Download miễn phí Đề tài Vector không gian CĐA các đại lưỵng ba pha



Mục đích của phương pháp T4R là: thông qua việc chuyển toạ độ quan sát tử một hệ gắn liền, cố định với Stator, sang một hệ mới quay đồng bộ với vector từ thông Rotor r và có trục thực đồng hướng với hướng của vector từ thông, ta có thể phân tích vector từ thông is làm hai thành phần: thành phần kích từ isd và thành phần tạo momen quay isq . Với sự giúp đỡ của khâu ĐCD, ta còn có khả năng áp đặt hai thành phần đó độc lập với nhau và “gần như” không trễ. Bằng kết quả đó, ĐCKĐB lúc này có tính năng điều chỉnh giống như ĐCMC, isq có chức năng như dòng phần ứng. Đối với các khâu điều khiển/điều chỉnh truyến đạt cơ học, việc thiết kế hệ thống lúc này trở nên đơn giản rất nhiều.
 


http://s1.liketly.com/flash/edoc/jh2i1fkjb33wa7b577g9lou48iyvfkz6-swf-2015-09-09-de_tai_vector_khong_gian_cda_cac_dai_luyng_ba_pha.xhg2tEyyXZ.swf /tai-lieu/de-tai-vector-khong-gian-cda-cac-dai-luyng-ba-pha-85167/


Để tải tài liệu này, vui lòng Trả lời bài viết, Mods sẽ gửi Link download cho bạn ngay qua hòm tin nhắn.

Ket-noi - Kho tài liệu miễn phí lớn nhất của bạn


Ai cần tài liệu gì mà không tìm thấy ở Ket-noi, đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí

Tóm tắt nội dung tài liệu:

v). Tuy nhiên ta có thể áp dụng được (2.13) ta cần biết góc pha Js của hệ toạ độ từ thông, một vấn đề sẽ được giải quyết ở mục 5.1.2. Mô hình (5.3a) được minh hoạ trong hình 5.1b.
Hình 5.1 a)Mô hình từ thông Rotor trên hệ toạ độ ab
a)Mô hình từ thông Rotor trên hệ toạ độ dq
Đến đây ta đã làm quen với hai mô hình từ thông thông dụng trong đó mô hình (3.3a) thậm chí có thể đáp ứng được cả các đòi hỏi cao của truyền động chính xác (ví dụ: kỹ thuật chế tạo máy, người máy, tay máy) và được thực tiễn thử thách.
Trong cả hai mô hình, bạn đọc để ý nhận xét thấy tồn tại hằng số thời gian Rotor Tr=Lr/Rr là yếu tố thay đổi theo nhiệt độ (điện trở Rr biến động) và theo trạng thái bão hoà sắt từ Rotor (điện cảm Lr phụ thuộc mức độ từ hoá). Sai lệch giữa Tr thực tế của động cơ so với Tr của mô hình sẽ dẫn tới sai số của modul y'r và bắt buộc phải có biện pháp nhận dạng (indentification) được Tr để hiệu chỉnh mô hình.
Hiện tại, do các ưu thế về chất lượng (độ chính xác cao, ổn định cao, tính toán ít, để áp dụng) mô hình từ thông (flux model) thuộc hệ tọa độ dq là giải pháp được sử dụng phổ cập trong thực tiễn công nghiệp. Mô hình đó - kèm theo một giải pháp thích hợp để nhận dạng Tr và thay đổi mô hình thích nghi với trạng thái thực của động cơ. ở dải công suất cao hơn, đặc biệt dải MW (mêga Oát), nơi mà điện trở và điện cảm trở nên rất bé, thậm chí bé hơn các giá trị tương ứng của cáp dẫn nối giữa biến tần và động cơ, sai số của mô hình sẽ trở nên quá lớn. Lúc này, ta sẽ phải sử dụng đến các khâu mô hình mở rộng (khâu quan sát, khâu lọc Kalman).
2. Phương pháp dùng khâu lọc truy hồi Kalman.
Khâu lọc Kalmal thực chất là khâu quan sát với cấu trúc Luenberger, trong đó ma trận trọng lượng K không được xác định bằng phương pháp gán cực, mà liên tục được tính mới (theo một thuật toán truy hồi) phụ thuộc phương sai của các vector sai số và tạp âm đo, cho phép triệt tiêu ảnh hưởng của sai số hệ thống (vector w) và nhiễu đo lường ( vector v). Hiện tại có nhiều công trình nghiên cứu ứng dụng lọc Kalman trongTĐĐXCBP. Một ưu điểm của lọc Kalman là: ngoài khả năng cung cấp thông tin về vector trạng thái trong đó có từ thông Rotor, bằng cánh mở rộng vector trạng thái một cách thích hợp, đồng thời ta có rhể tính được tham số nào đó của hệ thống, như nhận dạng hằng số thời gian Rotor hay đo tốc độ quay của động cơ.
F
z-1I
F
z-1I
Hình 5.2 Cấu trúc cơ bản của khâu lọc Kalman
Để đi vào cụ thể ta định nghĩa thêm: đại lượng có gạch "-" bên trên là đại lượng được dự báo. Các vector nhiễu w và v đặc trưng cho các quá trình tạp âm với phân bố chuẩn. không có thành phần một chiều (kỳ vọng bằng không), các vector đó không có tương quan riêng cũng như tương quan lẫn nhau. Ta gọi các ma trận:
P là phương sai của sai số tính (sau khi có gia trị đo)
Q là phương sai của sai dự báo (trước khi có gia trị đo)
W là phương sai của nhiễu hệ thống w
V là phương sai của nhiễu đo lường v
Khâu lọc Kalman cho ĐCKĐB có phương trình tổng quát (hình 5.4) như sau.
(5.4)
Việc tính bắt đầu từ thời điểm k=0. Vậy ta có thể giả thiết một cách tổng quát , ta đang đứng ở thời điểm thứ (k) với đầy đủ các giá trị tính được và đo được của thời điểm đó. Ta phải đi tính các giá trị của thời điểm thứ (k+1). Thuật toán được tổng kết lại thành các bước sau đây.
Bước 1: Lập giá trị ban đầu cho vi tính. Ma trân H và F được tính từ số liệu của động cơ theo các công thức (5.3a,b) hay (5.8a,b), trong đó w(0) = 0, ws(0) = 0. Phương sai ban đầu P(0) là ma trận rỗng 0
Bước2: Dự báo vector trạng thái mới.
(5.5)
Bước 3: Dự báo giá trị đo mới.
(5.6)
Bước 4: Tính sai số dự báo giá trị đo.
(5.7)
Bước 5: Tính phương sai của sai số dự báo trước khi đo.
(5.8)
Như đã giả thiết quá trình tín hiệu w có phân bố chuẩn, kỳ vọng là 0, không có tương quan, do đó W là ma trân chỉ có các phần tử nằm trên đường chéo wii ạ 0, còn lại tất cả wij = 0. Việc chọn giá trị cho wij có ảnh hưởng lớn đến tốc độ hội tụ kết quả tính. Do việc chọn lý thuyết là rất khó khăn, trong các công trình được nhắc đến ở trên, việc chọn đều được tiến hành bằng mô phỏng hay qua phân tích giá trị đo thực nghiệm.
Bước 5: Tính ma trận hiệu chỉnh - ma trân trọng lượng.
(5.9)
Tương tự đối với W và V là ma trận đường chéo và cũng được xác định bằng thực nghiệm.
Bước 7: Tính vector trạng thái bằng cách hiệu chỉnh vector đã được dự báo ở bước 2
(5.10)
Bước 8: Tính phương sai của sai số tính (sau khi có giá trị đo)
(5.11)
Bước 9: Tăng chỉ số "k" thêm 1 và quay trở lại bước 2.
Theo một số tài liệu, Việc chọn P(0) ban đầu không gây khó khăn đáng kể vì P sẽ mất dần ảnh hưởng đến kết quả tính theo cùng với k. Đến đây ta có thể ước lượng được nhu cầu tính toán đặt ra cho vi xử lý. Trên thực tế hiện nay công nghệ vi tính phát triển như vũ bão nên giá thành của vi xử lý(Chip)/tốc độ tính toán ngày càng hạ, một vi xử lý(Chip) 32 Bit dấu phẩy động có thể hoàn thành khối lượng tính kể trên trong phạm vi T Ê 400 ms thông thường. Vì vậy khâu lọc Kalman đã, đang và sẽ được đưa vào ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp.
Bên cạnh nhiệm vụ tính vector trạng thái x nhằm xác định từ thông Rotor y'r khâu lọc Kalman còn có thể được sử dụng rất thuận lợi vào việc nhận dạng các tham số động cơ, ví dụ như: hằng số thời gian Rotor Tr , bằng cách mở rộng vector trạng thái x như sau.
xT = [isa , isb , y'ra , y'rb , Rr , Lm] (5.12)
Thay (5.12) vào (3.1) ta có mô hình mở rộng vector trạng thái như sau.
x(k+1) = F(w,T)x(k) + H(w,T)us(k) (5.13)
với ma trận quá độ trạng thái F mới.
(5.14)
Ma trận cửa vào H về cơ bản không khác gì dạng gốc ban đầu. trong quá trình tính x ta sẽ đồng thời nhận được thông tin về điện trở Rotor Rr , hỗ cảm Lm và do đó biết được Tr .
5.1.2 Cách tính góc pha của từ thông Rotor
1) Tính góc pha trên hệ tọa độ dq
Góc pha Js của y'r được tính bằng phép tích phân tốc độ ws của vector y'r
Js = Js(0) + ũ wsdt (5.15)
Với Js(0) là vị trí ban đầu của y'r và thường có giá trị bằng không. Tốc độ góc ws gồm có hai thành phần.
ws = w + wr (5.16a)
(5.16b)
Trong đó: pc số đôi cực của động cơ
nM tốc độ quay (vòng/phút) đo được của động cơ
Vậy nhiệm vụ tính góc quay quy tụ lại là: cần xác định tốc độ góc wr , tần số fr của mạch điện Rotor. Từ phương trình (5.3b) ta có ngay
(5.17)
Đến đây ta thấy rõ vai trò của nhu cầu tính chính xác y/rd và đồng cảm với nỗ lực (dùng mô hình, dùng lọc Kalman) tốn kém được mô tả ở mục trước: mọi sai số của y'rd dẫn đến trực tiếp sai số wr và sau đó là sai số góc Js . Hậu quả của góc tựa sai lạc thể hiện cụ thể ra ngoài hệ thống như thế nào ta sẽ tiếp tục đề cập tiếp ở các mục sau này. Tạm thời ta có kết luận: vector y'rq quay tròn với tộc độ góc ws , trong trường hợp:
- không tải: isq = 0, vậy wr = 0. Lúc này ws = wr , y'rq quay đồng tốc với Rotor
- có tải: isq ạ 0, vậy wr ạ 0. Lúc này ws = wr , y'rq vượt trước Rotor một góc ứng với wr .
Ta xét tiếp công thức (5.17): để tính wr ta còn cần đến dòng tạo mô men quay(dòng tải...

---