Ước lượng các thông số của động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc sử dụng mạng nơron nhân tạo

34 Hình 2.11 Sơ đồ khối của hệ truyền động động cơ không đồng bộ IFOC với ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron/ tốc độ học là hàm số... Chính vì vậy, những nghiên cứu về ư

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Tất cả các ấn phẩm được công bố chung với các cán bộ hướng dẫn khoa học và các đồng nghiệp đã được

sự đồng ý của các tác giả trước khi đưa vào luận án Các kết quả trình bày trong luận

án này là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất cứ công trình nào khác

Hà Nội, ngày… tháng … năm 2019

Người cam đoan

Phạm Văn Tuấn

TẬP THỂ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

TS Phạm Hùng Phi TS Nguyễn Thanh Sơn

LỜI CẢM ƠN

Trong quá trình nghiên cứu đề tài, tác giả đã gặp nhiều khó khăn Một mặt do trình độ còn hạn chế, một mặt do khó khăn về thiết bị thực nghiệm, song tác giả đã rất cố gắng và được sự giúp đỡ tận tình của các thầy giáo hướng dẫn, sự giúp đỡ của các thầy cô trong Bộ môn Thiết bị điện- điện tử; Tự động hóa công nghiệp- Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, sự giúp đỡ tận tình của bạn bè, đồng nghiệp, luận án đến nay đã hoàn thành

Để có luận án này, tác giả vô cùng biết ơn và bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc nhất đến hai thầy giáo hướng dẫn khoa học trực tiếp là TS Phạm Hùng Phi và TS Nguyễn Thanh Sơn luôn dành nhiều công sức, thời gian quan tâm, động viên và tận tình hướng dẫn nghiên cứu sinh trong suốt quá trình thực hiện luận án

Tác giả chân thành cảm ơn Bộ môn Thiết bị điện- điện tử, Bộ môn Tự động hóa công nghiệp, Viện Điện và Phòng Đào tạo/ bộ phận Đào tạo sau đại học - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã tạo mọi điều kiện để nghiên cứu sinh có điều kiện thuận lợi nhất về thời gian và cơ sở vật chất trong quá trình thực hiện luận án

Tác giả cũng bày tỏ lời cảm ơn tới Lãnh đạo Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh và toàn thể thầy cô giáo khoa Điện - Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh nơi tác giả đang công tác đã tạo mọi điều kiện để tác giả thuận lợi về thời gian học tập và nghiên cứu luận án

Tác giả trân trọng cảm ơn TS Nguyễn Thế Công, PGS.TS Trần Trọng Minh,

TS Vũ Hoàng Phương, TS Nguyễn Tùng Lâm đã hỗ trợ trong quá trình nghiên cứu sinh làm thực nghiệm và đã đóng góp các ý kiến quý báu để nghiên cứu sinh hoàn thiện luận án

Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới bạn bè đã động viên giúp đỡ về mọi mặt góp phần vào sự thành công của luận án

Cuối cùng, tác giả dành lời cảm ơn tới Gia đình đã luôn động viên và hỗ trợ về vật chất và tinh thần trong những lúc khó khăn, mệt mỏi nhất để tác giả yên tâm trong quá trình nghiên cứu, góp phần không nhỏ vào thành công của luận án

Phạm Văn Tuấn

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT vii

Danh mục các kí hiệu: vii

Danh mục các chữ viết tắt: ix

Danh mục các bảng biểu: xi

Danh mục các hình vẽ, đồ thị: xii

MỞ ĐẦU 1

1 Đặt vấn đề 1

2 Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước 2

a Tổng quan về ước lượng tốc độ động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc 2 b Tổng quan về ước lượng điện trở rôto và stato trong truyền động động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc không sử dụng cảm biến tốc độ 2

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài 3

4 Mục tiêu của đề tài luận án 3

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 4

6 Phương pháp nghiên cứu 5

7 Các đóng góp mới của luận án 5

8 Cấu trúc của luận án 5

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ƯỚC LƯỢNG ĐIỆN TRỞ RÔTO VÀ STATO CỦA ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ BA PHA 7

1.1 Mô hình toán của động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc 7

1.1.1 Biến đổi ba pha về hai trục tọa độ của điện áp và dòng điện 7

1.1.2 Mômen điện từ 8

1.1.3 Tốc độ động cơ 8

1.2.1 Thuật toán thích nghi tham chiếu mô hình (MRAS) để ước lượng điện trở

rôto và stato của động cơ 11

1.2.2 Bộ lọc Kalman mở rộng để ước lượng điện trở rôto và stato của động cơ 14 1.2.3 Bộ quan sát trượt để ước lượng điện trở rôto và stato của động cơ 15

1.2.4 Bộ quan sát Luenberger để ước lượng điện trở rôto và stato của động cơ 15 1.2.5 Ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng lôgic mờ 16

1.2.6 Mạng nơron nhân tạo để ước lượng điện trở rôto và stato của động cơ 19

1.3 Kết luận chương 1 20

Chương 2: NGHIÊN CỨU ƯỚC LƯỢNG ĐIỆN TRỞ RÔTO VÀ STATO TRONG QUÁ TRÌNH LÀM VIỆC SỬ DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO21 2.1 Tổng quan về mạng nơron trong nhận dạng các tham số 22

2.1.1 Định nghĩa và ứng dụng của mạng nơron 22

2.1.2 Các thành phần cơ bản của mạng nơron 22

2.1.3 Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp 23

2.1.4 Mạng nơron hồi quy 24

2.1.5 Luật học lan truyền ngược [71] 25

2.1.6 Nguyên tắc sử dụng mạng nơron trong nhận dạng tham số 26

2.2 Ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron nhân tạo 27

2.2.1 Ước lượng điện trở rôto sử dụng mạng nơron nhân tạo 27

2.2.2 Ước lượng điện trở stato sử dụng mạng nơron nhân tạo 32

2.2.3 Kết quả mô phỏng 35

2.3 Ước lượng điện trở rôto và stato với hàm tốc độ học được xây dựng từ lôgic mờ 37

2.3.1 Ước lượng điện trở rôto với hàm tốc độ học được xây dựng từ lôgic mờ 37 2.3.2 Ước lượng điện trở stato với hàm tốc độ học được xây dựng từ lôgic mờ 39 2.3.3 Các kết quả mô phỏng 40

2.4 Kết luận chương 2 42

Chương 3: TRUYỀN ĐỘNG ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ BA PHA RÔTO LỒNG SÓC KHÔNG CẢM BIẾN TỐC ĐỘ VỚI ƯỚC LƯỢNG ĐIỆN TRỞ RÔTO VÀ STATO 44

3.1 Các phép biến đổi hệ tọa độ 44

3.1.1 Vector không gian 44

3.1.2 Các hệ tọa độ 45

3.1.3 Biến đổi tọa độ abc→dq 46

3.1.4 Biến đổi tọa độ αβ→dq 47

3.1.5 Phép biến đổi hệ tọa độ hệ tọa độ abc→αβ 48

3.2 Điều khiển tựa từ thông rôto động cơ không đồng bộ ba pha 49

3.2.1 Phương pháp điều khiển tựa từ thông rôto 49

3.2.2 Phương pháp điều khiển tựa từ thông rôto trực tiếp 50

3.2.3 Phương pháp điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp 51

3.2.4 Kết luận 52

3.3 Điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp không cảm biến tốc độ (Sensorless IFOC) với giả thiết là các tham số của động cơ không đổi trong quá trình làm việc 53

3.3.1 Khái quát chung về điều khiển không cảm biến tốc độ 53

3.3.2 Một số phương pháp ước lượng tốc độ động cơ không đồng bộ 55

3.3.3 Ước lượng tốc độ động cơ sử dụng mạng nơron ([11], [13], [18]) 55

3.3.4 Mô phỏng hệ truyền động động cơ không đồng bộ điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp không cảm biến tốc độ sử dụng mạng nơron nhân tạo với các thông số của động cơ không thay đổi 56

3.4 Điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp không cảm biến tốc độ (Sensorless IFOC) với ước lượng điện trở rôto và stato 58

3.5 Kết luận chương 3 61

Chương 4: THỰC NGHIỆM 62

4.1 Xây dựng bàn thực nghiệm 62

4.1.1 Phần mạch động lực 62

Cài đặt chế độ điều khiển mômen động cơ điện một chiều sử dụng Mentor II 65

4.1.2 Phần mạch điều khiển 68 4.2 Thực nghiệm điều khiển FOC cho động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng

4.3.2 Ước lượng điện trở stato 81

4.3.3 Ước lượng từ thông của động cơ 82

4.3.4 Tốc độ động cơ 83

4.4 Kết luận chương 4 85

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 86

TÀI LIỆU THAM KHẢO 88

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 94

PHỤ LỤC 95

PHỤ LỤC A 95

PHỤ LỤC B: Nhận dạng tham số của động cơ sử dụng biến tần công nghiệp S120- Siemens 96

PHỤ LỤC C: Một số mô hình mô phỏng 104

PHỤ LỤC D: Các thành phần chủ yếu của DS 1104 và ghép nối với máy chủ 106 PHỤ LỤC E: Mentor II 109

DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

R s_es Điện trở stato ước lượng

Danh mục các chữ viết tắt:

không đồng bộ DCM Direct Current Motor Động cơ điện một chiều FOC Field Oriented Control Điều khiển tựa từ thông DFOC Direct Field Oriented Control Điều khiển tựa từ thông trực

tiếp IFOC Indirect Field Oriented

ANN Artificial Neural Network Mạng nơron nhân tạo

DTC Direct Torque Control Điều khiển trực tiếp mômen MPC Model Predictive Control Điều khiển dự báo

RF- MRAS Rotor Flux- Model

Reference Adaptive System

Hệ thống thích nghi tham chiếu mô hình cho từ thông rôto

EKF Extended Kalman Filter Bộ lọc Kalman mở rộng LKF Linear Kalman Filter Bộ lọc Kalman tuyến tính

Electric, LTD (ZD97B-2) 66

Bảng A.1 Bảng các hàm kích hoạt thường được sử dụng trong mạng nơron [78] 95

Danh mục các hình vẽ, đồ thị:

Hình 1.1 Mô hình tổng thể của động cơ điện không đồng bộ ba pha rô to lồng sóc

trong Simulink 10

Hình 1.2 Sơ đồ cấu trúc MRAS để ước lượng tham số động cơ 11

Hình 1.3 Sơ đồ cấu trúc MRAS từ thông để ước lượng điện trở rôto được thực hiện ở [38] 12

Hình 1.4 Sơ đồ cấu trúc MRAS công suất phản kháng để ước lượng điện trở rôto được thực hiện ở [40], [41] 13

Hình 1.5 Sơ đồ cấu trúc MRAS từ thông để ước lượng điện trở stato được thực hiện ở [21], [55] 13

Hình 1.6 Sơ đồ cấu trúc của bộ quan sát Luenberger để ước lượng tham số động cơ [4] 16

Hình 1.7 Mô hình ước lượng điện trở rôto sử dụng lôgic mờ 17

Hình 1.8 Sơ đồ khối của bộ ước lượng điện trở rôto sử dụng lôgic mờ [5] 17

Hình 1.9 Sơ đồ khối của bộ ước lượng điện trở rôto sử dụng lôgic mờ [52] 18

Hình 1.10 Sơ đồ khối của bộ ước lượng điện trở stato sử dụng lôgic mờ [5] 18

Hình 1.11 Sơ đồ khối của bộ ước lượng điện trở stato sử dụng lôgic mờ [60] 18

Hình 1.12 Sơ đồ cấu trúc phương pháp ước lượng điện trở rôto đã thực hiện ở [5], [17] 19

Hình 1.13 Sơ đồ cấu trúc phương pháp ước lượng điện trở stato đã thực hiện ở [5], [17] 20

Hình 2.1 Kiến trúc tổng quát của một mạng nơron 22

Hình 2.2 Đơn vị xử lý 23

Hình 2.3 Sơ đồ cấu trúc của mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp 24

Hình 2.4 Sơ đồ cấu trúc của mạng nơron hồi quy 2 lớp 25

Hình 2.5 Mô hình nhận dạng tham số đối tượng 26

Hình 2.6 Sơ đồ khối của bộ lọc LPF nhiều cấp để ước lượng từ thông stato [5], [72] 28

Hình 2.7 Cấu trúc bộ ước lượng điện trở rôto dựa trên MRAS bao gồm mạng nơron được huấn luyện với thuật toán lan truyền ngược sai số 29

Hình 2.8 Đồ hình mạng nơron dùng để ước lượng từ thông rôto 30

Hình 2.9 Ước lượng dòng điện stato trục α sử dụng mạng nơron hồi quy 34

Hình 2.10 Ước lượng dòng điện stato trục β sử dụng mạng nơron hồi quy 34

Hình 2.11 Sơ đồ khối của hệ truyền động động cơ không đồng bộ IFOC với ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron/ tốc độ học là hàm số 35

Hình 2.12 Mô hình ước lượng điện trở rôto với tốc độ học là hàm số 36

Hình 2.13 Mô hình ước lượng điện trở stato với tốc độ học là hàm số 36

Hình 2.14 Điện trở rôto của động cơ bao gồm: điện trở thực, điện trở ước lượng 37

Hình 2.15 Điện trở stato của động cơ bao gồm: điện trở thực, điện trở ước lượng 37 Hình 2.16 Hàm liên thuộc của biến đầu vào εi 37

Hình 2.17 Hàm liên thuộc của biến đầu vào ∆ε 38

Hình 2.18 Hàm liên thuộc của biến đầu ra ∆ηi 38

Hình 2.19 Sơ đồ khối sử dụng lôgic mờ để tính toán tốc độ học 38

Hình 2.20 Hàm liên thuộc của biến đầu vào ε4 39

Hình 2.21 Hàm liên thuộc của biến đầu vào ∆ε4 39

Hình 2.22 Hàm liên thuộc của biến đầu ra ∆η4. 40

Hình 2.23 Sơ đồ khối để xác định tốc độ học sử dụng lôgic mờ 40

Hình 2.24 Sơ đồ khối của hệ truyền động IFOC với ước lượng điện trở rôto và stato/ tốc độ học được xác định sử dụng lôgic mờ 41

Hình 2.25 Mô hình ước lượng điện trở rôto với tốc độ học được xây dựng từ lôgic mờ 41

Hình 2.26 Mô hình ước lượng điện trở stato với tốc độ học được xây dựng từ lôgic mờ 42

Hình 2.27 Điện trở rôto của động cơ bao gồm: điện trở thực, điện trở ước lượng 42

Hình 2.28 Điện trở stato của động cơ bao gồm: điện trở thực, điện trở ước lượng 42 Hình 3.1 Minh hoạ cho quá trình xây dựng vector không gian dòng điện stato 45

Hình 3.2 Các hệ trục tọa độ abc và dq 46

Hình 3.3 Các hệ trục tọa độ dq và αβ 48

Hình 3.4 Các hệ trục tọa độ abc và αβ 49

Hình 3.5 Đồ thị phương pháp điều khiển tựa từ thông rôto [16] 49

Hình 3.6 Sơ đồ tổng quát của FOC 50

Hình 3.7 Sơ đồ khối của hệ truyền động động cơ không đồng bộ điều khiển vector tựa từ thông rôto trực tiếp 51

Hình 3.8 Sơ đồ khối của hệ truyền động động cơ không đồng bộ điều khiển tựa từ thông gián tiếp [16] 52

Hình 3.9 Cấu trúc hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp (IFOC) sử dụng khâu ước lượng tốc 53

Hình 3.12 Tốc độ động cơ 57

Hình 3.13 Mômen điện từ 57

Hình 3.14 Dòng điện stato 58

Hình 3.15 Điện áp dây stato 58

Hình 3.16 Sơ đồ khối của bộ truyền động điện động cơ không đồng bộ IFOC không cảm biến tốc độ với ước lượng điện trở rôto và stato 59

Hình 3.17 (a), (b) Tốc độ khi chưa có ước lượng điện trở rôto và stato: tốc độ đặt và tốc độ ước lượng 60

Hình 3.18 Tốc độ động cơ khi có ước lượng điện trở rôto và stato 60

Hình 4.1 Sơ đồ thực nghiệm hệ thống truyền động không cảm biến tốc độ với ước lượng điện trở rôto và stato 62

