Điều khiển động cơ dc không chổi quét bằng phƣơng pháp FOC

Nội dung text: Điều khiển động cơ dc không chổi quét bằng phƣơng pháp FOC

1. ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ DC KHÔNG CHỔI QUÉT BẰNG PHƢƠNG PHÁP FOC Hƣớng dẫn khoa học: PGS.TS Dƣơng Hoài Nghĩa Thực hiện: Trần Mão Trường Đại Học Bách Khoa TP.HCM Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. HCM TÓM TẮT Động cơ DC không chổi quét (BLDC – Brushless DC motor) đang được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng công nghiệp vì hiệu quả cao, mô-men xoắn cao và khối lượng thấp. Bài báo sử dụng thuật toán PID-FOC, FUZZY-FOC, PID-FUZZY-FOC để kiểm soát tốc độ và vị trí của động cơ BLDC. Các kết quả mô phỏng xá minh rằng một bộ điều khiển PID-FUZZY có hiệu năng kiểm soát tốt hơn bộ điều khiển PID thông thường. Các mô hình, điều khiển và mô phỏng động cơ BLDC đã được thực hiện bằng cách sử dụng MATLAB/SIMULINK Từ khóa: Động cơ BLDC, phương pháp FOC,điều khiển PID,điều khiển logic mờ. ABSTRACT Brushless DC (BLDC) motors are widely used for many industrial applications because of their high efficiency, high torque and low volume. This thesis proposed a improved PID-FUZZY-FOC, FUZZY-FOC, PID-FOC controller to control speed and position of Brushless DC motor. The experimental results verify that a Fuzzy PID controller has better control performance than the conventional PID controller. The modeling, control and simulation of the BLDC motor have been done using the software package MATLAB/SIMULINK. Key words: BLDC motor, method FOC, PID control, fuzzy logic control. I. GIỚI THIỆU Động cơ một chiều không chổi than từ lâu đã được ứng dụng rộng rãi trong các hệ truyền động công suất nhỏ như các ổ đĩa quang, quạt làm mát máy tính cá nhân, thiết bị văn phòng, Trong các ứng dụng đó, mạch điều khiển được thiết kết rất đơn giản và có độ tin cậy cao. Cùng với sự phát triển của công nghệ chuyển mạch bán dẫn và kỹ thuật thiết kế các bộ biến đổi công suất lớn, những ưu điểm của hệ truyền động sử dụng động cơ BLDC càng được thể hiện rõ hơn so với động cơ một chiều truyền thống cũng như động cơ không đồng bộ, đặc biệt trên các phương tiện di động sử dụng nguồn điện một chiều độc lập từ acquy, pin hay năng lượng mặt trời, Trong đó không thể không nhắc đến là trong các hệ truyền động kéo trên xe điện, xe hơi, mô hình máy bay với công suất từ vài W đến hàng trăm kW.
2. Phương pháp FOC, thuật toán PID, fuzzylogic đã phát triển từ lâu, ưu điểm của phương pháp FOC là giúp việc điều khiển động cơ mềm mại ở tốc độ thấp cũng như hiệu quả hoạt động ở tốc độ cao nhờ vào việc hạn chế được các biến biến thiên theo thời gian. Việc kết hợp FOC với các thuật toán PID, fuzzy logic giúp việc điều khiển trở nên tốt hơn, kiểm soát đặc điểm ổn định, đáp ứng cũng nhanh hơn và độ vọt lố nhỏ. Với các lý do trên, đề tài “Điều khiển động cơ DC không chổi quét bằng phương pháp FOC” được xây dựng mô hình trên phần mềm Matlab hiện nay là cần thiết góp phần vào việc nghiên cứu, hiểu rõ hơn về nguyên lý hoạt động, phương pháp điều khiển động cơ BLDC để từ đó phát triển nhiều ứng dụng hữu ích trong dân dụng cũng như trong công nghiệp. II. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Xây dựng mô hình mô phỏng trên Matlab dựa trên mô hình động của máy điện, mô hình này hoàn toàn dùng simulink với các thông số máy có thực không có sẵn trong Powersim, vì mô hình này được xây dựng dựa trên mô hình động của máy nên hoàn toàn có thể lập trình quá trình điều khiển mà vận tốc, vị trí có thể thay đổi được. 1. Bộ hiệu chỉnh PID truyền thống t u()() t MV t K e () t K e () t dt Kd e () t P I D (1) p i 0 ddt out out out Bộ PID có ứng dụng tổng quát, trong đó tín hiệu điều khiển (tín hiệu ngõ ra của bộ PID) được tổng hợp bởi sai số của hai tín hiệu – cung cấp bởi 2 đối tượng khác nhau (đối tượng được điều khiển và đối tượng cung cấp tín hiệu đặt). Ngõ vào của bộ PID là sai số của tín hiệu đặt và tín hiệu phản hồi(tốc độ hoặc vị trí), ngõ ra của bộ PID là Te (moment điện từ), mối quan hệ giữa ngõ vào (tốc độ, vị trí sai lệch) và ngõ ra được cho trong biểu thức (2), và (3). Hiệu chỉnh các khâu PID sao cho hệ thống đáp ứng quá độ (giảm độ vọt lố, giảm thời gian quá độ và giảm sai số xác lập). dwr 1 dt j (TTBe m w r ) (2) d p dt 2 wr (3) 2. Bộ hiệu chỉnh PI ứng dụng Fuzzy logic Ưu điểm của fuzzy là không cần biết trước đặt tính của đối tượng một cách chính xác, khác với PID là hoàn toàn dựa vào thông tin chính xác tuyệt đối. Tuy nhiên khi sử dụng fuzzy thì hệ thống khó tiến tới vị trí xác lập hơn PID, tạo độ vọt lố lớn, nên cần kết hợp fuzzy và PID để bổ sung kết quả cho nhau. Mô hình toán bộ PID mờ được cho trong các biểu thức (4), (5)
3. 1t de ( t ) u() t K [() e t e () d T ] (4) PD TI 0 dt K G( s ) K I K s (5) PID Ps D Chúng ta sử dụng quan hệ Mamdani để xây dựng hệ thống suy luận mờ, có một ngõ vào và một ngõ ra, hệ thống xây dựng gồm có 3 luật như sau: If input is mf1 then output mf1 If input is mf1 then output mf1 If input is mf1 then output mf1 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển tốc độ và vị trí động cơ BLDC được cho trong hình 1, hình 2, hình 3 như sau: Hình 1: Sơ đồ khối hệ thống điều khiển tốc độ động cơ BLDC bằng thuật toán PID
4. Hình 2: Sơ đồ khối hệ thống điều khiển vị trí động cơ BLDC bằng thuật toán PID Hình 3: Sơ đồ khối hệ thống điều khiển vị trí động cơ BLDC bằng thuật toán PI-Fuzzy
5. III. KẾT QUẢ Các thông số của hệ thống nghiên cứu cho ở bảng 1 Bảng 1: Các thông số động cơ dùng để mô phỏng Tham số cấu hình mô phỏng Simulation time: Start time : 0 s Stop time : 12 s Solver options: Type : Fixed-step Solver : ode5 (Dormand-prince) -5 Fixed-step size (fundamental sample time): 10
6. 1. Điều khiển tốc độ động cơ BLDC bằng phƣơng pháp FOC-PID Hình 4 và hình 5 cho kết quả đáp ứng tốc độ, moment ở tốc độ đặt là 5 vòng/s, 10 vòng/s, sau 1s tốc độ tăng lên 5 vòng/s, moment đặt bằng 2N.m sau 2s Hình 4: Giản đồ dòng điện 3 phase, Torque, tốc độ ở tốc độ đặt là 5 vòng/s Hình 5: Giản đồ dòng điện 3 phase, Torque, tốc độ ở tốc độ đặt là 10 vòng/s
7. 2. Điều khiển vị trí động cơ BLDC bằng phƣơng pháp FOC-PID Hình 6 và hình 7 cho kết quả đáp ứng vị trí. Vị trí đặt lần lượt tăng lên 5 vòng, 10 vòng sau 1s. Hình 6: Giản đồ vị trí ở chế độ đặt là 5 vòng Hình 7 Giản đồ vị trí ở chế độ đặt là 10 vòng
8. 3. Điều khiển vị trí động cơ BLDC bằng phƣơng pháp FOC-FUZZY Hình 8, hình 9 và hình 10 cho kết quả đáp ứng vị trí. Vị trí đặt lần lượt tăng lên 5 vòng, 10 vòng và 15 vòng sau 1s. Hình 8: Giản đồ vị trí ở chế độ đặt là 5 vòng Hình 9: Giản đồ vị trí ở chế độ đặt là 10 vòng
9. Hình 10: Giản đồ vị trí ở chế độ đặt là 15 vòng 4. Điều khiển vị trí động cơ BLDC bằng phƣơng pháp FOC-PID-FUZZY Hình 11, hình 12 và hình 13 cho kết quả đáp ứng vị trí của hệ thống. Vị trí đặt lần lượt tăng lên 5 vòng, 10 vòng và 15 vòng sau 0,5s. Hình 11: Giản đồ vị trí ở chế độ đặt là 5 vòng
10. Hình 12: Giản đồ vị trí ở chế độ đặt là 10 vòng Hình 13: Giản đồ vị trí ở chế độ đặt là 15 vòng
11. IV. KẾT LUẬN - Mô phỏng được việc điều khiển tốc độ, vị trí động cơ dựa trên các thuật toán PID, FUZZY, kết hợp với phương pháp FOC từ đó rút ra được những ưu và nhược điểm của hai thuật toán trên, tác giả kết hợp cả PID-FUZZY để điều khiển tối ưu vị trí của động cơ. - Việc mô phỏng thành công, giúp tác giả hiểu rõ hơn về hoạt động của thuật toán, cũng như các bước cần thiết để sau này nhúng vào phần cứng cho việc nghiên cứu thực tế. - So với các tài liệu được tham khảo nghiên cứu từ trong nước[18] và ngoài nước[17]thì phương pháp của tôi có kết quả tương tự. Phương pháp FOC giúp việc điều khiển động cơ mềm mại ở tốc độ thấp cũng như hiệu quả hoạt động ở các tốc độ cao. Phương pháp điều khiển hình sin giúp việc điều khiển động cơ mềm mại ở tốc độ thấp, nhưng không hiệu quả ở tốc độ cao. Phương pháp điều khiển hình thang có thể là tương đối hiệu quả ở các tốc độ cao, nhưng gây ra gợn sóng mô men ở các tốc độ thấp. phương pháp FOC cung cấp tốt nhất cho việc điều khiển. Ưu điểm của điều khiển FOC là chính xác hơn so với hình thang, hình sin, Six-Step, V/f, vì có hồi tiếp dòng điện để điều khiển chính xác. Việc kết hợp FOC với các thuật toán PID, FUZZY giúp cho việc điều khiển vòng kín chính xác hơn. Tuy nhiên nhược điểm của của phương pháp là thuật toán phức tạp, xử lý nhiều ma trận, đòi hỏi vi xử lý tốc độ cao Với kết quả thu được từ hình 11, hình 12, hình 13 rõ ràng với việc ứng dụng PI-Fuzzy vào thì khả đáp ứng vị trí tốt hơn. Dựa vào các giá trị trung bình thu được ta tính được phần trăm sai số so với giá trị đặt, kết quả thu được trong trường hợp điều khiển khi sử dụng PI-Fuzzy đạt hiệu quả hơn so với sử dụng PI truyền thống. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] NUU EE “Control Systems Design”, công bố ngày 31/01/2007 [2] Yaskawa “ AC Servo Drives ∑ - V Series Product Catalog”, 04/2007 [3] Mikro Kontrol servo/2.html [4] Jianwen Shao “Direct Back EMF Detection Method for Sensorless Brushless DC”, 09/2- 003 [5] Padmaraja Yedamale - Microchip Technology Inc AN885 “Brushless DC (BLDC) Motor Fundamentals”, 2003 [6] Jianwen Shao “Direct Back EMF Detection Method for Sensorless Brushless DC”, 09/2-
12. 003 [7] Freescale AN4776, Xianhu Gao “BLDC Motor Control with Hall Sensors Based on FRDM-KE02Z”, 07/2013 [8] Sensors, José Carlos Gamazo-Real , Ernesto Vázquez-Sánchez and Jaime Gómez-Gil “Position and Speed Control of Brushless DC Motors Using Sensorless Techniques and Application Trends”, 10/2010 [9] Texas Instruments, Bilal Akin And Manish Bhardwaj “Sensorless Field Oriented Control of Multiple Permanent Magnet Motors ”, 06/2010 [10] Chapter 3 “Chapter 3: Induction Motor and Voltage Source Inverter Modelling” [11] Copley Controls Corp “What is „Field Oriented Control‟ and what good is it?” [12] Atmel “AVR32723: Sensor Field Oriented Control for Brushless DC motors with T32UC3B0256”, 06/2009 [13] Bennett, Stuart (1993). “A history of control engineering, 1930-1955” [14] A brief building automation history, truy cập 20 tháng 07 năm 2015 [15] Jinghua Zhong, “Controller Tuning: A Short Tutorial”, 2006 [16] Nguyễn Phùng Quang “Điều khiển tự động truyền động điện xoay chiều ba pha”, xuất bản năm 1996. [17] Yong Liu, Student Member, IEEE “Direct Torque Control of BLDC Drives With Reduced Torque Ripple” [18] Th.S Mai Xuân Minh, Trường Cao đẳng nghề CNHP “Mô phỏng động cơ một chiều không chổi than” Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải số ra ngày 14-06/2008. [19] Nguyễn Tấn Đức “Điều khiển vận tốc động cơ DC không chổi quét (BLDC)”, luận văn thạc sỹ. [20] Huỳnh Thanh Tuấn “Mô phỏng hệ thống điều khiển động cơ BLDC”, luận văn thạc sỹ. THÔNG TIN LIÊN HỆ TÁC GIẢ Họ tên: Trần Mão Đơn vị: Công ty TNHH Kỹ Thuật Hữu Toàn Phát Điện thoại: 090 669 2737 Email: maotranktd@gmail.com
13. BÀI BÁO KHOA HỌC THỰC HIỆN CÔNG BỐ THEO QUY CHẾ ĐÀO TẠO THẠC SỸ Bài báo khoa học của học viên có xác nhận và đề xuất cho đăng của Giảng viên hướng dẫn Bản tiếng Việt ©, TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH và TÁC GIẢ Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam. Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý của tác giả và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. ĐỂ CÓ BÀI BÁO KHOA HỌC TỐT, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN! Thực hiện theo MTCL & KHTHMTCL Năm học 2016-2017 của Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh.