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

24 103 0
Ước lượng các thông số của động cơ không đồng bộ ba pha rôto lồng sóc sử dụng mạng nơron nhân tạo tt

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Nhiều cơng trình nghiên giới đề cập đến việc ước lượng tốc độ động không đồng ba pha rơto lồng sóc với nhiều phương pháp ước lượng khác Tuy nhiên trình ước lượng tốc độ động đòi hỏi phải biết trước thơng số động điện trở rôto, điện trở stato [5], [9], [14], [15] Do ước lượng điện trở rơto stato theo thời gian thực có ý nghĩa quan trọng lĩnh vực truyền động không cảm biến tốc độ động không đồng ba pha rôto lồng sóc Tổng quan tình hình nghiên cứu nước Các phương pháp ước lượng tốc độ động không đồng ba pha phụ thuộc vào giá trị điện trở rơto stato Ngồi phương pháp điều khiển tựa từ thơng rơto gián tiếp, tính tốn góc từ thơng rơto phụ thuộc vào giá trị điện trở rôto [6], [16], [35] Mặt khác điện trở rôto biến thiên tới 100% thay đổi nhiệt độ, tần số rôto lấy lại thông tin với mơ hình nhiệt cảm biến nhiệt độ khó khăn, phức tạp cảm biến nhiệt độ phải gắn vào vị trí khác rơto, điều không thực tất ứng dụng [5], [14], [17], [36], [37] Điện trở stato thay đổi 50% trình làm việc động [5], [17], [37] thay đổi nhiệt độ Trên giới có nhiều phương pháp ước lượng điện trở rơto stato Tuy có nhiều kết cơng bố, nhiều vấn đề cần quan tâm nghiên cứu giải tiếp để nâng cao chất lượng việc ước lượng điện trở rôto stato động khơng đồng ba pha rơto lồng sóc Cụ thể: Các phương pháp đề cập chưa giải vấn đề ước lượng online đồng thời điện trở rôto stato cho truyền động khơng cảm biến tốc độ xảy vòng lặp đại số chương trình ước lượng đồng thời tốc độ điện trở rôto, dẫn đến việc ước lượng tốc độ điện trở không thực Chính vậy, nghiên cứu ước lượng online điện trở rôto stato cho động không đồng ba pha ứng dụng truyền động động không đồng ba pha không cảm biến tốc độ cấp thiết thu hút quan tâm nhà khoa học nước đặc phương pháp ước lượng điện trở rôto stato sử dụng mạng nơron nhân tạo Đối tượng phạm vi nghiên cứu đề tài Đối tượng nghiên cứu: Nghiên cứu ước lượng thông số động không đồng xoay chiều ba pha rơto lồng sóc q trình làm việc sử dụng mạng nơron nhân tạo Phạm vi nghiên cứu: luận án tác giả nghiên cứu ước lượng điện trở rôto stato động khơng đồng xoay chiều ba pha rơto lồng sóc Bởi điện trở rơto stato thay đổi lớn trình làm việc động cơ, lấy thông tin giá trị điện trở khó khăn đặc biệt động khơng đồng ba pha rơto lồng sóc Mặt khác việc ước lượng xác điện trở rơto stato nâng cao nâng cao chất lượng làm việc cho hệ truyền động không cảm biến tốc độ động không đồng Mục tiêu đề tài luận án Các mục tiêu nghiên cứu sau thực luận án:  Các phương pháp ước lượng tốc độ động không đồng ba pha  Hệ truyền động động không đồng ba pha không cảm biến tốc độ tựa từ thông rôto, ưu nhược điểm hệ truyền động này; tham số ảnh hưởng đến trình ước lượng tốc độ  Các phương pháp ước lượng điện trở rôto động không đồng ba pha rơto lồng sóc, đánh giá ưu nhược điểm phương pháp  Các phương pháp ước lượng điện trở stato động không đồng ba pha rôto lồng sóc, đánh giá ưu nhược điểm phương pháp  Sử dụng mạng nơron nhân tạo để ước lượng đồng thời điện trở rơto stato q trình làm việc hệ truyền động động không đồng  Sau điện trở rôto stato nhận dạng đưa vào hệ truyền động không cảm biến tốc độ động không đồng ba pha điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp, để đánh giá chất lượng hệ truyền động hai trường hợp: có ước lượng điện trở tác động khơng có ước lượng điện trở tác động vào hệ truyền động khơng cảm biến tốc độ Các thuật tốn thực card DS 1104 Mục đích nội dung nghiên cứu để kiểm chứng phương pháp ước lượng đồng thời điện trở rôto stato trình làm việc sử dụng mạng nơron nhân tạo tác giả đề xuất luận án; để đánh giá, kiểm chứng ý nghĩa việc ước lượng điện trở rôto 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 bản, sử dụng rộng rãi biến tần Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài  Ứng dụng lý thuyết trí tuệ nhân tạo nhận dạng tham số điều khiển không cảm biến tốc độ động không đồng ba pha  Xây dựng phương pháp ước lượng điện trở rôto stato động không đồng ba pha sử dụng mạng nơron với tốc độ học thay đổi  Nâng cao chất lượng làm việc hệ truyền động động khơng đồng ba pha rơto lồng sóc khơng cảm biến tốc độ có ước lượng điện trở rôto stato Phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu vận dụng luận án bao gồm: Sử dụng lý thuyết điều khiển mạng nơron nhân tạo để nhận dạng điện trở rôto stato cho hệ thống điều khiển không cảm biến tốc độ động không đồng ba pha rôto lồng sóc; Sử dụng phần mềm mơ máy tính (phần mềm Matlab/ Simulink) để kiểm chứng nghiên cứu lý thuyết; Thực nghiệm kiểm tra, khẳng định kết nghiên cứu lý thuyết cài đặt vi điều khiển DS 1104 Các đóng góp luận án  Đề xuất phương pháp ước lượng đồng thời điện trở rôto stato trình làm việc hệ truyền động động khơng đồng sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học thay đổi (khác với [5], [17]- tốc độ học số) Ở tác giả đưa hai thuật toán để ước lượng điện trở rôto stato, bao gồm: - Sử dụng mạng nơron với tốc độ học hàm số để ước lượng đồng thời điện trở rôto stato; - Sử dụng mạng nơron với tốc độ học xây dựng từ lôgic mờ để ước lượng đồng thời điện trở rôto stato  Tiến hành thực nghiệm kiểm chứng phương pháp ước lượng đồng thời điện trở rôto stato sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học hàm số vi điều khiển DS 1104  Sử dụng thuật toán ước lượng đồng thời điện trở rôto stato đề xuất, nâng cao chất lượng làm việc hệ truyền động động không đồng ba pha rôto lồng sóc khơng cảm biến tốc độ Cấu trúc luận án Luận án trình bày theo chương sau đây: Mở đầu Chương 1: Tổng quan ước lượng điện trở rôto stato động không đồng ba pha Chương 2: Nghiên cứu ước lượng điện trở rơto stato q trình làm việc sử dụng mạng nơron nhân tạo Chương 3: Truyền động động không đồng ba pha rôto lồng sóc khơng cảm biến tốc độ với ước lượng điện trở rôto stato Chương 4: Thực nghiệm Kết luận kiến nghị Chương 1: TỔNG QUAN VỀ ƯỚC LƯỢNG ĐIỆN TRỞ RÔTO VÀ STATO CHO ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ BA PHA 1.1 Mơ hình tốn động khơng đồng ba pha rơto lồng sóc 1.2 Tổng quan số phương pháp ước lượng điện trở rôto stato Trên giới có nhiều phương pháp ước lượng điện trở rơto: thuật tốn thích nghi tham chiếu mơ hình MRAS từ thơng cơng suất phản kháng thực [38], [39], [40], [41]; lọc Kalman mở rộng [42], [43], [44], [45]; 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 thực [21], [55] sử dụng MRAS; lọc Kalman mở rộng [56], [57]; quan sát trượt [47], [58]; quan sát Luenberger [4], [59]; lôgic mờ [60], [61], [62], [63], [64]; mạng nơron nhân tạo [5], [17], [65], [66] Mặc dù có nhiều phương pháp ước lượng điện trở rôto stato, nhiên nhiều vấn đề cần quan tâm nghiên cứu, giải tiếp, để nâng cao chất lượng việc ước lượng điện trở rôto stato động không đồng ba pha rôto lồng sóc, đặc biệt việc ứng dụng mạng nơron nhân tạo ước lượng điện trở rôto stato Ở [5], [17] trình bày phương pháp ước lượng điện trở rôto stato sử dụng mạng nơron nhân tạo phương pháp có nhược điểm: tốc độ học mạng nơron số chọn trước, việc lựa chọn tốc độ học phụ thuộc vào người nghiên cứu, lựa chọn tốc độ học không phù hợp dẫn đến mạng nơron hội tụ chậm, điện trở rôto stato ước lượng khơng xác Do nghiên cứu cải thiện độ xác ước lượng điện trở rơto stato sử dụng mạng nơron nhân tạo cách thay đổi tốc độ học hướng nghiên cứu luận án tác giả đề cập chi tiết chương Chương 2: NGHIÊN CỨU ƯỚC LƯỢNG ĐIỆN TRỞ RƠTO VÀ STATO TRONG Q TRÌNH LÀM VIỆC SỬ DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO 2.1 Tổng quan mạng nơron nhận dạng tham số 2.2 Ước lượng điện trở rôto 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 số Ước lượng điện trở rôto động sử dụng mạng nơron phần hệ thống thích nghi tham chiếu mơ hình MRAS bao gồm hai mơ hình bản: mơ hình tham chiếu (mơ hình điện áp) mơ hình thích nghi Hệ phương trình sử dụng để ước lượng từ thơng rơto theo mơ hình tham chiếu sau:  vm Ls Lr  L2m Lr is (k  )  r  k    s (k  )  Lm Lm  (2.20)   vm  k   Lr  (k  )  Ls Lr  Lm i (k  ) s s  r Lm Lm  Mặt khác, phương trình mơ hình thích nghi biểu diễn 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   W  k   W i k           r  r  r  s   ψrαvm Vsα Vsβ isα isβ Mơ hình tham chiếu (2.20) + εα _ ψrβvm + εβ _ ψrαim -1 Z -1 Z Z-1 Lan truyền ngược Mơ hình mạng noron (Mơ hình thích nghi) (2.23) ψrβim Z-1 Tr_es Hình 2.7 Cấu trúc ước lượng điện trở rôto dựa MRAS bao gồm mạng nơron huấn luyện với thuật toán lan truyền ngược sai số Từ hệ phương trình (2.23), xây dựng mạng nơron truyền thẳng (hình 2.8) 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 mạng W1, W3 tìm từ việc huấn luyện mạng cho cho hàm bình phương sai số E nhỏ ([17], [73]) Hàm bình phương sai số E xác định sau: 2 E   (k)   rvm (k)  rim (k) (2.24) 2 W1, W3 xác định sau: W1(k)  W1(k  )  1W1(k) (2.25) W3 (k)  W3 (k  )  3W3 (k) (2.26) Điện trở rôto ước lượng (2.29) (2.30): L (  W1 ) (2.29) Rr _ es  r Ts LW (2.30) Rr _ es  r LmTs 2.2.1.2 Ước lượng điện trở rôto sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học hàm số Phương pháp ước lượng điện trở sử dụng mạng nơron đề xuất mục 2.2.1.1 bị giới hạn tốc độ học lựa chọn trước khơng thay đổi q trình ước lượng Do vậy, lựa chọn tốc độ học không phù hợp dẫn đến trình huấn luyện mạng chậm sai số đầu mạng lớn Việc lựa chọn tốc độ học phù hợp chủ yếu dựa vào kinh nghiệm người nghiên cứu Vấn đề đặt   thay tốc độ học số hàm cho sau lần cập nhật trọng số hiệu chỉnh làm giảm giá trị sai lệch E Hàm εi(k) tích sai lệch trọng số hiệu chỉnh (i= 3) lần tính k (k-1) Từ xây dựng hàm hàm tốc độ học dựa vào sai lệch εi(k-1) cho tốc độ học thay đổi theo hướng giảm sai lệch E mạng (Hàm sai lệch E phương trình (2.24)), tức εi(k-1) dương, mạng có tốc độ hội tụ chậm, phải tăng tốc độ học; εi(k-1) âm, mạng bị điều chỉnh, phải giảm tốc độ học Xét hàm số: f(  i )  sign(  i ) 0  ei sign( i ) (2.31) Đạo hàm f(εi): f (  i )  e sign(  )   i (  e sign(  ) )2 i i i (2.32) i Ta nhận thấy: với α0 xác định dương f (  i )  , với εi  i Mặt khác f(0)= 0, suy εi(k)f(εi(k) > với εi(k)≠0 Từ xây dựng tốc độ học viết theo luật đây: i (k)  i (k  )(  f (  i (k  ))) (2.33) Ở đây: ηi(k-1) tốc độ học thời điểm (k-1), ηi(k) tốc độ học thời điểm k= 3; α0 Є (0, 1) Tốc độ học xác định (2.33) khác với tốc độ học đề cập tài liệu [5], [17], [69] Đây đóng góp luận án phương pháp ước lượng điện trở rôto sử dụng mạng nơron nhân tạo Ở tốc độ học hàm số Điện trở rôto ước lượng theo (2.29) (2.30) với tốc độ học xác định (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 số Theo [5], [17] ta có phương trình sau: i*s (k)  W4i*s (k  )  W5 rim (k  )  W6 rim (k  )  W7Vs (k  ) (2.38) * * im im is (k)  W4is (k  )  W5 r  (k  )  W6 r (k  )  W7Vs (k  ) 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 phụ thuộc vào điện trở stato Hệ phương trình (2.38) trình bày mạng nơron hồi quy   E2   (k)  is (k)  i*s (k) 2 (2.39) Trọng số mạng W4 tìm từ việc huấn luyện mạng cho cho hàm bình phương sai số E2 nhỏ [17] W4 xác định sau: W4 (k)  W4 (k  )  4 W4 (k) (2.40) Với: T E W4 (k)    is (k)  i*s (k) i*s (k  ) (2.41)  W4  Ở tốc độ học η4 số chọn trước, η4 Є (0; 1] Điện trở stato ước lượng 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 hàm số Tương tự phương pháp xây dựng hàm tốc độ học thay đổi hàm số để ước lượng điện trở rơto trình bày mục 2.2.1.2 Tốc độ học cập nhật sau: 4 (k)  4 (k  )(1  f (  (k  ))) (2.43) Trong đó:  (k)  W4 (k)W4 (k  ) f(  )  sign(  )  1 e  sign(  ) (2.44) (2.45) Tốc độ học xác định (2.43) khác với tốc độ học đề cập tài liệu [5], [17], [73] Đây đóng góp luận án phương pháp ước lượng điện trở stato sử dụng mạng nơron nhân tạo Ở với tốc độ học hàm số, điện trở stato ước lượng (2.42) 2.2.3 Kết mô + V dc ω*r Phát xung ψ* r IFOC _ Nghịch lưu Động Rr_es va ia Ước lượng điện trở rôto (tốc độ học hàm số (2.33)) vc ωr ic Bộ ước lượng Ước lượng từ thông (Mô điện trở stato hình điện (tốc độ học áp(2.20)) hàm số (2.43)) Rs_es ψvmrα ψvmrβ Hình 2.11 Sơ đồ khối hệ truyền động động không đồng IFOC với ước lượng điện trở rôto stato sử dụng mạng nơron/ tốc độ học hàm số Hình 2.12 Điện trở rơto Hình 2.13 Điện trở stato động bao gồm: điện trở động bao gồm: điện trở thực, điện trở ước lượng thực, điện trở ước lượng 10 2.3 Ước lượng điện trở rôto stato với hàm tốc độ học xây dựng từ lôgic mờ 2.3.1 Ước lượng điện trở rôto với hàm tốc độ học xây dựng từ lơgic mờ Như trình bày mục 2.2.1.2, hàm εi(k) tích sai lệch trọng số hiệu chỉnh i (i=1 3) lần tính k (k-1) Từ xây dựng hàm hàm tốc độ học dựa vào sai lệch