Hình 4.2 Động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc sử dụng trong thực nghiệm 63

Hình 4.3 Động cơ điện một chiều sử dụng trong thực nghiệm 63

Hình 4.4 Van IGBT FUJI loại 6MBP25RA120-05 64

Hình 4.5 Mentor II 65

Hình 4.6 Sơ đồ đấu dây của Mentor II 66

Hình 4.7 Nguồn kích từ độc lập cấp cho Mentor II 67

Hình 4.8 Sơ đồ khối của card DS 1104 69

Hình 4.9 Dung lượng các bộ nhớ của DS 1104 69

Hình 4.10 Cảm biến tốc độ 1XP 8001-1/ 1024- Siemens 71

Hình 4.11 Mô hình thực nghiệm hệ thống truyền động không cảm biến tốc động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc với ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng ANN- Thực hiện tại BM Tự động hóa công nghiệp- Đại học Bách khoa Hà Nội 73

Hình 4.12 Sơ đồ thực nghiệm tổng quát sử dụng Matlab/ Simulink tải xuống DS 1104 74

Hình 4.13 Sơ đồ giao diện giám sát các thông số của động cơ sử dụng phần mềm control Desk 75

Hình 4.14 (a), (b), (c), (d) Dòng điện ia, ib, ic của động cơ 77

Hình 4.15 (a), (b), (c), (d) Dòng điện trục dq đo lường (isq màu xanh; isd màu đỏ) 78 Hình 4.16 (a), (b), (c), (d) Tốc độ động cơ bao gồm tốc độ đặt (màu đỏ) và tốc độ đo lường (màu xanh) 79

Hình 4.17 (a), (b) Điện trở rôto ước lượng với tốc độ học là hằng số 80

Hình 4.18 Điện trở rôto ước lượng với tốc độ học là hàm số 81

Hình 4.19 (a), (b) Điện trở stato ước lượng với tốc độ học là hằng số 81

Hình 4.20 (a), (b) Điện trở stato ước lượng với tốc độ học là hàm số 82

Hình 4.21 (a), (b) Từ thông rôto trục alpha bao gồm: từ thông theo mô hình mẫu

(màu xanh) và từ thông theo mô hình thích nghi- nơron (màu tím) 82

Hình 4.22 (a), (b) Từ thông rôto trục beta bao gồm: từ thông theo mô hình mẫu (màu xanh) và từ thông theo mô hình thích nghi- nơron (màu tím) 83

Hình 4.23 (a), (b) Từ thông rôto trục alpha bao gồm: từ thông theo mô hình mẫu (màu xanh) và từ thông theo mô hình thích nghi- nơron (màu đỏ) 83

Hình 4.24 (a), (b) Từ thông rôto trục beta bao gồm: từ thông theo mô hình mẫu (màu xanh) và từ thông theo mô hình thích nghi- nơron (màu đỏ) 83

Hình 4.25 (a), (b) Tốc độ động cơ bao gồm: tốc độ đặt (màu đỏ) và tốc độ thực (màu xanh nhạt) 84

Hình 4.26 (a), (b) Tốc độ động cơ bao gồm: tốc độ đặt (màu đỏ) và tốc độ ước lượng (màu xanh) 84

Hình 4.27 (a), (b) Tốc độ động cơ bao gồm: tốc độ đặt (màu đỏ) và tốc độ thực (màu tím) 84

Hình 4.28 (a), (b) Tốc độ động cơ bao gồm: tốc độ đặt (màu đỏ) và tốc độ ước lượng (màu xanh) 85

Hình B.1 Sơ đồ đấu nối bàn thí nghiệm SINAMICS S120 97

Hình B.2 Trình tự vận hành bàn thí nghiệm 98

Hình B.3 Cấu hình để bắt đầu quá trình nhận dạng tham số động cơ 100

Hình B.4 Cấu trúc điều khiển vòng kín động cơ không đồng bộ 100

Hình B.5 Các thông số của động cơ không đồng bộ 101

Hình B.6 Cài đặt ưu tiên quyền điều khiển cho máy tính 102

Hình B.7 Chế độ nhận dạng động cơ không đồng bộ ba pha 103

Hình B.8 Nhận dạng các tham số của động cơ không đồng bộ ba pha 103

Hình C.1 Mô hình ước lượng từ thông theo mô hình tham chiếu 104

Hình C.2 Mô hình ước lượng từ thông theo mô hình thích nghi 104

Hình C.3 Mô hình ước lượng tốc độ động cơ sử dụng mạng nơron nhân tạo 105

Hình C.4 Mô hình ước lượng dòng điện stato dụng mạng nơron 105

Hình D.1 Vi điều khiển tín hiệu số DSP TMS320F240 107

Hình E.1 Nguồn cấp cho kích từ 110

Hình E.2 Sơ đồ mắc một cầu 3 pha dùng công tắc chuyển đổi để đảo chiều 111

Hình E.3 Sơ đồ mắc hai cầu 3 pha song song ngược 112

MỞ ĐẦU

1 Đặt vấn đề

Động cơ điện không đồng bộ ba pha được sử dụng rộng rãi trong thực tế sản xuất

Ưu điểm của loại động cơ này là cấu tạo đơn giản, so với động cơ điện một chiều động cơ điện không đồng bộ không có chổi than nên vận hành tin cậy, chi phí bảo dưỡng thấp [1] Ngoài ra động cơ không đồng bộ ba pha có thể dùng trực tiếp lưới điện xoay chiều ba pha nên thuận lợi trong thực tế [1], [2], [3], [4]

Trước đây nhược điểm của động cơ không đồng bộ ba pha là điều chỉnh tốc độ và khống chế các quá trình quá độ là rất khó khăn; riêng với động cơ điện không đồng

bộ ba pha rôto lồng sóc có các chỉ tiêu khởi động xấu hơn so với động cơ một chiều

và động cơ không đồng bộ ba pha rôto dây quấn [2] Trong vài thập niên trở lại đây với sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực điện tử công suất và vi điều khiển đã cải thiện đáng kể chất lượng làm việc của các hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc [5], [6]

Trong thực tế, phương pháp điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp (IFOC) động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc rất phổ biến và được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng công nghiệp [7], [8] do đáp ứng động học nhanh bằng cách tách kênh, điều khiển mômen và điều khiển từ thông riêng biệt làm cho điều khiển động cơ không đồng bộ tương tự như điều khiển động cơ một chiều [8] Trong IFOC, tính toán tốc

độ trượt yêu cầu giá trị điện trở rôto, nhưng điện trở rôto có thể biến thiên do sự thay đổi nhiệt độ, tần số dòng điện rôto trong quá trình làm việc của hệ truyền động Vì vậy, việc ước lượng điện trở rôto của động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc là rất cần thiết nhằm nâng cao chất lượng làm việc của hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp

Mặt khác, thông tin tốc độ động cơ là cần thiết cho cho phương pháp điều khiển IFOC Tốc độ của động cơ có thể được đo bằng cảm biến hoặc có thể được ước lượng bằng các phương trình trạng thái (điện áp, dòng điện,…) và các thông số của động cơ (điện trở rôto, điện trở stato, hỗ cảm…) Việc sử dụng cảm biến tốc độ (các bộ cảm biến tốc độ như bộ mã hóa xung/ pulse encoder, hay máy phát tốc/ tachchometer [4], [9], [10], [11] ) làm giảm độ bền cơ học và độ tin cậy của hệ truyền động, đặc biệt là trong môi trường khắc nghiệt (nhiệt độ cao, nhiều bụi,…) Hơn nữa do có cảm biến tốc độ nên làm tăng kích thước, chi phí đầu tư và chi phí bảo dưỡng cho hệ truyền động, đặc biệt là các hệ truyền động công suất nhỏ Ngoài ra ở vùng tốc độ thấp sử dụng cảm biến tốc độ thường có sai số lớn [5], [9], [12], [13] Do vậy hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha không cảm biến tốc độ ngày càng được quan tâm và ứng dụng rộng rãi trong thực tiễn công nghiệp

Nhiều công trình nghiên trên thế giới đã đề cập đến việc ước lượng tốc độ của động

cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc với nhiều phương pháp ước lượng khác nhau Tuy nhiên quá trình ước lượng tốc độ động cơ đòi hỏi phải biết trước các thông số

của động cơ như điện trở rôto, điện trở stato [5], [9], [14], [15] Do đó ước lượng điện trở rôto và stato theo thời gian thực có ý nghĩa quan trọng trong lĩnh vực truyền động không cảm biến tốc độ động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc

2 Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

a Tổng quan về ước lượng tốc độ động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc

Trong những năm gần đây, một số phương pháp ước lượng tốc độ động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc đã được đề xuất và thực hiện như:

 Ước lượng tốc độ động cơ không đồng bộ sử dụng phương trình trạng thái của động cơ không đồng bộ [5], [16], [17], [18]

 Ước lượng tốc độ sử dụng thuật toán thích nghi tham chiếu mô hình (MRAS)

và bộ điều chỉnh PI [19], [20], [21], [22], [23], [24], [25]

 Ước lượng tốc độ sử dụng bộ quan sát trượt (SMO) [9], [19], [24], [26]

 Ước lượng tốc độ sử dụng bộ quan sát Luenberger (LO) [4], [18], [27]

 Ước lượng tốc độ sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) [18], [28], [29]

 Ước lượng tốc độ sử dụng lôgic mờ (FL) [19], [24], [30], [31], [32]

 Ước lượng tốc động cơ sử dụng mạng nơron nhân tạo (ANN) [11], [13],[18], [19], [33], [34]

Các phương pháp ước lượng tốc độ động cơ không đồng bộ ba pha phụ thuộc vào giá trị điện trở rôto và stato Ngoài ra phương pháp điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp, tính toán góc từ thông rôto phụ thuộc vào giá trị điện trở rôto [6], [16], [35] Mặt khác điện trở rôto có thể biến thiên tới 100% do sự thay đổi nhiệt độ, tần số rôto và lấy lại các thông tin này với một mô hình nhiệt hoặc một cảm biến nhiệt độ là rất khó khăn, phức tạp bởi các cảm biến nhiệt độ phải được gắn vào các vị trí khác nhau của rôto, điều đó có thể không thực hiện được trong tất cả các ứng dụng [5], [14], [17], [36], [37] Điện trở stato cũng có thể thay đổi 50% trong quá trình làm việc của động cơ [5], [17], [37] do sự thay đổi nhiệt độ

Do đó việc ước lượng chính xác điện trở rôto và stato trong quá trình làm việc của

hệ truyền động sẽ nâng cao độ chính xác của ước lượng tốc độ đồng thời cải thiện, nâng cao chất lượng làm việc của hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc không cảm biến tốc độ điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp (Sensorless- IFOC)

b Tổng quan về ước lượng điện trở rôto và stato trong truyền động động cơ

[39], [40], [41]; bộ lọc Kalman mở rộng [42], [43], [44], [45]; Bộ quan sát trượt [46], [47], [48]; bộ quan sát Luenberger [49]; lôgic mờ [50], [51], [52], [53]; mạng nơron nhân tạo [5], [17], [54]

 Phương pháp ước lượng điện trở stato đã được thực hiện ở [21], [55] sử dụng MRAS; bộ lọc Kalman mở rộng [56], [57]; Bộ quan sát trượt [47], [58]; bộ quan sát Luenberger [4], [59]; lôgic mờ [60], [61], [62], [63], [64]; mạng nơron nhân tạo [5], [17], [65], [66]

Tuy đã có nhiều kết quả được công bố, nhưng vẫn còn nhiều vấn đề cần được quan tâm nghiên cứu và giải quyết để nâng cao hơn nữa chất lượng của việc ước lượng điện trở rôto và stato của động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc Cụ thể như vấn đề ước lượng online đồng thời cả điện trở rôto và stato cho hệ truyền động không cảm biến tốc độ; bởi vì sẽ xảy ra vòng lặp đại số khi ước lượng đồng thời tốc độ, điện trở rôto và điện trở stato, dẫn đến việc ước lượng tốc độ và các điện trở sẽ không thực hiện được

Chính vì vậy, những nghiên cứu về ước lượng online đồng thời cả điện trở rôto và stato cho động cơ không đồng bộ ba pha ứng dụng trong truyền động động cơ không đồng bộ ba pha không cảm biến tốc độ vẫn luôn cấp thiết và thu hút được sự quan tâm của các nhà khoa học trong và ngoài nước, đặc biệt là các phương pháp ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron nhân tạo

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài

Đối tượng nghiên cứu: nghiên cứu về động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc

với các thông số thay đổi trong quá trình làm việc

Phạm vi nghiên cứu: trong luận án này tác giả chỉ nghiên cứu ước lượng điện trở

rôto và stato của động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc Bởi vì điện trở rôto

và stato có thể thay đổi rất lớn trong quá trình làm việc của động cơ, và lấy được thông tin các giá trị của điện trở là rất khó khăn, đặc biệt là đối với động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc Mặt khác việc ước lượng chính xác điện trở rôto và stato sẽ nâng cao nâng cao chất lượng làm việc của hệ truyền động không cảm biến tốc độ động cơ không đồng bộ

4 Mục tiêu của đề tài luận án

Ở [5], [17] đã đề xuất phương pháp ước lượng điện trở rôto và stato cho động cơ không đồng bộ ba pha sử dụng mạng nơron nhân tạo Các phương pháp ước lượng điện trở rôto và stato được thực hiện ở [5], [17] vẫn bị giới hạn là các giá trị tốc độ học của mạng nơron được lựa chọn trước và không thay đổi trong quá trình ước lượng các điện trở Do vậy, nếu lựa chọn tốc độ học không phù hợp sẽ dẫn đến quá trình huấn luyện mạng nơron chậm và sai số đầu ra của mạng lớn Việc lựa chọn tốc độ học phù hợp chủ yếu dựa vào kinh nghiệm của người nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ đề xuất phương pháp mới để ước lượng online đồng thời cả điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học thay đổi (tốc độ học thay đổi trong quá trình ước lượng các điện trở) Các thông số điện trở rôto và stato của động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc được nhận dạng sẽ được ứng dụng cho các thuật toán điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp không cảm biến tốc độ nhằm nâng cao độ chính xác cho ước lượng tốc độ, nâng cao chất lượng làm việc của hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc điều khiển

tựa từ thông rôto gián tiếp

Các mục tiêu nghiên cứu sau đây sẽ được thực hiện trong luận án:

 Các phương pháp ước lượng tốc độ động cơ không đồng bộ ba pha

 Hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha không cảm biến tốc độ tựa từ thông rôto, các ưu và nhược điểm của hệ truyền động này; các tham số ảnh hưởng đến quá trình ước lượng tốc độ

 Các phương pháp ước lượng điện trở rôto động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc, đánh giá ưu nhược điểm của các phương pháp

 Các phương pháp ước lượng điện trở stato động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc, đánh giá ưu nhược điểm của các phương pháp

 Sử dụng mạng nơron nhân tạo để ước lượng đồng thời điện trở rôto và stato

trong quá trình làm việc của hệ truyền động động cơ không đồng bộ

 Sau khi các điện trở rôto và stato đã được nhận dạng sẽ được đưa vào hệ truyền động không cảm biến tốc độ động cơ không đồng bộ ba pha điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp, để đánh giá chất lượng của hệ truyền động trong hai trường hợp: khi có các bộ ước lượng điện trở tác động và khi không có các bộ ước lượng điện trở tác động vào hệ truyền động không cảm biến tốc độ Các thuật toán này được thực hiện trên card DS 1104 Mục đích của nội dung nghiên cứu này là để kiểm chứng phương pháp ước lượng đồng thời cả điện trở rôto và stato trong quá trình làm việc sử dụng mạng nơron nhân tạo được tác giả đề xuất trong luận án; ngoài ra để đánh giá, kiểm chứng ý nghĩa của việc ước lượng điện trở rôto và stato cho hệ truyền động không cảm biến tốc độ với phương pháp điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp- phương pháp điều khiển cơ bản, được sử dụng rộng rãi trong các biến tần hiện nay

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

 Ứng dụng được lý thuyết trí tuệ nhân tạo trong nhận dạng tham số và điều khiển

 Nâng cao chất lượng làm việc của các hệ truyền động động cơ không đồng bộ

ba pha rôto lồng sóc không cảm biến tốc độ khi có ước lượng điện trở rôto và stato

6 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu sẽ được vận dụng trong luận án này bao gồm:

 Sử dụng lý thuyết điều khiển và mạng nơron nhân tạo để nhận dạng điện trở rôto và stato cho hệ thống điều khiển không cảm biến tốc độ động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc

 Sử dụng phần mềm mô phỏng trên máy tính (phần mềm Matlab/ Simulink) để kiểm chứng các nghiên cứu về lý thuyết

 Thực nghiệm kiểm tra, khẳng định các kết quả nghiên cứu lý thuyết được cài đặt trên bộ vi điều khiển DS 1104

7 Các đóng góp mới của luận án

 Đề xuất phương pháp ước lượng đồng thời điện trở rôto và stato trong quá trình làm việc của hệ truyền động động cơ không đồng bộ sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học thay đổi (khác với [5], [17]- tốc độ học là hằng số) Ở đây tác giả đã đưa ra được hai thuật toán mới để ước lượng điện trở rôto và stato, bao gồm:

- Sử dụng mạng nơron với tốc độ học là một hàm số để ước lượng đồng thời điện trở rôto và stato;

- Sử dụng mạng nơron với tốc độ học được xây dựng từ lôgic mờ để ước lượng đồng thời điện trở rôto và stato

 Tiến hành thực nghiệm kiểm chứng phương pháp ước lượng đồng thời điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học là hàm số trên nền vi điều khiển DS 1104

 Sử dụng các thuật toán ước lượng đồng thời điện trở rôto và stato được đề xuất,

sẽ nâng cao chất lượng làm việc của hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc không cảm biến tốc độ

8 Cấu trúc của luận án

Luận án được trình bày theo các chương sau đây:

Trình bày về mô hình hóa động cơ không đồng bộ ba pha (mô hình toán của động cơ) Mô hình toán của động cơ được sử dụng trong các mô phỏng các hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha, hệ truyền động không cảm biến tốc độ động cơ không đồng bộ ba pha điều khiển tựa từ thông, trong ước lượng các điện trở rôto và stato Phần còn lại của chương trình bày tổng quan về một số phương pháp ước lượng điện trở rôto và stato động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc

Chương 2: Nghiên cứu ước lượng điện trở rôto và stato trong quá trình làm việc

sử dụng mạng nơron nhân tạo

Trình bày tổng quan về mạng nơron nhân tạo Tiếp đó là việc sử dụng mạng nơron

để ước lượng điện trở rôto và stato với tốc độ học là hằng số Phần lớn nội dung còn lại tác giả tập trung nghiên cứu về ước lượng điện trở rôto và stato trong quá trình làm việc của hệ truyền động sử dụng mạng nơron với tốc độ học thay đổi Đây là phần đóng góp mới của Luận án Tốc độ học thay đổi có thể được xác định bằng một hàm toán hoặc từ mô hình mờ sao cho mạng nơron có tốc độ hội tụ nhanh, điện trở rôto và stato được ước lượng chính xác

Chương 3: Truyền động động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc không cảm biến tốc độ với ước lượng điện trở rôto và stato

Chương này tập trung nghiên cứu và đánh giá đáp ứng đầu ra của hệ truyền động không cảm biến tốc độ điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp ở hai trường hợp: khi có

bộ ước lượng điện trở rôto và stato với khi không có các bộ ước lượng điện trở rôto

và stato tác động Từ đó sẽ thấy được ước lượng điện trở rôto và stato được đề xuất

ở chương 2 góp phần nâng cao chất lượng của hệ truyền động động cơ không đồng

bộ ba pha rôto lồng sóc không cảm biến tốc độ

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ƯỚC LƯỢNG ĐIỆN TRỞ RÔTO VÀ

STATO CỦA ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ BA PHA

Chương này sẽ trình bày mô hình toán của động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc Phần còn lại của chương sẽ trình bày tổng quan về một số phương pháp ước lượng điện trở rôto và stato động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc Từ đó đưa

ra nhận xét và hướng phát triển của phương pháp nhận dạng điện trở rôto và stato động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc

1.1 Mô hình toán của động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc

Mô hình động lực học tổng quát của động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc gồm các phương trình tính toán như sau ([11], [67]):

 Phương trình biến đổi ba pha về hai trục tọa độ của điện áp và dòng điện

 Phương trình tính mômen điện từ

 Phương trình tính tốc độ rôto động cơ

 Phương trình tính dòng điện stato

1.1.1 Biến đổi ba pha về hai trục tọa độ của điện áp và dòng điện

Quá trình chuyển đổi điện áp nguồn cấp ba pha sang điện áp ở hệ tọa độ gắn với

stato- hệ tọa độ tĩnh (αβ) được thực hiện bằng phương trình ma trận (1.1) dưới đây

(gọi là biến đổi Clark thuận):

sa s

sb s

sc

v cos cos( ) cos( ) v

v v

sin sin( ) sin( ) v

Ở đây v sa , v sb , và v sc là điện áp 3 pha stato, trong khi đó v sα và v sβ là các thành

phần của vector điện áp stato v s trong hệ trục tọa độ tĩnh αβ

Ở hệ quy chiếu hai trục αβ phương trình dòng điện có dạng như sau [67]:

Trong đó R s , R r lần lượt là điện trở stato và rôto L s , L r và L m lần lượt là điện cảm

stato, rôto và hỗ cảm, p là số đôi cực và ω r là tốc độ của rôto Trong mô hình điện,

điện áp ba pha [v sa , v sb , v sc ] là đầu vào và dòng điện [i sα , i sβ , i rα , i rβ] là đầu ra điện áp

rôto thông thường bằng không do rôto có dạng lồng sóc, có nghĩa là v rα = v rβ =0

s r e

r m

r s r s r

L

L pL

1.1.4 Tính toán dòng điện stato

Mô hình dòng điện stato được sử dụng để tính biên độ dòng điện stato theo phương trình sau:

23

1.1.5 Nguồn cấp ba pha cho động cơ

Nguồn cấp cho động cơ là nguồn ba pha hình sin như sau:

0

0 0

0 0

120120

*9,55 9,431490

dm m dm

P T



Bảng 1.2 Thông số của động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc 2,2

kW- Siemens (1LA 7096-2AA60- Z)

Mômen định mức ở đầu trục động cơ (với động cơ cho ở Bảng 1.2) là:

2200

*9,55 7,32880

dm m dm

P T

Nhận xét: Việc xây dựng mô hình toán của động cơ được thực hiện với mục đích:

sử dụng để mô phỏng kiểm chứng cho các hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha Việc mô hình hóa và mô phỏng động cơ không đồng bộ ba pha sẽ cho các kết quả về điện áp, dòng điện, tốc độ và mômen điện từ thực của động cơ Các giá trị này

là các giá trị tham chiếu trong mô hình mô phỏng các thuật toán điều khiển động cơ không đồng bộ ba pha Ngoài ra việc mô hình hóa này giúp người nghiên cứu dễ dàng trong việc đánh giá chất lượng của hệ truyền động động cơ không đồng bộ khi các tham số (điện trở rôto, điện trở stato, hỗ cảm, …) của động cơ thay đổi

1.2 Tổng quan một số phương pháp ước lượng điện trở rôto và stato

Trên thế giới hiện nay có nhiều phương pháp ước lượng điện trở rôto: thuật toán thích nghi tham chiếu mô hình MRAS của từ thông hoặc công suất phản kháng đã được thực hiện ở [38], [39], [40], [41]; bộ lọc Kalman mở rộng [42], [43], [44], [45];

bộ quan sát trượt [46], [47], [48]; lôgic mờ [50], [51], [52], [53]; mạng nơron nhân tạo [5], [17], [54]

Phương pháp ước lượng điện trở stato đã được thực hiện ở [21], [55] sử dụng MRAS; bộ lọc Kalman mở rộng [56], [57]; bộ quan sát trượt [47], [58]; bộ quan sát

1.2.1 Thuật toán thích nghi tham chiếu mô hình (MRAS) để ước lượng điện trở rôto và stato của động cơ

Để ước lượng các tham số điện trở rôto và stato của động cơ không đồng bộ một

mô hình thích nghi tham chiếu đã được đề xuất, bao gồm mô hình mẫu và mô hình thích nghi (chứa tham số cần ước lượng); sai số đầu ra của hai mô hình được đưa vào một khâu PI (khâu thích nghi) Đầu ra của bộ điều chỉnh PI chính là giá trị tham số được ước lượng, giá trị tham số này sẽ được đưa trở lại mô hình thích nghi để hiệu

chỉnh mô hình sao cho sai số e giữa đầu ra mô hình thích nghi và mô hình mẫu tiến

về zero Cấu trúc của MRAS để ước lượng tham số động cơ được chỉ ra ở Hình 1.2

Mô hình mẫu

+ _

Mô hình thích nghi

y

y

PI w

Hình 1.2 Sơ đồ cấu trúc MRAS để ước lượng tham số động cơ

Với u là các biến đầu vào; y là đầu ra của mô hình mẫu; ylà đầu ra của mô hình

thích nghi; w là tham số của đối tượng, w được xác định như sau:

Ước lượng điện trở rôto dựa vào MRAS:

Ước lượng điện trở rôto dựa vào MRAS đã được thực hiện ở [38], [39], [40], [41] gồm hai mô hình cơ bản: MRAS cho từ thông rôto (RF- MRAS) và MRAS cho công suất phản kháng (RP- MRAS)

Mô hình tham chiếu

để ước lượng từ thông rôto

Mô hình thích nghi

để ước lượng từ thông rôto

ψ vm rαβ

ψ im rαβ

Hình 1.3 Sơ đồ cấu trúc MRAS từ thông để ước lượng điện trở rôto được thực hiện ở [38]

Hình 1.3 là sơ đồ ước lượng điện trở rôto sử dụng MRAS của từ thông rôto Với

  là từ thông theo trục αβ tính theo mô hình dòng điện (mô hình thích nghi)

Hình 1.4 đã chỉ ra sơ đồ cấu trúc MRAS của công suất phản kháng để ước lượng điện trở rôto

Trong đó:

Qref Công suất phản kháng của mô hình tham chiếu;

Qadj Công suất phản kháng của mô hình thích nghi;

sd sq

v ,v là điện áp trên các trục d, q (hệ trục tọa độ quay);

sd sq

i ,i là dòng điện trên các trục d, q (hệ trục tọa độ quay)

Trong phương pháp RF- MRAS, sai số từ thông rôto giữa mô hình tham chiếu và

mô hình thích nghi được đưa tới bộ điều chỉnh PI để ước lượng điện trở rôto Trong khi đó với RP-MRAS dựa trên công suất phản kháng, sai số công suất phản kháng được sử dụng thay vì sai số từ thông rôto

Lựa chọn mô hình RP- MRAS để ước lượng điện trở rôto là phổ biến và chính xác hơn so với mô hình RF- MRAS bởi mô hình RP- MRAS độc lập với sự biến thiên của điện trở stato [40] Ngoài ra RP- MRAS không cần ước lượng từ thông rôto nên phương pháp này không gặp phải sai số cộng dồn liên quan đến bộ tích phân khi ước

Mô hình tham chiếu

để ước lượng công suất phản kháng

Mô hình thích nghi

để ước lượng công suất phản kháng

từ thông rôto

Mô hình dòng điện

để ước lượng từ thông rôto

ψ im rα,β

Hình 1.5 Sơ đồ cấu trúc MRAS từ thông để ước lượng điện trở stato được thực hiện ở

[21], [55]

Điện trở stato được ước lượng qua một bộ điều chỉnh PI; đầu vào của bộ điều chỉnh

PI được tính toán từ mô hình MRAS của từ thông rôto kết hợp với dòng điện stato đo lường [21], [55] Trong thuật toán nhận dạng này do vẫn sử dụng mô hình ước lượng

từ thông rôto nên vẫn gặp phải sai số cộng dồn liên quan đến bộ tích phân [5] Hình

1.5 đã chỉ ra Sơ đồ cấu trúc MRAS từ thông để ước lượng điện trở stato

Nhận xét

Các bộ ước lượng tham số dựa trên MRAS thường được sử dụng bởi thiết kế đơn giản, khối lượng tính toán ít so với các phương pháp ước lượng khác, nhưng nhược điểm của nhóm phương pháp MRAS- PI để ước lượng điện trở rôto và stato là điện trở chỉ được ước lượng khi bộ truyền động đã làm việc ổn định và bị vô hiệu hóa ở quá trình quá độ

1.2.2 Bộ lọc Kalman mở rộng để ước lượng điện trở rôto và stato của động cơ

Bộ lọc Kalman do Adolf Kalman đưa ra năm 1960 (với bài báo nổi tiếng: “A new approach to linear filtering and prediciton problems” trong tạp chí Journal of Basic

Engineering số 82, trang 34 đến 45) là một nhánh của bộ lọc thích nghi (Adaptive Filter) Ý tưởng xây dựng bộ lọc Kalman tương tự như bộ lọc đệ quy Bayes, tức là:

từ phương trình trạng thái xác định được xác suất tiền nghiệm (Prior Probability); từ phương trình đo lường xác định được xác suất hậu nghiệm (Posterior Probability), xác suất tiền nghiệm sẽ được cập nhật bởi xác suất hậu nghiệm; sau một số bước đệ quy sẽ xác định được trạng thái của hệ thống

Bài toán ước lượng các tham số của hệ thống sử dụng bộ lọc Kalman có thể được

tóm tắt ngắn gọn như sau: giả sử trạng thái của một hệ thống biến đổi tại thời điểm k liên hệ với trạng thái (k-1) bởi phương trình trạng thái:

Với z k là tham số được đo lường, v k là nhiễu đo lường

Nhiệm vụ của bộ lọc Kalman là dựa vào quan sát và mô hình hệ thống để ước lượng trạng thái của hệ thống Nếu cả hai phương trình (1.12) và (1.13) là tuyến tính

và nhiễu hệ thống và nhiễu đo lường là nhiễu Gaussian thì bộ lọc Kalman tuyến tính (LKF) là bộ lọc tối ưu được sử dụng cho trường hợp này Nếu ít nhất một trong hai phương trình trên là phi tuyến và nhiễu tác động không phải là nhiễu Gaussian thì cần tuyến tính hóa hai phương trình trên; tuyến tính hóa hàm phi tuyến dựa vào xấp xỉ

Taylor bậc 1, thì bộ lọc trong trường hợp này gọi là bộ lọc Kalman mở rộng (EKF)

cũng đã được thực hiện ở [56], [57] Một mô hình động cơ không đồng bộ ba pha mở rộng trong khung tham chiếu tĩnh với các biến trạng thái được thêm vào là điện trở rôto hoặc stato (tham số cần ước lượng) đã được đưa ra [42]÷ [45], [56], [57]

Ưu điểm của bộ lọc Kalman mở rộng là chúng ta có thể mở rộng thêm vector trạng thái của động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc để ước lượng đồng thời tốc độ quay của động cơ Ngoài ra, các bộ lọc Kalman mở rộng có khả năng kháng nhiễu tốt

1.2.3 Bộ quan sát trượt để ước lượng điện trở rôto và stato của động cơ

Nhận dạng điện trở rôto sử dụng bộ quan sát trượt đã được thực hiện ở [46], [47], [48]; điện trở stato ở [47], [58]

Một bộ quan sát từ thông chế độ trượt bậc bốn đã được phát triển ở [48] Hai mặt trượt được đưa ra gồm: Sai số của bình phương độ lớn dòng điện stato và một hàm

số là sự kết hợp giữa từ thông ước lượng và sai số dòng điện stato Hàm chuyển mạch được sử dụng để các mặt trượt tiến gần về zero Các giá trị tương đương của hàm chuyển mạch (các thành phần tần số thấp) được chứng minh là điện trở của rôto của động cơ Tính chất này đã được sử dụng để ước lượng điện trở của rôto của động cơ [48]

Để nhận dạng điện trở rôto và stato của động cơ không đồng bộ, một mô hình tính

toán dòng điện stato theo trục αβ đã được sử dụng [47] Bộ quan sát trượt được thiết

kế sao cho sai số của dòng điện ước lượng là nhỏ nhất

Ưu điểm nổi bật của bộ quan sát trượt là tính ổn định bền vững ngay cả khi hệ thống chịu tác động của nhiễu Tuy vậy, để thiết kế được bộ quan sát trượt, người thiết kế cần phải biết chính xác mô hình của đối tượng Trong thực tế, đòi hỏi này không phải lúc nào cũng đáp ứng được Hơn nữa, nếu biên độ của luật điều khiển trượt quá lớn sẽ gây ra hiện tượng dao động

1.2.4 Bộ quan sát Luenberger để ước lượng điện trở rôto và stato của động cơ

Bộ quan sát Luenberger thuộc nhóm các bộ quan sát vòng kín Bộ quan sát này có thể tái tạo lại trạng thái của hệ thống từ việc đo đầu vào và đầu ra Nó được sử dụng khi tất cả hoặc một phần của trạng thái không thể được đo lường, do đó cho phép ước lượng các tham số không xác định hoặc biến của một hệ thống [4] Sơ đồ khối của bộ quan sát Luenberger được mô tả như Hình 1.6

Ở đây: X là ma trận của dòng điện stato và từ thông rôto theo trục αβ;

Y là ma trận của dòng điện stato theo trục αβ;

Các ma trận X, Y được xác định dựa vào phương trình trạng thái của động

cơ



X là ma trận của dòng điện stato và từ thông rôto được ước lượng theo

trục αβ dựa vào bộ quan sát Luenberger

Trong phương pháp này ma trận điểm cực K của bộ quan sát Luenberger được

chọn sao cho tăng tính hội tụ của hệ thống [4]

Bộ quan sát Luenberger đã được sử dụng để ước lượng đồng thời tốc độ rôto và điện trở stato trong hệ truyền động động cơ không đồng bộ điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp không cảm biến tốc độ (IFOC) [4], [59] Tốc độ và điện trở stato đã được ước lượng bằng một thuật toán thích nghi dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov

Bộ quan sát Luenberger được xây dựng từ các thành phần: dòng điện stato đo lường, dòng điện stato ước lượng và từ thông rôto ước lượng Phương pháp này đã được thiết

kế, phân tích và xác minh ở vùng tốc độ cao và thấp của hệ truyền động không cảm biến tốc độ [4], [59]

Một bộ quan sát Luenberger đã được sử dụng để ước lượng đồng thời tốc độ rôto

và điện trở rôto trong hệ truyền động động cơ không đồng bộ điều khiển tựa từ thông stato gián tiếp không cảm biến tốc độ [49] Tốc độ và điện trở rôto đã được ước lượng bằng một thuật toán thích nghi dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov Bộ quan sát Luenberger cũng đã được xây dựng từ các thành phần: dòng điện stato đo lường, dòng điện stato ước lượng và từ thông stato ước lượng

Nhược điểm của phương pháp này là ma trận điểm cực được lựa chọn phụ thuộc vào người nghiên cứu, ảnh hưởng đến tính hội tụ của việc nhận dạng tham số động

cơ

Sơ đồ tổng quát của ước lượng điện trở rôto sử dụng lôgic mờ đề xuất ở [50], [51],

[53] được chỉ ra như Hình 1.7, sai số giữa hai hàm số F act và F est là đầu vào của mô

hình mờ, giá trị đầu ra của mô hình mờ là giá trị thay đổi của điện trở rôto ΔR r

Fest

+ _

Z -1

Ước lượng biến thiên của điện trở rôto sử dụng FL

Hình 1.7 Mô hình ước lượng điện trở rôto sử dụng lôgic mờ

Ở [5] đã sử dụng sai lệch giữa các giá trị từ thông được tính toán từ mô hình dòng điện và mô hình điện áp qua khâu lọc là đầu vào cho một mô hình mờ, đầu ra của mô hình mờ này qua một bộ lọc thông thấp để xác định giá trị điện trở rôto được ước lượng Hình 1.8 chỉ ra sơ đồ khối của phương pháp ước lượng điện trở rôto sử dụng lôgic mờ được thực hiện ở [5]

Mô hình dòng điện

để ước lượng từ thông rôto +

_

Z -1

Ước lượng biến thiên điện trở rôto sử dụng FL

e

Lọc thông thấp

Bộ giới hạn

Mô hình điện áp để

ước lượng

từ thông rôto

Hình 1.8 Sơ đồ khối của bộ ước lượng điện trở rôto sử dụng lôgic mờ [5]

Phương pháp đề xuất ở [52] sử dụng sai lệch của công suất phản kháng Q * và Q

để ước lượng điện trở rôto Sơ đồ khối của bộ ước lượng điện trở rôto sử dụng lôgic

mờ thực hiện ở [52] được chỉ ra ở Hình 1.9

Hình 1.9 Sơ đồ khối của bộ ước lượng điện trở rôto sử dụng lôgic mờ [52]

Ước lượng điện trở stato sử dụng lôgic mờ cũng đã được đề xuất và thực hiện:

Ở [5] đã sử dụng sai lệch giữa giá trị dòng điện được tính toán và dòng điện đo lường qua khâu lọc là đầu vào cho một mô hình mờ, đầu ra của mô hình mờ này qua một bộ lọc thông thấp để xác định giá trị điện trở stato ước lượng Hình 1.10 chỉ ra

sơ đồ khối của phương pháp ước lượng điện trở stato sử dụng lôgic mờ được thực hiện ở [5]

Mô hình

tính toán

dòng điện stato

+ _

Z -1

Ước lượng biến thiên điện trở stato

e

Lọc thông thấp

Bộ giới hạn

R s_es

Hình 1.10 Sơ đồ khối của bộ ước lượng điện trở stato sử dụng lôgic mờ [5]

Ở [60] đã sử dụng sai lệch giữa giá trị dòng điện trục d được tính toán qua mô hình điện áp và dòng điện trục d tính toán qua mô hình dòng điện làm đầu vào cho một mô

hình mờ, đầu ra của mô hình mờ này là sai lệch của điện trở stato Hình 1.11 chỉ ra

sơ đồ khối của phương pháp ước lượng điện trở stato sử dụng lôgic mờ được thực hiện ở [60]

Mô hình động cơ

+_

Ước lượng biến thiên điện trở stato

Sử dụng lôgic mờ để ước lượng nhiệt độ stato, từ đó tính toán điện trở của cuộn dây stato cũng đã được thực hiện ở [64]

Nhận xét:

Khác hẳn với những phương pháp kinh điển, Ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng lôgic mờ không cần đến mô hình toán học của đối tượng Bộ lôgic mờ có thể được hiểu là một bộ điều khiển làm việc theo nguyên tắc tự động hóa những kinh nghiệm điều khiển của con người Nhược điểm của phương pháp này là phụ thuộc vào kinh nghiệm của người nghiên cứu Do vậy nếu lựa chọn luật điều khiển mờ không phù hợp sẽ dẫn đến sai số đầu ra lớn

1.2.6 Mạng nơron nhân tạo để ước lượng điện trở rôto và stato của động cơ

Để ước lượng điện trở rôto của động cơ không đồng bộ một mô hình thích nghi tham chiếu mô hình mẫu (MRAS) của từ thông rôto đã được đề xuất, bao gồm mô hình mẫu và mô hình thích nghi (mô hình thích nghi chính là mô hình mạng nơron

có chứa tham số cần ước lượng); sai số đầu ra của hai mô hình được lan truyền ngược

để hiệu chỉnh trọng số của mạng, đồng thời sẽ nhận dạng được điện trở rôto và stato của động cơ [5], [17]

Ước lượng điện trở rôto sử dụng sử dụng mạng nơron nhân tạo đã được đề xuất

và thực hiện:

Sơ đồ tổng quát của phương pháp ước lượng điện trở rôto sử dụng thuật toán lan truyền ngược sai số được chỉ ra như Hình 1.12 Nhược điểm của phương pháp này là tốc độ học là hằng số, do vậy nếu lựa chọn tốc độ học và không phù hợp sẽ dẫn đến

mạng nơron hội tụ chậm, điện trở rôto được ước lượng không chính xác

Mô hình điện áp để ước lượng

từ thông rôto

Mô hình mạng nơron

để ước lượng từ thông rôto

V sα,β

R r _ es

Lan truyền ngược sai số

ω r

i sα,β

Khâu tính toán sai số

ψ vm r

ψ im r

Hình 1.12 Sơ đồ cấu trúc phương pháp ước lượng điện trở rôto đã thực hiện ở [5], [17]

Để tăng tính hội tụ của mạng nơron, một phương pháp huấn luyện trọng số khác

đã được đề xuất và thực hiện ở [69] Theo [69] các trọng số được hiệu chỉnh với thuật

toán học có thêm hệ số mômen chỉnh hướng học là một hàm số và tốc độ học đã được chọn trước = 1 (có nghĩa là tốc độ vẫn được chọn là hằng số cho trước)

Ước lượng điện trở stato sử dụng sử dụng mạng nơron nhân tạo đã được đề xuất

để ước lượng dòng điện stato

V sα,β

R s _ es

Lan truyền ngược sai số

ω r

Khâu tính toán sai số

i s

i nm s

Hình 1.13 Sơ đồ cấu trúc phương pháp ước lượng điện trở stato đã thực hiện ở [5], [17]

Phương pháp này cũng có nhược điểm: tốc độ học của mạng nơron là hằng số, việc lựa chọn tốc độ học phụ thuộc vào người nghiên cứu, nếu lựa chọn tốc độ học không phù hợp sẽ dẫn đến mạng nơron hội tụ chậm, điện trở stato được ước lượng không chính xác

1.3 Kết luận chương 1

Nội dung chính của chương này là trình bày về mô hình toán của động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc Việc xây dựng mô hình toán của động cơ là rất cần thiết và là bước đầu để mô phỏng và đánh giá chất lượng của các hệ truyền động động

cơ không đồng bộ ba pha khi các tham số của động cơ thay đổi (điện trở rôto, điện trở stato, hỗ cảm, …thay đổi) Phần còn lại của chương tác giả trình bày tổng quan

về một số phương pháp ước lượng điện trở rôto và stato động cơ không đồng bộ rôto lồng sóc

Ở [5], [17] đã trình bày phương pháp ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron nhân tạo nhưng phương pháp này cũng có nhược điểm: vì tốc độ học của mạng nơron là hằng số được chọn trước, việc lựa chọn tốc độ học phụ thuộc vào người nghiên cứu, do vậy nếu lựa chọn tốc độ học không phù hợp sẽ dẫn đến mạng nơron hội tụ chậm, điện trở rôto và stato được ước lượng không chính xác Do vậy nghiên cứu cải thiện độ chính xác của ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron nhân tạo bằng cách thay đổi tốc độ học là một hướng nghiên cứu của luận án này và sẽ được tác giả đề cập chi tiết trong chương tiếp theo

Chương 2: NGHIÊN CỨU ƯỚC LƯỢNG ĐIỆN TRỞ RÔTO VÀ STATO TRONG QUÁ TRÌNH LÀM VIỆC SỬ DỤNG MẠNG

NƠRON NHÂN TẠO

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhận dạng các tham số của động cơ điện ngày càng được

sử dụng rộng rãi Chương này sẽ trình bày tổng quan về mạng nơron và ứng dụng của mạng trong nhận dạng tham số Tiếp theo sẽ trình bày thuật toán ước lượng đồng thời điện trở rôto và stato trong quá trình làm việc sử dụng mạng nơron với tốc độ học là hằng số; trình bày hạn chế của việc ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron với tốc độ học là hằng số Phần còn lại tác giả tập trung nghiên cứu và phát triển thuật toán ước lượng điện trở rôto và stato trong quá trình làm việc sử dụng mạng nơron với tốc độ học thay đổi

2.1 Tổng quan về mạng nơron trong nhận dạng các tham số

2.1.1 Định nghĩa và ứng dụng của mạng nơron

Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Network/ ANN) mô phỏng lại mạng nơron sinh học là một cấu trúc khối gồm các đơn vị tính toán đơn giản được liên kết chặt

chẽ với nhau trong đó các liên kết giữa các nơron quyết định chức năng của mạng

Các ứng dụng của mạng nơron được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như điện, điện

tử, kinh tế, quân sự,… để giải quyết các bài toán có độ phức tạp và đòi hỏi có độ chính xác cao như điều khiển tự động, khai phá dữ liệu, nhận dạng,…

2.1.2 Các thành phần cơ bản của mạng nơron

Lớp ẩn Lớp đầu

ra

Hình 2.1 Kiến trúc tổng quát của một mạng nơron

Trong đó: PE (Processing Elements) gọi là đơn vị xử lý

Một mạng nơron nhân tạo gồm 3 thành phần đó là: lớp đầu vào (Input Layer), lớp

ẩn (Hidden Layer) và lớp đầu ra (Output Layer) (Xem Hình 2.1) Trong đó, lớp ẩn gồm các nơron nhận dữ liệu đầu vào từ các nơron ở lớp trước đó và chuyển đổi các đầu vào này cho các lớp xử lý tiếp theo Trong một ANN có thể có nhiều lớp ẩn

 Đơn vị xử lý (PE): còn gọi là một nơron hay một nút (node) Mỗi PE nhận các

dữ liệu vào xử lý chúng và cho ra một kết quả duy nhất Kết quả xử lý của PE

này có thể làm đầu vào cho các PE khác Hình 2.2 là sơ đồ khối của PE

Σ

x 0

x 1

.

Phần lớn các đơn vị trong mạng nơron chuyển từ hàm tổng đưa ra đầu ra bằng cách

sử dụng một hàm vô hướng (Scalar-To-Scalar Function) gọi là hàm kích hoạt, kết quả của hàm này là một giá trị gọi là mức độ kích hoạt của đơn vị (Unit's Activation) Loại trừ khả năng đơn vị đó thuộc lớp ra, giá trị kích hoạt được đưa vào một hay nhiều đơn vị khác Các hàm kích hoạt thường được sử dụng được chỉ ra ở Bảng phụ lục A

Các hàm kích hoạt của các nơron lớp ẩn phải chọn sao cho có khả năng tốt trong biểu diễn các ánh xạ phi tuyến, hàm sigmoid là lựa chọn thông dụng nhất Đối với các nơron của lớp ra, các hàm kích hoạt cần được chọn sao cho phù hợp với sự phân phối của các giá trị đích mong muốn Với các giá trị ra trong khoảng [0,1], hàm sigmoid là có ích; đối với các giá trị đích mong muốn là liên tục trong khoảng đó thì hàm này cũng vẫn có ích, nó có thể cho ta các giá trị ra hay giá trị đích được căn trong một khoảng của hàm kích hoạt đầu ra Nhưng nếu các giá trị đích không được biết trước khoảng xác định thì hàm hay được sử dụng nhất là hàm đồng nhất (Linear Function)

2.1.3 Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp

Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp bao gồm một lớp vào, một lớp ra và một hoặc nhiều lớp ẩn [70] Các nơron đầu vào thực chất không phải các nơron theo đúng nghĩa,

bởi lẽ chúng không thực hiện bất kỳ một tính toán nào trên dữ liệu vào, đơn giản nó chỉ tiếp nhận các dữ liệu vào và chuyển cho các lớp kế tiếp Các nơron ở lớp ẩn và lớp ra mới thực sự thực hiện các tính toán, kết quả được định dạng bởi hàm đầu ra (Hàm kích hoạt/ hàm chuyển đổi) Hình 2.3 mô tả sơ đồ cấu trúc của mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp

y 1

y 1

y 1 m

b q

b q m

y q

y q

y q m

b q

b Q 1

b Q 2

b Q

y Q 1

y Q 2

y Q

.

.

.

Hình 2.3 Sơ đồ cấu trúc của mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp

Phương trình mô tả mạng được viết như sau:

2.1.4 Mạng nơron hồi quy

Là mạng nơron có đầu ra được kết nối phản hồi với đầu vào của nó [71] Hình 2.4

mô tả sơ đồ cấu trúc của một mạng nơron hồi quy 2 lớp

Hình 2.4 Sơ đồ cấu trúc của mạng nơron hồi quy 2 lớp

Phương trình mô tả mạng được viết như sau:

3 1

2.1.5 Luật học lan truyền ngược [71]

Xét mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp, ta có phương trình như sau:

Mạng được cung cấp các tập mẫu học:

với x là vector chứa các trọng số và bias của mạng (ngưỡng của mạng)

Các trọng số và bias ở lớp thứ q được cập nhật theo luật xấp xỉ giảm dốc nhất

như sau: