Nhận dạng trực tuyến điện cảm của động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu dựa trên thuật toán deep learning và RLS

Tóm tắt

Bài bào này trình bày một phương pháp hoàn toàn mới để nhận dạng trực tuyến điện cảm stator trục d và q của động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu. Phương pháp được đề xuất dựa trên việc kết hợp giữa thuật toán học máy sâu (deep learning) và đệ quy recursive least square (RLS). Mô hình mạng nơ ron sâu được huấn luyện ngoại tuyến dựa trên các dữ liệu đo đạc thực nghiệm để tính toán điện áp stator bù truc d,q. Trong khi đó bộ ước lượng tham số dựa trên thuật toán RLS được đề xuất để nhận dạng điện cảm của động cơ dựa trên điện áp bù được ước lượng bởi mô hình mạng nơ ron sâu. Phương pháp đề xuất có thể khắc phục các nhược điểm của các phương pháp nhận dạng thông số hiện nay dựa trên mô hình của động cơ điện được biết đến như ảnh hưởng của nhiễu và sự yêu cầu thông tin chính xác về biến tần. Nghiên cứu thực nghiệm chuyên sâu đã được tiến hành để đánh giá tính ưu việt và độ chính xác ước lượng của phương pháp đề xuất trong những điều kiện làm việc điển hình như sự thay đổi mô men phụ tải, tốc độ làm việc và trạng thái giảm từ thông.