Thiết kế hệ thống rửa tay khử khuẩn tự động kết hợp kiểm soát giãn cách sử dụng trí tuệ nhân tạo

Bài viết đề xuất một giải pháp kiểm soát cảnh báo giãn cách xã hội qua camera sử dụng trí tuệ nhân tạo được tích hợp trên hệ thống rửa tay, khử khuẩn, đo nhiệt độ tự động. Thiết bị trong hệ thống được xây dựng từ các linh kiện điện tử sẵn có nên giá thành rẻ, dễ dàng triển khai và đạt hiệu năng chính xác cao nhờ sử dụng công nghệ xử lý ảnh dựa trên công cụ mã nguồn mở Yolo-V4.

TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA TRONG SỐ NÀY ĐẠI HỌC SAO ĐỎ Số 3(74) 2021 LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA Thiết kế hệ thống rửa tay khử khuẩn tự động kết hợp kiểm soát giãn cách sử dụng trí tuệ nhân tạo Nguyễn Quang Biên Đỗ Hồng Khơi Ngun Nguyễn Tuấn Nguyễn Trọng Các Trương Cao Dũng Nghiên cứu cảm biến vị trí rơto máy điện từ kháng Phạm Công Tảo Phạm Thị Hoan Nghiên cứu thiết kế thiết bị lọc khơng khí sử dụng công nghệ ion âm Nguyễn Trọng Các Nguyễn Chí Thành Ngơ Phương Thủy Bùi Đăng Thảnh Ứng dụng Detectron2 phân loại cà chua Hoàng Thị An Phạm Văn Kiên LIÊN NGÀNH CƠ KHÍ - ĐỘNG LỰC Phân ch, so sánh ô tô pin nhiên liệu ô tô điện Vũ Hoa Kỳ Trần Hải Đăng Nguyễn Long Lâm Dương Thị Hà Nghiên cứu phương pháp Polynomial Chaos Creux, áp dụng cho hệ thống treo ô tô Đào Đức Thụ Nguyễn Đình Cương Phạm Văn Trọng Nghiên cứu xác định hệ số lực khí động xe du lịch Đỗ Tiến Quyết NGÀNH TOÁN HỌC Hiệu chỉnh nguyên lý cực đại Pontryagin toán điều khiển tối ưu Nguyễn Thị Huệ Lưu Trọng Đại NGÀNH KINH TẾ Ứng dụng mơ hình “kim tự tháp’ Carroll Archie đánh giá mức độ quan tâm bên liên quan đến trách nhiệm xã hội Trường Đại học Sao Đỏ Vũ Thị Hường Nguyễn Thị Thủy Nguyễn Thị Huế Nguyễn Thị Thu Trang Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TRONG SỐ NÀY ĐẠI HỌC SAO ĐỎ Số 3(74) 2021 NGÀNH KINH TẾ Cơ hội thách thức đào tạo nguồn nhân lực ngành Logis cs Nguyễn Thị Thủy Nguyễn Thị Huế LIÊN NGÀNH HÓA HỌC - CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM Ảnh hưởng hạt nano vàng lên nh chất vật liệu Zn SnO :Eu Nguyễn Ngọc Tú Nguyễn Duy Thiện NGÀNH GIÁO DỤC HỌC Giải pháp nâng cao hiệu hoạt động trải nghiệm thực tế cho sinh viên chuyên ngành Hướng dẫn du lịch, Trường Đại học Sao Đỏ Nguyễn Thị Hương Huyền Nguyễn Thị Sao Nâng cao chất lượng dạy học ếng Anh chuyên ngành Trường Đại học Sao Đỏ Nguyễn Thị Thảo Trần Thị Mai Hương LIÊN NGÀNH TRIẾT HỌC - XÃ HỘI HỌC - CHÍNH TRỊ HỌC Giảng dạy học phần lý luận trị Trường Đại học Sao Đỏ điều kiện tác động Cách mạng công nghiệp 4.0 Nguyễn Thị Hiền Giải việc làm cho lao động nông thôn tỉnh 101 Vũ Văn Đông Hải Dương Giáo dục đạo đức việc phát triển nhân cách 110 Đỗ Thị Thùy cho niên tỉnh Hải Dương bối cảnh Phạm Thị Mai Giá trị ý nghĩa thời đại tư tưởng nhân văn Việt Nam 120 Phạm Văn Dự kỷ XVIII Trần Thị Hồng Nhung Vũ Văn Chương Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA SCIENTIFIC JOURNAL SAO DO UNIVERSITY CONTENTS No 3(74) 2021 TITLE FOR ELECTRICITY - ELECTRONICS - AUTOMATION Design of an automa cally sterilized-hand washing system combined with social distancing control using ar cial intelligence Research on posi on sensor rotor in switched reluctance machines Nguyen Quang Bien Do Hoang Khoi Nguyen Nguyen Tuan Nguyen Trong Cac Truong Cao Dung Pham Cong Tao Pham Thi Hoan Research and design of air puri ca on device using nega ve Ion technology Nguyen Trong Cac Nguyen Chi Thanh Ngo Phuong Thuy Bui Dang Thanh Applica on Detectron2 classi es tomatoes Hoang Thi An Pham Van Kien TITLE FOR MECHANICAL AND DRIVING POWER ENGINEERING Analysing and comparing fuel cell vehicle and electric vehicle Vu Hoa Ky Tran Hai Dang Nguyen Long Lam Duong Thi Ha Study on applica on of Polynomial Chaos Creux method for automo ve suspension Dao Duc Thu Nguyen Dinh Cuong Pham Van Trong Research for determina on of force coe cients of the sedan Q4 TITLE FOR MATHEMATICS Correc on of the maximum principle of Pontryagin in the op mal control problem Nguyen Thi Hue Luu Trong Dai Appleca on of carroll archie’s ‘‘se - se - pyramid” model to assess the interest of the par es involved in social responsibility of Sao Do niversity Vu Thi Huong Nguyen Thi Thuy Nguyen Thi Hue Nguyen Thi Thu Trang Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SCIENTIFIC JOURNAL CONTENTS SAO DO UNIVERSITY No 3(74) 2021 Opportuni es and challenges in human resource training logis cs industry Nguyen Thi Thuy Nguyen Thi Hue TITLE FOR CHEMISTRY AND FOOD TECHNOLOGY E ect of gold nanopar cles on the proper es of Zn SnO :Eu material ourescence Nguyen Ngoc Tu Nguyen Duy Thien TITLE FOR STUDY OF EDUCATION Solu ons to improve the e ect of prac cal experience ac vi es for students of tourist guide major at Sao Do niversity Nguyen Thi Huong Huyen Nguyen Thi Sao Improving the quality of specialized English teaching and learning at Sao Do University Nguyen Thi Thao Tran Thi Mai Huong TITLE FOR PHILOSOPHY - SOCIOLOGY - POLITICAL SCIENCE Teaching poli cal theory modules at Sao Do University in the context of the impact of the industrial revolu on 4.0 Nguyen Thi Hien Crea ng jobs for rural workers in Hai Duong province 101 Vu Van Dong today New moral educa on in personality development for 