Nguyễn Chí Ngôn * , Dương Hoài Nghĩa Phạm Minh Phương

* Tác giả liên hệ (ncngon@ctu.edu.vn)

Abstract

With its benefits on stability and robustness, the sliding mode controller (SMC) is applied to control nonlinear objects even under effecting of disturbances and changing of object?s  parameters. However, designing the SMC requires a mathematic model of the object which may not always obtain, in practically. As a strong nonlinear object, three-phase induction motor is difficult to control and need feedback sensors, especially for magnetic feedback sensor that is high cost and not easy to install. In order to overcome this problem, the article proposes using an artificial neural network to estimate the magnetic instead of using physical sensor, applying in sliding mode control for a three-phase induction motor. Simulation results indicate that the settling time of magnetic response is about 0.012s, and of motor speed is about 0.3s without overshoots under effecting of disturbances and changing 10% of parameter values of the induction motor.
Keywords: Sliding Mode Control, Induction Motor

Tóm tắt

Với ưu điểm về tính ổn định và bền vững, bộ điê?u khiê?n trươ?t đươ?c a?p du?ng cho các đối tượng phi tuyến ngay khi hệ thống chịu tác động của nhiễu, cũng như sự biến đổi các thông số của đối tượng. Tuy nhiên, việc thiết kế bộ điều khiển trượt đòi hỏi phải biết chính xác mô hình đối tượng ? đây là điều không phải lúc nào cũng đạt được trong thực tế. Là một hệ phi tuyến mạnh, động cơ không đồng bộ ba pha rất khó kiểm soát và cần bố trí các cảm biến hồi tiếp, đặt biệt là cảm biến từ thông với chi phí cao, khó lắp đặt. Nhằm khắc phục vấn đề trên, bài báo đề xuất giải pháp sử dụng mạng nơron nhân tạo để ước lượng từ thông thay vì dùng cảm biến vật lý trong hệ điều khiển trượt động cơ không đồng bộ ba pha. Kết quả mô phỏng cho thấy thời gian xác lập của đáp ứng từ thông khoảng 0.012 giây, của tốc độ động cơ khoảng 0.3 giây, các đáp ứng không vọt lố, bền vững dưới tác động của nhiễu và sự biến thiên 10% giá trị của các tham số của động cơ.
Từ khóa: Mạng nơron, điều khiển trượt, Động cơ không đồng bộ

Article Details

Tài liệu tham khảo

Derdiyok A., Z. Yan, M. G. and V. Utkin, 2001. A Sliding Mode Speed and Rotor Time Constant Observer for Induction Machines, Proc. 27th Annual Conf. IEEE Inducstrial Electronics Society, pp. 1400-1405.

Đo Thi Hong Tham, Duong Hoai Nghia, 2007. Sliding mode control of induction motor, Proc. Int. Sym. Electrical & Electronics Engineering, HCM Univ. Technology, Vietnam, Oct 24, 25 2007, pp. 42-47.

Etien E., S. C. L. Rambault, G. Champenois, 2002. Control Of An Induction Motor Using Sliding Mode Linearization, Int. J. Appl. Math. Comput. Sci., 2002, Vol.12, pp.523–531.

Karanayil B., M. F. Rahman and C. Grantham, 2001. Rotor Resistance Identification using Artificial Neural Networks for an Indirect Vector Controlled Induction Motor Drive, Proc. 27th Annual Conf. IEEE Industrial Electronics Society, pp. 1315-1320.

Nied A., S. I. S. Junior, G. G. Parma, B. R. Menezes, 2003. On-line Training Algorithms for an Induction Motor Stator Flux Neural Observer, Proc. 29th Annual Conf. IEEE IECON'03 Industrial Electronics Society, 2003, Vol.2, pp. 129-134.

Nguyễn Phùng Quang,1998. Điều Khiển Tự Động Truyền Động Điện Xoay Chiều Ba Pha. NXB Giáo Dục, Hà Nội, 324p.

Perruquetti W. and J. P. Barbot, 2002. Chapter 1: Overview of classical sliding mode control, in Sliding mode control in engineering, Marcel Dekker.