Ứng dụng mạng neural điều khiển động cơ không đồng bộ theo phương pháp vector từ thông rotorgián tiếp

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA o0o -LÊ THỊ THANH HOÀNG ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ THEO PHƯƠNG PHÁP VECTOR TỪ THÔNG ROTOR GIÁN TIẾP CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN MÃ SỐ NGÀNH: 2.02.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG 12 NĂM 2002 Đại Học Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Cộng Hòa Xã Hội Chủ Nghóa Việt Nam Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên Ngày tháng năm sinh Chuyên ngành: I- TÊN ĐỀ TÀI: : Lê Thị Thanh Hoàng Phái : Nữ : 04/01/1974 Nơi sinh : Tiền Giang Kỹ Thuật Điện Điều khiển động không đồng phương pháp định hướng từ thông rotor gián tiếp thay số khâu điều khiển mạng neuron II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Xây dựng sơ đồ mô động không đồng ba pha Xây dựng khâu điều khiển định hướng từ thông rotor gián tiếp Điều khiển dòng AC Điều khiển dòng DC Thay số khâu điều khiển mạng neuron III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 20/05/2002 IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 20/12/2002 V- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : Tiến Sỹ Phan Quốc Dũng VI- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ CHẤM NHẬN XÉT 1: ………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………… VII- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ CHẤM NHẬN XÉT 2: ………………………………………………………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………………………………………………… CÁN BỘ HƯỚNG ĐẪN CÁN BỘ NHẬN XÉT CÁN BỘ NHẬN XÉT Tiến Sỹ Phan Quốc Dũng Nội dung luận văn thạc só Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua Ngày tháng năm 200 TRƯỞNG PHÒNG QLKH-SĐH CHỦ NHIỆM NGÀNH Tiến Sỹ Nguyễn Hữu Phúc LỜI CẢM ƠN Tôi xin gửi lời biết ơn chân thành đến Tiến Sỹ Phan Quốc Dũng, người tận tình hướng dẫn suốt trình thực luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn Thầy Cô Khoa Điện Trường Đại Học Bách Khoa TP.HCM, Các Cán Bộ Phòng QLKH – SĐH giúp đỡ nhiều suốt trình học hoàn thành luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn Thầy Cô Khoa Điện Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM, bạn bè đồng nghiệp giúp đỡ, động viên tạo điều kiện để hoàn thành luận văn Cuối cùng, muốn cảm ơn thật nhiều Cha Mẹ, hai chị Huy, Phước, em Ngọc Anh, Chồng tôi, người bên động viên nhiều để hoàn thành khóa học Lê Thị Thanh Hoàng MỤC LỤC Chương 1: Giới thiệu Trang 1.1 Tổng quan 1.2 Khái quát phương pháp điều khiển theo hướng định trường 1.3 Mục tiêu nhiệm vụ luận án 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Điểm luận án 1.6 Giá trị thực tiễn đề tài 1.7 Nội dung luận án Chương 2: Xây dựng mô hình mô động không đồng ba pha Matlab/Simulink 2.1 Cơ sở lý thuyết động không đồng ba pha 2.2 Mô hình toán học động không