I. Giới thiệu tổng quan về nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển phương pháp Điều khiển dự báo với tập hữu hạn các giá trị đầu vào (FCS MPC) cho nghịch lưu đa mức cầu H nối tầng. Hệ thống này được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực công nghiệp, đặc biệt là trong các hệ truyền động công suất cao. Việc sử dụng FCS MPC giúp cải thiện hiệu suất điều khiển, đồng thời giảm thiểu các vấn đề liên quan đến sai lệch tĩnh và khối lượng tính toán. Nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng MPC có khả năng xử lý nhiều biến và các ràng buộc hệ thống, từ đó đạt được đáp ứng động học nhanh chóng.
1.1. Tính cần thiết của đề tài
Hệ truyền động công suất cao, đặc biệt là trong các ứng dụng nghịch lưu đa mức, đang phải đối mặt với nhiều thách thức. Các yêu cầu về giảm dv/dt và tối ưu đóng cắt trên các van bán dẫn là rất cần thiết. FCS MPC đã nổi lên như một giải pháp khả thi cho các ứng dụng này, nhờ vào khả năng xử lý các ràng buộc và đạt được đáp ứng động học tốt. Tuy nhiên, vẫn còn tồn tại một số hạn chế trong thuật toán này, như sai lệch tĩnh và khối lượng tính toán lớn, cần được khắc phục.
II. Phương pháp điều khiển dự báo FCS MPC
Phương pháp FCS-MPC được phát triển nhằm cải thiện các vấn đề tồn tại trong các phương pháp điều khiển truyền thống. MPC cho phép dự đoán hành vi của hệ thống trong tương lai và điều chỉnh các đầu vào để đạt được mục tiêu mong muốn. Đặc biệt, FCS-MPC có thể tận dụng lợi thế của sự chuyển mạch trong bộ biến đổi công suất mà không cần khâu điều chế. Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng việc áp dụng MPC nhiều bước (multistep MPC) có thể cải thiện đáng kể hiệu suất hệ thống ở trạng thái ổn định.
2.1. Nguyên lý hoạt động của FCS MPC
Nguyên lý hoạt động của FCS-MPC dựa trên việc tối ưu hóa hàm mục tiêu trong một khoảng thời gian dự báo nhất định. Điều này cho phép hệ thống điều khiển có thể điều chỉnh các đầu vào một cách linh hoạt để đạt được hiệu suất tối ưu. Việc áp dụng FCS-MPC cho nghịch lưu đa mức cầu H nối tầng giúp giảm thiểu sai lệch tĩnh và cải thiện độ ổn định của hệ thống. Kết quả mô phỏng cho thấy rằng FCS-MPC có thể đạt được đáp ứng động học nhanh hơn so với các phương pháp điều khiển truyền thống.
III. Ứng dụng mạng nơ ron trong điều khiển ANN MPC
Nghiên cứu này cũng đề xuất việc sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để xây dựng bộ điều khiển ANN-MPC. Phương pháp này giúp giảm sự phụ thuộc của MPC vào mô hình hệ thống, đồng thời cải thiện khả năng dự đoán và điều khiển. Việc áp dụng ANN-MPC cho nghịch lưu đa mức cầu H nối tầng đã được kiểm chứng qua các mô phỏng thực nghiệm, cho thấy khả năng điều khiển hiệu quả và độ chính xác cao.
3.1. Cấu trúc mạng nơ ron ANN
Cấu trúc của mạng nơ-ron trong ANN-MPC được thiết kế để tối ưu hóa quá trình điều khiển. Mạng nơ-ron này có khả năng học hỏi từ dữ liệu thực tế, từ đó cải thiện độ chính xác của các dự đoán. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng ANN-MPC có thể đạt được hiệu suất điều khiển tốt hơn so với các phương pháp điều khiển truyền thống, đặc biệt trong các tình huống phức tạp.
IV. Kết quả thực nghiệm và đánh giá
Các kết quả thực nghiệm cho thấy rằng phương pháp FCS-MPC và ANN-MPC đều có khả năng cải thiện hiệu suất điều khiển cho nghịch lưu đa mức cầu H nối tầng. Việc áp dụng các thuật toán này đã giúp giảm thiểu sai lệch tĩnh và khối lượng tính toán, đồng thời nâng cao độ ổn định của hệ thống. Các mô phỏng trên phần mềm Matlab/Simulink đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả của các phương pháp đề xuất.
4.1. Đánh giá hiệu suất điều khiển
Đánh giá hiệu suất điều khiển cho thấy rằng FCS-MPC có thể đạt được đáp ứng động học nhanh và ổn định hơn so với các phương pháp điều khiển truyền thống. Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng việc áp dụng MPC nhiều bước giúp cải thiện đáng kể hiệu suất hệ thống ở trạng thái ổn định. Điều này chứng tỏ rằng FCS-MPC và ANN-MPC là những giải pháp khả thi cho các ứng dụng trong lĩnh vực điện tử công suất.
