THUẬT TOÁN TỐI ƯU BẦY ĐÀN CỦA BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG ĐỂ ƯỚC LƯỢNG TỐC ĐỘ CỦA ĐỘNG CƠ CẢM ỨNG

Tóm tắt

Động cơ cảm ứng luôn đóng vai trò tiên phong trong quá trình công nghiệp hóa. Từ xây dựng đến các phương tiện tự động và xe điện, động cơ cảm ứng luôn là sự lựa chọn hàng đầu. Tốc độ rotor là một thuộc tính thiết yếu ảnh hưởng đến hiệu suất của động cơ cảm ứng, có thể được đo trực tiếp bằng cách sử dụng bộ mã hóa quang học gắn trên trục động cơ. Tuy nhiên, việc sử dụng cảm biến này làm tăng chi phí, kích thước và trọng lượng của động cơ, đồng thời độ tin cậy và hiệu quả của cảm biến có thể bị ảnh hưởng trong môi trường khắc nghiệt. Bài báo này đề xuất một phương pháp sử dụng Bộ lọc Kalman mở rộng (Extended Kalman Filter - EKF) để ước tính tốc độ rotor với hoặc không cần cảm biến, đồng thời giảm nhiễu gây ra bởi môi trường khắc nghiệt. Hơn nữa, với việc triển khai thuật toán Tối ưu hóa Bầy đàn Hạt (Particle Swarm Optimization - PSO), độ chính xác trong ước tính được cải thiện đáng kể. Mô phỏng trong MATLAB Simulink đã được thực hiện để nhấn mạnh thêm hiệu quả của khung EKF-PSO