BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM HỌC VIÊN : VÕ CƢỜNG
Đề tài:
NGHIÊN CỨU, THIẾT KẾ VÀ ĐIỀU KHIỂN
VI BƢỚC ( MICRO STEPPING ) ỨNG DỤNG
BƠM DỊCH ĐỐI LƢU

LUẬN VĂN THẠC SĨ
Chuyên ngành: Kỹ Thuật Cơ Điện Tử
Mã số ngành: 60520114

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 1 năm 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM HỌC VIÊN : VÕ CƢỜNG
Đề tài:
NGHIÊN CỨU, THIẾT KẾ VÀ ĐIỀU KHIỂN


TT
Họ và tên
Chức danh Hội đồng
1
TS. Ngô Cao Cƣờng
Chủ tịch
2
PGS.TS. Nguyễn Tấn Tiến
Phản biện 1
3
TS. Nguyễn Quốc Hƣng
Phản biện 2
4
TS. Võ Hoàng Duy
Ủy viên
5
TS. Nguyễn Hùng
Ủy viên, Thƣ ký

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận sau khi Luận văn đã đƣợc
sửa chữa (nếu có).

Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV

i
LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết
quả, mô hình thực nghiệm nêu trong Luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc ai
công bố trong bất kỳ công trình nào khác.

Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện Luận văn này đã
đƣợc cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong Luận văn đã đƣợc chỉ rõ nguồn gốc.

Học viên thực hiện Luận văn

Võ Cƣờng
ii
LỜI CÁM ƠN

TÓM TẮT Thiết bị bơm dịch đối lƣu là thiết bị Y tế nên cần đƣợc thiết kế hoạt động với độ ổn định
cao, thiết bị này sử dụng động cơ DC không chổi quét (Brushless DC Motor) dùng bơm
dịch đối lƣu cần lƣu lƣợng bơm ổn định trong điều kiện áp lực và tải hệ thống phản hồi
về luôn thay đổi.
Từ nhu cầu điều khiển đối tƣợng có tham số phản hồi luôn bị thay đổi thì bộ điều khiển
PID kinh điển không thể đảm bảo chất lƣợng đáp ứng tại mọi điểm làm việc. Vì vậy, việc
thay đổi các thông số của bộ điều khiển PID để thích nghi với sự thay đổi của hệ thống
theo thời gian là đặc biệt quan trọng. Với lý do đó, luận văn sẽ đƣa ra một phƣơng án
thiết kế bộ điều khiển Self-Tuning PID, với các giá trị K
p
, K
d
, K
i
đƣợc tính toán dựa trên
nền tảng lý thuyết Fuzzy Logic, ứng dụng trong việc điều khiển động cơ DC không chổi
quét (BLDC MOTOR).
Mặt khác thiết bị bơm dịch đối lƣu còn đƣợc thiết kế mạch điều khiển toàn hệ thống vận
hành nhƣ: theo dõi áp suất trên đƣờng bơm dịch lúc điều trị, áp suất ngƣỡng báo động có
thể thiết lập đƣợc bởi ngƣời sử dụng, điều khiển hệ thống van thủy lực đóng mở theo yêu
cầu sử dụng, điều khiển ngƣỡng an toàn và báo động khi sự cố.
v
MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i
LỜI CÁM ƠN ii
TÓM TẮT iii
ABSTRACT iv
MỤC LỤC v
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vii
DANH MỤC CÁC BẢNG viii
DANH MỤC CÁC HÌNH ix
CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU 1
1.1. Tổng quan về nội dung nghiên cứu 1
1.2. Mục tiêu luận văn 5
1.3. Tóm tắt luận văn 6
CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT LUẬT ĐIỀU KHIỂN 7
2.1. Lý thuyết bộ điều khiển PID 7
2.2. Lý thuyết luật điều khiển Fuzzy 9
2.3. Phƣơng thức điều khiển BLDC motor 10

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Tên
Giải thích nghĩa
HD
HDF
BLDC M
PWM
TNT
FLC
HemoDialysic
Hemodiafiltration
Brushless Direct Curent Motor
Pulse Width Modulation
Thận Nhân Tạo
Fuzzy Logic Controller
viii


