Truyền động động cơ không đồng bộ không cảm biến tốc độ với ước lượng điện trở rô to sử dụng mạng nơ ron nhân tạo
Bài báo trình bày hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha không
cảm biến tốc độ điều khiển véc tơ gián tiếp với điện trở rô to được ước lượng sử
dụng mạng nơ ron nhân tạo. Việc ước lượng điện trở rô to đã cải thiện và nâng cao
chất lượng của hệ truyền động. Điện trở rô to được ước lượng sử dụng mạng nơ ron
với luật cập nhật có hệ số mô men chỉnh hướng thích nghi theo từng chu kỳ lấy mẫu
làm tăng nhanh tốc độ hội tụ và độ chính xác của việc ước lượng điện trở rô to. Tốc
độ động cơ được ước lượng sử dụng các thành phần từ thông rò của mô hình điện
áp động cơ không đồng bộ. Kết quả mô phỏng sử dụng phần mềm Matlab/ Simulink
cho thấy tốc độ được ước lượng bám tốc độ thực, đồng thời sai số giữa điện trở rô
to được ước lượng bằng mạng nơ ron với điện trở rô to danh định là rất nhỏ.
Tóm tắt nội dung tài liệu: Truyền động động cơ không đồng bộ không cảm biến tốc độ với ước lượng điện trở rô to sử dụng mạng nơ ron nhân tạo
Kỹ thuật điều khiển & Điện tử P. V. Tuấn, , T. H. Nguyên, “Truyền động động cơ mạng nơ ron nhân tạo.” 46 TRUYỀN ĐỘNG ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ KHÔNG CẢM BIẾN TỐC ĐỘ VỚI ƯỚC LƯỢNG ĐIỆN TRỞ RÔ TO SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO Phạm Văn Tuấn1*, Phạm Hùng Phi1, Nguyễn Thanh Sơn1, Thái Hữu Nguyên2 Tóm tắt: Bài báo trình bày hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha không cảm biến tốc độ điều khiển véc tơ gián tiếp với điện trở rô to được ước lượng sử dụng mạng nơ ron nhân tạo. Việc ước lượng điện trở rô to đã cải thiện và nâng cao chất lượng của hệ truyền động. Điện trở rô to được ước lượng sử dụng mạng nơ ron với luật cập nhật có hệ số mô men chỉnh hướng thích nghi theo từng chu kỳ lấy mẫu làm tăng nhanh tốc độ hội tụ và độ chính xác của việc ước lượng điện trở rô to. Tốc độ động cơ được ước lượng sử dụng các thành phần từ thông rò của mô hình điện áp động cơ không đồng bộ. Kết quả mô phỏng sử dụng phần mềm Matlab/ Simulink cho thấy tốc độ được ước lượng bám tốc độ thực, đồng thời sai số giữa điện trở rô to được ước lượng bằng mạng nơ ron với điện trở rô to danh định là rất nhỏ. Từ khóa: Mạng nơ ron nhân tạo (ANN); Điều khiển tựa từ thông gián tiếp (IFOC); Ước lượng tốc độ; Ước lượng điện trở rô to. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Nghiên cứu về điều khiển không cảm biến tốc độ động cơ không đồng bộ là một mảng quan trọng của nghiên cứu hệ truyền động động cơ không đồng bộ. Ở đó, tốc độ được ước lượng bằng một thuật toán để thay cho việc đo lường. Do vậy, ưu điểm của hệ truyền động không cảm biến là: giảm sự phức tạp của phần cứng, giảm giá thành sản phẩm, giảm chi phí bảo dưỡng và nâng cao độ tin cậy ([1]÷[5]). Chất lượng của hệ truyền động động cơ không đồng bộ không cảm biến tốc độ phụ thuộc vào giá trị điện trở rô to, tuy nhiên trong quá trình làm việc điện trở rô to có thể biến thiên tới 100% do sự thay đổi nhiệt độ, tần số rô to và lấy lại các thông tin này với một mô hình nhiệt hoặc một cảm biến nhiệt độ là rất khó khăn, phức tạp đặc biệt đối với động cơ không đồng bộ rô to lồng sóc [5]; Do đó, việc ước lượng điện trở rô to trong quá trình làm việc của động cơ sẽ cải thiện và nâng cao chất lượng của hệ truyền động. Thuật toán ước lượng điện trở rô to đã được đề cập trong nhiều tài liệu nghiên cứu như: Các phương pháp được đề cập trong [2], [3] dựa trên sự thích nghi tham chiếu mô hình (MRAS) của từ thông hoặc công suất phản kháng; bộ lọc Kalman mở rộng đã được sử dụng để nhận dạng điện trở rô to trong [4]. Các phương pháp ước lượng này đều trong điều kiện trạng thái động lực của động cơ ổn định, do đó, trong quá trình làm việc thực tế của động cơ, tốc độ hội tụ về giá trị chính xác của điện trở rô to thường chậm và có sai số lớn. Gần đây, phương pháp ước lượng điện trở rô to sử dụng mạng nơ ron nhân tạo được sử dụng rộng rãi, trong đó các trọng số có thể hiệu chỉnh của mạng nơ ron được cập nhật sử dụng thuật toán lan truyền ngược sai số với hệ số học và hệ số mô men chỉnh hướng là các giá trị được chọn trước và không thay đổi [5]. Bài báo này trình bày một phương pháp mới để ước lượng điện trở rô to sử dụng mạng nơ ron nhân tạo với luật cập nhật có hệ số mô men chỉnh hướng thích nghi theo từng chu kỳ lấy mẫu để tăng tốc độ hội tụ và độ chính xác của việc ước lượng điện trở rô to. 2. ĐIỀU KHIỂN TỰA TỪ THÔNG RÔ TO GIÁN TIẾP HỆ TRUYỀN ĐỘNG ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ KHÔNG CẢM BIẾN TỐC ĐỘ 2.1. Điều khiển tựa từ thông rô to Hiện nay, phương pháp điều khiển véc tơ tựa từ thông rô to (FOC) là phương pháp phổ biến để cải thiện hoặc nâng cao hiệu suất của hệ truyền động động cơ không đồng bộ [1]. Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 51, 10 - 2017 47 Nguyên lý FOC dựa trên mô hình hai pha của máy điện không đồng bộ. Véc tơ dòng điện stato có thể phân tích thành hai thành phần: thành phần từ thông isd (thành phần tạo ra từ thông) và thành phần mômen isq (tạo ra mômen của động cơ). Hai thành phần d/q của dòng điện có thể tách rời và có thể được điều khiển một cách độc lập giống như trong máy điện một chiều. Đồ thị véc tơ phương pháp điều khiển FOC được trình bày như hình 1; Sơ đồ tổng quát của FOC được trình bày như hình 2. Hình 1. Đồ thị véc tơ phương pháp điều khiển tựa từ thông rô to. Phương pháp FOC được chia thành hai loại: Điều khiển tựa từ thông rô to trực tiếp (DFOC) và điều khiển tựa từ thông rô to gián tiếp (IFOC). DFOC: Trong điều khiển véc tơ tựa từ thông rô to trực tiếp, góc từ thông θ thu được bằng cách sử dụng cảm biến đo từ thông gắn bên trong động cơ để đo từ thông và tính toán góc từ thông rô to θ. Tuy nhiên, việc sử dụng cảm biến để đo từ thông rất khó thực hiện, vì đặt cảm biến bên trong động cơ chỉ có thể thực hiện trong quá trình sản xuất động cơ. Một phương án khác là có thể ước lượng từ thông rô to sử dụng mô hình điện áp [1] như được chỉ ra ở (1) và (2). 'r rd sd s sd s sd m 'r rq sq s sq s sq m L (v R i ) dt L i L L (v R i ) dt L i L (1) Ở đây: ' s sL L , với 2 m r s L 1 L L được gọi là hệ số từ thông rò. Từ đó suy ra: 2 2 r rd rq rq1 rd tan (2) Nhược điểm của việc sử dụng mô hình điện áp để ước lượng từ thông rô to là: Ở vùng tần số rất thấp (tốc độ động cơ gần bằng zero), điện áp stato thấp và sự biến thiên của điện trở stato do nhiệt độ tăng làm giảm độ chính xác của ước lượng từ thông rô to. IFOC: Góc từ thông rô to θ thu được từ góc vị trí rô to r và góc trượt sl như sau: Kỹ thuật điều khiển & Điện tử P. V. Tuấn, , T. H. Nguyên, “Truyền động động cơ mạng nơ ron nhân tạo.” 48 r sl r sl( .p )dt (3) Trong đó, ωr có thể dùng cảm biến tốc độ để đo hoặc có thể dùng bộ quan sát để ước lượng, ωsl được tính như sau: * m sq sl * r r L i T (4) Hình 2. Sơ đồ tổng quát của FOC. Phương pháp IFOC cũng tương tự như phương pháp DFOC ngoại trừ góc từ thông rô to θ được xác định như (3) mà không dùng cảm biến để đo từ thông rô to hay bộ quan sát từ thông. Do vậy, phương pháp IFOC không gặp vấn đề ở tốc độ thấp như DFOC nên phù hợp với hầu hết các hệ thống mà phải hoạt động ở tốc độ gần bằng không. 2.2. Điều khiển tựa từ thông rô to gián tiếp không cảm biến tốc độ (Sensorless IFOC) Trong sơ đồ IFOC sử dụng khâu ước lượng tốc độ (hình 3), các giá trị đầu vào và các giá trị tính toán được xác định như sau: Tính toán i*sd và i * sq * * r sd m i L (5) Từ phương trình (3) ta có: * * e r sq * m r 2T L i 3pL (6) Biến đổi Clark: để chuyển đổi dòng điện và điện áp từ hệ trục toạ độ 3 pha sang 2 pha α-β: s a s a b x x 1 x (x 2x ) 3 (7) Biến đổi Park: để chuyển đổi dòng điện và điện áp từ hệ trục toạ độ α-β sang hệ trục d-q: Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 51, 10 - 2017 49 sd s s sq s s x x cos x sin x x sin x cos (8) Tính toán v*sd và v * sq * * id sd sd sd pd iq* * sq sq sq pq K v (i i )(K ) s K v (i i )(K ) s (9) Biến đổi Park ngược: để chuyển đổi hệ trục toạ độ d-q sang hệ trục α-β: s sd sq s sd sq v v cos v sin v v sin v cos (10) Tính toán góc từ thông rô to θ theo (3). Các phương trình từ (5) đến (10) được phân tích và trình bày trong [6]. Hình 3. Cấu trúc hệ truyền động động cơ không đồng bộ điều khiển tựa từ thông gián tiếp (IFOC) sử dụng khâu ước lượng tốc. 2.3. Ước lượng tốc độ động cơ Tốc độ rô to được có thể được tổng hợp từ các phương trình trạng thái của động cơ không đồng bộ [5] và được viết như sau: vm vm rqvm vm vm vmrd m r rd rq r rd sq rq sd2 r r d d L1 [( . . ) R ( i i )] dt dt L (11) Trong đó: rR là điện trở rô to ước lượng và sẽ được xác định ở mục 3. 3. ƯỚC LƯỢNG ĐIỆN TRỞ RÔ TO ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO Các đầu ra của mô hình tham chiếu (Reference Model) là các thành phần từ thông rò được tính toán như (1). Mặt khác, các phương trình của mô hình thích nghi [1] có dạng như sau: Kỹ thuật điều khiển & Điện tử P. V. Tuấn, , T. H. Nguyên, “Truyền động động cơ mạng nơ ron nhân tạo.” 50 im im im rd m sd rd r r rq r im im im rq m sq rq r r rd r 1 L i T dt T 1 L i T dt T (12) Với Ts là khoảng thời gian lấy mẫu và Tr= Lr/Rr là hằng số thời gian điện từ của rô to. Bằng phương pháp sai phân hệ phương trình (12) ta có: nm r 1 1 2 2 3 3(k) W X W X W X (13) Ở đây: nm rd 1 nm rq (k 1) X (k 1) , nm rq 2 nm rd (k 1) X (k 1) , sd 3 sq i (k 1) X i (k 1) , s1 r T W 1 T , 2 r sW T , s 3 m r T W L T . Hình 4 là bộ ước lượng điện trở rô to dựa trên MRAS bao gồm một mạng nơ ron huấn luyện bằng thuật toán lan truyền ngược sai số. Mạng nơ ron được viết ở phương trình (13) được chỉ ra trong hình 5. Mạng nơ ron này được sử dụng để ước lượng điện trở rô to Rr (thông qua ước lượng hằng số thời gian rô to Tr). Sử dụng thuật toán học lan truyền ngược sai số để hiệu chỉnh các trọng số W1 và W3 với hệ số mô men chỉnh hướng α thích nghi theo từng chu kỳ lấy mẫu. Các trọng số của mạng W1, W3 được tìm ra từ việc huấn luyện mạng sao cho cho hàm bình phương sai số E1 là nhỏ nhất. Hình 4. Cấu trúc của hệ thống mạng nơ ron để ước lượng điện trở rô to. Hình 5. Mô hình mạng nơ ron hai lớp. Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 51, 10 - 2017 51 22 vm nm 1 1 r r 1 1 E (k) 2 2 (14) W1 được xác định như sau: 1 1 1 1W (k) W (k 1) W (k) W (k 1) (15) Ở đây: α là mô men chỉnh hướng học; T vm nm nm1 1 r r r 1 E W (k) (k) (k) I (k 1) W (16) Tương tự ta cũng có: 3 3 3 3W (k) W (k 1) W (k) W (k 1) (17) Với: T vm nm nm1 3 r r r 3 E W (k) (k) (k) Ii (k 1) W (18) Ở đây hệ số mô men chỉnh hướng là một hàm thích nghi, thay đổi theo từng chu kỳ lấy mẫu, làm tăng tốc độ hội tụ của từ thông (mô hình mạng nơ ron): i i i E / W (k) E / W (k 1) E / W (k) (19) Trọng số W1 , W3 được hiệu chỉnh bằng việc đào tạo dựa vào (15), (17). Điện trở rô to được ước lượng như sau: r 1 r s L (1-W ) R T hoặc r 3r m s L W R L T (20) 4. PHÂN TÍCH VÀ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 4.1. Phân tích Sơ đồ khối của hệ truyền động động cơ không đồng bộ không cảm biến tốc độ điều khiển tựa từ thông rô to gián tiếp với điện trở rô to được ước lượng, được chỉ ra trên hình 6. Trong đó: Bộ điều khiển IFOC đã được trình bày ở mục 2.2 với tốc độ ước lượng được chỉ ra ở phương trình (11); điện trở rô to được ước lượng dựa vào mạng nơ ron nhân tạo và đã được chỉ ra ở (20). Bảng 1. Các thông số của động cơ mô phỏng. TT Thông số Giá trị 1 Công suất định mức (Pđm) 2 HP 2 Điện áp định mức (Uđm) 380 V 3 Tần số định mức (fđm) 50 Hz 4 Điện trở stato (Rs) 10 Ω 5 Điện trở rô to (Rr) 6,3 Ω 6 Điện cảm stato (Ls) 0,46 H 7 Điện cảm rô to (Lr) 0,46 H 8 Hỗ cảm (Lm) 0,42 H 9 Mô men quán tính (J) 0,03 kgm2 10 Số cực (P) 4 11 Mô men tải (TL) 4,5 Nm Kỹ thuật điều khiển & Điện tử P. V. Tuấn, , T. H. Nguyên, “Truyền động động cơ mạng nơ ron nhân tạo.” 52 Trong nghiên cứu này, phần mềm Matlab/Simulink được sử dụng để mô phỏng hệ truyền động động cơ không đồng bộ ba pha không cảm biến tốc độ với ước lượng điện trở rô to (hình 7), các thông số của động cơ không đồng bộ ba pha được cho như bảng 1. Hình 6. Sơ đồ khối của hệ truyền động động cơ không đồng bộ IFOC không cảm biến tốc độ với ước lượng điện trở rô to. Hình 7. Sơ đồ mô phỏng hệ truyền động động cơ không đồng bộ IFOC không cảm biến tốc độ với ước lượng điện trở rô to sử dụng Matlab- Simulink. 4.2. Kết quả mô phỏng Sau một số phép thử với các giá trị khác nhau của khoảng thời gian lấy mẫu, giá trị cuối cùng được chọn là Ts= 10 μs. Trong mô hình mô phỏng từ thông đặt là 0,85 Wb; Giả thiết điện trở rô to biến thiên từ 6,3 Ω đến 10,3 Ω trong quá trình mô phỏng (trong khoảng từ 0÷5 giây). Ta có các kết quả và nhận xét sau: * Khi mô men tải và tốc độ đặt không thay đổi (TL = 4,5 Nm; tốc độ đặt= 500 vòng/ phút) nhưng chưa cho bộ ước lượng điện trở rô to tác động: Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 51, 10 - 2017 53 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 -10 -5 0 5 10 15 Giay N .m Momen tai Momen dien tu (a) 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 (Giay) V o n g /p h u t Toc do dat Toc do thuc Toc do uoc luong (b) Hình 8. (a) Mô men tải và mô men điện từ; (b) Tốc độ của động cơ bao gồm tốc độ đặt, tốc độ thật, tốc độ ước lượng. * Khi mô men tải và tốc độ đặt không thay đổi (TL = 4,5 Nm; tốc độ đặt= 500 vòng/ phút) và cho bộ ước lượng điện trở rô to tác động: 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 -10 -5 0 5 10 15 20 Giay N .m Momen tai Momen dien tu (a) 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 (Giay) V o n g /p h u t Toc do dat Toc do thuc Toc do uoc luong (b) Hình 9. (a) Mô men tải và mô men điện từ; (b) Tốc độ của động cơ bao gồm tốc độ đặt, tốc độ thật, tốc độ ước lượng. Kỹ thuật điều khiển & Điện tử P. V. Tuấn, , T. H. Nguyên, “Truyền động động cơ mạng nơ ron nhân tạo.” 54 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 (Giay) (O h m ) Dien tro thuc Roto Dien tro Roto uoc luong Hình 10. Điện trở rô to bao gồm: điện trở thật và điện trở ước lượng trong trường hợp mô men tải và tốc độ không thay đổi. * Khi mô men tải và tốc độ đặt hay đổi: Mô men tải thay đổi từ 4.5 đến 6.0 Nm tại thời điểm t= 3 giây; tốc độ đặt thay đổi từ 500÷800 vòng/ phút tại thời điểm t= 2 giây nhưng chưa cho bộ ước lượng điện trở rô to tác động: 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 -10 -5 0 5 10 15 20 Giay N .m Momen tai Momen dien tu (a) 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 0 200 400 600 800 1000 1200 (Giay) V o n g /p h u t Toc do dat Toc do thuc Toc do uoc luong (b) Hình 11. (a) Mô men tải và mô men điện từ; (b) Tốc độ của động cơ bao gồm tốc độ đặt, tốc độ thật, tốc độ ước lượng. Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 51, 10 - 2017 55 * Khi mô men tải và tốc độ đặt hay đổi: Mô men tải thay đổi từ 4.5 đến 6.0 Nm tại thời điểm t= 3 giây; tốc độ đặt thay đổi từ 500÷800 vòng/ phút tại thời điểm t= 2 giây và cho bộ ước lượng điện trở rô to tác động: 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 -10 -5 0 5 10 15 20 Giay N .m Momen tai Momen dien tu (a) 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 0 200 400 600 800 1000 1200 (Giay) V o n g /p h u t Toc do dat Toc do thuc Toc do uoc luong (b) Hình 12. (a) Mô men tải và mô men điện từ; (b) Tốc độ của động cơ bao gồm tốc độ đặt, tốc độ thật, tốc độ ước lượng. Kỹ thuật điều khiển & Điện tử P. V. Tuấn, , T. H. Nguyên, “Truyền động động cơ mạng nơ ron nhân tạo.” 56 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 (Giay) (O h m ) Dien tro thuc Roto Dien tro Roto uoc luong Hình 13. Điện trở rô to bao gồm: điện trở thật và điện trở ước lượng trong trường hợp mô men tải và tốc độ thay đổi. Sau khi kết thúc quá trình mô phỏng ta có một số nhận xét như sau: Mô men của động cơ ổn định và bằng mô men tải ở thời điểm tốc độ thực của động cơ ổn định và có giá trị bằng tốc độ đặt. Khi có bộ ước lượng điện trở rô to tác động, tốc độ ước lượng bám sát giá trị tốc độ thực với sai số rất nhỏ. Điện trở rô to được ước lượng bám sát với điện trở rô to danh định. 5. KẾT LUẬN Bài báo đã trình bày một phương pháp mới để ước lượng điện trở rô to trong quá trình làm việc sử dụng mạng nơ ron nhân tạo cho hệ truyền động động cơ không đồng bộ không cảm biến tốc độ điều khiển tựa từ thông rô to gián tiếp. Điện trở rô to đã được ước lượng dựa vào thuật toán lan truyền ngược với luật cập nhật có hệ số mô men chỉnh hướng thích nghi. Vì giá trị điện trở rô to thay đổi trong quá trình làm việc của động cơ mà tốc độ ước lượng chỉ ra ở (11) phụ thuộc vào giá trị điện trở này, mặt khác điện trở rô to cũng được đưa vào bộ điều khiển IFOC thông qua phương trình (4). Do đó, việc ước lượng điện trở rô to sẽ cải thiện và nâng cao độ chính xác của ước lượng tốc độ đồng thời nâng cao độ chính xác và chất lượng của hệ truyền động. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Son T.Nguyen, Phi H.Pham, Tuan V.Pham, Hoa X.Ha, Cong T.Nguyen, Phi C.Do- Hanoi University of Science and Technology, Vietnam, “A Sensorless Three-Phase Induction Motor Drive Using Indirect Field Oriented Control and Artificial Neural Network,” ICIEA 2017 The 12th IEEE conference on industrial electronics and application 18–20 June 2017, Siem Reap, Cambodia; page: 1451÷1456. [2]. Zhen-Guo Lee, Seok-Kwon Jeong “Simultaneous Estimation of Rotor Speed and Rotor Resistance of an IM Using Variable Rotor Flux,” Journal of Power Electronics, Vol. 5, No. 4, 10/ 2005. Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 51, 10 - 2017 57 [3]. T. Nouguchi, S. Kondo, and I. Takahashi, “Field-oriented control of an induction motor with robust on-line tuning of its parameters,” IEEE Tran. Ind. Appl., vol. 33, pp. 35–42, Jan./ Feb. 1997. [4]. L. C. Zai and T. A. Lipo, “An extended Kalman filter approach in rotor time constant measurement in PWM induction motor drives,” In Proc. Conf. Rec. IEEE-IAS Annu. Meeting, 1987, pp. 177–183. [5]. Baburaj Karanayil, Muhammed Fazlur Rahman, and Colin Grantham, “Identification of Induction Motor Parameters in Industrial Drives with Artificial Neural Networks,” Accepted 4 January 2009, Hindawi Publishing Corporation Advances in Fuzzy Systems Volume 2009, Article ID 241809, 10 pages doi:10.1155/2009/241809. [6]. Phạm Văn Bình, “Máy điện tổng quát”, Nhà xuất bản Giáo dục, năm 2008. ABSTRACT A SENSORLESS INDUCTION MOTOR DRIVE WITH ROTOR RESISTANCE ESTIMATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS In this paper, an indirect vector controlled sensorless three phase induction motor drive with rotor resistance esitmation using atificial neural network is presented. The exact rotor resistance estimation can significantly improve the performance of the drive system. Rotor resistance is estimated using artificial neural network with updated law having momentum coefficient adaptive following sampling time, Accelerating the convergence and accuracy of rotor estimation. The motor speed is estimated using the rotor flux-linkage components of voltage model of inducton motor. The simulation results obtained using The matlab/ Simulink software show that the estimated motor speed always tracks the actual motor speed, at the same time, the error between the estimated rotor resistance using the neural network and the nominal rotor resistance is very small. Keywords: Artificial neural network (ANN); Indirect field oriented control (IFOC); Speed estimation; Rotor resistance estimation. Nhận bài ngày 19 tháng 7 năm 2017 Hoàn thiện ngày 05 tháng 10 năm 2017 Chấp nhận đăng ngày 25 tháng 10 năm 2017 Địa chỉ: 1 Đại học Bách khoa Hà Nội; 2 Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vinh. * Email: tuanvp.bk@gmail.com.
File đính kèm:
- truyen_dong_dong_co_khong_dong_bo_khong_cam_bien_toc_do_voi.pdf