ДОСЛІДЖЕННЯ ВЛАСТИВОСТЕЙ НЕЙРОМЕРЕЖНОГО ОПТИМІЗАТОРА МОМЕНТУ АСИНХРОННОГО ДВИГУНА ЗА ОСЛАБЛЕННЯ ПОЛЯ

  • Б. І. Приймак Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»
Ключові слова: нейронна мережа, асинхронний двигун, ослаблення поля, максимізація моменту

Анотація

Зазвичай асинхронні приводи верстатів, електромобілів, трамваїв, тролейбусів тощо повинні працювати як на нижчих, так і на значно вищих за номінальну швидкостях ротора. Щоби повністю використовувати енергетичні ресурси привода, необхідно побудувати системи автоматичного керування з оптимізацією крутного моменту в зоні ослаблення поля. Однак параметричні порушення, існуючі в системі, можуть різко погіршити якість екстремального керування крутним моментом.

Основними параметричними порушеннями є теплові зміни активного опору обмоток фаз асинхронного двигуна і коливання напруги лінії живлення постійного струму силового перетворювача. Щоби максимізувати крутний момент двигуна в високошвидкісний зоні, необхідно визначити оптимальний потік ротора за допомогою нейронної мережі з властивістю параметричної інваріантності.

В статті розглянуто керований асинхронний двигун з максимізацією крутного моменту в зоні ослаблення поля на основі прямої нейронної мережі. Проведено дослідження точності параметрично-інва­ріантного нейронного мережевого оптимізатора крутного моменту двигуна з урахуванням впливу мережі. У дослідженні спотворені дані навчального набору нейронної мережі адитивним шумом різних рівнів. Шум був випадковим рівномірно розподіленим сигналом. Експерименти проводилися для п'яти рівнів шуму зі зміною числа S нейронів в прихованому мережевому шарі від трьох до двадцяти.

Встановлено, що за наявності помилок на рівні 5...7 % раціональне число нейронів в прихованому шарі нейронної мережі становить S = 8...10 для двигуна і S = 7...9 для режиму генератора асинхронного двигуна. Визначення оптимальної кількості нейронів має важливе практичне значення. По-перше, це дозволяє реалізувати нейронну мережу на менш потужному контролері, а по-друге, дозволяє досягти високої точності оцінки оптимального потоку ротора. В результаті ці переваги підвищують конкурентоспроможність системи.

Біографія автора

Б. І. Приймак, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»

канд. техн. наук, доцент, доцент кафедри автоматизації електромеханічних систем та електроприводу

Посилання

R. S. Wieser “Optimal rotor flux regulation for fast accelerating induction machines in the field weakening region,” Proc. IEEE Ind. Applicat. Soc. Annu. Meeting IAS, vol. 1, pp. 401-409, 1997.

L. Harnefors, K. Pietilainen, and L. Gertmar, “Torque-maximizing field-weakening control: design, analysis, and parameter selection,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 48, no. 1, pp. 161-168, Feb., 2001.

Б. І. Приймак, «Керування асинхронними двигунами з параметрично інваріантною оптимізацією момента в зоні ослаблення поля на основі нейронної мережі,» Електромеханічні і енергозберігаючі системи, № 1 (33), c. 32-41, 2016.

P. Каллан, Основные концепции нейронных сетей. Москва: Изд. дом «Вильямс», 2003, 288 с.

Б. І. Приймак, «Синтез параметрично інваріантної нейронної мережі для оптимізації втрат в асинхронному електроприводі,» Енергетика: економіка, технології, екологія, №1 (16), с. 3-7, 2005.

B. Pryymak, J. M. Moreno-Eguilaz, and J. Peracaula, “Neural network flux optimization using a model of losses in induction motor drives,” Mathematics and Computers in Simulation, vol. 71, no. 4, pp. 290-298, 2006.

Опубліковано
2018-04-27
Як цитувати
[1]
Б. Приймак, ДОСЛІДЖЕННЯ ВЛАСТИВОСТЕЙ НЕЙРОМЕРЕЖНОГО ОПТИМІЗАТОРА МОМЕНТУ АСИНХРОННОГО ДВИГУНА ЗА ОСЛАБЛЕННЯ ПОЛЯ, Вісник Вінницького політехнічного інституту, № 2, с. 20-26, Квіт 2018.
Номер
Розділ
Енергетика та електротехніка