intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Tạp chí Nghiên cứu khoa học Đại học Sao Đỏ: Số 4(59)/2017

Chia sẻ: ViEnzym2711 ViEnzym2711 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:128

Thêm vào BST
Báo xấu
61
lượt xem 3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tạp chí Nghiên cứu khoa học Đại học Sao Đỏ: Số 4(59)/2017 trình bày các nội dung chính sau: Ứng dụng giải thuật di truyền (GA) để tối ưu tham số hệ mờ trong phân lớp tín hiệu điện tim, mô hình hóa hệ thống máy phát SRG - điêzen, nghiên cứu sấy thóc giống BC15 bằng máy sấy bơm nhiệt kết hợp thùng quay,... Để nắm nội dung mời các bạn cùng tham khảo tạp chí.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tạp chí Nghiên cứu khoa học Đại học Sao Đỏ: Số 4(59)/2017

  1. LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TRONG SỐ NÀY ĐẠI HỌC SAO ĐỎ Số 4(59).2017 LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA Ứng dụng giải thuật di truyền (GA) để tối ưu 5 Hoàng Thị Ngọc Diệp tham số hệ mờ trong phân lớp tín hiệu điện tim Trần Duy Khánh Hoàng Thị An Mô hình hóa hệ thống máy phát SRG - điêzen 13 Phạm Công Tảo Nguyễn Phương Tỵ Phạm Thị Hoan Nghiên cứu sấy thóc giống BC15 bằng máy sấy 20 Đinh Văn Nhượng bơm nhiệt kết hợp thùng quay Tạ Hồng Phong Vũ Hồng Phong Lê Ngọc Hòa Bùi Văn Tú Nguyễn Trọng Các Thiết kế bộ điều khiển thích nghi nơron - mờ 28 Nguyễn Văn Trung kết hợp với bộ điều khiển LQR cho phép giảm Nguyễn Trọng Các dao động của tải trọng và định vị chính xác của Nguyễn Thị Tâm giàn cần cẩu dựa trên Matlab Nguyễn Thị Việt Hương LIÊN NGÀNH CƠ KHÍ - ĐỘNG LỰC Mô phỏng và thử nghiệm quá trình hàn vát mép 36 Ngô Hữu Mạnh chữ V giữa thép cacbon với thép không gỉ Mạc Văn Giang Nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số công 42 Vũ Văn Tản nghệ đến năng suất và chất lượng cắt vải khi cắt Nguyễn Văn Hạng bằng tia laze Ngô Hữu Mạnh Nguyên lý tạo hình bề mặt chi tiết khi gia công 48 Nguyễn Văn Toàn bằng tia nước có hạt mài kết hợp với phương Bacherikov Ivan Viktorovich pháp ăn mòn điện cực anot Mô phỏng hệ thống truyền động điện trên ô tô 53 Nguyễn Ngọc Tuấn điện sử dụng hệ thống lái bốn bánh xe Hồ Hữu Hùng Nguyễn Thành Công Nguyễn Đình Cương NGÀNH TOÁN HỌC Hiện tượng Gibbs của hàm tổng quát có điểm 58 Nguyễn Kiều Hiên gián đoạn tại gốc tọa độ và tại điểm bất kỳ Nguyễn Thị Hải Đường Lưu Thị Thu Huyền Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017 1
  2. TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TRONG SỐ NÀY ĐẠI HỌC SAO ĐỎ Số 4(59).2017 Tập hút toàn cục của phương trình khuếch tán 63 Nguyễn Viết Tuân không cổ điển với điều kiện tăng trưởng kiểu mũ Nguyễn Thị Huệ Nguyễn Thị Hồng Nguyễn Xuân Tú NGÀNH KINH TẾ Những thay đổi trong chính sách ODA của một số 68 Nguyễn Hữu Dũng tổ chức quốc tế và hàm ý chính sách cho Việt Nam Nguyễn Bá Toản Phạm Thị Hồng Hoa Doanh nghiệp tư nhân trước cuộc Cách mạng 76 Vũ Thị Hường công nghiệp 4.0 - Cơ hội, thách thức và một số Ngô Thị Luyện đề xuất Nguyễn Thị Ngọc Mai LIÊN NGÀNH HÓA HỌC - CÔNG NGHỆ THỰC PHẨM Nghiên cứu chế tạo than sinh học từ vỏ trấu và 82 Dương Thị Thanh xác định diện tích bề mặt riêng của than sinh học dựa vào dung lượng hấp phụ iot Nghiên cứu, sản xuất đường maltose từ bột sắn 88 Tăng Thị Phụng bằng phương pháp enzyme Vũ Thị Hồng NGÀNH NGÔN NGỮ HỌC Phát triển kỹ năng xử lý tình huống cho sinh 95 Nguyễn Thị Hương Huyền viên chuyên ngành hướng dẫn du lịch Trường Tăng Thị Hồng Minh Đại học Sao Đỏ Tư tưởng “Đạo, Hiếu” trong Nho giáo và ảnh 103 Đặng Thị Minh Phương hưởng của nó tới quá trình xây dựng gia đình văn Trần Hoàng Yến hóa mới ở Việt Nam hiện nay LIÊN NGÀNH TRIẾT HỌC - XÃ HỘI HỌC - CHÍNH TRỊ HỌC Một số giải pháp cơ bản góp phần nâng cao kỹ 109 Nguyễn Thị Hiền năng nghề nghiệp cho sinh viên trong giai đoạn Phạm Thị Hồng Hoa hiện nay Tư tưởng Hồ Chí Minh về giáo dục đạo đức cho 116 Đỗ Thị Thùy thanh niên và sự vận dụng tư tưởng đó vào việc Nguyễn Mạnh Tưởng giáo dục cho thanh niên tỉnh Hải Dương hiện nay Nâng cao chất lượng cuộc sống của gia đình 123 Nguyễn Thị Nhan công nhân trong các doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài ở Việt Nam hiện nay 2 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017
  3. LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA SCIENTIFIC JOURNAL CONTENTS SAO DO UNIVERSITY No 4(59).2017 TITLE FOR ELECTRICITY - ELECTRONICS - AUTOMATION Application of GA for optimising parameters of 5 Hoang Thi Ngoc Diep fuzzy systems in ECG classification Tran Duy Khanh Hoang Thi An Modeling of the system switched reluctance 13 Pham Cong Tao generator - diesel Nguyen Phuong Ty Pham Thi Hoan Experimental study on drying of BC15 rice in a 20 Dinh Van Nhuong heat pump combined rotary drum dryer Ta Hong Phong Vu Hong Phong Le Ngoc Hoa Bui Van Tu Nguyen Trong Cac Adaptive neural - fuzzy controller design 28 Nguyen Van Trung combined with LQR controller allows to reduce Nguyen Trong Cac vibration of load and accurate positioning of the Nguyen Thi Tam gantry crane based on Matlab Nguyen Thi Viet Huong TITLE FOR MECHANICAL AND DRIVING POWER ENGINEERING Simulation and experimental analysis of 36 Ngo Huu Manh single-V groove butt weld between carbon steel Mac Van Giang and stainless steel Study on the effect of technology factors on 42 Vu Van Tan productivity and quality of fabric in cutting Nguyen Van Hang process with laser Ngo Huu Manh The principle of surface forming by waterjet 48 Nguyen Van Toan method combined with the method of Bacherikov Ivan Viktorovich electrochemical corrosion anode Simulation of electric driver system for electric 53 Nguyen Ngoc Tuan car with four wheel steering Ho Huu Hung Nguyen Thanh Cong Nguyen Dinh Cuong TITLE FOR MATHEMATICS The Gibbs phenomenon of the general function 58 Nguyen Kieu Hien has a discontinuity at the coordinates and at the Nguyen Thi Hai Duong whether Luu Thi Thu Huyen Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017 3
  4. NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SCIENTIFIC JOURNAL CONTENTS SAO DO UNIVERSITY No 4(59).2017 Global attractor for nonclassical diffusion 63 Nguyen Viet Tuan equation with exponential nonlinearity Nguyen Thi Hue Nguyen Thi Hong Nguyen Xuan Tu TITLE FOR ECONOMICS A change in ODA policies of some international 68 Nguyen Huu Dung organizations and policy recommendations for Nguyen Ba Toan Vietnam Pham Thi Hong Hoa Private enterprises in the era of the Industrial 76 Vu Thi Huong Revolution 4.0 - Opportunities, challenges and Ngo Thi Luyen proposal Nguyen Thi Ngoc Mai TITLE FOR CHEMISTRY AND FOOD TECHNOLOGY Research on the manufacture biochar from rice 82 Duong Thi Thanh husk and determine the specific surface area of biochar based on the iodine adsorption capacity Production of maltose from cassava starch using 88 Tang Thi Phung enzymatic hydrolysis Vu Thi Hong TITLE FOR LINGUISTICS Improving situation handling skills for tourism 95 Nguyen Thi Huong Huyen tour guide students at Sao Do University Tang Thi Hong Minh The ideology of “piousness” in confucianism and 103 Dang Thi Minh Phuong its influence on the process of building a new Tran Hoang Yen cultural family in Vietnam TITLE FOR PHILOSOPHY - SOCIOLOGY - POLITICAL SCIENCE Some basic solutions contribute to improve 109 Nguyen Thi Hien professional skills for students in the present Pham Thi Hong Hoa stage Ho Chi Minh’s ideology on ethics education 116 Do Thi Thuy for the youth and its application on educating Nguyen Manh Tuong morality for the youth of Hai duong province nowaday Life for family households in foreign-invested 123 Nguyen Thi Nhan enterprises in foreign current Vietnam 4 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017
  5. LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN (GA) ĐỂ TỐI ƯU THAM SỐ HỆ MỜ TRONG PHÂN LỚP TÍN HIỆU ĐIỆN TIM APPLICATION OF GA FOR OPTIMISING PARAMETERS OF FUZZY SYSTEMS IN ECG CLASSIFICATION Hoàng Thị Ngọc Diệp, Trần Duy Khánh, Hoàng Thị An Email: hoangdiepdtth@gmail.com Trường Đại Học Sao Đỏ Ngày nhận bài: 16/2/2017 Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 6/11/2017 Ngày chấp nhận đăng: 28/12/2017 Tóm tắt Bài báo trình bày các bước xây dựng một mô hình phân lớp điện tim sử dụng hệ mờ không đơn trị (NSFLS). Đầu tiên, các tín hiệu điện tim được cho qua một khối tiền xử lý để loại nhiễu do môi trường ghi điện tâm đồ gây ra. Tín hiệu sau khi xử lý nhiễu sẽ được phân tích và trích rút các đặc trưng thích hợp. Các đặc trưng này là đầu vào của một hệ phân lớp mờ không đơn trị. Sau khi xác định cấu trúc của mô hình phân lớp, xây dựng các tham số của mô hình qua một quá trình học dựa vào tập dữ liệu huấn luyện. Cuối cùng, nhóm tác giả sử dụng giải thuật di truyền để tối ưu tham số hệ mờ nhằm thu được kết quả phân lớp tín hiệu điện tim tốt nhất. Từ khóa: Hệ mờ không đơn trị (NSFLS); giải thuật di truyền (GA); phân loại mẫu; phân lớp tín hiệu điện tim (ECG). Abstract The paper presents a method to construct a non-singleton fuzzy logic system (NSFLS) for ECG arrhythmic classification. The classifier is applied to distinguish normal sinus rhythm (NSR), ventricular fibrillation (VF) and ventricular tachycardia (VT). Two features of ECG signal, the average period and the pulse width, are inputs to the fuzzy classifier. The rule base used in the fuzzy system is constructed from training data. The generalized bell membership function is used to examine the performance of the classifier with different shapes of membership function. The results of experiments with data from the MIT-BIH Malignant Ventricular Arrhythmia Database show the viability of a non-singleton fuzzy system in ECG classification. Then, GA Optimisation of Non-Singleton Fuzzy Logic System for ECG Classification to obtain the best results. Keywords: Non-singleton fuzzy logic system (NSFLS); genetic algorithm (GA); pattern classification; electrocardiogram (ECG). 1. GIỚI THIỆU phân loại nhưng chúng đều có chung cấu trúc nền tảng và các bước khi thiết kế. Theo [8] các thành Trong thực tế có rất nhiều bài toán cần phân loại phần của một bộ phân loại và trình tự thiết kế bộ mẫu như bài toán phân loại ảnh khuôn mặt, phân phân loại được chỉ ra trên hình 1. loại văn bản, phát hiện lỗi trong các phân tích máy móc và y tế, phân loại chữ viết… Có rất nhiều vấn Bước trích chọn đặc trưng biến đổi dữ liệu đầu đề con người xử lý khá đơn giản. Trái lại, trong vào (trong không gian quan sát) thành các vectơ nhiều trường hợp, phương án sử dụng máy tính đặc trưng (trong không gian đặc trưng). Không đã chỉ ra mức độ khó của vấn đề. Tuy gặp nhiều gian đặc trưng có số chiều ít hơn nhiều so với khó khăn nhưng việc sử dụng máy tính trong các không gian quan sát. Bước tiếp theo là biến đổi bài toán nhận dạng mẫu ngày càng trở nên phổ từ không gian đặc trưng sang không gian quyết biến. Mục đích chính của việc phân loại mẫu là tự định được định nghĩa bởi tập các lớp (xác định). động trợ giúp con người khi phân tích khối lượng Một bộ phân loại hay một thuật toán sẽ sinh ra dữ liệu cực lớn và từ đó trích chọn ra những tri một phân hoạch của không gian đặc trưng bởi các thức hữu ích. Mặc dù có nhiều phương thức khi miền quyết định. Sau khi thiết kế bộ phân loại với Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017 5
  6. NGHIÊN CỨU KHOA HỌC hiệu năng mong muốn, ta có thể sử dụng nó để loại mẫu và tiết kiệm chi phí tính toán. Nếu những phân loại các đối tượng mới. Điều này có nghĩa đặc trưng thừa hay không thích hợp ảnh hưởng là bộ phân loại sẽ gán từng vectơ đặc trưng trong đến hiệu năng cũng như chất lượng phân loại không gian đặc trưng với một lớp trong không mẫu, thậm chí có thể dẫn tới việc phân loại sai. gian quyết định. Do có nhiều cách lựa chọn thuật toán nên độ khó Trong bài toán phân loại mẫu, trích chọn đặc khi trích chọn đặc trưng cũng rất đa dạng. Hơn trưng là nhiệm vụ khó khăn nhất, quyết định đến nữa, trong các ứng dụng ta luôn phải đối mặt với độ chính xác của thuật toán. Khi trích chọn đặc nhiễu. Nguyên nhân của chúng là do nhiễu điện trưng cần lựa chọn những đặc trưng hữu ích để trong các thiết bị trích chọn hoặc thao tác các thiết tìm ra thuật toán học hiệu quả cho bài toán phân bị không đúng. Dữ liệuvào Dữ liệu vào Thu Thunhập dữdữ thập liệu Cảm biến Cảm biến Lựa chọn Lựa đặcđặc chọn trưng Tiền xử lýlý Tiền xử Lựa Lựachọn lớp chọ lớp Trích Trích chọn chọn đặcđặc trưng Huấnluyện Huấn luyện phân phân loại t Phân lớp Phân lớp Đánh Đánhgiágiá hiệu suất hiệu ấ Quyết Quyếtđịnh định Kết thúc Kết thúc a) b) b) a) Hình 1. a) Các thành phần của bộ phân loại; b) Trình tự thiết kế bộ phân loại sử dụng GA Đã có nhiều nghiên cứu để phân lớp tín hiệu điện đơn trị khi có nhiễu trong các đặc trưng được trích tim. Theo [3] với mô hình mờ sử dụng logic mờ chọn. Điều này rất hữu ích khi không thể tránh loại 2 khoảng đơn trị thì khả năng làm việc với khỏi sự nhập nhằng trong dữ liệu đầu vào [8]. nhiễu hiệu quả chưa cao. Theo [9] sử dụng hệ mờ 2. GIẢI THUẬT DI TRUYỀN ÁP DỤNG VÀO BÀI loại hai khoảng và thuật toán VF - Filter Leakage TOÁN ECG thì khả năng phân lớp chưa tối ưu hóa hàm thuộc và cơ sở luật. Do đó, hệ mờ không đơn trị được 2.1. Bài toán ECG chọn vì nó thích hợp hơn hệ mờ đơn trị khi làm Bài toán phân lớp điện tim được mô tả theo sơ đồ việc với nhiễu. Giải thuật di truyền được dùng để tối ưu hóa đồng thời hàm thuộc và cơ sở luật. như hình 2, trong đó: Bài báo này trình bày khả năng của hệ mờ không - Đầu vào gồm hai đặc trưng: độ rộng xung (PW), đơn trị và giải thuật di truyền để xử lý nhiễu trong chu kỳ xung (T). các bài toán phân loại mẫu. Hiệu năng của các hệ thống đơn trị và không đơn trị được so sánh với - Đầu ra loại nhịp tim (phân làm ba lớp): NRS (nhịp nhau trong bài toán phân lớp điện tim. Các kết tim bình thường), VF (chứng rung tâm thất) và VT quả chỉ ra rằng giải thuật di truyền tốt hơn hệ mờ (chứng tim đập nhanh). 6 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017
  7. LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA rn trong đó n = 1, 2, …, 9. Do vậy, tổng cộng 21 Tín hiệu điện tim đầu vào tham số (3 chức năng thành viên × 2 tham số × 2 biến đầu vào + 9 quy tắc) cần thiết để giải thuật di truyền điều chỉnh. + Mỗi tham số luật được mã hóa thành chuỗi Xử lý và trích rút đặc trưng của tín hiệu nhị phân 2-bit. + Mỗi tham số của hàm được mã hóa thành chuỗi nhị phân 8-bit. Do đó, chiều dài của chuỗi nhị phân là 114 bit Phân lớp tín hiệu (12x8+2x9=114 bit). Minh họa cấu trúc của nhiễm sắc thể (hình 3). Loạn nhịp tim Hình 2. Sơ đồ bài toán ECG Hình 3. Cấu trúc của nhiễm sắc thể Trong quá trình thẩm định thích hợp các tham số 2.2. Giải thuật di truyền phải được giải mã (kiểu hình đại diện). Giải thuật di truyền sử dụng các mã hóa nhị phân, + Tham số luật giải mã thành dãy số mỗi cá thể là một chuỗi bit, thông qua các toán tử nguyên 0-4. di truyền: chọn lọc, lai ghép, đột biến, tái tạo. + Tham số hàm giải mã thành số thực bằng procedure Genetic_Algorithm; cách sử dụng phương trình lập bản đồ tuyến tính như dưới đây [3]: begin Aq min max min (1) g p = Gq + (Gq − Gq ) × t ← 0; 2N −1 Khởi tạo thế hệ ban đầu P(t); trong đó: p và q: chuỗi gen tương ứng; gp biểu thị giá trị thực tế của các tham số qth; Aq biểu diễn các Đánh giá P(t) (theo hàm thích nghi); số nguyên đại diện là chuỗi gen N-bit; Gq max và repeat Gqmin biểu thị cho người dùng xác định giới hạn trên và dưới của gen tương ứng. t ← t + 1; 3. CẤU TRÚC CỦA MÔ HÌNH PHÂN LỚP MỜ Sinh ra thế hệ mới P(t) từ P(t-1) bởi SỬ DỤNG GA ĐỂ TỐI ƯU THAM SỐ • Chọn lọc Về cơ bản, kiến trúc chung của mô hình GA giống • Lai ghép với mô hình phân lớp loại hai khoảng. Tuy nhiên • Đột biến trong cấu trúc có thêm khối tiền xử lý và giảm bớt khối giảm loại và khử mờ. Đánh giá P(t); until Điều kiện kết thúc được thỏa mãn; end; 2.3. Giải thuật di truyền ứng dụng vào bài toán ECG Khi thiết kế một hệ mờ giải quyết bài toán ECG dùng giải thuật di truyền, đầu tiên là xem xét chiến lược trình bày và cách thức mã hóa hệ mờ vào nhiễm sắc thể. Trong thiết kế giải thuật di truyền ở bài báo này có hai đầu vào và mỗi đầu vào gồm hai biến x1 và x2 (có thể là độ rộng xung và chu kỳ hoăc độ rộng xung và biên độ) được phân chia thành ba hàm, do đó, có 12 tham số (vì 2 tham số x 2 đầu vào x 3 chức năng thành viên = 12 tham số). Giả sử không mất tính tổng quát và độ lệch tiêu chuẩn của hàm tham gia là mxi và σ xi , với l l i = 1, 2 và l = 1, 2, 3. Ngoài ra có 9 luật (3x3) trong Hình 4. Cấu trúc của một hệ phân loại mờ các quy tắc cơ sở, thêm kết quả phụ 9 tham số, sử dụng GA Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017 7
  8. NGHIÊN CỨU KHOA HỌC 3.1. Khái niệm hệ mờ không đơn trị dữ liệu trong cửa sổ dài 4s à ta có n = 1000 mẫu có các giá trị Xi với i = 1, 2,.., 1000. Kaufman và Gupta [7] định nghĩa phép mờ hóa không đơn trị: Một bộ mờ hóa không đơn trị có Lấy x[m] là trung bình cộng các phần tử của mảng ′) 1(= dạng µ X i ( xi= i 1,..., p ) và µ X i ( xi ) giảm dần từ {Xi}. Tạo một mảng X’ bằng cách lấy giá trị của 1 khi xi xa dần xi′ . mỗi phần từ trừ đi Xm: X’i = {xi – xm} 3.2. Khối tiền xử lý Làm các công việc sau trên mảng X’: Xét một bộ phân loại, giả sử có thể có một số loại - Tính giá trị âm nhỏ nhất Vn và giá trị dương lớn nhiễu. Đầu tiên, các đầu vào của bộ phân loại có nhất Vp. thể bị hỏng. Các tín hiệu điện tim ghi được (đặc biệt - Tạo một phần chuỗi nhị phân: Nếu các phần là tín hiệu điện tim đo trên bề mặt) rất nhạy cảm với tử có giá trị trong khoảng (0
  9. LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA Như vậy, sau bước này với mỗi tín hiệu ta sẽ thu 3.3. Khối mờ hóa được 2 giá trị độ rộng xung (PW) và chu kỳ xung Mặc dù, bộ mờ hóa đơn trị đơn giản và phổ biến (T). Giá trị của hai đặc trưng này sẽ là đầu vào cho hơn bộ mờ hóa không đơn trị. Nhưng khi lựa chọn mô hình phân lớp dựa trên luật mờ ở bước sau. phương pháp mờ hóa người ta lại lựa chọn bộ mờ hóa không đơn trị vì bộ mờ hóa không đơn trị có thể làm việc tốt hơn trong môi trường nhiễu và nó có thể mô hình hóa sự không chắc chắn, không chính xác của các đầu vào [4, 5]. Các tín hiệu điện tim ECG thường bị ngắt quãng khi ghi nên các điểm kề đó có thể cũng là các giá trị đúng nhưng với độ thuộc bé hơn. Do đó, theo Mouzouris và Mendel [2], bộ mờ hóa không đơn trị coi đầu vào x là đại diện tốt nhất từ tất cả các giá trị xung quanh nó. Tuy nhiên, ta có thể dễ dàng chuyển đổi bộ phân loại không đơn trị thành đơn trị và ngược lại bằng cách thay thế khối mờ hóa tương ứng (hình (a) chữ nhật đậm trong hình 4). Sự khác biệt duy nhất giữa hệ logic mờ đơn trị và không đơn trị là số lượng các mức đốt cháy. Hiệu quả của “bộ tiền lọc” của FLS không đơn trị là chìa khóa để làm việc với sự không chắc chắn trong đầu vào [1]. Hiệu quả này là kết quả của phép hợp thành super-star trong phép mờ hóa của NSFLS framwork với việc biến x thành xlmax. Vì vậy, theo [8] xét một tập mờ với hàm thuộc Gauss  1  x − xi  2  (3) µ X ( xi ) = exp −     2  σ   trong đó: phương sai σ thể hiện độ rộng của 2 (b) µ X ( xi ) . Giá trị này càng rộng thì càng có nhiều nhiễu trong dữ liệu. Bộ mờ hóa không đơn trị có thể sử dụng suy diễn dùng phép min hoặc phép l product để biến x thành xmax . Giả sử tập mờ có đầu vào thứ k và tiền đề thứ k tương ứng có dạng:  1x −m  2  µ X k ( x k , xi ) = exp −  k k ,i xk    2  σ xk       2  (4) 1  x k ,ik − m Fkl  µ Fkl ( x k , xi ) = exp −     2 σ l     Fk   + Với phép suy diễn min đầu vào biến thành (c) xkl ,max như sau: Hình 5. Ba dạng tín hiệu điện tim khác nhau σ X mF + σ F m X l l x kl ,max = k k k k với chuỗi nhị phân tương ứng σ X +σF l (5) k k Theo Teck Wee Chua và Woei Wan Tan [8], trong + Với phép suy diễn dùng product đầu vào biến hình 5 có hai tham số được trích chọn từ chuỗi l thành xk , max như sau: nhị phân này: độ rộng xung, chu kì xung. Tất cả các tham số được tính trung bình trong cửa (6) σ 2 X mF + σ 2 F m X l l sổ 4s và độ lệch chuẩn của chúng được tính xkl ,max = k k k k tương ứng. σ 2 X + σ 2F l k k Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017 9
  10. NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Với hai dữ liệu đầu vào con là mΧ và mF l , phương thất và ACVT: tỷ lệ phần trăm của lớp tim đập nhanh sai σ thể hiện độ rộng của tập mờ tương ứng. 2 k k được phân loại chính xác. Sau khi mỗi nhiễm sắc Giá trị này càng rộng thì càng có nhiều nhiễu trong thể được đánh giá và liên quan tới một sự thích dữ liệu. Vì một lý do nào đó mà dữ liệu đầu vào hợp. Dân số luôn luôn biến động, quá trình sinh bị hỏng do nhiễu thì bộ mờ hóa không đơn trị vẫn sản để tạo ra một thế hệ tiếp theo của dân số. Để có thể xử lý được. Ví dụ, đầu vào mΧ k bị hỏng bởi xác định các thành viên mới phát sinh dựa vào nhiễu, tức là: m X k = m X k 0 + n k (7) sơ đồ “sự thay thế”. Mục đích của cơ chế chọn Với mX là tín hiệu có ích và nk là nhiễu. lọc là tập trung tìm kiếm trên các vùng hứa hẹn k0 Thay mX k trong (5) bởi (7) ta có: nhất của không gian tìm kiếm. Trong giải thuật di (8) truyền GA để tìm kiếm hiệu quả kể cả với vùng σ X mF + σ F m X l l σ F nkl xkl ,max = + mới dùng biến thể của nhà khai thác (chéo và đột k k k k k σX +σF σX +σF biến). Vì sự xuyên chéo tạo điều kiện thăm dò, l l k k k k Công thức (8) chỉ ra rằng bộ mờ hóa Gaussian còn đột biến tạo điều kiện khai thác không gian làm việc được với nhiễu bởi thành phần tìm kiếm. Trong bài báo, nhóm tác giả sử dụng σ F l / (σ X k + σ F l ) . Tương tự, ta chứng minh chéo điểm duy nhất và từng bit đột biến. Trong k k được bộ mờ hóa tam giác cũng có khả năng làm toàn bộ hoạt động của giải thuật di truyền để đơn việc được với nhiễu. Ngoài ra, hệ mờ không đơn trị giản các xác suất là hằng số: của chéo là 0.8 và là hàm thuộc đầu ra có độ cao cực đại lớn hơn hệ đột biến là 0,03. Để đáp ứng điểm dừng của bài mờ đơn trị [3]. Vì với cùng một đầu vào thì hệ mờ toán những cải tiến trong hoạt động được lặp đi không đơn trị có thể có độ thuộc trong nhiều tập mờ lặp lại cho phù hợp với một số tiêu chí dừng. tiền đề hơn hệ mờ đơn trị; do đó khi có nhiều nhiễu trong đầu vào thì trong hệ mờ không đơn trị nhiều 4. KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM luật sẽ được đốt cháy hơn là trong hệ mờ đơn trị. Với cùng cơ sở dữ liệu thử nghiệm như hệ mờ 3.4. Khối quyết định loại hai khoảng [3]. Kết quả của hệ mờ sử dụng Phần này bàn về đề xuất tiếp cận GA để phân giải thuật di truyền [8] như sau: Có ba cách đo lớp mờ, hàm Gaussian, các luật được chọn ngẫu hiệu suất (độ chính xác, độ nhạy cảm và đặc nhiên và được điều chỉnh đồng thời bởi GA. Shi trưng) được dùng để chuẩn hóa hệ thống phân và cộng sự [6], các hàm và các luật được thiết kế lớp. Độ nhạy cảm là khả năng mà nếu xét nghiệm và phát triển cùng một lúc vì hai tham số đó được là dương tính thì người có bệnh, trong khi đó đặc gọi là đồng tác phụ thuộc. Sau đó, tiến hành lựa trưng là khả năng mà nếu xét nghiệm là âm tính chọn hàm thích hợp. Nếu tìm được hàm thích hợp thì người không có bệnh. Các tham số được định tốt có thể phản ánh được mục tiêu của hệ thống. nghĩa như sau: Phương pháp dùng giải thuật di truyền GA có sự khác biệt hơn nhiều so với phương pháp truyền Sensitivity, (10) thống gradient, nó được sử dụng để phát triển hệ thống với bất kỳ loại hàm của phép đo thích hợp: Specificity, (11) không khả vi, không liên tục,... Để xác định hàm thẩm định thích hợp, bài báo này không dùng vấn đề dự báo hay ước lượng mà dùng vấn đề phụ trong đó: TP, TN, FP và FN được định nghĩa trong thuộc. Với vấn đề phụ thuộc thường sử dụng sai bảng 1. số bình phương hoặc hàm liên quan lỗi khác biệt Bảng 1. Ký hiệu sử dụng giống nhau giữa độ nhạy tuyệt đối. Vấn đề phân loại sử dụng số lượng các cảm và đặc trưng lớp được phân loại chính xác hoặc lớp được phân loại chưa chính xác. Hàm thích hợp được đề xuất Predicted / Rhythm A Rhythm B như sau: Real True Positive False (9) Rhythm A (TP) Negative (FN) Trong đó: ACNSR: tỷ lệ phần trăm của lớp tim bình False Positive True Negative Rhythm B thường; ACVF: tỷ lệ phần trăm của lớp rung tâm (FP) (TN) 10 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017
  11. LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA Bảng 2. Kết quả phân lớp với các cấu hình c: FLS không đơn trị với đặc trưng đầu vào là độ khác nhau rộng xung và chu kỳ; Cấu AC SE SP d: FLS không đơn trị với đặc trưng đầu vào là độ Nhịp tim hình (%) (%) (%) rộng xung và biên độ. NSR 100,00 100,00 100,00 Trong thực tế, các cán bộ y tế luôn quan sát thông tin biên độ chứ không phải là thông tin chu kỳ VF 83,33 90,91 92,00 để xác định các loại loạn nhịp thất. Thông tin về a VT 91,67 84,62 95,65 chu kỳ xung có thể là không đáng tin cậy vì chu kỳ xung ngắn hơn có thể là kết quả từ các hoạt Trung bình 91,67 91,84 95,88 động tập thể dục hay cảm xúc của bệnh nhân. Tuy nhiên, từ kết quả này ta thấy ưu thế của việc NSR 100,00 100,00 100,00 sử dụng hệ logic mờ không đơn trị. Bên cạnh đó, VF 95,00 100,00 97,56 FLS không đơn trị cung cấp những lợi thế nhất khi b tín hiệu đầu vào đơn gồm các đặc trưng không VT 100 95,24 100,00 chắc chắn để phân lớp tín hiệu. Vấn đề được cải thiện chút ít nếu tín hiệu đầu vào là đặc trưng có Trung bình 98,33 98,41 99,19 ít sự chắc chắn hơn. Nói tóm lại, FLS không đơn trị được chứng minh là một công cụ rất hữu hiệu NSR 100,00 98,36 100,00 trong việc giải quyết những bất trắc tồn tại trong VF 98,33 100,00 99,17 phân loại mẫu. c VT 100,00 100,00 100,00 Thuật toán giải thuật sử dụng các cửa sổ chiều dài ngắn nhất (4.0 s) để khai thác tính năng so Trung bình 98,44 98,45 99,72 với các thuật toán khác như sự liên quan giữa sự khác biệt và hiệu suất. Một số thuật toán đã dùng NSR 100,00 100,00 100,00 có độ dài của cửa sổ 4,0 s; 4,8 s; 8,0 s; 20,0 s; VF 100,00 100,00 100,00 8,0 s; 7,0 s và 5,5 s tương ứng để đạt được kết d quả khá tốt. Một số cửa sổ chiều dài ngắn hơn sẽ VT 100,00 100,00 100,00 cho phép phát hiện trong một thời gian ngắn hơn, cho rằng thời gian tính toán của các phân lớp là Trung bình 100,00 100,00 100,00 tương đương. Đề xuất FLS không đơn trị chỉ dùng ít hơn 0,05 ms để phân lớp một tập các dữ liệu trong đó [8]: tách ra, vì thế thời gian tính toán lấy của phân loại là không đáng kể so với các đặc trưng được chọn. a: FLS đơn trị với đặc trưng đầu vào là độ rộng Bảng 3 cho thấy hệ thống phân lớp sử dụng giải xung và chu kỳ; thuật di truyền tối ưu hệ mờ không đơn trị tốt hơn b: FLS đơn trị với đặc trưng đầu vào là độ rộng hệ thống phân lớp sử dụng hệ mờ loại hai khoảng xung và biên độ; và VF - Filter Leakage. Bảng 3. So sánh kết quả phân lớp tập dữ liệu (%) của các phương pháp khác nhau Thuật toán/ NSR VF VT Cơ sở bài báo AC SE SP AC SE SP AC SE SP dữ liệu (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) VF-Filter 97,55 94,12 98,24 89,22 89,41 89,08 89,71 84,71 93,28 VFDB Leakage/[9] Type-2 khoảng MIT- 100 100 100 92,3 92,5 98 93,3 93,3 95,8 Fuzzy BIH Classifier/[3] GA Fuzzy 100,0 98,36 100,0 98,33 100,0 99,17 100,0 100,0 100,0 VFDB Classifier Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017 11
  12. NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Vì 3 phương pháp: Type-2 khoảng Fuzzy, Engineering, National University of Singapore, VF - Filter Leakage và GA Fuzzy Classifier cùng Singapore, 1-18. sử dụng cơ sở dữ liệu có sẵn của MIT-BIH để [4]. L. X. Wang (1994). Adaptive Fuzzy Systems phân loại ra NSR, VF, VT. Nhưng kết quả của GA and Control Design and Stability Analysis. NJ: là tốt hơn hẳn. VFDB - cơ sở liêu chứng loạn nhịp Prentice-Hall. thất ác tính của MIT- BIH. CSDL điện tim MIT-BIH [5]. N.V. Thakor, Y.S. Zhu, and K.Y. Pan (1990). [10] được sử dụng để đánh giá hiệu năng của mô Ventricular Tachycardia and Fibrillation Detection hình phân lớp. 70 mẫu dữ liệu được chọn ngẫu by A Sequential Hypothesis Testing Algorithm. nhiên từ CSDL để huấn luyện và thử nghiệm mô hình. Trong 70 mẫu dữ liệu bao gồm 30 mẫu thuộc IEEE Transactions on Biomedical Engineering, lớp NSR, 25 mẫu thuộc lớp VT và 15 lớp thuộc lớp vol. 37, no. 9, pp. 837-843, 1990. VF. CSDL bao gồm 48 bản ghi, mỗi bản ghi lưu trữ [6]. A.S. Al-Fahoum, I.H. (1999). Combined Wavelet một điện tâm đồ trong khoảng thời gian 30 phút. Transform and Radial Basis Neural Networks Tần số lấy mẫu của tín hiệu điện tim là 250 Hz. for the Classifying Life Threatening Cardiac Arrhythmias. Med. Bio. Eng. Comput., 1999. 37: 5. KẾT LUẬN p. 566-573. Nhóm tác giả đã trình bày các bước xây dựng một [7]. A. Kaufman and M. M. Gupta (1991). Introduction mô hình phân lớp điện tim sử dụng hệ mờ không to Fuzzy Arithmetic: Theory and Applications. NY: đơn trị kết hợp với giải thuật di truyền để tối ưu Van Nostrand Reinhold. tham số hệ mờ. Kết quả chỉ ra rằng với cùng một dữ liệu đầu vào thì hệ mờ không đơn trị kết hợp [8]. Teck Wee Chua and Woei Wan Tan (2009). GA luôn loại bỏ được nhiễu và phân lớp tốt hơn so GA Optimisation of Non-Singleton Fuzzy Logic với các hệ mờ đơn trị tương ứng. System for ECG Classification. Department of Electrical and Computer Engineering National University of Singapore 4, Engineering Drive 3, TÀI LIỆU THAM KHẢO Singapore 117576. [1]. J. M .Mendel (2001). Uncertain Rule-Based Fuzzy [9]. X. S. Zhang, Y. S. Zhu and N. V. Thakor (1990). Logic Systems: Introduction and New Directions. Detecting Ventricular Tachycardia and Fibrillation Upper Saddle River, NJ Prentice-Hall, 2001. by Complexity Measure. IEEE Transactions [2]. J. M. Mendel and R .I. John (2002). Type-2 Fuzzy on Biomedical Engineering, vol. 46, no. 5, pp. Sets Made Simple. IEEE Transactions on Fuzzy 837-843. Systems (2002), 10(2), 117-127. [10]. MIT/BIH Database Distribution, Massachusetts [3]. Teck Wee Chua and Woei Wan Tan (2007). Inst. Techno. Cambridge, MA. (2011) Interval Type-2 Fuzzy System for ECG Arrhythmic Classification. Department of Electrical [11]. http://www.physionet.org/physiobank/database/ 12 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017
  13. LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA MÔ HÌNH HÓA HỆ THỐNG MÁY PHÁT SRG - ĐIÊZEN MODELING OF THE SYSTEM SWITCHED RELUCTANCE GENERATOR - DIESEL Phạm Công Tảo1,2, Nguyễn Phương Tỵ1,2, Phạm Thị Hoan1 Email: tao.phamcong@gmail.com 1 Trường Đại học Sao Đỏ 2 Trường Đại học Bách khoa miền Nam Liên bang Nga Ngày nhận bài: 07/11/2017 Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 17/12/2017 Ngày chấp nhận đăng: 28/12/2017 Tóm tắt Bài báo đưa ra phương pháp mô hình hóa máy phát điện từ kháng được thực hiện trong các chương trình Excel, Elcut và Matlab - Simulink. Chương trình Elcut sử dụng để tính toán điện từ trường trong máy phát từ kháng bằng phương pháp phần tử hữu hạn. Sau khi thực hiện tính toán từ trường là sử dụng một công cụ trực quan LabelMover trong Ecut, kết quả tính toán trong chương trình Elcut là sự phụ thuộc của mômen và từ thông của máy phát vào góc quay của rotor và dòng điện trong dây quấn stator. Tiếp theo là việc tính toán, lựa chọn và xây dựng đặc tính cơ của động cơ điêzen, sau đó mô phỏng tổ hợp động cơ - máy phát từ kháng trong môi trường Matlab - Simulink. Dòng điện đầu ra của máy phát điện được nạp cho ăcquy của tàu biển. Các kết quả nhận được từ mô phỏng trên Matlab/ Simulink và thư viện SimPowerSystems là các thông số đóng - cắt cho máy phát điện từ kháng. Từ khóa: Máy phát điện từ kháng; mô hình toán học của máy phát điện từ kháng; động cơ điêzen. Abstract The paper presents method modeling of the Switched Reluctance Generator (SRG), implemented in program Excel, complex software Elcut and Matlab - Simulink. Program Elcut used to calculate the electromagnetic field in SRG by finite element method. After performing the successive calculations of the magnetic field using a visual tool LabelMover, the result of calculation in the program Elcut is dependence of the torque and the magnetic flux of the generator from rotation angle of the rotor relative to the stator and current of the stator winding. The next task is the calculation and selection, build the mechanical properties of the diesel engine, then modeling the complex motor - switched reluctance generator in Matlab - Simulink. The output current of the generatorcurrent to charge ship’s batteries. The modeling results obtained from Matlab/Simulink and SimPowerSystems library are the switching parameters for switched reluctance generator. Keywords: Switched Reluctance Generator (SRG); mathematical model SRG; diesel engine. 1. GIỚI THIỆU CHUNG độ quay cao, mômen khởi động lớn và chịu quá tải ngắn hạn tốt, làm việc tin cậy. Khả năng tối ưu chế Máy điện từ trở thay đổi là máy điện được biết đến từ những năm 90 của thế kỷ 19 nhưng nó không độ làm việc theo sự thay đổi tốc độ và tải, sự thực phát triển và không được áp dụng vì có những hiện hệ thống điều khiển tương đối đơn giản [1]. nhược điểm như độ nhấp nhô của mômen, gây ra Việc cần có một nguồn dòng xoay chiều điện áp tiếng ồn khi công tác, khó thực hiện việc điều khiển. cao, công suất lớn để nạp điện cho các tổ ăcquy Tuy nhiên, những năm gần dây do sự phát triển trên các loại tàu thủy hay các thiết bị di động rất của công nghệ bán dẫn và vi điều khiển, người ta cần thiết. Việc nghiên cứu một tổ hợp máy phát bắt đầu quan tâm tới việc nghiên cứu và đưa vào điêzen làm nguồn nạp cho các tổ ăcquy di động trên tàu đã được đề cập [2], tuy nhiên tổ hợp ứng dụng. nạp ăcquy trên biển có điện áp cao, công suất Máy phát điện từ kháng có một chuỗi các ưu điểm lớn tổ hợp máy phát xoay chiều - điêzen không sau: cấu tạo đơn giản (trong rotor không có dây phù hợp. quấn, không có tiếp xúc điện giữa chổi than và cổ Đã có nhiều công trình nghiên cứu về máy phát góp), hiệu suất cao, quán tính của rotor bé nên kết từ kháng như nghiên cứu về tính chất của hệ máy cấu bền vững phù hợp cả với những máy có tốc phát SRG - tuabin gió [3], hoặc chỉ dừng lại ở Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017 13
  14. NGHIÊN CỨU KHOA HỌC phân tích đặc tính động học của máy phát điện từ Như chỉ ra ở hình 1, ta thấy khi hai cực lồi của kháng [4], máy phát điện từ kháng ứng dụng trong stator và rotor nằm ở vị trí mà trục của chúng trùng năng lượng gió [5]. nhau người ta gọi là vị trí đồng trục, đó là vị trí từ Đến nay chưa có công trình nào nghiên cứu về trở giữa cực từ stator và răng của rotor là nhỏ tính chất của tổ hợp máy phát từ kháng - động cơ nhất, còn khi hai cực của stator và rotor lệch nhau điêzen làm nguồn di động nạp điện cho các bộ hoàn toàn và không có phần thiết diện nào chồng ăcquy trên các tàu thủy của đội tàu hàng hay các lên nhau, đó là vị trí lệch trục, vị trí này là vị trí từ tàu của quân chủng hải quân. Xuất phát từ điều trở giữa cực stator và rotor là lớn nhất. Để xét đó, bài báo này thực hiện nghiên cứu tổ hợp máy hoạt động của loại máy này ta lấy ví dụ loại động phát từ kháng - động cơ điêzen làm nguồn nạp cơ có số cực giữa stator và rotor là 6/4 (hình 1). di động cho các tổ ăcquy của các loại tàu thủy và Giả sử các cực r1 và r1’ của rotor và các cực c, những đối tượng dùng ăcquy di động. Nội dung cơ bản của bài báo là xây dựng mô hình toán hệ c’ của stator đang ở vị trí đồng trục hình 1a. Bây thống và kiểm nghiệm bằng thực hiện mô phỏng giờ đưa dòng điện kích thích vào cuộn dây pha A, trên Matlab. dòng điện này sinh ra từ thông móc vòng qua các cực a-a’ stator và các cực r2, r2’ của rotor một cách 2. MÁY PHÁT TỪ KHÁNG tương ứng. Do rotor luôn có xu hướng quay về 2.1. Cấu tạo của máy phát từ kháng phía có độ từ cảm lớn nhất tức là từ trở nhỏ nhất Khác với máy đồng bộ thông thường, cả rotor và nên rotor lúc này sẽ quay hướng đến vị trí đồng stator của máy phát từ kháng đều có cực lồi như trục a-a’ và r2-r2’. Khi chúng đã ở vị trí này thì dòng hình 1. điện kích thích pha A bị ngắt và vị trí các cực như ở hình 1b. Bây giờ đưa dòng kích từ vào cuộn dây pha B, dòng này lại sinh ra từ thông móc vòng qua các cực b-b’ và r1-r1’ một cách tương ứng, rotor lại được kéo quay theo chiều kim đồng hồ đưa r1-r’1 hướng về vị trí cân bằng với b-b’. Tiếp tục cấp dòng điện cho cuộn dây pha C thì r2-r2’ lại quay theo chiều kim đồng hồ hướng về c-c’. Cứ như a) b) vậy, bằng cách cấp điện lần lượt cho các cuộn dây Hình 1. Cấu tạo của máy phát điện từ kháng theo thứ tự A, B, C động cơ sẽ liên tục quay theo Cực lồi cấu tạo thế này rất có lợi trong việc chuyển chiều kim đồng hồ. đổi năng lượng điện từ. Trên mỗi cực của stator 2.3. Nguyên lý điều khiển đều có một cuộn dây, các cuộn dây trên các cực Do chiều quay của máy phát phụ thuộc vào thứ đối nhau được nối tiếp với nhau. Tám cuộn dây trong hình được nhóm lại với nhau thành 4 góc tự phát xung, do đó chế độ làm việc của máy phát pha khi có một sự chuyển đổi cấp điện độc lập sẽ được quyết định bởi dấu của mômen. Giả sử cho 4 pha. Rotor gồm nhiều lớp ép lại với nhau mà động cơ là tuyến tính, lúc đó có phương trình của không có cuộn dây hoặc nam châm, vì vậy mà giá mômen: 1 dLdL thành sản xuất rẻ hơn. Máy có cấu tạo như trên M e = i2 (1) 2 dθ hình 1, stator có 6 cực và rotor 4 cực. Đây là cấu Từ phương trình này ta thấy dấu của mômen phụ tạo được sử dụng rộng rãi. Tuy nhiên, vẫn có máy thuộc vào đại lượng d L dL . Căn cứ vào đặc tính có cấu tạo với số cực stator và rotor khác. dθ 2.2. Nguyên lý hoạt động biến thiên từ cảm theo góc quay ta phải đưa xung Trước hết ta xem xét hai khái niệm quan trọng của điều khiển vào vùng từ cảm tăng thì mômen sẽ máy phát từ kháng. mang dấu dương. Giá trị trung bình của mômen có thể thay đổi bằng cách thay đổi độ lớn dòng 1. Vị trí đồng trục (Aligned position) điện chạy trong cuộn dây stator hoặc thay đổi góc 2. Vị trí lệch trục (Unaligned position) dẫn θ. 14 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017
  15. LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA Thông thường để đơn giản người ta thực hiện đi qua 2 điôt trên pha A, dòng điện đi từ phía âm thay đổi dòng điện mà không thay đổi góc dẫn. nguồn đến dương nguồn, khi đó UA< 0, đây chính Điều này yêu cầu bộ điều khiển phải bám theo tín là giai đoạn máy phát phát năng lượng. Sử dụng hiệu đặt một cách nhanh chóng tránh rơi vào vùng điôt D để dẫn nguồn nuôi vào các pha và ngăn mômen âm. dòng điện chạy ngược từ tải về nguồn Ue. Khi máy phát phát điện thì dòng điện từ các pha, một phần Điều khiển vòng kín là cần thiết để tối ưu hóa góc qua điôt D1 trở về để kích thích cuộn dây stator, chuyển mạch của điện áp đặt vào cuộn dây. Các phần còn lại qua mạch lọc (gồm 2 tụ C2, C3 và pha stator được chuyển đổi bằng tín hiệu tạo ra từ cuộn dây điện cảm L) trước khi phát điện cho tải một trục định vị vị trí rotor như các thiết bị có sử RT. Điôt D1 cũng có tác dụng để tránh dòng điện dụng cảm biến Hall hoặc cảm biến quang. Trên chạy từ nguồn Ue đến tải điện. hình 2 là sơ đồ điều khiển của máy phát SRG. D1 3. MÔ HÌNH TOÁN CỦA TỔ HỢP MPTK - ĐỘNG CƠ ĐIÊZEN 3.1. Mô hình toán của máy phát SRG Tính chất động học của hệ thống MPTK - động cơ điêzen gồm các phương trình sau: (M - Mc ), Hình 2. Sơ đồ điều khiển của máy phát SRG Trên sơ đồ: Ue: điện áp nguồn nuôi trong thời gian khởi động; USRG, ISRG: điện áp và dòng điện của SRG; ISRGA, ISRG B, ISRG C: dòng điện trên các pha A, B, C của máy phát SRG; RT: tải điện; UKT, IKT: ở đây: k: thứ tự các pha, k = 1 ÷ m; yk: thông điện áp và dòng điện kích từ; IKTA, IKTB, IKT C: dòng lượng mạch từ thứ k qua cuộn dây; uк: điện áp điện kích từ trên các pha A, B, C; C1, C2, C3: các trong cuộn dây thứ k; ik: dòng điện thứ k trong tụ điện; VT1÷VT6: các khóa thysistor; L: điện cảm; cuộn dây; rk: điện trở tác dụng thứ k trong cuộn D1, D2: điôt; ITV: dòng điện trở về; UR: điện áp đầu ra dây; w: tần số góc quay của rotor; J: mômen quán của máy phát [4]. tính tổng của rotor và tải; Z2: số răng rotor; М, Мс: mômen điện từ của máy phát và mômen cản của Các cuộn dây 3 pha, pha A, pha B và pha C của tải; e; sức điện động; α: góc quay, đây là đặc tính máy phát SRG được kết nối với mạch nửa cầu vị trí tương đối của rotor so với stator [6]. không đối xứng sử dụng các van bán dẫn thyristor và điôt. Nguồn 1 chiều Ue được lấy từ pin hoặc Trong các phương trình trên, phương trình (2a) là ăcquy là nguồn kích từ trong quá trình khởi động phương trình cân bằng sức điện động máy phát, ban đầu. Khi cấp nguồn điện kích từ Ue cho cuộn (2b) là phương trình cân bằng truyền động, (2c) dây các pha A, B, C, xuất hiện dòng điện kích từ là phương trình xác định tốc độ góc quay của Ikt, dòng điện này chia ra và chạy vào các pha A, máy phát. B, C lần lượt là IKT A, IKT B, IKT C. Giả sử trên pha A: M: mômen của động cơ điêzen; Mc: mômen của Giai đoạn 1 nếu cả hai khóa VT1 và VT2 đều mở máy phát là mômen cản được xác định bằng (3) thì dòng điện IKT A đi qua khóa VT1 qua cuộn dây và qua VT2 và trở về âm nguồn, lúc đó cuộn dây hay cụ thể hơn là hàm của dòng điện và từ thông pha A được kích thích, điện áp pha A là UA> 0. Giai như sau: 1 dL dL (ϕ , i ) đoạn 2, nếu khóa VT1 ngắt và khóa VT2 mở thì m M (ϕ , i ) = i 2 (3) dòng sẽ đi qua điôt (điôt nối song song phía bên 2 dϕ 3.2. Mô hình toán của động cơ điêzen trái VT2) đi qua cuộn dây và qua VT2, khi đó UA= 0 và năng lượng được tích lũy trong mạch từ. Giai Theo S.R Laydecman [7]: đặc tính cơ động cơ đoạn 3, cả hai khóa VT1, VT2 đều khóa lại thì dòng điêzen dựa vào phương trình: Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017 15
  16. NGHIÊN CỨU KHOA HỌC 10 44.N e 10 4. TÍNH TOÁN TỪ TRƯỜNG VÀ ĐẶC TÍNH CỦA Me = ; (4) MÁY PHÁT 1,047.n e ne n n Sử dụng phần mềm Elcut và phương pháp phần N Nee ==N Nmax max [ a. + b( e )2 –- c( e )3 ] (5) tử hữu hạn (Finite Element Method Magnetics nN nN nN -FEMM) cho phép tính toán sự phân bố từ trường ở đây: Ne, Me, ne: công suất động cơ, mômen trong lõi thép. quay, tốc độ quay của động cơ tương ứng với các Trình tự tính toán từ trường trong chương trình điểm bất kỳ trên đặc tính; a, b, c: hệ số kinh Elcut đưa ra trong tài liệu [9, 10]. nghiệm; Nmax, nN: công suất lớn nhất của động cơ Kết quả tính toán hệ thống mạch từ của SRG1320 và tốc độ động cơ ứng với công suất lớn nhất. được đưa ra trên hình 3 và 4. 3.3. Mô hình toán học của mạch điều khiển Dựa trên nguyên lý hoạt động của bộ điều khiển, ta có các phương trình toán học mô tả bộ điều khiển như sau: a. (6) Hình 3. Họ đặc tính M = f(l,α) b. Dòng điện kích từ: ikt = ikt A+ ikt B+ ikt C (7) c. Dòng điện máy phát: iSRG= iSRG A+ iSRG B + iSRG C (8) d. Dòng điện trở về: (9) Hình 4. Họ đặc tính I = f(Ψ,α) 5. MÔ PHỎNG HỆ THỐNG MÁY PHÁT 3.4. Mô hình toán học của tải SRG – ĐIÊZEN Tải là ăcquy, sự phụ thuộc điện áp đầu cực của Trên cơ sở của mô hình toán hệ thống máy phát từ ăcquy khi nạp vào dòng điện và thời gian được biểu kháng - động cơ điêzen để kiểm nghiệm sự đúng diễn bởi phương trình sau: đắn của mô hình, chúng tôi thực hiện mô phỏng trên Matlab hệ thống máy phát từ kháng - động cơ điêzen. Hệ thống gồm: máy phát SRG-1320, động (10) cơ điêzen và những bộ phận phụ khác, các thông số của chúng như bảng 1, bảng 2. Bảng 1. Các thông số của máy phát SRG-1320 trong đó: U: điện áp hiện tại của ăcquy (V); E: suất TT Các thông số của SRG Giá trị điện động không đổi (V); k: điện trở phân cực (Ω); Q: dung lượng lớn nhất của ăcquy (Ah): i.t: dung 1 Công suất, kW 1320 lượng nạp tại thời điểm hiện tại (Ah); R: điện trở 2 Tần số quay, vòng/phút 1500 trong của ăcquy (Ω); i: dòng điện (A); C1: điện 3 Điện áp nguồn nuôi, V 850 dung của tụ C1; C20: hệ số tương ứng với dung 4 Hiệu suất, % 94,79 lượng tụ C2 lúc ban đầu, b=r.I [8]. 5 Đường kính ngoài của stator, mm 990 16 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017
  17. LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA TT Các thông số của SRG Giá trị 6 Đường kính trong của stator, mm 675 7 Đường kính ngoài của rotor, mm 672 8 Chiều dài khối của stator, mm 530 9 Khe hở không khí, mm 1,5 10 Số pha 6 11 Số răng stator/rotor 18/12 12 Chiều rộng của răng stator, mm 60,43 13 Đường kính trong của rotor, mm 460 14 Số mạch nhánh song song 3 a) b) 15 Số cuộn dây của pha 14 Hình 6. Hệ thống con converter (a) và khối pha Bảng 2. Các thông số cơ bản của động cơ điêzen của nó (b) trên Matlab Các thông số định mức Giá trị Trên hình 7 sử dụng các khối sau đây: điện trở tác dụng của cuộn dây stator Rs, khối tính tổng Công suất 1650 кVA / 1320 кW dòng điện, mômen S, 2 khối Look-UpTable (2D) và Điện áp đầu ra, V 380-415 1 khối Look-UpTable một chiều. Trong khối Look- Tần số dòng điện, Hz 50 UpTable (2D) sử dụng phương pháp nội suy [12]. Trong chương trình Elcut kết quả cho ra các giá Mẫu động cơ Perkins 4012TAG2A trị mômen quay và từ thông, từ các số liệu này Mẫu máy phát LeroySomer LL8124P thành lập được mối quan hệ từ thông phụ thuộc Tần số quay của động cơ, vào dòng điện pha và góc quay rotor tương đối so 1500 vòng/phút với stator Ψ=f(I,α), nhưng trong thư viện Simulink Công suất cực đại, kW 1422 khối ITBL là bảng Look-UpTable  (2D) lại là sự Sơ đồ hệ thống mô phỏng trên Matlab được trình phụ thuộc dòng điện pha vào từ thông mạch từ bày trên các hình 5, 6, 7. và góc (angle) quay tương đối của rotor so với Mô hình hóa tổ hợp thực hiện trong môi trường stator I=f(Ψ,α), vì vậy cần sử dụng phương pháp Matlab/Simulink [11, 12]. Mô hình động cơ điêzen nội suy. Góc quay nhận được từ khối Pos_sensor - máy phát từ kháng được đưa ra trên hình 5. Mô hình này được xây dựng từ các hệ thống nhỏ sau: từ chương trình ElcutLabelMover, đồ thị I=f(Ψ,α) hệ thống nhỏ động cơ điêzen - máy phát từ kháng đưa ra trên hình 4. 1320 kW trên hình 6 và hình 7. Hình 5. Mô hình động cơ điêzen - máy phát từ kháng 1320 kW trên Matlab Hình 7. Hệ thống con của SRG -1320 trên Matlab Trong mô hình của động cơ điêzen - máy phát Khối TTBL là sự phụ thuộc mômen quay vào góc từ kháng bao gồm các hệ thống con sau đây: quay của rotor tương đối so với stator và dòng hệ thống con converter bao gồm 3 khối pha điện pha, dạng đồ thị đưa ra trên hình 3. Khối con BR_CONV1, BR_CONV2, BR_CONV3 trên hình Mechanic phản ánh liên kết cơ học trong máy 6a, một BR_CONV đưa ra trên sơ đồ hình 6b, phát. Khối Pos_sensor để xác định góc quay của tín hiệu đầu vào điều khiển thời gian khóa phía rotor theo sự so sánh với chu kỳ lặp lại với vị trí trên, tín hiệu khối From điều khiển thời gian khóa của rotor là 30o. Sử dụng điều khiển máy phát phía dưới. SRG bằng phương pháp điều khiển dòng kích từ Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017 17
  18. NGHIÊN CỨU KHOA HỌC để điều chỉnh dòng điện phát ra phù hợp với đặc nhất IΦ= 745 A, dòng điện tổng đạt giá trị trung tính của tải. bình 1175 A. Dòng điện này đáp ứng mức nạp điện cho bộ ăcquy ở mức dòng điện nạp trung Trong nghiên cứu này sử dụng phương pháp điều bình. Để điều chỉnh dòng điện đầu ra của máy khiển một xung cho máy phát SRG, điểm khác phát ta thay đổi chiều dài xung điện áp từ 72÷138o biệt chính của điều khiển này là cuộn dây stator (giữ nguyên góc đóng ở vị trí 300o và thay đổi góc của máy phát SRG được nhận xung đơn trong cắt van bán dẫn), tần số quay của rotor thay đổi chế độ làm việc bình thường, phương pháp này trong phạm vi 1000÷1500 vòng/phút, giữ nguyên tối ưu hóa được giá trị mômen của máy phát làm điện áp đầu vào. việc ở chế độ bình thường. 6. KẾT LUẬN Phương pháp điều khiển một xung cũng nằm trong phương pháp điều chế xung PWM (Pulse Width Bài báo đã đề xuất phương pháp mô hình hóa tổ Modulation) nhưng đây là một phương pháp mới hợp động cơ điêzen - máy phát điện từ kháng với công suất 1320 kW dùng để nạp cho bộ phóng [13], bằng cách thay đổi góc đóng - cắt các van bán nạp di động. Mô hình toán đã được kiểm nghiệm dẫn trên hình 2 sẽ thay đổi được dòng điện kích từ cấp vào dây quấn stator. bằng mô phỏng trên Matlab, kết quả mô phỏng rất khả quan. Bằng điều khiển thích hợp góc Kết quả mô phỏng đưa ra trên hình 8. cắt và điều chỉnh xung ta nhận được dòng điện phù hợp với yêu cầu của bộ nguồn nạp điện cho ăcquy trên tàu biển nói riêng và trong các thiết bị công nghiệp nói chung. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. V.N. Galushko, T.V. Alferova, S.I. Bakhur, A.A. Alferov (2014). Modeling of switched reluctance motors. The Journal of Russian: Electrical a) engineering and power engineering, pp. 45-55. [2]. Temirev A.P, Tsvetkov A.A, Kiselev V.I, Temirev A.A, Pham Cong Tao (2016). Mobile charging- discharge complex for ship battery batteries. Patent No 2595267 of Russian. [3]. F. Messai, M. Makhlouf, H. Benalla and A. Messai (2014). Double salient switched reluctance generator for wind energy application. The Journal of Russian: Revue des Energies Renouvelables, Vol. 17, No.1, pp. 71-82. b) [4]. N.B. Kavitha, and B. Vinu Priya (2014). Analysis of Dynamic Characteristics of Switched Reluctance Hình 8. Dạng sóng đầu ra của mô hình động cơ Generator. International conference on Advances điêzen - máy phát từ kháng in engineering and technology, Singapore, Trên hình 8 là các kết quả mô phỏng lần lượt là: điện pp. 576-580. áp, dòng điện pha, mômen của máy phát trên hình [5]. Cardenas, R., W. F. Ray, and G. M. Asher (1995). 8a; tốc độ quay, dòng điện tổng các pha, công suất Switched reluctance generators for wind energy của máy phát trên hình 8b. applications. Power Electronics Specialists Trên biểu đồ chỉ ra rằng: ứng với góc đóng 25 o Conference, PESC’95, pp. 559-564. cơ (300o điện), độ rộng xung 108o điện, tốc độ của [6]. Temiriov A.P (2011). Mathematical modeling, máy phát n = 1500 vòng/phút, dòng điện pha lớn design and experimental determination of the 18 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017
  19. LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA parameters of Switched Reluctance electric [10]. ELCUT (2003). Simulation of two-dimensional drives. Novocherkassk, pp. 794. fields by the finite element method. Version 5.1.Management of the user. St. Petersburg: [7]. Kovylov. Yu.L ( 2013). Theory of work processes Production cooperative TOP, pp. 249. and modeling of DVS. Processes, Samarai Sgau [11]. Nguyễn Phùng Quang. Động cơ từ kháng và triển building, pp. 418. vọng trong các hệ thống Machatronics . http:// [8]. Sinchenko S.V, Shirinsky S.V (2013). Construction www.ebookbkmt.com/2017/03/bckh-ong-co-tu- of mathematical models of discharge characteristics khang-va-trien-vong-ung.html of electrochemical accumulators of various types by [12]. Chernykh I.V (2008). Modeling of electrical means of replacement circuits. Journal of Russian: devices in Matlab, SimPower Systems and Aviation and space technology and technology, Simulink. Press, St. Petersburg: Peter, 288 pp. No. 7, pp. 133-138. [13]. Pham Cong Tao, Nguyen Quang Khoa, Pham Van Bien (2016). A method of mathematical and [9]. Dubitsky S.D (2004). Elcut 5.1- platform for experimental determination of energy parameters development of field analysis applications. The of the high power switched reluctance motor with Journal of Russian: Development environment, two-package construction. Journal Successes of No.1, pp. 20-26. modern science, No. 9, Volume 4, pp. 149-155. Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017 19
  20. NGHIÊN CỨU KHOA HỌC NGHIÊN CỨU SẤY THÓC GIỐNG BC15 BẰNG MÁY SẤY BƠM NHIỆT KẾT HỢP THÙNG QUAY EXPERIMENTAL STUDY ON DRYING OF BC15 RICE IN A HEAT PUMP COMBINED ROTARY DRUM DRYER Đinh Văn Nhượng, Tạ Hồng Phong, Vũ Hồng Phong, Lê Ngọc Hòa, Bùi Văn Tú, Nguyễn Trọng Các Email: cacdhsd@gmail.com Trường Đại học Sao Đỏ Ngày nhận bài: 02/10/2017 Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 18/12/2017 Ngày chấp nhận đăng: 28/12/2017 Tóm tắt Trong công nghệ sấy, nhiều quy trình công nghệ sản xuất yêu cầu sấy lạnh hoặc sấy ở nhiệt độ thấp (bằng hoặc thấp hơn nhiệt độ môi trường). Trong công nghệ sấy lạnh, nhất thiết phải sử dụng bơm nhiệt dưới dạng máy hút ẩm hoặc máy lạnh kết hợp với chất hút ẩm. Trong bài báo này trình bày kết quả của việc nghiên cứu thiết kế, chế tạo và thực nghiệm mô hình sấy thóc giống bằng máy sấy bơm nhiệt kết hợp với thùng quay. Các kết quả thực nghiệm với giống lúa BC15 ở chế độ sấy: nhiệt độ sấy 38oC, vận tốc tác nhân sấy 6,3 m/s, số vòng quay 2,5 vòng/phút, khối lượng sấy ban đầu 270 kg, độ ẩm của vật liệu sấy ban đầu 29,44%, hệ thống sấy đạt hiệu suất tách ẩm cao, làm việc ổn định và hiệu quả. Sản phẩm sau khi sấy có độ ẩm 12,1%, tỷ lệ nảy mầm 90% với thời gian sấy 20,5 giờ. Từ khóa: Sấy bơm nhiệt; sấy thùng quay; sấy nông sản - thực phẩm; sấy thóc giống; tỷ lệ nảy mầm. Abstract In drying technology, many technological processes require cold or low temperature drying (at or below air temperature). In freeze drying method that is necessary to use a heat pump in the form of a dehumidifier or air conditioner combined with a desiccant. The results of designing, manufacture, and experiment a model of combining heat pump combined rotary drum dryer for rice seed was presented in this paper. The experimental results showed that BC15 rice were dried at drying temperature of 38oC, drying air velocity of 6.3 m/s, drum rotation speed of 2.5 rpm, raw product mass of 270 kg, raw moisture of 29.44 percent, the dryer gets the high performance, more effective and stable working. It is shown that the moisture is 12.1 percent, germination rate is 90 percent, and drying time is 20.5 hours. Keywords: Heat pump dryer; rotary drum dryer; food - agricultural products drying; rice seed dryer; germination rate. 1. GIỚI THIỆU CHUNG - Sấy được những sản phẩm mà công nghệ sấy nhiệt thấp không sấy được như: các sản phẩm dễ Sấy lạnh là quá trình sấy mà trong đó tác nhân sấy nóng chảy (socola, bánh kẹo,...); các sản phẩm được tách ẩm trước khi đưa vào buồng sấy. Quá dễ tạo màng do nhiệt (thanh long, chuối, hồng,...); trình tách ẩm này làm cho tác nhân sấy hạ nhiệt các sản phẩm có dầu, mỡ (cá da trơn, hải sản, độ xuống khoảng 10oC, sau đó tác nhân sấy sẽ đi bột gấc...). qua bộ nâng nhiệt và đưa vào buồng sấy. Nhiệt độ sấy có thể điều chỉnh thấp hơn, bằng và cao hơn - Nâng cao tuổi thọ thiết bị. nhiệt độ môi trường tùy thuộc vào vật liệu sấy. Phân tích các công việc liên quan: Chính nhờ việc hạ thấp nhiệt độ sấy làm cho công nghệ sấy lạnh đạt được các ưu điểm đáng kể so [1] đã nghiên cứu sử dụng bơm nhiệt để sấy một với công nghệ truyền thống: số loại nông sản gồm: hành củ, hành lá, rau thìa, rau thơm. - Vật liệu sấy không bị mất màu, mất chất do nhiệt. Các chất dinh dưỡng và màu sắc được giữ lại gần [2] đã trình bày kết quả nghiên cứu thiết kế, chế như tuyệt đối. tạo và khảo nghiệm mô hình sấy bơm nhiệt kiểu 20 Tạp chí Nghiên cứu khoa học - Đại học Sao Đỏ, ISSN 1859-4190 Số 4(59).2017
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí
65 tài liệu
2418 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2