Ứng dụng mô hình nội trong điều khiển động cơ ba pha không đồng bộ

LỜI CẢM ƠN o0o - Chân thành cảm tạ bạn bè động viên hoàn tất khóa học Cảm ơn môn Thiết bị điện, đồng nghiệp, nơi công tác, giúp đỡ tạo điều kiện cho tham gia khóa học Cảm ơn anh chị Phòng Quản lý khoa học sau đại học giúp đỡ Trên hết, xin gởi lời cám ơn chân thành sâu sắc đến thầy Hồ Đắc Lộc, người hướng dẫn bảo suốt trình làm luận văn TPHCM, ngày 02-7-2005 Học viên K14, Võ Quốc Nguyên o0o MỤC LỤC -o0o - Chương 0: Giới thiệu đề tài……………………………………………………………………………………………………………1 Chương 1: Hệ thống điều khiển động không đồng phương pháp mô hình nội………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………3 1.1 Mô hình động hệ trục stator………………………………………………………………………………4 1.2 Giới thiệu phương pháp điều khiển động mô hình nội……………………………11 1.2.1 Sơ lược lịch sử phương pháp điều khiển động 1.2.2 Phương pháp điều khiển động mô hình nội 1.2.3 Tính bền vững phương pháp điều khiển động mô hình nội Chương 2: Ước lượng tốc độ từ thông……………………………………………………………………………………….38 2.1 Ước lượng từ thông………………………………………………………………………………………………………………… 39 2.2 Ước lượng tốc độ………………………………………………………………………………………………………………………42 2.3 Mô phỏng……………………………………………………………………………………………………………………………………43 2.3.1 Mô ước lượng từ thông Matlab Simulink 2.3.2 Mô ước lượng tốc độ Matlab Simulink 2.4 Kết quả…………………………………………………………………………………………………………………………………………45 2.5 Nhận xét………………………………………………………………………………………………………………………………………55 Chương 3: Điều khiển IMC với ứng dụng mạng Neural Network tính toán từ thông tốc độ……………………………………………………………………………………………………………………………………………58 3.1 Giới thiệu lý thuyết mạng neural ứng dụng……………………………………………………59 3.2 Ứng dụng mạng neural tính toán từ thông tốc độ………………………………………61 3.3 Mô phỏng……………………………………………………………………………………………………………………………………63 3.3.1 Mạng neural thay cho ước lượng từ thông 3.3.2 Mạng neural thay cho ước lượng tốc độ 3.3.3 Mạng neural thay cho ước lượng từ thông tốc độ 3.4 Nhận xét………………………………………………………………………………………………………………………………………92 Chương 4: Kết luận……………………………………………………………………………………………………………………………………93 Phụ lục Tài liệu tham khảo Chương Giới thiệu chung đề tài CHƯƠNG GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI Trong phương pháp biến đổi lượng từ điện sang cơ, động không đồng ưa thích kết cấu đơn giản, dễ chế tạo, rẻ tiền, bảo trì tạo moment lớn Tuy nhiên, moment sinh phụ thuộc vào từ thông khe hở không khí dòng điện rotor, dòng điện rotor lại từ thông khe hở cảm ứng rotor (động không đồng gọi động cảm ứng, induction motor) vận tốc quay nên nói, moment sinh hai đại lượng, mà hai đại lượng lại phụ thuộc vào đại lượng Kết động không đồng có tính phi tuyến cao, không dễ điều khiển Có nhiều phương pháp điều khiển động từ mức độ thấp đến mức độ cao tóm lại chia làm hai nhóm Nhóm 1: điều khiển vô hướng, có khả điều khiển trạng thái xác lập động cơ; nhóm 2: điều khiển động cho động vận hành với tốc độ cho trước điều chỉnh moment sinh cách nhanh chóng để giữ nguyên tốc độ Đại diện cho nhóm phương pháp U/f = constant, điều khiển độ trượt, điều khiển điện áp v.v Đại diện cho nhóm FOC (Flux Oriented Control), mô Chương Giới thiệu chung đề tài hình tuyến tính vào (Linear InOutput), mô hình nội IMC (Internal Model Control) v.v Mục tiêu phương pháp hướng đến xác, tính bền vững, đáp ứng nhanh FOC phương pháp sử dụng rộng rãi điều khiển đơn giản Tuy nhiên, độ xác phương pháp phụ thuộc nhiều vào thông số động Trong trình vận hành, thông số động thay đổi, điều khiển không điều khiển tốt Điều khiển động mô hình nội (IMC) bắt đầu nghiên cứu thời gian gần Ưu điểm điều khiển tính bền vững (robustness), nghóa không phụ thuộc vào thông số động Điều cho phép điều khiển điều khiển nhiều động lúc Tuy nhiên, khâu hồi tiếp sensorless từ thông tốc độ xấp xỉ với tham số liên quan đến động Khi thông số động thay đổi trình vận hành, ngõ ước lượng từ thông tốc độ không xác, dẫn đến tính ổn định điều khiển động Để khắc phục điều này, luận văn, tác giả đề nghị sử dụng mạng Neural Network để ước lượng tốc độ từ thông Luận văn trình bày nội dung sau: - Tìm hiểu phương pháp điều khiển động mô hình nội; - Mô chứng minh tính ổn định mô hình điều khiển dùng mô hình nội; - Phương pháp ước lượng từ thông tốc độ giải tích - Phương pháp ước lượng từ thông tốc độ mạng Neural Networks Luận văn trình bày với chương: Chương 1: Hệ thống điều khiển động sử dụng mô hình nội Chương 2: Ước lượng tốc độ từ thông Chương 3: Điều khiển IMC với ứng dụng mạng Neural Network tính toán từ thông tốc độ Chương 4: Kết luận Chương Mô hình hệ thống điều khiển động phương pháp mô hình nội CHƯƠNG MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ BẰNG PHƯƠNG PHÁP MÔ HÌNH NỘI 1.1 Mô hình động hệ trục stator 1.2 Giới thiệu phương pháp điều khiển động mô hình nội 1.2.1 Sơ lược lịch sử phương pháp điều khiển động 1.2.2 Phương pháp điều khiển động mô hình nội 1.2.2.1 Xây dựng mô hình thuận 1.2.2.2 Xây dựng mô hình ngược 1.2.2.3 Xây dựng lọc 1.2.2.4 Kết mô 1.2.3 Tính bền vững phương pháp điều khiển động với mô hình nội Chương Mô hình hệ thống điều khiển động phương pháp mô hình nội 1.1 Mô hình động hệ trục stator Đặc tính động động không đồng mô tả hệ phương trình vi phân Để giảm bớt số ẩn hệ phương trình, ta có giả thiết sau: ƒ Các dây quấn stator bố trí đối xứng không gian (120o) ƒ Bỏ qua tổn hao sắt từ bão hòa mạch tư.ø ƒ Từ trường phân bố hình sin khe hở không khí Phương trình điện áp dây quấn stator: usu(t) = Rsisu(t) + dΨsu (t ) dt (1.1a) usv(t) = Rsisv(t) + dΨsv (t ) dt (1.1b) usw(t) = Rsisw(t) + dΨsw (t ) dt (1.1c) Với usu(t), usv(t), usw(t): Điện áp cuộn dây pha stator Ψsu(t), Ψsv(t), Ψsw(t): Từ thông móc vòng dây quấn stator Rs : Điện trở dây quấn pha stator Biểu diễn điện áp theo dạng vector : u s (t ) = p [ 0 u su (t ) + u sv (t ).e j120 + u sw (t ).e j 240 ] (1.2) Thay phương trình điện áp pha (1.1a), (1.1b), (1.1c) vào (1.2), ta được: s d Ψ s (t ) u = Rs i (t ) + dt (1.3) s s s s Trong đó: is (t ) = s Ψ s (t ) = s [ 0 i su (t ) + i sv (t ).e j120 + i sw (t ).e j 240 [ ] 0 Ψsu (t ) + Ψsv (t ).e j120 + Ψsw (t ).e j 240 (1.4) ] (1.5) Với: Chương Mô hình hệ thống điều khiển động phương pháp mô hình nội i s (t ) : Vector doøng stator s Ψ s (t ) : Vector từ thông stator s Chỉ số “s” hệ quy chiếu stator Phương trình điện áp rotor hệ qui chiếu rotor: r d Ψ r (t ) u = = Rr i (t ) + dt r r r r (1.6) Với: u r : Vector điện áp rotor r i r (t ) : Vector doøng rotor r Ψ r (t ) : Vector từ thông rotor r Rr : Điện trở rotor quy đổi qua hệ stator : Vector không (modul không) Các cuộn dây động có giá trị điện cảm : Lm : Hỗ cảm rotor stator Lσs : Điện kháng tản dây quấn stator Lσr : Điện kháng tản dây quấn rotor Ta có: Ls= Lm + Lσs : Điện cảm stator Lr = Lm + Lσr: Điện cảm rotor Các vector từ thông stator rotor quan hệ với dòng stator rotor: Ψ s = Ls i s + Lm i r (1.7a) Ψ r = Lm i s + Lr i r (1.7b) Phương trình quan hệ moment tốc độ động cơ: Te = TT + J dω * P dt (1.8) Chương Mô hình hệ thống điều khiển động phương pháp mô hình nội Với: J : Moment quán tính p: Là số đôi cực động ω : Là tốc độ động TT : Moment tải Te : Moment điện từ Te = 3 p( Ψ s x i s )= - p( Ψ r x i r ) 2 (1.9) Từ phương trình (2.6), quy hệ quy chiếu stator : i r = i r e − jω r s Ψ r = Ψ r e − jω r s s s d Ψ r (t ) = Rr i + - jω Ψ r dt s r (1.10) Hệ phương trình mô tả mối quan hệ động không đồng hệ qui chiếu stator: s dΨs u = Rs i + dt s s (1.11a) s s s s d Ψ r (t ) - jω Ψ r = Rr i + dt (1.11b) Ψ s = Ls i s + Lm i r (1.11c) s r s s s Ψr = Lm i s + Lr i r s Te = s s 3 p( Ψ s x i s )= - p( Ψ r x i r ) 2 Te = Tm + J dω * P dt (1.11d) (1.11e) (1.11f) Hệ phương trình đưa hệ phương trình dựa biến: dòng stator từ thông rotor, từ phương trình (1.11d) va ø(1.11c): Chương Mô hình hệ thống điều khiển động phương pháp mô hình nội ir = s ( s s Ψ r − Lm i s Lr Ψ s = Ls i s + s s ) (1.12) ( s s Lm Ψ r − Lm i s Lr ) (1.13) Thay (1.12) & (1.13) vaøo (1.11a) & (1.11b) đặt: Ts = Ls : Thời stator Rs Tr = Lr : Thời rotor Rr σ = 1− L2m hệ số từ tản tổng L s Lr s s d i s Lm d Ψ r + U = R i + σ Lm dt Lr dt s s (1.14) s S s s ⎞ s dΨr L s ⎛ = − m i s + ⎜⎜ − jω ⎟⎟Ψ r + Fr dt ⎠ ⎝ Tr ⎛ Rs L2m d i = −⎜⎜ + ⎝ σLs σLs Lr Tr s s ⎞s s ⎞ s Lm ⎛ 1 ⎟⎟i s + ⎜⎜ − jω ⎟⎟Ψ r + Us σLs Lr ⎝ Tr σLs ⎠ ⎠ (1.15) (1.16) s ⎞ s d Ψ r Lm s ⎛ = i s − ⎜⎜ − jω ⎟⎟Ψ r dt Tr ⎝ Tr ⎠ (1.17) Hay: s ⎛ dis 1−σ = −⎜⎜ + dt ⎝ σTs σTr ⎞ s 1−σ ⎟⎟i s + σL m ⎠ ⎛1 ⎞ s s ⎜⎜ − jω ⎟⎟Ψ r + Us σi s ⎝ Tr ⎠ (1.18) s ⎞ s d Ψ r Lm s ⎛ = i s − ⎜⎜ − jω ⎟⎟Ψ r dt Tr ⎝ Tr ⎠ (1.19) Chuyển sang hệ truïc αβ: ⎛ di sα 1−σ = −⎜⎜ + dt ⎝ σTs σTr ⎞ 1−σ 1−σ ⎟⎟i sα + Ψrα + U sα ωΨrβ + σTr Lm σ Lm σL s ⎠ (1.20a) Chương Mô hình hệ thống điều khiển động phương pháp mô hình nội ⎛ 1−σ = −⎜⎜ + dt ⎝ σTs σTr disβ ⎞ 1−σ 1−σ ⎟⎟i sβ + Ψrβ + U sβ ωΨrα + σTr Lm σL m σL s ⎠ dΨrα Lm = i sα − Ψrα − ωΨrβ dt Tr Tr dΨrβ = dt (1.20b) (1.20c) Lm i sα − Ψrβ + ωΨrα Tr Tr (1.20d) Chia vế (1.20c), (1.20d) cho Lm đồng thời đặt: Ψr'α = Ψrβ Ψrα ; Ψr'β = Lm Lm ⎛ disα 1−σ = −⎜⎜ + dt ⎝ σTs σTr ⎞ 1−σ ' 1−σ ⎟⎟isα + Ψrα + U sα ωΨr'β + σTr σ σL s ⎠ (1.21a) ⎛ 1−σ = −⎜⎜ + dt ⎝ σTs σTr ⎞ 1−σ ' 1−σ ⎟⎟isβ + Ψrβ + U sβ ωΨr'α + σTr σ σL s ⎠ (1.21b) di sβ dΨr'α 1 = i sα − Ψr'α − ωΨr'β dt Tr Tr dΨr'β dt = (1.21c) Lm isα − Ψr'β + ωΨr'α Tr Tr (1.21d) Thay phương trình (1.12) vào phương trình (1.11): ) ( ( s s ⎤ ⎡ s Lm s s Te = − P ⎢Ψ r x Ψ r − Lm i s Ψ r x.i s ⎥= P Lr ⎦ Lr ⎣ ) Thay thành phần vector từ thông rotor dòng stator, ta được: Te = ( Lm P Ψrα i sβ − Ψrβ i sα Lr ) ( L2m Vaäy: Te = P Ψr'α i sβ − Ψr'β i sα Lr Đặt a1= 1−σ + σTr σTr ; (1.22) ) (1.23) a2= 1−σ σ Tr Chương Điều khiển IMC với ứng dụng mạng Neural Network tính toán từ thông tốc độ Khi thông số động thông số mô hình Đáp ứng từ thông Đáp ứng tốc độ Đáp ứng moment 83 Chương Điều khiển IMC với ứng dụng mạng Neural Network tính toán từ thông tốc độ Đáp ứng từ thông tốc độ tốt, dao động đáng kể Khi cho điện trở stator, điện trở rotor tăng thêm 50%, hỗ cảm, điện cảm stator, rotor tăng 20% Đáp ứng từ thông Đáp ứng tốc độ 84 Chương Điều khiển IMC với ứng dụng mạng Neural Network tính toán từ thông tốc độ Đáp ứng moment Khi điện trở stator, rotor giảm 50%, hỗ cảm, điện cảm stator, rotor giảm 20% Đáp ứng từ thông 85 Chương Điều khiển IMC với ứng dụng mạng Neural Network tính toán từ thông tốc độ Đáp ứng tốc độ Đáp ứng moment 86 Chương Điều khiển IMC với ứng dụng mạng Neural Network tính toán từ thông tốc độ Xét khả điều khiển cho điện trở tăng 50%, điện cảm hỗ cảm giảm 20% Đáp ứng từ thông Đáp ứng tốc độ 87 Chương Điều khiển IMC với ứng dụng mạng Neural Network tính toán từ thông tốc độ Đáp ứng moment Bộ ước lượng cho giá trị không ổn định Tuy nhiên, thời điểm lấy mẫu hệ thống, ước lượng cho giá trị xác nên hệ thống điều khiển tốt Khi moment quán tính đầu trục thay đổi, cho J tăng gấp lần J Đáp ứng từ thông 88 Chương Điều khiển IMC với ứng dụng mạng Neural Network tính toán từ thông tốc độ Đáp ứng tốc độ Đáp ứng moment 89 Chương Điều khiển IMC với ứng dụng mạng Neural Network tính toán từ thông tốc độ Khi moment quán tính giảm ½ so với J tại, Đáp ứng từ thông Đáp ứng tốc độ 90 Chương Điều khiển IMC với ứng dụng mạng Neural Network tính toán từ thông tốc độ Đáp ứng moment Trường hợp moment quán tính lớn, động có vọt lố khoảng 0.02% tốc độ đặt 91 Chương Điều khiển IMC với ứng dụng mạng Neural Network tính toán từ thông tốc độ 2.4 Nhận xét - Đáp ứng hệ thống dùng mạng Neural cho ước lượng tốt, giải vấn đề chương Qua mô phỏng, chứng minh rằng, mạng Neural thay hoàn hảo cho ước lượng giải tích - Độ bền vững (robustness) hệ thống tăng lên sử dụng mạng Neural 92 Chương Kết luận CHƯƠNG KẾT LUẬN 93 Chương Kết luận CHƯƠNG KẾT LUẬN Luận văn giải vấn đề sau: Thiết kế mô hệ thống điều khiển động không đồng mô hình nội Chứng minh độ bền vững cao mô hình điều khiển động mô hình nội Đề xuất phương án nhận dạng tốc độ từ thông ứng dụng mạng neural Xây dựng mô hình điều khiển động không đồng với nhận dạng tốc độ từ thông sở mạng neural Mô hệ thống điều khiển động không đồng với phần mềm Matlab 93 Chương Kết luận Kết đạt được: Hệ thống điều khiển động mô hình nội kết hợp với mạng neural nhân tạo việc tính toán tốc độ từ thông có tính bền vững cao, chất lượng danh định tốt, giải thuật đơn giản, khả thi có ý nghóa kinh tế lớn Những vấn đề tồn tại: Chưa xét đến tượng từ trễ bão hòa từ lõi sắt Chưa thi công để kiểm chứng lý thuyết mô Chưa xét đến sai số trình đo đạc dòng áp đưa mạng neural nhân tạo Phương hướng phát triển: Thay mô hình thuận mô hình ngược mô hình nhận dạng dùng mạng neural Khi đó, nhờ ưu điểm mạng (không cần biết rõ mô hình toán đối tượng), xét đến tượng bão hòa từ trễ Kết hợp neural nhân tạo fuzzy logic để loại bỏ sai số trình đo dòng áp, tăng tính khả thi độ bền vững hệ thống HẾT 94 Tài liệu tham khảo Phụ lục Phụ lục 1: Thông số mô hình thông số động cô %Estimator KP = 80; KI = 3000; Kpw = 100; Ksw = 22000; %Model Rsm = 1.177; dien tro stator Rrm = 1.382; dien tro rotor Lsm = 0.119; dien cam stator Lrm = 0.118; dien cam rotor Lmm =0.113; ho cam pm = 2; so doi cuc Jm = 0.00126; momen quan tinh (kg.m^2) %Motor Rs = Rsm Rr = Rrm Ls = Lsm Lr = Lrm Lm = Lmm P = Pm J = Jm ... thống điều khiển động phương pháp mô hình nội CHƯƠNG MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ BẰNG PHƯƠNG PHÁP MÔ HÌNH NỘI 1.1 Mô hình động hệ trục stator 1.2 Giới thiệu phương pháp điều khiển động mô hình nội. .. vững phương pháp điều khiển động với mô hình nội Chương Mô hình hệ thống điều khiển động phương pháp mô hình nội 1.1 Mô hình động hệ trục stator Đặc tính động động không đồng mô tả hệ phương trình... (1.24f) Mô hình mô động không đồng xây dựng Matlab Simulink sau: Hình 1.1 Mô hình động không đồng Sơ đồ chi tiết khối mô động (hình 1.2 – Motor) Chương Mô hình hệ thống điều khiển động phương pháp mô