Điều khiển trượt dùng mạng nơron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha

Nội dung text: Điều khiển trượt dùng mạng nơron nhân tạo ước lượng từ thông động cơ không đồng bộ ba pha

1. Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh ĐIỀU KHIỂN TRƢỢT DÙNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO ƢỚC LƢỢNG TỪ THÔNG ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ BA PHA Lâm Minh Dũng PGS.TS.Dương Hoài Nghĩa Trường Cao Đẳng Sư Phạm Kỹ Thuật Vĩnh Long Trường Đại học Bách Khoa .TPHCM TÓM TẮT Với ưu điểm về tính ổn định và bền vững, bộ điều khiển trượt được áp dụng cho các đối tượng phi tuyến ngay khi hệ thống chịu tác động của nhiễu, cũng như sự biến đổi các thông số của đối tượng. Tuy nhiên, việc thiết kế bộ điều khiển trượt đòi hỏi phải biết chính xác mô hình đối tượng – đây là điều không phải lúc nào cũng đạt được trong thực tế. Là một hệ phi tuyến mạnh, động cơ không đồng bộ ba pha rất khó kiểm soát và cần bố trí các cảm biến hồi tiếp, đặt biệt là cảm biến từ thông với chi phí cao, khó lắp đặt. Nhằm khắc phục vấn đề trên, bài báo đề xuất giải pháp sử dụng mạng nơron nhân tạo để ước lượng từ thông thay vì dùng cảm biến vật lý trong hệ điều khiển trượt động cơ không đồng bộ ba pha. Kết quả mô phỏng cho thấy thời gian xác lập của đáp ứng từ thông khoảng 0.03 giây, của tốc độ động cơ khoảng 0.4 giây, các đáp ứng không vọt lố, bền vững dưới tác động của nhiễu và sự biến thiên 10% giá trị của các tham số của động cơ. Từ khóa: Mạng nơron, điều khiển trượt, Động cơ không đồng bộ ABSTRACT With its benefits on stability and robustness, the sliding mode controller (SMC) is applied to control nonlinear objects even under effecting of disturbances and changing of object’s parameters. However, designing the SMC requires a mathematic model of the object which may not always obtain, in practically. As a strong nonlinear object, three-phase induction motor is difficult to control and need feedback sensors, especially for magnetic feedback sensor that is high cost and not easy to install. In order to overcome this problem, the article proposes using an artificial neural network to estimate the magnetic instead of using physical sensor, applying in sliding mode control for a three-phase induction motor. Simulation results indicate that the settling time of magnetic response is about 0.03s, and of motor speed is about 0.4s without overshoots under effecting of disturbances and changing 10% of parameter values of the induction motor. Keywords: Neural networks, Sliding Mode Control, Induction Motor Title: Sliding mode control using neural networks for induction motor I. GIỚI THIỆU chịu tác động của nhiễu hoặc khi thông số của Động cơ không đồng bộ là loại động cơ được đối tượng thay đổi theo thời gian. Tuy vậy để sử dụng phổ biến trong công nghiệp hiện nay, thiết kế được bộ điều khiển trượt, người thiết do kết cấu chắc chắn, đơn giản, giá thành rẻ và kế cần phải biết chính xác mô hình của đối độ tin cậy cao. Tuy nhiên,việc điều khiển động tượng. Trong thực tế, đòi hổi này không phải cơ không đồng bộ là khá phức tạp (Đo Thi lúc nào cũng đáp ứng được. Hơn nữa, nếu biên Hong Tham, Duong Hoai Nghia, 2007). độ của luật điều khiển trượt quá lớn sẽ gây ra Ưu điểm nổi bậc của bộ điều khiển trượt là hiện tượng dao động(chattering)quanh mặt tính ổn định bền vững ngay cả khi hệ thống trượt. Do vai trò ứng dụng quan trọng của động 1
2. Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh cơ không động bộ trong công nghiệp, hiện nay Chọn mặt trượt phương pháp điều khiển trượt động cơ không đồng bộ ba pha được quan tâm đặc biệt. 1d S11 . (  ref )  .(   ref ) (2) Các phương pháp điều khiển này đòi hỏi phải  dt có cảm biến hồi tiếp từ thông. Đây là vấn đề T d khó thực hiện trong thực tế do việc lắp đặt cảm S r . (   )  .(   ) (3) biến phức tạp và độ tin cậy thấp. 222 dt ref ref Bài báo nhằm mục tiêu đề xuất giải pháp thiết Trong đó: ref là tốc độ đặt, ref giá trị đặt của kế bộ điều khiển trượt dùng mạng nơron nhân tạo (gọi tắt là mạng nơron) để nhận dạng từ 22 bình phương từ thông rotor.    : thông của động cơ thay cho việc sử dụng cảm  biến vật lý. Ngoài ra, với phương pháp này, bình phương từ thông rotor. người thiết kế cũng không cần biết chính xác mô hình của đối tượng. Nếu S1 = 0 và S2 = 0 thì phương trình (2) và II. PHƢƠNG TIỆN VÀ PHƢƠNG PHÁP (3) trở thành NGHIÊN CỨU d 2.1 Mô hình động cơ không đồng bộ ba pha ( ref ) 1 .(   ref ) 0 dt (4) Để thuận tiện trong việc mô phỏng thay vì d phải thực nghiệm trên thiết bị, nghiên cứu này (  )  .(   ) 0 dt ref2 ref sử dụng mô hình toán của động cơ không đồng bộ ba pha trong hệ tọa độ  , được trình bày Giải phương trình (4) ta được: như (1) (Nguyễn Phùng Quang,1998).   (   ).e 1t K ref0 ref (5) x1  .x 1 .x 3 p.K.x 4 .x5 .us Tr 2t  ref ( 0  ref ).e K x 2  .x 2 .x 4 p.K.x 3 .x5 .u s Tr Trong đó 0, 0 lần lượt là tốc độ và từ thông L 1 m (1) x 3 .x 1 .x 3 p.x 4 .x5 1 1 TTrr tại thời điểm t = 0. Với  1 ;  2 T T Lm 1 x 4 .x 2 .x 4 p.x 3 .x5 TTrr Vậy khi S1 = 0 và S2 = 0 thì:  tiến về  T ref L x 5  .(x2 .x 3 x 1 .x 4 ) J theo hàm mũ với thời hằng T ;  tiến về Trongđó:  theo hàm mũ với thời hằng T usr x1 , u s x 2 ,  x 3 ,  r x 4 ,  x5 ref  các đại lượng (is ,is ),( us , us ), Thời hằng T , T được chọn sao cho đáp ứng ( r , r )lần lượt là dòng điện stator, điện áp ,  theo yêu cầu của hệ truyền động trong stator, từ thông stator, là vật tốc góc , TL là moment tải với: thực tế. Nếu S1 ≠ 0 và S2 ≠ 0 ta cần xác định p.L 2 L L 3 m , Lm , r , S , luật điều khiển (với biến điều khiển U , U)  .  1 Tr TS 2 J.Lr Lsr .L Rr RS 1 1  L .L L sao cho S1 và S2 tiến về 0. , K s r m , .Ls .Lm .L s .L r Định nghĩa hàm Lyapunov 11  L22 .R L .R r s m r 1 22  2 V .(S S ) (6) .Tsr .T .Lrs .L 2 12 Trong đó: R điện trở stator, R điện trở rotor, S r Dựa vào mô hình động cơ (1) và cách chọn L điện cảm stator, L điện cảm rotor, L là S r m mặt trượt (2), (3) ta thu được hổ cảm, p là số đôi cực, TS , Tr tương ứng với 1 T hằng số thời gian stator và rotor và J là S (x.xx.x)  L    . . (7) 1 2 3 1 4J ref 1 1 ref moment quán tính của động cơ 2.2 Thiết kế bộ điều khiển 2
3. Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh x x 2r.Tr T 4 3 SL.x.xx.x 1.  .   .  (8) U . U01 .Sign S 1 b 1 . U 02 .Sign S 2 b 2 2m 1 3 2 4 ref 2 ref .  .Lm .  22 x3 x4 U . U01 .Sign S 1 b 1 . U 02 .Sign S 2 b 2 Chọn luật điều khiển sao cho: .  .Lm .  dV V S .S S .S 0 . Muốn làm được Với  > 0 ; U01 b 1  ;U 02 b 2  dt 1 1 2 2  2.3 Thiết kế bộ điều khiển trƣợt dùng mạng điều đó ta phải tính S,S12 bằng cách đạo hàm nơron nhân tạo (7), (8) 2.3.1 Nhận dạng từ thông bằng mạng nơron  S1 b 1 x 4UUs x 3 s (9) Ở luật điều khiển (14) ta cần xác định từ thông  22 S2 b 2 Lm x 3UU s L m x 4 s (10) rotor     . Trên thực tế sẽ rất khó bố trí cảm biến để đo từ thông rotor, vì vậy ta sẽ 1 K1 .TL b1 K 1  .f 2 p.  . f 1 K.  Tr J. sử dụng mạng noron đề ước lượng từ thông K 1 (11) 1   rotor từ các đại lượng dễ đo hơn là điện áp và ref ref dòng điện. Việc này được thực hiện bằng cách nhận dạng hàm từ thông ˆ và ˆ bằng mạng  K2m .Tr  L 1K b2 = -1 . +Lm . .mi - +γ .f 1 + . +p.ω.f 2 2 Tr T r T r (12) nơron hồi qui narxnet với 40 nơron ở lớp ẩn 1, Tr2K .Tr  có hàm truyền hyperbolic tangent sigmoid và 2 -.-.ref ref 22 noron tuyến tính ở lớp ra, xác định bời (15). 22 Trong đó: K11 , K22  ; mi x12 x ; ˆˆ α,  β f Wb , ,u α ,u β ,i α ,i β (15) ANN f x .x x .x ; f x .x x .x 1 1 3 2 4 2 2 3 1 4 Trong đó, W và b lần lượt là ma trận trọng số S kết nối và vectơ ngưỡng kích hoạt của mạng. V S .S S .S S S . 1 1 1 2 2 1 2  S2 Dữ liệu dùng để huấn luyện mạng nơron có giám sát được thu thập từ kết quả mô phỏng hệ b1 .x43 .x Us SS.SS 1 2 1 2 U thống điều khiển trượt, với u , u, i , i, là các b2 Lmm . .x34 L . .x s tín hiệu vào và  ,  là các tín hiệu ra. = S.F + S.D.U (13)  (3.18) 2.3.2 Thiết kế bộ điểu khiền trƣợt dùng b Us Với: SSS , F 1 , U 12 U mạng nơron b2 s Sau khi sử dụng mạng nơron để nhận dạng các x x 4 3 .x .x 43 1 .  .Lm .  hàm  và  ta được các hàm xấp xỉ và DD Lmm . .x L . .x x x 34 3 4 . Khi đó, luật điều khiển u được viết lại như .  .Lm .  (16): Chọn luật điều khiển (với biến điều khiển x4 x3  u . U01 .Sign S 1 b 1 . U 02 .Sign S 2 b 2 U ,U) sao cho V < 0. ˆˆ .  .Lm .  (16) U  b0  Sign S x x 1 1 1 b1 3 4 u . U01 .Sign S 1 b 1 . U 02 .Sign S 2 b 2 UD  (14) . ˆˆ .L .  U 0b  Sign S b m   2 2 2 Trong đó: 3
4. Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh mạng noron được trình bày trên hình 3. Lưu ý 1 K1 .TL ˆ b1 K 1  .f 2 p.  . f 1 K.  Tr J. rằng, để dễ theo dõi, đồ thị hình 3a, b và c chỉ K 1 1 ˆˆ  hiển thị một phần của kết quả mô phỏng. Kết ref ref quả hình 3c cho thấy, đáp ứng từ thông  bám K .T L 1K 2mr ˆ ˆ b2 = -1 . +Lm . .mi - +γ .f 1 + . +p.ω.f 2 theo  với thời gian đáp ứng khoảng 3T = 2 Tr T r T r ref  T K .T r2ˆˆr  0.03s và tốc độ động cơ  bám theo tổc độ -.-.ref ref 22 đặt ref với thời gian đáp ứng khoảng 3T = ˆ ˆˆ22   0.4s (Hình 3d). Sơ đồ mô phỏng hệ thống trên Simulink ở hình 1, với ngõ ra là đáp ứng từ thông và tốc độ động cơ không đồng bộ ba pha. 3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Tham số của động cơ không đồng bộ 3 pha được sử dụng trong mô phỏng dựa theo (Nied A.,S.I.S.Junior,G.G.Panna and B. R. Menezes, 2003), gồm công suât P=1500 W, điện áp V=220 V, tốc độ n=l720 vòng/phút, tần số f= 50 Hz, điện trở stator Rs=4.08, điện trở rotor Rr=4.87, điện cảm stator Ls=0.3154H, điện cảm rotor Lr=0.3235H, hổ cảm Lm=0.305H, moment quán tính J=0.018 kg.m2, số đôi cực p=l, tốc độ đặt ref = l50 rad/S, moment tải TL=4 Nm, từ thông đặt ref 1W b . Thông số Hình 1. Sơ đồ mô phỏng hệ điều khiển trượt dùng mạng nơron của bộ điều khiển được chọnT 0.1,  T 0.004 . Thời gian mô phỏng đáp ứng của hệ thống trong 3 giây. Kết quả nhận dạng hàm ˆ và ˆ  bằng mạng nơron cho trên hình 2. hình 2a cho thấy kết quả nhận dạng hàm , bám tốt. Tương tự. hình 2b cho thấy hàm nhận dạng , và  chỉ sai biệt rất nhỏ. Điều này chứng tỏ khả năng ước lượng từ thông của mạng nơron đã xây dựng là đạt yêu cầu. Đáp ứng từ thông và Hình 2. Kết quả nhận dạng từ thông bằng tốc độ động cơ với bộ điều khiển trượt dùng mạng nơron 4
5. Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh Hình 4. Đáp ứng của hệ thống ở trường hợp 0 0 RRSS 10 0 ; RRrr 10 0 Hình 3. Đáp ứng từ thông và tốc độ với bộ điều khiển trượt dùng mạng nơron Hình 5. Đáp ứng của hệ thống ở trường hợp 0 0 LLSS 10 0 ; LLrr 10 0 5
6. Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh không vọt lố nhiều và bền vững khi có sự tác động cùa nhiễu và sự biến thiên 10% giá trị các tham số của động cơ ở chế độ danh định. Kiểu mạng nơron được sử dụng để nhận dạng hệ thống phi tuyến là mạng Narxnet với việc thay đổi số nơron trong lớp ẩn để huấn luyện mạng. Kết quả thực nghiệm cho thấy mạng nơron Narxnet nhận dạng mô hình và bộ điều khiển khá tốt, mạng có số nơron trong lớp ẩn càng nhỏ thì độ chính xác của mô hình càng tăng sai số nhỏ. Tài liệu tham khảo [1] Wilfrid Perruquetti, Sliding Mode Control In Engineering . [2] Baburaj Karanayil, Parameter Identification for Vector Controlled Induction Motor Drives Using Artificial Neural Networks and Fuzzy Principles, School of electrical engineering and telecommunications, april 2005. [3] M.N. Cirstea, A. Dinu, J.G. Khor,M. McCormick, Neural and Fuzzy Logic Control of Drives and Power Systems, Act 1988. [4] Dr. Antoni Arias, Field Oriented Control in Permanent Magnet Synchronous Motors, JCEE 06. Novembre 2006. [5] Dr.Vitthal, S.Bandal, Shahab Khormali, Sliding Mode Control Strategies for Induction Motor Control . [6] Shir-Kuan Lin, Chih-Hsing Fang, Sliding- Mode Direct Torque Control of an Inductor Motor. Hình 6. Đáp ứng của hệ thống ở trường hợp 0 JJ 10 0 [7] Kais JAMOUSSI, Mohamed OUALI and Hassen Ngoài ra, để khảo sát tính bền vững của hệ CHARRADI, A Sliding Mode Speed Control of an Induction Motor, American Journal of Applied Sciences thống điều khiển trượt dùng mạng nơron, hình 4(12): 987-994, 2007. 4,5 và 6 trình bày các kết quả mô phỏng khi có sự thay đổi các tham số động cơ tương ứng với [8] Đỗ Thị Hồng Thắm, Dương Hoài Nghĩa, Sliding các trường hợp: tăng điện trở rotor và stator Mode Control Of Induction Motor. 0 10 0 ; điện cảm rotor và stator và tăng [9] Ademir Nied, On-line Training Algorithms for an moment quán tính .Các kết quả mô phỏng Induction Motor Stator Flux Neural Observer. cho thấy đáp ứng từ thông và đáp ứng tốc độ và từ thông đạt yêu cầu và không bị vọt lố nhiều với thời gian xác lập của đáp ứng tốc độ khoảng 0.4 là phù hợp thực tế. 4. KẾT LUẬN Bài báo này nguyên cứu hệ thống điều khiển trượt dùng mạng nơron áp dụng cho động cơ không đồng bộ ba pha. Ở đó, mạng nơron đóng vai trò là bộ ước 1ượng từ thông thay cho việc sừ dụng cảm biến vật lý khá đắt tiền và khó lắp đặt. Kết quả mô phỏng cho thấy giải pháp được đề xuất là hợp lý vì hệ thống ổn định với thời gian xác lập ngắn, đáp ứng 6
7. 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.