Điều khiển động cơ không đồng bộ sử dụng bộ điều khiển mờ

BӜ GIÁO DӨC VÀ ĈÀO TҤO TRѬӠNG ĈҤI HӐC KӺ THUҰT CÔNG NGHӊ TP HCM - ĈÀO THÁI SѪN ĈIӄU KHIӆN ĈӜNG CѪ KHÔNG ĈӖNG BӜ THEO PHѬѪNG PHÁP FIELD ORIENTED CONTROL (FOC) SӰ DӨNG BӜ ĈIӄU KHIӆN MӠ LUҰN VĂN THҤC SƬ Chuyên ngành : ThiӃt bӏ, mҥng nhà máy ÿiӋn Mã sӕ ngành : 605250 TP HӖ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2012 BӜ GIÁO DӨC VÀ ĈÀO TҤO TRѬӠNG ĈҤI HӐC KӺ THUҰT CÔNG NGHӊ TP HCM - ĈÀO THÁI SѪN ĈIӄU KHIӆN ĈӜNG CѪ KHÔNG ĈӖNG BӜ THEO PHѬѪNG PHÁP FIELD ORIENTED CONTROL (FOC) SӰ DӨNG BӜ ĈIӄU KHIӆN MӠ LUҰN VĂN THҤC SƬ Chuyên ngành : Kӻ thuұt ÿiӋn Mã sӕ ngành : 60520202 HѬӞNG DҮN KHOA HӐC: TS ĈӖNG VĂN HѬӞNG CƠNG TRÌNH ĈѬӦC HỒN THÀNH TҤI TRѬӠNG ĈҤI HӐC KӺ THUҰT CÔNG NGHӊ TP HCM Cán bӝ hѭӟng dүn khoa hӑc : TS.Ĉӗng Văn Hѭӟng Luұn văn Thҥc sƭ ÿѭӧc bҧo vӋ tҥi Trѭӡng Ĉҥi hӑc Kӻ thuұt Công nghӋ TP HCM ngày 02 tháng 02 năm 2013 Thành phҫn Hӝi ÿӗng ÿánh giá Luұn văn Thҥc sƭ gӗm: TT Hӑ Tên Chӭc danh hӝi ÿӗng Cѫ quan công tác TS NguyӉn Thanh Phѭѫng Chӫ tӏch ĈH Kӻ Thuұt Công nghӋ Tp.HCM TS NguyӉn ViӉn Quӕc Phҧn biӋn ĈH Công nghiӋp Tp.HCM TS Võ Hoàng Duy Phҧn biӋn ĈH Tôn Ĉӭc Thҳng PGS.TS.Trҫn Thu Hà Ӫy viên ĈH Sѭ phҥm Kӻ Thuұt Tp.HCM TS Ĉinh Hoàng Bách Ӫy viên, thѭ ký ĈH Tôn Ĉӭc Thҳng Xác nhұn cӫa Chӫ tӏch Hӝi ÿӗng ÿánh giá Luұn sau Luұn văn ÿã ÿѭӧc sӱa chӳa (nӃu có) Chӫ tӏch Hӝi ÿӗng ÿánh giá LV TRѬӠNG ĈH KӺ THUҰT CÔNG NGHӊ TP HCM PHÒNG QLKH - ĈTSĈH CӜNG HÒA XÃ HӜI CHӪ NGHƬA VIӊT NAM Ĉӝc lұp - Tӵ - Hҥnh phúc TP HCM, ngày … tháng… năm 20 … NHIӊM VӨ LUҰN VĂN THҤC SƬ Hӑ tên hӑc viên: Ĉào Thái Sѫn Giӟi tính:Nam Ngày, tháng, năm sinh: 22-11-1970 Nѫi sinh:Phan ThiӃt-Bình Thuұn Chuyên ngành : Kӻ thuұt ÿiӋn MSHV: 1181031048 I- TÊN Ĉӄ TÀI: ĈiӅu khiӇn ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ theo phѭѫng pháp FIELD ORIENTED CONTROL (FOC) sӱ dөng bӝ ÿiӅu khiӇn mӡ II- NHIӊM VӨ VÀ NӜI DUNG: ¾ Xây dӵng mơ hình tốn hӑc ÿӝng cѫ khơng ÿӗng bӝ ba pha ¾ 1JKLrQ FӭX, xây dӵng giҧi thuұt ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa dӵa mơ hình tốn hӑc cӫa ÿӝng cѫ mơ phӓng phѭѫng pháp ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa mơ phӓng Matlab ¾ Nghiên cӭu ÿiӅu khiӇn ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ ba pha dӵa phѭѫng pháp FOC bӝ ÿiӅu khiӇn mӡ FOC mô phӓng Matlab III- NGÀY GIAO NHIӊM VӨ: 15-06-2012 IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIӊM VӨ: 20-12-2012 V- CÁN BӜ HѬӞNG DҮN: TS Ĉӗng Văn Hѭӟng CÁN BӜ HѬӞNG DҮN TS.