Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật cơ điện tử: Nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển động cơ AC Servo

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 2TÓM TẮT LUẬN VĂN Với sự phát triển của công nghệ vật liệu từ vĩnh cửu, động cơ AC Servo được ứng dụng rộng rãi nhờ momen, hệ số quán t

TỔNG QUAN

Ý nghĩa, tầm quan trọng của việc nghiên cứu luận văn

Ngày nay, với sự phát triển nhanh chóng của khoa học và công nghệ trên tất cả các lĩnh vực thì các sản phẩm ngày càng phải có yêu cầu cao hơn về mặt chất lượng sản phẩm, mức độ tự động hóa sản xuất và đặc biệt là độ chính xác gia công về hình dáng hình học Sự phát triển của nền công nghiệp robot hiện đại cũng gắn liền với việc điều khiển chuyển động và là tiền đề cho sự phát triển của nền công nghiệp Được sử dụng ngày càng rộng rãi trong và ngoài nước, động cơ AC servo có thể được xem như là sức kéo của ngành công nghiệp điều khiển chính xác (ví dụ như robot, các loại máy gia công chính xác CNC …) Do đó, ngày càng thu hút được nhiều nghiên cứu trong lĩnh vực tự động hóa và điều khiển chuyển động Dải công suất hoạt động lớn hơn nhiều so với một số động cơ điều khiển chính xác khác như động cơ bước, động cơ DC không chổi than

Tuy nhiên động cơ AC servo là đối tượng phi tuyến, có nhiều thông số thay đổi trong quá trình hoạt động (điện trở stator và rotor thay đổi bởi nhiệt sinh ra trong động cơ, ma sát nhớt, mômen quán tính và đặt biệt là tải thay đổi…), do đó việc điều khiển chính xác vị trí, tốc độ động cơ là vấn đề cần được giải quyết và nghiên cứu Lựa chọn đề tài “Nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển động cơ AC Servo ”:

- Tạo điều kiện cho việc nghiên cứu, thiết kế bộ điều khiển động cơ AC servo trong nước với mục đích giảm giá thành sản phẩm, chủ động và linh hoạt trong việc thiết kế kiểu dáng, kích thước sản phẩm

- Ngoài ra, việc nghiên cứu này có thể ứng dụng trong giáo dục, giúp mô phỏng, kiểm tra, phân tích , so sánh các lý thuyết điều khiển thuận lợi và nhanh chóng.

Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

Xuất phát từ sự phát hiện ra nguyên lý từ trường xoay của nhà vật lý người Pháp

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 9

Franỗois Arago năm 1824, qua hàng trăm năm tồn tại nhưng động cơ khụng đồng bộ ba pha (IM) vẫn được sử dụng rộng rãi trong thực tế vì: giá thành rẻ, ổn định, tính kinh tế cao và được ứng dụng cho các nhu cầu không cần độ chính xác cao như bơm, quạt, thang máy, xe điện…Tuy nhiên, cùng với sự phát triển của khoa học và công nghệ thì nền công nghiệp chính xác đòi hỏi yêu cầu khắt khe về biên dạng hình học, độ chính xác kích thước … Đây là động lực thúc đẩy sự ra đời của động cơ AC Servo để đáp ứng được nhu cầu trên Nó được ứng dụng rộng rãi trong các ngành sản xuất thiết bị bán dẫn, máy công cụ như CNC, thực phẩm, đóng gói, y tế, quân sự…

Nhiều công ty như: LS, Siemens, Schneider, Mitsubishi, ABB, Hitachi, Omron, Panasonic, Rockwell… Đã chế tạo thành công bộ điều khiển động cơ AC Servo và được ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp.[11]

Hình 1.1: BĐK AC Servo hãng LS Hình 1.2: BĐK AC Servo hãng Panasonic

Năm 1971, Blaschke’s đã tìm ra phương pháp điều khiển tốc độ động cơ dựa vào việc điều khiển tách biệt từ thông và mô men được gọi là phương pháp điều khiển tựa trường (Field Oriented Control – FOC), và từ đó đã có nhiều công việc nghiên cứu nhằm cải thiện động học và giảm thiểu tính phức tạp của phương pháp FOC [7] Đến năm 1984, Takahashi được nhiều sự quan tâm khi tìm ra phương pháp điều khiển trực tiếp momen (Direct Torque Control – DTC), do phải tính toán một khối

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 10 lượng công việc lớn trong thời gian ngắn, nên hạn chế của phương pháp DTC là cần phải có một bộ điều khiển tốc độ cao [8]

Hình 1.3: BĐK AC Servo hãng ABB Hình 1.4: BĐK AC Servo hãng Rockwell

Năm 2007 công ty Microchip công bố dòng chíp dùng điều khiển động cơ PMSM theo phương pháp từ trường là dsPIC30F ở bài báo cáo mang kí hiệu:

Tháng 4/2014 công ty bán dẫn Freescale công bố dòng chíp dùng điều khiển động cơ PMSM theo phương pháp từ trường là MKV31F ở bài báo cáo mang kí hiệu: AN4911 [12]

Tháng 9/1995, Th Lubin sử dụng phương pháp điều khiển mờ vào trong bộ điều khiển AC servo để thay thế cho phương pháp điều khiển PI thông thường Việc mô phỏng đáp ứng giữa hai phương pháp được thực hiện trên phần mềm Matlab Simulink Trong thực tế, tác giả sử dụng động cơ 11kW để kiểm tra đáp ứng và cho thấy bộ điều khiển mờ ổn định và độ nhạy với các thông số biến đổi, nhiễu gây ra sẽ thấp hơn [17]

Giải thuật PID trong các bộ điều khiển AC Servo rất phổ biến trong các hệ thống có cấu trúc đơn giản, tính an toàn và độ tin cậy cao Nhưng có 1 số vấn đề xảy ra khi ứng dụng vào hệ thống phức tạp có 1 vài thông số không xác định dẫn đến đáp ứng hệ thống không tốt 10/07/2005, Geum-Bae Cho và Pyoung-Ho Kim đã đưa ra phương pháp mới là kết hợp giữa mạng nơron và bộ điều khiển PID để giải quyết

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 11 vấn đề trên [5]

Chúng ta được biết việc ứng dụng phương pháp điều khiển momen trực tiếp – DTC có ưu điểm là đáp ứng nhanh và ổn định Tuy nhiên, trong quá trình xác lập thì momen, từ thông, dòng điện luôn xảy ra dao động gợn sóng và đặc biệt đáng kể khi hoạt động ở vùng tốc độ thấp gây ra tiếng ồn lớn 11/2009, Jagadish H.Pujar khoa nghiên cứu trường đại học kỹ thuật và công nghệ BVB, Ấn Độ đã đưa ra phương pháp thay thế bộ điều khiển PI bằng bộ điều khiển logic mờ Dựa vào kết quả mô phỏng bằng Matlab có thể thấy được dao động của momen, từ thông được giảm xuống [9]

Hiện nay, ở nước ta chưa có công ty chế tạo bộ điều khiển động cơ AC Servo Đa số chúng ta đều nhập khẩu từ các nước Châu Âu và 1 số nước châu Á như Hàn Quốc, Nhật Bản, Trung Quốc để sử dụng Ở các trường đại học như Đại học Bách Khoa TP.HCM, Đại học Bách Khoa Hà Nội đã có 1 số nhóm nghiên cứu về thiết kế bộ điều khiển động cơ AC Servo

Năm 2011, Ying-Shieh Kung khoa điện đại học Nam Đài Loan và Nguyễn Vũ Quỳnh ở đại học Lạc Hồng đã đưa ra phương pháp kết hợp mô phỏng giữa Simulink (Matlab) và ModelSim vào bộ điều khiển tốc độ động cơ PMSM ( Permanent Magnet Synchronous Motor ) không sử dụng cảm biến kết hợp thuật toán SMO ( Sliding Mode Observer) và thuật toán mờ (Fuzzy) [18] Đến năm 2013, Nguyễn Vũ Quỳnh và Lâm Thanh Hiền ở đại học Lạc Hồng và Ying-Shieh Kung khoa điện đại học Nam Đài Loan đã cải tiến phương pháp đã nghiên cứu bằng cách thay vì đưa giải thuật mờ vào bộ điều khiển tốc độ động cơ PMSM không sử dụng cảm biến, thì thay thế bằng bộ điều khiển mờ thích nghi ( Adaptive Fuzzy) Kết quả mô phỏng cho thấy tốc độ động cơ đáp ứng tốt dưới nhiều điều kiện tải bên ngoài thay đổi [14]

Từ thực tiễn, việc nghiên cứu đề tài này là một trong những bước đầu cho việc nghiên cứu, thiết kế và phát triển để đưa sản phẩm ra thị trường trong tương lai

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 12 1.3 Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của luận văn

- Nghiên cứu các phương pháp điều khiển động cơ AC Servo

- Ứng dụng phương pháp FOC để điều khiển tốc độ động cơ

- Nghiên cứu các giải thuật tối ưu thông số PI - Ứng dụng giải thuật di truyền để tối ưu yêu cầu đáp ứng của hệ thống

- Kết hợp giải thuật di truyền và điều khiển mờ để tối ưu bộ thông số PI trong quá trình điều khiển tốc độ động cơ

- Sử dụng động cơ hãng LS để thực nghiệm

- Thông số động cơ APM-SC04ADK:

 Momen tức thời tối đa: 3,82 (N.m)

 Encoder tương đối với độ phân giải 2500 xung/ vòng

 Cảm kháng động cơ: Lq = 7,610 mH ; L d = 1,209 mH

 Trở kháng động cơ: Rs = 2,82 Ω

 Từ thông của rô to: ψr = 0.0742 Wb

- Mục tiêu cần đạt được:

Phương pháp nghiên cứu

Đề tài này sẽ kết hợp hai phương pháp nghiên cứu, đó là:

 Phương pháp nghiên cứu lý thuyết

Nghiên cứu tài liệu, bài báo và công nghệ liên quan

Tổng hợp các tài liệu

Phân tích, thiết kế và mô phỏng dựa trên phần mềm Matlab

 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm

Phân tích yêu cầu thực tế của bài toán và xây dựng mô hình thực nghiệm

Vận dụng các nghiên cứu lý thuyết áp dụng vào mô hình thực tế

- Đánh giá kết quả đạt được.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Cơ sở lý thuyết của động cơ AC Servo

