Đánh giá bộ điều khiển dùng mạng nơ-ron mờ hồi quy trên động cơ không đồng bộ ba pha
Abstract
This study aims to investigate the ability of using recurrent fuzzy neural network (RFNN) – based controller on 3-phase induction motors. Accordingly, the supervisory control mechanism is built by combining the traditional PI controller and the RFNN – based controller for self-adjusting parameters, to adapt to changed control conditions. Simulation results on MATLAB show that, when the PI controller runs independently, it gives a high overshoot response. However, when combined with a supervisory controller using a RFNN, the IM speed response has a negligible overshoot. The investigative results also show that online training algorithms of the RFNN - based identifier and controller have monitored and updated the control signal more appropriately, overcoming the limitation of fixed parameter PI controller.
Tóm tắt
Nghiên cứu này nhằm khảo sát khả năng đáp ứng của bộ điều khiển dùng mạng nơ-ron mờ hồi quy trên động cơ không đồng bộ 3 pha. Theo đó, cơ chế điều khiển giám sát được xây dựng bằng cách kết hợp giữa bộ điều khiển PI truyền thống và bộ điều khiển dùng mạng nơ-ron mờ hồi quy để tự chỉnh định tham số bộ điều khiển, nhằm thích nghi với các điều kiện thay đổi. Kết quả mô phỏng trên MATLAB cho thấy, khi bộ điều khiển PI chạy độc lập nó cho đáp ứng có độ vọt lố cao. Tuy nhiên, khi kết hợp với bộ điều khiển giám sát dùng mạng nơ-ron mờ hồi quy thì đáp ứng của đối tượng có độ vọt lố không đáng kể. Kết quả khảo sát cho thấy các giải thuật huấn luyện trực tuyến bộ nhận dạng và bộ điều khiển dùng mạng nơ-ron mờ hồi quy đã giám sát và cập nhật tín hiệu điều khiển phù hợp hơn, khắc phục được hạn chế về việc cố định tham số của bộ điều khiển PI truyền thống.
Tài liệu tham khảo
[1]. M. S. Aspalli, R. Asha, and P. V. Hunagund, "Three phase induction motor drive using IGBTs and constant V/F method," Inter. J. of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instru. Engineering, vol. 1, no. 5, pp. 463-469, 2012.
[2]. R. Kanti, "Speed Control of Three-Phase Induction Motor using FPGA," Inter. Journal for Scientific Research and Development, vol. 2, pp. 207-209, 2015.
[3]. J. Lepka and P. Stekl, "3-Phase AC Induction Motor Vector Control Using a 56F80x, 56F8100 or 56F8300 Device - Design of Motor Control Application," ed: Freescale Semiconductor, 2005.
[4]. H. Hartono, R. I. Sudjoko, and P. Iswahyudi, "Speed Control of Three Phase Induction Motor Using Universal Bridge and PID Controller," J. of Physics: Conference Series, vol. 1381, p. 012053, 2019.
[5]. H. Aziri, F. A. Patakor, M. Sulaiman, and Z. Salleh, "Simulation of 3-phase induction motor drives using indirect field oriented control in PSIM environment," AIP Confer. Proc., vol.1883, no.1, p. 020045, 2017.
[6]. P.V. Tuấn, N.Q. Thuấn, N.T. Long, N.M. Thư, and N.A. Tuấn, "Mô hình hóa động cơ không đồng bộ ba pha có xét đến sự thay đổi của các tham số động cơ," Tạp chí KH&CN, ĐHCN Hà Nội, no.48, pp.21-25, 2018.
[7]. K. Zeb, Z. Ali, K. Saleem, W. Uddin, M. A. Javed, and N. Christofides, "Indirect field-oriented control of induction motor drive based on adaptive fuzzy logic controller," Electrical Engineering, vol. 99, no. 3, pp. 803-815, 2017/09/01 2017, doi: 10.1007/s00202-016-0447-5.
[8]. A. Idoko, I. Thuku, S. Musa, and C. Amos, "Design of Tuning Mechanism of PID Controller for Application in three Phase Induction Motor Speed Control," Inter. J. of Advanced Engineering Research and Science, vol. 4, no. 11, pp. 138-147, 2017, doi: 10.22161/ijaers.4.11.21
[9]. F. Lftisi, G. H. George, A. Aktaibi, C. B. Butt, and M. A. Rahman, "Artificial neural network based speed controller for induction motors," 42nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, pp. 2708-2713, 2016, doi: 10.1109/IECON.2016.7793117.
[10]. P. V. Lợi, T. C. Cường, N. Đ. Tứ, L. H. Đ. Le, and C.-N. Nguyen, "The ability of optimize RBF-PI controller using genetic algorithms to control the three-phase asynchronous motor," Hội nghị - triển lãm quốc tế lần thứ 4 về điều khiển và tự động hóa VCCA-2017, TP. Ho Chi Minh, 2017, 21.
[11]. O. R. Agyare, A. B. Asiedu-Asante, and A. R. Biney, "Fuzzy Logic Based Condition Monitoring of a 3-Phase Induction Motor," 2019 IEEE AFRICON, pp. 1-8, 2019. doi: 10.1109/AFRICON46755.2019.9133780.
[12]. N. C. Ngôn and Đ. Tín, "Điều khiển PID một nơron thích nghi dựa trên bộ nhận dạng mạng nơron mờ hồi qui áp dụng cho hệ thanh và bóng," Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, no. 20a-2011, pp. 169-175, 2011.
[13]. L. M. Thanh, L. H. Thuong, P. T. Loc, and C.-N. Nguyen, "Delta Robot Control Using Single Neuron PID Algorithms Based on Recurrent Fuzzy Neural Network Identifiers," Inter. J. of Mechanical Engineering and Robotics Research, vol. 9, no. 10, pp. 1411-1418, 2020.
[14]. L. M. Thanh, L. H. Thuong, P. T. Tung, and C.-N. Nguyen, "Improvement of PID Controllers by Recurrent Fuzzy Neural Networks for Delta Robot," Singapore, 2021: Springer Singapore, in Intelligent Communication, Control and Devices, pp. 263-275.
[15]. L. M. Thanh, L. H. Thuong, P. T. Tung, C.-T. Pham, and C.-N. Nguyen, "Evaluating the Quality of Intelligent Controllers for 3-DOF Delta Robot Control," Inter. J. of Mechanical Engineering and Robotics Research, vol. 10, no. 10, pp. 542-552, 2021, doi: 10.18178/ijmerr.10.10.542-552.
[16]. Đ. H. Đ. Khoa, S. H. Thạnh, and N. C. Ngôn, "Điều khiển thông minh động cơ không đồng bộ 3 pha dựa trên mạng nơ-ron mờ hồi quy," Tạp chí KH & CN Đại học Thái Nguyên, vol. 227, no. 08, p. 10, 2022.
[17]. J. Liu, Radial Basis Function (RBF) Neural Network Control for Mechanical Systems Design, Analysis and Matlab Simulation. Berlin: Springer Berlin, p. 365, 2015.
[18]. L. Ching-Hung and T. Ching-Cheng, "Identification and control of dynamic systems using recurrent fuzzy neural networks," IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 8, no. 4, pp. 349-366, 2000.
[19]. H. Blanchette and L.-A. Dessaint, "AC4 - DTC Induction 200 HP Motor Drive," the Mathworks Inc., 2021, [Online] https://www.mathworks.com/help/physmod/sps/ug/ac4-dtc-induction-200-hp-motor-drive.html
[20]. W. Sun and Y. Wang, "A Recurrent Fuzzy Neural Network Based Adaptive Control and Its Application on Robotic Tracking Control," vol. 5, no. 1, 2004.
