VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - LÊ HÙNG LINH NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN CÁC GIẢI THUẬT SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON CHO ƢỚC LƢỢNG THAM SỐ VÀ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ XOAY CHIỀU LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT HÀ NỘI – 2016 VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ …… ….***………… LÊ HÙNG LINH NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN CÁC GIẢI THUẬT SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON CHO ƢỚC LƢỢNG THAM SỐ VÀ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ XOAY CHIỀU LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 62 52 02 16 Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS.TSKH PHẠM THƢỢNG CÁT TS PHẠM MINH TUẤN Hà Nội – 2016 i LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các kết đƣợc viết chung với tác giả khác đƣợc đồng ý đồng tác giả trƣớc đƣa vào luận án Các kết luận án trung thực chƣa đƣợc cơng bố cơng trình khác Tác giả luận án Lê Hùng Linh ii LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, Tôi xin chân thành cảm ơn Ban Lãnh đạo Học viện Khoa học Công nghệ, Viện Công nghệ thông tin - Viện Hàn lâm Khoa học Cơng nghệ Việt Nam, Phịng Cơng nghệ tự động hóa tạo điều kiện thuận lợi q trình học tập, nghiên cứu Tơi xin bày tỏ lịng kính trọng biết ơn sâu sắc tới PGS.TSKH Phạm Thƣợng Cát TS Phạm Minh Tuấn, hai thầy định hƣớng tận tình hƣớng dẫn để tơi hồn thành luận án Tơi xin cảm ơn Ban Giám hiệu Trƣờng Đại học Công nghệ Thông tin Truyền thơng - Đại học Thái Ngun, Phịng Đào tạo đơn vị Nhà trƣờng quan tâm giúp đỡ, tạo điều kiện để tơi thực nghiên cứu Tôi xin cảm ơn cán Phịng Cơng nghệ Tự động hóa – Viện Cơng nghệ thông tin, đồng nghiệp thuộc Khoa Công nghệ Tự động hóa - Trƣờng Đại học Cơng nghệ Thơng tin Truyền thông - Đại học Thái Nguyên động viên trao đổi kinh nghiệm trình hồn thành luận án Cuối cùng, tơi xin chân thành cảm ơn đến gia đình, ngƣời thân, bạn đồng nghiệp - ngƣời ln dành cho tơi tình cảm nồng ấm, động viên sẻ chia lúc khó khăn sống tạo điều kiện tốt để tơi hồn thành q trình nghiên cứu Hà Nội, ngày 18 tháng 01 năm 2016 Tác giả luận án Lê Hùng Linh iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT v DANH MỤC HÌNH VẼ ix MỞ ĐẦU .1 CHƢƠNG TỔNG QUAN .5 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Tổng quan phƣơng pháp điều khiển động xoay chiều .6 1.3 Các vấn đề nghiên cứu luận án .19 CHƢƠNG PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN TỐC ĐỘ VÀ TỪ THƠNG CHO ĐỘNG CƠ XOAY CHIỀU CĨ NHIỀU THAM SỐ BẤT ĐỊNH 20 2.1 Mơ hình động xoay chiều .21 2.1.1 Mơ hình động khơng đồng ba pha 22 2.1.2 Chuyển đổi hệ trục tọa độ tham chiếu .23 2.1.3 Mơ hình hai pha động không đồng ba pha 25 2.2 Phát triển thuật toán điều khiển tốc độ động khơng đồng ba pha có nhiều tham số bất định hệ trục tọa độ (d,q) 27 2.2.1 Xây dựng mơ hình tốn học điều khiển 28 2.2.2 Xây dựng thuật toán điều khiển tốc độ động 29 2.2.3 Xây dựng điều chỉnh dòng 32 2.2.4 Kết mô kiểm chứng 34 2.3 Phát triển thuật toán điều khiển tốc độ từ thông động không đồng ba pha có nhiều tham số bất định hệ trục tọa độ (,) 39 2.3.1 Xây dựng mơ hình điều khiển .39 2.3.2 Xây dựng thuật toán điều khiển tốc độ từ thông rotor 44 2.3.3 Kết mô 48 iv 2.4 Kết luận chƣơng 52 CHƢƠNG PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN ƢỚC LƢỢNG TỐC ĐỘ VÀ TỪ THÔNG CỦA ĐỘNG CƠ XOAY CHIỀU CÓ NHIỀU THAM SỐ BẤT ĐỊNH 54 3.1 Bài tốn ƣớc lƣợng tốc độ từ thơng rotor động cảm ứng 54 3.2 Phát triển thuật toán ƣớc lƣợng tốc độ từ thơng động khơng đồng ba pha có nhiều tham số bất định 56 3.2.1 Xây dựng ƣớc lƣợng tốc độ sử dụng mạng nơ ron tự thích nghi 56 3.2.1.1 Tách thành phần chứa giá trị   58 3.2.1.2 Xây dựng ƣớc lƣợng tốc độ  giá trị nghịch đảo số thời gian rotor  động 61 3.2.2 Xây dựng tự thích nghi ƣớc lƣợng tốc độ từ thông 64 3.3 Mô hình ứng dụng thuật tốn điều khiển tốc độ động khơng đồng ba pha có nhiều tham số bất định hệ trục tọa độ (d,q) không sử dụng cảm biến tốc độ 67 3.3.1 Sử dụng ƣớc lƣợng tốc độ mục 3.2.1 .68 3.3.2 Sử dụng ƣớc lƣợng tốc độ mục 3.2.2 .72 3.4 Mơ hình ứng dụng thuật tốn điều khiển tốc độ động khơng đồng ba pha có nhiều tham số bất định hệ trục tọa độ (α,β) không sử dụng cảm biến tốc độ 75 3.4.1 Sử dụng ƣớc lƣợng tốc độ mục 3.2.1 .76 3.4.2 Sử dụng ƣớc lƣợng tốc độ mục 3.2.2 .81 3.5 Kết luận chƣơng 85 KẾT LUẬN 87 4.1 Những nội dung nghiên cứu luận án .87 4.2 Những đóng góp khoa học luận án: .87 4.3 Định hƣớng nghiên cứu phát triển .88 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ .89 TÀI LIỆU THAM KHẢO 90 v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Đơn vị Ký hiệu tính Mơ tả ωs Rad/s Tốc độ góc đồng ω Rad/s Tốc độ góc rotor ωe Rad/s Tốc độ góc trƣợt isu , isv , isw A Dòng vào cuộn dây stator hệ trục tọa độ ba pha is , is A Thành phần dọc ngang dòng điện stator hệ trục tọa độ cố định (α,β) A Véc tơ dòng điện stator hệ trục tọa độ cố định (α,β) i s  is is  T isd , isq i sdq  isd A isq  T u , u Thành phần dọc ngang dòng điện rotor hệ trục tọa độ quay (d,q) A Véc tơ dòng điện stator hệ trục tọa độ quay (d,q) V Thành phần dọc ngang điện áp stator hệ trục tọa độ cố định (α,β) Véc tơ điện áp stator hệ trục tọa độ cố u s   u , u  V usd , usq V Thành phần dọc ngang điện áp stator hệ trục tọa độ quay (d,q) V Véc tơ điện áp stator hệ trục tọa độ quay (d,q) Wb Thành phần dọc ngang từ thông rotor hệ trục tọa độ cố định (α,β) Wb Véc tơ từ thông rotor hệ trục tọa độ cố định (α,β) T u sdq  usd usq  T  r , r  ψ r   r  r   T định (α,β) vi Đơn vị Ký hiệu tính  rd , rq ψ rdq   rd  rq  Wb T Wb Mô tả Thành phần dọc ngang từ thông rotor hệ trục tọa độ quay (d,q) Véc tơ từ thông stator hệ trục tọa độ quay (d,q) B Nms/rad Hệ số ma sát J Nms2/rad Quán tính rotor mL Nm Mơ men tải mM Nm Mô men động Lr H Cảm kháng cuộn dây rotor Lm H Hỗ cảm cuộn dây stator cuộn dây rotor Ls H Cảm kháng cuộn dây stator Rs  Điện trở cuộn dây stator Rr  Điện trở cuộn dây rotor  Rad Góc lệch trục rotor với trục tham chiếu α s Rad Góc lệch trục từ thông với trục tham chiếu α Số đôi cực zp Ts  Ls Rs Hằng số thời gian stator Tr  Lr Rr Hằng số thời gian rotor  Tr Giá trị nghịch đảo số thời gian rotor 3P Lm Lr Hằng số mô men K vii Ký hiệu   1  L2m Ls Lr Lm  Ls Lr Đơn vị tính Mơ tả Ký hiệu Ký hiệu *, ref Giá trị tham chiếu, mong muốn ͡ Giá trị biết ^ Giá trị ƣớc lƣợng Sai lệch giá trị ƣớc lƣợng giá trị tham ~ chiếu, mong muốn DC Một chiều AC Xoay chiều MRAS Mơ hình hệ thống tham chiếu thích nghi ANN RBF Mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural Network) Mạng nơ ron RBF (Radial Basic Function Networks) NFO Tựa từ thông tự nhiên (Natural Flux Orientation) RFO Tựa từ thông rotor (Rotor Flux Oriented) SFO Tựa từ thông stator (Stator Flux Oriented) PWM Điều chế độ rộng xung (Pulse Width Modulation) IRFO Điều khiển gián tiếp tựa từ thông rotor (Indirect Rotor Flux Oriented) viii Ký hiệu DRFO DTC Đơn vị tính Mơ tả Điều khiển trực tiếp tựa từ thông rotor (Direct Rotor Flux Oriented) Điều khiển trực tiếp mô men (Direct Torque Control) 0.3 0.2 Rad/s 0.1 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4 0.5 1.5 2.5 Time (s) 3.5 4.5 Hình 3.32 Thời gian độ vận tốc ƣớc lƣợng tới vận tốc góc mong muốn với tải mL 0.3 0.2 Rad/s 0.1 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4 0.5 1.5 2.5 Time (s) 3.5 4.5 Hình 3.33 Thời gian độ vận tốc ƣớc lƣợng tới vận tốc góc mong muốn khơng tải -3 Wb x 10 -5 10 15 20 25 Time (s) 30 35 40 45 50 Hình 3.34 Sai lệch từ thơng mong muốn  r ref từ thông ƣớc lƣợng ˆ r rotor 82 0.5 Wb -0.5 -1 -1.5 -2 0.05 0.1 0.15 Time (s) 0.2 0.25 0.3 Hình 3.35 Thời gian từ thơng ƣớc lƣợng  r2 ổn định theo từ thông mong muốn  r2 ref với tải mL 0.5 Wb -0.5 -1 -1.5 -2 0.05 0.1 0.15 Time (s) 0.2 0.25 0.3 Hình 3.36 Thời gian từ thơng ƣớc lƣợng  r2 ổn định theo từ thông mong muốn  r2 ref không tải Tác giả khảo sát tác động tham số tự chọn ƣớc lƣợng tự thích nghi qua mơ phỏng, kết đƣợc thể Hình 3.37 Hình 3.38 0.35  Thông số ƣớc lƣợng Z    ta đƣợc kết nhƣ Hình 3.37  0.35 83 Rad/s -2 -4 -6 10 15 20 25 Time (s) 30 35 40 45 50 Hình 3.37 Sai lệch vận tốc góc mong muốn vận tốc góc ƣớc lƣợng rotor 1.5  Thông số ƣớc lƣợng Z    ta đƣợc kết nhƣ Hình 3.38  1.5 0.6 0.4 Rad/s 0.2 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 10 15 20 25 Time (s) 30 35 40 45 50 Hình 3.38 Sai lệch vận tốc góc mong muốn vận tốc góc ƣớc lƣợng rotor Với kết mô hệ thống điều khiển tốc độ từ thông động cảm ứng hệ trục tham chiếu cố định (α,β) mục 2.3 sử dụng tốc độ từ thông rotor ƣớc lƣợng mục 3.2.2 cho ta thấy: + Tốc độ rotor ƣớc lƣợng bám sát với tốc độ mong muốn Hình 3.30 Hình 3.31 Tại thời điểm động bắt đầu hoạt động sai lệch vận tốc góc rotor mong muốn ƣớc lƣợng xấp xỉ 0,6% Tại thời điểm tải thay đổi lớn trình hoạt động, sai lệch vận tốc góc rotor xấp xỉ 0,03% + Từ thông rotor ƣớc lƣợng bám sát với từ thơng mong muốn Hình 3.34 Tại thời điểm động bắt đầu hoạt động sai lệch từ thông rotor mong 84 muốn ƣớc lƣợng lớn khoảng 70% nhƣng khoảng thời gian ngắn từ thơng rotor ƣớc lƣợng bám sát với từ thông mong muốn Tại thời điểm tải thay đổi q trình hoạt động, từ thơng có sai lệch xấp xỉ 0,001% Thời gian tốc độ ƣớc lƣợng bám đƣợc tốc độ mong muốn xấp xỉ giây nhƣ Hình 3.32, Hình 3.33 Thời gian từ thông ƣớc lƣợng bám đƣợc từ thông mong muốn xấp xỉ 0,02 giây đƣợc trình bày Hình 3.35 Hình 3.36 Nhƣ vậy, với kết chứng tỏ tính hiệu phƣơng pháp ƣớc lƣợng tốc độ từ thơng động tự thích nghi mục 3.2.2 kết hợp phƣơng pháp điều khiển tốc độ động xoay chiều không tách kênh hệ trục tọa độ cố định (α,β) sử dụng mạng nơ ron nhân tạo với thuật học online để bù đại lƣợng bất định tải thay đổi lớn mục 2.3 trình hoạt động 3.5 Kết luận chƣơng Trong chƣơng này, tác giả xây dựng thuật toán ƣớc lƣợng tốc độ rotor mục 3.2.1, thuật toán ƣớc lƣợng tốc độ từ thông rotor mục 3.2.2 Hai thuật toán ƣớc lƣợng kết hợp với hai thuật toán điều khiển giới thiệu chƣơng để xây dựng thành 04 mơ hình điều khiển tốc độ động không sử dụng cảm biến tốc độ Tác giả tiến hành mô Matlab để kiểm nghiệm mô hình điều khiển Bảng kết mơ hình điều khiển động xoay chiều không sử dụng cảm biến mơ chƣơng Mơ hình ứng dụng điều khiển động xoay chiều không sử dụng cảm biến Sai lệch tốc độ mong muốn với tốc độ ƣớc lƣợng Thời gian độ để tốc độ ƣớc lƣợng đạt đƣợc tốc độ mong muốn Bộ điều khiển mục 2.2 với 1,5% ƣớc lƣợng tốc độ mục 3.2.1 giây Bộ điều khiển mục 2.2 với 2,2% 1,2 giây ƣớc lƣợng tốc độ mục 3.2.2 85 Bộ điều khiển mục 2.3 với 4% giây ƣớc lƣợng tốc độ mục 3.2.1 Bộ điều khiển mục 2.3 với 0,03% ƣớc lƣợng tốc độ mục 3.2.2 giây Trong 04 mơ hình điều khiển tốc độ động khơng sử dụng cảm biến tốc độ mơ hình sử dụng thuật tốn điều khiển mục 2.3 với thuật tốn ƣớc lƣợng tốc độ từ thơng mục 3.2.2 cho kết tốt với sai lệch tốc độ 0.03% Tại thời điểm bắt đầu hệ thống hoạt động sai lệch tốc độ 0,6% với thời gian độ giây nhƣng sai lệch tốc độ nhỏ so với mô hình điều khiển khác hệ thống ổn định Bảng kết mơ hình điều khiển động xoay chiều có sử dụng cảm biến mơ chƣơng Mơ hình ứng dụng điều khiển động xoay chiều có sử dụng cảm biến Sai lệch tốc độ mong muốn với tốc độ thực Thời gian độ để tốc độ thực đạt đƣợc tốc độ mong muốn Bộ điều khiển với thuật toán điều 1,5% khiển động hệ trục (d,q) giây Bộ điều khiển với thuật toán điều 0,2% khiển động hệ trục (α,β) giây Để đánh giá đƣợc độ xác thuật toán ƣớc lƣợng tốc độ đề xuất chƣơng này, ta so sánh với tốc độ thực điều khiển tốc độ động có sử dụng cảm biến tốc độ phát triển chƣơng Dựa kết này, ta thấy thuật toán ƣớc lƣợng bám theo tốc độ thực với sai lệch nhỏ Qua phần khảo sát tác động thông số mạng nơ ron, tự thích nghi ƣớc lƣợng, ta thấy giá trị chúng tác động trực tiếp đến khả hội tụ thời gian xử lý hệ thống Ta phải cân nhắc thời gian xử lý liệu sai lệch tốc độ điều khiển để chọn thông số tự chọn hiệu Tác giả công bố công trình liên quan đến chƣơng báo [3] [5] danh mục cơng trình cơng bố 86 KẾT LUẬN 4.1 Những nội dung nghiên cứu luận án - Phân tích phƣơng pháp điều khiển động đại Các vấn đề xây dựng điều khiển tốc độ động cảm ứng - Xây dựng 02 thuật toán điều khiển: Thuật toán điều khiển tốc độ động xoay chiều với nhiều tham số bất định tải thay đổi hệ trục tọa độ (d,q) hệ trục tọa độ (α,β) Hai thuật toán điều khiển đƣợc chứng minh tính ổn định tiệm cận lý thuyết ổn định Lyapunov bổ đề Barbalat Đồng thời luận án đƣa kết mô Matlab để kiểm chứng thuật toán điều khiển tốc độ từ thông đề xuất - Xây dựng 02 thuật tốn ƣớc lƣợng thơng số động cơ: thuật toán ƣớc lƣợng tốc độ sử dụng mạng nơ ron tự thích nghi; thuật tốn ƣớc lƣợng tốc độ từ thông động sử dụng tự thích nghi Trong luận án, tác giả chứng minh tính ổn định tiệm cận thuật tốn ƣớc lƣợng tốc độ từ thông động lý thuyết ổn định Lyapunov bổ đề Barbalat - Thực kết hợp thuật toán điều khiển tốc độ từ thơng với thuật tốn ƣớc lƣợng tốc độ từ thơng mơ hình điều khiển động không sử dụng cảm biến Khảo sát tác động tham số tự chọn mạng nơ ron tham số tự chọn khác thuật toán đề xuất Các kết mô Matlab kiểm chứng hiệu thuật toán điều khiển tốc độ từ thơng xây dựng chƣơng thuật tốn ƣớc lƣợng tốc độ từ thông chƣơng 4.2 Những đóng góp khoa học luận án: Luận án có 04 đóng góp khoa học điều khiển động xoay chiều: a) Thuật toán điều khiển tốc độ động xoay chiều có nhiều tham số bất định hệ tọa độ quay (d,q) (Định lý 1) 87 b) Thuật toán điều khiển tốc độ, từ thơng động xoay chiều có nhiều tham số bất định hệ tọa độ cố định (α,β) (Định lý 2) c) Thuật toán ƣớc lƣợng tốc độ động xoay chiều sử dụng mạng nơ ron tự thích nghi (Định lý Định lý 4) d) Thuật toán ƣớc lƣợng tốc độ động xoay chiều sử dụng tự thích nghi (Định lý 5) 4.3 Định hƣớng nghiên cứu phát triển - Tiếp tục nghiên cứu, phát triển thuật toán điều khiển tốc độ rotor thông minh đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định khả triển khai vào thực tế - Xây dựng hệ thống thực nghiệm hệ thống thực để kiểm chứng thuật toán điều khiển đề xuất - Nghiên cứu, thực thi điều khiển động thông minh đề xuất FPGA công nghệ chế tạo vi mạch điều khiển 88 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ [1] Phạm Minh Tuấn, Lê Hùng Linh (2009), Điều khiển động đồng ba pha sử dụng mạng nơ ron nhân tạo, Tạp chí Tin học Điều khiển học, tập 25, số 3, trang 288-299 [2] Pham Thuong Cat, Le Hung Linh, Pham Minh Tuan (2010), Speed Control of 3-Phase Asynchronus Motor Using Artificial Neural Network, 2010 8th IEEE International Conference on Control and Automation, pp 832-836 [3] Lê Hùng Linh, Phạm Thƣợng Cát, Phạm Minh Tuấn (2013), Điều khiển động xoay chiều ba pha có nhiều tham số bất định sử dụng ước lượng tốc độ, Tạp chí Tin học Điều khiển học, tập 29, số 4, trang 313-324 [4] Lê Hùng Linh, Phạm Thƣợng Cát, Phạm Minh Tuấn (2013), Điều khiển tốc độ từ thông động xoay chiều pha có nhiều tham số bất định với mạng nơ ron nhân tạo, Kỷ yếu Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2013, trang 255-261 [5] Hung Linh Le, Thuong Cat Pham and Minh Tuan Pham (2014), Speed and flux control of three-phase AC induction motor with uncertain parameters using a speed estimator, 2014 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, pp 1578-1583 [6] Hung Linh Le, Thuong Cat Pham and Minh Tuan Pham (2015), An ANNbased speed and flux controller of three-phase AC motors with uncertain parameters, Acta Polytechnica Hungarica – Journal of Applied Sciences Vol 12, No 2, pp 179-192 (Tạp chí SCI-E, IF=0.471) 89 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Bùi Quốc Khánh, Nguyễn Văn Liễn, Phạm Quốc Hải, Dƣơng Văn Nghị (2004), Điều chỉnh tự động truyển động điện, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật Hà Nội [2] Nguyễn Phùng Quang, Andreas Dittrich (2006), Truyền động điện thông minh, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật Hà Nội [3] Trần Khánh Hà (2002), Động không đồng ba pha pha công suất nhỏ, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật Hà Nội [4] Phạm Tâm Thành, Nguyễn Phùng Quang (2013), Mơ hình trạng thái gián đoạn bilinear máy điện xoay chiều ba pha theo phương pháp Taylor, Chuyên san Kỹ thuật Điều khiển&Tự động hóa, số 7/2013, trang 2-7 [5] Phạm Tâm Thành, Nguyễn Phùng Quang (2013), Cấu trúc điều khiển thời gian thực động khơng đồng ba pha lồng sóc sử dụng phương pháp tuyến tính hóa xác, Kỷ yếu Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hoá - VCCA-2013, trang 247-254 [6] Nguyễn Phùng Quang, Lê Tiến Dũng, Nguyễn Hoàng Nam (2009), Sử dụng lọc Kalman để quan sát từ thong rotor nhận dạng số thời gian rotor cấu trúc điều khiển tách kênh trực tiếp động không đồng bộ, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ - Đại học Đà Nẵng, số 3(32)/2009, trang 1-8 [7] Bùi Quốc Khánh, Trần Trọng Minh, Phạm Văn Bách (2009), Hoàn thiện phương pháp điều khiển trực tiếp mô men động không đồng dùng biến tần kiểu ma trận, Tạp chí Khoa học cơng nghệ trƣờng đại học kỹ thuật, số 74, trang 40-45 [8] Dƣơng Hoài Nghĩa, Nguyễn Văn Nhờ, Nguyễn Xuân Bắc (2009), Điều khiển trượt động không đồng ba pha nuôi nghịch lưu áp ba mức, Tạp chí Khoa học cơng nghệ trƣờng đại học kỹ thuật, số 74, trang 12-18 [9] Nguyễn Đình Hiếu, Nguyễn Phùng Quang (2009), Điều khiển động không đồng ba pha không cần cảm biến tốc độ sử dụng lọc Kalman cấu trúc có tách kênh trực tiếp, Tạp chí Khoa học công nghệ trƣờng đại học kỹ thuật, số 74, trang 24-29 Tiếng Anh [10] [11] Gang Feng and Rogelio Lazano (1999), Adaptive Control System, Oxford, Boston: Newnes Fouad Giri (2013), AC Electric Motors Control: Advanced Design Techniques and Applications, John Wiley & Sons 90 [12] N.E Cotter (1990), The Stone-Weierstrass and Its Application to Neural Networks, IEEE Trans on Neural Networks, Vol.1, No.4, pp.290-295 [13] Tahar Djellouli, Samir Moulahoum, Med, Seghir Boucherit, Nadir Kabache (2011), Speed & Flux estimation by Extended Kalman Filter for Sensorless Direct Torque Control of Saturated Induction Machine, International Siberian Conference on Control and Communications SIBCON, pp.23-26 [14] J W Finch and D Giaouris (2008), Controlled AC Electrical Drives, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol.55, No.1, pp.1-11 [15] P Vas (1998), Sensorless Vector and Direct torque control, New York, Oxford University Press [16] M.P Kazmierkowski, R Krishnan, F Blaabjerg (2002), Control in Power Electronics Selected Problems, Academic Press [17] Marcin Zelechowski (2005), Space vector modulated – Direct Torque Controlled (DTC - SVM) Inverter – Fed Induction motor drive, PhD thesis, Warsaw, Poland [18] Takahashi, T Noguchi (1986), A new quick-response and high efficiency control strategy of an induction machine, IEEE Trans on Industrial Application, Vol IA-22, No.5, pp.820-827 [19] Takahashi, T Noguchi (1997), Take a Look Back upon the Past Decade of Direct Torque Control, Proc of IECON Conf., Vol.2, pp.546-551 [20] M Sundar Raj, T Saravanan and V Srinivasan (2014), A Modified Direct Torque Control of Induction Motor Using Space Vector Modulation Technique, Middle-East Journal of Scientific Research 20 (11): pp.15721574 [21] J Holtz and J Quan (2003), Drift and parameter compensated flux estimator for persistent zero stator frequency operation of sensorless controlled induction motors, IEEE Transactions on Industry Applications, Vol.39, No.4, pp.1052-1060 [22] K D Hurst, T G Habetler, G Griva, and F Profumo (1998), Zero-speed tacholess IM torque control: simply a matter of stator voltage integration, IEEE Transactions on Industry Applications, Vol.34, No.4, pp.790-795 [23] Giovanna Oriti and Alexander L Julian (2011), Three-Phase VSI with FPGA-Based Multisampled Space Vector Modulation, IEEE transactions on industry applications, Vol.47, No.4, pp.1813-1820 [24] Zhifeng Zhang, Renyuan Tang (2010), Novel Direct Torque Control Based on Space Vector With Modulation Adaptive Stator Flux Observer for Induction Motors, IEEE Transactions on Magnetics, Vol.46, No.8, pp.31333136 91 [25] Nasir Uddin, Muhammad Hafeez (2012), FLC-Based DTC Scheme to Improve the Dynamic Performance of an IM Drive, IEEE transactions on industry applications, Vol.48, No.2, pp.823-831 [26] M Rashed and A F Stronach (2004), A stable back-EMF MRAS-based sensorless low speed induction motor drive insensitive to stator resistance variation, IEEE Proceedings Electric Power Applications, Vol.151, No.6, pp.685-693, [27] M Depenbrock (1998), Direct Self Control of Inverter-Fed Induction Machines, IEEE Trans on Power Electronics, Vol.PE-3, No.4, pp.420-429 [28] Pavel Brandstetter, Marek Dobrevsky (2013), Speed estimation of induction motor using model reference adaptive system with Kalman filter, Theoretical and Applied Electrical Engineering, Vol.12, No.1, pp.22-28 [29] Holtz (2002), Sensorless control of induction motor drives, Proc of the IEEE, Vol.90, No.8, pp.1359-1394 [30] Holtz (2006), Sensorless Control of Induction Machines-With or Without Signal In Jection, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol.53, No.1, pp.7-30 [31] J R Heredia, F Perez Hidalgo, and J L Duran Paz (2001), Sensorless control of induction motors by artificial neural networks, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol.48, No.5, pp.1038-1040 [32] Tze-Fun Chan and Keli Shi (2011), Applied Intelligent Control of Induction Motor Drives, John Wiley & Sons (Asia) Pte Ltd [33] B K Bose (2007), Neural Network Applications in Power Electronics and Motor Drives-An Introduction and Perspective, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol.54, No.1, pp.14-33 [34] Xu Yinguan, Cui Gejin (1990), Multiprocessor control for a AC motor slipfrequency vector control system, Conference Record of the 1990 IEEE, Vol.1, pp.672 – 675, [35] Yang Fan, Wenlong Qu, Haifeng Lu, Xiaomeng Cheng, Xing Zhang, Lixun Wu, Shijun Jiang (2008), A slip frequency correction method applied to induction machine indirect vector control system, International Conference on Electrical Machines and Systems, pp.1122 – 1125 [36] Bilal Akın (2003), State Estimation Techniques for Speed Sensorless Field Oriented Control of Induction Motor, M.Sc Department of Electrical and Electronics Engineering, The Middle East Technical University [37] Hongga Zhao (2006), A New State Estimation Model of Utilizing PMU Measurements, International Conference on Power System Technology, pp.1-5 92 [38] Subhasis Nandi (2004), Modeling of Induction Machines Including Stator and Rotor Slot Effects, IEEE Transactions on Industry Applications, Vol.40, Iss.4, pp.1058 – 1065 [39] João O P Pinto, Bimal K Bose, and Luiz Eduardo Borges da Silva (2001), A Stator-Flux-Oriented Vector-Controlled Induction Motor Drive With Space-Vector PWM and Flux-Vector Synthesis by Neural Networks, IEEE Transactions on Industry Applications, Vol.37, Iss.5, pp.1308 – 1318 [40] João O P Pinto, Bimal K Bose, and Luiz Eduardo Borges da Silva (2000), A stator flux oriented vector-controlled induction motor drive with space vector PWM and flux vector synthesis by neural networks, IEEE Conference Record of Industry Applications, Vol.3, pp.1605 – 1612 [41] Abderrahmane Ouchatti, Ahmed Abbou, Mohammed Akherraz, Abderrahim Taouni (2014), Sensorless Direct Torque Control of Induction Motor Using Fuzzy Logic Controller Applied to Electric Vehicle, Renewable and Sustainable Energy Conference (IRSEC), pp.366 – 372 [42] Anshuman Tripathi, Ashwin M Khambadkone, Sanjib K Panda (2003), Speed Sensorless control of AC machines using Direct Flux Control Scheme, The Fifth International Conference on Power Electronics and Drive Systems, Vol.2, pp.1647 - 1652 [43] Toshie Kikuchi, Yasushi Matsumoto, Hidehiko Sugimoto (2007), A Speed Sensorless Induction Motor Control Method using Adaptive Flux Observer Improving Stability Around Zero Frequency, Power Conversion Conference Nagoya, pp.839 - 844 [44] Vicente, A Endemano, X Garin, M Brown (2010), Comparative study of stabilising methods for adaptive speed sensorless full-order observers with stator resistance estimation, IET Control Theory Appl, Vol.4, Iss.6, pp.993 – 1004 [45] V Ravi Teja, Chandan Chakraborty, Suman Maiti and Yoichi Hori (2012), A New Model Reference Adaptive Controller for Four Quadrant Vector Controlled Induction Motor Drives, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol.59, Iss.10, pp.3757 – 3767 [46] Suman Maiti, Chandan Chakraborty, Yoichi Hori and Minh C Ta (2008), Model Reference Adaptive Controller-Based Rotor Resistance and Speed Estimation Techniques for Vector Controlled Induction Motor Drive Utilizing Reactive Power, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol.55, Iss.2, pp.594-601 [47] Murat Barut, Seta Bogosyan and Metin Gokasan (2007), Speed-Sensorless Estimation for Induction Motors Using Extended Kalman Filters, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol.54, Iss.1, pp.272-280 93 [48] Zhang Wei, Luo Jian Jun (2010), Speed and Rotor Flux Estimation of Induction Motors based on Extended Kalman Filter, Sixth International Conference on Networked Computing and Advanced Information Management (NCM), pp.157 – 160 [49] Ke Lu, Jian Xiao (2011), Parameter Adaptation Sensorless Control of Induction Motor Based on Strong Track Filter, IEEE International Conference on Computer Science and Automation Engineering (CSAE), Vol.2, pp 487 – 491 [50] Baburaj Karanayil, Muhammed Fazlur Rahman, and Colin Grantham (2007), Online Stator and Rotor Resistance Estimation Scheme Using Artificial Neural Networks for Vector Controlled Speed Sensorless Induction Motor Drive, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol.54, Iss.1, pp.167176 [51] Dazhi Wang, Renyuan Tang, Hui Jin and Jie Yang (2004), Sensorless -Speed Control Strategy of Induction MotorBased on Artificial Neural Networks, Proceedings of the 5th World Congress on Intelligent Control and Automation, Vol.5, pp.4467 – 4471 [52] Jordi Català i López, Luis Romeral and Emiliano Aldabas (2006), Novel Fuzzy Adaptive Sensorless Induction Motor Drive, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol.53, Iss.4, pp.1170-1178 [53] Tejavathu Ramesh, A K Pand and S Shiva Kumar (2013), Sliding-Mode and Fuzzy Logic Control Based MRAS Speed Estimators for Sensorless Direct Torque and Flux Control of an Induction Motor Drive, Annual IEEE India Conference (INDICON), pp.1-6 [54] Mihai Comanescu, M.S (2005), Flux and Speed Estimation Techniques for Sensorless Control of Induction Motors, Presented in Partial Fulfillment of the Requirements for The Degree Doctor of Philosophy in the Graduate School of The Ohio State University, USA S Rao, M Buss, and V Utkin (2008), An Adaptive Sliding Mode Observer for Induction Machines, Proceedings of the 2008 American Control Conference, pp.1947-1951 R Marino, S Peresada, and P Valigi (1993), Adaptive Input Output Linearizing Control of Induction Motors, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol.38, No.2, pp.208-221 V I Utkin, J G Guldner, and J Shi (1999), Sliding Mode Control in Electromechanical Systems Taylor & Francis K Halbaoui, D Boukhetala, and F Boudjema (2008), A New Robust Model Reference Adaptive Control for Induction Motor Drives Using a Hybrid Controller, Proceedings of the International Symposium on Power Electronics, Electrical Drives, Automation and Motion, pp.1109-1113 [55] [56] [57] [58] 94 [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] Z Yan and V Utkin (2002), Sliding Mode Observers for Electric Machines an Overview, Proceedings of the IECON 02, Vol.3, No.2, pp.1842-1847 Derdiyok, Z Yan, M Guven, and V Utkin (2001), A Sliding Mode Speed and Rotor Time Constant Observer for Induction Machines, Proceedings of the IECON 01 (The 27th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society), Vol.2, pp.1400-1405 P Marino, M Milano, F Vasca (1999), Linear Quadratic State Feedback and Robust Neural Network Estimator for Field-Oriented-Controlled Induction Motors, IEEE Trans Ind Electron, Vol.46, No.1, pp.150-161 L Barazane, M Laribi, M Krishan and R Ouiguini (2010), A New Gaussian Radial Basis Function Neural Network Controller for Induction Motor Control Drives, 18th Mediterranean Conference on Control & Automation, pp.545-550 Ahmed Rubaai, Member, IEEE, and M David Kankam, Senior Member, IEEE (2000), Adaptive Tracking Controller for Induction Motor Drives Using Online Training of Neural Networks, IEEE Transaction on Industry Application, Vol.36, No.5, pp.1285-1294 P M Menghal, A Jaya Laxmi (2013), Neural Network Based Dynamic Simulation of Induction Motor Drive, International Conference on Power, Energy and Control (ICPEC), pp.566 - 571 Nadir Kabache, Samir Moulahoum, Karim Sebaa and Hamza Houassine (2012), Neural Network Based Input Output Feedback Control of Induction Motor, 13th International Conference on Optimization of Electrical and Electronic Equipment (OPTIM), pp.578-583 Guoqing Zhao, Huaying Wang, Zhaoji Chen (2010), Simulation and Analysis of Neural Network-Based Induction Motor Control System, International Confrence on Computer Application and System Modeling (ICCASM 2010), pp.v15-151-v15-154 [67] Derdiyok, Z Yan, M Guven, and V Utkin (2001), A Sliding Mode Speed and Rotor Time Constant Observer for Induction Machines, Proceedings of the IECON 01 (The 27th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society), Vol.2, pp.1400-1405 [68] Grzegorz Tarchala, Mateusz Dybkowski, Teresa Orlowska-Kowalska, Senior Member IEEE (2011), Analysis of the Chosen Speed and Flux Estimators for Sensorless Induction Motor Drive, IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), pp.525 – 530 95 [69] Mihai Comanescu, IEEE Member (2011), Design and Analysis of a Sensorless Sliding Mode Flux Observer for Induction MotorDrives, IEEE International Electric Machines & Drives Conference (IEMDC), pp.569-574 [70] Z Sutnar, Z Peroutka, Miran Rodic (2010), Comparison of Sliding Mode Observer and Extended Kalman Filter for Sensorless DTC-Controlled Induction Motor Drive, 14th International Power Electronics and Motion Control Conference, pp.T7-55-T7-62 [71] Daniele Bullo, Antonella Ferrara and Matteo Rubagotti (2011), Sliding mode observers for sensorless control of current-fed induction motors, American Control Confrence on O'Farrell Street, pp.763-768 [72] Yongchang Zhang, Zhengming Zhao, Ting Lu, Liqiang Yuan, Wei Xu, Jianguo Zhu (2009), A Comparative Study of Luenberger Observer, Sliding Mode Observer and Extended Kalman Filter for Sensorless Vector Control of Induction Motor Drives, Energy Conversion Congress and Exposition, pp.2566-2473 [73] Tahar Djellouli, Samir Moulahoum, Med, Seghir Boucherit, Nadir Kabache (2011), Speed & Flux estimation by Extended Kalman Filter for Sensorless Direct Torque Control of Saturated Induction Machine, International Siberian Conference on Control and Communications SIBCON, pp.23-26 96 ... dụng mạng nơ ron cho ước lượng tham số điều khiển động xoay chiều” để phát triển số thuật tốn ƣớc lƣợng thơng số điều khiển động có nhiều tham số bất định Đối tƣợng nghiên cứu Động xoay chiều... KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ …… ….***………… LÊ HÙNG LINH NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN CÁC GIẢI THUẬT SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON CHO ƢỚC LƢỢNG THAM SỐ VÀ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ XOAY CHIỀU LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT Chuyên ngành:... không sử dụng mạng nơ ron 37 Hình 2.11 Vận tốc góc thực rotor khơng sử dụng mạng nơ ron 38 Hình 2.12 Mơ hình điều khiển động 39 Hình 2.13 Cấu trúc mạng nơ ron RBF xấp xỉ đại