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



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.


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

4


5

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

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

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

u

v
w
0
120j
e

0
240j
e

0
120j
sv
e)t(i
3
2

0
240j
sw
e)t(i

αβ

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

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

θ
i
sβ

i
sd

i
sq

θ
s

ω

ω

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

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

ψψ
+= (2.18)
Phương trình moment

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

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
ωωHình 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)


f
A

s
ω
)
(ti
f
s

Phần phi
tuyến
s
j
e
θ
−

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

L
ψ

p
1

α
s
u

β
s
u

sd
u

sq
u

sd
i

sq
i

T
m

_

0
1

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

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

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

sq
s
L
T
h
ω
0
(2.35) Hình 2.11. Mô hình trạng thái gián ñoạn của ñộng cơ ñồng bộ trên hệ
tọa ñộ dq
I
z
1−
f
Φ

)(ku
f
s

p
ψ

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

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


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

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

θ

0=
∗
sd
i

sd
i∆

sq
i∆

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

ộ
quay

Khâu tích
phân
v

u

w

s
θ
k

3
2

13

)2(
3
1
svsus
sus
iii
ii
+=
=
β

−
=
(3.12)

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

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

14

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

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

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

16

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

ij

Out
j
= a(net
j
)
Hàm kích hoạt

∫17

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

ñi
ề
u khi
ể
n

Bộ ñiều
khi
ể
n t
ố
c ñ
ộ+

-

e

Bộ ñiều khiển tốc ñộ
bằng mạng neural

s
i
)(n
s

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

19

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

Hình 4.33. Cấu trúc truyền ñộng ñộng cơ ĐB nuôi bởi biến tần nguồn
áp và ñiều khiển tựa theo từ thông rotor
4.4. CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
4.4.1. Mô phỏng truyền ñộng ñộng cơ ĐB sử dụng bộ PID kinh ñiển 20

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

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

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

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

22a) 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