ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Thiết kế điều khiển chống trượt cho bánh xe điện sử dụng bộ quan sát nhiễu

1 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Thiết kế điều khiển chống trượt cho bánh xe điện sử dụng bộ quan sát nhiễu ĐỖ QUANG CƯỜNG cuong dq160534sis hust edu vn Ngành Tự động hóa Chuyên ngành Tự động hóa Công nghiệp Giảng viên hướng dẫn TS Nguyễn Duy Đỉnh PGS TS Nguyễn Tùng Lâm Bộ môn Tự động hóa Công Nghiệp Viện Điện HÀ NỘI, 72021 Chữ ký của GVHD 2 ĐỀ TÀI TỐT NGHIỆP Thiết kế điều khiển chống trượt cho bánh xe điện sử dụng bộ quan sát nhiễu Giáo viên hướng dẫn Ký và ghi rõ họ tên 3 L.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Thiết kế điều khiển chống trượt cho bánh xe điện sử dụng quan sát nhiễu ĐỖ QUANG CƯỜNG cuong.dq160534@sis.hust.edu.vn Ngành Tự động hóa Chuyên ngành Tự động hóa Công nghiệp Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Duy Đỉnh PGS TS Nguyễn Tùng Lâm Chữ ký GVHD Bộ mơn: Viện: Tự động hóa Cơng Nghiệp Điện HÀ NỘI, 7/2021 ĐỀ TÀI TỐT NGHIỆP Thiết kế điều khiển chống trượt cho bánh xe điện sử dụng quan sát nhiễu Giáo viên hướng dẫn Ký ghi rõ họ tên Lời cảm ơn Để Đồ án tốt nghiệp hồn thành tốt đẹp, em dã nhận hỗ trợ, giúp đỡ nhiệt tình từ nhiều quan, tổ chức, cá nhân Trước hết em xin gửi tới thầy Bộ mơn Tự động hóa Công Nghiệp – Viện Điện Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội lời chúc sức khỏe lời cảm ơn sâu sắc Với dạy dỗ, bảo tận tình thầy cơ, đến em hoàn thành Đồ án tốt nghiệp Đặc biệt, em xin gửi lời cảm ơn chân thành lời chúc sức khỏe tới thầy giáo PGS.TS Nguyễn Tùng Lâm - người trực tiếp hướng dẫn em tạo môi trường làm việc chuyên nghiệp với Mechatronics Engineering Group giúp em hoàn thành tốt Đồ án tốt nghiệp thời gian qua TS Nguyễn Duy Đỉnh - người tạo điều kiện tích cực cho em làm việc với thầy Lâm Sau cùng, em xin chân thành cảm ơn gia đình bạn bè, ln giúp đỡ, động viên em suốt trình học tập hồn thành Đồ án tốt nghiệp Tóm tắt nội dung đồ án Ơ tơ điện tạo sóng mạnh mẽ với ngành cơng nghiệp tơ giới Thay sử dụng động đốt trong, động điện sử dụng với ưu điểm là: hiệu suất cao, mật độ cơng suất lớn, khơng ồn, khơng phát thải khí nhiễm Để đáp ứng yêu cầu hiệu suất cao độ xác hệ thống truyền động, động đồng nam châm vĩnh cửu cực ẩn (IPMSM) sử dụng Động điều khiển chế độ momen nhằm điều chỉnh lực kéo xe hay gọi lực tương tác bánh xe mặt đường, từ độ trượt bánh tối ưu hóa giúp cho độ ổn định khả tăng tốc xe cải thiện Đồ án tốt nghiệp em nghiên cứu vấn đề điều khiển chống trượt tăng tốc cho mơ hình phần tư ô tô điện sử dụng động động đồng nam châm vĩnh cửu dựa thuật toán điều khiển backstepping quan sát nhiễu phi tuyến Bộ quan sát cải thiện đáng kể điều khiển momen động cơ, từ độ trượt bánh xe bám theo giá trị đặt mong muốn giúp cho xe tăng tốc nhanh chóng đồng thời loại bỏ nhiễu tác động Với điều kiện thời gian, giới hạn kiến thức kinh nghiệm hạn chế sinh viên, hồn thành Đồ án khơng thể tránh thiếu sót Em mong nhận bảo, đóng góp ý kiến thầy để em có điều kiện bổ sung, nâng cao ý thức mình, phục vụ tốt cơng tác thực tế sau Em xin chân thành cảm ơn! Sinh viên thực Ký ghi rõ họ tên Cường Đỗ Quang Cường Mục Lục CHƯƠNG GIỚI THIỆU CHUNG Giới thiệu chung Sự phát triển ô tô điện Giới thiệu động đồng nam châm vĩnh cửu (PMSM) 10 CHƯƠNG CẤU TẠO VÀ NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA PMSM 11 Cấu tạo động PMSM 11 Động đồng nam châm vĩnh cửu cực ẩn (IPMSM) 11 Động đồng nam châm vĩnh cửu cực lồi (SPMSM) 12 Nguyên lý hoạt động động PMSM 13 Mơ tả tốn học động PMSM 14 Phương trình hệ tọa độ stator dq 14 Chuyển đổi hệ trục tọa độ stator ( dq ) sang hệ trục tọa độ quay rotor ( dq r ) 15 Chuyển hệ trục tọa độ abc sang hệ tọa độ quay rotor (dq r ) 16 Toán tử cân hệ trục tọa độ pha 18 Mối quan hệ độ tự cảm hệ trục tọa độ abc hệ trục tọa độ rotor dq 18 r Công suất tiêu thụ động 20 Phương trình Momen động 20 Mơ hình tốn học PMSM 22 CHƯƠNG MƠ HÌNH EMR CỦA ĐỘNG CƠ IPMSM VÀ CỦA BÁNH XE 23 Giới thiệu chung EMR 23 Nguyên lý 23 Thư viện phần tử 24 Mơ hình EMR động IPMSM bánh xe 25 Mơ hình toán học luật điều khiển 25 Mơ tả tốn học IPMSM 26 Các công thức bánh xe điện 27 Xây dựng chiến lược điều khiển cho mô hình 30 CHƯƠNG BỘ ĐIỀU KHIỂN BACKSTEPPING 31 Mô hình tốn học PMSM với điều khiển phi tuyến 31 Thiết kế điều khiển backstepping cho động 32 Thiết kế điều khiển momen 32 Thiết kế điều khiển backstepping chống trượt cho bánh xe 34 CHƯƠNG THIẾT KẾ BỘ QUAN SÁT CHO ĐỘNG CƠ 37 Mơ hình tốn học IPMSM có chứa tham số bất định 37 Thiết kế quan sát cho động 37 Thiết kế điều khiển 40 Bộ backstepping cho điều khiển chống trượt bánh xe 40 Thiết kế điều khiển momen có sử dụng quan sát nhiễu 40 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ KẾT LUẬN 44 Thông số kỹ thuật 44 Mô hệ thống động bánh xe 45 Kết mô 46 Kết luận 50 Hướng phát triển đồ án tương lai 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO 52 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Xe điện Tesla Hình 2.1 Động đồng nam châm vĩnh cửu có từ thơng dạng hình sin, cực từ bố trí chìm bên (IPM) 11 Hình 2.2 Các kiểu rotor nam châm vĩnh cửu cực ẩn 12 Hình 2.3 Động đồng nam châm vĩnh cửu có từ thơng dạng hình sin, cực từ bố trí mặt ngồi (SPM) 13 Hình 2.4 Khung tham chiếu stator cố định rotor quay 16 Hình 2.5 cuộn dây pha pha stator 17 Hình 3.1 Energy sources / environment 24 Hình 3.2 Conversion element 24 Hình 3.3 Distribution element 25 Hình 3.4 Accumulation element 25 Hình 3.5 Mơ hình hệ thống nghiên cứu 25 Hình 3.6 Biểu diễn trình điện động 26 Hình 3.7 Q trình chuyển hóa điện tơ điện 26 Hình 3.8 Mơ hình động IPMSM 27 Hình 3.9 Mơ hình mơ tả động lực học theo phương trình (3.6) 27 Hình 3.10 Biểu diễn bánh xe thơng thường 27 Hình 3.11 Mơ hình biểu diễn khung xe 28 Hình 3.12 Mơ hình biểu diễn tương tác bánh xe mặt đường 30 Hình 3.13 Xây dựng chiến lược điều khiển cho mơ nghiên cứu 30 Hình 6.1 IPMSM FOC Torque Mode 45 Hình 6.2 Mơ hình bánh xe Traction Control 45 Hình 6.3 Bộ HGDOB thiết kế theo phương trình (7.2) 46 Hình 6.4 Bộ HGDOB thiết kế theo phương trình (7.3) 46 Hình 6.5 Độ trượt mong muốn độ trượt phản hồi bánh xe 46 Hình 6.6 Tốc độ thân xe tốc độ bánh xe đường khô 47 Hình 6.7 Tốc độ thân xe tốc độ bánh xe lăn bánh mặt đường ướt 47 Hình 6.8 Momen động xe đường khô 47 Hình 6.9 Kết momen sau hộp số đồi với đường khơ 48 Hình 6.10 Momen động xe xe đường ướt 48 Hình 6.11 Kết momen sau hộp số đồi với đường ướt 48 Hình 6.12 Tổng lực cản Fr 49 Hình 6.13 Dịng điện id iq phản hồi mặt đường khô 49 Hình 6.14 Dịng điện id iq phản hồi xe mặt đường ướt 49 Hình 6.15 Lực kéo xe Ft mặt đường khô 50 Hình 6.16 Lực kéo xe Ft cần thiết mặt đường ướt 50 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 7.1 Thông số kỹ thuật bánh xe 44 Bảng 7.2 Thông số kỹ thuật động IPMSM 44 Bảng 7.3 Mặt đường hệ số tương ứng 44 CHƯƠNG GIỚI THIỆU CHUNG Giới thiệu chung Với ưu điểm hiệu suất cao, mật độ công suất lớn dải tốc độ rộng, động đồng nam châm vĩnh cửu (PMSM) trở thành lựa chọn hấp dẫn cho sản xuất điện gió, xe điện ứng dụng rộng rãi lĩnh vực công nghiệp khác Tuy nhiên, điểm yếu PMSM hệ thống phi tuyến bậc cao phức tạp [1] với nhiều biến đặc tính đan xen kênh mạnh mẽ nên cần điều khiển phức tạp đề đạt kết điều khiển với độ xác cao Trong thập kỷ qua, nhiều phương pháp thiết kế khác phát triển để động tăng tốc nhanh chóng khởi động trơn tru Điều khiển trưc tiếp momen (DTC) [2] điều khiển tựa từ thông rotor (FOC) [3] sử dụng rộng rãi thiết kế truyền động PMSM Trong đó, phương án điều khiển FOC thường sử dụng ứng dụng thực tế cấu trúc điều khiển tầng với tỷ lệ tích phân (PI) Mặc dù điều khiển PI có cấu trúc đơn giản, khơng đáp ứng yêu cầu thực tế ứng dụng có điều kiện làm việc thay đổi nhiễu Cho đến nay, để đáp ứng yêu cầu hiệu suất cao độ xác lớn hệ thống truyền động PMSM, kỹ thuật điều khiển phi tuyến khác áp dụng rộng rãi chẳng hạn điều khiển dự đốn mơ hình (model predictive control), điều khiển backstepping, điều khiển loại bỏ nhiễu tích cực (active disturbance rejection control), điều khiển trượt (sliding mode control) điều khiển thông minh (intelligent control),… giúp nâng cao hiệu suất điều khiển động khía cạnh khác Trong số phương pháp trên, điều khiển backstepping phương pháp thiết kế có hệ thống đệ quy cho hệ thống phi tuyến Bằng cách sử dụng luật điều khiển ảo thay đổi làm cho hệ thống bậc cao ban đầu đơn giản hóa, đầu cuối tính tốn cách có hệ thống thơng qua hàm Lyapunov phù hợp Nó khơng đảm bảo ổn định hệ thống mà cịn có hiệu bám giá trị đặt tuyệt vời triển khai vào thực tế Tuy nhiên, người điều khiển cần có kiến thức đầy đủ thông số máy điều kiện vận hành Nếu thông số máy biết, backstepping phương pháp điều khiển đạt xác cao Thực tế hệ thống truyền động PMSM phải đối mặt với sai số tránh khỏi, chẳng hạn thay đổi tham số, khơng ổn định mơ hình momen tải tác động vào động Nhằm nâng cao chất lượng điều khiển giảm ảnh hưởng vấn đề nêu bên trên, thêm vào hệ thống điều khiển quan sát nhiễu phi tuyến, thay có điều khiển backstepping thơng thường, điều khiển phương pháp điều khiển mạnh mẽ tổng hợp kỹ thuật điều khiển backstepping quan sát nhiễu phi tuyến, có khả loại bỏ nhiễu tham số động khơng xác Đồ án tốt nghiệp em tập trung xây dựng điều khiển chống trượt cho bánh xe tơ đện Nội dung đồ án có cấu trúc sau: chương 1: giới thiệu chung xe điện (cụ thể ô tô điện) động đồng nam châm vĩnh cửu (PMSM), chương nói cấu tạo nguyên lý hoạt động giới thiệu mơ tả tốn học PMSM Trong chương ba, ta sử dụng phương pháp mô EMR (Energetic Macroscopic Representation[4]) để mơ hình hóa hệ thống nghiên cứu ta dựa vào đó, xây dựng chiến lược điều khiển dựa hàm Lyapunov đuộc giới thiệu bên Chương ta thiết kế điều khiển backstepping chống trượt cho tồn hệ thống Và có nhiễu, ta xử lý cách thiết kế quan sát nhiễu phi tuyến, trình bày chương Cuối cùng, chương 6, điều khiển backstepping xây dựng kết hợp với kết ước lượng nhiễu phi tuyến lần thiết kế trước mô phân mềm Matlab máy tính, kết mơ kết luận trình bày chương Sự phát triển tơ điện Ơ tơ điện (cũng xe tơ chạy pin xe chạy điện) tơ cắm điện với lực đẩy có từ nhiều động điện, sử dụng lượng thường lưu trữ pin sạc cho ô tô, thay động đốt tạo lượng cách đốt cháy hỗn hợp nhiên liệu khí Khơng tiếng ồn, khơng nhiễm, hiệu cao, chạy điện phương tiện khơng có khí thải lược bỏ phận hệ thống nhiên liệu lỏng thông thường bình nhiên liệu, bơm nhiên liệu, đường ống nhiên liệu Vì tơ điện kì vọng trở thành phương tiện di chuyển chủ yếu tương lai làm cho xe sử dụng động đốt trở thành lỗi thời vào năm 2025 So với xe động đốt trong, ô tơ điện chạy êm hơn, giảm đáng kể lượng khí thải gây biến đổi khí hậu khói bụi, giải vấn đề ô nhiễm gia tăng cạn kiệt tài nguyên thiên nhiên, cải thiện sức khỏe cộng đồng giảm thiệt hại sinh thái Ơ tơ điện phương pháp ưa thích để tạo lực đẩy ô tô vào cuối kỷ 19 đầu kỷ 20, mang đến mức độ thoải mái dễ vận hành mà xe ô tơ chạy xăng khơng thể đạt thời Năm 1859, Gaston Planté, nhà vật lý người Pháp bắt đầu phát minh pin sạc vật dụng dùng để lưu trữ điện xe Đến năm 1880, nhà phát minh Gustave Trouvé tiến hành cải tiến động điện nhỏ hãng công nghệ Siemens phát triển với pin sạc để gắn vào xe bánh James Starley, nhà sáng chế người Anh Chiếc xe bành phương tiện giao thông chạy điện giới [5] Đến năm 1884 ô tô điện thức đời nhà phát minh Thomas Parker chế tạo Wolverhampton, Anh Ở châu Âu, Pháp Anh hai quốc gia ủng hộ loại hình xe điện cho giao thơng Tesla - hãng xe điện đại diện nước Mỹ - chứng tỏ khả đầu thị trường xe điện Hình 1.1 Xe điện Tesla Nhận xe điện phương tiện giao thơng tương lai nên nhà sản xuất ô tô chịu sức ép lớn vấn đề công nghệ Nhiều quốc gia đặt mục tiêu cấm bán loại xe chạy xăng dầu diesel tương lai, đáng ý là: Na Uy vào năm 2025, Trung Quốc năm 2030, Ấn Độ vào năm 2030, Đức vào năm 2030, Pháp vào năm 2040 Anh vào năm 2040 2050 Một số quyền cấp nhà nước địa phương thiết lập khoản tín dụng thuế, trợ cấp ưu đãi khác để thúc đẩy việc giới thiệu áp dụng thị trường loại xe điện Tại Việt Nam, ô tô điện thực bắt đầu quan tâm thời gian gần với việc Công ty Vinfast thuộc tập đồn Vingroup cơng bố sản xuất tô điện năm 2019 Ngôi triển lãm xe Paris Motor Show năm 2019 xe tơ điện, cuối thương hiệu cao cấp Mercedes Audi phải giành mối quan tâm đặc biệt để phát triển xe ô tô điện Điều thu hút nhiều hãng xe lớn khác nhóm nghiên cứu trường đại học tập trung nghiên cứu, ứng dụng, phát triển cơng nghệ nhằm tối ưu hóa hiệu xe điện Giới thiệu động đồng nam châm vĩnh cửu (PMSM) Động đồng nam châm vĩnh cửu (Permanent magnet synchronous motors - PMSM) dạng đặc biệt máy điện đồng Động đồng thơng thường có cuộn dây quấn phần ứng cuộn dây quấn kích từ rotor cấp dòng điện chiều qua chổi than vành trượt Điều gây tổn hao rotor, thường xuyên phải bảo dưỡng chổi than, làm giảm tuổi thọ máy Đây lý địi hỏi phải phát triển PMSM Nhằm khắc phục nhược điểm máy điện đồng thơng thường trình bày trên, người ta thay cuộn kích từ, nguồn kích từ chiều, chổi than vành trượt nam châm vĩnh cửu Vì máy PMSM cần phải có suất điện động cảm ứng hình sin, dịng điện phải có dạng hình sin để tạo momen điện từ khơng đổi giống máy đồng thông thường Động đồng nam châm vĩnh cửu (PMSM) có nhiều ưu điểm so với loại động khác sử dụng cho truyền động điện xoay chiều Ở động dị dòng stator vừa để tạo từ trường vừa để tạo momen, sử dụng nam châm vĩnh cửu rotor, động PMSM không cần cấp dịng điện kích từ qua stator để tạo từ thơng khơng đổi khe hở khơng khí, dịng stator cần để tạo momen Như vậy, với đại lượng động PMSM làm việc với hệ số cos lớn khơng cần dịng kích từ, dần đến hiệu suất động cao Do có ưu điểm nhỏ gọn để tiết kiệm không gian, điện tiêu thụ 30% so với động điện thơng thường, khơng có cổ góp chổi than nên khơng có tượng tia lửa điện nên ứng dụng PMSM rộng rãi công nghiệp Động PMSM công suất lớn sử dụng công nghiệp luyện kim, khai thác mỏ, thiết bị lạnh, truyền động máy bơm, nén khí, quạt gió, robot Động đồng công suât nhỏ sử dụng thiết bị đồng hồ điện, dụng cụ tự ghi Đặc biệt, với lợi bao gồm tỷ lệ công suất trọng lượng cao, hiệu suất cao, kết cấu chắn, mơ-men xoắn thấp, sử dụng rộng rãi xe điện Hệ thống động điện coi trái tim xe điện 10 f q = f q − fˆd ; f d = f d − fˆd (5.5) Phương trình động học biến ước lượng fˆd , fˆq thiết kế sau [11]: ( ) ( ) ˆ ˆ  f q =  x2 − f − g 2uq − f q    fˆ = x − f − g u − fˆ d d  d  3 (5.6) Trong  ,  hệ số quan sát Để triệt tiêu phép tính đạo hàm nhiễu, quan sát high-gain với hệ số quan sát  ,  nhỏ sử dụng Với mục tiêu giảm ảnh hưởng hệ số khuếch đại lớn 1 , i = [2,3] nhiễu, i biến trạng thái phụ  , 3 đặt sau:   =    =  x fˆq − 2 (5.7) x fˆd − 3 Từ phương trình hệ (5.7), đạo hàm theo thời gian cho biến 2 , 3 , ta có:   =    =   x fˆq − 2 fˆd − (5.8) x3 3 Thế fˆq , fˆd từ phương trình hệ (5.6) vào hệ phương trình (5.8) ta thu được: ( ) ( ) x2  ˆ  =  x2 − f − g 2uq − f q −   2   = x − f − g u − fˆ − x3  3 