Nghiên cứu, thiết kế và điều khiển vi bước (Micro stepping) ứng dụng bơm dịch đối lưu

TÓM TẮTThiết bị bơm dịch đối lưu là thiết bị Y tế nên cần được thiết kế hoạt động với độ ổn định cao, thiết bị này sử dụng động cơ DC không chổi quét Brushless DC Motor dùng bơm dịch đối

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học : Tiến Sĩ Nguyễn Duy Anh

Luận văn Thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ TP HCM ngày 25 tháng 1 năm 2014

Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm:

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn Thạc sĩ)

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận sau khi Luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: Võ Cường Giới tính: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 16/11/1966 Nơi sinh: Tp HCM

Chuyên ngành: Kỹ Thuật Cơ Điện Tử MSHV: 1241840002

- Thực hiện nghiên cứu cơ sở lý thuyết của luận văn, giải thuật cần áp dụng

- Thi công mô hình

III- Ngày giao nhiệm vụ: 12/06/2013

IV- Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 15/12/2013

V- Cán bộ hướng dẫn: Tiến Sĩ Nguyễn Duy Anh

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH

(Họ tên và chữ ký) (Họ tên và chữ ký)

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu, kết quả, mô hình thực nghiệm nêu trong Luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện Luận văn này đã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong Luận văn đã được chỉ rõ nguồn gốc

Học viên thực hiện Luận văn

Võ Cường

LỜI CÁM ƠN

Trong suốt thời gian tham gia học chương trình cao học và thực hiện luận văn thạc

sĩ, tôi đã nhận được sự giảng dạy, giúp đỡ, hướng dẫn, góp ý rất nhiều của quý Thầy Cô

bộ môn Cơ điện tử, khoa Cơ điện tử Trường Đại học Công Nghệ Tp.HCM cùng quí Thầy

Cô Trường Đại học Bách Khoa Tp HCM

Trước tiên, tôi chân thành cám ơn các quý Thầy đã tham gia giảng dạy chương trình cao học ngành Cơ điện tử, đã giúp chúng tôi tích lũy thêm những kiến thức sâu rộng

về chuyên môn, đã cung cấp cho tôi những biện pháp nghiên cứu về lĩnh vực điều khiển

Tôi chân thành gửi lời cám ơn sâu sắc đến Thầy Tiến sĩ Nguyễn Duy Anh, người Thầy đã giảng dạy, hướng dẫn và góp ý giúp tôi hoàn thành luận văn thạc sĩ

Tp.HCM, ngày 17 tháng 11 năm 2013

Học viên

Võ Cường

TÓM TẮT

Thiết bị bơm dịch đối lưu là thiết bị Y tế nên cần được thiết kế hoạt động với độ ổn định cao, thiết bị này sử dụng động cơ DC không chổi quét (Brushless DC Motor) dùng bơm dịch đối lưu cần lưu lượng bơm ổn định trong điều kiện áp lực và tải hệ thống phản hồi

về luôn thay đổi

Từ nhu cầu điều khiển đối tượng có tham số phản hồi luôn bị thay đổi thì bộ điều khiển PID kinh điển không thể đảm bảo chất lượng đáp ứng tại mọi điểm làm việc Vì vậy, việc thay đổi các thông số của bộ điều khiển PID để thích nghi với sự thay đổi của hệ thống theo thời gian là đặc biệt quan trọng Với lý do đó, luận văn sẽ đưa ra một phương án thiết kế bộ điều khiển Self-Tuning PID, với các giá trị Kp, Kd, Ki được tính toán dựa trên nền tảng lý thuyết Fuzzy Logic, ứng dụng trong việc điều khiển động cơ DC không chổi quét (BLDC MOTOR)

Mặt khác thiết bị bơm dịch đối lưu còn được thiết kế mạch điều khiển toàn hệ thống vận hành như: theo dõi áp suất trên đường bơm dịch lúc điều trị, áp suất ngưỡng báo động có thể thiết lập được bởi người sử dụng, điều khiển hệ thống van thủy lực đóng mở theo yêu cầu sử dụng, điều khiển ngưỡng an toàn và báo động khi sự cố

ABSTRACT

The pump solution in use for medical equipment should be designed to operate with high reliability, this device used a brush DC motor (Brushless DC Motor) solution pump flow convection should stabilize under conditions of pressure and load feedback system is always changing

