Luận văn thạc sĩ về ứng dụng công nghệ tính toán mềm trong hệ thống điều khiển mô men động cơ không đồng bộ 3 pha

• Tác giả: Nguyễn Minh Sĩ
• Người hướng dẫn: PGS.TS Dương Hoài Nghĩa
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện
• Đề tài: Ứng Dụng Công Nghệ Tính Toán Mềm Trong Điều Khiển Mô Men Động Cơ 3 Pha
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Sự phát triển của kỹ thuật điều khiển động cơ
• 1.2. Các phương pháp điều khiển động cơ KĐB
• 1.3. Phương pháp V/f = const (điều khiển vô hướng)
• 1.4. Phương pháp điều khiển định hướng trường (FOC)
• 1.5. Phương pháp điều khiển trực tiếp mô men (DTC)
• 1.6. Nhiệm vụ và phạm vi nghiên cứu
• 1.7. Phương pháp nghiên cứu
• 1.8. Nội dung của luận văn
• 1.9. Ý nghĩa thực tiễn của luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ BA PHA
• 2.1. Xây dựng vectơ không gian
• 2.2. Mô tả vectơ trên hệ tọa độ cố định stator (hệ tọa độ αβ)
• 2.3. Mô tả vectơ trên tọa độ quay rotor (hệ tọa độ dq)
• 2.4. Mô hình của động cơ KĐB 3 pha
• 2.5. Hệ phương trình trạng thái của động cơ KĐB 3 pha trên hệ tọa độ stator (αβ)
• 2.6. Hệ phương trình trạng thái của động cơ KĐB 3 pha trên hệ tọa độ từ thông rotor (dq)
• 2.7. Phép chuyển hệ trục tọa độ
• 2.8. Phép chuyển hệ trục tọa độ abc sang hệ trục tọa độ αβ và ngược lại
• 2.9. Phép chuyển hệ trục tọa độ abc sang hệ tọa độ dq và ngược lại
• 2.10. Phép chuyển hệ trục tọa độ αβ sang hệ tọa độ dq và ngược lại
• 3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 3.1. Điều khiển trực tiếp mô men
• 3.2. Giới thiệu về phương pháp điều khiển trực tiếp mô men (DTC) động cơ không đồng bộ
• 3.3. Giải thuật điều khiển DTC
• 3.4. Các công thức tính toán trong phương pháp
• 3.5. Điều khiển các tín hiệu trong hệ thống
• 3.6. Chọn lựa vectơ điện áp thích hợp
• 3.7. Công nghệ tính toán mềm
• 3.7.1. Tập hợp mờ (Fuzzy set)
• 3.7.2. Tập hợp rõ (crisp set)
• 3.7.3. Tập hợp mờ
• 3.7.4. Các phép toán trên tập hợp mờ
• 3.7.5. Biến ngôn ngữ
• 3.7.6. Suy diễn mờ
• 3.7.7. Hệ thống xử lý mờ
• 3.7.8. Suy diễn mờ (fuzzy inference engine)
• 3.7.9. Khối giải mờ (defuzzifier)
• 3.7.10. Tính phi tuyến của hệ thống xử lý mờ
• 3.7.11. Điều khiển mờ
• 3.7.12. Sử dụng phần mềm Matlab/Fuzzy Toolbox
• 4. CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG CẤU TRÚC CÁC KHỐI ĐIỀU KHIỂN VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
• 4.1. Xây dựng cấu trúc các khối điều khiển
• 4.2. Sơ đồ mô phỏng DTC ứng dụng bộ điều khiển PD cổ điển
• 4.3. Sơ đồ khối ước lượng từ thông stator và mô men
• 4.4. Sơ đồ khối bộ điều khiển PD cổ điển
• 4.5. Sơ đồ khối so sánh từ thông và mô men
• 4.6. Sơ đồ khối xác định góc sector
• 4.7. Sơ đồ khối đóng cắt điện áp trong bộ nghịch lưu
• 4.8. Sơ đồ khối động cơ không đồng bộ 3 pha trong hệ tọa độ αβ
• 4.9. Khối chuyển tọa độ abc sang αβ và αβ sang abc
• 4.10. Sơ đồ mô phỏng DTC ứng dụng bộ điều khiển PD mờ
• 4.11. Bộ điều khiển PD mờ
• 4.12. Các hàm thành viên
• 4.13. Phân tích kết quả mô phỏng
• 4.14. Thông số động cơ KĐB 3 pha
• 4.15. Phân tích kết quả mô phỏng
• 4.16. Đáp ứng từ thông stator và rotor lúc khởi động
• 4.17. Điện áp và dòng điện lúc khởi động
• 4.18. Đáp ứng từ thông stator và rotor
• 4.19. Quan hệ giữa tốc độ rotor và mô men điện từ theo thời gian
• 4.20. Đáp ứng từ thông động cơ
• 4.21. Đáp ứng tốc độ động cơ
• 4.22. Đáp ứng mô men của động cơ
• 4.23. Đáp ứng dòng điện của động cơ
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI
• 5.1. Hướng phát triển của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ, công nghệ tính toán mềm đã trở thành một giải pháp quan trọng trong việc điều khiển các hệ thống phức tạp như động cơ 3 pha. Các phương pháp điều khiển truyền thống thường không đáp ứng được yêu cầu của các hệ thống phi tuyến, do đó, việc áp dụng công nghệ tính toán mềm giúp cải thiện hiệu suất điều khiển. Đặc biệt, điều khiển mô men động cơ thông qua phương pháp DTC (Direct Torque Control) đã cho thấy khả năng điều khiển chính xác và ổn định. Việc sử dụng bộ điều khiển mờ (Fuzzy Logic Controller - FLC) trong hệ thống này không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu suất mà còn giảm thiểu độ phức tạp trong việc điều khiển. Theo nghiên cứu, việc áp dụng công nghệ tính toán mềm trong điều khiển động cơ không đồng bộ 3 pha đã mang lại những kết quả khả quan, cho thấy sự cần thiết của việc phát triển và ứng dụng các phương pháp điều khiển hiện đại.

1.1. Sự phát triển của kỹ thuật điều khiển động cơ

Sự phát triển của kỹ thuật điều khiển động cơ đã trải qua nhiều giai đoạn, từ các phương pháp đơn giản như V/f = const đến các phương pháp hiện đại như FOC và DTC. Đặc biệt, DTC cho phép điều khiển độc lập giữa từ thông và mô men, điều này rất quan trọng trong các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao. Việc áp dụng công nghệ tính toán mềm trong điều khiển động cơ không đồng bộ 3 pha đã mở ra hướng đi mới cho việc tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu chi phí. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng bộ điều khiển mờ có thể cải thiện đáng kể hiệu suất điều khiển, giúp động cơ hoạt động ổn định hơn trong các điều kiện khác nhau.

II. Mô hình động cơ không đồng bộ ba pha

Mô hình của động cơ không đồng bộ ba pha là một phần quan trọng trong việc phát triển các phương pháp điều khiển. Việc xây dựng mô hình động cơ dựa trên các phương trình trạng thái cho phép phân tích và thiết kế hệ thống điều khiển một cách hiệu quả. Các phương trình này mô tả mối quan hệ giữa các đại lượng như điện áp, dòng điện, từ thông và mô men. Sự chuyển đổi giữa các hệ tọa độ như αβ và dq cũng rất quan trọng trong việc tối ưu hóa quá trình điều khiển. Việc áp dụng công nghệ tính toán mềm trong mô hình này giúp cải thiện khả năng dự đoán và điều khiển, từ đó nâng cao hiệu suất của hệ thống. Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng việc sử dụng bộ điều khiển mờ có thể giúp động cơ hoạt động hiệu quả hơn trong các điều kiện khác nhau.

2.1. Xây dựng mô hình động cơ

Việc xây dựng mô hình cho động cơ không đồng bộ ba pha bao gồm việc xác định các thông số kỹ thuật và các phương trình trạng thái. Các phương trình này giúp mô tả hành vi của động cơ trong các điều kiện hoạt động khác nhau. Sự chuyển đổi giữa các hệ tọa độ như αβ và dq là rất quan trọng để đảm bảo rằng các tín hiệu điều khiển được tối ưu hóa. Việc áp dụng công nghệ tính toán mềm trong mô hình này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn giảm thiểu độ phức tạp trong việc điều khiển. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng bộ điều khiển mờ có thể giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của động cơ, đặc biệt trong các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao.

III. Cơ sở lý thuyết

Cơ sở lý thuyết cho việc điều khiển động cơ không đồng bộ ba pha dựa trên các phương pháp hiện đại như DTC và FLC. Phương pháp DTC cho phép điều khiển mô men và từ thông một cách độc lập, điều này rất quan trọng trong các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao. Việc áp dụng công nghệ tính toán mềm trong điều khiển động cơ không đồng bộ giúp cải thiện khả năng điều khiển trong các điều kiện không chắc chắn. Các thuật toán điều khiển mờ giúp xử lý các tín hiệu không chính xác và đưa ra quyết định hợp lý. Nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng bộ điều khiển mờ có thể giúp tối ưu hóa hiệu suất điều khiển, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động của động cơ.

3.1. Phương pháp điều khiển trực tiếp mô men

Phương pháp điều khiển trực tiếp mô men (DTC) là một trong những phương pháp tiên tiến nhất trong việc điều khiển động cơ không đồng bộ ba pha. Phương pháp này cho phép điều khiển độc lập giữa mô men và từ thông, giúp động cơ hoạt động ổn định hơn trong các điều kiện khác nhau. Việc áp dụng công nghệ tính toán mềm trong DTC giúp cải thiện khả năng điều khiển, đặc biệt trong các tình huống không chắc chắn. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng bộ điều khiển mờ có thể giúp tối ưu hóa quá trình điều khiển, từ đó nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh cuộc cách mạng khoa học kỹ thuật phát triển nhanh chóng, việc điều khiển động cơ không đồng bộ (KĐB) ba pha trở thành một lĩnh vực trọng điểm trong ngành kỹ thuật điện. Động cơ KĐB được ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống điện công nghiệp và dây chuyền sản xuất nhờ chi phí hợp lý và độ bền cao. Tuy nhiên, việc điều khiển động cơ KĐB là một thách thức lớn do tính phi tuyến và phức tạp của hệ thống. Theo ước tính, hiệu quả kinh tế trong sản xuất phụ thuộc rất nhiều vào việc điều khiển chính xác tốc độ và mô men của động cơ.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là ứng dụng công nghệ tính toán mềm, cụ thể là bộ điều khiển PD mờ (Fuzzy Logic Controller - FLC), trong hệ thống điều khiển trực tiếp mô men (Direct Torque Control - DTC) cho động cơ KĐB ba pha. Nghiên cứu tập trung xây dựng mô hình toán học động cơ, thiết kế bộ điều khiển và mô phỏng trên phần mềm Matlab Simulink nhằm nâng cao hiệu suất điều khiển, đảm bảo độ chính xác và ổn định mô men trong quá trình vận hành.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm phân tích lý thuyết, xây dựng mô hình động cơ KĐB ba pha, thiết kế bộ điều khiển DTC với bộ điều khiển PD cổ điển và PD mờ, thực hiện mô phỏng và đánh giá kết quả. Thời gian nghiên cứu tập trung trong giai đoạn từ năm 2010 đến 2014 tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp giải pháp điều khiển động cơ KĐB hiệu quả, góp phần nâng cao hiệu suất sử dụng thiết bị điện trong công nghiệp, đồng thời là tài liệu tham khảo quý giá cho sinh viên, kỹ sư và các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực điều khiển động cơ và công nghệ tính toán mềm.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính:

1. Phương pháp điều khiển trực tiếp mô men (DTC): Đây là phương pháp điều khiển động cơ KĐB ba pha hiện đại, cho phép điều khiển độc lập từ thông và mô men điện từ. DTC sử dụng các biến điều khiển là điện áp và tần số, không cần bộ hồi tiếp tốc độ, giảm sự phụ thuộc vào tham số động cơ. Phương pháp này dựa trên việc tính toán mô men điện từ tức thời từ biên độ vectơ từ thông stator và dòng stator, đồng thời sử dụng bộ nghịch lưu áp ba pha để điều khiển điện áp cung cấp cho động cơ.

2. Công nghệ tính toán mềm (Fuzzy Logic Controller - FLC): Bộ điều khiển mờ PD được ứng dụng nhằm xử lý các tín hiệu điều khiển trong điều kiện không chính xác và không chắc chắn. FLC dựa trên tập hợp mờ, biến ngôn ngữ và suy diễn mờ để đưa ra quyết định điều khiển hợp lý, giúp cải thiện hiệu suất và độ ổn định của hệ thống điều khiển DTC.

Các khái niệm chính bao gồm: vectơ không gian dòng điện và điện áp trong hệ tọa độ αβ và dq, mô hình toán học động cơ KĐB ba pha, hệ phương trình trạng thái, phép chuyển đổi hệ tọa độ abc sang αβ và dq, mô men điện từ, góc γ giữa vectơ từ thông stator và rotor, và các vectơ điện áp điều khiển trong bộ nghịch lưu.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ các tài liệu chuyên ngành, sách giáo khoa, các công trình nghiên cứu khoa học trong và ngoài nước, cùng với các báo cáo kỹ thuật liên quan đến điều khiển động cơ KĐB và công nghệ tính toán mềm.

Phương pháp nghiên cứu bao gồm:

• Khảo sát và phân tích lý thuyết: Tổng hợp kiến thức về điều khiển trực tiếp mô men, công nghệ tính toán mềm và mô hình toán học động cơ KĐB ba pha.
• Mô hình hóa và mô phỏng: Xây dựng mô hình động cơ KĐB ba pha và hệ thống điều khiển DTC với bộ điều khiển PD cổ điển và PD mờ trên phần mềm Matlab Simulink của công ty MathWorks.
• Phân tích kết quả mô phỏng: Đánh giá hiệu quả điều khiển dựa trên các thông số như đáp ứng từ thông stator và rotor, điện áp, dòng điện, tốc độ và mô men động cơ.

Cỡ mẫu nghiên cứu là mô hình động cơ KĐB ba pha với các tham số kỹ thuật được xác định cụ thể trong luận văn. Phương pháp chọn mẫu là mô phỏng trên máy tính nhằm kiểm tra và so sánh hiệu quả của các bộ điều khiển. Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 5/2010 đến tháng 4/2014, bao gồm giai đoạn thu thập tài liệu, xây dựng mô hình, mô phỏng và phân tích kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả điều khiển mô men và từ thông: Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển PD mờ trong hệ thống DTC giúp điều khiển mô men và từ thông động cơ KĐB ba pha đạt độ chính xác cao hơn so với bộ điều khiển PD cổ điển. Đáp ứng từ thông stator và rotor lúc khởi động ổn định trong khoảng thời gian ngắn, giảm dao động mô men xuống dưới 5% so với phương pháp truyền thống.

2. Đáp ứng tốc độ và mô men: Tốc độ rotor và mô men điện từ theo thời gian được điều khiển ổn định, với sai số tốc độ dưới 2% và mô men ổn định trong phạm vi ±3% khi sử dụng bộ điều khiển PD mờ. So sánh với bộ điều khiển PD cổ điển, sai số này giảm khoảng 30%.

3. Đáp ứng dòng điện và điện áp: Dòng điện và điện áp lúc khởi động và trong quá trình vận hành được duy trì ổn định, giảm hiện tượng quá dòng và dao động điện áp nhờ khả năng điều chỉnh linh hoạt của bộ điều khiển mờ. Dòng khởi động giảm khoảng 15% so với điều khiển truyền thống, giúp bảo vệ thiết bị và nâng cao tuổi thọ động cơ.

4. Khả năng mô phỏng và ứng dụng phần mềm Matlab Simulink: Việc sử dụng Matlab Simulink cho phép mô phỏng chính xác các thành phần của hệ thống điều khiển, từ mô hình động cơ đến bộ điều khiển DTC với FLC. Các biểu đồ đáp ứng từ thông, mô men, tốc độ và dòng điện được trình bày rõ ràng, minh họa hiệu quả của phương pháp điều khiển.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự cải thiện hiệu suất điều khiển là do bộ điều khiển PD mờ có khả năng xử lý các tín hiệu không chính xác và phi tuyến trong hệ thống động cơ KĐB, giúp giảm sai số và dao động mô men. So với các nghiên cứu trước đây chỉ sử dụng bộ điều khiển PD cổ điển, việc ứng dụng công nghệ tính toán mềm đã nâng cao đáng kể độ ổn định và độ chính xác.

Kết quả phù hợp với các báo cáo ngành về hiệu quả của điều khiển mờ trong các hệ thống điều khiển phức tạp, đồng thời khẳng định tính khả thi của việc ứng dụng FLC trong điều khiển động cơ KĐB ba pha. Việc mô phỏng trên Matlab Simulink cũng cho thấy phần mềm này là công cụ hữu ích để phát triển và thử nghiệm các thuật toán điều khiển thông minh.

Tuy nhiên, luận văn cũng chỉ ra giới hạn khi chưa áp dụng mạng nơron nhân tạo để ước lượng tốc độ động cơ, đây là hướng phát triển tiềm năng cho các nghiên cứu tiếp theo nhằm nâng cao hơn nữa hiệu quả điều khiển.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai bộ điều khiển PD mờ trong các hệ thống thực tế: Khuyến nghị các nhà máy và cơ sở sản xuất áp dụng bộ điều khiển PD mờ trong hệ thống DTC để nâng cao hiệu suất điều khiển động cơ KĐB, giảm tiêu hao năng lượng và tăng tuổi thọ thiết bị. Thời gian thực hiện trong vòng 12 tháng, do phòng kỹ thuật và đội ngũ bảo trì phối hợp thực hiện.

2. Phát triển thêm thuật toán mạng nơron nhân tạo (ANN): Đề xuất nghiên cứu và tích hợp mạng nơron nhân tạo để ước lượng tốc độ động cơ, nhằm cải thiện độ chính xác và khả năng thích ứng của hệ thống điều khiển. Thời gian nghiên cứu và thử nghiệm dự kiến 18 tháng, do nhóm nghiên cứu tại các trường đại học kỹ thuật đảm nhiệm.

3. Đào tạo và nâng cao năng lực cho kỹ sư vận hành: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về công nghệ tính toán mềm và điều khiển trực tiếp mô men cho đội ngũ kỹ sư vận hành và bảo trì nhằm đảm bảo vận hành hiệu quả hệ thống. Thời gian đào tạo 6 tháng, do các trung tâm đào tạo kỹ thuật phối hợp với nhà sản xuất thiết bị thực hiện.

4. Ứng dụng phần mềm mô phỏng Matlab Simulink trong thiết kế và thử nghiệm: Khuyến khích sử dụng Matlab Simulink như một công cụ chuẩn trong thiết kế, mô phỏng và đánh giá các hệ thống điều khiển động cơ nhằm giảm thiểu rủi ro và chi phí thử nghiệm thực tế. Thời gian áp dụng liên tục, do các phòng nghiên cứu và phát triển công nghệ đảm nhận.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Sinh viên ngành kỹ thuật điện và điều khiển tự động: Luận văn cung cấp kiến thức nền tảng và ứng dụng thực tiễn về điều khiển động cơ KĐB, giúp sinh viên hiểu rõ các phương pháp điều khiển hiện đại và công nghệ tính toán mềm.

2. Kỹ sư thiết kế và vận hành hệ thống điện công nghiệp: Các kỹ sư có thể áp dụng các giải pháp điều khiển DTC kết hợp FLC để nâng cao hiệu quả vận hành, giảm thiểu sự cố và tối ưu hóa chi phí bảo trì.

3. Nhà nghiên cứu và phát triển công nghệ điều khiển thông minh: Luận văn là tài liệu tham khảo quý giá cho các nghiên cứu phát triển thuật toán điều khiển mới, đặc biệt trong lĩnh vực điều khiển mờ và mạng nơron nhân tạo.

4. Các doanh nghiệp sản xuất và cung cấp thiết bị điện: Tham khảo để cải tiến sản phẩm biến tần, bộ điều khiển động cơ, nâng cao tính cạnh tranh và đáp ứng yêu cầu kỹ thuật ngày càng cao của thị trường.

Câu hỏi thường gặp

1. Điều khiển trực tiếp mô men (DTC) là gì và có ưu điểm gì?
   DTC là phương pháp điều khiển động cơ không đồng bộ cho phép điều khiển độc lập mô men và từ thông, không cần bộ hồi tiếp tốc độ. Ưu điểm gồm đáp ứng nhanh, độ chính xác cao và giảm phụ thuộc vào tham số động cơ.

2. Bộ điều khiển PD mờ (FLC) khác gì so với bộ điều khiển PD cổ điển?
   FLC xử lý tín hiệu không chính xác và phi tuyến tốt hơn, giúp giảm sai số và dao động trong điều khiển, trong khi PD cổ điển chỉ phù hợp với hệ thống tuyến tính và chính xác.

3. Tại sao sử dụng Matlab Simulink trong nghiên cứu này?
   Matlab Simulink cung cấp môi trường mô phỏng trực quan, hỗ trợ xây dựng mô hình động cơ và hệ thống điều khiển phức tạp, giúp đánh giá hiệu quả thuật toán trước khi ứng dụng thực tế.

4. Giới hạn của nghiên cứu là gì?
   Luận văn chưa áp dụng mạng nơron nhân tạo để ước lượng tốc độ động cơ, điều này có thể cải thiện hơn nữa hiệu quả điều khiển trong các nghiên cứu tiếp theo.

5. Ứng dụng thực tế của công nghệ tính toán mềm trong điều khiển động cơ?
   Công nghệ tính toán mềm giúp điều khiển động cơ trong môi trường có nhiễu, không chính xác, tăng độ ổn định và hiệu suất, được ứng dụng trong các nhà máy sản xuất, hệ thống giao thông và năng lượng xanh.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình toán học động cơ không đồng bộ ba pha và hệ thống điều khiển trực tiếp mô men kết hợp bộ điều khiển PD mờ.
• Kết quả mô phỏng trên Matlab Simulink cho thấy bộ điều khiển PD mờ nâng cao hiệu suất điều khiển, giảm sai số và dao động mô men so với bộ điều khiển PD cổ điển.
• Nghiên cứu khẳng định tính khả thi và hiệu quả của công nghệ tính toán mềm trong điều khiển động cơ KĐB, góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng thiết bị điện trong công nghiệp.
• Giới hạn nghiên cứu là chưa áp dụng mạng nơron nhân tạo, đây là hướng phát triển tiềm năng cho các nghiên cứu tiếp theo.
• Đề xuất triển khai ứng dụng thực tế, phát triển thuật toán mới và đào tạo kỹ sư để nâng cao năng lực vận hành hệ thống điều khiển động cơ.

Để tiếp tục phát triển, các nhà nghiên cứu và kỹ sư nên tập trung vào tích hợp mạng nơron nhân tạo và mở rộng ứng dụng công nghệ tính toán mềm trong các hệ thống điều khiển phức tạp. Hành động ngay hôm nay để nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống động cơ công nghiệp.