Luận án Nghiên cứu ứng dụng vi xử lý để nâng cao chất lượng điều khiển một số cơ cấu truyền động chính của máy xúc điện trong công nghiệp khai thác mỏ

Nội dung text: Luận án Nghiên cứu ứng dụng vi xử lý để nâng cao chất lượng điều khiển một số cơ cấu truyền động chính của máy xúc điện trong công nghiệp khai thác mỏ

1. 61 Hình 3.21. Sơ đồ nguyên lý bộ lai (điều khiển mờ với PID) Trong Hình 3.21, có sử dụng một khóa chuyển mạch K giữa bộ điều khiển PID và FC. Trong đó, vị trí của khóa chuyển mạch K phụ thuộc vào sai lệch giữa giá trị thực và giá trị đặt. Nếu sai lệch tính theo giá trị tuyệt đối lớn hơn ngưỡng e0, hệ thống Hybrid sẽ áp dụng bộ điều khiển mờ FC (để đảm bảo cần thiết cho thời gian tăng nhanh và độ quá điều chỉnh nhỏ). Khi sai lệch nhỏ hơn ngưỡng e0 hoặc gần với lân cận điểm đặt thì hệ thống Hybrid sẽ tự động chuyển sang PID. Khi đó nó giúp cho sai lệch tĩnh được tốt hơn cho mục tiêu giá trị thực bám sát với giá trị đặt. Thuật toán đề xuất hứa hẹn sẽ cải thiện tốt hơn chất lượng của hệ thống điều khiển truyền động điện hiện có. 3.3.2.4. Bộ điều khiển lai mờ tự chỉnh tham số PID (điều khiển mờ thích nghi) Hệ thống truyền động điện của máy xúc trong công nghiệp khai thác Mỏ với các bộ điều khiển PID được tính toán cho một chế độ làm việc cố định. Các hệ số Kp, Ki, KD này thông thường chúng không được điều chỉnh. Máy xúc thường làm việc trong một môi trường khai thác mỏ, với các điều kiện làm việc đặc thù và rất khắc nghiệt. Bản thân đối tượng là một hệ thống có tính phi tuyến mạnh và nhiều tham số bất định. Môi trường làm việc của hệ thống luôn luôn bị tác động do những nguồn nhiễu nội và nhiễu ngoại phức tạp. Những lý do
2. 63 Hình 3.23. Sơ đồ cấu trúc, nguyên lý hệ điều khiển lai giữa điều khiển mờ và PID tự chỉnh. 3.3.3. Thiết kế hệ thống điều khiển 3.3.3.1. Sơ đồ nguyên lý tổng quan Trong hệ thống điều khiển kín TĐĐ Máy phát - Động cơ như mô tả ở các nội dung NCS đã nghiên cứu trước đây bao gồm có 3 mạch vòng điều khiển sử dụng bộ điều khiển PID.Tuy nhiên mạch vòng điều khiển dòng kích từ trong cùng có yêu cầu cần phải có một tác động nhanh và chính xác.Việc nâng cao chất lượng điều khiển của mạch điều khiển Ikt này có ý nghĩa quyết định đến chất lượng cũng như đáp ứng của 2 mạch vòng còn lại.Vì vậy NCS đề xuất mạch điều chỉnh Ikt sử dụng bộ điều khiển lai giữa điều khiển mờ và PID tự chỉnh. Còn mạch điều khiển vòng Iu sử dụng bộ lai giữa điều khiển mờ và PID. Vòng điều khiển ngoài cùng NCS vẫn giữ nguyên bộ điều khiển PID cũ và vòng này hệ thống chỉ sử dụng bộ điều khiển P. Xuất phát từ sơ đồ nguyên lý Hệ thống truyền động điện của máy xúc hiện tại, đề xuất sơ đồ nguyên lý sử dụng các bộ điều khiển lai như Hình 3.23 và Hình 3.24.