Gồm 3 bộ phận chính là Rotor, Stator và cảm biến ( Hình 2.1)

Hình 2.1 : Cấu tạo của động cơ AC Servo

Stator: được gọi là phần sơ cấp hay phần đứng, có 2 phần chính là lõi thép và dây quấn ( Hình 2.2 )

Lõi thép stator hình trụ bao gồm nhiều lá thép ghép lại với nhau và được làm từ vật liệu sắt từ tốt ( từ trở nhỏ và điện trở suất lớn) Mặt trong có những rãnh để chứa bộ dây quấn 3 pha Dây quấn stator làm bằng dây dẫn bọc cách điện, đặt trong các rãnh được phân bố đều dọc theo chu vi của lõi thép

Hình 2.2: Cấu tạo của Stato động cơ AC Servo

Rô to: được gọi là phần thứ cấp hay phần quay, có 2 phần chính là lõi thép và nam châm vĩnh cửu ( Hình 2.3)

Lõi thép rôto hình trụ bao gồm nhiều lá thép ghép lại với nhau Mặt ngoài gắn nam châm vĩnh cửu Nam châm vĩnh cửu được chế tạo từ vật liệu tốt vì nó mang tính chất quyết định đến công suất động cơ

Hình 2.3: Cấu tạo của Rô to

Các loại nam châm vĩnh cửu thường được sử dụng ( Hình 2.4)

Hình 2.4: Các loại nam châm vĩnh cửu trong Rôto

Theo sự phát triễn khoa học, thì vật liệu làm nam châm vĩnh cửu cũng dần được thay thế để đạt hiệu suất cao nhất với kích thước nhỏ nhất ( Hình 2.5)

Hình 2.5: Hiệu suất các loại nam châm vĩnh cửu

Cảm biến : ( Encoder) được cấu tạo như hình 2.6 Ánh sáng được phát ra từ LED đi quay khe quay tròn ( đĩa quang được gia công lỗ - số lượng lỗ quyết định độ chính xác động cơ.) Sau đó đi tiếp qua khe cố định ( mục đích chính để lọc nhiễu ánh sáng ) và cuối cùng đến bộ phận thu ánh sang chuyển sang tín hiệu điện ( dạng xung)

Hình 2.6 Cấu tạo encoder của động cơ

Dạng tín hiệu ra của Encoder được trình bày trong hình 2.7

Hình 2.7: Dạng tín hiệu ngõ ra Encoder của động cơ 2.1.2 Nguyên lý hoạt động:

Theo cấu tạo của rôto làm từ nam châm vĩnh cửu thì tự bản thân của nó sẽ

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 17 sinh ra một từ trường có hướng và độ lớn không đổi ( giả thiết năng lượng nam châm không bị giảm theo thời gian)

Khi cho một hệ thống dòng điện hình sin ba pha cân bằng ( lệch nhau 120 độ theo thời gian) chạy vào ba cuộn dây của bộ dây quấn ba pha ( đặt cách nhau 120 độ điện trong không gian) sẽ tạo ra từ trường quay tròn

Trục từ trường quay trùng với trục của dây quấn một pha nào đó khi dòng điện đi qua dây quấn này cực đại và dương ( hình 2.8)

Hình 2.8 Nguyên lý hoạt động của động cơ

Nhờ sự tương tác giữa từ trường stato và từ trường rôto tạo ra cặp ngẫu lực ( momen quay) Mặt khác, stato là phần cố định nên rôto sẽ quay tròn theo tần số từ trường quay stato Nếu không thì rôto sẽ sinh ra momen cực tiểu và cực đại luân phiên, điều này làm giảm hiệu suất tối ưu momen xoắn và tạo ra rung động cơ học nhiều, nhiễu, tiếng ồn, ứng suất cơ khí tác động lên các bộ phận máy móc

Góc giữa giữa từ trường vĩnh cửu của rôto và từ trường stato phải được điều khiển cẩn thận để tạo ra momen xoắn tối đa và hiệu suất chuyển đổi điện cơ là tốt nhất ( tốt nhất là 90 độ) Để đạt được mục đích này thì nên sử dụng giải thuật hồi tiếp vòng kín trong việc điều khiển tốc độ để tinh chỉnh đạt được hiệu suất tốt nhất

2.1.3 Xây dựng mô hình toán học của động cơ: Để xây dựng mô hình toán cho động cơ AC Servo thì ta cần đặt các giả thiết sau:

- Lực từ động do cuộn dây stator sinh ra có dạng hình sin “Space hamonics” trong các khe hở không khí được bỏ qua

- Nguồn điện cấp cho động cơ xem như ba pha cân bằng

- Các ảnh hưởng do hiện tượng từ trễ và dòng điện xoáy trong lõi sắt từ gây ra được bỏ qua

- Dao động của cuộn dây stator trong quá trình hoạt động không được xem xét

- Ta có thể thiết lập dạng vector không gian của phương trình điện áp stato theo hệ trục tọa độ tham chiếu gốc như sau: dt i d r u  S S  S   S

- Trong đó: r S , u S , i S và  S lần lượt là điện trở dây quấn stator, vector điện áp, dòng điện và từ thông của ba pha stator

- Gốc tọa độ tham chiếu gốc (a, b, c) của stato và hệ trục tọa độ quay của roto ( q, d) ( Hình 3.9)

Hình 2.9: Gốc tọa độ trục Rôto và gốc tọa độ Stato

Trong đó: a và a 2 là hệ số chỉ hướng của dây quấn stato;

3 / 2  e j a  ; a 2 e j 4  / 3 u SA ,u SB ,u SC là giá trị điện áp tức thời của 3 pha stato i SA ,i SB ,i SC là giá trị dòng điện tức thời của 3 pha stato

 SA , SB , SC là giá trị từ thông tổng quy về 3 pha stato rA C AC B AB A AA

L AA , L BB ,L CC lần lượt là độ tự cảm riêng của pha A, B, C

L AB , L BC ,L AC lần lượt là độ tự cảm riêng tương tác của pha A và B, pha B và C, pha A và C

 rA ,  rB , rC lần lượt là từ thông phụ thuộc vào vị trí của rôto so với pha của stato do từ trường vĩnh cửu của rôto gây ra

) 120 cos( cos o r rC o r rB r rA

 r là từ thông lớn nhất được tạo ra bởi nam châm vĩnh cửu.

Ta phải biết rằng, trong phương trình từ thông thì độ tự cảm là một hàm của góc rôto:

L ls : là độ tự cảm rò dây quấn stato gây ra bởi từ thông phần ứng.

L 0: là độ tự cảm trung bình; ( )

L ms : là độ tự cảm dao động phụ thuộc vị trí rôto trong từ thông.

Từ đó ta có thể biểu diển tất cả các thông số từ cảm stato bằng ma trận sau:

 ms ls ms ms ms ms ls ms ms ms ms ls ss

Khi cung cấp nguồn ba pha cân bằng cho động cơ thì ta có thể viết lại phương trình dưới dạng ma trận như sau:

Ngoài ra ma trận từ thông của stato cũng có thể biểu diễn dưới dạng:

L SS là ma trận độ tự cảm stato theo góc quay rôto

   r là ma trận từ thông phụ thuộc nam châm vĩnh cửu

Vì L SS là ma trận có các thành phần phụ thuộc vào thời gian nên rất khó khăn trong việc giải trực tiếp Do đó, để loại bỏ việc phụ thuộc của điện áp, dòng điện, từ thông, độ từ cảm vào thời gian thì chúng ta chuyển hệ trục tọa độ tham chiếu cố định (a,b,c) sang hệ tham chiếu quay (d,q) như hình 2.10:

Hình 2.10 : Hệ trục tọa độ quay dq

Ta có:  f dq 0   T dq 0 ( r ). f abc 

Ma trận chuyển đổi d-q được biểu diễn như sau:

Ma trận từ thông trong hệ tọa độ tham chiều d-q được viết lại:

 dq 0   T dq 0 ( r ).L SS  T dq 0 ( r )     1 i dq 0  T dq 0 ( r ).  r

Biến đổi điện áp, dòng điện, từ thông sang hệ tọa độ tham chiếu d-q:

Do nguồn cấp là 3 pha cân bằng nên thành phần: u 0  0

Thay phương trình (2.1), (2.5) và (2.6) vào (2.4) ta có:

0 dq ( r ) S dq ( r ) dq dq ( r ) dq ( r ) dq dq T r T i T pT u          Đặt: dt p d ;

Mặt khác, trong hệ thống cân bằng thì điện trở trên mỗi pha đều bằng nhau;

Phân tích thành phần thứ 2 ( vi phân):

) ( dq r dq dq r dq r dq dq r dq r dq T p

Khai triễn phương trình trên ta có:

) ( dq r dq r dq dq r dq r dq dq r dq r dq p T

Rút gọn:  T dq 0 (  r )  T dq 0 (  r )   1 1 ,ta được:

0( r ) dq ( r ) dq dq ( r ) dq ( r ) dq dq dq pT T pT p

   là vận tốc góc của rôto ( rad/s)

Các thành phần của ma trận được tính như sau:

Thay các thành phần trên vào ma trận ta được:

Ta có thể viết lại thành phương trình như sau:

Suy ra: d q r d s d ri p u     d d q q r d s d ri L i L pi u   

Ta có ma trận biểu diễn điện áp trong hệ tọa độ tham chiếu d-q:

Công suất điện của động cơ được tính như sau:

SC SC SB SB SA SA

Chuyển sang hệ tọa độ tham chiếu d-q quay với: dt d r r

( 2 8 ) Thay u d và u q vào (2.8) ta có công suất ngõ ra:

Nếu động cơ có P cực thì: r P rm

  2 , với  rm là tốc độ góc rôto (cơ) Vậy ta có momen điện ngõ ra là:

2 3 Phương trình momen cơ được biểu diễn: dt J d

Với  rm là tốc độ góc đầu ra của trục động cơ

J: là momen quán tính của rôto

K d là hệ số ma sát nhớt

Cơ sở lý thuyết phương pháp điều khiển

2.2.1 Tổng quan phương pháp điều khiển

Hiện nay, có 4 phương pháp chính điều khiển động cơ đồng bộ từ trường vĩnh cửu: a Điều khiển vô hướng – V/f = hằng số ( Điều khiển vòng hở )

Khi tốc độ động cơ < tốc độ đồng bộ

=> Từ thông = hằng số => Tốc độ tăng => Điện áp tăng => Momen = hằng số

=> Công suất tăng ( Đây là vùng momen hằng ) Hình 2.11 Khi tốc độ động cơ = tốc độ đồng bộ

=> Điện áp = điện áp định mức ( hình 2.11) Khi tốc độ động cơ > tốc độ đồng bộ

=> Tốc độ tăng => Điện áp = điện áp giới hạn => Từ thông giảm => Momen giảm => Công suất = hằng số ( hình 2.11)

Hình 2.11 : Quan hệ điện áp, từ thông, momen, công suất theo tốc độ

Nhận xét: Phương pháp này chỉ sử dụng cho hệ truyền động có đặc tính thấp b Phương pháp điều khiển dòng Hysteresis ( hình 2.12)

Hình 2.12 : Phương pháp điều khiển dòng hysteresis

Bộ điều khiển vị trí :  r * K P   e *  e 

Bộ điều khiển tốc độ : qs P I  r r  s K K

Dựa theo giản đồ hình 2.13 : Nếu i a nằm trong vùng i a + thì IGBT A+ dẫn => dòng điện tăng Nếu ia nằm trong vùng ia- thì IGBT A- dẫn => dòng điện giảm

Hình 2.13 : Giản đồ điều khiển dòng hysteresis c Phương pháp điều khiển trực tiếp momen ( Direct Torque Control) Đây là phương pháp điều khiển momen điện từ, tốc độ chỉ là đại lượng điều khiển gián tiếp được thể hiện ở hình 2.14

Phương pháp này dựa trên sự tác động trực tiếp của véc tơ điện áp lên véc tơ từ thông của Stato => thay đổi trạng thái véc tơ từ thông Stato => thay đổi momen điện từ của động cơ

Các Vector điện áp được lựa chọn dựa trên sai lệch từ thông Stato, momen điện từ và giá trị tham chiếu Tùy vào trạng thái sai lệch mà 1 véc tơ điện áp tối ưu đã được định trước để hiểu chỉnh trạng thái sai lệch hướng về giá trị tham chiếu

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 28 Đây là phương pháp điều khiển đơn giản, linh hoạt, ít phụ thuộc thông số động cơ, đáp ứng momen nhanh

Tuy nhiên phương pháp này đáp ứng tốc độ thấp

Hình 2.14: Phương pháp điều khiển trực tiếp momen d Phương pháp điều khiển tựa trường ( Field Orient Control – FOC)

Phương pháp này có nhiều ưu điểm, đặc biệt là khả năng đáp ứng tốc độ nhanh => đây là mục đích chính của việc nghiên cứu đề tài

2.2.2 Phương pháp điều khiển tựa trường ( FOC)

Giải thuật FOC sẽ tạo ra điện áp 3 pha như là vector để điều khiển dòng điện 3 pha của stato Dựa vào phương pháp chuyển đổi các đại lượng vật lý phụ thuộc thời gian như dòng điện, momen, từ thông đều chuyển thành vector quay mang tính bất biến theo thời gian Từ đó, chúng ta có thể áp dụng các giải thuật điều khiển phổ biến như PI giống như điều khiển động cơ DC Trong động cơ DC có chổi than thì nhờ cấu tạo nên từ thông stato vuông góc với từ thông roto nên có thể tạo được momen lớn nhất có thể

Sử dụng giải thuật FOC, dòng điện động cơ 3 pha được biến đổi về vector 2

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 29 trục, có thể xem tương tự như động cơ DC Để thực hiện thì chúng ta tiến hành đo dòng điện 3 pha động cơ

Hình 2.15: Sơ đồ khối giải thuật điều khiển FOC

Trong thực tế, bởi vì tổng dòng điện 3 pha là 0 ( 3 pha cân bằng) nên ta chỉ cần sử dụng 2 cảm biến để đo dòng điện 2 pha của động cơ , từ đó có thể suy ra giá trị dòng điện pha còn lại ( giảm được giá thành 1 cảm biến) Đầu tiên, chúng ta phải chuyển các thông số từ hệ trục tọa độ tham chiếu gốc ( 3 trục a-b-c) hình 2.16 sang hệ 2 trục tọa độ tham chiếu    hình 2.17, các thông số đều phải biểu diễn trên hệ trục này Tiếp theo, ta chuyển các thông số từ hệ trục    ( đứng yên ) sang hệ trục tọa độ quay của rôto d-q hình 2.18

Hình 2.16: Hệ trục tọa độ tham chiếu a-b-c

Hình 2.17: Hệ trục tọa độ tham chiếu   

Hình 2.18: Hệ trục tọa độ tham chiếu d-q Chuyển đổi Clarke: Chuyển từ hệ tọa độ tham chiếu a-b-c sang hệ trục tọa độ tham chiếu    (Hình 2.19).

Hình 2.19: Phép chuyển đổi Clarke

Ma trận chuyển đổi từ a-b-c sang  

Ma trận chuyển đổi nghịch từ  sang a-b-c:

Chuyển đổi Park: Chuyển từ hệ tọa độ tham chiếu    sang hệ trục tọa độ tham chiếu d – q ( Hình 2.20).

Hình 2.20 : Phép chuyển đổi Park’

Ma trận chuyển đổi từ  sang d q

) 12 2 ( Ma trận chuyển đổi nghịch từ d qsang  

Như vậy, ta có ma trận chuyển đổi trực tiếp từ abc sang d qlà:

Ma trận chuyển đổi nghịch trực tiếp từ d q sang abclà:

XÂY DỰNG BÀI TOÁN VẬN TỐC VÀ VỊ TRÍ

Cấu trúc bài toán điều khiển vận tốc theo phương pháp tựa trường

Hình 3.1 : Cấu trúc thiết kế bộ điều khiển FOC

- Dựa vào cở sở lý thuyết như trình bày chương II, ta có thể biểu diễn bài toán điều khiển vận tốc theo FOC như hình 3.1.Để tiện cho việc giải thích ta có thể chia sơ đồ trên thành các bộ phận nhỏ như sau:

3.1.1 Phương pháp tạo xung PWM và SVPWM

Nhiệm vụ của phần này là nhận tín hiệu điện áp điều khiển Vqref và Vdref sau đó biến đổi để tạo ra điện áp 3 pha => nghịch lưu => điều khiển tốc độ động cơ như hinh 3.2

Hình 3.2 : Sơ đồ khối phần chuyển đổi ngược Park -1 Clarke -1

 Phương pháp điều khiển sóng sin PWM: Để tạo ra một điện áp xoay chiều bằng phương pháp SIN PWM, ta sử dụng một tín hiệu xung tam giác tần số cao ( còn gọi là tần số sóng mang – Carrier wave) đem so sánh với một điện áp sin chuẩn có tần số f Nếu đem xung điều khiển này cấp cho một bộ nghịch lưu một pha thì đó ngõ ra sẽ thu được một dạng điện áp có tần số bằng với tần số nguồn sin mẫu và biên độ hài bậc nhất phụ thuộc vào nguồn điện một chiếu cung cấp và tỉ số giữa biên độ sóng sin mẫu và sóng mang Tần số sóng mang phải lớn hơn tần số của sóng sin mẫu được biểu diễn ở hình 3.3

Hình 3.3 : Phương pháp điều chế sóng sin 1 pha

Biên độ hài bậc nhất của ngõ ra VA:

Trong đó: M là giữa biên độ sóng sin mẫu và biên độ sóng mang – hay gọi là tỉ số điều biên:

V M  V inf Điện áp sóng sin 3 pha được tạo thành bằng cách dịch so với điện áp VA lần lượt 1 góc 120 0 và 240 0 Ta sẽ được điện áp 3 sin 3 pha như hình 3.4

Hình 3.4 : Điện áp sóng sin 3 pha

 Phương pháp điều khiển vec tơ không gian ( SVPWM):

Sơ đồ nguyên lý bộ nghịch lưu 3 pha bao gồm 6 IGBT như hình 3.5 Vì khóa S1, S3, S5 và S2, S4, S4 luôn hoạt động ở chế độ bù nhau , có nghĩa là khi khóa trên “ON” thì khóa dưới sẽ “OFF” và ngược lại Do đó, ta có thể gọi vector đóng ngắt là ma trận [ a b c] T Vector ma trận này được định nghĩa theo kỹ thuật số, nó bao gồm 8 trường hợp đóng ngắt có thể xảy ra

Hình 3.5 : Sơ đồ nguyên lý bộ nghịch lưu 3 pha Điện áp dây có thể biểu diễn theo ma trận:

VDCbus : là điện áp DC tức thời đặt lên IGBT S1, S3, S5

Giả thiết rằng động cơ là lý tưởng, ta có thể biểu diễn điện áp pha theo ma trận:

Ta có thể thành lập bảng chi tiết theo 8 trạng thái đóng ngắt như hình 3.6 :

Bảng 3.6 : Trạng thái đóng ngắt và giá trị của điện áp pha & dây tương ứng

Nguyên lý của phương pháp điều chế vectơ không gian SVPWM hình 3.7: o Xem điện áp hình sin như một vectơ có biên độ không đổi và quay với tốc độ (tần số) không đổi o Kỹ thuật PWM thực hiện xấp xỉ điện áp đặt Vref bằng một kết hợp của 8 vectơ chuyển mạch (từ V0 đến V7) o Chuyển đổi tọa độ (từ hệ tọa độ tự nhiên “abc” sang hệ tọa độ cố định stato

“αβ”): Một vectơ điện áp ba pha được chuyển đổi thành một vectơ trong hệ tọa độ cố định “αβ” mà các thành phần của nó thể hiện các thành phần của vectơ không gian là tổng của điện áp ba pha o Các vectơ (V1 → V6) chia mặt phẳng thành sáu phần - sector (mỗi sector: 60 độ) o V ref được tạo ra bằng cách kết hợp hai vectơ tích cực và hai vectơ zero

Các vectơ chuyển mạch cơ sở và các góc Sector: o 6 vectơ tích cực (V1,V2, V3, V4, V5, V6) là các trục của hình lục giác Điện áp một chiều đầu vào “DC link” được đưa tới tải o Mỗi sector (1 → 6): 60 độ o 2 vectơ zero (V0, V7) ở gốc hệ tọa độ và không có điện áp được đưa tới tải

Hình 3.7: Các vectơ cơ sở và các Sector

So sánh phương pháp sin PWM và SVPWM: o Phương pháp điều chế SVPWM tạo ít sóng hài trong điện áp và dòng điện ra hơn so với phương pháp điều chế “sine PWM” o SVPWM tận dụng hiệu quả hơn điện áp một chiều đầu vào so với “sine PWM” thể hiện ở hình 3.8:

 Sine PWM: Vùng điều chế được nằm phía trong đường tròn có bán kính bằng 1/2VDC

 Space Vector PWM: Vùng điều chế được nằm phía trong đường tròn có bán kính bằng 1/√3 VDC Tận dụng điện áp: SVPWM = 2/√3 ≈ 1,15 lần so với “Sine PWM”

Hình 3.8: So sánh điện áp giữa Sine PWM và SVPWM Các bước thực hiện phương pháp SVPWM: o Xác định Vα, V β , V ref , và góc (θ)

 Chuyển đổi hệ tọa độ “abc” sang hệ tọa độ “αβ” hình 3.9

Hình 3.9: Vectơ không gian và các thành phần trong hệ tọa độ “αβ”

 Thông qua phép chuyển đổi Clarke ta có thể biểu diễn điện áp 3 pha Va, V b , V c thành 2 thành phần Vα và V β :

Bảng 3.10: Trạng thái đóng ngắt và giá trị của điện áp V α & V β dây tương ứng o Xác định các khoảng thời gian T1, T 2 , T 0 hình 3.11

 Thời gian chuyển mạch trong Sector 1: dt V dt V dt V V

Hình 3.11: Vectơ tham chiếu bằng tổng của hai vectơ liền kề trong sector 1

 Tương tự cho thời gian chuyển mạch ở mọi Sector

Trong đó: n : 1=> 6 ( từ Sector 1 đến Sector 6) và 0 ≤ θ ≤ 60 0

Dựa vào phân tích trên ta có các phương trình chuyển đổi từ hệ tọa độ quay qd sang hệ tọa độ abc của Stato như sau:

 ref V dref cos V qref sin

 ref V dref sin V qref cos

3.1.2 Cấu trúc đọc tín hiệu dòng điện hồi tiếp: Hình 3.12

- Dựa vào phương pháp chuyển đổi thuận ta có các công thức cho phần hồi tiếp như sau:

Hình 3.12 : Cấu trúc đọc tín hiệu dòng điện

3.1.3 Cấu trúc tạo ra tín hiệu dòng điện I qref : Hình 3.13

Hình 3.13 Cấu trúc tạo tín hiệu dòng điều khiển I qref

- Với nref , nfb lần lượt là giá trị tốc độ tham chiếu ( mong muốn), giá trị tốc độ hồi tiếp từ động cơ:

K pω và K iω lần lượt là hệ số tỉ lệ và hệ số tích phân của bộ điều khiển PI. dt J d B

 T ref : là moment tham chiếu ( N.m)

B: Hệ số ma sát nhớt : 0,00292 (N.m.s/rad)

J : Momen quán tính của động cơ : 0,674.10 -4 (kg.m 2 )

Khi ta đặt Idref = 0: r ref q P

 r : là từ thông vĩnh cửu của rô to: 0.0742Wb Nếu Iq > I max thì I qref = I max và ngược lại nếu Iq < I min thì I qref = I min Nếu Imin < I q < I max thì I qref = I q

Chúng ta cần có thêm khâu bảo hòa để tránh trường hợp giá trị Iqref tăng quá lớn làm hỏng động cơ

Giá trị Imax = 3 Iđm = 2,82.3 = 8,64 (A), I min = - 8,64 (A).

3.1.4 Cấu trúc tạo ra tín hiệu điện áp V qref : Hình 3.14

Hình 3.14 Cấu trúc tạo tín hiệu điện áp điều khiển V qref qfb qref iq I I e  

. k s iq iiq iq PI piq q K e K e k t

Kpiq và Kiiq lần lượt là hệ số tỉ lệ và hệ số tích phân của bộ điều khiển PI

Nếu VqPI > V max thì V qref = V max và ngược lại nếu VqPI < V min thì V qref = V min Nếu Vmin < Vqref < Vmax thì Vqref = VqPI

Chúng ta cần có thêm khâu bảo hòa để tránh trường hợp giá trịVqref tăng vượt điện áp định mức của động cơ

Giá trị Vmax = Vđm / 2 = 200/2 = 100(V) , Vmin = -100V

3.1.5 Cấu trúc tạo ra tín hiệu điện áp V dref :

Hình 3.15 Cấu trúc tạo tín hiệu điện áp điều khiển V dref dfb dref id I I e  

( k s id iid id PI pid d K e K e k t

Kpid và Kiid lần lượt là hệ số tỉ lệ và hệ số tích phân của bộ điều khiển PI

Nếu VdPI > Vdmax thì Vdref = Vdmax và ngược lại nếu VdPI < Vdmin thì Vdref Vdmin

Nếu Vdmin < V dref < V dmax thì V dref = V dPI Chúng ta cần có thêm khâu bảo hòa để tránh trường hợp giá trị Vdref tăng quá cao làm tăng tổng điện áp ngõ ra => gây nóng động cơ

Cấu trúc bài toán điều khiển vị trí theo phương pháp tựa trường

3.2.1 Bài toán điều khiển vị trí 1 tín hiệu ngõ vào.(hình 3.16)

Hình 3.16 : Cấu trúc điều khiển vị trí 1 tín hiệu ngõ vào

Mục tiêu bài toán: Yêu cầu giá trị góc quay tham chiếu θref , yêu cầu đáp ứng tốc độ cao nhất , chính xác nhất , không vọt lố

- Dựa vào kết quả phân tích ở phần 3.1 ( điều khiển tốc độ), ta chỉ cần bổ sung thêm 1 bộ điều khiển PI để đáp ứng vị trí yêu cầu như hình 3.16

- Các công thức tính toán : r e    ref  

- Kpθ và Kiθ lần lượt là hệ số tỉ lệ và hệ số tích phân của bộ điều khiển PI

- Nếu nrefPI > nmax thì nref = nmax và ngược lại nếu nrefPI < nmin thì nref = nmin

- Nếu nmin < n ref < n max thì n ref = n refPI - Chúng ta cần có thêm khâu bảo hòa để tránh trường hợp giá trị nref tăng quá cao vượt quá tốc độ cho phép động cơ

- Cho nmin = -1000v/p và nmax = 1000v/p - Các thông số 4 bộ điều khiển PI sẽ được tối ưu bằng giải thuật di truyền

THIẾT KẾ MẠCH ĐIỀU KHIỂN

Cấu trúc mạch điều khiển theo phương pháp tựa trường – FOC

Hình 4.1: Cấu trúc mạch điều khiển theo phương pháp FOC

- Hình 4.1 thể hiện sơ đồ cấu trúc tổng quát của mạch điều khiển động cơ AC Servo :

- Sử dụng bo công suất tích hợp P544A của hãng Vincotech bao gồm mạch chỉnh lưu, mạch nghịch lưu, IGBT thắng

- Phần nguồn điều khiển : 5VDC cấp nguồn cho bo điều khiển, encoder, ±15VDC cấp nguồn cho IC mạch lái và cảm biến dòng, 24VDC cấp nguồn cho quạt tản nhiệt

- Sử dụng vi điều khiển STM32F4 Discovery (hình 4.2)để lập trình giải thuật điều khiển có các đặc tính sau:

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 47 o ARM Cortex-M4 32-bit MCU tốc độ xử lý đạt tới168 MHz/210 DMIPS. o Được thiết kế xử lý tốc độ cao : 7 lớp AHB với 7 masters và 8 slaves, 2 bộ điều khiển DMA o Bộ nhớ Flash có thể đạt tới 1MB , 192 Kbyte SRAM, mạch reset, mạch RC nội… o Timer tích hợp chức năng PWM, đọc xung Encoder, đọc tín hiệu ADC… o 72 ngõ In/ Out có thể định nghĩa

Hình 4.2 Bo vi điều khiển STM32F4 Discovery

Mạch động lực

Hình 4.3: Mạch động lực điều khiển động cơ

Hình 4.4 : Mạch tích hợp của module công suất P544A

Mạch lái

Hình 4.5 : Sơ đồ nguyên lý mạch lái IR2133

Mạch nguồn điều khiển

Để xác định công suất bộ nguồn ta phải đánh giá các yếu tố tiêu hao công suất như:

- Tổn hao điều khiển các van công suất

- Tổn hao công suất tạo tín hiệu điều khiển

- Tổn hao của IC lái

- Tổn hao bo điều khiển

- Tổn hao tín hiệu cảm biến

- Các tổn hao khác như đèn báo…

Vì có 6 van nên ta có thể tính tổn hao công suất điều khiển P1 theo công thức: f V Q P 1 6 g GE

Trong đó Qg là điện tích cần thiết để mở và khóa IGBT trong 1 chu kỳ

V GE là biên độ điện áp giữa cực G và E f là tần số băm xung

Xét trường hợp xấu nhất là Qg = 87nC; VGEmax = 20V ; f = 20kHz Ta có tổn thất công suất:

Nhân tổng các giá trị trên với tất cả các thành phần sử dụng nguồn 15VDC với hệ số dự trữ là 2 => công suất xấp xỉ đối với nguồn 15VDC là 1,5W Đối với nguồn 5VDC chỉ cấp cho cảm biến và mạch điều khiển thì sử dụng công suất tối đa là 2W

Nguồn 24VDC chỉ cấp nguồn cho relay và quạt tản nhiệt với công suất tối đa là 2,4W

Nguồn ±15VDC cấp cho cảm biến hall và opamp có công suất tiêu thụ tối đa là 0.5W

Từ phương án trên em chọn phương án sử dụng IC ổn áp tuyến tính 7085 ; 7824;

7815 và 7915 như sơ đồ nguyên lý hình 4.5

Hình 4.6 : Sơ đồ nguyên lý mạch nguồn điều khiển

Mạch phát hiện dòng điện động cơ

Sử dụng cảm biến dòng điện Hall của hãng TAMURA - L07P010D15 ( hình 4.7) để đo dòng điện từ pha U và pha W của động cơ

L07P010D15 có các thông số kỹ thuật chính sau:

- Điện áp nguồn cấp: Vcc = ±15VDC ±5%

- Dòng điện định mức : If = 10A - Dòng điện bão hòa : Is > 3.I f - Điện áp ngõ ra : 4VDC ±0.06V ( tại If)

- Thời gian đỏp ứng ≤ 5às - Sơ đồ nguyên lý của cảm biến như hình 4.7

Hình 4.8 : Sơ đồ nguyên lý cảm biến Hall

- Vì điện áp analog ngõ ra của cảm biến này ±4VDC, mà ngõ vào analog của IC STM32F4 là 0 ~ 3.0VDC nên phải sử dụng mạch opamp để giảm điện áp và bảo vệ không quá áp ngõ vào IC STM32F4

- Sơ đồ nguyên lý như hình 4.9

Hình 4.9 : Sơ đồ nguyên lý mạch đọc tín hiệu dòng điện từ cảm biến

- Chọn thông số điện trở : R1 = 4.7kΩ; R2 = 4.7kΩ; R3 = 1.5kΩ;

R4 = 3.3kΩ như sơ đồ nguyên lý hình 4.10

Hình 4.10 : Sơ đồ nguyên lý mạch đọc tín hiệu

- Đáp ứng ngõ ra theo sơ đồ nguyên lý được biểu diễn trong hình 4.11

Hình 4.11: Đáp ứng tín hiệu ngõ ra Analog

Mạch đọc tín hiệu cảm biến nhiệt và điện áp DC bus

Sử dụng cảm biến nhiệt NTC tích hợp sẵn trong bo công suất tích hợp P544

Nó có đặc tích kỹ thuật như hình 4.12

Hình 4.12 Đặc tính nhiệt độ của cảm biến NTC hãng Vicotech

- Phương trình biểu diễn sự thay đổi đặc tính cảm biến nhiệt:

Hình 4.13 : Bảng giá trị điện trở khi nhiệt độ thay đổi từ -55 đến 150 0C

- Dựa trên đặc tính của cảm biến ta có thể thiết kế mạch chuyển tín hiệu điện trở thành tín hiệu điện áp để đo như hình 4.14

Hình 4.14 : Mạch đọc tín hiệu cảm biến NTC

4.6.2 Mạch đọc tín hiệu điện áp DC:

Tín hiệu điện áp DC bus sẽ được đọc thông qua ngõ vào analog PC4 của bo điều khiển STM32F4 như hình 4.15

Hình 4.15 : Sơ đồ nguyên lý mạch đo tín hiệu điện áp DCbus

Mạch tín hiệu điều khiển ngõ ra vi điều khiển

4.7.1 Mạch điều khiển quạt tản nhiệt:

PD15 sẽ điều khiển quạt On/Off phụ thuộc nhiệt độ của bo công suất tích hợp NTC được thể hiện trong hình 4.15

Hình 4.16 : Sơ đồ nguyên lý điều khiển quạt tản nhiệt 4.7.2 Mạch điều khiển Rơ le nguồn: Hình 4.16

PD13 sẽ điều khiển relay cấp nguồn động lực hoạt động khi tín hiệu điện áp đã ổn định

Hình 4.17 : Sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển rờ le nguồn

4.7.3 Mạch điều khiển IGBT thắng động năng: Hình 4.18

PC6 sẽ kích cho IGBT thắng được tích hợp trong bo công suất P544A khi điện áp DC tăng

- DB ở chế độ mở : Khi điện áp DC từ 360V đến 377V - DB ở chế độ tắt : Khi điện áp DC từ 345V đến 355V

Hình 4.18: Sơ đồ nguyên lý IC kích thắng động năng HCPL3120

- IGBT thắng có các thông số kỹ thuật quan trọng sau:

 Thời gian trễ khi mở: tdon = 15ns

 Thời gian lên: tr = 14ns

 Thời gian trễ tắt : tdoff = 163ns

 Thời gian xuống: tf = 101ns

 Thời gian thắng liên tục : 15s

4.8 Mạch đọc tín hiệu Encoder: hình 4.19

Vì điện áp ngõ ra của Encoder dạng Line Driver ( Vdc = 5V) nên chúng ta phải sử dụng mạch chia áp để giảm điện áp ngõ ra phù hợp với tín hiệu vào của STM32F4

Hình 4.19: Sơ đồ nguyên lý mạch đọc tín hiệu Encoder Điện áp khi tín hiệu mức cao : V k k

  Điện áp khi tín hiệu mức cao : V k k

TỐI ƯU THÔNG SỐ BỘ ĐIỀU KHIỂN PI

Ứng dụng giải thuật di truyền để tối ưu thông số bộ điều khiển PI

5.1.1 Tổng quan về giải thuật di truyền

- Giải thuật di truyền (Genetic algorithms –GA) là một giải thuật mô phỏng theo quá trình chọn lọc tự nhiên, là kỹ thuật chung giúp giải quyết vấn đề bài toán bằng cách mô phỏng sự tiến hóa của con người hay của sinh vật nói chung (dựa trên thuyết tiến hóa muôn loài của Darwin) trong điều kiện qui định sẵn của môi trường

- Lấy ý tưởng từ quá trình tiến hoá tự nhiên, xuất phát từ một lớp các lời giải tiềm năng ban đầu, GA tiến hành tìm kiếm trên không gian lời giải bằng cách xây dựng lớp lời giải mới tốt hơn (tối ưu hơn) lời giải cũ

- Quá trình xây dựng lớp lời giải mới được tiến hành dựa trên việc chọn lọc, lai ghép, đột biến từ lớp lời giải ban đầu Quần thể lời giải trải qua quá trình tiến hoá: ở mỗi thế hệ lại tái sinh các lời giải tương đối tốt, trong khi các lời giải “xấu” thì chết đi

- Trong GA, một tập các biến của bài toán đưa ra được mã hóa sang một chuỗi (hay một cấu trúc mã hóa khác) tương tự như một nhiễm sắc thể trong tự nhiên

Mỗi chuỗi bao gồm một giải pháp có thể của bài toán

5.1.2 Ứng dụng giải thuật di truyền để tối ưu thông số PI bài toán tốc độ

- Đối với phương pháp điều khiển tốc độ theo phương pháp FOC, nó sử dụng 3 bộ PI để điều khiển tốc độ, dòng điện Vì sử dụng phương pháp Ziegler–Nichols, Chien–Hrones–Reswick,Cohen–Coon để tìm các thông số PI rất khó và không chính xác nên chọn giải thuật di truyền GA để tối ưu thông số PI theo tiêu chuẩn chúng ta mong muốn

- Vì giải thuật di truyền thông qua rất nhiều các phép toán, hàng trăm thậm chí đến hàng triệu các vòng lặp để tìm ra các bộ thông số đáp ứng hệ thống tốt nhất

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 62 nên chúng ta chỉ có thể mô hình hóa và mô phỏng đáp ứng trên phần mềm, do đó chỉ có thể chạy Offline Hình 5.1 mô tả sơ đồ khối quá trình tối ưu thông số PI

Hình 5.1: Sơ đồ khối GA-PI Các bước thiết kế giải thuật di truyền:

Bước 1: Tạo 1 nhóm quần thể (Population ) bao gồm 500 bộ thông số PI:

KPω1 , KI ω1 , K Piq1 , K I iq1 , K Pid1 , K I id1

K Pω500 , K I ω500 , K Piq500 , K I iq500 , K Pid500 , K I id500 Xác định các giới hạn cho thông số PI:

Min_K Pω < K Pω < Max_K Pω ; Min_K Iω < K Iω < Max_K Iω Min_K Piq < K Piq < Max_K Piq ; Min_K Iiq < K Iiq < Max_K Iiq Min_KPid < KPid < Max_KPid ; Min_KIid < KIid < Max_KIid

Bước 2: Đánh giá hàm mục tiêu của từng bộ thông số PI: ( Evaluate)

Thiết lập hàm mục tiêu:

- Hàm mục tiêu (f) = Lỗi + Độ vọt lố + Thời gian đáp ứng + Công suất - Vì mục tiêu điều khiển là tốc độ động cơ nên chọn trọng số theo thứ tự độ quan trọng như sau:

- Năng lượng = 0.01(P 2 ) = 0.01(1.5(v d i d + v q i q )) 2 - Thời gian đáp ứng = 0.2( tr)

- Vậy ta có thể thiết lập công thức tính hàm mục tiêu:

=> Thiết kế để hàm mục tiêu đạt giá trị nhỏ nhất Đánh giá các hàm mục tiêu của mỗi bộ thông số PI

- Với từng bộ thông số PI ta lần lượt có giá trị hàm mục tiêu từ f1 => f 500 - Thay vì tìm giá trị nhỏ nhất ta có thể chuyển đổi để tìm giá trị lớn nhất bằng cách đặt f’ = 1/ f

- Xắp xếp các giá trị f’(1) => f’(500) từ nhỏ đến lớn

- Bộ thông số PI tốt nhất chính là bộ thông số có hàm f’ có thứ tự 500

Bước 3: Chọn lựa và tạo ra nhóm các bộ PI mới (Repopulation)

Cách tái tạo thức hiện theo các bước hình 5.2

Bước 4: Lai các bộ thông số PI lại với nhau ( Cossover )

Giải thuật lai thông số PI được biểu diễn trong hình 5.3

Bước 5: Thực hiện việc đột biến các bộ thông số PI ( Mutation )

Giải thuật đột biến thông số PI được biểu diễn trong hình 5.4

Bước 6: Kiểm tra xem đã thực hiện di truyền trong 300 vòng đời chưa

- Nếu đúng thì kết thúc và xuất ra bộ thông số PI tốt nhất

- Ngược lại thì quay lại bước 2

Sắp xếp giá trị hàm f’ theo thứ tự tăng dần

Giá trị và số thứ tự lần lượt là Orderfi và Indexfi

Làm tròn r số có phần thập phân lớn nhất của phép toán fsize(i) – fi_S(i)

Làm tròn hàm fsize xuống và lưu theo thứ tự fi_S(i)

Tạo nhóm thông số PI mới bằng cách: Bộ PI nào có giá trị fi_S > 0 sẽ được giữ lại và nhân lên bằng giá trị fi_S của chính nó.

Hình 5.2 : Các bước thực hiện tái tạo bộ thông số PI mới

Kpi(i) = α Kpi(i+1) + (1- α )Kpi(i) Kpi(i+1) = α Kpi(i) + (1- α )Kpi(i+1)

Lưu giữ bộ thông số PI tốt nhất lại.

END Tạo giá trị ngẫu nhiên trong khoảng (0,1) = Temp

Tạo giá trị ngẫu nhiên trong khoảng (0,1) = α i = i + 2 i > 499 Đ

Hình 5.3: Các bước thực hiện lai các thông số PI

Hình 5.4: Các bước thực hiện quá trình đột biến PI

5.1.3 Ứng dụng giải thuật di truyền để tối ưu thông số PID bài toán vị trí

Hình 5.5: Sơ đồ khối GA-PID Các bước thiết kế giải thuật di truyền:

Lưu ý: Sử dụng 3 bộ thông số PI đã tối ưu ở mục 5.2 để đáp ứng vận tốc, do đó ta chỉ cần tối ưu thông số PID của bộ điều khiển vị trí

Bước 1: Tạo 1 nhóm quần thể (Population ) bao gồm 30 bộ thông số PID:

K Pθ1 , K Iθ1 , K dθ1 ……… K Pθ500 , K Iθ500 , K dθ500 Xác định các giới hạn cho thông số PID:

Min_KPθ < KPθ < Max_KPθ Min_K Iθ < K Iθ < Max_K Iθ Min_Kdθ < Kdθ < Max_Kdθ

Bước 2: Đánh giá hàm mục tiêu của từng bộ thông số PI: ( Evaluate)

Thiết lập hàm mục tiêu:

- Hàm mục tiêu (f) = Lỗi + Thời gian đáp ứng + Độ vọt lố - Vì mục tiêu điều khiển là vị trí động cơ nên chọn trọng số theo thứ tự độ quan trọng như sau:

- Độ vọt lố : 3.|(θref(t) – θ (t))| – Nếu θref(t) – θ (t) < 0

- Sai số xác lập = 0,9.|(θref(t) – θ (t))|

- Thời gian đáp ứng = 0.2( tr) - Vậy ta có thể thiết lập công thức tính hàm mục tiêu:

- Hàm mục tiêu (f) = 3.|(θref(t) – θ (t))| + 0,9.|(θref(t) – θ (t))| + 0.2( tr)

=> Thiết kế để hàm mục tiêu đạt giá trị nhỏ nhất Đánh giá các hàm mục tiêu của mỗi bộ thông số PI

- Với từng bộ thông số PI ta lần lượt có giá trị hàm mục tiêu từ f1 => f 500 - Thay vì tìm giá trị nhỏ nhất ta có thể chuyển đổi để tìm giá trị lớn nhất bằng cách đặt f’ = 1/ f

- Xắp xếp các giá trị f’(1) => f’(500) từ nhỏ đến lớn

- Bộ thông số PID tốt nhất chính là bộ thông số có hàm f’ có thứ tự 500

Bước 3: Chọn lựa và tạo ra nhóm các bộ PID mới (Repopulation)

Cách tái tạo thức hiện tương tự theo các bước hình 5.2

Bước 4: Lai các bộ thông số PID lại với nhau ( Cossover )

Giải thuật lai thông số PID được biểu diễn trong hình 5.3

Bước 5: Thực hiện việc đột biến các bộ thông số PID ( Mutation )

Giải thuật đột biến thông số PID được biểu diễn trong hình 5.4

Bước 6: Kiểm tra xem đã thực hiện di truyền trong 100 vòng đời chưa

- Nếu đúng thì kết thúc và xuất ra bộ thông số PID tốt nhất

- Ngược lại thì quay lại bước 2.

Kết hợp giải thuật di truyền và điều khiển mờ để tối ưu thông số PI

5.2.1 Tổng quan về điều khiển mờ - Fuzzy Logic

- Fuzzy logic đã trải qua một thời gian dài từ khi lần đầu được quan tâm trong lĩnh vực kỹ thuật khi được tiến sĩ Lotfi Zadeh định hướng vào năm 1965 Từ đó, đề tài đã là sự tập trung của nhiều nghiên cứu của các nhà toán học, khoa học và các kỹ sư ở khắp nơi trên thế giới

- Nhưng có lẽ là do ý nghĩa (fuzzy-mờ) cho nên fuzzy logic đã không được chú ý nhiều ở tại đất nước đã khai sinh ra nó cho mãi đến thập kỷ cuối (90) Hiện tại sự chú

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 69 ý đến fuzzy logic được thể hiện ở những sản phẩm gia dụng gần đây có sử dụng kỹ thuật fuzzy logic

- Trong những năm gần đây, Nhật Bản đã có hơn 1000 bằng sáng chế về kỹ thuật fuzzy logic, và họ đã thu được hàng tỉ USD trong việc bán các sản phẩm có sử dụng kỹ thuật fuzzy logic ở khắp nơi trên thế giới Sự kết hợp giữa fuzzy logic với mạng thần kinh và giải thuật di truyền làm cho việc tạo nên hệ thống tự động nhận dạng là khả thi

- Khi được tích hợp với khả năng học hỏi của mạng thần kinh nhân tạo và giải thuật di truyền, năng lực suy luận của một hệ thống fuzzy đảm nhận vai trò điều khiển cho các sản phẩm thương mại và các quá trình cho các hệ thống nhận dạng (hệ thống có thể học hỏi và suy luận)

- Trong sự phát triển của khoa học và kỹ thuật, điều khiển tự động đóng một vai trò quan trọng Lĩnh vực này có mặt ở khắp mọi nơi, nó có trong các qui trình công nghệ sản xuất hiện đại và ngay cả trong đời sống hàng ngày Điều khiển mờ ra đời với cơ sở lý thuyết là lý thuyết tập mờ (fuzzy set) và logic mờ (fuzzy logic) Ưu điểm cơ bản của kỹ thuật điều khiển mờ là không cần biết trước đặc tính của đối tượng một cách chính xác, khác với kỹ thuật điều khiển kinh điển là hoàn toàn dựa vào thông tin chính xác tuyệt đối mà trong nhiều ứng dụng là không cần thiết hoặc không thể có được

5.2.2 Ứng dụng GA – Fuzzy để tối ưu thông số bộ điều khiển PI bài toán vận tốc

- Khi sử dụng giải thuật di truyền để tối ưu thông số PI thì xuất hiện vấn đề mỗi khi tải TL thay đổi thì cần bộ thông số PI khác nhau để đạt được đáp ứng tốt nhất

- Do đó, vấn đề đặt ra là cần bộ điều khiển tự động thay đổi thông số PI khi tải thay đổi Vì vậy bộ điều khiển mờ cần thiết để giải quyết vấn đề trên Mô hình cấu trúc bộ điều khiển GA-Fuzzy-PI được thể hiện hình 5.6

Hình 5.6 Cấu trúc GA-Fuzzy-PI

Hình 5.7 Cấu trúc GA-Fuzzy

 Mờ hóa: ( Fuzzification) : - Quá trình biến đổi tín hiệu ngõ vào thành biến ngôn ngữ phù hợp

- Cấu trúc điều khiển hình 5.7 sử dụng 2 tín hiệu ngõ vào là sai số tín hiệu tốc độ (e) và tín hiệu dòng điện Iq thể hiện đặc tính tải fb e   ref 

Giả thiết : id = 0, ta có:

Mà: em rm K d rm T L dt J d

Xác định giá trị biên của tín hiệu ngõ vào:

Vậy giá trị biên của sai số tốc độ là: 1e  1 r L d q K T

Vậy giá trị biên của sai số tốc độ là: 0i q 7 Xác định giá trị biên của tín hiệu ngõ ra, ta thay lần lượt giá trị TL = 0 đến giá trị TL =1,5

Sau đó dựa vào giải thuật di truyền để xác định giá trị biên lần lượt của các giá trị ngõ ra : Kpω, K iω , K piq , K iiq , K pid , K iid

T L Kpω Kiω K piq K iiq K pid K iid

Bảng 5.8: Giá trị tối ưu thông số PI bằng giải thuật di truyền

- Dựa vào bảng giá trị 5.8 ta có thể xác định giá trị biên 6 biến ngõ ra lần lượt là:

 0.3549 K pid  0.5937 - Từ phân tích trên ta khai báo cho các biến ngõ vào và ngõ ra trong Matlab như sau:

- Hàm membership của ngõ vào sai số tốc độ chứa 5 biến ngôn ngữ ( NB, NS, ZE, PS, PB ) biểu diễn hình 5.9

Hình 5.9:Hàm Membership của ngõ vào sai số

- Hàm membership của ngõ vào dòng điện Iq chứa 5 biến ngôn ngữ ( ZE, S, M, B, VB ) biểu diễn hình 5.10

Hình 5.10:Hàm Membership của ngõ vào dòng I q

- Hàm membership của ngõ ra thông số Kpω chứa 5 biến ngôn ngữ ( ZE, S, M, B, VB ) biểu diễn hình 5.11

Hình 5.11:Hàm Membership của ngõ ra K pω

- Hàm membership của ngõ ra thông số Kiω chứa 5 biến ngôn ngữ ( ZE, S, M, B, VB ) biểu diễn hình 5.12

Hình 5.12:Hàm Membership của ngõ ra K iω

- Hàm membership của ngõ ra thông số Kpiq chứa 5 biến ngôn ngữ ( ZE, S, M, B, VB ) biểu diễn hình 5.13

Hình 5.13:Hàm Membership của ngõ ra K piq

- Hàm membership của ngõ ra thông số Kiiq chứa 5 biến ngôn ngữ ( ZE, S, M, B, VB ) biểu diễn hình 5.14

Hình 5.14:Hàm Membership của ngõ ra K iiq

- Hàm membership của ngõ ra thông số Kpid chứa 5 biến ngôn ngữ ( ZE, S, M, B, VB ) biểu diễn hình 5.15

Hình 5.15:Hàm Membership của ngõ ra K pid

- Hàm membership của ngõ ra thông số Kiid chứa 5 biến ngôn ngữ ( ZE, S, M, B, VB ) biểu diễn hình 5.16

Hình 5.16:Hàm Membership của ngõ ra K iid

- Dựa vào bảng 5.8 ta thấy quy luật thay đổi của các thông số PI khi tải tăng lên => KP và KI đều tăng lên ( chiếm 90%) Do đó ta có thể lập bảng luận điều khiển như sau:

- Luật điều khiển bộ thông số PI tốc độ hình 5.17 - Luật điều khiển bộ thông số PI dòng Iq hình 5.18 - Luật điều khiển bộ thông số PI dòng Id hình 5.19

Hình 5.17:Luật điều khiển ngõ ra K pω và K iω

Hình 5.18:Luật điều khiển ngõ ra K piq và K iiq

NB NS ZE PS PB

VB B M B VB VB B B B VB VB VB VB VB VB

NB NS ZE PS PB

VB B M B VB VB B B B VB VB VB VB VB VB

Hình 5.19:Luật điều khiển ngõ ra K pid và K iid

Tổng kết: Dựa vào phân tích trên ta thấy để tự động thay đổi giá trị PI theo tải cần 25 luật điều khiển

 Giải mờ: ( Defuzzification) Có 5 phương pháp giải mờ chính:

1 Phương pháp cực đại theo nguyên lý trung bình 2 Phương pháp cực đại theo nguyên lý cận trái

3 Phương pháp cực đại theo nguyên lý cận phải 4 Phương pháp điểm trọng tâm

5 Phương pháp điểm trọng tâm và khai triễn SUM-MIN

=> Sử dụng phương pháp điểm trọng tâm

KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THỰC NGHIỆM

Dùng Matlab Simulink để mô phỏng đáp ứng tốc độ động cơ Hình

Hình 6.1 Sơ đồ sử dụng Matlab Simulink

- Mô phỏng với các thông số động cơ giống động cơ thực tế

- Các hệ số PI: (được lấy từ thực nghiệm qua nhiều lần mô phỏng)

- Thời gian lấy mẫu: 0.01ms

- Hình 6.2 thể hiện đáp ứng mô phỏng của động cơ: o Sai số xác lập tốc độ : ± 2v/p , xấp xỉ ±2% o Thời gian xác lập: 0.23 (s)

Hình 6.2 : Tốc độ đáp ứng của động cơ ở 1000v/p

- Theo phân tích trên hình 6.2, để đáp ứng nhanh thì điện áp ngõ ra động cơ trong thời gian tăng tốc là tối đa 100(V) ( phần điện áp cao hơn do ảnh hưởng của điện áp Vd ) sau đó sẽ giảm khi tốc độ đạt trạng thái xác lập như hình 6.3

Hình 6.3: Đáp ứng điện áp theo thời gian

- Hình 6.4 thể hiện dòng điện ngõ ra bộ nghịch lưu, thời điểm tăng tốc thì dòng điện tăng đến 40 (A) sau đó khi trạng thái xác lập thì sẽ ổn định ở 22(A)

Hình 6.4: Đáp ứng dòng điện theo thời gian

Mô phỏng thực tế đáp ứng động cơ

Hình 6.5 : Mô hình thực nghiệm

Hình 6.6 : Bộ điều khiển thực nghiệm

- Các thông số động cơ và sơ đồ khối điều khiển như chương IV, ta chạy mô phỏng đáp ứng ở tốc độ 500v/p và 1000v/p với thông số PID như sau:

- Các thông số PI được lấy thông qua nhiều lần thực nghiệm và dựa vào đặc tính cơ sở lý thuyết

- KPspeed = 1.1, KIspeed = 0.01, KPiq = 1.0, KIiq = 0.4; KPid = 1.0, KIid = 0.3

- Thời gian lấy mẫu : 0.01s - Mô phỏng bằng phần mềm STM Studio

Hình 6.7: Đáp ứng tốc độ động cơ ở 500v/p

- Dựa trên đáp ứng hình 6.5 ta thấy đáp ứng ở tốc độ 500v/p: o Thời gian đáp ứng : 1.8s ( hình 6.7) o Sai số xác lập : ± 2 v/p tương ứng với ( ±0.4% ) o Điện áp khi tăng tốc : 40V và xác lập sau 100s, điện áp ổn định ở trạng thái tốc độ xác lập : 26 V ( hình 6.8)

Hình 6.8 : Đáp ứng điện áp 3 pha ngõ ra động cơ o Dòng điện Iq và Id bám theo Iqref và Idref không tốt : 100 giây ( hình 6.9)

Hình 6.9 : Đáp ứng dòng điện quy về Roto I q và I d

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 83 o Dòng điện 3 pha động cơ khi tăng tốc tối đa lên đến 3A và ổn định ở 1A sau 100s ( hình 6.10)

Hình 6.10 : Đáp ứng dòng điện 3 pha động cơ

- Dựa trên đáp ứng hình 6.11 ta thấy đáp ứng ở tốc độ 1000v/p: o Thời gian đáp ứng : 1.8s ( hình 6.11) o Sai số xác lập : ± 4 v/p tương ứng với ( ±0.4% )

Hình 6.11 : Đáp ứng tốc độ động cơ ở 1000v/p

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ Trang | 84 o Nhìn vào hình 6.12 ta thấy điện áp khi động cơ tăng tốc là 50V và xác lập sau 1.8s với điện áp xác lập là 40V

Hình 6.12 : Đáp ứng điện áp ngõ ra động cơ ở 1000v/p

- Sai số giữa đáp ứng tốc độ giữa mô phỏng lý thuyết và thực nghiệm rất lớn, tuy sai số nằm trong dải cho phép khi đặt yêu cầu nhưng đối với động cơ AC Servo thì không tốt

- Các thông số PI không thể lấy như mô phỏng Simulink Matlab vì đáp ứng thực nghiệm quá xấu , gây rung động lớn

- Cần tìm phương pháp khác để tìm thông số PI thích hợp để tối ưu hơn đáp ứng động cơ hơn

- Phương pháp Ziegler–Nichols thường được sử dụng để tìm thông số PID nhưng trong trường hợp này có đến 3 bộ thông số PI nên không áp dụng được

Ứng dụng giải thuật di truyền để tối ưu thông số PI bài toán vận tốc

Mô phỏng giải thuật GA – PI bằng phần mềm MATLAB ( code chương trình đính kèm trong phụ lục )

- Mô phỏng với thông số động cơ như trên

- Với chế độ không tải : T L = 0

- Thời gian lấy mẫu: 0.01s - Tốc độ tham chiếu: nref = 1000 ( v/p ) - Sau khi thực hiện 300 đời di truyền ta đạt được bộ thông số PI như sau:

- K PIω (1.2546 0.0086); K PIiq (0.0083 0.9386); K PIid (0.1571 0.3549) - Đáp ứng tốc độ theo thời gian được thể hiện trong hình 6.13 cho thấy đáp ứng không xảy ra vọt lố ( theo đúng yêu cầu hàm mục tiêu)

- Thời gian xác lập : Tss = 0.5s - Thời gian lên: Tr = 0.4s - Sai số xác lập : 0.1168 (v/p)

Hình 6.13: Đáp ứng tốc độ của GA-PI với T L = 0

- Tốc độ tham chiếu: nref = 500 ( v/p ) - Đáp ứng tốc độ theo thời gian được thể hiện trong hình 6.14 cho thấy đáp ứng không xảy ra vọt lố ( theo đúng yêu cầu hàm mục tiêu)

- Thời gian xác lập : Tss = 0.5s - Thời gian lên: Tr = 0.4s - Sai số xác lập : 0.1523 (v/p)

Hình 6.14: Đáp ứng tốc độ của GA-PI với T L = 0

- Với chế độ có tải : T L = 0.6N.m

- Thời gian lấy mẫu: 0.01s - Tốc độ tham chiếu: nref = 1000 ( v/p ) - Sau khi thực hiện 100 đời di truyền ta đạt được bộ thông số PI như sau:

- KPIω (0.7354 0.0943); KPIiq (0.0061 1.9612); KPIid (0.4522 0.4933) - Đáp ứng tốc độ theo thời gian được thể hiện trong hình 6.15 cho thấy:

- Thời gian xác lập : Tss = 0.5s - Thời gian lên: Tr = 0.4s

Hình 6.15: Đáp ứng tốc độ của GA-PI với T L = 0,6N.m

Ứng dụng thông số GA-PI thực nghiệm bài toán vận tốc

- Thời gian lấy mẫu: 0.01s - n ref = 1000 ( v/p)

- Áp dụng 3 bộ thông số PI khi tối ưu bằng giải thuật di truyền - K PIω (1.2546 0.0086); K PIiq (0.0083 0.9386); K PIid (0.1571 0.3549) - Qua kết quả của bảng 1 ( phụ lục) và Hình 6.16 ta thấy:

- Sai số xác lập : ess = 1,94 (v/p)

Hình 6.16 : Đáp ứng tốc độ ở chế độ không tải 1000v/p

Hình 6.17 : Đáp ứng tốc độ ở chế độ không tải 500v/p

- Áp dụng 3 bộ thông số PI khi tối ưu bằng giải thuật di truyền - KPIω (1.2546 0.0086); KPIiq (0.0083 0.9386); KPIid (0.1571 0.3549) - Qua kết quả của bảng … và hình 6.17

- Sai số xác lập : ess = 2,44 (v/p)

- Khi sử dụng giải thuật di truyền để chọn thông số PI thì ta thấy ưu điểm sau: o Sai số xác lập giảm o Thời gian đáp ứng giảm o Tốc độ đáp ứng tăng o Độ chính xác cao hơn

- Tuy nhiên, nhược điểm hiện tải của phương pháp thực nghiệm và sử dụng giải thuật di truyền đều phải sử dụng các bộ PI khác nhau đối với tải thay đổi.

Ứng dụng giải thuật di truyền để tối ưu thông số PI bài toán vị trí

Mô phỏng giải thuật GA – PI bằng phần mềm MATLAB ( code chương trình đính kèm trong phụ lục )

- Thời gian lấy mẫu: 0.01s - Vị trí tham chiếu: θref = 100 ( rad) - Sử dụng 3 bộ thông số PI ở chế độ không tải đã tối ưu - K PIω (1.2546 0.0086); K PIiq (0.0083 0.9386); K PIid (0.1571 0.3549) - Sau khi thực hiện 300 đời di truyền ta đạt được bộ thông số PID như sau:

- K PIDθ (3.642 0 0) ( Chỉ sử dụng khâu P )

- Đáp ứng vị trí theo thời gian được thể hiện trong hình 6.21

- Thời gian xác lập : Tss = 1.5s - Sai số xác lập : ess = 0.0146(rad)

Hình 6.18 : Đáp ứng vị trí khi không tải – K i = 0 và K d =0

- Đáp ứng tốc độ bám theo tốc độ tham khảo đúng theo mô phỏng mục 6.3

Hình 6.19 : Đáp ứng vận tốc khi không tải – K i = 0 và K d =0

- Thời gian lấy mẫu: 0.01s - Vị trí tham chiếu: θref = 100 ( rad) - Sử dụng 3 bộ thông số PI ở chế độ không tải đã tối ưu - K PIω (1.2546 0.0086); K PIiq (0.0083 0.9386); K PIid (0.1571 0.3549) - Sau khi thực hiện 300 đời di truyền ta đạt được bộ thông số PID như sau:

- KPIDθ (3.054 0.0016 0) ( Xét ảnh hưởng khâu PI) - Đáp ứng vị trí theo thời gian được thể hiện trong hình 6.20 - Thời gian xác lập : Tss = 1.9s

- Sai số xác lập : 0.0459(rad)

Hình 6.20 : Đáp ứng vị trí khi không tải – K d =0

- Đáp ứng tốc độ bám theo tốc độ tham chiếu được thể hiện trong hình 6.21

Hình 6.21 : Đáp ứng vận tốc khi không tải – K d =0

- Thời gian lấy mẫu: 0.01s - Vị trí tham chiếu: θref = 100 ( rad) - Sử dụng 3 bộ thông số PI ở chế độ không tải đã tối ưu - KPIω (1.2546 0.0086); KPIiq (0.0083 0.9386); KPIid (0.1571 0.3549) - Sau khi thực hiện 100 đời di truyền ta đạt được bộ thông số PID như sau:

- K PIDθ (3.1354 0.0087 0.2815) ( Ảnh hưởng khâu PID )

- Đáp ứng vị trí theo thời gian được thể hiện trong hình 6.22 - Thời gian xác lập : Tss = 2.1s

- Sai số xác lập : 0.198(rad)

Hình 6.22: Đáp ứng vị trí khi không tải - PID

- Đáp ứng tốc độ bám theo tốc độ tham chiếu được thể hiện trong hình 6.23

Hình 6.23 : Đáp ứng vận tốc khi không tải - PID

 Dựa vào đáp ứng và kết quả mô phỏng ta thấy đáp ứng tốt nhất là bộ điều khiển P, sai số vị trí : 0.0146rad

 Bộ điều khiển PI sai số đến 0.0429rad

 Bộ điều khiển PID sai số đến 0.198rad.

 Tốc độ đáp ứng bộ điều khiển P là tốt nhất với tss = 1.5s.

 Vậy ta chọn khâu P để mô phỏng thực nghiệm.

 Mô phỏng với thông số động cơ như trên

 Với chế độ không tải : TL = 0 ; tss = 0.01s ; θref = 100 ( rad)

 KPIDθ (3.642 0 0) ( Chỉ sử dụng khâu P )

 Đáp ứng vị trí theo thời gian được thể hiện trong hình 6.24

 Thời gian xác lập : Tss = 1.72s

 Sai số xác lập : ess = 0.13(rad) = 7,5 0 ( không đạt yêu cầu)

Hình 6.24: Đáp ứng vị trí khi không tải - Thực nghiệm

Đánh giá mức ảnh hưởng công suất tiêu thụ trong hàm mục tiêu GA

6.6.1 Hàm mục tiêu không có ảnh hưởng của công suất tiêu thụ

- Áp dụng 3 bộ thông số PI khi tối ưu bằng giải thuật di truyền khi không có ảnh hưởng của công suất tiêu thụ

- K PIω (0.9392 0.0202); K PIiq (0.0053 2.6847); K PIid (1.2995 0.3714) - Thời gian xác lập : Tss = 0.25s

- Sai số xác lập : ess = 0.06 (v/p) - Hình 6.26 thể hiện dao động khi đạt trạng thái xác lập lớn khởi động động cơ

- Công suất tiêu thụ khi hàm mục tiêu không có thêm hàm công suất, khi động cơ khởi động công suất là Pkđ = 1.81 W ( Hình 6.27)

- Momen khởi động khá lớn: Tkđ = 0.118 N.m ( Hình 6.28)

Dựa vào kết quả phân tích trên ta thấy khi không có thêm hàm mục tiêu không có công suất tiêu thụ vào thì xảy ra dao đông khá lớn khi khởi động, dòng khởi động lớn

Hình 6.25: Đáp ứng tốc độ không tải – Mô phỏng Matlab

Hình 6.26: Dao động khi xác lập – Mô phỏng Matlab

Hình 6.27: Đồ thị công suất tiêu thụ – Mô phỏng Matlab

Hình 6.28: Đồ thị momen khởi động– Mô phỏng Matlab

6.6.2 Hàm mục tiêu có ảnh hưởng của công suất tiêu thụ

- Với chế độ không tải : TL = 0 ; t s = 0.01s ; n ref = 1000v/p

- Áp dụng 3 bộ thông số PI khi tối ưu bằng giải thuật di truyền khi không có ảnh hưởng của công suất tiêu thụ

- KPIω (1.2546 0.0086); KPIiq (0.0083 0.9386); KPIid (0.1571 0.3549) - Thời gian xác lập : Tss = 0.5s

- Sai số xác lập : ess = 0.1168 (v/p) - ( Hình 6.13) - Khi khởi động không xảy ra dao động ( Hình 6.29) - Công suất tiêu thụ khi hàm mục tiêu không có thêm hàm công suất, khi động cơ khởi động công suất là Pkđ = 1.46 W ( Hình 6.30) - Momen khởi động khá lớn: Tkđ = 0.081 N.m ( Hình 6.31)

Hình 6.29: Dao động khi xác lập – Mô phỏng Matlab

Hình 6.30: Đồ thị công suất tiêu thụ – Mô phỏng Matlab

Hình 6.31: Đồ thị momen khởi động – Mô phỏng Matlab

6.3.1 Kết luận: Khi thêm thành phần công suất tiêu thụ vào hàm mục tiêu sẽ làm giảm dòng khởi động, giảm dao động khi khởi động => Giảm công suất tiêu thụ trong quá trình khởi động.

Kết hợp giải thuật di truyền và điều khiển mờ để tối ưu thông số PI trong bài toán vận tốc

Mô phỏng giải thuật GA – Fuzzy – PI bằng phần mềm MATLAB ( code chương trình đính kèm trong phụ lục )

- T L = 0.6 (N.m) - Thời gian lấy mẫu: 0.01s - Tốc độ tham chiếu: nref = 1000 ( v/p)

- Thời gian xác lập : Tss = 0.6s - Sai số xác lập : ess = 0.21 (v/p) - Hình 6.32

Hình 6.32: Đáp ứng tốc độ 1000v/p - T L = 0,6N.m

- Momen khởi động không xảy ra dao động, có giá trị xác lập 0.92 N.m

Hình 6.33: Đồ thị momen khởi động 1000v/p - T L = 0,6N.m

- T L = 1.0 (N.m) - Thời gian lấy mẫu: 0.01s - Tốc độ tham chiếu: nref = 1000 ( v/p)

- Thời gian xác lập : Tss = 0.7s - Sai số xác lập : ess = 0.82 (v/p) - Hình 6.34 - Momen khởi động không xảy ra dao động, có giá trị xác lập 1.32 N.m được thể hiện hình 6.35

Nhận xét: Việc kết hợp giải thuật di truyền và điều khiển mờ giúp bộ điều khiển đáp ứng tốc độ đạt yêu cầu đặt ra dưới sự thay đổi tải

Hình 6.34: Đáp ứng tốc độ 1000v/p - T L = 1,0N.m

Hình 6.35: Đồ thị momen khởi động 1000v/p - T L = 1,0N.m

NHẬN XÉT – KẾT LUẬN – KIẾN NGHỊ

Ứng dụng thực tiễn của đề tài

 Có thể ứng dụng điều khiển đồng bộ tốc độ động cơ

 Ứng dụng trong các dây chuyền máy dệt để rải sợi đạt được góc côn mong muốn ( Máy Côn).

Những tồn tại của kết quả nghiên cứu

 Động cơ khởi động rung nhiều, dòng rò sinh ra lớn

 Thời gian đáp ứng để dòng Id về 0 tương đối lâu nên động cơ hoạt động chưa tốt, nhanh nóng

 Phần thiết kế mạch điều khiển chưa xử lý tốt, nhiễu xảy ra lớn khi động cơ hoạt động

 Đáp ứng tốc độ chậm hơn nhiều so với bộ điều khiển các hãng khác

 Đáp ứng vị trí chưa đạt yêu cầu.

Đánh giá và kiến nghị

 Là tiền để để các nghiên cứu tiếp theo có thể xây dựng giải thuật chế độ tự động dò momen tải và momen quán tính

 Dùng vi điều khiển tốc độ cao hơn để xử lý đạt mục tiêu tốc độ xác lập cao

Tiêu đề	Nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển động cơ AC Servo
Tác giả	Ngô Tấn Tài
Người hướng dẫn	Tiến sĩ – Nguyễn Duy Anh
Trường học	Trường Đại học Bách Khoa
Chuyên ngành	Cơ Điện Tử
Thể loại	Luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2015
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	121
Dung lượng	6,39 MB