Nhận dạng đặc tính từ thông của động cơ từ trở có xét đến ảnh hưởng của hỗ cảm và bão hòa mạch từ

P ISSN 1859 3585 E ISSN 2615 9619 SCIENCE TECHNOLOGY Website https //tapchikhcn haui edu vn Vol 57 No 3 (June 2021) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY 9 NHẬN DẠNG ĐẶC TÍNH TỪ THÔNG CỦA ĐỘNG CƠ TỪ TRỞ C[.]

SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 NHẬN DẠNG ĐẶC TÍNH TỪ THƠNG CỦA ĐỘNG CƠ TỪ TRỞ CĨ XÉT ĐẾN ẢNH HƯỞNG CỦA HỖ CẢM VÀ BÃO HÒA MẠCH TỪ IDENTIFICATION OF FLUX CHARACTERISTIC OF SWITCHED RELUCTANCE MOTOR WITH THE INFLUENCE OF MUTUAL INDUCTANCE AND MAGNETIC SATURATION Phí Hồng Nhã1,2,*, Lê Xuân Hải1, Nguyễn Thu Hà1, Đặng Đình Chung1 TĨM TẮT Động từ trở động có nhiều ưu điểm cấu tạo đơn giản, mô men khởi động lớn, có khả ứng dụng hệ thống đòi hỏi tốc độ cao Tuy nhiên, nhược điểm động mô men đập mạch lớn khó điều khiển Để áp dụng phương pháp điều khiển, mơ hình tốn động cần xác định xác Khác với loại động thơng thường, mơ hình tốn động từ trở địi hỏi cần biết đặc tính từ thơng, mà đặc tính xác định xác dựa đo đạc thực nghiệm Quá trình đo đạc thực nghiệm địi hỏi phải có hệ thống thiết bị thực, trình cài đặt phức tạp, không phù hợp nghiên cứu, thiết kế, mô thuật tốn điều khiển Để giải khó khăn này, báo đề xuất hàm toán học đặc tính từ thơng, sử dụng thuật tốn nơ ron để kiểm tra tính xác hàm đề xuất Hàm đặc tính từ thơng cho động từ trở xây dựng có xét đến ảnh hưởng hỗ cảm pha bão hòa mạch từ, hàm xác để sử dụng việc đánh giá, phát triển thuật toán điều khiển cho động từ trở Từ khóa: Động từ trở; đặc tính từ thơng; nhận dạng; phần tử hữu hạn, nơ ron ABSTRACT The switched reluctance motor has many advantages such as simple construction, large starting moment, and capable of being used in systems requiring high speed However, the disadvantage of this motor is that the ripple torque is large and difficult to control In order to apply the control methods, the motor's mathematical model needs to be precisely defined Unlike conventional motors, the mathematical model of the switched reluctance motor requires knowing the flux characteristic, which can only be accurately determined based on experimental measurements The experimental measurement process requires a real equipment system, complicated installation process, not suitable in research, design, and simulation of control algorithms To solve this problem, the paper proposes a mathematical function of the magnetization characteristic, using a neural algorithm to check the accuracy of the proposed function The magnetization characteristic function for the switched reluctance motor is built considering the influence of mutual inductance phases and magnetic saturation, magnetization function is used in the development and evaluation of control algorithms for switched reluctance motor Keywords: Switched reluctance motor; magnetization; identification; finite element method; neural Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội Trường Đại học Bách khoa Hà Nội * Email: phihoangnha@haui.edu.vn Ngày nhận bài: 05/5/2021 Ngày nhận sửa sau phản biện: 10/6/2021 Ngày chấp nhận đăng: 25/6/2021 Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn GIỚI THIỆU Động từ trở (SRM) có cấu tạo đơn giản, tốc độ hoạt động lớn, độ bền cao môi trường làm việc phức tạp chi phí chế tạo thấp Mặc dù ưu điểm đáng kế, vấn đề làm hạn chế ứng dụng SRM mô men đập mạch lớn khó điều khiển Để thiết kế thuật tốn điều khiển cho động từ trở, mơ hình tốn động cần xác định xác Phương trình tốn học động từ trở gồm phương trình điện áp, phương trình mơ men phương trình Từ việc biến đổi ba phương trình này, mơ hình tốn động từ trở dễ dàng đưa Tuy nhiên, khác với loại động chiều hay xoay chiều khác, động từ trở có từ thơng hàm phi tuyến, phụ thuộc vào dịng điện vị trí rotor, mà để có mơ hình tốn SRM cần biết đặc tính từ thơng nó, theo cấu trúc mơ hình động hình Chính điều gây nhiều khó khăn mơ hình hóa SRM để điều khiển chúng Hiện nay, đặc tính từ thơng (hay cịn gọi đặc tính từ hóa) động từ trở xác định ba cách Cách thứ đo đạc thực nghiệm, phương pháp cho kết xác địi hỏi phải có thiết bị thực q trình cài đặt phức tạp Đồng thời, loại động từ trở có số cực stator rotor khác đặc tính từ thơng khác (6/4 cực, 8/6 cực, 10/8 cực,…), cách thứ khơng mang tính tổng qt Cách thứ hai tính tốn phương pháp phần tử hữu hạn (FEA), phương pháp địi hỏi nhiều thời gian để tính tốn, phụ thuộc vào lưới chia điều kiện biên Để tăng Vol 57 - No (June 2021) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY KHOA HỌC CÔNG NGHỆ P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 độ xác, lưới chia phải nhỏ tốt, dẫn đến hàng tính tốn Cách thứ ba nhận dạng đặc tính từ thơng hàm tuyến tính phi tuyến Phương pháp thứ ba phù hợp, thuận tiện cho trình đánh giá, thiết kế phát triển thuật toán điều khiển Bài toán đặt cần xây dựng hàm đặc tính từ thơng xác Nhiều cơng trình nghiên cứu đưa hàm đặc tính từ thơng nhiều phương pháp nhận dạng khác nhau, cơng trình [1-14] Theo ngun lý chuyển đổi lượng xảy động từ trở, mơ men sinh biến thiên đối lượng từ trường cuộn dây stator theo vị trí rotor Tj (θ, i j )  Wj' (2) θ đó: ij ' j W (θ, ij )   ψ j (θ, i j )dij (3) Mơ men SRM hàm phi tuyến theo dịng điện mạch từ tuyến tính Khi đó, mơ men tổng sinh tổng mơ men pha m Te (θ, i1 , i2 , , im )   Tj (θ, i j ) (4) j 1 Hình Cấu trúc mơ hình động từ trở [8] Tuy nhiên, nghiên cứu khẳng định tính xác hàm đặc tính từ thông, xét trường hợp lý tưởng bỏ qua bão hòa vật liệu ảnh hưởng hỗ cảm pha Cơng trình [15] sử dụng thuật