Điều khiển động cơ không đồng bộ sử dụng nghịch lưu ba pha. Có file mô phỏng matlab simulink.Phương pháp điều khiển động cơ FOC MPC

Chạy mô phỏng : Chạy File run.m trước khi chạy file simulinkĐiều khiển động cơ không đồng bộ sử dụng nghịch lưu ba pha.Phương pháp điều khiển động cơ FOC MPC.Điều khiển động cơ không đồng bộ sử dụng nghịch lưu ba pha. Có file mô phỏng matlab simulink.Phương pháp điều khiển động cơ FOC MPC

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1 CẤU TRÚC BỘ NGHỊCH LƯU BA PHA BA MỨC CẦU H NỐI TẦNG 2

1.1Nghịch lưu đa mức nối tầng cầu H

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN MPC CHO ĐỘNG CƠ

KHÔNG ĐỒNG BỘ BA PHA 7

2.1.1 Tổng quan về phương pháp điều khiển dự báo 7

2.2 Mô hình dự báo của động cơ không đồng bộ ba pha 12

2.4 Cấu trúc phương pháp điều khiển MPC cho động cơ không đồng bộ ba pha 17 CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ MÔ PHỎNG 22

CHƯƠNG 1

CẤU TRÚC BỘ NGHỊCH LƯU BA PHA BA MỨC CẦU H NỐI TẦNG

1.1 Nghịch lưu đa mức nối tầng cầu H

Nghịch lưu đa mức là bộ biến đổi DC-AC, cấu trúc này có thể tạo ra dạng sóng điện

áp gần như hình sin từ một số nguồn DC đầu vào như: từ pin mặt trời, pin nhiên liệu

tụ điện, chỉnh lưu,…

Hình 1.1 minh họa cho cấu trúc nghịch lưu một

pha M mức Mỗi cầu H có thể tạo ra ba mức điện

áp là Vdc, 0, -Vdc với Vdc là điện áp một chiều

Mỗi cầu gồm bốn van bán dẫn điều khiển hoàn

toàn

Điện áp đầu ra của nghịch lưu M-cấp là tổng

của tất cả các giá trị đầu ra của các mạch cầu

Nếu tất cả các nguồn DC có giá trị bằng nhau thì

với M mức trên dạng sóng điện áp đầu ra có một

mức không là chung khi tất cả các cầu H đều cho

đầu ra không, vậy trong nửa chu kỳ sẽ có số mức

là (M-1)/2, chính là số cầu H thành phần Như vậy số mức chỉ có thể là số lẻ, ví dụ

3 mức (chỉ gồm một cầu H, N=1),

5 mức (2 cầu H, N=2), 7 mức (3 cầu H, N=3), …

Cấu trúc nghịch lưu đa mức sẽ có nhưng ưu điểm

vượt trội so cấu trúc nghịch lưu hai mức là điện áp

ra có chất lượng sóng hài tốt hơn, bước nhảy điện

áp dv/dt nhỏ hơn, khóa bán dẫn chịu điện áp thấp

hơn, chuyển mạch ít hơn với cùng tần số điều chế,

tính mô-đun hóa cao do mỗi pha trong sơ đồ

đều là một cầu H như nhau

1.2 Cấu trúc bộ nghịch lưu ba pha ba mức cầu H nối tầng

Mỗi sơ đồ nghịch lưu cầu một pha (chữ H) là một nghịch lưu ba mức (Hình 1.2)

Quy ước trạng thái van dẫn là “1”, van khóa là “0” Các trạng thái mức điện áp ra

của sơ đồ, ký hiệu là sA (state level) như hình 1.3, có giá trị sau:

Trong bảng 1 chỉ ra các mức điện điện áp

và các trạng thái tương ứng với các cách

đóng cắt các van bán dẫn của cầu H

Hình 1.3: Trạng thái đóng cắt của mỗi cầu H

Bảng 1.1: Trạng thái van và mức điện áp ra của nghịch lưu 3 mức cầu H

Trong bảng 1.1 cũng chỉ ra trạng thái phóng nạp của một chiều C ứng với trạng thái

của van và chiều dòng điện phía xoay chiều Điều này cần thiết cho thuật toán cân

bằng điện áp trên các tụ một chiều sẽ đề cập đến sau đây Trong bảng cũng cho thấy state level “0” ứng với hai state switch của các khóa (S1, S2, S3, S4)

