820 Lê Hùng Linh, Phạm Thượng Cát, Nguyễn Văn Tính, Phạm Minh Tuấn
VCM2012
Điều khiển động cơ xoay chiều ba pha có nhiều tham số bất định
sử dụng bộ ước lượng tốc độ
A speed estimation-based controller
for three-phase AC motors having uncertain parameters
Lê Hùng Linh
Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Thái Nguyên
e-Mail:
Phạm Thượng Cát, Nguyễn Văn Tính
e-Mail: , ,
Phạm Minh Tuấn
Viện Công nghệ vũ trụ, Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam
e-Mail:
Tóm tắt
Báo cáo khảo sát và đề xuất hệ thống điều khiển động cơ xoay chiều ba pha phối ghép phương pháp ước
lượng tốc độ tự thích nghi và thuật toán điều khiển sử dụng mạng nơ ron để khắc phục tính bất định của nhiều
tham số trong mô hình động lực của động cơ như từ thông và điện trở của rotor, cũng như hệ số ma sát và tải
thay đổi khi hệ thống hoạt động. Một số kết quả mô phỏng trên Matlab-Simulink được thực hiện để minh
chứng sự đúng đắn của hệ phối ghép ước lượng và điều khiển tốc độ đề xuất.
Abstract:
This paper surveys and proposes a three-phase AC motor control system integrating an adaptive speed
estimation method and controlling algorithms using neural networks to deal with indefinite parameters in
dynamic models of the motor such as the rotor’s magnetic flux and resistance, as well as the friction
coefficient and load changes when the system operates. Some simulation results on Matlab-Simulink are
provided to show the effeciency of the proposed system integrating speed estimation and speed control.

Ký hiệu
Ký hiệu Đơn vị Ý nghĩa
G(s) hàm truyền đạt
L

s
; L
r
;
L
m

H điện cảm stator, rotor,
điện cảm cảm ứng
R
r
; R
s
Ω điện trở rotor, stato
, 
d
rad/s vận tốc góc rotor, vân
tốc góc rotor mong
muốn
~ sai số tính
* giá trị đặt, giá trị cần

1. Đặt vấn đề
Động cơ xoay chiều 3 pha không đồng bộ được sử
dụng nhiều trong công nghiệp và đời sống. Điều
khiển tốc độ động cơ xoay chiều còn nhiều vấn đề
cần giải quyết bởi nó phụ thuộc vào nhiều thành
phần phi tuyến có tham số bất định như điện trở
của rotor, từ thông, hệ số ma sát và tải thay đổi.
Điều khiển động cơ xoay chiều đã là chủ đề của

rất nhiều nghiên cứu vài chục năm gần đây [1],
[2], [3], [9]. Các nghiên cứu tập trung tìm các
phường pháp điều khiển mới không sử dụng bộ
cảm biến tốc độ như: sử dụng các bộ lọc Kalman,
lọc phi tuyến hay bộ quan sát theo chế độ trượt [8],
[9] để ước lượng tốc độ động cơ. Các phương
pháp điều khiển này làm giảm giá thành sản phẩm,
nhưng hiệu quả điều khiển phụ thuộc vào nhiều
thuật toán ước lượng và độ chính xác của mô hình
động cơ. Do hệ động lực của động cơ xoay chiều
có nhiều tham số bất định nên việc điều khiển
động cơ không đảm bảo chất lượng khi có tải thay
đổi lớn. Trong trường hợp này các phương pháp
điều khiển tự thích nghi [4], [5], [6], [7], các
phương pháp nhận dạng on-line và điều khiển có
sự hỗ trợ của mạng nơ ron thường được sử dụng.
Báo cáo này đề xuất một phương pháp điều
khiển tốc độ động cơ sử dụng mạng nơron nhân
tạo với thuật học on-line để bù các đại lượng bất
định trong mô hình động lực của động cơ xoay
chiều và không sử dụng bộ cảm biến tốc độ rotor
Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 821
Mã bài: 175
mà sử dụng phương pháp ước lượng tốc độ của
rotor. Một số kết quả mô phỏng trên Matlab được
thực hiên để kiểm chứng tính hiệu quả của phương
pháp đề xuất.
2. Bộ ước lượng tốc độ động cơ tự thích nghi
2.1 Mô hình động cơ cảm ứng
Trong hệ tọa độ



,
 
, ta có các phương trình từ
thông rotor và phương trình dòng điện stator[12]:


d
L
m
dt
 

 
  

 
 
 
ψ
i
ψ (1)

1

S
m
S S
R

d
L
dt L L
 
  
 
 
   

 
 
   
 
 
i
i u
ψ

(2)
Trong đó ,
T
ψ
 
 
 

 
, ,
T
i i

i
 
 

 
, ,
T
u uu
 
 

 

lần lượt là véc tơ từ thông rotor, véc tơ dòng điện
stator và véc tơ điện áp stator trong hệ tọa độ


,
 
;
r
r
R
L

 là hằng số thời gian rotor;
2
1
m
s r

L
L L

  ;
m
s r
L
L L


 .
2.2 Phương pháp ước lượng tốc độ động cơ tự
thích nghi
Bài báo đề xuất phương pháp tự thích nghi sử
dụng điện áp stator và dòng stator như các đầu vào
để ước lượng tốc độ góc rotor

và hằng số thời
gian rotor

mà không cần đo chúng bằng các cảm
biến đắt tiền. Phương pháp này được cải tiến từ
phương pháp ước lượng theo chế độ trượt của [12]
tránh được việc sử dụng hàm dấu và bộ lọc lọc
thông thấp.
Trước tiên ta xây dựng bộ quan sát dòng stator
như sau:
ˆ
1
ˆ

S
S S
R
d
dt L L
 
 
   
 
 
i
i u T
(3)
Trong đó,
ˆ
ˆ ˆ
,
T
i i
i
 
 

 
là véc tơ ước lượng của
dòng stator ,
T
i i
i
 

 

 
;
ˆ
e i -i
 là véc tơ sai lệch
dòng;
K
là một hệ số dương, T là véc tơ điều
chỉnh sẽ được xác định sau. Từ (2) và (3) ta có
phương trình sai lệch dòng stator:


S
m
s
R
d
L
dt L
 
 
  


 
    
 
 

e
e
ψ i T
(4)
Đặt


m
L
 
 
  

 
 
 
  
 
 
 
 
 
l
ψ i
(5)
Ta thấy
l
là đại lượng không biết bao gồm các
thông số vật lý của động cơ như từ thông, tốc độ,
dòng điện và hằng số thời gian rotor là các đại

lượng bị chặn và liên tục nên ta có
l
cũng bị chặn,
liên tục và có thể được xấp xỉ bằng một mạng nơ
ron L như sau:

l= L += W
L

L
+ (6)
Li Li


w e


trong đó W
L
là ma trận trọng số,
Li Li


w e

là
luật cập nhật trọng số của cột i,
Li

là hàm đầu ra

của nơ ron i và  sai số xấp xỉ bị chặn: |||| ≤ 
0

Cấu trúc của mạng nơron nhân tạo để xấp xỉ các
thành phần bất định l của hệ (4) phụ thuộc vào sai
lệch e có thể chọn là mạng RBF 3 lớp như Hình 1.
Ở đây ta chọn lớp đầu vào của mạng nơ ron là n=2
thành phần của sai lệch tốc độ e. Lớp ra có n=2
nơ ron tuyến tính. Lớp ẩn là các nơron có hàm
phân bố Gauss dạng:


2
2
exp
j j
Lj
j
e



 

 
 
 
 
; j = 1, 2.
trong đó

,
j j
 
là tham số kỳ vọng và phương sai
của hàm phân bố Gauss có thể tự chọn.

Hình 1: Cấu trúc mạng nơ ron RBF
Để sai lệch dòng
ˆ
( )
e i -i 0
 
ta phải chọn T sao
cho hệ (4) với mạng nơ ron (6) ổn định tiệm cận.
Sử dụng phương pháp thiết kế Lyapunov ta chọn
hàm xác định dương:

2
1
1
2
T T
Li Li
i
V

 
 
 
 


e e w w (7)
Lấy đạo hàm hai vế của (5) ta được:

2
1
T
T T T T
S
Li Li
i
s
V
R
L



    

e e
e e e l e T w w



(8)

Thay (4),(5),(6) vào (8) ta có
 
 

 
2
2
0
= 1
1
T T
S
s
T
S
s
T
S
s
R
V
L
R
L
R
L




 

    
     

 
     
 
 
L L
L L
L L
e e e l T W σ
e e W σ χ T
e e e W
σ T


Chọn
 
1 K

   
L L
e
T W σ
e
ta có
2
0
( ) 0
S
s
R
V K

L


    
e e

(9)
822 Lê Hùng Linh, Phạm Thượng Cát, Nguyễn Văn Tính, Phạm Minh Tuấn
VCM2012
Như vậy theo lý thuyết ổn định Lyapunov với việc
chọn
0
K


thì hệ (4) ổn định tiệm cận hay nói
cách khác sai lệch dòng triệt tiêu
ˆ
( )
e i -i 0
 
.
Lúc này từ (4) ta suy ra:


0
m
L
 
 

  

 
   
 
 
ψ i T
(10)
Thay (5) vào (10) và sau khi chuyển đổi ta nhận
được:
 
l T
(11)
Lấy đạo hàm hai vế của (5) với giả thiết từ thực tế
là vận tốc góc rotor

và hệ số

thay đổi rất chậm
so với tốc độ biến thiên của dòng điện và từ thông
trong động cơ nên ta có:


m
L
 
 
  

 

 
 
  
 
 
 
 
 
l
ψ i



(12)
So sánh hai phương trình (1) và (7) ta dễ dàng rút
ra:
1


ψ l

(13)
Thay thế (13) vào (12) nhận được:
m
L
 
 
 
 
  

 

 
l l i


(14)

Phương trình (14) cho ta mối quan hệ vi phân giữa
tốc độ động cơ và số thời gian rotor là các đại
lượng cần tìm và các đại lượng đã biết
l
(tính được
từ (11)) và
i
(đo được). Để ước lượng được vận
tốc góc rotor

và hệ số

ta xây dựng bộ quan sát
sau:
ˆ ˆ
ˆ
ˆ
ˆ ˆ
m
L
 
  

 
 
   
 

 
l l i
ε



(15)

Trong đó
ˆ ˆ
,
 
là các giá trị ước lượng của
,
 
,


là một hằng số dương,
ˆ
-
ε l l
 là sai số giữa giá trị
ước lượng
ˆ

l
và
l
được tính từ (10). Lấy (15) trừ
đi (14) ta có phương trình sai số:
m
L
 
  
 
 
   
 

 
ε l i ε
 



 
(16)
Trong đó
,
 
 
là các sai lệch giữa giá trị ước
lượng
ˆ ˆ
,

 
của và giá trị thật của
,
 
. Ta cần tìm
các thuật tự chỉnh
ˆ ˆ
,
 
sao cho hệ (16) ổn định
tiệm cận và
ˆ ˆ
( ) 0, ( ) 0
     
     
 
.

Chọn hàm Lyapunov:
 
2 2
2
1
0
2
V
T
ε ε
 
   

 
(17)
Lấy đạo hàm
2
V
theo thời gian và với thực tế
,
 

thay đổi chậm ta có
ˆ ˆ
;
   
 
 
 
 
:
2
ˆ ˆ
V
T
ε ε
 
  
 

 

(18)

Thay (15) vào (16) và sau khi rút gọn ta có:
2
2
ˆ ˆ
ˆ ˆ

ˆ ˆ
( )
m
m
m
V L
L
L
 
    
 
 
    
 
     
 
 
     
 
 

 
 
 

     
 

 
      
T
T T T
T T
ε l i ε
ε ε ε l ε i
ε ε l i ε l
 
 

  
 
 
 

  
 

 

   
(19)
Trong đó -
T
l l
l

 
 

 

là véc tơ tính ra từ

T
l l
l
 
 

 
. Từ (19) nếu ta chọn luật cập nhật cho
ước lượng vận tốc góc rotor và hằng số thời gian
rotor:
ˆ


T
ε l


(20)
ˆ
( )
m
L
 

 
T
ε l i


(21)
Thì :
2
0
V
T
ε ε

  

(22)
Từ (22) ta thấy
2
0
V

và,
2
0
V


với mọi
ε 0



và
2
0
V


khi và chỉ khi
ε 0

do vậy suy ra
ε 0

và
từ (21), (20) ta có
ˆ
0



,
ˆ
0



tức là
0





và
0




. Mặt khác khi
ε 0

từ (16) ta có:
( )
m m
L L
 
    
 
 
      
 

 
l i l i l 0
  
 
  
 
(23)
Do hai véc tơ

( )
m
L


l i

và
l

rõ ràng là độc lập
tuyến tính nên phương trình (23) chỉ bằng 0 khi
0; 0
 
 
 
, hay
ˆ
 
 và
ˆ
 

.
Như vậy luật cập nhật (20) và (21) cho ta giá trị
tốc độ góc rotor

và hằng số thời gian rotor

mà

không cần sử dụng các cảm biến tốc độ đắt tiền để
điều khiển tốc độ động cơ.
Phương pháp ước lượng tốc độ đề xuất trong phần
này tránh được việc sử dụng hàm dấu và bộ lọc
lọc thông thấp mà trong phương pháp ước lượng
theo chế độ trượt của [12] phải dùng.

3. Mô hình hệ điều khiển động cơ xoay chiều
Mô hình động lực của động cơ cảm ứng thường
được được xây dựng trên cơ sở lý thuyết điều
khiển tuyến tính trong không gian tham chiếu luân
phiên [5], [6]. Mômen quay được tạo ra bởi động
cơ cảm ứng là:
3
( )
4
e e e e
m
e dr qs qr ds L
r
L
P d
T i i J B T
L dt

  
    
(24)
Trong đó i
qs

và i
ds
là dòng điện stator và
qr

và
dr

là từ thông rotor trên trục d, q; P là số cực; B là
hệ số ma sát; J là quán tính của rotor; T
L
mômen
tải.
Phương pháp điều khiển véc tơ nhằm bảo đảm
tốc độ của véc tơ từ thông rotor đạt tới một tốc độ
đồng bộ, và từ thông rotor theo hướng thẳng đứng
Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 823
Mã bài: 175
của trục d. Thành phần của từ thông theo hướng
trục q bị triệt tiêu và từ thông rotor nằm trọn vẹn
trên trục d [11], nên ta có:
* *
*
4
3
r
qs e
m r
L
i T

PL

 (25)
Trong đó ký hiệu ‘*’ đặc trưng cho tín hịêu
điều khiển cần đạt được. Phương trình (25) cho
biết nếu từ thông rotor không đổi thì mômen điện
từ T
e
*
sẽ thay đổi tuyến tính với tín hiệu điều khiển
dòng
*
qs
i
. Vì vây, phương pháp điều khiển véc tơ
cho máy điện cảm ứng lúc này có cấu trúc như
điều khiển động cơ một chiều DC.
Từ phương trình (24) ta có:
. ( )
r
r L
d
K u t J B T
dt


  
(26)
trong đó:


3
4
m
r
L
P
K
L
 gọi là hằng số mô men,
* *
( )
r qs
u t i

 gọi là điện áp điều khiển [3].
Lấy Laplace hai vế phương trình (26) ta có

( )
(s)= ( ) ( )
L
T s
G s u s
Js B



(27)
trong đó: ( )
K
G s

Js B



Mô hình động cơ khi có nhiều tham số bất định
Từ phương trình (26):

eff eff eff
( )
L
u t J B T
 
  

(28)
Trong đó

eff eff eff
J
J J J
K
   

;
eff eff eff
B
B B B
K
   


;

eff
L
T
T
K



eff eff
,
J B
 
là các phần biết;
eff eff
,
J B
  là các phần không biết
Đặt
eff eff eff
f T J B
 
    

(29)
Do
eff eff
,
J B

  và
eff
T
là các đại lượng bị giới hạn
ta có thể xác định được giới hạn của
f
:
'
0 0
; 0.
f
 
 
(30)
Thay (30) vào (29) ta có hệ động lực mô tả tốc độ
mô tơ có các tham số bất định như sau:
eff eff
( )
u t J B f
 
  
 

(31)
Như vậy bài toán điều khiển động cơ trở về xác
định tín hiệu điều khiển
( )
u t
sao tốc độ mô tơ



bám theo tốc độ
d

mong muốn trong khi không
biết rõ các tham số
eff eff
,
J B
và tải thay đổi
eff
T
không biết trước.
4. Phương pháp điều khiển tốc độ động cơ với
nhiều tham số bất định
4.1 Xác định tín hiệu phản hồi và bù hệ số ma
sát
Chọn
0 1
( )
u t u u
 
(32)
trong đó
0
u
là tín hiệu phản hồi dạng PD và bù hệ
số ma sát
eff
B



0 eff eff
( ( ))
d D d
u J K B
   
   
 

(33)

,
d d
 

là tốc độ mong muốn của động cơ;
0
D
K

là hệ số phản hồi tốc độ.
u
1
là tín hiệu bù các đại lượng bất định
f
sẽ
được xác định sau.
Thay (32), (33) vào (31) ta được


1 eff
(( ) ( ))
d D d
u f J K
   
    

 
(34)
Hay
1
eff eff
D
u
f
K
J J
 
  

 
(35)
trong đó sai số tốc độ
d
  
 

Thay vào phương trình (35) ta có:

'

D
K u f
 

  

(36)
với
'
1
eff
u
u
J


;
eff
f
f
J




Như vậy, bài toán điều khiển trở thành tìm
'
u
sao
cho hệ (36) ổn định tiệm cận trong khi không biết

'
f
. Ta sẽ sử dụng một mạng nơ ron để xấp xỉ hàm
'
f
.
4.2 Xác định mạng nơ ron xấp xỉ đại lượng bất
định
'
f

Theo định lý Stone Weierstrass [10] mạng nơ
ron RBF có khả năng xấp xỉ hàm liên tục có cấu
trúc không biết trước. Ta xấp xỉ hàm
'
f
bằng
ˆ
f
là
đầu ra của mạng nơ ron RBF với một nút nơ ron ở
lớp ẩn với sai số xấp xỉ được mô tả theo phương
trình:
'
ˆ
f f

 
trong đó


là sai số xấp xỉ. (37)
Ta chọn mạng nơ ron
ˆ
f
RBF ba lớp như sau
- Lớp đầu vào là tín hiệu sai số


- Lớp giữa là lớp ẩn có đầu ra là

có hàm ra dạng
Gauss:
( )
exp
c




 
 
 
 
(38)
trong đó

là đầu ra;
,
c


là tham số trọng tâm và
sai lệch chuẩn của hàm Gauss được tự do chọn
- Lớp đầu ra tuyến tính
ˆ
f w

 (39)
824 Lê Hùng Linh, Phạm Thượng Cát, Nguyễn Văn Tính, Phạm Minh Tuấn
VCM2012

Hình 2. Mô hình điều khiển động cơ sử dụng bộ ước lượng tốc độ
trong đó
w
là trọng liên kết được hiệu chỉnh on-
line trong quá trình điều khiển
- Thuật học của mạng được chọn là

w

 

(40)
trong đó
0



là hệ số học chọn tự do.
4.3 Xác định thuật điều khiển
1

u

Ta chọn tín hiệu bù các đại lượng bất định
1
u
sử
dụng đầu ra của mạng nơ ron
ˆ
f
như sau:

'
1
ˆ
ˆ ˆ
(1 )
eff eff
u J u J f

 

 
   
 
 
 
(41)
trong đó
0



được chọn tự do.
4.4 Mô hình điều khiển động cơ xoay chiều với
nhiều tham số bất định
Ta chọn thuật điều khiển
u
và thuật học
w

của
mạng nơ ron như sau [13]:
eff eff eff
( ) ( ( )) '
d D d
u t J K B J u
   
    
  

(42)
'
1
ˆ
(1 )u f

 

 
  
 

 
 
(43)
w

 

(44)
trong đó các tham số tự chọn
D
K
,
, 0
 

.
Cấu trúc của hệ điều khiển có thể mô tả theo sơ đồ
trên Hình 2. Tín hiệu điều khiển
u
gồm hai thành
phần chính:
0 eff eff
( ( ))
d D d
u J K B
   
   
 



là
thành phần phản hồi PD và bù thành phần ma sát,
1
u
là thành phần bù có mạng nơ ron với thuật học
on-line để xấp xỉ các thành phần bất định. Tốc độ
động cơ được ước lượng.

5. Mô phỏng kiểm chứng phương pháp điều
khiển
Ta giả thiết tín hiệu tốc độ mong muốn
d

biến
thiên theo dạng hình thang:
0 10 20 30 40 50
0
5
10
15
20
Time (s)
Van toc goc rotor (rad/s)


Wd

Hình 3: Tốc độ rotor mong muốn
Ta mô phỏng hệ điều khiển tốc độ động cơ với các
tham số bất định với tải thay đổi không biết trước

có dạng:
ˆ
1.5sin(2 ) 0.5sin(50 )
L L L
L
T T T
T t t
  
  
(Nm)
ˆ
L
T
có biên độ thay đổi theo thời gian như Hình 4:

Hình 4: a) Thành phần tải thay đổi đột biến của
mô tơ;
b) Biến thiên của tải TL
Các thông số của động cơ L
s
=0.47mH;
L
r
=0.47mH; L
m
=0.44mH; R
r
=3.6Ω; R
s
=8Ω; P=4

cực;
a)
b)
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
-2
0
2
4
6
8
10
Time (s)
Do thi nhieu mo men tai


T
L

Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 825
Mã bài: 175
5.1 Mô phỏng với tín hiệu điều khiển sử dụng
mạng nơron và tín hiệu phản hồi trực tiếp vận
tốc góc rotor động cơ
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
0
5
10
15
20
Time (s)

rad/s


Van toc goc thuc
Van toc goc mong muon

Hình 5a: Đồ thị vận tốc góc rotor thực và vận tốc
góc rotor mong muốn.
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
-0.35
-0.3
-0.25
-0.2
-0.15
-0.1
-0.05
0
time (s)
rad/s


Sai lech giua van toc goc thuc va van toc goc mong muon

Hình 5b: Đồ thị Sai số giữa tốc độ giữa vận tốc
góc rotor thực và vận tốc góc rotor mong muốn.
Với kết quả mô phỏng sử dụng mang nơron Hình
5a, ta thấy tốc độ của rotor đã được điều khiển
bám sát với tốc độ mong muốn. Tại các thời điểm
tải thay đổi đột biến tốc độ rotor có quá trình quá
độ nhất định nhưng chỉ sau một khoảng thời gian

rất ngắn mạng nơ ron tự học và tác động đưa tốc
độ rotor về với tốc độ mong muốn. Điều này
chứng tỏ khả năng tự thích nghi của hệ và minh
chứng cho tính hiệu quả của phương pháp điều
khiển tốc độ động cơ sử dụng mạng nơron với
thuật học on-line để bù các đại lượng bất định và
tải thay đổi lớn trong hệ điều khiển tốc độ động cơ
xoay chiều.
5.2 Mô phỏng với tín hiệu điều khiển sử dụng
mạng nơ ron và ước lượng vận tốc góc rotor
động cơ bằng chế độ trượt.
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
0
5
10
15
20
time (s)
rad/s


van toc goc rotor uoc luong
van toc goc rotor mong muon

Hình 6a: Đồ thị vận tốc góc rotor mong muốn và
giá trị ước lượng
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
0
5
10

15
20
time (s)
rad/s


gia tri uoc luong cua van toc goc rotor
van toc goc rotor thuc te

Hình 6b: Đồ thị vận tốc góc rotor thực và giá trị
ước lượng
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
-2
-1
0
1
2
3
time (s)
rad/s


sai lech giua gia tri thuc va gia tri uoc luong cua van toc goc rotor

Hình 6c: Sai số giữa tốc độ góc rotor phản hồi
thực và tốc độ ước lượng
Với kết quả mô phỏng sử dụng mang nơ ron Hình
6, ta thấy tốc độ của rotor đã được điều khiển bám
sát với tốc độ mong muốn. Tại các thời điểm tải
thay đổi đột biến tốc độ rotor có quá trình quá độ

nhất định nhưng sai lệch chỉ khoảng 1,2% Tại thời
điểm tăng tốc và giảm tốc có độ sai lệch lớn nhất
khoảng 16%.

6. Kết luận
Báo cáo này đề xuất một phương pháp điều khiển
tốc độ động cơ sử dụng mạng nơ ron nhân tạo với
thuật học on-line để bù các đại lượng bất định và
tải thay đổi lớn trong mô hình động lực của động
cơ xoay chiều. Đồng thời bài báo cũng đề xuất một
phương pháp ước lượng tốc độ động cơ tự thích
nghi cải tiến tránh được việc sử dụng hàm dấu
không liên tục và bộ lọc thông thấp của phương
pháp ước lượng theo mode trượt [12]. Độ ổn định
tiệm cận toàn cục của hệ thống điều khiển sử dụng
mạng nơ ron được kiểm chứng. Các kết quả mô
phỏng minh chứng hiệu quả của phương pháp ước
lượng và điều khiển tốc độ đông cơ đề xuất.

Tài liệu tham khảo
[1] W. Leonhard, Control of Electric Drives,
SpringerVerlag, 2001.
[2] P. Krause, Analysis of Electric Machinery,
McGrawHill, 1986.
[3] R. J. Wai, Robust Decoupled Control of Direct
Field-Oriented Induction Motor Drive, IEEE
Transactions on Industrial, Vol. 52, No. 3, June
2005.
[4] S. Rao, M. Buss, and V. Utkin, An adaptive
sliding mode observer for induction machines,

Proceedings of the 2008 American Control
826 Lê Hùng Linh, Phạm Thượng Cát, Nguyễn Văn Tính, Phạm Minh Tuấn
VCM2012
Conference, Seattle, Washington, USA, June
2008, pp. 1947–1951.
[5] R. Marino, S. Peresada, and P. Valigi, Adaptive
input output linearizing control of induction
motors, IEEE Transactions on Automatic
Control, Vol. 38, No. 2, pp. 208–221, Feb 1993.
[6] V. I. Utkin, J. G. Guldner, and J. Shi, Sliding
Mode Control in Electromechanical Systems.
Taylor & Francis, 1999.
[7] K. Halbaoui, D. Boukhetala, and F. Boudjema,
A New Robust Model Reference Adaptive
Control for Induction Motor Drives Using a
Hybrid Controller, Proceedings of the 2008
International Symposium on Power Electronics,
Electrical Drives, Automation and Motion
pp.1109-1113.
[8] Z. Yan and V. Utkin, Sliding mode observers
for electric machines an overview, Proceedings
of the IECON 02, Vol. 3, No. 2, November
2002, pp. 1842 – 1847.
[9] A. Derdiyok, Z. Yan, M. Guven, and V. Utkin,
A sliding mode speed and rotor time constant
observer for induction machines, Proceedings
of the IECON 01 , Vol. 2, December 2001, pp.
1400–1405.
[10] N.E Cotter, The Stone- Weierstrass and Its
Application to Neural Networks, IEEE Tran on

Neural Networks . Vol 1. N4 1990 pp 290 –
295.
[11] P. Marino, M. Milano, F. Vasca, Linear
quadratic state feedback and robust neural
network estimator for field-oriented-
controlled induction motors, IEEE Trans. Ind.
Electron, Vol46, pp. 150–161, 1999.
[12] Adnan Derdiyok, Zhang Yan, Mustafa Guven
and Vadim Utkin, A Sliding Mode Speed and
Rotor Time Constant Observer for Induction
Machines, IECON’01: The 27
th
Annual
Conference of the IEEE Industrial Electronics
Society
[13] Pham Thuong Cat, Le Hung Linh, Pham Minh
Tuan, Speed Control of 3-Phase Asynchronus
Motor Using Artificial Neural Network, 2010
8
th
IEEE International on Control and
Automation Xiamen, China, June 9-11,2010.
p832-p836

Lê Hùng Linh sinh năm 1981.
Anh nhận bằng đại học năm
2003 và thạc sỹ năm 2007, về
ngành Công nghệ điện tử - viễn
thông của Trường Đại học
Công nghệ - Đại học Quốc gia

Hà Nội. Từ năm 2003 đến nay
anh là giảng viên của Khoa
Công nghệ tự động hóa, Trường Đại học Công
nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Thái
Nguyên. Hướng nghiên cứu chính là thiết kế và
thực hiện các hệ thống đo lường, điều khiển, các
hệ thống nhúng.

Pham Thuong Cat received
his M.S degree in Computer
Engineering from Budapest
Technical University in 1972
and Ph.D. in Control
Engineering from Hungarian
Academy of Sciences (MTA)
in 1977. From 1985 to 1988,
he was a Postdoctoral Fellow
at MTA SzTAKI the Research Institute of
Computer and Automation of MTA and received
D.Sc. degree in Robotics from Hungarian
Academy of Science in 1988. He is a Honorary
Research Professor in Computational Sciences of
MTA SzTAKI. From 1979 he is researching and
teaching PhD. Courses at the Institute of
Information Technology, Vietnamese Academy of
Science and Technology.

D.Sc. Cat serves as Editor-in-Chief of the Journal
of Computer Science and Cybernetics of
Vietnamese Academy of Science and Technology.

He is a Vice President of the Vietnamese
Association of Mechatronics. His research
interests include robotics, control theory, cellular
neural networks and embedded control systems.
He co-authored 4 books and published over 150
papers on national and international journals and
conference proceedings.

TS. Phạm Minh Tuấn tốt
nghiệp Đại học Bách khoa Hà
Nội, chuyên ngành Công nghệ
Thông tin năm 1997, sau đó
nhận bằng Thạc sĩ và Tiến sĩ
về Kỹ thuật Điều khiển ở
trường Đại học Công nghệ
Nanyang, Singapore, vào các
năm 2002 và 2006. Từ 2006 đến 2011, ông làm
việc tại Phòng Công nghệ Tự động hóa, Viện
Công nghệ Thông tin, Viện KHCNVN. Hiện tại,
ông đang là Phó Giám đốc Trung tâm Điều khiển
và Khai thác Vệ tinh nhỏ thuộc Viện Công nghệ
Vũ trụ, Viện KHCNVN.
Lĩnh vực nghiên cứu chính của ông bao gồm điều
khiển xe tự hành, điều khiển tư thế vệ tinh, các hệ
nhúng, và hệ thống năng lượng tái tạo. Ông đã cho
đăng trên 30 bài báo tại các hội nghị, tạp chí trong
nước và quốc tế. Ông còn là thành viên Hội Cơ
điện tử Việt Nam.

Tuyển tập công trình Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc lần thứ 6 827

Mã bài: 175
Nguyễn Văn Tính nhận bằng
kỹ sư tại Đại Học Bách Khoa
Hà Nội năm 2008. Anh đang
làm nghiên cứu viên tại Viện
Công nghệ Thông tin thuộc
Viện Khoa học Công nghệ
Việt Nam, số 18 Hoàng Quốc
Việt, Cầu Giấy, Hà Nội.