Mô hình động cơ không đồng bộ nhiều pha
Động cơ không đồng bộ 3 pha
2.1.1 Mô hình động của động cơ không đồng bộ 3 pha trong hệ tọa độ tĩnh stator(-):
Mô hình động của động cơ được phân tích trong hệ tọa độ tĩnh của stator và hệ tọa độ quay của rotor, dựa trên khái niệm về các đại lượng vector trong máy điện xoay chiều Mô hình này cho phép phân tích đặc tính của động cơ cả ở chế độ quá độ và xác lập, đồng thời áp dụng cho nguồn điện có dạng bất kỳ.
2.1.1.1 Vector không gian trong hệ toạ độ tĩnh stator (-):
Hình 2.1 minh họa mặt cắt của stator trong động cơ không đồng bộ ba pha hai cực, với giả định rằng cuộn stator mỗi pha chỉ bao gồm một vòng dây Hai trục, trục (hoành) và trục (tung), được gắn với mặt cắt stator, được gọi là trục tĩnh của stator.
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
Hình 2.1 Mặt cắt stator và hệ trục -
Ba dòng pha hình sin ias, ibs, ics của động cơ không đồng bộ nối điểm trung tính có thể được mô tả bằng phương trình ias(t) + ibs(t) + ics(t) = 0 Các dòng này biểu diễn dưới dạng vector is(t) quay trong không gian với tần số fs.
Trong hệ trục - vector i í s có thể được biểu diễn như sau: s s s s s s i ji i (2.3)
Trong hệ tọa độ stator, ba dòng pha được biểu diễn dưới dạng hình chiếu của vector is trên trục của các cuộn dây tương ứng Tương tự, các đại lượng ba pha khác như điện áp stator, từ thông stator và rotor cũng có thể được biểu diễn dưới dạng vector vs, ψs, ψr Tất cả các vector này quay quanh gốc tọa độ với tốc độ góc ws.
Vector không gian điện áp stator
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
Vector không gian từ thông stator
Các đại lượng rotor được biểu diễn trong hệ tọa độ α-β phức tạp hơn do rotor quay trong hệ tọa độ stator Mối quan hệ giữa vận tốc trượt, vận tốc rotor và vận tốc đồng bộ được thể hiện qua công thức: wsl + w = ws.
Các đại lượng rotor quy về stator: r r
Các đại lượng vector trong không gian vật lý của động cơ khác với các vector pha, vốn biểu diễn các đại lượng vật lý xoay chiều trong hệ tọa độ phức Đối với stator 2 cực (p=1), góc hình học θ tương đương với góc điện w Đối với stator có p đôi cực, mối quan hệ tổng quát được thể hiện qua công thức θ = wt/p.
Phép chuyển đổi abc-> và ->abc:
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
2 cs bs cs bs as s s i i i j i i i (2.12) s s s s s s i ji i (2.13) Suy ra ma trận chuyển đổi từ abc ->:
Phép chuyển đổi ngược từ ->abc:
2.1.1.2 Phương trình áp và dòng trong hệ toạ độ -: dt d /
Hình 2.3 Mạch tương đương RL cho cuộn dây stator và rotor
Phương trình điện áp stator: dt i d
Phương trình điện áp rotor: d r
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha Điện trở rotor quy đổi: r
Từ phương trình (2.6) và (2.18) thay vào (2.17) s r r T r j ổ r r R i a i e
Thành phần thứ hai trong (2.17) từ (2.8):
T r r T r j r e dt d dt e d e a dt d dt de a a e dt d dt d
(2.22) Cuối cùng thay (2.19) và (2.22) vào (2.17): s r s s r r r s r j dt i d
(2.24) Đưa vào toán tử Laplace p = d/dt s r s r r s r R i p j v ( ) (2.25) s s s s r s s R i p v (2.26)
Vector từ thông có thể biểu diễn theo các vector dòng điện như sau:
Với Lm – điện cảm hỗ tương
Ls – điện cảm stator; Ls = Ls + Lm
Lr – điện cảm rotor; Lr = Ls + Lm
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
Thay (2.27) vào (2.25) và (2.26) ta được hệ phương trình điện áp:
Phương trình (2.28) không phù hợp cho các mô phỏng đặc tính động bằng máy tính số, do đó cần phải triển khai các vector điện áp theo các thành phần α-β để cải thiện tính chính xác và hiệu quả của mô phỏng.
Từ đó tách ra thành phần thực và ảo: dt
Tương tự cho rotor ta có: s r r s s r s s r s s m s s m s s wL i dt
Với rotor lồng sóc ta có v r s 0
Phương trình điện áp có thể viết lại dưới dạng:
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
Phương trình động học của hệ truyền động tổng quát có dạng: dt d P
Te : moment do động cơ sinh ra, Nm
TL : moment cản quy đổi về trục động cơ, Nm
J : moment quán tính của hệ thống quy về trục động cơ, Kgm 2
P : số đôi cực động cơ
: vận tốc rotor rad/s Ở chế độ xác lập, d dt 0, thành phần dt d P
J gọi là moment động của hệ thống vì chỉ xuất hiện ở chế độ quá độ
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
Từ thông stator được tính từ áp và dòng stator trong hệ tọa độ tĩnh stator
Suy ra as m r s m as m r ar i
2.1.2 Mô hình động của động cơ không đồng bộ 3 pha trong hệ tọa độ từ thông rotor(d-q):
Trong mặt phẳng hệ tọa độ tĩnh, ta xem xét một hệ tọa độ với trục hoành d và trục tung q Hai hệ tọa độ này có chung điểm gốc và lệch một góc θs so với hệ tọa độ stator.
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
Chiếu các thành phần thực và ảo của vector không gian trong hệ tọa độ stator lên hai trục tương ứng của hệ tọa độ quay dq, ta thu được ma trận chuyển đổi.
s s s s s s sq sd u u u u cos sin sin cos (2.47)
Và ma trận chuyển đổi ngược từ hệ toạ độ quay sang hệ toạ độ tĩnh :
_ Ta có : u s u s ju s (2.49) Và : u s dq u sd ju sq (2.50)
Ta được : j s dq s s s sq sd s sq s sd s sq s sd s u u j u u u ju j u e u ( cos sin ) ( sin cos )( )(cos sin ) (2.51)
Như vậy ta có mối liên hệ giữa tọa độ tĩnh và xoay : i s s i s f e j r i s f i s s e j r (2.52)
2.1.2.2 Xaây dựng mô hình động cơ trong hệ tọa độ quay :
Phương trình áp và dòng trong hệ quy chiếu quay :
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
Bằng các phép biến đổi tương tự hệ quy chiếu stator ta được:
s qr s dr s qs s ds r r r r a m m a r r a r r m a m m m r a s s s a m r a m s a s s s qr s dr s qs s ds i i i i
s qr s dr s qs s ds i i i i dt d L
Động cơ không đồng bộ 5 pha
2.2.1 Mô hình động cọ không đồng bộ năm pha trong hệ tọa độ -:
2.2.1.1 Phương trình áp và dòng trong hệ toạ độ -: Đặc tính động của động cơ không đồng bộ được mô tả với hệ phương trình vi phân.Các cuộn dây của động cơ có cấu trúc phân bố phức tạp trong không gian.Mục đích của việc xây dựng các hệ phương trình động cơ không nhằm mô phỏng chính xác động cơ mà khảo sát các đáp ứng vận tốc, từ thông ,dòng
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
-Các cuộn dây stator được bố trí đối xứng về mặt không gian
-Dây quấn rotor đã qui đổi sang dây quấn stator
-Bỏ qua các tổn hao sắt từ và sự bảo hoà của mạch từ
Các giá trị điện trở và điện cảm trong động cơ không đồng bộ năm pha được coi là không thay đổi Động cơ này có khoảng cách giữa các pha được mô tả rõ ràng.
Cuộn dây rotor của động cơ không đồng bộ được coi là tương đương với cuộn dây năm pha, tương tự như cuộn stator Động cơ này được mô tả thông qua các biểu thức dưới dạng ma trận, với các ký hiệu gạch dưới để thể hiện các thành phần như s, v, R, i và d/dt.
s abcde L i s s abcde L i sr r abcde r r r abcde r abcde abcde v R i d dt
Các thành phần pha của dòng ,điện áp và từ thông được mô tả trong hệ trên
[ ] s T abcde as bs cs ds es i i i i i i i r abcde [i ar br i i cr i dr i er ] T
[ ] s T abcde as bs cs ds es v v v v v v v r abcde [v ar v br v cr v dr v er ] T
[ ] s T as bs cs ds es abcde
r abcde [ ar br cr dr er ] T
Ma trận cảm kháng: α=2π/5 cos cos 2 cos 2 cos cos cos cos 2 cos 2 cos 2 cos cos cos 2 cos 2 cos 2 cos cos cos cos 2 cos 2 cos ls ls ls s ls ls
cos cos 2 cos 2 cos cos cos cos 2 cos 2 cos 2 cos cos cos 2 cos 2 cos 2 cos cos cos cos 2 cos 2 cos lr lr lr r lr lr
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
cos cos cos 2 cos 2 cos cos cos cos cos 2 cos 2 cos 2 cos cos cos cos 2 cos 2 cos 2 cos cos cos cos cos 2 cos 2 cos cos sr T rs
là góc hợp bởi trục từ pha a của rotor với trục từ đứng yên pha a tương ứng của stator
Ma trận điện trở của stator và rotor:
Moment rotor có thể được biểu diễn bởi các thành phần dòng pha như sau:
It seems that the content you provided is not coherent and appears to be a series of symbols and letters rather than meaningful sentences Please provide a clearer text or article for me to assist you in rewriting it while ensuring it meets SEO guidelines.
ds cr i i i es dr i i as er )sin( )
Trong đó P là số đôi cực từ
Sử dụng ma trận chuyển đổi để chuyển sang hệ trục αβ:
Khi đó các biến điện áp ,dòng điện được viết: s s abcde v Cv i s Ci abcde s s C s abcde
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
Ta có các phương trình sau viết theo hệ trục toạ độ αβ:
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
Vì rotor của động cơ không đồng bộ là ngắn mạch nên v r v r 0
Bằng các phép biến đổi ta được hệ phương trình:
( cos sin ) ( sin cos ) ( cos sin )
( sin cos ) ( cos sin ) ( sin cos )
Biểu diễn theo dạng ma trận:
Te:moment điên từ do động cơ sinh ra [N.m]
T :moment cản qui đổi về trục động cơ [N.m]
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
:vận tốc rotor [rad/s] Ở chế độ xác lập, 0 dt d ,thành phần dt d P
J gọi là moment động của hệ thống chỉ xuất hiện ở chế độ quá độ
Moment được hình thành hoàn toàn từ các thành phần dòng αβ và nó hoàn toàn độc lập với thành phần xy
Giải hệ phương trình trên,ta được:
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
2.2.1.4 Mô phỏng động cơ không đồng bộ 5pha
Hình 2.9 – Mô hình động cơ năm pha anpha-beta
Hình 2.10 -Mô hình hệ phương trình mô tả độâng cơ không đồng bộ 5 pha
Fcn5 f(u) Fcn4 f(u) Fcn3 f(u) Fcn2 f(u) Fcn1 f(u) Fcn
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
Thông số động cơ không đồng bộ 5 pha trong gi ớ i h ạ n lu ậ n v ă n Động cơ không đồng bộ 5 pha được khảo sát có 4 cực,P=2,điện áp định mức
Uđm80V,tần số định mức fđmPHz,công suất P=2.5kW,vận tốc định mức nr40rpm (hay 301.6rad/s),moment quán tính J=0.03kg.m 2 ,moment tải định mức TL=8.335Nm
Tính toán các thông số máy theo phương pháp không có cos φ cho thấy các thông số chi tiết như sau: điện trở stator Rs = 0 Ω, điện trở rotor Rr = 6.3 Ω, điện cảm stator Ls = 0.46 H, điện cảm rotor Lr = 0.46 H, và điện cảm từ hoá Lm = 0.42 H.
2.2.2 Mô hình động cơ không đồng bô 5 pha trong hệ tọa độ d-q:
Trong mặt phẳng tọa độ tĩnh, chúng ta xem xét một hệ tọa độ với trục hoành d và trục tung q, trong đó hai hệ tọa độ này có chung điểm gốc và lệch một góc θs so với hệ tọa độ stator.
