Điều khiển động cơ xoay chiều ba pha có nhiều tham số bất định sử dụng bộ ước lượng tốc độ

u + t (3)
trong đó iˆ =
[
iˆα iˆβ
]T
là vecto ước lượng của dòng stator; t là vectơ điều chỉnh cần phải
xác định để iˆ → i. Sở dĩ cần xây dựng bộ quan sát dòng stator là để có thể tìm ra các đại
lượng trung gian khi iˆ→ i cho bước ước lượng tốc độ động cơ tiếp theo.
ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ XOAY CHIỀU BA PHA CÓ NHIỀU THAM SỐ BẤT ĐỊNH 315
Định nghĩa e = iˆ− i là vectơ sai lệch dòng. Từ (2), (3) ta có phương trình sai lệch dòng
stator
de
dt
= −
(
RS
σLS
)
e + l + t (4)
trong đó
l =
{
−β
[
η ω
−ω η
]
Ψ + βLmηi
}
. (5)
Ta thấy l là đại lượng không biết, bao gồm các thông số vật lý của động cơ như từ thông,
dòng điện, tốc độ động cơ và hằng số thời gian rotor η. Tuy nhiên các đại lượng này là các
đại lượng bị chặn và liên tục, nên ta có l cũng bị chặn, liên tục ‖l‖ 6 lmax. Vấn đề cần
giải quyết lúc này là cần tìm tín hiệu điều chỉnh t sao cho sai lệch dòng stator triệt tiêu:
lim
t→∞ e(t) = limt→∞(ˆi− i) = 0 khi không biết chính xác l.
Ta biết mạng nơron nhân tạo có khả năng xấp xỉ vạn năng hàm phi tuyến chưa biết, nên
ta có thể dùng một mạng nơron có các trọng số tự chỉnh để xấp xỉ đại lượng bất định l của
hệ (4) trên cơ sở thông tin sai lệch dòng e(t). Theo [10] cấu trúc của mạng nơron nhân tạo có
thể chọn là mạng RBF. Ở bài toán quan sát dòng stator này ta chọn mạng RBF 2 đầu vào và
2 đầu ra, 3 lớp để xấp xỉ đại lượng l. Ở đây, ta chọn lớp đầu vào của mạng nơron là 2 thành
phần của sai lệch tốc độ e(t); lớp ra có 2 nơron tuyến tính; lớp ẩn là 2 nơron có hàm phân bố
Gauss dạng
σj = exp
(
−(ej − ςj)
2
λ2j
)
; j = 1, 2
trong đó ςj , λj là tham số kỳ vọng và phương sai của hàm phân bố Gauss có thể tự chọn.
Mạng nơron có dạng
l = Wσ +χ (6)
trong đó W =
[
w11 w12
w21 w22
]
là ma trận trọng số, σ =
[
σ1
σ2
]
vectơ hàm đầu ra của nơron i và
χ sai số xấp xỉ bị chặn: ‖χ‖ ≤ χ0. Như vậy để sai lệch dòng e = (ˆi− i) → 0 ta phải chọn t
và luật tự chỉnh các trọng số W của mạng nơron sao cho hệ (4) ổn định tiệm cận.
Định lý 1. Bộ quan sát dòng (4) sẽ ổn định tiệm cận và sai lệch dòng sẽ triệt tiêu lim
t→∞ e(t) = 0
khi tín hiệu điều chỉnh t và các trọng số mạng W được tính như sau
t = − (κ+ 1) Wσ − µ e‖e‖ , (7)
w˙i = κσie (8)
trong đó wi là cột i của ma trận trọng số W và κ > 0;µ > χ0.
Chứng minh:
Sử dụng phương pháp ổn định Lyapunov, ta chọn hàm xác định dương
V =
1
2
(
eTe +
2∑
i=1
wTi wi
)
(9).
316 LÊ HÙNG LINH, PHẠM THƯỢNG CÁT, PHẠM MINH TUẤN
Lấy đạo hàm hai vế của (9) ta được
V˙ = eT e˙ +
2∑
i=1
wTi w˙i = −
RS
σLs
eTe + eT l + eT t +
2∑
i=1
wTi w˙i. (10)
Thay (6), (8) vào (10) ta có
V˙ = − RS
σLs
‖e‖2 + eT [(κ+ 1) Wσ + χ+ t] 6 − RS
σLs
‖e‖2 + χ0 ‖e‖+ eT [(κ+ 1) Wσ + t] .
(11)
Tiếp tục thay (7) vào (11) với µ > χ0 ta có
V˙ 6 − RS
σLs
‖e‖2 − (µ− χ0) ‖e‖ 6 0. (12)
Như vậy theo lý thuyết ổn định Lyapunov thì hệ (4) ổn định tiệm cận hay nói cách khác
sai lệch dòng triệt tiêu e = (ˆi− i)→ 0.
b) Xây dựng bộ ước lượng tốc độ ω và hằng số thời gian rotor η của động cơ
Lấy đạo hàm hai vế của (5) với giả thiết từ thực tế là vận tốc góc rotor ω và hằng số thời
gian rotor η thay đổi rất chậm so với tốc độ biến thiên của dòng điện và từ thông trong động
cơ nên ta có
l˙ =
{
−β
[
η ω
−ω η
]
Ψ˙ + βLmηi˙
}
. (13)
So sánh hai phương trình (1) và (5) ta dễ dàng rút ra Ψ˙ =
1
β
l và thay vào (13) ta nhận được
l˙ = −
[
η ω
−ω η
]
l + βLmηi˙. (14)
Lưu ý là ta có thể xác định được l =
[
lα lβ
]T
= −t từ phương trình (4) khi bộ quan
sát dòng đã hội tụ (e, e˙ ≈ 0). Phương trình (14) cho ta mối quan hệ vi phân giữa tốc độ động
cơ ω và hằng số thời gian rotor η là các đại lượng cần tìm và các đại lượng đã biết là l = −t
và i. Để ước lượng được vận tốc góc rotor ω và hằng số thời gian rotor η ta xây dựng bộ ước
lượng
ζ˙ = −
[
ηˆ ωˆ
−ωˆ ηˆ
]
l + βLmηˆi˙− γε (15)
trong đó ωˆ, ηˆ là các giá trị ước lượng của ω, η, γ là một hằng số dương, ε = ζ − l là sai số giữa
giá trị ước lượng ζ và l. Lấy (15) trừ đi (14) ta có phương trình sai số
ε˙ = −
[
η˜ ω˜
−ω˜ η˜
]
l + βLmη˜i˙− γε (16)
trong đó ω˜ = (ωˆ − ω), η˜ = (ηˆ − η) là các sai lệch giữa giá trị ước lượng ωˆ, ηˆ và giá trị thật
của ω, η. Ta cần tìm thuật tự chỉnh ωˆ, ηˆ sao cho hệ (16) ổn định tiệm cận và các sai lệch này
triệt tiêu: ω˜ = (ωˆ − ω)→ 0, η˜ = (ηˆ − η)→ 0.
ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ XOAY CHIỀU BA PHA CÓ NHIỀU THAM SỐ BẤT ĐỊNH 317
Định lý 2. Bộ ước lượng tốc độ và hằng số thời gian rotor động cơ (16) sẽ ổn định tiệm
cận và vectơ sai lệch lim
t→∞ε(t) = 0 nếu luật cập nhật tốc độ ước lượng ωˆ và hằng số thời gian
rotor ước lượng ηˆ được tính như sau
˙ˆω = εT
^
l , (17)
˙ˆη = εT(l− βLmi˙) (18)
trong đó
^
l = [lβ − lα]T .
Chứng minh:
Chọn hàm xác định dương
V2 =
1
2
(
εTε + ω˜2 + η˜2
)
> 0. (19)
Lấy đạo hàm V2 theo thời gian và với thực tế ω, η thay đổi chậm ta có ˙˜ω ≈ ˙ˆω; ˙˜η ≈ ˙ˆη
V˙2 = ε
Tε˙ + ω˜ ˙ˆω + η˜ ˙ˆη. (20)
Thay (16) vào (20) và sau khi rút gọn ta có
V˙2 = ε
T
(
−
[
η˜ ω˜
−ω˜ η˜
]
l + βLmη˜i˙− γε
)
+ ω˜ ˙ˆω + η˜ ˙ˆη
= −γ‖ε‖2 − η˜εT(l− βLmi˙)− ω˜εT
^
l + ω˜ ˙ˆω + η˜ ˙ˆη
. (21)
Thay thế luật cập nhật (17) và (18) vào (21) và sau khi rút gọn ta được
V˙2 = −γ‖ε‖2 6 0. (22)
Từ (22) ta thấy V2 > 0 và V˙2 < 0 với mọi ε 6= 0 và V˙2 = 0 khi và chỉ khi ε = 0, do vậy suy
ra ε → 0 và từ (17), (18) ta có ˙ˆω → 0, ˙ˆη → 0 tức là ˙˜ω → 0 và ˙˜η → 0. Mặt khác khi ε, ε˙→ 0
từ (16) ta có
−
[
η˜ ω˜
−ω˜ η˜
]
l + βLmη˜i˙ = −η˜(l− βLmi˙)− ω˜
^
l = 0 (23)
trong đó l− βLmi˙ =
[
lα − βLmi˙α lβ − βLmi˙β
]T
;
^
l =
[
lβ −lα
]T
.
Hai vectơ trên độc lập tuyến tính với nhau nên phương trình (23) chỉ bằng 0 khi η˜ → 0; ω˜ → 0 ,
hay ηˆ → η và ωˆ → ω.
Từ phương trình (17), ta xác định được ωˆ và thay vào (1), ta tính được Ψˆ =
[
Ψˆα Ψˆβ
]T
dΨˆ
dt
= −
[
ηˆ ωˆ
−ωˆ ηˆ
]
Ψˆ + ηˆLmi (24)
và ta xác định được θΨˆ = arctan(Ψˆβ/Ψˆα) là lệch góc giữa từ thông với trục tham chiếu α.
Như vậy, luật cập nhật (17) và (18) cho ta giá trị tốc độ góc rotor ω và hằng số thời gian
rotor η mà không cần sử dụng các cảm biến đắt tiền để đo cho việc điều khiển tốc độ động
cơ.
318 LÊ HÙNG LINH, PHẠM THƯỢNG CÁT, PHẠM MINH TUẤN
3. ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ XOAY CHIỀU CÓ NHIỀU THAM SỐ BẤT
ĐỊNH
Sử dụng các giá trị ước lượng của tốc độ và hằng số thời gian rotor ta có thể xây dựng
được bộ điều khiển tốc độ động cơ xoay chiều ngay cả khi hệ số ma sát, mômen quán tính
của động cơ và tải không biết chính xác.
a) Xây dựng mô hình
Mô hình động lực của động cơ cảm ứng được xây dựng trên cơ sở lý thuyết điều khiển
tuyến tính trong không gian tham chiếu d, q. Mô men quay được tạo ra bởi động cơ cảm ứng
được xác định như sau [3, 12]
τe =
3P
2
Lm
Lr
(ψrdisq − ψrqisd) = J
dω
dt
+Bω + τL (25)
trong đó isq và isd là dòng điện stator và Ψrq và Ψrd là từ thông rotor trên trục d, q;P là số
cực; B là hệ số ma sát; J là mô men quán tính của rotor; τL là mômen tải. Ta giả thiết các
tham số B, J không biết chính xác và mô men tải τL thay đổi không biết trước.
Phương pháp điều khiển vectơ nhằm bảo đảm tốc độ của vectơ từ thông rotor đạt tới một
tốc độ đồng bộ và từ thông rotor theo hướng thẳng đứng của trục d. Thành phần của từ thông
Ψrq theo hướng trục q bị triệt tiêu và từ thông rotor nằm trọn vẹn trên trục d [11], nên ta có
i∗sq =
2Lr
3PLmψ∗rd
τ∗e . (26)
Ký hiệu Ψ∗rd, τ
∗
e và i
∗
sq là giá trị các đại lượng tương ứng khi Ψrq đã bị triệt tiêu. Phương trình
(26) cho biết nếu từ thông rotor Ψ∗rd không đổi thì mômen điện từ τ
∗
e sẽ thay đổi tuyến tính
với tín hiệu điều khiển dòng i∗sq. Vì vậy, phương pháp điều khiển vectơ cho động cơ cảm ứng
lúc này có cấu trúc như điều khiển động cơ một chiều DC.
Từ phương trình (25) ta có thể viết rút gọn như sau
Ku(t) = J
dω
dt
+Bω + τL (27)
trong đó K =
3P
2
Lm
Lr
gọi là hằng số mômen; u(t) = (ψrdisq − ψrqisd) gọi là điện áp điều
khiển. Và khi ψrq đã bị triệt tiêu ta có u(t) = (ψrdisq − ψrqisd) = ψ∗rdi∗sq.
Từ phương trình (27), ta có thể chuyển thành dạng
u(t) = Jeffω˙ +Beffω + τeff (28)
trong đó, Jeff =
J
K
=
_
J eff + ∆Jeff; Beff =
B
K
=
_
Beff + ∆Beff; τeff =
τL
K
;
_
J eff,
_
Beff là các phần
biết; ∆Jeff,∆Beff là các phần không biết.
Đặt
f = τeff + ∆Jeffω˙ + ∆Beffω. (29)
Do ∆Jeff,∆Beff và τeff là các đại lượng vật lý bị giới hạn nên |f | 6 δ0; δ0 > 0. (30)
ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ XOAY CHIỀU BA PHA CÓ NHIỀU THAM SỐ BẤT ĐỊNH 319
Thay (30) vào (29), ta có hệ động lực mô tả tốc độ động cơ có các tham số bất định như
sau
u(t) =
_
J effω˙ +
_
Beffω + f. (31)
Như vậy, bài toán điều khiển động cơ trở về xác định tín hiệu điều khiển u(t) sao tốc độ
động cơ ω bám theo tốc độ ωd mong muốn trong khi không biết rõ các tham số Jeff, Beff và
mô men tải τeff thay đổi không biết trước.
b) Xây dựng thuật toán điều khiển
Chọn u(t) = u0 + u1 (32)
trong đó u0 là tín hiệu phản hồi dạng PD và bù hệ số ma sát Beff.
u0 =
_
J eff(ω˙d −KD(ω − ωd)) +
_
Beffω, (33)
ωd, ω˙d là tốc độ và gia tốc mong muốn của động cơ; KD > 0 là hệ số phản hồi tốc độ.
u1 là tín hiệu bù các đại lượng bất định f sẽ được xác định sau.
Thay (32), (33) vào (31) ta được
u1 − f =
_
J eff((ω˙ − ω˙d) +KD(ω − ωd)). (34)
Hay
ε˙+KDε =
u1
_
J eff
− f
_
J eff
(35)
trong đó sai số tốc độ: ε = ω − ωd. Đặt u′ = u1
_
J eff
; f ′ =
u1
_
J eff
và thay vào (35) ta có
ε˙+KDε = u
′ − f ′. (36)
Như vậy, bài toán điều khiển trở thành tìm u′ sao cho hệ (36) ổn định tiệm cận trong khi
không biết f ′. Ta sẽ sử dụng một mạng nơron để xấp xỉ hàm f ′ : f ′ = fˆ + δ. (37)
Ta xấp xỉ hàm f ′ bằng mạng nơron RBF ba lớp có đầu vào là tín hiệu sai số ε, lớp giữa
là lớp ẩn có đầu ra là σ có hàm ra dạng Gauss σ = exp
(
−(ε− c)
λ
)
, c, λ là tham số trọng
tâm và sai lệch chuẩn tự chọn và đầu ra tuyến tính của mạng fˆ = wσ. (38)
trong đó w là trọng số liên kết được hiệu chỉnh on-line trong quá trình điều khiển.
Định lý 3. [12] Tốc độ ω của động cơ cảm ứng (25), (27) sẽ bám theo giá trị mong muốn
ωd khi không biết chính xác hệ số ma sát B, mômen quán tính J và mômen tải τL nếu thuật
điều khiển động cơ u(t) và thuật học w˙ của mạng nơron được xác định như sau
u(t) =
_
J eff(ω˙d −KD(ω − ωd)) +
_
Beffω +
_
J effu
′, (39)
u′ =
[
(1 +m)fˆ − α ε|ε|
]
, (40)
w˙ = −mεσ, (41)
320 LÊ HÙNG LINH, PHẠM THƯỢNG CÁT, PHẠM MINH TUẤN
trong đó các tham số tự chọn KD, m,α > 0.
Chứng minh: Chọn hàm V3 xác định dương như sau
V3 =
1
2
(
ε2 + w2
)
. (42)
Lấy đạo hàm V3 theo t và từ (36), (40), (41) ta có
V˙3 = εε˙+ ww˙ = −KDε2 + ε
(
u′ − (1 +m)wσ − δ)
V˙3 = −KDε2 + ε(−α ε|ε| − δ) 6 −KDε
2 − α |ε|+ |ε| . |δ| 6 −KDε2 − α |ε|+ |ε| .δ0. (43)
Nếu chọn α = δ0 + υ; υ > 0 ta có −α |ε|+ |ε| .δ0 6 −υ |ε| . (44)
Thay (44) vào (43), ta nhận được: V˙3 6 −KDε2 − υ |ε| 6 0. (45)
Ta thấy V˙3 < 0 khi ε 6= 0 và V˙3 = 0 khi và chỉ khi ε = 0. Theo lý thuyết ổn định Lyapunov
thì hệ (36) ổn định tiệm cận hay nói cách khác sai lệch tốc độ triệt tiêu ε = (ω − ωd)→ 0.
c) Tích hợp bộ ước lượng tốc độ động cơ và mô hình điều khiển động cơ xoay chiều có nhiều
tham số bất định
Hình 1 mô tả hệ điều khiển động cơ có nhiều tham số bất định sử dụng bộ ước lượng tốc
độ. Bộ điều chỉnh tốc độ được thực hiện sử dụng mạng nơron đề xuất ở mục 3. Tốc độ động
cơ được xác định qua bộ ước lượng tốc độ đề xuất mục 2.
s sd sq rd sq
/rd rd m /rq rq m ˆ1/η s e
'
r rd
s s rd
rd sd
′
Bộ điều 
chỉnh tốc 
độ 
dω 
ωˆ 
Lτ
*
rdψ *
rdi 
 dq 
 αβ 
αβ 
abc 
rqi 
rdi 
sdu 
squ 
s
i α 
s
i β 
s
u α su β 
su α 
su β 
sui svi suu svu 
Bộ điều 
chỉnh 
dòng 
*
rqi Động cơ 
 dq 
 αβ 
svu 
wsu 
Bộ ước 
lượng 
tốc độ 
động cơ 
ψˆθ 
suu 
αβ 
abc 
Hình 1. Mô hình điều khiển động cơ sử dụng bộ ước lượng tốc độ
Hệ thống tích hợp cần áp dụng một bộ điều chỉnh dòng bảo đảm ổn định của vòng điều
khiển kín. Bộ điều chỉnh dòng được xác định như sau.
Mô hình trạng thái liên tục dòng điện stator và từ thông rotor trên hệ tọa độ tựa từ thông
rotor (dq) có thể viết như sau
disd
dt
= −
(
1
σTs
+
1− σ
σTr
)
isd + ωsisq +
1− σ
σTr
ψ′rd +
1
σLs
usd
disq
dt
= −ωsisd −
(
1
σTs
+
1− σ
σTr
)
isq − 1− σ
σ
ωˆψ′rd +
1
σLs
usq
dψ′rd
dt
=
1
Tr
isd − 1
Tr
ψ′rd
(46)
ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ XOAY CHIỀU BA PHA CÓ NHIỀU THAM SỐ BẤT ĐỊNH 321
trong đó, ψ′rd = ψrd/Lm; ψ
′
rq = ψrq/Lm; Tr = 1/ηˆ; ωs = ωˆ + ωe là vận tốc góc đồng bộ,
ωe =
isq
Trψ′rd
là sai lệch giữa vận tốc góc đồng bộ và vận tốc góc rotor.
Hay viết dưới dạng vectơ 
dis
dt
= Ais + Bus + hψ
′
rd
dψ′rd
dt
= − 1
Tr
ψ′rd +
1
Tr
isd
(47)
trong đó, is =
[
isd isq
]T
; us =
[
usd usq
]T
;
A =
 −
(
1
σTs
+
1− σ
σTr
)
ωs
−ωs −
(
1
σTs
+
1− σ
σTr
)
 ; h =

1− σ
σTr
−1− σ
σ
ωˆ
 ; B =
 1σLs 0
0
1
σLs
 .
Xây dựng mô hình bộ điều chỉnh dòng:
( )
s s
ξ i i
( )
ξ Mξ 0
ξ 0
100
*
rd
d
h 
1−
B 
ξ su 
A 
1
1
r
T s +
M 
*
s
i 
s
i 
- 
+ 
- 
+ + 
- 
rd
ψ ′ 
+ 
d
dt
sd
i 
Hình 2. Mô hình bộ điều chỉnh dòng
Từ mô hình điều khiển ta xác định được điện áp đặt lên stator
us = B
−1
(
−Ais + i˙∗s + Mξ − hψ′rd
)
(48)
trong đó chọn M là ma trận đường chéo xác định dương và đặt ξ = i∗s − is là vectơ sai lệch
giữa dòng mong muốn và dòng điều chỉnh. Khi đó
ξ˙ = i˙∗s − i˙s = i˙∗s − (Ais + Bus + hψ′rd). (49)
Thay (48) vào (47) và từ (49) ta có
ξ˙ = −Mξ ⇒ ξ˙ + Mξ = 0. (50)
Như vậy vectơ sai lệch giữa dòng mong muốn và dòng điều chỉnh ξ → 0 tức là is → i∗s.
322 LÊ HÙNG LINH, PHẠM THƯỢNG CÁT, PHẠM MINH TUẤN
4. MÔ PHỎNG KIỂM CHỨNG
Ta sử dụng động cơ cảm ứng 4 cực lồng sóc 1.5kW của LEROY SOMER với vận tốc góc
mong muốn như Hình 3 và vận tốc góc ổn định ωd = 100 Rad/s (956prm), từ thông mong
muốn ψ∗rd = 1.5(Wb).
Bảng thông số của động cơ [7]
Công suất 1.5 KW Điện cảm stator (Ls) 0.253 H
Dải điện áp stator 220/380 V Điện cảm rotor (Lr) 0.253 H
Dải dòng điện stator 6.1/3.4 A Hỗ cảm (Lm) 0.113 H
Điện trở stator (Rs) 4.58 Ω Mô men quán tính (J ) 0.023 Nms
2/rad
Điện trở rotor (Rr) 4.468 Ω Hệ số ma sát (B) 0.0026 Nms/rad
Hình 3. Vận tốc góc rotor mong muốn ωd
Ta mô phỏng hệ điều khiển tốc độ động cơ với các tham số bất định được giả thiết như sau
B = Bˆ + ∆B; Bˆ = 0.85B; ∆B = 0.15B và J = Jˆ + ∆J ; Jˆ = 0.85J; ∆J = 0.15J.
Giả thiết điện trở rotor thay đổi trong khoảng Rr = 4.468Ω±1Ω, trong đó hằng số mômen
K =
3P
2
Lm
Lr
= 2.68; M =
[
500 0
0 500
]
; γ = 4000; KD = 50.
Tải tổng hợp tác động lên động cơ thay đổi có dạng như Hình 4b
τL = τˆL + ∆τL; ∆τL = 1.5 sin(2t) + 0.5 sin(50t) (Nm)
với τˆL có thành phần biết trước là 4.7 (Nm), thành phần không biết trước như Hình 4a.
a) b)
Hình 4. a) Thành phần tải thay đổi đột biến; b) Biến thiên của tải τL
- Mạng nơron của vòng điều khiển: α = 200;m = 15; c = 0.1;λ = 2.
- Mạng nơron trong bộ ước lượng: µ = 10;κ = 10; ζj = 0.1;λj = 2.
ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ XOAY CHIỀU BA PHA CÓ NHIỀU THAM SỐ BẤT ĐỊNH 323
Mô phỏng với tín hiệu điều khiển sử dụng mạng nơron và tín hiệu phản hồi trực tiếp vận
tốc góc rotor động cơ
a) b)
Hình 5. Đồ thị sai lệch ε = ω − ωd giữa vận tốc góc thực và mong muốn của rotor a) khi
không có mạng nơron; b) khi có mạng nơron
Với kết quả mô phỏng sử dụng mạng nơron và sử dụng tín hiệu phản hồi trực tiếp vận
tốc góc rotor của động cơ trong Hình 5b, ta thấy vận tốc góc rotor đã được điều khiển bám
sát với vận tốc mong muốn. Tại thời điểm động cơ bắt đầu hoạt động thì sai lệch vận tốc góc
là 3.5%. Tại các thời điểm tải thay đổi đột biến thì sai lệch vận tốc góc là 1.5%. Tại các thời
điểm này, vận tốc góc rotor có quá trình quá độ nhất định nhưng chỉ sau một khoảng thời
gian ngắn mạng nơron tự học đưa vận tốc rotor về với vận tốc mong muốn. Điều này chứng tỏ
khả năng tự thích nghi của hệ và minh chứng cho tính hiệu quả của phương pháp điều khiển
tốc độ động cơ sử dụng mạng nơron với thuật học on-line để bù các đại lượng bất định và tải
thay đổi lớn trong hệ điều khiển tốc độ động cơ xoay chiều.
Mô phỏng với tín hiệu điều khiển sử dụng mạng nơron và ước lượng vận tốc góc rotor
động cơ bằng phương pháp tự thích nghi a) b)
a) b)
Hình 6. a) Đồ thị vận tốc góc rotor mong muốn ωd và giá trị ước lượng ωˆ
b) Đồ thị sai lệch ωd − ωˆ giữa vận tốc góc ước lượng và mong muốn của rotor
Với kết quả mô phỏng sử dụng mạng nơron và ước lượng vận tốc góc rotor động cơ bằng
phương pháp tự thích nghi trong Hình 6, ta thấy tốc độ của rotor đã được điều khiển bám
sát với tốc độ mong muốn. Tại thời điểm động cơ bắt đầu hoạt động thì sai lệch giữa vận tốc
góc rotor mong muốn và ước lượng là khoảng 3.5%. Tại thời điểm tải thay đổi đột biến, sai
lệch vận tốc góc rotor chỉ khoảng 1.5%. Khi vận tốc góc rotor giảm, hệ thống làm việc trong
vùng suy giảm từ thông nên có sai lệch đột biến khoảng 3% trong khoảng giây thứ 47,48. Như
vậy chứng tỏ tính hiệu quả của phương pháp ước lượng tốc độ động cơ tự thích nghi kết hợp
phương pháp điều khiển tốc độ động cơ sử dụng mạng nơron nhân tạo với thuật học on-line để
bù các đại lượng bất định và tải thay đổi lớn trong hệ điều khiển tốc độ động cơ xoay chiều.
324 LÊ HÙNG LINH, PHẠM THƯỢNG CÁT, PHẠM MINH TUẤN
5. KẾT LUẬN
Bài báo đề xuất một phương pháp ước lượng tốc độ động cơ tự thích nghi sử dụng chế
độ trượt với vectơ đơn vị và mạng nơron với thuật học online xấp xỉ các đại lượng bất định.
Đồng thời, bài báo khảo sát việc kết hợp phương pháp ước lượng tốc độ động cơ đề xuất với
phương pháp điều khiển tốc độ động cơ sử dụng mạng nơron khi ma sát, mô men quán tính
và tải thay đổi lớn trong mô hình động lực của động cơ xoay chiều. Độ ổn định tiệm cận của
mô hình ước lượng tốc độ và thuật điều khiển sử dụng mạng nơron được chứng minh bằng
phương pháp ổn định Lyapunov. Các kết quả mô phỏng minh chứng hiệu quả của phương
pháp ước lượng và điều khiển tốc độ động cơ đề xuất.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] W. Leonhard, Control of Electric Drives, Springer Verlag, 2001.
[2] P. Krause, Analysis of Electric Machinery, McGrawHill, 1986.
[3] R. J. Wai, Robust decoupled control of direct field-oriented induction motor drive, IEEE Trans-
actions on Industrial 52 (3) (June 2005).
[4] S. Rao, M. Buss, and V. Utkin, An adaptive sliding mode observer for induction machines,
Proceedings of the 2008 American Control Conference, Seattle, Washington, USA, June
2008 (1947–1951).
[5] R. Marino, S. Peresada, and P. Valigi, Adaptive input output linearizing control of induction
motors, IEEE Transactions on Automatic Control 38 (2) (Feb 1993) 208–221.
[6] V. I. Utkin, J. G. Guldner, and J. Shi, Sliding Mode Control in Electromechanical Systems,
Taylor & Francis, 1999.
[7] K. Halbaoui, D. Boukhetala, and F. Boudjema, A new robust model reference adaptive control for
induction motor drives using a hybrid controller, Proceedings of the International Symposium
on Power Electronics, Electrical Drives, Italy, June 11-13, 2008 (1109–1113).
[8] Z. Yan and V. Utkin, Sliding mode observers for electric machines an overview, Proceedings of
the IECON 02 3 (2) Meliá Lebreros Hotel, Sevilla, Spain, Nov. 5 - 8, 2002 (1842–1847).
[9] A. Derdiyok, Z. Yan, M. Guven, and V. Utkin, A sliding mode speed and rotor time constant
observer for induction machines, Proceedings of the IECON 01 - The 27th Annual Con-
ference of the IEEE Industrial Electronics Society, Vol. 2, Hyatt Regency Tech Center,
Denver, Colorado, USA, Nov. 29 - Dec. 2, 2001 (1400–1405).
[10] N.E. Cotter, The Stone- Weierstrass and its application to neural networks, IEEE Tran on
Neural Networks 1 (4) (1990) 290–295.
[11] P. Marino, M. Milano, F. Vasca, Linear quadratic state feedback and robust neural network
estimator for field-oriented-controlled induction motors, IEEE Trans. Ind. Electron 46 (1)
(1999) 150–161.
[12] Pham Thuong Cat, Le Hung Linh, PhamMinh Tuan, Speed control of 3-phase asynchronus motor
using artificial neural network, 2010 8th IEEE International on Control and Automation,
Xiamen, China, June 9-11, 2010 (832–836).
Ngày nhận bài 08 - 07 - 2013
Nhận lại sau sửa ngày 15 - 11 - 2013