Luận án tiến sĩ Mạng và hệ thống điện: Điều khiển thích nghi bền vững động cơ ba pha không đồng bộ

ii TÓM TẮT LUẬN ÁN Điều khiển định hướng vector từ thông rotor thì dựa quá nhiều vào các tham số của máy điện, điều này dẫn đến độ phức tạp khi thiết kế bộ điều khiển, cũng như tính thí

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NGUYỄN VINH QUAN

ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BỀN VỮNG ĐỘNG CƠ BA PHA KHÔNG ĐỒNG BỘ

LUẬN ÁN TIẾN SĨ

TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2020

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NGUYỄN VINH QUAN

ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BỀN VỮNG ĐỘNG CƠ BA PHA KHÔNG ĐỒNG BỘ

Chuyên ngành: Mạng và Hệ thống điện

Mã số chuyên ngành: 62525005

Phản biện độc lập 1: PGS.TS NGUYỄN CHÍ NGÔN

Phản biện độc lập 2: PGS.TS NGUYỄN HÙNG

Phản biện 1: TS HUỲNH VĂN VẠN

Phản biện 2: TS NGUYỄN VŨ QUỲNH

Phản biện 3: PGS.TS NGUYỄN ĐÌNH TUYÊN

i

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả, các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong luận án này là trung thực, và không sao chép từ bất

kỳ một nguồn nào và dưới bất kỳ hình thức nào.Việc tham khảo các nguồn tài liệu đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định

Tác giả

Chữ ký

ii

TÓM TẮT LUẬN ÁN

Điều khiển định hướng vector từ thông rotor thì dựa quá nhiều vào các tham số của máy điện, điều này dẫn đến độ phức tạp khi thiết kế bộ điều khiển, cũng như tính thích nghi và bền vững của hệ thống, trong khi điều khiển định hướng vector từ thông stator chỉ yêu cầu các tham số về điện áp trên stator, dòng điện stator, và điện trở stator, vì vậy dễ dàng để thiết kế bộ điều khiển thích nghi và bền vững hơn là định hướng vector

a) Điều khiển trượt trên cơ sở mạng xuyên tâm

b) Điều khiển trượt trên cơ sở mạch lọc thông thấp

c) Điều khiển trượt với mô hình ước lượng vận tốc

Phần mô phỏng và thực nghiệm được thể hiện trên matlab/simulink, áp dụng lý thuyết Lyapunov để kiểm nghiệm tính ổn định cho hệ điều khiển, kết quả thực nghiệm được thu thập từ card DSP 320F28335 Kết quả được so sánh với điều khiển PID

iii

ABSTRACT

Rotor-Flux-Oriented Control depends upon many parameters of an induction motor In contrast, Stator-Flux-Oriented Control requires fewer parameters of an induction motor, i.e stator voltage, stator current, and stator resistance Hence, it would be straightforward to design a robust adaptive controller for a three-phase induction motor

Therefore, the thesis presents a new method of designing a robust adaptive controller for a three-phase squirrel-cage induction motor with a nameplate specification as 1HP-380V-50Hz-150 rad/s This robust adaptive controller is based on the Stator-Flux-Oriented control since it has the merit of utilizing fewer parameters of an induction motor in comparison to the Rotor-Flux-Oriented Control The robust adaptive controller is then implemented on a seven-level cascaded H-bridge inverter with common-mode voltage reduction to enhance the performance of the controller

In particular, the contents of the thesis are briefly described below:

+ Firstly, three new methods to reduce common-mode voltage for multi-level inverters are proposed They are then implemented on a seven-level cascaded H-bridge inverter

a) Sliding Mode Control based on RBF network

b) Sliding Mode Control based on low pass filter

c) Sliding control based on nominal model

+ Finally, Simulation and Experimental results are obtained from matlab/simulink In addition, Lyapunov theory is applied to test the stability control system Specifically, Experimental results are collected from the DSP TMS320F28335 card and are then compared with a PID controller with no load and various load condition

iv

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH vii

DANH MỤC BẢNG BIỂU xiii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT xiiii

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ ĐIỆN XOAY CHIỀU 4 BA PHA KHÔNG ĐỒNG BỘ 1.1 Đặt vấn đề 4

1.2 Tổng quan về phương pháp điều khiển động cơ xoay chiều 4

1.2.1 Phương pháp điều khiển scalar 4

1.2.2 Phương pháp điều khiển vector 7

1.3 Điều khiển hệ phi tuyến dùng mạng nơron……… 13

1.3.1 Nhận dạng hệ phi tuyến 13

1.3.2 Điều khiển hệ phi tuyến dùng mô hình nội 16

1.3.3 Điều khiển hệ phi tuyến theo mô hình chuẩn 19

1.4 Điều khiển trượt - SMC 20

1.4.1 Chọn mặt trượt……… 20

1.4.2 Luật điều khiển 21

1.5 Kết luận 23

CHƯƠNG 2 GIẢM ĐIỆN ÁP COMMON-MODE CHO BIẾN TẦN ĐA BẬC 25

2.1 Giới thiệu 25

2.2 Điều chế sóng mang 28

2.2.1 Điều chế Pha - PM 29

2.2.2 Điều chế Phase Shift Keying - PSK 30

2.2.3 Điều chế tần số - FM 31

2.2.4 Giảm số lần chuyển mạch 34

2.3 Kết quả mô phỏng 35

2.3.1 Điều chế PM 35

2.3.2 Điều chế PSK 36

2.3.3 Điều chế FM 38

2.4 Mô hình và kết quả thực nghiệm 39

v

2.4.1 Điều chế PM 39

2.4.2 Điều chế PSK 39

2.4.3 Điều chế FM 40

2.5 Kết luận 40

CHƯƠNG 3 ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BỀN VỮNG CHO……… 42

ĐỘNG CƠ BA PHA KHÔNG ĐỒNG BỘ

3.1 Mô hình động cơ trong hệ tọa độ d-q 42

3.2 Phương pháp điều khiển trên cơ sở PID 44

3.2.1 Luật điều khiển……… 44

3.2.2 Kết quả mô phỏng 45

3.2.3 Kết quả thực nghiệm 46

3.2.4 Kết luận……….48

3.3 Phương pháp điều khiển dùng mô hình nội……….48

3.3.1 Luật điều khiển……… 49

3.3.2 Kết quả mô phỏng……….51

3.3.3 Kết quả thực nghiệm 55

3.3.4 Kết luận……….58

3.4 Phương pháp điều khiển trượt 59

3.4.1 Điều khiển trượt trên cơ sở mạng nơ-ron……… 59

3.4.2 Điều khiển trượt trên cơ sở mạch lọc thông thấp 71

3.4.3 Điều khiển trượt với mô hình ước lượng vận tốc 82

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN………94

4.1 Thảo luận 94

4.2 Kết quả 96

4.3 Những đóng góp chính của tác giả 100

4.4 Đánh giá các phương pháp điều khiển 100

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN……… 102

5.1 Những nội dung nghiên cứu chính của luận án 102

5.2 Những đóng góp khoa học mới của luận án 103

5.3 Định hướng nghiên cứu phát triển của luận án 103

vi

DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ………104TÀI LIỆU THAM KHẢO……… 106PHỤ LỤC………112

vii

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Các phương pháp điều khiển động cơ 4

Hình 1.2 Đặc tính cơ của động cơ 11.1kW 5

Hình 1.3 Điều khiển scalar vòng hở 6

Hình 1.4 Điều khiển scalar vòng kín 6

Hình 1.5 Điều khiển scalar không dùng cảm biến 6

Hình 1.6 Điều khiển trực tiếp từ thông rotor 9

Hình 1.7 Điều khiển gián tiếp từ thông rotor 10

Hình 1.8 Điều khiển trực tiếp từ thông stator 10

Hình 1.9 Điều khiển trực tiếp từ mô-men 11

Hình 1.10 Điều khiển không dùng cảm biến 12

Hình 1.11 Vector dòng điện và từ thông stator 13

Hình 1.12 Cấu trúc mạng truyền thẳng 3 lớp 14

Hình 1.13 a) Nhận dạng mô hình thuận, b) Nhận dạng mô hình ngược 15

Hình 1.14 Nhận dạng đặc tính động học dùng mạng nơ-ron 15

Hình 1.15 Bộ điều khiển dùng mô hình nhận dạng ngược 16

Hình 1.16 Điều khiển dùng mô hình nội 16

Hình 1.17 Nhận dạng mô hình ngược 17

Hình 1.18 Nhận dạng mô hình thuận 18

Hình 1.19 Hệ thống điều khiển mô hình nội với độ miễn nhiễu 19

Hình 1.20 Điều khiển dùng mô hình chuẩn 19

Hình 1.21 Hình chiếu của quỹ đạo pha 21

Hình 1.22 Đáp ứng thời gian: a) Vị trí, b) Tốc độ 22

Hình 1.23 Quỹ đạo pha 22

Hình 1.24 Luật điều khiển u 22

Hình 2.1 Cầu trúc 1 pha của biến tần cascade bậc 9 26

Hình 2.2 Mô hình điều khiển cho bộ nghịch lưu cascade 27

Hình 2.3 a) Sóng mang chưa chuẩn hóa, b) Sóng mang đã chuẩn hóa 28

c) Phổ của sóng mang khi chưa điều chế Hình 2.4 a) Sóng mang sau điều chế PM ba pha, b) Phổ sóng mang điều chế PM 29

viii

Hình 2.5 a) Sóng điều chế PSK, b) Sóng PSK sau khi chuẩn hóa cho một pha 31

c) Phổ của sóng mang điều chế PSK Hình 2.6 Phổ tần của sóng điều chế FM quanh tần số c 32

Hình 2.7 a) Sóng mang với điều chế FM, b) Phổ sóng mang với điều chế FM 33

Hình 2.8 Điện áp pha và Điện áp CM: a Chưa điều chế, b Sóng điều chế FM 33

Hình 2.9 Giải thuật giảm số lần chuyển mạch 34

Hình 2.10 a Chưa có giải thuật, b Giải thuật giảm số lần chuyển mạch 34

Hình 2.11 Sơ đồ mô phỏng 35

Hình 2.12 a) Điện áp CM, điện áp pha Vao 35

b) Điện áp tải pha a và phổ, Em= 1 Hình 2.13 a) Điện áp CM, điện áp pha Vao 36

b) Điện áp tải pha a và phổ, Em= 0.5 Hình 2.14 a) Điện áp CM, điện áp pha Vao 36

b) Điện áp tải pha a và phổ, Em= 0.1 Hình 2.15 a) Điện áp CM, điện áp pha Vao 37

b) Điện áp tải pha a và phổ, Em= 1 Hình 2.16 a) Điện áp CM, điện áp pha Vao 37

b) Điện áp tải pha a và phổ, Em= 0.5 Hình 2.17 a) Điện áp CM, điện áp pha Vao 37

b) Điện áp tải pha a và phổ, Em= 0.1 Hình 2.18 a) Điện áp CM, điện áp pha Vao 38

b) Điện áp tải pha a và phổ, Em= 1 Hình 2.19 a) Điện áp CM, điện áp pha Vao 38

b) Điện áp tải pha a và phổ, Em= 0.5 Hình 2.20 a) Điện áp CM, điện áp pha Vao 38

b) Điện áp tải pha a và phổ, Em= 0.1 Hình 2.21 Điện áp CM, điện áp pha và điện áp tải pha a, Em = 1, 0.5 và 0.1 39

Hình 2.22 Điện áp CM, điện áp pha và điện áp tải pha a, Em = 1, 0.5 và 0.1 39

Hình 2.23 Điện áp CM, điện áp pha và điện áp tải pha a, Em = 1, 0.5 và 0.1 40

Hình 2.24 Mô hình thực nghiệm 41

Hình 3.1 Mô hình động cơ theo tọa độ d-q 42

Hình 3.2 Sơ đồ thực nghiệm với card DSP 320F28335 43

Hình 3.3 Sơ đồ mô phỏng điều khiển trên cơ sở PID 44

ix

Hình 3.4 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 45

Hình 3.5 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 45

Hình 3.6 a) Sai số từ thông, b) Sai số vận tốc 46

Hình 3.7 Giải thuật điều khiển PID 46

Hình 3.8 Trường hợp không tải 47

Hình 3.9 Kết quả đo ứng với tải định mức và ωref =150 rad/s 47

Hình 3.10 Điều khiển dùng mô hình nội với bộ ước lượng từ thông 48

Hình 3.11 Cấu trúc mạng cho mô hình thuận 49

Hình 3.12 Cấu trúc mạng cho mô hình ngược 50

Hình 3.13 Sơ đồ mô phỏng điều khiển mô hình nội với ước lượng từ thông 51

Hình 3.14 a) Từ thông φsd và mô-men Tm , b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 52

Hình 3.15 a) Từ thông φsd và mô-men Tm , b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 52

Hình 3.16 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 53

Hình 3.17 a) Từ thông φsd và mô-men Tm , b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 53

Hình 3.18 a) Sai số từ thông,b) Sai số vận tốc 54

Hình 3.19 a) Điều khiển PI, b) Điều khiển dùng mô hình nội 54

Hình 3.20 a) Đáp ứng từ thông, b) Đáp ứng vận tốc 55

Hình 3.21 Giải thuật mô hình nội cho DSP 320F28335 55

Hình 3.22 Trường hợp không tải 56

Hình 3.23 Kết quả đo ứng với tải định mức và ωref =150 rad/s 57

Hình 3.24 a) Điều khiển PI, b) Điều khiển dùng mô hình nội 57

Hình 3.25 a) Điều khiển PI, b) Điều khiển dùng mô hình nội 58

Hình 3.26 Điều khiển trượt trên cơ sở mạng RBF 59

Hình 3.27 Hàm bão hòa 61

Hình 3.28 Mạng hàm cơ sở xuyên tâm 62

Hình 3.29 Sơ đồ mô phỏng 63

Hình 3.30 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 64

Hình 3.31 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 64

Hình 3.32 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 65

Hình 3.33 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 65

Hình 3.34 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 66

x

Hình 3.35 a) Sai số từ thông, b) Sai số vận tốc 66

Hình 3.36 a) Điều khiển PI, b) Điều khiển trượt 67

Hình 3.37 a) Đáp ứng từ thông, b) Đáp ứng vận tốc 67

Hình 3.38 Giải thuật điều khiển trượt trên cơ sở mạng RBF 68

Hình 3.39 Trường hợp không tải 68

Hình 3.40 Kết quả đo ứng với tải định mức và ωref =150 rad/s 69

Hình 3.41 a) Điều khiển PI, b) Điều khiển trượt 70

Hình 3.42 a) Điều khiển PI, b) Điều khiển trượt 70

Hình 3.43 Điều khiển trượt với bộ lọc thông thấp 71

Hình 3.44 Sơ đồ mô phỏng 73

Hình 3.45 Mô-men tải T* m và mô-men đo Tm 73

Hình 3.46 Mô-men tải T* m và mô-men đo Tm với giải thuật giảm chattering 74

Hình 3.47 Dòng điện isa và mô-men 75

Hình 3.48 Dòng điện isa và mô-men 75

Hình 3.49 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 76

Hình 3.50 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 76

Hình 3.51 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 77

Hình 3.52 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 77

Hình 3.53 a) Sai số từ thông, b) Sai số vận tốc 78

Hình 3.54 a) Điều khiển PI, b) Điều khiển trượt 78

Hình 3.55 a) Đáp ứng từ thông, b) Đáp ứng vận tốc 79

Hình 3.56 Giải thuật điều khiển bền vững 79

Hình 3.57 Trường hợp không tải 80

Hình 3.58 Kết quả đo ứng với tải định mức và ωref =150 rad/s 80

Hình 3.59 a) Điều khiển PI, b) Điều khiển trượt 81

Hình 3.60 a) Điều khiển PI, b) Điều khiển trượt 81

Hình 3.61 Đáp ứng hàm sign và tanh 82

Hình 3.62 Điều khiển trượt với mô hình ước lượng vận tốc 83

Hình 3.63 Sơ đồ mô phỏng điều khiển trượt với mô hình ước lượng vận tốc 86

Hình 3.64 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 86

Hình 3.65 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 87

xi

Hình 3.66 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 87

Hình 3.67 a) Từ thông φsd và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 88

Hình 3.68 a) Hàm nhiễu d(t) và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 88

Hình 3.69 a) Hàm nhiễu d(t) và mô-men Tm, b) Vận tốc ɷr và dòng điện isa 89

Hình 3.70 a) Sai số từ thông, b) Sai số vận tốc 89

Hình 3.71 a) Điều khiển PI, b) Điều khiển trượt với mô hình ước lượng vận tốc 90

Hình 3.72 a) Đáp ứng từ thông, b) Đáp ứng vận tốc 90

Hình 3.73 Sơ đồ thực nghiệm điều khiển trượt với mô hình ước lượng vận tốc 91

Hình 3.74 Trường hợp không tải 91

Hình 3.75 Kết quả đo ứng với tải định mức và ωref =150 rad/s 92

Hình 3.76 a) Điều khiển PI, b) Điều khiển trượt với mô hình ước lượng vận tốc 92

Hình 3.77 a) Điều khiển PI, b) Điều khiển trượt với mô hình ước lượng vận tốc 93

Hình 4.1 Mô hình thực nghiệm 97

Hình 4.2 Sơ đồ thực nghiệm với DSP 320F28335 97

Hình 4.3 Đáp ứng thời gian cho từ thông và vận tốc 98

xii

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1 Các trạng thái khóa cho pha a 27

Bảng 2.2 Các tham số tải 35

Bảng 2.3 So sánh kết quả THD 40

Bảng 2.4 So sánh số lần chuyển mạch trong 1 chu kỳ 40

Bảng 4.1 Bảng tổng kết (sai số phép đo ± ∆ = ± 1%) 98

xiii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DSP Digital Signal Processing

CM Common Mode

EMC Electro Magnetic Compatibility

CMI Cascaded Multi-level Inverter

THD Total Harmonic Distortion

PWM Pulse Width Modulation

AM Amplitude Modulation

FM Frequency Modulation

PSK Phase Shift Keying

IGBT Insulated Gate Bipolar Transistor

MOSFET Metal-Oxide Semiconductor Field-Effect Transistor BJT Bipolar Junction Transistor

FFT Fast Fourier Transform

ADC Analog to Digital Converter

NN Neural Network

DC Direct Current

AC Alternating Current

SISO Single-Input Single -Output

MIMO Multi-Input Multi-Output

DTC Direct Torque Control

FOC Flux Oriented Control

RFOC Rotor Flux Oriented Control

SFOC Stator Flux Oriented Control

PID Proportional Integral Derivative

SMC Sliding Mode Control

ANN Artificial Neural networks

FLC Fuzzy logic Control

xiv

FLIS Fuzzy Logic Inference Scheme WNN Wavelet Neural Network FNN Fuzzy Neural Network

RBF Radial Basis Functions

TANH Hyperbolic Tangent

Rs, Rr (Ω) Stator, rotor resistance

Ls, Lr (H) Stator, rotor inductance

Lm (H) Mutual inductance

usq, usd (V) Stator voltage(dq axis)

urq, urd (V) Rotor voltage (dq axis)

isq, isd (A) Stator current(dq axis)

irq, ird (A) Rotor current (dq axis)

φsq, φsd (Wb) Stator flux

φrq, φrd (Wb) Rotor flux

ωr (rad/s) Angular velocity of the rotor

Te, Tm (N.m) Electromagnetic, load torque

J (Kg.m2) Moment of inertia

B (N.m.s) Friction coefficient

1

MỞ ĐẦU

Tính cấp thiết của đề tài luận án

Động cơ ba pha không đồng bộ được sử dụng nhiều trong công nghiệp, đặc biệt là động cơ rotor lồng sóc, nhờ có cấu trúc đơn giản, giá thành thấp, khả năng làm việc và

độ tin cậy cao, sẽ dần thay thế động cơ một chiều trong các ứng dụng thay đổi vận tốc của hệ truyền động

Tuy nhiên do mô hình động cơ là phi tuyến nên có các tham số không được xác định trước một cách tường minh mà luôn thay đổi không dự đoán trước theo điều kiện làm việc trong suốt quá trình vận hành chẳng hạn như sự thay đổi của điện trở stator và rotor theo nhiệt độ nên vấn đề kiểm soát được tốc độ khi sử dụng mô hình của động cơ

để ước lượng và thiết kế bộ điều khiển sẽ gặp nhiều khó khăn, thêm vào đó có sự hiện diện của các yếu tố bất định như nhiễu chẳng hạn thì phương pháp điều khiển thích nghi phải được sử dụng để tăng độ bền vững cho hệ thống

Nguyên lý điều khiển định hướng vector từ thông sẽ xác định điều kiện để điều khiển độc lập cho từ thông, mô-men và điều kiện để đạt mô-men tối ưu cho cả hai trạng thái xác lập và quá độ, điều khiển định hướng vector từ thông chia làm hai loại chính là: định hướng vector từ thông rotor (RFOC), định hướng vector từ thông stator (SFOC)

Bộ điều khiển có thể sử dụng một số phương pháp như: Điều khiển PID, Điều khiển trượt (SMC), Điều khiển mờ (FLC) hay Điều khiển dùng mạng nơ-ron (ANN)… + Điều khiển PID thì yêu cầu các tham số chính xác để hiệu suất bộ điều khiển được tốt hơn, bộ điều khiển phải tốn nhiều thời gian để cực tiểu sai số

+ Điều khiển mờ thì có hiệu suất đủ tốt so với các loại điều khiển kinh điển do sử dụng thuộc tính vật lý của đối tượng, nhưng bộ điều khiển này không có luật học và yêu cầu kinh nghiệm để xác định các hàm liên thuộc

+ Điều khiển nơ-ron thì được phát triển bao gồm luật học và nhận dạng, loại điều khiển này thích hợp cho đối tượng phi tuyến và có tham số bất định hay khi tải biến thiên như động cơ chẳng hạn, nhưng với luật học trực tuyến sẽ tốn khá nhiều bộ nhớ

2

+ Điều khiển trượt có ưu điểm nổi bậc là đơn giản, dễ thiết kế, cho phép tính đến ảnh hưởng của sai số mô hình do đó làm tăng tính ổn định, bền vững ngay khi hệ thống có nhiễu và khi thông số của đối tượng phi tuyến thay đổi theo thời gian

Cùng với sự phát triển của kỹ thuật bán dẫn như MOSFET, BJT, IGBT,… với tần số chuyển mạch lên đến 10 KHz, các bộ xử lý tín hiệu số (DSP) như TMS320F283XX có tần số làm việc 150 MHz, cho phép thiết kế bộ biến tần đa bậc và các giải thuật điều khiển thông minh, tạo tính linh hoạt cao, nhằm nâng cao hiệu suất của động cơ

Mục tiêu nghiên cứu

Điều khiển định hướng vector từ thông rotor thì dựa quá nhiều vào các tham số của máy điện, điều này dẫn đến độ phức tạp khi thiết kế bộ điều khiển, trong khi điều khiển định hướng vector từ thông stator chỉ yêu cầu các tham số về điện áp trên stator, dòng điện stator, và điện trở stator, vì vậy dễ dàng để thiết kế bộ điều khiển thích nghi

và bền vững hơn là định hướng vector từ thông rotor Hơn nữa, trên các bộ điều khiển trước đây thường sử dụng biến tần bậc thấp nên các thành phần hài bậc cao xuất hiện trên dòng điện và điện áp tải với tỉ lệ cao và sự xuất hiện của điện áp CM sẽ gây ra một

số hiệu ứng không mong muốn làm giảm tuổi thọ động cơ

Mục tiêu chính của luận án là đề nghị các phương pháp điều khiển thích nghi bền vững cho động cơ ba pha không đồng bộ trên nguyên lý tựa hướng vector từ thông stator kết hợp bộ biến tần cascade bậc 7 với giải thuật giảm điện áp CM bởi điều chế pha, và từ

đó rút ra kết luận tính chất phù hợp cho từng phương pháp Cụ thể là:

+ Ba phương pháp điều chế mới để giảm điện áp CM cho biến tần đa bậc:

và ổn định hệ thống khi có nhiễu:

3

a) Điều khiển trượt trên cơ sở mạng xuyên tâm

b) Điều khiển trượt trên cơ sở mạch lọc thấp qua

c) Điều khiển trượt với mô hình ước lượng vận tốc

Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu

Các phương pháp điều khiển thích nghi bền vững trên cơ sở định hướng vector từ thông stator cho động cơ ba pha không đồng bộ rotor lồng sóc Mô hình động cơ có các tham số bất định như: điện trở stator, điện trở rotor, mô-men tải thay đổi cùng với

sự hiện diện của nhiễu Cuối cùng kết hợp bộ biến tần cascade bậc 7 với giải thuật giảm điện áp CM bởi điều chế pha được áp dụng để tăng độ ổn định cho bộ điều khiển

Phạm vi nghiên cứu

Dựa vào lý thuyết điều khiển và ổn định Lyapunov, kết quả mô phỏng và thực nghiệm trên matlab/simulink cho động cơ 1hp, 380 V, 50 Hz, 150 rad/s loại rotor lồng sóc, kết hợp bộ biến tần cascade bậc 7 với giải thuật giảm điện áp CM bởi điều chế pha, kết quả trình bày vận tốc bám theo giá trị đặt từ 3 rad/s đến 150 rad/s, hệ thống vẫn bền vững khi tăng điện trở stator và rotor lên đến 1.5 lần cùng với sự hiện diện của nhiễu

Những kết quả mới của luận án

+ Đề xuất ba phương pháp điều chế mới để giảm điện áp CM cho biến tần đa bậc + Điều khiển thích nghi và bền vững cho động cơ ba pha không đồng bộ dùng mô hình nội sử dụng biến tần đa bậc

+ Đề xuất ba phương pháp mới điều khiển trượt cho động cơ ba pha không đồng bộ sử dụng biến tần đa bậc, các giải thuật giảm dao động quanh mặt trượt, nhận dạng tốc độ động cơ sử dụng mạng nơ-ron và ổn định hệ thống khi có nhiễu

+ Lập trình mô phỏng trên Matlab và lập trình nhúng trên DSP TMS320F283XX

Bố cục của luận án

Chương 1: Tổng quan về điều khiển động cơ điện xoay chiều ba pha không đồng bộ Chương 2: Giảm điện áp common-mode cho biến tần đa bậc

Chương 3: Điều khiển thích nghi bền vững cho động cơ ba pha không đồng bộ

Chương 4: Kết quả và thảo luận

Chương 5: Kết luận

xử lý của DSP cũng ảnh hưởng rất lớn đến đáp ứng của động cơ

1.2 Tổng quan về phương pháp điều khiển động cơ xoay chiều [1, 2, 3]

Các phương pháp điều khiển động cơ xoay chiều được phân loại như hình 1.1

1.2.1 Phương pháp điều khiển scalar

Tốc độ đồng bộ của động cơ tỷ lệ trực tiếp với tần số nguồn cung cấp Do đó, thay đổi tần số nguồn cung cấp cho động cơ sẽ thay đổi tốc độ đồng bộ và tương ứng là tốc độ của động cơ Trong đó sử dụng điện áp stator U =s 2 us

3 và tần số stator fs làm các biến điều khiển, do quan hệ Us(fs) nên loại điều khiển này sẽ đạt mô men cực đại rất lớn tại bất kỳ tần số góc nào của ststor ωes Tại trạng thái xác lập từ thông rotor đạt đến hằng

số và được cho bởi (1.1)

Hình 1.1 Các phương pháp điều khiển động cơ

Qua hình vẽ, mô-men bằng không tại tốc độ đồng bộ và đạt cực đại tại ωM, động cơ hoạt động bình thường giữa tốc độ đồng bộ và ωM Khi ωes đạt giá trị định mức thì điện trở stator không đáng kể, vì vậy r

vì vậy mô-men cực đại TM sẽ độc lập với ωes Tại tần số thấp, điện trở stator ảnh hưởng rất lớn đến dòng điện và điện áp trên stator dẫn đến làm giảm mô-men cực đại

Hình 1.3, là một loại điều khiển không hồi tiếp, trong đó mạch chỉnh lưu không có điều khiển (Rectifier) dùng xác định biên độ điện thế ra trong khi PWM inverter thì kiểm soát cả tần số và điện thế ra

Hình 1.2 Đặc tính cơ của động cơ 11.1kW

6

Hình 1.4, là một loại điều khiển dùng cảm biến vận tốc, trong đó mạch chỉnh lưu có điều khiển (Controller rectifier) dùng xác định biên độ điện thế ra, khối điều khiển điện áp (Voltage controller) làm ổn định nguồn dc trong khi tần số trôi được tính như một hàm của dòng điện, tần số trôi tăng khi dòng điện tăng, điều này làm giới hạn sự biến đổi quá lớn của dòng điện ở thời kỳ quá độ Khi mô-men tăng sẽ làm tần số trôi

và điện áp trên stator tăng theo, hay nói cách khác dòng điện stator phụ thuộc vào điện thế stator Vì vậy, khi tăng mô-men có thể làm giảm bớt sự biến đổi của dòng điện nếu tần số trôi cũng thay đổi theo, ngược lại khi mô-men tải giảm thì dòng điện bị giới hạn

và sự biến đổi tức thời của động cơ cũng được ngăn ngừa, do đó sẽ làm giảm công suất của IGBT trong biến tần (PWM inverter)

Hình 1.3 Điều khiển scalar vòng hở

Hình 1.4 Điều khiển scalar vòng kín

Hình 1.5 Điều khiển scalar không dùng cảm biến

7

Hình 1.5, là một loại điều khiển không dùng cảm biến vận tốc, tần số trôi được xác định như một hàm của tần số stator và dòng điện liên kết dc giữa bộ chỉnh lưu và biến tần, tần số stator bằng tổng của tần số trôi và vận tốc góc rotor Tổng quát, khi điện thế liên kết dc lớn nghĩa là biện độ của điện áp ac tăng làm thay đổi tần số, sự thay đổi tần

số này được dùng để điều khiển điện thế cho bộ chỉnh lưu

1.2.2 Phương pháp điều khiển vector

Điều khiển vector trên cơ bản dựa vào mô hình vector không gian của động cơ để điều khiển cả vận tốc lẫn mô-men cho hai trường hợp quá độ và xác lập, điều khiển vector làm tăng dãi vận tốc làm việc, giảm quán tính rotor Có hai loại điều khiển vector là điều khiển tựa hướng từ thông và điều khiển mô men trực tiếp Điều khiển tựa hướng

từ thông bao gồm từ thông stator, từ thông rotor, và định hướng từ thông khe hở không khí, điều khiển tựa hướng từ thông có cấu trúc đơn giản, đáp ứng quá độ rất nhanh

1.2.2.1 Điều khiển tựa hướng từ thông rotor

Trong điều khiển tựa hướng từ thông rotor thì từ thông rotor không có thành phần ảo

do đó phương trình mô men được viết lại:

Tr = Lr/Rr, trong khi dòng điện rotor irq sẽ thay đổi nhanh và không phụ thuộc vào Tr

8

Hai đại lượng ảnh hưởng đến mô-men có thể được điều khiển độc lập, mô-men được điều khiển bằng cách giữ cho từ thông rotor ψrd không đổi khi thay đổi irq, giữ cho từ thông không đổi bằng cách cố định isd và thành phần irq thì được điều khiển bởi isq Điều khiển vector trực tiếp thì phải ước lượng vector biên độ từ thông từ điện thế stator, dòng điện stator và tốc độ rotor Có ba cách ước lượng từ thông rotor khác nhau bởi các dữ liệu vào: ước lượng dòng điện – tốc độ (Is, ωer), ước lượng dòng điện – điện

áp (Is, Us), và ước lượng dòng điện – điện áp – tốc độ (Is, Us, ωer)

Điều khiển vector gián tiếp thì đơn giản chỉ cần xác định vị trí góc θ của từ thông rotor theo isd và isq, nhưng điều khiển vector trực tiếp sẽ bền vững hơn gián tiếp và phụ thuộc vào cách để ước lượng từ thông

Ước lượng dòng điện – tốc độ dựa vào phương trình từ thông rotor (1.8), (1.9), (1.10), giải phương trình tích phân (1.11) để tìm từ thông rotor:

Ước lượng dòng điện – điện áp dựa vào phương trình từ thông stator (1.12, 1.13, 1.14),

do đó phương trình tích phân (1.15) định nghĩa cho ước lượng dòng điện – điện áp

Điều khiển trực tiếp từ thông rotor bao gồm hai vòng điều khiển như hình 1.6, trong

đó isd điều khiển biên độ từ thông và isq điều khiển mô-men, ta nhận thấy rằng hai thành phần dòng điện stator isd và isq thì không bị ảnh hưởng lẫn nhau, bộ quan sát để tính toán các tham số cần chuyển đổi từ hệ tọa độ stator sang hệ tọa độ rotor và ngược lại Dòng điện isd được giữ không đổi khi tốc độ động cơ thấp hơn giá định mức, và ngược lại sẽ giảm khi tốc độ động cơ cao hơn giá trị định mức (vùng từ thông yếu) Bất kỳ loại điều khiển vector nào cũng nhằm giữ cho biên độ từ thông không đổi tại tần số stator khác nhau, nghĩa là điện thế stator sẽ tỉ lệ với tần số stator Trong điều khiển scalar, khi tốc độ động cơ lớn hơn giá trị định mức thì để giữ được biên độ từ thông không đổi phải yêu cầu điện thế cao hơn, điều này có thể gây nguy hiểm cho động cơ, mặt khác tại tốc độ cao làm tổn hao tại vùng từ thông yếu dẫn đến giảm hiệu suất cho động cơ

Thành phần dòng điện isq là một hàm theo mô-men và từ thông của động cơ, giá trị đặt

Hình 1.8 Điều khiển trực tiếp từ thông stator

Điều khiển tựa hướng từ thông khe hở không khí dựa trên (1.24) và (1.25), thành phần dòng điện Cả hai loại điều khiển tựa hướng từ thông stator và khe hở không khí thì tương tự như điều khiển theo từ thông rotor, trong đó vector biên độ từ thông được giữ không đổi khi tốc độ động cơ dưới định mức, và mô-men thì biến thiên bởi thành phần isq Hình 1.8, có thêm điều khiển từ thông để giảm bớt ảnh hưởng lẫn nhau giữa vector biên độ từ thông và thành phần dòng điện tạo nên mô-men

1.2.2.3 Điều khiển trực tiếp mô-men

Điều khiển DTC dựa vào phương trình (1.26), với δ là góc giữa từ thông stator và từ thông rotor

12

Do đó, mô-men được điều khiển bởi góc δ giữa hai vector từ thông, bất kỳ điều khiển DTC nào cũng có một vòng điều khiển từ thông và một vòng điều khiển mô-men, giá trị đặt của mô-men thì được tính bởi bộ điều khiển tốc độ, trong khi từ thông đặt thì được tính từ giá trị đặt của vận tốc ωref

Hình 1.9, điện thế và dòng điện pha để ước lượng mô-men và từ thông stator, các sai

số Eψ và ET được số hóa bởi bộ so sánh, sau cùng bảng look-up để chọn điện áp uabc Điều khiển DTC cho đáp ứng quá độ nhanh, cấu trúc đơn giản do không cần bộ điều khiển dòng điện, giải thuật truyền thống PWM, và biến đổi vector Tuy nhiên hạn chế của điều khiển DTC là từ thông và mô men có hài lớn

1.2.2.4 Điều khiển vector không dùng cảm biến

Ước lượng vận tốc của rotor trên cơ sở dòng điện và điện áp stator, dòng điện và điện

áp bị ảnh hưởng từ vận tốc và các tham số của động cơ, các tham số này luôn thay đổi trong suốt quá trình động cơ hoạt động như: nhiệt độ và bão hòa từ Do đó ước lượng trực tuyến thì cần thiết để bảo đảm hệ thống hoạt động tốt trong mọi điều kiện, những phương pháp dùng trực tuyến thường dùng là: bộ lọc Kalman, bộ quan sát Luenberger, logic mờ, và mạng nơ-ron nhưng hầu hết chỉ chính xác ở vận tốc cao

Trong hình 1.10, thành phần điện thế usq được xác định bởi bộ điều khiển vận tốc và thành phần usd được tính như một hàm của dòng điện từ hóa ims và hình 1.11 trình bày vector dòng điện và từ thông stator

Dòng từ hóa stator được cho như (1.27)

Hình 1.10 Điều khiển không dùng cảm biến

13

Phương trình stator phụ thuộc dòng điện ims được cho ở (1.28), khi ims đạt đến giá trị của isd (hình 1.11) thì giá trị điện thế đặt được cho như (1.29)

r dψ

14

đơn vị xử lý và lớp ra chứa các đơn vị tạo tín hiệu ra cho mạng Tín hiệu được truyền

từ lớp vào chuyển tiếp đến lớp ẩn và đến lớp ra nhờ thông qua các bộ liên kết trọng số, cấu trúc mạng truyền thẳng 3 lớp được mô tả như hình hình 1.12

Thích nghi là điều quan trọng để tinh chỉnh chất lượng cho bộ điều khiển, thích nghi dùng mạng nơron có các đặc tính động học nổi bật, đó là: huấn luyện nhanh, mô hình hóa được các hàm phi tuyến, chất lượng tốt trong môi trường có nhiễu với các dữ liệu cho trước hay thậm chí là môi trường mà dữ liệu thay đổi Do trọng số được cập nhật định kỳ nó giúp mô hình thích nghi theo sự thay đổi của môi trường Cuối cùng, phương pháp học theo kiểu lan truyền ngược sai số với độ suy giảm gradiant dựa trên các sai số được sử dụng để tinh chỉnh cho chất lượng mạng, gradient của sai số có thể được tính bằng phương pháp đạo hàm riêng phần Huấn luyện một mạng được thực hiện bởi các dữ liệu đi qua mạng, được hoàn thành sau khi các cặp vector vào/ra từ tập huấn luyện đi qua các lớp chỉ duy nhất một lần

Việc chọn lựa một tập đủ dữ liệu để huấn luyện là rất quan trọng để thu được các đặc tính suy rộng chất lượng tốt Tập hợp tất cả các dữ liệu có thể được tách làm hai tập rời: tập training và tập test, tập test không có liên quan gì đến giai đoạn học của các mạng và nó được dùng để đánh giá các chất lượng của mô hình Cấu hình của mô hình mạng nơ-ron được xác định theo bản chất của vấn đề cần được giải quyết, kích thước của vector đầu vào dùng để định nghĩa về số lượng các nơ-ron đầu vào

Mạng truyền thẳng 3 lớp sử dụng để nhận dạng mô hình thuận và nghịch cho động cơ, trong đó nhận dạng mô hình thuận được trình bày như hình 1.13.a, trong suốt quá trình nhận dạng với giải thuật lan truyền ngược sẽ cực tiểu hóa hàm sai số y ref y net , và

Hình 1.12 Cấu trúc mạng truyền thẳng 3 lớp

Nhận dạng mô hình thuận thì khả thi nhưng không đáp ứng tức thời cho cấu trúc của

bộ điều khiển nên được dùng để nhận dạng các tham số của đối tượng, trái lại nhận dạng mô hình ngược thì rất thuận tiện cho vấn đề nhận dạng bộ điều khiển

Hình 1.15 trình bày thiết kế bộ điều khiển dùng mô hình nhận dạng ngược, có hai cách

để huấn luyện mạng nơ-ron: hoặc mô hình ngược được huấn luyện off-line như hình 1.13.b, hoặc là ban đầu huấn luyện off-line để thiết lập trọng số của mạng rồi sau đó cập nhật bộ trọng liên tục bằng on-line

Trong trường hợp on-line thì giải thuật lan truyền ngược là thích hợp, thanh ghi dịch được sử dụng trong quá trình nhận dạng để xác định đặc tính động học của động cơ Ngỏ vào của bộ điều khiển dùng mô hình nhận dạng ngược bao gồm ngỏ ra của động

cơ và các tín hiệu tham chiếu Vì vậy tại mỗi thời điểm sẽ tạo ra luật điều khiển u, luật

Hình 1.13 a) Nhận dạng mô hình thuận, b) Nhận dạng mô hình ngược

Hình 1.14 Nhận dạng đặc tính động học dùng mạng nơ-ron

16

điều khiển này buộc ngỏ ra của động cơ y tiến đến gần tín hiệu tham chiếu yref Mạng nơ-ron trong mô hình ngược nhằm phân tích dữ liệu vào để đưa ra các thông tin về tình trạng hoạt động của động cơ: hoạt động bình thường hay bất ổn như ngắn mạch, quá áp hoặc giới hạn vận tốc