Hình 2.11 Trục chuyển đổi tọa độ
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
Chiếu các thành phần thực và ảo của vector không gian trong hệ tọa độ stator lên hai trục tương ứng của hệ tọa độ quay dq cho phép chúng ta xây dựng ma trận chuyển đổi.
s s s s s s sq sd u u u u cos sin sin cos (2.64)
Và ma trận chuyển đổi ngược từ hệ toạ độ quay sang hệ toạ độ tĩnh :
Và : u s dq u sd ju sq
Ta được : j s dq s s s sq sd s sq s sd s sq s sd s u u j u u u ju j u e u ( cos sin ) ( sin cos )( )(cos sin ) Như vậy ta có mối liên hệ giữa tọa độ tĩnh và xoay :i s s i s f e j r i s f i s s e j r
2.2.2.2 Xaây dựng mô hình động cơ trong hệ tọa độ quay :
Phương trình áp và dòng trong hệ quy chiếu quay :
Chương 2-Mô hình động động cơ khơng đồng bộ nhiều pha
Bằng các phép biến đổi tương tự hệ quy chiếu stator ta được:
s qr s dr s qs s ds r r r r a m m a r r a r r m a m m m r a s s s a m r a m s a s s s qr s dr s qs s ds i i i i
s qr s dr s qs s ds i i i i dt d L
2.2.2.3 Mơ phỏng động cơ 5 pha:
Hình 2.12 Mô hình động cơ không đồng bộ năm pha trong hệ tọa độ d-q Điều khiển động cơ KĐB 5 pha bằng phương pháp RFOC
Chửụng 3 ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ NAÊM PHA BẰNG PHƯƠNG PHÁP RFOC
3.1 Mô hình mô phỏng tổng quan hệ thống điều khiển định hướng từ thông rotor(RFOC) động cơ KĐB 3 pha:
Hình 3.1-Mô hình mô phỏng định hướng từ thông rotor gián tiếp động cơ KĐB3 pha
Hệ thống gồm 4 khối chính là:
-Khối động cơ cảm ứng Three-phase Induction Machine
-Khối điều khiển dòng INVERTOR
-Khối chuyển đổi hệ trục toạ độ dqabc
-Khoỏi ủieàu khieồn RFOC Điều khiển động cơ KĐB 5 pha bằng phương pháp RFOC
3.1.1 Khối động cơ cảm ứng ba pha:
Hình 3.2-Mô hình mô phỏng động cơ không đồng bộ 3 pha
3.1.2 Khối điều khiển dòng INVERTOR:
Hình 3.3-Mô hình mô phỏng bộ nghịch lưu dòng
1 ia* Điều khiển động cơ KĐB 5 pha bằng phương pháp RFOC
3.1.2.1 Lý thuyết bộ nghịch lưu:
Bộ nghịch lưu chuyển đổi năng lượng điện một chiều thành điện xoay chiều, phục vụ cho các tải xoay chiều Chúng được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực truyền động điện động cơ xoay chiều với độ chính xác cao Ngoài ra, bộ nghịch lưu còn được sử dụng trong các thiết bị lò cảm ứng trung tần và thiết bị hàn trung tần Chúng cũng cung cấp nguồn điện xoay chiều cho nhu cầu gia đình, làm nguồn điện liên tục UPS, điều khiển chiếu sáng, và bù nhuyễn công suất phản kháng.
Các tải xoay chiều như động cơ không đồng bộ và lò cảm ứng thường hoạt động theo nguyên lý cảm, khiến dòng điện không thể ngắt một cách tự nhiên qua quá trình chuyển mạch Vì vậy, mạch bộ nghịch lưu thường được trang bị các linh kiện tự kích ngắt nhằm điều khiển hiệu quả quá trình ngắt dòng điện.
Trong trường hợp mạch tải có tính chất dung kháng, như động cơ đồng bộ kích từ dư, dòng điện qua các linh kiện có thể bị ngắt do quá trình chuyển mạch tự nhiên, phụ thuộc vào điện áp nguồn hoặc điện áp mạch tải Trong tình huống này, linh kiện bán dẫn thích hợp để sử dụng là thyristor (SCR).
Bộ nghịch lưu áp là thiết bị cung cấp và điều khiển điện áp xoay chiều tại ngõ ra, với quá trình chuyển mạch cưỡng bức Thiết bị này sử dụng linh kiện có khả năng điều khiển ngắt dòng điện hiệu quả.
Bộ nghịch lưu áp ba pha mạch cầu(hình 3.4a) Mạch chứa sáu công tắc S1, S2, S3… S6 và sáu diode đối song D1, D2, D3… D6 Điều khiển động cơ KĐB 5 pha bằng phương pháp RFOC
Hình 3.4-Bộ nghịch lưu áp ba pha dạng mạch cầu (a) , giản đồ kích đóng và dạng áp tải (b)
Phân tích bộ nghịch lưu áp ba pha:
Giả thiết ba pha đối xứng thỏa mãn hệ thức: ut1 + ut2 + ut3 = 0 (3.1)
Nguồn áp U được chia thành hai nửa bằng nhau tại điểm phân thế O, có thể đặt ở bất kỳ vị trí nào trên mạch nguồn DC.
Gọi N là điểm nút của tải ba pha dạng sao, với các điện áp pha tải được xác định là ut1, ut2, ut3 Cụ thể, ut1 = u10 – uNO, ut2 = u20 – uNO, và ut3 = u30 – uNO Các điện áp u10, u20, u30 được gọi là điện áp pha – tâm nguồn của các pha 1, 2, 3 Các điện áp ut1, ut2, ut3 cùng với u10, u20, u30 và uNO đều có chiều dương theo quy ước được thể hiện trong hình (3.4a).
Cộng các hệ thức trên và để ý rằng: ut1 + ut2 + ut3 = 0
(3.4) Điều khiển động cơ KĐB 5 pha bằng phương pháp RFOC
Thay uNO vào biểu thức tính điện áp mỗi pha tải, ta có:
Điện áp dây trên tải được tính theo công thức: ut12 = u10 – u20; ut23 = u20 – u30; ut31 = u30 – u10 Quá trình điện áp và dòng điện đầu ra của bộ nghịch lưu áp ba pha phụ thuộc vào việc xác định các điện áp trung gian u10, u20, u30.
Xác định điện áp pha là bước quan trọng trong việc thiết lập bộ nghịch lưu áp Cặp công tắc cùng pha, như S1 và S4 hoặc S3 và S6, được kết nối chung vào một pha tải, giúp tối ưu hóa hiệu suất hoạt động của hệ thống.
