авторефераты диссертаций www.z-pdf.ru
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
 

На правах рукописи

Козлова Людмила Евгеньевна

РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕТЕВОГО НАБЛЮДАТЕЛЯ УГЛОВОЙ

СКОРОСТИ РОТОРА В ЭЛЕКТРОПРИВОДЕ ПО СХЕМЕ ТРН - АД

Специальность 05.09.03 – Электротехнические комплексы и системы

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Томск – 2015

Работа выполнена в федеральном государственном автономном образовательном

учреждении высшего образования «Национальный исследовательский Томский

политехнический университет»

Научный руководитель:

кандидат технических наук,

доцент

Глазырин Александр Савельевич

Официальные оппоненты:

доктор

технических

наук,

профессор,

заведующий кафедрой Энергетики ФГБОУ

ВПО

«Югорский

государственный

университет» (г. Ханты-Мансийск)

Ковалев Владимир Захарович

кандидат технических наук, заведующий

кафедрой «Электропривода и автоматизации

промышленных

установок»

ФГБОУ

ВО

«Новосибирский

государственный

технический университет» (г. Новосибирск).

Котин Денис Алексеевич

Ведущая организация:

Федеральное государственное бюджетное

образовательное

учреждение

высшего

профессионального

образования

«Кузбасский государственный технический

университет имени Т.Ф. Горбачева»

(г. Кемерово)

Защита диссертации состоится «11» февраля 2016 г. в 16:00 на заседании

объединенного

диссертационного

совета

ДМ 212.178.03

при

Омском

государственном

техническом

университете

и

Омском

государственном

университете путей сообщения. Защита пройдет в Омском государственном

техническом университете по адресу: 644050, Российская Федерация, г.Омск, пр.

ауд. 340.

Тел/факс

(3812) 65-34-07,

e-mail:

Мира,

д. 11,

корп. 6,

dissov_omgtu@omgtu.ru

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Омского государственного

технического университета и на сайте omgtu.ru

Автореферат разослан

« »

2015 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью учреждения,

просим направлять по адресу: 644050, г. Омск, пр. Мира, д. 11, ученому секретарю

объединенного диссертационного совета ДМ 212.178.03

Ученый секретарь объединенного

диссертационного

совета

ДМ 212.178.03

канд. техн. наук

О.А. Лысенко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время бурно развивается отрасль

электротехнической промышленности по разработке и введению в эксплуатацию

микропроцессорных устройств плавного пуска (УПП) асинхронных двигателей по

схеме «Тиристорный регулятор напряжения – асинхронный двигатель» (ТРН - АД).

Существует большое количество производственных механизмов, автоматизацию

которых

целесообразно

проводить

на

основе

устройств

плавного

пуска:

вентиляторы, компрессоры, насосы, воздуходувки и другие. Основной эффект от

применения УПП заключается в исключении ударной нагрузки на сеть,

уменьшение влияния на соседних потребителей и снижение механических

перенапряжений при пуске асинхронных двигателей. Как показал сравнительный

анализ, проведенный в диссертации капитальные затраты на автоматизацию с

применением

устройств

плавного

пуска

использованием преобразователя частоты (ПЧ).

значительно

меньше,

чем

с

Применение микропроцессоров в УПП позволяет расширить функционал

этих устройств, например, обеспечить плавные пуски, остановы и реверсы

асинхронных

двигателей

(АД)

по

заданной

программе,

выполнить

микропроцессорные релейные защиты.

Известно, что асинхронный электропривод (ЭП) по схеме ТРН – АД с

замкнутым контуром скорости приобретает дополнительно новые свойства в

статических и динамических режимах. Однако применение реальных датчиков для

измерения угловой скорости ротора сопряжено с рядом практических трудностей,

таких как, трудности монтажа датчика и передачи сигнала от датчика к шкафу

управления (ШУ), а так же высокая стоимость дополнительного оборудования.

Одним из путей решения данной проблемы является использование наблюдателей

скорости на основе имеющегося оборудования: микропроцессора, датчиков тока и

напряжения статора.

В настоящее время достаточно хорошо проработаны вопросы асинхронных

электроприводов (АЭП) по схеме ПЧ – АД с оценкой угловой скорости. В то же

время

вопросам

построения

наблюдателей

состояния

для

асинхронных

электроприводов по схеме ТРН – АД уделяется не достаточно внимания. Следует

выделить лишь работы сотрудников кафедры электропривода и автоматизации

промышленных

установок

Уральского

федерального

университета

Браславского И.Я., Зюзева А.М., Костылева А.В.. Среди основных проблем (задач,

требующих решения) при построении наблюдателей угловой скорости ротора в

электроприводах по схеме ТРН – АД следует выделить несинусоидальность

напряжений и токов статора, а также нелинейную зависимость критического

момента от напряжения статора. Решение комплекса вопросов связанных с

разработкой основ построения наблюдателей угловой скорости в ЭП по схеме ТРН

АД

представляет

научный

и

практический

интерес,

следовательно

представленная диссертационная работа является своевременной и актуальной.

Решение комплекса вопросов связанных с разработкой основ построения

наблюдателей угловой скорости в ЭП по схеме ТРН – АД является актуальной

задачей и представляет научный и практический интерес.

Объектом исследования является асинхронный электропривод по схеме

ТРН – АД.

Предметом

исследования

является

разработка

и

исследование

скорости ротора.

Цель работы

заключается в разработке интеллектуальной системы

оценивания угловой скорости для АЭП по схеме ТРН – АД на основе

искусственной нейронной сети (ИНС).

Для решения этой цели были поставлены и решены следующие задачи:

проанализировать

проблемы

построения

замкнутых

систем

управления электроприводов по схеме ТРН – АД

исследование особенностей создания нейросетевого наблюдателя для

оценки состояния динамических объектов;

разработка

нейросетевого

наблюдателя

угловой

скорости

асинхронного двигателя;

исследование особенностей построения нейросетевого наблюдателя

угловой скорости ротора при питании асинхронного двигателя от тиристорного

регулятора напряжения;

исследование

статики

и

динамики

замкнутого

бездатчикого

асинхронного электропривода по схеме ТРН – АД с нейросетевым наблюдателем

угловой скорости.

провести проверку работоспособности разработанного нейросетевого

наблюдателя угловой скорости ротора асинхронного электропривода по схеме ТРН

АД на компьютеризированной экспериментальной установке.

Методы исследования. При выполнении исследований применялись

методы теории электрических машин, дифференциальных и интегральных

исчислений,

искусственного

интеллекта.

Исследования

проводились

в

программных средах Matlab/Simulink, Mathcad и LabVIEW.

Научная новизна:

1.

Разработана структура нейросетевого наблюдателя угловой скорости

АД, представляющая собой комбинированную динамическую искусственную

нейронную сеть, на вход которой подаются сигналы с датчиков токов и

напряжения с двух фаз статора и их однократные и двукратные задержки, а так же

однократно задержанный сигнал обратной связи по оценке угловой скорости с

выхода наблюдателя.

2.

При

создании

нейросетевого

наблюдателя

угловой

скорости

асинхронного электропривода по схеме ТРН

АД была предложена структура

блока предобработки данных с датчиков статорных токов и напряжений, а так же

их задержек с преобразованием в полярную систему координат, что позволило

обеспечить работоспособность нейросетевого наблюдателя скорости в условиях

несинусоидальности форм токов и напряжений статора и наличия режима

бестоковых пауз.

3.

Предложен

новый

подход

к

улучшению

качества

настройки

нейросетевого наблюдателя угловой скорости асинхронного электропривода по

схеме ТРН АД, позволяющий уменьшить интегральную погрешность оценивания.

Практическая значимость диссертации заключается в следующем:

1.

Получено

комплексное

решение,

позволяющее

организовать

бездатчивый асинхронный электропривод по схеме ТРН – АД, обеспечивающий

4

нейросетевого

наблюдателя

угловой

скорости

вращения

вала

ротора

в

электроприводе по схеме ТРН – АД.

Идея работы заключается в повышении эффективности эксплуатации

электропривода по схеме ТРН – АД за счет внедрения наблюдателя угловой

Положения, выносимые на защиту:

1.

Архитектура

нейросетевого

наблюдателя

угловой

скорости

асинхронного электропривода по схеме ТРН АД;

2.

Структура

блока

предобработки

в

составе

наблюдателя,

осуществляющая преобразование сигналов с датчиков статорных токов и

напряжений, а так же их задержек в полярную систему координат, что позволяет

учесть особенности импульсно-фазового режима работы ТРН в электроприводе по

схеме ТРН - АД;

3.

Имитационные модели замкнутого асинхронного электропривода по

схеме ТРН - АД и его элементов, позволившие создать тренировочный набор для

обучения нейросетевого наблюдателя угловой скорости ротора при типовых

режимах работы УПП;

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и

рекомендаций подтверждается: корректным использованием фундаментальных

положений теории основ электротехники, математического анализа, теории

электрических машин, теории искусственного интеллекта, планированием и

проведением натурного эксперимента.

Реализация результатов работы. Выполнение ряда задач диссертационной

работы осуществлялась в соответствии с грантом III Межвузовского конкурса

исследовательских проектов по направлению: традиционная и атомная энергетика,

альтернативные технологии производства энергии проект № 02/09-2012 «Создание

лабораторного комплекса по разработке современных интеллектуальных средств

динамической

идентификации,

эксплуатационной

диагностики

внутренних

повреждений,

отказоустойчивой

эксплуатации

синхронных

генераторов

и

электрических

машин

электроприводов

собственных

нужд

тепловых

электростанций».

Результаты исследований внедрены на предприятии города Томска ООО

"МЕХАТРОНИКА-СОФТ"

при

создании

и

разработке

перспективных

плавный пуск механизма в условиях непостоянства момента сопротивления

нагрузки или момента инерции.

2.

Созданы имитационные модели в программной среде MATLAB

Simulink замкнутого асинхронного электропривода по схеме ТРН - АД и его

элементов,

позволившие

создать

тренировочный

набор

для

обучения

нейросетевого наблюдателя угловой скорости ротора при типовых режимах работы

УПП.

3.

Разработано

прикладное

программное

обеспечение

в

среде

графического программирования LabVIEW, позволяющая проверять адекватность

работы нейросетевого наблюдателя основе экспериментальных данных на

лабораторном стенде.

4.

Разработан

ряд

вариантов

устройств

управления

асинхронным

двигателем с наблюдателями состояния, новизна и приоритетность которых

подтверждены патентами на изобретение №2438229 и на полезные модели

№103260, №102162, №102161, №102160.

регулируемых электроприводов с тиристорным регулятором напряжения.

Использование материалов диссертационной работы предприятиями

и

научно-исследовательскими организациями подтверждено актами внедрения о

внедрении, представленными в приложении.

Апробация

работы.

Основные

положения

диссертационной

работы

5

докладывались и обсуждались на IV Международной научно-технической

конференции "Электромеханические преобразователи энергии". Томск, 13-16

октября 2009 г.; на Международной научно-практической конференции студентов,

аспирантов и молодых ученых «Современная техника и технологии». Томск, 12-16

апреля 2010г.; на V Международной молодежной научной конференции

"Тинчуринские чтения". Казань, 28–29 апреля 2010 г.; на научно-технической

конференции

"Технология

и

автоматизация

атомной

энергетики

и

промышленности".

Северск,

17-21

мая

2010

г.;

на

научно-технической

конференции "IV чтения Ш. Шокина". Павлодар, 14-16 ноября 2010 г.;

Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и

молодых ученых «Современная техника и технологии». Томск, 18-22 апреля 2011

г.; на VI Международной молодежной научной конференции "Тинчуринские

чтения". Казань, 27–29 апреля 2011 г.

Публикации. Результаты выполненных исследований изложены в 22

научных трудах, в том числе: 8 статьях в периодических изданиях по перечню ВАК

РФ ("Известия Томского политехнического университета", "Доклады Томского

государственного

университета

систем

управления

и

радиоэлектроники",

"Фундаментальные исследования", "Научные проблемы транспорта Сибири и

Дальнего Востока", "Современные проблемы науки и образования", "Научный

вестник НГТУ"), 4 патента на полезную модель РФ, 1 патент на изобретение, 2

свидетельства о регистрации электронного ресурса, 7 статьях в материалах

конференций.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех

разделов и заключения, написанных на 144 страницах машинописного текста.

Содержит 59 рисунков, 17 таблиц, список использованных источников из 96

наименований и 8 приложений на 20 страницах, в которых изложены материалы,

относящиеся к практической реализации.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении рассмотрено состояние проблемы на текущий момент,

обоснована актуальность, сформулированы цель и основные задачи работы.

В первой главе рассмотрено современное состояние устройств плавного

пуска асинхронного двигателя. Представлена классификация силовой части.

Представлена классификация УПП по методу пуска и останова и преимущества их

использования при управлении асинхронным электроприводом.

Представлен сравнительный анализ капитальных затрат на автоматизацию

производственных механизмов с применением устройств плавного пуска и

преобразователей частоты на примере известных российских (Emotron) и

зарубежных производителей (ABB, Siemens) устройств плавного пуска (рис. 1).

На рис. 1 представлены гистограммы отношения k

стоимости УПП к ПЧ.

Коэффициент соотношения стоимости УПП в процентах стоимости ПЧ той

же мощности, определяется по формуле:

100%,

где SПЧ - стоимость ПЧ, SУПП - стоимость УПП.

Для нахождения k

для фирмы Siemens, стоимость УПП и ПЧ заданы в

рублях и евро соответственно, использовался курс евро по ЦБ на 24.06.2014 г.

6

УПП

SУПП

SПЧ

kУПП

УПП

Рис. 1. Гистограммы отношения стоимости УПП к стоимости ПЧ в зависимости от

мощности для различных производителей: 1 – Emotron, 2 – ABB, 3 – Siemens

Из рис. 1 можно заметить, что стоимость преобразователей частоты

значительно выше по сравнению с устройствами плавного пуска, а для некоторых

фирм с увеличением мощности разница в стоимости увеличивается.

Рассмотрены проблемы построения замкнутых асинхронных электроприводов

по схеме ТРН – АД. Основными проблемами построения замкнутых по скорости

систем управления электроприводов по схеме ТРН – АД связаны с выбором

регулятора, его настройка и точностью оценивания скорости вращения вала

двигателя с помощью наблюдателя угловой скорости ротора.

В первой главе так же рассмотрены способы косвенной оценки скорости

вращения ротора асинхронного двигателя.

Во

второй

главе

представлена

модель

нейрона,

классификация

50

45

40

35

30

25

20

15

10

5

0

1

2

3

11

1

1

2

2

3

2

1

2

1

3

2

3

1 2

3

1

3

3

18,5

30

37

45

75

110

P, кВт

искусственных нейронных сетей.

Комбинированные

динамические

ИНС

представляются

наиболее

предпочтительными для решения задач оценивания угловой скорости вращения

вала асинхронного электропривода по схеме ТРН – АД, в связи с тем, что такие

ИНС обладают высокой способностью к обобщению и наиболее подходят к

идентификации параметров и переменных состояния сложных нелинейных

многосвязных динамических объектов.

Во второй главе представлена математическая модель асинхронного

двигателя в двухфазной неподвижной системе координат.

Был создан нейросетевой наблюдатель угловой скорости асинхронного

двигателя при прямом пуске. На рис. 2 представлена структура ИНС,

предназначенная для определения оценки угловой скорости асинхронного

двигателя.

7

Выходной

слой

ω(k)

3

1

4

35

UA(k)

7

8

9

UB (k)

10

11

12

13

Входной

слой

iA(k)

1

Скрытый

слой

2

1

3

iB (k)

4

2

5

6

Рис. 2. Структура ИНС для оценки угловой скорости ротора асинхронного двигателя

Создание ИНС для оценки угловой скорости ротора асинхронного двигателя

проводилось на математической модели двигателя типа АИМ А-100L4 с

техническими характеристиками: номинальная мощность – 4 кВт; коэффициент

мощности – 0,83; номинальный ток при 380 В – 8,71 А; кратность пускового тока –

5,5; синхронная частота вращения – 1500 об мин.

На рис. 3 приведены осциллограммы статорных токов фаз A, B выходного

сигнала датчика угловой скорости ротора асинхронного двигателя, необходимых

для создания тренировочного набора, заранее зашумленного, для напряжений

310 В и 220 В. Моделирование работы асинхронного двигателя проводилось в

программе Matlab 7.9.0 (R2009b), затем на полученные сигналы накладывался шум

с помощью блока моделирования шумов.

8

iA(k 1)

iA(k  2)

iB (k 1)

iB (k  2)

UA(k  2)

UB (k 1)

UB (k  2)

ω(k 1)

UA(k 1)

ω(t)

M (t)

0,5

1

IB (t)

1,5

t,c

2

2,5

Рис. 3. Осциллограммы токов фаз A, B, моментов и выходного сигнала датчика частоты

вращения, необходимых для обучения ИНС

На основе тренировочного набора, графики которого представлены на рис. 3,

была составлена нейронная сеть размерностью 13–35–1, выполняющая функции

оценки скорости вращения вала асинхронного двигателя. 13 нейронов входного

слоя обладают линейной функцией активации, 35 нейронов скрытого слоя –

тангенциальной функцией, 1 нейрон выходного – линейной. В качестве датчиков

тока и напряжения могут быть использованы любые промышленные датчики

соответствующие по амплитуде и частоте измеряемого сигнала, а их временные

задержки и программное описание ИНС могут быть исполнены, например, на базе

микроконтроллера типа TMS320F2812 фирмы Texas Instruments.

После выбора архитектуры ИНС и тренировочного набора наступает процесс

обучения в программной среде MATLAB, в основу которого входит подбор

коэффициентов синоптических весов за счет циклической настройки так, чтобы

отличия между сигналом датчика угловой скорости ротора и реакцией ИНС на

соответствующие входные данные были минимальны.

Оценка качества настройки ИНС была проведена путем расчета интегральной

ошибки:

tкон

dt

100% ,

где tнач,tкон – начальное и конечное время интегрирования, ω(t) – угловая скорость

вращения вала асинхронного двигателя,(t) - оценка угловой скорости вращения

вала асинхронного двигателя.

Проверка работоспособности и погрешность работы ИНС представлена на

рис. 4. Режимы А, В, С соответствуют пуску набросу и сбросу нагрузки

соответственно.

9

0

рад

ω,

c

I,A

M , Н м

300

IA(t)

200

100

0

-100

-200

ˆ

(t)dt

(t) (t)

tнач

tкон

tнач

I

ˆ

A

(t)

ω,рад

150

100

50

0

7

7.6

8.2

8.8

t,с

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Рис. 4. Проверка работоспособности ИНС

Сравнить интегральную оценку качества можно по таблице 1 при различных

технологических режимах работы электропривода.

Таблица 1. Интегральная ошибка настройки ИНС

Iω,%

Режим работы

Интервал времени интегрирования

tнач,с

tкон,с

А

0

В

0,7

С

0,9

0,7

4,73

0,9

3,46

1,1

3,21

Из проведенного сравнительного анализа (рис. 4, таблица 1) видно, что ИНС

успешна. Проверка работоспособности искусственной сети проводилась на

проверочной выборке, не включающей в себя тренировочный набор и, следуя из

интегральной оценки качества управления, можно сделать вывод, что отсутствует

эффект переобучения ИНС.

В третьей главе представлена настройка нейросетевого наблюдателя

угловой скорости ротора в электроприводе по схеме ТРН - АД, в которой

асинхронный

двигатель

представлен

в

трехфазной

естественной

системе

координат, представленных в работах Однокопылова И.Г., Копылова И.П.

Глазыриной Т.А. и др., поэтому в данной диссертационной работе представлены

лишь необходимые итоговые выражения.

При разработке имитационной модели электропривода по схеме ТРН - АД

одной из важных составных частей является создание модели тиристорного

регулятора напряжения, осуществляющего импульсно-фазовое регулирование

статорного напряжения АД. Тиристорные регуляторы напряжения выполняются на

основе силовых полупроводниковых ключах, к числу которых относятся

тиристоры, либо симисторы. ТРН позволяет изменять среднее значение тока в цепи

B

C

(t)

(t)

и напряжение на нагрузке.

На рис. 5 представлена имитационная

программной среде Matlab Simulink.

10

модель ТРН, реализованной в

ω,рад

с

с

157

156

155

154

(t)

ˆ

t,с

ˆ

Discrete,

Ts = 1e-005

powergui

A

s.

t

A

Iabc

Ua

Ub

Uc

a

UA

b

UB

c

UC

Scope1

U_A

Ua

U_B

Ub

U_C

Uc

Voltage measurement

B

B

C

C

Scope6

SIFU

Current

measurement

a

b

c

N

N

Power

A

B

Uabc

t

Alfa

Control system

Блок синхронизации

C

.7

8.75

.8

8.85

8.9

8.95 t,104c

Ua

Voltage

measurement

30

Zad

Рис. 5 Имитационная модель тиристорного регулятора напряжения

Принцип работы имитационной модели ТРН состоит в том, чтобы на блок

синхронизации по напряжению подавался сигнал с генератора трехфазного

напряжения

и угол задания открытия силовых полупроводниковых приборов.

Блок

синхронизации

формирует

сигнал

управления

полупроводниковыми

ключами.

Система

импульсно-фазового

управления

(СИФУ)

формирует

напряжение, подаваемое на двигатель.

При работе ТРН на трехфазную активно-индуктивную нагрузку с нулевым

проводом временные характеристики тока и напряжения представлены на рис. 6.

U, B

I, A

250

200

150

100

50

0

-50

-100

-150

-200

-250

Рис. 6. Ток и напряжение в цепи с симметричной активно-индуктивной нагрузкой, управляемых

ТРН: U - сигнал управления; Ia - ток статора;- угол закрывания;- угол проводимости;

α - угол открытия.

Так как симметричная активно-индуктивная нагрузкой соединена звездой с

нулевым проводом, то ток и напряжение одной фазы не зависят от тока и

напряжения другой. На рис. 6 можно заметить наличие бестоковых пауз,

оказывающих существенное влияние на характеристики ТРН.

Производилось создание имитационной модели замкнутого асинхронного

электропривода по схеме ТРН - АД и проверки работоспособности замкнутого

контура скорости по отработке управляющих и возмущающих воздействий.

11

8

8

8

U

Ia

.6

8.65

у

y

f

To Workspace6

Была создана имитационная модель электропривода в программной среде

Matlab

Simulink

на

основе

моделей

ТРН

и

трехфазного

асинхронного

электродвигателя с насосной нагрузкой на валу двигателя. Имитационная модель

трехфазного асинхронного электропривода по схеме ТРН - АД с насосной

нагрузкой представлена на рис. 7.

Discrete,

Ts = 1e-005 s.

powergui

Clock1

Lookup Table2

A

B

Speed controller Saturation1

a

b

c

Gr

Constant4

Switch1

Lookup T

A

ble

t

Alfa

Control system

Scope1

Voltage

measurement

t

a

UA

in

revers

Scope

Iabc

Ua

b

A

B

c

UB

U_A

Ua

Ub

Uc

U_B

Ub

U_C

Uc

Current measuremen

Mc

Lookup Table1

Scope6

Ua

Me

Ub

w

Uc

I

faults

Me

w

Iabc_3f

C

C

Thyristor

Gr

Subsystem

Power

Constant3

Manual Switch

Constant2

Constant8

Subsystem

Clock

ω

0

W_3f

To Workspace7

im with rotor bars

M_tr

1

Рис. 7 Имитационная модель замкнутого асинхронного электропривода по схеме ТРН – АД

Полный цикл работы электропривода представлен на рис. 8, в которой

области: А – пуск электропривода на скоростьзад  75 рад с, B, E – наброс

нагрузки Mс  27Н м; С, F – сброс нагрузки, D – пуск электропривода на

максимальную рабочую скорость.

рад c

Н  м

A

150

100

50

0

-50

-100

-150

1

2

3

4

5

6

C

IC (t)

Y-Y

D

ω(t)

F

t, c

E

X-X

MC (t)

Рис. 8 Графики переходных процессов по скорости, току электропривода по схеме ТРН - АД

В третьей главе предложено использование блока предварительной

обработки данных статорных токов и напряжений в полярную систему координат.

системе координат, а на рис. 10 – принцип преобразования данных для обучения

нейросетевого наблюдателя согласно уравнениям.

12

120

a

t

1

0

1

B

На рис. 9 представлен вектор тока I(t) и его задержка I(t  t) в полярной

B

Uabc

C

UC

ω

M

I

A

IB (t)

IA(t)

Psi

Mc

Рис. 11. Архитектура нейросетевого наблюдателя скорости ЭП по схеме ТРН - АД

В

таблице

2

представлен

сравнительный

анализ

качества

обучения

нейросетевого наблюдателя угловой скорости вращения вала асинхронного

двигателя.

Нейронная

сеть

размерностью

9-7-27-1

обучалась

различными

алгоритмами обучения за постоянный промежуток времени, равный 1964 сек.

машинного времени, при неизменных вычислительных параметрах компьютера.

Графа

"Количество

эпох"

характеризует

метод

обучения

как

затраты

вычислительной машины на процесс обучения нейронной сети, а графа "Качество

обучения" – величину ошибки после обучений нейронной сети.

13

9

UB

UC

IA

IB

IC

IA(t)2

^2

IB(t)2

^2

IC (t)2

^2

U (t)2

^2

UB(t)2

^2

UC (t)2

^2

Предварительная

обработка данных

IA(t)

IB(t)

IC (t)

U (t)

UB(t)

UC (t)

B

IB(t)

)

IC (t)

(t

1200

IA(t)

I(t)

t)

(t)

(t)

1

2

3

4

7

Рис. 9. Вектор тока и его задержка в

полярной системе координат

Рис. 10. Блок предварительной обработки данных

Испытание

алгоритмов

обучения

нейросетевого

наблюдателя

угловой

скорости асинхронного электропривода по системе ТРН – АД производилась на

нейронной сети размерностью 9-7-27-1, где во входном слое было 9 нейронов, 7 и

27 – в скрытых слоях и 1 нейрон – в выходном слое. В качестве входных

параметров нейросети использовались данные с блока предварительной обработки,

а так же обратная связь по скорости с задержкой. Архитектура нейросетевого

наблюдателя представлена на рис. 11. Для сравнения необходимых качества

обучения и количества эпох было выбрано одинаковое время обучения

нейросетевого наблюдателя.

Входной

слой

1

2

3

8

Элемент

задержки

Скрытые

слои

1

2

3

4

27

Выходной

слой

(t)

1

)

)

I(t t)

(t  t)

A

U

A

IB(t t

IC (t t

(t

(t  t)

(t  2t)

A

(t  3t)

(t  t)

1200

C

(t  2t)

(t  3t)

1200 IA(t t)

A

Алгоритм

градиентного

спуска (Traingd)

Алгоритм

градиентного

спуска

с

возмущением

(Traingdm)

Алгоритм

обучения

М. Ф. Моллера (Trainscg)

Алгоритм

обучения

Левенберга – Марквардта

(Trainlm)

22 947

10 300

23 857

6 420

8 342

26,7

500

0,000423

Параметры компьютера: процессор – Intel® Core™ i3 CPU M 380, частота – 2,53 ГГц, ОЗУ – 4 ГБ, тип

системы – 64-разрядная операционная система

По результатам обучения нейросетевого наблюдателя видно, что при одной и

той де продолжительности обучения наилучшее качество обучения было

достигнуто с применением алгоритма обучения Левенберга – Марквардта. Но

данный алгоритм требует наибольших вычислительных ресурсов компьютера. Это

видно из того, что за 1964 сек. машинного времени данный алгоритм обработал

только 500 итераций, в то время как другие алгоритмы на порядок выше.

В

таблице

3

представлен

сравнительный

анализ

качества

обучения

нейросетевого наблюдателя угловой скорости вращения вала асинхронного

двигателя. Нейронная сеть размерностью 9-7-27-1 обучалась по алгоритму

Левенберга – Марквардта за постоянный промежуток времени, равный 1964 сек.

машинного времени, при неизменных вычислительных параметрах компьютера.

Таблица 3 – Результаты обучения нейронной сети

Функция активации

Градиент

Количество эпох

Качество

обучения

Пороговая функция

-

10300

Таблица 2 – Результаты качества обучения нейронной сети

Алгоритм обучения

Количество эпох

Качество обучения

Сигмоидальная

функция

Тангенциальная

функция

4,03

4205

181

1,86

500

0,000423

Параметры компьютера: процессор – Intel® Core™ i3 CPU M 380, частота – 2,53 ГГц, ОЗУ – 4 ГБ, тип

системы – 64-разрядная операционная система

Для такого нейросетевого наблюдателя, обучаемого по алгоритму обучения

Левенберга – Марквардта, за 1964 сек. машинного времени величина градиента

составила 1,86, а величина ошибки обучения – 0,000423. На основе анализа

результатов,

представленных

на

таблице. 3,

следует,

что

наилучшими

обобщающими свойствами обладает нейронная сеть с тангенциальной функцией

активации, относящаяся к классу непрерывно-дифференцируемых, а наихудшим –

пороговая функция из класса функций с разрывной производной.

Производилось

исследование

работы

разработанного

нейросетевого

наблюдателя угловой скорости в статических и динамических режимах замкнутого

14

3.791013

ω(t)

C

D

E

X-X

140

120

100

80

60

40

20

0

бездатчикого асинхронного электропривода по схеме ТРН - АД.

Работа нейросетевого наблюдателя в составе замкнутого электропривода по

схеме ТРН – АД исследовалась в динамических режимах (рис. 12): пуск в холостую

до наименьшей скорости – режим A, доразгон до средней скорости – режим D,

разгон до максимальной скорости – режим G, наброс и сброс нагрузки – режимы B,

E, H и C, F, I соответственно.

Оценить изменение интегральной ошибки при различных технологических

режимах работы электропривода можно по таблице 4 и рис. 12.

A

B

F I

(t)

рад с

100

99 5

99

98.5

ωAN

N

ωANN(t)

ω(t)

X-X

5 5.2 5.4 5.6

ω

2

4

6

8

10

Рис. 12. Цикл работы асинхронного электропривода по схеме ТРН - АД с нейросетевым

наблюдателем угловой скорости: A, B, C – пуск до ω  75рад c ; D, E, F – пуск до ω 100рад c ;

G, H, I – пуск до ω 150рад c ; B, E, H – наброс нагрузки MC  27Нм ; C, F, I – сброс

нагрузки.

Таблица 4. Интегральная ошибка настройки

A

B

C

D

E

F

G

H

I

0

1,1

1,4

1,7

2,1

2,3

2,6

3

1,1

1,4

1,7

2,1

2,3

2,6

3

3,2

3,2

3,5

0,086

12, следует

tнач,c

tкон,c

I ,%

4,725

0,091

0,231

0,329

0,073

0,051

0,391

0,038

рис.

Анализируя результаты, представленные в таблице 4,

отметить, что интегральная оценка качества управления замкнутого по оценки

скорости асинхронного электропривода ТРН - АД от нейросетевого наблюдателя в

исследованных динамических режимах не превышает 5 %.

В четвертой главе представлено описание лабораторного стенда и

экспериментальной исследование нейросетевого наблюдателя угловой скорости

ротора в электроприводе по схеме ТРН - АД.

Основными

элементами

экспериментальной

установки

(рис.

13)

является

асинхронный

двигатель,

тиристорный

регулятор

напряжения

и

двигатель

постоянного тока независимого возбуждения, используемый в качестве нагрузки на

валу АД. Асинхронный двигатель и двигатель постоянного тока соединены через

15

.

t, c

t, c

проверка в режиме реального времени.

Для

создания

нейросетевого

экспериментов

при

различных

углах

управления

от

минимального

до

максимального, равного 60-650 для разомкнутого асинхронного электропривода по

схеме ТРН - АД, представленные на рисунке 14-19.

16

Рис. 13. Принципиальная электрическая схема экспериментальной установки ТРН - АД

Целью экспериментальных исследований является создание нейросетевого

наблюдателя угловой скорости ротора в электроприводе по схеме ТРН – АД и его

маховик.

TT

L1

L2

L3

N

ИП1

ПК

СИФУ

ТВ

К

A0

A1

A2

A3

A4

A5

A6

ДТН

ДТ1

F1 F2

F3 FN

I

I

I

U

U

U

n

U2

V2

АД

W

ДС

U1

V1

W1

ДТ2

ДТ3

ДН1

ДН2

ДН3

А2

А1

ДПТ

Е1

Е2 Е3

Е4

наблюдателя

были

произведен

ряд

Возб.

Якорь

ИП2

2

0

5

10

15

20 t,c

Рис. 14. Осциллограмма скорости при различных режимах работы и минимальном угле

управления ТРН - АД

IB

IC

A

8,36

I, A

1

0

1

2

I, A

0.72

0.24

0

-0.24

-0.72

A

0

5

10

15t,c

8,37

8,38 t,c

8,33

8,34

8,35

29

0

-29

-85

0

100

0

5

10

15 t,c

8,36

8,37

8,38 t, c

8,33

8,34

8,35

Рис. 16. Осциллограмма статорных напряжений при различных режимах работы и минимальном

угле управления ТРН - АД

рад

c

150

100

50

0

-50

0

10

20

30

t,c

рад

c

150

100

50

Рис. 17. Осциллограмма скорости при различных режимах работы и угле управления

ТРН - АД 65о

C

0

10

20

30

t,c

C

C

I, A

1.2

0.72

0.24

-0.24

-0.72

-1.2

I, A

1

0

-1

2

IB

16.7

16.67

16.68

16.69

16.66

Рис. 18. Осциллограмма статорных токов при различных режимах работы и угле управления

ТРН - АД 65о

D

0

10

20

30

D

A

U , B

100

0

-100

U , B

85

30

0

-30

-85

16.66

16.67

16.68

16.69

16.7

Рис. 19. Осциллограмма статорных напряжений при различных режимах работы и угле

управления ТРН - АД 65о

Согласно рисункам 15, 16, 18, 19 осциллограммы статорных токов и

напряжений имеют несинусоидальную форму при управлении электропривода от

17

I

A

Рис. 15. Осциллограмма статорных токов при различных режимах работы и минимальном угле

управления ТРН - АД

B

U , B

U , B

100

143

85

B

B

U

U

C

U

A

I

A

I

t,c

16.71

U

B

U

C

U

t,c

16.71

t,c

ω,

рад

c

168

112

56

0

-56

-112

ω,

рад

c

168

112

56

0

-56

-112

рад

c

1.9

рад

c

2.7

2.6

2.5

2.4

ω

ω

ω

ω

E

6.04

D

ω

F

ω

8.29t,c

D

ω

E

F

1.7

5.96

6

ω

ω

рад

c

2.7

2.4

ω

t,c

2.92

2.97

t,c

Рис. 20 Осциллограммы скорости при различных режимах работы и минимальном угле

управления ТРН - АД

ω

A

тиристорного регулятора напряжения даже при минимальном угле управления. С

увеличением угла управления тиристоров имеет место бестоковые паузы (рис. 18).

Экспериментальные данные отличаются наличием шумов высокой частоты (рис.

14, 17).

По экспериментальным данным предложенным выше была создана

нейронная сеть размерностью 9-7-27-1, в которой 9 нейронов во входном слое, 7 и

27 нейронов в скрытых слоях и 1 - в выходном слое. Адекватность работы

нейросетевого наблюдателя угловой скорости асинхронного электропривода по

схеме ТРН - АД можно оценить по графикам переходного процесса по скорости

(рис. 20, 21) и интегральная ошибка настройки (табл. 5).

C

ω

ω

ω

3.81

ω

C

17.16

17.24 t,c

t,c

0.275

12.578

Рис. 21 Осциллограммы скорости при различных режимах работы и угле управления

ТРН - АД 65о

Таблица 5 Интегральная ошибка настройки

Угол управления

Режимы работы электропривода

Пуск

Наброс нагрузки

Сброс нагрузки

2,8

4,3

2,63

3,5

4,9

2,9

Минимальный

угол

65о

Из рисунков 20 и 21 видно, что гнйросетевой наблюдатель угловой скорости

асинхронного электропривода по схеме ТРН - АД производит оценивание скорости

по данным с датчиков тока и напряжения с погрешностью, лежащей в пределе до

18

рад

c

2.75

2.55

ω

0

1

2

3

4

5

6

7

8

8.21

8.25

t,c

A

ω

3.85

t,c

ω

рад

c

2.7

2.6

ω

рад

c

0.3

t,c

ω

B

0

2

4

6

8

10

12

14

16

3.89

B

12.583

ω

ω

№4. – С. 120-123.

2.

Ланграф

С.В, Сапожников А.И., Глазырин А.С., Козлова Л.Е.,

Глазырина Т.А., Тимошкин В.В., Афанасьев К.С. Динамика электропривода с

нечетким регулятором // Известия Томского политехнического университета. –

2010. – Т. 316. №4. – С. 168-173.

3.

Глазырин А. С., Ланграф С. В., Козлова Л. Е., Глазырина Т. А.,

Тимошкин В. В., Афанасьев К. С. Разработка и исследование нейросетевого

регулятора для электропривода с механической нагрузкой типа "пара трения" //

Доклады

Томского

государственного

университета

систем

управления

и

радиоэлектроники. – 2011. – №.1(23). – C. 171-177.

4.

Козлова Л. Е., Тимошкин В. В., Глазырин А. С. Разработка

наблюдателя скорости для системы управления асинхронного электропривода с

тиристорным регулятором напряжения // Фундаментальные исследования. – 2012.

– №9, ч.3. – C. 656-661.

5.

Ткачук Р. Ю., Глазырин А. С., Полищук В. И., Глазырина Т. А.,

Тимошкин В. В., Козлова Л. Е. Нейросетевая идентификация и диагностика

электрических машин в условиях сильных импульсных помех // Научные

проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. – 2011. – №2. – C. 282-285.

6.

Козлова Л. Е. Разработка и исследование систем замкнутого

асинхронного электропривода по схеме ТРН-АД с нейросетевым наблюдателем

скорости // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – №5. – С. 1-7.

7.

Козлова Л. Е., Боловин Е. В. Исследование статики и динамики

замкнутого бездатчикого асинхронного электропривода собственных нужд

ТЭС по схеме ТРН - АД с нейросетевым наблюдателем угловой скорости //

Современные проблемы науки и образования. – 2014. – №3. – C. 1-6.

8.

Козлова Л.Е. Принцип построения архитектуры нейроэмулятора

угловой скорости электропривода по схеме ТРН – АД // Научный вестник

Новосибирского государственного технического университета. - 2015

№1(58). - С. 161-170.

Патент на изобретение

9. Пат. №2438229 РФ. МПК H02P 21/13 (2006.01), H02P 27/08 (2006.01).

Устройство управления асинхронным двигателем / Л. Е. Козлова,Т. А. Глазырина,

19

5%, даже несмотря на наличие шумов. Наихудшими оценочными свойствами

нейросетевой наблюдатель обладает при оценки скорости близкой к нулю, что

можно заметить из рис. 4.14. Высокой интегральной оценкой качества обладает

режим наброса нагрузки отчасти из-за высокой концентрации шумов в данном

режиме управления. нейронная сеть обладает высоким обобщающими свойствами

вследствие чего оценочная скорость не повторяет зашумленный сигнал скорости.

Научные публикации по теме диссертации в изданиях,

рекомендованных ВАК

1.

Ланграф С.В., Глазырин А.С., Глазырина Т.А., Афанасьев К.С.,

Тимошкин В.В., Козлова Л.Е. Исследование параметрической робастности

бездатчикового векторного асинхронного электропривода с идентификатором

Калмана // Известия Томского политехнического университета. – 2010. – Т. 317. –

А. С. Глазырин, С. В. Ланграф, В. В. Тимошкин, К. С. Афанасьев. Заявка №

2010131978; Опубл. 27.12.2011, Бюл. № 36. – 6 с.: ил.

Патенты на полезную модель

10. Пат. №103260 РФ. МПК H02P 21/00 (2006.01), H02P 27/08 (2006.01).

Устройство управления асинхронным двигателем / Л. Е. Козлова,Т. А. Глазырина,

А. С. Глазырин, С. В. Ланграф, В. В. Тимошкин, К. С. Афанасьев. Заявка №

2010135993; Опубл. 10.02.2011, Бюл. № 4. – 2 с.: ил.

11. Пат. №102162 РФ. МПК H02P 21/13 (2006.01), H02P 27/08 (2006.01).

Устройство управления асинхронным двигателем / К. С. Афанасьев, Т. А.

Глазырина, А. С. Глазырин, Л. Е. Козлова, В. В. Тимошкин, С. В. Ланграф. Заявка

№ 2010135995; Опубл. 10.02.2011, Бюл. № 4. – 2 с.: ил.

12. Пат. №102161 РФ. МПК H02P 21/13 (2006.01), H02P 27/08 (2006.01).

Устройство управления асинхронным двигателем / Л. Е. Козлова,Т. А. Глазырина,

А. С. Глазырин, С. В. Ланграф, В. В. Тимошкин, К. С. Афанасьев. Заявка №

2010135747; Опубл. 10.02.2011, Бюл. № 4. – 2 с.: ил.

13. Пат. №102160 РФ. МПК H02P 21/13 (2006.01), H02P 27/08 (2006.01).

Устройство управления асинхронным двигателем / К. С. Афанасьев, Т. А.

Глазырина, А. С. Глазырин, Л. Е. Козлова, В. В. Тимошкин, С. В. Ланграф. Заявка

№ 2010135746; Опубл. 10.02.2011, Бюл. № 4. – 2 с.: ил.

Свидетельства о регистрации электронного ресурса

14. Свидетельство о регистрации электронного ресурса №21100. ИУО

РАО ОФЭРНиО. Программный модуль "Разработка модели нейросетевого

наблюдателя угловой скорости ротора асинхронного электропривода по

схеме ТРН-АД" / Хамитов Р.Н., Козлова Л.Е., Боловин Е.В., Полищук В.И.,

Глазырин А.С. Дата регистрации: 27 июля 2015 года. – 3 с.: ил.

15. Свидетельство о регистрации электронного ресурса №21101. ИУО

РАО ОФЭРНиО. Программный модуль "Моделирование нейросетевого

наблюдателя угловой скорости ротора асинхронного электропривода по

схеме ТРН-АД" / Хамитов Р.Н., Козлова Л.Е., Боловин Е.В., Полищук В.И.,

Глазырин А.С. Дата регистрации: 27 июля 2015 года. – 3 с.: ил.

Публикации в трудах международных и всероссийских конференций

16. Козлова Л.Е., Глазырина Т.А., Тимошкин В.В., Глазырин А.С. Диагностика

обрыва фазы статора асинхронного двигателя с использованием искусственной

нейронной сети //IV чтения Ш. Шокина: Материалы IV Международной научно-

технической конференции, 14-16 ноября 2010. – Павлодар: ПГУ. – 2010. – С. 132-

133.

17. Козлова Л.Е., Глазырин А.С. Нейросетевой датчик скорости асинхронного

двигателя // Тинчуринские чтения: Материалы докладов V Международной

молодежной научной конференции, 28–29 апреля 2010. – Казань: КГЭУ. – 2010. –

С. 70-71.

20

18. Козлова Л.Е., Глазырин А.С. Применение методов искусственных

нейронных

сетей

идентификации

параметров

и

координат

асинхронного

Электродвигателя // Электромеханические преобразователи энергии: Материалы

IV Международной научно-технической конференции, 13-16 октября 2009. –

Томск: ТПУ. – 2009. – С. 298-300.

19.

Козлова

Л.Е.

Применение

искусственных

нейронных

сетей

в

электроприводе синтез нейроэмулятора фильтра низких частот // Современные

техника и технологии: Сборник трудов XVI Международной научно-практической

конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 12-16 апреля 2010. –

Томск: ТПУ. – 2010. – С. 430-432.

20. Козлова Л.Е., Тимошкин В.В., Глазырин А.С. Нейросетевой датчик

скорости двигателя постоянного тока // Технология и автоматизация атомной

энергетики и промышленности: Материалы отраслевой научно-технической

конференции, 17-21 мая. – 2010: СТИ НИЯУ МИФИ. – 2010. – С. 66.

21. Козлова Л. Е., Глазырин А. С. Определение оценки скорости вращения

ротора асинхронного электропривода с использованием искусственной нейронной

сети // Современные техника и технологии: Сборник трудов XVII Международной

научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: в 3

т., 18-22 Апреля 2011. – Томск: ТПУ. – 2011. – Т. 1. – C. 478-479.

22. Козлова Л. Е., Тимошкин В. В., Глазырин А. С. Диагностика обрыва фазы

ротора асинхронного двигателя по токам статора с использованием искусственной

нейронной сети // Тинчуринские чтения: материалы докладов VI Международной

молодежной научной конференции, 27-29 Апреля 2011. – Казань: Изд-во КГЭУ. –

2011. – Т. 3. – C. 77-78.

Личный вклад

Основные научные результаты и положения, изложенные в диссертации,

постановка задач и методология их решения разработаны и получены автором

самостоятельно.

21



Похожие работы:

«Гаврилова Анна Владимировна ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПРИ КОНТРОЛЕ ДИНАМИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ШЛИФОВАЛЬНЫХ СТАНКОВ Специальность 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в машиностроении) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Саратов – 2015 Официальные оппоненты: Резчиков Александр Фёдорович, член-корреспондент РАН, доктор технических наук, профессор, Институт проблем точной...»

«ЛЕМЫТСКАЯ Дарья Евгеньевна АРХИТЕКТУРНО-ПЛАНИРОВОЧНОЕ РАЗВИТИЕ И ИСТОРИКО-КУЛЬТУРНОЕ НАСЛЕДИЕ ГОРОДОВ ХАКАСИИ (НА ПРИМЕРЕ АБАКАНА И ЧЕРНОГОРСКА) Специальность: 05.23.20 – Теория и история архитектуры, реставрация и реконструкция историко-архитектурного наследия АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата архитектуры Санкт-Петербург 2015 Диссертация выполнена в ФГАОУ ВПО Сибирский федеральный университет, г. Красноярск Научный руководитель: Официальные...»

«МЕЛЕХОВА Анна Леонидовна УПРАВЛЕНИЕ ФИЗИЧЕСКОЙ ПАМЯТЬЮ ВИРТУАЛЬНОЙ МАШИНЫ Специальность 05.13.11 – математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва — 2015 Работа выполнена на кафедре информатики Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования Московский физико-технический институт...»





 
© 2015 www.z-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.