Hình 1.3.b Thiết bị bơm dịch đối lƣu 5
Hình 2.1 Xấp xỉ đạo hàm của biến sai số e 8
Hình 2.2 Xấp xỉ tích phân của biến sai số e 8
Hình 2.3 Cấu trúc tổng quát của 1 bộ điều khiển Fuzzy 10
Hình 2.4 Cấu trúc BLDCM đấu sao 10
Hình 2.5 Giản đồ xung vuông điện áp cấp cho Brushless DC motors 11
Hình 2.6 Tầng công suất cấp nguồn cho 3 pha BLDC 11
Hình 2.7 Giản đồ xung đóng ngắt tầng công suất kiểu độc lập 12
Hình 2.8 Giản đồ xung đóng ngắt tầng công suất kiểu bổ trợ 12
Hình 2.9 Giản đồ vector 3 pha ABC – Hall Sensors output 13
Hình 2.10 Giản đồ 3 pha pha ABC – Hall Sensors điều khiển 3 phase 13
Hình 2.11 Mạch điện tƣơng đƣơng BLDC M 15
Hình 3.1 Sơ đồ khối Bộ điều khiển Self-Tuning PID ( FST PID) 21
Hình 3.2 Biến ngôn ngữ vào ra và hàm thành viên 22
Hình 3.3 Hệ luật Sugeno - Fuzzy 25
Hình 3.4 Biểu diễn luật chỉnh định trong không gian 25
Hình 3.5 Mô phỏng khối kp 26
Hình 3.6 Mô phỏng khối ki 26
Hình 3.7 Mô phỏng khối kd 26
Hình 3.8 Mô phỏng khối PMW inverter 27
Hình 3.9 Mô phỏng khối current generator 27
Hình 3.10 Mô phỏng khối speed generator 28
Hình 3.11 Mô phỏng khối Emf generation 28
x
Hình 3.12 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển Fuzzy Self-tuning PID 29
Hình 3.13 Mô phỏng Fuzzy Self-tuning PID cho BLDC motor trên Simulink 29
Hình 3.14 Dòng điện trên 3 cuộn a, b, c 30

với nhau. Các chất hòa tan trong dịch chạy Thận nhân tạo là tất cả các chất điện giải
(ion). nồng độ của chúng (ngoài kali và chất đệm) gần giống với nồng độ của chất
điện phân xảy ra tự nhiên trong máu. Dịch chạy thận nhân tạo có chức năng điều
chỉnh điện giải, cân bằng acid-base của bệnh nhân lọc máu và loại bỏ chất thải, thông
qua quá trình khuuếch tán và siêu lọc. Trong quá trình siêu lọc, máu của bệnh nhân sẽ
tiếp xúc với dịch lọc tại màng lọc máu còn gọi là Dialyzer. Dịch dùng trong kỹ thuật
TNT thƣờng có thành phần nhƣ ở bảng thống kê sau.
Bảng 1.1 Thành phần hóa chất trong dịch lọc thận nhân tạo
Tên dịch lọc
Thành phần gốc cho 1000ml thành phẩm
Nồng độ sau pha loãng
Kydheamo
2A
Natri clorid 210,7g
Kali clorid 5,222g
Calci clorid.2H
2
O 9g
Magnesi clorid.6H
2
O 3,558g
Acid acetic 6,310g
Dextrose monohydrate 38,5g
Nƣớc cất pha tiêm vừa đủ 1000ml
(1 : 1,225 : 32,775)
Na
+
138mmol/L
K
+

O 9,5g
Magnesi
clorid.6H
2
O 3,8g
Glacial Acid
acetic 9,2g
Nƣớc cất pha tiêm vừa đủ 1000ml
(1 : 1,83 : 34)
Na
+
138,83mmol/L
K
+
2mmol/L
Ca
++
1,75mmol/L
Mg
++
0,5mmol/L
Cl
-
106,32mmol/L
Acetate ion 4,18mmol/L
HCO
3
-
34,86mmol/L


tƣợng khuyếch tán và siêu lọc đƣợc thực hiện, sự chênh lệch áp lực tại quả lọc
(dialyzer) sẽ tách chất thải khỏi máu bệnh nhân theo tỉ lệ chỉnh định của bác sỹ,
hay nói cách khác máy TNT thay thế quả thận con ngƣời.
Để nâng cao chất lƣợng điều trị ngƣời ta thấy rằng việc lấy máu ra lọc và trả về
thƣờng không đạt hoàn toàn sự trao đổi cân bằng các chất ion cũng nhƣ PH, HCO
3
giữa máu và dịch lọc, nếu dùng thêm 1 bơm nữa hòa trƣớc vào máu một lƣợng
dịch lọc xác định rồi sau đó tiến hành thẩm tách, khuyếch tán và siêu lọc thì hiệu
quả trao đổi chất và lọc máu tăng cho nên máy thẩm tách siêu lọc HDF ra đời với
2 bơm ngoài.
1.1.3. Tổng quan máy HDF
Thực tế các nhà chế tạo thiết bị Y sinh đã sản xuất ra máy HDF để đáp ứng yêu
cầu nâng cao chất lƣợng điều trị nhƣ máy ONLINE HDF tăng hiệu quả thanh thải
các chất có khối lƣợng phân tử chất tan thấp nhƣ phosphate, urê và creatinin.
Máy HDF có cấu trúc trên cơ sở hoàn toàn giống máy HD, chỉ cấu trúc thêm hệ
thống bơm dịch vào máu. Dƣới đây là hình minh họa máy HDF của công ty
NIPRO Nhật Bản.

Hình 1.2 Máy TNT MODEL NCU18 chức năng HDF của hãng NIPRO

4
1.1.4. Tổng quan nội dung nghiên cứu
Nội dung nghiên cứu của đề tài là thiết kế hệ thống bơm dịch đối lƣu, hệ thống này
khi họat động phối hợp với máy HD đã có, với mong muốn kết quả điều trị tƣơng
đƣơng máy HDF, nói cách khác là thêm hệ thống bơm dịch đối lƣu cho máy HD để
trở thành máy điều trị tƣơng đƣơng chức năng máy HDF.
Hệ thống thiết kế bao gồm :

Hình 1.3.b Thiết bị bơm dịch đối lƣu
1.2. Mục tiêu luận văn
Bằng giải thuật điều khiển Self-Tuning PID, với các giá trị K
p
, K
d
, K
i
đƣợc tính toán
dựa trên nền tảng lý thuyết Fuzzy Logic áp dụng điều khiển vi bƣớc cho động cơ
bƣớc 3 pha, 6 step ( Brushless DC motor) tạo vòng xoay ổn định và chính xác trên cơ
sở kiểm soát và điều khiển theo pha làm trục lăn xoay với tốc độ ổn định theo giá trị
cài đặt mong muốn của ngƣời sử dụng, nhằm cung cấp lƣợng dịch đối lƣu chính xác
trên phút và áp lực dịch nằm trong ngƣỡng an toàn theo yêu cầu điều trị HDF cho
bệnh nhân suy thận mãn trên cơ sở máy điều trị HD đã có.
6
Lƣu lƣợng dịch đối lƣu của BLDCM bơm đạt theo yêu cầu thiết kế chuẩn tham khảo
từ máy TNT SURDIAL của hãng NIPRO dùng BLDCM và dây truyền cùng loại.
Bảng 1.2 Đƣờng kính dây bơm, lƣu lƣợng và sai số

Specifications
Condition
Blood pump
type
Three roller type
Manual gap adjustment
(range: 2.5 to 3.5 mm from housing

7
CHƢƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT LUẬT ĐIỀU KHIỂN
2.1. Lý thuyết bộ điều khiển PID
PID là cách viết tắt của các từ Propotional (tỉ lệ), Integral (tích phân) và Derivative
(đạo hàm).
Tùy vào mục đích và đối tƣợng điều khiển mà bộ điều khiển có thể có thể đƣợc xây dựng
từ các thành phần chỉ bao gồm P, PI, PD hoặc đầy đủ PID
Bộ điều khiển chỉ có thành phần P


 

*e (2.1.1)


: hằng số tỉ lệ
e : sai số
Bộ điều khiển PD


 

   



(2.1.2)




(2.1.4)


 

  





  



} (2.1.5)


=







=




(2.1.7)
e(k) : giá trị hiện tại của e
e(k-1) : giá trị của e trong lần lấy mẫu trƣớc đó
h : khoảng thời gian lấy mẫu

Hình 2.1 Xấp xỉ đạo hàm của biến sai số e
Thành phần tích phân đƣợc xấp xỉ bằng diện tích vùng giới hạn bởi hàm đƣờng biểu diễn
của e và trục thời gian. Do việc tính toán tích phân không cần quá chính xác, ta có thể
dùng phƣơng pháp xấp xỉ đơn giản nhất là xấp xỉ hình chữ nhật (sai số của phƣơng pháp
này cũng lớn nhất) Hình 2.2 Xấp xỉ tích phân của biến sai số e
9
Tích phân của biến e đƣợc tính bằng tổng diện tích các hình chữ nhật tại mỗi thời điểm
đang xét. Mỗi hình chữ nhật có chiều rộng bằng thời gian lấy mẫu h và chiều cao là giá
trị sai số e tại thời điểm đang xét. Tổng quát:





=


(2.1.9)

Trong đó U
PID
là đại lƣợng output từ bộ điều khiển. Để đơn giản hóa việc tính thành phần
tích phân, ta dùng phƣơng pháp “cộng dồn” (hay đệ quy):
I(k) = I(k-1) + e(k) *h (2.1.10)
I(k) : là thành phần tích phân hiện tại
I(k-1) : là thành phần tích phân trƣớc đó
2.2. Lý thuyết luật điều khiển Fuzzy
Khái niệm về Fuzzy Logic Controller (FLC) đƣợc giáo sƣ L.A Zadeh đƣa ra lần đầu
tiên 1965, tại trƣờng Đại học Berkeley, bang California – Mỹ. Từ đó, nó đƣợc
nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp.
Năm 1970, tại trƣờng Mary Queen, London – Anh, Mamdani dùng FLC để điều
khiển một máy hơi nƣớc mà ông không thể điều khiển bằng các kỹ thuật cổ điển.
Cũng vào thời điểm đó, tại Đức, Zimmermann sử dụng FLC cho các hệ luật ra quyết
định.
Tại Nhật, vào các năm 1983 và 1987, FLC lần lƣợt đƣợc ứng dụng vào nhà máy xử
lý nƣớc của Fuji Electronics và hệ thống xe điện ngầm của Hitachi….
Trong ba thập kỷ qua, FLC đã phát triển nhƣ là một sự thay thế hoặc bổ sung cho các
bộ điều khiển kinh điển trong các lĩnh vực kỹ thuật khác nhau. Lý thuyết FLC cung
cấp cho bộ điều khiển phi tuyến khả năng thực hiện các đáp ứng phức tạp, ngay cả
với hệ phi tuyến không chắc chắn. Khác với điều khiển thông thƣờng, thiết kế FLC
không đòi hỏi mô hình toán học cụ thể và chính xác của hệ thống, mà thay vào đó sẽ
sử dụng sai lệch (Error) của tín hiệu đầu ra so với tín hiệu mong muốn và đạo hàm
10
của sai lệch (Derivative Error) giúp cho bộ điều khiển phản ứng kịp thời với các biến


11
Do cấu trúc nhƣ một động cơ bƣớc dạng 3 pha nên BLDCM có thể đƣợc điều khiển bằng
phƣơng pháp số hóa và kỹ thuật điều rộng xung (PMW) làm motor vận hành theo micro
steping.
Brushless DC motors có thể đƣợc điều khiển bởi xung điện áp vuông góc ứng với từng
góc pha tạo thành một chu kỳ chuyển động một vòng 360
0
, đƣợc biễu diễn nhƣ giản đồ
sau.

Hình 2.5 Giản đồ xung vuông điện áp cấp cho Brushless DC motors

Hình 2.6 Tầng công suất cấp nguồn cho 3 pha BLDC
PWM_Q1 PWM_Q3
PWM_Q4
Q3
IRF540
HI
PWM_Q5
PHASE A
UDCB
Q4
IRF540
PHASE B
Q1
IRF540