Đáp ứng tần số của nhiệt độ với biến vào lưu lượng nước làm mát 3 Hình 4.5c. Đáp ứng tần số của nhiệt độ với biến vào lưu lượng hơi quá nhiệt 3 Hình 4.6a. Nhận dạng nhiệt độ theo phương pháp PEM cho mô hình ARX với bậc mô hình thấp 3 Hình 4.6b. Nhận dạng nhiệt độ theo phương pháp PEM cho mô hình ARX với bậc mô hình cao 3 Hình 4.7. Nhận dạng nhiệt độ theo phương pháp PEM cho mô hình ARMAX 3 Hình 4.8. Nhận dạng nhiệt độ theo phương pháp PEM cho mô hình SOPDT, không gian trạng thái và OE 3 Hình 4.9. Mô hình nhận dạng áp suất 3 Hình 4.10. Phổ tần số của các biến vào trong mô hình áp suất 3 Hình 4.11a. Đáp ứng tần số của áp suất với biến vào lưu lượng nhiên liệu 3 Hình 4.11b. Đáp ứng tần số của áp suất với biến vào lưu lượng nước làm mát 3 Hình 4.11c. Đáp ứng tần số của áp suất với biến nhiễu tải lưu lượng hơi quá nhiệt 3 Hình 4.12a. Nhận dạng áp suất theo phương pháp LSE áp dụng mô hình ARX với bậc của mô hình thấp 3 Hình 4.12b. Nhận dạng áp suất theo phương pháp LSE áp dụng mô hình ARX với bậc của mô hình cao 3 Hình 4.13. Nhận dạng áp suất theo phương pháp PEM áp dụng cho mô hình ARMAX 3 Hình 4.14. Nhận dạng áp suất theo phương pháp PEM cho các mô hình hàm truyền đạt liên tục 3 CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU 1.1. Đặt vấn đề Để giải quyết tốt một bài toán điều khiển thì công việc đầu tiên mà người kỹ sư phải thực hiện đó là tiến hành xây dựng mô hình hệ thống vì không thể phân tích, tổng hợp hệ thống có chất lượng cao khi không có mô hình toán học mô tả hệ thống. Có hai dạng mô hình đó là mô hình lý thuyết và mô hình thực nghiệm. Trong quá trình xây dựng mô hình trên phương diện lý thuyết, ta thường không thể khảo sát được mọi ảnh hưởng của môi trường đến đặc tính động học của hệ cũng như những tác động qua lại bên trong hệ thống một cách chính xác tuyệt đối. Rất nhiều yếu tố có thể đã bị bỏ qua hoặc chỉ được xem xét đến như một tác động ngẫu nhiên. Bởi vậy, những hiểu biết lý thuyết ban đầu về hệ thống mới chỉ giúp chúng ta khoanh vùng được lớp các mô hình thích hợp. Trong khi đó mô hình thực nghiệm có ưu điểm là cho phép xác định tương đối chính xác các tham số mô hình nếu cấu trúc mô hình được biết trước. Do đó để có một mô hình cụ thể với chất lượng phù hợp theo yêu cầu của bài toán điều khiển ta phải sử dụng phương pháp nhận dạng dựa trên bộ số liệu được thu thập từ thực nghiệm. Đối tượng mà đồ án tiến hành nhận dạng là lò hơi 10B8001 trong nhà máy đạm Phú Mỹ. Đồ án kế thừa bộ số liệu thu thập thực nghiệm và một số kết quả nhận dạng cho đối tượng lò hơi từ luận văn [1]. Những vấn đề tác giả đã thực hiện được: 1. Tác giả luận văn đã tiến hành thu thập dữ liệu về các biến quá trình của lò hơi khi hệ thống đang vận hành và được điều khiển trong vòng kín. 2. Sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu để xây dựng mô hình ARX cho đối tượng lò hơi. Kết quả đạt được cho thấy bậc của mô hình nhận được còn tương đối cao, mức độ sai lệch của mô hình khi kiểm chứng với số liệu thực còn khá lớn hay độ “fit” còn tương đối thấp. Cụ thể là đối với mô hình nhiệt độ bậc của đa thức A là 80, đa thức B1 là 52, đa thức B2 là 179, đa thức B3 là 139 và độ fit là 67.4%, với mô hình áp suất bậc bậc của đa thức A là 20, bậc của đa thức B1 là 377, bậc của đa thức B2 là 14 và độ fit là 58.72%. Kết quả này khó có thể sử dụng cho mục đích thiết kế điều khiển. Có thể nói, kết quả mô hình nhận được chưa