εi(k) cho tốc độ học thay đổi theo hướng giảm sai lệch E Nghiên cứu đề xuất lôgic mờ để xác định tốc độ học mạng nơron Bộ lơgic mờ sử dụng mơ hình mờ Mamdani tác giả lựa chọn để xác định tốc độ học mơ hình mờ đơn giản, dễ dàng xây dựng luật hợp thành ε(k) Δε(k) + _ Sử dụng FL để tính tốn thay đổi tốc độ học Δη(k) η(k) + η(k-1) Z-1 Z-1 Hình 2.19 Sơ đồ khối sử dụng lơgic mờ để tính toán tốc độ học Giá trị tốc độ học chu kỳ trích mẫu thứ k sau: i (k)  i (k  )  i (k) (2.47) Tốc độ học xác định (2.47) khác với tốc độ học đề cập tài liệu [5], [17], [69] Đây đóng góp luận án phương pháp ước lượng điện trở rôto sử dụng mạng nơron nhân tạo Ở tốc độ học xác định sử dụng lôgic mờ Điện trở rôto ước lượng theo (2.29) (2.30) 2.3.2 Ước lượng điện trở stato với hàm tốc độ học xây dựng từ lôgic mờ Tương tự phương pháp xây dựng hàm tốc độ học mục 2.3.1 để ước lượng điện trở rôto Để xác định tốc độ học dùng cho ước lượng điện trở stato, đề xuất lôgic mờ với đầu vào tín 11 hiệu ε4(k) Δε4(k); đầu giá trị sai lệch tốc độ học Δη4(k); luật điều khiển mơ hình mờ 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 chu kỳ trích mẫu thứ k sau: 4 (k)  4 (k  )  4 (k) (2.48) Tốc độ học xác định (2.48) khác với tốc độ học đề cập tài liệu [17], [77] Đây đóng góp luận án phương pháp ước lượng điện trở stato sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học xác định sử dụng lơgic mờ Điện trở stato ước lượng (2.42) 2.3.3 Các kết mô 12 + V dc ω*r Phát xung ψ* r IFOC _ Nghịch lưu Động 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 thơng (Mơ (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 hệ truyền động FOC với ước lượng điện trở rôto stato với tốc độ học xác định sử dụng lôgic mờ Hình 2.27 Điện trở rơto Hình 2.28 Điện trở stato động bao gồm: điện trở động bao gồm: điện trở thực, điện trở ước lượng thực, điện trở ước lượng 2.4 Kết luận chương Nội dung chương gồm ba nội dung chính: nội dung thứ ước lượng điện trở rôto stato sử dụng mạng nơron với tốc độ học số; Tiếp theo ước lượng điện trở rôto stato sử dụng mạng nơron với tốc độ học thay đổi hàm số; phần cuối chương trình bày cách xây dựng tốc độ học thay đổi sử dụng lôgic mờ, tác giả nhược điểm phương pháp xác định tốc độ học sử dụng lơgic mờ làm khối lượng tính tốn ước lượng tăng lên, dung lượng chương trình lớn Các kết mô 13 ra: ước lượng điện trở rôto stato với tốc độ học thay đổi (tốc độ học hàm số tốc độ học xây dựng từ lôgic mờ) đề xuất có độ xác cao so với trường hợp tốc độ học số Trong chương tác giả tập trung nghiên cứu đánh giá đáp ứng đầu hệ truyền động không cảm biến tốc độ điều khiển tựa từ thơng rơto hai trường hợp: có ước lượng điện trở rơto, stato với khơng có ước lượng tác động Từ thấy ước lượng điện trở rôto stato đề xuất chương góp phần nâng cao chất lượng cho hệ truyền động động không đồng ba pha rơto lồng sóc khơng cảm biến tốc độ Chương 3: TRUYỀN ĐỘNG ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ BA PHA RÔTO LỒNG SĨC KHƠNG 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 không đồng ba pha 3.3 Điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp không cảm biến tốc độ (Sensorless IFOC) với giả thiết tham số động khơng đổi q trình làm việc + V dc ω*r ψ* r Phát xung IFOC _ va Nghịch lưu Động vc ic ωr_es Ước lượng tốc độ sử dụng mạng nơron (3.26) ia Ước lượng từ thơng mơ hình thích nghi (2.20) ψvmrα ψvmrβ Ước lượng từ thơng mơ hình thích nghi (2.23) ψimrα ψimrβ Hình 3.11 Sơ đồ khối hệ truyền động động không đồng ba pha IFOC không cảm biến tốc độ với thông số động không thay đổi 14 Một số kết mô phỏng: 30 25 20 (N.m) 15 10 -5 -10 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 (sec) Hình 3.13 Mơmen điện từ Hình 3.12 Tốc độ động 600 400 200 (Volt) (Amp) 0 -2 -200 -4 -400 -6 -8 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 -600 0.5 (sec) 1.5 2.5 3.5 4.5 (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 stato 15 + V dc ω* r Phát xung ψ*r IFOC _ Động Nghịch lưu Rr_es va ia Ước lượng điện trở rôto sử dụng ANN(tốc độ học hàm số (2.33)) vc ic Ước lượng từ Rs_es Ước lượng điện trở stato sử dụng thơng mơ hình ANN(tốc độ học điện áp (2.20) hàm số (2.43)) ψvmrα ψvmrβ Ước lượng tốc độ (3.26) ωr_es Hình 3.16 Sơ đồ khối truyền động điện động không đồng IFOC không cảm biến tốc độ với ước lượng điện trở rôto stato Hình 3.17 (a) Hình 3.17 (b) Hình 3.17 (a), (b) Tốc độ động chưa có ước lượng điện trở rơto stato 16 Hình 3.18 Tốc độ động có ước lượng điện trở rơto stato 3.5 Kết luận chương Kết chương nghiên cứu đánh giá chất lượng hệ truyền động không cảm biến tốc độ điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp hai trường hợp: có ước lượng điện trở rơto, stato với khơng có ước lượng tác động Từ thấy ước lượng điện trở rôto stato đề xuất chương góp phần nâng cao chất lượng làm việc hệ truyền động động không đồng rơto lồng sóc khơng cảm biến tốc độ điều khiển tựa từ thông gián tiếp Chương tác giả trình bày việc thực xây dựng mơ hình thực nghiệm để kiểm tra đánh giá lại thuật tốn ước lượng điện trở stato rơto đề xuất cho truyền động động không đồng ba pha rơto lồng sóc; đồng thời đánh giá ảnh hưởng điện trở rôto stato trình làm việc hệ truyền động động không đồng ba pha không cảm biến tốc độ Chương 4: MƠ HÌNH THỰC NGHIỆM 4.1 Xây dựng bàn thực nghiệm + Bộ chỉnh lưu Vdc Bộ nghịch lưu áp Động KĐB Động 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 rơto stato Hình 4.11 Mơ hình thực nghiệm hệ thống truyền động không cảm biến tốc động không đồng ba pha rơto lồng sóc với ước lượng điện trở rôto stato sử dụng ANN 4.2 Thực điều khiển FOC cho động không đồng ba pha rơto lồng sóc 4.3 Ước lượng điện trở rôto stato sử dụng mạng nơron cho truyền động không cảm biến tốc độ động không đồng ba pha rơto 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 số Hình 4.17 (a) Hình 4.17 (b) Hình 4.17 (a), (b) Điện trở rôto ước lượng với tốc độ học số 18 Hình 4.17 (a), (b) với tốc độ học 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 rơto sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học hàm số Hình 4.18 Điện trở rơto ước lượng với tốc độ học hàm số Hình 4.18 với tốc độ học hàm số, điện trở rôto ước lượng gần không bị nhấp nhô, giá trị điện trở rôto xấp xỉ 2,1 Ω Do phương pháp ước lượng điện trở rôto với tốc độ học hàm số đề xuất có độ hội tụ cao so với tốc