Sử dụng vi sử lý, vi điều khiển để nhận dạng tham số và điều khiển động cơ một chiều

1

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/

Ỹ THUẬT CÔNG NGHIỆP

NGUYỄN VIẾT TRUYỀN

SỬ DỤNG VI XỬ LÝ, VI ĐIỀU KHIỂN ĐỂ NHẬN DẠNG

THAM SỐ VÀ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ MỘT CHIỀU

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

Thái Nguyên - 2014

2

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/

MỞ ĐẦU

Động cơ một chiều với ưu điểm về dải điều chỉnh tốc độ rộng, dễ điều chỉnh tốc

độ, mô men lớn... nên được sử dụng nhiều trong các hệ thống truyền động như

, truyền động

các máy nghiề

ộ

....Vấn đề đặt ra là phải nhận dạng và thay đổi

được các tham số điều khiển để phù hợp với yêu cầu công nghệ sử dụng để điều

khiển chính xác đối tượng. Ngày nay việc ứng dụng các bộ điều khiển số trong kỹ

thuật cho ta các khả năng điều chỉnh chính xác, dễ dàng hơn nên việc ứng dụng nó

ngày càng được nhân rộng.

ộ , Vi xử lý,

Vi điều khiển trong công nghi để

ớng điều khiển chính xác hơn, linh hoạt hơn...cùng các cơ sở

khoa học kể trên là lý do tôi chọn đề tài:

.

Bố cục của luận văn bao gồm ba chương

Chƣơng 1:

=const trong .

Chƣơng 2:

=const.

Chƣơng 3: m.

Trong quá trình thực hiện luận văn, tôi xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ nhiệt

tình của thầy giáo hướng dẫn TS. Cao Xuân Tuyển, sự giúp của các thầy cô trong

bộ môn Tự động hoá Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên, Phòng

3

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/

sau Đại học Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên,

, Xưởng Thực hành Điện tử công suất

Trường Cao Đẳng Nghề công nghiệp Thanh hóa và các anh chị đồng nghiệp.

Do hạn chế về thời gian và tài liệu tham khảo nên luận văn chắc chắn không

tránh khỏi sự thiếu sót. Kính mong được sự quan tâm, góp ý của các thầy cô

và bạn bè đồng nghiệp.

Tôi xin chân thành cảm ơn!

Thái Nguyên, ngày 3 tháng 8 năm 2014

Học viên

Nguyễn Viết Truyền

4

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/

CHƢƠNG I:

M=CONST TRONG .

1.1 Tổng quan chung

1.1.1. Tính cấp thiết và mục tiêu nghiên cứu

Động cơ một chiều (DC) được ứng dụng trong các hệ thống điều khiển công

nghiệp vì chúng rất dễ điều chỉnh tốc độ, mô men lớn,...Vấn đề đặt ra khi sử dụng

động cơ DC là các động cơ này là ta phải đi nhận dạng các thông số để biết được

các thông tin về chúng, từ đó mới có thể mô hình hóa được các động cơ DC dưới

dạng toán học. Mô hình toán học giúp ta có thể dự đoán được hành vi của hệ thống

và thiết kế bộ điều khiển cho toàn bộ hệ thống. Do ta không có các tham số của

động cơ nên ta phải đối mặt với vấn đề là làm sao để kiểm soát cũng như điều khiển

đối tượng này một cách chính xác.

1.1.2. Tổng quan về nhận dạng tham số điều khiển

Mục đích của việc nhận dạng các tham số là đi tiến hành xây dựng một mô hình

toán chính xác, thiết kế bộ điều khiển chính xác, dự đoán hành vi của đối tượng,

nghiên cứu sản xuất khả thi với các tham số tìm được và xác định thông tin còn

thiếu.

Từ mô hình, ta cần lưu ý rằng có sự thay đổi trong điện cảm của phần ứng với

dòng điện phần ứng, do vậy các phương pháp thông thường để nhận dạng tham số

động cơ DC là không chính xác và dẫn tới việc điều khiển sẽ kém chất lượng.

