Luận văn:Điều khiển động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu potx

1

BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG




TRẦN NGỌC THÌN


ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ
KÍCH THÍCH VĨNH CỬU


Chuyên ngành: Tự ñộng hóa
Mã số: 60.52.60




TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT






Đà Nẵng - Năm 2011

2

Công trình ñược hoàn thành tại
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG



Người hướng dẫn khoa học: TS. Võ Như Tiến



Phản biện 1: Nguyãùn Âæïc Thaình

Phản biện 2: Tráön Âçnh Khäi Quäúc



Luận văn ñã ñược bảo vệ tại Hội ñồng chấm Luận văn
tốt nghiệp Thạc sĩ Kỹ thuật họp tại Đại học Đà Nẵng vào
ngày 07 tháng 5 năm 2011.




Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng.
- Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng.

1

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của ñề tài
Ngày nay ñộng cơ ñiện ñồng bộ ñược sử dụng nhiều trong lĩnh vực
ñiều khiển, trong công nghiệp vì nó có những ñặc ñiểm vượt trội như
hiệu suất, Cos ϕ cao, tốc ñộ ít phụ thuộc vào ñiện áp.
Cũng như các hệ thống ñiều khiển khác, chất lượng các hệ ñiều khiển
truyền ñộng ñiện phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của các bộ ñiều
khiển, ở ñó hệ thống phải tạo ra ñược khả năng thay ñổi tốc ñộ trơn,
mịn với phạm vi ñiều chỉnh rộng.
Nhiều giải thuật ñiều khiển ñộng cơ ñồng bộ ñã ñược nghiên cứu và
ứng dụng trong lĩnh vực truyền ñộng ñiện như: Phương pháp ñiều khiển
vector (Điều khiển trực tiếp moment (Direct Torque Control- DTC),
ñiều khiển tựa theo từ thông (Field Orientated Control- FOC)), phương
pháp ñiều khiển vô hướng (Điều khiển V/f = hằng số).
Với mong muốn tìm hiểu sâu về lĩnh vực truyền ñộng ñiện xoay
chiều, người nghiên cứu chọn ñề tài “ñiều khiển ñộng cơ ñồng bộ
kích thích vĩnh cửu” làm ñề tài cho luận văn Thạc sĩ.
2. Mục tiêu của ñề tài
- Nghiên cứu ứng dụng mạng neural truyền thẳng nhiều lớp ñiều
khiển ñộng cơ ñồng bộ kích thích vĩnh cửu.
- So sánh giữa hai phương pháp ñiều khiển: PID và neural.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
 Đối tượng nghiên cứu:
- Truyền ñộng ñộng cơ ñiện ñồng bộ xoay chiều ba pha kích thích
vĩnh cửu
 Phạm vi nghiên cứu:
- Nghiên cứu nguyên lý ñiều khiển hệ truyền ñộng ñộng cơ ñồng bộ
dùng PID và dùng mạng nơron.

2

- Nghiên cứu xây dựng mô hình mô phỏng ñộng cơ ñiện ñồng bộ
trên nền Matlab & Simulink.
4. Phương pháp nghiên cứu
- Phương pháp nghiên cứu lý thuyết
- Phương pháp thực nghiệm
5. Ý nghĩa của ñề tài
▪ Ý nghĩa khoa học:
Đề tài là tài liệu tham khảo hữu cho những ai quan tâm ñến phương
pháp ñiều khiển ñộng cơ ñiện ñồng bộ xoay chiều ba pha kích thích
vĩnh cửu
* Ý nghĩa thực tiễn:
Kết quả nghiên cứu của ñề tài sẽ góp phần hoàn thiện một phương
pháp ñiều khiển mới.
6. Cấu trúc của luận văn
Bản luận văn gồm: Phần mở ñầu, kết luận và 4 chương mục
Chương 1. Tổng quan về ñiều khiển truyền ñộng ñiện xoay chiều
ba pha
Chương 2. Tổng quan về ñộng cơ ñồng bộ kích thích vĩnh cửu
(PMSM)
Chương 3. Cấu trúc hệ truyền ñộng ñộng cơ PMSM ba pha ñiều
khiển tựa theo từ thông rotor
Chương 4. Ứng dụng mạng neural ñiều khiển ñộng cơ ñồng bộ kích
thích vĩnh cửu

3

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN TRUYỀN ĐỘNG
ĐIỆN XOAY CHIỀU 3 PHA

1.1. TỔNG QUAN
Truyền ñộng ñiện ñóng góp vai trò quan trọng trong việc nâng cao
năng suất và chất lượng sản phẩm.
GS-TS. Nguyễn Phùng Quang ñã cho ra ñời lý thuyết cơ sở: “Các
phương pháp ñiều chỉnh dòng trong truyền ñộng ñiện xoay chiều ba
pha: Nguyên lý và hạn chế của chúng” giới thiệu phương pháp ñiều
khiển tựa theo từ thông, và giới thiệu cách tiếp cận với các thuật toán
thích hợp cho việc ñiều khiển bằng số.
1.2. CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TRONG TRUYỀN
ĐỘNG ĐỘNG CƠ ĐIỆN XOAY CHIỀU BA PHA
1.2.1. Điều khiển vô hướng ñộng cơ ñiện xoay chiều ba pha
1.2.2. Phương pháp ñiều chế ñộ rộng xung (PWM)
1.2.2.1. Điều chế theo phương pháp SPWM
1.2.2.2. Phương pháp ñiều chế vector không gian
1.2.3. Điều khiển tựa theo từ thông
Điều khiển tựa theo từ thông (Field orientation control - FOC) hoặc
ñiều khiển vector (Vas, 1990) cho ñộng cơ ñiện xoay chiều ba pha ñạt
ñược việc tách biệt thay ñổi ñộng giữa moment và từ thông dẫn ñến
việc ñiều khiển ñộc lập giữa từ thông và moment tương tự như ñộng cơ
DC kích từ ñộc lập.
1.2.3.1. Điều khiển tựa theo từ thông rotor trực tiếp
1.2.3.2. Điều khiển tựa theo từ thông rotor gián tiếp
1.2.4. Điều khiển ñộ rộng xung bằng phương pháp tựa theo từ
thông
1.3. NH
ỮNG KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN TIÊN TIẾN HIỆN NAY
1.3.1. Điều khiển thông minh

4

Điều khiển thông minh là bộ ñiều khiển trong ñó bộ ñiều khiển
gồm 2 phần: Phần mềm và phần cứng. Phần cứng của ñơn vị ñiều khiển
ñã phát triển trong hai thập kỷ gần ñây. Còn phần mềm chứa những kỹ
thuật ñiều khiển khác nhau ñược lập trình vào phần cứng.
1.3.2. Những kỹ thuật khác
1.4. TRÌNH TỰ MÔ PHỎNG CẤU TRÚC TRUYỀN ĐỘNG
ĐỘNG CƠ ĐIỆN XOAY CHIỀU BA PHA
1.4.1. Xây dựng mô hình toán học của ñộng cơ cho cấu trúc ñiều
khiển
1.4.2. Bộ biến tần ñiều khiển
1.4.3. Kiểm tra thiết bị truyền ñộng AC
1.4.4. Phương pháp ñiều khiển, xây dựng và thiết kế bộ ñiều khiển
ñi kèm
1.4.5. Kết luận chương 1
Hiện nay các phương pháp trên ñã ñược ứng dụng rộng rãi trong
lĩnh vực ñiều khiển truyền ñộng ñộng cơ ñiện xoay chiều ba pha. Tuy
nhiên, bên cạnh những ưu ñiểm, các phương pháp vẫn tồn tại những
khuyết ñiểm:
- Điều chế ñộ rộng xung (PWM) trên cơ sở ñiều chế vector không
gian gây sóng hài bậc cao.
- Điều khiển vô hướng chỉ dùng cho truyền ñộng ñặc tính thấp.
- Điều khiển tựa theo từ thông vẫn gặp một số hạn chế: Nhạy với sự
thay ñổi thông số của ñộng cơ như hằng số thời gian rotor và ño lường
từ thông không chính xác tại tốc ñộ thấp. Do ñó, hiệu suất giảm. Để
khắc phục những nhược ñiểm trên, việc kết hợp ñiều khiển trí tuệ nhân
t
ạo với kỹ thuật ñiều khiển kinh ñiển ñã ra ñời góp phần không nhỏ
trong việc phát triển lĩnh vực ñiều khiển truyền ñộng ñiện xoay chiều 3
pha.

5

Chương 2: TỔNG QUAN VỀ ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ
KÍCH THÍCH VĨNH CỬU (PMSM)
2.1. GIỚI THIỆU VỀ ĐỘNG CƠ PMSM
2.2. VECTOR KHÔNG GIAN CỦA CÁC ĐẠI LƯỢNG BA PHA
2.2.1. Xây dựng vector không gian
Động cơ xoay chiều ba pha ñều có ba cuộn dây stator với dòng ñiện
ba pha bố trí không gian.
i
su
(t) + i
sv
(t) + i
sw
(t) = 0 (2.1)

Nếu trên mặt phẳng ñó ta thiết lập một hệ tọa ñộ phức với trục thực
ñi qua cuộn dây u, ta có thể xây dựng vector không gian sau:
γ
j
s
j
sw
j
svsu
s
eietietititi
oo
=++= ])()()([

3
2
)(
240120
(2.3)









Hình 2.2. Thiết lập vector không gian từ các ñại lượng pha
Dòng ñiện của từng pha chính là hình chiếu của vector dòng stator
s
i mới thu ñược lên trục của cuộn dây pha tương ứng.
Gọi trục thực của mặt phẳng phức nói trên là trục
α
và trục ảo là
tr
ục
β
. Chiếu vector
s
i lên hai trục, ta ñược hai hình chiếu là
α
s
i và

β
s
i
. Hệ tọa ñộ này gọi là hệ tọa ñộ cố ñịnh (hệ tọa ñộ stator).
Im
Re

u

v
w
0
120j
e

0
240j
e

0
120j
sv
e)t(i
3
2

0
240j
sw
e)t(i

3
2

)t(i
3
2
su

)(ti
s

γ


6













Hình 2.3. Biểu diễn dòng ñiện stator dưới dạng vector không gian ở hệ
tọa ñộ

αβ

2.2.2. Chuyển hệ tọa ñộ cho vector không gian
Ta xây dựng một hệ tọa ñộ mới dq có chung ñiểm gốc với hệ tọa ñộ
αβ
và nằm lệch ñi một góc
s
θ
.
Dễ dàng chuyển tọa ñộ
αβ
sang tọa ñộ dq:
sssssq
sssssd
iii
iii
θθ
θ
θ
αβ
αβ
sincos
cossin
−=
+
=
(2.6)
Cuộn dây
ph
a u

Cuộn dây
pha v

Cuộn dây
pha w

α
jβ
0

i
sα
=i
su

i
sβ
i
sv

i
sw
s
i


7

Cuộn

dây pha u
Cuộn dây
pha w
Cuộn dây
pha v
Trục từ
thông rotor
Trục rotor
α
jq
jβ
i
sα

θ
i
sβ

i
sd

i
sq

θ
s

ω

ω

s

d

ψ
i
2.2.3. Biểu diễn các vector không gian trên hệ tọa ñộ từ thông rotor














Hình 2.5. Biểu diễn các vector trên hệ tọa ñộ từ thông rotor
Giả thiết ñộng cơ quay với tốc ñộ
dt
d
θ
ω
= . Từ thông rotor
r
ψ

quay với tốc ñộ góc
dt
d
f
s
ss
θ
πω
== 2
trong ñó f
s
là tần số của mạch
ñiện stator.
ω
=
s
ω
và
θ
=
s
θ

2.3. MÔ HÌNH CỦA ĐỘNG CƠ PMSM BA PHA
2.3.1. Lý do xây dựng mô hình
Để xây dựng, thiết kế bộ ñiều khiển cần phải có mô hình mô tả ñối
tượng ñiều khiển
2.3.2. Hệ phương trình cơ bản của ñộng cơ
Ph
ương trình ñiện áp:

f
S
f
f
S
f
S
S
f
S
j
dt
d
iRu
ψω
ψ
++= (2.16)

8

Véc tơ từ thông rotor :

f
p
f
s
s
f
s
iL

ψψ
+= (2.18)
Phương trình moment

)(
2
3
s
s
cM
ipm ×=
ψ
(2.19)
Phương trình cân bằng moment là
dt
d
p
J
mm
c
TM
ω
+=
(2.20)
2.3.3. Các tham số của ñộng cơ
2.3.4. Mô hình trạng thái của ñộng cơ trên hệ tọa ñộ rotor (dq)
Phương trình ñiện áp
sqsqs
sd
sdsdssd

iL
dt
di
LiRu
ω
−+=
(2.22)
pssdsds
sq
sqsqssq
iL
dt
di
LiRu
ψωω
+++=

Phương trình dòng ñiện
sd
sd
sq
sd
sq
ssd
sd
sd
u
L
i
L

L
i
Tdt
di 11
++−=
ω
2.23)
sq
p
ssq
sq
sq
sq
sd
sq
sd
s
sq
L
u
L
i
T
i
L
L
dt
di
ψ
ωω

−+−−=
11

Phương trình momen của ñộng cơ PMSM
m
M

sqsdsqsqsdsd
sd
p
c
iiLiLi
L
p −+= )[(
2
3
ψ
] (2.24)
T
ừ các phương trình (2.23) và (2. 24) ta xây dựng mô hình ñộng cơ
như sau:

9

Hình 2.9. Mô hình ñộng cơ ñồng bộ ba pha kích thích vĩnh cửu trên hệ
tọa ñộ dq
Phương trình (2.23) ñược viết lại dưới dạng mô hình trạng thái sau
sps
f
s
ff
s
ff
s
f
f
s
SiNuBiA
dt
id
ωψω
+++=
(2.25)

Hình 2.10. Mô hình tr
ạng thái liên tục của ñộng cơ ñồng bộ trên hệ tọa
ñộ dq
)
(tu
f
s

p
ψ

)
(t
dt
id
f
s

∫

f
B

h

S

f
A

s
ω
)
(ti
f
s

Phần phi
tuyến
s
j
e
θ
−

sd
L
1
sq
L
1
sd
sd
pT
T
+
1

sq
sq
pT
T
+
1

2
3
c
p

pj
p
c

p
ψ
sq
sd
L
L
sd
sq
L
L

sq
p

L
ψ

p
1

α
s
u

β
s
u

sd
u

sq
u

sd
i

sq
i

T
m

_

sqsd
LL −


10













−
−
=
sq
sd
f
T
T
A
1
0

0
1













=
sq
sd
f
L
L
B
1
0
0
1
;













−
=
0
0
sq
sd
sd
sq
L
L
L
L
N










−=
sq
L
S
1
0
(2.26)
Mô hình trạng thái gián ñoạn
Để thiết kế một hệ thống ñiều khiển cho ñộng cơ ñồng bộ trên cơ sở sử
dụng vi xử lý thì cần phải có một mô hình gián ñoạn ñể có thể mô tả
một cách chính xác ñối tượng tại các thời ñiểm












−−
−
=
sqsq
sd
s

sd
sq
s
sd
f
T
T
L
L
T
L
L
T
T
T
1
1
ω
ω
φ














−
=
∗
sq
p
sq
sd
f
L
T
L
T
L
T
H
ψ
0
00
(2.33)
],[ hHH
ff
=
∗
;













=
sq
sd
f
L
T
L
T
H
0
0
;








=

sq
s
L
T
h
ω
0
(2.35)








Hình 2.11. Mô hình trạng thái gián ñoạn của ñộng cơ ñồng bộ trên hệ
tọa ñộ dq
I
z
1−
f
Φ

)(ku
f
s

p
ψ

)
(ki
f
s

h

)
1( +ki
f
s

f
H


11

2.3.5. Đặc ñiểm phi tuyến của mô hình ñộng cơ ñồng bộ
Cấu trúc phi tuyến , tham số phi tuyến , phi tuyến rác.
2.3.6. Kết luận chương 2
- Ưu ñiểm của việc mô tả ñộng cơ ñồng bộ ba pha trên hệ tọa ñộ từ
thông rotor như sau:
- Trong hệ tọa ñộ từ thông rotor (hệ tọa ñộ dq), các vector dòng
stator
f
s
i
và vector từ thông rotor

ψ
p
, cùng với hệ tọa ñộ dq quay ñồng
bộ với nhau với tốc ñộ
s
ω
quanh ñiểm gốc, do ñó các phần tử của
vector
f
s
i
(i
sd
và i
sq
) là các ñại lượng một chiều.
- Trong chế ñộ xác lập, các giá trị này gần như không ñổi, trong
quá trình quá ñộ, các giá trị này có thể biến ñổi theo một thuật toán ñiều
khiển ñã ñược ñịnh trước.

Chương 3: CẤU TRÚC TRUYỀN ĐỘNG ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ
ĐIỀU KHIỂN TỰA THEO TỪ THÔNG ROTOR
3.1. ĐIỀU KHIỂN TỰA THEO TỪ THÔNG ROTOR TRONG
TRUYỀN ĐỘNG ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ
3.1.1. Điều kiện ñiều khiển moment tối ưu
3.1.2. Cơ sở của phương pháp tựa theo từ thông rotor
Ở ñộng cơ ñồng bộ, góc pha của từ thông rotor chính là góc cơ học
của rotor và do ñó có thể ño ñược dễ dàng bằng cách tích phân tín hiệu
ra của máy ño tốc ñộ quay với một gía trị ban ñầu nào ñó.
3.2. CẤU TRÚC TRUYỀN ĐỘNG ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ ĐIỀU

KHIỂN TỰA THEO TỪ THÔNG ROTOR
3.2.1. Sơ ñồ nguyên lý ñiều khiển tựa theo từ thông rotor
C
ần sử dụng một khâu ñiều chỉnh dòng (ĐCD) nhằm áp ñặt nhanh
2 dòng i
sd
, i
sq
ñể ñiều khiển từ thông rotor và mômen quay. Vì vậy,

12

người ta sử dụng riêng lẽ 2 bộ ñiều chỉnh dòng i
sd
và i
sq
(ĐCid và ĐCiq)
kiểu PI, trong ñó giá trị cần và giá trị thực là các ñại lượng hình sin.
Các ñầu ra của ĐCid và ĐCiq ñược gọi là y
d
và y
q.

Hình 3.5. Cấu trúc truyền ñộng ñộng cơ ñồng bộ nuôi bởi biến tần
nguồn áp và ñiều khiển tựa theo từ thông rotor
3.2.2. Nguyên lý ñiều khiển tựa theo từ thông rotor
3.2.3. Xây dựng thuật toán ñiều khiển

d
s
s
sqssq
q
s
s
sdssd
y
pT
L
yRu
y
pT
L
yRu
σ
σ

σ
σ
ω
ω
+
+=
+
−=
1
1

▪ Chuyển ñổi hệ toạ ñộ dòng ñiện (CTĐi):
(3.6)

(3.7)
3
∼

M
3
∼

s
j
e
θ

s
j
e

θ

0=
∗
sd
i

sd
i∆

sq
i∆

y
d
y
q
u
sd
u
sq
u
sα
u
sβ
i
sα
i
sβ
i

su
i
sv
i
sd
i
sq
ω

ĐC
ω

ω
∗

ω

MTu
ĐCid
CTĐu
ĐCVTKG
ĐCĐB
CTĐi
ĐCiq
∗
sq
i

Máy ño tốc
ñ

ộ
quay

Khâu tích
phân
v

u

w

s
θ
k

3
2

13

)2(
3
1
svsus
sus
iii
ii
+=
=
β

α
(3.10)

sssssq
sssssd
iii
iii
θθ
θ
θ
αβ
αβ
sincos
cossin
−=
+
=
(3.11)
▪ Chuyển ñổi hệ toạ ñộ ñiện áp (CTĐu):

ssqssds
ssqssds
cosusinuu
sinucosuu
θθ
θ
θ
β
α
+=

−
=
(3.12)

svsusw
sssv
ssu
uuu
u
2
3
u
2
1
u
uu
−−=
+−=
=
βα
α
(3.13)
▪ Khâu ñiều chỉnh tốc ñộ quay (ĐCω):
))(
p
K
K(
*
I
P

*
r
ωωω
ω
ω
−+=
(3.14)
▪ Các khâu ñiều chỉnh dòng (ĐCi
d
và ĐCi
q
)
Điều chỉnh dòng i
sd
(ĐCi
d
):
sd
Id
Pdd
i)
p
K
K(y
∆
+=
(3.15)
Điều chỉnh dòng i
sq
(ĐCi

q
):
sq
Iq
Pqq
i)
p
K
K(y
∆
+=
(3.16)
3.2.4. Kết luận chương 3
Cần áp ñặt nhanh và chính xác dòng i
sq
của ñộng cơ, là ñại lượng
ñiều khiển moment ñộng cơ (dòng tạo mômen quay).
B
ằng việc mô tả ñộng cơ ñồng bộ ba pha trên hệ dq, không còn
quan tâm ñến từng dòng ñiện pha riêng lẻ nữa, mà là toàn bộ vector
không gian dòng stator của ñộng cơ.

14

Chương 4 : ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG
CƠ ĐỒNG BỘ KÍCH THÍCH VĨNH CỬU
4.1. GIỚI THIỆU VỀ MẠNG NEURAL
4.1.1. Tổng quan bộ não người và neural sinh học
4.1.2. Khái niệm mạng neural
4.1.3. Mô hình mạng nơron nhân tạo

Nơron là ñơn vị xử lý thông tin cơ bản cho sự vận hành mạng nơron.

Hình 4.4. Mô hình của một neural
4.1.4. Phân loại mạng neural
4.1.4.1. Mạng truyền thẳng (Feedforward Network)
4.1.4.2. Mạng hồi quy (Recurrent Network)
4.2.3. Mô hình toán học mạng neural truyền thẳng và mạng neural
hồi quy
4.2.3.1. Mạng neural truyền thẳng một lớp (Single- Layer
Feedforward Network)







Hình 4.10. Ký hi
ệu một lớp mạng

15

4.2.3.2. Mạng neural truyền thẳng nhiều lớp (Multi-Layer
Feedforward Network)

Hình 4.12. K ý hiệu tắt của mạng neural 3 lớp
4.2.3.3. Mạng nơron hồi quy không hoàn toàn (Partially Recrrent
Networks)
4.2.3.4. Mạng nơron hồi quy hoàn toàn (Fully Recrrent Networks.

Hình 4.13. Ký hiệu một lớp mạng hồi quy
4.2.4. Huấn luyện mạng neural
▪ Huấn luyện có giám sát (Supervised learning)
▪ Huấn luyện không giám sát (Unsupervised learning)
▪ Huấn luyện củng cố (Reinforcement learning)
4.2.5. Trình tự các bước xây dựng một mạng neural
Bước 1: Xác ñịnh vấn ñề cần phải ứng dụng mạng, chọn cấu trúc
mạng
Bước 2: Xác ñịnh các biến ñầu vào và ñầu ra của mạng
B
ước 3: Tìm kiếm tập mẫu
Bước 4: Huấn luyện mạng

16

Bước 5: Sử dụng mạng
4.2. GIẢI THUẬT LAN TRUYỀN NGƯỢC
4.2.1. Định nghĩa hàm mục tiêu
Cấu trúc của neural như hình 4.16

Hình 4.16. Cấu trúc của mạng neural
4.2.2. Tính toán trọng số mạng truyền thẳng nhiều lớp
4.2.2.1. Tính toán trọng số mạng truyền thẳng một lớp ẩn
a). Lan truyền thuận ( Forward pass phase)
b). Lan truyền ngược (Backward pass phase)
4.2.2.2. Tính toán trọng số mạng truyền thẳng nhiều lớp ẩn
4.3. ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ
ĐỒNG BỘ
Ưu ñiểm của mạng neural là có thể xấp xỉ các quan hệ phi tuyến mà
không cần biết cấu trúc của quan hệ ñó, do ñó tác giả sử dụng thay thế
bộ PID của vòng ñiều khiển tốc ñộ ñộng cơ.
4.3.1. Ứng dụng mạng neural truyền thẳng nhiều lớp thay thế bộ
PID vòng ñiều khiển tốc ñộ ñộng cơ ñồng bộ kích thích vĩnh cửu
M
ạng truyền thẳng nhiều lớp ñược sử dụng trong ñó những ngõ vào
là giá trị hiện tại và giá trị trễ TDL (Tapped Delay line) của dòng ñiện
x
1
x
2
x
3
x
i
W
1j

W

ij

Out
j
= a(net
j
)
Hàm kích hoạt

∫


17

và tốc ñộ của ñộng cơ. Hệ thống sử dụng cả dữ liệu ngõ vào và ngõ ra.
Các trọng số và bias ñược update sau mỗi tập dữ liệu huấn luyện. Trong
phương pháp này, trọng số sẽ ñược ñiều chỉnh thông qua những vòng
lặp cho ñến khi ñạt ñược sai số bình phương tối thiểu giữa ngõ ra mạng
nơron và giá trị ñích thì dừng lại.
4.3.2. Mô hình ñiều khiển ứng dụng mạng nơron
Mạng neural thay thế bộ PID của vòng ñiều khiển tốc ñộ ñồng bộ,
ñược luyện ñể “bắt chước” bộ ñiều khiển hiện tại.

Hình 4.20. Mô hình ñiều khiển ứng dụng mạng neural
Quá trình luyện mạng gồm các bước sau
Bước 1: Chọn số nơ ron trong lớp ẩn S
j
, việc chọn S
j
phụ thuộc vào cấu
trúc mạng, số biến tín hiệu vào N và mức ñộ phi tuyến của hệ thống,
ban ñầu có thể chọn S
j
= N.(N-1).
Bước 2: Luyện mạng.
Bước 3: Ghi lại các kết quả gồm S
j
, ε
M
… giá trị các ma trận trọng số và
véc tơ ngưỡng của mạng ñã học ñược.
B
ước 4: Chọn lại (tăng) số neural lớp ẩn S
j
và thực hiện lại từ bước 2.
Quá trình luyện mạng trên thực hiện cho ñến khi ñạt yêu cầu
Bước 5: Từ các kết quả huấn luyện mạng ñưa ra các nhận xét.
Đ
ố
i t
ư
ợ

ng

ñi
ề
u khi
ể
n

Bộ ñiều
khi
ể
n t
ố
c ñ
ộ


+

-

e

Bộ ñiều khiển tốc ñộ
bằng mạng neural

s
i
)(n
s

i
r
ω
ω
Mạng huấn
luyện

18

Chọn biến ñầu vào mạng neural là tốc ñộ và dòng ñiện là các biến
có chứa thông tin của biến ñầu ra Isq*, ta xây dựng mô hình mạng
neural truyền thẳng có1 lớp ẩn có ñặc ñiểm lớp vào có 3 ngõ vào, một
lớp ẩn có 12 neural có hàm chuyển ñổi dạng tansig, ngõ ra có hàm
chuyển ñổi dạng purelin như hình vẽ.

Hình 4.21: Cấu trúc rút gọn của mạng (3x12x1)
Mạng neural ñiều khiển ñược thiết kế ñể thay thế bộ ñiều khiển PID
kinh ñiển và bù thêm vào các tham số nhằm cực tiểu hoá sai lệch giữa
tín hiệu ra hệ thống và tín hiệu mẫu làm cho hệ thống bám ñược theo
mô hình mẫu.
Dùng phương pháp học có giám sát và luật cập nhật ma trận trọng số.
Tín hiệu vào của mạng bao gồm tín hiệu ñặt, tín hiệu ra của mạng ñược
so sánh với tín hiệu vào ñảm bảo sai lệch ñầu ra e(k+1) = 0.
Việc dạy mạng ñiều khiển ñược tiến hành với 1000 lần học từ mô
hình hệ thống, cập nhật trọng số theo thuật toán “giảm gradient”.
4.3.3. Các sơ ñồ mô phỏng trên Matlab - Simulink
4.3.3.1. Mô hình ñộng cơ ĐB
Để thành lập mô hình ñộng cơ ĐB ta dựa vào các phương trình
(2.28), (2.29) và (2.30) trong hệ toạ ñộ dq.
4.3.3.2. Mạng tính áp:

Khối Mạng tính áp MTu ñược xây dựng từ biểu thức (3.6), (3.7).
4.3.3.3. Chuyển ñổi hệ toạ ñộ ñiện áp
Khối ñổi hệ toạ ñộ ñiện áp CTĐu ñược xây dựng từ các biểu thức
(3.12), (3.13).
4.3.3.4. Chuy
ển ñổi hệ toạ ñộ dòng ñiện

19

Khối ñổi hệ toạ ñộ dòng ñiện CTĐi ñược xây dựng từ các biểu thức
(3.12), (3.13).
4.3.3.5. Điều chế ñộ rộng xung
4.3.3.6. Bộ nghịch lưu
Từ các khối trên, ta tiến hành xây dựng cấu trúc truyền ñộng ñộng cơ
ĐB nuôi bởi biến tần nguồn áp và ñiều khiển tựa theo từ thông rotor.

Hình 4.33. Cấu trúc truyền ñộng ñộng cơ ĐB nuôi bởi biến tần nguồn
áp và ñiều khiển tựa theo từ thông rotor
4.4. CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
4.4.1. Mô phỏng truyền ñộng ñộng cơ ĐB sử dụng bộ PID kinh ñiển


20

a) Đáp ứng tốc ñộ khi khởi ñộng không tải và khi ñiều chỉnh tốc ñộ từ
1000V/p lên 1500V/p

c)Đáp ứng tốc ñộ và dòng ñiện khi khởi ñộng sau 0.1 giây ñóng tải
Hình 4.34.a),b),c). Các ñáp ứng của truyền ñộng ñộng cơ ĐB sử
dụng bộ PID kinh ñiển

Nhận xét: - Thời gian khởi ñộng 0,02s.
- Tại thời ñiểm 0,01s, ñóng tải, dòng ñiện tăng tốc ñộ ít dao ñộng.
4.4.2. Mô phỏng truyền ñộng ñộng cơ ĐB sử dụng mạng neural
H
ình 4.35. Cấu trúc truyền ñộng ñộng cơ ĐB nuôi bởi biến tần nguồn áp
và ứng dụng mạng neural
a). Ch
ọn tập dữ liệu huấn luyện
Tập dữ liệu huấn luyện ñược chọn là tốc ñộ và dòng ñiện trên hệ
tọa ñộ dq. Gồm 500 mẫu với chu kỳ lấy mẫu là 1ms.
Đóng
t
ả
i

Đóng
t
ả
i


21

b). Chọn cấu trúc mạng nơron
Mạng nơron với các ngõ vào ω, i
sq
và 1 ngõ ra là i
sq
*, và ñược huấn
luyện học theo bộ PID. Quá trình luyện mạng ñược thực hiện và sau khi

mạng ñược huấn luyện, tiến hành kiểm tra bằng cách sử dụng mạng
thay cho bộ ñiều khiển PID. Cho tín hiệu ñiều khiển vào hệ thống (tín
hiệu mẫu), ño tín hiệu ra của hệ thống và so sánh với tính hiệu mẫu và
vẽ các ñồ thị cần thiết. Sau nhiều lần huấn luyện và mỗi lần sẽ cho ra
một cấu trúc mạng như hình vẽ chọn một kết quả tốt nhất và so sánh
với kết quả mô phỏng khi sử dụng bộ ñiều khiển PID.
Các mạng nơron ñược huấn luyện với 1000 epochs. Lớp ẩn chứa 10
nút ñược chọn bởi phương pháp thử và sai. Lớp ngõ ra chứa 1 nút ñơn
cho kết quả ngõ ra là dòng ñiện i
sq
. Hàm hoạt tính của lớp ngõ ra là hàm
tuyến tính. Sai số huấn luyện của mạng này ñạt 2.44158.10
-6
ñược biểu
diễn ở hình 4.36.

Hình 4.36. Sai số huấn luyện cấu trúc của mạng 3 – 12 – 1

22


a) Đáp ứng tốc ñộ và dòng ñiện khi khởi ñộng không tải

b) Đáp ứng tốc ñộ khi ñiều chỉnh tốc ñộ từ 1000V/p lên 1500V/p

c)
Đáp ứng tốc ñộ và dòng ñiện khi khởi ñộng sau 0.1 giây ñóng tải
Hình 4.37.a),b),c). Các ñáp ứng của truyền ñộng ñộng cơ ñồng bộ
ứng dụng mạng neural
Đóng

t
ả
i

Đóng
t
ả
i


23

Nhận xét:
- Thời gian khởi ñộng 0.03s. Bộ PID thời gian khởi ñộng 0.02s
- Tại thời ñiểm 0.1s, ñóng tải vào, dòng ñiện tăng tốc ñộ ít dao ñộng.
- Vì mạng neural vẫn chưa có phương pháp chính xác ñể xác ñịnh cấu
trúc và thông số mạng. Nên ban ñầu tác giả chọn mạng 3 lớp có số lớp
ẩn là S
j
= N.(N-1). Cho mạng học và tăng dần số lớp ẩn và sau cùng
chọn bộ thông số mà lớp ẩn có 12 nút, thực hiện quá trình học là 1000
lần học. Vì nếu chọn nhỏ hơn 12 nút thì kết quả không ñạt yêu cầu. Nếu
chọn lớn hơn 12 nút thì sai lệch giảm cũng không nhiều nhưng mạng
học rất chậm.
- Từ kết quả mô phỏng ta thấy hệ thống ñiều khiển ñạt chất lượng.
- Vậy bộ ñiều khiển ñã chọn ñáp ứng ñược yêu cầu khi thiết kế.