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

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

_
ψrβvm

+

εβ

_

ψrαim
-1

Z

-1

Z

Z-1

Lan
truyền
ngược

Mô hình
mạng noron
(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))
Rs_es
ψvmrα
ψvmrβ

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


Khi có ước lượng điện trở rôto và stato: hình 4.23 (a), (b) và hình 4.24
(a), (b) đã chỉ ra: Từ thông trục αβ được ước lượng từ mô hình thích
nghi bám với từ thông được ước lượng từ mô hình mẫu. Nghĩa là nhờ
có ước lượng điện trở rôto và stato chính xác đã dẫn đến từ thông ước
lượng chính xác, điều này phù hợp với lý thuyết đã được trình bày ở
chương 2 và chương 3.
4.3.4. Tốc độ động cơ
 Khi không có ước lượng điện trở rôto và stato

Hình 4.25 (b)
Hình 4.25 (a)
Hình 4.25 (a), (b) Tốc độ động cơ bao gồm: tốc độ đặt (màu đỏ)
và tốc độ thực (màu xanh nhạt).

Hình 4.26 (a)
Hình 4.26 (b)
Hình 4.26 (a), (b) Tốc độ động cơ bao gồm: tốc độ đặt (màu đỏ)
và tốc độ ước lượng (màu xanh).
 Khi có ước lượng điện trở rôto và stato

Hình 4.27 (b)
Hình 4.27 (a)
Hình 4.27 (a), (b) Tốc độ động cơ bao gồm: tốc độ đặt (màu đỏ)
và tốc độ thực (màu tím).
21


Hình 4.28 (b)
Hình 4.28 (a)
Hình 4.28 (a), (b) Tốc độ động cơ bao gồm: tốc độ đặt (màu đỏ)
và tốc độ ước lượng (màu xanh).
Hình 4.25 (a), (b) và Hình 4.26 (a), (b) đã chỉ ra: khi không có ước
lượng điện trở rôto và stato thì tốc độ đo lường bị đập mạch so với tốc
độ đặt, giao động xấp xỉ từ 19,5÷20,5 rad/s- đập mạch xấp xỉ 5 %; tốc
độ ước lượng giao động quanh tốc độ đặt xấp xỉ từ 19,25÷20,5 rad/s độ đập mạch xấp xỉ 6,25%. Hình 4.27 (a), (b) và Hình 4.28 (a), (b) đã
chỉ ra: khi có ước lượng điện trở rôto và stato thì tốc độ đo lường bám
với tốc độ đặt, đập mạch chỉ xấp xỉ 2%; tốc độ ước lượng cũng bám
sát với tốc độ đặt, đập mạch cũng xấp xỉ 2%. Nghĩa là nhờ có ước
lượng điện trở rôto và stato chính xác đã dẫn đến từ thông ước lượng
chính xác, kéo theo ước lượng tốc độ (Hình 4.28) bám sát với tốc độ
đặt và tốc độ đo lường (Hình 4.27), điều này phù hợp với lý thuyết đã
được trình bày ở chương 2 và chương 3.
4.4. Kết luận chương 4
Qua quá trình thực nghiệm đã kiểm chứng các thuật toán ước lượng
điện trở rôto và stato với tốc độ học là hàm số (được đề xuất ở chương
2) có độ chính xác và có độ hội tụ cao hơn so với trường hợp tốc độ là
hằng số, từ đó nâng cao chất lượng làm việc, độ bền vững của hệ
truyền động không cảm biến tốc độ động cơ không đồng bộ ba pha
rôto lồng sóc.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Luận án “Ước lượng các thông số của động cơ không đồng bộ ba pha
rôto lồng sóc trong quá trình làm việc sử dụng mạng nơron nhân tạo”
đã được thực hiện và trình bày trong bốn chương của cuốn luận án này
cùng với bốn công trình nghiên cứu được đăng tải và báo cáo tại hội
nghị khoa học. Đến nay bản luận án đã thực hiện được các yêu cầu đặt
ra và có những đóng góp mới.
22


 Các công việc đã thực hiện trong luận án:
 Đã chỉ ra và phân tích được ảnh hưởng của điện trở rôto và stato
đến ước lượng tốc độ và đến hệ truyền động không cảm biến tốc độ
động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc.
 Tổng quan được các phương pháp ước lượng tốc độ động cơ không
đồng bộ ba pha đã được nghiên cứu và thực hiện trong và ngoài
nước
 Tổng quan các phương pháp ước lượng điện trở rôto và stato đã
được nghiên cứu và thực hiện trong và ngoài nước
 Xây dựng thành công thuật toán ước lượng điện trở rôto và stato
mới bao gồm:
- Ước lượng điện trở rôto sử dụng mạng nơron truyền thẳng hai
lớp với tốc độ học là hàm số.
- Ước lượng điện trở stato sử dụng mạng nơron hồi quy với tốc
độ học là hàm số.
- Ước lượng điện trở rôto sử dụng mạng nơron truyền thẳng hai
lớp với tốc độ học được xây dựng từ lôgic mờ.
- Ước lượng điện trở stato sử dụng mạng nơron hồi quy với tốc
độ học được xây dựng từ lôgic mờ.
 Xây dựng được mô hình mô phỏng ước lượng điện trở rôto và stato
sử dụng mạng nơron cho hệ truyền động không cảm biến tốc độ

động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc sử dụng Matlab/
Simulink, bao gồm các nội dung cụ thể sau:
- Ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron nhân tạo
với tốc độ học hằng số.
- Ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron nhân tạo
với tốc độ học là hàm số.
- Ước lượng điện trở rôto và stato sử dụng mạng nơron nhân tạo
với tốc độ học được xây dựng từ lôgic mờ.
- Hệ truyền động không cảm biến tốc độ động cơ không đồng bộ
khi chưa có ước lượng điện trở rôto và stato.
- Hệ truyền động không cảm biến tốc độ động cơ không đồng bộ
khi có ước lượng điện trở rôto và stato (Ước lượng điện trở rôto
và stato sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học là hàm số).
23


 Thực hiện thành công mô hình thực nghiệm và triển khai được
các thuật toán điều khiển trên card DS 1104, bao gồm:
- Điều khiển động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc với
thuật toán IFOC.
- Điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp không cảm biến tốc độ
động cơ không đồng bộ khi chưa có ước lượng điện trở rôto và
stato.
- Điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp không cảm biến tốc độ
động cơ không đồng bộ khi có ước lượng điện trở rôto và stato
(ước lượng điện trở rôto và stato với tốc độ học là hàm số).
 Những đóng góp mới trong nghiên cứu này:
 Đã đưa ra được hai thuật toán mới để ước lượng điện trở rôto và
stato với tốc độ học thay đổi, bao gồm: Sử dụng mạng nơron với
tốc độ học là 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.
 Kiến nghị:
 Nhận dạng các thông số: điện cảm stato, điện cảm rôto, hỗ cảm.
Kết hợp với phương pháp nhận dạng điện trở rôto và stato đã
được đề xuất và thực hiện trong luận án cho các thuật toán điều
khiển động cơ không đồng bộ ba pha không cảm biến tốc độ như
FOC; DTC; MPC… nhằm nâng cao chất lượng làm việc các hệ
truyền động động cơ không đồng bộ ba pha
 Phát triển nhận dạng online các tham số của động cơ không đồng
bộ ba pha như điện cảm; hỗ cảm sử dụng mạng nơron nhân tạo
ứng dụng trong điều khiển động cơ
 Nhận dạng chính xác các thông số động cơ không đồng bộ ba pha
để ứng dụng trong chẩn đoán lỗi của động cơ điện.
24