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

MỞ ĐẦU 1. Đặt vấn đề 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 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. Trên thế giới hiện nay có nhiều phương pháp ước lượng điện trở rôto và stato. Tuy đã có nhiều kết quả được công bố, nhưng vẫn còn nhiều vấn đề cần được quan tâm nghiên cứu và giải quyết tiếp 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: Các phương pháp đã được đề cập ở trên chưa giải quyết được vấn đề ước lượng online đồng thời cả điện trở rôto và stato cho truyền động không cảm biến tốc độ bởi sẽ xảy ra vòng lặp đại số trong chương trình ước lượng đồng thời tốc độ và điện trở rôto, 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 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 1 được sự quan tâm của các nhà khoa học trong và ngoài nước đặc 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 ước lượng các thông số động cơ không đồng bộ xoay chiều ba pha rôto lồng sóc trong quá trình làm việc sử dụng mạng nơron nhân tạo. 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 xoay chiều ba pha rôto lồng sóc. Bởi 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 cho hệ truyền động không cảm biến tốc độ động cơ không đồng bộ. 4. Mục tiêu của đề tài luận án 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 2 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 không cảm biến tốc độ động cơ không đồng bộ ba pha.  Xây dựng được phương pháp ước lượng điện trở rôto và stato của động cơ không đồng bộ ba pha sử dụng mạng nơron với tốc độ học thay đổi.  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: 3 - 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: Mở đầu Chương 1: Tổng quan về ước lượng điện trở rôto và stato của động cơ không đồng bộ ba pha Chương 2: Nghiên cứu ước lượng điện trở rôto và stato trong quá trình làm việc sử dụng mạng nơron nhân tạo 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 4: Thực nghiệm Kết luận và kiến nghị Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ƯỚC LƯỢNG ĐIỆN TRỞ RÔTO VÀ STATO CHO ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ BA PHA 1.1. Mô hình toán của động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc 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 4 sát trượt [47], [58]; bộ quan sát Luenberger [4], [59]; bộ lôgic mờ [60], [61], [62], [63], [64]; mạng nơron nhân tạo [5], [17], [65], [66]. Mặc dù hiện nay có nhiều phương pháp ước lượng điện trở rôto và stato, tuy nhiên vẫn còn nhiều vấn đề cần được quan tâm nghiên cứu, giải quyết tiếp, 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, đặc biệt là việc ứng dụng mạng nơron nhân tạo trong ước lượng điện trở rôto và stato. 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 2.1. Tổng quan về mạng nơron trong nhận dạng các tham số 2.2. Ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron nhân tạo 2.2.1. Ước lượng điện trở rôto sử dụng mạng nơron nhân tạo 2.2.1.1. Ước lượng điện trở rôto sử dụng mạng nơron với tốc độ học là hằng số Ước lượng điện trở rôto của động cơ sử dụng mạng nơron là một phần của hệ thống thích nghi tham chiếu mô hình MRAS bao gồm hai mô hình cơ bản: mô hình tham chiếu (mô hình điện áp) và mô hình thích nghi. Hệ phương trình sử dụng để ước lượng từ thông rôto theo mô hình tham chiếu như sau: 5  vm Ls Lr  L2m Lr is (k  1 )  r  k    s (k  1 )  Lm Lm  (2.20)  2  vm  k   Lr  (k  1 )  Ls Lr  Lm i (k  1 ) s s  r Lm Lm  Mặt khác, các phương trình của mô hình thích nghi được biểu diễn như sau: im im im   r  k   W1 r  k  1  W2 r   k  1  W3is  k  1 (2.23)  im im im  k  W  k  1  W  k  1  W i k  1          r  1 r  2 r  3 s   ψrαvm Vsα Vsβ isα isβ Mô hình tham chiếu (2.20) + εα _ ψrβ vm + εβ _ ψrαim Z-1 -1 Z Z-1 Lan truyền ngược Mô hình mạng nơron (Mô hình thích nghi) (2.23) ψrβim Z-1 Tr_es 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. Từ hệ phương trình (2.23), xây dựng được một mạng nơron truyền thẳng (hình 2.8). 6 ψrαim(k-1) W1 ψrβ im(k-1) W1 isα(k-1) -W2 W2 W3 isβ(k-1) ψrαim(k) ψrβ im(k) W3 Hình 2.8 Đồ hình mạng nơron dùng để ước lượng từ thông rôto. Các trọng số của mạng W1, W3 được tìm ra từ việc huấn luyện mạng sao cho cho hàm bình phương sai số E là nhỏ nhất ([17], [73]). Hàm bình phương sai số E được xác định như sau: 2 1 2 1 E   (k)   rvm (k)  rim (k) (2.24) 2 2 W1, W3 được xác định như sau: W1(k)  W1(k  1 )  1W1(k) (2.25) W3 (k)  W3 (k  1 )  3W3 (k) (2.26) Điện trở rôto được ước lượng như (2.29) hoặc (2.30): L ( 1  W1 ) (2.29) Rr _ es  r Ts LW (2.30) Rr _ es  r 3 LmTs 2.2.1.2. Ước lượng điện trở rôto sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học là hàm số Phương pháp ước lượng điện trở sử dụng mạng nơron được đề xuất ở mục 2.2.1.1 vẫn bị giới hạn là tốc độ học được lựa chọn trước và không thay đổi trong quá trình ước lượng. Do vậy, nếu lựa chọn tốc độ học không phù hợp sẽ dẫn đến quá trình huấn luyện mạng 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. Vấn đề được đặt ra là sẽ   7 thay thế các tốc độ học là hằng số bằng một hàm sao cho sau mỗi lần cập nhật trọng số hiệu chỉnh sẽ làm giảm giá trị sai lệch E. Hàm εi(k) là tích sai lệch của trọng số hiệu chỉnh (i= 1 hoặc 3) ở lần tính k và (k-1). Từ đó xây dựng hàm hàm tốc độ học dựa vào sai lệch εi(k-1) sao cho tốc độ học thay đổi theo hướng giảm sai lệch E của mạng (Hàm sai lệch E chỉ ra ở phương trình (2.24)), tức là nếu εi(k-1) dương, mạng có tốc độ hội tụ chậm, phải tăng tốc độ học; nếu εi(k-1) âm, mạng bị quá điều chỉnh, phải giảm tốc độ học. Xét hàm số: f(  i )  sign(  i ) 0 1  ei sign( i ) (2.31) Đạo hàm của f(εi): f (  i )  0 e sign(  )   i ( 1  e sign(  ) )2 i i i (2.32) i Ta nhận thấy: với α0 xác định dương thì f (  i )  0 , với mọi εi.  i Mặt khác f(0)= 0, suy ra εi(k)f(εi(k) > 0 với mọi εi(k)≠0. Từ đó xây dựng được tốc độ học viết theo luật dưới đây: i (k)  i (k  1 )( 1  f (  i (k  1 ))) (2.33) Ở đây: ηi(k-1) là tốc độ học ở thời điểm (k-1), ηi(k) là tốc độ học ở thời điểm k= 1 hoặc 3; α0 Є (0, 1) . Tốc độ học được xác định ở (2.33) khác với tốc độ học đã được đề cập ở các tài liệu [5], [17], [69]. Đây chính là một đóng góp mới của luận án trong phương pháp ước lượng điện trở rôto sử dụng mạng nơron nhân tạo. Ở đây tốc độ học là hàm số. Điện trở rôto được ước lượng theo (2.29) hoặc (2.30) với tốc độ học xác định như (2.33). 2.2.2. Ước lượng điện trở stato sử dụng mạng nơron nhân tạo 2.2.2.1. Ước lượng điện trở stato sử dụng mạng nơron với tốc độ học là hằng số Theo [5], [17] ta có phương trình như sau: 8 i*s (k)  W4i*s (k  1 )  W5 rim (k  1 )  W6 rim (k  1 )  W7Vs (k  1 ) (2.38) * * im im is (k)  W4is (k  1 )  W5 r  (k  1 )  W6 r (k  1 )  W7Vs (k  1 ) Trong đó: ' W4  1  Ts L2m / L's LrT  (Ts / L's )Rs  ; W5  (Ts / Ls )(Lm / LrTr ) ; W6  (Ts / L's )(Lm / Lr )r ; W7  Ts / L's . Trọng số W4 phụ thuộc còn phụ thuộc vào điện trở stato. Hệ phương trình (2.38) có thể được trình bày bằng mạng nơron hồi quy.   1 2 1 E2   2 (k)  is (k)  i*s (k) 2 2 2 (2.39) Trọng số của mạng W4 được tìm ra từ việc huấn luyện mạng sao cho cho hàm bình phương sai số E2 là nhỏ nhất [17]. W4 được xác định như sau: W4 (k)  W4 (k  1 )  4 W4 (k) (2.40) Với: T E W4 (k)   2  is (k)  i*s (k) i*s (k  1 ) (2.41)  W4  Ở đây các tốc độ học η4 là các hằng số được chọn trước, η4 Є (0; 1]. Điện trở stato có thể được ước lượng như sau:   T L2 R     L  (2.42) Rs _ es  1  W4    s m 2r _ es    s  L  T L  s r  s     2.2.2.2. Ước lượng điện trở stato sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học là hàm số Tương tự như phương pháp xây dựng hàm tốc độ học thay đổi là hàm số để ước lượng điện trở rôto đã được trình bày ở mục 2.2.1.2. Tốc độ học được cập nhật như sau: 4 (k)  4 (k  1 )(1  f (  4 (k  1 ))) (2.43) Trong đó:  4 (k)  W4 (k)W4 (k  1 ) f(  4 )  sign(  4 )  1 e 0  4 sign(  4 ) 9 (2.44) (2.45) Tốc độ học được xác định ở (2.43) khác với tốc độ học đã được đề cập ở tài liệu [5], [17], [73]. Đây chính là một đóng góp mới của luận án trong phương pháp ước lượng điện trở stato sử dụng mạng nơron nhân tạo. Ở đây với tốc độ học là hàm số, điện trở stato được ước lượng như (2.42). 2.2.3. Kết quả mô phỏng + V dc ω*r Phát xung ψ* r IFOC _ Nghịch lưu Động cơ Rr_es va ia Ước lượng điện trở rôto (tốc độ học là hàm số (2.33)) vc ωr ic Bộ ước lượng Ước lượng từ thông (Mô điện trở stato hình điện (tốc độ học là áp(2.20)) hàm số (2.43)) vm Rs_es ψ rα vm ψ rβ 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. Hình 2.12 Điện trở rôto của Hình 2.13 Điện trở stato của động cơ bao gồm: điện trở động cơ bao gồm: điện trở thực, điện trở ước lượng. thực, điện trở ước lượng. 10 2.3. Ước lượng điện trở rôto và stato với hàm tốc độ học được xây dựng từ lôgic mờ 2.3.1. Ước lượng điện trở rôto với hàm tốc độ học được xây dựng từ lôgic mờ Như đã trình bày ở mục 2.2.1.2, hàm εi(k) là tích sai lệch của trọng số hiệu chỉnh i (i=1 hoặc 3) ở lần tính k và (k-1). Từ đó xây dựng hàm hàm tốc độ học dựa vào sai lệch εi(k) sao cho tốc độ học thay đổi theo hướng giảm sai lệch E. Nghiên cứu này sẽ đề xuất một bộ lôgic mờ để xác định tốc độ học của mạng nơron. Bộ lôgic mờ sử dụng mô hình mờ Mamdani được tác giả lựa chọn để xác định tốc độ học bởi đây là mô hình mờ đơn giản, dễ dàng trong xây dựng luật hợp thành. ε(k) Δε(k) + _ Sử dụng FL để tính toán sự thay đổi tốc độ học Δη(k) η(k) + η(k-1) Z-1 Z-1 Hình 2.19 Sơ đồ khối sử dụng lôgic mờ để tính toán tốc độ học. Giá trị tốc độ học ở chu kỳ trích mẫu thứ k như sau: i (k)  i (k  1 )  i (k) (2.47) Tốc độ học được xác định ở (2.47) khác với tốc độ học đã được đề cập ở các tài liệu [5], [17], [69]. Đây là một đóng góp mới của luận án trong phương pháp ước lượng điện trở rôto sử dụng mạng nơron nhân tạo. Ở đây tốc độ học được xác định sử dụng lôgic mờ. Điện trở rôto được ước lượng theo (2.29) hoặc (2.30). 2.3.2. Ước lượng điện trở stato với hàm tốc độ học được xây dựng từ lôgic mờ Tương tự như phương pháp xây dựng hàm tốc độ học ở mục 2.3.1 để ước lượng điện trở rôto. Để xác định tốc độ học dùng cho ước lượng điện trở stato, cũng đề xuất một bộ lôgic mờ với các đầu vào là các tín 11 hiệu ε4(k) và Δε4(k); đầu ra là giá trị sai lệch của tốc độ học Δη4(k); luật điều khiển mô hình mờ được chỉ ra như Bảng 2.1. Bảng 2.1 Luật mờ ε ∆ε NB NS ZE PS PB NB NB NB NS ZE PS NS NB NS ZE PS PS ZE NS NS ZE ZE PB PS NS ZE PS PS PB PB ZE ZE ZE PB PB Giá trị tốc độ học ở chu kỳ trích mẫu thứ k như sau: 4 (k)  4 (k  1 )  4 (k) (2.48) Tốc độ học được xác định ở (2.48) khác với tốc độ học đã được đề cập ở tài liệu [17], [77]. Đây là một đóng góp mới của luận án trong phương pháp ước lượng điện trở stato sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học được xác định sử dụng lôgic mờ. Điện trở stato có thể được ước lượng như (2.42). 2.3.3. Các kết quả mô phỏng 12 + V dc ω*r Phát xung ψ* r IFOC _ Nghịch lưu Động cơ Rr_es Ước lượng điện trở rôto (tốc độ học xây dựng dựa vào FL(2.47)) va ia vc ωr ic Ước lượng Bộ ước lượng điện trở stato từ thông (Mô (tốc độ học hình điện xây dựng dựa áp(2.20)) Rs_es vào FL (2.48)) ψvmrα ψvmrβ Hình 2.24 Sơ đồ khối của hệ truyền động FOC với ước lượng điện trở rôto và stato với tốc độ học được xác định sử dụng lôgic mờ. Hình 2.27 Điện trở rôto của Hình 2.28 Điện trở stato của động cơ bao gồm: điện trở động cơ bao gồm: điện trở thực, điện trở ước lượng. thực, điện trở ước lượng. 2.4. Kết luận chương 2 Nội dung chính của chương này gồm ba nội dung chính: nội dung thứ nhất là ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron với tốc độ học là hằng số; Tiếp theo là ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron với tốc độ học thay đổi hàm số; phần cuối của chương trình bày cách xây dựng tốc độ học thay đổi sử dụng lôgic mờ, tác giả cũng đã chỉ ra nhược điểm của phương pháp xác định tốc độ học sử dụng lôgic mờ là làm khối lượng tính toán của các bộ ước lượng tăng lên, dung lượng chương trình lớn. Các kết quả mô phỏng 13 đã chỉ ra: ước lượng điện trở rôto và stato với tốc độ học thay đổi (tốc độ học là hàm số hoặc tốc độ học được xây dựng từ lôgic mờ) đã được đề xuất có độ chính xác cao hơn so với trường hợp tốc độ học là hằng số. Trong chương tiếp theo tác giả sẽ tập trung nghiên cứu và đánh giá các đáp ứng đầu ra của hệ truyền động không cảm biến tốc độ điều khiển tựa từ thông rôto ở hai trường hợp: khi có bộ ước lượng điện trở rôto, stato với khi không có bộ ước lượng 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 cho hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc không cảm biến tốc độ. 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 3.1. Các phép biến đổi hệ tọa độ 3.2. Điều khiển tựa từ thông rôto động cơ không đồng bộ ba pha 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 + V dc ω*r ψ * r Phát xung IFOC _ va Nghịch lưu Động cơ vc ic ωr_es Ước lượng tốc độ sử dụng mạng nơron (3.26) ia Ước lượng từ thông mô hình thích nghi (2.20) ψvmrα ψvmrβ Ước lượng từ thông mô hình thích nghi (2.23) ψimrα ψimrβ Hình 3.11 Sơ đồ khối hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha IFOC không cảm biến tốc độ với các thông số của động cơ không thay đổi. 14 Một số kết quả mô phỏng: 30 25 20 (N.m) 15 10 5 0 -5 -10 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 (sec) Hình 3.13 Mômen điện từ. Hình 3.12 Tốc độ động cơ. 8 600 6 400 4 200 (Volt) (Amp) 2 0 0 -2 -200 -4 -400 -6 -8 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 -600 5 0.5 (sec) 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 (sec) Hình 3.14. Dòng điện stato. Hình 3.15 Điện áp dây stato. 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 15 + V dc ω* r Phát xung ψ*r IFOC _ Động cơ Nghịch lưu Rr_es va ia Ước lượng điện trở rôto sử dụng ANN(tốc độ học là hàm số (2.33)) vc ic Ước lượng từ Rs_es Ước lượng điện trở stato sử dụng thông mô hình ANN(tốc độ học là điện áp (2.20) hàm số (2.43)) ψvmrα ψvmrβ Ước lượng tốc độ (3.26) ωr_es 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. Hình 3.17 (a) Hình 3.17 (b) Hình 3.17 (a), (b) Tốc độ động cơ khi chưa có ước lượng điện trở rôto và stato. 16 Hình 3.18 Tốc độ động cơ khi có ước lượng điện trở rôto và stato. 3.5. Kết luận chương 3 Kết quả của chương này đã nghiên cứu và đánh giá được chất lượng 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, stato với khi không có bộ ước lượng 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 làm việc hệ truyền động động cơ không đồng bộ rôto lồng sóc không cảm biến tốc độ điều khiển tựa từ thông gián tiếp. Chương tiếp theo tác giả sẽ trình bày việc thực hiện xây dựng mô hình thực nghiệm để kiểm tra đánh giá lại các thuật toán ước lượng điện trở stato và rôto đã được đề xuất cho truyền động động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc; đồng thời đánh giá ảnh hưởng của điện trở rôto và stato trong quá trình làm việc đối với hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha không cảm biến tốc độ. Chương 4: MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM 4.1. Xây dựng bàn thực nghiệm + Bộ chỉnh lưu Vdc Bộ nghịch lưu áp Động cơ KĐB Động cơ Một chiều ωr Chỉnh lưu đảo chiều (Mentor 2) _ Mạch đo dòng Nguồn lưới DS 1104 MÁY TÍNH PC Nguồn lưới 17 Hình 4.1 Sơ đồ thực nghiệm hệ thống truyền động không cảm biến tốc độ với ước lượng điện trở rôto và stato. 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. 4.2. Thực hiện điều khiển FOC cho động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc 4.3. Ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron cho truyền động không cảm biến tốc độ động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc 4.3.1. Ước lượng điện trở rôto  Ước lượng điện trở rôto sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học là hằng số Hình 4.17 (a) Hình 4.17 (b) Hình 4.17 (a), (b) Điện trở rôto ước lượng với tốc độ học là hằng số. 18 Hình 4.17 (a), (b) đã chỉ ra với tốc độ học là hằng số, điện trở rôto ước lượng bị nhấp nhô, với độ đập mạch xấp xỉ 20%. Giá trị điện trở rôto ước lượng trung bình xấp xỉ 2,1Ω.  Ước lượng điện trở rôto sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học là hàm số Hình 4.18 Điện trở rôto ước lượng với tốc độ học là hàm số. Hình 4.18 đã chỉ ra với tốc độ học là hàm số, điện trở rôto ước lượng gần như không bị nhấp nhô, giá trị điện trở rôto xấp xỉ 2,1 Ω. Do vậy phương pháp ước lượng điện trở rôto với tốc độ học là hàm số đã được đề xuất có độ hội tụ cao hơn so với khi tốc độ học là hằng số. 4.3.2. Ước lượng điện trở stato  Ước lượng điện trở stato sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học là hằng số Hình 4.19 (b) Hình 4.19 (a) Hình 4.19 (a), (b) Điện trở stato ước lượng với tốc độ học là hằng số. Hình 4.19 (a), (b) đã chỉ ra với tốc độ học là hằng số, điện trở stato ước lượng bị nhấp nhô, với độ đập mạch xấp xỉ 35%. Giá trị điện trở stato ước lượng trung bình xấp xỉ 2,1Ω.  Ước lượng điện trở stato sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học là hàm số 19 Hình 4.20 (a) Hình 4.20 (b) Hình 4.20 (a), (b) Điện trở stato ước lượng với tốc độ học là hàm số. Hình 4.20 đã chỉ ra với tốc độ học là hàm số, điện trở stato ước lượng gần như không bị nhấp nhô, (đập mạch xấp xỉ 2%) giá trị điện trở stato xấp xỉ 2,08 Ω. Do vậy phương pháp ước lượng điện trở stato với tốc độ học là hàm số đã được đề xuất có tốc độ hội tụ cao hơn so với khi sử dụng tốc độ học là hằng số. 4.3.3. Ước lượng từ thông của động cơ Hình 4.23 (b) Hình 4.23 (a) 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). Hình 4.23 (a) Hình 4.23 (b) 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). 20