S2) là các cặp công tắc cùng pha
Điều khiển độc lập hai động cơ không đồng bộ năm pha dùng chung 1
Nguyên lý điều khiển độc lập các động cơ không đồng bộ nhiều pha dùng chung 1
Để điều khiển độc lập moment và từ thông của động cơ AC, chỉ cần hai thành phần dòng id và iq mà không cần quan tâm đến số pha Việc tồn tại các thành phần dòng tự do cho phép tăng moment bằng cách bơm dòng hài stator hoặc cải thiện sai số Các thành phần này cũng có thể được sử dụng trong hệ truyền động nhiều động cơ từ một bộ inverter Dây quấn stator được mắc nối tiếp và sử dụng cách dịch chuyển pha, cho phép điều khiển độc lập nhiều động cơ mắc nối tiếp chỉ với một bộ inverter Nguyên lý này áp dụng cho inverter có số chân lẻ hoặc chẵn (n>3), với số lượng động cơ mắc nối tiếp tối đa là k=(n-2)/2 cho inverter chẵn và k=(n-1)/2 cho inverter lẻ.
Điều khiển độc lập hai động cơ không đồng bộ 5 pha mắc nối tiếp cho phép điều khiển vector độc lập từ thông và moment chỉ bằng hai thành phần dòng (d-q), tạo ra một cặp thành phần dòng tự do (x-y) Bằng cách mắc các cuộn dây stator của động cơ sao cho thành phần trục d-q của máy này là thành phần tự do của máy kia, chúng ta có thể điều khiển độc lập tốc độ, vị trí và moment của hai động cơ chỉ với một inverter nguồn áp điều khiển dòng duy nhất.
Hai động cơ được mắc nối tiếp theo một sơ đồ chuyển pha thích hợp Gọi A, B, C,
D và E là thứ tự pha nguồn, trong khi 1, 2, 3, 4 và 5 là thứ tự pha cho từng máy điện Sơ đồ nối dây được trình bày trong bảng dưới đây, cho thấy cách điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter.
Hình 4.1 Nguyên lý đấu 2 động cơ vào 1 inverter
Và sơ đồ nối dây của 2 động cơ:
Hình 4.2 Sơ đồ đấu dây 2 động cơ
Giả sử dòng làm việc và tần số của máy 1 là I1,ω1 Dòng làm việc và tần số của máy
2 là I2,ω2 Theo sơ đồ đấu dây, dòng điện tương ứng của máy 1 là: Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter
Dòng điện cấp cho máy 2: Áp dụng ma trận chuyển đổi để tính dòng α-β cho dòng stator cho cả hai động cơ, ta có kết quả ở bảng sau:
Thành phần dòng sinh ra từ thông/moment của máy 1 tạo ra thành phần dòng α-β trong máy 1 và thành phần dòng x-y trong máy 2, và ngược lại Điều này dẫn đến việc thành phần dòng trong máy 2 sẽ sinh ra sức từ động tổng hợp bằng 0 trong máy 1, cho phép điều khiển độc lập hai động cơ không đồng bộ 5 pha chỉ với một inverter.
4.2 Mô hình hệ truyền động:
Về cơ bản điều khiển RFOC trong động cơ không đồng bộ năm pha tương tự như với động cơ ba pha
Hình 4.3 Sơ đồ RFOC cho từng động cơ không đồng bộ năm pha
Tổng dòng tham chiếu của inverter theo sơ đồ đấu dây hình 4.2 được tính như sau: Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter
Hình 4.4 Hệ truyền động 2 động cơ không đồng bộ 5 pha được cấp nguồn từ 1 inverter
4.3 Mô phỏng điều khiển độc lập hai động cơ không đồng bộ năm pha sử dụng 1 inverter năm pha:
Hình 4.5 : Mô hình điều khiển 2 động cơ không dồng bộ năm pha Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter
Trong hệ này bao gồm:
Hai động cơ không đồng bộ năm pha
Khối RFOC điều khiển động cơ không đồng bộ năm pha thứ nhất
Khối RFOC điều khiển động cơ không đồng bộ năm pha thứ hai
Hình 4.6 : Mô hình khối inverter điều khiển 2 động cơ năm pha Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter
* Trường hợp 2 động cơ không tải với tốc độ định mức: Động cơ 1 (a) Động cơ 2 (b) a.Tốc độ rotor:
Hình 4.7 : Vận tốc rotor (a) (b) Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter b.Dòng điện pha:
Hình 4.8: Dòng điện pha (a) (b) c Moment điện từ:
Hình 4.9 Moment điện từ (a) (b) Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter d.Từ thông Rotor:
* Trường hợp 2 động cơ mang tải định mức với tốc độ định mức:
Động cơ 1 đưa tải vào trong khoảng 1,5-2 giây, trong khi động cơ 2 thực hiện điều này trong khoảng 1,7-2,2 giây Động cơ 1 (a) và động cơ 2 (b) được điều khiển bởi một inverter để điều chỉnh vận tốc rotor của cả hai động cơ KĐB 5 pha.
Hình 4.11 Vận tốc Rotor (a) (b) b Dòng điện pha:
Hình 4.12 Dòng điện pha (a) (b) Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter c.Moment điện từ:
Hình 4.13 Moment điện từ (a) (b) d Từ thông rotor:
Trong trường hợp điều khiển hai động cơ với tốc độ khác nhau nhưng mang tải định mức, động cơ 1 có tốc độ định mức 301,6 rad/s trong khi động cơ 2 có tốc độ 200 rad/s Việc điều khiển hai động cơ này sử dụng bộ điều khiển biến tần 5 pha từ một inverter, cho phép điều chỉnh vận tốc rotor hiệu quả.
Hình 4.15 Vận tốc rotor (a) (b) Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter b.Dòng điện pha:
Hình 4.16 Dòng điện pha (a) (b) c.Moment điện từ:
Hình 4.17 Moment điện từ (a) (b) Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter d Từ thông Rotor:
Nhận xét kết quả mô phỏng:
- Từ các kết quả trên cho thấy vận tốc rotor và moment của từng động cơ là độc lập với nhau
- Thời gian xác lập nhanh mất khỏang 0.47s từ lúc khởi động đến khi đạt vận tốc xác lập
- Khi đưa tải định mức vào tốc độ có thay đổi nhưng không đáng kể và nhanh chóng được đưa về bằng tốc độ đặt mất khoảng 0.05s
Dòng điện khởi động cao gấp 1,75 lần dòng điện định mức, do đó linh kiện cần phải chịu được tổng dòng điện của hai máy trong quá trình khởi động.
- Từ thông mất khoảng 0,7s để đưa về bằng từ thông lệnh.Và gần như không thay đổi khi đưa tải vào.
Mô phỏng điều khiển độc lập 2 động cơ không đồng bô năm pha dùng chung 1
Hình 4.4 Hệ truyền động 2 động cơ không đồng bộ 5 pha được cấp nguồn từ 1 inverter
4.3 Mô phỏng điều khiển độc lập hai động cơ không đồng bộ năm pha sử dụng 1 inverter năm pha:
Hình 4.5 : Mô hình điều khiển 2 động cơ không dồng bộ năm pha Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter
Trong hệ này bao gồm:
Hai động cơ không đồng bộ năm pha
Khối RFOC điều khiển động cơ không đồng bộ năm pha thứ nhất
Khối RFOC điều khiển động cơ không đồng bộ năm pha thứ hai
Hình 4.6 : Mô hình khối inverter điều khiển 2 động cơ năm pha Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter
Kết quả mô phỏng
* Trường hợp 2 động cơ không tải với tốc độ định mức: Động cơ 1 (a) Động cơ 2 (b) a.Tốc độ rotor:
Hình 4.7 : Vận tốc rotor (a) (b) Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter b.Dòng điện pha:
Hình 4.8: Dòng điện pha (a) (b) c Moment điện từ:
Hình 4.9 Moment điện từ (a) (b) Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter d.Từ thông Rotor:
* Trường hợp 2 động cơ mang tải định mức với tốc độ định mức:
Trong hệ thống điều khiển, động cơ 1 có thời gian đưa tải từ 1,5-2 giây, trong khi động cơ 2 thực hiện điều này trong khoảng 1,7-2,2 giây Cả hai động cơ đều được điều khiển bởi một inverter, với động cơ 1 (a) và động cơ 2 (b) hoạt động đồng bộ, cho phép điều chỉnh vận tốc rotor hiệu quả trong hệ thống KĐB 5 pha.
Hình 4.11 Vận tốc Rotor (a) (b) b Dòng điện pha:
Hình 4.12 Dòng điện pha (a) (b) Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter c.Moment điện từ:
Hình 4.13 Moment điện từ (a) (b) d Từ thông rotor:
Trong trường hợp điều khiển hai động cơ với tốc độ khác nhau trong tải định mức, động cơ 1 có tốc độ định mức là 301,6 rad/s, trong khi động cơ 2 có tốc độ 200 rad/s Việc điều khiển hai động cơ này được thực hiện thông qua bộ điều khiển đa pha 5, sử dụng một inverter Tốc độ rotor của từng động cơ cần được theo dõi và điều chỉnh để đảm bảo hiệu suất hoạt động tối ưu.
Hình 4.15 Vận tốc rotor (a) (b) Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter b.Dòng điện pha:
Hình 4.16 Dòng điện pha (a) (b) c.Moment điện từ:
Hình 4.17 Moment điện từ (a) (b) Điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha từ 1 inverter d Từ thông Rotor:
Nhận xét kết quả mô phỏng:
- Từ các kết quả trên cho thấy vận tốc rotor và moment của từng động cơ là độc lập với nhau
- Thời gian xác lập nhanh mất khỏang 0.47s từ lúc khởi động đến khi đạt vận tốc xác lập
- Khi đưa tải định mức vào tốc độ có thay đổi nhưng không đáng kể và nhanh chóng được đưa về bằng tốc độ đặt mất khoảng 0.05s
Dòng điện trong quá trình khởi động tăng lên gấp 1,75 lần so với dòng điện khi ổn định, do đó, linh kiện cần phải chịu được tổng dòng điện của hai máy trong giai đoạn khởi động.
- Từ thông mất khoảng 0,7s để đưa về bằng từ thông lệnh.Và gần như không thay đổi khi đưa tải vào.
Ứng dụng PI-Fuzzy trong điều khiển độc lập 2 động cơ không đồng bộ năm pha dùng chung một inverter
Fuzzy
Hệ mờ là một hệ thống dựa trên tri thức hoặc luật, với cốt lõi là cơ sở tri thức chứa các luật Nếu-Thì Ví dụ về luật này có thể được minh họa qua các quy tắc cụ thể trong ứng dụng thực tiễn.
Nếu tốc độ xe là cao thì áp dụng ít lực trong đó từ “cao” và “ít” được đặc trưng bởi hàm thành viên tương ứng
Hệ mờ được ứng dụng trong máy giặt, ổn định ảnh số, trong xe hơi, chế tạo xi măng, điều khiển mờ đường xe lửa,vv
5.1.1.Tập mờ: Định nghĩa tập hợp kinh điển:
Tất cả những đối tượng xác định nào đó hợp lại tạo thành một tập hợp, mỗi đối tượng là một phần tử của tập hợp
Tất cả người Việt Nam trên toàn cầu tạo thành một tập hợp, trong đó mỗi cá nhân là một phần tử của tập hợp này.
Nếu a là phần tử của tập hợp E ta nói “ a thuộc E” và viết a E Nếu a không là phần tử của E ta nói “ a không thuộc E” và viết a E
Thí dụ : 4 tập hợp các số chẵn
Tập rỗng là tập hợp không có phần tử nào
Nếu mọi phần tử của A cũng là phần tử của B thì ta nói A bao hàm trong B hay
A là tập con của B Ký hiệu : A B
Phương pháp thành viên định nghĩa tập rõ A thông qua hàm thành viên zero-one, ký hiệu là μA(x) Ứng dụng của PID-Fuzzy trong việc điều khiển hai động cơ KĐB năm pha sử dụng một inverter mang lại hiệu quả cao trong quản lý và điều khiển hệ thống.
A (5.1) Định nghĩa tập mờ : Định nghĩa 5.1 : Một tập mờ trong cơ sở U được đặc trưng bởi hàm thành viên )
mà lấy giá trị trong khoảng [0,1]
Tập mờ A trong U có thể biểu diễn như là tập hợp các cặp thứ tự phần tử x và giá trị hàm thành viên , nghĩa là :
Khi U liên tục (ví dụ U=R), A thường được viết như sau :
Một hàm tích phân được ký hiệu là ( )/ (5.3) không chỉ ra sự tích phân mà chỉ biểu thị tập hợp tất cả các điểm x thuộc U với hàm thành viên A (x) Khi U là một tập hợp rời rạc, A thường được viết theo cách khác.
Thí dụ : Cho Z là tập mờ “ các số gần bằng 0” Hàm thành viên của Z là (hình 5.1) :
(5.5) trong đó x R Đây là hàm Gauss với trị trung bình bằng 0 và vi phân chuẩn bằng
1 Theo hàm thành viên này, số 0 và 2 thuộc về tập mờ Z với bậc e 0 =1 và e -4 tương ứng
Ứng dụng PID-Fuzzy trong điều khiển hai động cơ không đồng bộ ba pha sử dụng một biến tần cho phép tối ưu hóa hiệu suất hoạt động Miền xác định của tập mờ A trong cơ sở U là một tập hợp rõ ràng, bao gồm tất cả các phần tử của U mà không chứa giá trị hàm thành viên khác 0.
Tập mờ A được định nghĩa bởi các phần tử x thuộc A sao cho độ đo μ(A) của x lớn hơn miền xác định supp(A) Nếu miền xác định của tập mờ này là rỗng, nó sẽ trở thành tập mờ rỗng Tập mờ singleton là loại tập mờ có miền xác định chỉ gồm một điểm trong không gian U.
Tâm của tập mờ được xác định khi trị trung bình của tất cả các điểm có hàm thành viên đạt giá trị cực đại hữu hạn Điểm xuyên tâm là điểm mà hàm thành viên trong tập mờ A bằng 0,5 Độ cao của tập mờ là giá trị lớn nhất của hàm thành viên tại bất kỳ điểm nào; ví dụ, độ cao của tập mờ trong hình 5.1 là 1 Nếu độ cao này bằng 1, tập mờ được gọi là chính tắc.
Miền tin cậy của tập mờ A (định nghĩa trên nền U), được ký hiệu bởi T , là một tập con của U thỏa mãn
Các phép toán trên tập mờ :
Tương tự như các phép toán trên tập hợp, tập mờ cũng có các phép toán giao, hợp và bù Định nghĩa 5.3: Tập A và B được coi là bằng nhau nếu và chỉ nếu chúng thỏa mãn những điều kiện nhất định.
với mọi x U Ta nói B chứa A, ký hiệu AB, nếu và chỉ nếu
với mọi x U Bù của tập mờ A là một tập mờ A trong U mà có hàm thành viên được định nghĩa bởi :
Hợp của A và B, ký hiệu A B, là tập mờ trong U với hàm thành viên được định nghĩa rõ ràng Ứng dụng PID-Fuzzy trong điều khiển hai động cơ KĐB năm pha sử dụng một inverter mang lại hiệu quả cao trong việc điều khiển và tối ưu hóa hoạt động của hệ thống.
Giao của A và B là tập mờ trong U, ký hiệu A B , có hàm thành viên được định nghĩa bởi :
(5.10) Định lý De Morgan còn đúng cho tập mờ.Nếu A và B là tập mờ thì
Biến ngôn ngữ và giá trị của nó:
Quay lại với thí dụ về lái xe ô tô Trong đó đại lượng tốc độ có những giá trị được nhắc đến dưới dạng ngôn ngữ như :
Biến tốc độ được xác định thông qua một tập mờ, mà trong đó các giá trị ngôn ngữ biểu thị tốc độ là các số thực dương, thể hiện giá trị vật lý x với đơn vị km/h, như 40 km/h, 50 km/h, và các giá trị khác.
Hàm liên thuộc tương ứng của chúng được ký hiệu bằng:
rất chậm(x), chậm(x), trung bình(x), nhanh(x) và rất nhanh(x)
Như vậy, biến tốc độ v có hai miền giá trị khác nhau:
-miền các giá trị ngôn ngữ
N={ rất chậm, chậm, trung bình, nhanh, rất nhanh}
-miền các giá trị vật lý (miền các giá trị rõ)
V={xR|x0} Ứng dụng PID-Fuzzy trong điều khiển hai động cơ KĐB năm pha dùng 1 inverter
5.1.2.Luật hợp thành mờ : a.Mệnh đề hợp thành:
Cho hai biến ngôn ngữ x và y Nếu biến x nhận giá trị mờ A với hàm liên thuộc
A (x) và y nhận giá trị mờ B có hàm thuộc B (y) thì biểu thức x=A (5.12a) được gọi là mệnh đề điều kiện và y=B (5.12b) là mệnh đề kết luận
Ký hiệu mệnh đề p trong (5.12a) và mệnh đề q trong (5.12b) cho thấy mệnh đề hợp thành pq, tức là từ p suy ra q, hoàn toàn tương ứng với luật điều khiển, trong đó mệnh đề hợp thành thể hiện một điều kiện.
Mệnh đề hợp thành trên là một ví dụ đơn giản về bộ điều khiển mờ b.Mô tả mệnh đề hợp thành mờ:
Ánh xạ A ( x 0 ) C ( y ) cho thấy rằng mệnh đề hợp thành là một tập hợp, trong đó mỗi phần tử là một giá trị mờ ( A ( x 0 ), C ( y )) Việc mô tả mệnh đề hợp thành đồng nghĩa với việc mô tả ánh xạ này.
Mệnh đề hợp thành mờ được định nghĩa với cấu trúc: nếu x=A thì y=B, hoặc dưới dạng hàm mờ, biểu diễn bằng A(x) B(y) với A, B thuộc khoảng [0,1] Trong đó, A(x) là hàm thuộc của tập mờ đầu vào A, được xác định trên tập nền X.
B(y) là hàm thuộc của B trên tập nền Y
Có hai quy tắc hợp thành chính thường được sử dụng như sau :
Quy tắc hợp thành MIN:
Giá trị của mệnh đề hợp thành mờ (5.13) tạo thành một tập mờ B’ được định nghĩa trên không gian nền Y của B Tập mờ này đóng vai trò quan trọng trong ứng dụng PID-Fuzzy để điều khiển hai động cơ KĐB năm pha sử dụng một inverter.
Quy tắc hợp thành PROD:
Giá trị của mệnh đề hợp thành mờ (5.13) là một tập mờ B’ định nghĩa trên nền
Y (không gian nền của B) và có hàm thuộc
Hình 5.2 : a)Hàm thuộc chậm (x) và tăng (y) b) (y) xác định theo quy tắc hợp thành MIN Ứng dụng PID-Fuzzy trong điều khiển hai động cơ KĐB năm pha dùng 1 inverter
Giả sử biến ngôn ngữ x đại diện cho tốc độ và y đại diện cho sự tác động của ga xe Luật điều khiển cho xe chạy với tốc độ trung bình không đổi tương đương với một mệnh đề hợp thành mờ, trong đó có một điều kiện đầu vào cụ thể.
Mô phỏng
Đề tài này trình bày phương pháp cải tiến bộ điều khiển PID trong RFOC nhằm nâng cao chất lượng đáp ứng cho mô hình áp và mô hình dòng Luận văn sử dụng Matlab để mô phỏng bộ PID-fuzzy theo phương pháp Mamdani.
Bộ Fuzzy có hai thông số đầu vào là tốc độ e(t) và độ sai số tốc độ de/dt, trong khi đầu ra của nó bao gồm hai thông số Kp và Ti Để điều khiển, bộ Fuzzy áp dụng ma trận 5*5, tạo ra tổng cộng 25 luật điều khiển.
Biến đầu vào được chia thành 5 mức: LN,SN,ZE,SP,LP
Biến đầu ra được chia làm 3 mức : H,M,S
Thiết kế bộ ủieàu khieồn
Quá trình ủieàu khieồn Bộ điều khiển mờ Ứng dụng PID-Fuzzy trong điều khiển hai động cơ KĐB năm pha dùng 1 inverter
LN SN ZE SP LP e(t)
Bảng 5.5 : Luật mờ của Kp[3]
LN SN ZE SP LP e(t)
LN H H H H H Bảng 5.6 : Luật mờ của Ti[3] Ứng dụng PID-Fuzzy trong điều khiển hai động cơ KĐB năm pha dùng 1 inverter
Hình 5.7: Mô hình mô phỏng hệ RFOC 2 động cơ năm pha PID-Fuzzy Ứng dụng PID-Fuzzy trong điều khiển hai động cơ KĐB năm pha dùng 1 inverter
Hình 5.9 Mô hình mô phỏng khối PID-Fuzzy
Hình 5.10 Moâ hình khoái Fuzzy logic
Mô hình sử dụng mối quan hệ Mamdani để xây dựng hệ thống suy luận fuzzy, ứng dụng PID-Fuzzy trong việc điều khiển hai động cơ không đồng bộ ba pha với một inverter.
Hình 5.11 Giao diện soạn thảo Fuzzy logic trên Matlab
-Hàm thành viên e(t): Ứng dụng PID-Fuzzy trong điều khiển hai động cơ KĐB năm pha dùng 1 inverter
-Hàm thành viên de/dt:
Hình 5.13 Hàm thành viên của độ dốc sai số tốc độ
Hình 5.14 Hàm thành viên của Kp Ứng dụng PID-Fuzzy trong điều khiển hai động cơ KĐB năm pha dùng 1 inverter
-Hàm thành viên của Ti:
Hình 5.15 Hàm thành viên của Ti
Luật mờ Ứng dụng PID-Fuzzy trong điều khiển hai động cơ KĐB năm pha dùng 1 inverter
Kết quả mô phỏng
Hai động cơ hoạt động với tải và vận tốc định mức, trong đó động cơ 1 (a) và động cơ 2 (b) có vận tốc rotor được điều khiển Việc ứng dụng PID-Fuzzy trong điều khiển hai động cơ không đồng bộ ba pha sử dụng một inverter giúp tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác trong quá trình vận hành.
Hình 5.18 Vận tốc rotor (a) (b) b Dòng điện pha:
Hình 5.19 Dòng điện pha (a) (b) Ứng dụng PID-Fuzzy trong điều khiển hai động cơ KĐB năm pha dùng 1 inverter c Moment điện từ:
Hình 5.20 Moment điện từ (a) (b) d Từ thông rotor:
Hình 5.21 Từ thông rotor (a) (b) Ứng dụng PID-Fuzzy trong điều khiển hai động cơ KĐB năm pha dùng 1 inverter
Hai động cơ mang tải định mức và hai vận tốc khác nhau:
Giả sử điều khiển tốc độ của động cơ 1 là tốc độ định mức 301,6 rad/s, động cơ 2 với tốc độ 201,6rad/s Động cơ 1 (a) Động cơ 2 (b) a Vận tốc rotor :
Hình 5.22 Vận tốc rotor (a) (b) Ứng dụng PID-Fuzzy trong điều khiển hai động cơ KĐB năm pha dùng 1 inverter b Dòng điện pha:
Hình 5.23 Dòng điện pha (a) (b) c Moment điện từ:
Hình 5.24 Moment điện từ (a) (b) Ứng dụng PID-Fuzzy trong điều khiển hai động cơ KĐB năm pha dùng 1 inverter d Từ thông Rotor:
Nhận xét kết quả so sánh kết quả mô phỏng mô hình RFOC kết hợp PI-Fuzzy với mô hình sử dụng PIDantiwinup
Từ các kết quả thu được trê so sánh với các kết quả của chương 4 ta rút ra đượ những kết luận sau:
- PID-Fuzzy có đáp ứng vận tốc nhanh hơn,giảm thời gian xác lập
- PID-Fuzzy có tốc độ ổn định hơn khi đưa tải định mức vào và lấy tải ra
- Cả hai phương pháp có momen điện từ tương đương nhau
- Trong trường hợp có tải phương pháp PID-Fuzzy có moment dao động hơn nhưng không đáng kể
- Dòng điện trong cả hai phương pháp là tương đương
- Từ thông rotor trong phương pháp PID-Fuzzy có đáp ứng nhanh hơn Ứng dụng PI-neuron trong điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha dùng 1 inverter
Chửụng 6 ỨNG DỤNG PI-NEURON TRONG ĐIỀU KHIỂN
2 ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ NĂM PHA
6.1.1 Cơ sở sinh học của mạng neuron :
Não là một tổ chức vật chất cao cấp với cấu trúc phức tạp và dày đặc các mối liên kết giữa các nơron, cho phép xử lý thông tin một cách linh hoạt trong môi trường bất ổn.
Bộ não con người chứa khoảng 10^11 đến 10^12 nơron, với mỗi nơron có khả năng kết nối với khoảng 10^4 nơron khác thông qua các khớp nối Những tín hiệu kích hoạt hoặc ức chế được truyền qua trục nơron đến các nơron lân cận, tạo nên mạng lưới phức tạp trong hoạt động của não bộ.
Cấu trúc của một neuron sinh học trong hệ neuron con người được minh họa ở hình 6.1:
Hình 6.1 mô tả cấu tạo của neuron sinh học, bao gồm các thành phần chính như dendrite (ngõ vào neuron), synapse (đường truyền kết nối giữa ngõ vào và ngõ ra của neuron), axon (trục neuron hay ngõ ra), và cell body (soma - tế bào neuron) Ứng dụng của PI-neuron trong việc điều khiển hai động cơ KĐB 5 pha sử dụng một inverter cho phép tối ưu hóa dòng thông tin trong hệ thống.
Mỗi neuron sinh học có nhiều ngõ vào và một ngõ ra, với thân neuron là phần tử xử lý Tín hiệu giữa các neuron được truyền dưới dạng điện áp; nếu điện áp dương, tín hiệu là kích thích, nếu âm thì là ức chế, và điện áp bằng zero cho thấy không có kết nối Cường độ kết nối giữa các neuron được xác định bởi lượng tín hiệu truyền qua đường synapse.
Cách hoạt động của một neuron sinh học là thân neuron tiếp nhận và tổng hợp tất cả các tín hiệu đầu vào Khi tín hiệu tổng hợp đạt hoặc vượt qua ngưỡng quy định, neuron sẽ gửi tín hiệu đến các neuron khác với giá trị 1; ngược lại, nếu không đạt ngưỡng, tín hiệu sẽ là 0.
6.1.2 Mô hình neuron nhân tạo
Mô hình neuron nhân tạo do Mc Culloch và Pitts đề xuất
Hệ thống neuron nhân tạo, hay còn gọi là mạng neuron, là một cấu trúc tế bào vật lý có khả năng thu thập, lưu trữ và ứng dụng tri thức từ kinh nghiệm Mạng neuron nhân tạo được phát triển dựa trên nguyên lý hoạt động và cấu trúc của hệ neuron trong cơ thể con người.
Phần tử xử lý cơ bản của mạng neuron được gọi là neuron nhân tạo, hay đơn giản là neuron, đơn vị hay nút
Sơ đồ khối của nơron nhân tạo được minh họa trong hình 6.2, với các tín hiệu đầu vào là x1, x2, , xn, là các biến liên tục thay vì xung điện rời rạc như trong não Mỗi tín hiệu đầu vào được điều chỉnh bởi trọng số tương tự như kết nối synapse trong nơron sinh học, với các trọng số có thể là âm hoặc dương, tương ứng với việc gia tốc hoặc cấm dòng tín hiệu điện Phần tử xử lý bao gồm hai phần, trong đó phần đầu tiên tính tổng các đầu vào có trọng số wi, cho kết quả là đại lượng I PI-neuron được ứng dụng trong việc điều khiển hai động cơ KĐB 5 pha sử dụng một inverter.
Hình 6.2 : Phần tử xử lý với kết nối ngõ ra đơn
Tín hiệu ngõ ra neuron được cho bởi quan hệ sau :
( w x w x trong đó w(w 1 ,w 2 , ,w n ) T R n là vector trọng số, x(x 1 ,x 2 , ,x n ) T R n là vector tín hiệu vào, w x w x I
, là tín hiệu tổng hợp đầu vào; - ngưỡng kích hoạt neuron; n- số tín hiệu đầu vào , t- thời gian Hàm f là hàm tác động hay hàm truyền
Do vậy người ta hay dùng ký hiệu sau : Đầu ra O=y(t)=f(net)
Hàm tác động có nhiều loại, thông thường có dạng hàm step , hàm ngưỡng signum và hàm sigmoid , hàm tuyến tính
Thí dụ : Hàm nấc thang đơn vị -hàm step minh họa ở hình 6.3
Hình 6.3: Hàm tác động cho neuron Ứng dụng PI-neuron trong điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha dùng 1 inverter
Giá trị ngõ ra neuron thứ j được tính như sau :
Hàm ngưỡng Signum sgn(net)
1 , hàm tuyến tính f(net)=net, hàm sigmoid f(net)= net e
6.1.3 Các thành phần cơ bản của mạng neuron nhân tạo :
Có 3 thành phần cơ bản của các mạng neuron nhân tạo : đó là đơn vị xử lý, mô hình kết nối và luật học Mô hình kết nối còn được gọi là cấu trúc mạng Có 2 cấu trúc cơ bản đó là mạng nuôi tiến và mạng nuôi lùi Các mạng được kết nối nuôi tiến là các mạng truyền thẳng, còn mạng được kết nối nuôi lùi là các mạng hồi qui
Có 2 cách học trong các mạng neuron , đó là học cấu trúc và học thông số Học cấu trúc là quá trình học thay đổi cấu trúc mạng , nghĩa là thêm hay bớt số neuron trong mạng Học thông số là quá trình học cập nhật các trọng số kết nối trong mạng sao cho các ngõ vào tương ứng với các ngõ ra Có 3 dạng học thông số : học giám sát, học củng cố và học không giám sát
Học giám sát là phương pháp học mà trong đó có tín hiệu từ thầy giáo, với ngõ ra của mạng được giám sát Học củng cố cũng được xem là một hình thức của học giám sát Ngược lại, học không giám sát không có tín hiệu từ thầy giáo, và ngõ ra của mạng không được điều chỉnh theo ngõ ra mong muốn.
Thuật toán học có giám sát được trình bày trong hình 6.4, tập trung vào việc điều chỉnh trọng số liên kết trong mạng w Ứng dụng của PI-neuron trong việc điều khiển hai động cơ KĐB 5 pha sử dụng một inverter x y.
Hình 6.4 : Học có giám sát
Sai số e=y-d là cơ sở để huấn luyện mạng
6.1.4 Ứng dụng của mạng neuron
Mạng neuron được sử dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực như xử lý ảnh, nhận dạng mẫu, điều khiển hệ thống động phi tuyến và giải quyết các bài toán tối ưu, cũng như trong các bộ lọc thích nghi.
Ngõ ra thực Ngõ ra mong muốn x1 wi1 y1 d1 wn1 w21 e1 x2 y2
xm-1 w1m w2m xm=-1 wnm yn dn en
Mạng perceptron, như được minh họa trong hình 6.5, thuộc lớp học giám sát, trong đó yi đại diện cho ngõ ra thực của đơn vị i, còn di là ngõ ra mong muốn của đơn vị này Mạng này có m ngõ vào, n ngõ ra và p cặp mẫu vào ra (x(k), d(k)), với k = 1, 2, , p.
Mạng neuron Ứng dụng PI-neuron trong điều khiển 2 động cơ KĐB 5 pha dùng 1 inverter
Ngõ ra y ( k ) [y 1 ( k ) ,y ( 2 k ) , ,y n ( k ) ] T Hàm tác động là hàm ngưỡng đơn vị tuyến tính (hàm Signum)
Tín hiệu tổng hợp đầu vào của đơn vị i là :
Trong bài toán phân loại bằng mạng perceptron, vector trọng số w T i = [w i 1, w i 2, , w im] T đại diện cho trọng số của đơn vị i, và f(.) là hàm tác động Nếu bài toán có thể được tách tuyến tính, chúng ta có thể xác định các vector trọng số w i cho i = 1, 2, , n sao cho thỏa mãn điều kiện phân loại.
1. muoán mong ra ngõ có moãi với đối
1. muoán mong ra ngõ có moãi với đối
Hàm tác động ngõ ra là :
(k) i net neáu net neáu m j k j ij k i k i f net f w x y , i=1,2,.,n; l=1,2, ,p
