TỔNG QUAN 1
Ngày nay, động cơ điện đóng vai trò quan trọng trong hầu hết các lĩnh vực, từ công nghiệp đến dân dụng Nhiều nghiên cứu đã phát triển các phương pháp điều khiển động cơ nhằm cải thiện hiệu suất hoạt động của các thiết bị như băng tải, cánh tay robot và tàu điện Việc ứng dụng động cơ AC và DC trong các thiết bị nhỏ lẻ không chỉ nâng cao năng suất sản xuất mà còn mang lại tiện ích cho con người, đặc biệt trong những môi trường nguy hiểm và yêu cầu độ chính xác cao Các ứng dụng này giúp giảm chi phí sản xuất và tạo ra lợi thế cạnh tranh cho các ngành công nghiệp có công suất lớn.
Với sự phát triển của động cơ và tần suất hoạt động trong các ứng dụng, việc điều khiển động cơ hiệu quả trở nên ngày càng quan trọng Các phương pháp điều khiển như điều khiển với bộ biến tần, nguồn điện áp hoặc tần số chuyển mạch cao, cùng với các kỹ thuật như điều khiển chuyển mạch mô hình, điều khiển chuyển mạch, điều khiển bằng phương pháp mờ, và điều khiển thích nghi, đã được nghiên cứu và đề xuất Hệ thống điều khiển hiện nay yêu cầu độ chính xác cao, làm việc với sai số nhỏ, khả năng làm việc trong thời gian quá độ và sự ổn định cao.
Bài viết "Thiết kế bộ điều khiển tốc độ động cơ sử dụng giải thuật di truyền kết hợp PID" trình bày việc áp dụng thuật toán giải thuật di truyền (GA) để tối ưu hóa hiệu suất của bộ điều khiển Thuật toán này mô phỏng quá trình tiến hóa tự nhiên, giúp vượt qua những thách thức trong các hệ thống phức tạp Việc kết hợp GA với PID không chỉ tạo ra bộ điều khiển tối ưu mà còn nâng cao chất lượng và độ chính xác của hệ thống điều khiển, đồng thời tối ưu hóa quy trình một cách chuyên nghiệp.
1 2 Các nghiên cứu liên quan
Nghiên cứu về các phương pháp điều khiển tốc độ động cơ đang không ngừng phát triển trên toàn cầu, với nhiều giải thuật điều khiển tiên tiến Bài viết này sẽ giới thiệu một số nghiên cứu liên quan đến điều khiển tốc độ động cơ và các phương pháp nghiên cứu sử dụng giải thuật di truyền trong lĩnh vực này.
Thuật toán điều chỉnh tham số PID bằng giải thuật di truyền (GA) đề xuất một phương pháp hiệu quả trong việc tính toán các tham số PID, đặc biệt trong các mô phỏng phi tuyến Phương pháp này sử dụng tiêu chí hiệu suất của luật GMVC (Điều khiển biến thiên tối thiểu tổng quát) để tìm kiếm và tính toán các tham số PID Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp là khả năng tìm kiếm của GA có thể bị giới hạn bởi các ràng buộc trong kỹ thuật điều khiển, dẫn đến hiệu suất điều khiển không tối ưu Việc tìm kiếm trong một khoảng giá trị nhỏ có thể làm giảm khả năng tìm kiếm, nhưng cũng giúp rút ngắn thời gian cần thiết để xác định bộ thông số phù hợp.
Bài báo "Bộ điều khiển PID thích nghi dựa trên bộ giải thuật di truyền" trình bày một phương pháp tối ưu hóa bộ điều khiển PID thông qua việc sử dụng thuật toán di truyền Thuật toán này được áp dụng để giải mã hàm mục tiêu, nhằm tìm kiếm giá trị tối ưu cho các tham số của bộ điều khiển Đặc điểm nổi bật của thuật toán di truyền trong nghiên cứu này bao gồm việc làm việc với mã hóa của các tham số, tìm kiếm từ một quần thể điểm thay vì một điểm duy nhất, sử dụng thông tin chức năng khách quan mà không cần thông tin phụ trợ, và áp dụng quy tắc chuyển tiếp xác suất thay vì quy tắc xác định Những đặc tính này giúp cho thuật toán di truyền trở nên mạnh mẽ và độc lập với dữ liệu, với mã hóa nhị phân được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu.
“Control Of A Nonlinear Spherical Tank Process Using GA Tuned PID
Bài viết trình bày về việc kiểm soát quá trình bể cầu phi tuyến thông qua giải thuật di truyền để điều chỉnh bộ điều khiển PID Bộ điều khiển PID đóng vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh đầu ra nhằm theo dõi điểm đặt với thời gian tối thiểu Để đạt được điều này, các tham số của bộ điều khiển PID cần được tinh chỉnh và tối ưu hóa Quá trình bắt đầu bằng việc mã hóa các tham số cần tìm, sau đó thuật toán giải thuật di truyền (GA) sẽ được chạy cho đến khi các điều kiện được thỏa mãn Các giá trị giải mã cuối cùng sẽ là các tham số PID tối ưu Phương pháp thực hiện bao gồm việc tạo ngẫu nhiên một nhiễm sắc thể ban đầu, xác định giá trị của các nhiễm sắc thể thông qua hàm mục tiêu (ISE) ở dạng mã hóa, và chọn ra một nhóm nhiễm sắc thể tốt nhất thông qua các toán tử di truyền như trao đổi chéo và đột biến.
Bài viết "Bộ điều khiển PI dựa trên thuật toán di truyền cho hệ thống truyền động PMSM" trình bày việc áp dụng thuật toán di truyền để tối ưu hóa mức tăng của bộ điều khiển PI trong việc điều khiển vị trí của động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu Nghiên cứu so sánh các phương pháp điều khiển khác nhau, bao gồm bộ điều khiển PI thông thường, bộ điều khiển Logic mờ kết hợp với PI, và bộ điều khiển PI được tối ưu hóa bằng thuật toán di truyền Các tiêu chí so sánh bao gồm thời gian tăng, thời gian giải quyết vấn đề, lỗi trạng thái ổn định và phản ứng moment xoắn Kết quả cho thấy việc áp dụng thuật toán di truyền cho bộ điều khiển PI mang lại hiệu quả tốt nhất trong điều khiển vị trí.
Nghiên cứu về động cơ và phương pháp điều khiển PID truyền thống cho thấy nhiều phương pháp điều khiển hệ thống khác nhau, bao gồm cả giải thuật di truyền Mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, vì vậy việc lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ phụ thuộc vào từng trường hợp cụ thể nhằm đạt hiệu quả tối ưu trong việc điều khiển.
1 3 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài
Nghiên cứu đã thành công trong việc thiết kế bộ điều khiển tốc độ cho động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSM) bằng cách áp dụng giải thuật di truyền kết hợp với PID Mục tiêu chính là cải thiện hiệu suất hệ thống và động cơ, đồng thời duy trì hệ số công suất tối đa Phương pháp này không chỉ đáp ứng yêu cầu về tốc độ điều khiển mà còn giúp giảm thiểu sai số và hiện tượng nhảy vọt lố.
Đối tượng nghiên cứu của bài viết này là các loại động cơ và các phương pháp điều khiển liên quan Phạm vi nghiên cứu chủ yếu tập trung vào việc phân tích động cơ điện.
Nghiên cứu này tập trung vào việc điều khiển động cơ bằng cách áp dụng giải thuật di truyền kết hợp với bộ điều khiển PID Mô phỏng quá trình điều khiển tốc độ động cơ sử dụng các tín hiệu đầu vào khác nhau giúp xác định sự ổn định của hệ thống điều khiển.
Tìm hiểu các tài liệu về động cơ bao gồm phân tích nguyên lý, cấu tạo và hoạt động của chúng Bên cạnh đó, cần xem xét chức năng, hiệu suất, công thức và phương trình đặc tính cơ của động cơ, cũng như hệ số công suất để có cái nhìn tổng quát và sâu sắc hơn về các loại động cơ.
Các phương pháp điều khiển tương tự trong và ngoài nước, tìm các ưu và khuyết điểm trong từng phương pháp điều khiển
Tìm hiểu bộ điều khiển cơ bản PID, các phương pháp kết hợp
Tìm hiểu thuật toán giải thuật di truyền kết hợp PID
Tìm hiểu ưu điểm và khuyết điểm trong phương pháp thiết kế bộ điều khiển
Sử dụng phần mềm mô phỏng Matlab để thực nghiệm các phương pháp điều khiển, chúng tôi đã tiến hành mô phỏng bộ điều khiển tốc độ động cơ kết hợp giữa thuật toán di truyền và PID Kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu quả của thiết kế bộ điều khiển trong việc cải thiện hiệu suất điều khiển động cơ.
1 6 Mục tiêu của đề tài
Mục đích của đề tài thiết kế bộ điều khiển tốc độ động cơ bằng giải thuật di truyền kết hợp PID là tìm ra phương pháp kiểm soát tối ưu, nâng cao công suất và hiệu quả sử dụng động cơ Đề tài này nhằm cung cấp một giải pháp tốt hơn cho việc điều khiển động cơ, đồng thời tối ưu hóa kích thước của bộ điều khiển.
Thiết kế được bộ điều khiển tốc độ động cơ sử dụng giải thuật di truyền kết hợp PID được xây dựng và mô phỏng trong Matlab simulink
CƠ SỞ LÝ THUYẾT 6
Sự phát triển của khoa học công nghệ đã mang lại nhiều phương pháp điều khiển hiện đại, hỗ trợ cho cả lĩnh vực dân dụng và công nghiệp, bao gồm cả quốc phòng Bài viết tập trung vào thiết kế bộ điều khiển tốc độ động cơ sử dụng giải thuật di truyền kết hợp với PID, nhằm giải quyết vấn đề điều khiển tốc độ động cơ bằng một phương pháp mới Nội dung sẽ tìm hiểu cấu tạo của bộ điều khiển, phân loại các loại động cơ điều khiển, và giới thiệu các phương pháp điều khiển khác nhau Đặc biệt, bài viết sẽ phân tích sâu về giải thuật di truyền kết hợp PID và ứng dụng của nó trong điều khiển động cơ.
Trong bài nghiên cứu này, tác giả trình bày khái quát về động cơ điện, phân loại thành hai loại chính: động cơ điện DC và động cơ điện AC Mỗi loại động cơ có những đặc tính, ưu nhược điểm riêng, và được ứng dụng trong các môi trường khác nhau, phù hợp với các tác vụ điều khiển trong đời sống dân dụng cũng như trong công nghiệp.
Cảm ứng Đồng bộ Tự kích Kích từ độc lập
Một pha Ba pha Nối tiếp Hỗn hợp Song song
Sơ đồ 2 1: Sơ đồ phân loại động cơ điện cơ bản
Động cơ DC là loại động cơ điện hoạt động bằng nguồn điện một chiều, cho phép sử dụng trực tiếp từ pin hoặc bình điện, mang lại sự tiện lợi trong quá trình sử dụng Hai loại chính của động cơ DC bao gồm động cơ chổi than (Brushed DC) và động cơ không chổi than (Brushless DC).
Động cơ DC không chổi than (Brushless DC) là loại động cơ sử dụng nam châm vĩnh cửu để tạo ra chuyển động, khác với động cơ DC chổi than, nơi năng lượng được cung cấp bởi nam châm đứng yên Sự khác biệt này giúp động cơ DC không chổi than hoạt động hiệu quả hơn và có tuổi thọ cao hơn so với động cơ chổi than truyền thống.
Thường được gọi là động cơ DC Động cơ xoay bằng cách cho điện truyền qua chổi than tiếp xúc với cổ góp stator
Động cơ DC không chổi than hoạt động bằng cách chuyển đổi dòng điện thông qua bộ phận chuyển mạch và linh kiện bán dẫn, không sử dụng chổi than và cổ góp Trong khi đó, động cơ bước, hay còn gọi là động cơ xung, sử dụng bộ công suất phát xung để điều khiển vị trí chính xác và dễ dàng.
Sơ đồ 2 2: Sơ đồ khối phân loại động cơ điện DC
Sơ đồ 2 3: Sơ đồ nguyên lí động cơ điện một chiều
Mô hình thuật toán động cơ DC Điện áp phần ứng
Thực hiện phép biến đổi Laplace
�� [�� ��� 2 + (�� �� + �� ��)� + (�� �� + �� ��)] (2-5) Mối liên hệ giữa trục rotor và điện áp phần ứng
Vị trí động cơ với điện áp phần ứng
Ra= điện trở phần ứng (ohm)
L a = cảm kháng phần ứng (henry)
Va(t)= điện áp phần ứng(V)
= vị trí góc quay rotor (rad)
Jm = quán tính cánh quạt (kgm2)
B m = hệ số ma sát nhớt (N m S/rad )
K m = momnet xoắn không đổi (Nm/A)
K b = hằng số hồi tiếp (V s/rad)
2 2 3 Mô hình thuật toán động cơ PMSM (Permanent Magnet
Động cơ đồng bộ vĩnh cửu (PMSM) sử dụng nam châm vĩnh cửu để kích thích, do đó không cần cuộn dây kích từ hay nguồn điện một chiều Thay vào đó, động cơ này tạo ra sức điện động cảm ứng hình sin, giúp sinh ra mô-men điện từ.
PMSM (Động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu) nổi bật với nhiều ưu điểm như kích thước nhỏ gọn, hiệu suất cao trong điều khiển chuyển động, và moment xoắn lớn Đặc biệt, thiết bị này có tính linh hoạt cao, phù hợp cho cả ứng dụng dân dụng và công nghiệp, cũng như trong lĩnh vực robot, cho phép hoạt động lâu dài và hiệu quả.
Mô hình toán học của động cơ nam châm vĩnh cửu [6] xuất phát từ khung tham chiếu đồng bộ có trục tọa độ d và q như sau:
Với: V d ,V q là các giá trị điện áp trên 2 trục d và q i d ,i q là giá trị dòng diện trên 2 trục d và q rs là điện trở kháng trên cuộn dây stator
L d , L q tự cảm trên 2 trục d và q
� � là tốc độ quay của nam châm
K e là lực điện động Phương trình momnet của động cơ khi id = 0
Phương trình động tổng thể của PMSM thu được bằng:
Trong đó L: �� là moment của động cơ
� tôc độ quay của rotor
2 3 Thuật toán di truyền: (Genetic Algorithm _ GA)
Thuật toán di truyền (GA) là một phương pháp tối ưu hóa mạnh mẽ, bắt chước quá trình tiến hóa tự nhiên Được giới thiệu lần đầu bởi John Holland vào năm 1970 tại đại học Michigan, GA đã thu hút sự chú ý trong việc cải thiện hiệu suất của các hệ thống tính toán Phương pháp này ngày càng trở nên quan trọng trong nhiều lĩnh vực điều khiển cần tối ưu hóa.
Thuật toán di truyền hoạt động mà không có kiến thức ban đầu về giải pháp tối ưu, hoàn toàn dựa vào phản hồi từ môi trường và các quá trình tiến hóa như sinh sản, trao đổi chéo và đột biến Bằng cách khởi đầu từ nhiều điểm độc lập và thực hiện tìm kiếm song song, thuật toán giúp tránh rơi vào điểm cực tiểu và hướng tới các điểm tối ưu hiệu quả hơn.
Thuật toán di truyền có khả năng xác định các khu vực hiệu suất cao trong các lĩnh vực phức tạp mà không gặp phải những khó khăn về quy mô, điều này khác với các kỹ thuật hoặc phương pháp dựa vào đạo hàm.
Thuật toán di truyền là phương pháp tối ưu hóa dựa trên nguyên tắc chọn lọc tự nhiên, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp Phương pháp này liên tục cải tiến một quần thể các giải pháp, bắt đầu bằng cách chọn ngẫu nhiên các cá thể từ quần thể hiện tại để tạo ra thế hệ tiếp theo Qua nhiều thế hệ, số lượng cá thể sẽ dần dần phát triển thành giải pháp tối ưu Thuật toán di truyền có thể áp dụng cho nhiều vấn đề tối ưu hóa không phù hợp với các thuật toán truyền thống, bao gồm những bài toán với hàm mục tiêu không liên tục, không khả vi, ngẫu nhiên hoặc phi tuyến cao.
Thuật toán di truyền sử dụng ba loại quy tắc chính ở mỗi bước để tạo ra thế hệ tiếp theo từ dân số hiện tại
Quy tắc lựa chọn: lựa chọn các cá thể thế hệ đầu, được gọi là cha mẹ, đóng góp cho dân số ở thế hệ tiếp theo
Quy tắc lai chéo: kết hợp hai cha mẹ để tạo thành con cái cho thế hệ tiếp theo
Quy tắc đột biến: áp dụng các thay đổi ngẫu nhiên cho từng cha mẹ để hình thành con cái
2 3 1 Đặc điểm của thuật toán di truyền
Thuật toán di truyền là kỹ thuật tìm kiếm và tối ưu hóa dựa trên hai nguyên tắc sinh học: chọn lọc tự nhiên và di truyền Nó không chỉ cung cấp một giải pháp mà còn tạo ra một tập hợp các giải pháp tiềm năng, được gọi là dân số, trong đó mỗi giải pháp tiềm năng được mã hóa thành nhiễm sắc thể Các nhiễm sắc thể này đại diện cho tất cả các tham số của giải pháp và được so sánh để tìm ra kết quả tốt nhất Để cải thiện các giải pháp, thuật toán sử dụng các toán tử di truyền như trao đổi chéo và đột biến, nhằm tạo ra nhiễm sắc thể mới từ các gen hiện có Cơ chế lựa chọn cho nhiễm sắc thể bố mẹ dựa vào thể lực, đảm bảo rằng các giải pháp tốt hơn có khả năng truyền lại những đặc tính có lợi cho thế hệ sau.
Thuật toán di truyền bắt đầu với một quần thể ngẫu nhiên từ 20 đến 100 thành viên, được biểu diễn bằng số thực hoặc chuỗi nhị phân, gọi là nhiễm sắc thể Mỗi nhiễm sắc thể, hay cá thể, thực hiện nhiệm vụ đo lường và đánh giá thông qua hàm mục tiêu (Objective Function).
Trong một thuật toán di truyền có ba giai đoạn trao đổi chính, chúng được gọi là sinh sản, trao đổi chéo và đột biến
2 3 2 Sự khác biệt của thuật toán di truyền với truyền thống
Phương pháp thuật toán di truyền cung cấp các giá trị tối ưu trong quy trình xử lý thông qua bốn cách khác biệt so với các phương pháp tìm kiếm và tối ưu hóa truyền thống.
1/ GA hoạt động với mã hóa của bộ tham số, chứ không phải chính các tham số
2/ Tìm kiếm GA từ một tập hợp các điểm, không phải là một điểm duy nhất
3/ GA sử dụng thông tin trả lại (objective function), không phải là công cụ phái sinh hoặc kiến thức phụ trợ khác
4/ Quy tắc chuyển tiếp GA không phải là quy tắc xác định Thuật toán di truyền khác với thuật toán tiêu chuẩn được tóm tắt như sau:
Nghiên cứu cho thấy kích thước quần thể ảnh hưởng đến hiệu suất của thuật toán di truyền trong việc xác định tham số mô hình Các tham số mô hình được tính toán với kích thước quần thể khác nhau, từ 5 đến 200 nhiễm sắc thể Kết quả chỉ ra rằng kích thước quần thể tối ưu là 100 nhiễm sắc thể, cho phép thu được các giá trị tham số mô hình chính xác trong thời gian tính toán hiệu quả.
Thuật toán tiêu chuẩn Thuật toán di truyền
Tạo một điểm duy nhất tại mỗi lần lặp, trình tự các điểm tiếp cận một giải pháp tối ưu
Tạo ra một quần thể các điểm tại mỗi lần lặp, dân số tiếp cận một giải pháp tối ưu
Chọn điểm tiếp theo trong chuỗi bằng một tính toán xác định
THIẾT K Ế BỘ ĐIỀ U KHI Ể N MÔ PH Ỏ NG 35
3 1 Bộ điề u khi ể n vector mô ph ỏng
Phương pháp thiết kế bộ điều khiển vector trên mô hình Matlab Simulink được mô tả dựa trên các thành phần của dòng điện stator động cơ, được biểu thị bằng một vector trong khung tham chiếu quay d-q thẳng hàng với từ thông roto Hệ thống điều khiển vector này được xây dựng dựa trên yêu cầu của các phương trình mô hình động cơ nam châm vĩnh cửu, nhằm trả về các dòng điện và điện áp tức thời để tính toán và điều khiển các biến.
Moment điện của động cơ cảm ứng xoay chiều được mô tả thông qua sự tương tác giữa dòng điện của rotor và sóng từ thông do cảm ứng dòng điện stator tạo ra Dòng điện rotor có thể được thay thế bằng một đại lượng tương đương, được biểu diễn trong tọa độ hệ thống quay, gọi là d và q, theo thông lượng rotor.
Biến đổi Clarke sử dụng dòng điện ba pha ia, ib và ic để tính toán dòng điện trong trục stator Hai dòng điện iα và iβ trong tọa độ cố định được chuyển đổi thành các thành phần dòng isd và isq trong khung dq thông qua biến đổi Park Các dòng điện isd và isq, cùng với góc từ thông tứ c thời, được tính toán theo mô hình từ thông của động cơ, nhằm xác định mô men điện của động cơ cảm ứng xoay chiều.
3 2 Mô ph ỏng phương pháp biến đổ i Clarke
3 2 1 Phương trình phép biến đổi Clarke
Trong đó: a, b, c các thành phần của hệ thống ba pha α, β hệ thống hai trục trong hệ quy chiếu
3 2 2 Cài đặt mô hình clark trên simulink
Sơ đồ 3 1: Sơ đồ thực hiện mô phỏng simulink khối biến đổi clarke
3 3 Mô phỏng phương pháp biến đổi Park
3 3 1 Phương trình phép biến đổi Park
Trong đó có θ=�t, θ là góc giữa 2 trục a và q hoặc góc giữa 2 trục a và d ω là tốc độ quay của khung tham chiếu dq t là thời gian đặt
3 3 2 Cài đặt mô hình Park trên simulink
Sơ đồ 3 2: Sơ đồ mô phỏng simulink khối biến đổi park
3 4 Mô phỏng phương pháp biến đổi Inverse-Park
3 4 1 Phương trình phép biến đổi Inverse-Park
3 4 2 Cài đặt mô hình Inv-Park trên simulink
Sơ đồ 3 3: Sơ đồ mô phỏng simulink khối biến đổi inverse-park
Hình 3 1: Kết quả dạng sóng mô tả tín hiệu của khối Inv-Park
3 5 Mô phỏng phương pháp biến đổi Inverse-Clarke
3 5 1 Phương trình phép biến đổi Inverse-Clarke
3 5 2 Cài đặt mô hình Inv-Clark trên simulink
Sơ đồ 3 4: Sơ đồ mô phỏng simulink khối biến đổi Inverse-Clarke
Hình 3 2: Kết quả dạng sóng mô tả tín hiệu đầu ra của khối Inv-Clarke
3 6 Mô phỏng khối sin-cos từ tín hiệu tạo xung Theta
Sử dụng các hàm sinθ và cosθ được tính toán dựa trên tính hiệu điện sator tạo tín hiệu kích cho hai khối Park và Inv-Park
3 6 1 Phương trình mô phỏng sin(�) = sin(2) cos(�) = cos(2πθ)
3 6 2 Cài đặt mô hình khối sin-cos trên simulink
Hình 3 3: Dạng sóng mô tả tín hiệu góc kích Theta
Hình 3 4: Dạng sóng mô tả tín hiệu khối sin-cos
Kết nối các khối Clarke, Park, Inv-Park, Inv-Clark, sin-cos trên mô hình simulink
B Al Beeta Al-Be Vref
0 Vref3 Inv-Clarke ABC sin/cos Vabc (pu) Scope Si_Co
Sơ đồ 3 5: Sơ đồ mô phỏng simulink thiết lập các khối Clarke, Park, Inv-Clarke, Inv-
3 7 Phương pháp mô phỏng bộ điều chế độ rộng xung
Sử dụng phần mềm Matlab thiết lập các tham số hoặc đối chiếu với các tham số mẫu sẵn có trong simulink
Sơ đồ 3 6: Sơ đồ mô phỏng simulink các khối tạo xung tác động IGBT
Hình 3 5: Tín hiệu xung tác động lên IGBT V1, V2, V3 time(s)
Sơ đồ 3 7: Sơ đồ mô phỏng các khối kết nối IGBT
Hình 3 6: Điện áp đầu ra khi có các xung tác động IGBT
3 8 Bộ điều khiển GA-PID (Genetic Algorithm PID)
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp thuật toán di truyền để xác định các giá trị tối ưu cho các tham số của hệ thống điều khiển PID, bao gồm kp, ki và kd Mục tiêu là thiết kế hệ thống điều khiển tốc độ động cơ, đảm bảo tín hiệu đầu ra của đối tượng điều khiển tuân theo tín hiệu đầu vào Qua đó, hệ thống đạt được phản hồi đầu ra tốt và giảm thiểu các tiêu chí hiệu suất.
V o l - l i n e U V o l - l i n e V V o l - l i n e W suất trong miền thời gian bao gồm tăng thời gian, độ vọt lố của đỉnh, với sơ đồ khối được mô tả như hình dưới:
Kp + Ki/s + Kd*s Đối tượng điều khiển
Sơ đồ khối 3 8 mô tả bộ điều khiển PID được tối ưu hóa thông qua giải thuật di truyền (GA) Hoạt động của bộ điều khiển này được điều chỉnh bằng cách lựa chọn số thế hệ tối đa trong quy trình GA và kích thước cá thể, nhằm tìm ra kích thước tối ưu nhất cho kết quả.
Một bước quan trọng trong việc áp dụng GA là lựa chọn một hàm chức năng (objective function) một cách khách quan, nhằm đánh giá mức độ phù hợp của từng giá trị.
Hàm MSE (Mean of the Squared Error)
Hàm ITAE (Integral of Time multiplied by Absolute Error)
Hàm IAE (Integral of Absolute Magnitude of the Error)
Hàm ISE (Integral of the Squared Error)
Hàm ITSE (Integral of Time multiplied by the Squared Error)
Sơ đồ 3 9: Sơ đồ khối mô tả hoạt động thuật toán GAPID
Mô phỏng thuật toán di truyền GA với PID
Sử dụng mô hình thuật toán PID mô phỏng
Kp + Ki/s + Kd*s Plant Đường hồi tiếp
Sơ đồ 3 10: Sơ đồ khối mô tả bộ điều khiển GA-PID trong Matlab
Tối ưu hóa GA được thực hiện qua công cụ tối ưu trong Matlab, bắt đầu bằng việc xây dựng chương trình Fitness Function Các tham số đầu ra không xác định của hàm được xác định là Kp, Ki, Kd Bước đầu tiên và quan trọng nhất là mã hóa thành nhiễm sắc thể GA phù hợp, tiếp theo là xây dựng quần thể Số lượng nhiễm sắc thể càng nhiều thì cơ hội đạt được kết quả tối ưu càng cao, tuy nhiên, quá trình này sẽ tốn nhiều thời gian.
Lựa chọn, trao đổi chéo và đột biến là ba toán tử chính trong phương pháp di truyền (GA) liên quan đến tối ưu hóa Quá trình này lặp đi lặp lại qua nhiều thế hệ nhằm tìm ra các giá trị tối ưu cho giải pháp Trong thuật toán, các cá thể GA được chọn dựa trên mức tăng tham số của bộ điều khiển PID, và các cá thể này được gọi là dân số Mỗi cá thể sẽ được cập nhật và xử lý các bộ điều khiển cho đến khi tìm ra giá trị tối ưu từ hàm mục tiêu.
Hình 3 7: Công cụ tối ưu thuật toán di truyền GA trong matlab
Hình 3 8: Kết quả mô phỏng bằng thuật toán di truyền GA trong matlab
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
Bảng thông số thuật toán di truyền Population size: 20 (số lượng dân số thiết lập là 20 ) Coding: Binary
Number of generations: 100 (số lượng hế thệ được cài đặt 100 trong thời gian lấy mẫu)
The selection scheme utilized in this process is the roulette wheel method, while the crossover operator is a single-point crossover with a probability of 0.7 Additionally, the mutation probability is set at 0.01 The algorithm will terminate after completing 80 iterations, as specified in the engine parameter table.
Chạy mô phỏng matlab simulink đưa ra kết quả mô phỏng động cơ
Thông số Giá trị Điện trở dây quấn 1 3Ω
Sơ đồ 4 1: Sơ đồ mô phỏng simulink sử dụng thuật toán di truyền điều khiển động cơ
Sp eed co m ma nd
PI D ref out fee db ac k
Vb eta the ta ref out fee db ac k
Ro tor spe ed (rp m)
Sy nc hr on ous Ma chi ne
Ial ph a Iq iq_ id
Ic the ta y u