độ học số 4.3.2 Ước lượng điện trở stato  Ước lượng điện trở stato sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học số Hình 4.19 (b) Hình 4.19 (a) Hình 4.19 (a), (b) Điện trở stato ước lượng với tốc độ học số Hình 4.19 (a), (b) với tốc độ học 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 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 hàm số Hình 4.20 với tốc độ học hàm số, điện trở stato ước lượng gần không bị nhấp nhô, (đập mạch xấp xỉ 2%) giá trị điện trở stato xấp xỉ 2,08 Ω Do phương pháp ước lượng điện trở stato với tốc độ học hàm số đề xuất có tốc độ hội tụ cao so với sử dụng tốc độ học số 4.3.3 Ước lượng từ thơng động Hình 4.23 (b) Hình 4.23 (a) Hình 4.23 (a), (b) Từ thơng rơto trục alpha bao gồm: từ thơng theo mơ hình mẫu (màu xanh) từ thơng theo mơ 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 thơng theo mơ hình mẫu (màu xanh) từ thơng theo mơ hình thích nghi- nơron (màu đỏ) 20 Khi có ước lượng điện trở rơto stato: hình 4.23 (a), (b) hình 4.24 (a), (b) ra: Từ thông trục αβ ước lượng từ mô hình thích nghi bám với từ thơng ước lượng từ mơ hình mẫu Nghĩa nhờ có ước lượng điện trở rơto stato xác dẫn đến từ thơng ước lượng xác, điều phù hợp với lý thuyết trình bày chương chương 4.3.4 Tốc độ động  Khi khơng có ước lượng điện trở rơto stato Hình 4.25 (b) Hình 4.25 (a) Hình 4.25 (a), (b) Tốc độ động bao gồm: tốc độ đặt (màu đỏ) tốc độ thực (màu xanh nhạt) Hình 4.26 (a) Hình 4.26 (b) Hình 4.26 (a), (b) Tốc độ động bao gồm: tốc độ đặt (màu đỏ) tốc độ ước lượng (màu xanh)  Khi có ước lượng điện trở rơto stato Hình 4.27 (b) Hình 4.27 (a) Hình 4.27 (a), (b) Tốc độ động bao gồm: tốc độ đặt (màu đỏ) tốc độ thực (màu tím) 21 Hình 4.28 (b) Hình 4.28 (a) Hình 4.28 (a), (b) Tốc độ động bao gồm: tốc độ đặt (màu đỏ) tốc độ ước lượng (màu xanh) Hình 4.25 (a), (b) Hình 4.26 (a), (b) ra: khơng có ước lượng điện trở rơto stato 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 %; 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) Hình 4.28 (a), (b) ra: có ước lượng điện trở rơto stato tốc độ đo lường bám với tốc độ đặt, đập mạch xấp xỉ 2%; tốc độ ước lượng bám sát với tốc độ đặt, đập mạch xấp xỉ 2% Nghĩa nhờ có ước lượng điện trở rơto stato xác dẫn đến từ thơng ước lượng xác, kéo theo ước lượng tốc độ (Hình 4.28) bám sát với tốc độ đặt tốc độ đo lường (Hình 4.27), điều phù hợp với lý thuyết trình bày chương chương 4.4 Kết luận chương Qua q trình thực nghiệm kiểm chứng thuật tốn ước lượng điện trở rôto stato với tốc độ học hàm số (được đề xuất chương 2) có độ xác có độ hội tụ cao so với trường hợp tốc độ số, từ nâng cao chất lượng làm việc, độ bền vững hệ truyền động không cảm biến tốc độ động khơng đồng ba pha rơto lồng sóc KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Luận án “Ước lượng thông số động không đồng ba pha rơto lồng sóc q trình làm việc sử dụng mạng nơron nhân tạo” thực trình bày bốn chương luận án với bốn cơng trình nghiên cứu đăng tải báo cáo hội nghị khoa học Đến luận án thực yêu cầu đặt có đóng góp 22  Các công việc thực luận án:  Đã phân tích ảnh hưởng điện trở rôto stato đến ước lượng tốc độ đến hệ truyền động không cảm biến tốc độ động khơng đồng ba pha rơto lồng sóc  Tổng quan phương pháp ước lượng tốc độ động không đồng ba pha nghiên cứu thực nước  Tổng quan phương pháp ước lượng điện trở rôto stato nghiên cứu thực ngồi nước  Xây dựng thành cơng thuật tốn ước lượng điện trở rôto stato bao gồm: - Ước lượng điện trở rôto sử dụng mạng nơron truyền thẳng hai lớp với tốc độ học hàm số - Ước lượng điện trở stato sử dụng mạng nơron hồi quy với tốc độ học hàm số - Ước lượng điện trở rôto sử dụng mạng nơron truyền thẳng hai lớp với tốc độ học xây dựng từ lôgic mờ - Ước lượng điện trở stato sử dụng mạng nơron hồi quy với tốc độ học xây dựng từ lôgic mờ  Xây dựng mô hình mơ ước lượng điện trở rơto stato sử dụng mạng nơron cho hệ truyền động không cảm biến tốc độ động không đồng ba pha rơto lồng sóc sử dụng Matlab/ Simulink, bao gồm nội dung cụ thể sau: - Ước lượng điện trở rôto stato sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học số - Ước lượng điện trở rôto stato sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học hàm số - Ước lượng điện trở rôto stato sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học xây dựng từ lôgic mờ - Hệ truyền động không cảm biến tốc độ động khơng đồng chưa có ước lượng điện trở rôto stato - Hệ truyền động không cảm biến tốc độ động khơng đồng có ước lượng điện trở rôto stato (Ước lượng điện trở rôto stato sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học hàm số) 23  Thực thành cơng mơ hình thực nghiệm triển khai thuật toán điều khiển card DS 1104, bao gồm: - Điều khiển động không đồng ba pha rơto lồng sóc với thuật tốn IFOC - Điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp không cảm biến tốc độ động không đồng chưa có ước lượng điện trở rơto stato - Điều khiển tựa từ thông rôto gián tiếp không cảm biến tốc độ động khơng đồng có ước lượng điện trở rôto stato (ước lượng điện trở rôto stato với tốc độ học hàm số)  Những đóng góp nghiên cứu này:  Đã đưa hai thuật toán để ước lượng điện trở rôto stato với tốc độ học thay đổi, bao gồm: Sử dụng mạng nơron với tốc độ học hàm số để ước lượng đồng thời điện trở rôto stato; Sử dụng mạng nơron với tốc độ học xây dựng từ lôgic mờ để ước lượng đồng thời điện trở rôto stato  Tiến hành thực nghiệm kiểm chứng phương pháp ước lượng đồng thời điện trở rôto stato sử dụng mạng nơron nhân tạo với tốc độ học hàm số vi điều khiển DS 1104  Sử dụng thuật tốn ước lượng đồng thời điện trở rơto stato đề xuất, nâng cao chất lượng làm việc hệ truyền động động không đồng ba pha rơto lồng sóc khơng cảm biến tốc độ  Kiến nghị:  Nhận dạng thông số: điện cảm stato, điện cảm rôto, hỗ cảm Kết hợp với phương pháp nhận dạng điện trở rôto stato đề xuất thực luận án cho thuật tốn điều khiển động khơng đồng ba pha không cảm biến tốc độ FOC; DTC; MPC… nhằm nâng cao chất lượng làm việc hệ truyền động động không đồng ba pha  Phát triển nhận dạng online tham số động không đồng ba pha điện cảm; hỗ cảm sử dụng mạng nơron nhân tạo ứng dụng điều khiển động  Nhận dạng xác thông số động không đồng ba pha để ứng dụng chẩn đoán lỗi động điện 24

Ngày đăng: 09/09/2019, 22:20

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan