[Research Contribution] Ước lượng tham số động cơ điện một chiều bằng phương pháp khởi tạo lai RLS-EKF dựa trên mô hình ARX/MIMO

2 Tháng Mười, 2026

Từ khóa: Động cơ điện một chiều có chổi than, Nhận dạng tham số, ARX/MIMO, RLS, EKF, PSO.

Động cơ điện một chiều có chổi than được sử dụng rộng rãi trong robot, thiết bị tự động và các hệ truyền động. Tuy nhiên, hiệu quả điều khiển phụ thuộc lớn vào độ chính xác của các tham số bên trong động cơ. Từ đó, nhóm nghiên cứu thuộc UEH Mekong, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) và Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật Vĩnh Long, đã đề xuất phương pháp lai kết hợp RLS-EKF bình phương tối thiểu đệ quy (RLS), bộ lọc Kalman mở rộng được khởi tạo từ RLS (RLS-EKF), trong đó RLS nhanh chóng tạo giá trị ước lượng ban đầu và EKF tiếp tục hiệu chỉnh để nâng cao độ chính xác. Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp này tái hiện dòng điện và tốc độ tốt hơn so với RLS thuần túy và PSO, đồng thời vẫn duy trì chi phí tính toán hợp lý. Đây là hướng tiếp cận tiềm năng cho các hệ thống điều khiển thời gian thực và thiết bị nhúng có tài nguyên hạn chế.

Tv #51 Bg 1499x600

Nhận dạng chính xác tham số – nền tảng nâng cao hiệu quả điều khiển 

Động cơ điện một chiều có chổi than được sử dụng phổ biến trong robot, băng tải, cơ cấu chấp hành, thiết bị giáo dục và các hệ thống tự động hóa nhờ cấu tạo đơn giản, chi phí thấp và khả năng điều chỉnh tốc độ, vị trí thuận tiện. Để động cơ vận hành ổn định và đáp ứng chính xác tín hiệu điều khiển, cần xác định các tham số vật lý như điện trở, điện cảm phần ứng, hằng số điện áp và mô-men, mô-men quán tính và hệ số ma sát nhớt. Những tham số này chi phối mối quan hệ giữa điện áp đầu vào, dòng điện, mô-men và tốc độ quay.

Khi các tham số không chính xác, mô hình toán học có thể sai lệch so với động cơ thực, làm tăng sai số điều khiển, kéo dài thời gian đáp ứng hoặc ảnh hưởng đến độ ổn định của hệ thống.#51 Thhtuehmk Picture1

Hình 1. Mô hình động cơ một chiều có chổi than

Trên thực tế, thông số do nhà sản xuất cung cấp thường được xác định trong những điều kiện nhất định. Khi vận hành, điện trở có thể thay đổi theo nhiệt độ, ma sát chịu ảnh hưởng của hao mòn cơ khí, còn mô-men quán tính biến đổi theo tải kết nối. Vì vậy, nhận dạng tham số từ dữ liệu đo thực tế là bước quan trọng để xây dựng mô hình phản ánh sát hơn trạng thái vận hành của động cơ. 

Kết hợp RLS và EKF để nâng cao độ chính xác nhận dạng 

Nghiên cứu sử dụng mô hình ARX/MIMO để mô tả đồng thời mối quan hệ giữa điện áp phần ứng, dòng điện và tốc độ góc, từ đó xây dựng bài toán ước lượng năm tham số vật lý chính của động cơ. Trên cùng mô hình và tập dữ liệu, nhóm tác giả khảo sát ba phương pháp: bình phương tối thiểu đệ quy (RLS), bộ lọc Kalman mở rộng khởi tạo từ RLS (RLS-EKF) và tối ưu hóa bầy đàn (PSO).

RLS có ưu thế về tốc độ xử lý và khả năng cập nhật tham số khi có dữ liệu mới, nhưng độ chính xác có thể hạn chế với các tham số nhạy hoặc khó quan sát. Trong khi đó, EKF sử dụng mô hình động học kết hợp dữ liệu đo để hiệu chỉnh trạng thái và tham số, song hiệu quả phụ thuộc nhiều vào giá trị khởi tạo. PSO có khả năng tìm kiếm nghiệm trên không gian tham số phi tuyến, nhưng cần đánh giá nhiều bộ tham số qua các vòng lặp, làm tăng chi phí tính toán.

Từ những ưu điểm và hạn chế đó, nhóm nghiên cứu đề xuất phương pháp khởi tạo lai RLS-EKF. Cụ thể, RLS trước tiên tạo ra bộ tham số ước lượng sơ bộ; sau đó, bộ tham số này được dùng làm giá trị khởi tạo cho EKF. Cách tiếp cận giúp EKF bắt đầu từ miền nghiệm hợp lý hơn, giảm sự phụ thuộc vào giá trị khởi tạo thủ công, đồng thời hạn chế chi phí tìm kiếm lớn như PSO. Trong chiến lược này, RLS đảm nhiệm bước ước lượng nhanh, còn EKF tiếp tục hiệu chỉnh để nâng cao chất lượng nhận dạng.

#51 Thhtuehmk Picture2

Hình 2. Sơ đồ phương pháp khởi tạo lai RLS-EKF

RLS-EKF cải thiện khả năng tái hiện dòng điện và tốc độ 

Nhóm tác giả triển khai mô phỏng trên MATLAB với tập dữ liệu gồm 2.001 mẫu, có bổ sung nhiễu vào điện áp, dòng điện và tốc độ. Kết quả cho thấy RLS-EKF đạt sai số 0,25% đối với điện trở, 0,18% đối với hằng số điện áp và mô-men, 1,70% đối với mô-men quán tính và 16,67% đối với hệ số ma sát nhớt. Điện cảm vẫn là tham số khó ước lượng và còn sai lệch đáng kể, cho thấy cần tiếp tục cải thiện phương pháp.

Về khả năng tái hiện đầu ra, mô hình RLS-EKF đạt chỉ số phù hợp (FIT) 93,50% đối với dòng điện và 99,51% đối với tốc độ góc. Các đồ thị so sánh cũng cho thấy mô hình bám sát dữ liệu tốt hơn, đặc biệt tại những thời điểm tín hiệu biến đổi nhanh.

#51 Thhtuehmk Picture3

Hình 3. So sánh dòng điện giữa thực tế và các mô hình ước lượng

Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp khởi tạo lai RLS-EKF có tiềm năng cải thiện chất lượng nhận dạng tham số và khả năng tái hiện động học của động cơ, đồng thời duy trì chi phí tính toán phù hợp. Đây là cơ sở để tiếp tục kiểm chứng phương pháp trên dữ liệu thực nghiệm và đánh giá khả năng triển khai trên các nền tảng điều khiển nhúng. 

Hướng đến hệ thống điều khiển thích nghi và thiết bị nhúng 

Nghiên cứu góp phần làm rõ khả năng kết hợp nhận dạng đệ quy và lọc trạng thái trong bài toán ước lượng nhiều tham số động cơ. Phương pháp RLS-EKF tạo tiền đề phát triển các hệ thống điều khiển có khả năng cập nhật mô hình, thích nghi với sự thay đổi của thiết bị và vận hành trên nền tảng tính toán hạn chế. Hướng tiếp cận này có ý nghĩa tiềm năng đối với robot, thiết bị cơ điện, hệ thống tự động hóa và các giải pháp sản xuất thông minh.

Trong giai đoạn tiếp theo, nhóm nghiên cứu dự kiến xem xét ảnh hưởng của mô-men tải, đồng thời triển khai và đánh giá phương pháp trực tiếp trên vi điều khiển. Các bước này sẽ giúp làm rõ hơn khả năng ứng dụng trong điều kiện vận hành thực tế, hướng đến đưa kết quả nghiên cứu về nhận dạng và điều khiển thông minh đến gần hơn với nhu cầu của doanh nghiệp và cộng đồng.

Xem toàn bộ bài nghiên cứu Ước lượng tham số động cơ điện một chiều bằng phương pháp khởi tạo lai RLS-EKF dựa trên mô hình ARX/MIMO TẠI ĐÂY.

Nhóm tác giả: ThS. Nguyễn Ngọc Tuấn, TS. Nguyễn Minh Triều, GS.TS. Nguyễn Trường Thịnh – Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH), TS. Nguyễn Tấn Nó – Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật Vĩnh Long.

Đây là bài viết nằm trong chuỗi bài lan tỏa nghiên cứu và kiến thức ứng dụng với thông điệp “For a More Sustainable Mekong – Vì một Đồng bằng sông Cửu Long bền vững”, thuộc chương trình “Research Contribution For All – Nghiên Cứu Vì Cộng Đồng” do UEH thực hiện. UEH trân trọng kính mời Quý độc giả cùng đón xem bản tin UEH Research Insights tiếp theo.

Chân Trang (1)

Tin, ảnh: Tác giả, Phòng Tuyển sinh – Truyền thông UEH Mekong, Ban Truyền thông và Phát triển đối tác UEH

abcd

18 Tháng Sáu, 2026

Chu kỳ giảm giá của đồng USD?

TS. Đinh Thị Thu Hồng và nhóm nghiên cứu

26 Tháng Sáu, 2021

Việt Nam cần kịch bản cho thương mại tương lai

ThS. Tô Công Nguyên Bảo

26 Tháng Sáu, 2021

Hệ thống tiền tệ tiếp theo như thế nào?

TS. Lê Đạt Chí và nhóm nghiên cứu

26 Tháng Sáu, 2021

Chuyển đổi số trong khu vực công tại Việt Nam

Khoa Quản lý nhà nước

26 Tháng Sáu, 2021

Cần đưa giao dịch công nghệ lên sàn chứng khoán

Bộ Khoa học và Công nghệ

5 Tháng Sáu, 2021

Thiết kế đô thị: tầm nhìn vững chắc cho đô thị bền vững

Viện Đô thị thông minh và Quản lý

5 Tháng Sáu, 2021

Phục hồi du lịch và nỗ lực thoát khỏi vòng xoáy ảnh hưởng bởi Covid-19

Viện Đô thị thông minh và Quản lý

5 Tháng Sáu, 2021

2021 sẽ là năm khởi đầu của chu kỳ tăng trưởng mới

PGS.TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo

5 Tháng Sáu, 2021

Quỹ vaccine sẽ khả thi khi có người dân đóng góp

Phạm Khánh Nam, Việt Dũng

5 Tháng Sáu, 2021

Kích thích kinh tế, gia tăng vận tốc dòng tiền

Quách Doanh Nghiệp

5 Tháng Sáu, 2021

Đi tìm chiến lược hậu Covid-19 cho doanh nghiệp bảo hiểm Việt Nam

PGS TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo, ThS Lê Văn

5 Tháng Sáu, 2021

Insurtech – Cơ hội và thách thức cho Startup Việt

Ths. Lê Thị Hồng Hoa

5 Tháng Sáu, 2021