Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Điều khiển dự báo với tập hữu hạn các giá trị đầu vào (FCS-MPC) cho nghịch lưu đa mức cầu H nối tầng

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:27

Thêm vào BST

Báo xấu

19
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của đề tài là đề xuất thuật toán nhằm triệt tiêu sai lệch trạng thái tĩnh vốn dĩ tồn tại trong thuật toán FCS-MPC thông thường; Đưa ra thuật toán cải tiến với mục tiêu giảm khối lượng tính toán cho multistep MPC; ứng dụng mạng nơ-ron thành phương pháp điều khiển ANN-MPC nhằm giảm sự phụ thuộc của MPC vào mô hìn hệ thống và triển khai được thuật toán multistep MPC trên mô hình thời gian thực.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Điều khiển dự báo với tập hữu hạn các giá trị đầu vào (FCS-MPC) cho nghịch lưu đa mức cầu H nối tầng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Phó Bảo Bình ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO VỚI TẬP HỮU HẠN CÁC GIÁ TRỊ ĐẦU VÀO (FCS-MPC) CHO NGHỊCH LƯU ĐA MỨC CẦU H NỐI TẦNG Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: 9520216 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội - 2023
Công trình được hoàn thành tại: Đại học Bách khoa Hà Nội NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC 1. PGS.TS Trần Trọng Minh 2. PGS.TS Vũ Hoàng Phương Phản biện 1: GS.TSKH. Thân Ngọc Hoàn Phản biện 2: PGS.TS. Lại Khắc Lãi Phản biện 3: PGS.TS. Phạm Tâm Thành Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Đại học Bách khoa Hà Nội họp tại Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi …… giờ, ngày …... tháng …... năm ….. Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: 1. Thư viện Tạ Quang Bửu - ĐHBK Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam
Mở đầu 1. Sự cần thiết của đề tài Hệ truyền động công suất cao, trung áp hay còn gọi là hệ truyền động MV được ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp, trong đó chiếm đến 85% là các phụ tải máy nén khí, bơm, quạt, băng tải. Tuy nhiên, truyền động MV cũng phải đối mặt với nhiều thách thức, trong số đó là những thách thức liên quan đến thiết kế bộ biến đổi phía động cơ, các ràng buộc của thiết bị chuyển mạch và các yêu cầu của hệ thống truyền động. Đối với ứng dụng MV, các yêu cầu về giảm dv/dt và tối ưu đóng cắt trên các van bán dẫn, giảm điện áp common-mode xuống mức cho phép… là những yếu tố rất cần thiết. Đó cũng là những lý do khiến các bộ biến đổi nghịch lưu đa mức là thành phần không thể thiếu đối với hầu hết các ứng dụng điện tử công suất trong dải điện áp trung và cao. Trong số các phương pháp điều khiển cho các bộ biến đổi nghịch lưu đa mức, điều khiển dự báo mô hình (MPC) đã nổi lên như một kỹ thuật điều khiển thay thế đầy hứa hẹn cho các ứng dụng điện tử công suất và truyền động điện. Trong số các họ MPC, bộ điều khiển MPC trên tập hữu hạn (FCS-MPC) hay còn gọi là MPC trực tiếp đã trở thành một trong những chiến lược điều khiển phổ biến nhất vì nó có thể tận dụng lợi thế sự chuyển mạch của bộ biến đổi công suất và không cần khâu điều chế. Cho đến nay, hầu hết các nghiên cứu chỉ giới hạn ở MPC một bước (single-step MPC) với ưu điểm là đáp ứng động học nhanh. Gần đây, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc tăng chiều dài khoảng dự báo gọi là MPC nhiều bước (multistep MPC), có lợi ích đáng kể trong việc cải thiện hiệu suất hệ thống ở trạng thái ổn định. MPC có tiềm năng vượt trội hơn các bộ điều khiển tuyến tính truyền thống bằng cách cung cấp đáp ứng động học nhanh hơn và trạng thái ổn định tốt hơn. MPC đã được phát triển và triển khai trong các ứng dụng về truyền động điện và nối lưới. Bên cạnh những ưu điểm không thể phủ nhận, MPC vẫn còn những hạn chế về mặt thuật toán cần phải khắc phục như: tồn tại sai lệch tĩnh, khối lượng tính toán lớn… Dựa trên những thực tế đó, tác giả đã lựa chọn đề tài với tên gọi: “Điều khiển dự báo với tập hữu hạn các giá trị đầu vào (FCS-MPC) cho nghịch lưu đa mức cầu H nối tầng” với mục đích cải thiện một số hạn chế của thuật toán FCS-MPC, cho phép FCS-MPC để trở thành một giải pháp thay thế điều khiển khả thi và hấp dẫn cho các ứng dụng điện tử công suất và truyền động điện. 1
2. Mục tiêu nghiên cứu Luận án thực hiện nghiên cứu, đề xuất các phương pháp cải thiện thuật toán FCS-MPC và ứng dụng FCS-MPC cho bộ biến đổi nghịch lưu đa mức kiểu cầu H nối tầng. Mục tiêu của đề tài là đề xuất thuật toán nhằm triệt tiêu sai lệch trạng thái tĩnh vốn dĩ tồn tại trong thuật toán FCS-MPC thông thường; đưa ra thuật toán cải tiến với mục tiêu giảm khối lượng tính toán cho multistep MPC; ứng dụng mạng nơ-ron thành phương pháp điều khiển ANN-MPC nhằm giảm sự phụ thuộc của MPC vào mô hình hệ thống và triển khai được thuật toán multistep MPC trên mô hình thời gian thực. 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu • Đối tượng nghiên cứu: Bộ biến đổi nghịch lưu đa mức cầu H nối tầng. • Phạm vi nghiên cứu: sử dụng cấu trúc điều khiển động cơ IM với điều khiển dòng điện bằng phương pháp FCS-MPC. Các mạch vòng ngoài vẫn áp dụng phương pháp điều khiển PI truyền thống. 4. Phương pháp nghiên cứu Kết hợp nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm - Nghiên cứu lý thuyết mô hình hóa bộ nghịch lưu đa mức và động cơ IM; - Nghiên cứu phối hợp các thuật toán điều khiển truyền thống và hiện đại; kiểm nghiệm lý thuyết bằng mô phỏng; - Nghiên cứu và kiểm chứng lý thuyết bằng thực nghiệm. 5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài • Ý nghĩa khoa học: Kết quả của nghiên cứu này giúp cải thiện thuật toán FCS-MPC dựa trên những hạn chế đang tồn tại của phương pháp điều khiển này. Thứ nhất là xây dựng được thuật toán FCS-MPC cải tiến với mục đích triệt tiêu sai lệch trạng thái tĩnh. Thứ hai là đưa ra thuật toán K- best SDA được cải tiến từ thuật toán giải mã cầu SDA nhằm nâng cao tốc độ tính toán cho phương pháp điều khiển FCS-MPC đa bước. Các thuật toán điều khiển được triển khai thực hiện trên nền FPGA. Thứ ba là đề xuất phương pháp điều khiển ANN-MPC giúp thực nghiệm thuật toán FCS-MPC đa bước được khả thi. 2
• Ý nghĩa thực tiễn: Các kết quả nghiên cứu đã được kiểm chứng thông qua mô hình thực nghiệm, chứng tỏ khả năng ứng dụng thực tiễn. Sự đóng góp của luận án giúp cho việc ứng dụng của phương pháp điều khiển dự báo MPC trong thực tế là có triển vọng, đảm bảo chất lượng điều khiển. 6. Bố cục của luận án Nội dung của luận án được trình bày như sau: Chương 1. Tổng quan Giới thiệu tổng quan về nghịch lưu đa mức nói chung và NLĐM cấu trúc CHB nói riêng, các phương pháp điều khiển cho BBĐ CHB, phương pháp điều khiển dự báo mô hình MPC. Chương này cũng trình bày phân loại, ưu nhược điểm của MPC; từ đó đề xuất hướng nghiên cứu chuyên sâu. Chương 2. FCS-MPC với mục đích triệt tiêu sai lệch tĩnh cho nghịch lưu đa mức cấu trúc CHB nối tải động cơ IM Trình bày mô hình hóa quá trình điện từ động cơ IM trên hệ tọa độ β và dq. Bên cạnh đó đề xuất thuật toán single-step MPC nhằm xử lý vấn đề sai lệch tĩnh cũng như đưa ra sơ đồ cấu trúc điều khiển. Tính đúng đắn của thuật toán được đánh giá bằng kết quả mô phỏng trên Matlab/Simulink. Chương 3. Thuật toán multistep MPC cho nghịch lưu đa mức cấu trúc CHB nối tải động cơ IM Đưa ra thuật toán giải mã mặt cầu SDA và K-best SDA nhằm giảm khối lượng tính toán, tức giảm áp lực lên vi điều khiển. Đánh giá ưu điểm của K-best SDA so với SDA và kiểm chứng một số đáp ứng của hệ thống khi sử dụng thuật toán multistep MPC thông qua các kết quả mô phỏng. Chương 4: Xây dựng hệ thống thực nghiệm và kết quả Nội dung chương 4 là đánh giá tính hiệu quả của multistep MPC cùng với thuật toán K-best SDA thông qua việc thực hiện trên nền tảng FPGA. Tiếp đó là đề xuất phương pháp điều khiển ANN-MPC nhằm thay thế cho bộ điều khiển Multistep MPC mà vẫn đáp ứng được các chỉ tiêu điều khiển. Các kết quả mô phỏng và kiểm chứng thông qua mô 3
