(Luận văn thạc sĩ hcmute) xây dựng cảm biến mềm ước lượng tốc độ động cơ không đồng bộ

100 3 0
(Luận văn thạc sĩ hcmute) xây dựng cảm biến mềm ước lượng tốc độ động cơ không đồng bộ

Đang tải... (xem toàn văn)

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

Thông tin tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ HỒ NHÂN BẢO XÂY DỰNG CẢM BIẾN MỀM ƯỚC LƯỢNG TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ- 60520203 S K C0 Tp Hồ Chí Minh, tháng 05/2020 Luan van BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ HỒ NHÂN BẢO XÂY DỰNG CẢM BIẾN MỀM ƯỚC LƯỢNG TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 Tp Hồ Chí Minh, tháng 5/2020 Tp HồLuan Chí Minhvan Tháng 10 Năm 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ HỒ NHÂN BẢO XÂY DỰNG CẢM BIẾN MỀM ƯỚC LƯỢNG TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 Hướng dẫn khoa học: PGS.TS NGƠ VĂN THUN Tp Hồ Chí Minh, tháng 5/2020 Luan van Luan van Luan van Luan van Luan van Luan van Luan van Luan van TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Máy kéo sợi sản xuất bao bì nhựa, Internet: https://baobivietnam.net/gioi-thieu-day-chuyen-thiet-bi-may-moc-san-xuat-baobi.html, 12/04/2020 [2] Máy phát điện công nghiệp, Internet: https://namphattech.vn/may-phat-dien-cong-nghiep-la-gi/, 12/04/2020 [3] Luigi Fortuna, Salvatore Graziani, Alessandro Rizzo & Maria G.Xibilia (2007) Soft Sensors For Monitoring And Control Of Industrial, pp.15-142 [4] Nguyễn Phùng Quang (1996) Điều Khiển Tự Động Truyền Động Điện Xoay Chiều Ba Pha, NXB Giáo dục,tr 21-39 [5] Phân tích hồi quy tương quan Internet: http://eldata9.topica.edu.vn/STA302/PDF/07-STA302-Bai%204-v1.0.pdf, 25/12/2019 [6] Birhanu Gizaw (2017) Neural Network Based Speed Estimation Of Induction Motor Using Indirect Field Oriented Control Methods [7] Prof.dr.ir Job van Amerongen (2004) Intelligent Controlpart – MRAS, pp 1-3 [8] Lý Thuyết Mạng Nơron Internet: http://kdientu.duytan.edu.vn/media/50176/ly-thuyet-mang-neural.pdf, 02/02/2020 [9] Emad Karrar, Supervisor Martino Ojwok Ajang (2010) Field Oriented Control Of Induction Motor, Semantic Scholar, pp 35-44 [10] Ayman Yousef, Samir Abdel Maksoud (2015) Review On Field Oriented Control Of Induction Motor, ResearchGate 62 Luan van [11] Blal Akin (2003) State Estimation Techniques For Speed Sensorless Field Oriented Control Of Induction Motors [12] Đặng Thành Nhân (2018) Điều Khiển Động Cơ Không Đồng Bộ Không Dùng Cảm Biến Tốc Độ [13] Field-Oriented Control Induction Motor Drive, Internet: https://www.mathworks.com/help/physmod/sps/powersys/ref/fieldorientedcontrolin ductionmotordrive.html, 12/04/2020 [14] Pham Dinh Truc, Hoang Dang Khoa (2006) Sensorless Speed Estimation Of Induction Motor In A Directtorque Control System Tạp chí phát triển KH&CN, 12 [15] Texas Instruments (1998) Field Orientated Control Of 3-Phase AC-Motors, BPRA073 63 Luan van PHỤ LỤC A Bảng thông số ĐCKĐBBP Bảng 5.1 Tham số mặc định động KÝ HIỆU ĐƠN VỊ GIÁ TRỊ Điện trở stator Rs Ω 14,85 Điện trở rotor Rr Ω 9,295 Điện cảm stator Ls H 0,3027 Điện cảm rotor Lr H 0,3027 Hệ số hỗ cảm Lm H 10,46 THƠNG SỐ Số đơi cực p Momen quán tính rotor J kg.m2 3,1 Tốc độ đặt ω* Vòng/phút 50 Bảng 5.2 Tham số động đổi giá trị điện trở Stator KÝ HIỆU ĐƠN VỊ GIÁ TRỊ Điện trở stator Rs Ω 29,7 Điện trở rotor Rr Ω 9,295 Điện cảm stator Ls H 0,3027 Điện cảm rotor Lr H 0,3027 Hệ số hỗ cảm Lm H 10,46 THÔNG SỐ Số đơi cực p 64 Luan van Momen qn tính rotor J kg.m2 3,1 Tốc độ đặt ω* Vòng/phút 50 Bảng 5.3 Tham số động sau đổi giá trị điện trở Rotor KÝ HIỆU ĐƠN VỊ GIÁ TRỊ Điện trở stator Rs Ω 14,85 Điện trở rotor Rr Ω 18,59 Điện cảm stator Ls H 0,3027 Điện cảm rotor Lr H 0,3027 Hệ số hỗ cảm Lm H 10,46 THƠNG SỐ Số đơi cực p Momen tải định mức Tốc độ đặt Mđm N.m 792 ω* Vòng/phút 50 B Các tham số động Lm hỗ cảm rotor stator Lσs điện cảm tiêu tán phía cuộn dây stator Lσr điện cảm tiêu tán phía cuộn dây rotor (đã quy đổi stator) Ls =Lm +Lσs điện cảm stator Lr =Lm +Lσr điện cảm rotor Ts =Ls /R s số thời gian stator 65 Luan van Tr =Lr /R r số thời gian rotor σ=1- L2m /Ls Lr hệ số tiêu tán tổng C Mơ hình thu thập liệu ước lượng tốc độ động Hình 5.1 Mơ hình thu thập liệu 66 Luan van NỘI DUNG BÀI BÁO XÂY DỰNG CẢM BIẾN MỀM ƯỚC LƯỢNG TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ SENSORLESS SPEED ESTIMATION OF ASYNCHRONOUS MOTOR Hồ Nhân Bảo Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM TĨM TẮT Động khơng đồng động sử dụng rộng rãi ứng dụng cơng nghiệp có hiệu suất cao, chi phí thấp u cầu bảo trì Việc điều khiển véc tơ động xoay chiều tương tự động chiều mô-men xoắn từ thông điều khiển độc lập Tuy nhiên, việc điều khiển động theo phương pháp điều khiển véc tơ có nhược điểm cần có cảm biến tốc độ thông số cần thiết Hơn nữa, thay đổi thông số sai số cảm biến trình vận hành gây suy giảm hiệu suất động Do việc điều khiển tốc độ khơng dùng cảm biến động không đồng giải vấn đề việc giảm kích thước hệ thống, chi phí tăng độ tin cậy hệ thống Mục đích luận văn thiết kế ước lượng tốc độ động không đồng dựa mạng thần kinh nhân tạo Mạng thần kinh nhân tạo hệ thống xử lý thơng tin có yếu tố xử lý liên kết chặt chẽ, nhanh xác, điện áp stator dịng điện sử dụng làm đầu vào mạng tốc độ rotor làm đầu Từ khóa: Cảm biến mềm; Mạng thần kinh nhân tạo; Động không đồng bộ; Điều khiển véc tơ ABSTRACT Asynchronous motors are one of the most widely used motors in industrial applications due to its high performance, low cost and less maintenance requirements The vector control of an AC motor similarly to a DC motor in which torque and magnetic flux are controlled independently However, the vector control method must have an extra speed sensor and other parameters to well perform And the degradation of parameters and the sensor errors in the process cause a control deficiency Therefore, the new sensorless speed control of the asynchronous motor solves these above problems by reducing system cost and increasing system reliability The purpose of this thesis is to design a speed estimator of an asynchronous motor based on the Neural Network The Neural Network is an information processing system with fast, accurate and coherent processing, the stator voltage and current as the input of the NN and the rotor speed as the output Keywords: Neural Network; Sensorless; Asynchronous motor; Vector Control 67 Luan van TỔNG QUAN Động không đồng loại động tương đối chắn chi phí thấp Do đó, nhiều ý dành cho việc điều khiển động không đồng cho ứng dụng khác với yêu cầu điều khiển khác Một động không đồng bộ, đặc biệt động lồng sóc, có nhiều ưu điểm so sánh với động chiều (Direct current – DC) Nó có cấu trúc nhỏ gọn khơng nhạy cảm với mơi trường Hơn nữa, khơng u cầu bảo trì định kỳ động DC Tuy nhiên, cấu trúc hoạt động khơng tuyến tính nên động khơng đồng địi hỏi sơ đồ điều khiển phức tạp động DC[1] Trong động không đồng bộ, điều khiển mô-men xoắn tốc độ thực cách xác định động lực học hệ thống bậc nhất, nhiệm vụ khó khăn Nó phi tuyến với nhiều tham số thay đổi theo thời gian điều kiện hoạt động Nhiều phương pháp tiếp cận động cảm ứng thông thường, chẳng hạn điều khiển hướng trường (FOC) nhằm mục đích tuyến tính hóa mơ hình động lực học Các hệ thống FOC áp dụng rộng rãi thành cơng Về bản, sử dụng cảm biến tốc độ để biết thông tin tốc độ thực tế để điều khiển động cảm ứng Cảm biến tốc độ có nhược điểm riêng như: thêm chi phí, cấu hình hệ thống giảm độ tin cậy Để giải vấn đề cảm biến mềm ước lượng tốc độ thay cảm biến phần cứng để giảm chi phí tăng độ tin cậy hệ thống Phương pháp thường sử dụng để ước lượng tốc độ mô hình tham chiếu MRAS, lọc Kalman mở rộng, quan sát Luenberger, mạng thần kinh nhân tạo (Neural Network NN) Trong đó, NN có ưu điểm như: thời gian tính tốn ngắn xử lý song song, hiệu suất cao Hệ thống tính tốn gần xác, khơng có thông tin đầy đủ thông số cần ước lượng Các hệ thống sử dụng ước lượng NN hoạt động tốt mơi trường nhiễu có can thiệp từ mơi trường bên ngồi Trong báo này, học viên đề xuất mơ hình ước tính tốc độ dựa mạng thần kinh nhân tạo sử dụng FOC áp dụng để điều khiển động không đồng CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Mơ hình trạng thái động hệ tọa độ Rotor Mơ hình trạng thái động hệ tọa độ rotor trình bày sau[2]: 1−σ ) isd = ωs isq + Ψrd + u Tσ σTr Lm σLs sd 1−σ (s + ) isq = −ωs isd − ω Ψrd + u Tσ σLm σLs sq (1 + Tr s)Ψrd = Lm isd Lm isq ωr = { Tr Ψrd (1.1) (s + Trong đó: Lm hỗ cảm rotor stator, Tr =Lr /R r số thời gian rotor, Ls =Lm +Lσs điện cảm stator, Lσs điện cảm tiêu tán phía cuộn dây stator σ=1- L2m /Ls Lr hệ số tiêu tán tổng 2.2 Phương pháp điều khiển định hướng trường 68 Luan van Nguyên lý phương pháp điều khiển định hướng trường biến đổi tọa độ Hệ thống truyền động động cảm ứng định hướng trường thể Hình Vectơ đo hệ quy chiếu tham chiếu đứng yên αβ, thành phần dịng điện isα isβ phải chuyển đổi sang hệ tọa độ quay dq theo chuyển đổi Park Tương tự, thành phần vectơ điện áp stator tham chiếu vsα vsβ phải chuyển đổi từ hệ dq sang αβ theo biến đổi nghịch đảo Park Những biến đổi địi hỏi góc từ thơng rotor θ[3] + Torque ref iq* - PI + Field ref id* ejѲ Vdq Vαβ 2ɸ-3ɸ - Vabc Điều chế vector không gian PWM IDO/ DFO idq Trọng số Ngõ vào X1 X2 W1j W2j Ngõ Yj Neuron j = WijXi Hàm chuyển đổi Xi Wij Hình Cấu trúc Neural Trong đó: xi tín hiệu ngõ vào, wkj trọng số ngõ vào, Hàm chuyển đổi hàm hoạt động yj ngõ Neural XÂY DỰNG MƠ HÌNH ƯỚC LƯỢNG 3.1 Tương quan thông số ejѲ iαβ Chuyển đổi Park 3ɸ-2ɸ M Chuyển đổi Clarke Hình Sơ đồ khối điều khiển định hướng trường 2.3 Mạng thần kinh nhân tạo Phương pháp mạng thần kinh nhân tạo (NN) gần áp dụng rộng rãi điện tử công suất lĩnh vực điều khiển động Mục tiêu NN đưa trí tuệ người tự nhiên vào máy tính để suy nghĩ thông minh người Một hệ thống thơng minh định nghĩa hệ thống có khả tự học, tự tổ chức tự thích ứng[4] Cấu trúc neural thể Hình 2[5] Hiện có nhiều phương pháp để xác định đầu vào mạng thần kinh nhân tạo phương pháp phổ biến tính tương quan thơng số Dựa vào hệ phương trình (1.1) thấy tốc độ động rotor thực phụ thuộc hồn tồn vào dịng điện điện áp thực tại, dòng điện điện áp trước đó, tốc độ trước (trễ bậc 1) Hệ số tương quan giữ ωr (k) với giá trị dịng điện điện áp trình bày Bảng Bảng Bảng hệ số tương quan giữ ωr (k) giá trị r usd (k) usd (k usq (k) usq (k isd (k) − 1) − 1) 69 Luan van ωr (k) 0.08 isd (k r 0.08 isq (k) − 1) 0.034 0.03 - 0.706 isq (k ωr (k ωr (k − 1) − 1) − 1) 0.473 1 huấn luyện với số lớp ẩn chọn số đơn vị lớp ẩn chọn phương pháp thử sai chọn mơ hình phù hợp “5-13-1” Mạng có ngõ vào, lớp ẩn với 13 đơn vị ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG ωr (k) - 0.473 0.706 3.2 Xây dựng mơ hình mơ Có thể thấy tốc độ động rotor thực phụ thuộc hồn tồn vào dịng điện, điện áp thực tại, dịng điện, điện áp trước vận tốc trước (trễ bậc 1) Nên mạng Neural phù hợp chọn mạng truyền thẳng Sơ đồ mạng Neural thể Hình Để kiểm chứng đánh giá độ xác ước lượng tốc độ phải so sánh hệ thống điều khiển dùng cảm biến với hệ thống dùng ước lượng NN so sánh trường hợp khơng tải, có tải thay đổi tải không đổi Sơ đồ kết nối mô Hình Node(1) Isq(k) Node(2) Isq(k-1) Node(3) Wr(k) Isd(k) Hình Sơ đồ kết nối Isd(k-1) Node(n1) Thông số động Bảng Wr(k-1) Bảng Tham số động Node(n) Lớp ngõ vào Lớp ẩn Lớp ngõ Hình Sơ đồ mạng Neural Network Ngõ ước lượng tốc độ động rotor ωr (k) thời điểm Hàm truyền lớp ẩn ước lượng Tansigmoid, hàm truyền lớp Purelin huấn luyện theo giải thuật lan truyền ngược Mạng Neural THÔNG SỐ KÝ HIỆU ĐƠN VỊ GIÁ TRỊ Điện trở stator Rs Ω 14,85 Điện trở rotor Rr Ω 9,295 70 Luan van Điện cảm stator Ls H 0,3027 dùng ước lượng NN hồn tồn bám sát Hình 4.2 Trường hợp tải không đổi Điện cảm rotor Lr H 0,3027 Hệ số hỗ cảm Lm H 10,46 Số đôi cực p Momen quán tính J kg.m2 3,1 Tốc độ đặt ω* Vòng/phút 50 Tiếp theo, động làm việc chế độ tải không đổi Tại 0.05s động bắt đầu hoạt động với tốc độ đặt 500 vòng/phút (wm), thời điểm 1.5s momen đặt lên động 792 (N.m) không đổi suốt q trình chạy động 4.1 Trường hợp khơng tải Trước tiên, động làm việc chế độ không tải Tại 0.5s động bắt đầu hoạt động với tốc độ đặt 200 vịng/phút, sau tốc độ động thay đổi 150 vòng/phút, 80 vòng/phút, 30 vòng/phút thời điểm 2s, 3s, 4s 4.5s Hình Tốc độ động tải không đổi Trong trường hợp tải không đổi giá trị tốc độ động đo cảm biến dùng ước lượng NN hoàn tồn bám sát Hình 4.3 Trường hợp tải thay đổi Hình Tốc độ động khơng tải Trong trường hợp khơng tải giá trị tốc độ động đo cách dùng cảm biến Tiếp theo, động làm việc chế độ tải không đổi Tại 0.05s động bắt đầu hoạt động với tốc độ đặt 500 vòng/phút (wm), thời điểm 1.2s 1.6s momen đặt lên động 792 (N.m) -792 (N.m) 71 Luan van Hình Sai số mơ hình ước lượng Hình Tốc độ động tải thay đổi Trong trường hợp tải thay đổi giá trị tốc độ động đo cách dùng cảm biến dùng ước lượng NN hoàn tồn bám sát Hình 4.4 So sánh với ước lượng MRAS MATLAB xây dựng sẵn mơ hình ước lượng tốc độ động khơng dùng cảm biến tên “AC3 - Sensorless Field-Oriented Control Induction Motor Drive” sử dụng ước lượng MRAS Để so sánh trực quan ước lượng ANN MRAS đo giá trị sai lệch mơ hình ước lượng với giá trị cảm biến trường hợp momen tải thay đổi từ lên 792 (N/m) thời điểm tương ứng 1.5s Tốc độ đặt 500 vòng/phút cảm biến Trên Hình cho thấy sai lệch tốc độ ước lượng mơ hình MRAS với cảm biến tốc độ tầm 0.4% Trong sai lệch ước lượng dùng mạng NN với cảm biến 0,1% Từ kết so sánh cho thấy mô hình học viên đề xuất xây dựng dùng mạng NN ước lượng tốc độ điều khiển động hoàn toàn hợp lý cho kết tốt KẾT LUẬN Kết mô cho thấy, ước lượng tốc độ làm việc tốt với nhiều trạng thái vận hành khác động như: không tải, tải không đổi tải thay đổi, thông số động thay đổi Tốc độ ước lượng gần trùng khớp hoàn toàn với tốc độ đo từ cảm biến Khoảng thời gian đầu bắt đầu khởi động động thay đổi tải đột ngột trường hợp thay đổi giá trị điện trở stator độ vọt lố tốc độ động dùng ước lượng Neural Network cao TÀI LIỆU THAM KHẢO 72 Luan van [1] Luigi Fortuna, Salvatore Graziani, Alessandro Rizzo & Maria G.Xibilia (2007) Soft Sensors for Monitoring and Control of Industrial, pp.15-142 [2] Nguyễn Phùng Quang (1996) Điều khiển tự động truyền động điện xoay chiều ba pha, NXB Giáo dục,tr 21-39 [3] Emad Karrar, Supervisor Martino Ojwok Ajang (2010) Field Oriented Control of Induction Motor, Semantic Scholar, pp 35-44 [4] Birhanu Gizaw (2017) Neural Network Based Speed Estimation of Induction Motor Using Indirect Field Oriented Control Methods [5] Lý Thuyết Mạng Nơron Internet: http://kdientu.duytan.edu.vn/media/50176/ly-thuyet-mang-neural.pdf, 02/02/2020 [6] Blal Akin (2003) State Estimation Techniques for Speed Sensorless Field Oriented Control of Induction Motors [7] Ayman Yousef, Samir Abdel maksoud (2015) Review on Field Oriented Control of Induction Motor ResearchGate [8] Đặng Thành Nhân (2018) Điều Khiển Động Cơ Không Đồng Bộ Không Dùng Cảm Biến Tốc Độ [9] Prof.dr.ir Job van Amerongen (2004) Intelligent Controlpart – MRAS, pp 1-3 [10] Texas Instruments (1998) Field Orientated Control of 3-Phase AC-Motors, BPRA073 [11] Pham Dinh Truc, Hoang Dang Khoa (2006) Sensorless Speed Estimation Of Induction Motor In A Directtorque Control System Tạp chí phát triển KH&CN, 12 [12] Field-Oriented Control Induction Motor Drive, Internet: https://www.mathworks.com/help/physmod/sps/powersys/ref/fieldorientedcontrolinductionmotor drive.html, 12/04/2020 Tác giả chịu trách nhiệm viết: Họ tên: Hồ Nhân Bảo Điện thoại: 0389519551 Email: baohonhan95@gmail.com 73 Luan van 74 Luan van 75 Luan van S K L 0 Luan van

Ngày đăng: 27/12/2023, 04:42

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan