Sử dụng vi sử lý, vi điều khiển để nhận dạng tham số và điều khiển động cơ một chiều

1

Ỹ THUẬT CÔNG NGHIỆP

NGUYỄN VIẾT TRUYỀN

SỬ DỤNG VI XỬ LÝ, VI ĐIỀU KHIỂN ĐỂ NHẬN DẠNG
THAM SỐ VÀ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ MỘT CHIỀU

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

Thái Nguyên - 2014


2

MỞ ĐẦU
Động cơ một chiều với ưu điểm về dải điều chỉnh tốc độ rộng, dễ điều chỉnh tốc
độ, mô men lớn... nên được sử dụng nhiều trong các hệ thống truyền động như
, truyền động
các máy nghiề
ộ
....Vấn đề đặt ra là phải nhận dạng và thay đổi
được các tham số điều khiển để phù hợp với yêu cầu công nghệ sử dụng để điều
khiển chính xác đối tượng. Ngày nay việc ứng dụng các bộ điều khiển số trong kỹ
thuật cho ta các khả năng điều chỉnh chính xác, dễ dàng hơn nên việc ứng dụng
nó
ngày càng được nhân rộng.
ộ
Vi điều khiển trong công nghi

, Vi xử lý,

để

ớng điều khiển chính xác hơn, linh hoạt hơn...cùng các cơ sở
khoa học kể trên là lý do tôi chọn đề tài:
.
Bố cục của luận văn bao gồm ba chương
Chương 1:
=const trong

.

Chương 2:
=const.
Chương 3:

m.

Trong quá trình thực hiện luận văn, tôi xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ nhiệt
tình của thầy giáo hướng dẫn TS. Cao Xuân Tuyển, sự giúp của các thầy cô trong
bộ môn Tự động hoá Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên, Phòng


sau Đại học Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên,
, Xưởng Thực hành Điện tử công suất
Trường Cao Đẳng Nghề công nghiệp Thanh hóa và các anh chị đồng nghiệp.
Do hạn chế về thời gian và tài liệu tham khảo nên luận văn chắc chắn không
tránh khỏi sự thiếu sót. Kính mong được sự quan tâm, góp ý của các thầy cô

và bạn bè đồng nghiệp.
Tôi xin chân thành cảm ơn!
Thái Nguyên, ngày 3 tháng 8 năm 2014
Học viên

Nguyễn Viết Truyền


CHƯƠNG I:
M=CONST TRONG

.

1.1 Tổng quan chung
1.1.1. Tính cấp thiết và mục tiêu nghiên cứu
Động cơ một chiều (DC) được ứng dụng trong các hệ thống điều khiển công
nghiệp vì chúng rất dễ điều chỉnh tốc độ, mô men lớn,...Vấn đề đặt ra khi sử dụng
động cơ DC là các động cơ này là ta phải đi nhận dạng các thông số để biết được
các thông tin về chúng, từ đó mới có thể mô hình hóa được các động cơ DC dưới
dạng toán học. Mô hình toán học giúp ta có thể dự đoán được hành vi của hệ
thống và thiết kế bộ điều khiển cho toàn bộ hệ thống. Do ta không có các tham
số của động cơ nên ta phải đối mặt với vấn đề là làm sao để kiểm soát cũng như
điều khiển đối tượng này một cách chính xác.
1.1.2. Tổng quan về nhận dạng tham số điều khiển
Mục đích của việc nhận dạng các tham số là đi tiến hành xây dựng một mô hình
toán chính xác, thiết kế bộ điều khiển chính xác, dự đoán hành vi của đối tượng,
nghiên cứu sản xuất khả thi với các tham số tìm được và xác định thông tin còn
thiếu.
Từ mô hình, ta cần lưu ý rằng có sự thay đổi trong điện cảm của phần ứng với
dòng điện phần ứng, do vậy các phương pháp thông thường để nhận dạng tham

số động cơ DC là không chính xác và dẫn tới việc điều khiển sẽ kém chất lượng.
Do vậy, phải sử dụng các kỹ thuật đánh giá để ước lượng các giá trị tham số chưa
biết hoặc thiếu chính xác với độ chính xác theo yêu cầu. Các phương pháp đánh giá
có thể được chia thành hai loại như sau: Đánh giá ngoài tuyến (ofline) và đánh giá
trực tuyến (online)


Có rất nhiều kỹ thuật đã được sử dụng để nhận diện tham số, mỗi kỹ thuật
có những ưu và nhược điểm riêng. Ta có thể liệt kê một số kỹ thuật như sau:


[1] Năm 1975, W. Lord và J. H. Hwang đã chỉ ra rằng các kỹ thuật mô hình hóa
tuyến tnh có thể được áp dụng cho các động cơ DC kích từ riêng biệt nếu tìm
được các tham số mô hình theo điều kiện làm việc động học. Họ sử dụng kỹ thuật
của Pasek để xác định kiểu mô hình và tất cả các tham số của mô hình từ một đáp
ứng dòng điện của động cơ với đầu vào điện áp kích từ dạng bước. Phương pháp
Pasek là một trong số những kỹ thuật đầu tiên được sử dụng trong việc nhận
dạng các tham số của động cơ DC. Nó xác định kiểu mô hình mẫu của động cơ DC
hiệu suất cao và tất cả các tham số mô hình chỉ dựa trên đáp ứng dòng điện của
thiết bị với một đầu vào là điện áp phần ứng dạng bước với tốc độ ở trạng thái xác
lập. Nhưng phương pháp này gây ra một số vấn đề về thiết bị đo lường. Kỹ thuật
này đòi hỏi phải đọc được chính xác dạng sóng quá độ giữa hai điểm, đây là
điều khó có thể thực hiện được khi có nhiễu. Đồng thời phương pháp này cũng đo
một số điểm trên đường cong đáp ứng thời gian của dòng điện, điều này khiến
cho nó rất nhạy cảm với nhiễu chuyển mạch dòng điện, và do đó phương pháp
này là không chính xác đối với các động cơ giá rẻ đang được sử dụng một cách
rộng rãi trong công nghiệp.
[2] Năm 1983, R. Schulz đưa ra kỹ thuật đáp ứng tần số để đo các tham số của động
cơ hiệu suất cao. Mô hình động cơ bậc hai dưới điều kiện cụ thể được thể
hiện tương đương với một mạch điện cộng hưởng mắc nối tiếp. Việc đo đáp ứng

tần số của động cơ khi được coi là mạch trở kháng, tạo nên nền tảng của kỹ thuật
đo lường có rất nhiều ưu điểm trong thực tế. Các kết quả được so sánh với các
phép đo lường được thực hiện bằng cách sử dụng các phương pháp thông
thường. Phương pháp đáp ứng tần số xác định các tham số của động cơ DC hiệu
suất cao bằng cách coi mô hình đồng cơ bậc hai là một mạch trở kháng (mạch
RLC), và hiệu chỉnh các giá trị của các phần tử trên mạch RLC để tìm ra đáp ứng của
động cơ DC và tnh đến một số mối liên quan giữa các tham số của động cơ DC.
Phương pháp này sử dụng một tn hiệu AC có tần số xác định 1kHz. Tuy nhiên


phương pháp này không phù hợp với bài toán khi có nhiễu do nó nhạy cảm với
nhiễu.
[3] Năm 1991, S. Weerasooriya và M. A. El-Sharkawi đã đưa ra mạng nơron nhân
tạo dựa trên hệ thống điều khiển tốc độ hiệu suất cao cho động cơ DC. Mục đích
là


để đạt được độ điều khiển bám chính xác của tốc độ, đặc biệt là khi chưa biết các
tham số tải và động cơ. Động học phi tuyến chưa biết của động cơ và tải được thu
thập bằng mạng nơron nhân tạo. Việc thực hiện nhận dạng vàg các thuật toán điều
khiển được đánh giá bằng cách mô phỏng chúng dựa trên mô hình động cơ DC
thông thường. Cách thông thường được dùng để xác định đặc tính của động cơ
DC là đi thực hiện các kiểm tra riêng rẽ cho từng thông số, nhưng cách này không
chỉ gây mất thời gian mà còn có thể tạo ra các kết quả sai lệch nếu các tham số
được đo ở điều kiện tĩnh hoặc không tải. Phương pháp này giả thiết hệ thống là hệ
SISO và không thể tìm được các tham số động cơ DC và không phù hợp với mục
đích của luận văn.
[4] Năm 2001, S. Saab và R. Abi Kaed-Bey đã chỉ ra rằng các tham số của một
động cơ DC có thể ước lượng được bằng thực nghiệm thông qua phép đo rời rạc
bằng một đồng hồ đo lực tch hợp sẵn. Các đầu ra của đồng hồ đo lực là các kết

quả đo rời rạc của dòng điện phần ứng, vận tốc góc, điện áp phần ứng (đầu vào hệ
thống), và các lực do động cơ sinh ra. Họ đã sử dụng thuật toán bình phương
cực tiểu để thực hiện nhận dạng tham số của động cơ DC mà không cần sử dụng
bộ chuyển đổi D/A và bộ khuếch đại công suất. Hệ thống vật lý nghiên cứu được
mô tả dưới dạng các tham số và sau đó cực tiểu hóa hàm mục tiêu theo các tham
số bằng quá trình lặp. Tại cực tiểu của hàm mục tiêu, các giá trị của các tham số mô
tả cấu trúc thực của hệ thống vật lý. Thay vì đi tạo ra nghiên cứu chi tiết và phát
triển một mô hình dựa trên mức độ chuyên sâu về vật lý và kiến thức, ta đi đề xuất
một mô hình toán cho phép đủ để mô tả bất cứ phép đo đầu vào và đầu ra
nào quan sát được. Điều này làm giảm khối lượng công việc mô hình hóa đi một
cách đáng kể.
[5] Năm 2004, A. Dupuis, M. Ghribi và A. Kaddouri đã đơn giản hóa việc nhận
dạng ofline các tham số của động cơ bằng cách đề xuất một phương pháp mới
dựa trên tối ưu hóa bằng cách sử dụng thuật toán gen trội đa mục đích. Thuật toán
gen phân loại không trội (NSGA-11) cũng được sử dụng để cực tiểu hóa sai lệch


giữa các đáp ứng dòng điện và vận tốc của dữ liệu và mô hình ước lượng. Tính bền
vững của phương pháp cũng được thể hiện bằng cách ước lượng các tham số của
động cơ


DC theo 4 trường hợp khác nhau. Các kết quả mô phỏng đã chỉ ra rằng
phương pháp này ước lượng một cách thành công các tham số của động cơ và
cũng có thể đồng thời nhận dạng được mômen tải. Nhược điểm của phương pháp
này là thường phải tnh toán cả các kiểu hàm giống nhau gây mất nhiều thời gian.
[6] Năm 2006, R. Garrido và R. Miranda đã đề xuất một phương pháp mới để nhận
dạng vòng kín của cơ cấu servo DC điều khiển vị trí. Vòng lặp quanh servo được
khép kín bằng bộ điều khiển tỷ lệ vi phân (PD). Mô hình servo được điều khiển một
cách đồng thời bằng một bộ điều khiển PD thứ hai. Sai lệch và đạo hàm của sai lệch

giữa đầu ra của cả servo thực và servo mẫu được sử dụng để nhận dạng tham
số động cơ, ngược lại các tham số này được sử dụng để cập nhật mô hình mẫu.
Các thuộc tnh của tổ hợp nhận dạng được nghiên cứu bằng lý thuyết ổn định
Lyapunov, một nghiên cứu về cách sử dụng mạng nơron đa lớp để đo hàm truyền
của hệ thống điện để sử dụng trong bộ ổn định hệ thống điện (PSS) hiệu chỉnh và
đánh giá độ tắt dần PSS. Mục tiêu đặt ra là đo nhanh chóng và chính xác hàm
truyền có liên quan đến đầu ra công suất điện với đầu vào điện áp đặt AVR PSS của
hệ thống có đối tượng làm việc dưới điều kiện làm việc bình thường. Tuy nhiên
chưa đánh giá được sai lệch khi thực hiện, đặc biệt là khi có biến động về nhiễu hệ
thống.
[7] Năm 2007, W. Aung đã mô tả phép phân tch dựa trên mô hình mẫu và mô
phỏng động cơ DC và các đạp hàm phần hệ thống điều khiển, phần cứng,
phần mềm. Với việc mô hình hóa động cơ DC, ta có thể phân tch được động cơ
này bằng các kỹ thuật của đáp ứng bước, đáp ứng xung và giản đồ Bode nhờ
MATLAB Simulink. Tất cả các dữ liệu dựa trên mạch nội tại của động cơ DC đơn
giản và các đặc tnh của nó có thể phân tch được bằng cả việc tnh toán thiết kế hệ
thống điều khiển hoặc bằng phần mềm Matlab. Phương pháp này sử dụng hệ
thống nhận dạng phức tạp đòi hỏi các kỹ thuật cao, phức tạp và chi phí thực hiện
lớn.


Trong luận văn này tôi trình bày thêm một cách tiếp cận hệ thống nhận
dạng nhanh chóng và hiệu quả dựa trên luật mở rộng của Taylor (Taylor
Alexander)


Trong việc thực hiện, đáp ứng tốc độ động cơ dưới điện áp không đổi được lấy
mẫu, sau đó chuẩn hóa các mẫu để có được hệ số trong chuỗi Taylor. Với việc thu
thập đầy đủ về các thông số cần thiết, động cơ được mô hình hóa phục vụ cho việc
thiết kế bộ điều khiển.

Phương pháp này có các đặc điểm sau:
- Tất cả các tham số động cơ đáng kể đến đều được xác định đồng thời trong
một
điều kiện tải và động.
- Không cần phải đo các đại lượng không điện.
- Các kết quả là các giá trị đầu ra trung bình để cực tiểu hóa các sai lệch do nhiễu
gây ra.
- Không cần dùng đến các thiết bị đo lường phức
tạp.
1.2. Quá trình nhận dạng tham số điều khiển
1.2.1. Cơ sở của phương pháp
Xét các phương trình động cơ DC sau đây :
(1.1)
(1.2)
(1.3)
Với: V: là điện áp đặt vào động cơ
Kt: là hằng số mô-men xoắn ,
R: là điện trở phần ứng,
L: điện cảm phần ứng,
J: là hệ số quán tính ,
Tcog: là ma sát động


Đáp ứng tốc độ trong miền Laplace là


(1.4)

Xét hai trường hợp:
- Trường hợp1: Nhiễu mô-men xoắn là không đáng kể

Đầu vào điện áp quá lớn, chúng ta có thể bỏ qua các mô-men xoắn nhiễu
trong đáp ứng tốc độ. Trong trường hợp này , chúng ta có thể xem xét các mô hình
động cơ DC sau đây

(1.5) Các
hệ số thu được từ phương trình trên tạo chuỗi đường cong phù hợp với dữ liệu
đápứng tốc độ động.
- Trường hợp 2: Tính toán có kể đến nhiễu Mô-men xoắn .
Cho rằng nhiễu mô-men xoắn trong động cơ DC là đáng kể.

(1.6)
Nhiễu mô-men xoắn thông thường bao gồm các mô-men xoắn cogging (nhớt) và
mô-men xoắn ma sát. Các mô-men xoắn cogging là khá phức tạp và không được
đề cập ở đây. Cả hai động và nhớt va chạm được coi và được giả định là liên tục
trên trung bình dưới một tốc độ động cơ không đổi.
Với một động cơ cấp điện áp ổn định và nhiễu thay đổi liên tục (bỏ qua các mômen xoắn cogging hoặc xem ảnh hưởng cogging mô-men xoắn ở tốc độ nhỏ hơn
trung bình), đáp ứng tốc độ:
(1.7)


Như trong phần trước, áp dụng các phần mở rộng các đáp ứng trong miền Laplace,
sau đó mở rộng theo cấp số nhân trong miền thời gian sử dụng luật Taylor, ta có
được đáp ứng theo thời gian:
(1.8)
Dựa trên các hệ số, chúng ta có
(1.9)

(1.10)

(1.11)

1.2.2. CARD thu thập tín hiệu và điều khiển
Sử dụng card ADVANTECH PCL - 818L
PCL - 818L là CARD với nhiều chức năng được sử dụng để đo lường và điều
khiển. Do tính năng ưu việt của nó việc tìm hiểu hoạt động của nó là rất cần thiết
để tiếp cận với kỹ thuật thu thập số liệu bằng máy DAS (Data Acquisition System) .
Dưới đây là các chức năng chính của CARD :
- Chuyển đổi A / D 16 kênh tốc độ lấy mẫu 12-bit 40000 / s
- Chuyển đổi D / A 1 kênh 12 bit
- 16 đầu vào kỹ thuật số TTL
- 1 bộ đếm / định thời 16 bit cho người sử
dụng


Hình 1.1: Vị trí cầu nối, biến trở và đầu nối của Card PCL -818L

Hình 1.2 : Sơ đồ khối của CARD PCL - 818L


Hình 1.3 : Sơ đồ các đầu nối của Card PCL- 818L
Đọc kết quả dạng điện áp
status = DRV_AIVoltageIn(DriverHandle, lpAIVoltageIn).
Type PT_AIVoltageIn
chan As Integer
TrigMode As Integer
voltage As Long ' FLOAT far *voltage
End Type.
Đặt tỷ lệ chuyển đổi
status = DRV_AIScale(DriverHandle, lpAIScale)
Type PT_AIScale
reading As Integer

MaxVolt As Single
MaxCount As Integer


offset As Integer
voltage As Long ' FLOAT far *voltage
End Type
Đặt số kênh quét
status = DRV_MAIConfig(DriverHandle, lpMAIConfig)
Type PT_MAIConfig
NumChan As Integer
StartChan As Integer
GainArray As Long ' USHORT far *GainArray
End Type.
Đọc kết quả nhị phân nhiều kênh
status = DRV_MAIBinaryIn(DriverHandle,lpMAIBinaryIn)
Type PT_MAIBinaryIn
NumChan As Integer
StartChan As Integer
TrigMode As Integer
ReadingArray As Long 'USHORT far *Reading
End Type
Đọc kết quả điện áp nhiều kênh
status = DRV_MAIVoltageIn(DriverHandle,lpMAIVoltageIn)
Type PT_MAIVoltageIn
NumChan As Integer
StartChan As Integer
GainArray As Long 'USHORT far *GainArray
TrigMode As Integer
VoltageArray As Long 'FLOAT far *VoltageArray

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

/>

End Type.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

/>

Đặt cấu hình xuất điện áp
status = DRV_AOConfig(DriverHandle,lpAOConfig)
Type PT_AOConfig
chan As Integer
RefSrc As Integer
MaxValue As Single
MinValue As Single
End Type
Xuất điện áp
status = DRV_AOVoltageOut(DriverHandle,lpAOVoltageOut)
Type PT_AOVoltageOut
chan As Integer
OutputValue As Single „ñieän aùp caàn xuaát ra
End Type
Tỷ lệ giữa nhị phân và điện áp
status = DRV_AOScale(DriverHandle,lpAOScale)
Type PT_AOScale
chan As Integer
OutputValue As Single
BinData As Long ' USHORT far *BinData

End Type
Xuất điện áp ra theo trị nhị phân
status = DRV_AOBinaryOut(DriverHandle,lpAOBinaryOut)
Type PT_AOBinaryOut

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

/>

chan As Integer
BinData As Integer
End Type

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

/>

Đọc ngõ vào số
status = DRV_DioReadPortByte(DriverHandle,lpDioReadPortByte)
Type PT_ReadPortByte
Port As Integer „ soá cuûa port
ByteData As Long ' USHORT far *ByteData
End Type
Xuất ngõ ra số
status = DRV_DioWritePortByte(DriverHandle,lpDioWritePortByte)
Type PT_DioWritePortByte
Port As Integer
Mask As Integer
state As Integer
End Type

Lập trình cho Card PCL818L
Xem Phụ lục 1: Lập trình cho Card PCL818L

1.3. Thực hiện và kết quả
Để thực hiện các thuật toán , một giao diện chương trình LabVIEW được tạo ra
để điều chế độ rộng xung (PWM) và một bộ mã hóa quang học với kết quả đầu ra
số gắn trên trục động cơ.
Xét trường hợp sau:
L= 20.25 (mH).
R= 1.64 (Ω).
Te = L / R = 0,00122 (giây).
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

/>

Đầu tiên, áp dụng các thuật toán để không có nhiễu mô-men xoắn. Để áp dụng
thuật toán này, một phần đáp ứng tốc độ do điện áp đầu vào được giả định chiếm
ưu thế. Để đáp ứng điều kiện này, ta có bảng tham số 1
Bảng tham số 1:

Hình 1.4: Đáp ứng dòng điện (đầu vào : đen, đo lường : đỏ,)
Để chứng minh tnh hiệu quả của thuật toán, tôi đã cấp hai điện áp 2 volt và 10
volt cho động cơ, động cơ ở hai cấp điện áp khác nhau có ma sát động thay đổi
theo tốc độ, cũng có thể cho phép chúng ta tnh toán hệ số giảm chấn. Để ước
lượng Tm, đồng thời tốc độ động cơ trong cả hai giai đoạn quá độ và trạng thái ổn
định được lấy mẫu tại 1 kHz trong một giây. Trong mỗi thử nghiệm, động cơ được
điều khiển nhiều lần và ước lượng tham số được tnh trung bình.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

/>

Kết quả được tóm tắt trong bảng 2 cột 2 cung cấp cho các giá trị ước tnh
bằng cách sử dụng thuật toán để không có nhiễu, và cột 3 cung cấp cho các giá trị
thu được bằng cách sử dụng thuật toán xem xét có nhiễu, giá trị trong cột thứ tư là
tnh bằng cách sử dụng các giá trị từ bảng 1.
Lưu ý: Kb = 0,0233 volt /(rad/s), và kt = 0,0183 Nm / A được sử dụng để tnh toán
cột thứ tư của bảng.
Bảng tham số 2:

Để chứng minh thêm hiệu quả của đề xuất các thuật toán, tôi so sánh với
các phương pháp nhận dạng thông thường. Đầu tiên, tôi cấp cho động cơ điện
áp đầu vào (10 volt tối đa ) và đo tốc độ động cơ tốc độ tại một tỷ lệ lấy mẫu 10
kHz. Thí nghiệm với 3 trường hợp cụ thể đó là :
Trường hợp không tải Trường
hợp tải = định mức Trường hợp
tải = 1,2 định mức.
Sau đó, đáp ứng tần số đã được tnh toán thông qua quang phổ phân tch. Dựa
trên các dữ liệu đáp ứng tần số tính toán, tôi sử dụng Matlab nhận dạng hệ
thống hộp
công cụ để xác định một mô hình bậc hai. Mô hình tốt nhất tìm thấy
là:
(1.12)

Sử dụng hệ số mô hình, chúng ta nhận:
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

/>

Tm = 0.0177s,

te =3ms,

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu

kt =0.031 volts/(rad/s).

/>