Mô hình động lực học của SRM được biểu diễn bằng mô hình trạng thái (3.26), được viết lại như sau:
1 2 2 z z z f x g x u (3.52)
Đó là mô hình hệ phi tuyến truyền ngược chặt bậc 2. Theo kỹ thuật Backstepping ta cần thực hiện hai bước thiết kế cho hệ thống này, như lưu đồ thuật toán trong Hình 3.1.
Bước 1: Gọi sai lệch bám tốc độ đặt zd d là e1, ta có:
1 1 d
e z z (3.53) Đạo hàm e1 theo thời gian ta được:
54
1 1 d 2 d
e z z z z (3.54)
Đặt e2 z21 trong đó 1 là tín hiệu điều khiển ảo cho hệ con thứ nhất Thay vào (3.54) ta được:
1 1 d 2 d 2 1 d
e z z z z e z (3.55)
Để xác định tín hiệu điều khiển ảo đảm bảo e1→0 ta chọn hàm Lyapunov
2 1 1
1 2
V e (3.56)
Đạo hàm V1 theo thời gian ta được:
2
1 1 1 1 2 1 d 1 1 1 2
V e e e e z c e e e (3.57) Để có (3.57) thì tín hiệu điều khiển ảo có dạng như sau:
1 c e1 1 zd (3.58) trong đó c1 là hằng số dương. Để e10 thì e2 0 Bước 2: 2 2 1 e z (3.59)
Đạo hàm e2theo thời gian ta được:
2 2 1 e z (3.60) Từ (3.52) ta có 2 2 1 1 e z f x g x u (3.61) Để xác định tín hiệu điều khiển u đảm bảo e20, ta chọn hàm Lyapunov:
2 2 1 2 1 2 V V e (3.62)
Đạo hàm theo thời gian ta được:
2 1 2 2
V V e e (3.63)
Thế biểu thức (3.57) và (3.61) vào (3.63) thu được:
2
2 1 1 1 2 2 1
V c e e e e f x g x u (3.64) Chọn tín hiệu điều khiển cho hệ từ (3.64):
2 2 1 1 c e e f x u g x (3.65) với c2 là hằng số dương và: 1 4 1 4 1 , , , 1 ( ) , j j j j j j j j j j j j l j T i i i Ri i i f x J T i dT B dt 1 4 1 , , 1 ( ) j j j j j j j j T i i g x k J i i
55
Hình 3.1 Lưu đồ thuật toán điều khiển Backstepping
Bộ điều khiển Backstepping cho động cơ từ trở được tổng hợp dựa trên sự tồn tại của các hàm điều khiển Lyapunov thành viên và hệ thống kín. Kết quả thiết kế được tóm tắt lại bằng nhận xét sau:
Nhận xét: SRM có mô hình trạng thái (3.52) được điều khiển bằng bộ điều khiển Backstepping (3.65) trong đó c1,c2là các hằng số dương, g x( ) 0, các tín hiệu điều khiển và nhiễu bị chặn, đảm bảo hệ kín ổn định Lyapunov.
Chứng minh:
Chọn hàm Lyapunov cho hệ kín có dạng như sau:
2 2 2
1 2 1 2 2
1 1
2 2
V e e V e V (3.66) Đạo hàm V theo thời gian ta được:
2
1 1 1 2 2 1
V c e e e e f x g x u
(3.67) Thay u từ biểu thức (3.65) vào (3.67) ta được
2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 1 2 2 0 V c e e e e f x c e e f x V c e c e (3.68)
Từ (3.68) cho thấy đạo hàm của V luôn âm thỏa mãn tính ổn định theo tiêu chuẩn Lyapunov. Suy ra, hệ thống kín ổn định.
76
Xét với trường hợp tốc độ trung bình d 180 (rad s/ ), mô men tải thay đổi từ 4 Nm xuống 1 Nm sau đó tăng lên 4 Nm, mô men tải thay đổi có dạng xung như Hình 4.22 và Hình 4.23. Kết quả mô phỏng cho thấy đáp ứng tốc độ của ba hệ thống gồm Backstepping, Backstepping-quan sát và Backstepping-nơ ron là tương đương nhau, chất lượng điều khiển đảm bảo với lượng quá điều chỉnh lần lượt là 4,2%, 4,6%, 4,2% và sai số xác lập bằng 0.
Hình 4.22Đáp ứng tốc độ của hệ thống Backstepping và Backstepping-quan sát khi tải thay đổi ở tốc độ trung bình
Hình 4.23Đáp ứng tốc độ của hệ thống Backstepping và Backstepping-nơ ron khi tải thay đổi ở tốc độ trung bình
Mặc dù hệ thống điều khiển với bộ điều khiển Backstepping lần lượt kết hợp với bộ quan sát và bộ ước lượng từ thông đều cho chất lượng điều khiển tốt, phù hợp để thay thế cho việc xác định từ thông bằng các phương trình tính toán xấp xỉ gần đúng hoặc đo lường, đồng thời có thể tăng tính thời gian thực và giảm thiểu các thiết bị đo. Tuy nhiên, với từ thông thu được từ bộ ước lượng bằng mạng nơ ron chính xác hơn, chất lượng hệ thống điều khiển được khẳng định tốt hơn khi có tải thay đổi. Bộ ước lượng từ thông bằng mạng nơ ron nhân tạo hoàn toàn có thể sử dụng kết hợp cùng các kỹ thuật điều khiển mới trong tương lai với chất lượng điều khiển tốt.
77
4.4 Kết luận chƣơng 4
Trong chương 4, luận án đã nghiên cứu kết hợp bộ điều khiển phi tuyến cho động cơ từ trở với các cấu trúc quan sát nhằm xây dựng bộ điều khiển không cần đo đầu ra hoặc giảm thiểu đo đầu ra cho động cơ SRM. Hai bộ điều khiển mới được đề xuất trong chương này, đó là:
- Bộ điều khiển Backstepping kết hợp bộ quan sát trạng thái phi tuyến
- Bộ điều khiển Backstepping kết hợp bộ ước lượng từ thông bằng mạng nơ ron nhân tạo
Chất lượng của hai bộ điều khiển này đã được đánh giá qua mô phỏng với các kịch bản khác nhau. Các kết quả mô phỏng cho thấy cả hai bộ điều khiển đều đáp ứng được chất lượng yêu cầu, cụ thể là độ quá điều chỉnh nhỏ và thời gian quá độ ngắn. Bộ điều khiển Backstepping ước lượng từ thông bằng mạng nơ ron nhân tạo có thời gian quan sát ngắn hơn, do mạng nơ ron được huấn luyện offline trước khi đưa vào sử dụng. Hai bộ điều khiển mới được đề xuất cho SRM mở ra một triển vọng tổng hợp bộ điều khiển Backstepping cho các ứng dụng thực tế.
Các kết quả nghiên cứu của chương 4 được công bố tại:
- Phí Hoàng Nhã và cộng sự (2021), “Backstepping control using nonlinear state observer for switched reluctance motor”, Viet Nam Journal of Science and Technology (đã xác nhận đăng).
- Phí Hoàng Nhã và cộng sự (2021), “Backstepping Control of Switched Reluctance Motor with Artificial Neural Network based Flux Estimator”, VNU Journal of Science: Computer Science and Communication Engineering (đã xác nhận đăng).
78
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Đóng góp của luận án
Trong toàn bộ luận án này, tác giả đã có một số đóng góp mới với những kết quả đạt được như sau:
- Đề xuất được phương trình đặc tính từ thông mới có xét đến ảnh hưởng của bão hòa mạch từ và hỗ cảm giữa các pha.
- Xây dựng được mô hình phi tuyến cho động cơ từ trở gồm mô hình thuận và mô hình nghịch.
- Tổng hợp được bộ điều khiển Backstepping kết hợp với bộ quan sát trạng thái phi tuyến, bộ ước lượng từ thông bằng mạng nơ ron nhân tạo điều khiển tốc độ cho động cơ từ trở.
2. Hƣớng phát triển của luận án
Luận án mới chỉ tập trung nghiên cứu thuật toán điều khiển Backstepping kết hợp với bộ quan sát trạng thái hoặc bộ ước lượng từ thông trên mô hình kết hợp của động cơ từ trở. Kết quả luận án dừng lại ở mô phỏng kiểm chứng.
Hướng phát triển tiếp theo của luận án, tác giả sẽ áp dụng các kỹ thuật điều khiển phi tuyến khác thay thế cho kỹ thuật điều khiển Backstepping nhằm nâng cao chất lượng điều khiển hơn và mong muốn triển khai thực nghiệm trên thiết bị thực để kiểm chứng thuật toán và phát triển thành sản phẩm để có thể áp dụng trong thực tế. Đồng thời, nghiên cứu bộ điều khiển khóa chuyển mạch để tối ưu thời điểm chuyển mạch nhằm nâng cao chất lượng cho hệ thống điều khiển trong luận án đã đưa ra, nhất là cải thiện mô men đập mạch của SRM.
79
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
Các công trình công bố chính của luận án
[1] Phí Hoàng Nhã, Lê Xuân Hải, Nguyễn Thu Hà, Đặng Đình Chung (2021),
“Nhận dạng đặc tính từ thông của động cơ từ trở có xét đến ảnh hưởng của hỗ cảm và bão hòa mạch từ”, Tạp chí khoa học và công nghệ ĐHCNHN, Vol. 57, No. 3, pp. 9-15.
[2] Phí Hoàng Nhã, Phạm Xuân Đạt, Phạm Hùng Phi, Đào Quang Thủy, Lê Xuân Hải, Phạm Văn Hùng (2021), “Nhận dạng mô hình phi tuyến của động cơ từ trở chuyển mạch có xét đến ảnh hưởng của hỗ cảm và bão hòa mạch từ”, Tạp chí khoa học và công nghệ đại học Đà Nẵng, Vol. 19, No. 7, pp. 46-52.
[3] Phi Hoang Nha, Pham Hung Phi, Dao Quang Thuy, Pham Xuan Dat, Le Xuan Hai (2021), “Backstepping control using nonlinear state observer for switched reluctance motor”, Viet Nam Journal of Science and Technology (đã xác nhận đăng).
[4] Phi Hoang Nha, Pham Hung Phi, Dao Quang Thuy, Le Xuan Hai, Pham Xuan Dat, Nguyen Ngoc Linh (2021), “Backstepping Control of Switched Reluctance Motor with Artificial Neural Network based Flux Estimator”, VNU Journal of Science: Computer Science and Communication Engineering (đã xác nhận đăng).
[5] Phí Hoàng Nhã, Phạm Xuân Đạt, Phạm Hùng Phi, Đào Quang Thủy, Lê Xuân Hải (2021), “Điều khiển Backstepping cho mô hình kết hợp của động cơ từ trở chuyển mạch”, Tạp chí khoa học và công nghệ đại học Đà Nẵng, Vol. 19, No. 11, pp. 18-23.
Các công trình công bố liên quan đến luận án
[1] Phi Hoang Nha, Dao Quang Thuy (2016), “Improving the characteristics of switched reluctance motor”, Automatic Control and System Engineering Journal, vol 16, issue 2, pp. 59-66.
[2] Phí Hoàng Nhã, Đào Quang Thủy, Phạm Hùng Phi (2018), “Quy trình thiết kế động cơ từ trở”, Tạp chí khoa học và công nghệ đại học Đà Nẵng, số 11 (132), pp. 59-63.
[3] Phí Hoàng Nhã, Đào Quang Thủy, Phạm Hùng Phi (2019), “Cải thiện mật độ phân bố lực trong động cơ từ trở”, Tạp chí khoa học và công nghệ đại học Đà Nẵng, vol. 17, no. 1.1, pp. 63-67.
[4] Phí Hoàng Nhã, Đào Quang Thủy, Phạm Hùng Phi (2020), “Cải thiện mật độ năng lượng từ trường trong động cơ từ trở”, Tạp chí nghiên cứu khoa học và công nghệ quân sự, số 65, pp. 109-118.
80
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] M. Ehsani (1997), “Switched reluctance motor drives - recent advances”, Sadhana - Acad. Proc. Eng. Sci., vol. 22, no. pt 6, pp. 821–836.
[2] T. Suzuki, S. Ito, N. Tanaka, A. Chiba, T. Fukao, and H. Ninomiya (2008),
“Development of high-efficiency switched reluctance motor”, Electr. Eng. Japan (English Transl. Denki Gakkai Ronbunshi), vol. 162, no. 2, pp. 73–82. [3] R. Rabinovici (2005), “Torque ripple, vibrations, and acoustic noise in
switched reluctance motors”, HAIT J. Sci. Eng. B, vol. 2, pp. 5–6.
[4] J. Y. Chai and C. M. Liaw (2010), “Reduction of speed ripple and vibration for switched reluctance motor drive via intelligent current profiling”, IET Electr. Power Appl., vol. 4, no. 5, pp. 380–396.
[5] M. N. Anwar and I. Husain (2000), “Radial force calculation and acoustic noise prediction in switched reluctance machines”, IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 36, no. 6, pp. 1589–1597.
[6] O. Ustun (2009), “A nonlinear full model of switched reluctance motor with artificial neural network”, Energy Convers. Manag., vol. 50, no. 9, pp. 2413– 2421.
[7] V. L. Do and M. C. Ta (2009), “Modeling, simulation and control of reluctance motor drives for high speed operation”, 2009 IEEE Energy Convers. Congr. Expo. ECCE 2009.
[8] D. Qiao, X. Wang, Y. Wang, and B. Wei (2011), “A nonlinear model of switched reluctance motor based on structural parameters in Matlab langue”, 2011 Int. Conf. Electr. Mach. Syst. ICEMS 2011, pp. 2–4.
[9] J. J. Wang (2016), “A common sharing method for current and flux-linkage control of switched reluctance motor”, Electr. Power Syst. Res., vol. 131, pp. 19–30.
[10] X. Sun, K. Diao, Z. Yang, G. Lei, Y. Guo, and J. Zhu (2019), “Direct Torque Control Based on a Fast Modeling Method for a Segmented-Rotor Switched Reluctance Motor in HEV Application”, IEEE J. Emerg. Sel. Top. Power Electron., vol. PP, no. c, pp. 1–10.
[11] C. Shang, A. Xu, L. Huang, and J. Chen (2019), “Flux linkage optimization for direct torque control of switched reluctance motor based on model predictive control”, IEEJ Trans. Electr. Electron. Eng., vol. 14, no. 7, pp. 1105–1113.
[12] Sanjib Kumar Sahoo (2006), “High-performance torque control of switched reluctance motor sanjib kumar sahoo”, thesis of National University of Singapore.
[13] R. Krishnan (2001), "Switched Reluctance Drives: Modeling, Simulation, Analysis, Design, and Applications", Industrial electronics series, CRS Press LLC.
[14] J. Li and Y. Cho (2009), “Investigation into reduction of vibration and acoustic noise in switched reluctance motors in radial force excitation and frame transfer function aspects”, IEEE Trans. Magn., vol. 45, no. 10, pp.
81 4664–4667.
[15] R. S. Colby, F. M. Mottier, and T. J. E. Miller (1996), “Vibration modes and acoustic noise in a four-phase switched reluctance motor”, IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 32, no. 6, pp. 1357–1364.
[16] H. Hayashi, A. Chiba, and T. Fukao (2007), “Efficiency comparison of switched reluctance motors with low loss materials”, 2007 IEEE Power Eng. Soc. Gen. Meet. PES, pp. 1–6.
[17] J. Oyama, T. Higuchi, T. Abe, and T. Koga (2004), “Characteristics of a hybrid-type switched reluctance motor with salient pole stator”, Electr. Eng. Japan (English Transl. Denki Gakkai Ronbunshi), vol. 147, no. 3, pp. 72–79. [18] H. M. Hasanien, S. M. Muyeen, and J. Tamura (2010), “Torque ripple
minimization of axial laminations switched reluctance motor provided with digital lead controller”, Energy Convers. Manag., vol. 51, no. 12, pp. 2402– 2406.
[19] G. N. Shini, S. Sivaranjani, and G. S. Rao (2011), “Development of nonlinear model of axially laminated switched reluctance motor with two phase excitation”, 2011 Int. Conf. Emerg. Trends Electr. Comput. Technol. ICETECT 2011, no. 2, pp. 326–330.
[20] L. Zeng and H. Yu (2012), “Research on a novel Rotor Structure Switched Reluctance Motor”, Phys. Procedia, vol. 24, pp. 320–327.
[21] M. Sanada, S. Morimoto, and Y. Takeda (2000), “Novel Rotor Pole Design of Switched Reluctance Motors”, pp. 107–113.
[22] J. Faiza and J. W. Finch (1997), “Aspects of design optimization for multiple tooth per stator pole switched reluctance motors”, Electr. Power Syst. Res., vol. 42, no. 1, pp. 77–86.
[23] J. Faiz, J. W. Finch, and H. M. B. Metwally (1995), “A novel switched reluctance motor with multiple teeth per stator pole and comparison of such motors”, Electr. Power Syst. Res., vol. 34, no. 3, pp. 197–203.
[24] J. Faiz and J. W. Finch (1994), “Design computations and performance characteristics prediction for multiple tooth switched reluctance motor”, Comput. Electr. Eng., vol. 20, no. 3, pp. 243–258.
[25] M. Sundaram, P. Navaneethan, and M. Vasanthakumar (2009), “Magnetic analysis and comparison of switched reluctance motors with different stator pole shapes using a 3D finite element method”, 2009 Int. Conf. Control Autom. Commun. Energy Conserv. INCACEC 2009, vol. 9, no. Ii, pp. 49–53. [26] L. Szabo and M. Ruba (2012), “Segmental stator switched reluctance machine for safety-critical applications”, IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 48, no. 6, pp. 2223–2229.
[27] E. El-Kharashi and H. M. Hassanien (2012), “Reconstruction of the switched reluctance motor stator”, J. Electr. Eng., vol. 63, no. 1, pp. 3–12.
[28] Z. Liu, X. Chen, and X. Cao (2015), “Decoupling principle, model and rotor design of a novel 12/4 bearingless switched reluctance motor”, 2015 18th Int. Conf. Electr. Mach. Syst. ICEMS 2015, vol. 3, pp. 849–853.
[29] Y. Ozoglu, M. Garip, and E. Mese (2002), “New pole tip shapes mitigating torque ripple in short pitched and fully pitched switched reluctance motors”, Conf. Rec. - IAS Annu. Meet. (IEEE Ind. Appl. Soc., vol. 1, pp. 43–50.
82
[30] K. C. Yong, S. Y. Hee, and S. K. Chang (2007), “Pole-shape optimization of a switched-reluctance motor for torque ripple reduction”, IEEE Trans. Magn., vol. 43, no. 4, pp. 1797–1800.
[31] Y. Zhang, B. Xia, D. Xie, and C. S. Koh (2011), “Optimum design of switched reluctance motor to minimize torque ripple using ordinary Kriging model and genetic algorithm”, 2011 Int. Conf. Electr. Mach. Syst. ICEMS 2011, vol. 1, pp. 1–4.
[32] H. O. Ju and I. K. Byung (2005), “New rotor shape design of SRM to reduce the torque ripple and improve the output power”, ICEMS 2005 Proc. Eighth Int. Conf. Electr. Mach. Syst., vol. 1, pp. 652–654.
[33] E. El-Kharashi (2007), “Design and predicting efficiency of highly nonlinear hollow cylinders switched reluctance motor”, Energy Convers. Manag., vol. 48, no. 8, pp. 2261–2275.
[34] C. Lee and R. Krishnan (2009), “New Designs of a Two-Phase E-Core Switched Reluctance Machine by Optimizing the Magnetic Structure for a Specific Application: Concept, Design, and Analysis”, IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 45, no. 5, pp. 1804–1814, 2009, doi: 10.1109/TIA.2009.2027570. [35] A. Derdi and V. O. Zbulur (1999), “Improving Performance of Switched”,
vol. 317, no. July 1998, pp. 307–317.
[36] K. Asghar (2013), “Analysis of Switched Reluctance Motor Drives for Reduced Torque Ripple using FPGA based Simulation Technique”, Am. J. Inf. Sci., vol. 6, no. 2, pp. 1–11.
[37] R. Gobbi, N. C. Sahoo (2004), “A Fuzzy Iterative for Determination of Current Waveform for Switched Reluctance Motors using a Torque Sharing Function at Positive and Negative Torque Production Regions", The 30th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, pp. 3172- 3177.
[38] K. F. Wong, K. W. E. Cheng, and S. L. Ho (2009), “On-line instantaneous torque control of a switched reluctance motor based on co-energy control”, IET Electr. Power Appl., vol. 3, no. 4, pp. 257–264.
[39] C. Mademlis and I. Kioskeridis (2003), “Performance optimization in switched reluctance motor drives with online commutation angle control”, IEEE Trans. Energy Convers., vol. 18, no. 3, pp. 448–457.
[40] E. Mese (2002), “A rotor position, estimator for switched reluctance motors using CMAC”, IEEE Int. Symp. Ind. Electron., vol. 4, pp. 1184–1189.
[41] N. Inanc (2002), “Phase current modulation of switched reluctance motor to minimize torque ripple”, Electr. Power Syst. Res., vol. 61, no. 1, pp. 51–55. [42] W. K. Ho, S. K. Panda, K. W. Lim, and F. S. Huang (1998), “Gain-
scheduling control of the Switched Reluctance Motor”, Control Eng. Pract., vol. 6, no. 2, pp. 181–189.
[43] A. Tahour, A. Meroufel, H. Abid, and A. G. Aissaoui (2008), “Sliding controller of switched reluctance motor”, Leonardo Electron. J. Pract. Technol., vol. 7, no. 12, pp. 151–162.
[44] B. M. Dehkordi, A. Parsapoor, M. Moallem, and C. Lucas (2011),
“Sensorless speed control of switched reluctance motor using brain emotional learning based intelligent controller”, Energy Convers. Manag.,
83 vol. 52, no. 1, pp. 85–96.
[45] Arun Chithrabhanu, Krishna Vasudevan (2021), "Current Sharing Function Based Torque Ripple Reduction Strategy For Switched Reluctance Motor Drives", 2021 IEEE 12th Energy Conversion Congress & Expostive Asia. [46] C. Labiod, K. Srairi, B. Mahdad, M. T. Benchouia, and M. E. H. Benbouzid
(2015), “Speed Control of 8/6 Switched Reluctance Motor with Torque Ripple Reduction Taking into Account Magnetic Saturation Effects”, Energy Procedia, vol. 74, pp. 112–121.