Hình 4.12: Sơ đồ mô phỏng hệ thống điều khiển trượt với bộ ước lượng từ thông rotor dùng mạng nơron
4.4 Kết quả mô phong
4.4..1. Đáp ng danh định
Hình 4.14: Mặt trượt S1 và S2 khi đáp ứng danh định
Hình 4.15: Từ thông , của động cơ khi đáp ứng danh định
Hình 4.17: Tốc độ của động cơ khi đáp ứng danh định
Hình 4.18: Moment điện từ TevƠ moment tải TL
của động cơ khi đáp ứng danh định
Hình 4.19: Điện áp Ua, Ub, Uctừ bộ điều khiển trượt khi đáp ứng danh định
4.4..2. Khảo sát tính bền vững khi Rs, Rrtăng 10%
Hình 4.20: Dòng điện Ia, Ib và Ic
của động cơ khi Rs, Rrtăng 10%
Hình 4.21: Từ thông , của động cơ khi Rs, Rr tăng 10%
Hình 4.23: Từ thông ước lượng của động cơ khi Rs, Rrtăng 10%
Hình 4.24: Từ thông r của động cơ khi Rs, Rrtăng 10%
Hình 4.26: Moment điện từ TevƠ moment tải TL
của động cơ khi Rs, Rrtăng 10%
Hình 4.27: Điện áp Ua, Ub, Uctừ bộ điều khiển trượt
khi Rs, Rrtăng 10%
4.4.3. Khảo sát tính bền vững khi Ls, Lr, Lmtăng 10%
Hình 4.29: Mặt trượt S1 và S2 khi Ls, Lr và Lmtăng 10%
Hình 4.30: Từ thông ước lượng của động cơkhi Ls, Lr và Lmtăng 10%
Hình 4.31: Từ thông r
Hình 4.32: Tốc độ
của động cơ khi Ls, Lr và Lmtăng 10%
Hình 4.33: Moment điện từ TevƠ moment tải TL
của động cơ khi Ls, Lr và Lmtăng 10%
Hình 4.34: Điện áp Ua, Ub, Uctừ bộ điều khiển trượt
4.4..4. Khảo sát tính bền vững khi J tăng 10%
Hình 4.35: Dòng điện Ia, Ib và Iccủa động cơ khi J tăng 10%
Hình 4.36: Mặt trượt S1 và S2 khi J tăng 10% (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hình 4.38: Từ thông rcủa động cơ khi J tăng 10%
Hình 4.39: Tốc độ của động cơ khi J tăng 10%
Hình 4.40: Moment điện từ TevƠ moment tải TL
Hình 4.41: Điện áp Ua, Ub, Uctừ bộ điều khiển trượt khi J tăng 10%
4.4..5. Khảo sát Tính bền vững khi Rs, Rrgiảm 10%
Hình 4.42: Dòng điện Ia, Ib và Iccủa động cơ khi Rs, Rrgiảm 10%
Hình 4.44: Từ thông , của động cơ khi Rs, Rr giảm 10%
Hình 4.45: Từ thông rcủa động cơ khi Rs, Rrgiảm 10%
Hình 4.47: Moment điện từ Te và momen7t tải TL
của động cơ khi Rs, Rrgiảm 10%
Hình 4.48: Điện áp Ua, Ub, Uctừ bộ điều khiển trượt
khi Rs, Rr giảm 10%
4.4.6 Khi Ls,Lr,Lm giảm 10%
Hình 4.50: Mặt trượt S1 và S2 khi Ls, Lr, Lmgiảm 10%
Hình 4.51: Từ thông , của động cơ khi Ls, Lr, Lmgiảm 10%
Hình 4.53: Tốc độ của động cơ khi Ls, Lr, Lmgiảm 10%
Hình 4.54: Moment điện từ TevƠ moment tải TL
của động cơ khi Ls, Lr, Lmgiảm 10%
Hình 4.55: Điện áp Ua, Ub, Uctừ bộ điều khiển trượt
4.4.7 Khi moment quán tính giảm 10%
Hình 4.56: Dòng điện Ia, Ib và Ic
của động cơ khi J giảm 10%
Hình 4.57: Mặt trượt S1 và S2 khi J giảm 10%
Hình 4.59: Từ thông rcủa động cơ khi J giảm 10%
Hình 4.60: Tốc độ của động cơ khi J giảm 10%
Hình 4.61: Moment điện từ TevƠ moment tải TL
Hình 4.62: Điện áp Ua, Ub, Uctừ bộ điều khiển trượt khi J giảm 10%
Nhận xét
-Hệ thống điều khiển có tính bền vững cao đối với sự biến động của Rs, Rr , Ls, Lr, LmvàJ.
- Đáp ứng từ thông vƠ tốc độ thay đổi không đáng kể so với đáp ứng danh định (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Moment thay đổi không đáng kể so với đáp ứng danh định.
- Dòng điện vƠ điện áp hầu như không thay đổi so với đáp ứng danh định - Các mặt trượt cũng dao động với biên độ nhỏ quanh điểm không.
4.5. K T LU N
- Hệ thống điều khiển tốt với bộ điều khiển trượt vƠ bộ điều khiển trượt dùng mạng nơron.
- Điều khiển trượt dùng mạng nơron lƠ một phương pháp xử lý tín hiệu phi tuyến mƠ lý thuyết có thể đưa ra lƠ động cơ không đồng bộ lƠ hợp lí.
- Qua các kết quả mô phỏng ta nhận thấy rằng hệ thống có tính bền vững cao, tính bền vững của hệ thống chủ yếu phụ thuộc vƠo việc chọn T và T. Do đó, khi điều chỉnh T và Tthì ta có thể điều chỉnh được tính bền vững của hệ thống.
- Với kết quả mô phỏng dựa trên chương trình Matlab với công cụ Simulink ta thấy kết quả mô phỏng của hệ thống điều khiển trượt truyền thống vƠ kết quả mô phỏng của hệ thống điều khiển trượt dùng mạng nơron gần tương đương nhau nhưng với hệ thống điều khiển trượt truyền thống ta cần phải có cảm biến từ thông còn đối với hệ thống trượt dùng mạng nơron ta không cần dùng cảm biến từ thông.
- Trong điều khiển động cơ không đồng bộ. Việc dùng cảm biến để đo đạcthông số từ thông của động cơ lƠ một việc hết sức khó khăn. Nhưng với mạng nơron thì ta có thể ước lượng thông số từ thông của động cơ từ các thông số đo được đầu ra của động cơ thật đơn giản.
- Do mạng nơron có cấu trúc đơn giản vƠ có khả năng tính toán song song cho nên
th i gian xử lý tín hiệu sẽ ngắn hơn trong khi hệ thống điều khiển trượt không dùng mạng nơron thì gồm những hƠm toán phức tạp vƠ phải tính tuần tự nên việc xử lý trên DSP phức tạp vƠ th i gian thực hiện sẽ lơu hơn.
Ch ơng 5
K T LU N VÀ H NG PHÁT TRI N Đ TÀI
5.1. K T QU Đ T Đ C
Luận văn đƣ thực hiện đ ợc một số nội dung sau:
Với mục tiêu điều khiển trượt động cơ không đồng bộ dùng mạng nơron, luận văn đƣ giải quyết được các vấn đề như sau:
- Xơy dựng mô hình toán học động cơ không đồng bộ trên hệ toạ độ và xây
dựng mô hình chuyển đổi điện áp vƠ dòng điện abc sang vƠ ngược lại trên
Matlab-Simulink.
- Tìm hiểu nguyên lý điều khiển trượt, ứng dụng xơy dựng bộ điều khiển trượt từ thông vƠ tốc độ cho động cơ không đồng bộ ba pha.
- Với tín hiệu ra từ bộ điều khiển trượt, xơy dựng bộ nghịch lưu điều khiển từ thông vƠ tốc độ động cơ.
- Huấn luyện bộ ước lượng từ thông dùng mạng nơron để thay cho cảm biến dùng trong sơ đồ điều khiển động cơ không đồng bộ.
- Khảo sát tính bền vững của hệ thống khi thay đổi các thông số Rs, Rr, Ls, Lr, Lm và
J của động cơ.
- Mô phỏng bộ điều khiển động cơ không đồng bộ dùng phương pháp trượt truyền thống và mô phỏng bộ điều khiển trượt dùng mạng nơron động cơ không đồng bộ bằng Matlab-Simulink.
- So sánh bộ điều khiển trượt truyền thống vƠ bộ điều khiển trượt dùng mạng nơron.
Kết quả mô phỏng cho thấy:
- Th i gian đáp ứng của từ thông khoảng 3T= 0.03s . - Th i gian đáp ứng của tốc độ khoảng 3T= 0.4s. - Độ vọt lố của từ thông nhỏ vƠ tốc độ bằng không. - Sai số xác lập của từ thông vƠ tốc độ bằng 0.
5.2. H NG PHÁT TRI N C A Đ TÀI
Đề tƠi nƠy có thể tiếp tục thực hiện theo hướng:
- Nghiên cứu cƠi đặt hệ thống điều khiển trượt dùng mạng nơron lên hệ thống thật vƠ đưa vƠo ứng dụng thực tế. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- ng dụng mạng nơron để huấn luyện tốc độđộng cơ không đồng bộ ba pha
- ng dụng mạng nơron để nhận dạng các thông số của động cơ khi m máy để chỉnh định các bộ điều khiển vƠ bộ ước lượng từ thông.
TÀI LI U THAM KH O
TI NG VI T
1. Dương HoƠi Nghĩa. Điều Khiển Hệ Thống Đa Biến. NXB Đại học Quốc gia tp. Hô Chí Minh, 2007.
2. Dương Hoai Nghĩa, BƠi Giảng Mạng Neural VƠ ng Dụng.
3. Chơu Chí Đức, Dương HoƠi Nghĩa. ớc lượng từ thông vƠ tốc độ động cơ không đồng bộ dùng mạng neuron. Tạp chí Khoa học Công nghệ, số 42+43, pp. 75- 79, 2003.
4. Nguyễn Phùng Quang, Truyền Động Điện Thông Minh, NhƠ xuất bản khoa học vƠ kỹ thuật , năm β006.
5. Nguyễn Phùng Quang (1998), Điêu Khiển Tự Đô ̣ng Truyên Đô ̣ng Điê ̣n Xoay Chiêu Ba Pha, NXB Giao Dục
6. Võ Như Tiến vƠ Lê Kim Anh, ng dụng mạng nơron ước lượng từ thông trong hệ truyền động động cơ không đồng bộ.
7. Nguyễn Văn Nh , Cơ S Truyền Động Điện, NXB Đại học Quốc gia TP. Hồ
Chí Minh, 2003.
8. Nguyễn Doãn Phươc – Phan Xuân Minh – Hán ThƠnh Trung (2003), Lý Thuyêt Điêu Khiển Phi Tuyên, NXB Khoa Ho ̣c Kỹ Thuơ ̣t
9. Nguyễn Đức ThƠnh, Matlab Va ng Dụng Trong Điêu Khiển (2004), NXB
Đa ̣i Ho ̣c Quôc Gia Thanh Phô Hô Chi Minh
10. Đỗ Thị Hồng Thắm, Điều Khiển Trượt Moment Động Cơ Không Đồng Bộ,
Luận Văn Cao Học, Đại Học Bách Khoa, β006
TI NG N C NGOÀI
11. Wilfrid Perruquetti,Sliding Mode Control In Engineering .
12. Baburaj Karanayil, Parameter Identification for Vector Controlled Induction Motor Drives Using Artificial Neural Networks and Fuzzy Principles, School of electrical engineering and telecommunications, april 2005.
13. M.N. Cirstea, A. Dinu, J.G. Khor,M. McCormick, Neural and Fuzzy Logic Control of Drives and Power Systems, Act 1988.
14. Dr. Antoni Arias, Field Oriented Control in Permanent Magnet Synchronous Motors, JCEE 06. Novembre 2006.
15. Dr.Vitthal, S.Bandal, Shahab Khormali, Sliding Mode Control Strategies for Induction Motor Control .
16. Shir-Kuan Lin, Chih-Hsing Fang, Sliding- Mode Direct Torque Control of an Inductor Motor.
17. Kais JAMOUSSI, Mohamed OUALI and Hassen CHARRADI, A Sliding Mode Speed Control of an Induction Motor, American Journal of Applied Sciences 4(12): 987-994, 2007.
18. Đỗ Thị Hồng Thắm, Dương Hoài Nghĩa, Sliding Mode Control Of Induction Motor.
19. Ademir Nied, On-line Training Algorithms for an Induction Motor Stator Flux Neural Observer.
20. Oscar Barambones, Francisco J. Maseda, Aitor J. Garrido, Patricia Gomez A Sliding Mode Control Scheme for Induction Motors Using Neural Networks for Rotor Speed Estimation, 2004
21 Gustavo G. Parma , Benjamim R. Menezes và Antônio P. Braga, Sliding mode neural network control of an induction motor drive , 2003
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});