hình thực nghiệm trên FPGA được phân tích và đưa ra các đánh giá. Kết luận và kiến nghị Trình bày tóm lược những kết quả đã đạt được của luận án; đồng thời chỉ ra những hạn chế và đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo. 7. Các đóng góp của luận án - Ứng dụng bộ điều khiển FCS-MPC đơn bước cho nghịch lưu đa mức cầu H nối tầng có bổ sung khâu tích phân để bù sai lệch tĩnh; - Ứng dụng phương pháp điều khiển FCS-MPC đa bước để nâng cao chất lượng điều khiển bộ nghịch lưu cầu H 11 mức nối tầng tải động cơ IM và K-best SDA nhằm giảm khối lượng tính toán MPC; - Đề xuất cấu trúc ANN-MPC để thay thế bộ điều khiển FCS-MPC đa bước nhằm giảm khối lượng tính toán. Chương 1. Tổng quan 1.1. Khái quát vấn đề nghiên cứu 1.1.1. Nghịch lưu đa mức cầu H nối tầng (CHB) Bộ biến đổi nghịch lưu đa mức MLI (Multilevel inverter) đã được nghiên cứu và phát triển trong hơn ba thập kỷ và được ứng dụng thành công trong công nghiệp, truyền tải điện áp cao và kết nối các nguồn năng lượng tái tạo. Nghịch lưu đa mức được phân thành ba cấu trúc chính là: cấu trúc diode kẹp điểm trung tính NPC, cấu trúc tụ điện thay đổi FC và cấu trúc nối tầng. Cấu trúc nối tầng lại chia thành cấu trúc cầu H nối tầng CHB, và cấu trúc dạng module hóa MMC. Nếu phân loại theo số lượng nguồn DC, nghịch lưu đa mức phân thành 2 loại là sử dụng một nguồn DC và sử dụng nhiều nguồn DC cách ly. Hình 1.1 cho cái nhìn khái quát ở từng cấu trúc nghịch lưu đa mức. Trong luận án này, đối tượng nghiên cứu là nghịch lưu đa mức cấp nguồn cho hệ truyền động không đồng bộ công suất cao ở dải điện áp trung thế. Với ứng dụng này, cấu trúc dạng nối tầng chiếm được ưu thế hơn. Bộ biến đổi cấu trúc MMC (Modular Multilevel Converters) vốn khởi nguồn được phát triển cho hệ thống truyền tải HVDC. MMC là cấu trúc hiện đại nhất trong số các NLĐM, hiện nay là có triển vọng cho các ứng dụng công suất trung bình và cao, đặc biệt cho bộ biến đổi nguồn điện áp VSI. MMC có khả năng mở rộng các submodule (SM), 4
làm giảm chi phí sản xuất của BBĐ; điện áp đầu ra có chất lượng cao với THD và dv/dt thấp. Tuy nhiên, nhược điểm của NLĐM cấu trúc MMC là yêu cầu số lượng tụ kẹp nhiều. Giá trị các tụ này tương đối cao, điện áp trên tụ phải được đo và điều khiển; điều này làm tăng độ phức tạp của mạch lực và sơ đồ điều khiển. Cấu trúc CHB vdc1 vac1 Nhiều nguồn DC cách ly vac vdc2 vac2 Cấu trúc MMC Nghịch lưu đa mức -Vdc -2Vdc Cấu trúc NPC + (1/2)vdc - + vdc vac (1/2)vdc - vc vdc Một nguồn DC Cấu trúc FC + (1/2)vdc vdc vac - + (1/2)vdc - Hình 1.1 Các kiểu cấu trúc nghịch lưu đa mức NLĐM kiểu cầu H nối tầng (CHB) có sơ đồ mạch lực đơn giản hơn, có số phần tử ít nhất khi cung cấp cùng số mức điện áp và là cấu trúc phổ biến cho biến tần cấp trung áp, công suất cao. Bộ nghịch lưu đa mức cầu H nối tầng được chọn làm đối tượng nghiên cứu trong luận án này. 1.1.2. Các phương pháp điều khiển cho NLĐM cấu trúc CHB Bên cạnh các phương pháp điều khiển truyền thống, với sự phát triển mạnh mẽ của các nền tảng vi xử lý (như DSP, FPGA), các phương pháp điều khiển mới ngày càng xuất hiện nhiều hơn như: điều khiển trượt SMC, điều khiển trí tuệ nhân tạo AIC và điều khiển dự báo. Các phương pháp điều khiển hiện đại có thể khả thi hơn so với các phương 5
pháp tuyến tính trong các ứng dụng hệ thống động lực học có độ phức tạp, tính phi tuyến và ràng buộc cao. Trong số các phương pháp điều khiển hiện đại, điều khiển dự báo (Predictive Control) là một giải pháp thay thế cho việc điều khiển các bộ biến đổi điện tử công suất và các hệ truyền động. Điều khiển dự báo bao gồm một họ bộ điều khiển rất rộng với các cách tiếp cận rất khác nhau. Phương pháp điều khiển dự báo là phương pháp tổng quát thiết kế bộ điều khiển trong miền thời gian có thể áp dụng cho hệ tuyến tính cũng như hệ phi tuyến. Một trong các chiến lược điều khiển dự báo được áp dụng gần đây cho các bộ biến đổi ĐTCS và hệ truyền động điện là điều khiển dự báo mô hình (MPC). MPC được chia thành hai nhóm điển hình: MPC trên tập điều khiển hữu hạn (ﬁnite control set FCS-MPC) và MPC trên tập điều khiển liên tục (continuous control set CCS-MPC). 1.1.3. Điều khiển dự báo dựa trên mô hình MPC MPC là một phương pháp điều khiển dựa hoàn toàn trên mô hình của hệ thống. Nói chung, chất lượng của bộ điều khiển phụ thuộc vào chất lượng của mô hình dự báo. Bằng việc dựa vào mô hình toán học của hệ thống, phương pháp MPC sẽ dự đoán trạng thái tiếp theo của hệ thống, sau đó đánh giá và trực tiếp xuất ra tín hiệu điều khiển van tối ưu nhất bằng cách giải hàm mục tiêu (Cost function) Với đối tượng là BBĐ cấu trúc CHB có tập trạng thái đóng cắt là hữu hạn, do vậy phương pháp điều khiển được sử dụng phổ biến là FCS- MPC. FCS-MPC được tạo nên bằng cách kết hợp bộ điều khiển trên tập hữu hạn với công nghệ điều khiển dự báo mô hình. Sau đó, kết quả của những dự báo này được so sánh với lượng đặt để chọn một chuỗi vector phù hợp nhất với các mục tiêu điều khiển. FCS-MPC có thể được phân thành hai loại chính khi xét theo độ dài của phạm vi dự báo. Nếu bước dự báo ngắn với N = 1 (một bước dự báo) thì gọi là single-step MPC; bước dự báo dài với N ≥ 2 (nhiều bước dự báo) được gọi là multistep MPC. Phạm vi dự báo dài hơn mang lại trạng thái xác lập tốt hơn so với phạm vi dự báo ngắn. Tuy nhiên, khi phạm vi dự báo dài hơn sẽ dẫn đến số lượng phép tính tăng lên đáng kể. Xét tổng quan, ba yếu tố quan trọng nhất khi phân tích bất kỳ các thuật toán MPC nào áp dụng cho bộ biến đổi công suất và hệ truyền động là xây dựng mô hình toán học để dự báo hành vi của các biến, xây dựng hàm mục tiêu thể hiện hành vi 6
mong muốn của hệ thống và đưa ra hành động tối ưu bằng cách tối thiểu hóa hàm mục tiêu. 1.1.4. Lý do MPC đặc biệt phù hợp với NLĐM cấu trúc CHB và hệ truyền động IM Xét những yêu cầu ngày càng tăng về tính hiệu quả và hiệu suất của hệ thống, việc phát triển các sơ đồ điều khiển mới phải tính đến bản chất thực. BBĐ CHB và hệ truyền động động cơ IM là các hệ thống phi tuyến có tính chất hỗn hợp, bao gồm các bộ tuyến tính, phi tuyến và một số lượng hữu hạn các thiết bị chuyển mạch. Các tín hiệu đầu vào cho các thiết bị điện tử công suất là các tín hiệu rời rạc. Một số ràng buộc và hạn chế cần được tích hợp vào bộ điều khiển. Ngày nay, trên thực tế, tất cả các chiến lược điều khiển đều được thực hiện trong các nền tảng điều khiển kỹ thuật số hoạt động trên miền thời gian gián đoạn. Thiết kế của bất kỳ hệ thống điều khiển nào cũng phải tính đến mô hình của tải để điều chỉnh các thông số của bộ điều khiển. Đây chính là các đặc trưng của phương pháp điều khiển dự báo dựa theo mô hình MPC. Như vậy, tất cả các đặc điểm của NLĐM cấu trúc CHB và hệ truyền động IM cũng như các đặc tính điều khiển được sử dụng để hình thành bộ điều khiển hội tụ một cách tự nhiên cho việc áp dụng FCS-MPC. Nội dung của luận án này cũng chính là nghiên cứu điều khiển dự báo MPC cho NLĐM cấu trúc CHB. 1.1.5. Nguyên lý thực hiện FCS-MPC Hình 1.2 mô tả cấu trúc điều khiển tổng quát của phương pháp FCS- MPC với đối tượng là bộ BĐCS. Trong sơ đồ này, x(t) là giá trị các biến điều khiển đo về (dòng điện, điện áp, mô-men, …), được xác định thông qua khâu đo lường. Các giá trị này được trích mẫu sau mỗi khoảng thời gian nhỏ cố định, đưa ra các tín hiệu tại thời điểm trích mẫu hiện tại là x[k]. Trong đó x[k] là đại lượng được thông qua trích mẫu tại thời điểm [k], qua mô hình dự báo (mô hình bộ biến đổi công suất, mô hình động cơ) thu được các giá trị dự báo x[k+1] ở thời điểm [k+1]. Mô hình dự báo sẽ tính toán ra các giá trị đáp ứng của hệ thống tại thời điểm tương lai [k+1] là x[k+1] tương ứng với từng phương án của trạng thái chuyển mạch trong bộ biến đổi công suất, kết hợp với giá trị đáp ứng đặt x*[k+1] đưa vào hàm mục tiêu. Hàm mục tiêu trong phương pháp điều khiển dự báo MPC đại diện cho mục đích điều khiển hệ thống để đạt được một hành vi mong muốn cụ thể. 7
FCS-MPC Converter * x [k] Tối ưu Trạng KABC Sopt hàm mục thái Load x[k+1] tiêu đóng cắt Mô hình dự x[k] Trích x(t) báo mẫu Hình 1.8 Sơ đồ cấu trúc điều khiển tổng quát phương pháp FCS-MPC 1.2. Vấn đề của FCS-MPC 1.2.1 Sai lệch tĩnh Phương pháp điều khiển MPC có chính xác hay không là phụ thuộc rất nhiều vào mô hình của tải. Đối với FCS-MPC, khi tần số lấy mẫu thấp hoặc có các tham số không phù hợp trong mô hình dự báo làm xuất hiện sai lệch mô hình hệ thống dẫn đến việc tồn tại sai lệch tĩnh. Luận án này đề xuất một phương án xây dựng khâu dự báo dòng điện bổ sung thêm thành phần tích phân nhằm mục đích bù sai lệch mô hình, mô phỏng thử nghiệm với hệ thống nghịch lưu đa mức cầu H nối tầng cho động cơ IM. 1.2.2. Multistep MPC Multistep MPC dự báo trạng thái của hệ thống đa bước tại các thời điểm k+1, k+2, …, k+N (N là số bước) thay vì chỉ dự báo trạng thái của hệ thống tại thời điểm k+1 như đối với dự báo đơn bước (single-step MPC). MPC nhiều bước dự báo nhìn chung đạt hiệu quả ổn định vòng kín tốt hơn so với MPC một bước dự báo. Trong lĩnh vực điện tử công suất và truyền động điện, có thể làm nổi bật những lợi ích của multistep MPC như sau. Thứ nhất, khoảng dự báo dài và rất dài mang lại hiệu suất trạng thái xác lập tốt, độ đập mạch dòng điện đạt đảm bảo nằm trong giới hạn cho phép. Thứ hai, đối với một số hệ thống điều khiển, cần có khoảng thời gian dự báo dài trong quá trình quá độ nhằm đảm bảo bám theo các tín hiệu đặt và tránh sự mất ổn định vòng kín. Thứ ba, multistep MPC làm giảm đáng kể độ nhạy của bộ điều khiển đối với nhiễu và kết quả là cải thiện hiệu suất trong quá trình hoạt động ở trạng thái xác lập. 8
Bên cạnh những ưu điểm thấy rõ này, nhược điểm tất yếu mà ta dễ dàng nhận thấy của multistep MPC đó chính là khối lượng tính toán tăng rất nhiều so với các phương pháp điều khiển truyền thống. Thuật toán K-best SDA ra đời như một giải pháp thích hợp nhằm giảm khối lượng tính toán cho multistep MPC. 1.2.3. Ứng dụng mạng nơ-ron để xây dựng bộ điều khiển ANN- MPC nhằm thực nghiệm thuật toán multistep MPC Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI) bao gồm hệ chuyên gia (ES), logic mờ (FL), mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và thuật toán di truyền (GA) gần đây đang có tác động đáng kể đến lĩnh vực điện tử công suất và truyền động điện. Trong số các nhánh của AI, dường như ANN có tác động mạnh nhất, điều này thể hiện qua các công bố trong vòng 10 năm trở lại đây và các ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác nhau. Một nội dung của luận án này về cải thiện thuật toán Multistep MPC chính là nghiên cứu ứng dụng của ANN để trở thành bài toán ANN-MPC. Ý tưởng là tạo ra một mạng nơ-ron với các phép tính tương đối đơn giản nhưng lại xấp xỉ được khả năng điều khiển của MPC với đầy đủ các yêu cầu phức tạp. Bộ điều khiển ANN-MPC được đề xuất có thể đạt hiệu quả điều khiển tương đương với MPC nhiều bước thông thường, thử nghiệm được thuật toán multistep MPC trên thiết bị thực. Chương 2. FCS-MPC với mục đích triệt tiêu sai lệch tĩnh cho NLĐM cấu trúc CHB nối tải động cơ IM 2.1. Phương pháp điều khiển dự báo FCS-MPC Bộ điều khiển dự báo sử dụng mô hình của hệ thống để tính toán giá trị của các biến trạng thái tại thời điểm nhất định trong tương lai, sau đó chọn đầu vào tối ưu để đáp ứng các mục tiêu điều khiển đã đặt ra trong chu kì trích mẫu. Cho một hệ thống được biểu diễn bằng phương trình trạng thái sau: dx ( t ) = Αx ( t ) + Βu ( t ) dt Trong đó x(t) là vector các biến trạng thái, u(t) là các vector đầu vào, s là trạng thái được chọn trong tổng số n trạng thái. 9
Mô hình rời rạc được sử dụng để ước tính giá trị của trạng thái các biến tại thời điểm lấy mẫu k+1 tương ứng với: x ( k + 1) = Α p x ( k ) + Β p u ( k ) Phương trình trạng thái (2.2) chính xác chỉ khi thời gian trích mẫu đủ nhỏ và các giá trị ma trận trạng thái với Ap, Bp là đã biết. Nếu các điều kiện này không thoả mãn, sẽ có thể xuất hiện lỗi dự báo dẫn đến việc lựa chọn đầu vào không tối ưu và có thể gây ra sai lệch tĩnh. Việc sử dụng phương pháp dự báo truyền thống rất dễ gây ra sai lệch tĩnh hệ thống. Để tránh vấn đề này, một khâu tích phân được tích hợp vào bộ điều khiển dự báo dòng điện với mục đích triệt tiêu sai lệch tĩnh do sai lệch giữa mô hình và hệ thống thực. 2.2. Phương pháp điều khiển FCS-MPC kết hợp khâu tích phân Sơ đồ điều khiển thuật toán FCS-MPC tích hợp khâu tích phân được đưa ra trên hình 2.1. FCS-MPC Converter x*[k] Tối ưu Trạng KABC Sopt hàm mục thái Load x[k+1] tiêu đóng cắt Mô hình dự x[k] Trích x(t) báo mẫu Uoffset x*[k] Bộ điều khiển tích phân Hình 2.1 Sơ đồ điều khiển thuật toán FCS-MPC tích hợp khâu tích phân Mục tiêu của phương pháp là thiết kế bộ điều khiển nhằm tạo ra giá trị uoffset(k) = uoffset_ref (k) để bù sai lệch mô hình tạo ra sai lệch dự báo tương đương với sai lệch dự báo, sau khi đã tạo được sai lệch dự báo chỉ phụ thuộc vào sai lệch giữa biến trạng thái tham chiếu và giá trị thực đo về. Công thức để tính uoffset hay đầu ra bộ điều khiển tích phân để thoả mãn yêu cầu trên được biểu diễn như sau: 10
G 1 + z −1 uoffset ( z ) = i ( xref ( z ) − x ( z ) ) 2 1 − z −1 với uoffset là kết quả của khâu tích phân với đầu vào là sai lệch giữa biến trạng thái tham chiếu và biến trạng thái thực của hệ thống. 2.3. Phương pháp điều khiển dự báo FCS-MPC cho mạch nghịch lưu đa mức CHB ứng dụng động cơ IM 2.3.1. Cấu trúc điều khiển dự báo FCS-MPC thông thường cho mạch nghịch lưu đa mức CHB nối tải động cơ IM FCS-MPC Hàm mục tiêu 3 CHB cm Tối ưu 8 6 7 CMV 4 V [k ] Trạng thái S [k ] sw Tối ưu Tối ưu hàm đóng cắt mục tiêu  *[k ] 1 * isq đóng cắt BĐK isdq  k  +  5 _ Tốc độ Tối ưu sai [k ] 2 * isd + BĐK lệch dòng Từ thông điện  r [k ] * _   r [k ]  s [k ] 13 10 [isa,isb,isc] isdq  k + 1 isdq[k] isabc[k] Trích Dự báo mẫu dòng điện   r [k ]  s [k ] IM idq [k ] dq Trích Mô hình từ thông 9 abc mẫu 14 12 11 Hình 2.2 Sơ đồ điều khiển IM sử dụng phương pháp FCS-MPC Cấu trúc điều khiển động cơ IM sử dụng phương pháp FCS-MPC gồm: mạch vòng ngoài có bộ điều khiển tốc độ (khối 1) và bộ điều khiển từ thông (khối 2) được thiết kế theo bộ điều khiển PI thông thường. Mạch vòng trong là bộ điều khiển dòng điện được thiết kế theo phương pháp FCS-MPC. 2.3.2. Cấu trúc điều khiển dự báo FCS-MPC kết hợp khâu tích phân cho mạch nghịch lưu đa mức CHB nối tải động cơ IM Sơ đồ điều khiển IM sử dụng điều khiển dự báo kết hợp khâu tích phân được thể hiện trên Hình 2.6 11
FCS-MPC Hàm mục tiêu 3 CHB cm Tối ưu 8 6 7 CMV 4 V [k ] Trạng thái S [k ] sw Tối ưu Tối ưu hàm đóng cắt  *[k ] * đóng cắt mục tiêu 1 isq BĐK isdq  k  +  5 _ Tốc độ Tối ưu sai [k ] 2 * isd + BĐK lệch dòng Từ thông điện  r [k ] * _   r [k ]  s [k ] 13 10 [isa,isb,isc] isdq  k + 1 isdq[k] isabc[k] isdq  k   15 Trích Dự báo mẫu BĐK tích dòng điện   r [k ] phân  s [k ] IM isdq  k  Mô hình từ thông idq [k ] dq Trích 9 abc mẫu 14 12 11 Hình 2.6 Sơ đồ điều khiển IM sử dụng phương pháp FCS-MPC kết hợp khâu tích phân Hàm mục tiêu được xây dựng theo chuẩn bình phương sai lệch: 2 2 J( k ) = y ( k + 1) − y ( k + 1) + CMV u( k ) − u ( k ) + dc u( k ) * * 2 2 2 2 (2.4) Mục tiêu điều khiển được đề ra như sau: - Điều khiển bám dòng điện 𝑖 𝑠 (𝑡) = 𝑖 ∗ (𝑡); 𝑠 - Đảm bảo ràng buộc về thay đổi mức điện áp: mỗi lần đóng cắt chỉ thay đổi 1 mức điện áp; ví dụ |𝑆 𝐴 (𝑘) − 𝑆 𝐴 (𝑘 + 1)| ≤ 1; - Giảm điện áp common-mode. 2.4. Kết quả mô phỏng kiểm chứng Thông số mô phỏng: Bảng 2.1 Thông số mạch lực và bộ điều khiển Tham số Giá trị Đơn vị Điện áp Vdc 600 V Nội trở nguồn 0,0001 Ω Điện dung DC 2500 µF Tần số trích mẫu 20 kHz Thông số bộ điều khiển tốc độ kpω=30 kiω=800 Thông số bộ điều khiển từ thông kp =100 ki =5 12
Bảng 2.2 Thông số động cơ Tham số Giá trị Đơn vị Công suất định mức PN 1,119 MW Điện áp định mức UN 3,3 kV Tốc độ định mức nN 1470 vòng/phút Hệ số công suất cos 𝜑 0,88 Hiệu suất động cơ H 0,95 Momen quán tính J 1 KGm2 Số cặp cực pc 2 Tần số định mức fN 50 Hz 2.4.1. Kiểm tra đáp ứng dòng điện Trường hợp thay đổi điện trở rotor 35%, khi xảy ra sai lệch mô hình, nhận thấy có sự xuất hiện sai lệch tĩnh tại thời điểm 0,7s. Nếu áp dụng phương pháp điều khiển FCS-MPC cải tiến thì sai lệch tĩnh trung bình tại trạng thái ổn định trở thành 0A. Hình 2.9 Kết quả mô phỏng trên trục Hình 2.10 Kết quả mô phỏng trên d với điều khiển dự báo thông trục d với điều khiển dự báo kết hợp thường khâu tích phân Hình 2.11 Kết quả mô phỏng trên Hình 2.12 Kết quả mô phỏng trên trục q với điều khiển dự báo thông trục q với điều khiển dự báo kết hợp thường khâu tích phân 13
2.4.2. Kiểm tra đáp ứng CMV và tối ưu đóng cắt Hình 2.17 Đáp ứng CMV Hình 2.18 Đáp ứng tối ưu đóng cắt Kết quả kiểm tra đáp ứng điện áp common-mode đều không bị ảnh hưởng bởi hai phương pháp điều khiển FCS-MPC. Hình 2.8 cho ra đáp ứng CMV, tại những khoảng thời gian có trọng số cm=60 thì điện áp common-mode bị triệt tiêu. Hình 2.9 thể hiện đáp ứng tối ưu đóng cắt. So sánh dạng điện áp pha A trong hai khoảng thời gian với trọng số tối ưu đóng cắt khác nhau, nhận thấy trong khoảng thời gian có sw=5, dạng điện áp thưa hơn. Chương 3. Thuật toán multistep MPC cho nghịch lưu đa mức cấu trúc CHB nối tải động cơ IM 3.1. Cấu trúc điều khiển hệ thống NLĐM cấu trúc CHB nối tải động cơ IM, sử dụng thuật toán multistep MPC Điều khiển hệ truyền động IM được xây dựng trên cơ sở phương pháp điều khiển tựa từ thông rotor; trong đó, mạch vòng dòng điện sử dụng multistep MPC, mạch vòng tốc độ và từ thông sử dụng bộ điều khiển PI truyền thống, được miêu tả ở hình 3.1; sử dụng 2 thành phần trọng số CMV, dc lần lượt cho 2 mục tiêu giảm common-mode và tối ưu đóng cắt. Mạch vòng ngoài gồm bộ điều khiển tốc độ và bộ điều khiển từ thông đưa ra các tín hiệu đặt của dòng điện 𝑖 ∗ và 𝑖 ∗ . 𝑠𝑑 𝑠𝑞 14
CHB PI dc CMV  rd [k ] '* * isd [k ] Multistep MPC + Thiết kế U* [k] Bảng − tham chiếu Y* [k] Hàm J [k] Thuật trạng  *[k ] mục N toán giải Uopt[k] A B C thái + mã mặt * tiêu đóng − isq [k ] Mô hình U[k] cầu SDA cắt PI dự báo Y[k] N s [ k ]  s [k ] isdq [k] dq isabc[k] Trích mẫu isa ,isb ,isc  rd [k ] ' abc Mô hình từ thông Rotor  s [k ] [ k ]  Trích mẫu IM Vi điều khiển Hình 3.1 Cấu trúc điều khiển của hệ thống CHB-MLI nối tải động cơ IM, sử dụng phương pháp multistep MPC 3.2. Thiết kế bộ điều khiển dòng điện với phương pháp điều khiển multistep MPC 3.2.1 Mô hình hệ thống Mô hình hệ thống có dạng: x[ k + 1] = Ax[ k ] + Bu[ k ]  y[ k + 1] = Cx[ k + 1] Trong đó: x = isd  rq  T  isq  rd ' '  : vector biến trạng thái; y =  isd T isq : vector biến đầu ra; u = S A SB S C  : vector biến đầu vào. T 3.2.2. Mô hình dự báo • Tín hiệu đầu vào điều khiển tại thời điểm thứ k:   T U ( 3 N ,1) [ k ] = u[ k ] u[ k + 1] u[ k + N − 1] T T T ... Trong đó, u[l ] =  S A [l ], S C [l ]  ; l  k, k + N − 1 T S B [l ] , • Tín hiệu dự báo đầu ra tại thời điểm thứ k:   T Y ( 4 N ,1) [ k ] = y[ k + 1] y[ k + 2] y[ k + N ] T T T ... Mối liên hệ giữa Y[k] và U[k]: Y[ k ] = x[ k ] + U[ k ] 15
3.2.3. Hàm mục tiêu Mục tiêu đặt ra trong hàm Cost function như sau: - Dòng điện bám giá trị đặt. - Giảm thiểu điện áp common-mode. - Sự thay đổi điện áp ít hơn, từ đó giảm tổn hao đóng cắt. Để thực hiện các mục tiêu trên, hàm mục tiêu cho số bước dự đoán N tùy ý được xây dựng theo tiêu chuẩn bình phương sai lệch: 2 2 J N ( k ) = Y (k) − Y (k) * + dc SU(k) − Εu(k − 1) 2 2 + CMV U(k) − U (k) * (3.4) 2 2 3.2.4. Thuật toán giải mã cầu SDA Vấn đề đặt ra là cần tìm U(k)=Uopt(k) sao cho hàm mục tiêu 𝐽 𝑁 (𝑘) ở đạt nhỏ nhất. Thực tế là khi tăng số bước dự báo (N) và số mức của CHB- MLI (m=2n+1) dẫn đến số lượng giá trị có thể có của Uopt(k) tăng theo cấp số mũ, do đó việc kiểm tra toàn bộ rồi so sánh là bất khả thi khi số lượng phép tính yêu cầu vi điều khiển cần xử lý là quá lớn. Thuật toán giải mã cầu SDA cho phép hạn chế số lượng giá trị cần kiểm tra, từ đó khả thi hơn khi áp dụng lên vi điều khiển. Hình 3.2 mô tả các bước thực hiện của thuật toán giải mã cầu, cụ thể gồm 2 bước: - Đưa hàm mục tiêu về dạng chuẩn để có thể áp dụng thuật toán tìm kiếm. - Sử dụng thuật toán tìm kiếm nhánh và ràng buộc để đưa ra giá trị cần tìm. Thuật toán giải mã cầu SDA Đưa về dạng chuẩn Thuật toán JN(k) Hàm mục tiêu ở Hàm mục tiêu ở tìm kiếm Uopt(k) Hàm mục tiêu dạng giải pháp dạng số nguyên nhánh và ở dạng bậc 2 tối ưu không bình phương ràng buộc ràng buộc Uuc nhỏ nhất Hình 3.2 Các bước triển khai thuật toán giải mã cầu SDA 3.3. Nâng cao tốc độ tính toán multistep MPC với phương pháp K- best SDA cho NLĐM cấu trúc CHB nối tải động cơ IM Mặc dù đã loại bỏ được khá nhiều trường hợp không thỏa mãn thì số lượng trường hợp (gọi là nút tìm kiếm) SDA cần phải kiểm tra vẫn còn khá lớn, trong khi vẫn dựa vào quá trình tuần tự dẫn đến mất nhiều thời 16
gian cho việc tìm kiếm. Để giải quyết vấn đề này, thuật toán K-best SDA với việc tìm kiếm song song, phù hợp với nền tảng tính toán song song sẽ hứa hẹn thay thế cho SDA trong tương lai. 3.3.1. Cấu trúc điều khiển Cấu trúc điều khiển động cơ IM kết hợp bộ biến đổi CHB sử dụng phương pháp vật lý tựa từ thông rotor FOC. Mạch vòng tốc độ và mạch vòng từ thông sử dụng bộ điều khiển PI. Mạch vòng dòng điện sử dụng bộ điều khiển multistep MPC dùng thuật toán K-best SDA thay thế cho bộ điều khiển PI như cấu trúc truyền thống. CHB PI dc CMV  rd [k ] '* * Multistep MPC + isd [k ] Thiết kế U* [k] Thuật toán Bảng  *[k ] - tham chiếu Y* [k] Hàm JN [k] giải mã U [k] trạng opt A B C mục mặt cầu thái + * isq [k ] U[k] tiêu K-best đóng - PI Mô hình dự báo Y[k] SDA cắt N s [ k ]  s [k ] isdq [k] dq isabc[k] isa ,isb ,isc Trích mẫu  rd [k ] ' abc Mô hình từ thông Rotor  s [k ] [ k ]  Trích mẫu IM Vi điều khiển Hình 3.6 Cấu trúc điều khiển của CHB-MLI nối tải động cơ IM, sử dụng phương pháp multistep MPC với thuật toán K-best SDA 3.3.2. Thuật toán giải mã cầu K-best SDA a. Nội dung Khác với SDA, K-best SDA tìm kiếm song song các nút, quá trình tìm kiếm ưu tiên chiến lược tìm kiếm theo chiều rộng. Tìm kiếm tuần Tìm kiếm U = [-n,-n+1,...,-2,-1,0,1,2, n-1,n] đồng thời theo tự theo chiều sâu bề ngang -n -1 1 n 1 1 i =1 -1 -1 2 2 2 11 2 6 10 i=2 -1 0 1 -1 0 1 3 6 7 10 3 3 3 4 5 8 9 i=3 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 a) Uopt = [-1,0,1] b) Hình 3.7 Tìm kiếm nút dùng SDA a); K-best SDA bằng sơ đồ cây b) Một điểm đặc biệt của thuật toán K-best SDA là số lượng nút cần kiểm tra có thể xác định được trước và số lượng nút này không thay đổi khi 17
dữ liệu bài toán khác nhau. Điều này sẽ giúp người lập trình có thể kiểm soát thời gian thực hiện của thuật toán trên vi điều khiển một cách tối ưu. b. Thuật toán sắp xếp Bitonic Mấu chốt để thực hiện được K-best SDA là sử dụng tính toán song song cho việc sắp xếp ma trận Ut (thực chất là sắp xếp các mảng) để tìm ra trường hợp tối ưu, hiệu quả so với thuật toán sắp xếp tuần tự. Xét trên phương diện sắp xếp với số lượng phần tử nhỏ hơn 15 bit bộ nhớ thì thuật toán Bitonic vẫn phù hợp hơn cả. 3.3.3. Mô phỏng kiểm chứng trên Matlab/Simulink a. Kịch bản mô phỏng Thuật toán được mô phỏng kiểm chứng với đối tượng là bộ nghịch lưu cấu trúc CHB 11 mức, động cơ IM trung thế; thực hiện với hai loại tải: tải quạt gió và tải không đổi. b. Kết quả mô phỏng • Đánh giá đáp ứng ở chế độ xác lập của hệ thống với N=2 Hình 3.15 Đáp ứng dòng điện với N=2: a) Trên trục d; b) Trên trục q a) b) Hình 3.16 a) Sai lệch dòng điện trục d; b) Sai lệch dòng điện trục q 18