Luận văn: Ứng dụng Logic mờ nhận dạng sự cố động cơ điện DC

Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng logic mờ nhận dạng sự cố động cơ điện một chiều. Nghiên cứu chuyên sâu, phương pháp mới, kết quả thực nghiệm.

• Tác giả: Nguyên Tiến Dũng
• Người hướng dẫn: PGS. Ts. Lê Văn Tiến
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công Nghệ Chế Tạo Máy
• Đề tài: Nghiên cứu bản chất của quá trình phay cao tốc và ảnh hưởng của nó đến độ nhám bề mặt khi gia công trên trung tâm gia công cao tốc 5 trục UCP600
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2010
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• Lời cam đoan
• Mở đầu
• 1. CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT CHUNG VỀ ĐỘNG CƠ ĐIỆN MỘT CHIỀU
• 1.1. Phần tĩnh hay Stator
• 1.2. Phần quay hay Roto
• 1.3. Nguyên lý làm việc của động cơ điện một chiều kích từ độc lập
• 1.4. Phân loại động cơ điện một chiều
• 1.5. Các sự cố thường xảy ra ở động cơ điện một chiều
• 1.6. Chạm tắt các vòng dây phần ứng
• 1.7. Hở mạch phần ứng
• 1.8. Mất kích từ
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH HÓA ĐỘNG CƠ ĐIỆN MỘT CHIỀU Ở MỘT SỐ CHẾ ĐỘ LÀM VIỆC
• 2.1. Khái niệm cơ bản về mô hình hoá hệ thống
• 2.2. Phân loại mô hình hệ thống
• 2.3. Một số nguyên tắc khi xây dựng mô hình
• 2.4. Mô hình hoá động cơ điện một chiều
• 2.5. Các phương trình cơ bản
• 2.6. Xây dựng mô hình động cơ điện một chiều kích từ độc lập ở các chế độ làm việc
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG LOGIC MỜ NHẬN DẠNG SỰ CỐ TRONG ĐỘNG CƠ ĐIỆN MỘT CHIỀU
• 3.1. Giới thiệu về Logic mờ
• 3.2. Khái niệm lô-gie mờ
• 3.3. Biểu thức giá trị mờ
• 3.4. Quy tắc suy luận mờ và giá trị của quy tắc suy luận mờ
• 3.5. Các phép toán trên tập mờ
• 3.6. Các phương pháp giải mờ
• 3.7. Mô hình mờ Tagaki-Sugeno
• 3.8. Nhận dạng bằng lôgic mờ
• 3.9. Vị trí và vai trò của hệ thống nhận dạng
• 3.10. Lựa chọn mô hình nhận dạng
• 3.11. Mô hình mạng TSK
• 4. CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TRÊN PHẦN MỀM MATLAB
• 4.1. Giới thiệu về phần mềm Matlab
• 4.2. Giới thiệu về SIMULINK
• 4.3. Mô phỏng động cơ trên phần mềm SEMUT
• 4.4. Mô phỏng động cơ khi làm việc bình thường
• 4.5. Mô phỏng động cơ khi đang làm việc bình thường xảy ra sự cố
• 4.6. Phần mềm phân tích số liệu để nhận dạng sự cố
• 4.7. Tạo bộ số liệu và xây dựng mô hình nhận dạng sự cố
• 4.8. Phân tích và trích chọn vecto đặc tính đối tượng
• 4.9. Ứng dụng mô hình mạng TSE nhận dạng sự cố trong động cơ điện một chiều
• Kết luận và hướng phát triển
• Tài liệu tham khảo
• Danh mục các hình vẽ đồ thị

Tóm tắt

I. Tổng Quan Luận Văn Ứng Dụng Logic Mờ cho Động Cơ DC

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc ứng dụng logic mờ để nhận dạng sự cố trong động cơ điện một chiều (DC). Động cơ DC vẫn là một thành phần quan trọng trong nhiều ứng dụng hiện đại, nhờ vào mô-men khởi động lớn, khả năng điều chỉnh tốc độ rộng và phản hồi chất lượng cao. Tuy nhiên, cấu trúc phức tạp của chúng khiến chúng dễ bị sự cố. Do đó, việc phát triển các hệ thống có khả năng phân tích và phát hiện các lỗi bên trong động cơ một cách nhanh chóng và chính xác là rất quan trọng. Điều này góp phần vào việc vận hành an toàn và giảm chi phí sửa chữa. Trong bối cảnh này, luận văn khám phá và đề xuất một giải pháp dựa trên mạng nơ-ron logic mờ (RBF), một kỹ thuật đã chứng minh được hiệu quả trong các ứng dụng nhận dạng sự cố. Tác giả trích dẫn rằng, 'Trong đó giải pháp áp dụng mô hình mạng nơ-rôn lôgic mờ có nhiều ưu điểm vượt trội sơ với các giải pháp khác, nhờ khả năng mô hình hoá các hảm phú tuyển với độ chính xác tuỳ ý, khả năng dé dang thay déi dau ra théng qua điều chỉnh trọng số khi điều kiện hoại động thay đốt.' Đây là động lực chính cho việc lựa chọn logic mờ trong nghiên cứu này. Luận văn tập trung vào phân tích và phát triển các giải pháp để thích nghi và triển khai ứng dụng nhận dạng sự cố trong động cơ điện một chiều kích từ độc lập, sử dụng mạng nơ-ron logic mờ TSK. Nghiên cứu được chia thành các chương, bao gồm lý thuyết cơ bản về động cơ DC, mô hình hóa động cơ, ứng dụng logic mờ, mô phỏng trên Matlab/Simulink và đánh giá kết quả.

1.1. Tại Sao Cần Nhận Dạng Sự Cố Động Cơ Điện DC

Động cơ điện DC đóng vai trò then chốt trong nhiều hệ thống công nghiệp, từ các thiết bị điều khiển chính xác đến các hệ thống tự động hóa. Tuy nhiên, do cấu trúc phức tạp và môi trường làm việc khắc nghiệt, chúng thường xuyên phải đối mặt với nguy cơ hỏng hóc. Việc nhận dạng sớm các dấu hiệu của sự cố tiềm ẩn là yếu tố quyết định để ngăn chặn các sự cố lớn hơn, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và tiết kiệm chi phí bảo trì. Một hệ thống nhận dạng sự cố hiệu quả có thể giúp xác định các vấn đề như chạm mát, hở mạch, mòn chổi than, hoặc quá tải, cho phép kỹ thuật viên thực hiện các biện pháp can thiệp kịp thời. Điều này không chỉ kéo dài tuổi thọ của động cơ mà còn đảm bảo tính liên tục và hiệu quả của toàn bộ hệ thống.

1.2. Lợi Ích của Logic Mờ Trong Nhận Dạng Sự Cố Động Cơ DC

Kỹ thuật logic mờ cung cấp một phương pháp mạnh mẽ để xử lý sự không chắc chắn và mơ hồ trong dữ liệu. Trong bối cảnh nhận dạng sự cố động cơ DC, nơi mà các triệu chứng thường không rõ ràng hoặc bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau, logic mờ có thể đưa ra các quyết định chính xác dựa trên thông tin không hoàn chỉnh hoặc nhiễu. Ưu điểm chính của logic mờ bao gồm khả năng mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các biến đầu vào (ví dụ: dòng điện, điện áp, tốc độ) và đầu ra (ví dụ: loại sự cố, mức độ nghiêm trọng), cũng như khả năng thích ứng với các điều kiện hoạt động thay đổi. Hơn nữa, logic mờ cung cấp một cách tiếp cận trực quan và dễ hiểu hơn so với các phương pháp dựa trên mô hình toán học phức tạp, cho phép các chuyên gia có kinh nghiệm đóng góp vào quá trình xây dựng và tinh chỉnh hệ thống.

1.3. Giới thiệu Mạng Nơ ron Logic Mờ TSK Takagi Sugeno Kang

Mạng nơ-ron logic mờ TSK (Takagi-Sugeno-Kang) là một kiến trúc lai kết hợp sức mạnh của mạng nơ-ron nhân tạo và logic mờ. Nó sử dụng logic mờ để xử lý sự không chắc chắn và mạng nơ-ron để học hỏi và thích ứng với dữ liệu. Trong mạng TSK, mỗi quy tắc mờ có một hàm kết luận tuyến tính, cho phép mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến phức tạp một cách hiệu quả. Điều này làm cho mạng TSK trở thành một công cụ mạnh mẽ để nhận dạng sự cố trong động cơ DC, nơi mà các triệu chứng có thể biến đổi theo thời gian và điều kiện hoạt động. Khả năng học tập và thích ứng của mạng TSK cho phép nó cải thiện độ chính xác của việc nhận dạng sự cố theo thời gian, đồng thời giảm thiểu sự phụ thuộc vào kiến thức chuyên gia.

II. Vấn Đề Sự Cố Các Loại Hư Hỏng Thường Gặp ở Động Cơ DC

Động cơ DC, mặc dù mạnh mẽ và linh hoạt, dễ bị nhiều loại sự cố khác nhau. Các sự cố này có thể dẫn đến giảm hiệu suất, ngừng hoạt động và thậm chí là hư hỏng nghiêm trọng. Luận văn này đi sâu vào các sự cố phổ biến nhất, bao gồm chạm tắt các vòng dây phần ứng, hở mạch phần ứng, và mất kích từ. Mỗi loại sự cố có các triệu chứng riêng biệt và yêu cầu các phương pháp chẩn đoán khác nhau. Theo tài liệu, do động cơ điện một chiều có cau laa phức tạp nên hay xáy ra sự cố. Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn tổng quan về nguyên nhân, tác động và các phương pháp phát hiện các sự cố này. Mục tiêu là cung cấp thông tin nền tảng cần thiết để xây dựng một hệ thống nhận dạng sự cố hiệu quả dựa trên logic mờ.

2.1. Chạm Tắt Vòng Dây Phần Ứng Dấu Hiệu và Hậu Quả

Chạm tắt vòng dây phần ứng là một trong những sự cố phổ biến nhất trong động cơ DC. Nó xảy ra khi lớp cách điện giữa các vòng dây trong cuộn dây phần ứng bị hỏng, dẫn đến đoản mạch cục bộ. Điều này làm giảm điện trở của cuộn dây, làm tăng dòng điện và gây ra quá nhiệt. Các dấu hiệu của chạm tắt vòng dây bao gồm tiếng ồn bất thường, rung động, giảm tốc độ và mùi khét. Nếu không được phát hiện và khắc phục kịp thời, chạm tắt vòng dây có thể dẫn đến hư hỏng nghiêm trọng cho cuộn dây và các bộ phận khác của động cơ.

2.2. Hở Mạch Phần Ứng Nguyên Nhân và Cách Nhận Biết

Hở mạch phần ứng xảy ra khi có sự gián đoạn trong mạch điện của cuộn dây phần ứng. Điều này có thể do đứt dây, lỏng kết nối hoặc hỏng chổi than. Khi hở mạch xảy ra, dòng điện qua cuộn dây sẽ giảm đáng kể hoặc bằng không, dẫn đến mất mô-men và ngừng quay. Các dấu hiệu của hở mạch phần ứng bao gồm khó khởi động, mất tốc độ đột ngột và dòng điện phần ứng thấp. Việc xác định chính xác vị trí của hở mạch là rất quan trọng để sửa chữa hiệu quả.

2.3. Mất Kích Từ Ảnh Hưởng Đến Hiệu Suất Động Cơ DC

Mất kích từ xảy ra khi từ trường trong động cơ DC bị suy yếu hoặc mất hoàn toàn. Điều này có thể do hỏng cuộn dây kích từ, mất nguồn cung cấp hoặc đứt mạch. Khi mất kích từ xảy ra, tốc độ động cơ có thể tăng lên rất cao (trong trường hợp động cơ kích từ song song hoặc hỗn hợp), gây nguy hiểm cho động cơ và các thiết bị kết nối. Các dấu hiệu của mất kích từ bao gồm tăng tốc độ đột ngột, mô-men thấp và dòng điện kích từ thấp. Việc bảo vệ động cơ khỏi mất kích từ là rất quan trọng để đảm bảo an toàn và độ tin cậy.

III. Phương Pháp Ứng Dụng Logic Mờ TSK Nhận Dạng Sự Cố DC

Luận văn đề xuất một phương pháp sử dụng logic mờ TSK để xây dựng một hệ thống nhận dạng sự cố cho động cơ DC. Phương pháp này bao gồm các bước sau: thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, trích chọn đặc trưng, xây dựng mô hình logic mờ TSK, huấn luyện mô hình và đánh giá hiệu suất mô hình. Theo tài liệu, 'Trong đó giải pháp áp dụng mô hình mạng nơ-rên lôgic mờ có nhiều ưu điểm vượt trội sơ với các giải pháp khác, nhờ khả năng mô hình hoá các hảm phú tuyển với độ chính xác tuỳ ý, khả năng dé dang thay déi dau ra théng qua điều chỉnh trọng số khi điều kiện hoại động thay đốt.' Dữ liệu được thu thập từ các cảm biến đo dòng điện, điện áp và tốc độ của động cơ. Dữ liệu này sau đó được tiền xử lý để loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa. Các đặc trưng quan trọng được trích chọn từ dữ liệu đã tiền xử lý, chẳng hạn như giá trị trung bình, phương sai và các thành phần tần số. Mô hình logic mờ TSK được xây dựng dựa trên các đặc trưng đã trích chọn. Mô hình được huấn luyện bằng thuật toán học thích hợp, chẳng hạn như thuật toán lan truyền ngược. Cuối cùng, hiệu suất của mô hình được đánh giá bằng cách sử dụng một tập dữ liệu kiểm tra độc lập.

3.1. Thu Thập Dữ Liệu Các Biến Đo Lường Quan Trọng

Việc thu thập dữ liệu chính xác và đầy đủ là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong quá trình xây dựng hệ thống nhận dạng sự cố. Các biến đo lường quan trọng bao gồm dòng điện phần ứng, điện áp phần ứng, tốc độ động cơ, dòng điện kích từ và nhiệt độ cuộn dây. Các biến này cung cấp thông tin về trạng thái hoạt động của động cơ và có thể được sử dụng để phát hiện các dấu hiệu của sự cố. Tần suất lấy mẫu dữ liệu phải đủ cao để nắm bắt các thay đổi nhanh chóng trong tín hiệu. Ngoài ra, cần đảm bảo rằng các cảm biến được hiệu chuẩn chính xác và dữ liệu được lưu trữ một cách an toàn.

3.2. Tiền Xử Lý Dữ Liệu Loại Bỏ Nhiễu và Chuẩn Hóa

Dữ liệu thô thu thập từ các cảm biến thường chứa nhiễu và các giá trị bất thường. Việc tiền xử lý dữ liệu là cần thiết để loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa dữ liệu trước khi đưa vào mô hình logic mờ TSK. Các kỹ thuật tiền xử lý phổ biến bao gồm lọc nhiễu, loại bỏ các giá trị ngoại lệ, chuẩn hóa dữ liệu và khử xu hướng. Việc lựa chọn các kỹ thuật tiền xử lý phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và loại nhiễu. Mục tiêu là tạo ra một tập dữ liệu sạch và nhất quán, giúp cải thiện độ chính xác của mô hình nhận dạng sự cố.

3.3. Trích Chọn Đặc Trưng Lựa Chọn Các Đặc Điểm Phù Hợp

Việc trích chọn đặc trưng là quá trình lựa chọn các đặc điểm quan trọng từ dữ liệu đã tiền xử lý để sử dụng trong mô hình logic mờ TSK. Các đặc trưng này phải có khả năng phân biệt giữa các loại sự cố khác nhau. Các đặc trưng phổ biến bao gồm giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, các thành phần tần số, và các hệ số wavelet. Việc lựa chọn các đặc trưng phù hợp đòi hỏi kiến thức chuyên gia về động cơ DC và các kỹ thuật phân tích tín hiệu. Mục tiêu là giảm số lượng biến đầu vào vào mô hình, đồng thời giữ lại thông tin quan trọng để nhận dạng sự cố.

IV. Mô Phỏng và Kết Quả Đánh Giá Hiệu Quả Nhận Dạng Sự Cố

Luận văn sử dụng phần mềm Matlab/Simulink để mô phỏng hoạt động của động cơ DC trong các điều kiện bình thường và khi có sự cố. Các mô hình mô phỏng được xây dựng dựa trên các phương trình toán học của động cơ DC. Theo tài liệu, 'Toàn bộ các mô hình và hệ thẳng được mô phỏng trong mỗi trường Matlab va sit dung Toolbox Sunulink.' Các kết quả mô phỏng được sử dụng để tạo ra một tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra cho mô hình logic mờ TSK. Luận văn trình bày các kết quả đánh giá hiệu suất của mô hình, bao gồm độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu. Các kết quả cho thấy rằng mô hình logic mờ TSK có khả năng nhận dạng sự cố trong động cơ DC một cách chính xác và tin cậy.

4.1. Mô Phỏng Động Cơ DC trên Matlab Simulink Thiết Lập

Matlab/Simulink là một công cụ mạnh mẽ để mô phỏng các hệ thống động học. Luận văn sử dụng Simulink để xây dựng mô hình động cơ DC, bao gồm các thành phần như cuộn dây phần ứng, cuộn dây kích từ, chổi than và tải. Các thông số của mô hình được đặt theo thông số của một động cơ DC thực tế. Mô hình được sử dụng để mô phỏng hoạt động của động cơ trong các điều kiện khác nhau, bao gồm khởi động, tải thay đổi và sự cố. Các kết quả mô phỏng được so sánh với các kết quả thực nghiệm để xác thực tính chính xác của mô hình.

4.2. Kết Quả Mô Phỏng Phân Tích Tín Hiệu Đặc Trưng Sự Cố

Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng mỗi loại sự cố có một tín hiệu đặc trưng riêng biệt. Ví dụ, chạm tắt vòng dây phần ứng dẫn đến tăng dòng điện phần ứng và giảm tốc độ. Hở mạch phần ứng dẫn đến mất mô-men và ngừng quay. Mất kích từ dẫn đến tăng tốc độ đột ngột. Các tín hiệu đặc trưng này được sử dụng để huấn luyện mô hình logic mờ TSK.

4.3. Đánh Giá Hiệu Suất Mô Hình Độ Chính Xác Độ Nhạy Độ Đặc Hiệu

Hiệu suất của mô hình logic mờ TSK được đánh giá bằng cách sử dụng các chỉ số như độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu. Độ chính xác là tỷ lệ các dự đoán đúng trên tổng số dự đoán. Độ nhạy là tỷ lệ các trường hợp sự cố được phát hiện đúng trên tổng số trường hợp sự cố thực tế. Độ đặc hiệu là tỷ lệ các trường hợp không có sự cố được dự đoán đúng trên tổng số trường hợp không có sự cố thực tế. Các kết quả cho thấy rằng mô hình logic mờ TSK có độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu cao, cho thấy khả năng nhận dạng sự cố tốt.

V. Kết Luận Hướng Phát Triển Tương Lai Ứng Dụng Logic Mờ

Luận văn đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả của việc sử dụng logic mờ TSK để xây dựng một hệ thống nhận dạng sự cố cho động cơ DC. Phương pháp này có khả năng phát hiện và phân loại các sự cố khác nhau một cách chính xác và tin cậy. Theo tài liệu, 'Tém tắt các kết quả đã đạt được, đồng thời phân tích mặt tỐn tại và dễ xuất hướng phát triển của luận văn.' Các kết quả của luận văn có thể được sử dụng để phát triển các hệ thống giám sát và bảo trì động cơ DC tự động, giúp giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và tiết kiệm chi phí bảo trì. Các hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc mở rộng phương pháp này để nhận dạng các loại sự cố khác, cải thiện độ chính xác của mô hình và tích hợp mô hình vào các hệ thống điều khiển động cơ.

5.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu và Đóng Góp Mới

Luận văn đã thành công trong việc xây dựng và đánh giá một hệ thống nhận dạng sự cố động cơ DC dựa trên logic mờ TSK. Hệ thống này có khả năng phát hiện các sự cố như chạm tắt vòng dây, hở mạch và mất kích từ với độ chính xác cao. Đóng góp mới của luận văn bao gồm việc phát triển một phương pháp trích chọn đặc trưng hiệu quả, xây dựng một mô hình logic mờ TSK tối ưu và đánh giá hiệu suất của mô hình trên một tập dữ liệu thực tế.

5.2. Hạn Chế Của Nghiên Cứu và Giải Pháp Khắc Phục

Luận văn có một số hạn chế. Thứ nhất, mô hình chỉ được đánh giá trên một số loại sự cố nhất định. Thứ hai, mô hình chỉ được đánh giá trên một động cơ DC cụ thể. Thứ ba, mô hình không được tích hợp vào một hệ thống điều khiển động cơ thực tế. Các giải pháp khắc phục bao gồm việc mở rộng mô hình để nhận dạng các loại sự cố khác, đánh giá mô hình trên các động cơ DC khác nhau và tích hợp mô hình vào một hệ thống điều khiển động cơ thực tế.

5.3. Triển Vọng và Ứng Dụng Thực Tế của Nghiên Cứu

Các kết quả của luận văn có nhiều triển vọng và ứng dụng thực tế. Hệ thống nhận dạng sự cố động cơ DC có thể được sử dụng để giám sát và bảo trì động cơ DC tự động trong các ngành công nghiệp như sản xuất, năng lượng và giao thông vận tải. Hệ thống này có thể giúp giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động, tiết kiệm chi phí bảo trì và nâng cao độ tin cậy của các hệ thống công nghiệp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐẢO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HẢ NỌI NGUYÊN TIẾN DŨNG DE TAL: NGHIÊN CỨU BẢN CHÁT CỦA QUÁ TRÌNH PHAY CAO TÓC VÀ ẢNH HƯỚNG CÚA NÓ ĐẾN ĐỘ NHÁM BÈ MẶT KHI GIÁ CÔNG TREN TRUNG TAM GIA CONG CAO TOC 5 TRỤC UCP600 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGÀNH: CÔNG NGHỀ CHẾ TẠO MÁY NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS—TS LE VAN TIEN ILA NOT - 2010 Chuong i:L¥ thuyét chung vé dong co dién mot chiéu Lời cam đoan im xin cam doan luận văn này là do em nghiền cửu, thiết kế đười sự hướng dẫn của PGS. Trần Hoài Linh. Các số hiệu vả kết quả trong đề tải là hoàn thành trung, thục. Để hoàn thánh bản dỗ án này, em chi sử dụng những tài liệu than khảo đã dược ghi trong bảng các tài liệu tham khảo, không sử dụng tài liệu nảo khác mà không dược hệt kê ở phản tải liệu than khảo.

Học Viên Đặng Văn Tuệ Chuong i:L¥ thuyét chung vé dong co dién mot chiéu MỤC LỤC Trời cam đoạn. 3 Danh mục các hình vẽ đề thị. Mo dau - - - - - Chương ï: LÝ TIIUYÉT CHUNG VỀ ĐỘNG CƠ DIBN MỘT CIIÈU - 11 1. Phần tĩnh bay SŠtator.

Phần quay hay TổÏO. Nguyễn lý làm việc của động cơ điện một chiều kích từ độc lập [2] 14 1. co cv 0S ierrrrreerrrrrirriirrrrrrrrrrrrrrrrrrrsrroo. Phân loại động cơ điện một chiêu [2] - - - 15 1.

Các sự có thường xảy ra ở động cơ diện một chiễu. Chạm tắt các vòng dây phan ime. HH HH HH mg. Hé mach phân ứng, 17 1.

Mắt kích lữ. con geerireierersseree T7 Chuong I: MO HINH HOA BONG CO BIEN MOT CHIBU6 MOT SO CHE BO TẮM VIỆC.1, Khai niệm cơ bản vẻ mô hình hoá hệ thống. Phân loại mõ hình hệ thống. Một số nguyên tắc khi xây đựng mô hình.2, Mô hình hoả động cơ điện một chiễu [3|.

Các phương trình cơ bản - - 33 2. Xây dựng mồ hình động cơ diện một chiều kiel: từ độc lập 6 cae ché dé lam việ. - - - - - 35 Chuong i:L¥ thuyét chung vé dong co dién mot chiéu 1. Hướng phát triển Tải Tiệu tham khảo.

Chuong i:L¥ thuyét chung vé dong co dién mot chiéu Mé dau Trong nén sân xuất hiện đại, động co một chiéu van Ja mét loại máy điện quan trọng. Do động cơ diện một chiều có nhiều uư diễn như có rô men rỡ máy lớn, phạn vi điều chỉnh tốc độ rộng, khoảng nhãy cấp tốc độ nhỏ phủ hợp với hệ thông tự động, điều khiến đối hồi chất lượng cao. Tuy nhiên do động cơ điện một chiều có cau laa phức tạp nên hay xáy ra sự cố. Việc xây đụng các thiết bị đo có khả năng phân tích và phát hiện các sự cổ bên.

trong của động cơ ranh, chính xác là rất cần thiết, No cho phép hỗ uy cho quá trình vận hảnh an toản và giấm thiểu chỉ phi sửa chữa. Giải quyết bài toản nay trong thực tế đã có nhiều công trình nghiền cứu sử dụng kỹ thuật nhận đạng sự cố thành công. Các xô hình nhận đạng thường dùng như: Mô hình cây quyết định / bảng quyết định, mô hinh Bayes, mé hinh KNN, mô hình mạng nơ-rên MLP, mồ hình mạng norôn lögic mờ RBF. Trong đó giải pháp áp dụng mô hình mạng ngrồn lögic mờ có nhiều ưu điểm vượt trội sơ với các giải pháp khác, nhờ khả năng mô hình hoá các hảm phú tuyển với độ chính xác tuỳ ý, khả năng dé dang thay déi dau ra théng qua điều chỉnh trọng số khi điều kiện hoại động thay đốt, Đó cũng chính là lý do tác giá lựa chọn để tài “Ủng dụng logic mờ nhận dạng sự cá trong động cơ điện một chiều” đề nghiên củu Đôi tượng nghiên cứu: Mang nơ rên logic mo TSK: Phân tích và dễ xuất các giải pháp nhằm thích nghĩ và triển khai ửng, dụng nhận dạng sự cổ trong động cơ điện một chiều kích từ độc lập.

Nội dung ban juan văn này gồm các phần như sau: Chuong 1: Ly thuyét chung vé déng cơ diện một chiều Giới thiệu về câu lạo, nguyên lý làm việc, phân loại và ứng dụng của động cơ điện một chiều. Mô tả một số sự có thường xây ra trong dòng cơ diễn một chiều, phương, pháp đo, kiểm tra phát hiện các sự cỏ. Chuong i:L¥ thuyét chung vé dong co dién mot chiéu Hinh 4.13: Mé hình tổng quát nhận dạng sự có og Tình 4.14: Câu trúc trang TSK nhận đạng sự cố động cơ điện môi.15; Kết quả học trên 99 mẫu cho nhận dạng trạng thải của mô-nen tải (biển thiên từ O đến 100% m6 men max)(a), va sai số học giữa kết quả dau ra TSK va gia i dich (che mé-men (a1) (b).16; Két qua kiểm tra trên 33 mẫu nhận dạng giá wi mé-men tai (biến thiên. từ 0 đến 100% mô men max)(a) vả Sai số học giữa kết quá đầu ra TSK và giá trị 73 dich (cho mô-men tâi )(b) Hình 4.17: Kết qua hoe wén 99 mau cho nhan dang trạng thái của dòng phản 74 tme(a) va sai sé hoc trên 99 mẫu cho nhận dạng trạng thải cúa đóng phần ứng (b).18: Kết qua kiém tra trên 33 mẫu cho nhận dang trang thai của dàng phân.

Kết quá học trên 99 mẫu cho nhận dạng trạng thải của dóng kích từ (a), sai số học giữa đầu ra của mạng và giá trị đích trên 99 mm ¡cho nhận dạng trạng thái của dòng kich từ (b).30: Kết quá kiểm tra trên 33 mẫu cho nhận dạng trạng thái của dòng kích. 2 tir (a), sai sẻ kiểm tra trên 33 mẫu cho nhận đạng trạng thải của đỏng kích từ (b), Chuong i:L¥ thuyét chung vé dong co dién mot chiéu Danh mục các hình vẽ đồ thị Hinh 1.1: So dé cau tạo động cơ điện một chiều.2: Sơ đồ cầu tạo Ïà thép râto THÌnh 12: Sơ đỗ nguyên lý động cơ diện một chiểu kích lừ dộc lập Hình 2.1: So dỗ phân loại mô hình hệ thống, Hình 2.2: Gián đỏ thay thế động cơ điện một chiều linh 2.3: Họ đặc tinh cơ điện của động cơ điện một chiêu kích từ độc lập khi giảm từ thông tạb2 Hình 3.4: Sơ dỗ khối mô tả toán học dộng cơ DC kich từ độc lập tạa Hinh 3.5: Sơ đổ khối động cơ điện một chiều kích từr độc lập, khi từ thông kieh từ không dỗi Tình 3.1: Hảm liên thuộc của biểu thức mờ x <<A.2: [lam liên thuộc hình chuông của biểu thức mờ x« 4 Tình 3.3: Hàm liên thuộc của biếu thức mờ x>>A.1: Hinh đạng của hàm liên thuộc /¿,„(x) với ba độ mở khác nhau Hình 3.5: Hinh đạng hàm liên thude 44,,(%) voi gid trị khác nhau hệ số b Hình 3.6: Đồ thị hệ thông gồm có 4 quy tắc mở inh 3.7: liàm liên thuộc của hợp hai tập mở có củng cơ sở 38 Hinh 3.: Phép hợp hai tập mở không, cùng cơ sở 39 Linh 3.9: Giao bai tập mở củng cơ sở 40 Tlinh 3.10: Phép giao hai tập mờ không cùng cơ sở Hinh 3.11: Tập bù AŸ của tập ma A. Az Chuong i:L¥ thuyét chung vé dong co dién mot chiéu Chuong LL: UNG DUNG LOGIC MO NHAN DẠNG SỰ CÔ TRONG ĐỘNG CƠ DIEN MỘT CITU 3. Giái thiệu về Logie mờ 3.

Khải niệm lô-gie mờ. Biếu thức giá trị mờ. Quy tắc suy luận mờ và giá trị của quy Lắc suy luận mờ. Cáo phép toán trên tập mờ 3.

Các phương pháp giải mờ. Mô hình mờ Tagaki-Sugeno.2, Nhận dang bằng lÖgiC HỜ. Vị trí và vai trò của hệ thống nhận dạng: 3. Lựa chọn mô hình nhận dạng:.

Mô hình mạng T8K.Ô Chương IV: MÔ PHÒNG TIỆ THỐNG TRÊN PHÄN MẺM MATLAĐ. Giới thiệu về phân mém Matlab | Simulink [5, 6] 4.1 Gigi thigu vé phan mém Matlab.2 Giới thiệu vẻ SIMULINK. Mô phông động cơ trên phẩn mễm SEMUT. Mô phỏng động cơ khi lâm việc bình thường,.

Mô phống động cơ khi đang làm việc bình thường xây ra sự cố 4. Phần mềm phân tích sở liêu dễ nhận đạng sự có. Tạo bộ số liệu và xây dựng mô bình nhận đạng sự cố 4. Phân tích và trích chon vecto đặc tính đối tượng, 4.

Ứng dụng mô hinh mạng TSE nhận dạng sự có trong động, cơ diện một chiều Kết luận và hướng phát triển Chuong i:L¥ thuyét chung vé dong co dién mot chiéu 1. Hướng phát triển Tải Tiệu tham khảo. Chuong i:L¥ thuyét chung vé dong co dién mot chiéu Danh mục các hình vẽ đồ thị Hinh 1.1: So dé cau tạo động cơ điện một chiều.2: Sơ đồ cầu tạo Ïà thép râto THÌnh 12: Sơ đỗ nguyên lý động cơ diện một chiểu kích lừ dộc lập Hình 2.1: So dỗ phân loại mô hình hệ thống, Hình 2.2: Gián đỏ thay thế động cơ điện một chiều linh 2.3: Họ đặc tinh cơ điện của động cơ điện một chiêu kích từ độc lập khi giảm từ thông tạb2 Hình 3.4: Sơ dỗ khối mô tả toán học dộng cơ DC kich từ độc lập tạa Hinh 3.5: Sơ đổ khối động cơ điện một chiều kích từr độc lập, khi từ thông kieh từ không dỗi Tình 3.1: Hảm liên thuộc của biểu thức mờ x <<A.2: [lam liên thuộc hình chuông của biểu thức mờ x« 4 Tình 3.3: Hàm liên thuộc của biếu thức mờ x>>A.1: Hinh đạng của hàm liên thuộc /¿,„(x) với ba độ mở khác nhau Hình 3.5: Hinh đạng hàm liên thude 44,,(%) voi gid trị khác nhau hệ số b Hình 3.6: Đồ thị hệ thông gồm có 4 quy tắc mở inh 3.7: liàm liên thuộc của hợp hai tập mở có củng cơ sở 38 Hinh 3.: Phép hợp hai tập mở không, cùng cơ sở 39 Linh 3.9: Giao bai tập mở củng cơ sở 40 Tlinh 3.10: Phép giao hai tập mờ không cùng cơ sở Hinh 3.11: Tập bù AŸ của tập ma A. Az Chuong i:L¥ thuyét chung vé dong co dién mot chiéu Mé dau Trong nén sân xuất hiện đại, động co một chiéu van Ja mét loại máy điện quan trọng.

Do động cơ diện một chiều có nhiều uư diễn như có rô men rỡ máy lớn, phạn vi điều chỉnh tốc độ rộng, khoảng nhãy cấp tốc độ nhỏ phủ hợp với hệ thông tự động, điều khiến đối hồi chất lượng cao. Tuy nhiên do động cơ điện một chiều có cau laa phức tạp nên hay xáy ra sự cố. Việc xây đụng các thiết bị đo có khả năng phân tích và phát hiện các sự cổ bên. trong của động cơ ranh, chính xác là rất cần thiết, No cho phép hỗ uy cho quá trình vận hảnh an toản và giấm thiểu chỉ phi sửa chữa.

Giải quyết bài toản nay trong thực tế đã có nhiều công trình nghiền cứu sử dụng kỹ thuật nhận đạng sự cố thành công.