3. 65 Hình 3.25. Sơ đồ nguyên lý đề xuất các hệ điều khiển mờ lai cho bộ TĐĐ MF DC
4. 67 Hay DET = {NB, N, Z, P, PB}. DET xác định trong khoảng (100 ÷ 100) mô tả trong Hình 3.27. + Hàm liên thuộc của DET dùng các tập mờ hình Δ Hình 3.27. Định nghĩa tập mờ DET Tập mờ của tín hiệu đầu ra bộ FC dùng 5 tập mờ: + Output (FC) = {NB, N, Z, P, PB}. + Giá trị từ (400 ÷ 400): Hình 3.28 Hình 3.28. Định nghĩa tập mờ đầu ra bộ điều khiển mờ Cơ sở tri thức cho bộ điều khiển mờ bao gồm các luật hợp thành (từ các mệnh đề hợp thành và các hàm liên thuộc. Chọn sơ bộ hàm liên thuộc và hình Δ, sau đó tiến hành tính hợp và Simulink trong Matlab. Kiểm chứng và test trên mô hình cho đến khi đạt được mục tiêu và yêu cầu đề ra. Các luật, các mệnh đề
5. 69 Hình 3.30. Quan hệ giữa biến đầu vào và tham số đầu ra của điện áp 3.3.3.3. Thiết kế mạch vòng điều khiển dòng Ikt ứng dụng bộ điều khiển lai (điều khiển mờ +PID tự chỉnh). Mạch vòng điều khiển Ikt ứng dụng điều khiển lai kết hợp giữa bộ điều khiển mờ và bộ điều khiển PID tự chỉnh. Trong đó bộ điều khiển mờ đã được trình bày ở mục 3.3.2.5, vì vậy phần này NCS tập trung thiết kế và phát triển bộ PID tự chỉnh. Có nghĩa là các thông số kp, ki, kD của bộ PID được điều chỉnh bằng cách sử dụng bộ điều chỉnh mới. Ở chế độ vận hành của máy xúc hiện nay thì các tham số của bộ PID thông thường không được điều chỉnh. Nó được chỉnh định ở một chế độ làm việc cố định. Tuy nhiên trong quá trình làm việc của hệ thống, do tính chất của đối tượng là phi tuyến và bất định, môi trường công tác luôn tiếp xúc với nhiều nguồn nhiễu nội và nhiễu ngoại khác nhau. Những nguyên nhân đó làm cho mô hình đối tượng liên tục có thể bị thay đổi. Việc không điều chỉnh kịp thời các tham số PID sẽ dẫn đến hiệu suất làm việc của máy xúc không đạt như thiết kế. Để khắc phục nhược điểm này cũng như cải thiện và nâng cao chất lượng của hệ thống điều khiển các cơ cấu truyền động chính đòi hỏi hệ thống cần phải thích nghi tốt hơn sự thay đổi liên tục của mô hình đối tượng. Vì vậy đề xuất cải tiến hệ thống điều khiển sao cho chúng có khả năng tự chỉnh các tham số kp, ki, kD này.
6. 71 Hình 3.22. Hàm liên thuộc ngõ vào sai lệch ∆e ’ ’ Định nghĩa các tập mờ chỉnh định đầu ra kP, ki và kD mô tả như Hình 3.22, hình 3.23, hình 3.24 Hình 3.23. Định nghĩa hàm thuộc tập mờ ki’ Hình 3.24. Định nghĩa hàm thuộc tập mờ kD’
7. 73 ’ Bảng 3.8. Ma trận luật điều khiển hệ số kD e NB N Z P PB Δe NB NB NB NB P PB N NB N N Z PB Z N N Z P PB P Z N P P PB PB Z P PB PB PB Chọn luật hợp thành theo phương pháp: MAXMIN Giải mờ bằng phương pháp trung bình tâm Hình 3.25. Quan hệ giữa biến đầu vào và tham số đầu ra KP, KI, KD 3.4. So sánh điều khiển PID kinh điển với lai, điều khiển lai Để thực hiện so sánh giữa bộ điều khiển PID kinh điển với lai (điều khiển mờ với PID), bộ điều khiển mờ lai (điều khiển mờ và PID tự chỉnh). Sơ đồ mô phỏng bằng Matlab Simulink cho các bộ điều khiển đề xuất đã được thực hiện như trên Hình 3.25 Trong đó: Mạch vòng điện áp kích từ máy phát được thực hiện bởi bộ điều khiển lai (điều khiển mờ với PID tự chỉnh); Mạch vòng dòng điện phần ứng được thực hiện bởi lai (điều khiển mờ với PID); Mạch vòng tốc độ thực hiện bằng bộ điều khiển PID. Các mô phỏng được thực hiện với các trường hợp và tham số giống như đã thực hiện với bộ điều khiển PID trên mục 3.2.2. Các kết quả mô phỏng được thể hiện trên các hình từ Hình 3.25 đến Hình 3.37.
8. 75 Kết quả mô phỏng Hình 3.27.Tốc độ động cơ thay đổi từ non tải đến định mức Hình 3.28. Tốc độ động tốc cơ thay đổi từ định mức đến quá tải Hình 3.29. Tốc độ động cơ thay đổi từ non tải đến quá tải Hình 3.30. Dòng điện phần ứng khi thay đổi từ quá tải đến định mức
9. 77 Hình 3.35. Sức điện động máy phát từ non tải đến quá tải Hình 3.36. Dòng kích từ máy phát thay đổi từ quá tải đến non tải Hình 3.37. Dòng kích từ máy phát thay đổi từ định mức đến quá tải Hình 3.38. Dòng kích từ máy phát thay đổi từ non tải đến quá tải
10. 79 Bảng 3.11. So sánh các thông số tốc độ của PID kinh điển và Hybrid Tải Bộ điều khiển Thời gian tăng tốc (Sec) Non tải PID 1.4 Hybrid 1 Định mức PID 1.5 Hybrid 1.2 Quá tải PID 2.05 Hybrid 1.9375 Qua phân tích ghi nhận các thông số ở bảng 3.11 cho thấy các thông số của tốc độ động cơ với các trường hợp tải thay đổi khác nhau được hiển thị ở Hình 3.37, hình 3.38, hình 3.39 ta thấy thời gian tăng tốc của bộ Hybrid nhanh hơn so với bộ điều khiển PID Nhận xét chung: Ảnh hưởng của hiệu suất của mô hình dựa trên sự thay đổi tải khác nhau và tốc độ phản hồi. Tác động của tải khác nhau làm thay đổi các thông số đầu ra trên hệ thống được thể hiện thời gian tăng tốc, thời gian xác lập, thời gian quá độ, độ vọt lố và giá trị tốc độ cao nhất đã được trình bày Bảng 3.9, bảng 3.10, bảng 3.11. Để hoạt động ổn định và đáp ứng điều khiển nhanh các bộ điều khiển dòng kích từ, dòng phần ứng, điện áp phần ứng đã thực hiện kết hợp điều khiển mờ và PID theo như đề xuất mục 3.3.3.1 kết quả được trình bày và phân tích Bảng 3.9, bảng 3.10, bảng 3.11 khi so sánh bộ điều khiển PID kinh điển với các bộ lai, điều khiển lai, thì tất cả các thông số thu được kết quả vượt trội. Cấu trúc điều khiển hiện tại đang thực hiện đơn giản hóa sự ảnh hưởng của các yếu tố: Gàu xúc cắt vào lớp đất đá; Chuyển động của các cơ cấu khác (vào ra tay gàu, quay) gây thay đổi tính chất tải. Trong điều khiển kinh điển để khắc phục những ảnh hưởng đó, nâng cao chất lượng điều khiển cần có sự tính
11. 81 Thuật toán lai, điều khiển lai đã được nghiên cứu sinh thực hiện trên Matlab Simulink và đã thể hiện rõ các số liệu thu được khi thực hiện mô phỏng là nâng cao hiệu suất trên máy xúc ЭΚΓ 8И Tuy nhiên để khẳng định nó, nghiên cứu sinh thực hiện ứng dụng trên vi xử lý và trên mô hình thực tế thu nhỏ được thực hiện ở chương 4
12. 83 Động cơ không đồng bộ 3 pha (1HP, 380, n = 1500/phút); Máy phát một chiều kích từ độc lập (P = 200 W, U = 30, I= 7A, n = 2000v/ phút); Động cơ một chiều được thực hiện hãm để thử tải (P = 54W, U = 30V, I = 1.8 A) Hình 4.2. Hệ thống máy phát - Động cơ Trong đó động cơ không đồng bộ ba pha được sử dụng để lai máy phát điện một chiều kích từ độc lập Hình 4.2. Điện áp đầu ra của máy phát điện một chiều sẽ được cung cấp cho phần ứng của động cơ điện một chiều Hình 4.3. Bằng cách điều chỉnh dòng điện kích từ máy phát, điện áp đầu ra máy phát có thể thay đổi và đảo chiều. Hình 4.3. Động cơ một chiều kích từ độc lập
13. 85 Thông số kỹ thuật: Vi điều khiển ATmega2560 Điện áp hoạt động 5V Điện áp đầu vào (được đề nghị) 712V Điện áp đầu vào (giới hạn) 620V Số lượng chân I / O 54 (trong đó có 15 chân PWM) Số lượng chân Input Analog 16 Dòng điện DC mỗi I / O 20 mA Dòng điện DC với chân 3.3V 50 mA Bộ nhớ flash 256 KB trong đó có 8 KB sử dụng bởi bộ nạp khởi động SRAM 8 KB EEPROM 4 KB Tốc độ đồng hồ 16 MHz Hình 4.6. AVR ATmega2560 Giá trị điều khiển cho hệ thống và các kết quả đo lường từ mô hình mô phỏng sẽ được giao tiếp thông qua máy tính kết nối với mạch vi xử lý AVR và hiển thị trên màn hình LCD như Hình 4.7.
14. 87 Trong đó: R(z) Mong muốn điều khiển M(z) Tín hiệu điều khiển Cm(z) giá trị thực của đối tượng điều khiển M(z) T(z 1) z 1 M(z) Q z2 Q z Q KKK 0 1 2 E(z)P i 2(z 1) d Tz E(z) z(z 1) KTKTKKK Với Q Kiid ;Q K 2. d ;Q d 0 p2 T 1 p 2 T 2 T Q z2 Q z Q Vậy: M(z)0 1 2 E(z) z(z 1) Từ đó: 22 z M(z) zM(z) (Q0 .z Q 1 z Q 2 ).E(z) Q E(z)z2 Q E(z)z Q E(z) 0 1 2 Qe(k)0 Qe(k 1 1) Qe(k 2 2) Vậy bộ điều khiển cần thực hiện trong vi điều khiển có phương trình như sau: m(k) m(k 1) Qe(k) Qe(k 1) Qe(k 2) 0 1 2 r(k) cm (k) Lưu đồ thuật toán PID số nhúng Vi xử lý AVR ATMEGA 2560 được xây dựng:
15. 89 Hình 4.10. Lưu đồ ngắt chương trình PID số Hình 4.11.Sơ đồ kết nối điều khiển
16. 91 Hình 4.16. Dòng điện phần ứng khi có tải Hình 4.17. Tốc độ động cơ khi có tải Hình 4.12, hình 4.13, hình 4.14 khi hoạt động không tải các giá trị điện áp phần ứng luôn dao động từ 22 đến 25 vol, dòng điện dao động từ 0.5 đến 0.6 Ampe, tốc độ dao động từ 500 đến 550 vòng/ phút. Hình 4.15, hình 4.16, hình 4.17, 4.18 khi hoạt động có tải, thử tải ở các chế độ khác nhau ta thấy các giá trị đo được cũng thay đổi và tùy thuộc vào tải nặng hay nhẹ Kết luận chương 4. Dựa trên mô hình mô phỏng. NCS đã xây dựng được mô hình thí nghiệm với cấu trúc đề xuất Đã sử dụng Card Arduino mega 2560 làm chức năng trung gian nhận tín hiệu phản hồi từ cảm biến và gửi tín hiệu điều khiển cho bộ driver của động cơ và đọc tín hiệu điều khiển giữa máy tính và mô hình. Bước đầu thí nghiệm đã đo được điện áp phần ứng, dòng điện phần ứng, tốc độ động cơ với các chế độ tải khác nhau cho ra kết quả tương ứng như trong phân tích mô phỏng ở chương 3.
17. 93 Với những tồn tại về mặt kỹ thuật trên các loại máy xúc tại các mỏ lộ thiên ở Việt nam và những vấn đề chưa giải quyết hết được trong luận án. NCS đề xuất một số kiến nghị và hướng nghiên cứu để tiếp tục phát triển: 1. Việc nghiên cứu mô hình toán học, ứng dụng Simulink_Matlab để mô hình hóa hệ thống điều khiển quá trình nâng / hạ của gầu vì vậy để đồng bộ hoá tất cả các truyền động trên máy xúc bằng bộ điều khiển lai thì mới có khả năng nâng cao được quá trình điều khiển và làm cho năng suất khai thác được nâng cao 2. Bộ điều khiển lai đề xuất cho hệ thống điều khiển của hệ thống nâng / hạ gầu thông qua các kết quả mô phỏng là khả thi tuy nhiên việc áp dụng điều khiển này cần phải thí nghiệm trên máy xúc thực tế thì mới có thể thay thế các thiết bị cũ trên các máy xúc hiện tại .
18. 95 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt 1. Nguyễn Bính (2000), Điện tử công suất, Nhà xuất bản KHKT Hà Nội. 2. Đặng Ngọc Huy (2009), Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật vi điều khiển truyền động điện máy xúc ЭΚΓ10, Luận văn thạc sĩ kỹ thuật, Trường đại học mỏ địa chất, Hà nội. 3. Bùi Quốc Khánh, Nguyễn Văn Liễn, Phạm Quốc Hải, Dương Văn Nghi (2004), Điều chỉnh tự động truyền động điện. Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội. 4. Bùi Quốc Khánh - Nguyễn Văn Liễn - Nguyễn Thị Hiền (2004). Truyền động điện. Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội 5. Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước (2002), Lý thuyết điều khiển mờ, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội. 6. Nguyễn Phùng Quang (2004), Matlab dùng cho kĩ sư điều khiển tự động, Nhà xuất bản KHKT. 7. Tài liệu về máy xúc ЭКГ 10 Công ty Than Cọc Sáu; 8. Nguyễn Đức Thành (2011), Matlab và ứng dụng trong điều khiển. Nhà xuất bản Đại học Quốc gia - Tp.HCM, Tp. Hồ Chí Minh. 9. Nguyễn Trọng Thuần (2000), Điều khiển Logic và ứng dụng. Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội. 10. Thái Duy Thức (2001), Cơ sở truyền động điện tự động. NXB giao thông vận tải, Hà Nội. 11. Thái Duy Thức, Khổng Cao Phong (2006), Điện tử công suất trong công nghiệp mỏ và dầu khí. Nhà xuất bản GTVT, Hà nội 12. Viện khoa học công nghệ mỏVinacomin (2015), Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật điều khiển truyền động điện kiểu mới cho một số thiết bị khai thác lộ thiên, Hà Nội. 13.
19. 97 28. Mining Electrical Maintenance & Safety Association (MEMSA), 2009 in "Excavator electrical control systems safety enhancements of digital drive regulatorcontrol"MEMSA Regulator Safety Presentation,2009EKG \5technique documens’ 29. Pearson Education Inc, Pearson Prentice Hall, 2004. 30. Pierre Guillemin (1996).” Fuzzy Logic Applied to Motor Control”. IEEE Transactions On Industry Applications. 31. Prof.Dr.Ing.Dr.h.c.Werner Leonhard(auth.)Control of Electrical DrivesSpringer Berlin Heidelberg (1996) 32. Wikipedia.(n.d.). Retrieved 08 03, 2018, from Power shovel: Ylitolva, K. (2011). Ward leonard control system. Thesis. Achen, Achen, Germany: Hocschuler Achen, Central ostrobothnia, University of applied sciences. 33. Кочетков, В. П. Основы теории управления: учебное пособие. 2е изд., испр. - Абакан: Издво ХГУ им Н.Ф. Катанова, 2007. - 272 с. 34. Кочетков, В. П., Багаутинов, Г. А. Теория автоматизированного электропривода: учеб. пособие. - Екатеринбург: Издво Урал. унта, 1992.-328с. 35. ЭА99 Саханский Ю.В, Расчёт, анализ и моделирование нагрузок, возникающих при работе карьерного экскаватора экг8и, государственный технологический университет 36. В.В.Глухов, А. В.Коловский, Электропривод копающегомеханизма экскаватора с классической системой подчиненного регулирования, Сибирский федеральный университет, Абакан 2017, 13.03.02 «Электроэнергетикаиэлектротехника» 37. Борцов, Ю. А., Шестаков, В. М. Исследование и оптимизация динамики систем подчиненного регулирования с
20. 99 46. Ключев, В. И. Теория электропривода [текст]: учебник для вузов. 3е изд., перераб. и доп. / В.И. Ключев. - М.: Энергоатомиздат, 2001.704с., 47. Ключев, В. И. Электропривод и автоматизация общепромышленных механизмов [текст]: учебник для вузов / В.И. Ключев,В. М. Терехов. - М.: Энергия, 1980. - 360 с., ил. 48. Кочетков, В. П. К вопросу о математической оделиэлектромеханической системы [текст] / В. П. Кочетков, П. Э. Подборский //Сб. трудов XVII Межд. науч. конф. - Кострома: Издво Костромского гос.технол. унта, 2004. - С. 173-175. 49. Кочетков, В. П. К вопросу о физикоматематическом оделировании динамики экскаваторного электропривода [текст] / В.ПКочетков, А. А Колесников, А. В Коловский // Автоматизированный электропривод и промышленная электроника в металлургической и горнотопливной отраслях: тр. 3ей всероссийской научн.практ. конф. -Новокузнецк: СибГИУ, 2006. - С. 76-81. 50. Кочетков, В. П. Компьютерное моделирование электропривода сучетом жесткости и зазора в механической части [текст] / В. П. Кочетков,П. Э. Подборский // Сб. трудов 5й Межд. науч.тех. конф. Ч. 1. - СПб:«Нестор», 2004. - С. 230-234. 51. Кочетков, В. П. Оптимизация систем автоматического управления экскаваторного электропривода [текст] / В. П. Кочетков, А. В оловский, Н. С. Дьяченко, И. С. Рублевский // Системы автоматизации в разовании, науке и производстве: тр. VI всероссийской научн.практ.конф. - Новокузнецк: СибГИУ, 2007. - С. 223-227. 52. Кочетков, В. П. Оптимизация управления технологическим
21. 101 PHỤ LỤC
22. 103 Điện trở Ký hiệu Giá trị Điện trở Ký hiệu Gía trị (Ω) (Ω) P6П51 R13 1,043 ДПГ √ДПГ 1,63.103 P6ПP8П R14 1,79 KO √퐾 5,16.103 137130 R15 30 2,1ДП(OB) √퐾. đ 3,5 181P6П R16 14 MYП(1) Rcđ 7,15 143133 R17 75 MYП(2) Rdc 9,8 134135 R18 2,76 MYП(3) Rd 0,119 114106 R19 6 MYП(4) Ra 23,5 106135 R20 6 3. Thông số kỹ thuật của máy phát và động cơ của cơ cấu nâng / hạ gầu Thông số kỹ thuật máy Giá trị Thông số KT Giá trị phát Động cơ Mã hiệu ПƎМ1558K Mã hiệu ДПƎ82A Công suất (kw) 500 Công suất (kw) 190 Điện áp định mức(v) 560 Điện áp định mức (V) 270 Dòng phần ứng định mức 895 Dòng điện phần ứng 760 định mức (A) Tốc độ định mức (v/ph) 1000 Tốc độ định mức 740 (v/ph) Số đôi cực 3 Số đôi cực 2 Số đôi mạch nhanh 6 Điện trở phần ứng (Ω) 3,10.103 Số thanh dẫn 400 Điện trở cuộn Ktđ(Ω) 3,5 Điện trở phần ứng (Ω) 7,5.103 Điện trở cuộn kt độc lập 0,96 Số vòng dây cuộn ktd 200/3 l/cực 4. Thông số kỹ thuật cơ bản của khuếch đại từ Mã hiệu UM3P32.32 A1 STT Thông số Giá trị STT Thông số Giá trị 1 Điện trở cuộn chủ 7,15 (Ω) 6 Số vòng dây ccd 200(vg) đạo 2 Điện trở cuộn 9,8 (Ω) 7 Số vòng dây cuộn 200(vg) dịch chuyển dịch chuyển 3 Điện trở cuộn hồi 2,35 (Ω) 8 Số vòng dây cuộn 200(vg) tiếp áp hồi tiếp áp 4 Điện trở cuộn 0,119(Ω) 9 Số vòng cuộn hồi 25 vòng động hồi tiếp tiếp dòng dòng
23. 107 2 1, 1 (1): 1 2 2, 1 (1): 1 2 3, 2 (1): 1 2 4, 2 (1): 1 2 5, 4 (1): 1 3 1, 1 (1): 1 3 2, 2 (1): 1 3 3, 2 (1): 1 3 4, 3 (1): 1 3 5, 4 (1): 1 4 1, 2 (1): 1 4 2, 2 (1): 1 4 3, 3 (1): 1 4 4, 4 (1): 1 4 5, 4 (1): 1 5 1, 2 (1): 1 5 2, 3 (1): 1 5 3, 4 (1): 1 5 4, 4 (1): 1 5 5, 5 (1): 1 6 1, 2 (1): 1 6 2, 3 (1): 1 6 3, 4 (1): 1 6 4, 5 (1): 1 6 5, 5 (1): 1 7 1, 3 (1): 1 7 2, 4 (1): 1 7 3, 4 (1): 1 7 4, 5 (1): 1 7 5, 5 (1): 1 2. Dòng điện phần ứng Iư [System] Name='Iu_FC' Type='mamdani' Version=2.0 NumInputs=2 NumOutputs=1 NumRules=35 AndMethod='min' OrMethod='max' ImpMethod='min' AggMethod='max' DefuzzMethod='centroid' [Input1] Name='e_I' Range=[20 20] NumMFs=7 MF1='NB':'trapmf',[Inf 26.67 20 13.33] MF2='NM':'trimf',[20 13.33 6.667] MF3='NS':'trimf',[13.33 6.667 0] MF4='Z':'trimf',[6.667 0 6.667] MF5='PS':'trimf',[0 6.667 13.33] MF6='PM':'trimf',[6.667 13.33 20]
24. 109 7 5, 5 (1): 1 3. Hệ số Kpid [System] Name='Kpid_FC' Type='mamdani' Version=2.0 NumInputs=2 NumOutputs=3 NumRules=25 AndMethod='min' OrMethod='max' ImpMethod='min' AggMethod='max' DefuzzMethod='centroid' [Input1] Name='e_I__k_t' Range=[20 20] NumMFs=5 MF1='NB':'trimf',[20 16 8] MF2='N':'trimf',[16 8 0] MF3='Z':'trimf',[8 0 8] MF4='P':'trimf',[0 8 16] MF5='PB':'trimf',[8 16 20] [Input2] Name='de_I/dt' Range=[100 100] NumMFs=5 MF1='NB':'trimf',[150 100 50] MF2='N':'trimf',[100 50 0] MF3='Z':'trimf',[50 0 50] MF4='P':'trimf',[0 50 100] MF5='PB':'trimf',[50 100 150] [Output1] Name='KPFC' Range=[6 20] NumMFs=5 MF1='NB':'trimf',[6 7.4 10.2] MF2='N':'trimf',[7.4 10.2 13] MF3='P':'trimf',[13 15.8 18.6] MF4='PB':'trimf',[15.8 18.6 20] MF5='Z':'trimf',[10.2 13 15.8] [Output2] Name='KIFC' Range=[3 10] NumMFs=5 MF1='NB':'trimf',[3 3.875 4.75] MF2='N':'trimf',[3 4.75 6.5] MF3='Z':'trimf',[4.75 6.5 8.25] MF4='P':'trimf',[6.5 8.25 10] MF5='PB':'trimf',[8.25 9.125 10]
25. 111 NumMFs=7 MF1='NB':'trapmf',[Inf Inf 0.9667 0.7] MF2='NM':'trimf',[1 0.6667 0.3333] MF3='NS':'trimf',[0.6667 0.3333 5.551e17] MF4='ZO':'trimf',[0.3333 0 0.3333] MF5='PS':'trimf',[5.551e17 0.3333 0.6667] MF6='PM':'trimf',[0.3333 0.6667 1] MF7='PB':'trapmf',[0.7 0.9667 Inf Inf] [Input2] Name='edot' Range=[1 1] NumMFs=7 MF1='NB':'trapmf',[Inf Inf 0.9667 0.7] MF2='NM':'trimf',[1 0.6667 0.3333] MF3='NS':'trimf',[0.6667 0.3333 5.551e17] MF4='ZO':'trimf',[0.3333 0 0.3333] MF5='PS':'trimf',[5.551e17 0.3333 0.6667] MF6='PM':'trimf',[0.3333 0.6667 1] MF7='PB':'trapmf',[0.7 0.9667 Inf Inf] [Output1] Name='kpp' Range=[0 1] NumMFs=2 MF1='Small':'gaussmf',[0.4247 0] MF2='Big':'gaussmf',[0.4247 1] [Output2] Name='kdp' Range=[0 1] NumMFs=2 MF1='Small':'gaussmf',[0.4247 0] MF2='Big':'gaussmf',[0.4247 1] [Output3] Name='alpha' Range=[1 6] NumMFs=4 MF1='2':'trimf',[1.95 2 2.05] MF2='3':'trimf',[2.95 3 3.05] MF3='4':'trimf',[3.95 4 4.05] MF4='5':'trimf',[4.95 5 5.05] [Rules] 1 1, 2 1 1 (1): 1 1 2, 2 1 1 (1): 1 1 3, 2 1 1 (1): 1 1 4, 2 1 1 (1): 1 1 5, 2 1 1 (1): 1 1 6, 2 1 1 (1): 1 1 7, 2 1 1 (1): 1 2 1, 1 2 2 (1): 1 2 2, 2 2 2 (1): 1 2 3, 2 1 1 (1): 1 2 4, 2 1 1 (1): 1 2 5, 2 1 1 (1): 1