(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha

94 2 0
(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha(Luận văn thạc sĩ) Điều khiển trượt dùng mạng Noron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha

Lời cam đoan Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 03 năm 2013 (Ký tên ghi rõ họ tên) Lâm Minh Dũng i Lời cảm ơn Sau thời gian học tập nghiên cứu trường, học viên hoàn thành đề tài tốt nghiệp cao học Để có thành này, học viên nhận nhiều hỗ trợ giúp đỡ tận tình từ thầy cơ, gia đình, quan bạn bè Học viên xin trân trọng bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc, chân thành đến Thầy PGS TS Dương Hoài Nghĩa, người tận tình trực tiếp hướng dẫn học viên thực hoàn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn đến tất q Thầy Cơ trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh trang bị cho học viên lượng kiến thức bổ ích, đặc biệt xin chân thành cảm ơn q Thầy Cơ Khoa Điện – Điện Tử tạo điều kiện thuận lợi hỗ trợ cho học viên nhiều trình học tập thời gian làm luận văn Học viên xin gởi lời cảm ơn chân thành đến đồng nghiệp, gia đình, bạn bè giúp đỡ cho học viên nhiều, tạo cho học viên niềm tin nỗ lực cố gắng để hoàn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn ! ii Mục Lục Trang Trang tựa Quyết định giao đề tài Lý lịch khoa học Lời cam đoan i Lời cảm ơn ii Mục Lục iii Tóm tắt luận văn vi Danh sách hình vi Danh sách bảng xii Chương Tổng quan Error! Bookmark not defined 1.1 Tổng quan chung lĩnh vực nghiên cứu .1 1.2 Các kết nghiên cứu nước nghiên cứu Error! Bookmark not defined 1.3 Mục tiêu, khách thể đối tượng nghiên cứu Error! Bookmark not defined 1.4 Nhiệm vụ đề tài phạm vi nghiên cứu Error! Bookmark not defined 1.5 Phương pháp nghiên cứu Error! Bookmark not defined Chương Mơ hình động khơng đồng hệ tọa độ stator Error! Bookmark not defined 2.1 Hệ phương trình động khơng đồng Error! Bookmark not defined 2.1.1 Các phương trình tốn học Error! Bookmark not defined iii 2.1.2 Mơ hình trạng thái động hệ tọa độ statorError! Bookmark not defined 2.2 Xây dựng mơ hình động hệ tọa độ stator Matlab Error! Bookmark not defined 2.3 Phép chuyển đổi hệ tọa độ abc     abc Error! Bookmark not defined Chương Điều khiển động không đồng dùng phương pháp trượt .15 3.1 Nguyên lý điều khiển trượt 15 3.2 Ứng dụng điều khiển trượt điều khiển động không đồng 16 3.2.1 Định nghĩa mặt trượt 16 3.2.2 Xác định luật điều khiển 17 3.2.3 Lý thuyết chứng minh Error! Bookmark not defined 3.3 Xây dựng mơ hình Matlab Simulink 22 3.4 Bộ nghịch lưu 22 3.4.1 Bộ nghịch lưu điều chế độ rộng xung hình sin (SPWM)Error! Bookmark not defined 3.4.2 Sơ đồ mô nghịch lưu với phần mềm Matlab .24 3.5 Kết mô 26 3.5.1 Số liệu mô .26 3.5.2 Đáp ứng danh định 27 3.5.3 Khảo sát tính bền vững Rs, Rr tăng 10% 29 3.5.4 Khảo sát tính bền vững Rs, Rr giảm 10% 32 3.5.5 Khảo sát tính bền vững Ls, Lr, Lm tăng 10% 34 3.5.6 Khảo sát tính bền vững Ls, Lr, Lm giảm 10% .37 iv 3.5.7 Khảo sát tính bền vững J tăng 10% 39 3.5.8 Khảo sát tính bền vững J giảm 10% 41 Chương Ước lượng từ thông dùng mạng hồi qui .44 4.1 Tổng quan mạng nơron .44 4.1.1 Mơ hình Nơron nhân tạo 44 4.1.2 Mạng Nơron nhân tạo .45 4.1.3 Mạng Nơron Narxnet .46 4.1.4 Lựa chọn số nút ẩn lớp ẩn 48 4.1.5 Ưu điểm mạng Nơron 49 4.2 Ước lượng từ thông động không đồng dùng mạng nơron 49 4.2.1 Giới thiệu 49 4.2.2 Dữ liệu huấn luyện 49 4.2.3 Huấn luyện mơ hình từ thơng 52 4.2.4 Kết nhận dạng .54 4.3 Mô 55 4.3.1 Số liệu mô .55 4.3.2 Sơ đồ mô Simulink 56 4.4 Kết mô 56 4.4.1 Đáp ứng danh định 56 4.4.2 Khảo sát tính bền vững Rs, Rr tăng 10% 59 4.4.3 Khảo sát tính bền vững Ls, Lr, Lm tăng 10% 61 4.4.4 Khảo sát tính bền vững J tăng 10% .64 4.4.5 Khảo sát tính bền vững Rs, Rr giảm 10% 66 v 4.4.6 Khảo sát tính bền vững Ls,Lr,Lm giảm 10% .68 4.4.7 Khảo sát tính bền vững moment quán tính giảm 10% .71 4.5 Kết luận 73 Chương Kết luận hướng phát triển đề tài 74 5.1 Các kết đạt đề tài 74 5.2 Hướng phát triển đề tài 74 Tài liệu tham khảo 76 Tóm tắt luận văn Với ưu điểm tính ổn định bền vững, điều khiển trượt áp dụng cho đối tượng phi tuyến hệ thống chịu tác động nhiễu, biến đổi thông số đối tượng Tuy nhiên, việc thiết kế điều khiển trượt đòi hỏi phải biết xác mơ hình đối tượng – điều lúc đạt thực tế Là hệ phi tuyến mạnh, động không đồng ba pha khó kiểm sốt cần bố trí cảm biến hồi tiếp, đặt biệt cảm biến từ thơng với chi phí cao, khó lắp đặt Nhằm khắc phục vấn đề trên, báo đề xuất giải pháp sử dụng mạng nơron nhân tạo để ước lượng từ thơng thay dùng cảm biến vật lý hệ điều khiển trượt động không đồng ba pha Kết mô cho thấy thời gian xác lập đáp ứng từ thông khoảng 0.03 giây, tốc độ động khoảng 0.4 giây, đáp ứng không vọt lố, bền vững tác động nhiễu biến thiên 10% giá trị tham số động Abstract With its benefits on stability and robustness, the sliding mode controller (SMC) is applied to control nonlinear objects even under effecting of disturbances and vi changing of object’s parameters However, designing the SMC requires a mathematic model of the object which may not always obtain, in practically As a strong nonlinear object, three-phase induction motor is difficult to control and need feedback sensors, especially for magnetic feedback sensor that is high cost and not easy to install In order to overcome this problem, the article proposes using an artificial neural network to estimate the magnetic instead of using physical sensor, applying in sliding mode control for a three-phase induction motor Simulation results indicate that the settling time of magnetic response is about 0.03s, and of motor speed is about 0.4s without overshoots under effecting of disturbances and changing 10% of parameter values of the induction motor Danh sách hình Hình 2.1 Chuyển hệ toạ độ cho không gian V .8 Hình 2.2 Mơ hình động không đồng hệ tọa độ  .13 Hình 2.3 Khối chuyển đổi Usa, Usb, Usc Uα, Uβ Error! Bookmark not defined Hình 2.4 Khối chuyển đổi Iα, Iβ Isa, Isb, Isc Error! Bookmark not defined Hình 3.1 Sơ đồ khối điều khiển trượt………………………………… Erro r! Bookmark not defined Hình 3.2 Sơ đồ nguyên lý mạch nghịch lưu áp pha hai bậcError! Bookmark not defined Hình 3.3 Phương pháp tạo tín hiệu kích dạng sóng điện áp ngõ ua0 Error! Bookmark not defined vii Hình 3.4 Dạng tín hiệu đưa đến động từ nghịch lưuError! Bookmark not defined Hình 3.5 Sơ đồ chi tiết nghịch lưu xây dựng Matlab-Simulink Error! Bookmark not defined Hình 3.6 Sơ đồ mơ hệ thống điều khiển trượtError! Bookmark not defined Hình 3.7 Khối tính tốn mặt trượt S1, S2 25 Hình 3.8 Khối tính tốn biến trung gian b1, b2 25 Hình 3.9 Sơ đồ liên kết khối khối tính tốn biến điều khiển 26 Hình 3.10 Dịng điện Ia, Ib Ic động đáp ứng danh định 27 Hình 3.11 Mặt trượt S1 S2 đáp ứng danh định 27 Hình 3.12 Từ thông ,  động đáp ứng danh định 27 Hình 3.13 Từ thơng r động đáp ứng danh định 28 Hình 3.14 Tốc độ  động đáp ứng danh định .28 Hình 3.15 Moment điện từ Te moment tải TL đáp ứng danh định 28 Hình 3.16 Điện áp Ua, Ub, Uc từ điều khiển trượt đáp ứng danh định 29 Hình 3.17 Dịng điện Ia, Ib Ic động Rs Rr tăng 10% Error! Bookmark not defined Hình 3.18 Mặt trượt S1 S2 Rs Rr tăng 10%Error! Bookmark not defined Hình 3.19 Từ thơng ,  động Rs Rr tăng 10% Error! Bookmark not defined Hình 3.20 Từ thông r động Rs Rr tăng 10%Error! Bookmark not defined viii Hình 3.21 Tốc độ  động Rs Rr tăng 10%Error! Bookmark not defined Hình 3.22 Moment điện từ Te moment tải TL Rs Rr tăng 10% Error! Bookmark not defined Hình 3.23 Điện áp Ua, Ub, Uc từ điều khiển trượt Rs Rr tăng 10% Error! Bookmark not defined Hình 3.24 Dịng điện Ia, Ib Ic động Rs, Rr giảm 10% Error! Bookmark not defined Hình 3.25 Mặt trượt S1 S2 Rs, Rr giảm 10% 33 Hình 3.26 Từ thơng ,  động Rs, Rr giảm 10% 33 Hình 3.27 Từ thơng r động Rs, Rr giảm 10% .33 Hình 3.28 Tốc độ  động Rs, Rr giảm 10% 33 Hình 3.29 Moment điện từ Te moment tải TL Rs, Rr giảm 10% 34 Hình 3.30 Điện áp Ua, Ub, Uc từ điều khiển trượt Rs, Rr giảm 10% 34 Hình 3.31 Dòng điện Ia, Ib Ic động Ls, Lr Lm tăng 10% 35 Hình 3.32 Mặt trượt S1 S2 Ls, Lr Lm tăng 10% 35 Hình 3.33 Từ thông ,  động Ls, Lr Lm tăng 10% 35 Hình 3.34 Từ thơng r động Ls, Lr Lm tăng 10% 35 Hình 3.35 Moment điện từ Te moment tải TL Ls, Lr Lm tăng 10% 36 Hình 3.36 Mặt trượt S1 S2 Ls, Lr Lm giảm 10% 36 Hình 3.37 Điện áp Ua, Ub, Uc từ điều khiển trượt Ls, Lr Lm tăng 10 36 Hình 3.38 Dịng điện Ia, Ib Ic động Ls, Lr Lm giảm 10% 37 Hình 3.39 Mặt trượt S1 S2 Ls, Lr Lm giảm 10% 37 Hình 3.40 Từ thơng ,  động Ls, Lr Lm giảm 10% 37 ix Hình 3.41 Từ thơng r động Ls, Lr Lm giảm 10% 38 Hình 3.42 Tốc độ  động Ls, Lr Lm giảm 10% 38 Hình 3.43 Moment điện từ Te moment tải TL Ls, Lr Lm giảm 10% 38 Hình 3.44 Điện áp từ điều khiển trượt Ls, Lr Lm giảm 10% 38 Hình 3.45 Dịng điện Ia, Ib Ic động J tăng 10% 39 Hình 3.46 Mặt trượt S1 S2 khi J tăng 10% 39 Hình 3.47 Từ thơng ,  động J tăng 10%Error! Bookmark not defined Hình 3.48 Từ thơng r động J tăng 10% Error! Bookmark not defined Hình 3.49 Tốc độ  động J tăng 10% Error! Bookmark not defined Hình 3.50 Moment động J tăng 10% Error! Bookmark not defined Hình 3.51 Điện áp Ua, Ub, Uc từ điều khiển trượt J tăng 10% Error! Bookmark not defined Hình 3.52 Dịng điện Ia, Ib Ic động J giảm 10%Error! Bookmark not defined Hình 3.53 Mặt trượt S1 S2 J giảm 10% Error! Bookmark not defined Hình 3.54 Từ thơng ,  động J giảm 10%Error! Bookmark not defined Hình 3.55 Từ thơng r động J giảm 10%Error! Bookmark not defined Hình 3.56 Tốc độ W động J giảm 10% Error! Bookmark not defined Hình 3.57 Moment điện từ Te moment tải TL J giảm 10% 43 Hình 3.58 Điện áp Ua, Ub, Uc từ điều khiển trượt J giảm 10% 43 Hình 4.1 Cấu tạo nơron nhân tạo .44 x 4.4 Khảo sát tính bền vững J tăng 10% Hình 4.35: Dịng điện Ia, Ib Ic động J tăng 10% Hình 4.36: Mặt trƣợt S1 S2 J tăng 10% Hình 4.37: Từ thơng ƣớc lƣợng động J tăng 10% - 66 - Hình 4.38: Từ thông r động J tăng 10% Hình 4.39: Tốc độ  động J tăng 10% Hình 4.40: Moment điện từ Te moment tải TL động J tăng 10% - 67 - Hình 4.41: Điện áp Ua, Ub, Uc từ điều khiển trƣợt J tăng 10% 4.4 Khảo sát Tính bền vững Rs, Rr giảm 10% Hình 4.42: Dịng điện Ia, Ib Ic động Rs, Rr giảm 10% Hình 4.43: Mặt trƣợt S1 S2 Rs, Rr giảm 10% - 68 - Hình 4.44: Từ thơng ,  động Rs, Rr giảm 10% Hình 4.45: Từ thơng r động Rs, Rr giảm 10% Hình 4.46: Tốc độ  động Rs, Rr giảm 10% - 69 - Hình 4.47: Moment điện từ Te momen7t tải TL động Rs, Rr giảm 10% Hình 4.48: Điện áp Ua, Ub, Uc từ điều khiển trƣợt Rs, Rr giảm 10% 4.4.6 Khi Ls,Lr,Lm giảm 10% Hình 4.49: Dịng điện Ia, Ib Ic động Ls, Lr, Lm giảm 10% - 70 - Hình 4.50: Mặt trƣợt S1 S2 Ls, Lr, Lm giảm 10% Hình 4.51: Từ thông ,  động Ls, Lr, Lm giảm 10% Hình 4.52: Từ thơng r động Ls, Lr, Lm giảm 10% - 71 - Hình 4.53: Tốc độ  động Ls, Lr, Lm giảm 10% Hình 4.54: Moment điện từ Te moment tải TL động Ls, Lr, Lm giảm 10% Hình 4.55: Điện áp Ua, Ub, Uc từ điều khiển trƣợt Ls, Lr, Lm giảm 10% - 72 - 4.4.7 Khi moment quán tính giảm 10% Hình 4.56: Dịng điện Ia, Ib Ic động J giảm 10% Hình 4.57: Mặt trƣợt S1 S2 J giảm 10% Hình 4.58: Từ thông ,  động J giảm 10% - 73 - Hình 4.59: Từ thơng r động J giảm 10% Hình 4.60: Tốc độ  động J giảm 10% Hình 4.61: Moment điện từ Te moment tải TL động J giảm 10% - 74 - Hình 4.62: Điện áp Ua, Ub, Uc từ điều khiển trƣợt J giảm 10% Nhận xét -Hệ thống điều khiển có tính bền vững cao biến động Rs, Rr , Ls, Lr, Lm J - Đáp ứng từ thông tốc độ thay đổi không đáng kể so với đáp ứng danh định - Moment thay đổi không đáng kể so với đáp ứng danh định - Dịng điện điện áp hầu nhƣ khơng thay đổi so với đáp ứng danh định - Các mặt trƣợt dao động với biên độ nhỏ quanh điểm không 4.5 KẾT LUẬN - Hệ thống điều khiển tốt với điều khiển trƣợt điều khiển trƣợt dùng mạng nơron - Điều khiển trƣợt dùng mạng nơron phƣơng pháp xử lý tín hiệu phi tuyến mà lý thuyết đƣa động khơng đồng hợp lí - Qua kết mơ ta nhận thấy hệ thống có tính bền vững cao, tính bền vững hệ thống chủ yếu phụ thuộc vào việc chọn T  T Do đó, điều chỉnh T T ta điều chỉnh đƣợc tính bền vững hệ thống - Với kết mô dựa chƣơng trình Matlab với cơng cụ Simulink ta thấy kết mô hệ thống điều khiển trƣợt truyền thống kết mô hệ thống điều khiển trƣợt dùng mạng nơron gần tƣơng đƣơng nhƣng với hệ thống điều khiển trƣợt truyền thống ta cần phải có cảm biến từ thơng cịn hệ thống trƣợt dùng mạng nơron ta không cần dùng cảm biến từ thông - Trong điều khiển động không đồng Việc dùng cảm biến để đo đạc thông số từ thông động việc khó khăn Nhƣng với mạng nơron ta ƣớc lƣợng thông số từ thông động từ thông số đo đƣợc đầu động thật đơn giản - Do mạng nơron có cấu trúc đơn giản có khả tính tốn song song thời gian xử lý tín hiệu ngắn hệ thống điều khiển trƣợt khơng dùng mạng nơron gồm hàm tốn phức tạp phải tính nên việc xử lý DSP phức tạp thời gian thực lâu - 75 - Chƣơng KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 5.1 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƢỢC Luận văn thực đƣợc số nội dung sau: Với mục tiêu điều khiển trƣợt động không đồng dùng mạng nơron, luận văn giải đƣợc vấn đề nhƣ sau: - Xây dựng mô hình tốn học động khơng đồng hệ toạ độ  xây dựng mơ hình chuyển đổi điện áp dòng điện abc sang  ngƣợc lại Matlab-Simulink - Tìm hiểu nguyên lý điều khiển trƣợt, ứng dụng xây dựng điều khiển trƣợt từ thông tốc độ cho động không đồng ba pha - Với tín hiệu từ điều khiển trƣợt, xây dựng nghịch lƣu điều khiển từ thông tốc độ động - Huấn luyện ƣớc lƣợng từ thông dùng mạng nơron để thay cho cảm biến dùng sơ đồ điều khiển động khơng đồng - Khảo sát tính bền vững hệ thống thay đổi thông số Rs, Rr, Ls, Lr, Lm J động - Mô điều khiển động không đồng dùng phƣơng pháp trƣợt truyền thống mô điều khiển trƣợt dùng mạng nơron động không đồng Matlab-Simulink - So sánh điều khiển trƣợt truyền thống điều khiển trƣợt dùng mạng nơron Kết mô cho thấy: - Thời gian đáp ứng từ thông khoảng 3T= 0.03s - Thời gian đáp ứng tốc độ khoảng 3T= 0.4s - Độ vọt lố từ thông nhỏ tốc độ không - Sai số xác lập từ thông tốc độ - 76 - 5.2 HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Đề tài tiếp tục thực theo hƣớng: - Nghiên cứu cài đặt hệ thống điều khiển trƣợt dùng mạng nơron lên hệ thống thật đƣa vào ứng dụng thực tế - Ứng dụng mạng nơron để huấn luyện tốc độ động không đồng ba pha - Ứng dụng mạng nơron để nhận dạng thông số động mở máy để chỉnh định điều khiển ƣớc lƣợng từ thông - 77 - TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT Dƣơng Hoài Nghĩa Điều Khiển Hệ Thống Đa Biến NXB Đại học Quốc gia Hơ Chí Minh, 2007 Dƣơng Hoài Nghiã , Bài Giảng Mạng Neural Và Ứng Dụng Châu Chí Đức, Dƣơng Hồi Nghĩa Ƣớc lƣợng từ thơng tốc độ động không đồng dùng mạng neuron Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, số 42+43, pp 7579, 2003 Nguyễn Phùng Quang, Truyền Động Điện Thông Minh, Nhà xuất khoa học kỹ thuật , năm 2006 Nguyễn Phùng Quang (1998), Điề u Khiể n Tƣ̣ Đô ̣ng Truyề n Đô ̣ng Điê ̣n Xoay Chiề u Ba Pha, NXB Giáo Du ̣c Võ Nhƣ Tiến Lê Kim Anh, Ứng dụng mạng nơron ƣớc lƣợng từ thông hệ truyền động động không đồng Nguyễn Văn Nhờ, Cơ Sở Truyền Động Điện, NXB Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh, 2003 Nguyễn Doañ Phƣớc – Phan Xuân Minh – Hán Thành Trung (2003), Lý Thuyế t Điề u Khiể n Phi Tuyế n , NXB Khoa Ho ̣c Kỹ Thuâ ̣t Nguyễn Đức Thành, Matlab Và Ƣ́ng Du ̣ng Trong Điề u Khiể n (2004), NXB Đa ̣i Ho ̣c Quố c Gia Thành Phố Hồ Chí Minh 10 Đỗ Thị Hồng Thắm, Điều Khiển Trƣợt Moment Động Cơ Không Đồng Bộ, Luận Văn Cao Học, Đại Học Bách Khoa, 2006 TIẾNG NƢỚC NGOÀI 11 Wilfrid Perruquetti, Sliding Mode Control In Engineering 12 Baburaj Karanayil, Parameter Identification for Vector Controlled Induction Motor Drives Using Artificial Neural Networks and Fuzzy Principles, School of electrical engineering and telecommunications, april 2005 - 78 - 13 M.N Cirstea, A Dinu, J.G Khor,M McCormick, Neural and Fuzzy Logic Control of Drives and Power Systems, Act 1988 14 Dr Antoni Arias, Field Oriented Control in Permanent Magnet Synchronous Motors, JCEE 06 Novembre 2006 15 Dr.Vitthal, S.Bandal, Shahab Khormali, Sliding Mode Control Strategies for Induction Motor Control 16 Shir-Kuan Lin, Chih-Hsing Fang, Sliding- Mode Direct Torque Control of an Inductor Motor 17 Kais JAMOUSSI, Mohamed OUALI and Hassen CHARRADI, A Sliding Mode Speed Control of an Induction Motor, American Journal of Applied Sciences 4(12): 987-994, 2007 18 Đỗ Thị Hồng Thắm, Dƣơng Hoài Nghĩa, Sliding Mode Control Of Induction Motor 19 Ademir Nied, On-line Training Algorithms for an Induction Motor Stator Flux Neural Observer 20 Oscar Barambones, Francisco J Maseda, Aitor J Garrido, Patricia Gomez A Sliding Mode Control Scheme for Induction Motors Using Neural Networks for Rotor Speed Estimation, 2004 21 Gustavo G Parma , Benjamim R Menezes Antônio P Braga, Sliding mode neural network control of an induction motor drive , 2003 - 79 - ... cứu điều khiển trƣợt dùng mạng nơnon nhân tạo để điều khiển đối tƣợng phi tuyến mà cụ thể động không đồng ba pha Từ có nhìn tổng quan điều khiển trƣợt dùng mạng nơron so với phƣơng pháp điều khiển. .. Tác giả sử dụng điều khiển trƣợt để điều khiển ổn định cho động không đồng ba pha Bộ điều khiển đƣợc thực tọa độ dq, đƣợc thực hai vịng điều khiển Vòng điều khiển bên điều khiển từ thơng moment... Chương Điều khiển động không đồng dùng phương pháp trượt .15 3.1 Nguyên lý điều khiển trượt 15 3.2 Ứng dụng điều khiển trượt điều khiển động không đồng 16 3.2.1 Định nghĩa mặt trượt

Ngày đăng: 17/12/2022, 14:15

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan