ðại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA TRƯƠNG PHƯỚC HÒA ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO TRONG VIỆC CHẨN ðOÁN SỰ CỐ CỦA BỘ BIẾN TẦN BA PHA BỐN KHÓA Chuyên ngành : Thiết bị, mạng nhà máy ñiện LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 11 năm 2008 CƠNG TRÌNH ðƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA ðẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : GVC.TS Phan Quốc Dũng , chữ ký ( Ghi rõ họ tên, học hàm, học vị chữ ký ) Cán chấm nhận xét : ( Ghi rõ họ tên, học hàm, học vị chữ ký ) Cán chấm nhận xét : ( Ghi rõ họ tên, học hàm, học vị chữ ký ) Luận văn thạc sĩ ñược bảo vệ HỘI ðỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày tháng 12 năm 2008 Trang ðẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM CỘNG HOÀ Xà HỘI CHỦ NGHIà VIỆT NAM TRƯỜNG ðẠI HỌC BÁCH KHOA ðộc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc oOo Tp HCM, ngày 14 tháng 11 năm 2008 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: TRƯƠNG PHƯỚC HÒA Giới tính : Nam Ngày, tháng, năm sinh : 14-03-1983 Nơi sinh : Phú Yên Chuyên ngành : Thiết bị, mạng nhà máy điện MSHV: 01807277 Khố (Năm trúng tuyển) : 2007 1- TÊN ðỀ TÀI: ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO TRONG VIỆC CHẨN ðOÁN SỰ CỔ CỦA BỘ BIẾN TẦN BA PHA BỐN KHÓA 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: - Tìm hiểu lý thuyết biến tần bốn khóa giải thuật điều chế vector khơng gian - Tìm hiểu cố thường xảy biến tần bốn khóa - Tìm hiểu lý thuyết mạng Neural nhân tạo, DSPACE 1104 - Xây dựng giải thuật chẩn đốn cố mạng Neural nhân tạo - Mô kiểm tra giải thuật chẩn đốn cố mạng Neural nhân tạo - Thực nghiệm chẩn đốn cố biến tần bốn khóa mạng Nơron nhân tạo , nhận xét kết ñạt ñược - Xây dựng thuyết minh luận văn 3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 15-06-2008 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 30-11-2008 5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Ghi ñầy ñủ học hàm, học vị ): GVC.TS PHAN QUỐC DŨNG Nội dung ñề cương Luận văn thạc sĩ ñã ñược Hội ðồng Chuyên Ngành thông qua CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) CHỦ NHIỆM BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) GVC.TS PHAN QUỐC DŨNG TS VŨ PHAN TÚ Trang LỜI CẢM ƠN Xin chân thành cảm ơn thầy Phan Quốc Dũng, người ñã tận tình hướng dẫn tơi thực đề tài Thầy theo sát tơi q trình thực ñề tài, thầy vui vẻ, ân cần bảo cho tơi vấn đề Cảm ơn thầy mơn Cung cấp điện (cơ Phan Thị Thanh Bình, thầy Lê Minh Phương, thầy Lê ðình Khoa, thầy Trần Thanh Vũ, thầy Nguyễn Xuân Bắc…) thầy khoa ðiện, ðiện Tử quan tâm giúp đỡ để tơi hồn thành khóa học Cảm ơn lời ñộng viên, ý kiến ñóng góp anh chị khóa trước bạn lớp Cuối công ơn to lớn gia đình dạy dỗ, ln động viên giúp đỡ tơi suốt thời gian qua Tp Hồ Chí Minh, tháng 11/2008 Học viên thực TRƯƠNG PHƯỚC HỊA Trang TĨM TẮT LUẬN VĂN Trong cơng nghiệp nay, vận tốc động khơng đồng (máy quạt, máy bơm, máy điều hịa khơng khí…) ñiều khiển biến tần Tuy nhiên, cố biến tần thường xuyên xảy cố hỏng khóa bán dẫn ðể giải vấn đề này, việc chẩn đốn cố biến tần cần thiết Phần thuyết minh luận văn “Ứng dụng mạng Nơron nhân tạo việc chẩn đốn cố biến tần ba pha bốn khóa “ gồm chương : Chương : Giới thiệu tổng quan Chương trình bày • Tổng quan tình hình nghiên cứu nước giới chẩn đốn cố biến tần năm gần ñây • Mục đích đề tài Giá trị thực tiễn phạm vi áp dụng ñề tài Chương : Giới thiệu lý thuyết biến tần bốn khóa • Trình bày lý thuyết biến tần bốn khóa • Giải thuật điều chế vector khơng gian • Phân tích cố thường xảy biến tần bốn khóa Chương : Xây dựng giải thuật chẩn đốn cố biến tần bốn khóa mạng Neural nhân tạo • Giới thiệu mạng Neural nhân tạo • Giải thuật chẩn đốn cố biến tần bốn khóa mạng Neural nhân tạo • Giới thiệu DSPACE 1104 Chương : Kết mơ việc chẩn đốn cố biến tần bốn khóa mạng Neural nhân tạo • Mơ trường hợp hở khóa bán dẫn ngắn mạch khóa bán dẫn • Nhận xét kết mô Chương : Kết thực nghiệm • Trình bày phần mơ hình thực nghiệm kết thực nghiệm • Trình bày thuận lợi khó khăn q trình thực đề tài Chương : Kết luận hướng phát triển ñề tài Trang ðề tài chủ yếu ñưa giải thuật cho việc chẩn đốn cố biến tần ba pha bốn khóa Kết kiểm chứng thơng qua chương trình mơ có giá trị ñáng tin cậy giới như: phần mềm Matlab, phần mềm Psim…Cũng sở phần mềm tốn học đánh giá độ xác giải thuật đề xuất trình bày luận văn Với giải thuật ñược ñưa luận văn tác giả hướng tới mong muốn phải đảm bảo an tồn cho khóa bán dẫn lại trường hợp xảy cố ñối với biến tần Và cuối xây dựng mơ hình thực nghiệm Trang MỤC LỤC CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu ngồi nước 1.2 Mục đích nghiên cứu đề tài 1.3 Giá trị thực tiễn phạm vi ứng dụng ñề tài Trang 8 11 11 CHƯƠNG PHÂN TÍCH BỘ BIẾN TẦN BA PHA BỐN KHĨA 2.1 Giới thiệu biến tần ba pha bốn khóa 2.1.1 Giới thiệu 2.1.2 Những ưu điểm khuyết ñiểm biến tần ba pha bốn khoá 2.2 Thuật tốn điều chế vector khơng gian sử dụng cho biến tần bốn khóa 2.2.1 Trong vùng điều chế tuyến tính 2.2.2 Vùng q điều chế chế độ 2.2.3 Vùng ñiều chế chế ñộ 2.3 Phân tích cố thường xảy biến tần bốn khóa 13 14 14 14 CHƯƠNG XÂY DỰNG GIẢI THUẬT CHẨN ðOÁN SỰ CỐ CHO BỘ BIẾN TẦN BỐN KHÓA DÙNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO 3.1 Giới thiệu mạng Nơron nhân tạo 3.1.1 Giới thiệu 3.1.2 Mơ hình Neuron 3.1.3 Huấn luyện mạng Neuron 3.1.4 Mạng nuôi tiến lan truyền ngược 3.2 Giải thuật chẩn đốn cố biến tần bốn khóa mạng Neural nhân tạo 24 3.3 Giới thiệu DSPACE 1104 3.3.1 Giới thiệu 3.3.2 Các khối hỗ trợ Master PPC 3.3.3 Các khối hỗ trợ Slave DSP 3.3.4 Chương trình Control Desk CHƯƠNG ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO ðỂ CHẨN ðOÁN SỰ CỐ CHO BỘ BIẾN TẦN BA PHA BỐN KHĨA 4.1 Mơ hình chẩn đốn cố 4.2 Trường hợp bình thường 4.2.1 Trong vùng tuyến tính 4.2.2 Trong vùng q điều chế mode 4.2.3 Trong vùng ñiều chế mode 4.3 Trường hợp hở khóa bán dẫn 4.3.1 Trường hợp hở khóa S1 4.3.2 Trường hợp hở khóa S2 4.3.3 Trường hợp hở khóa S3 4.3.4 Trường hợp hở khóa S4 4.4 Trường hợp ngắn mạch khóa bán dẫn 4.4.1 Trường hợp ngắn mạch khóa S1 15 17 18 19 21 24 24 24 26 26 29 33 33 34 38 40 42 42 43 43 45 47 48 48 50 52 54 57 57 Trang 4.4.2 Trường hợp ngắn mạch khóa S2 4.4.3 Trường hợp ngắn mạch khóa S3 4.4.4 Trường hợp ngắn mạch khóa S4 59 61 63 CHƯƠNG KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 5.1 Mơ hình thực nghiệm 5.1.1 Bộ biến tần bốn khóa 5.2 Kết thực nghiệm 5.3 Những