ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO MÔ HÌNH  CHO ĐỘNG CƠ CẢM ỨNG SÁU PHA DƯỚI CÁC ĐIỀU KIỆN  VẬN HÀNH KHÁC NHAU

Nguyễn Việt Trung; Bùi Thanh Hiếu; Đỗ Chí Phi; Phạm Thanh Tùng

doi:10.34238/tnu-jst.13392

ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO MÔ HÌNH CHO ĐỘNG CƠ CẢM ỨNG SÁU PHA DƯỚI CÁC ĐIỀU KIỆN VẬN HÀNH KHÁC NHAU

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 08/08/25 Ngày hoàn thiện: 26/11/25 Ngày đăng: 26/11/25

Các tác giả

1. Nguyễn Việt Trung, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vĩnh Long
2. Bùi Thanh Hiếu, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vĩnh Long
3. Đỗ Chí Phi, Cao đẳng Kỹ thuật Cao Thắng
4. Phạm Thanh Tùng , Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Vĩnh Long

Tóm tắt

Bài báo này trình bày phương pháp FCS-MPC áp dụng cho động cơ cảm ứng sáu pha với trung tính cách ly và hai bộ dây quấn lệch nhau 30° điện. Mô hình điều khiển được xây dựng trong hệ tọa độ αβxy, sử dụng thông tin dòng điện và từ thông để dự đoán trạng thái tương lai và lựa chọn vector điện áp tối ưu tại mỗi bước lấy mẫu. Hệ thống được mô phỏng trong môi trường MATLAB/Simulink với ba trường hợp vận hành: không tải, có tải, và có nhiễu mô men. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển FCS-MPC đạt tốc độ bám 60 rad/s với thời gian xác lập dưới 0,05 s, sai số trạng thái dừng không quá ± 1 rad/s trong điều kiện không tải, và duy trì sai số dưới ± 5 rad/s khi có nhiễu. Dòng trên trục xy luôn giữ khoảng ± 2 A, phản ánh sự cân bằng điện từ giữa hai bộ dây. Phương pháp đề xuất phù hợp với các ứng dụng yêu cầu hiệu suất cao, độ ổn định, chống nhiễu tốt trong hệ truyền động công nghiệp và năng lượng tái tạo.

Từ khóa

Động cơ cảm ứng sáu pha; Điều khiển dự báo mô hình dạng tập hữu hạn; Biến đổi αβxy; Truyền động đa pha; MATLAB/Simulink

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] E. Levi, “Advances in converter control and innovative exploitation of additional degrees of freedom for multiphase machines,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 63, no. 1, pp. 433–448, 2016.

[2] M. A. Frikha, J. Croonen, K. Deepak, Y. Benômar, M. El Baghdadi, and O. Hegazy, “Multiphase motors and drive systems for electric vehicle powertrains: State of the art analysis and future trends,” Energies, vol. 16, no. 2, 2023, doi: 10.3390/en16020768.

[3] M. G. Abdel-Moneim, W. E. Abdel-Azim, A. S. Abdel-Khalik, M. S. Hamed, and S. Ahmed, “Model predictive current control of nine-switch inverter-fed six-phase induction motor drives under healthy and fault scenarios,” IEEE Trans. Transp. Electrif., vol. 10, no. 2, pp. 1234–1245, 2024.

[4] J. Su, R. Gao, and I. Husain, “Model predictive control based field-weakening strategy for traction EV used induction motor,” IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 54, no. 3, pp. 2295–2305, 2018.

[5] M. Mamdouh and M. A. Abido, “Simple predictive current control of asymmetrical six-phase induction motor with improved performance,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 70, no. 8, pp. 7580–7590, 2023.

[6] J. J. Aciego, I. Gonzalez-Prieto, M. J. Duran, A. Gonzalez-Prieto, and J. Carrillo-Rios, “Guiding the selection of multi-vector model predictive control techniques for multiphase drives,” Machines, vol. 12, no. 2, 2024, doi: 10.3390/machines12020115.

[7] M. Ayala, J. Doval-Gandoy, J. Rodas, O. Gonzalez, and R. Gregor, “Current control designed with model based predictive control for six-phase motor drives,” ISA Trans., vol. 98, pp. 496–504, 2020.

[8] M. Slunjski, O. Dordevic, M. Jones, and E. Levi, “Symmetrical/asymmetrical winding reconfiguration in multiphase machines,” IEEE Access, vol. 8, pp. 12835–12844, 2020.

[9] I. Gonzalez-Prieto, M. J. Duran, F. Barrero, M. Bermudez, and H. Guzman, “Impact of postfault flux adaptation on six-phase induction motor drives with parallel converters,” IEEE Trans. Power Electron., vol. 32, no. 1, pp. 515–528, 2017.

[10] P. Karamanakos, E. Liegmann, T. Geyer, and R. Kennel, “Model predictive control of power electronic systems: Methods, results, and challenges,” IEEE Open J. Ind. Appl., vol. 1, pp. 95–114, 2020.

[11] P. Goncalves, S. Cruz, and A. Mendes, “Finite control set model predictive control of six-phase asymmetrical machines - An overview,” Energies, vol. 12, no. 24, 2019, doi: 10.3390/en12244693.

[12] J. Carrillo-Ríos, I. González-Prieto, Á. González-Prieto, M. J. Durán, and J. J. Aciego, “Model predictive control for six-phase induction machines with insight into past current errors,” Applied Sciences, vol. 13, no. 5, 2023, doi: 10.3390/app142411684.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.13392

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