Ĉӗng Văn Hѭӟng KHOA QUҦN LÝ CHUYÊN NGÀNH i LӠI CAM ĈOAN Tôi Ĉào Thái Sѫn, hӑc viên lӟp cao hӑc ThiӃt bӏ, mҥng nhà máy ÿiӋn niên khoá 2011-2013 sau hai năm hӑc tұp nghiên cӭu, ÿѭӧc sӵ giúp ÿӥ cӫa thҫy cô giáo ÿһc biӋt TS Ĉӗng Văn Hѭӟng, thҫy giáo hѭӟng dүn tӕt nghiӋp cӫa tôi, ÿã ÿi ÿӃn cuӕi chһng ÿѭӡng ÿӇ kӃt thúc khố hӑc thҥc sƭ Tơi ÿã quyӃt ÿӏnh chӑn ÿӅ tài tӕt nghiӋp là: "ĈiӅu khiӇn ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ theo phѭѫng pháp FIELD ORIENTED CONTROL (FOC) sӱ dөng bӝ ÿiӅu khiӇn mӡ" Tôi xin cam ÿoan ÿây cơng trình nghiên cӭu cӫa riêng tơi Các sӕ liӋu, kӃt quҧ luұn văn hoàn toàn trung thӵc chѭa tӯng ÿѭӧc công bӕ bҩt kǤ cơng trình khác NӃu có tơi xin cam ÿoan rҵng mӑi sӵ giúp ÿӥ cho viӋc thӵc hiӋn Luұn văn ÿã ÿѭӧc cҧm ѫn thông tin trich dүn Luұn văn ÿã ÿѭӧc chӍ rõ nguӗn gӕc xuҩt xӭ Hӑc viên thӵc hiӋn luұn văn Ĉào Thái Sѫn ii LӠI CÁM ѪN Trong trình thӵc hiӋn ÿӅ tài luұn văn, tơi ÿã gһp rҩt nhiӅu khó khăn, ÿã phҧi cӕ gҳng nӛ lӵc rҩt nhiӅu ÿӇ hoàn thành ÿѭӧc luұn văn Thҥc sƭ Tuy nhiên, tơi ÿã khơng thӇ hồn thành ÿѭӧc luұn văn nӃu khơng có sӵ quan tâm, giúp ÿӥ cӫa gia ÿình, thҫy cơ, bҥn bè ÿӗng nghiӋp Ĉҥt ÿѭӧc kӃt quҧ nhѭ ngày hôm nay, xin ÿѭӧc gӣi lӡi cҧm ѫn chân thành ÿӃn Thҫy TS Ĉӗng Văn Hѭӟng ÿã hѭӟng dүn thӵc hiӋn ÿӅ tài luұn văn này; Quý Thҫy cô Khoa ĈiӋn trѭӡng Ĉҥi hӑc ( trѭӡng Ĉҥi hӑc Kӻ Thuұt Cơng NghӋ TP.Hӗ Chí Minh, trѭӡng Ĉҥi hӑc Bách khoa TP.Hӗ Chí Minh, trѭӡng Ĉҥi hӑc Cơng NghiӋp TP.Hӗ Chí Minh , trѭӡng Ĉҥi hӑc Sѭ phҥm Kӻ Thuұt TP.Hӗ Chí Minh , trѭӡng Ĉҥi hӑc Tơn Ĉӭc Thҳng ) ,mӑi ngѭӡi gia ÿình, bҥn bè, ÿӗng nghiӋp ÿã giúp ÿӥ tơi q trình làm Luұn văn Ĉào Thái Sѫn iii TÓM TҲT ViӋc ÿiӅu khiӇn ÿӝng cѫ khơng ÿӗng bӝ mӝt vҩn ÿӅ khó khăn phӭc tҥp, nhҩt ÿӕi vӟi hӋ truyӅn ÿӝng cҫn thay ÿәi tӕc ÿӝ ÿӝng cѫ khơng ÿӗng bӝ mӝt hӋ phi tuyӃn Trong luұn văn, tác giҧ ÿã xây dӵng mơ hình tốn cӫa ÿӝng cѫ khơng ÿӗng bӝ ba pha hӋ trөc tӑa ÿӝ (Į,ȕ) hӋ trөc tӑa ÿӝ (d,q) Ĉӝng cѫ không ÿӗng bӝ ba pha có thӇ ÿѭӧc tiӃn hành ÿiӅu khiӇn bҵng phѭѫng pháp khác tӯ ÿiӅu khiӇn cҩp thҩp ÿӃn ÿiӅu khiӇn cҩp cao, tӯ ÿiӅu khiӇn dӵa vào mơ hình tốn ÿӃn ÿiӅu khiӇn mà khơng cҫn mơ hình tốn KӃt hӧp tính ѭu viӋt cӫa phѭѫng pháp ÿiӅu khiӇn khác nhau, luұn văn trình bày kӻ thuұt “ĈiӅu khiӇn ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ theo phѭѫng pháp FIELD ORIENTED CONTROL (FOC) sӱ dөng bӝ ÿiӅu khiӇn mӡ” (áp dөng cách tiӃp cұn mơ hình toán cӫa ÿӝng cѫ) kӃt hӧp huҩn luyӋn mҥng nѫron ÿӇ thӵc thi khâu ѭӟc lѭӧng tӯ thông rotor cӫa ÿӝng cѫ Do rҵng ÿӕi tѭӧng hӋ phi tuyӃn nһng, nên trѭӟc hӃt tác giҧ ÿã áp dөng phѭѫng pháp ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa, tҥo mӝt cѫ sӣ ÿӇ so sánh vӟi phѭѫng pháp FOC KӃt quҧ mô phӓng cho thҩy bӝ ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa vào cho chҩt lѭѫng tӕt Phѭѫng pháp FOC phѭѫng pháp ÿiӅu khiӇn chӫ ÿҥo cӫa luұn văn Luұn văn ÿã trình bày cҩu trúc cѫ bҧn cӫa phѭѫng pháp FOC, trình bày phѭѫng pháp xây dӵng cҩu trúc bӝ ÿiӅu khiӇn theo phѭѫng pháp FOC.Có nhiӅu bӝ ÿiӅu khiӇn khác có thӇ áp dөng vào mơ hình FOC Hai bӝ ÿiӅu khiӇn PID mӡ PID ÿã ÿѭӧc xây dӵng vào mơ hình FOC KӃt quҧ mô phӓng ÿҥt ÿѭӧc cho thҩy cҧ hai bӝ ÿiӅu khiӇn ÿӅu ÿáp ӭng ÿѭӧc mөc tiêu ÿӅ Trong sѫ ÿӗ ÿiӅu khiӇn ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ, ta cҫn phҧi ÿo tӯ thông cӫa rotor (ψ) ĈӇ thӵc hiӋn ÿiӅu ÿó, cҫn phҧi có cҧm biӃn phӭc tҥp ÿһc biӋt cҧm biӃQ ÿR Wӯ WK{QJ ĈӇ WKD\ WKӃ FKR FҧP ELӃQ QyL WUrQ Eӝ ѭӟF OѭӧQJ Wӯ WK{QJ ÿѭӧF Vӱ GөQJ Thѭӡng khâu ѭӟc lѭӧng sӱ dөng giá trӏ dòng áp stator ÿӇ ѭӟc ÿoán giá trӏ cҫn ÿo Trong chѭѫng 6, tӯ thông cӫa ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ sӁ ÿѭӧc ѭӟc lѭӧng dùng mҥng nѫron Ѭu ÿiӇm cӫa mҥng nѫron có thӇ xҩp xӍ quan hӋ phi tuyӃn mà không cҫn biӃt cҩu trúc cӫa quan hӋ ÿó Các bӝ ѭӟc lѭӧng tӯ thơng sӁ ÿѭӧc sӱ dөng vào sѫ ÿӗ ÿiӅu khiӇn ÿӏnh hѭӟng trѭӡng ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ iv Chѭѫng cuӕi tác giҧ ÿã tiӃn hành ÿiӅu khiӇn tӕc ÿӝ cӫa ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ ba pha bҵng bӝ ÿiӅu khiӇn PID mӡ PID KӃt quҧ thu ÿѭӧc ÿáp ӭng vӅ thӡi gian xác lұp, sai sӕ xác lұp v ABSTRACT Asynchronous motor control is a difficult and complex issue, especially with the need to change speed transmission as asynchronous motor is a nonlinear system In the thesis, the author has developed the mathematical model of three-phase asynchronous motors in the coordinate system (Į,ȕ) and coordinate system (d,q) Three-phase asynchronous motor control can be carried out by methods ranging from low-level control to high-level control, control based on mathematical models to control without mathematical models Combines the advantages of the different control methods, this thesis presents techniques "Asynchronous motor control method FIELD Oriented Control (FOC) using fuzzy controller " (applied toaccess to mathematical models of the engine) combined neural network trained to perform the stage of the motor rotor flux estimation Nonlinear system so that the object is heavy, so first of all, the author has applied linear control methods, provide a basis for comparison with the FOC method The simulation results show that the linear control input and output of pretty good quality The FOC approach is key control method of the thesis This thesis presents the basic structure of the FOC method, the present method of control structures by the method of FOC There are many different controllers can be applied to the FOC model Two PID and fuzzy PID controller has been built into the model FOC Achieved simulation results show that both controllers to meet the objectives In the diagram asynchronous motor control, we need to measure the magnetic flux of the rotor (ȥ) To so, we requires complex sensors especially magnetic flux sensors To replace the sensors mentioned above, magnetic flux estimates are used Often this stage estimated using the stator current and voltage values to estimate the value to be measured In chapter 6, the asynchronous motor flux is estimated using neural networks The advantage of the neural network is able to approximate the nonlinear relationship without knowing the structure of the relationship The flux estimates will be used to control the orientation diagram asynchronous motors In the last chapter, the author has conducted speed control of three-phase asynchronous motors with PID and fuzzy PID controllers Results obtained to meet the established time, the error is established vi MӨC LӨC Trang phө bìa Lӡi cam ÿoan i Lӡi cҧm ѫn ii 7yP WҳW iii Abstract v Mөc lөc vi Danh mөc chӳ viӃt tҳt, ký hiӋu viii Danh mөc bҧng ix Danh mөc hình vӁ x Chѭѫng – Tәng quan vӅ ÿӅ tài 1.1 Ĉһt vҩn ÿӅ 1.2 Mөc tiêu ÿӅ tài 1.3 Phҥm vi nghiên cӭu 1.4 Nӝi dung thӵc hiӋn Chѭѫng – Mô hình ÿӝng cѫ khơng ÿӗng bӝ pha phѭѫng pháp ÿiӅu khiӇn 2.1 Giӟi thiӋu khái quát vӅ ÿӝng cѫ xoay chiӅu không ÿӗng bӝ pha 2.2 Vector không gian cӫa ÿҥi lѭӧng pha 10 2.3 Mơ hình tốn hӑc ÿӝng cѫ xoay chiӅu khơng ÿӗng bӝ pha 14 2.4 &iF SKѭѫQJ SKiS ÿLӅX NKLӇQ ÿӝQJ Fѫ [RD\ FKLӅX NK{QJ ÿӗQJ Eӝ pha 25 Chѭѫng – Phѭѫng pháp ÿiӅu khiӇn ÿӏnh hѭӟng tӯ thông 33  ĈҥL FѭѫQJ YӅ SKѭѫQJ SKiS )2& 33  ĈҥL FѭѫQJ YӅ SKѭѫQJ SKiS )2& 35 Chѭѫng – ĈiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ 39 4.1 Ĉһt vҩn ÿӅ 39 4.2 Nӝi dung cӫa phѭѫng pháp tuyӃn tính hóa vào 39 4.3 Áp dөng ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa ÿӝng cѫ 42 4.4 Xây dӵng khӕi mô phӓng ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa ÿӝng cѫ khơng ÿӗng bӝ SIMULINK/MATLAB 53 Chѭѫng - ĈiӅu khiӇn ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ pha theo phѭѫng pháp FOC bҵng bӝ ÿiӅu khiӇn mӡ 62 5.1 Giӟi thiӋu vӅ logic mӡ 62 104 Bước 2: Vòng lặp huấn luyện: gán giá trị đầu vào tính giá trị y(k), z(k) qua lớp neural ẩn lớp zk = a(Neti)= a( ∑ v(k ) x(k ) ); (6.18) yk = a(Net)=a( ∑ w(k ) z (k ) ); (6.19) Bước 3: Tính sai số mạng: J ( w) = n (d (k ) − y(k ))2 + J ∑ k =1 δa δnet (6.21) δa δneti (6.22) Jo(k)= (d (k ) − y (k ) ) Ji(k) = Jo(k) wi (k ) (6.20) Bước 4: Truyền tín hiệu sai lệch lùi để điều chỉnh hệ số trọng lượng: Cập nhật trọng số : w (k + 1) = η δ o (k ).z (k ) + w(k ) (6.23) vi (k + 1) = η δ1 (k ).z (k ) + vi (k ) (6.24) Bước 5: Tăng k = k+1 quay bước 1, kiểm tra J < Jmax kết thúc trình huấn luyện Bước 6: Nếu bị rơi vào cực trị ñịa phương hay J > Jmax thay đổi cấu trúc mạng hay lấy ngẫu nhiên trọng số khác 6.2.3 Tính tốn trọng số mạng truyền thẳng nhiều lớp (hai lớp ẩn) net1 x1 x2 net2 net3 net6 y6 net4 net7 net5 y7 net8 x3 Hình 6.6 Mạng truyền thẳng hai lớp ẩn Cho mạng truyền thẳng hai lớp ẩn có : y8 105 Trọng số lớp ngõ vào lớp ẩn ñầu tiên: w11(trọng số từ net ñến x1), w12 (trọng số từ net1 ñến x2), w13, w21, w22, w23, w31, w32, w33 Trọng số hai lớp ẩn: w41, w42, w43, w51, w52, w53 Trọng số lớp ngõ ra: w64, w65, w74, w75, w84, w85 Ngõ mong muốn: yd6, yd7, yd8 Sai số ñạt ñược: J= [ ( yd − y6 )2 + ( yd − y7 )2 + ( yd − y8 )2 ] (6.25) Áp dụng luật Steepest Descent ñể ñiều chỉnh trọng số ñạt yêu cầu ñể sai số J nhỏ nhất: k +1 ij w = w + ∆wij = w − η k ij k ij ∂J ( wijk ) ∂wij (6.26) ðiều chỉnh trọng số ngõ ra: Tính hai nút ij tương ứng với nút 8-4: k +1 84 w ∂J ( w84k ) = w −η ∂w84 k 84 (6.27) Trọng số w84 ảnh hưởng ñến sai số J theo quy luật sai lệch sau: w84 ∆w84 = net8 y8 ∂J ( w84 ) ∂J ∂y8 ∂net8 = = −( yd − y8 )a ' (net8 ) y4 = − J y4 ∂w84 ∂y8 ∂net8 ∂w84 (6.28) Trong đó: J8 sai số delta (equivalent delta error) Do đó: Trọng số w84 ñiều chỉnh sau: k +1 w84 = w84k + ηJ y4 Tương tự ñối với ñiều chỉnh trọng số lại: k +1 k w74 = w74 + ηJ y4 k +1 k w64 = w64 + ηJ y4 (6.29) 106 k +1 k w75 = w75 + ηJ y5 (6.30) k +1 w85 = w85k + ηJ y5 k +1 k w65 = w65 + ηJ y5 ðiều chỉnh trọng số lớp ẩn thứ hai: Trọng số tương ứng ñược ñiều chỉnh: k +1 41 w k ∂J ( w41 ) = w −η ∂w41 k 41 (6.31) Trọng số w41 ảnh hưởng ñến sai số J sau: ∆w41 = ∂J ( w41 ) ∂J ∂y4 ∂net4 ∂J ' = = a (net4 ) y1 ∂w41 ∂y4 ∂net4 ∂w41 ∂y4 Khi đạo hàm riêng (6.32) ∂J tính sau: ∂y4 ∂J ∂J ∂y6 ∂net6 ∂J ∂y7 ∂net7 ∂J ∂y8 ∂net8 = + + ∂y4 ∂y6 ∂net6 ∂y4 ∂y7 ∂net7 ∂y4 ∂y8 ∂net8 ∂y4 (6.33) = −( yd − y6 )a ' (net6 ) w64 − ( yd − y7 )a ' (net7 ) w74 − ( yd − y8 )a ' (net8 ) w84 = − J w64 − J w74 − J w84 Từ ta tính sai số sau: J = ( J w64 + J w74 + J w84 )a ' (net4 ) (6.34) Thay hai phương trình (5.33, 5.34) vào phương trình (5.32), ta được: ∂J = J4 ∂w41 Vì vậy, trọng số điều chỉnh sau : (6.35) 107 k +1 k w41 = w41 + ηJ y1 (6.36) Tương tự, ta ñiều chỉnh ñược cho trọng số w42, w43 Tóm lại, quy luật điều chỉnh trọng số lớp ẩn tương tự quy luật ñiều chỉnh trọng số lớp ngõ sai số delta tính tốn phức tạp nhiều 6.3 Ứng dụng mạng nơron vào ñiều khiển ñộng 6.3.1 Giới thiệu chung Hầu hết ứng dụng hệ thống ñiện sử dụng mạng truyền thẳng nhiều lớp dùng luật học lan truyền ngược sai số lĩnh vực sau: Kế hoạch (dự đốn phụ tải dài hạn) - Vận hành (tối ưu dòng công suất, sa thải máy phát, ước lượng trạng thái, ñánh giá an ninh ñộng tĩnh, dò cố, vị trí lỗi, đánh giá ổn định điện áp hệ thống) - Phân tích (đánh giá ổn định động, hệ thống ñiều khiển tốc ñộ ñiện áp máy phát, nhận dạng, phân tích sóng hài, điều khiển bảo vệ) Trong đó, điều khiển động khơng ñồng mảng hệ thống ñiện ước lượng tốc độ, ước lượng từ thơng, mơ-men điện từ, ước lượng thơng số, chẩn đốn, vận hành, phân tích sóng hài 6.3.2 Ứng dụng mạng truyền thẳng nhiều lớp vào ñiều khiển ñộng Việc ứng dụng mạng nơron nhân tạo (ANN – Artificial Neural Networks) vào ước lượng từ thơng, tốc độ mơ-men điện từ ñộng ñược ñiều khiển biến tần nguồn áp ñược ñiều khiển vector dựa theo ñịnh hướng từ thông rotor Mạng truyền thẳng nhiều lớp ñược sử dụng ñó ngõ vào giá trị giá trị trễ dịng điện điện áp stator trục tọa độ (α,β) Mạng ANN có số lớp ẩn qua lần thử sai, hàm tác ñộng hàm tansig Ngõ chứa nút ñơn từ thơng, tốc độ ước lượng (hoặc moment) động cơ, hàm tác động hàm tuyến tính (linear) Ưu ñiểm sử dụng kỹ thuật ñáp ứng tốc ñộ nhanh, khả chịu ñựng cố, loại tiếng ồn 108 Thu thập liệu ngõ vào điện áp dịng điện thời điểm thời ñiểm trễ chu kỳ lấy mẫu Số lượng mẫu lên đến hàng ngàn mẫu huấn luyện Vì việc học có giám sát nên lấy tín hiệu thật từ thơng nhằm huấn luyện ngõ ñạt yêu cầu Các liệu huấn luyện thường bị nhiễu sóng hài bậc cao nên thơng thường phải qua lọc nhiễu tín hiệu Vì vậy, hệ thống sử dụng liệu ngõ vào ngõ Các trọng số bias ñược cập nhật sau tập liệu huấn luyện Trong phương pháp này, trọng số điều chỉnh thơng qua vịng lặp đạt sai số bình phương tối thiểu ngõ mạng nơron giá trị đích dừng lại Lớp ngõ vào Lớp ẩn Usd(k) Usd(k-1) Usq(k) Usq(k-1) Isd(k) Lớp ngõ (từ thông (hoặc tốc độ, momen) Isd(k-1) Isq(k) Isq(k-1) Hình 6.7 Ví dụ mạng truyền thẳng nhiều lớp 8-8-1 có lớp ẩn 6.4 Sử dụng mạng nơron ước lượng từ thơng rotor (PHƯƠNG PHÁP TUYẾN TÍNH HĨA) 6.4.1 Giới thiệu Trong sơ đồ điều khiển động khơng ñồng bộ, ta cần phải ño từ thông ψ rotor ðể thực điều đó, cần phải có cảm biến phức tạp ñặc biệt cảm biến ño từ thơng ðể thay cho cảm biến nói trên, phương pháp điều khiển 109 tuyến tính hóa động cơ, ước lượng từ thơng sử dụng Thường khâu ước lượng sử dụng giá trị dịng áp stator để ước đốn giá trị cần đo Trong chương này, từ thơng động khơng đồng ước lượng dùng mạng nơron Như trình bày chương trước, ưu điểm mạng nơron xấp xỉ quan hệ phi tuyến mà không cần biết cấu trúc quan hệ Các ước lượng từ thơng sử dụng vào sơ ñồ ñiều khiển ñịnh hướng trường ñộng không ñồng 6.4.2 Mô hệ thống ñiều khiển ñộng không ñồng ba pha ðể mơ hệ thống điều khiển động theo điều khiển tuyến tính hóa động kết hợp ANN, cơng cụ mơ chương trình Simulink/Matlab có toolbox Mạng nơron ðộng khơng đồng có thơng số sau: ðiện trở Stator: Rs = 1,177 Ω, ðiện trở rotor: Rr = 1,382 Ω, ðiện cảm stator: Ls = 0,118 H, ðiện cảm rotor: Lr = 0,118 H, Hệ số hỗ cảm: Lm = 0,113 H, Số đơi cực: p = 2, Moment quán tính rotor: J = 0,00126 Kgm² Moment tải ñịnh mức 3,5 Nm Từ thơng đặt: ψr* = Wb Các liệu huấn luyện chọn dịng áp stator hệ tọa độ (α,β), từ thơng thật động sau: 110 [Usalfa] 300 200 U (V) 100 -100 -200 -300 0.5 1.5 2.5 3.5 3.5 3.5 t (s) Hình 6.8 Thành phần ñiện áp trục α (Usα) [Usbeta] 300 Usbeta (V) 200 100 -100 -200 -300 0.5 1.5 2.5 t (s) Hình 6.9 Thành phần điện áp trục β (Usβ ) 15 [Isalfa] 10 I (A) -5 -10 -15 0.5 1.5 2.5 t (s) Hình 6.10 Thành phần dịng điện trục α (Isα) 111 15 [Isbeta] 10 I (A) -5 -10 -15 0.5 1.5 2.5 3.5 t (s) Hình 6.11 Thành phần dịng ñiện trục β (Isβ ) [Tu thong that-FLC] Fi (Wb) 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.5 1.5 2.5 t (s) Hình 6.12 Từ thơng thật ñộng 6.4.3 Huấn luyện mạng ước lượng từ thông 6.4.3.1 Sơ ñồ khối Simulink huấn luyện mạng 3.5 112 Hình 6.13 Sơ đồ khối huấn luyện mạng neuron ước lượng từ thơng 6.4.3.2 Trình tự huấn luyện - Nạp thông số cho Simulink m_file - Chạy mô lấy liệu vào - khối ước lượng từ thông (dưới dạng file.mat) - Chạy chương trình huấn luyện sau: 113 6.4.3.3 Kết huấn luyện Kết huấn luyện ñạt ñược sau 416 epochs với sai số huấn luyện 9,9994210-6 Hình 6.14 Quá trình huấn luyện 114 [Tu thong that-FLC] 0.6 0.4 0.2 0 0.5 1.5 2.5 3.5 t (s) Hình 6.15 Từ thơng thật động [Tu thong uoc luong (ANN)-FLC] Fi (Wb) 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.5 1.5 2.5 3.5 t (s) Hình 6.16 Từ thơng ñộng ñược ước lượng ANN [Tu thong that (Dao chieu dong co)-FLC] 0.8 Fi (Wb) Fi (Wb) 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.5 1.5 2.5 3.5 t (s) Hình 6.17 Từ thơng thật ñộng (khi ñảo chiều ñộng cơ) 115 [Tu thong uoc luong (Dao chieu dong co)-FLC] Fi (Wb) 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.5 1.5 2.5 3.5 t (s) Hình 6.18 Từ thơng ước lượng ANN (khi đảo chiều quay) Kết luận : - Trong hai trường hợp ñộng quay thuận nghịch, từ thơng động ñược ước lượng mạng nơron bám sát từ thơng đặt động cơ, khơng vọt lố, khơng có sai số tĩnh Như vậy, việc thực huấn luyện mạng nơ ron ước lượng từ thơng rotor đạt u cầu 116 CHƯƠNG MÔ PHỎNG TỔNG HỢP ðIỀU KHIỂN ðCKðB PHA BẰNG MATLAB (KẾT HỢP BỘ ðIỀU KHIỂN TUYẾN TÍNH HĨA, PID VÀ MỜ PID TRÊN CÙNG TRỤC TỌA ðỘ) 7.1 Mơ hình kết hợp điều khiển tuyến tính hóa, PID, mờ PID Matlab Hình 7.1 Mơ hình kết hợp điều khiển tuyến tính hóa, PID, mờ PID Moment động cơ: Hình 7.2 ðồ thị moment động với điều khiển tuyến tính hóa,PID, mờ PID Nhận xét : 117 Moment ñộng phương pháp ñều bám tốt theo tín hiệu moment ñặt Tốc ñộ ñộng : Hình 7.3 ðồ thị tốc ñộ động với điều khiển tuyến tính hóa,PID, mờ PID Nhận xét : Tốc ñộ ñộng phương pháp bám tốt theo tín hiệu tốc độ đặt Theo kết mơ tốc ñộ ñộng theo phương pháp PID cho chất lượng tốt theo phương pháp mờ PID Vậy tốc ñộ ñộng theo phương pháp PID cho chất lượng tốt phương pháp mờ PID Từ thơng động cơ: Hình 7.4 ðồ thị từ thơng động với điều khiển tuyến tính hóa, PID, mờ PID Nhận xét: 118 Từ thơng động phương pháp bám tốt theo tín hiệu từ thơng đặt Theo kết mơ từ thơng động theo phương pháp mờ PID cho chất lượng tốt phương pháp cịn lại Dịng điện pha động theo phương pháp PID : Hình 7.5 ðồ thị dịng ñiện pha ñộng với ñiều khiển PID Dịng điện pha động theo phương pháp mờ PID : Hình 7.6 ðồ thị dịng điện pha ñộng với ñiều khiển mờ PID ... Control FOC ) Chương : ðiều khiển tuyến tính hóa ñộng không ñồng pha Chương 5: Sử dụng điều khiển mờ điều khiển động khơng ñồng pha theo phương pháp FOC Chương 6: Sử dụng mạng nơron ước lượng từ... tần số nguồn cấp nhằm đạt mục đích điều khiển mong muốn Kỹ thuật điều khiển vector khơng gian sử dụng để điều khiển động cơ, có hai phương pháp chính: + ðiều khiển định hướng trường (Field Oriented... (neuron netwotk) logic mờ (fuzzy logic) ñể thực vài khâu q trình điều khiển động (được gọi điều khiển thơng minh) Cách tiếp cận khơng sử dụng mơ hình tốn học động người thiết kế sử dụng kiến thức kinh