I. Giới thiệu về động cơ không đồng bộ ba pha
Động cơ không đồng bộ ba pha là thiết bị phổ biến trong công nghiệp, đặc biệt trong các hệ thống truyền động. Ưu điểm chính của loại động cơ này bao gồm khả năng quá tải cao, hoạt động ổn định ở tốc độ thấp hoặc cao, và cấu trúc rotor chắc chắn. Động cơ không đồng bộ ba pha cũng không phát sinh tia lửa điện, phù hợp với môi trường yêu cầu an toàn cao. Tuy nhiên, việc điều khiển động cơ này gặp nhiều thách thức do tính phi tuyến của hệ thống và sự thay đổi thông số trong quá trình hoạt động.
1.1. Tình hình nghiên cứu
Nghiên cứu về điều khiển động cơ không đồng bộ ba pha đã thu hút sự quan tâm lớn trong những năm gần đây. Các phương pháp điều khiển như định hướng trường (FOC), điều khiển trượt (Sliding Mode Control), và điều khiển dựa trên tính thụ động (Passivity-Based Control) đã được đề xuất và phát triển. Mỗi phương pháp có ưu nhược điểm riêng, nhưng đều hướng đến mục tiêu nâng cao độ chính xác và ổn định của hệ thống điều khiển.
1.2. Tính cấp thiết của ứng dụng
Việc ứng dụng các phương pháp điều khiển hiện đại như mạng neural network vào điều khiển động cơ không đồng bộ ba pha là cần thiết để khắc phục các hạn chế của phương pháp truyền thống. Mạng neural network giúp giảm khối lượng tính toán và tăng tính bền vững của hệ thống, đặc biệt khi thông số động cơ thay đổi trong quá trình hoạt động.
II. Các phương pháp điều khiển động cơ không đồng bộ
Các phương pháp điều khiển động cơ không đồng bộ được chia thành hai nhóm chính: điều khiển vô hướng (Scalar Control) và điều khiển vector (Vector Control). Điều khiển vô hướng tập trung vào điều chỉnh biên độ và tần số của điện áp, trong khi điều khiển vector kiểm soát cả vị trí tức thời của vector điện áp, dòng điện, và từ thông.
2.1. Phương pháp điều khiển vô hướng
Phương pháp điều khiển vô hướng là phương pháp đơn giản nhất, thường được sử dụng trong các ứng dụng không yêu cầu độ chính xác cao. Phương pháp này giữ tỷ lệ điện áp/tần số không đổi để duy trì từ thông ổn định. Tuy nhiên, nó không điều khiển được dòng điện và thường chỉ áp dụng cho hệ thống vòng hở.
2.2. Phương pháp điều khiển định hướng trường FOC
Phương pháp định hướng trường (FOC) là phương pháp phổ biến, biến đổi động cơ xoay chiều thành động cơ một chiều kích từ độc lập. Phương pháp này cho phép điều khiển độc lập từ thông và momen thông qua dòng điện stator. Tuy nhiên, nó đòi hỏi khối lượng tính toán lớn và nhạy cảm với sự thay đổi thông số động cơ.
2.3. Phương pháp điều khiển momen trực tiếp DTC
Phương pháp điều khiển momen trực tiếp (DTC) điều khiển trực tiếp từ thông và momen thông qua so sánh giá trị ước lượng với giá trị đặt. Phương pháp này có ưu điểm là đáp ứng nhanh và không phụ thuộc nhiều vào thông số động cơ, nhưng có thể gây hiện tượng đập mạch nếu bộ so sánh trễ quá lớn.
III. Phương pháp điều khiển bằng mô hình nội kết hợp mạng neural network
Phương pháp điều khiển bằng mô hình nội (IMC) kết hợp với mạng neural network là hướng tiếp cận hiện đại, giúp tăng tính bền vững và giảm khối lượng tính toán. Mạng neural network được sử dụng để thay thế mô hình thuận và mô hình ngược trong hệ thống điều khiển, giúp hệ thống ổn định ngay cả khi thông số động cơ thay đổi.
3.1. Ưu điểm của phương pháp IMC kết hợp mạng neural network
Phương pháp này giúp giảm đáng kể khối lượng tính toán so với phương pháp truyền thống. Mạng neural network có khả năng học và thích nghi với sự thay đổi thông số động cơ, giúp hệ thống điều khiển ổn định và chính xác hơn.
3.2. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm
Kết quả mô phỏng trên MATLAB/Simulink và thực nghiệm với DSPACE 1104 cho thấy hệ thống điều khiển bằng IMC kết hợp mạng neural network có hiệu suất tốt và ổn định ngay cả khi thông số động cơ thay đổi. Điều này chứng minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp trong thực tế.
IV. Kết luận và hướng phát triển
Nghiên cứu đã chứng minh rằng phương pháp điều khiển bằng mô hình nội kết hợp mạng neural network là giải pháp hiệu quả để điều khiển động cơ không đồng bộ ba pha. Phương pháp này không chỉ giảm khối lượng tính toán mà còn tăng tính bền vững của hệ thống. Trong tương lai, hướng phát triển sẽ tập trung vào tối ưu hóa thuật toán và ứng dụng rộng rãi hơn trong các hệ thống công nghiệp.
