I. Tổng quan về điều khiển trượt
Điều khiển trượt là một phương pháp điều khiển phi tuyến mạnh mẽ, được áp dụng rộng rãi trong các hệ thống động cơ không đồng bộ ba pha. Phương pháp này có khả năng duy trì tính ổn định và chất lượng điều khiển cao, ngay cả khi hệ thống chịu tác động của nhiễu và biến đổi thông số. Tuy nhiên, việc thiết kế bộ điều khiển trượt yêu cầu một mô hình chính xác của đối tượng, điều này không phải lúc nào cũng khả thi trong thực tế. Đặc biệt, động cơ không đồng bộ ba pha là một hệ phi tuyến phức tạp, đòi hỏi các cảm biến hồi tiếp, như cảm biến từ thông, có chi phí cao và khó lắp đặt. Do đó, việc sử dụng mạng nơ-ron để ước lượng từ thông thay vì sử dụng cảm biến vật lý là một giải pháp khả thi.
1.1. Nguyên lý điều khiển trượt
Nguyên lý điều khiển trượt dựa trên việc xác định các mặt trượt và luật điều khiển để duy trì trạng thái của hệ thống trong một vùng ổn định. Các mặt trượt được xác định dựa trên các thông số của động cơ, cho phép điều khiển tốc độ và từ thông đến giá trị đặt. Việc sử dụng thuật toán điều khiển giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác của hệ thống, đồng thời giảm thiểu sai số trong quá trình hoạt động. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng công nghiệp, nơi mà yêu cầu về độ chính xác và độ ổn định là rất cao.
II. Ứng dụng mạng nơ ron trong điều khiển động cơ
Mạng nơ-ron nhân tạo đã được chứng minh là một công cụ hiệu quả trong việc ước lượng từ thông cho động cơ không đồng bộ. Việc áp dụng mạng nơ-ron giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào cảm biến vật lý, đồng thời cải thiện tính linh hoạt và khả năng thích ứng của hệ thống điều khiển. Kết quả mô phỏng cho thấy thời gian xác lập của đáp ứng từ thông khoảng 0.03 giây, trong khi tốc độ động cơ đạt khoảng 0.4 giây. Các đáp ứng này không vọt lố và duy trì tính bền vững dưới tác động của nhiễu và biến thiên 10% giá trị của các tham số động cơ.
2.1. Mô hình mạng nơ ron
Mô hình mạng nơ-ron được xây dựng dựa trên các dữ liệu huấn luyện từ thông và các thông số của động cơ. Việc lựa chọn số nút ẩn và lớp ẩn là rất quan trọng để đảm bảo mạng nơ-ron có thể học và ước lượng chính xác từ thông. Các kết quả nhận dạng cho thấy mạng nơ-ron có khả năng xấp xỉ các quan hệ phi tuyến mà không cần biết cấu trúc của quan hệ đó, từ đó cải thiện hiệu suất điều khiển động cơ không đồng bộ.
III. Kết luận và hướng phát triển
Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng việc áp dụng mạng nơ-ron trong điều khiển trượt cho động cơ không đồng bộ ba pha mang lại nhiều lợi ích. Các kết quả đạt được cho thấy tính ổn định và hiệu suất cao của hệ thống điều khiển. Hướng phát triển tiếp theo có thể tập trung vào việc tối ưu hóa cấu trúc mạng nơ-ron và cải thiện thuật toán điều khiển để đáp ứng tốt hơn trong các điều kiện thực tế. Việc nghiên cứu sâu hơn về các ứng dụng của công nghệ điều khiển thông minh cũng sẽ mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực này.
3.1. Hướng phát triển tiếp theo
Hướng phát triển tiếp theo có thể bao gồm việc tích hợp các công nghệ mới như học sâu và học máy vào trong mô hình điều khiển. Điều này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn tăng cường khả năng tự động hóa trong các hệ thống điều khiển động cơ. Việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp điều khiển thông minh sẽ là một bước tiến quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống động cơ trong tương lai.