Cấu trúc nghịch lưu ba pha ba mức là sự kết hợp của ba cầu H (Hình 3) Trong đó

ba nguồn một chiều Vdc phải cách ly nhau Đầu ra phía xoay chiều được kết nối với phụ tải cân bằng Za = Zb = Zc

Giả thiết rằng ba điện áp một chiều vDC là cân bằng và bằng nhau Mỗi điện áp ra

vAN, vBN, vCN có thể nhận một trong ba mức: -Vdc, 0, +Vdc Điện áp trên mỗi

viết lại vector điện áp v trong (1.4) dưới dạng:

Đối với nghịch lưu ba mức có 33=27 cách phối hợp điện áp giữa các pha, tạo ra 27 vector điện áp ra nghịch lưu Từ (1.1), (1.2), (1.5) tính toán ra các điện áp ra tương ứng với các trạng thái đóng cắt của van (bảng 1.2) Bởi vì một số trạng thái sẽ cho

ra các điện áp trên mỗi pha tải giống nhau nên từ 27 vector điện áp ra tổng hợp lại còn 19 vector trạng thái

Để giảm ảnh hưởng của độ đập mạch trung tính tải, liên quan đến common mode, đối với những vector có nhiều trạng thái khóa ta chỉ chọn vector có |VZN| nhỏ nhất, (đó là những vector được bôi đậm trong bảng 1.2) để áp lên phụ tải trong quá trình điều chế

Bảng 1.2: Các giá trị điện áp tương ứng với các vecto trạng thái

V0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.00 V0 1 1 1 1 0 0 0 0 0.00 V0 -1 -1 -1 -1 0 0 0 0 0.00

V1 1 0 0 1/3 2/3 2/3 - 1/3 2/3 0.58 V1 0 -1 -1 - 2/3 2/3 2/3 - 1/3 2/3 0.58

V2 0 0 -1 - 1/3 1/3 1/3 - 2/3 1/3 0.58 V3 -1 0 -1 - 2/3 - 1/3 - 1/3 - 1/3 - 1/3 0.00

V3 0 1 0 1/3 - 1/3 - 1/3 - 1/3 - 1/3 0.00 V4 0 1 1 2/3 - 2/3 - 2/3 1/3 - 2/3 -0.58

V4 -1 0 0 - 1/3 - 2/3 - 2/3 1/3 - 2/3 -0.58 V5 -1 -1 0 - 2/3 - 1/3 - 1/3 2/3 - 1/3 -0.58

Trong đề tài sẽ sử dụng động cơ có rotor lồng sóc

MPC ( Model Predictive Control ) là mô hình điều khiển dự báo, đã được đề xuất rộng rãi như một giải pháp đầy hứa hẹn cho việc điều khiển các bộ biến đổi có yêu cầu cao: khả năng đáp ứng nhanh, kết hợp nhiều vòng điều khiển lồng nhau,… Đặc biệt là động cơ ba pha

Tư tưởng của phương pháp MPC trong điều khiển động cơ ba pha:

MPC là phương pháp điều khiển nhưng trực tiếp tạo ra xung điều khiển các van bán dẫn Ta sử dụng các điều kiện rằng buộc ( mô hình động cơ, hàm mục tiêu ), dữ liệu ( thông số động cơ, tốc độ rotor, dòng stator đo được được ) để tính toán ra tín hiệu điều khiển ( trạng thái đóng cắt của van ) ở thời điểm k+1 để tín hiệu ra của động cơ bám theo tín hiệu mẫu ( tốc độ, momen, dòng điện )