110 Do Thi Thuy young people in Hai Duong province in the current new Pham Thi Mai context Contemporary signi cance and value of the Vietnamese 120 Pham Van Du humanis c thought era in the eighteenth century Tran Thi Hong Nhung Vu Van Chuong Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA Thiết kế hệ thống rửa tay khử khuẩn tự động kết hợp kiểm sốt + ãn cách sử dụng trí tuệ nhân tạo Design of an automa cally sterilized-hand washing system combined with social distancing control using ar cial intelligence Nguyễn Quang Biên T Đỗ Hồng Khơi Ngun T Nguyễn Tuấn T Nguyễn Trọng Các , Trương Cao Dũng *Email: dungtc@p t.edu.vn Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Trường Cán quản lý Văn hóa, hể thao Du lịch Trường Đại học Sao Đỏ Ngày nhận bài: 15/02/2021 Ngày nhận sửa sau phản biện: 25/8/2021 Ngày chấp nhận đăng: 30/9/2021 óm tắt Trong báo này, chúng tơi đề xuất giải pháp kiểm sốt cảnh báo giãn cách xã hội qua camera sử dụng trí tuệ nhân tạo tích hợp hệ thống rửa tay, khử khuẩn, đo nhiệt độ tự động Thiết bị hệ thống xây dựng từ linh kiện điện tử sẵn có nên giá thành rẻ, dễ dàng triển khai đạt hiệu xác cao nhờ sử dụng công nghệ xử lý ảnh dựa cơng cụ mã nguồn mở Yolo-V4 Tiến trình huấn luyện nhờ kỹ thuật học sâu tập liệu huấn luyện người châu Á cho phép hệ thống nhận dạng xác cao tin cậy, đồng thời cập nhật liệu tiến trình học thường xuyên Nhờ lợi này, đặt hệ thống khu đông dân cư, nơi công cộng để đảm bảo an toàn việc giãn cách xã hội ngăn ngừa vi khuẩn thời kỳ Covid19 Từ khóa: Hệ thống điện tử nhúng; khử khuẩn; đại dịch Covid19; xử lý ảnh; Yolo-V4; trí tuệ nhân tạo Abstract In this paper, we propose a solution to control social distancing alert via camera using arti cial intelligence integrated on automatic hand washing, sterilizating, and temperature measuring system The equipment in our system is built from readily available electronic components, thus beeing cheap, easy to deploy and having high accuracy performance thanks to the use of Yolo-V4-based image processing technology with open source code The training process is implemented by using deep learning models with the pretrained data set of Asian human enabling the accurate and realiable recognitions as well as the data updated continuously via learning Thanks to this advantage, we can place the system in dense population areas and public places to ensure safer social distancing and virus prevention during Covid19 pandemic period : Embedded electronic system; sterilization; Covid19 pandemic; image processing; Yolo-V4; arti cial intelligence ĐẶT VẤN ĐỀ Đại dịch COVID-19 đại dịch bệnh truyền nhiễm với tác nhân virus SARS-CoV-2, diễn phạm vi toàn cầu [1]-[6] Điều ảnh hưởng nghiêm trọng đến phát triển kinh tế chất lượng an sinh xã hội quốc gia giới, kể Việt Nam [1], [7] Không thể phủ nhận Người phản biện: PGS TSKH Trần Hoài Linh PGS TS Nguyễn Tùng Lâm việc lây lan nhanh chóng SARS-CoV-2 ý thức chủ quan nhiều người Một vài ví dụ cho luận điểm phần lớn người bị nhiễm Covid-19 giới không chấp hành đảm bảo yêu cầu giãn cách xã hội [8], [9] sinh hoạt khơng đảm bảo vệ sinh [10] Do đó, việc có ý thức phịng tránh lây lan Covid-19 điều cấp thiết Với vấn đề trên, nhận thấy điều quan trọng giúp phần lớn người có ý thức tốt hay giúp Chính phủ kiểm sốt lây lan cách Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC chặt chẽ phát triển công nghệ giám sát dựa công nghệ điện tử Internet of Things (IoT) [11]-[13] Việc áp dụng công nghệ để đưa cảnh báo hay đáp ứng sở vật chất để tiện lợi cho người thực giãn cách xã hội tác động lớn đến kết phịng chống Covid-19 Từ đó, người Chính phủ cảnh báo sớm để xử lý giãn cách kịp thời trường hợp không đảm bảo yêu cầu giãn cách xã hội trước lây lan cộng đồng Bên cạnh đó, chúng tơi nhận thấy việc khử khuẩn đảm bảo chất lượng khu sinh hoạt nên quan tâm chặt chẽ máy khử khuẩn nên đặt thành phố đặc biệt khu đông dân Máy khử khuẩn dụng cụ quan trọng hạn chế đáng kể phát tán virus Tuy nhiên, để tạo phổ biến máy khử khuẩn lại cần nhiều đầu tư mặt chi phí tiền bạc đa phần máy khử khuẩn khơng tiện lợi khó sử dụng người, dẫn đến cản trở phần đến cơng phịng chống Covid-19 Hình Mơ hình hệ thống Trong báo này, chúng tơi đề xuất giải pháp khắc phục tất hạn chế kể Đầu tiên, đưa hệ thống rửa tay đồng thời khử khuẩn cho người vào khu đơng dân Hệ thống hồn tồn tự động có tích hợp kiểm tra thân nhiệt, rửa tay cồn sát khuẩn, khử khuẩn cho điện thoại ví tiền tia UV Thứ hai, sử dụng kỹ thuật học máy, cụ thể mơ hình Yolo-V4 (You Only Look One) phiên thứ tư cho đối tượng riêng biệt, trường hợp người [14] Sau chúng tơi đo khoảng cách đối tượng gửi cảnh báo cho máy chủ Mơ hình chúng tơi đề xuất vừa tiết kiệm mặt chi phí, dễ dàng để triển khai quan trọng đạt hiệu cao [15] THIẾT KẾ HỆ THỐNG Để đảm bảo phù hợp mà đạt tối ưu với hệ thống với giá thành rẻ, linh kiện sẵn có dễ kiếm thị trường, chúng tơi lựa chọn thiết bị để xây dựng gồm có: Vi điều khiển giá rẻ hỗ trợ giao tiếp wi ESP32 để kết nối xử lý tín hiệu cảm biến đóng vai trị xử lý trung tâm liệu cảm biến thu thập điều khiển việc thực thi thiết bị phần cứng ngoại vi, cảm biến tiệm cận hồng ngoại, hình hiển thị, đèn chiếu tia UV Đối với module ESP32, thiết bị có cấu hình mạnh, có nhiều chức module khác chẳng hạn ESP8266, đồng thời thiết bị tăng thêm nhiều chân I/O cho phép cải thiện nhiều cảm biến giá thành lại phù hợp Cảm biến tiệm cận hồng ngoại để xác định khoảng cách tới vật cản cho độ phản hồi nhanh nhiễu sử dụng mắt nhận phát tia hồng ngoại theo tần số riêng biệt Cảm biến chỉnh khoảng cách báo mong muốn thông qua biến trở Hệ thống chúng tơi tích hợp hình hiển thị thơng tin phù hợp chức cho người sử dụng nhằm làm tăng trực quan cho tính hệ thống Đèn chiếu tia UV có khả tiêu diệt vi sinh vật vi khuẩn, virus Đèn UV hoạt động theo chế xuyên qua màng tế bào vi khuẩn virus, làm phá hủy ADN, ngăn chặn khả tái sinh nhân lên chúng Ngoài ra, hệ thống chúng tơi cịn sử dụng vài thiết bị bổ sung máy bơm phun sương, động bước số linh kiện khác Từ thành phần thiết bị kể trên, thiết kế hệ thống theo mơ hình đơn giản Mơ hình - Hiển thị - Chức (Model-View-Functionality), thể Hình Trong đó, khối mơ hình phận chức lưu trữ toàn liệu hệ thống, model lưu trữ data mà hệ thống quan sát từ camera phục vụ cho việc học máy Những data cập nhật vào hệ thống hàng ngày, mơ hình Yolo-V4 cập nhật liên tục để đảm bảo gia tăng xác Hiển thị phần giao diện dành cho người sử dụng, nơi mà người dùng lấy thơng tin trả từ hệ thống để hiển thị Cuối cùng, chức sử dụng để xử lý tác vụ yêu cầu đưa đến, từ đưa quy trình phù hợp để tạo hành vi cho hệ thống trả lại kết thị lên khối hiển thị Một cách chi tiết mô hình trên, chúng tơi thiết kế hệ thống chia chức thành khối chính: Khối khử khuẩn đồ vật, khối xịt dung dịch cồn, khối đo thân nhiệt, khối hiển thị, khối nhận diện giãn cách xã hội khối điều khiển hệ thống Khối điều khiển trung tâm hệ thống khối phận chức (Chức năng) nơi cung cấp điện điều khiển khối lại, khối điều khiển để hộp chống nước có kích thước 18 × 21 × 12 cm, sử dụng vi điều khiển ESP32 kèm theo rơle thiết bị ổn định nguồn Khối khử khuẩn đồ vật thiết kế thành dạng hộp đóng mở, có kích thước 21 × 15 × 15 cm Trong Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HĨA hộp bố trí hai cơng tắc hành trình, đồ vật ví điện thoại đặt vào hộp cơng tắc bật, đóng nắp hộp lại công tắc thứ hai bật, hai cơng tắc bật Chức cho phép đèn UV bật vòng s để khử khuẩn Bên cạnh đó, Chức điều khiển khối gồm khối xịt dung dịch cồn bố trí hộp 18 × 18 × cm khối đo thân nhiệt có gắn cảm biến nhiệt cảm biến tiệm cận, lắp trượt dài 40 cm độ cao 1,5 m giá trượt Một cách chi tiết hơn, khối xịt bao gồm hộp đựng cồn, máy bơm cảm biến khoảng cách, khối hoạt động có người sử dụng đưa tay vào cách vịi phun nhỏ 10 cm Chức cho phép máy bơm bơm phun cồn s Mặt khác, khối đo thân nhiệt hoạt động có người đứng vào trượt kéo lên cảm biến tiệm cận không nhận diện vật cản, lúc đó, cảm biến thân nhiệt nằm vào trán người sử dụng Từ đó, kết đo thân nhiệt cung cấp trả khối hiển thị để hiển thị, trường hợp nhiệt độ thể cao hình cảnh báo Khối nhận diện giãn cách khối riêng biệt so với khối lại khối sử dụng camera hai chiều qua dựa vào trí tuệ nhân tạo để nhận diện khoảng cách người, có người đứng q gần cảnh báo, ứng dụng mơ hình Yolo-V4 để nhận diện đối tượng gần sát với thời gian thực Từ giai đoạn nhận diện, mơ hình trả cho bounding box (hộp khối bao quanh đối tượng khung hình), phần quan trọng việc tính tốn để xem liệu cặp đối tượng có vi phạm giãn cách xã hội hay không Đồng thời liệu chuyển qua góc nhìn từ xuống việc áp dụng kỹ thuật mắt bồ câu (Bird’s eye) Yolo V4 hiển thị từ dạng 3D chuyển đổi qua 2D, kết thể Hình Bộ thư viện dùng để huấn luyện sử dụng kỹ thuật TensorFlow Mơ hình huấn luyện trước (pretrained model) sử dụng theo mã nguồn phát triển nhóm tác giả cơng cụ Yolov4 [16] Tại [16] này, tác giả hướng dẫn chi tiết cách triển khai viết mã nguồn với mơ hình huấn luyện trước tệp Readme.h Sau khối nhận diện giãn cách có kết cảnh báo, kết gửi máy chủ để tiến hành xem xét Với việc phát giúp quan Chính phủ biết đối tượng tiếp xúc gần với đối tượng có nguy bị nhiễm Covid-19 Từ dễ dàng truy vết kiểm tra khoanh vùng người bị nhiễm dễ hơn, hạn chế lây lan cộng đồng Khối nhận diện giãn cách hoạt động độc lập, song song khối lại hệ thống để đảm bảo thông tin cảnh báo cập nhật liên tục QUY TRÌNH XỬ LÝ HỆ THỐNG Chúng tơi ghép nối thành phần lại với để có hệ thống hoàn chỉnh Hệ thống sau ghép nối thể Hình Chiều cao hệ thống 2,2 m với thiết bị bố trí theo chiều dọc, thon gọn khơng chiếm nhiều diện tích Với ưu điểm hệ thống dễ để triển khai nhiều nơi, nhiều địa hình khác trường học, cơng sở, nhà riêng, nơi cơng cộng, cơng viên, bãi biển… Hình Mơ hình chuyển đổi top-down sử dụng phương thức mắt bồ câu (Bird’s eye) hiển thị Vì khối nhận diện khối riêng biệt chức quan trọng so với khối cịn lại hệ thống, chi tiết vào khối sau Thứ nhất, trình xử lý khối nhận diện chia làm giai đoạn gồm: Thu thập xử lý liệu, huấn luyện mơ hình, thực nhận diện Trong q trình thu thập xử lý liệu, liệu chúng tơi sử dụng hình ảnh người (object) Chúng thực gán nhãn liệu sử dụng Image Labeling để đưa vị trí object ảnh Với giai đoạn huấn luyện mơ hình, chúng tơi sử dụng Yolo phiên thứ tư để huấn luyện liệu gán nhãn xử lý Một lý quan trọng chúng tơi lựa chọn Yolo-V4 mơ hình có độ xác nhận diện cao, có khả phát Hình Các thành phần hệ thống thực hóa theo thứ tự từ trái sang phải, từ xuống khối điều khiến, khối nhận diện giãn cách, khối hiển thị, khối đo thân nhiệt, khối xịt dung dịch cồn khối khử đồ vật Để sử dụng hệ thống cách hiệu tránh gây lỗi vận hành, báo đưa quy trình sử dụng tiêu chuẩn cho hệ thống bao gồm bước: Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Bước 1: Đứng vào trước hệ thống cho cảm biến thân nhiệt cách mặt khoảng 2-4 cm, chờ cảm biến thân nhiệt kéo lên đến trán, trượt dừng lại cảm biến đo thân nhiệt kết đo thị hình Bước 2: Kéo ngăn hộp khử khuẩn ra, để vận dụng cá nhân chẳng hạn điện thoại ví tiền vào bên sau đóng lại Máy khử khuẩn bao gồm tia khử khuẩn UV tiến hành khử vi khuẩn cho vận dụng cá nhân Bước 3: Đưa tay xuống hộp phun dung dịch cồn sau dung dịch phun ướt tay xoa đều, sau mở hộp khử khuẩn lấy lại ví điện thoại kết thúc quy trình Đối với chức nhận diện giãn cách với camera đặt hệ thống cho phép quan sát thu kết lên server Lúc mơ hình Yolo-V4 thực quan sát phát đối tượng không tuân thủ giãn cách xã hội lưu lại mốc thời gian khung hình mốc thời gian Trong trường hợp có nhiều thiết bị thành phố, trường hợp bị phát gửi thông báo điện thoại từ máy chủ đến điểm khử khuẩn để tiến hành khử khuẩn theo quy trình từ khối cịn lại xác thực hệ thống Việc nói lên hệ thống chúng tơi có khả mở rộng phát huy tính mở rộng với quy mơ lớn Sau thử nghiệm, rút số nhật xét kết hệ thống Đầu tiên, kết đo thân nhiệt thực camera hồng ngoại khơng tiếp xúc MLX90614 có độ xác cao khoảng cách 2-4 cm, khoảng cách trán cảm biến vượt xa sai số lớn Động bước 5-10 s trung bình để kéo cảm biến lên đến trán người đo Quá trình đo trung bình 20-30 s Dung dịch cồn xịt chuẩn, đổ dung dịch lượng xịt nhỏ giọt lần dung dịch đều, ướt toàn hai bàn tay Hiện hệ thống đo thân nhiệt cho người cao từ 1,5-1,9 m Nói chung hệ thống hoạt động ổn định khơng có lỗi q trình vận hành 4.2 Hệ thống nhận diện giãn cách xã hội Chúng tiến hành thực huấn luyện cho mơ hình xử lý ảnh kỹ thuật nhân tạo từ phần mềm Yolo-V4 [12], với quy trình liệu thu thập xử lý phần 2, thể Hình KẾT QUẢ THÍ NGHIỆM VÀ KHẢO SÁT ĐẶC TÍNH 4.1 Hệ thống khử khuẩn Thực thử nghiệm hệ thống hoàn chỉnh thực tuân thủ lưu đồ quy trình nêu Các kết trình thử nghiệm trình bày Hình Hình Hệ thống hồn chỉnh Hình Thử nghiệm hệ thống Mơ hình trọng số lấy từ mơ hình đào tạo trước cho nhận diện người, nhiên, điều đáng ý thực kỹ thuật tinh chỉnh ( ne-tune) với lớp bậc cao mạng nơ ron (neural) để mơ hình trở nên phù hợp với người châu Á Trong công cụ Yolo-V4 lấy từ [16], tác giả Yolo-V4 sử dụng mơ hình họ để huấn luyện cho phần “nhận diện người” từ liệu huấn luyện riêng họ 1.500 epoch họ huấn luyện Khi thực mô hình huấn luyện trước với liệu “người châu Á” mơ hình tự động cấu hình để vẽ thời kỳ (epoch) từ 1.500 trở để trống từ 1500 trở trước Với số liệu “người châu Á”, thu thập liệu từ sinh viên giảng viên, cán trường PTIT với liệu lớn gán nhãn gồm 5000 ảnh Với kỹ thuật tinh chỉnh sử dụng kỹ thuật học chuyển đổi (transfer learning) Chi tiết kỹ thuật sử dụng sau: C tơi lấy lớp mơ hình Yolo-V4 bao gồm lớp tích chập (convolutional layer), lớp gộp lại (pooling layer) lớp Mish (lớp chức kích hoạt Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HĨA khơng đơn điệu tự điều chỉnh) Sau chúng tơi loại thay lớp cao mạng nhận thức giám sát đa lớp MLP (multilayer perceptron) Ở đây, perceptron thuật toán để học có giám sát phân loại nhị phân ngành học máy Cuối thực training tiếp tục với dataset thu thập nhắc đến với thời kỳ epoch từ 1.500 trở Lý cho điều chúng tơi muốn mơ hình khơng bị q over tting đem thử nghiệm để phù hợp với người Việt Nam Kết thử nghiệm cho thấy, mô hình cho kết huấn luyện cao đáng ngạc nhiên với độ xác cao, hàm mát cho giá trị thấp (99%, thể Hình từ khung vạch biên giới (bounding board) đo tỷ lệ khoảng cách ảnh với tỷ lệ thực tế chuẩn hóa m để tính khoảng cách thực tế Có thể tham khảo thêm kỹ thuật Bird’s eye từ thư viện OpenCV ví dụ [17] a) Hình Q trình huấn luyện mạng nhận diện đối tượng mơ hình YoloV4 đo độ mát huấn luyện hàm số lần lặp Độ mát mô hình nằm ước tính khoảng 0,5 theo tham số mát hệ số mức độ hỗn loạn ngẫu nhiên (entropy) phân loại chéo (Categorical Cross Entropy) Có thể rõ ràng nhận thấy, tiếp tục huấn luyện mơ hình lần lặp thứ 1.500 lần lặp (episodes) trước huấn luyện với liệu người châu Á Từ lần học thứ 1.500, mơ hình thực học chuyển đổi với liệu tập liệu (dataset) người châu Á nên có kết xác đưa áp dụng thực tế Hình thể kết nhận diện hình ảnh giãn cách thơng qua camera tích hợp vào phần cứng xử lý thời gian thực qua mơ hình học sâu tảng cơng cụ phần mềm thị giác máy tính Yolo-V4 Các viền đỏ Hình 7a thể khoảng cách giãn cách chưa theo quy định m đường bao xanh Hình 7b thể cảnh báo an toàn khoảng cách nhận diện xác định hai thực thể đứng trước camera đảm bảo yêu cầu khoảng cách tối thiểu m trở lên theo quy định giãn cách xã hội Để có hình ảnh đầu từ mắt bồ câu (Bird’s eye), kỹ thuật Bird’s eye sử dụng phép biến đổi cách sử dụng ma trận hình chiếu cách ánh xạ mối quan hệ pixel tọa độ p(x, y) hình ảnh xem Bird’s eye pixel có tọa độ p(u,v) từ hình ảnh đầu vào theo chuyển đổi ảnh 3D sang 2D Từ ảnh 2D, xử lý ảnh b) Hình Kết thử nghiệm thực tế mơ hình nhận diện giãn cách xã hội: (a) cảnh báo chưa khoảng cách m, (b) đảm bảo khoảng cách m KẾT LUẬN Bài báo trình bày kết thử nghiệm hệ thống rửa tay, khử khuẩn, đo nhiệt độ tự động thiết bị điện tử nhúng giám sát IoT thông qua kết nối wi vi mạch ESP8266 Bên cạnh đó, hệ thống kết hợp cảnh báo giãn cách khơng an tồn sử dụng mơ hình trí tuệ nhân tạo Yolo-V4 Các thành phần tích hợp hệ thống điện tử nhúng mơ hình xử lý hình ảnh kỹ thuật học sâu chúng tơi dễ dàng thực thi triển khai, áp dụng, đồng thời đạt hiệu cao, tiện lợi sử dụng giá thành rẻ LỜI CẢM ƠN Nghiên cứu Quỹ Đổi Vingroup tài trợ (VINIF) chương trình tài trợ nghiên cứu hàng năm theo mã dự án VINIF.2019.DA12 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] B X Tran et al, (2020), Reaching further by village health collaborators: The informal health taskforce of Vietnam for COVID-19 responses, J Glob Health, vol 10, no 1, pp 3-6 Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC [2] J A Weiner et al (2020), Learning from the past: did experience with previous epidemics help mitigate the impact of COVID-19 among spine surgeons worldwide, Eur Spine J., vol 29, no 8, pp 1789-1805 [3] C L Atzrodt et al (2020), A Guide to COVID-19: a global pandemic caused by the novel coronavirus SARS-CoV-2, FEBS J., vol 287, no 17, pp 3633-3650 [4] A Sakurai et al (2020), Natural History of Asymptomatic SARS-CoV-2 Infection, N Engl J Med., vol 383, no 9, pp 885-886 [5] L H Schwamm, A Erskine, and A Licurse (2020), A digital embrace to blunt the curve of COVID19 pandemic, NPJ Digit Med., vol 3, no 1, pp 2-4 [6] B P Linas et al (2021), A clash of epidemics: Impact of the COVID-19 pandemic response on opioid overdose, J Subst Abuse Treat., vol 120, no 8, pp 108-158 [7] P H Chương (2020), Tác động đại dịch covid-19 đến kinh tế Việt Nam, Tạp chí kinh tế phát triển, vol 274, tr 1-13 [8] M J Pedersen and N Favero (2020), Social Distancing during the COVID-19 Pandemic: Who Are the Present and Future Noncompliers ?, Public Adm Rev., vol 80, no 5, pp 805-814 [9] R C C Dantas, P A De Campos, I Rossi, and R M Ribas (2020), Implications of social distancing in Brazil in the pandemic period of COVID-19 Infect Control Hosp Epidemiol., pp 1-2 [10].J J Deeks et al (2020), Antibody tests for identi cation of current and past infection with SARS-CoV-2, Cochrane Database Syst Rev., vol 2020, no 6, pp 1-20 [11] M Rezaei and M Azarmi (2020), Deepsocial: Social distancing monitoring and infection risk assessment in covid-19 pandemic, Appl Sci., vol 10, no 21, pp 1-29 [12].M Otoom, N Otoum, M A Alzubaidi, Y Etoom, and R Banihani (2020), An IoT-based framework for early identi cation and monitoring of COVID-19 cases Biomed, Signal Process Control, vol 62, no July, p 102-149 [13].S Rahman et al (2020), Defending against the Novel Coronavirus (COVID-19) outbreak: How can the Internet of Things (IoT) help to save the world ? Heal Policy Technol., vol 9, pp 136-138 [14].Y Li et al (2020), A Deep Learning-Based Hybrid Framework for Object Detection and Recognition in Autonomous Driving, IEEE Access, vol 8, pp 194228-194239 [15].K Kumar, N Kumar, and R Shah (2020), Role of IoT to avoid spreading of COVID-19, Int J Intell Networks, vol 1, no July, pp 32-35 [16].https://github.com/AlexeyAB/darknet [17].https://nikolasent.github.io/opencv/2017/05/07/ Bird’s-Eye-View-Transformation.html THÔNG TIN TÁC GIẢ Nguyễn Quang Biên - Tóm tắt q trình đào tạo, nghiên cứu (thời điểm tốt nghiệp chương trình đào tạo, nghiên cứu): + Năm 2021: Tốt nghiệp Đại học ngành Kỹ thuật Điện tử, Học viện Công nghệ Bưu viễn thơng - Lĩnh vực quan tâm: Các hệ thống nhúng thông minh - Email: nguyenquangbien69@gmail.com - Điện thoại: 0364564477 Đỗ Hồng Khơi Ngun - Tóm tắt q trình đào tạo, nghiên cứu (thời điểm tốt nghiệp chương trình đào tạo, nghiên cứu): + Năm 2021: Tốt nghiệp Đại học ngành Kỹ thuật Điện tử, Học viện Công nghệ Bưu viễn thơng - Lĩnh vực quan tâm: Học tăng cường, xử lý liệu chuỗi thời gian, mạng nơron học sâu, mơ hình đồ thị thống kê, mạng nơron biểu tượng, trí tuệ nhân tạo mạng quang tử - Email: nguyendhk@p t.edu.vn - Điện thoại: 0912569581 Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA Nguyễn Tuấn - Tóm tắt q trình đào tạo, nghiên cứu (thời điểm tốt nghiệp chương trình đào tạo, nghiên cứu): + Năm 2004: Tốt nghiệp Đại học ngành Điện tử viễn thông, chuyên ngành Điện tử viễn thông, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội + Năm 2017: Tốt nghiệp Thạc sĩ ngành Điện tử viễn thông, chuyên ngành Điện tử viễn thơng, Học viện Cơng nghệ Bưu viễn thơng - Tóm tắt cơng việc tại: Giảng viên, Phó trưởng phịng Đào tạo, Bồi dưỡng, Trường Cán quản lý Văn hóa, hể thao Du lịch - Lĩnh vực quan tâm: Các hệ thống nhúng thông minh, hệ thống cảm biến, xử lý n hiệu xử lý ảnh dựa trí tuệ nhân tạo, hệ thống thông n quang - Email: tuannguyenit@gmail.com - Điện thoại: 0912721881 Nguyễn Trọng Các - Tóm tắt q trình đào tạo, nghiên cứu (thời điểm tốt nghiệp chương trình đào tạo, nghiên cứu): + Năm 2002: Tốt nghiệp Đại học ngành Điện, chuyên ngành Điện nông nghiệp, Trường Đại học Nông nghiệp I Hà Nội (nay Học viện Nông nghiệp Việt Nam) + Năm 2005: Tốt nghiệp Thạc sĩ ngành Kỹ thuật tự động hóa, chuyên ngành Tự động hóa, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội + Năm 2015: Tốt nghiệp Tiến sĩ ngành Kỹ thuật điện tử, chuyên ngành Kỹ thuật điện tử, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội - Tóm tắt cơng việc tại: Giảng viên khoa Điện, Chủ tịch Hội đồng Trường Đại học Sao Đỏ - Lĩnh vực quan tâm: DCS, SCADA, hệ thống nhúng - Email: cacdhsd@gmail.com - Điện thoại: 0904369421 Trương Cao Dũng - Tóm tắt q trình đào tạo, nghiên cứu (thời điểm tốt nghiệp chương trình đào tạo, nghiên cứu): + Năm 2003: Tốt nghiệp Đại học ngành Điện tử viễn thông, chuyên ngành Điện tử viễn thông, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội + Năm 2006: Tốt nghiệp Thạc sĩ ngành Điện tử viễn thông, chuyên ngành Điện tử viễn thông, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội + Năm 2015: Tốt nghiệp Tiến sĩ ngành Điện tử viễn thông, chuyên ngành Kỹ thuật viễn thông, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội - Tóm tắt cơng việc tại: Giảng viên khoa Kỹ thuật Điện tử 1, Học viện Cơng nghệ Bưu viễn thông - Lĩnh vực quan tâm: Mạch ch hợp quang tử, trí tuệ nhân tạo cho quang tử, thơng n quang, cảm biến quang, hệ thống nhúng thông minh - Email: dungtc@p t.edu.vn - Điện thoại: 0936354555 Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Nghiên cứu cảm biến vị trí rơto máy điện từ kháng Research on posi on sensor rotor in switched reluctance machines Phạm Công Tảo*, Phạm Thị Hoan tao.phamcong@gmail.com Trường Đại học Sao Đỏ Ngày nhận bài: 03/02/2021 Ngày nhận sửa sau phản biện: 28/9/2021 Ngày chấp nhận đăng: 30/9/2021 Tóm tắt Bài báo đưa nghiên cứu cảm biến vị trí to máy điện từ kháng cơng suất lớn, nghiên cứu đặc tính động học cảm biến vị trí rơto cho máy điện công suất lớn ( 630, 1.250, 1.600 kW) làm việc với đường cáp dài 45 m Bài báo đưa phương pháp điều chỉnh cảm biến vị trí rơto thí nghiệm động từ kháng sáu pha cơng suất lớn Từ khóa: Cảm biến vị trí rơto; máy điện từ kháng; điều khiển động cơ; biến đổi Abstract The paper presents the research on the rotor position sensors in the high-power switched reluctance machines, and the research on the dynamic properties of rotor position sensors for high power switched reluctance machines (630, 1.250, 1.600 kW) when operating on a cableline of 45 m length The paper also discusses the method to adjust the rotor position sensor in the example of the six-phase high power switched reluctance motor Keywords: Rotor position sensor; switched reluctance machines; motor control; converter ĐẶT VẤN ĐỀ Máy điện từ kháng (Switched Reluctance Machine - SRM) loại máy điện chế tạo với giá thành cạnh tranh Máy điện từ kháng có số ưu điểm bật như: ổn thất xuất chủ yếu phía stator dễ làm mát, qn tính rơto bé nên có kết cấu bền vững phù hợp cho tốc độ quay cao, mô men khởi động lớn, chịu tải ngắn hạn tốt Chi phí cho cơng nghệ sản xuất thấp, khả tối ưu chế độ làm việc theo thay đổi tốc độ tải, thực hệ thống điều khiển tương đối đơn giản, máy điện từ kháng cho phép tiết kiệm lượng khoảng 30-40% [1, 2] Theo kết thí nghiệm [5] cảm biến vị trí rơto (Rotor Position Sensors - RPS) SRM công suất lớn phần tử tin cậy so với máy điện SRM cơng suất trung bình nhỏ, hoạt động khoảng cách xa tính từ cảm biến đến biến đổi, với nhiệt độ cao vỏ động độ rung lớn i i liệu kỹ thuật SRM, chưa có tài liệu nghiên cứu câu hỏi phương pháp điều chỉnh cảm Người phản biện: GS TSKH Thân Ngọc Hoàn PGS TSKH Trần Hồi Linh biến vị trí rơto máy điện SRM công suất lớn truyền liệu từ RPS khoảng cách xa Bài báo đưa nghiên cứu nhằm khắc phục tồn nêu trên, đồng thời nghiên cứu chế độ điều khiển thiếu cảm biến vị trí rơto cho máy điện SRM cơng suất lớn Nhiệm vụ đặt nghiên cứu đặc tính động học RPS hoạt động đường cáp truyền theo đường thẳng có chiều dài 45 m, đưa phương pháp điều chỉnh RPS cho động từ kháng với kết cấu hai khối, sáu pha [4] với công suất 630, 1.250, 1.600 kW thực n hiệm NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG CỦA MÁY SRM Để xét hoạt động ta lấy ví dụ loại động có số cực stato to 6/4 (Hình 1) Giả sử cực r1 ’ to cực c, c’ stato vị trí đồng trục Hình 1.a Khi đưa dịng điện kích thích vào cuộn dây pha A, dịng điện sinh từ thơng móc vịng qua cực a-a’ stato cực r2 2’ rôto Do rôto có xu hướng quay phía có độ tự cảm lớn tức từ trở nhỏ nên rôto quay hướng đến vị trí đồng trục a-a’ r2-r2’ Khi chúng vị trí dịng điện kích thích pha A bị ngắt vị trí cực thấy Hình 1.b Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HĨA a) b) Hình Minh họa nguyên lý hoạt động SRM Khi tiếp tục đưa dịng kích từ vào cuộn dây pha B dịng sinh từ thơng móc vịng qua cực b-b’ r1-r1’, rôto lại kéo quay theo chiều kim đồng hồ đưa r1-r’1 hướng vị trí cân với b-b’ Tiếp tục cấp dòng điện cho cuộn dây pha C r2-r2’ lại quay theo chiều kim đồng hồ hướng c-c’ Hình Bàn thực nghiệm RPS máy điện từ kháng Sử dụng động điện chiều để truyền động bánh giúp dễ dàng thay đổi tốc độ Phần tử nhạy cảm ba cảm biến quang học có rãnh, dạng OPB616 với đầu ta gọi “collector mở” ký hiệu (OK) Cứ cách cấp điện cho cuộn dây theo thứ tự A, B, C động liên tục quay theo chiều kim đồng hồ [3] a) b) Hình Cảm biến vị trí rơto (a) đĩa (b) Hình Sơ đồ chức hệ thống truyền động điện SRM Trên Hình đưa sơ đồ chức truyền động điện SRM, đó: AC - nguồn điện xoay chiều; CL - chỉnh lưu; C - tụ điện; RPS - cảm biến vị trí rơto; SRM - máy điện từ kháng; Inverter - biến đổi Việc điều khiển đóng cắt transistor pha cảm biến vị trí rơto lệnh (Hình 2), dẫn đến việc điều khiển rôto quay tốc độ cần thiết Các cuộn dây stato nối với van điều khiển transistor, trạng thái đóng/mở transistor định vị trí rơto, có cố định cảm biến vị trí rơto, tín hiệu từ cảm biến RPS truyền đến biến đổi (inverter) bảng điều khiển, biến đổi thực biến đổi tín hiệu thông số điện nhận từ nguồn điện áp chiều cung cấp cho cuộn dây SRM hoạt động với khả điều chỉnh tốc độ mơ men quay Giả thiết tín hiệu dạng collector mở” truyền tới đường cáp việc chuyển đổi tín hiệu sang mức transistor - transistor logic thực phía điều khiển cách sử dụng điện trở nối với nguồn điện (Hình 9) Đối với SRM cơng suất lớn u cầu cần khoảng cách lớn từ RPS đến biến đổi, tiến hành phép đo đặc tính thời gian tương ứng máy điện làm việc đường cáp thẳng dài 45 m Trên Hình 5, biểu đồ dao động mặt phía trước/sau hai tín hiệu: tín hiệu “collector mở” ký hiệu sơ đồ (OK) cảm biến quang tín hiệu đầu vào xử lý, ký hiệu sơ đồ (vào CPU), gắn với điện áp +5 V thông qua điện trở kΩ chuyển qua rigger schmitt bảng điều khiển (Hình 9) Tần số xung tương ứng với tốc độ quay 1.000 vịng/phút NGHIÊN CỨU ĐẶC TÍNH ĐỘNG HỌC CỦA RPS CHO MÁY ĐIỆN TỪ KHÁNG Để nghiên cứu thực nghiệm với điều khiển RPS ta đưa mẫu thực nghiệm RPS bàn thử nghiệm Hình 3, RPS đĩa Hình Hình Biểu đồ dao động mặt phía trước RPS Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Hình Biểu đồ dao động mặt phía sau RPS Quan sát thấy “collector mở” tức đầu RPS có biến dạng tín hiệu theo mặt phía trước biểu diễn Hình (do giảm điện áp cung cấp mở transistor) phía sau bị trễ heo mặt phía sau độ trễ tín hiệu tối đa 9,82 μs biểu thị hình Giá trị khơng phụ thuộc vào tốc độ rơto Khi thực thí nghiệm gần đường cáp RPS việc đóng cắt phương pháp điều chế xung (Pulse Width Modulation - PWM) với tải có tính chất điện cảm với mục đích để mơ nhiễu điện từ Qua khảo sát đặc tính động PRS thấy có biến dạng tín hiệu theo mặt trước có nhiễu điện từ, trễ tín hiệu mặt sau đáng kể quang học kết nối với đầu vào driver vi phân loại AM26C31 (của Hãng Texas Instruments) đầu nối với đường cáp thẳng dài 45 m (Hình 9) Trên Hình 7, biểu thị biểu đồ dao động phía trước/sau hai tín hiệu: tín hiệu “collector mở” cảm biến quang (OK) tín hiệu đầu vào xử lý (vào CPU) sau xử lý thu vi sai bảng điều khiển Tần số xung tương ứng với tốc độ quay 1.000 vịng/phút Có thể thấy rằng: Khơng có biến dạng tượng trễ vị trí collector mở (vì sử dụng bổ sung khuếch đại vi sai cảm biến đường cáp) Độ trễ tín hiệu tối đa 0,5 μs (theo mặt phía sau RPS), ta thấy giảm gần 20 lần so với mạch “collector mở” ban đầu Giá trị không phụ thuộc vào tốc độ quay rơto khơng có cố q trình truyền tín hiệu nhiễu Khi thực nghiệm đo giá trị trễ tín hiệu động từ kháng cơng suất 630, 1.250, 1.600 kW Kết tổng hợp Bảng 1, đưa giá trị trễ tín hiệu cho hai sơ đồ, chuyển đổi thành sai số góc (điện) tốc độ định mức rơto Bảng Sai số góc n hiệu RPS Các thơng số Tốc độ định mức (vịng/phút) SRMSRMSRM1.600 kW 1.250 kW 630 kW 1.000 600 Số rơto Hình Biểu đồ dao động mặt phía trước RPS sử dụng máy phát vi sai Lỗi theo góc với sơ đồ với “OK” (0) 0,72 0,18 0,43 Lỗi theo góc với sơ đồ sử dụng máy phát vi sai (0) 0,036 0,009 0,022 Từ kết Bảng ta nhận thấy mạch “collector mở “ có đặc điểm độ xác đáng kể so với mạch máy phát vi sai Mạch sử dụng máy phát vi sai tốt hơn, ưu điểm chống nhiễu tốt lý sau: - Độ trễ tín hiệu thấp; - Khả chống nhiễu cao (máy phát vi sai thiết kế để truyền tín hiệu khoảng cách xa); - Tín hiệu vi sai dễ truyền song song, đặc điểm quan trọng, cấu trúc hệ thống điều khiển SRM yêu cầu đầu vào tín hiệu từ RPS đến nhiều thiết bị cần xử lý lúc Hình Biểu đồ dao động mặt phía sau RPS sử dụng máy phát vi sai Để thực nghiệm mạch sửa đổi RPS ta sử dụng tín hiệu truyền dạng đường truyền vi sai Đối với đầu “collector mở” cảm biến Điện áp cung cấp máy phát vi sai khoảng (4,5÷5,5 V), nghiên cứu chọn nguồn điện ổn định +5 V RPS lắp tụ điện thích hợp Một mạch điện, nguồn cung cấp cho RPS đề xuất dựa máy phát vi sai cấu tạo máy phát vi sai kiểu AM26C31 (do Hãng Texas Instruments sản xuất) đưa Hình Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HĨA khơng đến 360º mà đến 0º) Nói cách khác, góc rời rạc tăng lên từ 0→60º, 60º→120º, 120º→180º, 180º→240º, 240º→300º, 300º→0º - Kiểm tra tốc độ quay động toàn dải tốc độ, mức tối thiểu Ghi nhớ hướng quay phải trùng với hướng nhận sử dụng chế độ làm “bằng tay” quay đồng - Kiểm tra phù hợp tốc độ tính tốn trục với tốc độ thực Hình Sơ đồ nguồn cung cấp cho RPS dựa sở máy phát vi sai ĐIỀU CHỈNH CẢM BIẾN VỊ TRÍ RƠTO Việc điều chỉnh xác vị trí cảm biến trục rơto trước hết dùng để khởi động chắn động để điều khiển chất lượng góc chuyển mạch dịng điện theo hàm tốc độ dịng điện Vị trí ban đầu cảm biến cho phép vị trí 60 tăng lên cách sử dụng thuật toán ngoại suy theo hai điểm cho trước [5, 6] Việc chỉnh định RPS bao gồm phù hợp góc nhận từ RPS với dạng hình học từ tính máy điện [5] Nhập vào chương trình góc pha đầu RPS tương ứng với vị trí đồng trục rơto (răng răng) pha (A/D) Trình tự điều chỉnh RPS biến đổi thứ ví dụ SRM hai khối, sáu pha: - Bật chế độ quay “đồng bộ” Chế độ cho phép làm tay thay đổi góc đóng cắt pha theo hướng quay định; - Đặt tốc độ khơng; - Đặt dịng điện mức nhỏ (khoảng 15% dịng định mức); - Đặt góc pha ban đầu 30º; - Đưa lệnh “Bắt đầu”; - Ở góc đặt trước 30º, pha B kết nối, khơng có độ rung trục ghi lại giá trị góc RPS; - Tăng giá trị góc theo cấp số cộng 60º, lên đến 330º Ở bước ghi lại vào bảng: Hướng mà trục động “bước qua”, giá trị góc RPS (sau tắt dần độ rung trục động cơ) Điều tương tự thực biến đổi thứ hai Kiểm tra tính đắn thứ tự pha chiều quay động biến đổi thứ hai, đảm bảo chiều quay đồng trục trùng với hướng nhận biến đổi thứ với giá trị thông số cho hai biến đổi Nếu chiều quay không giống với chiều quay biến đổi thứ hai pha biến đổi thứ hai phải hoán đổi Trong chế độ điều chỉnh âm điều chỉnh RPS, biến đổi công suất giúp người điều chỉnh thực điều chỉnh cách tạo âm cuộn dây động Mã cảm biến vị trí nhận giá trị rời rạc , 60 , 120 , 180 , 240 , 300 điện Để chỉnh định xác cần cố định giới hạn chuyển tiếp hai giá trị liền kề Trong trường hợp này, thuật toán tạo âm sau: Nếu vị trí góc thay đổi theo chiều tăng âm dừng, vị trí góc thay đổi theo chiều giảm âm xuất Việc điều chỉnh cảm biến vị trí hồn thành cảm biến vị trí rơto đặt vị trí có chuyển đổi từ trạng thái “có âm thanh” sang trạng thái “tắt âm thanh” Do đó, khơng thiết phải tn theo giá trị góc rời rạc, điều chỉnh “bằng tai” Trong trường hợp độ xác điều chỉnh (tức bước xoay giá RPS) khơng lớn hơnđộ (cơ) (Trong p - số cặp cực động cơ), tương ứng với pha độ KẾT LUẬN Bài báo nghiên cứu cảm biến vị trí rơto máy điện từ kháng, đặc tính động học cho động từ kháng công suất lớn - Đảm bảo giá trị góc RPS tăng Kết thực nghiệm chứng tỏ với sơ đồ “collector mở” có đặc tính (lỗi theo góc) đáng kể so với sơ đồ dùng phát vi sai Tín hiệu truyền sử dụng mạch máy phát vi sai có khả chống nhiễu tốt với đường cáp dài đến 45 m Điều theo dõi cho góc rời rạc tăng từ đến 300º (ở góc giá trị theo chu kỳ, tức sau 300º Bài báo đồng thời nghiên cứu trình tự điều chỉnh cảm biến vị trí rơto; Chế độ điều chỉnh âm Khi giá trị góc 330 : - Đưa lệnh “dừng” Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC điều chỉnh RPS, biến đổi công suất giúp người điều chỉnh thực điều chỉnh cách tạo âm cuộn dây động cơ, đưa thuật toán tạo âm TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Phùng Quang, Động từ kháng triển vọng ứng dụng hệ thống Hchatronics https://drive.google.com/ le/d/1ScMits_7NlyQWPPEMJOKdJ1U2tSQ7hpi/view, cập nhật ngày 20/01/2020 [2] Thân Ngọc Hoàn, Nguyễn Trọng Thắng (2016), Nguyên lý hoạt động máy điện, NXB Xây dựng, 298 trang [3] Thân Ngọc Hoàn, Nguyễn Hữu Quyền (2020), Điều khiển hệ truyền động điện, NXB Đại học Hàng hải 271 trang [4] Глухенький Т.Г (2003), Разработка и исследование бездатчиковых систем управлениявентильно индукторными электродвигателями: Дисс канд техн наук – Чебоксары, 140 с [5] Темирёв А.П (2011), Математическое моделирование, проектирование, и экспериментальное определение параметров вентильно-индукторных электроприводов: Монография Новочеркасск 794 с [6] Бычков М.Г (1999), Основы теории, управление и проектирование вентильно-индукторного электропривода: Дис на соискание ученой степени д-ра техн наук, 354 с THƠNG TIN TÁC GIẢ Phạm Cơng Tảo - Tóm tắt trình đào tạo, nghiên cứu (thời điểm tốt nghiệp chương trình đào tạo, nghiên cứu): + Năm 2003: Tốt nghiệp Đại học ngành Điện công nghiệp, Trường Đại học Nông nghiệp + Năm 2009: Tốt nghiệp Thạc sĩ ngành Kỹ thuật đo lường Điều khiển tự động, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội + Năm 2020: Tốt nghiệp Tiến sĩ ngành Các tổ hợp Hệ thống kỹ thuật điện, Trường Đại học Bách khoa miền Nam Liên bang Nga - Tóm tắt cơng việc tại: Giảng viên khoa Điện, Trường Đại học Sao Đỏ - Lĩnh vực quan tâm: Kỹ thuật điện, hệ thống điện, điện tự động hóa - Email: tao.phamcong@gmail.com - Điện thoại: 0336791663 Phạm Thị Hoan - Tóm tắt trình đào tạo, nghiên cứu (thời điểm tốt nghiệp chương trình đào tạo, nghiên cứu): + Năm 2003: Tốt nghiệp Trường Đại học Công nghiệp Thái Nguyên + Năm 2010: Tốt nghiệp Thạc sĩ ngành Kỹ thuật đo lường Điều khiển tự động, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội - Tóm tắt cơng việc tại: Giảng viên khoa Điện, Trường Đại học Sao Đỏ - Lĩnh vực quan tâm: Kỹ thuật điện, hệ thống điện, điện tự động hóa - Email: thanhhoan.pham@gmail.com - Điện thoại: 0979496505 Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190, Số (74) 2021 ... 1859-4190, Số (74) 2021 LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA Thiết kế hệ thống rửa tay khử khuẩn tự động kết hợp kiểm soát + ãn cách sử dụng trí tuệ nhân tạo Design of an automa cally sterilized-hand... báo này, đề xuất giải pháp kiểm soát cảnh báo giãn cách xã hội qua camera sử dụng trí tuệ nhân tạo tích hợp hệ thống rửa tay, khử khuẩn, đo nhiệt độ tự động Thiết bị hệ thống xây dựng từ linh kiện... nhiệt độ tự động thiết bị điện tử nhúng giám sát IoT thông qua kết nối wi vi mạch ESP8266 Bên cạnh đó, hệ thống kết hợp cảnh báo giãn cách không an tồn sử dụng mơ hình trí tuệ nhân tạo Yolo-V4