đồng hệ tọa độ stator 13 2.3 Xây dựng khối mô động không đồng Matlab/Simulink 14 2.4 Nguyên lý điều khiển vector theo định hướng từ thông rotor 16 2.5 Hệ thống điều khiển vector từ thông rotor gián tiếp 20 Chương 3: Điều khiển tốc độ động KĐB theo định hướng từ thông rotor gián tiếp khâu hiệu chỉnh dòng 23 3.1 Khâu hiệu chỉnh dòng xoay chiều 23 3.2 Khâu hiệu chỉnh dòng DC 43 Chương 4: Mạng neuron ứng dụng điều khiển động không đồng 57 4.1 Khái niệm mạng neuron 57 4.2 Mô hình kết nối mạng neuron nhân tạo 59 4.3 Nhận dạng mô hình mạng neuron 61 4.4 Huấn luyện mạng 64 4.5 Huấn luyện khâu PI, relay switch-table 66 4.6 Các kết mô theo phương pháp hiệu chỉnh dòng AC 68 4.7 Các kết mô theo phương pháp hiệu chỉnh dòng DC 91 4.8 Nhận xét chung 115 Kết Luận Luận án cao học 1.LỜI GIỚI THIỆU 1.1 TỔNG QUAN Trước thâm nhập vũ bão kỹ thuật vi tính, đặc biệt kỹ thuật vi xử lý tín hiệu cho phép giải thuật toán phức tạp điều khiển động xoay chiều ba pha điều kiện thời gian thực với chất lượng điều khiển cao Và yêu cầu ngày cao việc điều khiển xác dòng tạo nên chuyển động phức tạp dây chuyền công nghệ, phương pháp điều khiển tốc độ động cổ điển không đáp ứng Vì thế, truyền động điện đại ứng dụng kiến thức lý thuyết tự động điều khiển, tiến công nghệ vi điện tử vi tính, nhằm gán cho động tính cao, đáp ứng đòi hỏi trình tự động hóa đặt cho thiết bị truyền động Một tiến đáng kể việc phát triển lý thuyết điều khiển động không đồng ba pha phương pháp định hướng trường (field – oriented control) [1],[2],[3],[4], định hướng trường rotor gián tiếp phương pháp ứng dụng nhiều công nghiệp tính khả thi Tuy nhiên, có hai nhược điểm mà phương pháp mang lại Thứ phương pháp nhạy cảm thay đổi thông số động cơ, chủ yếu điện trở điện kháng rotor thay đổi nhiệt độ độ bảo hòa mạch từ Nhược điểm thứ hai là, lý thuyết tách ly hai thành phần dòng điện stator, thành phần tạo từ thông thành phần tạo moment Nhưng việc thực nghịch lưu bán dẫn gây tương tác hai thành phần này, không đảm bảo hoàn toàn tính tách ly (decouple) hai thành phần Để giải vấn đề trên, mặt nhiều nghiên cứu cải tiên mô hình tuyến tính cục mô hình tuyến tính toàn phần xây dựng phương pháp định hướng trường [4] Mặt khác, số phương pháp điều khiển phi tuyến xây dựng phương pháp điều khiển theo chế độ trượt (slidingmode control) [5],[6], điều khiển dựa tính chất thụ động hệ (passivity-based control) [7] Để giải nhược điểm nhạy cảm với thông số động hệ thống, nhiều phương pháp điều khiển thích nghi áp dụng vào việc điều khiển động không đồng [8],[9],[10],[11] Các phương pháp thu số kết định Một phương hướng để giải toán điều khiển động không đồng ba pha phương hướng ứng dụng mạng neuron Nhiều 1.Giới thiệu Luận án cao học nghiên cứu qua công trình công bố tạp chí cho thấy có phương hướng ứng dụng Bổ sung cho phương pháp điều khiển vô hướng nhằm làm cho hệ điều khiển tối ưu