3 d d 3  (5.9) x x Từ hệ phương trình (5.7), ta có: fˆq =  + , fˆd = 3 + thay ngược lại vào hệ 2 3 phương trình (5.9), ta có:  x2  x2 1  =  x2 − f − g 2uq −  −  − 2  2  2    =  x − f − g u −  − x3  − x3  d    3 3  3   (5.10) Biến đổi, rút gọn hệ phương trình trên, sau ta thu phương trình động học biến trạng thái phụ 2 , 3 là: 38  x2  1  = −   +  − ( f + g 2uq ) 2  2  2    = −   + x3  − f + g u ( )    3  3  3 3 d  (5.11) Đạo hàm phương trình (5.5), ta có: f q = f q − fˆq , f d = f d − fˆd (5.12) x x Từ phương trình (5.8) ta có giá trị fˆq , fˆd là: fˆq =  + , fˆd = 3 + 2 3 thay vào hệ phương trình (5.12), ta được: x2   fq = fq − 2 −     f = f −  − x3 d  d 3 (5.13) Thay  ,  từ hệ (5.11) x2 , x3 từ phương trình (5.4) vào (5.13) ta được:   1  x   f q = f q −  −   +  − ( f + g 2uq )  − ( f q + f + g 2uq ) 2  2   2   2   1  x3    f d = f d −  −   3 +   −  ( f + g3ud )  −  ( f d + f + g 3ud )   3   (5.14) Bằng phép biến đổi đơn giản cho phương trình (5.14) ta thu được:   x  1  f q = f q −  f q −   +   2  2      x3   1  f = f − f −  +    d d d         Từ phương trình hệ (5.7) ta có:  + (5.15) x2 2 x = fˆq ,  + = fˆd kết hợp với (5.5) 2 hệ (5.15) trở thành:   fq = fq −  fq   f = f − f d d  3 d  (5.16) Bộ quan sát (5.11) với biến phụ (5.7) không cần sử dụng đến phép đạo hàm id , iq Do sử dụng để ước lượng nhiễu thay sử dụng phương trình (6.4), khuếch đại nhiễu đo lường id , iq high-gain tác động lên quan sát giảm đi, khả thi áp dụng thực tiễn Mục 5.3 sau ta thiết kế điều khiển backstepping kết hợp với quan sát nhiễu thiết kế bên 39 Thiết kế điều khiển Bộ backstepping cho điều khiển chống trượt bánh xe Hệ thống điều khiển lực kéo ngày cần thiết cho tơ ngày nhờ vào việc tăng tính ổn định lái xe đặc biệt gặp điều kiện mặt đường không tốt, độ bám Phương trình (4.25) cho ta giá trị đạo hàm độ trượt  : = wh Rwh   Ft − Fr −  m     Twh − Ft Rwh + J      Rwh (1 −  )    (5.17) Đặt  = x1 , ta định nghĩa sai lệch độ trượt e1 = x1* − x1 , với hàm ổn định Lyapunov là: (5.18) V1 = e12 Khi chọn luật điều khiển cho chống trượt bánh xe với giống hệt mục 4.2.2 CHƯƠNG 4: Twh = wh J w  *   Ft − Fr  + 1−   wh Rwh   m     Ft Rwh  +  Rwh (1 −  )  + ke    J    (5.19) Khi hàm V1 ta có phương trình đạo hàm: V1 = − k1e12 (5.20) Thiết kế điều khiển momen có sử dụng quan sát nhiễu Để điều chỉnh momen quay bánh xe đáp ứng yêu cầu điều khiển chống trượt (5.19), điều khiển tựa từ thơng FOC sử dụng Với mạch vịng dịng điện điều khiển dựa thuật tốn backstepping, dịng điện đặt theo trục id thường đặt để trì điều kiện vận hành từ thơng khơng đổi Vì từ phương trình: (5.21) Tem k gear = Twh , Tem = iq n p m Ta suy dòng điện đặt iq tính sau: x2* = Twh k gear n p m (5.22) Ta xây dựng thuật toán điều khiển dòng chia thành bước sau: Ta đặt e2 chọn làm biến trạng thái cho sai số dòng iq : e2 = x2* − x2 (5.23) Đạo hàm e2 theo thời gian, ta được: e2 = x2* − x2 (5.24) Kết hợp (5.24) với phương trình (5.22) (5.1) ta được: 40  − Rs x2 − n p − n p Ld  e2 = x2* −  + uq + f q    Lq Lq   (5.25) Ta định nghĩa hàm Lyapunov thứ cho biến sai lệch e2 : 1 V2 = e2 + f q 2 Đạo hàm V2 theo thời gian, ta được: (5.26) (5.27) V2 = e2e2 + f q f q Từ phương trình (5.24) (5.25), ta có   − Rs x2 − n p − n p Ld  V2 = e2  x2* −  + uq + f q   + f q f q    Lq Lq    (5.28) Khi đó, ta đặt:  − Rs x2 − n p − n p Ld  x2* −  + uq + f q  + f q f q = −k2e2 − f q   Lq Lq   (5.29) Mục đích ta để thu tín hiệu điều khiển u q , nên từ phương trình (5.29), biến đổi tương đương ta có:  − Rs x2 − n p − n p Ld  x2* −  + uq + f q  = −k2 e2 − f q   Lq Lq   Rs x2 + n p + n p Ld  uq = x2* + + k2e2 + f q − f q Lq Lq  uq = Lq (5.30)  * Rs x2 + n p + n p Ld  + k2e2 + f q − f q   x2 +  Lq   Kết hợp với phương trình thứ (5.5), ta thu biến điều khiển u q :   Rs x2 + n p x1 + n p Ld uq = Lq  x2* + + k2e2 − fˆq    Lq   (5.31) Khi đó, phương trình (5.27) trở thành: ( ) V2 = e2 −k2e2 − f q + f q f q = −ke2 − e2 f q + f q f q (5.32) Ta đặt e3 chọn làm biến trạng thái cho sai số dòng id thì: e3 = x3* − x3 (5.33) Đạo hàm e3 theo thời gian kết hợp với phương trình thứ hai (5.4), ta được: e3 = x3* − x3 = Rs x3 − n p x1 Lq x2 Ld − ud − f d Ld (5.34) Ta chọn hàm Lyapunov thứ cho biến sai lệch e3 : 1 V3 = e32 + f d 2 (5.35) 41 Đạo hàm V3 theo thời gian, ta được:  Rs x3 − n p x1Lq x2  V3 = e3e3 + f d f d = e3  − ud − f d  + f d f d Ld Ld   (5.36) Mục đích ta để thu tín hiệu điều khiển u d , đặt Rs x3 − n p x1 Lq x2 Ld − ud − f d = − k3e3 − f d Ld (5.37) Từ phương trình trên, biến đổi tương đương kết hợp với phương trình thứ hai (5.5) ta thu biến điều khiển ud :  Rs x3 − n p x1Lq x2  ud = Ld  + k3e3 − fˆd  Ld   (5.38) Khi phương trình (5.36) ta thu được: ( ) (5.39) V3 = e3 −k3e3 − f d + f d f d = −ke32 − e3 f d + f d f d Ta thấy hệ thống ta dựa biến sai lệch e1 , e2 , e3 , hàm Lyapunov ta định nghĩa: 1 1 V = V1 + V2 + V3 = e12 + e22 + e32 + f q2 + f d2 2 2 Lấy đạo hàm theo thời gian cho phương trình (5.40), ta có: (5.40) (5.41) V = e1e1 + e2e2 + e3e3 + f q f d + f d f d Thay phương trình (5.32), (5.35) (5.39) vào phương trình (5.41) thu được: (5.42) V = −k1e12 − k2e22 − k3e32 − e2 f q − e3 f d + f q f q + f d f d Từ đây, ta chứng minh V  sai số điều khiển tiến tới tiệm cận Thật vậy, từ (5.16), ta có: 1 (5.43) fq = − fq + fq ; fd = − fd + fd i i Thay phương trình (5.42) vào phương trình (5.41) biến đổi, ta được:     V = −k1e12 − k2 e22 − k3e32 − e2 f q − e3 f d + f q  f q − f q  + f d  f d − f d  2  3    1 = −k1e12 − k2 e22 − k3e32 − e2 f q − e3 f d + f q f q − f q + f d f d − f d 2 ( ) ( ) ( 3 ) = −k1e12 − k2 e22 + e2 f q − k3e32 + e3 f d + f q f q + f d f d − 2 fq2 − 3 (5.44) fd Mặt khác, ta có bất đằng thức chứa dấu giá trị tuyệt đối quen thuộc sau với a1 , b1 , a2 , b2 : a1b1 + a2b2  a1 b1 + a2 b2 (5.45) Bằng cách thay a1 = f q , b1 = f q , a2 = f d , b2 = f d , ta thu bất đẳng thức sau: 42 fq fq + fd fd  fq fq + fd fd (5.46) Ta áp dụng bất đẳng thức vào phương trình (5.44) thực biến đổi, ta có: ( ) ( ) ( ) V  −k1e12 − k2e22 + e2 f q − k3e32 + e3 f d + f q f q + f d f d − 2 fq2 − 3 fd  e f f   e f f  1  = −k1e12 − k2  e22 + q + q  − k3  e32 + d + d  −  −  fq +   k k k k  k 2 3 2       1  − −  fd + fq fq + fd fd   k3  ( Đặt (5.47) ) 1 1 − = 2; − =  việc trình bày trở nên thuận tiện hơn, ta  4k  k3 đặt: fq = d2 , fd = d3 ta tiếp tục biến đổi phương trình (5.47) sau: 2   d  d  V  −k e − k2  e2 +  − k3  e32 +  −  d 2 −  3d 32 + d d + d d 2k  k3    ( 1 ) 3  d  = − k e −  ki  ei + i  −  i di +  di di ki  i = i =2 i =2  1 2   d d d d   d i i i i = − k1e12 −  ki  ei + i  −  i  di − + + ki  i =  i 4 i  i = 4 i i =2    (5.48) 2  d d di  di  di  i i = − k e −  ki  ei + + +  −  i  di − k  4 i  i = 4 i i =2 i = i  i    1 2  di  3 d  di  i   = − k1e1 −  ki  ei + −  d − +   i i  ki  i =  2 i  i = 4 i i =2    Để  ,    4k2 ;   4k3 từ sai số điều khiển phụ thuộc vào: di  4 i =2 (5.49) =0 i Do đó, để giảm sai số điều khiển, hệ số quan sát  i nhỏ cần thiết đề xuất sử dụng Ngoài f1 , f số, V thu là:  di   di   V  −k1e1 −  ki  ei + −    i  di − ki  i =  2 i  i =2    (5.50) Từ phương trình (5.50) nhận thấy V  , sai số điều khiển tiến tới tiệm cận Cơng việc chứng minh ta hồn tất Việc thiết kế điều khiển sử dụng quan sát nhiễu hoàn thành 43 CHƯƠNG KẾT QUẢ MƠ PHỎNG VÀ KẾT LUẬN Thơng số kỹ thuật Bài mô sử dụng thông số động IPMSM thông số bánh xe ô tô điện iMiEV trình bày bảng Bảng 6.1 Thơng số kỹ thuật bánh xe Thông số m reff Giá trị 1080 0.28 Đơn vị kg m J kgm2 Cd 0.29 - A 2.49 1.2041 m2 kg/m3  Bảng 6.2 Thông số kỹ thuật động IPMSM Thông số Điện áp DC đầu vào Công suất cực đại Điện trở ( R s ) Giá trị 330 47 12 Đơn vị V kW mΩ Điện cảm trục d ( Ld ) 140 μH Điện cảm trục q ( Ld ) 210 μH Từ thông nam châm vĩnh cửu ( af ) 0.06 Wb - Số cặp cực (p) Mơ hình Pacejka dựa Magic Formula mối quan hệ tỉ lệ trượt lực kéo với B, C, D, E hệ số phụ thuộc vào mặt đường sau[13]: Bảng 6.3 Mặt đường hệ số tương ứng Đường khô Đường ướt Đường tuyết Đường băng B 10 12 C 1.9 2.3 2 D 0.82 0.3 0.1 E 0.97 0.1 Chọn số: ks = 5000; kq = 90000; kd = 3000 , hệ số quan sát: 1 =  =  = 10−4 , cài thơng số động có sai số khoảng 10% so với Bảng 6.2 44 Thông số kỹ thuật động IPMSM công thức nhập cửa sổ lệnh Matlab để kiểm nghiệm hiểu thuật toán: a X = X * (0.1* rand () + 1) (6.1) Trong đó: X thông số động cung cấp; a X thông số ngẫu nhiên liên hệ thực tế Mô hệ thống động bánh xe Động IPMSM điều khiển FOC chế độ điều chỉnh momen biểu diễn phương pháp EMR hình sau: Hình 6.1 IPMSM FOC Torque Mode Hình 6.2 Mơ hình bánh xe Traction Control Và hai khối HGDOB thiết kế theo phương trình:  ˆ x2  = f q −     = x − f − g u − fˆ − x2  2 2 q q 2  (6.2)  ˆ x3 3 = f d −     = x − f − g u − fˆ − x3 d d   3 3 (6.3) ( ) Và: ( ) Các hệ phương trình (6.2) (6.3) thiết kế mục 6.2, CHƯƠNG 45 Hình 6.3 Bộ HGDOB thiết kế theo phương trình (7.2) Hình 6.4 Bộ HGDOB thiết kế theo phương trình (7.3) Kết mô Bài mô thực điều khiển lực kéo bánh xe ô tô điện để chống trượt cho xe, với giá trị độ trượt mong muốn xe tăng tốc 0.1: Hình 6.5 Độ trượt mong muốn độ trượt phản hồi bánh xe Giá trị độ trượt phản hồi bám giá trị đặt sau khoảng 0.1 (s) tốc độ thân xe tốc độ bánh xe có kết hình sau: 46 Hình 6.6 Tốc độ thân xe tốc độ bánh xe đường khơ Hình 6.7 Tốc độ thân xe tốc độ bánh xe lăn bánh mặt đường ướt Kết mô thu tốc độ xe đạt >100 (km/h) sau khoảng 3.5 (s) xe lăn bánh đường khơ, cịn với đường ướt gần (s) – lớn so với mặt đường khơ Lí tơ đường trơn ướt ma sát lốp tô mặt đường giảm xuống Để đạt kết momen động momen tạo sau hộp số có kết hình sau: Hình 6.8 Momen động xe đường khơ 47 Hình 6.9 Kết momen sau hộp số đồi với đường khô Kết m momen động momen tạo sau hộp số mặt đường trơn: Hình 6.10 Momen động xe xe đường ướt Hình 6.11 Kết momen sau hộp số đồi với đường ướt Tổng lực cản Fr tác động vào xe thu sau (Hình 6.12): 48 Hình 6.12 Tổng lực cản Fr Kết dòng điện theo hai trục tọa độ dq, rotor PMSM nam châm vĩnh cửu nên không cần tạo từ thơng dịng điện theo trục d, dòng id bám theo giá trị mong muốn Hình 6.13 Dịng điện id iq phản hồi mặt đường khơ Hình 6.14 Dịng điện id iq phản hồi xe mặt đường ướt 49 Dòng iq dùng để điều khiển momen điện từ Tem sinh động nên đồ thị hình Hình 6.13 Hình 6.14 có hình dạng tương đồng với đầu momen thu hình Hình 6.8 Hình 6.10 Lực kéo xe Ft cần thiết mặt đường khơ mặt đường ướt có giá trị sau Hình 6.15 Lực kéo xe Ft mặt đường khơ Hình 6.16 Lực kéo xe Ft cần thiết mặt đường ướt Nhìn vào hình Hình 6.15 Hình 6.16 ta thấy lực kéo cần thiết xe mặt đường ướt lớn hẳn mặt đường khô, lái xe làm dầu mỡ chất bẩn bán mặt đường tan ra, làm cho đường trơn trượt khiến độ bám lốp bề mặt đường giảm, cần lực kéo lớn Kết luận Bài mô nhờ sử dụng phương pháp mô vĩ mô lượng nên cơng việc trở nên đơn giản hóa nhiều nhờ EMR giúp việc tổng quát hóa q trình trao đổi lượng, thơng qua thêm hiểu rõ cấu trúc hệ thống cách thức để liên kết động IPMSM với bánh xe Từ đối tượng cần điều khiển mô tả chi tiết dễ hiểu từ nhiều phương trình động học khác Sau mô tả đối tượng, ta sử dụng phương pháp điều khiển phi tuyến backstepping để xây dựng hai “Strategy block” 50 để điều khiển momen cho động chống trượt cho bánh xe Kết thu tốt, độ trượt bánh xe bám theo giá trị đặt ổn định sớm; đồng thời kết đo vị trí khác dòng điện, momen, lực kéo,… phù hợp với thông số kỹ thuật động bánh xe ứng dụng vào mơ Tuy nhiên, phân tích bên trên, hệ thống truyền động PMSM phải đối mặt với sai số tránh khỏi, thay đổi tham số Vậy nên ta phải thêm vào bệ điều khiển backstepping quan sát nhiễu phi tuyến để cải thiện độ xác điều khiển Kết mô theo phương pháp backstepping kết hợp với quan sát nhiễu high- gain chứng minh điều khiển thiết kế có đáp ứng tốc độ nhanh chóng sai lệch tĩnh nhỏ có nhiễu tác động Hướng phát triển đồ án tương lai Đồ án trình bày điều khiển chống trượt cho xe ô tô sử dụng động đồng nam châm vĩnh cửu cực ẩn Dựa thuật toán backstepping quan sát nhiễu phi tuyến, độ trượt bánh xe thu bám theo giá trị mong muốn Tuy nhiên đồ án điều khiển chống trượt cho bánh xe ô tơ điện mơ hình điều khiển (controller model) xây dựng từ phương trinh toán học mơ phần mềm máy tính Matlab Simulink (MIL) Hướng phát triển đồ án tương lai chuyển điều khiển từ máy tính xuống vi điều khiển điều khiển, mong muốn mở rộng từ điều khiển chống trượt cho phần tư xe tơ lên tồn xe tơ Sau đưa điều khiển đối tượng điều khiển xuống hai vi điều khiển chạy mô với thời gian thực, hướng quan sát chi tiết thơng số thời gian thực hiển thị scope Matlab Simulink đo tín hiệu điện chân vi điều khiển oscilloscope 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] R Krishnan, Permanent Magnet Synchronous and Brushless DC Motor Drives Taylor and Francis Group, LLC, 2010 B Q Khánh, N V Liễn, P Q Hải, and D V Nghi, Điều chỉnh tự động truyền động điện Nhà xuất khoa học kỹ thuật, 2008 N P Quang, “ĐIỀU KHIỂN VECTOR TRUYỀN ĐỘNG ĐIỆN XOAY CHIỀU BA PHA.” NXB Bách Khoa Hà Nội, 2020 “EMRwebsite - Home.” http://www.emrwebsite.org/ (accessed Jul 05, 2021) “Lịch sử 100 năm phát triển ô tô điện - Nhịp sống kinh tế Việt Nam & Thế giới.” https://vneconomy.vn/lich-su-100-nam-phat-trien-cua-o-todien.htm P B Lei, B Lemaire-Semail, W Lhomme, and A Bouscayrol, “Energetic Macroscopic Representation,” Semin EMR Sept, 2014 B H Nguyen, D Nguyen, V D Thanh, and C T Minh, “An EMR of TireRoad Interaction Based-On «magic Formula» for Modeling of Electric Vehicles,” Dec 2015, doi: 10.1109/VPPC.2015.7352894 R Rajamani, Vehicle Dynamics and Control Springer US, 2012 H Pacejka, Tire and Vehicle Dynamics Elsevier Ltd, 2012 X D Liu, K Li, and C H Zhang, “Improved Backstepping Control with Nonlinear Disturbance Observer for the Speed Control of Permanent Magnet Synchronous Motor,” J Electr Eng Technol., vol 14, no 1, pp 275–285, 2019, doi: 10.1007/s42835-018-00021-9 D Won, W Kim, D Shin, and C C Chung, “High-gain disturbance observer-based backstepping control with output tracking error constraint for electro-hydraulic systems,” IEEE Trans Control Syst Technol., vol 23, no 2, pp 787–795, 2015, doi: 10.1109/TCST.2014.2325895 L Code, “Robust Backstepping Control for Electro-Hydraulic Servo Systems using Nonlinear Observer Daehee Won Graduate School of Hanyang University.” “Tire-road dynamics given by magic formula coefficients - MATLAB.” https://www.mathworks.com/help/physmod/sdl/ref/tireroadinteractionmagi cformula.html 52 ... Thiết kế quan sát cho động 37 Thiết kế điều khiển 40 Bộ backstepping cho điều khiển chống trượt bánh xe 40 Thiết kế điều khiển momen có sử dụng quan sát nhiễu 40 CHƯƠNG KẾT...ĐỀ TÀI TỐT NGHIỆP Thiết kế điều khiển chống trượt cho bánh xe điện sử dụng quan sát nhiễu Giáo viên hướng dẫn Ký ghi rõ họ tên Lời cảm ơn Để Đồ án tốt nghiệp hoàn thành tốt đẹp, em dã... backstepping kết hợp với quan sát nhiễu thiết kế bên 39 Thiết kế điều khiển Bộ backstepping cho điều khiển chống trượt bánh xe Hệ thống điều khiển lực kéo ngày cần thiết cho ô tô ngày nhờ vào việc