Hiện nay Solidworks được sử dụng khá phổ biến trên thế giới. Ở Việt Nam phần mềm này được sử dụng rất nhiều không chỉ trong lĩnh vực cơ khí mà nó còn được mở rộng ra các lĩnh vực khác.
Phần mềm Solidworks cung cấp cho người dùng những tính năng về thiết kế chi tiết các khối 3D, các chi tiết 3D sau khi thiết kế xong có thể lắp ráp lại với nhau tạo thành một bộ phận máy hoặc một máy hoàn chỉnh, xuất bản vẽ 2D thể hiện chi tiết các kích thước của sản phẩm. Ngoài ra còn có những tính năng khác như: phân tích động lực học, gia công trên CNC,… [104],[105].
Theo kết quả thiết kế tối ưu các thông số kích thước của động cơ servo được cho trong Bảng 4.1.
Sử dụng phần mềm Solidworks để xây dựng mô hình động cơ trước khi tiến hành chế tạo mẫu thử.
Mô phỏng 2D biểu diễn mặt cắt ngang của động cơ mẫu thử, được thể hiện như Hình 4.1.
78 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Nội dung luận án đã trình bày một phương pháp mới thiết kế tối ưu động cơ sử dụng các thuật toán trên cơ sở tối ưu các thông số kết cấu, điều khiển ứng dụng cho động cơ servo không đồng bộ 3 pha rotor lồng sóc. Phương pháp thiết kế sử dụng thuật toán tối ưu hóa, nhằm giảm các vòng lặp chế tạo mẫu thử tốn kém về chi phí và thời gian của phương pháp thiết kế thông thường.
Đặc tính Pareto đưa ra phương án lựa chọn tốt nhất giữa khối lượng điện từ và mômen cực đại sau khi đánh giá mô hình bằng thuật toán ɛ-constraint kết hợp thuật toán quy hoạch đa thức bậc 2 (SQP) trong Matlab. Kết quả Pareto được đưa ra với hai mục tiêu trái ngược nhau, cực đại mômen và cực tiểu khối lượng điện từ, nhằm giúp người thiết kế lựa chọn động cơ phù hợp nhất về mặt chi phí và thời gian đáp ứng cho ứng dụng yêu cầu. Một thiết kế tối ưu được lựa chọn trên đặc tính phân bố Pareto với khối lượng điện từ là 9,52 kg, mômen cực đại đạt được là 15 N.m.
Mô phỏng FEA tại một số điểm hoạt động khác nhau (tốc độ khác nhau) để kiểm nghiệm mô hình thiết kế tối ưu với sai số giữa hai mô hình thấp hơn 10%. Kết quả mô phỏng nhiệt động cơ trong hai chế độ hoạt động liên tục và cực đại cho thấy thiết kế động cơ hoàn toàn phù hợp và đáp ứng yêu cầu cách điện khi hoạt động. Một động cơ mẫu thử đã được chế tạo theo kết quả thiết kế tối ưu nhằm kiểm nghiệm các kết quả đạt được từ mô hình lý thuyết đề xuất. Kết quả thử nghiệm đo các thông số như mômen, dòng điện,... tại một số điểm hoạt động khác nhau khi so sánh với mô hình thiết kế tối ưu với sai số đạt được nhỏ hơn 5%. Kết quả đo nhiệt của động cơ được so sánh với kết quả mô phỏng trong Motor-CAD. Dựa trên kết quả thử nghiệm các thông số và nhiệt của động cơ mẫu thử, cho thấy phương pháp thiết kế tối ưu đề xuất là hoàn toàn phù hợp.
ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN
Thiết kế tối ưu đa mục tiêu động cơ servo không đồng bộ 3 pha rotor lồng sóc. Đây là đóng góp quan trọng trong lí thuyết cũng như trong thực tế vì với kết quả nghiên cứu này cho phép việc thiết kế, chế tạo và ứng dụng loại động cơ servo không đồng bộ sẽ có sự thay đổi về tỉ trọng ứng dụng cho loại động cơ servo. Mô hình mẫu thử ảo trong quá trình thiết kế, giảm bớt các chi phí trong qui trình chế tạo mẫu thử và hiệu chỉnh thông số mẫu thử. Cụ thể trong luận án đã đưa ra phương pháp và các kết quả cụ thể sau:
- Xây dựng thuật toán thiết kế tối ưu đa mục tiêu ngay từ bước mô hình: cực đại mômen và cực tiểu khối lượng áp dụng cho động cơ servo không đồng bộ 3 pha.
- Xây dựng thuật toán tối ưu hai hàm mục tiêu đối với động cơ servo không đồng bộ 3 pha theo phương pháp tối ưu SQP kết hợp với thuật toán ràng buộc -constraint
nhằm đưa bài toán đa mục tiêu thành đơn mục tiêu với mục tiêu thứ hai trở thành một hàm ràng buộc. Kết quả tối ưu được thể hiện trên phân bổ tối ưu đa mục tiêu Pareto. - Khẳng định tính đúng đắn của mô hình mẫu thiết kế ảo trong thiết kế động cơ servo không đồng bộ 3 pha thông qua mô phỏng nhiệt - điện từ, thử nghiệm mẫu thử.
80 HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI
- Nghiên cứu tối ưu động cơ servo và kết cấu làm mát với chu trình hoạt động xác định.
- Nghiên cứu tối ưu tiêu thụ năng lượng của động cơ servo với chu trình hoạt động xác định.
- Nghiên cứu sự ảnh hưởng của nhiệt độ đến mômen.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Krzysztof, O. (2018), “Control and diagnostics of an AC servo drive in selected
operation modes”. Applications of Electromagnetics in Modern Techniques
and Medicine (PTZE) pp. 171–174.
2. Ebel F., P. M. (2010), “Fundamentals of Servo Motor Drive Technology”. Festo Didactic GmbH & Co., Germany, Denkendorf.
3. B, J. (2017), “The utilisation of industrial process models in acquiring the
practical skills of PLC programming”. Society. Integration. Education pp.
483–491.
4. G. Cheng, W. Y. and J. H. (2018), “Improving the performance of motor drive
servo systems via composite nonlinear control”. CES Transactions on
Electrical Machines and Systems vol.2, pp. 399–408.
5. C. Du, Y. Zhang, A. K. and Z. Y. (2017), “High-Precision and Fast Response
Control for Complex Mechanical Systems—Servo Performance of Dedicated Servo Recording Systems”. IEEE Transactions on Magnetics, vol.3, pp. 1–5. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
6. N. Saha, B. M. and D. P. (2014), “Modeling of Maximum Solar Power Tracking
using servomotor by incremental conductance method”. 2014 Annual IEEE
India Conference (INDICON) pp. 1–6.
7. Y. Demir, O. O. and M. A. (2013), “Design, optimization and manufacturing
of a spoke type interior permanent magnet synchronous motor for low voltage- high current servo applications”. 2013 International Electric Machines &
Drives Conference pp. 9–14.
8. J. Lanlong, C. Rongmin, Z. H. and H. Z. (2015), “Servo system design and
implementation based on position and speed control for the linear motor”. 34th
Chinese Control Conference (CCC) pp. 4223–4227.
9. Hao, J. W. and W. (2010), “Design of three-axis servo system based on linear
motor”. 2010 International Conference On Computer Design and Applications
pp. 182–185.
10. H. M. Flieh, R. D. Lorenz, E. Totoki, S. Y. and Y. N. (2018), “Investigation of
Different Servo Motor Designs for Servo Cycle Operations and Loss Minimizing Control Performance”. IEEE Transactions on Industry
Applications vol.54, pp. 5791–5801.
11. Eurodrive, S. (2006), “Servo Technology”. Drive Engineering - Practical Implementation SEW-Eurodvive.
12. Y. Yasa, E. Sincar, B. T. E. and E. M. (2014), “Design considerations of
electromagnetic brakes for servo applications”. 2014 IEEE 23rd International
Symposium on Industrial Electronics (ISIE) pp. 768–774.
82 15. C. Liu, G.-H. C. and Y.-Y. Q. (2019), “Research on Servo Control System of
Embedded AC Permanent Magnet Synchronous Motor”. 2019 IEEE 8th Joint
International Information Technology and Artificial Intelligence Conference (ITAIC) pp. 1622–1626.
16. Kloucek, Z. B. and P. (2015), “System of measurement and evaluation of AC
servo motor’s mechanic, electric and control quantities”. 2015 IEEE
International Workshop of Electronics, Control, Measurement, Signals and their Application to Mechatronics (ECMSM) pp. 1–5.
17. A. Basu, SA Moosavian, R. M. (2005), “Mechanical Optimization of Servo
Motor”. Journal of Mechnical Design vol.127, pp. 58–61.
18. Brisset, S., Tudorache, T., Tran, T. V., Brochet, P. & Fireteanu, V. (2007), “Finite element analysis of a brushless DC wheel motor with concentrated
winding”. International Aegean Conference on Electrical Machines and Power
Electronics and Electromotion ACEMP’07 and Electromotion’07 Joint Conference pp. 337–342. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
19. Dogan, H. và c.s. (2013), “Multistatic reluctance network modeling for the design of permanent-magnet synchronous machines”. IEEE Transactions on
Magnetics vol.49, pp. 2347–2350.
20. G. Pellegrino, A. Vagati, B. Boazzo, and P. G. (2012), “Comparison of
Induction and PM Synchronous Motor Drives for EV Application Including Design Examples”. IEEE Transaction Industrial Application vol.48, pp. 2322–
2332.
21. Kim, B. và c.s. (2012), “Development of 50kW traction induction motor for electric vehicle (EV)”. 2012 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference,
VPPC 2012 pp. 142–147.
22. Le Besnerais, J., Lanfranchi, V., Hecquet, M., Romary, R. & Brochet, P. (2009), “Optimal slot opening width for magnetic noise reduction in induction
motors”. IEEE Transactions on Energy Conversion vol.24, pp. 869–874.
23. Lee, J. Y., Woo, B. C., Kim, J. M. & Oh, H. S. (2017), “In-wheel motor design
for an electric scooter”. Journal of Electrical Engineering and Technology
vol.12, pp. 2307–2316.
24. Kanokvate Tungpimolrut, Vu Tran Tuan, S. K. and P. N. H. (2018), “Design
of E-scooter motor with thermal analysis based on driving cycle”. Grand
renewable energy 2018 Proceedings.
25. Pil-Wan Han, Jae-Hak Choi, Dong-Jun Kim, Y.-D. C. & Bang, D.-J. (2015), “Thermal Analysis of High Speed Induction Motor by Using Lumped-Circuit
Parameters”. J Electr Eng Technol vol.10, pp. 709–714.
26. M. Imran, H. Jabeen, M. Ahmad, Q. A. and W. B. (2010), “Opposition based
PSO and mutation operators”. trong 2010 2nd International Conference on Education Technology and Computer pp. 506–512 (2010).
27. Brisset, S. & Tran, T. V. (2018), “Pareto-based branch and bound algorithm
International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering vol.37, pp. 617–629.
28. Buschbeck, J., Vogelsberger, M., Orellano, A. & Schmidt, E. (2016), “Pareto
Optimization in Terms of Electromagnetic and Thermal Characteristics of Air- Cooled Asynchronous Induction Machines Applied in Railway Traction Drives”. IEEE Transactions on Magnetics vol.52, pp. 3–6.
29. Centner, M. (2014), “Basics and application of motor design optimization in
an industrial environment”. Proceedings - 2014 International Conference on
Electrical Machines, ICEM 2014 pp. 1008–1012.
30. Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S. & Meyarivan, T. (2002), “A fast and elitist
multiobjective genetic algorithm: NSGA-II”. IEEE Transactions on
Evolutionary Computation vol.6, pp. 182–197.
31. Di Barba, P. & Mognaschi, M. E. (2009), “Sorting Pareto solutions: A (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
principle of optimal design for electrical machines”. COMPEL - The
International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering vol.28, pp. 1227–1235.
32. Duan, Y. & Harley, R. G. (2011), “A novel method for multiobjective design
and optimization of three phase induction machines”. IEEE Transactions on
Industry Applications vol.47, pp. 1707–1715.
33. Fazlipour, Z., Kianinezhad, R. & Razaz, M. (2015), “Genetic algorithm based
design optimization of a six phase induction motor”. Journal of Electrical
Engineering and Technology vol.10, pp. 1007–1014.
34. Fodorean, D., Idoumghar, L. & Szabó, L. (2013), “Motorization for an electric
scooter by using permanent-magnet machines optimized based on a hybrid metaheuristic algorithm”. IEEE Transactions on Vehicular Technology vol.62,
pp. 39–49.
35. Tran, T. V., Brisset, S. & Brochet, P. (2009), “A new efficient method for global
discrete multilevel optimization combining branch-and-bound and space- mapping”. IEEE Transactions on Magnetics vol.45, pp. 1590–1593.
36. Tran, T. V., Moussouni, F., Brisset, S. & Brochet, P. (2010), “Adapted output
space-mapping technique for a bi-objective optimization”. IEEE Transactions
on Magnetics vol.46, pp. 2990–2993.
37. Xia, B., Ren, Z., Zhang, Y. & Koh, C. S. (2014), “An adaptive optimization
algorithm based on kriging interpolation with spherical model and its application to optimal design of switched reluctance motor”. Journal of
Electrical Engineering and Technology vol.9, pp. 1544–1550.
38. Andersson, S. (2000), “Optimization of a servo motor for an industrial robot
application”. Printed in Sweden by Universitetstryckeriet, Lund University.
84
genetic algorithm and comparison with existing motor”. Mathematical and
Computational Applications vol.11, pp. 193–203.
41. Zarko, D., Ban, D. & Goricki, D. (2009), “Improvement of a Servo Motor
Design Including Optimization and Cost Analysis”. pp. 302–307.
42. Stipetic, S., Miebach, W. & Zarko, D. (2016), “Optimization in design of
electric machines: Methodology and workflow”. Joint International Conference
- ACEMP 2015 pp. 441–448.
43. Mese, E., Yasa, Y., Ertugrul, B. T. & Sincar, E. (2014), “Design of a high (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
performance servo motor for low speed high torque application”. Proceedings
- 2014 International Conference on Electrical Machines, ICEM 2014 pp. 2014– 2020.
44. Xiaoyu Liu, Q. L. and W. F. (2017), “Optimal Design of Permanent Magnet
Arrangement in Synchronous Motors”. Department of Electrical Engineering,
the Hong Kong Polytechnic University pp. 1–16.
45. Abbas Shiri, A. S. (2012), “Multi-objective optimal design of low-speed linear
induction motor using genetic algorithm”. (Electrical Review, ISSN 0033-2097
vol.88, pp. 185–190.
46. A. Messac, A. Ismail-Yahaya, C. A. M. (2003), “The normalized normal
constraint method for generating the Pareto frontier”. Struct. Multidiscipl.
Optim vol.25, pp. 86–98.
47. R.T. Marler, J. S. A. (2004), “Survey of multi-objective optimization methods
for engineering”. Struct. Multidiscp. Optim. vol.26, pp. 369–395.
48. Kenneth Chircop, D. Z. (2013), “On Ɛ-constraint based methods for the
generation of Pareto frontiers.pdf”. Journal of Mechanics Engineering and
Automation vol.3, pp. 279–289.
49. Miettinen, K. (2008), “Introduction to multiobjective optimization:
Noninteractive approaches”. Lecture Notes in Computer Science vol.5252, pp.
1–26.
50. Dong-Kuk Lim, Kyung-Pyo Yi, Sang-Yong Jung, Hyun-Kyo Jung, and J.-S. R. (2015), “Optimal Design of an Interior Permanent Magnet Synchronous
Motor by Using a New Surrogate-Assisted Multi-Objective Optimization”.
IEEE Transactions on Magnetics vol.51, pp. 1–4.
51. Gao, F. & Han, L. (2012), “Implementing the Nelder-Mead simplex algorithm
with adaptive parameters”. Computational Optimization and Applications
vol.51, pp. 259–277.
52. Venkataraman, P. (2002), “Applied Optimization with Matlab Programming”. A Wiley-Interscience publication, John Wiley & Sons, New York.
53. K. Deb, S. Agrawal, A. Pratap, and T. M. (2002), “A fast elitist nondominated
sorting genetic algorithm for multi-objective optimization: NSGA-I”. IEEE
Trans. on Evol. Comp vol.Vol. 6,.
Machine, a State of the Art Study”. International Journal of Computer (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Applications (IJCA) vol.56,.
55. Georgilakis, P. S. (2009), “Spotlight on modern transformer design”. Power Systems vol.38,.
56. Gill, P. E., Kungurtsev, V. & Robinson, D. P. (2017), “A stabilized SQP
method: Global convergence”. IMA Journal of Numerical Analysis vol.37, pp.
407–443.
57. Jiang, X., Yang, Y. & Lu, Y. (2012), “A feasible SQP method using augmented
Lagrangian function for general constrained optimization”. Proceedings of the
2012 5th International Joint Conference on Computational Sciences and Optimization, CSO 2012 pp. 226–229.
58. Mikami, H., Ide, K., Shimizu, Y., Senoo, M. & Seki, H. (2011), “Historical
evolution of motor technology”. Hitachi Review vol.60, pp. 38–45.
59. Tran, T. V., Brisset, S. & Brochet, P. (2007), “Combinatorial and multi-level
optimizations of a safety isolating transformer”. International Journal of
Applied Electromagnetics and Mechanics vol.26, pp. 201–208.
60. Murthy, K. M. V. (2008), “Computer Aided Design of Electrical Mach”. BS Publications.
61. Trần Khánh Hà, N. H. T. (2006), “Thiết kế máy điện”. Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật.
62. Fatemi, A., Ionel, D. M., Demerdash, N. A. O. & Nehl, T. W. (2016), “Optimal
Design of IPM Motors with Different Cooling Systems and Winding Configurations”. IEEE Transactions on Industry Applications vol.52, pp.
3041–3049.
63. Tikhonova, O., Malygin, I. & Plastun, A. (2017), “Electromagnetic calculation
for induction motors of various designs by ’ANSYS maxwell”. 2017
International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing, ICIEAM 2017 - Proceedings pp. 1–4.
64. Tikhonova, O., Malygin, I., & Plastun, A. (2017), “Electromagnetic
calculation for induction motors of various designs by “ANSYS maxwell.”
trong 2017 International Conference on Industrial Engineering, Applications
and Manufacturing (ICIEAM). (2017).
65. [8] D. G. Dorrell, P. J. Holik, C. B. R. (2007), “Analysis and Effects of Inter-
Bar Current and Skew on a Long Skewed-Rotor”. Rotor Induction Motor for
Pump Applications. IEEE Transactions on Magnetics vol.43, pp. 2534–2536. 66. Carbonieri, M., Bianchi, N. & Alberti, L. (2019), “Induction motor analysis
using magnetostatic finite element simulations considering skewing”. 2019
IEEE International Electric Machines and Drives Conference, IEMDC 2019 pp. 147–153. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
86 68. Arkkio, [10] A. Tenhunen and A. (2001), “Modelling of induction machines
with skewed rotor slots”. IEE Proceedings - Electric Power Applications
vol.148(1), pp. 45–50.
69. M. Carbonieri, N. B. and L. A. (2019), “Induction Motor Analysis Using
Magnetostatic Finite Element Simulations Considering Skewing”. IEEE
International Electric Machines & Drives Conference (IEMDC). San Diego. CA. USA pp. 147–153.
70. Maximilian Schrittwieser, Oszkar Br, Ernst Farnleitner, G. K. (2015), “Analysis of Temperature Distribution in the Stator of Large Synchronous
Machines Considering Heat Conduction and Heat Convection”. IEEE Trans.
on Magnetics vol.51, pp. 1–4.
71. D. A. Howey, P. R. N. Childs, and A. S. H. (2012), “Air-gap convection in
rotating electrical machines”. IEEE Trans. Ind. Electron vol.59, pp. 1367–
1375.
72. Hsieh, T. A. H. and M.-F. (2020), “Improvement of Traction Motor
Performance for Electric Vehicles Using Conductors With Insulation of High Thermal Conductivity Considering Cooling Methods”. IEEE Transactions on
Magnetics vol.57, pp. 1–5.
73. Y. Yoshitake, K. Obata, Y. Enomoto, and Y. O. (2011), “Experiment and
Calculation on Insulation / Thermal Characteristics of High Thermal Conductive Motors”. Proc. Inter. Symp. Elec. Insula.
74. Z. A. A. Karima, and A. H. M. Y. (2014), “Cooling System for Electric Motor
of an Electric Vehicle Propulsion”. Adv. Mater. Res vol.903, pp. 209–214.
75. Whitaker, S. (2013), “Fundamental Principles of Heat Transfer”. Pergamon