hơn, đáp ứng phức tạp hệ điều khiển hệ phi tuyến phụ thuộc nhiều thông số Cải tiến phương pháp điều khiển định hướng trường nhằm làm cho hệ có đặc tính động tốt hơn, bền vững thay đổi thông số động cơ, phụ tải Cải tiến phương pháp điều khiển moment trực tiếp (Direct Torque Control) nhằm làm cho hệ điều khiển có tính tốt 1.2 Mục tiêu nhiệm vụ luận án 1.2.1 Mục tiêu Mục tiêu điều khiển bao gồm : - Điều khiển tốc độ ổn định theo định hướng từ thông rotor - Hiệu chỉnh dòng ac dc để tốc độ ổn định - Thay khâu hiệu chỉnh dòng mạng neuron 1.2.2 Các nhiệm vụ cụ thể Luận văn thực nhiệm vụ sau: - Xây dựng mô hình mô thuật toán điều khiển - Trình bày sơ đồ điều khiển theo định hướng từ thông rotor gián tiếp - Điều khiển dùng mạng neuron để thay khâu hiệu chỉnh dòng khâu PI 1.3 Phương pháp nghiên cứu: Khi giải toán sử dụng phương pháp chuyển trục ma trận Để kiểm tra tính toán dựng đồ thị, sử dụng phần mềm mô Matlab/Simulink 1.4 Điểm luận án - Nghiên cứu thay khâu PI mạng neuron - Nghiên cứu thay khâu hiệu chỉnh dòng mạng neuron 1.5 Giá trị thực tiễn đề tài: Nghiên cứu sử dụng làm tài liệu giảng dạy cho sinh viên đại học cao học việc đào tạo kỹ sư thạc só chuyên ngành kỹ thuật điện 1.6 Nội dung luận án: Luận văn gồm phần sau: Chương 1: Khái quát điều khiển tốc độ động không đồng bộ, phương pháp điều khiển theo định hướng trường 1.Giới thiệu Luận án cao học Chương 2: Xây dựng mô hình mô động không đồng Matlab/ Simulink phương pháp điều khiển định hướng từ thông rotor Chương 3: Chương trình bày nguyên lý điều khiển tốc độ động không đồng ba pha theo định hướng từ thông rotor gián tiếp khâu hiệu chỉnh dòng, kết mô Chương 4: Trình bày nguyên lý điều khiển dùng mạng neuron NN, thay số khâu điều khiển mạng neuron kết mô Chương 5: Kết luận hướng phát triển đề tài 1.Giới thiệu Luận án cao học XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÔ PHỎNG ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ BA PHA TRONG MATLAB/SIMULINK 2.1 Cơ Sở Lý Thuyết động không đồng ba pha: Để xây dựng, thiết kế điều chỉnh cần phải có mô hình mô tả xác đến mức tối đa đối tượng điều chỉnh Xuất phát điểm để xây dựng mô hình toán học cho động không đồng mô hình đơn giản động hình 2.1 Hình 2.1 Mô hình đơn giản động không đồng ba pha rotor lồng sóc Mô hình để phục vụ cho việc xây dựng thuật toán điều chỉnh Điều dẫn đến số điều kiện giả thiết lập mô hình: - Các cuộn dây stator bố trí cách đối xứng mặt không gian - Các tổn hao sắt từ bão hoà từ bỏ qua - Dòng từ hoá từ trường phân bố hình sin bề mặt khe từ - Các giá trị điện trở điện cảm coi không đổi 2.1.1 Các phép biến đổi toạ độ: Vector không gian hệ toạ độ Stator (d_q), hệ tọa độ stator hệ tọa độ phức với trục thực qua cuộn dây pha a động cơ, ta xây dựng vector không gian sau: Dòng điện vào stator động không đồng pha có dạng: Xây Dựng Mô Hình Mô Phỏng Động Cơ Không Đồng Bộ Trong Matlab/Simulink Luận án cao học i as ( t ) = Im sin( ω s t ) (2.1) ibs ( t ) = Im sin( ω s t + 120 ο ) i cs ( t ) = Im sin( ω s t + 240 ο ) Do dựng hệ tọa độ phức với trục thực qua cuộn dây pha a động Định nghóa a = e j120 vector không gian dòng điện stator sau: ο s is = = (i a + b + a i c ) ( i as [cos( 0 ) + j sin(0 )] + ibs [cos(120 ) + j sin(120 )] + i cs [cos( −120 ) + j sin( −120 )] ( i as − (1/ 2)ibs − (1/ 2)i cs + j[( / 2)ibs − ( / 2)i cs ] = (i sds + ji sqs ) = ) (2.2) Ta có phép chuyển đổi từ hệ trục tọa độ abc (ba pha động cơ) sang hệ trục toạ độ cố định (stator) dq: ⎡ ⎡i sds ⎤ ⎢ ⎢s ⎥= ⎢ ⎣⎢i qs ⎦⎥ ⎢0 ⎣⎢ −1 − ⎤ ⎡i ⎤ as ⎥ ⎢i ⎥ ⎥ ⎥ ⎢ bs ⎥ − ⎢i ⎥ ⎦⎥ ⎣ cs ⎦ (2.3) Do ias+ibs+ics= 0, ta ma trận chuyển đổi abc sang dq: ⎡ ⎢1 ⎡i ⎤ ⎢ ⎢ ⎥ 2⎢ i = ⎢ ⎥ ⎢0 ⎢0⎥ ⎢1 ⎣ ⎦ ⎢ ⎣ s ds s qs −1 −1 ⎤ ⎥ ⎡i ⎤ ⎥ as − ⎥⎢ ⎥ ibs ⎥⎢ ⎥ ⎥ ⎢⎣ics ⎥⎦ ⎥ ⎦ (2.4) Phép chuyển đổi ngược dq sang abc: Do ias+ibs = -ics neân: ⎡ ⎤ ⎥ ⎢ ⎡i as ⎤ ⎢ ⎥ ⎥ ⎡i sds ⎤ ⎢i ⎥ = ⎢ − ⎢s ⎥ ⎢ bs ⎥ ⎢ 3 ⎥ ⎣i ds ⎦ ⎢⎣i cs ⎥⎦ ⎢ 1 ⎥ ⎢− ⎥ − ⎦⎥ ⎣⎢ (2.5) Xaây Dựng Mô Hình Mô Phỏng Động Cơ Không Đồng Bộ Trong Matlab/Simulink ) Luận án cao học 110 W(rad/s) 120 100 Tốc Độ 80 60 40 20 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 t(s) 0.9 t(s) Hình 4.38a Đáp ứng tốc độ động 16 T(Nm) 14 12 Moment 10 -2 -4 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 Hình 4.38b Moment điện từ động Mạng Neural Và Ứng Dụng Điều Khiển Động Cơ Không Đồng Bộ Luận án cao học 111 Flux-S(Wb) 2.4 2.2 Từ Thông Stator 1.8 1.6 1.4 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 t(s) 0.9 t(s) Hình 4.38c Đáp ứng từ thông stator 1.4 Flux-r(Wb) 1.2 Từ Thông Rotor 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 Hình 4.38d Đáp ứng từ thông rotor Mạng Neural Và Ứng Dụng Điều Khiển Động Cơ Không Đồng Bộ Luận án cao học 112 isa(A) Dòng i sa -2 -4 -6 -8 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Hình 4.38e Dòng điện pha A stator isa(A) t(s) Nhận xét : - Ta thấy đáp ứng tốc độ tốt Độ vọt lố gần 1% - Moment động cân với moment tải 4.7.7 Kết mô thay khâu PI, Relay, Relay trạng thái, Switch - table neuron Hình 4.39 Sơ đồ mô thay khâu PI, Relay, Relay trạng thái, Switch - table neuron Mạng Neural Và Ứng Dụng Điều Khiển Động Cơ Không Đồng Bộ Luận án cao học 120 113 W(rad/s) 100 Tốc Độ 80 60 40 20 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1t(s) Hình 4.40a Đáp ứng tốc độ động 14 T(Nm) 12 10 Moment -2 -4 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Hình 4.40b Moment điện từ động Mạng Neural Và Ứng Dụng Điều Khiển Động Cơ Không Đồng Bộ 1t(s) Luận án cao học 114 Flux-S(Wb) 2.4 2.2 Từ Thông Stator 1.8 1.6 1.4 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 t(s) 0.9 t(s) Hình 4.40c Đáp ứng từ thông stator Flux-r(Wb) 0.9 0.8 Từ Thông Rotor 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 Hình 4.40d Đáp ứng từ thông rotor Mạng Neural Và Ứng Dụng Điều Khiển Động Cơ Không Đồng Bộ Luận án cao học 115 i (A) sa Dòng i sa -2 -4 -6 -8 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1t(s) Hình 4.40e Dòng điện pha A stator isa(A) Nhận xét: Qua kết mô ta thấy hệ thống hoạt động ổn định, độ vọt lố tốc độ gần 1% Moment động cân với moment tải ˆr 4.7.7 Tính bền vững thay Rr=0.5 R 120 W(rad/s) 100 Tốc Độ 80 60 40 20 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Hình 4.41a Đáp ứng tốc độ động Mạng Neural Và Ứng Dụng Điều Khiển Động Cơ Không Đồng Bộ 1t(s) Luận án cao học 14 116 T(Nm) 12 10 Moment -2 -4 0.1 0.2 0.3 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 Hình 4.41b Moment điện từ động 0.9 t(s) Flux-S(Wb) 2.4 2.2 Từ Thông Stator 1.8 1.6 1.4 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.1 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Hình 4.41c Đáp ứng từ thông stator Mạng Neural Và Ứng Dụng Điều Khiển Động Cơ Không Đồng Bộ t(s) Luận án cao học 117 Flux-r(Wb) 0.9 0.8 Từ Thông Rotor 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 t(s) Hình 4.41d Đáp ứng từ thông rotor i (A) sa Doøng isa -2 -4 -6 -8 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 t(s) Hình 4.41e Dòng điện pha A stator Nhận xét: - Khi thay đổi điện trở dây quấn rotor ta thấy hệ hoạt động ổn định, độävọt lố tốc độ gần 1% Mạng Neural Và Ứng Dụng Điều Khiển Động Cơ Không Đồng Bộ Luận án cao học 118 ˆr 4.7.7.2 Khảo sát tính bền vững thay Lr = 0.5 L 120 W(rad/s) 100 Tốc Độ 80 60 40 20 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1t(s) Hình 4.42a Đáp ứng tốc độ động 14 T(Nm) 12 10 Moment -2 -4 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Hình 4.42b Moment điện từ động Mạng Neural Và Ứng Dụng Điều Khiển Động Cơ Không Đồng Bộ t(s) Luận án cao học 119 Flux-S(Wb) 2.4 2.2 Từ Thông Stator 1.8 1.6 1.4 1.2 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 t(s) 0.9 t(s) Hình 4.42c Đáp ứng từ thông stator Flux-r(Wb) 0.9 0.8 Từ Thông Rotor 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 Hình 4.42d Đáp ứng từ thông rotor Mạng Neural Và Ứng Dụng Điều Khiển Động Cơ Không Đồng Bộ Luận án cao học 120 i (A) sa Doøng isa -2 -4 -6 -8 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1t(s) Hình 4.42e Dòng điện pha A stator Nhận xét: Khi thay đổi điện cảm dây quấn rotor ta thấy hệ thống hoạt động ổn định Đáp ứng tốc độ thời điểm có tải cải thiện tốt hơn, độ vọt lố gần 1% Vậy hệ thống có tính bền vững ta thay đổi điện cảm dây quấn rotor 4.8 Nhận Xét Chung: Qua kết mô cho thấy hệ thống hoạt động ổn định bền vững với thay đổi thông số động Điều chứng tỏ khâu neuron huấn luyện thay tốt khâu điều khiển Tuy nhiên thời gian có hạn nên thay hết tất khâu điều khiển mạng neuron khảo sát tính bền vững thay đổi tất thông số động Mạng Neural Và Ứng Dụng Điều Khiển Động Cơ Không Đồng Bộ Luận án cao học Mạng Neural Và Ứng Dụng Điều Khiển Động Cơ Không Đồng Bộ 121 Luận án cao học 121 KẾT LUẬN Nội dung luận án đề cập đến vấn đề sau đây: Xây dựng khâu định hướng từ thông rotor gián tiếp Xây dựng mô phương pháp hiệu chỉnh dòng ac Xây dựng mô phương pháp hiệu chỉnh dòng dc Đã khảo sát tính bền vững hệ điều khiển theo điện trở rotor, điện cảm rotor, điện trở stator, điện cảm stator Đã huấn luyện mạng neuron để thay số khâu điều khiển hệ thống điều khiển thiết kế Ưu điểm việc thay khâu mạng neuron: Mạng neuron với kết cấu đơn giản khả tính toán song song nên có nhiều hứa hẹn việc điều khiển hệ thống có tính cao Mạng neuron áp dụng để nhận dạng thông số ước lượng trạng thái hệ thống điều khiển động không đồng Khâu neuron phần mềm có tốc độ xử lý nhanh mạch điện tử công suất, làm cho hệ bị dao động Trong tương lai để thi công thực tế mạng neuron người ta dùng ASIC (application-specific integrated-circuit) chips Những ASIC chips (the electrically trainable analog neural network: ETANN ) ứng dụng điều khiển mà cần 3μs để xử lý cho lớp neuron Phương hướng phát triển: Luận văn khảo sát sơ thực thay số khâu điều khiển dùng mạng neuron Cần nghiên cứu phương pháp thu thập liệu huấn luyện chuyên dụng cho hệ thống có chất lượng bền vững cao, tiến đến thay toàn hệ thống điều khiển mạng neuron Cần xây dựng mạng neuron ước lượng số thời gian rotor để nâng cao tính xác giải thuật điều khiển Hạn chế đề tài: Chỉ mô hệ thống điều khiển phần mềm Matlab/Simulink, chưa kiểm chứng thực tế Kết luận Luận án cao học 122 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] ANDRZEJ M TRZYNADLOWSKI The Field Orientation Principle In Control Of Induction Motors, 1994 Kluwer Academic Publishers [2] ION BOLDEA, S.A.NASAR, Electric Drivers, 1999 CRC Press [3] NGUYỄN PHÙNG QUANG Điều khiển tự động truyền động điện xoay chiều ba pha, NXB GD, 1996 [4] P MARINO, M.MILANO, AND F VASCA, Linear Quadratic State Feedback And Robust Neural Network Estimator For Field-OrientedControlled Induction Motors IEEE trans Ind Electron., Vol 46, pp 380-389, apr 1999 [5] A.BENCHAID, A.RACHID, E,AUDREZET Sliding mode input output linearization and field orietation for real time control of induction motors IEEE TPE Vol 14 No 1, Jan 99 [6] HSIN-JANG SHIEH AND KUO-KAI SHYU Nonliear sliding ,mode torque control with adaptive backstepping approach for induction motor drive IEE TIE Vol 46 No 2, April 99 [7] C CECATI, AND N ROTONDALE.Torque and speed regulation of induction motors using the passivity theory approach IEEE Trans Ind Electron., vol 46, pp 119-127, fed 1999 [8] Z HAKAN AKPOLAT, GREG M ASHER, JON C CLARE A pratical approach to the desing of robust speed controllers for machine drives IEEE TIE Vol 47, Noø , April 2000 [9] S R BOWES, AND J LI, New Robust Adaptive Control Algorithm for High-Performance AC Drives IEEE trans Ind Electron., vol 47, No.2 pp Apr 2000 [10] G.W CHANG, G ESPINOZA-PEREZ, E MENDES, AND R ORTEGA, Tuning Rules For The PI Gains Of Field- Oriented Controllers Of Induction Motor [11] P J COSTA BRANCO A Simple Adaptive Scheme For Indirect Field Orientation Of An Induction Motor [12] W LEONHARD Control of electrical drives, Springer Verlag, 1985 [13] DUC TRUONG PHAM & LIU XING, Neural Networks For Identification, Prediction And Control, Springer-Verlag London Limited, 3rd Printing 1997 [14] OMID OMIDVAR & DAVID L ELLIOTT, Neural Systems For Control, Acadamic Press,1997 [15] MAGNUS NÖRGAARD, Neural Network Based Control System Design Toolkit, Version 2, Technical Report 00-e-892, Department Of Automation Technical University Of Denmark, 2000 Luận án cao học 123 [16] NGUYỄN HOÀNG PHƯƠNG, BÙI CÔNG CƯỜNG, NGUYỄN DOÃN PHƯỚC, PHAN XUÂN MINH & CHU VĂN HỶ, Hệ Mờ Và Ứng Dụng, phần 4: Mạng Nơron, Hệ Thống Nơron Mờ Và ng Dụng(pp.311-414), Nxb Khoa Học Kỹ Thuật, 1998 [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] NGUYỄN THỊ PHƯƠNG HÀ, Điều Khiển Tự Động, Nxb khoa học kỹ thuật, 1996 NGUYỄN ĐOÃN PHƯỚC & PHAN XUÂN MINH, Điều Khiển Tối Ưu Và Bền Vững, Nxb Khoa Học Kỹ Thuật, 1999 NGUYỄN VĂN NHỜ, MYUNG JOONG YOUN, A Continuous Space Vector Control Between Limit Trajectories , Power Electronics lab EECS, KAIST NGUYỄN VĂN GIÁP, ng Dụng Matlap Trong Điều Khiển Tự Động, Nxb Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh 2000 ZI MA, VLADIMIR B BAJIÉC & DANIEL W.C HO, Neural Network Based Adaptive Internal Model Control For Nonlinear Plats, Centre For Enginering Research, South Africa, 1998 B.ROBYNS, F BERTHEREAU, J.P HAUTIER, F LABRIQUE Multimodel Field Oriented Control Of Induction Motors With Or Without Fuzzy Logic Electrimacs’99 ISBN 972-98257-0-X DƯƠNG HOÀI NGHĨA & TRỊNH HOÀNG HƠN Điều Khiển Động Cơ Không Đồng Bộ Dùng Mô Hình Nội Trường Đại Học Bách Khoa, Hội nghị khoa học công nghệ lần thư 8ù 2002 [24] NGUYỄN ĐÌNH THÚC, Trí Tuệ Nhân Tạo – Mạng Neuron Phương Pháp Và Ứng Dụng, Nxb Khoa học kỹ thuật (1997) [25] BART KOSKO, Neural Networks for Signal Processing, Prentice Hall (1992) [26] NGUYỄN VĂN NHỜ, Bài Giảng Điện Tử Công Suất & Bài Tập, (1998) [27] K.L SHI, T.F.CHAN, Member IEEE, Y.K.WONG, Senior Member, IEEE, and S.L Ho, Direct Self Control Of Induction Motor Based On Neural Network, 2001 ... KHIỂN VECTOR THEO ĐỊNH HƯỚNG TỪ THÔNG ROTOR Ta biết sở việc thực hệ thống truyền động điện xoay chiều ba pha đại phương pháp tựa theo từ thông rotor Để điều khiển theo phương pháp tựa theo từ thông. .. Nguyên lý điều khiển vector theo định hướng từ thông rotor 16 2.5 Hệ thống điều khiển vector từ thông rotor gián tiếp 20 Chương 3: Điều khiển tốc độ động KĐB theo định hướng từ thông rotor gián tiếp... dòng theo phương pháp tựa từ thông rotor Góc pha θr vector từ thông rotor tính cách lấy tích phân tốc độ trượt ωr* cộng với độ dịch chuyển góc rotor θ0 cho phù hợp với phương trình(2.61) Trong phương