From demand control subjects with feedback parameters are altered, the classic PID controller can not meet the quality assurance work at any point So, changing the parameters of the PID controller to adapt to the change of the system over time is particularly important For this reason, the thesis launched a design project of the Self-Tuning PID controllers, the value of Kp, Kd, Ki is calculated based on Fuzzy Logic Theory and application of control brush DC motors (BLDC MOTOR)

Other side pumping equipment services are also designed to save the controller operating system such as monitoring pressure on the pump at the treatment, pressure alarm thresholds can be set by the user, the hydraulic control valve system open request to use, control and alarm threshold when safety incidents

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CÁM ƠN ii

TÓM TẮT iii

ABSTRACT iv

MỤC LỤC v

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vii

DANH MỤC CÁC BẢNG viii

DANH MỤC CÁC HÌNH ix

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1

1.1 Tổng quan về nội dung nghiên cứu 1

1.2 Mục tiêu luận văn 5

1.3 Tóm tắt luận văn 6

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT LUẬT ĐIỀU KHIỂN 7

2.1 Lý thuyết bộ điều khiển PID 7

2.2 Lý thuyết luật điều khiển Fuzzy 9

2.3 Phương thức điều khiển BLDC motor 10

2.4 Mô hình hoá Brushless DC motor 15

CHƯƠNG 3 ĐIỀU KHIỂN BLDC MOTOR VỚI LUẬT ĐIỀU KHIỂN FUZZY SELF-TUNING PID 21

3.1 Bộ điều khiển Fuzzy Self-Tuning PID ( FST PID) cho BLDCM 21

3.2 Mô hình Fuzzy self-tuning PID trong Simulink 26

3.3 Kết quả mô phỏng 30

CHƯƠNG 4 MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM 33

4.1 Nguyên lý hoạt động hệ thống 33

4.2 Thiết lập chu trình hoạt động của thiết bị 33

4.3 Lưu đồ chương trình điều khiển 36

4.4 Mô hình hoàn thiện 40

CHƯƠNG 5 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 41

5.1 Lưu lượng thực nghiệm 41

5.2 Đánh giá sai số 42

5.3 Dạng sóng : áp, xung kích nhóm fet trên, nhóm fet dưới, dòng phase A 42

CHƯƠNG 6 ĐÁNH GIÁ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 46

6.1 Kết luận, đánh giá 46

6.2 Hướng phát triển đề tài 46

6.3 Các mặt hạn chế 46

TÀI LIỆU THAM KHẢO 47

PHỤ LỤC 48

Fuzzy Logic Controller

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1 Thành phần hóa chất trong dịch lọc thận nhân tạo 1

Bảng 1.2 Đường kính dây bơm, lưu lượng và sai số 6

Bảng 2.1 Tín hiệu Hall Sensors điều khiển BLDC 6 step quay thuận 14

Bảng 2.2 Tín hiệu Hall Sensors điều khiển BLDC 6 step quay nghịch 14

Bảng 2.3 Mô hình hóa sức phản điện động theo góc quay rotor 18

Bảng 2.4 Mô hình hóa Hall sensor theo góc quay rotor 19

Bảng 2.5 Dòng điện tham chiếu quay thuận và hãm ngược 19

Bảng 3.1 Luật chỉnh định du 23

Bảng 3.2 Luật chỉnh định kp 23

Bảng 3.3 Luật chỉnh định ki 24

Bảng 3.4 Luật chỉnh định kd 24

Bảng 5.1 Kết quả thực nghiệm lưu lượng trên mô hình 41

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1.1 Máy TNT SURDIAL chức năng HD của hãng NIPRO 2