2.1 Phương pháp điều khiển dự báo

2.1.1 Tổng quan về phương pháp điều khiển dự báo

Sự phát triển liên tục của các linh kiện bán dẫn và khả năng ứng dụng của bộ vi xử

lý hiện đại và công nghệ xử lý tín hiệu, đã cho phép thực hiện các biện pháp điều khiển tinh vi hơn để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của quá trình điều khiển Điều khiển dự báo (MPC) là một trong những phương pháp đáp ứng được các điều kiện này MPC lần đầu tiên được giới thiệu vào năm 1960 và được ứng dụng nhiều trong công nghiệp vào năm 1970 Hơn 40 năm qua, điều khiển dự báo cho các hệ tuyến tính đã được áp dụng rộng rãi Quá trình tính toán của bộ điều khiển dự báo phức tạp hơn so với các bộ điều khiển khác, tuy nhiên nó nâng cao độ chính xác, ổn định

và điều khiển nhanh hơn Từ những năm 1980, MPC bắt đầu được ứng dụng trong điện tử công suất, lúc này do hạn chế về kỹ thuật xử lý nên nó chỉ được ứng dụng cho các hệ thống tần số thấp Về bản chất điều khiển dự báo gồm nhiều các phương pháp điều khiển khác nhau có chung một đặc điểm, đó là sử dụng các mô hình toán học của hệ thống để dự đoán hành vi tương lai Việc thực hiện được bộ điều khiển MPC yêu cầu những phức tạp về mặt toán học, đòi hỏi năng lực tính toán của máy tính phải lớn Trước đây, vấn đề này gặp nhiều khó khăn, tuy nhiên những năm gần đây năng lực ngày càng tăng của các máy tính hiện có cũng như sự phát triển không ngừng của các phương pháp giải số dành riêng cho điều khiển dự báo phi tuyến đã mang đến khả năng ứng dụng của MPC cho các hệ động học biến đổi nhanh MPC kết hợp với bộ vi xử lý DSP, FPGA… Việc áp dụng MPC cho điện tử công suất đã

có có những lợi thế riêng để áp dụng trong thực tế dễ dàng hơn Một số ưu điểm của điều khiển dự báo như: Phù hợp với hệ thống MIMO; điều khiển nhiều quá trình trong cùng một lúc với các hệ thống đơn giản cũng như hệ thống phức tạp; đưa ra phương pháp điều khiển vượt trước, có khả năng xử lý điều kiện ràng buộc, rất hiệu quả khi quỹ đạo đặt đã biết trước; dễ dàng thực hiện luật điều khiển tuyến tính cho

bộ điều khiển trong trường hợp không hạn chế đầu vào/ra Tuy nhiên, điều khiển dự báo cũng tồn tại một số nhược điểm như: Cần phải thực hiện chính xác mô hình đối tượng, vấn đề này khó thực hiện với các hệ thống phức tạp; tính toán phức tạp hơn

bộ điều khiển PID và một số bộ điều khiển khác

2.1.2 Cơ sở lý thuyết của phương pháp điều khiển dự báo

Bộ điều khiển dự báo làm việc dựa trên một mô hình để đoán trước đáp ứng tương lai của đối tượng và điều khiển được bộ điều khiển dự báo thực hiện tại các thời điểm rời rạc trong một phạm vi dự báo (prediction horizon) nhất định Dựa vào đáp ứng dự báo này, một thuật toán tối ưu hóa được sử dụng để tính toán chuỗi tín hiệu điều khiển tương lai trong phạm vi điều khiển (control horizon) sao cho sai lệch giữa đáp ứng dự báo bởi mô hình và tín hiệu chuẩn cho trước là tối thiểu Phương pháp điều khiển dự báo là phương pháp tổng quát thiết kế bộ điều khiển trong miền thời gian có thể áp dụng cho hệ tuyến tính cũng như hệ phi tuyến, tuy nhiên trong thực tế việc áp dụng chiến lược điều khiển dự báo cho hệ phi tuyến gặp nhiều khó khăn do phải xây dựng một mô hình toán chính xác để dự báo trạng thái của quá trình cần điều khiển trong phạm vi dự báo

Tại mỗi thời điểm trích mẫu, thuật toán điều khiển dự báo sẽ tối ưu đáp ứng của hệ bằng cách tính toán ra dãy tín hiệu điều khiển tương lai Chỉ có thành phần đầu tiên của dãy tín hiệu điều khiển tối ưu này được đưa tới đối tượng và toàn bộ chu trình tính toán sẽ được lặp lại tại các thời điểm trích mẫu tiếp theo Nhờ khả năng xử lý trực tiếp các điều kiện ràng buộc của trạng thái và tín hiệu vào/ra trong bài toán tối

ưu nên điều khiển dự báo đã được áp dụng thành công trong rất nhiều lĩnh vực trên thực tế Thuật toán phương pháp MPC được mô tả như sau

t

t

Tín hiệu đặt tín hiệu

ra dự báo

Hình 2.1 Nguyên tắc dịch theo trục thời gian cùng với thời điểm trích mẫu

của khoảng thời gian dự báo

Bộ điều khiển dự báo là bộ điều khiển không liên tục, làm việc theo chu kỳ lặp Ðộ

lớn của chu kỳ lặp đó đúng bằng chu kỳ trích mẫu tín hiệu T a của các tín hiệu vào

u(t) và ra y(t) của đối tượng điều khiển Tại mỗi thời điểm trích mẫu k = 0,1,… của tín hiệu vào u(t) và tín hiệu ra y(t) ta được các giá trị tương ứng với u k (t) = u(kT a ) và

y k = y(kT a ), trong số M giá trị tín hiệu điều khiển tìm được ở tương lai, chỉ có phần

tử dự báo đầu tiên là u(k) sẽ được đưa vào đối tượng điều khiển làm giá trị tín hiệu điều khiển hiện tại Ở thời điểm trích mẫu tiếp theo là k +1, chu kỳ trên lại được lặp lại để có u(k+1) Như vậy, khoảng thời gian dự báo M(Mp, Mc) sẽ được trượt dọc

theo trục thời gian cùng với việc trích mẫu tín hiệu Error! Reference source not

found.2.1 biểu diễn bản chất dịch theo trục thời gian của miền dự báo M Các đầu

ra dự báo y(t+k) với k = 1…N phụ thuộc vào các giá trị đầu vào và đầu ra quá khứ tính tới thời điểm t và các tín hiệu điều khiển tương lai u(t+k), k = 0…N-1 Chuỗi

tín hiệu điều khiển tương lai được tính toán từ việc tối ưu một tiêu chuẩn xác định

để giữ cho quá trình bám càng gần quỹ đạo đặt càng tốt Quá trình này được thực

hiện bởi một hàm mục tiêu

Các bước được lặp đi lặp lại nhiều lần với quá trình luôn cập nhật các dự liệu

mới.Tín hiệu điều khiển u(t) được đưa tới đối tượng trong khi các tín hiệu điều khiển khác bị bỏ qua, bởi vì tại thời điểm lấy mẫu tiếp theo y(t+1) đã biết và bước 1

được lặp lại với giá trị mới này và toàn bộ cá dữ liệu được cập nhật Do đó tín hiệu

u(t+1) lại được tính toán sử dụng sách lược lùi xa giới hạn dự báo Hình (2.2) mô tả

cấu trúc để thực hiện sách lược này

Hình 2.2 Cấu trúc và nguyên lý làm việc của bộ điều khiển dự báo

Mô hình dự báo: Mô hình dự báo là phần tử cơ bản của MPC, được sử dụng để dự

báo đầu ra của đối tượng ở các thời điểm tương lai y(t+k.t) Mô hình mô tả mối

quan hệ giữa các đầu ra và đầu vào đo được, trong đó các tín hiệu đầu vào có thể là các biến điều khiển hoặc các nhiễu đo Trường hợp đối tượng chịu ảnh hưởng của nhiễu không đo được hoặc sai lệch mô hình, ta có thể xét đến mô hình nhiễu (tức là tín hiệu nhiễu được mô hình hóa) vì khi đó mô hình đối tượng không phản ánh đầy

đủ động học của quá trình

Hàm mục tiêu: Ưu điểm chính của phương pháp MPC là khả năng điều khiển các

biến hệ thống với một luật điều khiển duy nhất, bằng cách gộp chúng vào một hàm mục tiêu duy nhất với các trọng số phù hợp Ta thấy không có phương pháp phân tích hoặc tính toán để tìm hoặc điều chỉnh trọng số Thông thường trọng số được xác định bằng phương pháp thực nghiệm Để xác định trọng số người ta phải dựa vào hàm mục tiêu trong các trường hợp khác nhau Mục tiêu chính của hàm mục tiêu là điều khiển biến cụ thể trong hệ thống Trong thực tế hàm mục tiêu có thể điều khiển nhiều biến cùng một lúc để đạt được mục tiêu điều khiển dễ dàng hơn, tăng hiêu suất hoạt động, nâng cao hiệu quả và chất lượng của hệ thống Với các hệ thống điện tử công suất biến điều khiển của hàm mục tiêu là các giá trị như: dòng

điện, điện áp, momen, tốc độ Các ràng buộc cũng có thể được thêm vào các hàm mục tiêu để điều khiển cùng một lúc, do đó việc điều khiển một lúc nhiều biến sẽ phức tạp và khó khăn Vì vậy các hàm mục tiêu phải được tập hợp và kết nối với nhau thông qua trọng số trong việc xây dựng một hàm mục tiêu chung trong chu kỳ điều khiển cho các biến điều khiển Hàm mục tiêu của phương pháp MPC có dạng:

không có trọng số; Hàm mục tiêu có trọng số

Điều khiển dự báo ra đời cách đây vài thập niên nhưng trong những năm gần đây phát triển mạnh mẽ và có nhiều thành công trong công nghiệp Điều khiển dự báo theo mô hình MPC (Model Predictive Control) đã được đề xuất rộng rãi như một giải pháp đầy hứa hẹn cho việc điều khiển các BBĐ có yêu cầu: khả năng đáp ứng nhanh, kết hợp nhiều mạch vòng điều khiển lồng nhau, …

Thuật toán điều khiển dự báo

Hình 2.3 Sơ đồ khối phương pháp điều khiển MPC Hình 2.3 là sơ đồ khối tổng quát của phương pháp điều khiển MPC MPC sử dụng

một mô hình chuyển đổi dự đoán tín hiệu đặt tương lai trong một khoảng thời gian

hữu hạn định sẵn Trên cơ sở mô hình đó, MPC giải quyết vấn đề tối ưu hóa, nơi các chuỗi trong tương lai thu được bằng một hàm mục tiêu (cost function), hàm mục tiêu là đại diện cho hành vi mong muốn của hệ thống Hàm mục tiêu được thực

hiện lặp đi lặp lại sau mỗi chu kì trích mẫu T s (s) Các BBĐ đều có hữu hạn các

trạng thái đóng cắt van, ta có thể tận dụng điều này để tối ưu hóa MPC nhằm giảm thiểu số lần dự đoán và quá trình đóng cắt van bán dẫn Bộ điều khiển MPC có các

ưu nhược điểm sau:

Ưu điểm:

− Khả năng đáp ứng nhanh

− Việc triển khai và áp dụng không quá phức tạp

− Có khả năng áp dụng cho nhiều lớp đối tượng, từ những quá trình động đơn

giản đến nhưng quá trình phức tạp, hệ thống có trễ…

− Đối với những hệ đa biến cũng dễ dàng áo dụng

− Có khả năng tự bù thời gian chết

Nhược điểm:

− Hàm mục tiêu yêu cầu bộ xử lý luôn luôn phải xử lý một khối lượng tính toán lớn trong một chu kì 𝑇𝑠 nhỏ, nếu bộ xử lý không đủ năng lực để đáp ứng yêu cầu này thì có thể dẫn đến bộ biến đổi không thể hoạt động được

− Do không có khâu PWM nên buộc bộ điều khiển phải xuất xung có chiều rộng

cố địng để đóng mở van, điều đó dẫn đến việc suy giảm chất lượng sóng hài điện áp

Bộ điều khiển MPC có thể làm tăng số lần đóng cắt van dó đó dẫn tới gia tăng tổn thất điện năng và xuất hiện nhiều thành phần sóng hài điện áp bậc cao

