Thiết kế bộ quan sát trượt kết hợp với bộ điều khiển mờ điều khiển tốc độ động cơ PMSM

Bài viết này đề xuất một phương pháp mới không sử dụng cảm biến tốc độ mà sử dụng một bộ ước lượng tốc độ của động cơ dựa trên bộ quan sát chế độ trượt (SMO), Bộ xử lý mờ kết hợp với bộ điều khiển PI phân tích tín hiệu SMO để đưa ra tín hiệu điều khiển thích hợp giúp ổn định tốc độ động cơ.

JSLHU JOURNAL OF SCIENCE OF LAC HONG UNIVERSITY www.jslhu.edu.vn Tạp chí Khoa học Lạc Hồng 2020, 9, 1-6 THIẾT KẾ BỘ QUAN SÁT TRƯỢT KẾT HỢP VỚI BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ PMSM Design fuzzy control combined with observations sliding to control PMSM motor speed Đào Phương Tùng1a* Công Nghệ, Trường đại học Công nghệ Đồng Nai daophuongtung@dntu.edu.vn Received day: 27/3/2020 - Accepted day: 29/5/2020 1Khoa aemail: TÓM TẮT: Ngày nay, động điện đồng sử dụng nhiều lĩnh vực điều khiển, cơng nghiệp có đặc điểm vượt trội hiệu suất cao, hệ số công suất cao, tốc độ phụ thuộc vào điện áp Tuy nhiên, việc điều khiển động đồng tương đối khó khăn, đặc tính phi tuyến mạnh Vì điều khiển tốc độ động đóng vai trò quan trọng Hiện nhiều phương pháp điều khiển nghiên cứu như: Phương pháp điều chỉnh thích nghi, điều khiển trượt, mạng neuron nhân tạo, hệ mờ (fuzzy) … Hiện hệ thống đa phần sử dụng cảm biến, encoder quang để đo tốc độ hồi tiếp điều khiển, điều góp phần làm cho giá thành hệ thống tăng cao Bài báo đề xuất phương pháp không sử dụng cảm biến tốc độ mà sử dụng ước lượng tốc độ động dựa quan sát chế độ trượt (SMO), Bộ xử lý mờ kết hợp với điều khiển PI phân tích tín hiệu SMO để đưa tín hiệu điều khiển thích hợp giúp ổn định tốc độ động Kết điều khiển kiểm chứng phương pháp mô Đề tài thực thành công mở hướng điều khiển xác tốc độ động không sử dụng cảm biến, giúp làm giảm giá thành sản phẩm, giảm kích thước, giảm nhiễu xâm nhập vào hệ thống giúp cho hệ thống đạt tối ưu TỪ KHĨA: SMO, FUZZY, PMSM, mơ ABSTRACT: Recently, synchronous electric motors are widely used in the field of control, in industry because it has outstanding features such as high efficiency, high power factor, and speed is less dependent on voltage However, synchronous motor control is still relatively difficult, due to its strong nonlinear characteristics Thus controller motor speed plays a role very important Currently, many control methods have been studied such as adaptive adjustment method, sliding control, artificial neural network, fuzzy system These systems mostly use sensors, optical encoders to measure speed and feedback to the controller, which makes the cost of higher system This study proposes a new method that does not use speed sensors but uses a motor speed estimator based on the sliding mode observation (SMO) Fuzzy processor combined with PI controller signal analysis SMO to provide appropriate control signals to help stabilize the motor speed The research results will control the motor speed accurately without using sensors, which helps to reduce product costs, reduce size, reduce noise entering the system to help the system achieve more optimal KEYWORDS: SMO, FUZZY, PMSM, simulation GIỚI THIỆU Ngày nay, động điện đồng sử dụng nhiều lĩnh vực điều khiển, cơng nghiệp có đặc điểm vượt trội hiệu suất cao, hệ số công suất cao, tốc độ phụ thuộc vào điện áp Tuy nhiên, việc điều khiển động đồng tương đối khó khăn, đặc tính phi tuyến mạnh Vì điều khiển tốc độ động đóng vai trò quan trọng Hiện nhiều phương pháp điều khiển nghiên cứu Các điều khiển PI [1] thường dùng để điều khiển tốc độ cho PMSM Nhưng PI khơng có khả thích nghi tải động thay đổi Với thơng số Kp, Ki xác định trước tải động thay đổi làm tăng độ vọt lố hay thời gian đáp ứng Các điều khiển [2] sử dụng tín hiệu phản hồi từ Encoder để điều chỉnh tốc độ động Tuy nhiên, việc sử dụng Encoder làm phức tạp hệ thống tăng thêm chi phí Chou [1] trình bày điều khiển thích nghi dựa mạng neuron xử lý mờ Mặc dù, phương pháp báo đạt kết định, song thuật toán neuron phức tạp khơng thích hợp để thực chip Trong báo đề xuất phương pháp không sử dụng cảm biến tốc độ mà sử dụng ước lượng tốc độ động dựa quan sát chế độ trượt (SMO) Bộ xử lý mờ kết hợp với điều khiển PI phân tích tín hiệu SMO để đưa tín hiệu điều khiển thích hợp giúp ổn định tốc độ động Đặc biệt, sử dụng ngôn ngữ mô tả phần cứng (VHDL) để lập trình nên thuận lợi cho việc thực chip xử lý Kết điều khiển kiểm chứng phương pháp mô simulink 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 mơ simulink Cuối cùng, số nhận xét đánh giá kết đạt trình bày phần MÔ TẢ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN VECTOR 2.1 MƠ HÌNH TỐN CỦA ĐỘNG CƠ PMSM Mơ hình toán học động PMSM biểu diễn hai phương trình sau: [3] Đào Phương Tùng did dt Ld d R id Ld diq Lq q R iq Lq dt Lq Ld p riq Ld p rid Lq (1) p Lq r (2) Trong đó: Lq, Ld điện cảm trục q d; R điện trở cuộn stator; iq , id dòng điện trục q d; vq , vd điện áp trục q d; λ từ thơng móc vịng nam châm vĩnh cửu; p số cặp cực; ωr tốc độ quay rotor Tín hiệu ngõ phép biến đổi Park nối đến điều khiển PI để điều khiển, giữ cho dòng id = 0, lúc moment trục động phụ thuộc vào dòng điều khiển iq Sau thêm tín hiệu điều khiển vào cho dịng id iq, tín hiệu biến đổi ngược dịng pha để cung cấp cho động Dòng pha lúc gọi dòng pha điều khiển Các bước thiết kế điều khiển dịng điện ngơn ngữ lập trình VHDL (H.3) Tổng cộng 24 bước để thực hồn tất phần điều khiển dịng điện, xung clock ngõ vào cung cấp cho phần điều khiển dòng điện 40ns 2.2 HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN VECTOR H Sơ đồ khối hệ thống điều khiển vector 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 (H 1) Một thông 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 dịng điện trục q (iq) THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN 3.1 THIẾT KẾ PHẦN ĐIỀU KHIỂN DỊNG ĐIỆN Phần điều khiển dịng điện gồm khối biến đổi Phần điều khiển dòng điện gồm khối biến đổi Clark, Park, Park-1, Clark-1, SVPWM điều khiển PI [1,10] H Các bước thiết kế điều khiển dòng điện 3.2 THIẾT KẾ BỘ QUAN SÁT TRƯỢT SMO Để thiết kế quan sát trượt, ta phải dựa vào phương trình tốn học động PMSM, phương trình tốn học động PMSM mô tả trục d-q sau: Lq diq did L  pr R R  vd  id  pr id ;  vq  iq  d pr id  dt Ld Ld Ld dt Lq Ld Lq Lq (3) Trong : Ld,Lq thành phần cảm kháng biến đổi trục d q; R điện trở dây quấn stator; id, iq dòng điện biến đổi trục d q; Vq,Vd điện áp biến đổi trục q d; λ từ thông liên kết cực từ; p số cặp cực từ; ωr tốc độ quay rotor Từ phương trình (3) ta biến đổi qua trục cố định α-β viết lại với biến trạng thái dòng điện sau: di R 1   i  v  e dt L L L di dt  R 1 i  v  e L L L (4) (5) Trong đó: L = Ld = Lq; vα, vβ, iα , iβ điện áp dòng điện trục cố định ;  e vị trí góc quay từ thơng H Sơ đồ khối điều khiển dòng điện Dòng điện pha (ia, ib, ic) đo từ động phản hồi biến đổi Clark Ngõ phép biến đổi Clark ( i , i ) tín hiệu EMF (góc address nhận từ khối SMO) kết nối đến ngõ vào phép biến đổi Park e  e   pr  sin e lực điện động động Vì khối ước lượng dịng điện thiết kế phương trình sau: diˆ R 1   iˆ  v  ê dt L L L (6) Thiết kế quan sát trượt kết hợp với điều khiển mờ điều khiển tốc độ động PMSM diˆ  dt Rˆ 1 i  v  ê L L L định ; 3.3 THIẾT KẾ KHỐI ĐIỀU CHẾ ĐỘ RỘNG XUNG KHÔNG GIAN   Trong đó: (7) i , i dịng điện ước lượng trục cố Z , Z  ngõ khối điều khiển bang – bang: z  k slide * sign(iˆ  i ) (8) z   k slide * sign(iˆ  i  ) (9) Nếu ta chọn hệ số trượt khối điều khiển bang – bang đủ lớn hệ thống vào chế độ trượt lúc giá trị phương trình số (8) (9) tiến sát đến giá trị lực điện động động z  e   pr  sin  e z  e  pr  cos  e (10) (11) Để loại bỏ tần số chuyển mạch gây khối bang – bang, hai lọc thông thấp thêm vào hệ thống: ê  c z s  c , ê  c z s  c (12) ê _ filtered  c c ê ê , ê _ filtered  s  c s  c Trong c (13) tần số cắt lọc Cuối góc rotor tính tốn công thức sau: eˆ ˆe  tan 1 (  _ filtered ) eˆ _ filtered H Sơ đồ khối điều chế độ rộng xung vector không gian Khối SVPWM algorithm thực bước thuật toán mã VHDL Khối generation of symmetric triangular wave tạo dạng sóng tam giác để cung cấp cho so sánh Khối so sánh (comparator) có chức so sánh tín hiệu từ ngõ SVPWM algorithm xung tam giác để xuất tín hiệu điều khiển PWM, tín hiệu điều khiển PWM trước đưa cung cấp cho sáu khoá điện tử cơng suất IGBT, tín hiệu đưa vào tạo tín hiệu chênh lệch thời gian đóng ngắt hai khố điện tử cơng suất pha (deadband unit) nhằm tránh xảy trường hợp ngắn mạch cho hệ thống Ngõ vào khối SVPWM xung clock điện áp chuẩn lấy từ ngõ khối điều khiển dòng điện (Vref1, Vref2, Vref3) Ngõ xung PWM thực theo thuật tốn vector khơng gian cung cấp cho khố điện tử cơng suất cung cấp nguồn cho động 3.4 THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ Ngõ vào điều khiển mờ gồm biến ngôn ngữ, tín hiệu sai lệch tốc độ động đường đặc tính chuẩn mà ta mong muốn tốc độ động đạt được, hai tốc độ biến đổi theo thời gian tín hiệu sai lệch (14) (e) ~ i ( n ) z ( n )  k  + z ( n )  k N s2 s1 s3 s4 s5 s6 s7 s8 z ( n ) - + 2f ˆ ( n  ) e x - +   s9 s10 ˆe tan-1 atan2 Table 2f B1(de) E A dE A1 A2 A3 A4 A5 e + x - c02 c03 c04 c05 c06 B1 c10 c11 c12 c13 c14 c15 c16 B2 c20 c21 c22 c23 c24 c25 c26 B3 c30 c31 c32 c33 c34 c35 c36 B4 c40 c41 c42 c43 c44 c45 