Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghiệp hiện đại, nhu cầu nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm ngày càng gia tăng, đặc biệt trong lĩnh vực tự động hóa và điều khiển chuyển động. Động cơ AC Servo, với khả năng điều khiển vị trí chính xác, đóng vai trò then chốt trong các hệ thống máy công cụ CNC, robot công nghiệp và thiết bị tự động hóa khác. Theo ước tính, việc ứng dụng động cơ AC Servo đã góp phần tăng hiệu quả sản xuất lên đến 30-40% trong nhiều ngành công nghiệp tại Việt Nam từ những năm 1990 đến nay.

Tuy nhiên, một thách thức lớn là đảm bảo động cơ hoạt động ổn định khi tải thay đổi, giảm thiểu quá trình chỉnh định phức tạp và tăng tính thích nghi của bộ điều khiển. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xây dựng bộ điều khiển vị trí cho động cơ AC Servo có khả năng thích nghi với sự biến đổi tải, thông qua việc ước lượng trực tuyến các tham số tải như moment quán tính, ma sát và moment nhiễu. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào động cơ AC Servo loại PMSM, với các mô phỏng và thiết kế driver thực nghiệm tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP. HCM trong năm 2015.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển công nghệ điều khiển động cơ servo trong nước, góp phần giảm sự phụ thuộc vào sản phẩm nhập khẩu, đồng thời nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của các hệ thống tự động hóa công nghiệp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: phương pháp điều khiển định hướng từ thông (Field Oriented Control - FOC) và lý thuyết điều khiển thích nghi (Adaptive Control).

  • Phương pháp FOC: Chia dòng điện ba pha của stator thành hai thành phần trên hệ tọa độ dq, giúp điều khiển moment và từ trường động cơ một cách độc lập. Các phép biến đổi Clarke và Park được sử dụng để chuyển đổi giữa các hệ tọa độ abc, αβ và dq, từ đó điều khiển điện áp và dòng điện hiệu quả.

  • Lý thuyết điều khiển thích nghi: Tập trung vào việc ước lượng trực tuyến các tham số tải như moment quán tính (J), ma sát (B) và moment nhiễu (TL) để tự động điều chỉnh tham số bộ điều khiển, đảm bảo động cơ hoạt động ổn định khi tải thay đổi. Phương pháp sử dụng bộ quan sát trạng thái kết hợp hàm mục tiêu cực tiểu sai số mô hình, cùng với thuật toán tự chỉnh định (Self Tuning Regulator - STR) và bộ điều khiển trượt (Sliding Mode Controller - SMC) để nâng cao hiệu năng điều khiển.

Các khái niệm chính bao gồm: biến đổi hệ tọa độ, bộ điều khiển PI cho dòng điện và tốc độ, bộ điều khiển P cho vị trí, bộ quan sát trạng thái, và thuật toán ước lượng tham số tải.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm các thông số kỹ thuật của động cơ AC Servo PMSM, dữ liệu mô phỏng từ phần mềm Matlab/Simulink và Simscape, cùng với kết quả thực nghiệm từ driver được thiết kế và chế tạo tại phòng thí nghiệm.

Phương pháp phân tích gồm:

  • Mô phỏng hệ thống điều khiển vị trí không thích nghi và thích nghi với tải, sử dụng các mô hình toán học động cơ và tải trong hệ tọa độ dq.
  • Xây dựng bộ quan sát trạng thái để ước lượng tham số tải J, B, TL dựa trên dữ liệu dòng điện và vận tốc động cơ.
  • So sánh hiệu quả giữa bộ điều khiển PI truyền thống và bộ điều khiển trượt trong điều khiển vị trí.
  • Thiết kế phần cứng driver với vi điều khiển ARM, mạch công suất, mạch bảo vệ và giao tiếp tín hiệu.
  • Thí nghiệm kiểm tra hoạt động driver trong các điều kiện tải khác nhau, đánh giá thời gian đáp ứng, sai số vị trí và khả năng thích nghi.

Quá trình nghiên cứu kéo dài trong năm 2015, với cỡ mẫu thực nghiệm gồm nhiều trường hợp tải thay đổi và các kịch bản điều khiển khác nhau để đánh giá toàn diện hiệu năng hệ thống.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả điều khiển vị trí với bộ điều khiển PI truyền thống: Mô phỏng cho thấy khi tham số tải J và B được biết chính xác, động cơ bám vị trí yêu cầu với sai số nhỏ, thời gian đáp ứng (rise time) khoảng 0.1-0.3 giây và độ vọt lố (overshoot) dưới 5%. Tuy nhiên, khi tham số tải thay đổi mà không được cập nhật, sai số vị trí tăng lên đến 10-15%, vận tốc động cơ xuất hiện dao động không ổn định (Hình 21), thậm chí mất điều khiển khi sai lệch lớn (Hình 22).

  2. Ước lượng tham số tải bằng bộ quan sát trạng thái: Phương pháp ước lượng trực tuyến cho phép xác định chính xác các giá trị Ĵ, B̂ và T̂L trong thời gian thực, với sai số ước lượng dưới 5% so với giá trị thực. Việc cập nhật tham số này giúp bộ điều khiển tự động điều chỉnh tham số, duy trì ổn định vận hành.

  3. So sánh bộ điều khiển PI và bộ điều khiển trượt (SMC): Bộ điều khiển trượt cho đáp ứng vị trí nhanh hơn khoảng 15-20% so với PI, giảm sai số bám vị trí xuống dưới 2%, đồng thời có khả năng chống nhiễu và biến đổi tải tốt hơn. Tuy nhiên, khi hệ số trượt β tăng quá cao, hệ thống có thể xuất hiện dao động mạnh (Hình 74).

  4. Thiết kế và chế tạo driver thực nghiệm: Driver được thiết kế với vi điều khiển ARM, mạch công suất và các mạch bảo vệ hoạt động ổn định, đáp ứng thời gian thực hiện chu kỳ PWM dưới 50 µs. Thí nghiệm thực tế cho thấy driver điều khiển vị trí chính xác với sai số dưới 1%, khả năng thích nghi tải được xác nhận qua các bài test thay đổi moment quán tính và moment tải.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự mất ổn định khi không thích nghi là do sai lệch lớn giữa tham số tải thực tế và tham số dùng trong bộ điều khiển, làm thay đổi đặc tính động học của hệ cơ khí. Việc sử dụng bộ quan sát trạng thái để ước lượng tham số tải giúp khắc phục vấn đề này, đồng thời giảm thiểu thời gian chỉnh định thủ công.

So với các nghiên cứu trước đây chỉ dừng lại ở mô phỏng hoặc ước lượng moment quán tính, luận văn đã mở rộng phạm vi ước lượng thêm ma sát và moment nhiễu, đồng thời tích hợp vào bộ điều khiển vị trí thực tế. Kết quả thí nghiệm thực tế khẳng định tính khả thi và hiệu quả của phương pháp.

Việc áp dụng bộ điều khiển trượt nâng cao hiệu năng điều khiển vị trí, đặc biệt trong môi trường có nhiễu và tải thay đổi nhanh, phù hợp với các ứng dụng robot công nghiệp và máy công cụ CNC hiện đại.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ đáp ứng vị trí, vận tốc và sai số vị trí theo thời gian, cùng bảng so sánh các chỉ số hiệu năng giữa các phương pháp điều khiển.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai bộ điều khiển thích nghi trong các hệ thống servo công nghiệp: Áp dụng thuật toán ước lượng tham số tải và tự chỉnh định tham số bộ điều khiển để nâng cao độ ổn định và chính xác vị trí, giảm thiểu thời gian bảo trì và hiệu chỉnh. Thời gian thực hiện: 6-12 tháng; chủ thể: các nhà sản xuất thiết bị tự động hóa.

  2. Phát triển phần mềm điều khiển tích hợp bộ điều khiển trượt: Nâng cao khả năng chống nhiễu và thích nghi tải nhanh, đặc biệt cho các ứng dụng robot và máy công cụ có yêu cầu cao về độ chính xác và tốc độ. Thời gian: 9-15 tháng; chủ thể: nhóm nghiên cứu và kỹ sư phát triển phần mềm.

  3. Thiết kế driver điều khiển đa năng hỗ trợ nhiều chế độ điều khiển: Kết hợp điều khiển moment, tốc độ và vị trí trong một thiết bị, tăng tính linh hoạt và giảm chi phí đầu tư. Thời gian: 12-18 tháng; chủ thể: các công ty sản xuất thiết bị điện tử công nghiệp.

  4. Đào tạo và chuyển giao công nghệ cho kỹ sư vận hành và bảo trì: Tăng cường kiến thức về điều khiển thích nghi và bộ điều khiển trượt để nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống servo. Thời gian: liên tục; chủ thể: các trung tâm đào tạo kỹ thuật và doanh nghiệp sử dụng thiết bị servo.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Kỹ sư thiết kế và phát triển hệ thống điều khiển tự động: Nắm bắt kiến thức về điều khiển thích nghi và bộ điều khiển trượt, áp dụng vào thiết kế driver servo nâng cao hiệu năng.

  2. Nhà nghiên cứu trong lĩnh vực kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Tham khảo phương pháp ước lượng tham số tải và mô hình hóa động cơ AC Servo để phát triển các thuật toán điều khiển mới.

  3. Doanh nghiệp sản xuất máy công cụ CNC và robot công nghiệp: Áp dụng kết quả nghiên cứu để cải tiến sản phẩm, nâng cao độ chính xác và độ bền của thiết bị.

  4. Sinh viên và học viên cao học chuyên ngành kỹ thuật điều khiển: Học tập các phương pháp mô phỏng, thiết kế và thực nghiệm trong điều khiển động cơ servo, làm nền tảng cho nghiên cứu sâu hơn.

Câu hỏi thường gặp

  1. Bộ điều khiển thích nghi có ưu điểm gì so với bộ điều khiển PI truyền thống?
    Bộ điều khiển thích nghi tự động điều chỉnh tham số khi tải thay đổi, giúp duy trì ổn định và giảm sai số vị trí, trong khi bộ điều khiển PI cố định tham số dễ bị mất ổn định khi tải biến đổi.

  2. Phương pháp ước lượng tham số tải hoạt động như thế nào?
    Sử dụng bộ quan sát trạng thái kết hợp hàm mục tiêu cực tiểu sai số mô hình, ước lượng moment quán tính, ma sát và moment nhiễu dựa trên dữ liệu dòng điện và vận tốc động cơ theo thời gian thực.

  3. Bộ điều khiển trượt có phù hợp cho tất cả các ứng dụng servo không?
    Bộ điều khiển trượt phù hợp với các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao và khả năng chống nhiễu tốt, nhưng cần điều chỉnh hệ số trượt phù hợp để tránh dao động mạnh.

  4. Driver thiết kế trong nghiên cứu có thể áp dụng cho động cơ loại khác không?
    Driver được thiết kế chủ yếu cho động cơ PMSM, tuy nhiên với điều chỉnh phần mềm và phần cứng phù hợp, có thể mở rộng cho các loại động cơ servo khác.

  5. Làm thế nào để chuyển đổi mô hình Simulink sang phần mềm điều khiển thực tế?
    Sử dụng công cụ Real-Time Workshop để chuyển đổi mô hình Simulink sang mã C, sau đó tích hợp vào vi điều khiển ARM, đảm bảo thời gian thực hiện chu kỳ PWM và độ chính xác điều khiển.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công bộ điều khiển vị trí cho động cơ AC Servo có khả năng thích nghi với tải thay đổi, nâng cao độ ổn định và chính xác điều khiển.
  • Phương pháp ước lượng tham số tải trực tuyến giúp tự động điều chỉnh tham số bộ điều khiển, giảm thiểu sai số và dao động vận tốc.
  • Bộ điều khiển trượt được khảo sát và chứng minh có hiệu năng vượt trội so với bộ điều khiển PI truyền thống trong nhiều trường hợp.
  • Driver thực nghiệm được thiết kế và kiểm tra thành công, đáp ứng yêu cầu công nghiệp về thời gian thực và độ chính xác.
  • Hướng phát triển tiếp theo là mở rộng ứng dụng cho các loại động cơ khác và tích hợp thêm các chế độ điều khiển moment và tốc độ.

Hành động tiếp theo: Các nhà nghiên cứu và kỹ sư được khuyến khích áp dụng và phát triển thêm các thuật toán điều khiển thích nghi, đồng thời triển khai thực tế trong các hệ thống tự động hóa công nghiệp để nâng cao hiệu quả sản xuất.