Tài liệu Luận văn điều khiển động cơ không đồng bộ theo phương pháp field oriented control (foc) sử dụng bộ điều khiển

BӜ GIÁO DӨC VÀ ĈÀO TҤO TRѬӠNG ĈҤI HӐC KӺ THUҰT CÔNG NGHӊ TP. HCM --------------------------- ĈÀO THÁI SѪN ĈIӄU KHIӆN ĈӜNG CѪ KHÔNG ĈӖNG BӜ THEO PHѬѪNG PHÁP FIELD ORIENTED CONTROL (FOC) SӰ DӨNG BӜ ĈIӄU KHIӆN MӠ LUҰN VĂN THҤC SƬ Chuyên ngành : ThiӃt bӏ, mҥng và nhà máy ÿiӋn Mã sӕ ngành : 605250 TP. HӖ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2012 BӜ GIÁO DӨC VÀ ĈÀO TҤO TRѬӠNG ĈҤI HӐC KӺ THUҰT CÔNG NGHӊ TP. HCM --------------------------- ĈÀO THÁI SѪN ĈIӄU KHIӆN ĈӜNG CѪ KHÔNG ĈӖNG BӜ THEO PHѬѪNG PHÁP FIELD ORIENTED CONTROL (FOC) SӰ DӨNG BӜ ĈIӄU KHIӆN MӠ LUҰN VĂN THҤC SƬ Chuyên ngành : Kӻ thuұt ÿiӋn Mã sӕ ngành : 60520202 HѬӞNG DҮN KHOA HӐC: TS. ĈӖNG VĂN HѬӞNG CÔNG TRÌNH ĈѬӦC HOÀN THÀNH TҤI TRѬӠNG ĈҤI HӐC KӺ THUҰT CÔNG NGHӊ TP. HCM Cán bӝ hѭӟng dүn khoa hӑc : TS.Ĉӗng Văn Hѭӟng Luұn văn Thҥc sƭ ÿѭӧc bҧo vӋ tҥi Trѭӡng Ĉҥi hӑc Kӻ thuұt Công nghӋ TP. HCM ngày 02 tháng 02 năm 2013 Thành phҫn Hӝi ÿӗng ÿánh giá Luұn văn Thҥc sƭ gӗm: TT Hӑ và Tên Chӭc danh hӝi ÿӗng Cѫ quan công tác 1 TS. NguyӉn Thanh Phѭѫng Chӫ tӏch ĈH Kӻ Thuұt Công nghӋ Tp.HCM 2 TS. NguyӉn ViӉn Quӕc. Phҧn biӋn 1 ĈH Công nghiӋp Tp.HCM 3 TS. Võ Hoàng Duy. Phҧn biӋn 2 ĈH Tôn Ĉӭc Thҳng 4 PGS.TS.Trҫn Thu Hà. Ӫy viên ĈH Sѭ phҥm Kӻ Thuұt Tp.HCM 5 TS. Ĉinh Hoàng Bách Ӫy viên, thѭ ký ĈH Tôn Ĉӭc Thҳng Xác nhұn cӫa Chӫ tӏch Hӝi ÿӗng ÿánh giá Luұn sau khi Luұn văn ÿã ÿѭӧc sӱa chӳa (nӃu có). Chӫ tӏch Hӝi ÿӗng ÿánh giá LV TRѬӠNG ĈH KӺ THUҰT CÔNG NGHӊ TP. HCM PHÒNG QLKH - ĈTSĈH CӜNG HÒA XÃ HӜI CHӪ NGHƬA VIӊT NAM Ĉӝc lұp - Tӵ do - Hҥnh phúc TP. HCM, ngày..… tháng….. năm 20..… NHIӊM VӨ LUҰN VĂN THҤC SƬ Hӑ tên hӑc viên: Ĉào Thái Sѫn Giӟi tính:Nam Ngày, tháng, năm sinh: 22-11-1970 Nѫi sinh:Phan ThiӃt-Bình Thuұn Chuyên ngành : Kӻ thuұt ÿiӋn MSHV: 1181031048 I- TÊN Ĉӄ TÀI: ĈiӅu khiӇn ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ theo phѭѫng pháp FIELD ORIENTED CONTROL (FOC) sӱ dөng bӝ ÿiӅu khiӇn mӡ II- NHIӊM VӨ VÀ NӜI DUNG: ¾ Xây dӵng mô hình toán hӑc ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ ba pha. ¾ 1JKLrQ FӭX, xây dӵng giҧi thuұt ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa dӵa trên mô hình toán hӑc cӫa ÿӝng cѫ và mô phӓng phѭѫng pháp ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa và mô phӓng trên Matlab. ¾ Nghiên cӭu ÿiӅu khiӇn ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ ba pha dӵa trên phѭѫng pháp FOC và bӝ ÿiӅu khiӇn mӡ FOC và mô phӓng trên Matlab. III- NGÀY GIAO NHIӊM VӨ: 15-06-2012 IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIӊM VӨ: 20-12-2012 V- CÁN BӜ HѬӞNG DҮN: TS. Ĉӗng Văn Hѭӟng CÁN BӜ HѬӞNG DҮN TS.Ĉӗng Văn Hѭӟng KHOA QUҦN LÝ CHUYÊN NGÀNH i LӠI CAM ĈOAN Tôi là Ĉào Thái Sѫn, hӑc viên lӟp cao hӑc ThiӃt bӏ, mҥng và nhà máy ÿiӋn niên khoá 2011-2013 sau hai năm hӑc tұp và nghiên cӭu, ÿѭӧc sӵ giúp ÿӥ cӫa các thҫy cô giáo và ÿһc biӋt là TS. Ĉӗng Văn Hѭӟng, thҫy giáo hѭӟng dүn tӕt nghiӋp cӫa tôi, tôi ÿã ÿi ÿӃn cuӕi chһng ÿѭӡng ÿӇ kӃt thúc khoá hӑc thҥc sƭ. Tôi ÿã quyӃt ÿӏnh chӑn ÿӅ tài tӕt nghiӋp là: "ĈiӅu khiӇn ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ theo phѭѫng pháp FIELD ORIENTED CONTROL (FOC) sӱ dөng bӝ ÿiӅu khiӇn mӡ". Tôi xin cam ÿoan ÿây là công trình nghiên cӭu cӫa riêng tôi. Các sӕ liӋu, kӃt quҧ trong luұn văn là hoàn toàn trung thӵc và chѭa tӯng ÿѭӧc ai công bӕ trong bҩt kǤ công trình nào khác. NӃu có tôi xin cam ÿoan rҵng mӑi sӵ giúp ÿӥ cho viӋc thӵc hiӋn Luұn văn này ÿã ÿѭӧc cҧm ѫn và các thông tin trich dүn trong Luұn văn ÿã ÿѭӧc chӍ rõ nguӗn gӕc xuҩt xӭ. Hӑc viên thӵc hiӋn luұn văn Ĉào Thái Sѫn ii LӠI CÁM ѪN Trong quá trình thӵc hiӋn ÿӅ tài luұn văn, tôi ÿã gһp rҩt nhiӅu khó khăn, và ÿã phҧi cӕ gҳng nӛ lӵc rҩt nhiӅu ÿӇ hoàn thành ÿѭӧc luұn văn Thҥc sƭ này. Tuy nhiên, tôi ÿã không thӇ hoàn thành ÿѭӧc luұn văn này nӃu không có sӵ quan tâm, giúp ÿӥ cӫa gia ÿình, thҫy cô, bҥn bè ÿӗng