thuận lợi khó khăn trình thực luận văn 66 66 67 72 75 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ðỀ TÀI 77 TÀI LIỆU THAM KHẢO 78 PHỤ LỤC CÁC BÀI BÁO CỦA TÁC GIẢ ðà BÁO CÁO Ở HỘI NGHỊ TRONG NƯỚC VÀ NƯỚC NGOÀI 80 PHỤ LỤC CHƯƠNG TRÌNH CHẨN ðỐN SỰ CỐ BỘ BIẾN TẦN BA PHA BỐN KHÓA ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO 100 Trang Chương : Giới thiệu GVHD: TS Phan Quốc Dũng CHƯƠNG : GIỚI THIỆU 1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu ngồi nước: - Hiện nay, biến tần ñiều khiển vận tốc động khơng đồng ba pha cấp nguồn từ lưới xoay chiều pha, ba pha ñược sử dụng rộng rãi cho ứng dụng hệ truyền ñộng nông nghiệp, công nghiệp, máy quạt, máy bơm, máy điều hịa khơng khí Tuy nhiên, cố biến tần thường xuyên xảy cố hỏng khóa bán dẫn: cố hở khóa bán dẫn ngắn mạch khóa bán dẫn - ðể giải vấn đề này, việc chẩn đốn cố biến tần cần thiết Một số nghiên cứu chẩn đốn cố biến tần cơng bố Trong ñó, ba phương pháp ñược sử dụng chủ yếu ñể chẩn đốn cố : kỹ thuật dựa vào mơ hình, dựa vào hệ chun gia, dựa vào giải thuật thông minh (Fuzzy logic, Neural Network…) - Kỹ thuật dựa vào mơ hình hiệu ta thu mơ hình xác hệ thống Tuy nhiên, động khơng đồng bộ, khó xác định xác mơ hình hệ thống Hệ chuyên gia quan tâm ñến hệ thống lớn, phương pháp người ta chia thành nhiều tiến trình, giả thiết tồn chuyên gia ñể xây dựng luật sơ đồ hợp lý Vì vậy, dựa vào giải thuật thông minh (Fuzzy logic, Neural Network…) phương pháp hồn tồn hợp lý, phương pháp không cần xây dựng mô hình xác hệ thống khơng cần dựa vào kiến thức chuyên gia ðộ xác phương pháp phụ thuộc vào tập liệu ban ñầu huấn luyện hai trường hợp: trường hợp bình thường trường hợp xảy cố biến tần - Một số cơng trình cơng bố nước nước nghiên cứu việc chẩn đốn cố hỏng khóa bán dẫn cho biến tần sáu khóa truyền thống Mà chưa có báo nghiên cứu cho biến tần bốn khóa : Bài báo “The The Development of Artificial Neural Network Space Vector PWM and Diagnostic Controller for Voltage Source Inverter “ hội nghị IEEE Power HVTH: Trương Phước Hòa Trang Chương : Giới thiệu GVHD: TS Phan Quốc Dũng India 2006 tác giả: Phan Quốc Dũng – Lê Minh Phương –Nguyễn Văn Nhờ- ðào Minh Hiển Bài báo ñã ñưa giải thuật chẩn đốn cố cho biến tần sáu khóa dùng mạng Neural nhân tạo Các giá trị ñầu vào cho việc chẩn đốn giá trị dịng điện trung bình giá trị dịng điện hài bậc ba pha A,B,C : IaAV,Iah1,IbAV,Ibh1,IcAV,Ich1 Kết chẩn đốn xác định sáu khóa bán dẫn bị hỏng , sau phát cố hỏng khóa bán dẫn, chương trình tự động khóa xung kích vào IGBT, đảm bảo biến tần an tồn khơng xảy hỏng khóa IGBT lại Bài báo “A Fuzzy-Based Approach for the Diagnosic of Fault Modes in a VoltageFed PWM Inverter Induction Motor Drive” đăng tạp chí Proc.IEEE, vol.55, pp.586-593, Feb 2008 tác giả: Fatiha Zidani, Demba Diallo, Mohamed Fl Hachemi Benbouzid Bài báo ñã ñưa giải thuật chương trình chẩn đốn cố hỏng khóa bán dẫn biến tần sáu khóa dùng Fuzzy Các tác giả dùng hai sensor để đo dịng ñiện pha sau ñó chuyển mặt phẳng : I α , I β xác ñịnh ứng với trường hợp hỏng khóa bán dẫn Sau ñó dùng kết khảo sát ñể xây dựng luật cho Fuzzy Việc chẩn đốn đạt kết xác Kết thực nghiệm tiến hành động khơng đồng (1.5 KW, 230/400 V, 3.5/6.1 A,1420 r/min) , tần số sóng mang KHz Tác giả dùng mạch Analog ñể giả lập cố cho khóa bán dẫn kết chẩn đốn xác thực nghiệm chứng tỏ tính đắn giải thuật Bài báo “Fault Diagnosis and Reconfiguration for Multilevel Inverter Drive Using AI-Based Techniques” ñược ñăng tạp chí Proc.IEEE, vol.54, No.6, December 2007 tác giả: Surin Khomfoi, Leon M Tolbert Bài báo đưa giải thuật chương trình chẩn đốn cố hỏng khóa bán dẫn biến tần ña bậc dạng cascade cầu H dùng Neural Network , tác giả áp dụng giải thuật Genetic ñể chọn thành phần quan trọng cho việc tính tốn Kết chẩn đốn xác 95% trường hợp xảy cố thời ñiểm xảy cố biến tần Kết thực nghiệm ñược tiến hành với tải pha nối sao, biến tần đa bậc HVTH: Trương Phước Hịa Trang Chương : Kết thực nghiệm GVHD: TS Phan Quốc Dũng Hình 5.12 Kết chẩn đốn cố Control Desk hở khóa S2 Nguồn V= 100V Tỉ số điều chế: M= 0.8 Hình 5.13 ðiện áp dây xảy cố hở khóa S2 Nguồn V= 100V Tỉ số ñiều chế: M= 0.8 HVTH: Trương Phước Hòa Trang 74 Chương : Kết thực nghiệm GVHD: TS Phan Quốc Dũng Hình 5.14 ðiện áp dây điều kiện bình thường Nguồn V= 100V Tỉ số ñiều chế: M= 0.8 5.3 Những thuận lợi khó khăn q trình thực luận văn: 5.3.1 Những thuận lợi: - Tác giả ñã thực luận văn phịng thí nghiệm điện tử cơng suất (PTN ðTCS) Cơ sở vật chất có PTN ðTCS (Bộ mơn Cung cấp điện) hỗ trợ đủ cho hoạt ñộng nghiên cứu biến tần như: Phần mềm mơ chun dụng cho điện tử cơng suất truyền ñộng ñiện PSIM, MATLAB Tất thiết bị ño, thiết bị quan sát ñại phù hợp cho nghiên cứu khoa học - Sự hỗ trợ, tạo điều kiện thuận lợi Bộ mơn, Khoa ðiện - ðiện tử cho việc báo cáo báo hội nghị IEEE - Nhóm nghiên cứu gồm chun viên có trình độ cao phần cứng, chun nghành ðiện tử cơng suất Truyền động điện có cơng trình khoa học cơng bố nước ngồi liên quan đến kỹ thuật điều khiển biến tần 5.3.2 Những khó khăn: Trong q trình thực luận văn ngồi thuận lợi nói tác giả gặp phải số khó khăn: HVTH: Trương Phước Hòa Trang 75 Chương : Kết thực nghiệm GVHD: TS Phan Quốc Dũng - Thời gian thực khơng nhiều nên kết cịn hạn chế cấp độ nghiên cứu Ngồi kinh phí thực mơ hình thực nghiệm đóng vai trị khó khăn vật chất tinh thần cho công tác nghiên cứu khoa học - Mặt ñể triển khai thực nghiệm cịn hạn hẹp - Các dây đo có chất lượng chưa tốt, nên q trình đọc tín hiệu từ cảm biến dịng DSPACE cịn nhiều sai số Nên tác giả phải huấn luyện mạng Nơron trường hợp thực nghiệm Tuy nhiên khó khăn bước khắc phục q trình thực luận văn HVTH: Trương Phước Hòa Trang 76 CHƯƠNG : Kết luận hướng phát triển GVHD: TS Phan Quốc Dũng CHƯƠNG : KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ðỀ TÀI 6.1 Kết luận : o Luận văn đưa giải thuật chẩn đốn cố biến tần ba pha bốn khóa dùng mạng Nơron nhân tạo o Kết mô cho kết tốt chứng tỏ tính đắn giải thuật ñược ñề xuất o Kết thực nghiệm ñược kiểm chứng DSPACE lần khẳng ñịnh việc sử dụng mạng Nơron ñể chẩn ñoán cố biến tần hiệu o Tác giả ñã báo cáo báo hội nghị IEEE Singapore vào 11/2008 có báo chấp thuận báo cáo hội nghị IEEE Úc vào 02/2009 chứng tỏ tính đắn ñề tài 6.2 Hướng phát triển ñề tài : o Triển khai thực nghiệm DSP để đưa ñề tài vào thực tế ñể chẩn ñoán cố cho biến tần công nghiệp, tránh xảy hỏng hóc tiếp kiệm chi phí lớn cho việc sửa chữa o Phát triển chẩn đốn cố trường hợp nguồn DC hai tụ cân o Tích hợp mạng Nơron để xuất xung kích PWM từ giải thuật điều chế vector khơng gian chẩn đốn cố vào hệ thống o Có thể phát triển ứng dụng dùng cơng nghệ FPGA chip ASIC tương lai cho mạng Nơron nhân tạo HVTH: Trương Phước Hòa Trang 77 TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Văn Nhờ, “ðiện tử công suất 1”, NXB ðại học Quốc gia Tp.HCM, 2005 [2] Phan Quốc Dũng – Tô Hữu Phúc, “Truyền ñộng ñiện”, NXB ðại học Quốc gia Tp.HCM, 2005 [3] Nguyễn Xuân Nguyên “Ứng dụng mạng trí tuệ nhân tạo ñiều khiển nghịch lưu áp “ Luận văn thạc sĩ- ðH Bách Khoa, 07/2006 [4] Trần Thanh Vũ “Nghiên cứu nghịch lưu lai nối bậc tầng” Luận văn thạc sĩ- ðH Bách Khoa, 06/2008 [5] Phan Quốc Dũng “Nghiên cứu cơng nghệ chế tạo điều khiển biến tần ba pha giá thành thấp” Dự án ươm tạo công nghệ - ðH Bách Khoa : 2006-2008 [6] Phan Quoc Dzung, Le Minh Phuong , Pham Quang Vinh “ The Development of Artificial Neural Network Space Vector PWM for Four Switch Three Phase Inverter “ International Conference on Power Electronics and Drive Systems- PEDS 2007, Bangkok, Thailand, 2007 [7] Phan Quoc Dzung, Le Minh Phuong, Pham Quang Vinh, Nguyen Van Nho, Dao Minh Hien “ The Development of Artificial Neural Network Space Vector PWM and Diagnostic Controller for Voltage Source Inverter “ IEEE Power India 2006 [8] Fatiha Zidani, Demba Diallo, Mohamed Fl Hachemi Benbouzid ”A Fuzzy-Based Approach for the Diagnosic of Fault Modes in a Voltage-Fed PWM Inverter Induction Motor Drive” Proc.IEEE, vol.55, pp.586-593, Feb 2008 [9] J O P Pinto, B K Bose, L E B Silva, M P Karmierkowski “A Neural Network Based Space Vector PWM Controller for Voltage-Fed Inverter Induction Motor Drive”, IEEE Trans on Ind Appl., vol.36, no 6, November/December 2000 [10] M P Karmierskowski et al., “ Neural network current control of VS-PWM inverters ”, in Proc IPE’95, 1995, pp.1415-1420 [11] M R Buhl and R D Lorenz, “Design and implementation of neural networks for digital current regulation of inverter drives”, in conf Rec.IEEE –IAS Annu Meeting, 1991, pp.415-423 [12] J W Song, K C Lee, K B Cho, J S Won, “ An adaptive learning current controller for field – oriented controlled induction motor by neural network“, in Proc IEEE –IECON’91, 1991, pp.469474 LUẬN VĂN THẠC SĨ Trang 78 TÀI LIỆU THAM KHẢO [13] Frede Blaabjerg,, Sigurdur Freysson, Hans-Henrik Hansen, and S Hansen “A New Optimized Space-Vector Modulation Strategy for a Component-Minimized Voltage Source Inverter ” IEEE Trans on Power Electronics, Vol 12, No 4, July 1997,pp 704-710 [14] M B R Correa, C B Jacobina, E R C Da Silva, and A M N Lima “A General PWM Strategy for Four-Switch Three-Phase Inverters” IEEE Trans on Power Electronics, Vol 21, No 6, Nov 2006, pp 1618- 1627 [15] Tarek Ahmed, Mutsuo Nakaoka, Shinichiro Nagai, “Utility Grid Interfaced PV Power Conditioner Using Boost Chopper- FSTPI with A novel Quasi Resonant DC Link Snubber”, IEEE, 2006, pp.1081-1087 [16] Smith, K.S., L Ran and J Penman,”Real time detection of intermittent misfiring in a voltage-fed PWM inverter induction motor drive” IEEE Trans on Industrial Electronics, 1997 , pp 468-476 [17] Kastha, K and A.K Majundar, 2000 “An improved starting strategy for voltage source inverter fed three phase induction motor drives under inverter fault conditions” IEEE Trans on Power Electronics, pp 726-732 [18] De Araujo Ribeiro, R.L., C.B Jacobina, E.R.C da Silva and A.M.N Lima, 2003 “Fault detection of open-switch damage in voltage-fed PWM motor drive systems” IEEE Trans on Power Electronics, pp 587-593 [19] M.Rozailan Mamat, M Rizon and M.S Khanniche “Fault Detection of 3-Phase VSI using Wavelet-Fuzzy Algorithm” American Journal of Applied Sciences (1): 1642-1648, 2006 [20] S.Abramik, “Contribution l’étude du diagnostic de défaillance des convertisseurs statiques en temps réelle « Thèse du Doctorat, ENSEEIHT, 2003 LUẬN VĂN THẠC SĨ Trang 79 PHỤ LỤC PHỤ LỤC Các báo liên quan ñến ñề tài ñã báo cáo hội nghị quốc tế nước nước năm 2007- 2008 [1] P.Q Dzung, L.M Phuong, T.P Hoa, ”The artificial neural network modulator for SVPWM control of low-cost VSI”, International Symposium on Electrical & Electronics Engineering – ISEE07, HCMC, Oct 24th – 25th 2007 [2] Hong-Hee Lee, P.Q Dzung, T.P Hoa, L.M Phuong, N.X Bac, “Fault Detection using ANN for Four Switch Three Phase Inverter fed Induction Motor Drive”, IEEE International Conference on Sustainable Energy Technologies– ICSET08, Singapore, Nov 24th – 27th 2008, p 1385-1389 Các báo liên quan ñến ñề tài báo cáo hội nghị quốc tế: [3] Hong-Hee Lee, P.Q Dzung, T.P Hoa, L.M Phuong, “The Investigation of ANN Space Vector PWM and Diagnostic Controller for Four Switch Three Phase Inverter fed Induction Motor Drive”, IEEE International Conference on Industrial Technology – ICIT’09, Australia, Feb 10th – 13th 2009 (accepted) LUẬN VĂN THẠC SĨ Trang 80 PHỤ LỤC PHỤ LỤC CHƯƠNG TRÌNH CHẨN ðỐN SỰ CỐ BỘ BIẾN TẦN BA PHA BỐN KHĨA ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO GIẢI THUẬT ðIỀU CHẾ VECTOR KHÔNG GIAN CHO BỘ BIẾN TẦN BA PHA BỐN KHÓA % function [sys, x0] = svpwm(t,x,u,flag) % Chuong trinh dieu che VTKG if flag == 3, M = u(1); anpha = u(2); % T thoi gian lay mau Ts = 2e-4 ; if ( anpha < ), anpha=0 ; end if (( anpha >= )& (anpha = pi/3) & (anpha < 2*pi/3) ) , z=2 ;end if ((anpha >= 2*pi/3) & (anpha < pi)) , z=3; end if ((anpha >= pi) & (anpha = 4*pi/3 ) & ( anpha < 5*pi )) , z=5 ; end if ( ( anpha>=5*pi/3) & (anpha < 2*pi)), z=6; end % sector if z == alpha = anpha ; t23f=sqrt(3)/pi*M*sin(pi/3-alpha)*Ts; % Gia tri thoi gian cho Ts/2 t3f=sqrt(3)/pi*M*sin(alpha)*Ts;% Gia tri thoi gian cho Ts/2 t0f=Ts/2-t23f-t3f;% Gia tri thoi gian cho Ts/2 t2m=t23f/2; t3m=t23f/2; t3z=t0f/2; t1z=t0f/2; t11=t1z; t21=t2m; tA_on = t11; tB_on = (t11+t21); dA_on = 2*tA_on/Ts; dB_on = 2*tB_on/Ts; LUẬN VĂN THẠC SĨ Trang 100 PHỤ LỤC end; % Sector if z == % dua ve sector alpha = anpha - pi/3 ; t3f=sqrt(3)/pi*M*sin(pi/3-alpha)*Ts; t34f=sqrt(3)/pi*M*sin(alpha)*Ts; t0f=Ts/2-t3f-t34f; t3m=t34f/2; t4m=t34f/2; t3z=t0f/2; t1z=t0f/2; t12=t1z; t42=t4m; t32=t3f+t3m+t3z; tA_on = t12+t42; tB_on = t12; dA_on = 2*tA_on/Ts; dB_on = 2*tB_on/Ts; end; % Sector if z == % dua ve sector alpha = anpha - 2*pi/3 ; t34f=sqrt(3)/pi*M*sin(pi/3-alpha)*Ts; t41f=sqrt(3)/pi*M*sin(alpha)*Ts; t0f=Ts/2-t34f-t41f; t3m=t34f/2; t4m=t34f/2+t41f/2; t1m=t41f/2; t3z=t0f/2; t1z=t0f/2; t13=t1m+t1z; t43=t4m; t33=t3m+t3z ; tA_on = t13+t43; tB_on = t13; dA_on = 2*tA_on/Ts; dB_on = 2*tB_on/Ts; end; % Sector LUẬN VĂN THẠC SĨ Trang 101 PHỤ LỤC if z == alpha = anpha - pi; % quy ve sector va xet dau cua alpha, beta t41f=sqrt(3)/pi*M*sin(pi/3-alpha)*Ts; t1f=sqrt(3)/pi*M*sin(alpha)*Ts; t0f=Ts/2-t41f-t1f; t4m=t41f/2; t1m=t41f/2; t3z=t0f/2; t1z=t0f/2; t14=t1f+t1m+t1z; t44=t4m; t34=t3z; tA_on = t14+t44; tB_on = t14; dA_on = 2*tA_on/Ts; dB_on = 2*tB_on/Ts; end; % Sector if z == % dua ve sector alpha = anpha - 4*pi/3 ; t1f=sqrt(3)/pi*M*sin(pi/3-alpha)*Ts; t12f=sqrt(3)/pi*M*sin(alpha)*Ts; t0f=Ts/2-t1f-t12f; t1m=t12f/2; t2m=t12f/2; t3z=t0f/2; t1z=t0f/2; t15=t1f+t1m+t1z; t25=t2m; t35=t3z; tA_on = t15; tB_on = t15+t25; dA_on = 2*tA_on/Ts; dB_on = 2*tB_on/Ts; end; % Sector if z == % quy ve sector alpha = anpha - 5*pi/3 ; t12f=sqrt(3)/pi*M*sin(pi/3-alpha)*Ts; LUẬN VĂN THẠC SĨ Trang 102 PHỤ LỤC t23f=sqrt(3)/pi*M*sin(alpha)*Ts; t0f=Ts/2-t12f-t23f; t1m=t12f/2; t2m=t12f/2+t23f/2; t3m=t23f/2; t3z=t0f/2; t1z=t0f/2; t16=t1m+t1z; t26=t2m; t36=t3m+t3z; tA_on = t16; tB_on = t16+t26; dA_on = 2*tA_on/Ts; dB_on = 2*tB_on/Ts; end; % Xuat ngo ty so dong sys = [dA_on dB_on]; elseif flag == 0, x0 = []; sys = [ 0 2 1]'; else sys = [ ]; end MƠ HÌNH ðỘNG CƠ KHƠNG ðỒNG BỘ % function [sys,x0] = dckdb(t,x,u,flag) % This function simulates the dynamic response of Induction machine % in the stationary reference frame if flag == 3, % Inputs: psi_r_beta = u(1) ; psi_r_alpha = u(2) ; i_s_beta = u(3) ; i_s_alpha = u(4) ; v_s_beta = u(5) ; v_s_alpha = u(6) ; wr = u(7) ; TL = u(8) ; T = 2e-5; % Sampling time for simulation (sec) LUẬN VĂN THẠC SĨ Trang 103 PHỤ LỤC %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Machine parameters %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 1-hp WEG Induction Motor Rs = 1.723; % stator resistance (ohm) Rr = 2.011; % rotor resistance referred to stator (ohm) Ls = (7.387+159.232)*1e-03; % stator inductance (H) Lr = (9.732+159.232)*1e-03; % rotor inductance referred to stator (H) Lm = 159.232*1e-03; % magnetizing inductance (H) P = 4; % number of poles J = 0.001; % moment of inertia of the rotor mass (kg.m^2) B = 0.0001; % damping coefficient (N.m.sec/rad) - always ignored np = P/2; % number of pole pairs %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Machine parameters %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %fb = 60Hz %Ib=5A %Vb=320/sqrt(3) %Tb=(3Vb*Ib/2)*(np/(2*pi*60)) %Spb=120*fb/P % Defining constants based on machine parameters sig = - Lm*Lm/Ls/Lr ; % sig = 1-Lm^2/(Ls*Lr) Ts = Ls/Rs ; % Ts : stator time constant Tr = Lr/Rr ; % Tr : rotor time constant % Constants K1 = T*Lm/Tr ; K2 = T/Tr ; K3 = T ; K4 = T*( 1/sig/Ts + (1-sig)/sig/Tr ) ; K5 = T*(1 - sig )/sig/Tr/Lm ; K6 = T*(1 - sig )/sig/Lm ; K7 = T/sig/Ls ; K8 = 1.5*np*Lm/Lr ; K9 = T*np/J ; K10 = T*B/J ; % Rotor flux/Stator current calculation %%%%%% Trapezoidal integration method with damping, alpha = 0.01 %%%%%%% alpha = 0.01; % The damping factor for the trapezoidal integration method % Predictor psi_r_beta_p = psi_r_beta + K1*i_s_beta - K2*psi_r_beta + K3*wr*psi_r_alpha ; psi_r_alpha_p = psi_r_alpha + K1*i_s_alpha - K2*psi_r_alpha - K3*wr*psi_r_beta ; i_s_beta_p = i_s_beta - K4*i_s_beta + K5*psi_r_beta - K6*wr*psi_r_alpha + K7*v_s_beta ; i_s_alpha_p = i_s_alpha - K4*i_s_alpha + K5*psi_r_alpha + K6*wr*psi_r_beta + K7*v_s_alpha ; % Corrector dpsi_r_beta_p = K1*i_s_beta_p - K2*psi_r_beta_p + K3*wr*psi_r_alpha_p ; LUẬN VĂN THẠC SĨ Trang 104 PHỤ LỤC dpsi_r_alpha_p = K1*i_s_alpha_p - K2*psi_r_alpha_p - K3*wr*psi_r_beta_p ; di_s_beta_p = - K4*i_s_beta_p + K5*psi_r_beta_p - K6*wr*psi_r_alpha_p + K7*v_s_beta ; di_s_alpha_p = - K4*i_s_alpha_p + K5*psi_r_alpha_p + K6*wr*psi_r_beta_p + K7*v_s_alpha ; dpsi_r_beta = psi_r_beta_p - psi_r_beta; dpsi_r_alpha = psi_r_alpha_p - psi_r_alpha; di_s_beta = i_s_beta_p - i_s_beta; di_s_alpha = i_s_alpha_p - i_s_alpha; psi_r_beta = psi_r_beta + 0.5*((1+alpha)*dpsi_r_beta_p + (1-alpha)*dpsi_r_beta); psi_r_alpha = psi_r_alpha + 0.5*((1+alpha)*dpsi_r_alpha_p + (1-alpha)*dpsi_r_alpha); i_s_beta = i_s_beta + 0.5*((1+alpha)*di_s_beta_p + (1-alpha)*di_s_beta); i_s_alpha = i_s_alpha + 0.5*((1+alpha)*di_s_alpha_p + (1-alpha)*di_s_alpha); % Electromagnetic torque calculation torque = K8*(psi_r_alpha*i_s_beta - psi_r_beta*i_s_alpha); % Rotor speed calculation */ wr_p = wr - K10*wr + K9*(torque - TL); dwr_p = - K10*wr_p + K9*(torque - TL); dwr = wr_p - wr; wr = wr + 0.5*((1+alpha)*dwr_p + (1-alpha)*dwr); % Return the results X(1) = psi_r_beta; X(2) = psi_r_alpha; X(3) = i_s_beta; X(4) = i_s_alpha; %X= [X(1) X(2) X(3) X(4)] Wr = wr; Te = torque; z = [Te Wr X(1) X(2) X(3) X(4)]; sys = z; elseif flag == 0, x0 = [ ]; sys = [ 0 1]'; else sys = [ ]; end LUẬN VĂN THẠC SĨ Trang 105 PHỤ LỤC HUẤN LUYỆN MẠNG NƠRON NHÂN TẠO CHẨN ðOÁN SỰ CỐ CHO BỘ BIẾN TẦN % clear all; ialpha= [0 -1 1 -1 -1 -1 1]; ibeta = [0 0 0 -1 1 -1] ; Idc = [0 1 1]; Ct = [1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8]; net = newff([-1 1;-1 1;-1 1],[3,1],{'logsig','purelin'},'trainlm'); net.trainParam.show = 5; net.trainParam.epochs = 3000; net.trainParam.goal = 1e-10; p = [ialpha;ibeta;Idc]; t = [Ct]; net = train(net,p,t); gensim(net,1e-4) LUẬN VĂN THẠC SĨ Trang 106 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Trương Phước Hịa Ngày, tháng, năm sinh: 14-03-1983 Nơi sinh: Phú Yên ðịa liên lạc: Bộ mơn Cung cấp điện, khoa ðiện - ðiện tử, trường đại học Bách Khoa Tp.HCM Q TRÌNH ðÀO TẠO 2001 - 2006: Học đại học chương trình Việt Pháp, trường ñại học Bách Khoa Tp.HCM 2007 - : Học cao học khoa ðiện-ðiện tử, trường đại học Bách Khoa Tp.HCM Q TRÌNH CƠNG TÁC 10/2006 - nay: Cán giảng dạy Bộ môn Cung cấp ñiện, khoa ðiện - ðiện tử, trường ñại học Bách Khoa Tp.HCM ... THUẬT CHẨN ðOÁN SỰ CỐ CHO BỘ BIẾN TẦN BỐN KHÓA DÙNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO Trong chương , cần thực số vấn đề sau : • Giới thiệu mạng Nơron nhân tạo • Giải thuật chẩn đốn cố biến tần bốn khóa mạng. .. chẩn đốn cố biến tần bốn khóa mạng Neural nhân tạo • Giới thiệu mạng Neural nhân tạo • Giải thuật chẩn đốn cố biến tần bốn khóa mạng Neural nhân tạo • Giới thiệu DSPACE 1104 Chương : Kết mơ việc. .. Control Desk CHƯƠNG ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO ðỂ CHẨN ðOÁN SỰ CỐ CHO BỘ BIẾN TẦN BA PHA BỐN KHĨA 4.1 Mơ hình chẩn đốn cố 4.2 Trường hợp bình thường 4.2.1 Trong vùng tuyến tính 4.2.2 Trong vùng q