Thiết kế bộ điều khiển tốc độ động cơ sử dụng giải thuật di truyền kết hợp PID luận văn thạc sĩ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG - - THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN KẾT HỢP PID LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN ĐỒNG NAI, NĂM 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG - - THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN KẾT HỢP PID CHUYÊN NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN Mà SỐ : 8520201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN Giảng viên hướng dẫn: TS ĐỒNG NAI, THÁNG 12 NĂM 2019 LỜI CẢM ƠN Kính gửi quý thầy cô lời cảm ơn trân trọng thời gian dạy trình thực luận văn em nhận quan tâm giúp đỡ quý thầy cô, bạn bè tập thể cán trường Đại học Lạc Hồng Xin trân trọng cảm ơn TS người thầy định hướng cho em đề tài luận văn, thầy hướng dẫn nghiên cứu tận tình giúp đỡ em mặt để hoàn thiện luận văn Xin cảm ơn quý thầy cô Khoa Cơ Điện-Điện Tử, Khoa Sau Đại Học giúp đỡ em suốt trình học thực luận văn Tuy nhiên kiến thức chun mơn cịn hạn chế thân thiếu kinh nghiệm nghiênn cứu nên nội dung báo cáo khơng thể tránh khỏi thiếu sót Xin trân trọng cảm ơn Quý Thầy Cô Hội Đồng chấm luận văn có góp ý thiếu sót luận văn này, giúp luận văn hồn thiện Cuối để có thêm nhiều hiểu biết, kiến thức ngày hôm nay, cho phép em gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Quý Thầy Cô Trường Đại Học Lạc Hồng, thời gian qua truyền đạt cho em kiến thức quý báu Tác giả LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi, số liệu, kết nêu luận văn trung thực, chưa công bố công trình khác, khơng nêu trên, tơi xin hồn tồn chịu trách nhiện đề tài Tác giả luận văn TĨM TẮT LUẬN VĂN Lịch sử phát triển động điện bắt nguồn từ chuyển đổi điện thành động điện phát minh sử dụng nam châm điện cho rotor stator Sự phát triển động điện liên tục phát triển liên tục ngày hôm Giúp cho động điện ln đổi có tính ổn định Sự phát triển động kèm với phương pháp điều khiển xác ổn định hoạt động, ngồi cịn điều khiển động theo ý muốn người vận hành, nâng cao khả khâu xử lí Nhiều phương pháp điều khiển động điện phát triển từ xưa đến tùy theo nhu cầu sử dụng phương pháp điều khiển lại có điểm mạnh điểm yếu riêng Một số phương pháp điều khiển chuyển động động điện điều khiển phương pháp PID, Fuzzy, Neutral, Kalman, FPGA … nhiều phương pháp khác biến đổi để thích nghi vào điều khiển động hoạt động theo mong muốn điều khiển Trong luận văn tác giả trình bày nội dung nghiên cứu “Thiết kế điều khiển tốc độ động sử dụng giải thuật di truyền kết hợp PID” nhằm điều khiển động hoạt động với tiêu chí xác nâng cao khả điều khiển, phương pháp nghiên cứu thực nghiệm mô phỏng, tác giả sử dụng phần mềm Matlab Simulink để xác định tính xác động mô Kết nghiên cứu cho thấy phương pháp điều khiển ban đầu đáp ứng nhu cầu đề Kết sở cho nghiên cứu để xây dựng mơ hình điều khiển xác phương pháp điều khiển, nâng cao khả điều khiển có, xây dựng phương pháp điều khiển tốt MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN TÓM TẮT MỤC LỤC DANH MỤC SƠ ĐỒ DANH MỤC BẢNG DANH MỤC HÌNH CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1 Đặt vấn đề 1 Các nghiên cứu liên quan Mục tiêu nghiên cứu đề tài 4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Nội dung thực Mục tiêu đề tài CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Giới thiệu chung 2 Động điện 2 Phân loại động 2 Động DC 2 Mơ hình thuật toán động PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor) Thuật toán di truyền: (Genetic Algorithm _ GA) 11 Đặc điểm thuật toán di truyền 12 Sự khác biệt thuật toán di truyền với truyền thống 13 3 Quy mô quần thể 13 Lưu đồ giải thuật tóm tắt thuật tốn di truyền 14 Quy mô dân số 16 Di truyền chéo 16 Đột biến 17 Ứng dụng thuật toán di truyền điều khiển kỹ thuật 18 Giải thuật PID (PID: Proportional Integral Differential) 19 Tổng quan điều khiển 19 Khâu tỉ lệ P (độ lợi) 19 Khâu tích phân I 20 4 Khâu vi phân D 21 Điều chế vector không gian 22 Bộ chuyển đổi Clarke 24 Bộ chuyển đổi Park 26 Bộ chuyển đổi Inver-Park 27 Bộ chuyển đổi Inver-Clark 28 Điều chế độ rộng xung (SVPWM) 29 CHƯƠNG 3: THIẾT K Ế BỘ ĐIỀ U KHI Ể N MÔ PH Ỏ NG 35 Bộ điề u ể n vector mô ph ỏ ng 35 Mô ph ỏng phương pháp biến đổi Clarke 35 Phương trình phép biến đổ i Clarke 35 2 Cài đặt mơ hình clark simulink 36 3 Mô phương pháp biến đổi Park 36 3 Phương trình phép biến đổi Park 36 3 Cài đặt mơ hình Park simulink 36 Mô phương pháp biến đổi Inverse-Park 37 Phương trình phép biến đổi Inverse-Park 37 Cài đặt mơ hình Inv-Park simulink 37 Mô phương pháp biến đổi Inverse-Clarke 38 Phương trình phép biến dơi Inverse-Clarke 38 Cài đăt mơ hình Inv-Clark simulink 38 Mô khối sin-cos từ tín hiệu tạo xung Theta 39 Phương trình mơ 39 Cài đặt mơ hình khối sin-cos simulink 39 Phương pháp mô điều chế độ rộng xung 41 Bộ điều khiển GA-PID (Genetic Algorithm PID) 42 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 48 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 56 TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MỤC SƠ ĐỒ Sơ đồ 1: Sơ đồ phân loại động điện Sơ đồ 2: Sơ đồ khối phân loại động điện DC Sơ đồ 3: Sơ đồ nguyên lí động điện chiều Sơ đồ 4: Sơ đồ khối thuật toán di truyền 15 Sơ đồ 5: Sơ đồ khối mô tả điều khiển PID 19 Sơ đồ 6: Sơ đồ khối mô biến đổi vector 23 Sơ đồ 7: Sơ đồ khối mô vector simulink 23 Sơ đồ 8: Sơ đồ biến tần ba pha 29 Sơ đồ 1: Sơ đồ thực mô simulink khối biến đổi clarke 36 Sơ đồ 2: Sơ đồ mô simulink khối biến đổi park 36 Sơ đồ 3: Sơ đồ mô simulink khối biến đổi inverse-park 37 Sơ đồ 4: Sơ đồ mô simulink khối biến đổi Inverse-Clarke 38 Sơ đồ 5: Sơ đồ mô simulink thiết lập khối Clarke, Park, Inv-Clarke, InvPark 40 Sơ đồ 6: Sơ đồ mô simulink khối tạo xung tác động IGBT 41 Sơ đồ 7: Sơ đồ mô khối kết nối IGBT 42 Sơ đồ 8: Sơ đồ khối miêu tả điều khiển PID sử dụng giải thuật di truyền GA 43 Sơ đồ 9: Sơ đồ khối mô tả hoạt động thuật toán GAPID 45 Sơ đồ 10: Sơ đồ khối mô tả điều khiển GA-PID Matlab 46 Sơ đồ 1: Sơ đồ mô simulink sử dụng thuật toán di truyền điều khiển động 49 DANH MỤC BẢNG Bảng 1: Bảng trạng thái khóa bán dẫn điện áp đầu ra………………………… 31 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1: Mơ tả phương pháp chuyển đổi clarke 24 Hình 2: Vector khơng gian khung tham chiếu chuyển đổi Clarke 25 Hình 3: Vector khơng gian chuyển đổi Park 26 Hình 4: Vector không gian chuyển đổi Inver- Park 27 Hình 5: Mơ tả phương pháp chuyển đổi Inv-clarke 28 Hình 6: Vector khơng gian biến đổi Inver-Clark 29 Hình 7: Biểu diễn Vector Vs 31 Hình 8: Đồ thị vector Vs 31 Hình 9: Dạng sóng chuyển đổi VSI điển hình đồ thị vector 33 Hình 1: Kết dạng sóng mơ tả tín hiệu khối Inv-Park 37 Hình 2: Kết dạng sóng mơ tả tín hiệu đầu khối Inv-Clarke 38 Hình 3: Dạng sóng mơ tả tín hiệu góc kích Theta 39 Hình 4: Dạng sóng mơ tả tín hiệu khối sin-cos 40 Hình 5: Tín hiệu xung tác động lên IGBT V1, V2, V3 41 Hình 6: Điện áp đầu có xung tác động IGBT 42 Hình 7: Cơng cụ tối ưu thuật tốn di truyền GA Matlab 47 Hình 8: Kết mơ thuật tốn di truyền GA Matlab 47 Hình 1: Dịng điện ia, ib, ic động với giá trị đặt 500-800-1000 rpm tương ứng với khoảng thời gian t: (0-0 2), (0 2-0 4), (0 4-0 6) s 50 Hình 2: Dòng điện id,iq khối biến đổi park với giá trị đặt 500-800-1000 rpm tương ứng với khoảng thời gian t: (0-0 2), (0 2-0 4), (0 4-0 6) s 50 Hình 3: Dịng điện ia,ib khối biến đổi Clark với giá trị đặt 500-800-1000 rpm tương ứng với khoảng thời gian t: (0-0 2), (0 2-0 4), (0 4-0 6) s 51 Hình 4: Moment động với giá trị đặt 500-800-1000 rpm tương ứng với khoảng thời gian t: (0-0 2), (0 2-0 4), (0 4-0 6) s 51 44  Hàm ISE (Integral of the Squared Error)  ��� = ∫ �(�)2��  Hàm ITSE (Integral of Time multiplied by the Squared Error)  ���� = ∫ �(�(�))2�� 45 Sơ đồ 9: Sơ đồ khối mơ tả hoạt động thuật tốn GAPID 46 Mơ thuật tốn di truyền GA với PID Sử dụng mơ hình thuật tốn PID mơ ���� = �� + �� � (3-6) + �� ∗ � GA (Hàm ITAE) Kp + Ki/s + Kd*s Plant Đường hồi tiếp Sơ đồ 10: Sơ đồ khối mô tả điều khiển GA-PID Matlab Tối ưu hóa GA mơ cách sử dụng công cụ tối ưu Matlab (hình 18-3 19), tạo chương trình Fitness Function trước đưa vào công cụ tối ưu, tham số đầu không xác định hàm xác định Kp, Ki, Kd Bước đâu tiên quan trọng mã hóa thành nhiễm sắc thể GA phủ hợp sau xây dựng quần thể Số lượng nhiễm sắc thể nhiều, hội để có kết tối ưu tốt Tuy nhiên, nhiều thời gian thực Lựa chọn, trao đổi chéo đột biến ba tốn tử phương pháp GA có liên quan đến q trình tối ưu hóa, trình lặp lặp lại nhiều lần nhiều hệ tìm giá trị đại diện cho cho giải pháp tối ưu Trong thuật toán các thể GA mà mức tăng tham số điều khiển PID chọn theo cách định, cá thể gọi dân số Mỗi cá thể cập nhật xử lý điều khiển, tìm thấy giá trị tối ưu từ hàm 47 Hình 7: Cơng cụ tối ưu thuật tốn di truyền GA matlab Step Response Amplitude 08 06 04 02 0 005 01 015 02 025 03 Time (seconds) Hình 8: Kết mơ thuật tốn di truyền GA matlab 035 48 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Bảng thơng số thuật tốn di truyền Population size: 20 (số lượng dân số thiết lập 20 ) Coding: Binary Number of generations: 100 (số lượng hế thệ cài đặt 100 thời gian lấy mẫu) Selection scheme: Roulette wheel Crossover operator: Single point Crossover probability: (xác xuất chéo) Mutation probability: 01 (xác xuất đột biến) Termination criterion: 80 iterations (số lần lặp) Bảng thông số động Thông số Giá trị Điện trở dây quấn 3Ω Cảm kháng [Ld(H), Lq(H)] [6 3e-3; 3e-3] Số cặp cực Hệ số ma sát 0013 Qn tính 000108J Chạy mơ matlab simulink đưa kết mô động 49 co m Sp ma eed nd the ta IdCo nst iq_ id Fu M y1 y nct AT ion LA B vbvaib ia Sơ đồ mô phỏ ng sim ulin k sử điề dụn u g phư ển ơng độnphá g p thu ật toá n di tru yền y u G ref API D out Fu M nct AT ion LA B fee ref PI db _q ac k out fee ref db PI ac _d k out Id the ta Iq Ibe ta Ial ph a Ibe ta < is_ b (A) > Inv _p the ar ta Vb eta k Pa rk Inv _cl ac k Cl ac k Ia Ib Ic Ial ph a < is_ a (A) > Vq Val ph a Val ph a Vx Vb eta Vz Vz SV PW M Vd Vy Vx Vy P W M6 P W M5 P W M4 P W M3 P W M2 P W M1 Inv In6 ert er In5 In4 In3 In2 In1 C B A Co T 001 nst m- Sy nc Pe hr rm C B A on an ousent MaMa chi gn m ne et Tm 30/ pi Ro (rp tor m) spe ed Sơ đồ 1: Sơ đồ mô simulink sử dụng thuật toán di truyền điều khiển động 50 Thực mơ với mơ hình Matlab với giá trị đặt (500-800-1000rpm) tương đương với thời gian chạy mô (t: 0:0 2:0 4:0 6s) 300 ia 60 ia ib ic 40 stator current (A) 200 ib ic 20 100 -20 -40 -60 0 -100 -200 01 02 03 time(s) 04 05 06 current id,q (A) Hình 1: Dòng điện ia, ib, ic động với giá trị đặt 500-800-1000 rpm tương ứng với khoảng thời gian t: (0-0 2), (0 2-0 4), (0 4-0 6)s 300 current iq current id 250 200 150 100 50 -50 01 02 03 time(s) 04 05 Hình 2: Dịng điện id,iq khối biến đổi park với giá trị đặt 500-800-1000 rpm tương ứng với khoảng thời gian t: (0-0 2), (0 2-0 4), (0 4-0 6)s 06 51 ib current ia,b (A) ia -1 -2 01 02 03 time(s) 04 05 06 torque (N m) Hình 3: Dịng điện ia,ib khối biến đổi Clark với giá trị đặt 500-800-1000 rpm tương ứng với khoảng thời gian t: (0-0 2), (0 2-0 4), (0 4-0 6)s 300 250 200 150 100 50 01 02 03 time(s) 04 05 Hình 4: Moment động với giá trị đặt 500-800-1000 rpm tương ứng với khoảng thời gian t: (0-0 2), (0 2-0 4), (0 4-0 6)s 06 52 Giá trị đáp ứng Giá trị đặt Flux angle 01 02 03 time(s) 04 05 06 Hình 5: Giá trị góc từ thông rotor với giá trị đặt 500-800-1000 rpm tương ứng với khoảng thời gian t: (0-0 2), (0 2-0 4), (0 4-0 6)s speed rotor (rpm) speed rotor (rpm) 600 500 400 300 200 520 510 500 490 480 470 460 15 time(s) 100 0 05 01 time(s) 15 Hình 6: Tốc độ rotor cài đặt với giá trị đặt 500rpm tương ứng với khoảng thời gian t: (0-0 2)s 02 53 Nhận xét Trong khoảng thời gian chạy mô tốc độ động cho thấy giá trị mô đạt giá trị cài đặt, nhiên lần thay đổi giá trị đặt theo thời gian gây nhiễu (rpm) Trong khoảng thời gian từ (0-0 2s), đường giá trị đặt 500(rpm) cho thấy giá trị (rpm) mô bám sát đường đặt tuyến khoảng thời gian từ (0-0 15s) với giá trị 850 rotor 800 750 810 800 790 780 770 760 750 740 700 650 600 550 500 02 25 speed speed rotor 498(rpm) trùng với giá trị đặt 500rpm từ khoảng thời gian (0 15-0 2s) 03 time(s) 03 time(s) 35 Hình 7: Tốc độ rotor cài đặt với giá trị đặt 800rpm tương ứng với khoảng thời gian t: (0 2-0 4)s Nhận xét Khi thay đổi giá trị đặt từ 500-800(rpm) khoảng thời gian từ (0 2-0 4s), cho thấy giá trị mô đạt 801-802(rpm) khoảng thời gian (0 2-0 31s), giảm xuống 800(rpm) khoảng thời gian (0 31-0 4s) 04 54 1050 speed rotor (rpm) 1000 1010 950 1000 990 900 980 970 850 960 800 04 45 05 time(s) 55 Hình 8: Tốc độ rotor cài đặt với giá trị đặt 1000rpm tương ứng với khoảng thời gian t: (0 4-0 6)s Nhận xét Giá trị đặt thay đổi từ 800-1000(rpm) khoảng thời gian (từ 40 6s) có điều chỉnh tốc độ từ khoảng thời gian (0 4-0 5s) 1012(rpm) giảm dần xuống giá trị cài đặt 1000(rpm) khoảng thời