I. Tổng quan
Động cơ không đồng bộ là một trong những loại động cơ phổ biến nhất trong các ứng dụng công nghiệp nhờ vào hiệu suất cao và chi phí thấp. Tuy nhiên, việc điều khiển động cơ này thường gặp khó khăn do yêu cầu về cảm biến tốc độ. Luận văn này tập trung vào việc phát triển cảm biến mềm để ước lượng tốc độ động cơ không đồng bộ mà không cần sử dụng cảm biến vật lý. Mục tiêu chính là thiết kế một bộ ước lượng tốc độ dựa trên mạng Neural Network, giúp giảm thiểu chi phí và tăng độ tin cậy của hệ thống. Kết quả cho thấy sai số giữa tốc độ thực tế và tốc độ ước tính là dưới 0,5%, cho thấy tính khả thi của phương pháp này.
1.1. Mục tiêu và giới hạn đề tài
Mục tiêu của luận văn là phát triển một hệ thống ước lượng tốc độ cho động cơ không đồng bộ bằng cách sử dụng cảm biến mềm. Hệ thống này sẽ sử dụng mạng Neural Network để xử lý dữ liệu đầu vào từ điện áp stator và dòng điện, từ đó ước lượng tốc độ rotor. Giới hạn nghiên cứu chỉ tập trung vào mô hình mô phỏng trong MATLAB, không áp dụng thực tế trên hệ thống vật lý.
1.2. Phương pháp nghiên cứu
Luận văn áp dụng nhiều phương pháp nghiên cứu khác nhau, bao gồm tham khảo tài liệu trong nước và quốc tế, xây dựng mô hình toán học cho động cơ không đồng bộ, và nghiên cứu các phương pháp điều khiển tốc độ. Đặc biệt, việc sử dụng mạng Neural Network để ước lượng tốc độ động cơ không đồng bộ là một điểm nhấn quan trọng trong nghiên cứu này.
II. Cơ sở lý thuyết
Chương này trình bày các khái niệm cơ bản về cảm biến mềm và ứng dụng của nó trong công nghiệp. Cảm biến mềm được sử dụng để thay thế các thiết bị đo lường phần cứng, giúp giảm chi phí và tăng độ tin cậy. Các ứng dụng của cảm biến mềm bao gồm dự phòng thiết bị đo, giảm yêu cầu đo lường phần cứng, và ước lượng thời gian thực cho việc theo dõi và kiểm soát. Việc thiết kế cảm biến mềm bao gồm lựa chọn dữ liệu, lọc dữ liệu, và xây dựng mô hình hồi quy để đảm bảo tính chính xác trong ước lượng.
2.1. Cảm biến mềm trong công nghiệp
Cảm biến mềm là một công cụ quan trọng trong nhiều lĩnh vực công nghiệp, từ nhà máy lọc dầu đến chế biến thực phẩm. Chúng giúp giải quyết các vấn đề như sao lưu hệ thống đo lường và chẩn đoán lỗi. Việc sử dụng cảm biến mềm không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao hiệu suất của hệ thống điều khiển.
2.2. Thiết kế cảm biến mềm
Quy trình thiết kế cảm biến mềm bao gồm lựa chọn dữ liệu và lọc dữ liệu, lựa chọn mô hình và hồi quy. Mục tiêu là xây dựng một mô hình chính xác nhất có thể để ước lượng đầu ra trong thời gian thực. Các phương pháp như hồi quy tuyến tính và phân tích thành phần chính (PCA) được áp dụng để tối ưu hóa mô hình.
III. Xây dựng mô hình ước lượng tốc độ
Chương này tập trung vào việc xây dựng mô hình ước lượng tốc độ cho động cơ không đồng bộ. Mô hình sử dụng mạng Neural Network để xử lý dữ liệu đầu vào và đưa ra tốc độ rotor. Các kết quả mô phỏng cho thấy mô hình có khả năng ước lượng chính xác tốc độ động cơ trong các điều kiện khác nhau, bao gồm cả khi có tải và không tải. Việc huấn luyện mô hình được thực hiện với nhiều cấu trúc khác nhau để tìm ra cấu trúc tối ưu nhất.
3.1. Huấn luyện mô hình
Mô hình được huấn luyện với nhiều cấu trúc khác nhau, từ 5-5-1 đến 5-13-1. Kết quả huấn luyện cho thấy mô hình có thể đạt được độ chính xác cao trong việc ước lượng tốc độ động cơ. Việc so sánh với các mô hình khác như MRAS cũng cho thấy ưu điểm của mô hình Neural Network trong việc ước lượng tốc độ.
3.2. Đánh giá kết quả mô phỏng
Kết quả mô phỏng cho thấy mô hình có thể ước lượng tốc độ động cơ với sai số dưới 0,5%. Các thử nghiệm được thực hiện trong MATLAB/SIMULINK cho thấy tính khả thi của mô hình trong các điều kiện khác nhau. Điều này chứng tỏ rằng việc sử dụng cảm biến mềm và mạng Neural Network là một giải pháp hiệu quả cho việc điều khiển động cơ không đồng bộ.
IV. Kết luận
Luận văn đã trình bày một phương pháp mới để ước lượng tốc độ động cơ không đồng bộ bằng cách sử dụng cảm biến mềm và mạng Neural Network. Kết quả cho thấy phương pháp này không chỉ giảm chi phí mà còn tăng độ tin cậy của hệ thống. Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc áp dụng mô hình này vào các hệ thống thực tế và mở rộng ứng dụng của cảm biến mềm trong các lĩnh vực khác.
4.1. Kết quả đạt được
Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình ước lượng tốc độ có thể hoạt động hiệu quả trong các điều kiện khác nhau. Việc sử dụng cảm biến mềm đã chứng minh được tính khả thi và hiệu quả trong việc giảm thiểu chi phí và tăng độ tin cậy của hệ thống.
4.2. Hướng phát triển
Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc áp dụng mô hình vào các hệ thống thực tế và nghiên cứu thêm về các ứng dụng khác của cảm biến mềm trong công nghiệp. Việc mở rộng nghiên cứu sẽ giúp nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống điều khiển động cơ không đồng bộ.
