Điều khiển động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu

Nghiên cứu các phương pháp điều khiển động cơ điện xoay chiều 3 pha. Nghiên cứu mô hình động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu và xây dựng mô hình động cơ trên hệ tọa độ dq Nghiên cứu cấu trúc truyền động động cơ đông bộ kích thích vĩnh cửu điều khiển tựa theo từ thông roto, xây dựng mô hình và thuật toán điều khiển. Ứng dụng mạng neural điều khiển động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu. Mô phỏng hệ thống trên phần mềm Matlab-Simulink với mô hình động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu điều khiển tựa theo từ thông rô to dùng bộ PID kinh điển và mạng neural truyền thẳng.

pdf26 trang | Chia sẻ: lylyngoc | Ngày: 26/12/2013 | Lượt xem: 3000 | Lượt tải: 6download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Điều khiển động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
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. NHỮNG 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 tạo 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. isu(t) + isv(t) + isw(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: γj s j sw j svsus 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 si 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 trục β . Chiếu vector si lên hai trục, ta ñược hai hình chiếu là αsi và βsi . Hệ tọa ñộ này gọi là hệ tọa ñộ cố ñịnh (hệ tọa ñộ stator). Im Re u v w 0120je 0240je 0120j sv e)t(i 3 2 0240j 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 θθ αβ αβ sincos cossin −= += (2.6) Cuộn dây pha u Cuộn dây pha v Cuộn dây pha w α jβ 0 isα=isu isβ isv isw si 7 Cuộn dây pha u Cuộn dây pha w Cuộn dây pha v Trục từ thông rotor Trục rotor α jq jβ isα θ isβ isd isq θs ω ωs 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 dθ ω = . Từ thông rotor r ψ quay với tốc ñộ góc dt df sss θ piω == 2 trong ñó fs là tần số của mạch ñiện stator.ω = s ω và θ = sθ 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 Phương trình ñiện áp: f Sf f Sf SS f S jdt d iRu ψω ψ ++= (2.16) 8 Véc tơ từ thông rotor : f p f ss f s iL ψψ += (2.18) Phương trình moment )( 2 3 sscM 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 iLdt di LiRu ω−+= (2.22) pssdsds sq sqsqssq iLdt 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 mM sqsdsqsqsdsd sd p c iiLiLiL p −+= )[( 2 3 ψ ] (2.24) Từ 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 trạng thái liên tục của ñộng cơ ñồng bộ trên hệ tọa ñộ dq )(tufs pψ )(t dt id fs ∫ fB h S fA sω )(tifs Phần phi tuyến sjeθ− sdL 1 sqL 1 sd sd pT T +1 sq sq pT T +1 2 3 cp pj pc pψ sq sd L L sd sq L L sq p L ψ p 1 αsu βsu sdu squ sdi sqi Tm _ sqsd LL − 10             − − = sq sdf T TA 10 01             = sq sdf L LB 10 01 ;             − = 0 0 sq sd sd sq L L L L N         −= sqL 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 sdf T T L L T L L T T T 1 1 ω ω φ             − = ∗ sq p sq sdf L T L T L T H ψ 0 00 (2.33) ],[ hHH ff =∗ ;             = sq sdf L T L T H 0 0 ;         = sq s L Th ω 0 (2.35) Hình 2.11. Mô hình trạng thái gián ñoạn của ñộng cơ ñồng bộ trên hệ tọa ñộ dq Iz1− fΦ )(kufs pψ )(kif s h )1( +kifs fH 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 ψp , cùng với hệ tọa ñộ dq quay ñồng bộ với nhau với tốc ñộ sω quanh ñiểm gốc, do ñó các phần tử của vector f s i (isd và isq) 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 Cần sử dụng một khâu ñiều chỉnh dòng (ĐCD) nhằm áp ñặt nhanh 2 dòng isd, isq ñể ñiều khiển từ thông rotor và mômen quay. Vì vậy, 12 người ta sử dụng riêng lẽ 2 bộ ñiều chỉnh dòng isd và isq (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 yd và yq. 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 LyRu y pT LyRu σ σ σ σ ω ω + += + −= 1 1 ▪ Chuyển ñổi hệ toạ ñộ dòng ñiện (CTĐi): (3.6) (3.7) 3∼ M 3∼ sje θ sje θ 0=∗sdi sdi∆ sqi∆ yd yq usd usq usα usβ isα isβ isu isv isd isq ω ĐCω ω∗ ω MTu ĐCid CTĐu ĐCVTKG ĐCĐB CTĐi ĐCiq ∗ sqi Máy ño tốc ñộ quay Khâu tích phân v u w sθk 3 2 13 )2( 3 1 svsus sus iii ii += = β α (3.10) sssssq sssssd iii iii θθ θθ αβ αβ sincos cossin −= += (3.11) ▪ Chuyển ñổi hệ toạ ñộ ñiện áp (CTĐu): ssqssds ssqssds cosusinuu sinucosuu θθ θθ 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( *IP*r ωωω ωω −+= (3.14) ▪ Các khâu ñiều chỉnh dòng (ĐCid và ĐCiq) Điều chỉnh dòng isd (ĐCid): sdIdPdd i)p KK(y ∆+= (3.15) Điều chỉnh dòng isq (ĐCiq): 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 isq của ñộng cơ, là ñại lượng ñiều khiển moment ñộng cơ (dòng tạo mômen quay). Bằng 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 hiệu 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 Bước 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 Mạng 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 x1 x2 x3 xi W1j Wij Outj = a(netj) 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 Sj, việc chọn Sj 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 Sj = N.(N-1). Bước 2: Luyện mạng. Bước 3: Ghi lại các kết quả gồm Sj, εM… giá trị các ma trận trọng số và véc tơ ngưỡng của mạng ñã học ñược. Bước 4: Chọn lại (tăng) số neural lớp ẩn Sj 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. Đối tượng ñiều khiển Bộ ñiều khiển tốc ñộ + - e Bộ ñiều khiển tốc ñộ bằng mạng neural si )( n si rω 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. Chuyển 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). Chọn 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 tải Đóng tải 21 b). Chọn cấu trúc mạng nơron Mạng nơron với các ngõ vào ω, isq và 1 ngõ ra là isq*, 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 isq. 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 tải Đóng tải 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 Sj = 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. 24 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1. Kết luận. Sau một thời gian làm việc nghiêm túc, với sự giúp ñỡ nhiệt tình của thầy Võ Như Tiến và các thầy giáo trong bộ môn Tự ñộng hóa ñến này luận văn ñã hoàn thành. Luận văn ñã giải quyết ñược các vấn ñề sau: Nghiên cứu các phương pháp ñiều khiển ñộng cơ ñiện xoay chiều 3 pha. Nghiên cứu mô hình ñộng cơ ñồng bộ kích thích vĩnh cửu và xây dựng mô hình ñộng cơ trên hệ tọa ñộ dq Nghiên cứu cấu trúc truyền ñộng ñộng cơ ñông bộ kích thích vĩnh cửu ñiều khiển tựa theo từ thông roto, xây dựng mô hình và thuật toán ñiều khiển. Ứng dụng mạng neural ñiều khiển ñộng cơ ñồng bộ kích thích vĩnh cửu. Mô phỏng hệ thống trên phần mềm Matlab-Simulink với mô hình ñộng cơ ñồng bộ kích thích vĩnh cửu ñiều khiển tựa theo từ thông rô to dùng bộ PID kinh ñiển và mạng neural truyền thẳng. 2. Kiến nghị Đề tài mới chỉ ñưa ra cách giải quyết vấn ñề trên cơ sở lý thuyết và thử nghiệm bằng mô hình mô phỏng, do vậy khi triển khai trong thực tiễn chắc chắn sẽ còn nhiều vấn ñề phải quan tâm. Mạng neural ñược xây dựng trong mô hình học theo bộ PID với tín hiệu học off-line ngẫu nhiên nên số lần học rất nhiều, do ñó nếu xây dựng ñược phương án học tốt hơn ñó là một trong những hướng phát triển trong tương lai của ñề tài.

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdftomtat_20_0461.pdf
Luận văn liên quan