gian (0 5-0 6s) 06 55 1100 1000 Giá trị đáp ứng Giá trị đặt speed (rpm) 800 600 400 200 01 02 03 time(s) 04 05 Hình 9: Tốc độ rotor cài đặt với giá trị đặt 500-800-1000 rpm tương ứng với khoảng thời gian t: (0-0 2), (0 2-0 4), (0 4-0 6)s Nhận xét Thời gian từ 0,4 đến 0,6 cho gắn giá trị đầu vào giảm biểu thị cho chế độ hãm động giảm từ 800rpm xuống 700rpm cho giá trị cài đặt giảm từ 800rpm xuống 700rpm ta thấy khoảng thời gian 0,4s đến 0,41s giá trị giảm dần từ 800rpm giảm dần xuống 697rpm, khoảng thời giam từ 0,41s đến 515s giá trị đạt 697rpm, từ 515s đến 0,6s giá trị đạt giá trị cài đặt 700rpm 06 56 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN Thuật toán di truyền (GA) thuật tốn tìm kiếm tiếng mạnh mẽ dựa chế chọn lọc tự nhiên, phương pháp GA tìm thấy cách tối ưu, hiệu cách kiểm tra phạm vi rộng không gian giải pháp hệ, phương pháp đánh giá nhiều điểm không gian tham số, xem xét nhiều điểm khơng gian, phương pháp GA có khả hội tụ đến mức tối ưu Việc tổng hợp điều khiển GA đòi hỏi kiến thức lý thuyết điều khiển để thiết lập kiến trúc điều khiển thích hợp Tuy nhiên, tính tốn GA khơng điều chỉnh tham số mà cịn có số quyền tự sử dụng yếu tố cụ thể kiến trúc chúng cần thiết Thực tế cho thấy khả sử dụng cấu trúc phức tạp hơn, mà không giới hạn điều khiển PID cho phép GA định hình cấu trúc phụ tối ưu giúp giải vấn đề điều khiển tốt Do chất GA, đảm bảo kết tối ưu, chắn chúng gần tối ưu Một thuật toán di truyền (GA) dạng đơn giản sử dụng ba chức sinh sản, trao đổi chéo đột biến sử dụng để tìm tập hợp tham số PID mong muốn cho độ ổn định đầu cách tốt Hiệu suất điều khiển động với điều khiển PID điều chỉnh thuật toán di truyền (GA) nghiên cứu mô Phương pháp GA áp dụng vào hệ thống để định tối ưu hóa đồng điều khiển PID đạt được, tạo ổn định, khả loại bỏ nhiễu đạt mức suy giảm quy định, mô minh họa thiết kế cho hiệu xuất dự kiến Trong hệ, tái tạo, trao đổi chéo đột biến thực để tạo tham số PID sở tốn tử di truyền thơng số PID tốt hình thành đưa giá trị điều khiển động cơ, giá trị mô cho thấy đường áp ứng tốt, kết mơ mơ hình bám sát giá trị đặt ban đầu TÀI LIỆU THAM KHẢO Y Mitsukura, T Yamamoto, and M Kaneda (1997), "A Genetic Tuning Algorithm of PID Parameters", IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics Computational Cybernetics and Simulation, Orlando, FL, USA, p 923-928 vol M Salami and G Cain (1995), "An Adaptive PID Controller Based on Genetic Algorithm Processor", First International Conference on Genetic Algorithms in Engineering Systems: Innovations and Applications, Sheffield, UK, p 88-93 D Pradeepkannan and S Sathiyamoorthy (2014), "Control Of A Non-Linear Coupled Spherical Tank Process Using GA Tuned PID Controller", IEEE International Conference on Advanced Communications, Control and Computing Technologies, Ramanathapuram, p 130-135 F Khater, et al (2009), "PI Controller Based on Genetic Algorithm for PMSM Drive System", IEEE International Symposium on Industrial Electronics, Seoul, p 250-255 S Sakunthala, R Kiranmayi, and P N Mandadi (2017), "A Study On Industrial Motor Drives: Comparison And Applications Of PMSM And BLDC Motor Drives", International Conference on Energy, Communication, Data