Ước lượng điện trở rô to và stato trên cơ sở mạng nơ ron nhân tạo ứng dụng trong điều khiển động cơ

Tạp chí Khoa học và Công nghệ 133 (2019) 008-014 
8 
Ước lượng điện trở rô to và stato trên cơ sở mạng nơ ron nhân tạo ứng 
dụng trong điều khiển động cơ 
Rotor and Stator Resistance Estimation Based on Artificial Neural Network Applied 
in Induction Motor Control 
Phạm Văn Tuấn*, Phạm Hùng Phi, Nguyễn Thanh Sơn, Nguyễn Tùng Lâm 
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội - Số 1, Đại Cồ Việt, Hai Bà Trưng, Hà Nội 
Đến Tòa soạn: 18-9-2018; chấp nhận đăng: 20-3-2019 
Tóm tắt 
Bài báo trình bày một phương pháp chỉnh sửa để ước lượng điện trở rô to và stato sử dụng mạng nơ ron nhân 
tạo cho truyền động động cơ không đồng bộ không cảm biến tốc độ. Tốc độ động cơ cũng được ước lượng 
bằng một mạng nơ ron. Việc ước lượng chính xác tốc độ động cơ, điện trở rô to và stato đã cải thiện và nâng 
cao chất lượng của hệ truyền động. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm đã cho thấy tốc độ được ước lượng 
bám tốc độ thực, đồng thời sai số giữa các điện trở rô to và stato được ước lượng bằng mạng nơ ron với các 
điện trở rô to và stato danh định là rất nhỏ. 
Từ khóa: Mạng nơ ron nhân tạo (ANN), Điều khiển không cảm biến tốc độ, ước lượng điện trở rô to, ước 
lượng điện trở stato. 
Abstract 
This paper presents a modified method for rotor and stator resistance estimation using atificial neural network 
for sensorless induction motor drive. Speed of the induction motor also is estimated using the artificial neural 
network. Therefore, the accurate estimation of the speed of induction motor, the rotor and stator resistance 
improved the quality of the sensorless induction motor drive. The results of simulation and experiment show 
that the estimated speed tracks the real speed of induction motor, simultaneously the error between the 
estimated rotor and stator resistance using neural network and the normal rotor and stator resistance is 
extremely small. 
Keywords: Artificial neural network (ANN), Sensorless control, Rotor resistance estimation, Stator resistance 
estimation. 
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU 
Ký hiệu Giải thích ký hiệu 
vm
rd Từ thông rô to dọc trục tính từ mô hình 
điện áp, hệ tọa độ gắn với stato. 
vm
rq Từ thông rô to ngang trục tính từ mô 
hình điện áp, hệ tọa độ gắn với stato. 
ds Từ thông stato dọc trục, hệ tọa độ gắn 
với stato. 
sq Từ thông stato ngang trục, hệ tọa độ 
gắn với stato. 
im
rd Từ thông rô to dọc trục tính từ mô hình 
dòng điện, hệ tọa độ gắn với stato. 
im
rq Từ thông rô to ngang trục tính từ mô 
hình dòng điện, hệ tọa độ gắn với stato. 
sdV Điện áp stato dọc trục, hệ tọa độ gắn 
với stato. 
sqV Điện áp stato ngang trục, hệ tọa độ gắn 
với stato. 
sdi Dòng điện stato dọc trục, hệ tọa độ gắn 
với stato. 
sqi Dòng điện stato ngang trục, hệ tọa độ 
gắn với stato. 
1. Đặt vấn đề 
Vấn đề điều khiển tựa từ thông rô to gián tiếp 
không cảm biến tốc độ động cơ không đồng bộ là một 
phần quan trọng của nghiên cứu hệ truyền động động 
cơ không đồng bộ. Trong điều khiển tựa từ thông rô to 
không cảm biến tốc độ, góc từ thông rô to phụ thuộc 
vào điện trở rô to [1]. Mặt khác ước lượng từ thông rô 
to nhạy cảm với sự thay đổi của điện trở rô to và stato 
đặc biệt là vùng tốc độ thấp; ước lượng tốc độ động cơ 
lại phụ thuộc vào ước lượng từ thông rô to [2], [3]. Do 
vậy việc ước lượng chính xác điện trở rô to và stato sẽ 
nâng cao độ chính xác của ước lượng tốc độ, ước lượng 
từ thông rô to. Từ đó cải thiện chất lượng cho hệ truyền 
động không cảm biến tốc độ tựa từ thông rô to [1]. 
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 
các thông tin này thông qua việc sử dụng mô hình nhiệt 
hoặc cảm biến nhiệt độ là rất khó khăn, đặc biệt đối với 
động cơ không đồng bộ rô to lồng sóc [2], [3], [4]. Một 
số thuật toán ước lượng điện trở rô to đã được nghiên 
cứu và thực hiện như thuật toán thích nghi tham chiếu 
mô hình (MRAS) của từ thông hoặc công suất phản 
kháng đã được thực hiện ở [5], [6], bộ lọc Kalman mở 
Tạp chí Khoa học và Công nghệ 133 (2019) 008-014 
9 
rộng [7], [8], điều khiển trượt [9], [10], điều khiển mờ 
[11], [12]. Phương pháp ước lượng điện trở rô to trong 
quá trình làm việc của động cơ sử dụng mạng nơ ron 
đã được nghiên cứu và thực hiện ở [3], [4] nhưng 
phương pháp ước lượng điện trở này vẫn bị giới hạn là 
tốc độ học được lựa chọn trước và không thay đổi trong 
quá trình ước lượng. Do vậy, nếu lựa chọn tốc độ học 
không phù hợp sẽ dẫn đến quá trình huấn luyện mạng 
chậm và sai số đầu ra của mạng lớn. Việc lựa chọn tốc 
độ học phù hợp chủ yếu dựa vào kinh nghiệm của 
người nghiên cứu. Mặt khác điện trở stato có thể thay 
đổi tới 50% trong quá trình làm việc [3]. Thuật toán 
ước lượng điện trở stato đã có những nghiên cứu được 
đề cập [13], [14] dựa trên bộ quan sát Luenberger, bộ 
điều khiển mờ [15], [16], MRAS [17], [18] đã được sử 
dụng để nhận dạng điện trở stato. Phương pháp ước 
lượng điện trở stato trong quá trình làm việc của động 
cơ sử dụng mạng nơ ron đã được nghiên cứu và thực 
hiện ở [3] nhưng tốc độ học vẫn phải lựa chọn trước và 
không thay đổi trong quá trình ước lượng. Trong 
nghiên cứu này, các tác giả đã đề xuất phương pháp 
hiệu chỉnh để ước lượng điện trở rô to và stato sử dụng 
mạng nơ ron nhân tạo với tốc độ học được cập nhật 
theo từng chu kỳ lấy mẫu. 
Cấu trúc của bài báo gồm 5 phần chính; Phần 1 
các tác giả liệt kê một số phương pháp nhận dạng điện 
trở rô to và stato đã được thực hiện. Phần 2 trình bày 
ước lượng điện trở rô to với mạng nơ ron truyền thẳng 
nhiều lớp sử dụng với tốc độ học được cập nhật theo 
từng chu kỳ lấy mẫu. Ước lượng điện trở stato với 
mạng nơ ron hồi quy có tốc độ học cập nhật theo từng 
chu kỳ lấy mẫu được trình bày ở phần 3. Các kết quả 
mô phỏng và thực nghiệm ở phần 4 đã chứng minh với 
thuật toán hiệu chỉnh tốc độ học của mạng nơ ron được 
đề xuất, điện trở rô to và stato được ước lượng chính 
xác dẫn đến tốc độ ước lượng của động cơ bám sát với 
tốc độ thực, vì vậy đã nâng cao chất lượng của hệ 
truyền động không cảm biến tốc độ động cơ không 
đồng bộ. 
2. Ước lượng điện trở rô to động cơ không đồng bộ 
sử dụng mạng nơ ron nhân tạo 
Cấu trúc bộ ước lượng điện trở rô to của động cơ 
dựa trên MRAS ([3], [4]). 
Các đầu ra của mô hình tham chiếu (mô hình điện 
áp) được tính như sau: 
( )
( )
vm 'r
rd sd s sd s sd
m
vm '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) 
Từ thông stato được tính như sau: 
( )
( )
ds sd s sd
sq sq s sq
V R i dt
V R i dt


 = − 
= − 
(2) 
Do điện áp một chiều cấp cho bộ nghịch lưu bị 
nhấp nhô, khi qua khâu tích phân ở (2) làm cho từ 
thông stato bị cộng dồn sai số. Do vậy để hiệu chỉnh từ 
thông stato sử dụng bộ lọc thông thấp nhiều cấp (đã 
được trình bày ở [19]. Kết hợp (1) và (2) và qua một 
số phép biến đổi ta có được phương trình sử dụng để 
ước lượng từ thông rô to theo mô hình điện áp như sau: 
2
s r
2
s r
(k) (k 1) (k 1)
(k) (k 1) (k 1)
vm mr
rd sd sd
m m
vm mr
rq sq sq
m m
L L LL
i
L L
L L LL
i
L L
 
 
 −
= − − − 
− = − − −
(3) 
Mặt khác, các phương trình của mô hình thích 
nghi (mô hình dòng điện) có dạng như sau: 
( )
( )
d d
d
(1/ )
(1/ )
im im im
r r m sd r r r rq
im im im
rq r m sq rq r r r
T L i T dt
T L i T dt
   
   
 = − − 
= − + 
(4) 
Rời rạc hóa hệ phương trình (3) và qua một số bước 
biến đổi ta có: 
( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
d 1 d 2 3
1 2 d 3
1 1 1
1 1 1
im im im
r r rq sd
im im im
rq rq r sq
k W k W k W i k
k W k W k W i k
  
  
 = − − − + − 
= − + − + − 
(5) 
Hàm bình phương sai số của từ thông được tính từ hai 
mô hình theo (3) và (5) được viết như sau: 
 
221 1
(k) (k) (k)
2 2
vm im
r rE   = = − 
(6) 
 Các trọng số của mạng W1, W3 được tìm ra từ việc 
huấn luyện mạng sao cho cho hàm bình phương sai số 
E là nhỏ nhất ([3], [4]). W1, W3 được xác định như sau: 
1 1 1 1(k) (k 1) (k)W W W= − + (7) 
3 3 3 3(k) (k 1) (k)W W W= − + (8) 
Với: 
1 1(k) / W ( ) ( ) ( 1)
T
vm im im
r r rW E k k k  
 = −  = − −
(9) 
3 3(k) / W ( ) ( ) ( 1)
T
vm im
r r sW E k k i k 
 = −  = − −
(10) 
Ở đây các tốc độ học 1 và 3 là các hằng số được chọn 
trước. Vấn đề được đặt ra là sẽ thay thế các tốc độ học 
là hằng số bằng một hàm sao cho sau mỗi lần cập nhật 
trọng số hiệu chỉnh sẽ làm giảm giá trị sai lệch E. Đặt:
(k) W (k) W (k 1)i i i = − hàm (k)i là tích sai lệch 
của trọng số hiệu chỉnh i ở lần tính k và (k-1). Từ đó 
xây dựng hàm hàm tốc độ học dựa vào sai lệch (k)i
sao cho tốc độ học thay đổi theo hướng giảm sai lệch 
Tạp chí Khoa học và Công nghệ 133 (2019) 008-014 
10 
E của mạng, tức là nếu (k)i dương, mạng có tốc độ hội 
tụ chậm, phải tăng tốc độ học; nếu (k)i âm, mạng bị 
quá điều chỉnh, phải giảm tốc độ học. Xét hàm số: 
0
sign( )
f( ) sign( )
1 i i
i i
e
 
 
−
=
+
(11) 
Đạo hàm của f( )i : 
( )
0
sign( ) 2
( )
0
(1 )
i i
i i
sign
i
i
f e
e
 
 
 

−
−

= 
 +
, với α0 xác định dương. 
Ở đây f(0) 0= nên (k)f( (k)) 0i i  với mọi (k) 0i 
. Vậy hàm f( )i đồng biến và đồng dấu với sai lệch i
. Do đó hàm tốc độ học có thể được cập nhật theo luật 
dưới đây: 
(k) (k 1)(1 ( ))i i if  = − + (12) 
ở đây: (k 1)i − là tốc độ học ở thời điểm (k-1), (k)i
là tốc độ học ở thời điểm k. 
Chú ý: tốc độ học được xác định ở (12) khác với tốc độ 
học đã được đề cập ở các tài liệu [3], [4]. 
Trọng số W1, W3 được hiệu chỉnh bằng việc đào tạo 
dựa vào (7) hoặc (8). Điện trở rô to được ước lượng 
theo (13) hoặc (14) như sau: 
1(1-W )r
r
s
L
R
T
= 
(13) 
3r
r
m s
LW
R
L T
= 
(14) 
Ước lượng từ thông rô to (1) nhạy cảm với sự thay đổi 
của điện trở stato đặc biệt là vùng tốc độ thấp. Do vậy, 
để giảm thiểu sai số trong ước lượng điện trở rô to do 
sự biến thiên điện trở stato, một bộ ước lượng điện trở 
stato online đã được phân tích, đề cập trong phần 3. 
3. Ước lượng điện trở stato động cơ không đồng bộ 
sử dụng mạng nơ ron nhân tạo 
Theo [3] ta có phương trình như sau: 
2
' d
d d d d
2
'
im ims m m m
s r r rq s s s s
r r r r r
sq im imm m m
s rq r rd sq sq s sq
r r r r r
di L L L
L i V R i
dt L T L L T
di L L L
L i V R i
dt L T L L T
 
 
= + − + − 
 = − − + −
15 
Rời rạc hóa hệ phương trình (15) và qua một số bước 
biến đổi ta có: 
* *
4 5 6
7
* *
4 5 6
7
(k) (k 1) (k 1) (k 1)
(k 1)
(k) (k 1) (k 1) (k 1)
(k 1)
im im
sd sd rd rq
sd
im im
sq sq rq rd
sq
i W i W W
W V
i W i W W
W V
 
 
 = − + − + −
+ − 
= − + − − − 
 + − 
16 
Hàm bình phương sai số của dòng điện stato đo lường 
với dòng điện stato ước lượng theo (16) được viết như 
sau: 
 
22
*
2 2
1 1
(k) (k) (k)
2 2
s sE i i= = − 
(15) 
Trọng số của mạng W4 được tìm ra từ việc huấn luyện 
mạng sao cho cho hàm bình phương sai số E2 là nhỏ 
nhất [3]. W4 được xác định như sau: 
4 4 4 4(k) (k 1) (k)W W W= − + (16) 
Với: 
* *2
4
4
(k) (k) i (k) (k 1)
T
s s s
E
W i i
W
 = − = − −
 
(17) 
Tương tự như phương pháp xây dựng hàm tốc độ học 
để ước lượng điện trở rô to ở mục 2. Tốc độ học được 
cập nhật như sau: 
4 4 4(k) (k 1)(1 ( ))f  = − + (18) 
Trong đó: 
4 4 4(k) W (k) W (k 1) = − (19) 
4 4
0
4 4 sign( )
f( ) sign( )
1 e
 
 
−
=
+
(20) 
Tốc độ học được xác định ở (20) khác với tốc độ học 
đã được đề cập ở tài liệu [3], [20]. Điện trở stato có 
thể được ước lượng như sau: 
 2 241 ( / )( / ) ( / )s s s m r r s sR W T L L R L L T 

= − − 
(21) 
Ước lượng tốc độ sử dụng trong điều khiển không cảm 
biến ở bài báo này được kế thừa từ tài liệu [21] theo 
biểu thức (24) dưới đây: 
( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
d
d
1
1
/ T
1
r r
vm im im
rq rq r
w s vm im im
rd r rq
k k
k k k
k k k
 
  

  
 
= − +
 − − 
 − − − 
(22) 
4. Các kết quả mô phỏng và thực nghiệm 
4.1. Phân tích 
Ở vùng tốc độ thấp từ thông ước lượng từ (3), (5) 
rất nhạy cảm với điện trở stato và rô to [3]. Do vậy ước 
lượng điện trở rô to và stato trong quá trình làm việc 
được thực hiện ở phần 2 và 3 sẽ cải thiện và nâng cao 
chất lượng của hệ truyền động không cảm biến tốc độ 
đặc biệt là ở vùng tốc độ thấp. 
4.2. Kết quả mô phỏng 
 Để mô phỏng hệ truyền động không cảm biến tốc 
độ với ước lượng điện trở rô to và stato các tác giả đã 
sử dụng phần mềm Matlab/ simulink. Giả thiết trong 
quá trình mô phỏng, điện trở rô to và stato biến thiên 
50% so với giá trị ban đầu ([2]- [4]). Điều này dẫn đến 
sai lệch giữa giá trị điện trở rô to và stato thực và giá 
Tạp chí Khoa học và Công nghệ 133 (2019) 008-014 
11 
trị điện trở rô to và stato được đưa vào bộ điều khiển. 
Điện trở rô to của động cơ biến thiên từ 1,84Ω đến 2,76 
Ω, điện trở stato của động cơ biến thiên 1,99Ω đến 2,99 
Ω(quá trình mô phỏng từ 0÷9 giây); tải TL= 2,0 Nm 
được đóng tại thời điểm t= 1,5 giây. Các thông số của 
động cơ không đồng bộ ba pha được cho như Bảng 1. 
IFOC
Ngịch 
lưu
Động
cơ
Bộ ước lượng 
điện trở rotor 
sử dụng ANN Bộ ước lượng 
từ thông (Mô 
hình điện áp)
Bộ ước lượng 
tốc độ
Vdc
ω*r
ψ*r
R^r
ω^r
ψvmrα ψ
vm
rβ 
vc
va
ic
ia
Bộ ước lượng 
điện trở stator 
sử dụng ANN
R^s
+
_
Hình 1. Sơ đồ khối của bộ truyền động điện động 
cơ không đồng bộ IFOC không cảm biến tốc độ với 
ước lượng điện trở rô to và stato. 
Bảng 1. Các thông số của động cơ mô phỏng. 
TT Thông số Giá trị 
1 Công suất định mức 2,2 kW 
2 Điện áp định mức 400 V 
3 Tần số định mức 50 Hz 
4 Điện trở stato 1,99 Ω 
5 Điện trở rô to 1,84 Ω 
6 Hỗ cảm 0,37 H 
9 Số cực 2 
10 Tốc độ định mức 2880 vòng/phút 
11 Mô men quán tính 0,002159 kgm2 
* Khi chưa có bộ ước lượng điện trở rô to và stato tác 
động vào bộ điều khiển không cảm biến tốc độ: 
Giả thiết trong quá trình làm việc điện trở rô to 
động cơ tăng từ 1,84 đến 2,76 Ω: từ 0÷2 giây vẫn giữ 
1,84Ω, 2÷7 giây tăng từ 1,84÷2,76Ω, 7÷9 giây giữ ở 
2,76Ω; điện trở stato động cơ biến thiên từ 1,99 Ω đến 
2,99 Ω: 0÷2 giây vẫn giữ 1,99Ω, 2÷7 giây tăng từ 
1,99÷2,99Ω, 7÷9 giây giữ ở 2,99Ω, nhưng các điện trở 
rô to và stato được đưa vào bộ điều khiển vẫn giữ 
nguyên giá trị ban đầu. Hình. 2(a) chỉ ra tốc độ đặt, tốc 
độ thực và tốc độ ước lượng trong toàn bộ thời gian mô 
phỏng; từ 1-2 giây khi điện trở rô to và stato chưa thay 
đổi, tốc độ ước lượng bám tốc độ thực và tốc độ đặt 
của động cơ, kể cả khi đóng tải TL= 2Nm, tốc độ động 
cơ giảm xuống nhưng tốc độ ước lượng luôn bám sát 
tốc độ thực. Hình 2(b) điện trở stato và rô to biến thiên 
50% so với giá trị điện trở nguội ban đầu, tốc độ thực 
lệch so với tốc độ đặt xấp xỉ 1,25 rad/s; tốc độ ước 
lượng trung bình vẫn là 20 rad/s nhưng biên độ đập 
mạch của ước lượng tốc độ gần 1,2 rad/s. 
(a) 
(b) 
Hình 2. Tốc độ của động cơ bao gồm: tốc độ đặt, 
tốc độ thật và tốc độ ước lượng. 
* Khi các bộ ước lượng điện trở rô to và stato tác động 
vào bộ điều khiển không cảm biến: 
(a) 
(b) 
Hình 3. Điện trở rô to và stato của động cơ bao gồm: 
điện trở thực, điện trở ước lượng. 
Tạp chí Khoa học và Công nghệ 133 (2019) 008-014 
12 
Hình 4. Tốc độ của động cơ bao gồm: tốc độ đặt, 
tốc độ thật, tốc độ ước lượng. 
Các kết quả mô phỏng trên Hình 3 chỉ ra với thuật 
toán ước lượng đã được đề xuất ở phần 2 và 3 điện trở 
rô to và stato được ước lượng chính xác với sai số rất 
bé so với giá trị điện trở thực, mặt khác việc ước lượng 
điện trở rô to và stato chính xác dẫn đến tốc độ ước 
lượng bám sát với tốc độ thực của động cơ (Hình 4), 
qua đó nâng cao chất lượng của hệ truyền động không 
cảm biến tốc độ. 
4.2. Kết quả thực nghiệm 
Để kiểm tra lại các thuật toán ước lượng điện trở 
stato và rô to đã được đề xuất, bộ truyền động điện 
động cơ không đồng bộ điều khiển tựa từ thông rô to 
đã được thực hiện trong phòng thí nghiệm, như được 
chỉ ra ở Hình 5. Thực nghiệm được thực hiện trên dS 
1104 được kết nối với máy tính cá nhân, bộ nghịch lưu 
IGBT với tần số đóng cắt 5kHZ đã được sử dụng để 
thực hiện hệ truyền động, số liệu động cơ như Bảng 1, 
với tốc độ định mức là 2880 vòng/ ≈ 301,44 rad/s. 
Hình 5. Bàn thực nghiệm sử dụng dS 1104. 
Các bộ điều khiển dòng điện và từ thông đã được 
thực hiện với chu kỳ trích mẫu 200 micro giây. Ước 
lượng tốc độ sử dụng chu kỳ lấy mẫu 2 mili giây, ước 
lượng điện trở rô to được đề xuất, sử dụng chu kỳ trích 
mẫu 90 mili giây, ước lượng điện trở stato sử dụng chu 
kỳ trích mẫu 40 mili giây. Một encoder với 5000 xung/ 
vòng đã được sử dụng để xác định vị trí và phản hồi 
tốc độ. Động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu được nối 
cứng trục với động cơ không đồng bộ sử dụng làm tải. 
Mô men tải là 2 Nm và được duy trì trong thời gian 
làm thực nghiệm bởi một bộ điều khiển dòng. Sau một 
số phép thử tốc độ học hằng số để ước lượng điện trở 
rô to và stato được chọn như sau: ηr= 0,0145; ηs= 
0,0216. 
Ở vùng tốc độ thấp, bộ điều khiển không cảm 
biến tốc độ bị ảnh hưởng nhiều bởi sự thay đổi điện trở 
rô to và stato hơn là vùng tốc độ cao [3], do vậy trong 
thực nghiệm này, một tốc độ thấp 20 rad/ giây được 
đưa vào làm giá trị tốc độ đặt cho bộ điều khiển. 
* Kết quả ước lượng điện trở rô to và stato: 
(a) 
(b) 
(c) 
Hình 6. (a), (b). Điện trở rô to ước lượng với tốc độ 
học là hằng số; (c). Điện trở rô to ước lượng với tốc 
độ học thích nghi theo (12). 
Hình 6 (a), (b) đã chỉ ra điện trở rô to ước lượng 
với tốc độ học hằng số có giá trị trung bình xấp xỉ bằng 
2,10 Ohm, Hình. 6(b) là hình phóng to của ước lượng 
điện trở rô to với tốc độ học là hằng số, đập mạch của 
điện trở rô to ước lượng xấp xỉ 20%. Điện trở rô to ước 
lượng sử dụng tốc độ học theo (11) gần như không bị 
đập mạch được chỉ ra ở Hình. 6(c). Hình. 7(a), (b) đã 
chỉ ra điện trở stato ước lượng có giá trị trung bình xấp 
xỉ bằng 2 Ohm. Hình.7(b) điện trở stato ước lượng sử 
dụng tốc độ học theo (19) có độ chính xác cao hơn sử 
dụng tốc độ học là hằng số (đập mạch của điện trở stato 
ước lượng với tốc độ học hằng số xấp xỉ 25%, trong 
khi với phương pháp đề xuất điện trở stato ước lượng 
đập mạch ≈ 5%). 
Sau khi động cơ chạy được 60 phút, tiến hành đo tốc 
độ động cơ. 
Tạp chí Khoa học và Công nghệ 133 (2019) 008-014 
13 
(a) 
(b) 
Hình 7. (a). Điện trở stato ước lượng với tốc độ học 
là hằng số; (b). Điện trở stato ước lượng với tốc độ 
học thích nghi theo (20). 
(a) 
(b) 
(c) 
(d) 
Hình 8. (a), (b). Tốc độ động cơ: tốc độ đặt, tốc độ 
đo lường. (c), (d). Tốc độ đặt, tốc đô ước lượng. 
* Ước lượng tốc độ động cơ với trường hợp không có 
ước lượng điện trở rô to và stato Hình. 8(a), (b) đã chỉ 
ra tốc độ thực của động cơ không bám sát tốc độ đặt, 
và độ chênh lớn nhất ≈ 2 rad/s, nhỏ nhất ≈ 1 rad/s Hình. 
8(c), (d) tốc độ ước lượng trung bình là 20 rad/s nhưng 
bị đập mạch xấp xỉ 13%. 
* Ước lượng tốc độ động cơ khi có ước lượng điện trở 
rô to và stato. Hình. 9(a), (b), (c), (d) đã chỉ ra rằng khi 
có ước lượng điện trở rô to và stato, ước lượng tốc độ 
và tốc độ thực của động cơ bám tốc độ đặt. 
(a) 
(b) 
(c) 
(d) 
Hình 9. (a), (b). Tốc độ động cơ: tốc độ đặt, tốc độ 
đo lường. (c), (d). Tốc độ đặt, tốc đô ước lượng. 
5. Kết luận 
Bài báo đã đề xuất một phương pháp để ước 
lượng điện trở rô to và stato của động cơ không đồng 
bộ sử dụng mạng nơ ron nhân tạo với tốc độ học được 
cập nhật theo (12) và (20). Kết quả đã chỉ ra ước lượng 
điện trở rô to và stato với phương pháp được đều xuất 
Tạp chí Khoa học và Công nghệ 133 (2019) 008-014 
14 
có độ chính xác cao hơn khi ước lượng với tốc độ học 
là hằng số, đồng thời cũng đã minh chứng được ước 
lượng điện trở rô to và stato góp phần nâng cao chất 
lượng điều khiển của hệ truyền động không cảm biến 
tốc độ ở vùng tốc độ thấp. Ngoài ra, phương pháp ước 
lượng này còn được sử dụng để xác định điện trở rô to 
và stato cho một dãy động cơ không đồng bộ mà không 
phải lựa chọn tốc độ học riêng cho từng động cơ. 
Hướng phát triển tiếp theo của nhóm tác giả là sử dụng 
các điện trở được ước lượng ứng dụng cho điều khiển 
không cảm biến tốc độ với phương pháp điều khiển 
nhạy cảm với các thông số động cơ như điều khiển dự 
báo MPC (Model Predictive Control), Điều khiển trượt 
SMC (Sliding Mode Control) nhằm đánh giá hiệu quả 
của phương pháp nghiên cứu. 
Lời cảm ơn 
Tập thể tác giả chân thành cảm ơn phòng thí 
nghiệm Truyền động điện- Bộ môn Tự động hóa công 
nghiệp- Trường Đại học Bách khoa Hà nội đã tận tình 
giúp đỡ để chúng tôi hoàn thành các thực nghiệm trong 
bài báo này. 
Tài liệu tham khảo 
[1] Baburaj Karanayil, Parameter Identification for Vector 
Controlled Induction Motor Drives Using Artificial 
Neural Networks and Fuzzy Principles. Theris 
submitted to The University of New South Wales for 
degree of Doctor of Philosophy, School of Electrical 
Engineering and Telecommunications, 2005. 
[2] R. Krishnan and F. C. Doran, “Study of parameter 
sensitivity in high-performance inverter-fed induction 
motor drive systems,” IEEE Trans. Ind. Appl., vol. IA-
23, no. 4, pp. 623–635, 1987. 
[3] B. Karanayil, M. F. Rahman, and C. Grantham, 
“Online stator and rotor resistance estimation scheme 
using artificial neural networks for vector controlled 
speed sensorless induction motor drive,” IEEE Trans. 
Ind. Electron., vol. 54, no. 1, pp. 167–176, 2007. 
[4] A. Chitra and S. Himavathi, “A modified neural 
learning algorithm for online rotor resistance 
estimation in vector controlled induction motor 
drives,” Front. Energy, vol. 9, no. 1, pp. 22–30, 2015. 
[5] Y. Bensalem, “A Sensorless Neural Model Reference 
Adaptive Control for Induction Motor Drives,” 2009 
Int. Conf. Signals, Circuits Syst. A, pp. 1–6, 2009. 
[6] F. L. Mapelli, A. Bezzolato, and D. Tarsitano, “A rotor 
resistance MRAS estimator for induction motor 
traction drive for electrical vehicles,” Proc. - 2012 20th 
Int. Conf. Electr. Mach. ICEM 2012, pp. 823–829, 
2012. 
[7] G. Lin and Q. Wan, “Estimation of Rotor Resistance 
of Induction Motor Based on Extended Kalman Filter,” 
Adv. CSIE, vol. 2, pp. 193–198, 2012. 
[8] M. Ouhrouche, “Estimation of speed, rotor flux, and 
rotor resistance in cage induction motor using the EKF 
algorithm,” Int. J. power energy Syst., pp. 1–20, 2002. 
[9] S. Yang, R. Sun, P. Cao, Z. Xie, and X. Zhang, 
“Sliding-mode observer based rotor resistance 
updating method for indirect vector controlled 
induction motor,” 2017 EEE Transp. Electrif. Conf. 
Expo, Asia-Pacific, ITEC Asia-Pacific, 2017. 
[10] T. Ritu, K. Sudhir Y, and R. Bharat Singh, “Estimation 
of Rotor and Stator Resistance for Induction Motor 
Drives using Second order of Sliding Mode 
Controller,” J. Eng. Sci. Technol. Rev., no. 10 (6) 
(2017) 9-15, pp. 9–15, 2017. 
[11] E. A. Alradadi, “A simple and Efficient Method for a 
Based Fuzzy Logic Speed Controller and Rotor 
Resistance Estimation of an Indirect Vector Controlled 
Induction Motor Drive,” pp. 1–10. 
[12] E. A. Alradadi, “An Efficient Method for a Based 
Fuzzy Logic Speed Controller and Rotor Resistance 
Estimation of an Indirect Vector Controlled Induction 
Motor Drive,” pp. 1–8. 
[13] C. Djamila, M. Yahia, and T. Ali, “Simultaneous 
Estimation of Rotor Speed and Stator Resistance in 
Sensorless Indirect Vector Control of Induction Motor 
Drives Using a Luenberger Observer,” Int. J. Comput. 
Sci. Issues, vol. 9, no. 3, No 2, pp. 325–335, 2012. 
[14] M. Jouili, Y. Agrebi, Y. Koubaa, and M. Boussak, “A 
Luenberger state observer for simultaneous estimation 
of speed and stator resistance in sensorless IRFOC 
induction motor drives,” 16th Int. Conf. Sci. Tech. 
Autom. Control Comput. Eng. STA 2015, pp. 898–
904, 2015. 
[15] C. M. F. S. Reza, D. Islam, and S. Mekhilef, “Stator 
resistance estimation scheme using fuzzy logic system 
for direct torque controlled induction motor drive,” J. 
Intell. Fuzzy Syst., vol. 27, no. 4, pp. 1631–1638, 
2014. 
[16] B. K. Bose and N. R. Patel, “Quasi-fuzzy estimation of 
stator resistance of induction motor,” IEEE Trans. 
power Electron., vol. 13, no. 3, pp. 401–409, 1998. 
[17] V. Vasić, S. N. Vukosavic, and E. Levi, “A Stator 
Resistance Estimation Scheme for Speed Sensorless 
Rotor Flux Oriented Induction Motor Drives,” IEEE 
Trans. Energy Convers., vol. 18, no. 4, pp. 476–483, 
2003. 
[18] M. Rashed, F. Stronach, and P. Vas, “A New Stable 
MRAS-Based Speed and Stator Resistance Estimators 
for Sensorless Vector Control Induction Motor Drive 
at Low Speeds,” Ind. Appl. Conf. 2003. 38th IAS 
Annu. Meet. Conf. Rec., vol. 2, pp. 1181–1188, 2003. 
[19] M. Koteich, “Flux estimation algorithms for electric 
drives: a comparative study,” 2016 3rd Int. Conf. 
Renew. Energies Dev. Ctries., 2016. 
[20] H. H. Vo, P. Brandstetter, C. S. T. Dong, and T. C. 
Tran, “Speed estimators using stator resistance 
adaption for sensorless induction motor drive,” Adv. 
Electr. Electron. Eng., vol. 14, no. 3, pp. 267–273, 
2016. 
[21] P. văn Tuấn, P. H. Phi, N. T. Sơn, and N. T. Công, 
“Ước lượng tốc độ động cơ không đồng bộ ba pha sử 
dụng mạng nơ ron nhân tạo,” Chuyên san Tự động hóa 
ngày nay 4-2014, pp. 62–66, 2014.