Do vậy, phải sử dụng các kỹ thuật đánh giá để ước lượng các giá trị tham số chưa

biết hoặc thiếu chính xác với độ chính xác theo yêu cầu. Các phương pháp đánh giá

có thể được chia thành hai loại như sau: Đánh giá ngoài tuyến (offline) và đánh giá

trực tuyến (online)

Có rất nhiều kỹ thuật đã được sử dụng để nhận diện tham số, mỗi kỹ thuật có

những ưu và nhược điểm riêng. Ta có thể liệt kê một số kỹ thuật như sau:

5

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/

[1] Năm 1975, W. Lord và J. H. Hwang đã chỉ ra rằng các kỹ thuật mô hình hóa

tuyến tính có thể được áp dụng cho các động cơ DC kích từ riêng biệt nếu tìm được

các tham số mô hình theo điều kiện làm việc động học. Họ sử dụng kỹ thuật của

Pasek để xác định kiểu mô hình và tất cả các tham số của mô hình từ một đáp ứng

dòng điện của động cơ với đầu vào điện áp kích từ dạng bước. Phương pháp Pasek

là một trong số những kỹ thuật đầu tiên được sử dụng trong việc nhận dạng các

tham số của động cơ DC. Nó xác định kiểu mô hình mẫu của động cơ DC hiệu suất

cao và tất cả các tham số mô hình chỉ dựa trên đáp ứng dòng điện của thiết bị với

một đầu vào là điện áp phần ứng dạng bước với tốc độ ở trạng thái xác lập. Nhưng

phương pháp này gây ra một số vấn đề về thiết bị đo lường. Kỹ thuật này đòi hỏi

phải đọc được chính xác dạng sóng quá độ giữa hai điểm, đây là điều khó có thể

thực hiện được khi có nhiễu. Đồng thời phương pháp này cũng đo một số điểm trên

đường cong đáp ứng thời gian của dòng điện, điều này khiến cho nó rất nhạy cảm

với nhiễu chuyển mạch dòng điện, và do đó phương pháp này là không chính xác

đối với các động cơ giá rẻ đang được sử dụng một cách rộng rãi trong công nghiệp.

[2] Năm 1983, R. Schulz đưa ra kỹ thuật đáp ứng tần số để đo các tham số của động

cơ hiệu suất cao. Mô hình động cơ bậc hai dưới điều kiện cụ thể được thể hiện

tương đương với một mạch điện cộng hưởng mắc nối tiếp. Việc đo đáp ứng tần số

của động cơ khi được coi là mạch trở kháng, tạo nên nền tảng của kỹ thuật đo lường

có rất nhiều ưu điểm trong thực tế. Các kết quả được so sánh với các phép đo lường

được thực hiện bằng cách sử dụng các phương pháp thông thường. Phương pháp

đáp ứng tần số xác định các tham số của động cơ DC hiệu suất cao bằng cách coi

mô hình đồng cơ bậc hai là một mạch trở kháng (mạch RLC), và hiệu chỉnh các giá

trị của các phần tử trên mạch RLC để tìm ra đáp ứng của động cơ DC và tính đến

một số mối liên quan giữa các tham số của động cơ DC. Phương pháp này sử dụng

một tín hiệu AC có tần số xác định 1kHz. Tuy nhiên phương pháp này không phù

hợp với bài toán khi có nhiễu do nó nhạy cảm với nhiễu.

[3] Năm 1991, S. Weerasooriya và M. A. El-Sharkawi đã đưa ra mạng nơron nhân

tạo dựa trên hệ thống điều khiển tốc độ hiệu suất cao cho động cơ DC. Mục đích là

6

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/

để đạt được độ điều khiển bám chính xác của tốc độ, đặc biệt là khi chưa biết các

tham số tải và động cơ. Động học phi tuyến chưa biết của động cơ và tải được thu

thập bằng mạng nơron nhân tạo. Việc thực hiện nhận dạng vàg các thuật toán điều

khiển được đánh giá bằng cách mô phỏng chúng dựa trên mô hình động cơ DC

thông thường. Cách thông thường được dùng để xác định đặc tính của động cơ DC

là đi thực hiện các kiểm tra riêng rẽ cho từng thông số, nhưng cách này không chỉ

gây mất thời gian mà còn có thể tạo ra các kết quả sai lệch nếu các tham số được đo

ở điều kiện tĩnh hoặc không tải. Phương pháp này giả thiết hệ thống là hệ SISO và

không thể tìm được các tham số động cơ DC và không phù hợp với mục đích của

luận văn.

[4] Năm 2001, S. Saab và R. Abi Kaed-Bey đã chỉ ra rằng các tham số của một

động cơ DC có thể ước lượng được bằng thực nghiệm thông qua phép đo rời rạc

bằng một đồng hồ đo lực tích hợp sẵn. Các đầu ra của đồng hồ đo lực là các kết quả

đo rời rạc của dòng điện phần ứng, vận tốc góc, điện áp phần ứng (đầu vào hệ

thống), và các lực do động cơ sinh ra. Họ đã sử dụng thuật toán bình phương cực

tiểu để thực hiện nhận dạng tham số của động cơ DC mà không cần sử dụng bộ

chuyển đổi D/A và bộ khuếch đại công suất. Hệ thống vật lý nghiên cứu được mô tả

dưới dạng các tham số và sau đó cực tiểu hóa hàm mục tiêu theo các tham số bằng

quá trình lặp. Tại cực tiểu của hàm mục tiêu, các giá trị của các tham số mô tả cấu

trúc thực của hệ thống vật lý. Thay vì đi tạo ra nghiên cứu chi tiết và phát triển một

mô hình dựa trên mức độ chuyên sâu về vật lý và kiến thức, ta đi đề xuất một mô

hình toán cho phép đủ để mô tả bất cứ phép đo đầu vào và đầu ra nào quan sát

được. Điều này làm giảm khối lượng công việc mô hình hóa đi một cách đáng kể.

[5] Năm 2004, A. Dupuis, M. Ghribi và A. Kaddouri đã đơn giản hóa việc nhận

dạng offline các tham số của động cơ bằng cách đề xuất một phương pháp mới dựa

trên tối ưu hóa bằng cách sử dụng thuật toán gen trội đa mục đích. Thuật toán gen

phân loại không trội (NSGA-11) cũng được sử dụng để cực tiểu hóa sai lệch giữa

các đáp ứng dòng điện và vận tốc của dữ liệu và mô hình ước lượng. Tính bền vững

của phương pháp cũng được thể hiện bằng cách ước lượng các tham số của động cơ

7

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/

DC theo 4 trường hợp khác nhau. Các kết quả mô phỏng đã chỉ ra rằng phương

pháp này ước lượng một cách thành công các tham số của động cơ và cũng có thể

đồng thời nhận dạng được mômen tải. Nhược điểm của phương pháp này là thường

phải tính toán cả các kiểu hàm giống nhau gây mất nhiều thời gian.

[6] Năm 2006, R. Garrido và R. Miranda đã đề xuất một phương pháp mới để nhận

dạng vòng kín của cơ cấu servo DC điều khiển vị trí. Vòng lặp quanh servo được

khép kín bằng bộ điều khiển tỷ lệ vi phân (PD). Mô hình servo được điều khiển một

cách đồng thời bằng một bộ điều khiển PD thứ hai. Sai lệch và đạo hàm của sai lệch

giữa đầu ra của cả servo thực và servo mẫu được sử dụng để nhận dạng tham số

động cơ, ngược lại các tham số này được sử dụng để cập nhật mô hình mẫu. Các

thuộc tính của tổ hợp nhận dạng được nghiên cứu bằng lý thuyết ổn định Lyapunov,

một nghiên cứu về cách sử dụng mạng nơron đa lớp để đo hàm truyền của hệ thống

điện để sử dụng trong bộ ổn định hệ thống điện (PSS) hiệu chỉnh và đánh giá độ tắt

dần PSS. Mục tiêu đặt ra là đo nhanh chóng và chính xác hàm truyền có liên quan

đến đầu ra công suất điện với đầu vào điện áp đặt AVR PSS của hệ thống có đối

tượng làm việc dưới điều kiện làm việc bình thường. Tuy nhiên chưa đánh giá được

sai lệch khi thực hiện, đặc biệt là khi có biến động về nhiễu hệ thống.

[7] Năm 2007, W. Aung đã mô tả phép phân tích dựa trên mô hình mẫu và mô

phỏng động cơ DC và các đạp hàm phần hệ thống điều khiển, phần cứng, phần

mềm. Với việc mô hình hóa động cơ DC, ta có thể phân tích được động cơ này bằng

các kỹ thuật của đáp ứng bước, đáp ứng xung và giản đồ Bode nhờ MATLAB

Simulink. Tất cả các dữ liệu dựa trên mạch nội tại của động cơ DC đơn giản và các

đặc tính của nó có thể phân tích được bằng cả việc tính toán thiết kế hệ thống điều

khiển hoặc bằng phần mềm Matlab. Phương pháp này sử dụng hệ thống nhận dạng

phức tạp đòi hỏi các kỹ thuật cao, phức tạp và chi phí thực hiện lớn.

Trong luận văn này tôi trình bày thêm một cách tiếp cận hệ thống nhận dạng

nhanh chóng và hiệu quả dựa trên luật mở rộng của Taylor (Taylor Alexander)