Nhận dạng động cơ không đồng bộ sáu pha sử dụng mạng neuron RBF - Trung, Nguyễn Việt; Thanh, Tung Pham (Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2021)
Nhận dạng hệ thống là một trong những công việc đầu tiên phải thực hiện khi giải quyết bài toán điều khiển tự động bởi vì không thể phân tích, tổng hợp hệ thống khi không có mô hình toán mô tả hệ thống. Bài báo này trình bày và mô phỏng phương pháp nhận dạng động cơ không đồng bộ sáu pha sử dụng mạng neuron hàm cơ sở xuyên tâm (RBF – Radial Basis Function), thông số nhận dạng gồm có tốc độ quay, mômen xoắn, từ thông rotor trên hệ trục cố định . Mạng RBF được xây dựng, huấn luyện trực tuyến dựa trên dữ liệu vào ra của đối tượng. Kết quả mô phỏng dùng phần mềm Matlab/Simulink cho thấy sai số của bộ nhận dạng hội tụ về 0. Thông số nhận dạng bám theo thông số đối tượng trong khoảng thời gian động cơ khởi động, sau khi lắp tải và có nhiễu trắng tác động, độ phù hợp giữa đáp ứng ngõ ra và đáp ứng nhận dạng nằm trong khoảng 98%-99%. Nghiên cứu này là tiền đề để tiến đến các phương pháp điều khiển hiệu suất cao như điều khiển trực tiếp mômen (DTC – Direct Torque Control), điều khiển tựa từ thông (FOC – Field Oriented Control), Logic mờ được thuận lợi hơn.