Analytics and Soft Computing (ICECDS), Chennai, p 537-540 Hsin-Hung Chou, et al (2013), "Optimized FPGA Design, Verification and Implementation of a Neuro-Fuzzy Controller for PMSM Drives", Mathematics and Computers in Simulation, p 28-44 Saifudin Bin Mohamed Ibrahim (2005), "The PID Controller Design Using Genetic Algorthm", University of Southern Queensland Faculty of Engineering and Surveying, (Courses ENG4111 and ENG4112 Research Project), p 18 Rong-Maw Jan, Chung-Shi Tseng, and Ren-Jun Liu (2008), "Robust PID control design for permanent magnet synchronous motor: A genetic approach", ScienceDirect, (Electric Power Systems Research 78 ), p 1161–1168 The MathWorks (2004), "Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox", COPYRIGHT 2004 by The MathWorks, Inc, p 10 Goldberg, D E (1989), "Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning", Publisher Addison-Wesley Longman Publishing Co , Inc Boston, MA, USA, p 372 11 O Roeva, S Fidanova, and M Paprzycki (2013), "Influence of The Population Size on The Genetic Algorithm Performance in Case of Cultivation Process Modelling", Federated Conference on Computer Science and Information Systems, Krako, p 371-376 12 Bennett and Stuart (1993), "A History Of Control Egineering 1930-1955" Peter Peregrinus Ltd , on behalf of the Institution of Electrical Engineers, London, United Kingdom, p 48 13 Petr Stekl (2007), "3-Phase AC Induction Vector Control Drive with Single Shunt Current Sensing", Freescale Czech Systems Laboratories Roznov pod Radhostem, Czech Republic, p 75 14 Aishwarya Apte, et al (2014), "Simulation of a Permanent Magnet Synchronous Motor Using Matlab-Simulink", Annual IEEE India Conference (INDICON), p 1-5 15 S Manivannan, et al (2014), "Performance Analysis of Three Phase Voltage Source Inverter Fed Induction Motor Drive with Possible Switching Sequence Execution in SVPWM", International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering, p 3(6) 16 Rakesh Parekh and Microchip Technology Inc (2005), "VF Control of 3-Phase Induction Motor Using Space Vector Modulation", Microchip Technology Incorporated, Printed in the U S A, All Rights Reserved, p 735-742 17 Abderrahim Zemmit, Sabir Messalti, and Abdelghani Harrag (2018), "A new improved DTC of doubly fed induction machine using GA-based PI controller ", Ain Shams Engineering Journal 9, p 1877–1885 18 Santosh Kumar Suman and Vinod Kumar Giri (2016), "Genetic Algorithms Techniques Based Optimal PID Tuning For Speed Control of DC Motor", American Journal of Engineering and Technology Management, p 59-64 ... tốc độ động sử dụng giải thuật di truyền kết hợp PID nghiên cứu, đưa kết nghiên cứu thiết kế điều khiển Mục tiêu đề tài Mục đích đề tài thiết kế điều khiển tốc độ động sử dụng giải thuật di truyền. .. bày nội dung nghiên cứu ? ?Thiết kế điều khiển tốc độ động sử dụng giải thuật di truyền kết hợp PID? ?? nhằm điều khiển động hoạt động với tiêu chí xác nâng cao khả điều khiển, phương pháp nghiên... phương pháp điều khiền đại, trợ giúp dân dụng cơng nghiệp, dân sự, quốc phịng, với đề tài thiết kế điều khiển tốc động độ sử dụng giải thuật di truyền kết hợp PID, giải vấn đề điều khiển tốc độ đông