Bảng 4.4 Chất lượng điều khiển giữa Backstepping và Backstepping-nơ ron khi tốc độ đặt thay đổi
Backstepping Backstepping-nơ ron
Sai lệch tĩnh 0 0
Thời gian xác lập 0,3 0,3
73
Các kết quả mô phỏng cho thấy chất lượng hệ thống điều khiển SRM bằng bộ điều khiển Backstepping kết hợp bộ ước lượng từ thông bằng mạng nơ ron tương đương với hệ thống điều khiển Backstepping thường. Đồng thời, các kết quả mô phỏng cũng cho thấy thời gian đáp ứng của hệ thống điều khiển SRM bằng bộđiều khiển Backstepping kết hợp bộước lượng từthông bằng mạng nơ ron nhanh hơn so với hệ thống điều khiển Backstepping thường. Điều này góp phần cải thiện được thời gian cũng như tính phức tạp trong tính tốn các giá trị biến trạng thái phi tuyến của động cơ từ trở. Hơn nữa, hệ thống điều khiển Backstepping kết hợp bộ ước lượng từ thơng bằng ANN hồn tồn có thể được sử dụng trong thực tế nhằm giảm bớt thiết bịđo từ thông.
4.3 Đánh giá ảnh hƣởng sai lệch đặc tính từ thơng quan sát và đặc tính từ thơng ƣớc lƣợng đến chất lƣợng hệ thống điều khiển
4.3.1 Đặt vấn đề
Mặc dù bộ quan sát từ thông cho chất lượng tốt và sai số chấp nhận được, có thể áp dụng kết hợp cùng bộ điều khiển Backstepping nhằm nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển tốc độ động cơ từ trở. Tuy nhiên, từ thông nhận dạng thu được từ bộ ước lượng bằng mạng nơ ron nhân tạo cho sai số gần như bằng 0. Điều này góp phần đáng kể trong việc nâng cao chất lượng điều khiển SRM. Phần 4.3 trình bày so sánh về chất lượng điều khiển tốc độ của hệ thống trong hai trường hợp: bộ điều khiển Backstepping kết hợp bộquan sát từthông và bộđiều khiển Backstepping kết hợp bộ ước lượng từ thông bằng mạng nơ ron nhân tạo, có xét đến ảnh hưởng của sựthay đổi tải.
Để đánh giá ảnh hưởng tính chính xác trong việc xác định giá trị của từ thông đến chất lượng đáp ứng quá độ tốc độ của hệ thống điều khiển, luận án trình bày và đánh giá chi tiết thông qua chất lượng của hệ thống điều khiển xét với trường hợp tải thay đổi.
4.3.2 Trƣờng hợp giảmtải
Trường hợp tải giảm từ 2 Nm xuống 1,5 Nm, chất lượng của bộ điều khiển Backstepping và bộ điều khiển Backstepping kết hợp bộ quan sát được thể hiện trong Hình 4.18. Kết quả đáp ứng tốc độ ở Hình 4.18 cho thấy bộ điều khiển Backstepping-quan sát cho đáp ứng tốc độổn định nhanh khi có tải thay đổi.
74
Hình 4.18 Đáp ứng tốc độ của hệ thống Backstepping và Backstepping-quan sát khi
giảm tải
Tương tự, Hình 4.19 là đáp ứng tốc độ của bộ điều khiển Backstepping với từ thơng tính tốn và bộ Backstepping kết hợp bộ ước lượng từ thơng khi có tải thay đổi 1 Nm. Kết quả cho thấy sự tương đồng trong chất lượng điều khiển tốc độ của hai hệ thống (Bảng 4.5) trong trường hợp có sựthay đổi tải.
Chất lượng điều khiển tốc độ cho SRM của ba hệ thống điều khiển xét với trường hợp có tải thay đổi được thể hiện ở Bảng 4.5. Chất lượng của bộ Backstepping-nơ ron và bộ Backstepping là tốt như nhau với lượng quá điều chỉnh chỉ khoảng 10%, thời gian quá độ 0,3 – 0,4s. Bộ Backstepping-quan sát cho chất lượng kém hiệu quả hơn khi lượng quá điều chỉnh lên tới 15% và thời gian quá độlà 0,45s. Điều này có thể nhận định rằng, chất lượng điều khiển chịu ảnh hưởng khơng nhỏ do tính chính xác của biến trạng thái từ thông đem lại. Từ thông được ước lượng bằng mạng nơ ron chính xác hơn so với từthông từ bộquan sát mang lại chất lượng điều khiển tốt hơn.
Hình 4.19 Đáp ứng tốc độ của hệ thống Backstepping và Backstepping-nơ ron khi giảm tải
Bảng 4.5 Thông số chất lượng hệ thống điều khiển của Backatepping, Backstepping-nơ ron và Backstepping-quan sát với tải giảm
Thông số Backstepping-nơ ronCó tải thay đổ Backstepping Backstepping-i tại thời điểm 1s quan sát Độquá điều chỉnh 11% 10% 15%
Thời gian quá độ 0,35 0,35 0,45
75
4.3.3 Trƣờng hợp tăng tải
Tương tự, chất lượng điều khiển giữa các hệ thống được so sánh trong trường hợp có tải thay đổi tăng từ 2 Nm lên 3 Nm, tại thời điểm 1s. Hình 4.20 và Hình 4.21 là đáp ứng tốc độ của hệ thống giữa bộ Backstepping và Backstepping-quan sát, giữa bộ Backstepping và Backstepping-nơ ron. Kết quả mô phỏng cho thấy đáp ứng tốc độ ở các trường hợp tương đương nhau, nhưng khi so sánh giữa đáp ứng tốc độ của bộ Backstepping-quan sát và Backstepping-nơ ron thì bộ Backstepping-nơ ron vẫn cho thời gian đáp ứng nhanh hơn, độ quá điều chỉnh nhỏ hơn. Chi tiết về chất lượng điều khiển được thể hiện trong Bảng 4.6.
Hình 4.20 Đáp ứng tốc độ của hệ thống Backstepping và Backstepping-quan sát khi tăng tải
Hình 4.21 Đáp ứng tốc độ của hệ thống Backstepping và Backstepping-nơ ron khi tăng
tải
Bảng 4.6 Thông số chất lượng hệ thống điều khiển của Backstepping, Backstepping-nơ ron và Backstepping-quan sát với tải tăng
Thơng số Backstepping-nơ ronCó tải thay đổBackstepping i tại thời điểBackstepping-m 1s quan sát Độquá điều chỉnh 12% 11% 16%
Thời gian quá độ 0,4 0,4 0,45
76
Xét với trường hợp tốc độtrung bình d 180 (rad s/ ), mơ men tải thay đổi từ 4 Nm xuống 1 Nm sau đó tăng lên 4 Nm, mơ men tải thay đổi có dạng xung như Hình 4.22 và Hình 4.23. Kết quảmơ 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 sốxác lập bằng 0.
Hình 4.22 Đáp ứng tốc độ của hệ thống Backstepping và Backstepping-quan sát khi tải
thay đổi ở tốc độtrung bình
Hình 4.23 Đáp ứng tốc độ của hệ thống Backstepping và Backstepping-nơ ron khi tải
thay đổi ở tốc độtrung bình
Mặc dù hệ thống điều khiển với bộđiều khiển Backstepping lần lượt kết hợp với bộquan sát và bộước lượng từthông đều cho chất lượng điều khiển tốt, phù hợp để thay thế cho việc xác định từthông bằng các phương trình tính tốn 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 hồn tồn 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 bộđiều 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:
- Bộđiều khiển Backstepping kết hợp bộquan sát trạng thái phi tuyến
- Bộđiều khiển Backstepping kết hợp bộước lượng từthông 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 bộđiều khiển Backstepping cho các ứng dụng thực tế.
Các kết quảnghiên cứu của chương 4 được công bố tại:
- Phí Hồng 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 Hồng 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 tồn bộ luận án này, tác giảđã có một sốđóng góp mới với những kết quả đạt được như sau:
- Đề xuất được phương trình đặc tính từthơng mới có xét đến ảnh hưởng của bão hòa mạch từvà hỗ cảm giữa các pha.
- Xây dựng được mơ hình phi tuyến cho động cơ từ trở gồm mơ hình thuận và mơ hình nghịch.
- Tổng hợp được bộ điều khiển Backstepping kết hợp với bộ quan sát trạng thái phi tuyến, bộ ước lượng từthông 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 thơng trên mơ hình kết hợp của động cơ từ trở. Kết quả luận án dừng lại ởmô phỏng kiểm chứng.
Hướng phát triển tiếp theo của luận án, tác giả sẽáp 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 tốn và phát triển thành sản phẩm đểcó thểáp 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 CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
Các cơng trình cơng bố chính của luận án
[1] Phí Hồng Nhã, Lê Xn Hải, Nguyễn Thu Hà, Đặng Đình Chung (2021),
“Nhận dạng đặc tính từthơng của động cơ từ trở có xét đến ảnh hưởng của hỗ
cảm và bão hịa mạch từ”, Tạp chí khoa học và cơng nghệ ĐHCNHN, Vol. 57,
No. 3, pp. 9-15.
[2] Phí Hồng Nhã, Phạm Xn Đạt, Phạm Hùng Phi, Đào Quang Thủy, Lê Xuân Hải, Phạm Văn Hùng (2021), “Nhận dạng mơ 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 cơng nghệđại 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 Hồng Nhã, Phạm Xn Đạt, Phạm Hùng Phi, Đào Quang Thủy, Lê Xuân Hải (2021), “Điều khiển Backstepping cho mơ hình kết hợp của động cơ từ trở
chuyển mạch”, Tạp chí khoa học và công nghệđại học Đà Nẵng, Vol. 19, No. 11, pp. 18-23.
Các cơng trình cơng 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 Hồng Nhã, Đào Quang Thủy, Phạm Hùng Phi (2018), “Quy trình thiết kế động cơ từ trở”, Tạp chí khoa học và cơng nghệ đại học Đà Nẵng, số 11 (132), pp. 59-63.
[3] Phí Hồng 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 Hồng 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 cơng nghệqn 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
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