được tốt nằm ở việc lựa chọn cấu trúc mô hình cũng như phương pháp nhận dạng chưa hoàn toàn phù hợp với đối tượng. Lí do là trong mô hình ARX chưa biểu diễn được mô hình của nhiễu, mà mô hình thực lại chịu ảnh hưởng của nhiễu, hơn nữa phương pháp LSE lại cho kết quả không sát thực nếu nhiễu có tương quan với biến vào. Trên cơ sở nhận định này, đồ án nghiên cứu lựa chọn và áp dụng các cấu trúc mô hình cũng như phương pháp phù hợp để xác định mô hình toán học cho đối tượng phục vụ mục đích tổng hợp bộ điều khiển. Mục tiêu đồ án đặt ra là xây dựng được mô hình động học bậc thấp cho lò hơi dựa trên bộ số liệu thu được trong tài liệu [1] theo 3 phương pháp, với chất lượng mô hình khi kiểm chứng đạt được độ fit tốt và bậc của mô hình thấp. Từ đó đưa ra những nhận xét đánh giá cho từng phương pháp, và so sánh giữa các phương pháp với nhau. 1.2. Nội dung thực hiện và kết quả đạt được 1.2.1. Nội dung thực hiện Để xây dựng được mô hình động học bậc thấp cho lò hơi trên cơ sở bộ số liệu có sẵn, nhóm thực hiện đồ án đã tiến hành thực hiện theo các bước như sau: 1. Nghiên cứu cơ sở lý thuyết các phương pháp nhận dạng trong vòng kín, cụ thể là các phương pháp trên miền tần số bao gồm phương pháp phân tích Fourier, phân tích phổ; phương pháp bình phương tối thiểu (LSE); phương pháp sai số dự báo (PEM). Sau đó tiến hành ước lượng cho một mô hình đơn giản sử dụng các phương pháp trên, từ đó rút ra những đánh giá nhận xét cho từng phương pháp. 2. Nghiên cứu khai thác sử dụng các tập lệnh, và guide trong công cụ Matlab Identification Toolbox để ước lượng các tham số của mô hình đa thức. 3. Tìm hiểu quá trình công nghệ và phân tích cấu trúc điều khiển hiện tại của lò hơi. Từ đó làm rõ các biến vào ra của quá trình cũng như tương quan giữa các biến vào, mục đích làm sáng tỏ bài toán nhận dạng. 4. Tiến hành nhận dạng và kiểm chứng đối tượng lò hơi sử dụng các phương pháp trên với các dạng mô hình khác nhau, từ đó cũng đưa ra những so sánh, đánh giá giữa các phương pháp với nhau. 1.2.2. Kết quả đạt được Sau khi tiến hành nhận dạng theo từng phương pháp với bậc của các mô hình khác nhau, ta thu được kết quả tốt nhất như sau: Đối với mô hình nhiệt độ, theo phương pháp PEM với mô hình ARMAX thu được mô hình đa thức bậc 2, độ fit là 92.4% . Đối với mô hình áp suất, theo phương pháp PEM với mô hình hàm truyền bậc 3, độ fit là 78.5%. 1.3. Nội dung đồ án Đồ án được viết thành năm chương với những nội dung cơ bản như sau: Chương 1: Mở đầu Chương 2: Giới thiệu các phương pháp nhận dạng. Chương này trình bày những vấn đề chung về nhận dạng, các phương pháp nhận dạng trong vòng kín mà đồ án sử dụng. Chương 3: Đối tượng lò hơi. Chương này trình bày tóm tắt quá trình công nghệ của lò hơi và làm rõ các vòng điều khiển cần nhận dạng mô hình. Chương 4: Nhận dạng lò hơi . Chương này trình bày từng bước làm cụ thể với 3 phương pháp và các mô hình khác nhau để nhận dạng ra mô hình phù hợp với đối tượng lò hơi. Từ đó có rút ra những đánh giá, nhận xét cho từng phương pháp. Chương 5: Kết luận. Chương này tổng kết những kết quả đạt được về mô hình, và về công cụ Matlab sử dụng đồng thời đưa ra những bài học kinh nghiệm và hướng phát triển của đề tài. CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG 2.1. Sơ lược về vấn đề nhận dạng Phần này trình bày tổng quan về các phương pháp nhận dạng. Nội dung trong phần này được tham khảo chủ yếu từ chương 2 và chương 4 trong tài liệu [2]. 2.1.1. Tổng quan về phương pháp Hầu hết các phương pháp điều khiển đều dựa trên mô hình của đối tượng. Mô hình này có thể là mô hình lý thuyết hoặc là mô hình thực nghiệm. Các quá trình công nghiệp thường rất phức tạp, vì vậy hầu như không thể xây dựng được một mô hình hoàn hảo đủ sức phản ánh đầy đủ hết đặc tính của hệ thống. Do vậy, mô hình cần phải đảm bảo đơn giản nhưng vẫn đủ chi tiết cần thiết. Việc xác định mức độ về yêu cầu đơn giản mà vẫn đầy đủ phụ thuộc vào ba yếu tố sau: i .Yêu cầu và mục đích sử dụng cụ thể của mô hình. ii. Công sức và chi phí tiến hành mô hình hóa. iii. Độ tin cậy của thông tin có được về quá trình. Về nguyên tắc có hai phương pháp xây dựng mô hình toán học cho quá trình: Mô hình hóa lý thuyết (hay còn gọi là mô hình hóa vật lý): phương pháp này đi từ các định luật cơ bản của vật lý và hóa học kết hợp với các thông số kỹ thuật của thiết bị (bồn chứa, tháp phản ứng, kích thước đường ống…) để xác định giá trị của các tham số. Mô hình này là một hệ các phương trình vi phân và phương trình đại số. Mô hình hóa thực nghiệm (còn gọi là phương pháp hộp đen hay nhận dạng quá trình): phương pháp này dựa trên thông tin ban đầu về quá trình, quan sát tín hiệu vào ra và phân tích số liệu thu được để xác định mô hình. Phương pháp lý thuyết có ưu điểm cho ta hiểu sâu hơn về các quan hệ vật lý, hóa học giữa các đại lượng bên trong quá trình, từ đó ta xác định được cấu trúc mô hình. Tuy nhiên, việc xây dựng mô hình lý thuyết đòi hỏi người lập mô hình phải có nhiều kinh nghiệm và có kiến thức sâu rộng về các lĩnh vực vật lý, hóa học, sinh học. Bên cạnh đấy, mô hình lý thuyết thu được chỉ phản ánh được đặc tính động học của quá trình công nghệ mà bỏ qua đi đặc tính của thiết bị đo và cơ cấu chấp hành. Việc xác định chính xác các tham số dựa vào thông tin của thiết bị là khó thực hiện. Điều này làm giảm đi tính chính xác và tính đầy đủ của mô hình lý thuyết. Do vậy, mô hình lý thuyết rất có ích trong việc khảo sát đặc tính động học, xác định cấu trúc mô hình, thiết kế sách lược điều khiển nhưng ít phù hợp cho việc xác định các tham số của bộ điều khiển. Phương pháp mô hình hóa thực nghiệm có ưu điểm là ta có thể xác định được tương đối chính xác các tham số của mô hình nếu như ta biết cấu trúc của mô hình. Tuy nhiên, vì việc xác định mô hình dựa vào các dữ liệu vào ra (thu được từ thực nghiệm) nên chất lượng mô hình thu được phụ thuộc nhiều vào độ chính xác của các thiết bị đo. Mặt khác, nhiễu tác dụng lên quá trình và thiết bị đo cũng gây ảnh hưởng đáng kể lên dữ liệu thu thập được. Việc thu thập dữ liệu vào ra không dễ dàng vì nhiều lý do như các ràng buộc về điều kiện công nghệ khi thực hiện thu thập dữ liệu, tương tác giữa các biến quá trình, chi phí vận hành trong quá trình thu thập dữ liệu… Từ phân tích ở trên ta nhận thấy một số ưu điểm của phương pháp lý thuyết là nhược điểm của phương pháp thực nghiệm và ngược lại một số nhược điểm của phương pháp lý thuyết thì phương pháp thực nghiệm lại cho kết quả rất tốt. Do đó sự kết hợp giữa phương pháp lý thuyết và phương pháp thực nghiệm có thể loại bỏ bớt những nhược điểm của hai phương pháp, làm cho việc mô hình hóa có chất lượng tốt hơn so với việc thực hiện từng bước riêng rẽ. Phương pháp lý thuyết sẽ cung cấp cho ta cấu trúc của mô hình, cơ sở để thiết kế sách lược điều khiển và lựa chọn bộ điều khiển. Bước nhận dạng