toán nơ ron để nhận dạng tham số hàm đặc tính từ thơng có xét đến ảnh hưởng bão hòa Điều chưa đầy đủ động từ trở, hỗ cảm pha có ảnh hưởng nhiều Để tăng tính xác hàm đặc tính từ thơng động từ trở, báo đưa hàm đặc tính từ thơng có xét đến ảnh hưởng bão hòa mạch từ hỗ cảm pha Thuật toán nơ ron sử dụng để nhận dạng hàm từ hóa đề xuất kiểm chứng tính xác hàm Kết nhận dạng mô phỏng, đánh giá so sánh với đặc tính từ thơng thực nghiệm ĐẶC TÍNH TỪ THƠNG CỦA ĐỘNG CƠ TỪ TRỞ CÓ XÉT ĐẾN ẢNH HƯỞNG CỦA HỖ CẢM VÀ BÃO HỊA MẠCH TỪ Mơ hình tốn động từ trở sử dụng để thiết lập điều khiển từ phương trình vi phân thu từ phương trình máy điện Động học động từ trở bao gồm phương trình điện áp, phương trình mơ men phương trình Ba phương trình biểu diễn sau: dψ j  uj  R.ij  dt  Wj'   Tj (θ, ij )  θ   d2 θ  J  Te  Tl  dt (1) đó: j = 1, 2, …, m; uj điện áp pha j; R điện trở pha j; ij dòng điện pha j; ѱj từ thông pha j; Te mô men pha; Tl mơ men tải; J mơ men qn tính 10 Tạp chí KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ● Tập 57 - Số (6/2021) Để điều khiển động từ trở, cần xác định đặc tính từ thơng ѱj(θ, ij) xác tốt Đặc tính từ thơng phi tuyến, cần xét tới ảnh hưởng bão hòa mạch từ hỗ cảm pha Mặc dù, kết cấu hình học loại động này, hỗ cảm pha nhỏ, bỏ qua Tuy nhiên, điều tạo nên thiếu xác việc xây dựng mơ hình tốn động từ trở Đặc biệt, hoạt động tốc độ cao, chồng chéo dòng điện pha lớn, điều dẫn đến ảnh hưởng hỗ cảm lớn [16, 17] Để thuận tiện trình nghiên cứu, phát triển thuật toán điều khiển, đặc tính từ thơng xấp xỉ hàm liên tục [1-3], sau: ψ j (θ, i j )  ψs (1 e  i j fj ( θ ) (5) ) Tuy nhiên, hàm từ thông xấp xỉ tất cơng trình nghiên cứu bỏ qua ảnh hưởng hỗ cảm pha Hàm từ thơng nhóm tác giả đề xuất có xét đến ảnh hưởng hỗ cảm pha bão hịa mạch từ, có dạng sau: ψ j (θ, i j )  ψs (1 e [ij fj ( θ )  aj ( θ )] (6) ) với j = 1, 2, …, m; ѱs từ thơng bão hịa; aj(θ) hệ số hỗ cảm phụ thuộc vào vị trí rotor Phương trình (6) xuất phát từ dạng nghiệm phương trình vi tích phân (1) bao gồm nghiệm tổng quát nghiệm riêng Mơ hình nhóm tác giả đề xuất dựa theo mơ hình nhận dạng hàm từ thơng cơng trình nghiên cứu [1, 15] có cải tiến bổ sung Nhìn chung, cấu tạo đặc biệt SRM nên hoạt động động không giống động điện thông thường Rotor động từ trở quay góc rời rạc nên hàm fj(θ) biểu diễn chuỗi Fourier:  2π fj (θ)  a  {bn sin[nNr θ  (j  1) ] m n1 (7) 2π  cn cos[nNr θ  (j  1) ]} m Từ (6) (3), ta có: ij ij Wj' (θ,i j )   ψ j (θ,i j )di j   ψs (1 e [i j fj (θ)a j (θ)] )dij (8) Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 Giải phương trình tích phân (8), ta được: ij NHẬN DẠNG ĐẶC TÍNH TỪ THƠNG CỦA ĐỘNG CƠ TỪ TRỞ SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON ij Wj' (θ,i j )   ψ j (θ,i j )di j   ψs (1 e [i j fj (θ)a j (θ)] )dij 3.1 Thuật toán mạng nơ ron Cấu trúc mạng nơ ron nhân tạo (ANN) sử dụng mơ tả hình Ở đây, hai mạng nơ ron cấu trúc giống sử dụng để tính tốn hàm aj(θ) jj(θ) Đầu vào hai mạng nơ ron vị trí rotor θ Đầu mạng nơ ron thứ fi(θ) đầu mạng nơ ron thứ hai aj(θ) Đầu hai mạng nơ ron dùng tính tốn ij  ψs i j   ψs e  i j fj (θ) e  a j (θ) di j ψ  a (θ) i f (θ)  ψs i j  s e j e j j fj (θ) ij ^ để xấp xỉ hàm từ thông ψ j  θ  mô men Tˆ j (θ, i j ) ANN ψ  a (θ) i f (θ) ψ  a (θ)  ψs i j  s e j e j j  s e j fj (θ) fj (θ) sử dụng gồm bốn lớp Pf, Rf, Sf, Tf Những kí hiệu biểu thị số nơ ron lớp Chỉ số f biểu thị tất biến mơ hình Từ (2) (8), ta có: Tj (θ,i j )  Wj' θ [ψsi j   ψs  aj (θ) ij fj (θ) ψs  aj (θ) e e  e ] fj (θ) fj (θ) θ (9) Giải phương trình đạo hàm (9), ta được: Tj (θ,ij )  Wj' [ψsij  ψs aj (θ) ijfj (θ) ψs aj (θ) e e  e ] fj (θ) fj (θ)  θ θ    aj (θ) ijfj (θ)  aj (θ) ijfj (θ)  ψs  ψs e e e e  θ  fj (θ)  fj (θ) θ aj (θ)  ijfj (θ)    aj (θ)  aj (θ) ψs e e ψs  ψs e e  fj (θ) θ θ  fj (θ)  fj (θ) θ       Mô men pha j xác định xấp xỉ: ψ dfj (θ)  a j ( θ ) i f ( θ ) Tj (θ, i j )  s e [1 (1 ifj (θ)e j j ] fj (θ) dθ ψ da j (θ)  aj ( θ ) i f ( θ ) + s e (1 e j j ) fj (θ) dθ Hình Cấu trúc mạng nơ ron hệ thống (10) Công thức (10) đảm bảo tính hợp lý mơ men pha thứ j tổng mô men riêng (mô men tự cảm) mô men hỗ cảm thành phần hỗ cảm sinh J Te (θ, i1, i2 , , iJ )   Tj (i j , θ)  TMj (11) j 1 Khi đó, mơ men hỗ cảm TMj pha thứ j phương trình (10) là: ψ TM (θ, i j )  s f j (θ ) da j (θ) aj (θ)  i j fj ( θ ) Mạng nơ ron thứ dùng để tính tốn hàm fj(θ) Mạng nơ ron thứ hai dùng để tính tốn hàm aj(θ) Cấu trúc hai mạng nơ ron giống hệt từ lớp Pf, Rf, Sf khác lớp Tf với đầu khác Do đó, cấu trúc mạng nơ ron thứ thứ hai thêm số lớp trọng số tương ứng Vì cấu trúc hai mạng giống nhau, nên thuật tốn trình bày báo mang tính chất tổng qt nên khơng phân biệt cụ thể cho mạng Sự khác biệt hai mạng nơ ron phân tích đầy đủ Lớp Pf: có p nơ ron lớp Đầu vào đầu lớp tính: x pf  θ y pf  xpf   xpf (14) (12) với p = Hàm kích hoạt giả định thống lớp Vì ta coi aj(θ) tham số phụ thuộc vị trí rotor, nên phương trình (12) viết lại sau: Lớp Rf: có r nơ ron lớp Đầu vào đầu lớp tính: TM (θ, i j )  dθ e (1 e ψs a (θ) i f (θ ) aj (θ)e j (1 e j j ) fj (θ) ) (13) Tất thành phần phi tuyến (1), ngoại trừ mô men tải Tl sử dụng mơ hình (6), (7), (10) với độ xác cao   x f  c f 2  x rf  y pf w prf y rf  exp    r f r     σr     (15) với p = r = Rf Trong đó, crf σrf tâm độ rộng hàm kích hoạt Gauss wprf trọng số hai lớp Pf Rf Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn Vol 57 - No (June 2021) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY 11 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 Lớp Sf: có s nơ ron lớp Đầu vào đầu lớp tính: f s Rf f r x   y w trọng số w prf , w   x f  c f 2  y  exp    s f s     σs     f rs f s r0 (16) với r = Rf s = Sf Trong đó, csf σ sf tâm độ rộng hàm kích hoạt Gauss wrsf trọng số hai lớp Rf Sf Lớp Tf: Bao gồm t nơ ron tính: Mạng nơ ron thứ nhất: Hàm fj(θ) tính lớp Có t nơ ron lớp tính: Rf x ft   y sf w stf y ft  x ft  fj  θ  (17) r 0 f với s = S t = Mạng nơ ron thứ hai: Hàm aj(θ) tính lớp Có t nơ ron lớp tính: Rf x ft   y sf w stf y ft  x ft  a j  θ  (18) r 0 với s = Sf t = Sau tính tốn hàm fj(θ) aj(θ) từ đầu  lớp Tf, hàm từ thông xấp xỉ ψ j  θ  hàm mô men xấp xỉ Tˆ j (θ, i j ) tính lớp Uf theo cơng thức sau: x uf  fj  θ  i j  a j  θ  y uf   e  x uf   ψj  θ (19) với u = Trong ij dịng điện chạy cuộn dây stator Mơ men xấp xỉ theo công thức:    aj (θ) ijfj ( θ)  aj (θ) ij fj ( θ) Tˆ j (θ, ij )   e  e e e θ  fj (θ)  fj (θ) θ    aj ( θ)  ijfj ( θ)    aj (θ)   aj ( θ ) e e    e e fj (θ) θ θ  fj (θ)  fj (θ) θ    e f  ψ j  k   ψ j  k  với k  1, , K f  (20)  Trong công thức hệ số từ thơng bão hịa ψs khơng sử dụng mạng nơ ron nhân tạo có cấu trúc thích nghi thơng qua trọng số hàm kích hoạt Thuật toán lan truyền ngược huấn luyện cho mạng nơ ron trình bày chi tiết phần 3.2 Thuật toán lan truyền ngược huấn luyện mạng Trong ANN, mục đích việc huấn luyện mạng cập nhật trọng số mạng Thuật toán huấn luyện mạng hai mạng nơ ron sử dụng giống trình bày chung Hàm lượng Ef chọn là: f (21)  e k   với k  1, , K f đó, Kf tổng số đầu vào đầu ef sai lệch Ef   w f st (22) cập nhật thông f qua hàm lượng E Lớp Uf - Tf: Bởi trọng số lớp thống nhất, sai lệch ef truyền trực tiếp vào đầu vào Tf theo quy tắc  chuỗi Vì vậy, phần sai số δ ft xác định bởi:  y f y ft E f e f y f x f y f δ ft   f f uf uf ft  e f i j uf e y u x u y t x t x u x tf (23) Lớp Tf - Sf: Ở lớp thay đổi trọng số:  E f  Dw stf  ηstf   f   w st    E f e f y uf xuf y tf x tf   ηstf   f f  ηstf δ ft y fs f f f f   e y u xu y t x t w st  (24) đó, stf hệ số học trọng số hai lớp Lớp Sf - Rf: Sai lệch ef truyền trực tiếp vào đầu vào  lớp Sf theo quy tắc chuỗi Vì vậy, phần sai số sf xác định bởi:  y sf E f e f y f x f y f x f y f  δsf   f f uf uf ft ft fs  δsf w stf (25) e yu xu y t x t y s x s x sf Ở lớp thay đổi trọng số:  Ef  Dwrsf  ηrsf   f   wrs  (26) f f f f f f f f  f  E e yu xu y t xt y s xs  f f f  ηrs   f f f f f f f  ηrs δs yr f   e yu xu yt xt ys xs wrs  đó, rsf hệ số học trọng số hai lớp Lớp Rf - Pf: Sai lệch ef truyền trực tiếp vào đầu vào  lớp Rf theo quy tắc chuỗi Vì vậy, phần sai số δ rf xác định bởi: f  E f ef y f x f y f x f y f x f y f S  δrf   f f uf uf ft tf sf sf  rf  δsf wrsf (27) e yu xu y t x t y s x s yr xr s 0 Ở lớp thay đổi trọng số:  Ef  Dwprf  rsf   f   wrs    Ef ef yf xf yf xf yf xf yf      f f uf uf ft ft fs sf fr   prf rf ypf  e y x y x y x y w  u u t t s s r pr   (28) f pr đó, prf hệ số học trọng số hai lớp Sự thay đổi trọng số Dw stf , Dw rsf , Dw prf sử dụng để cập nhật trọng số cho mạng nơ ron đây: w fst  k  1  w stf  k   Dw stf w rsf  k  1  w rsf  k   Dw rsf f pr f pr  k  1  w  k   Dw từ thông ψj từ thông xấp xỉ ψ j Sai số đầu w biểu diễn: với k  1, , K f 12 Tạp chí KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ● Tập 57 - Số (6/2021) f rs (29) f pr Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN Với thông số mạng nơ ron sau: Số lớp mạng: R = 20; S = 20; K = 500 Thông số mạng nơ ron thứ nhất: cr1 = linspace(-5,5,R); cs1 = linspace(-5,5,S); wst1 = 0,01/3; wrs1 = 0,01/3; wpr1 = 0,01/3; σr1 = 0,5; σs1 = 0,5 Thông số mạng nơ ron thứ hai: cr2 = linspace(-10,10,R); cs2 = linspace(-10,10,S); wst2= 0,05/3; wrs2 = 0,05/3; wpr2 = 0,05/3; σr2 = 0,3; σs2 = 0,3 phương trình (6), có xét đến ảnh hưởng hỗ cảm pha bão hòa mạch từ Ở hai trường hợp, báo so sánh với đặc tính thực nghiệm Kết nhận dạng cho thấy tính xác hai hàm từ hóa, đặc tính nhận dạng bám sát, gần trùng khớp với đặc tính thực Tuy nhiên, với hàm từ hóa (6) mà nhóm tác giả đề xuất xét đến ảnh hưởng hỗ cảm pha động cơ, độ xác khẳng định cho sai số nhỏ nhiều với trường hợp hàm từ hóa bỏ qua hỗ cảm Sai số so sánh với trường hợp dòng khác 1A, 5A, 9A tương ứng hình 5, 6,  Hình Đường đặc tính từ thơng nhận dạng ψ j  θ  phụ thuộc vào dịng điện vị trí rotor trường hợp chưa xét đến ảnh hưởng hỗ cảm (a) 0.3 9A 7A 0.25 5A 3A 0.2 0.15 0.1 1A 0.05 0 10 15 20 25 30 Rotor position (degree)  Hình Đường đặc tính từ thơng nhận dạng ψ j  θ  phụ thuộc vào dịng điện vị trí rotor trường hợp xét đến ảnh hưởng hỗ cảm Nhóm tác giả sử dụng phần mềm Matlab/Simulink để mô Kết nhận dạng đặc tính từ thơng nhóm tác giả đưa có so sánh, đánh giá với đặc tính từ thông thực nghiệm công bố tài liệu [18], đồng thời sử dụng bảng giá trị từ thông thực nghiệm làm tập mẫu Hình đặc tính từ thơng nhận dạng dựa vào hàm đặc tính từ thơng theo phương trình (5) cơng bố [1], chưa xét đến ảnh hưởng hỗ cảm pha Hình đặc tính từ thơng nhận dạng dựa vào hàm từ hóa theo Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn (b) Hình Đồ thị sai lệch đặc tính từ thơng thực nghiệm đặc tính từ thơng nhận dạng với dịng 1A trường hợp: (a) chưa xét ảnh hưởng hỗ cảm, (b) có hỗ cảm Bảng Giá trị sai số với dịng 1A Hàm đặc tính từ thơng Sai số max Sai số Sai số trung bình Bỏ qua hỗ cảm 8,8463.10-4 4,9956.10-4 3,855.10-4 Có hỗ cảm 4.10-15 2,7644.10-15 Vol 57 - No (June 2021) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY 13 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 việc xây dựng mơ hình động từ trở, tạo thuận lợi cho trình tổng hợp điều khiển sau (a) (a) (b) Hình Đồ thị sai lệch đặc tính từ thơng thực nghiệm đặc tính từ thơng nhận dạng với dịng 5A