Nguyên lý điều khiển chế độ trượt - ĐIỀU KHIỂN ĐỘN- 123docz.net

CHƯƠNG 2. ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ 3 PHA SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP TRƯỢT

2.1 Nguyên lý điều khiển chế độ trượt

Mô hình điều khiển trượt trong báo cáo này sử dụng 3 bộ điều khiển trượt và một khâu ước lượng tốc độ để tăng độ chính xác cho quá trình điều khiển.

Hình 2-1. Nguyên lý điều khiển động cơ không đồng bộ 3 pha sử dụng

phương pháp điều khiển chế độ trượt Trong mô hình này, có 3 bộ điều khiển trượt, đó là bộ điều khiển từ thông, bộ điều khiển tốc độ và bộ điều khiển mô men. Thêm vào đó, khâu ước lượng tốc

độ cũng được bổ sung để tăng độ chính xác cho bộ điều khiển tốc độ.

Bộ nghịch lưu 3 pha 7 bậc ghép tầng có cùng thông số như trình bày ở chương 1. Tuy nhiên, sóng mang tam giác có tần số thay đổi thích nghi theo tốc độ động cơ. Điều này sẽ giúp cho tần số sóng mang giảm thấp

ở vùng tốc độ thấp của động cơ và ngược lại.

2.2 BỘ ĐIỀU KHIỂN TỪ THÔNG

Từ công thức (1-7) có thể suy ra công thức đạo hàm từ thông như sau:

φsd = usd - Rsisd

Chọn một mặt trượt c1>0 để thỏa mãn điều kiện ổn định Hurwitz như sau:

sF (t) = c1eF + F

Trong đó, eF = φ*

sd - φsd là sai số từ thông, φsd là từ thông ước lượng được theo công thức (1-9) và φ*sd là từ thông đặt. Khi đó, luật điều khiển được chọn như sau:

usd = ε F

Khi đó sẽ có một hàm Lyapunov xác định dương:

L = 2 L = S

Trong đó:

(t) = c e F

+ e 1

Thay (2-1) vào (2-5), ta sẽ thu được:

s (t) = - c u

F 1

Thay (2-3) vào trong (2-6), ta có thể suy ra (2-7) như sau:

sF (t)= εF tanh(

F F FFtanh(

L=S S = ε S

Khi công thức (2-8) thỏa mãn tiêu chuẩn Lyapunov thì công thức (2-3) là

luật để điều khiển từ thông. Để loại bảo hiện tượng dao động quanh mặt

trượt (chattering), báo cáo này đề xuất sử dụng hàm liên tục tang hyperbol

như hình 2-2. Trong đó, ɛ>0 sẽ xác định độc dốc của hàm tang hyperbol.

tanh(

) =

ε eε

Hình 2-2. Đáp ứng của hàm sign gián đoạn và hàm liên tục hyperbolic tangent

Vì vậy, mô hình điều khiển từ thông sẽ được xây dụng như sau:

Đại lượng từ thông F_sd được ước lượng theo nguyên lý như hình 2-4 theo isd, usd và điện trở stator Rs.

Hình 2-4. Ước lượng từ thông Fi_sd và chuyển đổi abc sang dq

2.3 BỘ ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ

Khi có nhiễu dạng hàm phân bố ngẫu nhiên d(t), khi đó, công thức (1-6)

có thể viết lại như sau:

u sq = R s i sq + ω r φsd + d(t)

Đại lượng d(t) khi chưa được xác định sẽ làm tăng dao động quanh mặt trượt, nếu thay d(t) = dM với dM = max(d(t)), sao cho thỏa điều kiện tiệm cận ổn định thì (2-10) được viết lại:

u sq = R s isq + ωr φsd + dM

Vì vậy, mô hình tham chiếu được chọn sẽ có dạng sau:

u = Rsisq + ωn

Khi đó, luật điều khiển từ thông được chọn như sau:

u= h1e + h 2e + ω*

r Rsisq

(2-12)

(2-13)

T r o n g

đ ó : e

v ớ i ω

hình tham chiếu. Thay (2-13) vào (2-12), ta sẽ có được:

e + h1 e = 0

2 1

Hệ thống ổn định khi phương trình đặc trưng cho mặt

trượt s + ks = 0, phải có nghiệm <0. So sánh với (2-13),

ta dễ dàng tìm được: h2 = 1 và h1 = ks – 1, với ks > 0. Vậy

luật điều khiển cho vòng hồi tiếp thứ ba là:

u= ks -1 e + e + ω*

rRsisq

Nguyên lý điều khiển tốc độ cũng đã được thể hiện

trên hình 2-1.

2.4 BỘ ĐIỀU KHIỂN MÔ MEN

Từ hình 2-1, ta có:

(2-15)

(2-16)

Với T là hằng số thời gian của bộ lọc và s là biến số

Laplace. Thay (2-11) vào (2-16), ta có:

i + ω φ

Rs sq r sd

Chọn mặt trượt với λ > 0 để thỏa điều kiện ổn

định Hurwitz:

T R

(2-17)

sM (t) = en

Với en = ωn – ωr là sai số, trong đó ωr là vận tốc đo từ đối tượng và ωn là vận tốc

đo từ mô hình tham chiếu. Khi đó, chọn luật điều khiển cho mô men như sau:

uM =

Tφ

i T

Rs sq

Tương tự, ta cũng chọn hàm xác định dương Lyapunov:

L =

Với:

s M = e n = λ(ω n - ωr )

Thay (2-17) vào (2-21), ta có:

s =-

+λωn

(2-20)

(2-21)

(2-22)

Từ (2-12), (2-19) và (2-22) ta có:

sM = h tanh(

Thay vào (2-20), ta có:

L= S

S = -h s

Nếu ε, h, Kt > 0 thì phương trình (2-24) thỏa tiêu chuẩn ổn định Lyapunov, với (2-

15) là luật điều khiển cho cho mô hình tham chiếu và (2-19) là luật điều

khiển cho mô men. Sơ đồ nguyên lý điều khiển mô men sử dụng

Hình 2-5. Nguyên lý điều khiển mô men 2.5 NGUYÊN LÝ ĐIỀU CHẾ SÓNG MANG

Do sóng mang có tần số cố định (không thích nghi) sẽ ảnh hưởng đến vùng tốc độ thấp và tốc độ cao. Nếu chọn sóng mang có tần số cố định đủ nhỏ ở vùng tốc độ thấp thì sẽ gây sóng hài đáng kể ở vùng có tốc độ cao. Và ngược lại, khi chọn tần số sóng mang cố định đủ lớn cho vùng tốc độ cao, thì khi hoạt động trong vùng tốc độ thấp lại

có số lần chuyển mạch quá lớn không cần thiết và gây tăng tổn hao chuyển mạch. Do

đó, báo cáo này đề xuất phương pháp tạo sóng mang có tần số thích nghi theo tốc độ thông qua đại lượng teta (hay t) ở hình 2-5 để có số lần chuyển mạch phù hợp trong từng vùng tốc độ. Qui luật chọn tần số sóng mang bằng 40 lần tần số sin điều khiển

cơ bản. Khi đó, nguyên lý điều chế như hình 2-6.

Hình 2-6. Nguyên lý điều chế sóng mang thích nghi theo tốc độ

2.6 GIẢI THUẬT GIẢM SỐ LẦN CHUYỂN MẠCH

Hình 2-7. Giải thuật giảm số lần chuyển mạch Trong nội dung báo cáo này, giải thuật điều khiển chuyển mạch đề xuất

ở hình 2-7 sẽ giúp cho hệ thống nghịch lưu giảm số lần chuyển mạch đáng kể. Điều này sẽ giúp cho hệ thống giảm tổn hao chuyển mạch và tăng hiệu suất thiết bị trong khi sóng hài vẫn thấp. Đại lượng SWout điều khiển chuyển mạch trong hình 2-7 được xác định như sau:

1-max ξx , if

SWout = -minξ

Trong đó: FL là phần nguyên của mức mỗi pha tương ứng, n là bậc của nghịch lưu.

CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ KHẢO SÁT

3.1 CÀI ĐẶT THAM SỐ

Bảng 3-1. Tham số hệ thống khảo sát

Mô tả Công suất động cơ

Điện áp định mức

Tần số định mức

Tốc độ định mức

Điện áp Vdc

Tham số bộ điều khiển PI từ thông

Tham số bộ điều khiển PI mô men

Mô hình khảo sát sử dụng hệ thống nghịch lưu 3 pha 7 bậc ghép tầng. Các kết quả mô phỏng thể hiện trên hình 3-1 đến 3-13. Các trường hợp khảo sát với các tần số sóng mang cố định 120 rad/s và 160 rad/s đối với phương pháp không sử dụng bộ điều khiển trượt. Đối với phương pháp trượt đề xuất, tần số sóng mang sẽ được điều chế thích nghi với tốc độ động cơ với tỉ lệ 40. Ngoài ra, các kết quả thí nghiệm cho động

cơ 1hp với điện áp Vdc=75V cũng được thể hiện trên hình 3-14.

3.2 KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT

3.2.1 Khi tần số sóng mang cố định với phương pháp không sử dụng

bộ điều khiển trượt (without SMC).

3.2.1.1 Khi tần số góc của sóng mang car=(30*pi)*40 rad/s

Hình 3-1. Đáp ứng tốc độ khi tần số sóng mang cố định 120 rad/s

Hình 3-2. Đáp ứng dòng điện 3 pha khi tần số sóng mang cố định 120 rad/s

Hình 3-3. Đáp ứng mô men khi tần số sóng mang cố định 120 rad/s

3.2.1.2 Khi tần số góc của sóng mang car=(40*pi)*40 rad/s

Hình 3-4. Đáp ứng tốc độ khi tần số sóng mang cố định 160 rad/s

Hình 3-5. Đáp ứng dòng điện 3 pha khi tần số sóng mang cố định 160 rad/s

Hình 3-6. Đáp ứng mô men khi tần số sóng mang cố định 160 rad/s

3.2.2 Khi sử dụng bộ điều khiển trượt SMC (sliding mode control)

Hình 3-7. Đáp ứng tốc độ động cơ khi sử dụng phương pháp trượt

Hình 3-8. Đáp ứng dòng điện 3 pha khi có SMC

Hình 3-9. Đáp ứng mô men khi có SMC

Hình 3-10. Đáp ứng mô men của 2 phương pháp Các kết quả đã cho thấy: đối với phương pháp không sử dụng điều khiển trượt do có tần số sóng mang cố định nên sóng hài dòng điện thấp ở vùng tốc

độ thấp và được thể hiện trên các hình 3-1 đến 3-6. Tuy nhiên, khi hoạt động ở vùng tốc độ cao trong khoảng thời gian từ 0-1s và 6-7s, sóng hài tăng cao đáng kể. Điều này làm cho mô men động cơ có độ dao động cao. Thêm vào

đó, độ vọt lố dòng điện và mô men cao hơn so với của phương pháp trượt.

Trong khi đó, với phương pháp trượt đề xuất, các hình 3-7 đến 3-10 đã cho thấy sóng hài và độ vọt lố thấp hơn đáng kể. Điều này làm cho đáp ứng mô men ở hình 3-10 của phương pháp đề xuất thấp hơn. Mặc dù đáp ứng tốc độ của 2 phương pháp không có sự khác biệt nhiều, nhưng sai số tốc độ xác lập của phương pháp không dùng SMC cao hơn ở vùng tốc độ cao so với phương pháp có SMC.

Hình 3-11. THD dòng điện khi không có SMC

Hình 3-12. THD dòng điện khi có SMC

Thêm một trường hợp để xem xét khi cho mô men tải định mức và tốc

độ định mức, sóng hài THD dòng điện pha khi không có SMC ở hình 3-

11 là 25%. Trong khi đó, THD dòng pha của phương pháp sử dụng SMC chỉ có 3.36% đo cùng thời điểm 6.98s và tần số cơ bản 50Hz.

Hình 3-13. Đáp ứng mô men khi tải và tốc độ không đổi

Điều này đã làm cho độ gợn sóng của mô men trong phương pháp SMC thấp hơn đáng kể so với phương pháp không có SMC. Do đó, phương pháp có SMC giúp cho động cơ ít tổn hao và bền hơn.

Hình 3-14. Khi không có giải thuật giảm chuyển mạch

Hình 3-15. Khi đã có giải thuật giảm chuyển mạch

Dạng sóng ở hình 3-14 và 3-15 cho hai trường hợp có và không có giải thuật giảm chuyển mạch cho thấy số lần đóng ngắt trong 1 chu kỳ giảm đáng kể. Trong khi sóng hài THD dòng điện pha khi không có giải thuật chuyển mạch lại cao hơn và lên tới 6% như hình 3-16.

Hình 3-16. Khi đã có giải thuật giảm chuyển mạch

3.3 KẾT QUẢ THÍ NGHIỆM

Kết quả ở hình 3-17 cho thấy đáp ứng điện áp pha, điện áp common mode, tốc độ, dòng điện 3 pha, đáp ứng mô men của động cơ khi thí nghiệm với động cơ 1hp.

Time (s) Time (s)

(a) (b)

Hình 3-17. Kết quả thí nghiệm với động cơ 1hp và Vdc=75V

(a) Dạng sóng điện áp pha, common mode và tốc độ

(b) Dòng điện 3 pha và đáp ứng mô men động cơ

Việc sử dụng động cơ có công suất 1hp khác với thông số động cơ trong mô phỏng bởi vì trong thư viện Simulink không có sẵn mô hình động cơ 1hp, công suất tối thiểu phải từ 5.4 hp trở lên.

CHƯƠNG 4. KẾT LUẬN

4.1 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

Báo cáo đã trình bày phương pháp điều khiển động cơ không đồng bộ 3 pha sử dụng phương pháp chế độ trượt. Nội dung này cũng trình bày thiết

kế 3 bộ điều khiển từ thông, tốc độ, mô men theo phương pháp trượt. Hệ thống cũng đã được khảo sát trên nghịch lưu 3 pha 7 bậc ghép tầng.

Để giảm ảnh hưởng của hiện tượng dao động quanh mặt trượt (chattering) khi có sự thay đổi lớn của biến điều khiển, báo cáo này đề xuất hàm liên tục tang hyperbol thay cho hàm signum hoặc hàm bão hòa gián đoạn.

Báo cáo cũng đã đề xuất phương pháp điều chế sóng mang có tần số thích nghi với tốc độ động cơ để giảm sóng hài ở vùng tốc độ cao và giảm tổn hao chuyển mạch ở vùng tốc độ thấp.

Giải thuật chuyển mạch đề xuất trong báo cáo cũng giúp cho việc giảm điện áp com-mon mode và số lần chuyển mạch của linh kiện công suất và giảm sóng hài.

Hệ thống cũng đã mô phỏng trên Matlab/Simulink cho động cơ 5.4 hp

và thí nghiệm với kit DSP F28335 cho động cơ 1hp.

4.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp điều khiển trượt đề xuất cho

hệ thống nghịch lưu nối lưới, các bộ lọc công suất tích cực.

Nghiên cứu thiết kế hệ thống thí nghiệm gọn nhẹ

hơn Thiết kế mạch bảo phần cứng hiệu quả hơn

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] M. Aktas, K. Awaili, M. Ehsani, and A. Arisoy, “Direct torque control versus indirect field-oriented control of induction motors for electric vehicle applications,” Eng. Sci. Technol. an Int. J., vol. 23,

no. 5, pp. 1134–1143, 2020, doi: 10.1016/j.jestch.2020.04.002.

[2] H. Yang, H. Lin, and Z. Q. Zhu, “Recent advances in variable flux memory machines for traction applications: A review,” CES Transactions on Electrical Machines and Systems, vol. 2, no. 1. pp. 34–50, 2020, doi: 10.23919/tems.2018.8326450.

[3] X. Liang, M. Z. Ali, and H. Zhang, “Induction Motors Fault Diagnosis Using Finite Element Method: A Review,” IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 56, no. 2, pp.

1205–1217, 2020, [Online]. Available:

https://ieeexplore.ieee.org/document/8930293.

[4] T. Arun Srinivas, G. Themozhi, and S. Nagarajan, “Current mode controlled fuzzy logic based inter leaved cuk converter SVM inverter fed induction motor drive system,” Microprocessors and Microsystems, vol. 74. 2020, doi: 10.1016/j.micpro.2020.103002.

[5] H. Sathishkumar and S. S. Parthasarathy, “A novel neural network intelligent controller for vector controlled induction motor drive,” Energy Procedia, vol. 138. pp. 692–697, 2017, doi: 10.1016/j.egypro.2017.10.202.

[6] P. Alkorta, J. A. Cortajarena, O. Barambones, and F. J. Maseda, “Effective generalized predictive control ofinduction motor,” ISA Trans. J., vol. 103, pp.

295–305, 2020, [Online]. Available:

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0019057820301610.

[7] A. J. M. C. Younes Azzoug, Mohamed Sahraoui, Remus Pusca, Tarek Ameid, Raphặl Romary, “High-performance vector control without AC phase current sensors for induction motor drives: Simulation and real-time implementation,” ISA Trans., vol. 98, pp. 382–392, 2020, [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0019057820301610.

[8] Y. A. Abdelkarim Ammar, Aissa Kheldoun, Brahim Metidji, Tarek Ameid, “Feedback linearization based sensorless direct torque control using stator flux MRAS-sliding mode observer for induction motor drive,” ISA Trans. J., vol. 98, pp. 382–392, 2020.

[9] R. N. Mishra and K. B. Mohanty, “Development and implementation ofinduction motor drive using sliding-mode based simplified neuro-fuzzy control,” Eng. Appl. ofArtificial Intell., vol. 19, 2020.

[10] L. Wang, J. Mishra, Y. Zhu, and X. Yu, “An Improved Sliding Mode Current Control of Induction Machine in Presence of Voltage Constraints,” IEEE Trans. Ind. Informatics, vol. 16, no. 2, pp. 1182–1191, 2020.

[11] I. SAMI, S. ULLAH, A. BASIT, N. ULLAH, and J.-S. RO, “Integral Super Twisting Sliding Mode Based Sensorless Predictive Torque Control of Induction Motor,” IEEE Access, vol. 8, pp. 186740–186755, 2020.

[12] V. M. Panchade, R. H. Chile, and B. M. Patre, “A survey on sliding mode control strategies for induction motors,” Annual Reviews in Control, vol.

37, no. 2. pp. 289–307, 2013, doi: 10.1016/j.arcontrol.2013.09.008.

[13] Y. Chang, “Adaptive sliding mode control of multi-input nonlinear systems with perturbations to achieve asymptotical stability,” IEEE Trans. Automat. Contr., 2009, doi: 10.1109/TAC.2009.2033748.

Z. Yan, C. Jin, and V. I. Utkin, “Sensorless sliding-mode control of

motors,” IEEE Trans. Ind. Electron., 2000, doi: 10.1109/41.887957.

[15] A. Šabanovic, “Variable structure systems with sliding modes in motion control - A survey,” IEEE Trans. Ind. Informatics, 2011, doi: 10.1109/TII.2011.2123907.

[16] C. Zieliński et al., “Variable structure robot control systems: The RAPP approach,” Rob. Auton. Syst., 2017, doi: 10.1016/j.robot.2017.05.002.

[17] V. I. Utkin, “Survey Paper: Variable Structure Systems with Sliding Modes,”

IEEE Trans. Automat. Contr., 1977, doi: 10.1109/TAC.1977.1101446.

[18] Y. Li and Q. Xu, “Adaptive sliding mode control with perturbation estimation and PID sliding surface for motion tracking of a piezo- driven micromanipulator,” IEEE Trans. Control Syst. Technol.,

2010, doi: 10.1109/TCST.2009.2028878.

[19] K. Zeb et al., “Indirect Vector Control of Induction Motor using Adaptive Sliding Mode Controller,” 2016 Australian Control Conference, AuCC

2016. pp. 358–363, 2017, doi: 10.1109/AUCC.2016.7868216.

[20] W. O. R. Mathew, D. Houghton, “Vector control techniques for induction motors,” in PEDS 95, 1995, no. 95, pp. 813–818, [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/document/404965.

[21] M. P. Kazmierkowski and W. Sulkowski, “A Novel Vector Control Scheme for Transistor PWM Inverter-Fed Induction Motor Drive,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 38, no. 1, pp. 41–47, 1991, doi: 10.1109/41.103482.

[22] C. Mun Ong, “Three-phase Induction Machines,” in Dynamic Simulation of Electric Machinery Using MATLAB SIMULINK, R. Hall, Ed. New Jersey: Prentice Hall, 1997, p. 173.

[23] P. C. Krause, O. Wasynczuk, and S. D. Sudhoff, Analysis of Electric Machinery and Drive Systems. 2010.

PHỤ LỤC: BÀI BÁO CÔNG BỐ LIÊN QUAN

Vinh-Quan Nguyen, Quang-Tho Tran, and Hoai-Nghia Duong, “Stator-flux- ori-ented control for three-phase induction motors using sliding mode control”, Journal of Electrical Systems, vol. 16, No. 2, 2020, pp. 171-184.