1.3.2 Điều khiển hệ phi tuyến dùng mô hình nội

Trong hình 1.16, khi mô hình mô tả chính xác đặc tính động học của hệ thống và không có nhiễu (n(t) = 0) thì tín hiệu hồi tiếp bằng 0, khi đó hệ thống trên trở thành hệ thống điều khiển vòng hở Nếu có nhiễu n(t) ảnh hưởng đến qúa trình điều khiển thì tín hiệu phản hồi sẽ bằng n(t) và không gây ra tác động điều khiển, nhiễu n(t) bị trừ khỏi tín hiệu chuẩn, do đó ảnh hưởng của nhiễu đo lường ở ngõ ra của quá trình điều khiển hoàn toàn bị triệt tiêu Bộ hồi tiếp được sử dụng để nâng cao độ bền vững của hệ thống đối với sai số mô hình ở miền tần số cao và nhiễu đo lường

Hình 1.15 Bộ điều khiển dùng mô hình nhận dạng ngược

Hình 1.16 Điều khiển dùng mô hình nội

thì ngõ ra y(t) của đối tượng sẽ bằng với tín hiệu đặt r(t)

Thông số mô hình ngược được cập nhật trực tuyến sao cho sai lệch giữa tín hiệu ra của đối tượng y(t) và tín hiệu đặt r(t) là tối thiểu:

2 t

Hình 1.17 Nhận dạng mô hình ngược

18

1.3.2.3 Tính chất của điều khiển mô hình nội

+ Nếu đối tượng điều khiển và mô hình ngược ổn định và nếu mô hình thuận mô tả chính xác đặc tính động học của đối tượng thì hệ thống điều khiển ổn định

+ Nếu đối tượng điều khiển và mô hình ngược ổn định và nếu mô hình thuận mô tả chính xác đặc tính động học của đối tượng, mô hình ngược mô tả chính xác đặc tính động học ngược của đối tượng và nếu không có nhiễu thì hệ thống có tín hiệu ra đồng nhất bằng tín hiệu vào

+ Nếu mô hình ngược có độ lợi tĩnh bằng nghịch đảo độ lợi tĩnh của mô hình thuận và nếu đối tượng ổn định thì hệ thống điều khiển vô sai ở trạng thái xác lập với tín hiệu vào là hàm nấc bất chấp nhiễu đo lường ở ngõ ra của đối tượng

1.3.2.4 Độ miễn nhiễu của điều khiển mô hình nội

Trong hình (1.19), ta có tín hiệu ra của hệ thống là:

1-G (s)G (s) Y(s)

Do đó suy ra: Y(s) = R(s) (1.42)

Rõ ràng, chỉ cần chọn bộ điều khiển là nghịch đảo của mô hình thuận như phương trình (1.42) thì tín hiệu ra của hệ thống sẽ đồng nhất bằng với tín hiệu đặt bất chấp hệ thống có nhiễu n(t) ≠ 0

1.3.3 Điều khiển hệ phi tuyến theo mô hình chuẩn

Hình 1.20, trình bày bộ điều khiển theo mô hình chuẩn, để được mô hình ngược của đối tượng ta có thể ước lượng thông số của mạng sao cho sai lệch giữa tín hiệu ra của đối tượng và tín hiệu ra của mô hình chuẩn là tối thiểu ||ym(t)-y(t)||, trong đó y(t) là tín hiệu ra của đối tượng và ym(t) là tín hiệu ra của mô hình chuẩn

Hình 1.19 Hệ thống điều khiển mô hình nội với độ miễn nhiễu

Hình 1.20 Điều khiển dùng mô hình chuẩn

20

1.4 Điều khiển trượt - SMC

Điều khiển trượt là phương pháp điều khiển phi tuyến có cấu trúc thay đổi, đơn giản nhưng hiệu quả, được áp dụng cho hệ SISO, MIMO, hệ thống có thời gian rời rạc, hệ thống phi tuyến có tham số bất định, ….Nổi bật nhất của loại điều khiển này là tính bền vững không phụ thuộc vào các tham số bất định của đối tượng và các nhiễu loạn bên ngoài xâm nhập vào bộ điều khiển Điều khiển trượt sẽ làm thay đổi tính động học của một hệ thống phi tuyến bởi sự lựa chọn mặt trượt, luật điều khiển được thiết kế để đảm bảo rằng quỹ đạo pha luôn tiến đến mặt trượt Luật điều khiển là hàm không liên tục theo thời gian mà nó chuyển từ cấu trúc này đến cấu trúc khác dựa trên vị trí hiện tại trong không gian trạng thái

Các bộ điều khiển phi tuyến yêu cầu biên độ dao động nhỏ và đáp ứng nhanh, nhưng đối với các tải có tham số phi tuyến và luôn thay đổi theo thời gian thì vấn đề thiết kế một bộ điều khiển như thế sẽ gặp rất nhiều khó khăn [7, 8] Điều khiển trượt thì thích hợp cho hệ phi tuyến khi có các tham số thay đổi theo thời gian hay các tham số chưa biết của đối tượng [9, 10], ưu điểm của bộ khiển trượt là tính ổn định và bền vững [11, 12], nhưng bất lợi của bộ điều khiển là khi có sự thay đổi nhanh với biên độ lớn của các biến điều khiển sẽ phát sinh hiện tượng dao động quanh mặt trượt [13, 14]

Hơn nữa, khi điều khiển đối tượng mà có sự kết hợp với bộ nghịch lưu như động cơ chẳng hạn thì sóng mang tần số cao của bộ nghịch lưu sẽ phát sinh thêm dao động quanh mặt trượt làm giảm chất lượng của bộ điều khiển [15]

Mặt trượt còn gọi là mặt giao hoán bởi vì nó phụ thuộc vào qũy đạo pha của hệ thống nằm trên hay dưới mặt trượt Có hai bước trong thiết kế SMC: bước đầu tiên là thiết kế một mặt trượt và hướng đối tượng tiến về mặt trượt, bước thứ hai xây dựng một vòng hồi tiếp cần thiết để duy trì quỹ đạo của đối tượng nằm ổn định trên mặt trượt

Các bước tính toán được xây dựng trên lý thuyết ổn định Lyapunov

Nếu n = 2, thì mặt trượt s(x) = c1x1 + x2, khi c1 > 0, để thỏa ổn định Hurwitz thì đa thức

p + c1 = 0 phải có nghiệm với phần thực âm

Tương tự khi n = 3, thì mặt trượt s(x) = c1x1+ c2x2+ x3, c1, c2 > 0, để thỏa ổn định Hurwitz thì đa thức p2 + c2p + c1 = 0 phải có nghiệm với phần thực âm

