Luận văn:Điều khiển động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu

Chia sẻ: Nhung Thi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:26

Thêm vào BST

Báo xấu

85
lượt xem 13
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Từ thông stator được ước lượng bằng cách đo các dòng điện [1], điện trở stator là tham số của máy điện cần biết trước. Một động học nhanh có thể đạt được bằng cách tính toán từ thông và mô men tức thời. Các yêu cầu chuyển mạch được thực hiện bởi bộ biến tần.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn:Điều khiển động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu

1 B GIÁO D C ĐÀO T O Đ I H C ĐÀ N NG TR N NG C THÌN ĐI U KHI N Đ NG CƠ Đ NG B KÍCH THÍCH VĨNH C U Chuyên ngành: T ñ ng hóa Mã s : 60.52.60 TÓM T T LU N VĂN TH C SĨ K THU T Đà N ng - Năm 2011
2 Công trình ñư c hoàn thành t i Đ I H C ĐÀ N NG Ngư i hư ng d n khoa h c: TS. Võ Như Ti n Ph n bi n 1: Nguyãùn Âæïc Thaình Ph n bi n 2: Tráön Âçnh Khäi Quäúc Lu n văn ñã ñư c b o v t i H i ñ ng ch m Lu n văn t t nghi p Th c sĩ K thu t h p t i Đ i h c Đà N ng vào ngày 07 tháng 5 năm 2011. Có th tìm hi u lu n văn t i: - Trung tâm Thông tin - H c li u, Đ i h c Đà N ng. - Trung tâm H c li u, Đ i h c Đà N ng.
1 M Đ U 1. Tính c p thi t c a ñ tài Ngày nay ñ ng cơ ñi n ñ ng b ñư c s d ng nhi u trong lĩnh v c ñi u khi n, trong công nghi p vì nó có nh ng ñ c ñi m vư t tr i như hi u su t, Cos ϕ cao, t c ñ ít ph thu c vào ñi n áp. Cũng như các h th ng ñi u khi n khác, ch t lư ng các h ñi u khi n truy n ñ ng ñi n ph thu c r t nhi u vào ch t lư ng c a các b ñi u khi n, ñó h th ng ph i t o ra ñư c kh năng thay ñ i t c ñ trơn, m n v i ph m vi ñi u ch nh r ng. Nhi u gi i thu t ñi u khi n ñ ng cơ ñ ng b ñã ñư c nghiên c u và ng d ng trong lĩnh v c truy n ñ ng ñi n như: Phương pháp ñi u khi n vector (Đi u khi n tr c ti p moment (Direct Torque Control- DTC), ñi u khi n t a theo t thông (Field Orientated Control- FOC)), phương pháp ñi u khi n vô hư ng (Đi u khi n V/f = h ng s ). V i mong mu n tìm hi u sâu v lĩnh v c truy n ñ ng ñi n xoay chi u, ngư i nghiên c u ch n ñ tài “ñi u khi n ñ ng cơ ñ ng b kích thích vĩnh c u” làm ñ tài cho lu n văn Th c sĩ. 2. M c tiêu c a ñ tài - Nghiên c u ng d ng m ng neural truy n th ng nhi u l p ñi u khi n ñ ng cơ ñ ng b kích thích vĩnh c u. - So sánh gi a hai phương pháp ñi u khi n: PID và neural. 3. Đ i tư ng và ph m vi nghiên c u Đ i tư ng nghiên c u: - Truy n ñ ng ñ ng cơ ñi n ñ ng b xoay chi u ba pha kích thích vĩnh c u Ph m vi nghiên c u: - Nghiên c u nguyên lý ñi u khi n h truy n ñ ng ñ ng cơ ñ ng b dùng PID và dùng m ng nơron.
