Điều Khiển Động Cơ Đồng Bộ Nam Châm Vĩnh Cửu Bằng Phương Pháp Fuzzy Logic

• Tác giả: Nguyễn Văn Hòa
• Người hướng dẫn: Th.S. Hồ Đăng Sang
• Trường học: Trường Đại Học Tôn Đức Thắng
• Chuyên ngành: Điện – Điện Tử
• Đề tài: Điều Khiển Động Cơ Đồng Bộ Nam Châm Vĩnh Cửu Bằng Fuzzy Logic
• Loại tài liệu: đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG
• LỊCH TRÌNH LÀM ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÁY ĐIỆN ĐỒNG BỘ
• 1.1. ĐẠI CƯƠNG
• 1.2. CẤU TẠO, NGUYÊN LÍ LÀM VIỆC, TRỊ SỐ ĐỊNH MỨC CỦA MÁY ĐIỆN ĐỒNG BỘ
• 1.2.1. Cấu tạo
• 1.2.2. Stator - Mạch từ và Mạch điện
• 1.2.3. Rotor
• 1.2.4. Phân loại
• 1.3. PHẢN ỨNG PHẦN ỨNG VÀ CÁC ĐẶC TÍNH LÀM VIỆC CỦA MÁY ĐIỆN ĐỒNG BỘ
• 1.4. NGUYÊN LÍ LÀM VIỆC
• 1.4.1. Máy phát đồng bộ
• 1.4.2. Động cơ điện đồng bộ
• 1.4.3. Các phương pháp khởi động động cơ đồng bộ
• 1.4.3.1. Phương pháp khởi động dị bộ
• 1.4.3.2. Phương pháp hòa đồng bộ
• 1.4.3.3. Phương pháp tần số
• 1.4.4. Các thông số định mức của máy điện đồng bộ
• 2. BIẾN TẦN NGUỒN ÁP VÀ MÔ HÌNH TOÁN HỌC CỦA ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ NAM CHÂM VĨNH CỬU
• 2.1. BIẾN TẦN NGUỒN ÁP
• 2.2. VECTOR KHÔNG GIAN VÀ CÁC ĐẠI LƯỢNG PHA
• 2.2.1. Biểu diễn vector không gian cho các đại lượng pha
• 2.2.2. Hệ tọa độ cố định stator (trục α-β)
• 2.2.3. Hệ tọa độ từ thông rotor (d-q)
• 2.3. MÔ HÌNH TOÁN HỌC CỦA ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ KÍCH TỪ NAM CHÂM VĨNH CỬU
• 2.3.1. Phương trình của động cơ trong hệ tọa độ cơ bản (a,b,c)
• 2.3.2. Phương trình của động cơ trong hệ tọa độ từ thông rotor (d-q)
• 2.4. CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ NAM CHÂM VĨNH CỬU
• 2.4.1. Điều khiển vector (Field Oriented Control)
• 2.4.2. Điều khiển định hướng từ thông roto động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu (Roto flux oriented control)
• 2.4.3. Phương pháp điều khiển trực tiếp momen (Direct Torque Control)
• 3. PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TRỰC TIẾP MOMEN
• 3.1. ĐIỀU KHIỂN TRỰC TIẾP MOMEN
• 3.2. MÔ PHỎNG ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ ĐỒNG NAM CHÂM VĨNH CỬU BẰNG PHƯƠNG ĐIỀU KHIỂN TRỰC TIẾP MOMEN TRÊN MATLAB SIMULINK
• 3.2.1. Sơ đồ mô phỏng động cơ PMSM trên Matlab Simulink
• 3.2.2. Chi tiết các khối trong sơ đồ mô phỏng động cơ PMSM bằng phương pháp DTC
• 4. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG ĐỘNG CƠ ĐỒNG BỘ NAM CHÂM VĨNH CỬU BẰNG PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TRỰC TIẾP MÔMEN
• 4.1. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
• 4.1.1. Động cơ chạy không tải với vận tốc định mức
• 4.1.2. Động cơ chạy có tải với vận tốc định mức
• 4.1.3. Động cơ chạy có tải với vận tốc bằng ½ vận tốc định mức và đảo chiều quay
• 4.1.4. Động cơ chạy có tải với nhiều tốc độ khác nhau
• 5. NÂNG CAO CHẤT LƯƠNG HỆ THỐNG VỚI BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ
• 5.1. Lịch sử ra đời của lý thuyết mờ
• 5.2. Khái niệm cơ bản về logic mờ
• 5.3. Bộ điều khiển mờ cơ bản
• 5.4. BỘ ĐIỀU KHIỂN PID – FUZZY
• 5.4.1. Hàm thành viên (Membership Function)
• 5.5. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG KHI SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN TRỰC TIẾP MOMEN VỚI BỘ ĐIỀU KHIỂN PID – MỜ
• 5.5.1. Động cơ chạy không tải với vận tốc định mức
• 5.5.2. Động cơ chạy có tải với vận tốc định mức
• 5.5.3. Động cơ chạy có tải với vận tốc bằng ½ vận tốc định mức và đảo chiều quay
• 5.5.4. Động cơ chạy có tải với nhiều tốc độ khác nhau
• 5.6. NHẬN XÉT CHUNG
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Điều Khiển Động Cơ PMSM Bằng Fuzzy Logic

Động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSM) ngày càng được ứng dụng rộng rãi nhờ hiệu suất cao, kích thước nhỏ gọn và khả năng điều khiển linh hoạt. Việc điều khiển động cơ PMSM hiệu quả là yếu tố then chốt để khai thác tối đa tiềm năng của nó. Trong bối cảnh đó, Fuzzy Logic nổi lên như một giải pháp điều khiển thông minh, mang lại khả năng xử lý các hệ thống phi tuyến, không chắc chắn và phức tạp một cách hiệu quả. Bài viết này sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về việc ứng dụng Fuzzy Logic trong điều khiển động cơ PMSM, từ đó mở ra hướng tiếp cận mới cho các nhà nghiên cứu và kỹ sư.

1.1. Ưu điểm của động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu PMSM

Động cơ PMSM sở hữu nhiều ưu điểm vượt trội so với các loại động cơ khác. Chúng có hiệu suất cao do không có tổn thất trên rotor. Kích thước nhỏ gọn và tỷ lệ công suất trên trọng lượng cao, rất phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu tính di động. Khả năng điều khiển tốc độ và moment chính xác, đáp ứng yêu cầu của các hệ thống tự động hóa. Ngoài ra, PMSM có độ bền cao và ít cần bảo trì. Những ưu điểm này khiến PMSM trở thành lựa chọn hàng đầu trong nhiều lĩnh vực.

1.2. Giới thiệu về Fuzzy Logic và ứng dụng trong điều khiển

Fuzzy Logic là một phương pháp luận dựa trên lý thuyết tập mờ, cho phép xử lý các khái niệm mơ hồ và không chính xác. Trong điều khiển, Fuzzy Logic được sử dụng để xây dựng các bộ điều khiển có khả năng thích nghi với sự thay đổi của hệ thống và môi trường. Ưu điểm nổi bật của Fuzzy Logic control là không cần mô hình toán học chính xác của đối tượng điều khiển, dễ dàng triển khai và điều chỉnh. Thuật toán Fuzzy Logic đặc biệt hiệu quả trong các hệ thống phi tuyến và có độ trễ lớn.

II. Thách Thức Trong Điều Khiển Động Cơ PMSM Truyền Thống

Mặc dù điều khiển động cơ PMSM đã đạt được nhiều thành tựu, các phương pháp điều khiển truyền thống vẫn còn tồn tại một số hạn chế. Điều khiển Vector động cơ PMSM (FOC) và Direct Torque Control (DTC) PMSM dựa trên mô hình toán học chính xác của động cơ, đòi hỏi phải có thông tin đầy đủ về các thông số và tải. Tuy nhiên, trong thực tế, các thông số này có thể thay đổi theo thời gian và điều kiện hoạt động, dẫn đến giảm hiệu suất điều khiển. Ngoài ra, các phương pháp điều khiển truyền thống thường khó xử lý các nhiễu và bất định trong hệ thống.

2.1. Nhược điểm của điều khiển vector FOC cho động cơ PMSM

Điều khiển vector (FOC) PMSM yêu cầu mô hình toán học chính xác của động cơ. Sai lệch trong các thông số động cơ có thể ảnh hưởng đến hiệu suất điều khiển. Việc điều chỉnh các tham số bộ điều khiển PID trong FOC có thể phức tạp và tốn thời gian. Hơn nữa, FOC có thể nhạy cảm với nhiễu và các yếu tố bất định trong hệ thống. Do đó, cần có các giải pháp để khắc phục những nhược điểm này.

2.2. Khó khăn trong điều khiển trực tiếp moment DTC

Direct Torque Control (DTC) PMSM có ưu điểm là đơn giản và đáp ứng nhanh. Tuy nhiên, DTC thường gặp phải vấn đề về dao động moment và dòng điện. Việc lựa chọn vector điện áp tối ưu trong DTC có thể khó khăn, đặc biệt trong các điều kiện hoạt động thay đổi. Do đó, cần có các phương pháp để cải thiện chất lượng điều khiển của DTC.

2.3. Ảnh hưởng của tham số động cơ thay đổi và nhiễu đến hiệu suất

Trong thực tế, các thông số của động cơ PMSM, như điện trở và điện cảm, có thể thay đổi theo nhiệt độ và mức độ bão hòa từ. Các nhiễu điện từ và nhiễu cơ học cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất điều khiển động cơ. Các phương pháp điều khiển truyền thống thường khó thích nghi với những thay đổi này, dẫn đến giảm độ chính xác và ổn định của hệ thống.

III. Phương Pháp Điều Khiển Fuzzy Logic Cho Động Cơ PMSM

PMSM điều khiển bằng Fuzzy Logic cung cấp một giải pháp hiệu quả để vượt qua những hạn chế của các phương pháp điều khiển truyền thống. Bộ điều khiển Fuzzy Logic cho động cơ có khả năng xử lý các hệ thống phi tuyến, không chắc chắn và phức tạp một cách hiệu quả. Ứng dụng Fuzzy Logic trong điều khiển động cơ giúp cải thiện độ chính xác, ổn định và khả năng thích nghi của hệ thống. Bài viết này sẽ trình bày chi tiết về các bước thiết kế và triển khai thuật toán Fuzzy Logic cho động cơ PMSM.

3.1. Thiết kế bộ điều khiển Fuzzy Logic cho tốc độ động cơ

Thiết kế bộ điều khiển Fuzzy Logic cho tốc độ động cơ bao gồm các bước sau: Xác định các biến đầu vào và đầu ra của bộ điều khiển. Xây dựng các hàm thuộc cho các biến đầu vào và đầu ra. Xác định các luật mờ (Fuzzy Rules) để ánh xạ giữa các biến đầu vào và đầu ra. Lựa chọn phương pháp giải mờ (Defuzzification) để chuyển đổi kết quả mờ thành giá trị điều khiển. Quá trình thiết kế cần dựa trên kinh nghiệm và kiến thức về hệ thống điều khiển tốc độ động cơ PMSM bằng Fuzzy Logic.

3.2. Điều khiển moment động cơ PMSM bằng Fuzzy Logic

Tương tự như điều khiển tốc độ, điều khiển moment động cơ PMSM bằng Fuzzy Logic cũng bao gồm các bước xác định biến, xây dựng hàm thuộc, xác định luật mờ và giải mờ. Tuy nhiên, các biến đầu vào và đầu ra, hàm thuộc và luật mờ sẽ khác nhau. Mục tiêu là điều khiển moment động cơ một cách chính xác và ổn định, đáp ứng yêu cầu của các ứng dụng khác nhau.

3.3. Tối ưu hóa bộ điều khiển Fuzzy Logic cho động cơ PMSM

Optimization of Fuzzy Logic controller for PMSM là một bước quan trọng để cải thiện hiệu suất điều khiển. Các phương pháp tối ưu hóa, như thuật toán di truyền (Genetic Algorithm) và thuật toán đàn kiến (Ant Colony Optimization), có thể được sử dụng để tìm ra các tham số tối ưu cho hàm thuộc và luật mờ. Việc tối ưu hóa giúp cải thiện độ chính xác, ổn định và khả năng thích nghi của hệ thống.

IV. Ứng Dụng và Mô Phỏng Điều Khiển Fuzzy Logic PMSM

Việc mô phỏng điều khiển PMSM với Fuzzy Logic là một bước quan trọng để đánh giá hiệu quả của phương pháp điều khiển trước khi triển khai thực tế. Các công cụ mô phỏng như MATLAB/Simulink cho phép xây dựng mô hình động cơ, bộ điều khiển và hệ thống truyền động. Kết quả mô phỏng cung cấp thông tin về độ chính xác, ổn định và khả năng đáp ứng của hệ thống. Ngoài ra, Fuzzy Logic motor control example có thể giúp hiểu rõ hơn về quá trình thiết kế và triển khai điều khiển động cơ.

4.1. Mô phỏng điều khiển tốc độ động cơ PMSM trên Matlab Simulink

MATLAB/Simulink là một công cụ mạnh mẽ để Simulation of PMSM control with Fuzzy Logic. Việc xây dựng mô hình động cơ, bộ điều khiển và hệ thống truyền động trên Simulink cho phép đánh giá hiệu quả của phương pháp điều khiển trong các điều kiện hoạt động khác nhau. Kết quả mô phỏng cung cấp thông tin về độ chính xác, ổn định và khả năng đáp ứng của hệ thống. Các thông số của động cơ và bộ điều khiển có thể được điều chỉnh để tối ưu hóa hiệu suất.

4.2. Thực nghiệm điều khiển động cơ PMSM với Fuzzy Logic

Real-time implementation of Fuzzy Logic PMSM control là bước cuối cùng để đánh giá hiệu quả của phương pháp điều khiển. Việc triển khai bộ điều khiển trên một hệ thống phần cứng thực tế cho phép kiểm tra khả năng thích nghi với nhiễu và các yếu tố bất định trong môi trường thực. Kết quả thực nghiệm cung cấp thông tin về độ chính xác, ổn định và khả năng đáp ứng của hệ thống trong điều kiện thực tế.

4.3. So sánh kết quả mô phỏng và thực nghiệm

Việc so sánh kết quả mô phỏng và thực nghiệm giúp đánh giá độ chính xác của mô hình động cơ và bộ điều khiển. Sự khác biệt giữa kết quả mô phỏng và thực nghiệm có thể do các yếu tố như sai số trong mô hình động cơ, nhiễu điện từ và nhiễu cơ học. Việc hiệu chỉnh mô hình và bộ điều khiển có thể giúp giảm thiểu sự khác biệt này.

V. Ưu Điểm và Hạn Chế Của Fuzzy Logic Trong Điều Khiển Động Cơ

Advantages of fuzzy logic in motor control bao gồm khả năng xử lý các hệ thống phi tuyến và không chắc chắn, dễ dàng triển khai và điều chỉnh, không cần mô hình toán học chính xác của đối tượng điều khiển. Tuy nhiên, disadvantages of fuzzy logic in motor control cũng cần được xem xét, như khó khăn trong việc xác định các luật mờ và hàm thuộc tối ưu, và yêu cầu tính toán lớn trong một số trường hợp. Việc cân nhắc kỹ lưỡng giữa ưu điểm và hạn chế giúp lựa chọn phương pháp điều khiển phù hợp cho từng ứng dụng.

5.1. Ưu điểm vượt trội của Fuzzy Logic so với PID truyền thống

So với bộ điều khiển PID truyền thống, Fuzzy Logic có khả năng thích nghi tốt hơn với sự thay đổi của hệ thống và môi trường. Fuzzy Logic có thể xử lý các hệ thống phi tuyến và có độ trễ lớn một cách hiệu quả, trong khi PID thường gặp khó khăn trong các trường hợp này. Ngoài ra, Fuzzy Logic không cần mô hình toán học chính xác của đối tượng điều khiển, giúp giảm thiểu thời gian thiết kế và triển khai.

5.2. Nhược điểm và thách thức khi triển khai Fuzzy Logic

Một trong những nhược điểm của Fuzzy Logic là khó khăn trong việc xác định các luật mờ và hàm thuộc tối ưu. Quá trình này thường đòi hỏi kinh nghiệm và kiến thức về hệ thống. Ngoài ra, Fuzzy Logic có thể yêu cầu tính toán lớn trong một số trường hợp, đặc biệt khi số lượng luật mờ lớn. Cần có các giải pháp để giảm thiểu chi phí tính toán và đơn giản hóa quá trình thiết kế.

5.3. Các giải pháp khắc phục hạn chế của Fuzzy Logic

Để khắc phục những hạn chế của Fuzzy Logic, có thể sử dụng các phương pháp tối ưu hóa, như thuật toán di truyền và thuật toán đàn kiến, để tìm ra các tham số tối ưu cho hàm thuộc và luật mờ. Ngoài ra, có thể sử dụng các kỹ thuật giảm chiều dữ liệu để giảm thiểu chi phí tính toán. Việc kết hợp Fuzzy Logic với các phương pháp điều khiển khác, như PID và điều khiển Vector, cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất điều khiển.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Điều Khiển Động Cơ PMSM

Điều khiển động cơ PMSM bằng Fuzzy Logic là một lĩnh vực nghiên cứu đầy tiềm năng, hứa hẹn mang lại nhiều ứng dụng thực tế. Việc kết hợp Fuzzy Logic với các phương pháp điều khiển khác, như điều khiển Vector và DTC, có thể giúp cải thiện hiệu suất điều khiển và mở rộng phạm vi ứng dụng. Nghiên cứu về Adaptive Fuzzy Logic control for PMSM và Robust control of PMSM using Fuzzy Logic là những hướng đi đầy triển vọng.

6.1. Tóm tắt các kết quả nghiên cứu chính

Các nghiên cứu đã chứng minh rằng Fuzzy Logic có thể cải thiện độ chính xác, ổn định và khả năng thích nghi của hệ thống điều khiển động cơ PMSM. Việc kết hợp Fuzzy Logic với các phương pháp điều khiển khác, như điều khiển Vector và DTC, có thể giúp tối ưu hóa hiệu suất điều khiển. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp điều khiển Fuzzy Logic.

6.2. Hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai

Các hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai bao gồm: Phát triển các phương pháp Adaptive Fuzzy Logic control for PMSM để thích nghi với sự thay đổi của hệ thống và môi trường. Nghiên cứu về Robust control of PMSM using Fuzzy Logic để đảm bảo hiệu suất điều khiển trong các điều kiện nhiễu và bất định. Khám phá các ứng dụng mới của Fuzzy Logic trong điều khiển động cơ PMSM, như Sensorless control of PMSM using Fuzzy Logic.

6.3. Ứng dụng thực tiễn và tiềm năng phát triển

Fuzzy Logic có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, như xe điện, robot, máy công cụ và hệ thống tự động hóa. Việc phát triển các bộ điều khiển Fuzzy Logic hiệu quả và chi phí thấp sẽ mở ra nhiều cơ hội ứng dụng thực tế. Tiềm năng phát triển của Fuzzy Logic trong điều khiển động cơ PMSM là rất lớn, hứa hẹn mang lại nhiều lợi ích cho xã hội.