Hướng dẫn sử dụng Matlab: Điều khiển không cảm biến sử dụng bộ lọc Kalman EKF cho động cơ PMSM trên R2024a – V2

Phiên bản Matlab R2024a mang đến cho người dùng bộ công cụ mạnh mẽ để mô phỏng và điều khiển động cơ PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor). Trong số các kỹ thuật điều khiển tiên tiến, điều khiển không cảm biến sử dụng bộ lọc Kalman EKF (Extended Kalman Filter) được ưa chuộng bởi khả năng ước lượng tốc độ động cơ chính xác mà không cần sử dụng cảm biến tốc độ. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng bộ mã nguồn “Speed sensorless using Kalman EKF filter – PMSM R2024a – V2” được phát triển bởi kỹ sư Trần Hiếu, cho phép bạn thực hiện điều khiển không cảm biến cho động cơ PMSM trên nền tảng Matlab R2024a.

Mô tả bộ mã nguồn

Bộ mã nguồn “Speed sensorless using Kalman EKF filter – PMSM R2024a – V2” cung cấp một giải pháp hoàn chỉnh cho việc điều khiển không cảm biến động cơ PMSM, bao gồm các thành phần chính sau:

• Mô hình động cơ PMSM: Bộ mã nguồn bao gồm hai mô hình động cơ PMSM với công suất 3kW và 15kW. Các thông số của mô hình động cơ có thể được tùy chỉnh để phù hợp với yêu cầu thực tế.
• Bộ lọc Kalman EKF: Bộ lọc Kalman EKF được sử dụng để ước lượng tốc độ động cơ dựa trên các đại lượng đo được như dòng điện và điện áp. Bộ lọc này có khả năng loại bỏ nhiễu và cung cấp ước lượng chính xác về tốc độ động cơ.
• Mạch điều khiển: Bộ mã nguồn bao gồm mạch điều khiển vòng kín với bộ điều khiển PI (Proportional-Integral) cho cả vòng dòng điện và vòng tốc độ.
• Giao diện người dùng: Bộ mã nguồn được thiết kế với giao diện người dùng đơn giản, cho phép người dùng dễ dàng thay đổi các thông số và quan sát kết quả mô phỏng.

Hướng dẫn sử dụng

Để sử dụng bộ mã nguồn, bạn cần thực hiện các bước sau:

1. Mở bộ mã nguồn trong Matlab R2024a: Giải nén tệp tin tải về và mở tệp tin “SPMSM_kalman_2024_3kw.slx” hoặc “SPMSM_kalman_2024_15kw.slx” (tùy thuộc vào công suất động cơ bạn muốn mô phỏng) trong Matlab Simulink.
2. Điều chỉnh thông số động cơ: Trong khối “EKF-PMSM”, bạn có thể thay đổi các thông số động cơ như điện trở stator, điện cảm stator, điện cảm rotor, hệ số dòng điện ngược, mômen quán tính và hệ số ma sát. Lưu ý: Các thông số động cơ phải được thay đổi giống nhau trong cả khối “EKF-PMSM” và khối “PMSM”.
3. Điều chỉnh thông số bộ lọc Kalman EKF: Bạn có thể thay đổi các thông số của bộ lọc Kalman EKF trong khối “EKF-PMSM”, bao gồm ma trận hiệp phương sai nhiễu quá trình Q và ma trận hiệp phương sai nhiễu đo lường R.
4. Điều chỉnh thông số bộ điều khiển: Bạn có thể thay đổi hệ số khuếch đại tỉ lệ Kp và hệ số khuếch đại tích phân Ki cho bộ điều khiển PI trong cả vòng dòng điện và vòng tốc độ.
5. Chạy mô phỏng: Sau khi đã điều chỉnh các thông số, bạn có thể chạy mô phỏng bằng cách nhấp vào nút “Run” trên thanh công cụ.

Lưu ý

• Để đảm bảo hiệu suất của mô hình, các thông số động cơ cần phải chính xác. Nếu không, quá trình ước lượng tốc độ sẽ bị ảnh hưởng bởi nhiễu và sai số tuyến tính hóa.
• Việc điều chỉnh các thông số của bộ lọc Kalman EKF và bộ điều khiển PI có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống. Bạn nên tham khảo các tài liệu chuyên ngành để biết cách điều chỉnh các thông số này một cách tối ưu.

Kết luận

Bộ mã nguồn “Speed sensorless using Kalman EKF filter – PMSM R2024a – V2” cung cấp một giải pháp hiệu quả và dễ sử dụng cho việc điều khiển không cảm biến động cơ PMSM trên nền tảng Matlab R2024a.

Liên hệ

Mọi thắc mắc xin gửi về: Hieu2k2boha@gmail.com

---

Nguồn: https://truongxaydunghcm.edu.vn/