2 - Nghiên c u xây d ng mô hình mô ph ng ñ ng cơ ñi n ñ ng b trên n n Matlab & Simulink. 4. Phương pháp nghiên c u - Phương pháp nghiên c u lý thuy t - Phương pháp th c nghi m 5. Ý nghĩa c a ñ tài ▪ Ý nghĩa khoa h c: Đ tài là tài li u tham kh o h u cho nh ng ai quan tâm ñ n phương pháp ñi u khi n ñ ng cơ ñi n ñ ng b xoay chi u ba pha kích thích vĩnh c u * Ý nghĩa th c ti n: K t qu nghiên c u c a ñ tài s góp ph n hoàn thi n m t phương pháp ñi u khi n m i. 6. C u trúc c a lu n văn B n lu n văn g m: Ph n m ñ u, k t lu n và 4 chương m c Chương 1. T ng quan v ñi u khi n truy n ñ ng ñi n xoay chi u ba pha Chương 2. T ng quan v ñ ng cơ ñ ng b kích thích vĩnh c u (PMSM) Chương 3. C u trúc h truy n ñ ng ñ ng cơ PMSM ba pha ñi u khi n t a theo t thông rotor Chương 4. ng d ng m ng neural ñi u khi n ñ ng cơ ñ ng b kích thích vĩnh c u
3 Chương 1: T NG QUAN V ĐI U KHI N TRUY N Đ NG ĐI N XOAY CHI U 3 PHA 1.1. T NG QUAN Truy n ñ ng ñi n ñóng góp vai trò quan tr ng trong vi c nâng cao năng su t và ch t lư ng s n ph m. GS-TS. Nguy n Phùng Quang ñã cho ra ñ i lý thuy t cơ s : “Các phương pháp ñi u ch nh dòng trong truy n ñ ng ñi n xoay chi u ba pha: Nguyên lý và h n ch c a chúng” gi i thi u phương pháp ñi u khi n t a theo t thông, và gi i thi u cách ti p c n v i các thu t toán thích h p cho vi c ñi u khi n b ng s . 1.2. CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐI U KHI N TRONG TRUY N Đ NG Đ NG CƠ ĐI N XOAY CHI U BA PHA 1.2.1. Đi u khi n vô hư ng ñ ng cơ ñi n xoay chi u ba pha 1.2.2. Phương pháp ñi u ch ñ r ng xung (PWM) 1.2.2.1. Đi u ch theo phương pháp SPWM 1.2.2.2. Phương pháp ñi u ch vector không gian 1.2.3. Đi u khi n t a theo t thông Đi u khi n t a theo t thông (Field orientation control - FOC) ho c ñi u khi n vector (Vas, 1990) cho ñ ng cơ ñi n xoay chi u ba pha ñ t ñư c vi c tách bi t thay ñ i ñ ng gi a moment và t thông d n ñ n vi c ñi u khi n ñ c l p gi a t thông và moment tương t như ñ ng cơ DC kích t ñ c l p. 1.2.3.1. Đi u khi n t a theo t thông rotor tr c ti p 1.2.3.2. Đi u khi n t a theo t thông rotor gián ti p 1.2.4. Đi u khi n ñ r ng xung b ng phương pháp t a theo t thông 1.3. NH NG K THU T ĐI U KHI N TIÊN TI N HI N NAY 1.3.1. Đi u khi n thông minh
4 Đi u khi n thông minh là b ñi u khi n trong ñó b ñi u khi n g m 2 ph n: Ph n m m và ph n c ng. Ph n c ng c a ñơn v ñi u khi n ñã phát tri n trong hai th p k g n ñây. Còn ph n m m ch a nh ng k thu t ñi u khi n khác nhau ñư c l p trình vào ph n c ng. 1.3.2. Nh ng k thu t khác 1.4. TRÌNH T MÔ PH NG C U TRÚC TRUY N Đ NG Đ NG CƠ ĐI N XOAY CHI U BA PHA 1.4.1. Xây d ng mô hình toán h c c a ñ ng cơ cho c u trúc ñi u khi n 1.4.2. B bi n t n ñi u khi n 1.4.3. Ki m tra thi t b truy n ñ ng AC 1.4.4. Phương pháp ñi u khi n, xây d ng và thi t k b ñi u khi n ñi kèm 1.4.5. K t lu n chương 1 Hi n nay các phương pháp trên ñã ñư c ng d ng r ng rãi trong lĩnh v c ñi u khi n truy n ñ ng ñ ng cơ ñi n xoay chi u ba pha. Tuy nhiên, bên c nh nh ng ưu ñi m, các phương pháp v n t n t i nh ng khuy t ñi m: - Đi u ch ñ r ng xung (PWM) trên cơ s ñi u ch vector không gian gây sóng hài b c cao. - Đi u khi n vô hư ng ch dùng cho truy n ñ ng ñ c tính th p. - Đi u khi n t a theo t thông v n g p m t s h n ch : Nh y v i s thay ñ i thông s c a ñ ng cơ như h ng s th i gian rotor và ño lư ng t thông không chính xác t i t c ñ th p. Do ñó, hi u su t gi m. Đ kh c ph c nh ng như c ñi m trên, vi c k t h p ñi u khi n trí tu nhân t o v i k thu t ñi u khi n kinh ñi n ñã ra ñ i góp ph n không nh trong vi c phát tri n lĩnh v c ñi u khi n truy n ñ ng ñi n xoay chi u 3 pha.
5 Chương 2: T NG QUAN V Đ NG CƠ Đ NG B KÍCH THÍCH VĨNH C U (PMSM) 2.1. GI I THI U V Đ NG CƠ PMSM 2.2. VECTOR KHÔNG GIAN C A CÁC Đ I LƯ NG BA PHA 2.2.1. Xây d ng vector không gian Đ ng cơ xoay chi u ba pha ñ u có ba cu n dây stator v i dòng ñi n ba pha b trí không gian. isu(t) + isv(t) + isw(t) = 0 (2.1) N u trên m t ph ng ñó ta thi t l p m t h t a ñ ph c v i tr c th c ñi qua cu n dây u, ta có th xây d ng vector không gian sau: 2 i s (t ) = [isu (t ) + isv (t )e j120 + isw (t )e j 240 ] = i s e jγ o o (2.3) 3 Im j 1200 e i s (t ) 2 0 v γ 3 isw ( t )e j 240 w u 2 Re isu ( t ) 3 2 0 isv ( t )e j 120 j 2400 3 e Hình 2.2. Thi t l p vector không gian t các ñ i lư ng pha Dòng ñi n c a t ng pha chính là hình chi u c a vector dòng stator i s m i thu ñư c lên tr c c a cu n dây pha tương ng. G i tr c th c c a m t ph ng ph c nói trên là tr c α và tr c o là tr c β . Chi u vector i s lên hai tr c, ta ñư c hai hình chi u là isα và isβ . H t a ñ này g i là h t a ñ c ñ nh (h t a ñ stator).
6 Cu n dây jβ is isw pha v isβ isv α 0 isα=isu Cu n dây pha u Cu n dây pha w Hình 2.3. Bi u di n dòng ñi n stator dư i d ng vector không gian h t a ñ αβ 2.2.2. Chuy n h t a ñ cho vector không gian Ta xây d ng m t h t a ñ m i dq có chung ñi m g c v i h t a ñ αβ và n m l ch ñi m t góc θ s . D dàng chuy n t a ñ αβ sang t a ñ dq: i sd = i sβ sin θ s + i s α cos θ s (2.6) i sq = i s β cos θ s − i s α sin θ s
7 2.2.3. Bi u di n các vector không gian trên h t a ñ t thông rotor d Cu n dây jβ pha v i isd ωs jq isβ ω ψ θs isq θ α isα Cu n dây pha u Tr c rotor Cu n dây Tr c t pha w thông rotor Hình 2.5. Bi u di n các vector trên h t a ñ t thông rotor dθ Gi thi t ñ ng cơ quay v i t c ñ ω= . T thông rotor dt dθ s ψ r quay v i t c ñ góc ωs = 2πf s = trong ñó fs là t n s c a m ch dt ñi n stator. ω = ω s và θ = θ s 2.3. MÔ HÌNH C A Đ NG CƠ PMSM BA PHA 2.3.1. Lý do xây d ng mô hình Đ xây d ng, thi t k b ñi u khi n c n ph i có mô hình mô t ñ i tư ng ñi u khi n 2.3.2. H phương trình cơ b n c a ñ ng cơ dψ S f Phương trình ñi n áp: u S = RS i S + + jω f ψ S f f f (2.16) dt
8 Véc tơ t thông rotor : ψ sf = Ls i sf + ψ p f (2.18) Phương trình moment 3 mM = pc (ψ s × i s ) (2.19) 2 Phương trình cân b ng moment là J dω m M = mT + (2.20) p c dt 2.3.3. Các tham s c a ñ ng cơ 2.3.4. Mô hình tr ng thái c a ñ ng cơ trên h t a ñ rotor (dq) Phương trình ñi n áp disd u sd = Rs i sd + Lsd −ω s Lsq i sq (2.22) dt di sq u sq = Rs i sq + Lsq +ω s Lsd i sd + ω sψ p dt Phương trình dòng ñi n disd 1 L 1 =− isd + ωs sq isq + u sd 2.23) dt Tsd Lsd Lsd disq L 1 1 ψp = −ω s sd isd − isq + u sq − ω s dt Lsq Tsq Lsq Lsq Phương trình momen c a ñ ng cơ PMSM 3 ψp mM = pc [( + isd ) Lsd isq − Lsq isd isq ] (2.24) 2 Lsd T các phương trình (2.23) và (2. 24) ta xây d ng mô hình ñ ng cơ như sau:
9 mT isd _ u sα u sd 1 Tsd 3pc pc Lsd − Lsq pj Lsd 1 + pTsd 2 Lsd Lsq ejθs − Lsq Lsd usβ isq u sq 1 Tsq ψ p Lsq 1 + pTsq ψp Lsq 1 p Hình 2.9. Mô hình ñ ng cơ ñ ng b ba pha kích thích vĩnh c u trên h t a ñ dq Phương trình (2.23) ñư c vi t l i dư i d ng mô hình tr ng thái sau f dis = A i s + B u s + N i s ω s + Sψ pω s f f f f f f (2.25) dt Ph n phi tuy n h dis f ωs dt (t) f is (t) f f B ∫ u (t) s ψp f S A Hình 2.10. Mô hình tr ng thái liên t c c a ñ ng cơ ñ ng b trên h t a ñ dq
10  1   1  − T 0  L 0  ; B =  sd  f A =  sd  f  0 1   0 1  −   Tsq     Lsq    Lsq   0   0 Lsd  S = − 1  (2.26) N =   L  − Lsd 0   sq   Lsq    Mô hình tr ng thái gián ño n Đ thi t k m t h th ng ñi u khi n cho ñ ng cơ ñ ng b trên cơ s s d ng vi x lý thì c n ph i có m t mô hình gián ño n ñ có th mô t m t cách chính xác ñ i tư ng t i các th i ñi m  T Lsq  T   1− ω sT  L 0 0  (2.33) Tsd Lsd  ∗f φ = =  sd  f H ψ pT  − ω T Lsd 1− T   0 T −  s L Tsq   Lsq Lsq   sq    T   0  0  h = ω sT  ∗f L = [ H , h] ; H f f H =  sd  ; (2.35)  0 T  L    sq  Lsq    ψp h is (k+1 f f f us (k) ) is (k) H f z−1I Φ f Hình 2.11. Mô hình tr ng thái gián ño n c a ñ ng cơ ñ ng b trên h t a ñ dq
11 2.3.5. Đ c ñi m phi tuy n c a mô hình ñ ng cơ ñ ng b C u trúc phi tuy n , tham s phi tuy n , phi tuy n rác. 2.3.6. K t lu n chương 2 - Ưu ñi m c a vi c mô t ñ ng cơ ñ ng b ba pha trên h t a ñ t thông rotor như sau: - Trong h t a ñ t thông rotor (h t a ñ dq), các vector dòng f stator i s và vector t thông rotor ψ , cùng v i h t a ñ dq quay ñ ng p b v i nhau v i t c ñ ωs quanh ñi m g c, do ñó các ph n t c a f vector i s (i và i ) là các ñ i lư ng m t chi u. sd sq - Trong ch ñ xác l p, các giá tr này g n như không ñ i, trong quá trình quá ñ , các giá tr này có th bi n ñ i theo m t thu t toán ñi u khi n ñã ñư c ñ nh trư c. Chương 3: C U TRÚC TRUY N Đ NG Đ NG CƠ Đ NG B ĐI U KHI N T A THEO T THÔNG ROTOR 3.1. ĐI U KHI N T A THEO T THÔNG ROTOR TRONG TRUY N Đ NG Đ NG CƠ Đ NG B 3.1.1. Đi u ki n ñi u khi n moment t i ưu 3.1.2. Cơ s c a phương pháp t a theo t thông rotor ñ ng cơ ñ ng b , góc pha c a t thông rotor chính là góc cơ h c c a rotor và do ñó có th ño ñư c d dàng b ng cách tích phân tín hi u ra c a máy ño t c ñ quay v i m t gía tr ban ñ u nào ñó. 3.2. C U TRÚC TRUY N Đ NG Đ NG CƠ Đ NG B ĐI U KHI N T A THEO T THÔNG ROTOR 3.2.1. Sơ ñ nguyên lý ñi u khi n t a theo t thông rotor C n s d ng m t khâu ñi u ch nh dòng (ĐCD) nh m áp ñ t nhanh 2 dòng isd, isq ñ ñi u khi n t thông rotor và mômen quay. Vì v y,
12 ngư i ta s d ng riêng l 2 b ñi u ch nh dòng isd và isq (ĐCid và ĐCiq) ki u PI, trong ñó giá tr c n và giá tr th c là các ñ i lư ng hình sin. Các ñ u ra c a ĐCid và ĐCiq ñư c g i là yd và yq. ∗ isd = 0 ∆isd ĐCid MTu CTĐu ĐCVTKG yd usd usα jθ usq e s usβ ∆isq 3∼ yq u vw ĐCiq ∗ isd isα isu i 3 isv e jθs i sq isq sβ 2 k θs CTĐi M ∗ ĐCĐB ω Khâu tích 3∼ phân ω ĐCω ω Máy ño t c ñ quay Hình 3.5. C u trúc truy n ñ ng ñ ng cơ ñ ng b nuôi b i bi n t n ngu n áp và ñi u khi n t a theo t thông rotor 3.2.2. Nguyên lý ñi u khi n t a theo t thông rotor 3.2.3. Xây d ng thu t toán ñi u khi n Lσs u sd = Rs y d − ω s yq (3.6) 1 + pTσs Lσs u sq = Rs y q + ω s yd (3.7) 1 + pTσs ▪ Chuy n ñ i h to ñ dòng ñi n (CTĐi):
13 isα = isu (3.10) 1 i sβ = (isu + 2isv ) 3 isd = isβ sin θ s + isα cosθ s (3.11) isq = isβ cosθ s − isα sin θ s ▪ Chuy n ñ i h to ñ ñi n áp (CTĐu): u sα = u sd cos θ s − u sq sinθ s (3.12) u sβ = u sd sinθ s + u sq cosθ s u su = u sα 1 3 u sv = − u sα + u sβ (3.13) 2 2 u sw = −u su − u sv ▪ Khâu ñi u ch nh t c ñ quay (ĐCω): K Iω ω r* = ( K P ω + )( ω * − ω ) (3.14) p ▪ Các khâu ñi u ch nh dòng (ĐCid và ĐCiq) K Id Đi u ch nh dòng isd (ĐCid): y d = ( K Pd + )∆ i sd (3.15) p K Iq Đi u ch nh dòng isq (ĐCiq): y q = ( K Pq + )∆ i sq (3.16) p 3.2.4. K t lu n chương 3 C n áp ñ t nhanh và chính xác dòng isq c a ñ ng cơ, là ñ i lư ng ñi u khi n moment ñ ng cơ (dòng t o mômen quay). B ng vi c mô t ñ ng cơ ñ ng b ba pha trên h dq, không còn quan tâm ñ n t ng dòng ñi n pha riêng l n a, mà là toàn b vector không gian dòng stator c a ñ ng cơ.
14 Chương 4 : NG D NG M NG NEURAL ĐI U KHI N Đ NG CƠ Đ NG B KÍCH THÍCH VĨNH C U 4.1. GI I THI U V M NG NEURAL 4.1.1. T ng quan b não ngư i và neural sinh h c 4.1.2. Khái ni m m ng neural 4.1.3. Mô hình m ng nơron nhân t o Nơron là ñơn v x lý thông tin cơ b n cho s v n hành m ng nơron. Hình 4.4. Mô hình c a m t neural 4.1.4. Phân lo i m ng neural 4.1.4.1. M ng truy n th ng (Feedforward Network) 4.1.4.2. M ng h i quy (Recurrent Network) 4.2.3. Mô hình toán h c m ng neural truy n th ng và m ng neural h i quy 4.2.3.1. M ng neural truy n th ng m t l p (Single- Layer Feedforward Network) Hình 4.10. Ký hi u m t l p m ng
15 4.2.3.2. M ng neural truy n th ng nhi u l p (Multi-Layer Feedforward Network) Hình 4.12. K ý hi u t t c a m ng neural 3 l p 4.2.3.3. M ng nơron h i quy không hoàn toàn (Partially Recrrent Networks) 4.2.3.4. M ng nơron h i quy hoàn toàn (Fully Recrrent Networks. Hình 4.13. Ký hi u m t l p m ng h i quy 4.2.4. Hu n luy n m ng neural ▪ Hu n luy n có giám sát (Supervised learning) ▪ Hu n luy n không giám sát (Unsupervised learning) ▪ Hu n luy n c ng c (Reinforcement learning) 4.2.5. Trình t các bư c xây d ng m t m ng neural Bư c 1: Xác ñ nh v n ñ c n ph i ng d ng m ng, ch n c u trúc m ng Bư c 2: Xác ñ nh các bi n ñ u vào và ñ u ra c a m ng Bư c 3: Tìm ki m t p m u Bư c 4: Hu n luy n m ng
16 Bư c 5: S d ng m ng 4.2. GI I THU T LAN TRUY N NGƯ C 4.2.1. Đ nh nghĩa hàm m c tiêu C u trúc c a neural như hình 4.16 x1 W1j Outj = a(netj) x2 ∫ Hàm kích ho t x3 Wij xi Hình 4.16. C u trúc c a m ng neural 4.2.2. Tính toán tr ng s m ng truy n th ng nhi u l p 4.2.2.1. Tính toán tr ng s m ng truy n th ng m t l p n a). Lan truy n thu n ( Forward pass phase) b). Lan truy n ngư c (Backward pass phase) 4.2.2.2. Tính toán tr ng s m ng truy n th ng nhi u l p n 4.3. NG D NG M NG NEURAL ĐI U KHI N Đ NG CƠ Đ NG B Ưu ñi m c a m ng neural là có th x p x các quan h phi tuy n mà không c n bi t c u trúc c a quan h ñó, do ñó tác gi s d ng thay th b PID c a vòng ñi u khi n t c ñ ñ ng cơ. 4.3.1. ng d ng m ng neural truy n th ng nhi u l p thay th b PID vòng ñi u khi n t c ñ ñ ng cơ ñ ng b kích thích vĩnh c u M ng truy n th ng nhi u l p ñư c s d ng trong ñó nh ng ngõ vào là giá tr hi n t i và giá tr tr TDL (Tapped Delay line) c a dòng ñi n
17 và t c ñ c a ñ ng cơ. H th ng s d ng c d li u ngõ vào và ngõ ra. Các tr ng s và bias ñư c update sau m i t p d li u hu n luy n. Trong phương pháp này, tr ng s s ñư c ñi u ch nh thông qua nh ng vòng l p cho ñ n khi ñ t ñư c sai s bình phương t i thi u gi a ngõ ra m ng nơron và giá tr ñích thì d ng l i. 4.3.2. Mô hình ñi u khi n ng d ng m ng nơron M ng neural thay th b PID c a vòng ñi u khi n t c ñ ñ ng b , ñư c luy n ñ “b t chư c” b ñi u khi n hi n t i. ωr is Đ i tư ng ω B ñi u khi n t c ñ ñi u khi n + e (n) i s - M ng hu n B ñi u khi n t c ñ luy n b ng m ng neural Hình 4.20. Mô hình ñi u khi n ng d ng m ng neural Quá trình luy n m ng g m các bư c sau Bư c 1: Ch n s nơ ron trong l p n Sj, vi c ch n Sj ph thu c vào c u trúc m ng, s bi n tín hi u vào N và m c ñ phi tuy n c a h th ng, ban ñ u có th ch n Sj = N.(N-1). Bư c 2: Luy n m ng. Bư c 3: Ghi l i các k t qu g m Sj, εM… giá tr các ma tr n tr ng s và véc tơ ngư ng c a m ng ñã h c ñư c. Bư c 4: Ch n l i (tăng) s neural l p n Sj và th c hi n l i t bư c 2. Quá trình luy n m ng trên th c hi n cho ñ n khi ñ t yêu c u Bư c 5: T các k t qu hu n luy n m ng ñưa ra các nh n xét.
18 Ch n bi n ñ u vào m ng neural là t c ñ và dòng ñi n là các bi n có ch a thông tin c a bi n ñ u ra Isq*, ta xây d ng mô hình m ng neural truy n th ng có1 l p n có ñ c ñi m l p vào có 3 ngõ vào, m t l p n có 12 neural có hàm chuy n ñ i d ng tansig, ngõ ra có hàm chuy n ñ i d ng purelin như hình v . Hình 4.21: C u trúc rút g n c a m ng (3x12x1) M ng neural ñi u khi n ñư c thi t k ñ thay th b ñi u khi n PID kinh ñi n và bù thêm vào các tham s nh m c c ti u hoá sai l ch gi a tín hi u ra h th ng và tín hi u m u làm cho h th ng bám ñư c theo mô hình m u. Dùng phương pháp h c có giám sát và lu t c p nh t ma tr n tr ng s . Tín hi u vào c a m ng bao g m tín hi u ñ t, tín hi u ra c a m ng ñư c so sánh v i tín hi u vào ñ m b o sai l ch ñ u ra e(k+1) = 0. Vi c d y m ng ñi u khi n ñư c ti n hành v i 1000 l n h c t mô hình h th ng, c p nh t tr ng s theo thu t toán “gi m gradient”. 4.3.3. Các sơ ñ mô ph ng trên Matlab - Simulink 4.3.3.1. Mô hình ñ ng cơ ĐB Đ thành l p mô hình ñ ng cơ ĐB ta d a vào các phương trình (2.28), (2.29) và (2.30) trong h to ñ dq. 4.3.3.2. M ng tính áp: Kh i M ng tính áp MTu ñư c xây d ng t bi u th c (3.6), (3.7). 4.3.3.3. Chuy n ñ i h to ñ ñi n áp Kh i ñ i h to ñ ñi n áp CTĐu ñư c xây d ng t các bi u th c (3.12), (3.13). 4.3.3.4. Chuy n ñ i h to ñ dòng ñi n