1.4.2 Luật điều khiển

Điều khiển trượt bao gồm pha tiệm cận và pha trượt Pha tiệm cận là để duy trì ổn định

và pha trượt để đảm bảo hệ thống nằm ở trạng thái cân bằng như hình 1.21

với J là mô-men quán tính, θ(t) là góc và u(t) là luật điều khiển

Chọn mặt trượt với c > 0 để thỏa điều kiện Hurwitz:

Sai số: e(t) = θ(t) - θ (t), e(t) = θ(t) - θ (t)d   d (1.48)

Hình 1.21 Hình chiếu của quỹ đạo pha

Hình 1.22, trình bày đáp ứng thời gian của vị trí và tốc độ, đường biểu diễn màu xanh cho tín hiệu đặt và đường biểu diễn màu đỏ là tín hiệu đo

Hình 1.23, trình bày quỹ đạo pha, đường biểu diễn màu xanh khi mặt trượt s thay đối

và đường biểu diễn màu đỏ mặt trượt s = 0 Quỹ đạo pha của hệ thống sẽ trượt dọc theo mặt trượt s = 0

Hình 1.23 Quỹ đạo pha Hình 1.24 Luật điều khiển u

Hình 1.22 Đáp ứng thời gian: a) Vị trí, b) Tốc độ

23

Hình 1.24 là luật điều khiển u được cho bởi phương trình (1.49), điều khiển trượt lý tưởng đòi hỏi luật điều khiển phải thay đổi tức thời ngay tại thời điểm giao nhau với mặt trượt s = 0 Do đó với luật điều khiển u như trên thì khi tín hiệu đi qua phần s < 0 thì lúc này u > 0 sẽ ép quỹ đạo pha tiến về mặt trượt s = 0, sau đó tiếp tục đi qua phần

s < 0, thì u < 0 Vậy kết quả là quỹ đạo pha tiếp tục vượt qua khỏi mặt trượt s = 0 sau khi chạm vào nó và gây nên hiện tượng quỹ đạo pha dao động quanh mặt trượt

1.5 Kết luận

Điều khiển định hướng vector từ thông là một sự lựa chọn tối ưu trong những ứng dụng mà điều khiển độc lập từ thông và mô-men là bắt buộc để đạt đến độ chính xác cao nhất trong điều khiển vận tốc hay vị trí

Sự phát triển của những bộ xử lý tín hiệu số có tốc độ nhanh, giá thành hạ cho phép thực hiện trên thực tế những giải thuật điều khiển phức tạp hơn trong bộ truyền động Những phương pháp khác nhau dựa trên “trí tuệ nhân tạo” như mạng nơ-ron được đề xuất vào điều khiển vector với mục đích nâng cao khả năng chính xác của bộ truyền động như: điều khiển thích nghi dùng mô hình nội, điều khiển thích nghi dùng mô hình chuẩn,…., khả năng nhận dạng trực tuyến các giá trị của tham số trong quá trình hoạt động của hệ truyền động đang là những đề tài được nghiên cứu rộng rãi

Trong thực tế, thì việc phải điều khiển hệ bất định là không thể tránh khỏi, một trong các phương pháp giải quyết bài toán điều khiển hệ bất định như vậy là điều khiển trượt Đây là phương pháp điều khiển được biết đến như một giải pháp điều khiển đơn giản, song lại mang đến một chất lượng bền vững rất cao

Nổi bật nhất của loại điều khiển này là:

+ Tính bền vững, không phụ thuộc vào các tham số bất định của đối tượng ngay cả khi

có nhiễu loạn xâm nhập vào hệ thống từ bên ngoài

+ Tính thích nghi cao, do luật điều khiển là hàm không liên tục theo thời gian mà nó chuyển từ cấu trúc này đến cấu trúc khác dựa trên vị trí hiện tại trong không gian trạng thái

+ Luật điều khiển sẽ làm thay đổi tính động học của một hệ thống phi tuyến bởi sự lựa chọn mặt trượt

24

Khuyết điểm:

+ Mặt trượt còn gọi là mặt giao hoán bởi vì nó phụ thuộc vào qũy đạo pha của hệ thống nằm trên hay dưới mặt trượt và đây chính là nguyên gây nên hiện tượng quỹ đạo pha dao động quanh mặt trượt (chattering)

+ Khi điều khiển động cơ, do có sự thay đổi nhanh với biên độ lớn của từ thông và mô-men thì hiện tượng dao động quanh mặt trượt làm giảm hiệu suất của bộ điều khiển Đây là một hiệu ứng nguy hiểm và là nguyên nhân làm giảm tuổi thọ nhiều thiết

bị trong hệ thống, bởi vậy việc nghiên cứu giảm hiệu ứng rung trong hệ điều khiển trượt mang một ý nghĩa ứng dụng vô cùng quan trọng

Cho đến tận bây giờ hiện tượng dao động quanh mặt trượt vẫn được nhiều nhà khoa học nghiên cứu [16, 17] và đưa ra nhiều giải pháp khắc phục khác nhau:

+ Năm 2003, ZhixiongHou ước lượng các thành phần không xác định và biên độ hàm

trượt dựa trên hệ mờ, kết quả đã chứng minh tính ổn định dựa trên Lyapunov [18]

+ Năm 2010, Li Jian-jun đề nghị sử dụng logic mờ kết hợp với bộ điều khiển

trượt,dùng mạng nơron để thay thế hàm giao hoán trong bộ điều khiển, tác gỉa đã loại

bỏ được hiện tượng dao động quanh mặt trượt [19]

+ Năm 2010, Zhang Yuzeng sử dụng vùng giới hạn cho quá trình giao hoán của mặt

trượt, phương pháp đã giảm thiểu được dao động quanh mặt trượt Tuy nhiên vùng giới hạn này không phải là duy nhất cho tất cả các đối tượng [20]

+ Năm 2010, Yangmin Li xây dựng mặt trượt dựa trên luật điều khiển PID, kết quả bộ

điều khiển loại bỏ được hiện tượng dao động không mong muốn, nhưng độ vọt lố và thời gian xác lập của đáp ứng lớn [21]

+ Năm 2014, Chiheb Ben Regaya,Abderrahmen Zaafouri,với giải thuật điều khiển trượt cho động cơ trên cơ sở logic mờ để giảm dao động quanh mặt trượt [22]

+ Năm 2015, J V Gorp, M Defoort, M Djemai, và K C Veluvolu, năm 2018, G Sun, Z Ma, và J Yu với giải thuật điều khiển trượt bậc cao để giảm dao động quanh mặt trượt [23, 24]

+ Năm 2015, Ziad Hussein Salih, Khalaf S Gaeid và Ali Saghafinia với giải thuật điều khiển trượt cho động cơ trên cơ sở gián tiếp vector để giảm chattering [25]

+ Năm 2016, H Ma, J Wu, and Z Xiong với giải thuật điều khiển trượt cho động cơ trên cơ sở luật tiệm cận để giảm dao động quanh mặt trượt [26]