c46 B5 c50 c51 c52 c54 B6 c60 c61 c62 c63 de c00 c01 c53 c55 c56 c64 c65 c66 Fuzzy Rule Table s13 + ˆ ( n ) e ˆ ( n ) e s14 Estimation of the EMF s15 s16 s17 s23 s24 A6 B0 -2 B2(de)=1- B1(de) B0 B1 ˆ  ( n 1) e z ( n ) s12 -2 e -6 Bang-bang control ˆ ( n ) e ˆ ( n ) e ˆ ( n ) e ˆ ( n ) e s11 Computation of current errors Estimation of the current values -4 A3(e) de s0 A6 -6 - A5 -4 z  ( n )  k Y i ( n ) ˆi ( n ) A4  B2 z ( n )  k Y ~ i ( n ) A3 + N ˆi ( n  ) + x - A2 ˆi ( n ) A1  + x B3 x ˆi ( n )  B4 + x ˆi ( n ) - eˆ (n) + ˆ ( n ) e i ( n ) B5 v ( n )  v ( n ) ˆi ( n  ) B6  Input of de (for j=1) H Sơ đồ khối quan sát trượt Ngõ vào quan sát chế độ trượt xung (clk, clk_40n) dòng điện, điện áp trục cố định (ialfa, ibeta, Valfa, Vbeta) Ngõ góc quay rotor để cung cấp cho hàm tính sine cosin khối điều khiển dịng điện góc theta dùng để tính tốc độ quay động (de) A4(e)=1- A3(e) Input of e (for i=3) A0 s34 s35 Computation of the rotor position H Thực thi quan sát trượt VHDL H Cấu trúc điều khiển mờ Đào Phương Tùng KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Từ việc thiết kế phận hệ thống điều khiển chương 3, ta có sơ đồ hệ thống điều khiển hồn chỉnh sau: H Sơ đồ hoàn chỉnh hệ thống điều khiển JSLHU JOURNAL OF SCIENCE OF LAC HONG UNIVERSITY Trong hệ thống điều khiển gồm có khối FUZZY, SVPWM SMO thiết kế ngơn ngữ VHDL sau nhúng vào Modelsim/Matlab để mơ Khối SMO: Dòng điện điện áp biến đổi trục cố định cung cấp tới ngõ vào khối SMO, ngõ khối SMO góc quay rotor theta sử dụng để tính tốc độ Khối Fuzzy: Khối điều khiển dòng điện thực theo giải thuật mờ Khối SVPWM: khối điều chế vector không gian, ngõ xung PWM thực theo thuật tốn vector khơng gian nhằm cung cấp cho khố điện tử cơng suất để cung cấp nguồn cho động www.jslhu.edu.vn Tạp chí Khoa học Lạc Hồng 2020, 9, 1-6 H 13 Moment trục động H 14 Dòng điện pha ứng với tốc độ khác NHẬN XÉT H Đáp ứng tốc độ động Tốc độ thực tế rotor bám tốt so với tốc độ cài đặt, sai số tốc độ đặt tốc độ thực tế khoảng 1% Góc quay rotor thực tế góc quay ước lượng tốc độ khác gần trùng khớp Mỗi lần thay đổi tốc độ moment thay đổi theo để rotor quay theo tốc độ yêu cầu TÀI LIỆU THAM KHẢO H 10 Góc quay rotor ước lượng góc quay thực tế động tốc độ 500 rpm H 11 Góc quay rotor ước lượng góc quay thực tế động tốc độ 1000 rpm H 12 Góc quay rotor ước lượng góc quay thực tế động tốc độ 1500 rpm [1] Hsin-Hung Chou, Ying-Shieh Kung, Nguyen Vu Quynh, Stone Cheng, Optimized FPGAdesign, verification and implementation of a neuro-fuzzy controllerfor 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  ... lực điện động động Vì khối ước lượng dịng điện thiết kế phương trình sau: diˆ R 1   iˆ  v  ê dt L L L (6) Thiết kế quan sát trượt kết hợp với điều khiển mờ điều khiển tốc độ động PMSM diˆ... điều khiển PI [1,10] H Các bước thiết kế điều khiển dòng điện 3.2 THIẾT KẾ BỘ QUAN SÁT TRƯỢT SMO Để thiết kế quan sát trượt, ta phải dựa vào phương trình tốn học động PMSM, phương trình tốn học động. .. cấp cho điều khiển (H 1) Một thông 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