thực nghiệm sẽ cung cấp mô hình động học cho toàn bộ hệ thống quá trình bao gồm đặc tính của các quá trình công nghệ, các thiết bị công nghệ và cả các thiết bị đo lường điều khiển 2.1.2. Các bước tiến hành nhận dạng Thu thập số liệu và khai thác thông tin ban đầu về quá trình: mô tả các quá trình vật lý, hóa học xảy ra bên trong đối tượng, các thông số vận hành, các giới hạn trên và dưới của các đại lượng áp suất,nhiệt độ, mức lưu lượng… Từ đó tiến hành phân tích thông tin để xác định các biến vào ra cần quan tâm, các điều kiện biên và các giả thiết liên quan. Lựa chọn phương pháp nhận dạng: tùy vào từng đối tượng cụ thể mà sau khi phân tích ta lựa chọn phương pháp nhận dạng phù hợp như nhận dạng trực tuyến/ngoại tuyến (online/offline), nhận dạng vòng hở/vòng kín (open loop/close loop), nhận dạng chủ động/bị động. Đồng thời quyết định thuật toán ước lượng tham số và tiêu chuẩn đánh giá chất lượng mô hình. Thu thập số liệu thực nghiệm cho từng cặp biến vào ra: trên cơ sở phân tích và chọn lựa phương pháp ở hai bước trên, cần phải thu thập dữ liệu làm sao để thỏa mãn được mối quan hệ vào ra giữa các biến. Bên cạnh đấy cần xử lý thô các số liệu nhằm loại bỏ những giá trị đo kém tin cậy. Xác định dạng và cấu trúc mô hình: Kết hợp yêu cầu về mục đích sử dụng mô hình và khả năng ứng dụng của phương pháp nhận dạng đã chọn để xác định dạng mô hình (phi tuyến/tuyến tính, liên tục /gián đoạn…). Từ đó ta đưa ra giả thiết ban đầu về cấu trúc mô hình (bậc tử số, mẫu số của hàm truyền đạt, có hay không có trễ,..). Xác định tham số mô hình: theo phương pháp, thuật toán đã lựa chọn. Nếu ta tiến hành theo từng mô hình con (ví dụ từng kênh vào ra, từng khâu trong quá trình) thì sau đó cần kết hợp chúng lại thành một mô hình tổng thể. Công cụ thực hiện có thể sử dụng các phần mềm như Matlab, Maple,…hay các ngôn ngữ lập trình bất kì như C, Pascal, Delphi,… Mô phỏng, kiểm chứng và đánh giá mô hình: thông thường sau khi tính toán được bộ tham số và thiết lập được mô hình ta cần phải thực hiện mô phỏng để kiểm chứng độ chính xác. Việc kiểm chứng thông thường được thực hiện bằng việc sử dụng mô hình để mô phỏng dữ liệu vào ra, kết quả thu được sẽ đem so với bộ dữ liệu vào ra thu thập được từ thực nghiệm. Dữ liệu thực tế dùng để kiểm chứng phải là bộ dữ liệu khác với bộ dữ liệu dùng để tính toán thiết lập mô hình. Nếu kết quả không đạt yêu cầu thì phải làm lại từ bước số 4. Còn nếu kết quả không tốt do bộ dữ liệu không đạt yêu cầu thì phải làm lại từ bước số 3. 2.1.3. Phân loại các phương pháp nhận dạng Các phương pháp nhận dạng vô cùng phong phú, vì thế trong khuôn khổ đề tài ta khó có thể đưa ra một cái nhìn tổng quan phù hợp. Tuy nhiên, ta có thể phân loại các phương pháp từ nhiều góc nhìn khác nhau: Theo dạng mô hình sử dụng Dựa theo dạng mô hình sử dụng trực tiếp, người ta có thể phân biệt các phương pháp tương ứng như nhận dạng hệ phi tuyến hoặc nhận dạng hệ tuyến tính, nhận dạng hệ liên tục hoặc nhận dạng hệ gián đoạn, nhận dạng trên miền thời gian hoặc nhận dạng trên miền tần số, nhận dạng mô hình không tham số hoặc nhận dạng mô hình có tham số, nhận dạng mô hình rõ hoặc nhận dạng mô hình mờ,... Trong điều khiển quá trình với các phương pháp kinh điển, mô hình tuyến tính bậc nhất hoặc bậc hai (có hoặc không có trễ, có hoặc không dao động, có hoặc không có thành phần tích phân) là những dạng thông dụng nhất. Tuy nhiên, sự thâm nhập