BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN QUỐC GIA VỀ KHOA HỌC, CÔNG NGHỆ VÀ ĐỔI MỚI SÁNG TẠO

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  29,157,333
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Tự động hóa (CAD/CAM, v.v..) và các hệ thống điều khiển, giám sát, công nghệ điều khiển số bằng máy tính (CNC), …

Trần Đức Chuyển(1), Lại Thị Thanh Hoa

Nâng cao chất lượng điều khiển hệ truyền động điện gió trên cơ sở bộ điều khiển thông minh sử dụng máy phát điện BLDCG

Improving control quality of win electrical drive system based on intelligent controllers using brushless dc permanent magnet generator

Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên

2021

16

29-37

1859-2171

Hệ thống điện gió, BLDCG, Điều khiển thích nghi trượt, Truyền động điện gió, Điều khiển thông minh

Wind electrical system, BLDCG, Adaptive sliding mode control, Wind electric drive, Intelligent control

Bài báo này trình bày nghiên cứu nâng cao chất lượng điều khiển cho hệ thống truyền động điện gió, trên cơ sở bộ điều khiển thông minh sử dụng máy phát điện nam châm vĩnh cửu một chiều không chổi than (BLDCG: Brushless DC Permanent Magnet Generator). Nhằm ứng dụng cho hệ thống điện gió công suất nhỏ, trên cơ sở điều khiển thông minh trượt thích nghi và mạng nơron có tính đến bộ ước lượng mômen ma sát nhiễu phi tuyến. Kết quả nghiên cứu trên phần mềm PSCAD và Matlab Simulinks cho thấy, phương pháp điều khiển không chỉ có tác dụng bù yếu tố phi tuyến (mômen nhiễu tổng hợp: mômen ma sát, mômen cản) tốt hơn mà còn có khả năng chống nhiễu tốt hơn, giúp cho hệ thống truyền động điện gió có trạng thái ổn định và đem lại được hiệu suất cao. Hơn nữa, việc sử dụng năng lượng gió sẵn có sẽ tốt hơn, đặc biệt là trong khi tốc độ gió thấp hệ thống vẫn làm việc ổn định.

This paper presents research on improving control the quality of wind electrical drive systems, based on intelligent controllers using Brushless DC permanent magnet generators (BLDCG: Brushless DC Permanent Magnet Generator). For application to wind electrical systems small power, based on intelligent controller adaptive sliding mode and neural networks taking into account the nonlinear disturbances friction torque estimator. Research results on PSCAD and Matlab Simulinks software show that the control method not only has the effect of compensating for nonlinear factors (synthetic disturbance moment: frictional moment, drag moment) but also has the ability to better anti-interference, helping the wind electrical drive system to have a stable state and bring high efficiency. Moreover, the use of available wind energy will be better, especially while the wind speed is low, the system still works stably.

TTKHCNQG, CTv 178

Xem toàn văn