Hình 1.2 Máy TNT MODEL NCU18 chức năng HDF của hãng NIPRO 3

Hình 1.3.a Máy TNT SURDIAL 5

Hình 1.3.b Thiết bị bơm dịch đối lưu 5

Hình 2.1 Xấp xỉ đạo hàm của biến sai số e 8

Hình 2.2 Xấp xỉ tích phân của biến sai số e 8

Hình 2.3 Cấu trúc tổng quát của 1 bộ điều khiển Fuzzy 10

Hình 2.4 Cấu trúc BLDCM đấu sao 10

Hình 2.5 Giản đồ xung vuông điện áp cấp cho Brushless DC motors 11

Hình 2.6 Tầng công suất cấp nguồn cho 3 pha BLDC 11

Hình 2.7 Giản đồ xung đóng ngắt tầng công suất kiểu độc lập 12

Hình 2.8 Giản đồ xung đóng ngắt tầng công suất kiểu bổ trợ 12

Hình 2.9 Giản đồ vector 3 pha ABC – Hall Sensors output 13

Hình 2.10 Giản đồ 3 pha pha ABC – Hall Sensors điều khiển 3 phase 13

Hình 2.11 Mạch điện tương đương BLDC M 15

Hình 3.1 Sơ đồ khối Bộ điều khiển Self-Tuning PID ( FST PID) 21

Hình 3.2 Biến ngôn ngữ vào ra và hàm thành viên 22

Hình 3.3 Hệ luật Sugeno - Fuzzy 25

Hình 3.4 Biểu diễn luật chỉnh định trong không gian 25

Hình 3.5 Mô phỏng khối kp 26

Hình 3.6 Mô phỏng khối ki 26

Hình 3.7 Mô phỏng khối kd 26

Hình 3.8 Mô phỏng khối PMW inverter 27

Hình 3.9 Mô phỏng khối current generator 27

Hình 3.10 Mô phỏng khối speed generator 28

Hình 3.11 Mô phỏng khối Emf generation 28

Hình 3.12 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển Fuzzy Self-tuning PID 29

Hình 3.13 Mô phỏng Fuzzy Self-tuning PID cho BLDC motor trên Simulink 29

Hình 3.14 Dòng điện trên 3 cuộn a, b, c 30

Hình 3.15 Sức phản điện động EMF trên ba cuộn a, b, c 30

Hình 3.16 Vị trí rotor 31

Hình 3.17 Tốc độ BLDC motor 31

Hình 3.18 Tốc độ BLDC motor so với giá trị cài đặt 32

Hình 4.1 Sơ đồ hệ thống thủy lực của thiết bị 34

Hình 4.2 Lưu đồ chương trình điều khiển phím, áp lực, valve 36

Hình 4.3 Lưu đồ chương trình điều khiển hiển thị lên LCD 37

Hình 4.4 Lưu đồ giải thuật chương trình đọc giá trị VR, đọc và hiển thị tốc độ 38

Hình 4.5 Lưu đồ giải thuật chương trình điều khiển BLDCM 39

Hình 4.6 Mô hình hoàn thiện 40

Hình 5.1 Biểu đồ khảo sát phần trăm sai số lưu lượng thực nghiệm 41

Hình 5.2 Dạng sóng khảo sát đo ở tốc độ thiết lập 10ml/phút 43

Hình 5.3 Dạng sóng khảo sát đo ở tốc độ thiết lập 100ml/phút 43

Hình 5.4 Dạng sóng khảo sát đo ở tốc độ thiết lập 250ml/phút 44

Hình 5.5 Dạng sóng khảo sát đo ở tốc độ thiết lập 300ml/phút 44

Hình 5.6 Dạng sóng khảo sát đo ở tốc độ thiết lập 350ml/phút 45

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU

1.1 Tổng quan về nội dung nghiên cứu

1.1.1 Tổng quan về dịch lọc dùng trong kỹ thuật thận nhân tạo (TNT)

Dịch chạy thận nhân tạo bao gồm nước tinh khiết và các chất điện giải được hòa tan với nhau Các chất hòa tan trong dịch chạy Thận nhân tạo là tất cả các chất điện giải (ion) nồng độ của chúng (ngoài kali và chất đệm) gần giống với nồng độ của chất điện phân xảy ra tự nhiên trong máu Dịch chạy thận nhân tạo có chức năng điều chỉnh điện giải, cân bằng acid-base của bệnh nhân lọc máu và loại bỏ chất thải, thông qua quá trình khuuếch tán và siêu lọc Trong quá trình siêu lọc, máu của bệnh nhân sẽ tiếp xúc với dịch lọc tại màng lọc máu còn gọi là Dialyzer Dịch dùng trong kỹ thuật TNT thường có thành phần như ở bảng thống kê sau

Bảng 1.1 Thành phần hóa chất trong dịch lọc thận nhân tạo

Kydheamo

2A

Natri clorid 210,7g Kali clorid 5,222g

Acid acetic 6,310g Dextrose monohydrate 38,5g Nước cất pha tiêm vừa đủ 1000ml

Kali clorid 5,5g Calci

1.1.2 Tổng quan về bệnh nhân suy thận mãn và máy TNT

- Bệnh nhân suy thận mãn là bệnh nhân là bệnh nhân bệnh thận có hệ số thanh thải creatinin huyết thanh < 10ml/phút ở bệnh nhân không có tiểu đường và < 15 ml/phút ở bệnh nhân có tiểu đường Ngoài ra bệnh nhân được chỉ định cần sử dụng máy TNT trong các trường hợp ngộ độc và cấp cứu

- Máy TNT là thiết bị hoạt động với các chức năng tương đương quả thận ở người

đó là : cân bằng điện giải, ổn định huyết áp, thẩm tách nước và chất thải từ người bệnh nhân Hiện có rất nhiều hãng sản xuất máy TNT có chức năng HD, dưới đây

là hình minh họa máy TNT của công ty NIPRO Nhật Bản

Hình 1.1 Máy TNT SURDIAL chức năng HD của hãng NIPRO

Hoạt động máy TNT dùng điều trị cho bệnh nhân suy thận mãn là hòa dịch lọc và nước tinh khiết RO theo tỉ lệ xác định, dịch lọc này sau khi pha có các thành phần điện giải tương đương máu người như nồng độ Na, K,Ca, Cl…

Thiết bị được thiết kế 1 bơm máu ngoài có nhiệm vụ hút máu ra khỏi người bệnh nhân sau đó cho dịch lọc này hòa vào máu bệnh nhân tại quả lọc, tại đây hiện

tượng khuyếch tán và siêu lọc được thực hiện, sự chênh lệch áp lực tại quả lọc (dialyzer) sẽ tách chất thải khỏi máu bệnh nhân theo tỉ lệ chỉnh định của bác sỹ, hay nói cách khác máy TNT thay thế quả thận con người

Để nâng cao chất lượng điều trị người ta thấy rằng việc lấy máu ra lọc và trả về thường không đạt hoàn toàn sự trao đổi cân bằng các chất ion cũng như PH, HCO3

giữa máu và dịch lọc, nếu dùng thêm 1 bơm nữa hòa trước vào máu một lượng dịch lọc xác định rồi sau đó tiến hành thẩm tách, khuyếch tán và siêu lọc thì hiệu quả trao đổi chất và lọc máu tăng cho nên máy thẩm tách siêu lọc HDF ra đời với

2 bơm ngoài

1.1.3 Tổng quan máy HDF

Thực tế các nhà chế tạo thiết bị Y sinh đã sản xuất ra máy HDF để đáp ứng yêu cầu nâng cao chất lượng điều trị như máy ONLINE HDF tăng hiệu quả thanh thải các chất có khối lượng phân tử chất tan thấp như phosphate, urê và creatinin Máy HDF có cấu trúc trên cơ sở hoàn toàn giống máy HD, chỉ cấu trúc thêm hệ thống bơm dịch vào máu Dưới đây là hình minh họa máy HDF của công ty NIPRO Nhật Bản

Hình 1.2 Máy TNT MODEL NCU18 chức năng HDF của hãng NIPRO

1.1.4 Tổng quan nội dung nghiên cứu

Nội dung nghiên cứu của đề tài là thiết kế hệ thống bơm dịch đối lưu, hệ thống này khi họat động phối hợp với máy HD đã có, với mong muốn kết quả điều trị tương đương máy HDF, nói cách khác là thêm hệ thống bơm dịch đối lưu cho máy HD để trở thành máy điều trị tương đương chức năng máy HDF

có hồi tiếp như 1 Servo motor, đồng thời trên cơ sở tham khảo máy NCU 18 có chức năng HDF của hãng NIPRO đã sử dụng BLDCM cho chức năng bơm máu và bơm dịch đối lưu

1.1.5 Ý nghĩa luận văn

Tại Việt Nam từ những năm cuối thập kỷ 90 kỹ thuật chạy thận nhân tạo (HD : HemoDialysic) điều trị bệnh cho những bệnh nhân suy thận mãn bắt đầu được áp dụng, đầu tiên kỹ thuật này được áp dụng tại các bệnh viện lớn hoặc đầu ngành như bệnh viện : Bạch Mai (Hà nội), Thống nhất (TP.HCM), Chợ rẫy… cho đến nay kỹ thuật này được áp dụng hầu hết tại các bệnh viện tuyến quận trở lên tại TP.HCM, điều này dẫn đến tổng số máy chạy thận nhân tạo HD hiện nay khá lớn, nếu làm được thiết bị bơm dịch đối lưu để phối hợp sử dụng máy TNT có chức năng HD hiện có

thành máy TNT có chức năng HDF sẽ đem lại lợi ích cho thực tiễn điều trị bệnh tại các trung tâm TNT

Hình 1.3.a Máy TNT SURDIAL Hình 1.3.b Thiết bị bơm dịch đối lưu

1.2 Mục tiêu luận văn

Bằng giải thuật điều khiển Self-Tuning PID, với các giá trị Kp, Kd, Ki được tính toán dựa trên nền tảng lý thuyết Fuzzy Logic áp dụng điều khiển vi bước cho động cơ bước 3 pha, 6 step ( Brushless DC motor) tạo vòng xoay ổn định và chính xác trên cơ

sở kiểm soát và điều khiển theo pha làm trục lăn xoay với tốc độ ổn định theo giá trị cài đặt mong muốn của người sử dụng, nhằm cung cấp lượng dịch đối lưu chính xác trên phút và áp lực dịch nằm trong ngưỡng an toàn theo yêu cầu điều trị HDF cho bệnh nhân suy thận mãn trên cơ sở máy điều trị HD đã có

Lưu lượng dịch đối lưu của BLDCM bơm đạt theo yêu cầu thiết kế chuẩn tham khảo

từ máy TNT SURDIAL của hãng NIPRO dùng BLDCM và dây truyền cùng loại

Bảng 1.2 Đường kính dây bơm, lưu lượng và sai số

No

Flow rate

range

When large sized tube is used :

30 to 500 mL/min (factory set)

Large sized tube:

8.0012.00  0.15 mm Length :  210 mm Accuracy of

flow rate

Set flow rate  10 % Min inlet pressure :

-200 mmHg Max outlet pressure : +500 mmHg

Chương 5, là kết quả thực nghiệm từ mô hình

Đánh giá những vấn đề đã thực hiện được và hướng phát triển của luận văn cũng như kết luận được trình bày ở chương 6

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT LUẬT ĐIỀU KHIỂN

2.1 Lý thuyết bộ điều khiển PID

PID là cách viết tắt của các từ Propotional (tỉ lệ), Integral (tích phân) và Derivative (đạo hàm)

Tùy vào mục đích và đối tượng điều khiển mà bộ điều khiển có thể có thể được xây dựng

từ các thành phần chỉ bao gồm P, PI, PD hoặc đầy đủ PID

Điều khiển PID số

Phép xấp xỉ thời gian lấy mẫu

e(k) : giá trị hiện tại của e e(k-1) : giá trị của e trong lần lấy mẫu trước đó

h : khoảng thời gian lấy mẫu

Hình 2.1 Xấp xỉ đạo hàm của biến sai số e

Thành phần tích phân được xấp xỉ bằng diện tích vùng giới hạn bởi hàm đường biểu diễn của e và trục thời gian Do việc tính toán tích phân không cần quá chính xác, ta có thể dùng phương pháp xấp xỉ đơn giản nhất là xấp xỉ hình chữ nhật (sai số của phương pháp này cũng lớn nhất)

Hình 2.2 Xấp xỉ tích phân của biến sai số e

Tích phân của biến e được tính bằng tổng diện tích các hình chữ nhật tại mỗi thời điểm đang xét Mỗi hình chữ nhật có chiều rộng bằng thời gian lấy mẫu h và chiều cao là giá trị sai số e tại thời điểm đang xét Tổng quát:

I(k) : là thành phần tích phân hiện tại I(k-1) : là thành phần tích phân trước đó

2.2 Lý thuyết luật điều khiển Fuzzy

Khái niệm về Fuzzy Logic Controller (FLC) được giáo sư L.A Zadeh đưa ra lần đầu tiên 1965, tại trường Đại học Berkeley, bang California – Mỹ Từ đó, nó được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp

Năm 1970, tại trường Mary Queen, London – Anh, Mamdani dùng FLC để điều khiển một máy hơi nước mà ông không thể điều khiển bằng các kỹ thuật cổ điển Cũng vào thời điểm đó, tại Đức, Zimmermann sử dụng FLC cho các hệ luật ra quyết định

Tại Nhật, vào các năm 1983 và 1987, FLC lần lượt được ứng dụng vào nhà máy xử

lý nước của Fuji Electronics và hệ thống xe điện ngầm của Hitachi…

Trong ba thập kỷ qua, FLC đã phát triển như là một sự thay thế hoặc bổ sung cho các

bộ điều khiển kinh điển trong các lĩnh vực kỹ thuật khác nhau Lý thuyết FLC cung cấp cho bộ điều khiển phi tuyến khả năng thực hiện các đáp ứng phức tạp, ngay cả với hệ phi tuyến không chắc chắn Khác với điều khiển thông thường, thiết kế FLC không đòi hỏi mô hình toán học cụ thể và chính xác của hệ thống, mà thay vào đó sẽ

sử dụng sai lệch (Error) của tín hiệu đầu ra so với tín hiệu mong muốn và đạo hàm

của sai lệch (Derivative Error) giúp cho bộ điều khiển phản ứng kịp thời với các biến động liên tục của đối tượng

Cấu trúc tổng quát của 1 bộ điều khiển Fuzzy cơ bản gồm 3 thành phần chính đó là

- Khối mờ hóa

- Khối luật hợp thành

- Khối giải mờ

Hình 2.3 Cấu trúc tổng quát của 1 bộ điều khiển Fuzzy

2.3 Phương thức điều khiển BLDC motor

2.3.1 Điều khiển số hoá Brushless DC motor

Brushless DC motors là động cơ bước dạng 3 pha sử dụng nguồn điện DC, nó bao gồm 6 bước, tùy theo loại ứng dụng các nhà sản xuất thiết kế số cặp cực, cuộn dây đấu kiểu sao, cuộn dây đấu kiểu tam giác…

Để tiện việc điều khiển BLDCM thường được thiết kế ba hall sensor để giám sát pha hiện hành và vị trí hiện hành của rotor

Hình 2.4 Cấu trúc BLDCM đấu sao

Do cấu trúc như một động cơ bước dạng 3 pha nên BLDCM có thể được điều khiển bằng phương pháp số hóa và kỹ thuật điều rộng xung (PMW) làm motor vận hành theo micro steping

Brushless DC motors có thể được điều khiển bởi xung điện áp vuông góc ứng với từng góc pha tạo thành một chu kỳ chuyển động một vòng 3600

, được biễu diễn như giản đồ sau

Hình 2.5 Giản đồ xung vuông điện áp cấp cho Brushless DC motors

Hình 2.6 Tầng công suất cấp nguồn cho 3 pha BLDC

PWM_Q1 PWM_Q3

PWM_Q4

Q3 IRF540

PHASE B

Q1 IRF540

PHASE C

Q5 IRF540

Q2 IRF540

PWM_Q6 Q6

IRF540

PWM_Q2

C

Từ giản đồ xung ( hình 2.5 ) và cấu trúc tầng công suất ( hình 2.6 ) ta thấy rằng nguồn dòng cấp cho động cơ 3 pha xen kẽ trên từng pha và 2 pha một, lúc này pha thứ ba không được cấp nguồn , như vậy ta hoàn toàn có thể áp dụng kỹ thuật điều rộng xung ( PWM ), trong trường hợp này các xung điện áp có độ rộng xung theo mong muốn tuần

tự cung cấp cho BLDC theo giản đồ xung ( hình 2.7 ) và (hình 2.8 )

Hình 2.7 Giản đồ xung đóng ngắt tầng công suất kiểu độc lập

Hình 2.8 Giản đồ xung đóng ngắt tầng công suất kiểu bổ trợ

2.3.2 Phương thức điều khiển BLDC thông qua đọc pha hiện tại từ Hall Sensor

Hình 2.9 Giản đồ vector 3 pha ABC – Hall Sensors output

Hình 2.10 Giản đồ 3 pha pha ABC – Hall Sensors điều khiển 3 phase

Bảng 2.1 Tín hiệu Hall Sensors điều khiển BLDC 6 step quay thuận

C Low Drive

B High Drive

B Low Drive

A High Drive

A Low Drive

Bảng 2.2 Tín hiệu Hall Sensors điều khiển BLDC 6 step quay nghịch

C Low Drive

B High Drive

B Low Drive

A High Drive

A Low Drive

2.4 Mô hình hoá Brushless DC motor

Mạch điện tương đương BLDCM được biểu diễn như sau

Hình 2.11 Mạch điện tương đương BLDC M

Áp dụng dịnh luật Kirchoff cho mạch điện phần ứng

vas, vbs, vcs : điện áp trên mỗi pha

ia, ib, ic: dòng điện trên mỗi pha

La, Lb, Lc : trở kháng tự cảm trên mỗi cuộn dây pha

ea, eb, ec : sức phản điện động trên mỗi cuộn dây pha

Rs : nội trở trên từng cuộn dây pha, với giả định rằng nội trở trên 3 cuộn

m : vận tốc góc theo radian trên mỗi giây

r : vịtrí rotor theo radian

Ba hàm đơn vị hình thang as ( r ),bs (r ),cs ( r ) có dạng sóng nhƣ ea, eb, ec với

độ lớn cực đại trong khoảng ±1, sức phản điện động cảm ứng này có dạng sóng hình thang

Lực điện từ đƣợc xác định bởi công thức Newton

ik : pha của dòng điện theo thứ tự pha

ke : sức phản điện động Emf theo thứ tự pha

Mô hình hóa sức phản điện động theo góc quay rotor

Bảng 2.3 Mô hình hóa sức phản điện động theo góc quay rotor

Mô hình hóa trạng thái Hall sensor theo góc quay rotor

Bảng 2.4 Mô hình hóa Hall sensor theo góc quay rotor

Mô hình hóa dòng điện tham chiếu quay thuận và hãm ngƣợc

Bảng 2.5 Dòng điện tham chiếu quay thuận và hãm ngƣợc

CHƯƠNG 3 ĐIỀU KHIỂN BLDC MOTOR VỚI LUẬT ĐIỀU

KHIỂN FUZZY SELF-TUNING PID

3.1 Bộ điều khiển Fuzzy Self-Tuning PID ( FST PID) cho BLDCM

3.1.1 Sơ đồ khối bộ điều khiển Fuzzy Self-Tuning PID ( FST PID) cho BLDCM

Hình 3.1 Sơ đồ khối Bộ điều khiển Self-Tuning PID ( FST PID)

- Khối Fuzzy Self –Tuning PID: ngõ vào là 2 đại lượng e và

, tại khối này giải thuật Fuzzy sẽ giải mờ cho ra 3 giá trị Kp, Ki, Kd và Du, 3 thành phần Kp, Ki, Kd là đại lượng thiết lập cho bộ PID tùy chỉnh, thành phần Du sẽ được lấy tích phân đưa tới bộ cộng

- Khối PID: tốc độ motor là giá trị tốc độ cài đặt ngõ vào tới bộ cộng với tín hiệu hồi tiếp, ta có giá trị độ lệch e, ba thành phần e, ,

được đưa vào khối PID tùy chỉnh mặt

khác khối này nhận được 3 thành phần Kp, Ki, Kd, cho ra từ U fuzzy self-tuning , kết quả sau

PID

𝜔𝑟

𝑑𝑒 𝑑𝑡 𝑆

𝑑𝑒 𝑑𝑡

e

3.1.2 Bộ điều khiển PID

Với :

CO : ngõ ra bộ điều khiển

e = SP-PV

SP : điểm cài đặt (the setpoint)

PV : biến quá trình (the process variable) 3.1.3 Bộ điều khiển Fuzzy

3.1.3.1 Xác định biến ngôn ngữ vào ra

Error/derivative Error = {Negative Bit, Negative Small, Zero, Positive Small, Positive Big }

Hình 3.3 Hệ luật Sugeno - Fuzzy 3.1.3.8 Biễu diễn luật chỉnh định trong không gian

Hình 3.4 Biểu diễn luật chỉnh định trong không gian

3.2 Mô hình Fuzzy self-tuning PID trong Simulink

3.2.1 Mô phỏng khối PID

Hình 3.5 Mô phỏng khối kp

Hình 3.6 Mô phỏng khối ki

Hình 3.7 Mô phỏng khối kd