của các phương pháp điều khiển hiện đại yêu cầu cũng như cho phép sử dụng những mô hình phức tạp hơn. Trong khuôn khổ của đề tài, chúng ta chỉ đề cập tới các mô hình tuyến tính. Nhận dạng chủ động và nhận dạng bị động Việc thu thập dữ liệu đòi hỏi phải có sự biến thiên của tín hiệu vào ra. Do đó cần thu thập dữ liệu khi có tác động thay đổi giá trị đầu vào hoặc đầu ra của hệ thống trong lúc hệ thống đang vận hành. Trong tình huống cần phải tác động tín hiệu kích thích ở biến đầu vào (hoặc biến đầu ra) của quá trình ta gọi là nhận dạng chủ động, vì ta chủ động thêm kích thích vào hệ thống. Các dạng tín hiệu kích thích thông thường có thể là xung vuông, xung bậc thang, tín hiệu dao động điều hòa. Phương pháp chủ động có ưu điểm là ta có thể chọn được dạng kích thích phù hợp với đặc tính động học của quá trình, điều này làm cho dữ liệu thu thập được có chất lượng rất cao. Tuy nhiên, việc nhận dạng chủ động có điểm yếu quan trọng là chi phí thu thập dữ liệu khá tốn kém vì đa số hệ thống công nghệ khó thể vận hành bình thường trong khi thực hiện thu thập dữ liệu do đó chỉ có thể chạy máy mà không sản xuất chỉ để thực hiện thu thập dữ liệu. Cũng vì lý do này mà đối với những hệ thống đang vận hành ổn định, việc thu thập dữ liệu bằng kích thích chủ động gần như không khả thi. Trong tình huống không thể nhận dạng chủ động, phương pháp bị động được sử dụng. Phương pháp này sử dụng các số liệu trong lúc hệ thống đang vận hành, nếu cần thiết có thể có những tác động (lên bộ điều khiển hoặc biến quá trình) làm thay đổi nhỏ đến các thông số vận hành để thu thập dữ liệu mà không ảnh hưởng nhiều đến quá trình công nghệ. Tuy nhiên, thực hiện nhận dạng bị động chịu ảnh hưởng khá lớn của nhiễu và sai lệch của thiết bị đo. Hai yếu tố này ảnh hưởng lớn đến chất lượng dữ liệu thu thập được. Nhận dạng vòng hở và nhận dạng vòng kín Từ phân tích ở phần trên (nhận dạng chủ động và bị động) ta có thể thấy rằng dữ liệu thu thập được hoặc trong vòng điều khiển hoặc khi hệ thống bị cách li khỏi vòng điều khiển. Từ đó ta phân loại ra nhận dạng vòng hở và nhận dạng vòng kín. Nhận dạng vòng hở được thực hiện khi vòng điều khiển phản hồi bị cách ly ra khỏi quá trình công nghệ. Bộ điều khiển chỉ thực hiện thay đổi giá trị biến điều khiển (MV) tác động vào quá trình. Ta cũng có thể thực hiện thay đổi biến đầu vào của quá trình công nghệ bằng cách thay đổi giá trị biến ra của phân đoạn trước đó. Thực tế, phương pháp này làm cho việc vận hành quá trình công nghệ không thể đảm bảo ổn định và duy trì được chất lượng. Do đó đối với những quá trình công nghệ có mức độ quan trọng cao và nhạy cảm, cần phải thực hiện nhận dạng vòng kín, tức là thu thập dữ liệu trong khi hệ thống vẫn làm việc ổn định dưới sự điều khiển của các vòng điều khiển. Nhận dạng gián tiếp và trực tiếp Nhận dạng trực tiếp là thực hiện nhận dạng dựa trên dữ liệu thu thập là giá trị các biến vào và biến ra của hệ thống mà không cần quan tâm đến thông tin của bộ điều khiển. Từ bộ dữ liệu thu được ta có thể tính ra trực tiếp được mô hình của quá trình. Phương pháp nhận dạng trực tiếp có ưu điểm là không cần thông tin chính xác về bộ điều khiển và có thể cho độ chính xác cao nếu chọn được phương pháp nhận dạng phù hợp. Tuy nhiên, nếu dữ liệu thu thập chịu ảnh hưởng của nhiễu mà nhiễu này có tương quan với dữ liệu đầu vào sẽ làm ảnh hưởng đến tính nhất quán và sự hội tụ của phương pháp.