Nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi với tải thay đổi cho động cơ PMSM

Nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển mờ thích nghi với tải thay đổi cho động cơ PMSM Động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu PMSM có hiệu suất cao vì thế được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp như robot, gia công cơ khí. Vì thế bộ điều khiển tốc độ động cơ đóng một vai trò rất quan trọng. Hiện nay rất nhiều phương pháp điều khiển đã được nghiên cứu. Các bộ điều khiển PI thường được dùng để điều khiển tốc độ cho các PMSM. Nhưng các bộ PI không có khả năng thích nghi khi tải động cơ thay đổi. Bài báo này đề xuất một phương pháp mới là Fuzzy_PI, sử dụng bộ xử lý mờ kết hợp với bộ điều khiển PI để phát hiện sự thay đổi của tải và đưa ra tín hiệu điều khiển thích hợp giúp ổn định tốc độ động cơ với các tải khác nhau. Đầu tiên, cấu trúc của bộ xử lý mờ Mamdani sẽ được tìm hiểu. Sau đó, bộ xử lý mờ này sẽ được kết hợp với bộ điều khiển PI để tự điều chỉnh các hệ số Kp, Ki khi tải thay đổi. Kết quả điều khiển sẽ được kiểm chứng bằng phương pháp mô phỏng. Cuối cùng, các chỉ tiêu như tốc độ đáp ứng, độ vọt lố ... sẽ được so sánh với phương pháp PI. Bài báo sẽ giới thiệu cách kết hợp bộ xử lý mờ với bộ điều khiển PI, từ đó giúp các kỹ sư thiết kế được các bộ điều khiển tốc độ cho động cơ PMSM linh hoạt hơn

Journal of Science of Lac Hong University Vol 1, No (2014), pp 12-19 URL: www.lhu.edu.vn/jslhu/2014.1.1.012 Tạp chí Khoa học Lạc Hồng Tập 1, Số (2014), trang 12-19 URL: www.lhu.edu.vn/jslhu/2014.1.1.012 Nghiên cứu thiết kế điều khiển mờ thích nghi với tải thay đổi cho động PMSM Nguyễn Vũ Quỳnh1, Nguyễn Hoàng Huy2 1,2 Khoa Cơ Điện - Điện Tử Trường Đại học Lạc Hồng, Đồng Nai, Việt Nam Tóm tắt Động đồng nam châm vĩnh cửu PMSM có hiệu suất cao sử dụng rộng rãi công nghiệp robot, gia công khí Vì điều khiển tốc độ động đóng vai trò quan trọng Hiện nhiều phương pháp điều khiển nghiên cứu Các điều khiển PI thường dùng để điều khiển tốc độ cho PMSM Nhưng PI khơng có khả thích nghi tải động thay đổi Bài báo đề xuất phương pháp Fuzzy_PI, sử dụng xử lý mờ kết hợp với điều khiển PI để phát thay đổi tải đưa tín hiệu điều khiển thích hợp giúp ổn định tốc độ động với tải khác Đầu tiên, cấu trúc xử lý mờ Mamdani tìm hiểu Sau đó, xử lý mờ kết hợp với điều khiển PI để tự điều chỉnh hệ số K p, Ki tải thay đổi Kết điều khiển kiểm chứng phương pháp mô Cuối cùng, tiêu tốc độ đáp ứng, độ vọt lố so sánh với phương pháp PI Bài báo giới thiệu cách kết hợp xử lý mờ với điều khiển PI, từ giúp kỹ sư thiết kế điều khiển tốc độ cho động PMSM linh hoạt Từ khố: Điều khiển thích nghi, PMSM, mô Abstract With the extensive use of permanent magnet synchronous motors (PMSMs) in industry such as in robotics, mechanical processing reflects the importance of engine speed control Among the many control methods available, despite its ability to control the speed of PMSM, the PI controller lacks the ability to adapt to variations in the engine load Therefore, this work presents a robust Fuzzy PI-based method, capable of detecting the load variation and providing appropriate control signals to adequately control the speed of PMSM motors by using a fuzzy processor combined with the PI controller Structure of Mamdani fuzzy processors is identified The structure is then combined with PI controller to adjust the Kp, Ki coefficients when the load changes Next, analysis results are verified by the simulation method Additionally, speed of response and the overshoot are compared with those of the PI controller Importantly, the proposed method combines a fuzzy processor with PI controllers, contributing to the efforts of engineers in designing the speed controller for PMSM motors more flexibly Keywords: Adaptive fuzzy controller, PMSM, Simulink GIỚI THIỆU Động đồng nam châm vĩnh cửu PMSM có hiệu suất cao sử dụng rộng rãi cơng nghiệp robot, gia cơng khí Vì điều khiển tốc độ động đóng vai trò quan trọng Chất lượng điều khiển định độ xác động cơ, từ định chất lượng hệ thống Hiện nhiều phương pháp điều khiển nghiên cứu Các điều khiển PI thường dùng để điều khiển tốc độ cho PMSM Nhưng PI khơng có khả thích nghi tải động thay đổi Với thông số Kp, Ki xác định trước tải động thay đổi làm tăng độ vọt lố hay thời gian đáp ứng Nếu vấn đề khơng nghiên cứu kết phương pháp điều khiển không kiểm chứng nâng cao hiệu điều khiển tốc độ cho động PMSM Vì thực tế tải thay đổi, động hoạt động Jung [2] có giới thiệu cách thiết kế khác cho điều khiển mờ Chou [1] trình bày điều khiển thích nghi dựa mạng neuron xử lý mờ Mặc dù, phương pháp báo đạt kết định thay đổi tải chưa kiểm tra trường hợp tải thay đổi động hoạt động Hơn nữa, thuật toán neuron phức tạp khơng thích hợp để thực chip Trong báo đề xuất phương pháp gọi Fuzzy_PI Phương pháp sử dụng xử lý mờ Mamdani kết hợp với điều khiển PI để phát thay đổi tải đưa tín hiệu điều khiển thích hợp giúp ổn định tốc độ động với tải khác Đầu tiên, cấu trúc xử lý mờ tìm hiểu Sau đó, xử lý mờ kết hợp với điều khiển PI để tự điều chỉnh hệ số Kp, Ki tải thay đổi, động hoạt động Kết điều khiển kiểm chứng phương pháp mô simulink Cuối cùng, tiêu tốc độ đáp ứng, độ vọt lố so sánh với phương pháp PI Với phương pháp mà đề nghị, kỹ sư thiết kế điều khiển động PMSM hiệu Bởi vì, với thuật tốn đơn giản phương pháp, thực chip vi xử lý, làm tăng khả ứng dụng điều khiển thực tế Phần lại báo trình bày sau Phần giới thiệu mơ hình tốn động PMSM hệ thống điều khiển vector Phần mô tả phương pháp điều khiển mà đề nghị Tiếp theo, phần trình bày kết mô simulink Cuối cùng, số nhận xét đánh giá kết đạt trình bày phần MƠ TẢ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN VECTOR v v trục q d; q , d điện áp trục q d;  từ thơng móc vòng nam châm vĩnh cửu; p số  cặp cực; r tốc độ quay rotor 2.1 Mơ hình tốn động PMSM 2.2 Hệ thống điều khiển vector Mơ hình tốn học động PMSM biểu diễn hai phương trình sau [3] Bộ điều khiển vector thiết kế theo cách moment thành phần từ hóa từ thơng stator điều khiển độc lập Dòng điện ba pha stator biến đổi thành vector dòng điện cung cấp cho điều khiển (hình 1) Một thơng số điều khiển chọn lựa tốt dòng điện điều khiển id ≈ , giúp cho việc điều khiển động PMSM tương tự với việc điều khiển động chiều Moment động điều khiển thơng qua dòng điện trục q (iq) Lq did R  vd  id  pr iq dt Ld Ld Ld diq dt Trong đó:  Lq L  pr R vq  iq  d pr id  Lq Lq Lq Lq , (1)    (2) Ld điện cảm trục q d; R điện trở cuộn stator; iq , id dòng điện Hình Sơ đồ khối hệ thống điều khiển vector eF  F  r THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN FUZZY_PI 3.1 Sơ đồ khối điều khiển Fuzzy_PI Sơ đồ khối điều khiển Fuzzy PI trình bày hình Trong e sai lệch tốc độ động giá trị đặt mong muốn e  r*  r (3) Do tốc độ động đáp ứng theo đường cong gần giống với hàm: F (t )  r*   e at  (4) Nên hàm dùng để so sánh với tốc độ động cho sai lệch eF làm ngõ vào hai xử lý mờ Mamdani Fuzzy processor (5) Bộ Fuzzy processor có nhiệm vụ giúp động khởi động nhanh chóng đạt tốc độ mong muốn với tải khác nhau, cách tích lũy sai số vào hệ số Kp Ki điều khiển PI, thông qua hai khối Integrator Sau động đạt khoảng 90% tốc độ đặt (), switch SW1 SW2 chuyển quyền xử lý cho Fuzzy processor Bộ có nhiệm vụ phát thay đổi tải có động hoạt động, giúp động nhanh ổn định trở lại với tải mới, cách thay đổi hệ số K p, Ki PI cho thích hợp Hình Sơ đồ khối điều khiển Fuzzy PI 3.2 Fuzzy processor  Có ngõ vào sai lệch eF ngõ val1 Ngõ val1 nhân với hệ số K p1 Ki1 tích lũy vào hệ số Kp Ki nhờ tích phân Các biến ngơn ngữ eF = {N2, N1, ZE, P1, P2} val1 = {DE2, DE1, ZE, IN1, IN2}  Có ngõ vào sai lệch eF ngõ val2 Ngõ val2 nhân với hệ số K p2 Ki2 tích lũy vào hệ số Kp Ki nhờ tích phân Các biến ngôn ngữ eF = {A3, A2, A1, D1, D2, D3} val2 = {GN, GV, KH, TV, TN} Hình Hàm liên thuộc ngõ vào Fuzzy processor Hình Hàm liên thuộc ngõ vào Fuzzy processor Hình Hàm liên thuộc ngõ Fuzzy processor Luật hợp thành IF eF = D3 THEN val2 = TN IF eF = D2 THEN val2 = TV IF eF = D1 THEN val2 = KH IF eF = A1 THEN val2 = KH IF eF = A2 THEN val2 = GV IF eF = A3 THEN val2 = GN  Chọn luật giải mờ + Diễn dịch quy luật kết hợp: luật PRO + Kết hợp quy luật: luật MAX + Giải mờ: phương pháp trung bình val  10A3  eF   2A2  eF   6 D  eF   20 D  eF   Hình Hàm liên thuộc ngõ Fuzzy processor Luật hợp thành IF eF = P2 THEN val1 = IN2 IF eF = P1 THEN val1 = IN1 IF eF = N2 THEN val1 = DE2 IF eF = N1 THEN val1 = DE1 IF eF = ZE THEN val1 = ZE  Chọn luật giải mờ + Diễn dịch quy luật kết hợp: luật PRO + Kết hợp quy luật: luật MAX + Giải mờ: phương pháp trung bình val1  10 N  eF    N  eF    P1  eF   10  P  eF   3.3 Fuzzy processor (6) (7) Như vậy, hệ số Kp Ki tích lũy theo công thức:  at Nếu  e  0.9 thì: K p  K p  K p1 � val1dt (8) K i  Ki  K i1 � val1dt (9)  at Nếu  e  0.9 thì: K p  K p0  K p2 � val 2dt Ki  K i  Ki � val 2dt Giá trị ngõ điều khiển Fuzzy PI: uout  K p e(t )  Ki � e(t ) dt (10) (11) (12) động Khi J F lớn tương ứng với tải động lớn ngược lại [6] Để đánh giá hiệu phương pháp điều khiển, thông số động thay đổi sau: Trường hợp 1: x1 J = 0.000108, F = 0.0013 Trường hợp 2: x2 J = 0.000108x2, F = 0.0013x2 Trường hợp 3: x3 J = 0.000108x3, F = 0.0013x3 Trường hợp 4: x4 J = 0.000108x4, F = 0.0013x4 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Sơ đồ khối điều khiển động PMSM trình bày hình Hình sơ đồ simulink Trong đó, khối Fuzzy_PI có sơ đồ hình Các thông số động PMSM sử dụng để mô phỏng: pole pair 4, stator phase resistance 1.3, stator inductance 6.3 mH, inertia J = 0.000108 kgm2 friction factor F = 0.0013 Nms Các thơng số moment qn tính J hệ số ma sát F kết hợp rotor tải đặc trưng cho khả kéo tải Hình Sơ đồ simulink hệ thống mô Các kết mơ trình bày hình đến hình 13 thực với điều khiển PI với điều khiển Fuzzy PI Các thông số chọn điều khiển PI Kp = 2000 Ki 1.5 Các thông số Fuzzy PI thay đổi theo tải với giá trị khởi đầu chọn Kp0 = 10 Ki0 = Các hệ số tích lũy điều khiển Fuzzy PI Kp1 = 1, Ki1 = 0.00003, Kp2 = 0.6 Ki2 = 0.000015 Các hình đến hình 11 trình bày kết tải x1, x2, x3, x4 Đường màu xanh giá trị đặt, giá trị thay đổi từ 400  600  800  600  400 Đường màu đỏ đáp ứng tốc độ rotor (rpm) Trong điều khiển Fuzzy PI cho kết khơng có vọt lố thời gian đáp ứng 0.01s PI có độ vọt lố lên tới 15% thời gian đáp ứng 0.075s tải x4 Hình 12 mơ tải x1 0.3s đầu, sau tăng lên x2 từ 0.3s đến 0.6s, cuối giảm x1 khoảng thời gian lại Khi tải tăng đột ngột từ x1 lên x2 tốc độ động sụt giảm khoảng 10 rpm PI Fuzzy PI rpm khơng có vọt lố sau Tương tự, hình 13 có tải x3 khoảng thời gian từ 0.3s đến 0.6s Khi tải tăng từ x1 lên x3 tốc độ giảm xuống 18 rpm PI 12 rpm Fuzzy PI Hình Kết mơ với trường hợp tải x1: (a) Phương pháp PI (b) Phương pháp Fuzzy PI Hình Kết mơ với trường hợp tải x2: (a) Phương pháp PI (b) Phương pháp Fuzzy PI Hình 10 Kết mơ với trường hợp tải x3: (a) Phương pháp PI (b) Phương pháp Fuzzy PI Hình 11 Kết mơ với trường hợp tải x4: (a) Phương pháp PI (b) Phương pháp Fuzzy PI Hình 12 Kết mô với trường hợp tải x1x2x1: (a) Phương pháp PI (b) Phương pháp Fuzzy PI Hình 13 Kết mô với trường hợp tải x1x3x1: (a) Phương pháp PI (b) Phương pháp Fuzzy PI KẾT LUẬN Kết nghiên cứu mô simulink chứng minh khả thích nghi với tải thay đổi phương pháp đề nghị Thời gian đáp ứng tăng lên độ vọt lố giảm xuống Kết nghiên cứu giúp việc thiết kế điều khiển tốc độ cho động PMSM linh hoạt TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hsin-Hung Chou, Ying-Shieh Kung, Nguyen Vu Quynh, Stone Cheng, Optimized FPGA design, verification and implementation of a neuro-fuzzy controller for PMSM drives, Mathematics and Computers in Simulation, Volume 90, April 2013, Pages 28-44, ISSN 0378-4754, http://dx.doi.org/10.1016/j.matcom.2012.07.012 [2] J.W Jung, Y.S Choi, V.Q Leu, H.H Choi, Fuzzy PI-type current controllers for permanent magnet synchronous motors, IET Electric Power Applications (1) (2011) 143– 152 [3] Y.S Kung, N Vu Quynh, C.C Huang, L.C Huang, Simulink/ModelSim co-simulation of sensorless PMSM speed controller, in: Proceedings of the 2011 IEEE Symposium on Industrial Electronics and Applications (ISIEA 2011), 2011, pp 24–29 [4] Y.S Kung, M.H Tsai, FPGA-based speed control IC for PMSM drive with adaptive fuzzy control, IEEE Transactions on Power Electronics 22 (6) (2007) 2476–2486 [5] I Guney, Y Oguz, and F Serteller, "Dynamic behaviour model of permanent magnet synchronous motor fed by PWM inverter and fuzzy logic controller for stator phase current, flux and torque control of PMSM," in Electric Machines and Drives Conference, 2001 IEMDC 2001 IEEE International, 2001, pp 479-485 [6] Grenier, D., L.-A Dessaint, O Akhrif, Y Bonnassieux, and B LePioufle "Experimental Nonlinear Torque Control of a Permanent Magnet Synchronous Motor Using Saliency." IEEE®Transactions on Industrial Electronics, Vol 44, No 5, October 1997, pp 680-687 TIỂU SỬ TÁC GIẢ Nguyễn Vũ Quỳnh, năm sinh 1979, Biên Hòa, Đồng Nai Tốt nghiệp Đại học Thạc sĩ trường đại học Sư Phạm Kỹ Thuật thành phố Hồ Chí Minh năm 2003 2005 Tốt nghiệp Tiến sĩ chuyên ngành Kỹ thuật điện trường Đại học Khoa học Công nghệ Nam Đài - Đài Loan Hiện anh trưởng khoa Cơ Điện - Điện Tử, trưởng phòng Nghiên cứu khoa học trường Đại học Lạc Hồng Lĩnh vực nghiên cứu: FPGA, PLC, kỹ thuật điều khiển thơng minh, tự động hóa quy trình sản xuất, hệ thống nhúng … Email: nguyen_vuquynh@yahoo.com Nguyễn Hồng Huy, năm sinh 1978, thành phố Hồ Chí Minh Tốt nghiệp Đại học Thạc sĩ trường đại học Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh năm 2001 2008 Hiện anh giảng viên khoa Cơ Điện - Điện Tử trường Đại học Lạc Hồng Lĩnh vực nghiên cứu: Điều khiển thơng minh, xử lý tín hiệu số … Email: huynghoang.lhu@gmail.com ... biến đổi thành vector dòng điện cung cấp cho điều khiển (hình 1) Một thơng số điều khiển chọn lựa tốt dòng điện điều khiển id ≈ , giúp cho việc điều khiển động PMSM tương tự với việc điều khiển động. .. simulink chứng minh khả thích nghi với tải thay đổi phương pháp đề nghị Thời gian đáp ứng tăng lên độ vọt lố giảm xuống Kết nghi n cứu giúp việc thiết kế điều khiển tốc độ cho động PMSM linh hoạt TÀI... lý cho Fuzzy processor Bộ có nhiệm vụ phát thay đổi tải có động hoạt động, giúp động nhanh ổn định trở lại với tải mới, cách thay đổi hệ số K p, Ki PI cho thích hợp Hình Sơ đồ khối điều khiển