trường hợp: (a) chưa xét ảnh hưởng hỗ cảm, (b) có hỗ cảm Bảng Giá trị sai số với dịng 5A Hàm đặc tính từ thơng Sai số max Sai số Sai số trung bình Bỏ qua hỗ cảm 2,8228.10-4 1,7958.10-6 8,3778.10-5 Có hỗ cảm 1,7.10-16 4,1410.10-16 Ở tập mẫu đầu vào, số vòng lặp giống nhau, đặc tính nhận dạng hàm từ hóa với trường hợp bỏ qua hỗ cảm trường hợp có xét đến hỗ cảm có giá trị sai số khác Giá trị sai số trung bình, sai số nhỏ sai số lớn thể bảng 1, Từ kết mô cho thấy, xét đến ảnh hưởng hỗ cảm, đặc tính nhận dạng gần trùng khớp với đặc tính thực nghiệm chứng tỏ tính đắn hàm đặc tính từ thơng đề xuất có xét đến hỗ cảm pha Đồng thời, sai lệch trường hợp nhỏ nhiều so với trường hợp bỏ qua ảnh hưởng hỗ cảm Với tính đắn hàm đặc tính từ thơng đề xuất tăng thêm độ xác 14 Tạp chí KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ● Tập 57 - Số (6/2021) (b) Hình Đồ thị sai lệch đặc tính từ thơng thực nghiệm đặc tính từ thơng nhận dạng với dịng 9A trường hợp: (a) chưa xét ảnh hưởng hỗ cảm, (b) có hỗ cảm Bảng Giá trị sai số với dòng 9A Hàm đặc tính từ thơng Sai số max Sai số Sai số trung bình Bỏ qua hỗ cảm 7,0226.10-5 8,5390.10-7 2,0710.10-5 Có hỗ cảm 8,5.10-17 4,0738.10-17 KẾT LUẬN Bài báo cung cấp hàm nhận dạng đặc tính từ thơng động từ trở có xét đến ảnh hưởng hỗ cảm bão hòa mạch từ Thuật toán nơ ron sử dụng để nhận dạng tìm tham số hàm Kết mơ cho thấy hàm đặc tính từ thơng xác, bám sát với đặc tính từ thơng thực, sai số nhỏ Hàm đặc tính từ thơng góp phần cải thiện độ xác mơ hình sử dụng để đánh giá, phát triển thuật toán điều khiển cho động từ trở Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] M Ilic’-Spong, R Marino, S M Peresada, D G Taylor, 1987 Feedback Linearizing Control of Switched Reluctance Motors IEEE Trans Automat Contr., vol 32, no 5, pp 371–379 [2] C Mademlis, I Kioskeridis, 2003 Performance optimization in switched reluctance motor drives with online commutation angle control IEEE Trans Energy Convers., vol 18, no 3, pp 448–457 [3] S Mir, I Husain, M E Elbuluk, 1998 Switched reluctance motor modeling with on-line parameter identification IEEE Trans Ind Appl., vol 34, no 4, pp 776–783 [4] L Ben Amor, L A Dessaint, O Akhrif, 1995 Adaptive nonlinear torque control of a switched reluctance motor via flux observation Math Comput Simul., vol 38, no 4–6, pp 345–358 [5] W K Ho, S K Panda, K W Lim, F S Huang, 1998 Gain-scheduling control of the Switched Reluctance Motor Control Eng Pract., vol 6, no 2, pp 181–189 [6] A Nirgude, M Murali, N Chaithanya, S Kulkarni, V B Bhole, S R Patel, 2017 Nonlinear mathematical modeling and simulation of switched reluctance motor IEEE Int Conf Power Electron Drives Energy Syst PEDES 2016, vol 2016Janua, pp 1–6 [7] X Sun, K Diao, Z Yang, G Lei, Y Guo, J Zhu, 2019 Direct Torque Control Based on a Fast Modeling Method for a Segmented-Rotor Switched Reluctance Motor in HEV Application IEEE J Emerg Sel Top Power Electron., vol PP, no c, pp 1–1 [8] H Le-Huy, P Brunelle, 2005 A versatile nonlinear switched reluctance motor model in simulink using realistic and analytical magnetization characteristics IECON Proc (Industrial Electron Conf., vol 2005, no c, pp 1556– 1561 [9] L E Somesan, E Padurariu, I A Viorel, 2013 Two simple analytical models, direct and inverse, for switched reluctance motors Prog Electromagn Res M, vol 29, no March, pp 279–291 [10] S H Mao, M C Tsai, 2004 An analysis of the optimum operating point for a switched reluctance motor J Magn Magn Mater., vol 282, no 1–3, pp 53–56 [11] T J E Miller, M Mcgilp, 1990 Nonlinear Theory of the Switched Reluctance Motor for Rapid Computer-Aided Design IEE Proc B Electr Power Appl., vol 137, no 6, pp 337–347 [12] D A Torrey, J H Lang, 1990 Modelling a Nonlinear VariableReluctance Motor Drive IEE Proc B Electr Power Appl., vol 137, no 5, pp 314– 326 [13] E Mese, 2002 A rotor position, estimator for switched reluctance motors using CMAC IEEE Int Symp Ind Electron., vol 4, pp 1184–1189 [14] J A Makwana, P Agarwal, S P Srivastava, 2018 Modeling and Simulation of Switched Reluctance Motor Lect Notes Electr Eng., vol 442, pp 545–558 [15] O Ustun, 2009 A nonlinear full model of switched reluctance motor with artificial neural network Energy Convers Manag., vol 50, no 9, pp 2413–2421 [16] B Fahimi, C Edrington, 2017 Switched reluctance motor drives CRC Press Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn [17] J Ye, 2014 Advanced Control Methods For Torque Ripple Reduction And Performance Improvement In Switched Reluctance Motor Drives Thesis Doctor of Philosophy, McMaster University [18] Sanjib Kumar Sahoo, 2006 High-performance torque control of switched reluctance motor Thesis of National University of Singapore AUTHORS INFORMATION Phi Hoang Nha1,2, Le Xuan Hai1, Nguyen Thu Ha1, Dang Dinh Chung1 Hanoi University of Industry Hanoi University of Science and Technology Vol 57 - No (June 2021) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY 15 ... ron để nhận dạng tham số hàm đặc tính từ thơng có xét đến ảnh hưởng bão hòa Điều chưa đầy đủ động từ trở, hỗ cảm pha có ảnh hưởng nhiều Để tăng tính xác hàm đặc tính từ thơng động từ trở, báo... sánh với đặc tính từ thơng thực nghiệm ĐẶC TÍNH TỪ THƠNG CỦA ĐỘNG CƠ TỪ TRỞ CĨ XÉT ĐẾN ẢNH HƯỞNG CỦA HỖ CẢM VÀ BÃO HÒA MẠCH TỪ Mơ hình tốn động từ trở sử dụng để thiết lập điều khiển từ phương... thể bảng 1, Từ kết mô cho thấy, xét đến ảnh hưởng hỗ cảm, đặc tính nhận dạng gần trùng khớp với đặc tính thực nghiệm chứng tỏ tính đắn hàm đặc tính từ thơng đề xuất có xét đến hỗ cảm pha Đồng