Đồ án tốt nghiệp - Chuẩn đoán lỗi cho hệ thống điều khiển tốc độ động cơ sử dụng thuật toán CNN

Tên môn học: Khóa luận tốt nghiệp

Giá: 46.000đ

Tổng thanh toán:

46.000đ

Người đăng tải:

#10377

Chi tiết tài liệu :

Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa - Chuẩn đoán lỗi cho hệ thống điều khiển tốc độ động cơ sử dụng thuật toán CNN - Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE)

Định dạng	PDF
Dung lượng	4.63 MB
Số trang	99
Ngành	CNKT điều khiển và TĐH

Lượt xem	2
Ngày đăng	06/02/2026

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ









BÁO CÁO TỐT NGHIỆP

ĐỀ TÀI: CHẨN ĐOÁN LỖI CHO HỆ THỐNG ĐIỀU
KHIỂN TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ SỬ DỤNG
THUẬT TOÁN CNN
SVTH :

BẠCH CÔNG HOÀNG

MSSV:

18151180

NGUYỄN THÀNH LONG

MSSV:

18151197

Khóa :

2018-2022

Ngành :

CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

GVHD:

TS. TẠ VĂN PHƯƠNG

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 8 năm 2022

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ









BÁO CÁO TỐT NGHIỆP

ĐỀ TÀI: CHẨN ĐOÁN LỖI CHO HỆ THỐNG ĐIỀU
KHIỂN TỐC ĐỘ ĐỘNG CƠ SỬ DỤNG
THUẬT TOÁN CNN
SVTH :

BẠCH CÔNG HOÀNG

MSSV:

18151180

NGUYỄN THÀNH LONG

MSSV:

18151197

Khóa :

2018-2022

Ngành :

CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

GVHD:

TS. TẠ VĂN PHƯƠNG

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 8 năm 2022

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
____***____
Tp. Hồ Chí Minh, ngày

tháng

năm 2022

NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên: Bạch Công Hoàng

MSSV: 18151180

Nguyễn Thành Long

MSSV: 18151197

Ngành: Công nghệ kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
Lớp: 181511
Giảng viên hướng dẫn: TS. Tạ Văn Phương
Ngày nhận đề tài: 10/03/2022

Điện thoại: 0908248231
Ngày nộp đề tài: 06/08/2022

1. Tên đề tài: Chẩn đoán lỗi cho hệ thống điều khiển tốc độ động cơ sử dụng thuật toán
CNN
2. Nội dung thực hiện đề tài:
- Điều khiển ổn định tốc độ động cơ sử dụng bộ điều khiển PID thông qua giao thức
Modbus RTU
- Chẩn đoán lỗi đặc tính thiết bị cho PLC sử dụng khối OB82 trong Tia Portal V16
- Chẩn đoán lỗi cho động cơ sử dụng thuật toán CNN
- Thiết kế giao diện giám sát và đưa ra cảnh báo lỗi cho hệ thống động cơ sử dụng
Python 3.7
3. Sản phẩm:
- Mô hình điều khiển tốc độ động cơ thông qua giao thức Modbus RTU
- Model chẩn đoán lỗi sử dụng thuật toán CNN
- Giao diện giám sát và điều khiển hệ thống
TRƯỞNG NGÀNH

GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
____***____
Tp. Hồ Chí Minh, ngày

tháng

năm 2022

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên sinh viên: Bạch Công Hoàng

MSSV: 18151180

Họ và tên sinh viên: Nguyễn Thành Long

MSSV: 18151197

Ngành: Công nghệ kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa
Tên đề tài: Chẩn đoán lỗi cho hệ thống điều khiển tốc độ động cơ sử dụng thuật toán
CNN
Họ và tên giảng viên hướng dẫn: TS. Tạ Văn Phương
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tài &amp khối lượng thực hiện:
...................................................
...

...
data_plc1[37]= ReadMemory(self.plc,14,4,0,S7WLReal)
read_data_plc1[38]= ReadMemory(self.plc,14,8,0,S7WLReal)
read_data_plc1[39]= ReadMemory(self.plc,14,12,0,S7WLReal)
read_data_plc1[40]= ReadMemory(self.plc,14,16,0,S7WLReal)
read_data_plc1[41]= ReadMemory(self.plc,14,20,0,S7WLReal)
time.(0.01)
#Read 8#
read_data_plc1[42]= ReadMemory(self.plc,14,0,0,S7WLReal)
read_data_plc1[43]= ReadMemory(self.plc,14,4,0,S7WLReal)
read_data_plc1[44]= ReadMemory(self.plc,14,8,0,S7WLReal)
read_data_plc1[45]= ReadMemory(self.plc,14,12,0,S7WLReal)
read_data_plc1[46]= ReadMemory(self.plc,14,16,0,S7WLReal)
read_data_plc1[47]= ReadMemory(self.plc,14,20,0,S7WLReal)
time.(0.01)
#Read 9#
read_data_plc1[48]= ReadMemory(self.plc,14,0,0,S7WLReal)
read_data_plc1[49]= ReadMemory(self.plc,14,4,0,S7WLReal)
read_data_plc1[50]= ReadMemory(self.plc,14,8,0,S7WLReal)
read_data_plc1[51]= ReadMemory(self.plc,14,12,0,S7WLReal)
read_data_plc1[52]= ReadMemory(self.plc,14,16,0,S7WLReal)
read_data_plc1[53]= ReadMemory(self.plc,14,20,0,S7WLReal)

80

Báo cáo đồ án tốt nghiệp
time.(0.01)
#Read 10#
read_data_plc1[54]= ReadMemory(self.plc,14,0,0,S7WLReal)
read_data_plc1[55]= ReadMemory(self.plc,14,4,0,S7WLReal)
read_data_plc1[56]= ReadMemory(self.plc,14,8,0,S7WLReal)
read_data_plc1[57]= ReadMemory(self.plc,14,12,0,S7WLReal)
read_data_plc1[58]= ReadMemory(self.plc,14,16,0,S7WLReal)
read_data_plc1[59]= ReadMemory(self.plc,14,20,0,S7WLReal)
time.(0.01)
self.read_DB2D=np.reshape(read_data_plc1, (1, 10, 6))
def pred_model():
model_load = keras.models.load_model(rD:\\final\\3-822\\Model_CNN_Lenet19h_3_8.h5)
pred_real = model_load.predict(self.read_DB2D)
global n
n=np.argmax(pred_real)
self.signal.emit(int(n))
if np.argmax(pred_real)==0:
print(Fine)
elif np.argmax(pred_real)==1:
print(F1)
elif np.argmax(pred_real)==2:
print(F2)
elif np.argmax(pred_real)==3:
print(F3)
elif np.argmax(pred_real)==4:
print(F4)
elif np.argmax(pred_real)==5:
print(F5)
elif np.argmax(pred_real)==6:
print(F6)
elif np.argmax(pred_real)==7:
print(F7)
while self.Runtime_data==1:
thread4 = threading.Thread(readdata())
thread4.start()
thread6 = threading.Thread(readdata_runtime())
thread6.start()
i=0
q=0
pred_model()
global n
time.(0.01)
if Runtime_data==2:
print(Stop runtime)
break
self.plc.disconnect()
thread5 = threading.Thread(target=run)

81