2.2 Mô hình dự báo của động cơ không đồng bộ ba pha

2.2.1 Mô hình động cơ trên hệ tọa độ stator

• Phương trình điện áp stator

𝒖𝒔𝒔 = 𝑅𝑠𝒊𝒔𝒔+𝑑𝝍𝒔

𝒔

𝑅𝑠 : điện trở stator, 𝝍𝒔𝒔 từ thông stator

• Phương trình điện áp rotor

𝑅𝑟 : điện trở rotor, 𝝍𝒓𝒓 : từ thông rotor

• Phương trình từ thông

𝐿𝑚 : hỗ cảm; 𝐿𝑠,𝐿𝑟 : điện cảm phía stator, phía rotor

𝐿𝜎𝑠 ,𝐿𝜎𝑟 : điện cảm tản phía stator, rotor

Phương trình (2.2) thu được do quan sát trên hệ thống ba cuộn dây stator (cũng là

hệ tọa độ ) Phương trình (2.3) thu được do quan sát trên hệ thống rotor lồng sóc Để dễ dàng trong việc xây dựng mô hình động cơ ta cần phải chuyển các

phương trình về cùng một hệ tọa độ Áp dụng công thức chuyển hệ sang một hệ tọa

• Phương trình điện áp stator giữ nguyên dạng ban đầu như (2.2)

• Phương trình điện rotor trên hệ tọa độ rotor

Rotor quay với tốc độ  so với stator, quan sát từ rotor thì stator chuyển động tương đối so với rotor với tốc độ -.Vậy để thu được phương trình điện áp rotor trên hệ tọa độ  ta phải thay k= -

Ta thay (2.5a,b) và (2.5d) vào (2.3) ta được:

Các phương trình từ thông trên hệ tọa độ  :

Mô hình toán học động cơ được xây dựng trên hệ tọa độ  như sau:

Từ mô hình (2.8) sau vài phép biến đổi ta sẽ thu được hệ phương trình (2.9) quan trọng trong việc thiết kế mô hình dự báo điều khiển động cơ

Định nghĩa thêm hai đại lượng mới:

𝑅𝑠 , 𝑅𝑟 : điện trở stator, rotor

𝐿𝑠 , 𝐿𝑟, 𝐿𝑚 : điện cảm stator, rotor và hỗ cảm

𝑥(𝑘) là tín hiệu ở thời điểm hiện tại

𝑥(𝑘 + 1) là tín hiệu được dự báo trong chu kì làm việc tiếp theo

Rời rạc hóa hai phương trình đầu của (2.11):

Tương tự ta cũng sẽ có được phương trình dự báo dòng điện tại thời điểm k+2:

Bộ điều khiển MPC sẽ dự báo tọa độ vector điện áp ở thời điểm (k+1) trong mỗi

khoảng thời gian trích mẫu Ts Việc dự báo này được đánh giá bằng cách sử dụng

2.3 Lưu đồ thuật toán MPC

Hình 2.4 Lưu đồ thuật toán MPC

Hình 2.4 thể hiện quá trình tính toán để đưa ra chùm xung đóng cắt van bán dẫn của

bộ nghịch lưu trong một chu kỳ Cùng với tín hiệu đặt, tốc độ quay rotor và dòng stator là tín các tín hiệu đầu vào của bộ MPC Trong mỗi chu kỳ làm việc thuật toán

sẽ lần lượt quét qua 19 vector trạng thái để tìm ra trạng thái làm cho hàm mục tiêu đạt được giá trị tối ưu (là giá trị nhỏ nhất) Từ trạng thái đó sẽ tìm ra xung đóng cắt van tương ứng

2.4 Cấu trúc phương pháp điều khiển MPC cho động cơ không đồng bộ ba pha

Cấu trúc của phương pháp điều khiển dự báo cho động cơ không đồng bộ ba pha được thể hiện Hình 2.5 Với biến cần điều khiển là tốc độ rotor  và từ thông rotor

Tốc độ rotor, dòng stator

For i=1:19

Dự báo từ thông rotor tại thời điểm k+1

Dự báo dòn stator tại thời điểm k+1, k+2

Tính toán hàm mục tiêu G Gmin > Gi

MÔ HÌNH TỪ THÔNG

MPC

BỘ ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ

+ -

i là dòng tạo momen quay,

vì thế ta dùng trực tiếp đại lượng đầu ra của khâu điều chỉnh tốc độ quay làm giá trị đặt cho dòng tạo momen và khâu điều chỉnh tốc độ quay có đặc tính PI 𝑖𝑠 ∗