1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN

131 17 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 131
Dung lượng 2,27 MB

Nội dung

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA  NGUYỄN HỮU TUẤN ANH ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ NHIỀU PHA BẰNG PHƯƠNG PHÁP RFOC, FUZZY VÀ ANN Chuyên ngành: THIẾT BỊ MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HỒ CHÍ MINH, THÁNG 12 NĂM 2011 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM Cán hướng dẫn khoa học : (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày tháng năm Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA………… ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN HỮU TUẤN ANH MSHV:10180068 Ngày, tháng, năm sinh: 20/10/1985 Nơi sinh: Nghệ An Chuyên ngành: Thiết bị,mạng, nhà máy điện Mã số : I TÊN ĐỀ TÀI: ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ NHIỀU PHA BẰNG PHƯƠNG PHÁP RFOC,FUZZY VÀ ANN II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: -Mơ hình hóa động khơng đồng nhiều pha xây dựng giải thuật điều khiển RFOC cho động không đồng nhiều pha -Xây dựng mơ hình điều khiển RFOC độc lập động nhiều pha cấp nguồn từ INVERTER cụ thể động năm pha cấp nguồn từ inverter -Ứng dụng Fuzzy ANN cải thiện đáp ứng điều khiển động không đồng nhiều pha III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : (Ghi theo QĐ giao đề tài) :29/08/2011 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: (Ghi theo QĐ giao đề tài) :16/12/2011 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Ghi rõ học hàm, học vị, họ, tên): TS.PHẠM ĐÌNH TRỰC Tp HCM, ngày tháng năm 20 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) TS PHẠM ĐÌNH TRỰC TRƯỞNG KHOA….……… (Họ tên chữ ký) LỜI CÁM ƠN Đề tài thực theo chương trình đào tạo thạc sĩ Trường Đại học Bách khoa - Đại học Quốc gia Tp.HCM, phòng Quản lý Đào tạo SĐH, chuyên ngành Thiết bị, mạng nhà máy điện Xin cám ơn q thầy tạo điều kiện thuận lợi để em thực luận văn Xin chân thành cám ơn thầy trực tiếp hướng dẫn, TS Phạm Đình Trực tận tình giúp đỡ hướng dẫn em hoàn thiện đề tài Xin chân thành cảm ơn thầy cô môn Thiết bị, mạng, nhà máy điện tận tình dạy dỗ, giúp em có thêm kiến thức bổ ích công việc sống.Cảm ơn tất bạn học viên chuyên ngành Thiết bị, mạng nhà máy điện K2010 Lời tri ân đến gia đình người thân ln ủng hộ động viên suốt trình học, đặc biệt thời gian thực đề tài Kính chúc sức khỏe q thầy bạn!                                                                     I  TĨM TẮT LUẬN VĂN Luận văn trình bày vấn đề liên quan đến việc mơ hình hóa xây dựng giải thuật điều khiển động không đồng nhiều pha – dạng động nhiều pha động pha Trọng tâm luận văn nghiên cứu khả điều khiển nhiều động không đồng nhiều pha inverter nhiều pha, khả tiết kiệm chân linh kiện hệ truyền động dạng cho thấy khả tiết kiệm điện tinh gọn thiết bị Mô hình tốn học hệ điều khiển vector động khơng đồng nhiều pha xây dựng hệ trục tọa độ tham chiếu d-q tựa hướng từ thông rotor (RFOC) để phân tích khả điều khiển độc lập moment từ thông động không đồng nói chung Một vấn đề đề cập luận văn sử dụng giải thuật điều khiển thông minh Fuzzy ANN điều khiển PI nhằm cải thiện đáp ứng hệ thống Đặc trưng động không đồng nhiều pha (n pha) có [(n-1)/2] cặp vector dịng điện, để điều khiển độc lập moment từ thông máy ta sử dụng cặp vector dòng điện Từ kết cho thấy ta có khả điều khiển độc lập (n-1)/2 động không đồng thông qua inverter n pha với pha động đấu nối trình tự pha cho cặp thành phần vector dòng điện điều khiển moment từ thông động Trong giới hạn luận văn tập trung vào dạng điều khiển động không đồng pha invertor pha Inverter mơ hình inverter áp hồi tiếp dịng Kết mơ cho thấy ngồi khả đáp ứng moment tốc độ khác hai động cơ, cho thấy khả điều khiển độc lập từ thông khả đáp ứng nhanh thông hệ truyền động Từ kết nghiên cứu động nhiều pha mở khảng thay động nhiều pha cho động pha truyền thống lĩnh vực địi hỏi độ an tồn tin cậy cao hàng không, tàu biển , tàu điện, dệt… II  MỤC LỤC Lời cám ơn .I Tóm tắt luận văn II Mục lục III Chương Mở đầu 1.1 Giới thiệu tổng quan động nhiều pha 1.2 Các cơng trình nghiên cứu gần 1.3 Phạm vi nghiên cứu đề tài Chương Mơ hình động không đồng nhiều pha 2.1 Động không đồng pha 2.1.1 Mơ hình động động khơng đồng pha hệ tọa độ stator (α-β 2.1.1.1 Vector không gian hệ tọa độ stator 2.1.1.2 Phương trình áp dịng hệ tọa độ sator 2.1.1.3 Phương trình moment 11 2.1.1.4 Phương trình từ thông 11 2.1.2 Mơ hình động động không đồng pha hệ tọa độ quay (d-q) 12 2.1.2.1 Vector không gian d-q 12 2.1.2.2 Xây dựng mơ hình động hệ tọa độ quay 13 2.2 Động không đồng pha 15 2.2.1 Mô hình động khơng đồng pha hệ tọa độ stator(α-β) 15 2.2.1.1 Phương trình áp dòng hệ tọa độ stator 15 2.2.1.2 Phương trình moment 18 2.2.1.3 Phương trình từ thơng 19 2.2.1.4 Mô động không đồng năm pha 19 2.2.2 Mơ hình động động không đồng pha hệ tọa độ quay (d-q) 21 2.2.2.1 Vector không gian d-q 21 2.2.2.2 Xây dựng mơ hình động hệ tọa độ quay d-q 22 2.2.2.3 Mơ hình mơ động không đồng pha 23 Chương Điều khiển RFOC động KĐB nhiều pha 24 3.1 Mô hình mơ tổng quan hệ điều khiển định hướng từ thông rotor (RFOC) động không đồng pha 24 3.1.1 Khối động cảm ứng pha 24 3.1.2 Khối điều khiển dòng Inverter 25 3.1.2.1 Lý thuyết nghịch lưu 25 3.1.2.2 Mô chi tiết khối điều khiển dòng Inverter 25 3.1.3 Khối chuyển đổi hệ trục tọa độ dq-abc 31 3.1.4 Khối điều khiển RFOC 31 3.1.4.1 Điều khiển định hướng tựa trường 32 3.1.4.2 Điều khiển định hướng từ thông rotor(RFOC) 33 3.1.4.3 Điều khiển định hướng từ thông rotor gián tiếp 35 3.1.4.4 Khối hiệu chỉnh PID 36 3.2.Mơ hình mơ hệ điều khiển định hướng từ thông rotor gián tiếp động không đồng pha 39 3.3 So sánh kết mô 41 Chương Điều khiển độc lập hai động không đồng năm pha dùng chung inverter 55 4.1 Nguyên lý điều khiển độc lập động không đồng nhiều pha dùng chung inverter 55 4.2 Mơ hình truyền động 58 4.3 Mô điều khiển độc lập động không đồng bô năm pha dùng chung inverter 61 4.3.1 Mơ hình tổng qt 61 4.3.2 Mơ hình khối inverter 62 4.4 Kết mô 62 Chương Ứng dụng PI-Fuzzy điều khiển độc lập động không đồng năm pha dùng chung inverter 72 5.1 Fuzzy 72 5.1.1 Tập mờ 72 5.1.2 Luật hợp thành mờ 75 5.1.3 Hệ mờ 79 5.1.3.1 Cơ sở luật mờ 80 5.1.3.2 Cơ chế suy luận mờ 81 5.1.3.3 Mờ hóa 81 5.1.3.4 Giải mờ 82 5.1.4 Bộ điều khiển mờ 82 5.1.4.1 Phương pháp Mamdani Larsen 82 5.1.4.2 Điều khiển mờ dựa mơ hình 83 5.2 Mô 85 5.3 Kết mô 94 Chương Ứng dụng PI-Neuron điều khiển độc lập động không đồng năm pha dùng chung inverter 101 6.1 Mạng neuron 101 6.1.1 Cơ sở sinh học mạng neuron 101 6.1.2 Mơ hình mạng neuron nhân tạo 102 6.1.3 Các thành phần mạng neuron nhân tạo 103 6.1.4 Ứng dụng mạng neuron 104 6.1.5 Luật học perceptron 104 6.1.6 Mạng truyền thẳng Perceptron nhiều lớp với giải thuật họ clan truyền ngược 105 6.1.7 Mạng hồi quy 107 6.1.8 Mạng hàm sở xuyên tâm 108 6.2 Mô 109 6.2.1 Mơ hình RFOC ứng dụng PI-neuron 109 6.2.2 Khối PI-neuron 110 6.3 Kết mô 111 6.4 So sánh kết mô giửa việc dùng PI-antiwinup cổ điển, PI-Fuzzy PINeuron 113 Chương Kết luận 120 7.1 Nhận xét chung 120 7.2 Khả ứng dụng thực tế 120 7.3 Đề xuất nghiên cứu 121 Trích dẫn tài liệu tham khảo 122 Giới thiệu động nhiều pha ứng dụng Chương GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ĐỘNG CƠ NHIỀU PHA VÀ ỨNG DỤNG 1.1 Giới thiệu tổng quan: Vấn đề động nhiều pha thật đề cập từ cách 35 năm gần nghiên cứu cách mạnh mẽ nhờ ứng dụng lónh vực đòi hỏi công suất lớn độ tin cậy cao.Các nghiên cứu tiêu biểu lónh vực giáo sư Dr.Hamid A.Toliyat-Texas A&M University (bắt đầu nghiên cứu từ năm 1993) giáo sư Dr.E.Levi-Livepool John Moores University (bắt đầu nghiên cứu từ năm 2001).Hiện tại,tại phòng thí nghiệm trường có đầy đủ phần cứng phân tích mô loại động nhiều pha Với phát triển mạnh mẽ công nghệ bán dẫn ưu động không đồng (đơn giản,giá thành thấp, khả làm việc cao, không cần bảo trì…)các hệ truyền động động không đồng phát triển mạnh mẽ thời gian gần Ngày nay, để cung cấp nguồn cho hệ thống công suất lớn, người ta có hai cách tiếp cận, dùng nghịch lưu đa bậc cấp nguồn cho động không đồng pha, dùng nghịch lưu nhiều pha cấp nguồn cho động không đồng nhiều pha.Việc sử dụng biến tần đa bậc nghiên cứu ứng dụng phổ biến, nhiên cần quan tâm tới phương pháp thứ hai tính vượt trội động nhiều pha:  Dòng đặt lên linh kiện bán dẫn giảm tương ứng với số lượng pha.Ít giới hạn công suất khoá.Dẫn đến giảm giá thành sản phẩm  Điện áp đầu vào thấp nên giới hạn điện áp nguồn giảm cách điện điện áp pha thấp Giới thiệu động nhiều pha ứng dụng  Lợi điều khiển:khi so sánh với việc điều khiển hệ hai máy điện pha, điều khiển hai động pha tiết kiệm chân biến tần, thay chân ta dùng chân.Trong việc điều khiển hệ hai máy điện pha bị hạn chế tốc độ tải máy điện lý tưởng nhau.Nhưng máy điện nhiều pha ta điều khiển độc lập hoàn toàn máy điện với thông số tốc độ khác nhau, điều khiện tải khác  Độ nhấp nhô moment giảm bớt, sóng hài dòng rotor nhỏ  Công suất động gia tăng tăng số lượng pha cho phép giảm lượng công suất pha,dẫn đến làm giảm lượng công suất chân biến tần (loại chất bán dẫn).Máy điện nhiều pha xem xét dùng ứng dụng công suất cao.Với kích thước tỉ lệ công suất giá trị hiệu dụng cao so với động pha sóng hài dòng điện DC cung cấp cho VSI giảm xuống, cải thiện tiếng ồn giảm tổn thất đồng stator, dẫn đến cải tiến hiệu suất  Lợi khác điều khiển động nhiều pha động pha cải thiện độ tin cậy.Nếu pha bị hỏng động hoạt động tốt,trái ngược với động pha.Sự chịu đựng hư hỏng lý ứng dụng điều khiển động không đồng không đồng pha pha đầu máy kéo Với ưu điểm trên, động không đồng nhiều pha nghiên cứu ứng dụng số nơi giới ứng dụng lónh vực cần công suất cao như:động đẩy tàu, đầu máy kéo xe lửa, động điện ứng dụng khác:công nghiệp dệt ,sản xuất giấy ,robot… Như ta thấy việc nghiên cứu, phân tích cấu tạo, nghiên lý làm việc truyền động động nhiều pha cần thiết để nhanh chóng áp dụng kỹ thuật tiên tiến công công nghiệp hoá,hiện đại hoá đất nước Ứng dụng PI-neuron điều khiển động KĐB pha dùng inverter Thực tế mô hình cho hệ thống động, ngươì ta thường thấy kiến trúc mạng truyền thẳng MLP có thêm vòng hồi tiếp minh họa hình 6.7 Trong trường hợp này, mạng gọi mạng hồi quy Không giống mạng truyền thẳng có quan hệ đại số ngõ vào ngõ ra, mạng hồi quy chứa nhớ, nghóa là hệ thống động Mạng hồi quy chứa mạng truyền thẳng trường hợp đặc biệt dó nhiên thể lớp kiến trúc tổng quát Nếu ngõ đơn vị hồi tiếp, mạng gọi hồi quy đầy đủ 6.1.8 Mạng hàm sở xuyên tâm : Ngoài mạng MLP, có mạng hàm sở xuyên tâm Mạng hàm sở xuyên tâm đề nghị Moody Darken[1989], dùng sơ đồ học giám sát không giám sát lai Mạng RBF có từ lâu lý thuyết xấp xỉ sử dụng để xấp xỉ hàm chưa biết dựa sở tập mẫu (xk, dk), k=1,2, ,p biểu diễn hàm chưa biết Các nút ẩn mạng RBF có hàm tác động Gauss chuẩn hóa gq(x) : z q  g q ( x)  Rq ( x) R k k ( x)   exp  | x  m q | / 2 q2  exp | x  m  | / 2 k2 k  (6.5) k Trong x vector vào Như vậy, Nút ẩn q cho đáp ứng cực đại x gần với mq Giá trị Rq(x) hàm Gauss có tâm mq , độ rộng q , mq q trị trung bình (vector m chiều ) phương sai hàm Gauss thứ q Hàm Gauss ví dụ đặc biệt hàm sở xuyên tâm Ngõ mạng RBF :  l  yi  f i   wiq z q   i   q 1  (6.6) Trong fi(.) hàm tác động ngõ I giá trị ngưỡng Tổng quát, fi(.) hàm nhận dạng , nghóa f(net)=net I =0 Khi ngõ yi : l w iq yi  exp( | x  m q | / 2 q2 ) (6.7) q 1 l  exp( | x  m k 1 | / 2 ) k k 109 Ứng dụng PI-neuron điều khiển động KĐB pha dùng inverter Mạng RBF ứng dụng xấp xỉ hàm , xử lý tín hiệu, mô hình hóa điều khiển,… 6.2 Mơ : Ở luận văn này, tác giả đề xuất sử dụng PI huấn luyện từ networks network1 mạng hồi quy network2 mạng truyền thẳng huấn luyện theo chức PID-antiwinup đề cập chương trước 6.2.1 Mơ hình RFOC ứng dụng PI-Neuron: Hình 6.8 : Mơ hình RFOC ứng dụng PI-Neuron 6.2.2 Khối PI-Neuron: Khối PI-neuron bao gồm network : network1 mạng hồi quy network2 mạng truyền thẳng Hình 6.9: Mơ hình PI-Neuron 110 Ứng dụng PI-neuron điều khiển động KĐB pha dùng inverter Neural network : Là mạng hồi quy bao gồm layer Hình 6.10: Mơ hình Neural network1 Layer có neuron, layer có neuron, layer có neuron layer có neuron Neural network 2: mạng truyền thẳng bao gồm layer Hình 6.11 : Mơ hình Neural network Layer có neuron layer có neuron 111 Ứng dụng PI-neuron điều khiển động KĐB pha dùng inverter 6.3 Kết mơ : Mơ hình mơ với động thứ hoạt động với vận tốc định mức301,6 rad/s , mang tải định mức khỏang thời gian 2,2s-2,5s Động thứ hai hoạt động với tốc độ 201,6 rad/s mang tải định mức khoảng thời gian 1,8s-2,2s: Động (a) Động (b) a Vận tốc rotor: Hình 6.12 Vận tốc Rotor (a) (b) 112 Ứng dụng PI-neuron điều khiển động KĐB pha dùng inverter b Dòng điện pha: Hình 6.13: Dịng điện pha (a) (b) c Moment : Hình 6.14:Moment điện từ (a) (b) 113 Ứng dụng PI-neuron điều khiển động KĐB pha dùng inverter d Từ thơng Rotor: Hình 6.15: Từ thông Rotor (a) (b)  Nhận xét kết mô phỏng: - Về tốc độ rotor: Tốc độ ngõ nhuyễn đạt yêu cầu tốc độ đặt Khi đưa tải vào tốc độ thay đổi (nhỏ 0.1 rad/s)và nhanh chóng trở tốc độ đặt.Tốc độ động hoàn toàn độc lập Thời gian xác lập chậm khoảng 0,7s (từ 0,5-1,2s xác lập) Độ vọt lố thời gian khởi động cao - Về moment điện từ: Tuy cịn dao động q trình khởi động nhiên sau xác lập moment tương đối ổn định - Về từ thơng: Từ thơng có thay đổi trình đưa tải vào thay đổi không đáng kể 6.4 So sánh kết mô phương pháp dùng PID-antiwinup truyền thống , PI-Fuzzy PI-neuron: So sánh trường hợp có vận tốc lệnh vận tốc định mức 306rad/s, từ thông lệnh 1,27Wb Trường hợp sử dụng PI-antiwinup PI-Fuzzy đưa tải định mức thời gian 1,5-2.0s trường hợp sử dụng PI-Neuron đưa tải định mức vào khoảng thời gian 2.0-2.5s Vẽ giá trị đồ thị để so sánh 114 Ứng dụng PI-neuron điều khiển động KĐB pha dùng inverter * Vận tốc rotor: Hình 6.16 Vận tốc rotor trường hợp sử dụng PI khác Hình 6.17 Vận tốc rotor xét quanh tốc độ lệnh từ 300,5rad/s -302,5 rad/s 115 Ứng dụng PI-neuron điều khiển động KĐB pha dùng inverter - Từ hình 6.16 6.17 cho thấy trường hợp sử dụng PI-Fuzzy giúp cho trình khởi động xác lập nhanh trường hợp sử dụng PI-neuron có q trình khởi động lâu đạt xác lập - Vận tốc rotor có độ vọt lố cao q trình khởi động trường hợp sử dụng PI-Neuron, điều không xảy với PI-Antiwinup PI-Fuzzy - Khi có tải định mức đưa vào trường hợp sử dụng PI-Antiwinup có thay đổi tốc độ lớn nhất, PI-Neuron có thay đổi PI- Fuzzy có thời gian đưa giá trị lệnh nhanh nhất, gần tức thii2trong trường hợp lại khoảng 0.1s - Trường hợp sử dụng PI-fuzzy PI-neuron cho tốc độ tương đối mịn so với sử dụng PID-antiwinup truyền thống  Moment: - Hình 6.18 Moment trường hợp sử dụng PI khác Moment trường hợp sử dụng PI-antiwinup PI-Fuzzy gần giống - Moment trường hợp sử dụng PI-neuron dao động nhiều khoảng thời gian khởi động, nhiên sau xác lập tương tự trường hợp lại 116 Ứng dụng PI-neuron điều khiển động KĐB pha dùng inverter  Dịng điện pha: Hình 6.19 Dịng điện pha khoảng thời gian 0.6- 0.8s Hình 6.20 Dịng điện pha khoảng thời gian 0.8-1,2s Dòng điện phương pháp sử dụng PID-Antiwinup PI-Fuzzy gần Trường hợp sử dụng PI-Neuron có khác(cao khoảng 0,8s-0,95s) khoảng thời gian khởi động 117 Ứng dụng PI-neuron điều khiển động KĐB pha dùng inverter  Từ thơng Rotor: Hình 6.21 Từ thơng rotor Hình 6.22 Từ thơng rotor khoảng 1.1-1.4 Wb Từ thông rotor đưa tải vào thay đổi tương đối (khoảng 0,02Wb) đưa tải trở từ thơng lệnh 118 Kết luận   Chương KẾT LUẬN 7.1 Nhận xét chung: - Việc xây dựng mơ hình động pha, pha hệ tọa độ d-q điều khiển theo phương pháp RFOC cách dễ dàng Từ làm sở cho việc xây dựng mơ hình điều khiển động pha,9 pha,11 pha… - Việc sử dụng giải thuật FUZZY để xác định mờ thông số Kp,Ti thể ưu điểm so với việc dử dụng hệ số Kp,Ti cố định Kết mô cho thấy hệ mờ nhanh chóng điều chỉnh hệ số Kp,Ti có thay đổi ngõ vào (vận tốc) đảm bảo giảm nhanh sai số, kết cho thấy đáp ứng tốc độ, moment nhanh mịn so với sử dụng PI với hệ số Kp,Ti cố định - Kết mô hệ điều khiển ứng dụng PI-Neuron chưa thật tốt Do cần huấn luyện lại mạng neuron hiệu chỉnh hệ số Kp,Ti để có đáp ứng tốt - Có thể điều khiển nhiều động nhiều pha inveter nhiều pha khả vượt trội động nhiều pha Điều mang lại khả tiết kiện chân inverter dẫn đến khả tiết kiệm điện đáng kể Kết mô cho thấy động mắc nối tiếp với inverter theo thứ tự pha định cho kết điều khiển hoàn toàn độc lập tốc độ moment Tuy nhiên cần lưu ý khả chịu dịng chân linh kiện inverter lúc inverter cấp dòng đồng thời cho nhiều máy 7.2 Khả ứng dụng thực tế: - Thực tế cho thấy nhu cầu ngày đòi hỏi hệ truyền động phải ổn định,và nhỏ gọn Nên hệ truyền động động khơng đồng nhiều pha có khả thay hệ truyền động động không đồng ba pha số lĩnh vực cần độ ổn định cao có nhiều động khác hoạt động đồng thời công nghiệp dệt, tàu điện , tàu thủy … - Hệ truyền động nhiều động nhiều pha đặt biệt hiệu khả tiết kiệm điện linh kiện sử dụng chúng hệ thống mà có nhiều động công khác hoạt động đồng thời.Do xem xu hướng để tiết kiệm lượng giảm giá thành 119  Kết luận   7.3 Đề xuất hướng nghiên cứu: - Q trình mơ luận văn xem động lý tưởng không xét đến tổn hao Do nên mở rộng mơ có xét đến tổn hao Ví dụ tổn hao sắt từ… - Mơ điều khiển động bảy pha dùng inverter bảy pha hay điều khiển động chín pha động pha dùng 1inverter pha,… - Huấn luyện lại mang PI-Neuron để có đáp ứng tốt - Triển khai thực nghiệm để kiểm tra lại kết mô phỏng, sử dụng vi xử lý DSP hay FPGA để giúp cải thiện kết triển khai tận dụng ưu điểm Fuzzy ANN mơ hình thực tế 120  Tài liệu tham khảo   TRÍCH DẪN TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Văn Nhờ, Điện tử công suất 1, NXB Đại học quốc gia Tp.HCM, 2003 [2] Phan Quốc Dũng, Tô Hữu Phúc, Truyền động điện, NXB Đại học quốc gia Tp.HCM, 2003 [3] Nguyễn Phùng Quang, Amdreas Dittrich, Truyền động điện thông minh, NXB Khoa học kỹ thuật, 2002 [4] Nguyễn Đức Thành, Matlab ứng dụng điều khiển, NXB Đại học quốc gia Tp.HCM, 2004 [5] Phạm Đình Trực, Principle of Vector control and Direct Torque Control [6]Nguyễn Thị Phương Hà,Huỳnh Thái Hoàng, Lý thuyết điều khiển tự động,NXB Đại học quốc gia Tp.HCM,2005 [7]Nguyễn Thị Phương Hà, Lý thuyết điều khiển đại, NXB Đại học quốc gia Tp.HCM,2008 [8] Chee-Mun Ong, Dymamic Simulation of Electric Machinery using Matlab/Simulink, Prentice Hall, 1998 [9] Dr.Levi, High Performance Drives, Livepool John Moores University, 1997 [10] Peter Vas, Sensorless Vector and Direct Torque Control, Oxford university Press, 1998 [11] E.E Ward and H Härer, “Preliminary investigation of an invertor-fed 5-phase induction motor,” Proc IEE, vol 116, no 6, pp 980-984, 1969 [12] C Hodge, S Williamson and S Smith, “Direct drive marine propulsion motors,” Proc Int Conf on Electrical Machines ICEM, Bruges, Belgium, CD-ROM paper 087, 2002 [13] S Smith, “Developments in power electronics, machines and drives,” IEE Power Eng Journal, pp 13-17, no 1, 2002 [14] S Mantero, E de Paola and G Marina, “An optimised control strategy for double star motors configuration in redundancy operation mode,” Proc European Power Electronics and Applications Conf EPE, Lausanne, Switzerland, CD-ROM paper PP00013, 1999 [15] S Mantero, A Monti and S Spreafico, “DC-bus voltage control for double star asynchronous fed drive under fault conditions,” Proc IEEE Power Elec Spec Conf PESC, Galway, Ireland, pp 533-538, 2000 [16] R Bojoi, M Lazzari, F Profumo and A Tenconi, “Digital field oriented control for dual-three phase induction motor drives,” IEEE Trans on Ind Appl., vol 39, no 3, pp 752-760, 2003 [17] E.Levi, Recent Developments in High Performance Variable-Speed Multiphase Induction Motor Drives [18] H Xu, H.A Toliyat and L.J Petersen, “Modeling and Control of Five-Phase Induction Motors under Asymmetrical Fault Conditions” [19] H Xu, H.A Toliyat and L.J Petersen, “Five-phase induction motor drives with DSP-based control system,” IEEE Trans On Power Electronics, vol 17, no 4, pp 524-533, 2002 121 Tài liệu tham khảo   [20] M.Jones,E.Levi, A.Iqbal, “A Five-Phase Series-Connected Two-Motor Drive with Current Control in the Rotating Reference Frame”, 2004 35th Annual IEEE Power Electronics Specialists Conference, Aachen, Gemany [21] E Levi, M Jones, S.N Vukosavic and H.A Toliyat, “A novel concept of a multiphase, multimotor vector controlled drive system supplied from a single voltage source inverter,” IEEE Trans on Power Electronics, vol 19, no 2, pp 320-335, 2004 [22] E Levi, M Jones, S.N Vukosavic and H.A Toliyat, “A fivephase two-machine vector controlled induction motor drive supplied from a single inverter,” EPE Journal, vol 14, no 3, pp 3848, 2004 [23] Atif Iqbal, “Series-Connected Five-phase two-motor driver with decouple dynamic control” [24] G.K Singh, K Nam and S.K Lim, “A simple indirect field oriented control scheme for multiphase induction machine,” IEEE Trans on Industrial Electronics, vol 52, no 6, pp 1177- 1184, 2005 [25] John W.Kelly, Elias G.Strangas, and John M.Miller, “Multiphase Space Vector Pulse Width Modulation”, IEEE Transaction on energy conversion, Vol.18, No2, June 2003 [26] Hyung-Min Ryu,Jang-Hwan Kim, Seung-Ki Sul, “Analysis of Multiphase Space Vector PulseWidth Modulation Based on Multiple d–q Spaces”, IEEE Transaction on energy conversion, Vol.20, No6, November 2005 [27] A.Iqbal,E.Levi, “Space Vector Modulation Schemes for a Five-Phase Voltage Source Inverter”, EPE 2005, Dresden 122 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Nguyễn Hữu Tuấn Anh Ngày, tháng, năm sinh: 20/10/1985 Nơi sinh: Anh Sơn, Nghệ An Địa liên lạc: ấp Sơng Xồi 2,xã Sơng Xồi, Tân Thành, Bà Rịa- Vũng Tàu Điện thoại: 0983530185 Email: tuananh_pmvt@yahoo.com.vn , anh.nguyenhuu2010@gmail.com * Quá trình đào tạo: - Từ 2003 đến 2008 trường Đại học Bách khoa Tp.HCM, chuyên ngành Kỹ Thuật Điện - Từ năm 2010 đến nay, học cao học theo chương trình đào tạo sau đại học trường ĐHBK Tp.HCM, chuyên nghành Thiết bị,mạng,nhà máy điện * Quá trình cơng tác: - Từ 2009-hiện nay: Làm kỹ sư Công ty cổ phần kỹ thuật Hữu Nghị ... ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ NHIỀU PHA BẰNG PHƯƠNG PHÁP RFOC ,FUZZY VÀ ANN II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: -Mơ hình hóa động không đồng nhiều pha xây dựng giải thuật điều khiển RFOC cho động không đồng nhiều pha. .. dựng giải thuật điều khiển động không đồng nhiều pha – dạng động nhiều pha động pha Trọng tâm luận văn nghiên cứu khả điều khiển nhiều động khơng đồng nhiều pha inverter nhiều pha, khả tiết kiệm... 2.2.2.3 Mơ động pha: Hình 2.12 Mơ hình động không đồng năm pha hệ tọa độ d-q 25 Điều khiển động KĐB pha phương pháp RFOC Chương ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ NĂM PHA BẰNG PHƯƠNG PHÁP RFOC 3.1

Ngày đăng: 03/09/2021, 14:14

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha. - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
h ương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha (Trang 15)
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha. - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
h ương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha (Trang 23)
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha. - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
h ương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha (Trang 24)
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha. - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
h ương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha (Trang 27)
Hình 3.4-Bộ nghịch lưu áp ba pha dạng mạch cầu (a ), giản đồ kích đóng và dạng áp tải (b)  - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 3.4 Bộ nghịch lưu áp ba pha dạng mạch cầu (a ), giản đồ kích đóng và dạng áp tải (b) (Trang 37)
Hình 3.17-Khối Estimation Flux Rotor. - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 3.17 Khối Estimation Flux Rotor (Trang 49)
Hình 3.21-Giao diện PID - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 3.21 Giao diện PID (Trang 52)
Hình 3.23-Mô hình mô phỏng động cơ không đồng bộ 5 pha. - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 3.23 Mô hình mô phỏng động cơ không đồng bộ 5 pha (Trang 53)
Hình 3.25-Bộ nghịch lư u5 pha. - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 3.25 Bộ nghịch lư u5 pha (Trang 54)
Hình 3.32-Kết quả mô phỏng moment (a)động cơ 3 pha (b)động cơ 5pha - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 3.32 Kết quả mô phỏng moment (a)động cơ 3 pha (b)động cơ 5pha (Trang 62)
Hình 3.38-Kết quả mô phỏng từ thông(a)động cơ 3 pha (b)động cơ 5pha - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 3.38 Kết quả mô phỏng từ thông(a)động cơ 3 pha (b)động cơ 5pha (Trang 67)
Hình 4.1 Nguyên lý đấ u2 động cơ vào 1inverter - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 4.1 Nguyên lý đấ u2 động cơ vào 1inverter (Trang 70)
Hình 4.7 :Vận tốc rotor (a) (b) - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 4.7 Vận tốc rotor (a) (b) (Trang 75)
Hình 4.9 Moment điện từ (a) (b) - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 4.9 Moment điện từ (a) (b) (Trang 76)
Hình 4.8: Dịng điện pha (a) (b) - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 4.8 Dịng điện pha (a) (b) (Trang 76)
Hình 4.18 Từ thơng Rotor (a) (b) - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 4.18 Từ thơng Rotor (a) (b) (Trang 82)
Hình 5. 2: a)Hàm thuộc  chậm(x) và  tăng(y) b) (y) xác định theo quy tắc hợp thành MIN  - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 5. 2: a)Hàm thuộc  chậm(x) và  tăng(y) b) (y) xác định theo quy tắc hợp thành MIN (Trang 88)
Bảng 5. 5: Luật mờ của Kp[3] - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Bảng 5. 5: Luật mờ của Kp[3] (Trang 97)
Hình 5.14 Hàm thành viên của Kp - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 5.14 Hàm thành viên của Kp (Trang 101)
Hình 6.1: Cấu tạo neuron sinh học - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 6.1 Cấu tạo neuron sinh học (Trang 109)
Hình 6.6: Mạng lan truyền ngượ c3 lớp - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 6.6 Mạng lan truyền ngượ c3 lớp (Trang 116)
6.1.7. Mạng hồi quy: - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
6.1.7. Mạng hồi quy: (Trang 116)
6.2.1 Mơ hình RFOC ứng dụng bộ PI-Neuron: - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
6.2.1 Mơ hình RFOC ứng dụng bộ PI-Neuron: (Trang 118)
Hình 6.10: Mơ hình Neural network1 - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 6.10 Mơ hình Neural network1 (Trang 119)
Hình 6.13: Dịng điện pha (a) (b) - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 6.13 Dịng điện pha (a) (b) (Trang 121)
Hình 6.15: Từ thơng Rotor (a) (b) - Điều khiển động cơ nhiều pha bằng phương pháp rfoc, fuzzy và ANN
Hình 6.15 Từ thơng Rotor (a) (b) (Trang 122)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN