Luận văn thạc sĩ về điều khiển trượt sử dụng mạng nơron nhân tạo cho động cơ không đồng bộ ba pha

Mạng nơron nhân tạo là một mô hình tính toán được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não người. Nó bao gồm các nơron kết nối với nhau, cho phép xử lý thông tin và học hỏi từ dữ liệu đầu vào.

Mạng nơron giúp cải thiện độ chính xác trong việc ước lượng từ thông và tốc độ động cơ. Điều này giúp giảm thiểu sai số và tăng cường tính ổn định của hệ thống điều khiển.

Việc sử dụng cảm biến từ thông trong điều khiển trượt thường gặp khó khăn về chi phí và lắp đặt. Điều này làm tăng độ phức tạp trong việc thiết kế hệ thống điều khiển.

Nhiễu có thể làm giảm độ chính xác của hệ thống điều khiển, dẫn đến việc động cơ không đạt được tốc độ và từ thông mong muốn. Điều này đòi hỏi các giải pháp điều khiển hiệu quả hơn.

Nguyên lý điều khiển trượt dựa trên việc duy trì trạng thái của hệ thống trong một mặt trượt nhất định, giúp đảm bảo độ ổn định và chính xác trong quá trình điều khiển.

Mô hình mạng nơron được sử dụng để ước lượng từ thông và tốc độ động cơ, cho phép hệ thống điều khiển hoạt động hiệu quả hơn trong các điều kiện khác nhau.

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 khoảng 0.4 giây, cho thấy tính hiệu quả của phương pháp.

Mạng nơron đã được áp dụng trong nhiều ứng dụng công nghiệp, giúp cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống điều khiển động cơ.

Mạng nơron có tiềm năng lớn trong việc cải thiện các phương pháp điều khiển hiện tại, đặc biệt là trong các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao.

Nghiên cứu có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán học sâu để cải thiện khả năng ước lượng và điều khiển của mạng nơron trong các hệ thống động cơ.