nghiӋp. Ĉҥt ÿѭӧc kӃt quҧ nhѭ ngày hôm nay, tôi xin ÿѭӧc gӣi lӡi cҧm ѫn chân thành ÿӃn Thҫy TS. Ĉӗng Văn Hѭӟng ÿã hѭӟng dүn tôi thӵc hiӋn ÿӅ tài luұn văn này; Quý Thҫy cô Khoa ĈiӋn các trѭӡng Ĉҥi hӑc ( trѭӡng Ĉҥi hӑc Kӻ Thuұt Công NghӋ TP.Hӗ Chí Minh, trѭӡng Ĉҥi hӑc Bách khoa TP.Hӗ Chí Minh, trѭӡng Ĉҥi hӑc Công NghiӋp TP.Hӗ Chí Minh , trѭӡng Ĉҥi hӑc Sѭ phҥm Kӻ Thuұt TP.Hӗ Chí Minh , trѭӡng Ĉҥi hӑc Tôn Ĉӭc Thҳng ) ,mӑi ngѭӡi trong gia ÿình, bҥn bè, ÿӗng nghiӋp ÿã giúp ÿӥ tôi trong quá trình làm Luұn văn. Ĉào Thái Sѫn iii TÓM TҲT ViӋc ÿiӅu khiӇn ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ là mӝt vҩn ÿӅ khó khăn và phӭc tҥp, nhҩt là ÿӕi vӟi hӋ truyӅn ÿӝng cҫn thay ÿәi tӕc ÿӝ vì ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ là mӝt hӋ phi tuyӃn. Trong luұn văn, tác giҧ ÿã xây dӵng mô hình toán cӫa ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ ba pha trên hӋ trөc tӑa ÿӝ (Į,ȕ) và hӋ trөc tӑa ÿӝ (d,q). Ĉӝng cѫ không ÿӗng bӝ ba pha có thӇ ÿѭӧc tiӃn hành ÿiӅu khiӇn bҵng các phѭѫng pháp khác nhau tӯ ÿiӅu khiӇn cҩp thҩp ÿӃn ÿiӅu khiӇn cҩp cao, tӯ ÿiӅu khiӇn dӵa vào mô hình toán ÿӃn ÿiӅu khiӇn mà không cҫn mô hình toán. KӃt hӧp tính ѭu viӋt cӫa các phѭѫng pháp ÿiӅu khiӇn khác nhau, luұn văn này trình bày kӻ thuұt “ĈiӅu khiӇn ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ theo phѭѫng pháp FIELD ORIENTED CONTROL (FOC) sӱ dөng bӝ ÿiӅu khiӇn mӡ” (áp dөng cách tiӃp cұn mô hình toán cӫa ÿӝng cѫ) kӃt hӧp huҩn luyӋn mҥng nѫron ÿӇ thӵc thi khâu ѭӟc lѭӧng tӯ thông rotor cӫa ÿӝng cѫ. Do rҵng ÿӕi tѭӧng là hӋ phi tuyӃn nһng, nên trѭӟc hӃt tác giҧ ÿã áp dөng phѭѫng pháp ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa, tҥo mӝt cѫ sӣ ÿӇ so sánh vӟi phѭѫng pháp FOC. KӃt quҧ mô phӓng cho thҩy bӝ ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa vào ra cho chҩt lѭѫng khá tӕt. Phѭѫng pháp FOC là phѭѫng pháp ÿiӅu khiӇn chӫ ÿҥo cӫa luұn văn. Luұn văn ÿã trình bày cҩu trúc cѫ bҧn cӫa phѭѫng pháp FOC, trình bày phѭѫng pháp xây dӵng cҩu trúc bӝ ÿiӅu khiӇn theo phѭѫng pháp FOC.Có nhiӅu bӝ ÿiӅu khiӇn khác nhau có thӇ áp dөng vào mô hình FOC. Hai bӝ ÿiӅu khiӇn là PID và mӡ PID ÿã ÿѭӧc xây dӵng vào mô hình FOC. KӃt quҧ mô phӓng ÿҥt ÿѭӧc cho thҩy cҧ hai bӝ ÿiӅu khiӇn ÿӅu ÿáp ӭng ÿѭӧc mөc tiêu ÿӅ ra. Trong các sѫ ÿӗ ÿiӅu khiӇn ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ, ta cҫn phҧi ÿo tӯ thông cӫa rotor (ψ). ĈӇ thӵc hiӋn ÿiӅu ÿó, cҫn phҧi có các cҧm biӃn phӭc tҥp ÿһc biӋt là cҧm biӃQ ÿR Wӯ WK{QJ ĈӇ WKD\ WKӃ FKR FҧP ELӃQ QyL WUrQ Eӝ ѭӟF OѭӧQJ Wӯ WK{QJ ÿѭӧFVӱGөQJ. Thѭӡng các khâu ѭӟc lѭӧng này sӱ dөng các giá trӏ dòng và áp stator ÿӇ ѭӟc ÿoán các giá trӏ cҫn ÿo. Trong chѭѫng 6, tӯ thông cӫa ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ sӁ ÿѭӧc ѭӟc lѭӧng dùng mҥng nѫron. Ѭu ÿiӇm cӫa mҥng nѫron là có thӇ xҩp xӍ các quan hӋ phi tuyӃn mà không cҫn biӃt cҩu trúc cӫa quan hӋ ÿó. Các bӝ ѭӟc lѭӧng tӯ thông sӁ ÿѭӧc sӱ dөng vào sѫ ÿӗ ÿiӅu khiӇn ÿӏnh hѭӟng trѭӡng ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ. iv Chѭѫng cuӕi tác giҧ ÿã tiӃn hành ÿiӅu khiӇn tӕc ÿӝ cӫa ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ ba pha bҵng bӝ ÿiӅu khiӇn PID và mӡ PID. KӃt quҧ thu ÿѭӧc ÿáp ӭng vӅ thӡi gian xác lұp, sai sӕ xác lұp. v ABSTRACT Asynchronous motor control is a difficult and complex issue, especially with the need to change speed transmission as asynchronous motor is a nonlinear system. In the thesis, the author has developed the mathematical model of three-phase asynchronous motors in the coordinate system (Į,ȕ) and coordinate system (d,q). Three-phase asynchronous motor control can be carried out by methods ranging from low-level control to high-level control, control based on mathematical models to control without mathematical models. Combines the advantages of the different control methods, this thesis presents techniques "Asynchronous motor control method FIELD Oriented Control (FOC) using fuzzy controller " (applied toaccess to mathematical models of the engine) combined neural network trained to perform the stage of the motor rotor flux estimation. Nonlinear system so that the object is heavy, so first of all, the author has applied linear control methods, provide a basis for comparison with the FOC method. The simulation results show that the linear control input and output of pretty good quality. The FOC approach is key control method of the thesis. This thesis presents the basic structure of the FOC method, the present method of control structures by the method of FOC. There are many different controllers can be applied to the FOC model. Two PID and fuzzy PID controller has been built into the model FOC. Achieved simulation results show that both controllers to meet the objectives. In the diagram asynchronous motor control, we need to measure the magnetic flux of the rotor (ȥ). To do so, we requires complex sensors especially magnetic flux sensors. To replace the sensors mentioned above, magnetic flux estimates are used. Often this stage estimated using the stator current and voltage values to estimate the value to be measured. In chapter 6, the asynchronous motor flux is estimated using neural networks. The advantage of the neural network is able to approximate the nonlinear relationship without knowing the structure of the relationship. The flux estimates will be used to control the orientation diagram asynchronous motors. In the last chapter, the author has conducted speed control of three-phase asynchronous motors with PID and fuzzy PID controllers. Results obtained to meet the established time, the error is established. vi MӨC LӨC Trang phө bìa Lӡi cam ÿoan .............................................................................................................. i Lӡi cҧm ѫn ................................................................................................................. ii 7yPWҳW ....................................................................................................................... iii Abstract ...................................................................................................................... v Mөc lөc ....................................................................................................................... vi Danh mөc các chӳ viӃt tҳt, ký hiӋu .......................................................................... viii Danh mөc các bҧng .................................................................................................... ix Danh mөc các hình vӁ ................................................................................................ x Chѭѫng 1 – Tәng quan vӅ ÿӅ tài .............................................................................. 1 1.1 Ĉһt vҩn ÿӅ ........................................................................................................ 1 1.2 Mөc tiêu ÿӅ tài ................................................................................................. 3 1.3 Phҥm vi nghiên cӭu ......................................................................................... 4 1.4 Nӝi dung thӵc hiӋn .......................................................................................... 4 Chѭѫng 2 – Mô hình ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ 3 pha và các phѭѫng pháp ÿiӅu khiӇn ........................................................................................................................... 5 2.1 Giӟi thiӋu khái quát vӅ ÿӝng cѫ xoay chiӅu không ÿӗng bӝ 3 pha ................. 5 2.2 Vector không gian cӫa các ÿҥi lѭӧng 3 pha .................................................. 10 2.3 Mô hình toán hӑc ÿӝng cѫ xoay chiӅu không ÿӗng bӝ 3 pha........................ 14 2.4&iFSKѭѫQJSKiSÿLӅXNKLӇQÿӝQJFѫ[RD\FKLӅXNK{QJÿӗQJEӝ3 pha ...... 25 Chѭѫng 3 – Phѭѫng pháp ÿiӅu khiӇn ÿӏnh hѭӟng tӯ thông .............................. 33 ĈҥLFѭѫQJYӅSKѭѫQJSKiS)2& ................................................................... 33 ĈҥLFѭѫQJYӅSKѭѫQJSKiS)2& ................................................................... 35 Chѭѫng 4 – ĈiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ ........................ 39 4.1 Ĉһt vҩn ÿӅ ..................................................................................................... 39 4.2 Nӝi dung cӫa phѭѫng pháp tuyӃn tính hóa vào ra ......................................... 39 4.3 Áp dөng ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa ÿӝng cѫ ................................................ 42 4.4 Xây dӵng các khӕi mô phӓng ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ trong SIMULINK/MATLAB ......................................................................... 53 Chѭѫng 5 - ĈiӅu khiӇn ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ 3 pha theo phѭѫng pháp FOC bҵng bӝ ÿiӅu khiӇn mӡ .......................................................................................... 62 5.1 Giӟi thiӋu vӅ logic mӡ ................................................................................... 62 vii 5.2 Ӭng dөng logic mӡ trong ÿiӅu khiӇn tӵ ÿӝng ............................................... 79 5.3 KӃt luұn vӅ ÿiӅu khiӇn mӡ ............................................................................. 88 5.4 ĈiӅu khiӇn ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ 3 pha theo phѭѫng pháp FOC bҵng bӝ ÿiӅu khiӇn PID ..................................................................................................... 89 5.5 ĈiӅu khiӇn ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ 3 pha theo phѭѫng pháp FOC bҵng bӝ ÿiӅu khiӇn mӡ PID ............................................................................................... 92 Chѭѫng 6 Sӱ dөng mҥng nѫron ѭӟc lѭӧng tӯ thông rotor ................................ 99 6.1 Mҥng truyӅn thҷng nhiӅu lӟp ....................................................................... 99 6.2 Giҧi thuұt lan truyӅn ngѭӧc ......................................................................... 100 6.3 Ӭng dөng mҥng nѫron vào ÿiӅu khiӇn ÿӝng cѫ .......................................... 107 6.4 Sӱ dөng mҥng nѫron ѭӟc lѭӧng tӯ thông rotor .......................................... 108 Chѭѫng 7 Mô phӓng tәng hӧp ÿiӅu khiӇn ĈCKĈB 3 pha bҵng Matlab (kӃt hӧp 3 bӝ ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa,PID và mӡ PID trên cùng 1 trөc toa ÿӝ) ........ 116 7.1 Mô hình kӃt hӧp 3 bӝ ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa, PID, mӡ PID trên Matlab 116 7.2 Ѭu và nhѭӧc ÿiӇm cӫa các bӝ ÿiӅu khiӇn.................................................... 120 7.2 Hѭӟng phát triӇn ÿӅ tài ................................................................................ 120 TÀI LIӊU THAM KHҦO .................................................................................... 122 viii DANH MӨC CÁC CHӲ VIӂT TҲT, KÝ HIӊU ĈCKĈB Ĉӝng cѫ NK{QJÿӗQJEӝ FOC )LHOG2ULHQWHG&RQWUROÿLӅXNKLӇQWӵDWUѭӡQJ FLC )HHGEDFN/LQHDUL]DWLRQ&RQWUROÿLӅXNKLӇQKӗLWLӃSWX\ӃQWtQKKyD SMC 6OLGLQJ0RGH&RQWUROÿLӅXNKLӇQWUѭӧW DTC DireFW7RUTXH&RQWUROÿLӅXNKLӇQWUӵFWLӃSPRPHQW PWM Pulse Width Modulation PID Proportional, Integral, Derivative ANN Artificial Neural Networks Lm Hӛ cҧm giӳa rotor và stator Lıs ĈiӋn cҧm tiêu tán phía cuӝn dây stator Lır ĈiӋn cҧm tiêu tán phía cuӝn dây rotor (ÿã quy ÿәi vӅ stator) Ls = Lm + Lıs : ÿiӋn cҧm stator Lr = Lm + Lır : ÿiӋn cҧm rotor Ts = Ls : hҵng sӕ thӡi gian stator Rs Tr = Lr : hҵng sӕ thӡi gian rotor Rr σ = 1− P 3RZHUF{QJVXҩW cӫa ÿӝng cѫ Pc 3ROHFRXSOHVӕÿ{LFӵF Rs ĈiӋn trӣ stator Rr ĈiӋn trӣ rotor J Momen quán tính TL MRPHQWWҧL(Load Torque) Ȍ TӯWK{QJ Ȧ,n TӕFÿӝ Te MRPHQWÿLӋQWӯ(Torque electromagnetic) I ,V, f DzQJÿLӋQÿLӋQiSWҫQVӕ L2m : hӋ sӕ tiêu tán tәng LsL r ix DANH MӨC CÁC BҦNG Bҧng 2.1 Thông sӕ mô hình ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ 3 pha ..................................... 17 %ҧQJ7K{QJVӕFӫDÿӝQJFѫNK{QJÿӗQJEӝ ....................................................... 55 Bҧng 5.1 MӋnh ÿӅ hӧp thành .................................................................................... 68 Bҧng 5.2 Thông VӕFӫDÿӝQJFѫNK{QJÿӗQJEӝ_mô phӓng..................................... 90 Bҧng 5.3 Luұt chӍnh ÿӏnh KP_mô phӓng .................................................................. 96 Bҧng 5.4 Luұt chӍnh ÿӏnh KI_mô phӓng ................................................................... 96 x DANH MӨC CÁC HÌNH VӀ Hình 1.1 Các phѭѫng pháp ÿiӅu khiӇn thay ÿәi tҫn sӕ ............................................... 2 Hình 2.1 Lõi thép stator ............................................................................................. 5 Hình 2.2 Rãnh ӣ mһt trong stator ................................................................................ 5 Hình 2.3 Dây quҩn stator ............................................................................................ 6 Hình 2.4 Vӓ máy và các phө kiӋn ............................................................................... 6 Hình 2.5 Lõi thép rotor................................................................................................ 7 Hình 2.6 Rotor lӗng sóc .............................................................................................. 7 Hình 2.7 Rotor dây quҩn và ÿiӅu khiӇn ÿӝng cѫ rotor dây quҩn bҵng biӃn trӣ .......... 8 Hình 2.8 Mô hình vұt lí cӫa ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ 3 pha rotor lӗng sóc ................ 8 Hình 2.9 Tӯ trѭӡng quay stator và sӵ hình thành các cӵc tӯ ..................................... 9 Hình 2.10 Nguyên lý làm viӋc cӫa ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ 3 pha ........................... 10 Hình 2.11 Sѫ ÿӗ cuӝn dây và dòng stator cӫa ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ 3 pha .......... 11 Hình 2.12 Vector dӏng stator is và hình chiӃu .......................................................... 11 Hình 2.13 BiӇu diӉn vectѫ i s trong cҧ hai hӋ trөc tӑa ÿӝ ( α , β ) và (d,q) ................. 13 Hình 2.14 Mô hình cӫa ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ 3 pha rotor lӗng sóc ..................... 14 Hình 2.15 Sѫ ÿӗ khӕi cӫa ÿӝng cѫ và khӕi chuyӇn tӑa ÿӝ tӯ (Į,ȕ) ĺ (u,v,w). ........ 23 +uQK0{SKӓQJÿӝQJFѫNK{QJÿӗQJEӝEDSKDWURQJKӋWUөFWӑDÿӝWƭQK(Į,ȕ EҵQJ0DWODE ............................................................................................................... 24 Hình 2.17 Mô phӓng ÿӝng cѫ không ÿӗng bӝ ba pKDWURQJKӋWUөFWӑDÿӝ(d,TEҵQJ Matlab........................................................................................................................ 24 Hình 2.18 Quan hӋ giӳa moment và ÿiӋn áp theo tҫn sӕ. ........................................ 28 Hình 2.19 Sѫ ÿӗ khӕi phѭѫng pháp V/f vòng hӣ. ..................................................... 28 Hình 2.20 Sѫ ÿӗ khӕi phѭѫng pháp V/f vòng kín. .................................................... 29 Hình 2.21 Sѫ ÿӗ nguyên lý ÿiӅu khiӇn trӵc tiӃp moment DTC ............................... 29 Hình 2.22 Sѫ ÿӗ hӋ thӕng ÿiӅu khiӇn theo phѭѫng pháp tӯ thông rotor. ................. 31 Hình 3.1 Sѫ ÿӗ nguyên lý ÿiӅu khiӇn FOC trӵc tiӃp ................................................ 34 +uQK6ѫÿӗQJX\rQOêÿLӅXNKLӇQ)2&JLiQWLӃS ................................................ 35 Hình 3.3 Cҩu trúc cѫ bҧn cӫa phѭѫng pháp FOC ..................................................... 36 Hình 3.4 Vector dòng ÿiӋn, ÿiӋn áp, và tӯ thông rotor trên hӋ trөc tӑa ÿӝ (d,q) ...... 37 Hình 4.1 6ѫÿӗNKӕLÿLӅXNKLӇQWX\ӃQWtQKKyD......................................................... 42 +unh 4.2 6ѫÿӗÿLӅXNKLӇQWX\ӃQWtQKKyDÿӝQJFѫ .................................................. 53 xi +uQK7ӕFÿӝÿһWFKRTXiWUuQKP{SKӓQJ ........................................................... 56 +uQK7ӕFÿӝÿһWFKRTXiWUuQKP{SKӓQJÿҧRFKLӅXÿӝQJFѫ ............................. 56 +uQK0RPHQWÿһWFKRTXiWUuQKP{SKӓQJ ......................................................... 57 +uQK7ӯWK{QJFӫDÿӝQJFѫ................................................................................. 57 +uQK4.7 Tӕc ÿӝ ÿӝng cѫ ........................................................................................... 58 +uQK0RPHQWFӫDÿӝQJFѫ .................................................................................. 58 +uQK'zQJÿLӋQEDSKDFӫDÿӝQJFѫ ................................................................... 58 +uQK7ӯWK{QJFӫDÿӝQJFѫNKLÿҧRFKLӅXÿӝQJFѫ) ....................................... 59 +uQK4.11 Tӕc ÿӝ ÿӝng cѫNKLÿҧRFKLӅXÿӝQJFѫ) ................................................. 59 +uQK4.120RPHQWFӫDÿӝQJFѫNKLÿҧRFKLӅXÿӝQJFѫ)......................................... 59 +uQK4.13'zQJÿLӋQEDSKDFӫDÿӝQJFѫNKLÿҧRFKLӅXÿӝQJFѫ) .......................... 60 Hình 5.1 Hàm liên thuӝc µF(x) có mӭc chuyӇn ÿәi tuyӃn tính. ............................... 62 Hình 5.2 MiӅn xác ÿӏnh và miӅn tin cұy cӫa mӝt tұp mӡ. ........................................ 63 Hình 5.3 Hàm liên thuӝc cӫa hӧp hai tұp mӡ có cùng cѫ sӣ. ................................... 64 Hình 5.4 Hàm liên thuӝc cӫa hai tұp mӡ A,B ........................................................... 64 Hình 5.5 Ĉѭa hai tұp mӡ vӅ chung mӝt cѫ sӣ M × N. ....................................................... 64 Hình 5.6 Hӧp hai tұp mӡ trên cѫ sӣ M × N. ....................................................................... 65 Hình 5.7 Giao hai tұp mӡ cùng cѫ sӣ........................................................................ 65 Hình 5.8 Phép giao hai tұp mӡ không cùng cѫ sӣ. ................................................... 67 Hình 5.9 Hàm liên thuӝc cӫa tұp mӡ A và tұp bù AC cӫa tұp A ............................... 67 Hình 5.10 Giҧi mӡ bҵng phѭѫng pháp cӵc ÿҥi ......................................................... 75 Hình 5.11 Giҧi mӡ bҵng phѭѫng pháp cӵc ÿҥi (theo nguyên lý trung bình) ............ 76 Hình 5.12 Giҧi mӡ bҵng phѭѫng pháp cӵc ÿҥi (theo nguyên lý cұn trái) ................. 76 Hình 5.13 Giҧi mӡ bҵng phѭѫng pháp cӵc ÿҥi (theo nguyên lý cұn phҧi) ............... 77 Hình 5.14 Phѭѫng pháp ÿiӇm trӑng tâm ................................................................... 77 Hình 5.15 Bӝ ÿiӅu khiӇn mӡ cѫ bҧn ......................................................................... 79 Hình 5.16 Bӝ ÿiӅu khiӇn mӡ ÿӝng ............................................................................ 80 Hình 5.17 Cҩu trúc bên trong cӫa mӝt bӝ ÿiӅu khiӇn mӡ. ........................................ 83 Hình 5.18 Bӝ ÿiӅu khiӅn mӡ vӟi 4 ÿҫu vào và 3 ÿҫu ra............................................ 84 Hình 5.19 6ѫÿӗNKӕLÿLӅXNKLӇQĈC.Ĉ%EҵQJSKѭѫQJSKiS)2& ........................ 89 Hình 5.20 Moment ÿӝng cѫ_PID .............................................................................. 90 Hình 5.21 Tӕc ÿӝ ÿӝng cѫ_PID ................................................................................ 91 Hình 5.22 Dòng ÿiӋn 3 pha ÿӝng cѫ_PID ................................................................. 91 xii Hình 5.23 Tӯ thông ÿӝng cѫ_PID ............................................................................ 91 Hình 5.24 6ѫÿӗNKӕLÿLӅXNKLӇQÿӝQJFѫ.Ĉ%EҵQJSKѭѫQJSKiS)2& ............... 93 Hình 5.25 Luұt chӍnh ÿӏnh PID ................................................................................. 93 Hình 5.26 Cҩu trúc bӝ chӍnh ÿӏnh mӡ cho ÿӝng cѫ. ................................................. 94 Hình 5.27 BiӃn ngõ vào ET....................................................................................... 95 Hình 5.28 BiӃn ngõ ra KP. ......................................................................................... 95 Hình 5.29 BiӃn ngõ ra KI .......................................................................................... 96 Hình 5.30 Moment ÿӝng cѫ _mӡ PID....................................................................... 97 Hình 5.31 Tӕc ÿӝ ÿӝng cѫ _mӡ PID ......................................................................... 97 Hình 5.32 Dòng ÿiӋn 3 pha ÿӝng cѫ _mӡ PID.......................................................... 97 Hình 5.33 Tӯ thông ÿӝng cѫ_mӡ PID ..................................................................... 98 Hình 6.1 Cҩu trúc mҥng neural truyӅn thҷng mӝt lӟp ҭn ......................................... 99 Hình 6.2 Cҩu trúc cӫa mӝt neural ........................................................................... 100 Hình 6.3 Cҩu trúc cӫa mҥng neural mӝt lӟp ҭn ...................................................... 100 Hình 6.4 Sai sӕ cӵc tiӇu Mean-squared error......................................................... 101 Hình 6.5 Mҥng mӝt lӟp ҭn ..................................................................................... 102 Hình 6.6 Mҥng truyӅn thҷng hai lӟp ҭn ................................................................. 104 Hình 6.7 Ví dө vӅ mҥng truyӅn thҷng nhiӅu lӟp 8-8-1 có 1 lӟp ҭn ........................ 108 +uQK7KjQKSKҫQÿLӋQiSWUөFĮ (UsĮ) ............................................................... 110 +uQK7KjQKSKҫQÿLӋQiSWUөFȕ (Usȕ ) .............................................................. 110 +uQK7KjQKSKҫQGzQJÿLӋQWUөFĮ (IsĮ ) ......................................................... 110 +uQK7KjQKSKҫQGzQJÿLӋQWUөFȕ (Isȕ ) ........................................................ 111 +uQK7ӯWK{QJWKұWFӫDÿӝQJFѫ..................................................................... 111 Hình 6.13 Sѫ ÿӗ khӕi huҩn luyӋn mҥng neuron ѭӟc lѭӧng tӯ thông..................... 112 Hình 6.14 Quá trình huҩn luyӋn .............................................................................. 113 Hình 6.15 Tӯ thông thұt cӫa ÿӝng cѫ...................................................................... 114 +uQK7ӯWK{QJFӫDÿӝQJFѫÿѭӧFѭӟFOѭӧQJEҵQg ANN ............................... 114 +uQK6.177ӯWK{QJWKұWFӫDÿӝQJFѫNKLÿҧRFKLӅXÿӝQJFѫ) .............................. 114 +uQK7ӯWK{QJÿѭӧFѭӟFOѭӧQJEҵQJ$11(khi ÿҧo chiӅu quay) .................. 115 Hình 7.1 Mô hình kӃt hӧp 3 bӝ ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa, PID, mӡ PID .............. 116 Hình 7.2 Ĉӗ thӏ moment ÿӝng cѫ vӟi bӝ ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa, PID, mӡ PID 116 Hình 7.3 Ĉӗ thӏ tӕc ÿӝ ÿӝng cѫ vӟi bӝ ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa, PID, mӡ PID . 117 Hình 7.4 Ĉӗ thӏ tӯ thông ÿӝng cѫ vӟi bӝ ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa, PID, mӡ PID 117 xiii Hình 7.5 Ĉӗ thӏ dòng ÿiӋn 3 pha ÿӝng cѫ vӟi bӝ ÿiӅu khiӇn PID .......................... 118 Hình 7.6 Ĉӗ thӏ dòng ÿiӋn 3 pha ÿӝng cѫ vӟi bӝ ÿiӅu khiӇn mӡ PID .................... 118 Hình 7.7 Ĉӗ thӏ dòng ÿiӋn 3 pha ÿӝng cѫ vӟi bӝ ÿiӅu khiӇn tuyӃn tính hóa .......... 119 1 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ðỀ TÀI 1.1 ðặt vấn ñề ðộng cơ không ñồng bộ xoay chiều (AC asynchronous motor) hay ñộng cơ cảm ứng (induction motor) là thiết bị sử dụng nguồn ñiện ba pha nhằm chuyển ñổi ñiện năng thành cơ năng, ñược sử dụng nhiều trong công nghiệp, ñặc biệt là ñộng cơ rotor lồng sóc, vì các ưu ñiểm như: cấu tạo ñơn giản, chắc chắn, vận hành tin cậy, ít bảo trì, sữa chữa, giá thành hạ… Tuy nhiên, việc ñiều khiển ñộng cơ không ñồng bộ là một vấn ñề khó khăn và phức tạp, nhất là ñối với hệ truyền ñộng cần thay ñổi tốc ñộ vì ñộng cơ không ñồng bộ là một hệ phi tuyến. Trước ñây, ñộng cơ một chiều ñược sử dụng phổ biến trong các hệ thống truyền ñộng vì các ưu ñiểm như: dễ ñiều chỉnh tốc ñộ, mô-men khởi ñộng lớn. Tuy nhiên ñộng cơ một chiều cũng có một số khuyết ñiểm: cấu tạo phức tạp, phát sinh tia lửa ñiện tại chổi than và cổ góp, khó khăn trong việc bảo trì, sữa chữa… Ngày nay cùng với sự phát triển của các thiết bị ñiện tử công suất và các bộ vi xử lý thì việc ñiều khiển ñộng cơ không ñồng bộ trở nên dễ dàng hơn. Vì vậy các hệ truyền ñộng hiện nay chủ yếu sử dụng ñộng cơ không ñồng bộ làm cơ cấu chấp hành. Tùy theo các ứng dụng cụ thể, việc ñiều khiển ñộng cơ không ñồng bộ có thể ñược chia thành hai cấp 1.1.1 ðiều khiển cấp thấp: không cần ñộ chính xác cao, gồm một số phương pháp như thay ñổi cách ñấu bộ dây quấn ñộng cơ (ñể thay ñổi số cực từ) hoặc thêm bớt một vài phần tử nào ñó (như ñiện trở, ñiện kháng) vào mạch rotor ñể thay ñổi ñường ñặc tính cơ của ñộng cơ hoặc thay ñổi nguồn cung cấp (thay ñổi áp) ở mức ñộ ñơn giản. 1.1.2 ðiều khiển cấp cao: ñáp ứng các truyền ñộng cần ñộ chính xác cao. Trong việc ñiều khiển ñộng cơ cần ñộ chính xác cao, ta có ba cách tiếp cận: 2 1.1.2.1 ðiều khiển ñộng cơ bằng cách thay ñổi tần số nguồn cấp Người thiết kế, chế tạo sử dụng các phương pháp ñiều khiển từ cổ ñiển (phương pháp ñiều khiển vô hướng V/f = const) ñến hiện ñại (phương pháp ñiều khiển vector không gian - space vector control) ñể thay ñổi tần số nguồn cấp nhằm ñạt mục ñích ñiều khiển mong muốn. Kỹ thuật ñiều khiển vector không gian ñược sử dụng ñể ñiều khiển ñộng cơ, có hai phương pháp chính: + ðiều khiển ñịnh hướng trường (Field Oriented Control) bao gồm: phương pháp ñiều khiển vectơ trực tiếp (Direct Vector Control) và phương pháp ñiều khiển vectơ gián tiếp (Indirect Vector Control). + ðiều khiển trực tiếp mô-men ñộng cơ: DSC (Direct Self Control) và DTC (Direct Torque Control). Các phương pháp ñiều khiển ñộng cơ bằng cách thay ñổi tần số nguồn cấp ñược tóm tắt trong hình 1.1. Hình 1.1 Các phương pháp ñiều khiển thay ñổi tần số 1.1.2.2 ðiều khiển bằng cách tác ñộng lên mô hình toán học của ñộng cơ Ngày nay, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của lý thuyết ñiều khiển tự ñộng, kỹ thuật ñiều khiển ñộng cơ không ñồng bộ cũng thay ñổi nhanh chóng. Trong lý thuyết ñiều khiển hiện ñại, ñộng cơ không ñồng bộ ba pha ñược xem là một ñối 3 tượng phi tuyến (vì mô hình toán học của ñộng cơ không ñồng bộ ñược mô tả bằng các phương trình vi phân bậc cao). ðể ñiều khiển ñộng cơ một cách chính xác, ta phải áp dụng các phương pháp ñiều khiển phi tuyến như: ñiều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa (feedback linearization control), ñiều khiển trượt (sliding mode controlSMC), ñiều khiển thụ ñộng (passive control), ñiều khiển thích nghi (adaptive control)…ñể tác ñộng lên mô hình toán học của ñộng cơ. 1.1.2.3 Cách tiếp cận không sử dụng mô hình toán học của ñộng cơ ðây là cách tiếp cận dựa trên các phương pháp của trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence) như mạng nơron (neuron netwotk) hoặc logic mờ (fuzzy logic) ñể thực hiện một hoặc vài khâu nào ñó trong quá trình ñiều khiển ñộng cơ (ñược gọi là ñiều khiển thông minh). Cách tiếp cận này không sử dụng mô hình toán học của ñộng cơ vì người thiết kế sẽ sử dụng kiến thức và kinh nghiệm có sẵn (của chuyên gia) ñể huấn luyện các khâu ñiều khiển. Ưu ñiểm của phương pháp này là không sử dụng mô hình toán học của ñộng cơ mà chỉ cần tri thức và kinh nghiệm của chuyên gia ñể huấn luyện luật ñiều khiển mà không cần biết cấu trúc bên trong của khâu ñiều khiển, chỉ cần biết tín hiệu vàora (I/O) nên phương pháp này phù hợp với các khâu ñiều khiển phức tạp, không thể phân tích cấu trúc ñiều khiển (qui tắc “hộp ñen”). Kết hợp tính ưu việt của các phương pháp ñiều khiển khác nhau, luận văn này trình bày kỹ thuật “ðiều khiển ñộng cơ không ñồng bộ theo phương pháp FIELD ORIENTED CONTROL (FOC) sử dụng bộ ñiều khiển mờ” (áp dụng cách tiếp cận mô hình toán của ñộng cơ) kết hợp huấn luyện mạng nơron ñể thực thi khâu ước lượng từ thông rotor của ñộng cơ. 1.2 Mục tiêu ñề tài
Xây dựng và mô phỏng bộ ñiều khiển hồi tiếp tuyến tính hóa cho ñối tượng ñiều khiển là ñộng cơ không ñồng bộ ba pha.
Xây dựng và mô phỏng bộ ñiều khiển mờ ñiều khiển ñộng cơ không ñồng bộ 3 pha theo phương pháp FOC.