Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Điện năng là nguồn năng lượng cốt lõi trong đời sống và sản xuất công nghiệp hiện đại. Việc duy trì tính ổn định của nguồn điện và thiết bị đóng vai trò trực tiếp trong việc kéo dài tuổi thọ máy móc, giảm thiểu nguy cơ cháy nổ, hỏa hoạn do sự cố chạm chập hoặc quá tải. Trong các dây chuyền sản xuất, hệ thống băng tải được ứng dụng phổ biến nhằm vận chuyển nguyên vật liệu và bán thành phẩm giữa các công đoạn, quyết định trực tiếp đến tốc độ vận hành của toàn bộ nhà máy. Khi xảy ra sự cố cơ học hoặc suy giảm chất lượng vận hành trên băng tải, động cơ kéo dễ rơi vào tình trạng quá dòng, sụt áp, phát nhiệt hoặc trượt tải.

Các thiết bị bảo vệ truyền thống trên thị trường như ổn áp, cầu dao chống dòng rò (CB) hoặc rơ-le nhiệt chủ yếu hoạt động theo nguyên tắc ngắt mạch thụ động khi sự cố đã xảy ra ở mức độ nghiêm trọng. Những thiết bị này không có khả năng tự động khôi phục đóng điện khi trạng thái ổn định trở lại, đồng thời hoàn toàn thiếu cơ chế thu thập dữ liệu, giám sát liên tục và cảnh báo sớm tình trạng suy giảm hiệu năng cho người vận hành. Đề tài "Giám sát và phân tích hoạt động của băng tải" được thực hiện nhằm giải quyết khoảng trống này thông qua việc xây dựng một hệ thống đo lường đa thông số kết hợp thuật toán máy học trên máy tính nhúng, hỗ trợ nhận diện sớm các trạng thái bất thường cục bộ trước khi sự cố dẫn đến hỏng hóc thiết bị.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là xây dựng hệ thống giám sát và phân tích trạng thái làm việc của băng tải. Hệ thống sử dụng vi điều khiển và mạch đo chuyên dụng để thu thập các thông số điện áp, dòng điện, hệ số công suất của nguồn cấp và tốc độ quay của động cơ băng tải; máy tính nhúng đóng vai trò thu nhận dữ liệu, thực thi thuật toán máy học để học hỏi từ dữ liệu lịch sử, nhận biết mức độ ổn định và phát tín hiệu cảnh báo.

Các nội dung và nhiệm vụ nghiên cứu được văn bản phân định thành 6 phần:

  1. Nội dung 1: Các giải pháp thiết kế hệ thống, mô hình đo lường, mô hình băng tải.
  2. Nội dung 2: Thu thập dữ liệu các thông số của nguồn điện và băng tải như điện áp, dòng điện, hệ số công suất, tốc độ.
  3. Nội dung 3: Thiết kế hệ thống điều khiển.
  4. Nội dung 4: Lập trình thuật toán máy học cho máy tính nhúng.
  5. Nội dung 5: Thiết kế mô hình và hoàn thiện sản phẩm.
  6. Nội dung 6: Đánh giá kết quả thực hiện.

Đối tượng nghiên cứu của đồ án là mô hình truyền động băng tải sử dụng động cơ điện xoay chiều giảm tốc kết hợp biến tần điều khiển tốc độ. Phạm vi nghiên cứu giới hạn ở việc đo lường các đại lượng điện áp xoay chiều 1 pha, dòng điện tải, góc lệch pha hệ số công suất ($\cos\varphi$) và tốc độ cơ học bằng encoder quang học; xử lý tín hiệu tương tự sang số qua module ADC độ phân giải cao; truyền thông dữ liệu về máy tính nhúng Raspberry Pi 3 và ứng dụng thuật toán học máy phân tích ngoại lai không giám sát trong môi trường thực nghiệm tại Bộ môn Điện tử Công nghiệp – Y sinh, Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh (tháng 08/2018).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng nền tảng dựa trên các khái niệm và công cụ kỹ thuật phần cứng lẫn phần mềm:

  • Máy biến dòng (Current Transformer - CT): Công cụ đo lường dòng điện tỷ lệ theo công thức $N_s / N_t = I_t / I_s$ (với $N_s, N_t$ là số vòng dây sơ cấp và thứ cấp; $I_s, I_t$ là dòng điện sơ cấp và thứ cấp). Tác giả khảo sát ba dạng máy biến dòng: dạng dây quấn, dạng vòng (có chốt chẻ) và dạng khối thanh cái.
  • Bộ chuyển đổi tương tự sang số (ADC): Nguyên lý cấu tạo Flash ADC với dãy op-amp so sánh, khái niệm độ phân giải ($n$ bit tương ứng $2^n$ mức định lượng) và điện áp tham chiếu ($V_{ref}$). Khóa luận khảo sát chi tiết vi mạch ADS1115 (ADC 16 bit, tốc độ lấy mẫu đạt 860 mẫu/giây, tích hợp bộ khuếch đại lập trình được PGA, giao tiếp bus I2C).
  • Cảm biến đo tốc độ (Encoder): Nguyên lý ngắt quang học trên đĩa quay có rãnh kết hợp ngắt ngoài bắt cạnh lên và bộ định thời (timer) để tính vận tốc vòng/phút theo công thức: $$\text{Vận tốc (vòng/phút)} = \frac{\text{Số xung đếm được} \times 60}{\text{Thời gian đặt trước} \times \text{Độ phân giải encoder}}$$
  • Biến tần và động cơ xoay chiều: Biến tần Omron 3G3JX hoạt động theo cơ chế chỉnh lưu cầu diode kết hợp tụ lọc thành điện áp một chiều phẳng, sau đó nghịch lưu qua giàn IGBT bằng phương pháp điều chế độ rộng xung (PWM) để tạo điện áp xoay chiều ba pha biến thiên tần số và biên độ; động cơ truyền động là động cơ điện xoay chiều không đồng bộ rotor lồng sóc.
  • Giao thức truyền thông I2C: Chuẩn truyền thông nối tiếp 2 dây (SDA và SCL) với các chế độ hoạt động: Standard mode (100 kbps), Fast mode (400 kbps) và High-Speed mode (1.7 - 3.4 Mbps).
  • Lý thuyết máy học và tiền xử lý dữ liệu: Phương pháp phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA) trong thư viện scikit-learn nhằm giảm chiều không gian đặc trưng; kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu theo giá trị tuyệt đối tối đa (MaxAbsScaler); thuật toán phát hiện điểm bất thường cục bộ không giám sát Local Outlier Factor (sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor - LOF) dựa trên việc so sánh mật độ cục bộ của mẫu với $k$ lân cận; cùng thư viện Pandas với hàm read_excel() để xử lý tập dữ liệu thực nghiệm dạng bảng.

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm được triển khai thông qua việc kết hợp thiết kế phần cứng đo lường mạch analog, gia công bo mạch in (PCB), tích hợp module nhúng và xây dựng phần mềm xử lý dữ liệu bằng Python. Dữ liệu thực nghiệm được thu thập trực tiếp từ mô hình băng tải thực tế ở trạng thái hoạt động bình thường để tạo tập dữ liệu huấn luyện, sau đó kiểm tra độ chính xác của mô hình khi tạo các điều kiện tải dị thường.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc module hóa gồm 9 khối chức năng chính:

  • Khối nguồn: Cung cấp điện áp ổn định (bao gồm nguồn đôi cho op-amp) nuôi toàn bộ mạch đo và mạch điều khiển.
  • Khối đo lường: Thu thập các tín hiệu điện áp lưới, dòng điện tải và độ lệch pha dòng - áp.
  • Khối chuyển đổi ADC: Module ADS1115 16 bit chuyển đổi các tín hiệu điện áp analog đã qua tiền xử lý sang tín hiệu số, truyền qua bus I2C.
  • Khối máy tính nhúng: Bo mạch Raspberry Pi 3 làm trung tâm điều khiển, nhận dữ liệu qua I2C và chân GPIO, chạy mô hình học máy và quản lý giao diện.
  • Khối điều khiển băng tải: Biến tần Omron 3G3JX nhận lệnh điều khiển để thay đổi tần số cấp nguồn cho động cơ.
  • Khối băng tải: Mô hình cơ khí băng tải gắn động cơ giảm tốc.
  • Khối encoder: Đĩa encoder quang học 20 xung gắn trên trục động cơ để đo tốc độ quay.
  • Khối hiển thị: Giao diện đồ họa (GUI) lập trình bằng Python hiển thị các thông số tức thời và đồ thị.
  • Khối cảnh báo: Mạch còi báo động phát tín hiệu âm thanh khi phát hiện trạng thái làm việc bất thường.

Về tính toán và thiết kế chi tiết các mạch đo:

  • Mạch đo điện áp: Tác giả sử dụng cầu phân áp bằng điện trở công suất để giảm kích thước và chi phí so với việc dùng biến áp đo lường. Để bảo vệ ADS1115 với điện áp tham chiếu $V_{ref} = 4.096\text{V}$, điện áp vào bộ ADC được khống chế ở mức $U_v < 4\text{V}$ khi điện áp lưới đạt giá trị đỉnh $220\sqrt{2}\text{V}$. Tỷ số phân áp được tính toán là $R_1 = 100 R_2$. Giá trị điện áp nguồn hiệu dụng được tính toán theo công thức: $$U_{ng} = (\text{giá trị ADC} \times SS \times 101) \times \frac{1}{\sqrt{2}}$$ Trong đó, bước nhảy phân giải Step Size ($SS$) của ADC 15 bit hiệu dụng cực dương là $SS = 4.096 / 32768 = 0.000125\text{V}$. Mạch đo tích hợp thêm tụ lọc $2.2\mu\text{F}$ làm phẳng, tụ $10\mu\text{F}$ lọc nhiễu và diode zener ghim áp bảo vệ quá áp.
  • Mạch đo dòng điện: Sử dụng máy biến dòng CT kết hợp điện trở chuyển đổi dòng sang áp $R_{100} = 100\Omega$. Do tín hiệu xoay chiều biên độ nhỏ khó nắn bằng diode thông thường (dễ bị sụt áp tiếp giáp), mạch sử dụng cấu hình op-amp khuếch đại không đảo ($U2B$, hệ số $A_v = 2$) lấy nửa chu kỳ dương và khuếch đại đảo ($U7A$) lấy nửa chu kỳ âm, kết hợp mạch cộng trở $R_{12}, R_{13}$ tạo thành bộ chỉnh lưu toàn sóng chính xác. Op-amp $U7B$ đóng vai trò mạch đệm ghim áp, phối hợp với các tụ $C_6, C_7, C_8, C_{10}$ lọc phẳng tín hiệu DC để đưa vào ADS1115. Dòng điện tải hiệu dụng được tính theo công thức: $$I = \text{giá trị ADC} \times SS \times 70 \times \frac{1}{\sqrt{2}}$$
  • Mạch đo hệ số công suất: Tín hiệu điện áp và dòng điện sau khi hạ biên độ được đưa qua mạch so sánh op-amp để tạo xung vuông logic tương ứng với các thời điểm qua điểm không (zero-crossing). Vi xử lý đo khoảng thời gian lệch pha $\Delta t$ giữa hai sườn lên liên tiếp. Với tần số lưới $50\text{Hz}$ (chu kỳ $T = 20\text{ms}$), độ lệch trong góc phần tư thứ nhất ($0 \le \Delta t \le 5\text{ms}$) xác định hệ số công suất theo biểu thức: $$\cos\varphi = \cos\left(\frac{2\pi \cdot \Delta t}{20}\right)$$

Về phần mềm và thuật toán học máy:

  • Phần mềm chạy trên máy tính nhúng Raspberry Pi 3 bằng ngôn ngữ Python.
  • Dữ liệu đo đạc (điện áp, dòng điện, hệ số công suất, tốc độ) được nạp vào pandas DataFrame qua tập tin Excel lịch sử.
  • Thuật toán Local Outlier Factor (sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor) được cấu hình với các tham số: n_neighbors = 20, algorithm = 'auto', leaf_size = 30, metric = 'minkowski' với bậc p = 2 (khoảng cách Euclid) và tỷ lệ ô nhiễm ngoại lai giả định contamination = 0.1.
  • Giao diện người dùng GUI hiển thị số liệu đo, biểu đồ phân tích và điều khiển trạng thái cảnh báo của còi chip khi điểm LOF của mẫu thử nghiệm lệch khỏi vùng dữ liệu chuẩn.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 trình bày lý do chọn đề tài xuất phát từ nhu cầu ổn định điện năng và phòng ngừa sự cố cho thiết bị công nghiệp, đặc biệt là hệ thống băng tải nhà máy. Tác giả phân tích hạn chế của các khí cụ đóng cắt truyền thống (chỉ cắt nguồn khi xảy ra quá tải nặng hoặc rò điện mà không thông báo trạng thái vận hành), xác định mục tiêu chế tạo hệ thống giám sát đa thông số ứng dụng máy học, giới hạn phạm vi đo lường và vạch rõ bố cục 6 chương của báo cáo.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 cung cấp nền tảng lý thuyết cho toàn bộ phần cứng và giải thuật của đề tài. Về phần cứng, chương này phân tích nguyên lý máy biến dòng (CT), bộ chuyển đổi tín hiệu tương tự sang số (Flash ADC, độ phân giải, $V_{ref}$), cảm biến encoder đo tốc độ, cấu tạo và nguyên tắc nghịch lưu PWM của biến tần Omron 3G3JX, động cơ xoay chiều không đồng bộ rotor lồng sóc, cấu trúc giao tiếp I2C và mô hình giao diện WIMP. Về thuật toán, chương giới thiệu phương pháp giảm chiều PCA, kỹ thuật chuẩn hóa MaxAbsScaler, hàm phát hiện điểm bất thường Local Outlier Factor trong scikit-learn cùng cú pháp đọc dữ liệu Excel qua thư viện Pandas.

Chương 3: Tính toán và thiết kế

Chương 3 thiết lập sơ đồ khối chức năng toàn hệ thống và thực hiện tính toán chi tiết từng mạch thành phần. Tác giả trình bày phương án dùng cầu phân áp tỷ số $100:1$ đo điện áp nguồn lưới, mạch khuếch đại thuật toán op-amp chỉnh lưu toàn sóng để đo dòng điện từ biến dòng, mạch so sánh xác định độ lệch pha tính $\cos\varphi$, tính toán step size cho bộ ADC ADS1115 16 bit, thiết kế mạch đọc encoder 20 xung, mạch còi báo động, mạch cấp nguồn đối xứng và hoàn thiện sơ đồ nguyên lý toàn mạch.

Chương 4: Thi công hệ thống

Chương 4 mô tả quá trình hiện thực hóa thiết kế từ bản vẽ sang sản phẩm vật lý. Nội dung bao gồm thi công bo mạch in PCB, lắp ráp linh kiện, kiểm tra thông mạch, thi công phần cứng cơ khí mô hình băng tải gắn động cơ giảm tốc và biến tần. Song song đó, tác giả xây dựng lưu đồ thuật toán điều khiển, lập trình phần mềm giao diện GUI bằng Python trên Raspberry Pi 3, tiến hành quy trình thu thập dữ liệu chuẩn, huấn luyện bộ nhận dạng LOF, kiểm tra nhận dạng mẫu thử và biên soạn tài liệu hướng dẫn vận hành.

Chương 5: Kết quả, nhận xét và đánh giá

Chương 5 công bố các kết quả thực nghiệm của hệ thống hoàn chỉnh. Tác giả đưa ra hình ảnh mô hình thực tế, bảng số liệu so sánh điện áp và dòng điện đo được từ mạch với thiết bị kiểm tra chuẩn (đồng hồ đo vạn năng), phân tích thống kê giá trị trung bình của tập mẫu dữ liệu chuẩn và đánh giá độ chính xác của bộ phân loại LOF khi kiểm thử trên các mẫu dữ liệu vận hành bình thường và dữ liệu mô phỏng sự cố của băng tải.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Chương 6 đánh giá mức độ hoàn thành công việc so với 6 nội dung nhiệm vụ đề ra ban đầu, khẳng định khả năng đo đạc các thông số điện - cơ và hiệu quả phát hiện dị thường của mô hình máy tính nhúng. Chương này cũng chỉ ra những hạn chế còn tồn tại và đề xuất các phương hướng mở rộng nhằm hoàn thiện hệ thống trong môi trường sản xuất quy mô lớn.

Kết quả và đóng góp

Đồ án đã thiết kế và chế tạo thành công một hệ thống thực nghiệm hoàn chỉnh có khả năng giám sát đồng thời bốn thông số cốt lõi của băng tải: điện áp lưới xoay chiều ($Ung$), dòng điện tải ($I$), hệ số công suất ($\cos\varphi$) và tốc độ quay động cơ (vòng/phút). Bằng giải pháp kết hợp mạch tiền xử lý op-amp với bộ chuyển đổi ADS1115 (16 bit, $V_{ref} = 4.096\text{V}$, step size $SS = 0.000125\text{V}$), hệ thống đạt khả năng đo lường chính xác các tín hiệu tương tự tần số thấp mà không cần trang bị bộ ADC tốc độ cao đắt đỏ.

Thông số theo dõi Giải pháp phần cứng thực hiện Thiết bị / Phương pháp kiểm chứng Đánh giá sai số & Độ tin cậy
Điện áp nguồn ($Ung$) Cầu phân áp $R_1 = 100 R_2$, zener ghim áp Đồng hồ vạn năng đo kiểm chuẩn Giá trị bám sát điện áp lưới $220\text{V}$, sai số nhỏ
Dòng điện tải ($I$) Biến dòng CT + Op-amp chỉnh lưu ($Av = 2$) Thiết bị đo dòng chuyên dụng Tín hiệu DC phẳng, tỷ lệ tuyến tính với dòng tải
Hệ số công suất ($\cos\varphi$) Mạch so sánh zero-crossing đo trễ $\Delta t$ Giản đồ sóng và tính toán lượng giác Đo đạc chính xác trong dải $0 - 5\text{ms}$ ($T = 20\text{ms}$)
Tốc độ băng tải Đĩa encoder quang học 20 xung Bộ đếm xung vi điều khiển Phản hồi chính xác tốc độ quay động cơ giảm tốc

Về mặt giải thuật, đồ án đã triển khai thành công thuật toán Local Outlier Factor trực tiếp trên máy tính nhúng Raspberry Pi 3. Bộ nhận dạng cho phép phân tách rõ rệt giữa mẫu dữ liệu bình thường (điểm LOF xấp xỉ 1) và mẫu dữ liệu bất thường (khi tải thay đổi đột ngột hoặc xảy ra kẹt cơ khí, điểm LOF tăng vọt vượt ngưỡng quy định), từ đó tự động kích hoạt còi báo động và cảnh báo trên giao diện GUI.

Đóng góp chính của đề tài so với các nghiên cứu và thiết bị bảo vệ truyền thống là chuyển đổi cơ chế bảo vệ từ ngắt thụ động sau sự cố sang giám sát liên tục và cảnh báo dự đoán. Việc kết hợp máy tính nhúng với thuật toán máy học không giám sát giúp hệ thống có khả năng tự thích nghi với đặc tính tải của băng tải mà không cần lập trình cứng các ngưỡng giới hạn cố định.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài:

  • Hệ thống mới được thử nghiệm trên mô hình băng tải phòng thí nghiệm quy mô nhỏ, chưa được kiểm chứng dài hạn dưới điều kiện khắc nghiệt của môi trường công nghiệp thực tế (nhiễu điện từ, bụi bẩn, nhiệt độ cao).
  • Tốc độ lấy mẫu của ADC ADS1115 (tối đa 860 SPS) và bus I2C khiến hệ thống bắt buộc phải sử dụng các mạch lọc và chỉnh lưu analog bên ngoài thay vì số hóa tức thời dạng sóng sin để tính toán giá trị hiệu dụng thực (True-RMS).
  • Ngưỡng phát hiện bất thường của thuật toán LOF vẫn phụ thuộc vào tham số ô nhiễm (contamination = 0.1) do người dùng cài đặt trước.

Hướng nghiên cứu tiếp:

  • Mở rộng tập dữ liệu huấn luyện với nhiều kịch bản sự cố phức tạp hơn (lệch băng tải, kẹt con lăn, quá nhiệt động cơ, mất pha nguồn cấp).
  • Bổ sung cảm biến độ rung và cảm biến nhiệt độ nhằm tăng số chiều đặc trưng cho mô hình phân tích trạng thái máy.
  • Nâng cấp thuật toán để khi phát hiện bất thường, máy tính nhúng có thể giao tiếp ngược lại với biến tần Omron 3G3JX nhằm tự động điều chỉnh giảm tốc độ hoặc dừng mềm hệ thống thay vì chỉ phát tín hiệu còi cảnh báo.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử – Truyền thông, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử và Kỹ thuật Máy tính.

Những nội dung có giá trị tham khảo ứng dụng cao bao gồm:

  • Thiết kế mạch đo điện áp lưới xoay chiều công suất lớn bằng cầu phân áp kết hợp tầng bảo vệ zener chống quá áp cho vi điều khiển.
  • Mạch nắn điện xoay chiều biên độ nhỏ thành một chiều dùng bộ khuếch đại thuật toán op-amp (khuếch đại đảo và không đảo) triệt tiêu sụt áp diode, cho phép đo dòng điện chính xác qua biến dòng CT.
  • Phương pháp xác định hệ số công suất $\cos\varphi$ trên lưới điện $50\text{Hz}$ thông qua mạch so sánh phát hiện điểm qua không và đếm thời gian trễ sườn xung.
  • Quy trình kết nối module ADS1115 với Raspberry Pi 3 qua bus I2C và cách lập trình nhúng mô hình máy học Local Outlier Factor bằng thư viện Scikit-learn trên nền tảng Linux phục vụ bài toán bảo trì dự đoán thiết bị.

Câu hỏi thường gặp

1. Mạch đo điện áp trong đồ án sử dụng nguyên lý nào để hạ áp từ lưới 220V xuống dải đo an toàn của ADC ADS1115? Tác giả sử dụng cầu phân áp bằng điện trở công suất với tỷ số $R_1 = 100 R_2$ nhằm đưa điện áp đỉnh của lưới ($220\sqrt{2}\text{V}$) về mức dưới $4\text{V}$, nhỏ hơn điện áp tham chiếu tối đa của ADS1115 ($V_{ref} = 4.096\text{V}$). Điện áp nguồn sau đó được hoàn nguyên trong phần mềm theo công thức $U_{ng} = (\text{giá trị ADC} \times SS \times 101) / \sqrt{2}$, với bước nhảy $SS = 4.096 / 32768 = 0.000125\text{V}$. Mạch có gắn thêm tụ lọc $2.2\mu\text{F}$, tụ $10\mu\text{F}$ và diode zener ghim áp chống quá áp.

2. Tại sao tác giả không nắn dòng điện từ biến dòng bằng cầu diode thông thường mà phải dùng mạch op-amp phức tạp? Tín hiệu điện áp đầu ra từ biến dòng CT có biên độ rất nhỏ; nếu sử dụng diode bán dẫn thông thường để chỉnh lưu thì điện áp sụt trên tiếp giáp P-N của diode sẽ gây ra sai số rất lớn và làm mất dạng tín hiệu. Do đó, tác giả sử dụng mạch khuếch đại không đảo ($U2B$, hệ số khuếch đại $A_v = 2$) lấy nửa chu kỳ dương và khuếch đại đảo ($U7A$) lấy nửa chu kỳ âm, kết hợp op-amp đệm ghim áp ($U7B$) và tụ lọc phẳng để biến đổi chính xác dòng điện xoay chiều thành điện áp một chiều tương thích với bộ ADC tốc độ thấp.

3. Phương pháp đo hệ số công suất $\cos\varphi$ được triển khai cụ thể như thế nào? Tín hiệu dòng điện và điện áp được đưa qua các mạch so sánh điện áp để tạo thành chuỗi xung vuông logic. Bằng cách đo khoảng thời gian lệch pha $\Delta t$ giữa hai cạnh lên của hai xung này trên chu kỳ dòng điện $T = 20\text{ms}$ (tương ứng tần số $50\text{Hz}$), hệ số công suất được tính toán theo công thức $\cos\varphi = \cos(2\pi \cdot \Delta t / 20)$ với $\Delta t$ dao động từ $0$ đến $5\text{ms}$ (tương ứng góc lệch pha từ $0$ đến $\pi/2$).

4. Mô hình học máy nào được dùng để phát hiện bất thường của băng tải và hoạt động ra sao? Hệ thống sử dụng thuật toán Local Outlier Factor (LOF) không giám sát trong thư viện scikit-learn với tham số lân cận n_neighbors = 20 và khoảng cách Minkowski bậc 2. Mô hình đo mật độ cục bộ của từng điểm dữ liệu mới so với các điểm lân cận trong tập dữ liệu chuẩn đã huấn luyện; các điểm có mật độ thấp hơn đáng kể sẽ có chỉ số LOF cao và bị phân loại là điểm bất thường (outlier), kích hoạt cảnh báo sự cố.

5. Thiết bị chấp hành và cơ cấu đo tốc độ của mô hình băng tải gồm những phần tử nào? Khối chấp hành sử dụng động cơ điện xoay chiều giảm tốc truyền động cho băng tải, được điều khiển thay đổi tốc độ vô cấp thông qua biến tần Omron 3G3JX (nghịch lưu PWM). Tốc độ quay của trục băng tải được phản hồi liên tục về bộ điều khiển bằng cảm biến quang học đĩa encoder 20 xung kết hợp thuật toán ngắt ngoài và bộ định thời.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Giám sát và phân tích hoạt động của băng tải" của tác giả Trần Đặng Phước Ân và Đặng Hữu Cường đã hoàn thiện thành công mô hình giám sát đa thông số kết hợp phần cứng đo lường tín hiệu điện - cơ với máy tính nhúng Raspberry Pi 3. Việc tích hợp các mạch đo analog chính xác với thuật toán học máy Local Outlier Factor cho phép hệ thống tự động nhận diện sớm các dao động bất thường của băng tải và phát tín hiệu cảnh báo kịp thời cho người vận hành. Đề tài thể hiện cách tiếp cận thực tế, làm chủ công nghệ phần cứng nhúng và mở ra giải pháp bảo trì dự đoán khả thi cho các thiết bị truyền động trong công nghiệp.