Luận án Nghiên cứu hệ điều khiển động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu từ trường dọc trục không dùng cảm biến

Hiện nay, các động cơ ổ từ đã được thiết kế và chế tạo ở nhiều quốc gia tiên tiến trên thế giới. Các sản phẩm ngày càng được ứng dụng nhiều hơn vào đời sống sản xuất thực tế với hiệu quả cao. Các ứng dụng điển hình của động cơ ổ từ như bơm phân tử tuabin chân không, máy nén khí dạng ống, máy phát điện sức gió, máy phát điện tuabin khí, máy nén khí hóa lỏng, bơm làm mát khí hóa lỏng, hệ thống nguồn điện dự phòng (bánh đà tích trữ năng lượng) …

Cấu trúc động cơ ổ từ cũng có đặc điểm tương đồng với cấu trúc của động cơ điện thông thường, bao gồm hai thành phần cơ bản: phần tĩnh là stator và phần quay là rotor. Tuy nhiên, do không sử dụng vòng bi cơ khí làm ổ đỡ nên để nâng rotor và trục động cơ theo phương thẳng đứng vuông góc với trục động cơ ta cần các ổ từ ngang trục. Ngài ra hệ động cơ này còn cần một ổ từ dọc trục để đảm bảo rotor tại một vị trí cố định cân bằng theo phương của trục của động cơ. 

Một hệ động cơ ổ từ kinh điển có cấu trúc được trình bày như Hình 1.2, hệ thống này thường có sáu bậc tự do [1], [5]. Trong cấu trúc này bao gồm có hai bộ ổ từ ngang trục, một bộ ổ từ dọc trục và nằm giữa hai ổ từ ngang trục là một động cơ có stator bên ngoài rotor. Các bộ ổ từ dọc trục, ổ từ ngang trục và động cơ đòi hỏi phải được điều khiển riêng biệt. Vì vậy, hệ động cơ ổ từ cần đến nhiều hệ điều khiển khác nhau: hệ điều khiển các ổ từ và hệ điều khiển động cơ. 

Ngoài ra, động cơ hoạt động ở tốc độ cao và đáp ứng nhanh nên kích thước các ổ từ phải đủ lớn để tránh hiện tượng bão hòa từ. Do vậy, hệ thống có kích thước lớn, cồng kềnh và điều khiển rất phức tạp, điều này gây khó khăn cho cho những ứng dụng trong không gian nhỏ hẹp. 

Mặt khác, khi ghép nối thêm các ổ từ, chiều dài trục động cơ phải tăng lên, điều đó không đảm bảo được độ ổn định khi làm việc. Vì trục động cơ quá dài rất dễ bị uốn cong khi bị tác động bởi các xung lực trong quá trình quay và cồng kềnh trong lắp đặt vận chuyển. Đồng thời vấn đề điều khiển cũng trở nên phức tạp hơn.

docx 123 trang phubao 26/12/2022 7060
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Luận án Nghiên cứu hệ điều khiển động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu từ trường dọc trục không dùng cảm biến", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên.

File đính kèm:

  • docxluan_an_nghien_cuu_he_dieu_khien_dong_co_dong_bo_kich_thich.docx
  • doc3. Ban trich yeu luan an.doc
  • pdf3. Ban trich yeu luan an.pdf
  • docx11. Bia tom tat luan an.docx
  • pdf11.1 Tom tat noi dung LA.pdf
  • docx11.1 Tom tat noi dung LA-Tung.docx
  • doc12. Thong tin tom tat dua len mang tieng anh va tieng viet.doc
  • pdf12. Thong tin tom tat dua len mang tieng anh va tieng viet.pdf
  • pdfLuan an.pdf

Nội dung text: Luận án Nghiên cứu hệ điều khiển động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu từ trường dọc trục không dùng cảm biến

  1. tiếp theo, luận án sẽ mô phỏng thời gian thực cho hệ sử dụng bộ quan sát trượt nhằm kiểm chứng khả năng ước lượng tốc độ và vị trí rotor, cấu trúc hệ thống được trình bày trên Hình 4.8. Các kết quả đồ thị thu được trên giao diện của phần mềm Typhoon HIL Control Center trong mục HIL Scada. Hình 4.8 Cấu trúc mô phỏng HIL cho hệ động cơ đồng bộ KTVC TTDT Luận án xây dựng hệ thống mô phỏng thời gian thực sử dụng HIL 402 và board mạch DSP được thể hiện trên Hình 4.9. Typhoon HIL402 Typhoon HIL Control Center Card dsp interface and TMS320F28379D Hình 4.9 Hệ thống mô phỏng HIL cho động cơ đồng bộ KTVC TTDT 89
  2. Hình 4.11 Đáp ứng tốc độ và dòng điện iq Kết quả mô phỏng thời gian thực trên Hình 4.11 cho thấy tốc độ động cơ cần 0,2s để đạt giá trị tốc độ đặt, có nghĩa là bộ quan sát đề xuất đã ước lượng đúng giá trị tốc độ rotor để kịp thời phản hồi về cho bộ điều khiển tốc độ. Độ quá điều chỉnh rất nhỏ, điều này cũng tương đồng với khi mô phỏng trên phần mềm matlab. Dòng điện tại những thời điểm 2s và 2,5s là những thời điểm ban đầu khi tăng/ giảm tốc độ đặt có mức độ biến đổi lớn (giá trị biến thiên xấp xỉ 3,8A) nhằm mục đích tạo ra momen chống lại momen tải. Cả khi tăng/ giảm giá trị đặt tốc độ, dòng điện đều chưa chạm tới giá trị lớn nhất 5A. Hình 4.12 Đáp ứng sức điện động esα và esβ và hình ảnh phóng to Đáp ứng mô phỏng thời gian thực các thành phần sức điện động cảm ứng trên hệ tọa độ αβ được trình trên Hình 4.12. Hai thành phần này đều có đáp ứng hình sin đều, 91
  3. Tốc độ không chịu ảnh hưởng tác động từ lực tải dọc trục, điều này được thể hiện trên Hình 4.15. Như vậy có nghĩa là thuật toán điều khiển trong hệ đã làm tốt nhiệm vụ giảm các tương tác xen kênh giữa hai mạch vòng điều khiển vòng ngoài. Hình 4.15 Đáp ứng tốc độ khi có lực tải dọc trục D- Xét ảnh hương của momen tải lên hệ thống: Giả thiết momen tải TL xuất hiện như sau: TL = 0,1 Nm khi 1,5s ≤ t ≤2,5s. Hình 4.16 Đáp ứng tốc độ và dòng điện iq khi có momen tải Đáp ứng thời gian thực trên Hình 4.16 cho thấy tốc độ động cơ tại các thời điểm 1,5s và 2,5s có độ quá điều chỉnh là 2,2 rad (xấp xỉ 1,5%). Tương ứng tại các thời điểm đó, dòng điện i q tăng lên dao động trong khoảng 1,9A đến 1,25 A để nhanh chóng 93
  4. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Luận án đã trình bày đặc điểm khác biệt đáng lưu ý của động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu từ trường dọc trục so với các hệ điều khiển động cơ ngang trục ổ bi truyền thống trước đây. Trong đó, phân tích đối tượng được nghiên cứu gồm hai bậc tự do là chuyển động quay và chuyển động tịnh tiến dọc theo phương của trục quay, điều này gây ra những cản trở trong việc điều khiển tách kênh giữa mạch vòng điều khiển momen quay với điều khiển lực dọc trục. Bên cạnh đó, thông qua mô hình toán học, luận án cũng chỉ ra rằng động cơ có mô hình thông số biến thiên do khe hở không khí luôn có xu hướng dao động trong quá trình vận hành động cơ. Vì thế hệ điều khiển phải được xây dựng dựa trên cấu trúc điều khiển vector, đảm bảo khả năng điều khiển từng thành phần dòng điện trên hệ tọa độ quay dq để điều chỉnh độc lập momen tổng sinh ra chuyển động quay và lực dọc trục tổng gây ra chuyển động tịnh tiến. Điều này làm cho hệ thống cần phải biết thông tin chính xác vị trí góc rotor thông qua cảm biến đo vị trí góc quay. Cảm biến này làm tăng chi phí, tăng kích thước, gây ảnh hưởng đến độ chắc chắn cơ khí và việc bảo trì bảo dưỡng thiết bị. Luận án đã nêu và phân tích ưu nhược điểm của các phương pháp thay thế cảm biến đo tốc độ, qua đó đưa ra định hướng nghiên cứu ứng dụng các bộ quan sát trạng thái để ước lượng thành phần sức điện động cảm ứng, rồi trích xuất vị trí góc và tốc quay của rotor. Các kết quả và những đóng góp chính của luận án bao gồm: 1- Thiết kế một hệ điều khiển tích hợp, bao gồm: thuật toán Backstepping cải tiến để tổng hợp bộ điều khiển phản hồi trạng thái (vị trí dọc trục và tốc độ) có tính đến tác động của nhiễu và sai lệch mô hình, kết hợp với thuật toán quan sát High-gain ước lượng nhiễu tải và thành phần bất định để bù ở đầu vào bộ điều khiển Backstepping, áp dụng điều khiển động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu từ trường dọc trục, với kết quả giảm sai lệch đáp ứng đầu ra và hạn chế tương tác xen kênh. 2- Luận án đã nghiên cứu và đề xuất thiết kế bộ quan sát trượt để ước lượng sức điện động cảm ứng, từ đó tính toán chính xác trạng thái vị trí góc và tốc độ rotor. Bộ quan sát High-gain cũng được thiết kế để thu được những biến trạng thái trên. Tuy nhiên, kết quả chỉ ra rằng bộ quan sát trượt có kết quả ước lượng tốt hơn so với bộ quan sát High-gain với đáp ứng sai lệch quá độ và sai lệch tĩnh là nhỏ hơn. Cuối cùng, luận án kết luận rằng bộ quan sát trượt cùng với bộ điều khiển Backstepping cải tiến nên được ứng dụng cho hệ điều khiển động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu từ trường dọc trục không dùng cảm biến đo tốc độ. 3- Xây dựng hệ thống mô phỏng Hardware-in-the-loop cho hệ điều khiển động cơ đồng bộ kích thích vĩnh cửu từ trường dọc trục không dùng cảm biến đo tốc độ dựa trên nền tảng thiết bị Typhoon HIL 402 và DSP Interface TMS320F28379D để kiểm nghiệm hệ thống. Hạn chế và các kiến nghị: 95
  5. DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN • Tạp chí quốc tế: (thuộc danh mục ESCI, Scopus) [1] Manh Tung Ngo, Quang Dich Nguyen, Tung Lam Nguyen, (2021), “Speed Sensorless Control of PMSM–Magnetic Bearing Systems Using HighGain Observer”, (2021), J. Electrical Systems, ISSN 1112-5209, Volume 17, Issue 3, (9- 2021), pp 267-276. • Tạp chí trong nước: [2] Ngô Mạnh Tùng, Phạm Quang Đăng, Nguyễn Quang Địch, Nguyễn Đức Định, Nguyễn Tùng Lâm, (2020), “Ứng dụng bộ quan sát High-gain điều khiển không đo tốc độ quay động cơ đồng bộ ổ đỡ”, Chuyên san Đo lường, Điều khiển và Tự động hóa, ISSN 1859-0551, vol 1(1), 2020. [3] Ngô Mạnh Tùng, Phạm Quang Đăng, Nguyễn Huy Phương (2020), “Điều khiển vị trí dọc trục và tốc độ cho ổ từ dọc trục- động cơ bằng phương pháp điều khiển trượt”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, số Đặc san Hội thảo Quốc Gia Fee, 10-2020, trang 38-47. [4] Ngô Mạnh Tùng, Lê Minh Quân, Lê Đức Thịnh, Nguyễn Quang Địch, Nguyễn Tùng Lâm, (2021), “Hệ truyền động động cơ nam châm vĩnh cửu từ trường dọc trục sử dụng thuật toán điều khiển mặt động”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, số Đặc san Hội thảo Quốc Gia Fee, 10-2021, trang 63-70 [5] Ngo Manh Tung, Pham Quang Dang, Nguyen Huy Phuong, Nguyen Quang Dich, Nguyen Danh Huy, Nguyen Tung Lam, (2021), “Axial Position and Speed Control of a Non-Salient Synchronous Axial SelfBearing Motor using Dynamic Surface Control”, Journal of Science and Technology: Smart system and devices, ISSN 2734-9373, volume 31, issue 2, pp 100-107. [6] Ngo Manh Tung, Pham Quang Dang, Nguyen Huy Phuong, Nguyen Quang Dich, Le Duc Thinh, Hoang Duc Chinh, Nguyen Tung Lam, (2022), “Sensorless speed control of axial gap permanent magnet motor using sliding mode observer”, Chuyên san Điều khiển và tự động hóa, ISSN 1859-0551, vol 3(1), 2022. • Hội nghị quốc tế: (thuộc danh mục Scopus) [7] Manh Tung Ngo, Quang Dang Pham, Huy Phuong Nguyen, Tung Lam Nguyen, (2020), “Dynamic Surface Control of the Axial-Flux Permanent Magnet Motor with Speed Sensorless Algorithm”, International Conference on Engineering Research and Applications, ICERA, Thai Nguyen, Viet Nam, DOI: 10.1007/978-3- 030-64719-3_39. [8] Tung Ngo Manh, Duc Thinh Le, Phuong Nguyen Huy, Dang Pham Quang, Dich Quang Nguyen, Tung Lam Nguyen (2021), “Nonlinear Control of Axial Gap Magnetic Bearing Motors: A Disturbance Observer-Based Method”, International 97
  6. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] P. Jaatinen, Design and Control of a Permanent Magnet Bearingless Machine. Diss. Lappeenranta-Lahti University of Technology LUT, 2019, ISBN 978- 952-335-442-5. [2] X. Sun, L. Chen, and Z. Yang, “Overview of bearingless induction motors,” Math. Probl. Eng., vol. 2014, 2014, doi: 10.1155/2014/570161. [3] S. Ueno and Y. Okada, “Vector Control of an Induction Type Axial Gap Combined Motor-Bearing,” Nihon Kikai Gakkai Ronbunshu, C Hen/Transactions Japan Soc. Mech. Eng. Part C, vol. 66, no. 641, pp. 131– 137, 2000, doi: 10.1299/kikaic.66.131. [4] B. Lapotre, N. Takorabet, and F. Meibody-Tabarb, “Permanent magnet bearingless motors: Modelling, design and drive,” Proc. - 2017 IEEE Work. Electr. Mach. Des. Control Diagnosis, WEMDCD 2017, pp. 119–126, 2017, doi: 10.1109/WEMDCD.2017.7947734. [5] Q. Nguyen and S. Ueno, “Salient pole permanent magnet,” no. Im, 2009, doi: doi: 10.5772/intechopen.83966. [6] Q. Nguyen and S. Ueno, “Salient pole permanent magnet axial-gap self-bearing motor,” no. Im, 2009, doi: 10.5772/intechopen.83966. [7] Q. D. Nguyen and S. Ueno, “Analysis and control of nonsalient permanent magnet axial gap self-bearing motor,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 58, no. 7, pp. 2644–2652, 2011, doi: 10.1109/TIE.2010.2076309. [8] D. N. Q. U. S, “Salient Pole Permanent Magnet Axial-Gap Self-Bearing Motor,” Magn. Bear. Theory Appl., pp. 61–83, 2010, doi: 10.5772/intechopen.83966. [9] M. A. S. Motor, Q. D. Nguyen, S. Member, and S. Ueno, “Modeling and Control of Salient-Pole Permanent,” vol. 16, no. 3, pp. 518–526, 2011. [10] P. Mani, R. Rajan, L. Shanmugam, and Y. H. Joo, “Adaptive fractional fuzzy integral sliding mode control for PMSM model,” IEEE Trans. Fuzzy Syst., vol. PP, no. c, p. 1, 2018, doi: 10.1109/TFUZZ.2018.2886169. [11] L. Dong and S. You, “Adaptive back-stepping control of active magnetic bearings,” IEEE Int. Conf. Control Autom. ICCA, pp. 452–457, 2013, doi: 10.1109/ICCA.2013.6564856. [12] T. J. Su, W. P. Kuo, V. N. Giap, H. Q. Vu, and Q. D. Nguyen, “Active Magnetic Bearing System Using PID-surface Sliding Mode Control,” Proc. - 2016 3rd Int. Conf. Comput. Meas. Control Sens. Network, C. 2016, pp. 5–8, 2017, doi: 10.1109/CMCSN.2016.31. [13] J. S. H. Tsai et al., “Robust observer-based optimal linear quadratic tracker for five-degree-of-freedom sampled-data active magnetic bearing system,” Int. J. Syst. Sci., vol. 49, no. 6, pp. 1273–1299, 2018, doi: 10.1080/00207721.2018.1443231. [14] M. A. Jabbar, M. A. Hoque, and M. A. Rahman, Sensorless permanent magnet synchronous motor drives, vol. 2, no. December. 1997. [15] G. Wang, G. Zhang, and D. Xu, Position sensorless control techniques for 99
  7. stators,” Trans. JSME (in Japanese), vol. 84, no. 865, pp. 17-00520-17–00520, 2018, doi: 10.1299/transjsme.17-00520. [28] S. Ueno and Y. Okada, “Characteristics of Axial Force and Rotating Torque and their Control of PM Type Axial Gap Self-Bearing Motor,” IEEJ Trans. Ind. Appl., vol. 119, no. 3, pp. 282–290, 1999, doi: 10.1541/ieejias.119.282. [29] Q. Dich, Nguyen, and S. Ueno, “Axial position and speed vector control of the inset permanent magnet axial gap type self bearing motor,” IEEE/ASME Int. Conf. Adv. Intell. Mechatronics, AIM, pp. 130–135, 2009, doi: 10.1109/AIM.2009.5230025. [30] J. Y. Han and S. K. Cheng, “Analysis the electromagnetic torque and magnetic field of the axial and radial air gap hybrid magnet circuit multi-coupling motor,” Proc. 11th Int. Conf. Electr. Mach. Syst. ICEMS 2008, no. 1, pp. 3536– 3538, 2008. [31] T. N. A. Nguyen Hong Quang, Duong Quoc Tuan, Nguyen Nhu Hien, “A new approach to control both rotation speed and axial rotor position of axial flux permanent magnet motor base on sliding mode control combining with PID control,” Int. J. Eng. Res. Technol. ISSN 0974-3154, Vol. 12, Number 12 (2019), pp. 2815-2820. [32] U. H. Rieder, M. Schroedl, and A. Ebner, “Sensorless control of an external rotor PMSM in the whole speed range including standstill using DC-link measurements only,” PESC Rec. - IEEE Annu. Power Electron. Spec. Conf., vol. 2, pp. 1280–1285, 2004, doi: 10.1109/PESC.2004.1355606. [33] A. Piippo, J. Salomaki, and J. Luomi, “Signal injection in sensorless PMSM drives equipped with inverter output filter,” IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 44, no. 5, pp. 1614–1620, 2008, doi: 10.1109/TIA.2008.2002274. [34] L. M. Wang and Q. D. Guo, “Rotor position estimation for permanent magnet synchronous motor using saliency-tracking self-sensing method,” Diangong Jishu Xuebao/Transactions China Electrotech. Soc., vol. 16, no. 2, p. 14, 2001. [35] K. Ide, J. I. Ha, M. Sawamura, H. Iura, and Y. Yamamoto, “High frequency injection method improved by flux observer for sensorless control of an induction motor,” Proceedings of the Power Conversion Conference-Osaka 2002, PCC-Osaka 2002, vol. 2. pp. 516–521, 2002, doi: 10.1109/PCC.2002.997884. [36] S. Ogasawara and H. Akagi, “Implementation and position control performance of a position-sensorless IPM motor drive system based on magnetic saliency,” IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 34, no. 4, pp. 806–812, 1998, doi: 10.1109/28.703980. [37] G. Foo and M. F. Rahman, “Sensorless sliding-mode MTPA control of an IPM synchronous motor drive using a sliding-mode observer and HF signal injection,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 57, no. 4, pp. 1270–1278, 2010, doi: 10.1109/TIE.2009.2030820. [38] D. Giaouris and J. W. Finch, “Sensorless Speed Estimation of PMSM near Zero Speed Using Online Short Time Fourier Transform Ridges,” Lect. Notes Eng. Comput. Sci., vol. 2165, no. 1, pp. 481–485, 2007. 101
  8. Electric Drives,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 40, no. 1, pp. 23–36, 1993, doi: 10.1109/41.184818. [53] K. Paponpen, “Speed Sensorless Control of PMSM Using An Improved Sliding Mode Observer With Sigmoid Function,” ECTI Trans. Electr. Eng. Electron. Commun., vol. 5, no. 1, pp. 51–55, 2007. [54] Q. P. Ha, Q. H. Nguyen, D. C. Rye, and H. F. Durrant-Whyte, “Fuzzy sliding- mode controllers with applications,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 48, no. 1, pp. 38–46, 2001, doi: 10.1109/41.904548. [55] T. S. Kwon, M. H. Shin, and D. S. Hyun, “Speed sensorless stator flux-oriented control of induction motor in the field weakening region using Luenberger observer,” IEEE Trans. Power Electron., vol. 20, no. 4, pp. 864–869, 2005, doi: 10.1109/TPEL.2005.850939. [56] S. A. A. Rizvi and A. Y. Memon, “An extended observer-based robust nonlinear speed sensorless controller for a PMSM,” Int. J. Control, vol. 92, no. 9, pp. 2123–2135, 2019, doi: 10.1080/00207179.2018.1428768. [57] A. A. Alfehaid, E. G. Strangas, and H. K. Khalil, “Sensorless speed control of PMSM using extended high-gain observers,” Proc. Am. Control Conf., vol. 2019-July, pp. 2576–2581, 2019, doi: 10.23919/acc.2019.8814590. [58] L. Jiaxi, Y. Guijie, and Y. Pengfei, “Rotor position estimation for PMSM based on sliding mode observer,” Proc. 2007 IEEE Int. Conf. Mechatronics Autom. ICMA 2007, pp. 3684–3689, 2007, doi: 10.1109/ICMA.2007.4304159. [59] H. Khalil and L. Praly, “High-gain observers in nonlinear feedback control: HIGH-GAIN OBSERVERS IN NONLINEAR FEEDBACK CONTROL,” Int. J. Robust Nonlinear Control, vol. 24, no. 6, pp. 993–1015, 2014, doi: 10.1002/rnc.v24.6. [60] A. Akil, A. Touati, M. Zegrari, and N. Rabbah, “Nonlinear backstepping control design using a high gain observer for automatic gauge control,” Int. J. Innov. Technol. Explor. Eng., vol. 8, no. 11, pp. 2553–2561, 2019, doi: 10.35940/ijitee.K1833.0981119. [61] S. Taniguchi, S. Mochiduki, T. Yamakawa, S. Wakao, K. Kondo, and T. Yoneyama, “Starting procedure of rotational sensorless PMSM in the rotating condition,” IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 45, no. 1, pp. 194–202, 2009, doi: 10.1109/TIA.2008.2009496. [62] D. Q. Nguyen and S. Ueno, “Sensorless speed control of a permanent magnet type axial gap self-bearing motor using sliding mode observer,” 2008 10th Int. Conf. Control. Autom. Robot. Vision, ICARCV 2008, no. December, pp. 1600– 1605, 2008, doi: 10.1109/ICARCV.2008.4795764. [63] N. P. Quang and J.-A. Dittrich, Power Systems Vector Control of Three-Phase AC Machines. . [64] S. Ueno and Y. Okada, “Characteristics and control of a bidirectional axial gap combined motor-bearing,” IEEE/ASME Trans. Mechatronics, vol. 5, no. 3, pp. 310–318, 2000, doi: 10.1109/3516.868923. [65] T. D. Nguyen and G. Foo, “Sensorless control of a dual-airgap axial flux permanent magnet machine for flywheel energy storage system,” IET Electr. 103
  9. self-bearing motor using extended EMF,” 2010 Int. Power Electron. Conf. - ECCE Asia -, IPEC 2010, pp. 2260–2264, 2010, doi: 10.1109/IPEC.2010.5542012. [81] C. Olivieri and M. Tursini, “A novel PLL scheme for a sensorless PMSM drive overcoming common speed reversal problems,” SPEEDAM 2012 - 21st Int. Symp. Power Electron. Electr. Drives, Autom. Motion, pp. 1051–1056, 2012, doi: 10.1109/SPEEDAM.2012.6264468. [82] X. Luo and S. Niu, “Maximum power point tracking sensorless control of an axial-flux permanent magnet vernier wind power generator,” Energies, vol. 9, no. 8, 2016, doi: 10.3390/en9080581. [83] G. Liu, H. Zhang, and X. Song, “Position-Estimation Deviation-Suppression Technology of PMSM Combining Phase Self-Compensation SMO and Feed- Forward PLL,” IEEE J. Emerg. Sel. Top. Power Electron., vol. 9, no. 1, pp. 335–344, 2021, doi: 10.1109/JESTPE.2020.2967508. [84] D. Bullock, B. Johnson, R. B. Wells, M. Kyte, and Z. Li, “Hardware-in-the- loop simulation,” Transp. Res. Part C Emerg. Technol., vol. 12, no. 1, pp. 73– 89, 2004, doi: 10.1016/j.trc.2002.10.002. [85] S. Ayasun, R. Fischl, S. Vallieu, J. Braun, and D. Çadirli, “Modeling and stability analysis of a simulation-stimulation interface for hardware-in-the-loop applications,” Simul. Model. Pract. Theory, vol. 15, no. 6, pp. 734–746, 2007, doi: 10.1016/j.simpat.2007.03.002. [86] M. Bacic, S. Neild, and P. Gawthrop, “Introduction to the special issue on hardware-in-the-loop simulation,” Mechatronics, vol. 19, no. 7, pp. 1041– 1042, 2009, doi: 10.1016/j.mechatronics.2009.09.005. [87] M. Ibrahim, A. Rassõlkin, T. Vaimann, and A. Kallaste, “Overview on Digital Twin for Autonomous Electrical Vehicles Propulsion Drive System,” Sustain., vol. 14, no. 2, 2022, doi: 10.3390/su14020601. [88] T. D. Do, N. D. Le, V. H. Phuong, and N. T. Lam, “Implementation of FOC algorithm using FPGA for GaN-based three phase induction motor drive,” Bull. Electr. Eng. Informatics, vol. 11, no. 2, pp. 636–645, 2022, doi: 10.11591/eei.v11i2.3569. [89] M. C. T. Quang Bui Dang, Nguyen Dinh Ngoc, Vu Hoang Phuong, “Implementation of Frequency-Approach-Based Energy Management for EVs Using Typhoon HIL402,” IEEE Veh. Power Propuls. Conf. (VPPC, pp. 1–6, 2019. [90] T. B B and A. S P, “Modular Multilevel Converter Based Statcom,” Int. J. Electr. Electron. Eng., vol. 2, no. 1, pp. 6–9, 2015, doi: 10.14445/23488379/ijeee-v2i1p103. [91] W. L. Chinchul Choi, “Analysis and Compensation of Time Delay Effects in Hardware-in-the-Loop Simulation for Automotive PMSM Drive System.,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 59, no. 9, pp. 3403–3410, 2012. [92] J. S. L. G. Choi, “Modeling and hardware-in-the-loop system realization of electric machine drives — A review,” CES Trans. Electr. Mach. Syst., vol. 5, no. 3, pp. 194–201, 2021. 105
  10. 4- Sơ đồ simulink bộ quan sát High-gain ước lượng esα và esβ 107
  11. pc = 1; %% Nominal stator voltage of motor udm = 36; %% Nominal stator current of motor idm = 3.5; %% Maximum stator current of motor idmax=4; iqmax=5; %% Max control voltage umax = 48; %% From all parameters above, one can calculate %% the other following parameters Lsd = 3*Lsd0/(2*g0) + Lsl; L = 3*Lsd0/(2*g0) + Lsl; Lsq = 3*Lsq0/(2*g0) + Lsl; Lf = 3*Lsd0/(2*g0); Lm = 3*Lsd0/(2*g0); If = Phi_p/Lm; a.If=If*(x*rand()+1); p=1; Tsd = Lsd/Rs; Tsq = Lsq/Rs; Kfd = 3*Lsd0/(4*(g0)^2); Kfq = 3*Lsq0/(4*(g0)^2); Km = 4*Kfd*If; Kt = 3*pc*Lsd0*If/(2*g0); Kr = 3*(Lsd0-Lsq0)/(2*g0); %% State Model of Motor in discrete domain Ts = 1e-5; %% sampling time fs = 50; %% frequency of supply source ws = (2*pi*fs)/pc; %% angle frequency of supply source fpwm = 20000; %% frequency of PWM converter Tpwm = 1/fpwm; Ki = umax/10; %% gain constant of PWM converter( input: 10V; max output: 36V) Ti = Ts + Tpwm; %% inverter time constant Teq = 2*sqrt(2)*Ti; %% equivalent time constant %% Matrix Phi phi11 = 1 - Ts/Tsd; phi12 = ws*Ts*Lsq/Lsd; phi21 = -ws*Ts*Lsd/Lsq; phi22 = 1 - Ts/Tsq; % Matrix H h11 = Ts/Lsd; h22 = Ts/Lsq; h12 = 0; h21 = 0; 109