Энергосовет - энергосбережение и энергоэффективность
в Яndex
Главная >> Библиотека технических статей >> Экономия электрической энергии >> >>

Анонсы

17.11.17 Заседание Рабочей группы по синхронизации отраслевого и коммунального законодательства по вопросам начислений за ресурсы и коммунальные услуги подробнее >>>

13.11.17 Шорт-лист Премии WinAwards Russia/«Оконная компания года-2017»! подробнее >>>

13.11.17 Инновационные технологии обсудят на панельной дискуссии конгресса в Санкт-Петербурге подробнее >>>

Все анонсы портала

Новое на портале

13.11.17 Юбилейный 50-й выпуск журнала "ЭНЕРГОСОВЕТ" посвящен конференции "Теплоснабжение-2017. Функционирование в новых условиях" подробнее >>>

07.11.17 Страна поставлена "на счётчик" // видео подробнее >>>

02.11.17 Энергоэффективный капремонт: миф или реальность? // интервью подробнее >>>

20.10.17 На заседании в Правительстве РФ обсудили энергосбережение и повышение энергетической эффективности подробнее >>>

Все новости портала

Еще по теме Экономия электрической энергии

Применение беспоисковой адаптивной системы для управления электроприводом с вентильным двигателем


Мещеряков В.Н., Карантаев В.Г.


 Для управления сложными нелинейными электромеханическими объектами в электроприводе широкое применение получили адаптивные системы управления. В теории автоматического управления наиболее проработанными являются беспоисковые адаптивные системы управления.

Среди беспоисковых адаптивных систем выделяются два класса [1]:

– беспоисковые адаптивные системы с эталонной моделью;

– беспоисковые адаптивные системы с на страиваемой моделью в виде адаптивного наблюдающего устройства.

Применение в современном электроприводе цифровых сигнальных процессоров DSP позволяет строить адаптивные беспоисковые системы, основываясь на методах теории искусственного интеллекта, а именно искусственных нейронных сетях. Наиболее подходящими являются прямонаправленные нейронные сети. Данный выбор основывается на том, что для обучения данного класса сетей нашел широкое применение метод обратного распространения ошибки, который обеспечивает высокую скорость сходимости, т.е. скорость обучения. Известны программные реализации на языке C+ для использования в цифровых контроллерах Texas Instruments, посредством которых реализуется обучение искусственной нейронной сети в режиме реального времени, отладочные программные средства, входящие в комплект поставки контроллера, позволяют сократить время разработки программного обеспечения [2].

Для формирования оптимальной структуры нейронной сети, ее обучения перспективным является использование генетических алгоритмов, однако реализация такого обучения в режиме реального времени на данный момент затруднена [3].

Использование пакета математических программ Matlab в совокупности с программным продуктом VisSim позволяет производить не только математическое моделирование электромеханических систем электроприводов, но и компилировать программный код для цифрового контроллера.

 Перечисленные возможности позволяют сократить время разработки системы электропривода, ускорив переход от математического моделирования и проектирования к промышленному образцу электропривода.

Нами разработана математическая модель системы управления электроприводом вентильным двигателем.

Для имитационного моделирования наиболее приемлемой является запись системы уравнений (1-5) в пространственной системе координат {d,q}, в этой системе координат скорость вращения равна скорости вращения поля ротора.

Уравнения напряжения статора:

Эквивалентное потокосцепление вычисляется исходя из того, что постоянный магнит заменяется эквивалентной обмоткой возбуждения, которая запитывается от источника тока с iвэ = const:


Структурная схема беспоисковой адаптивной системы управления ВД показана на рис. 1. В качестве нейроконтроллера выступает прямо-

 направленная нейронная сеть, показанная на рис. 2. Искусственная сеть необязательно должна быть полносвязанной, решение о структуре сети принимается исходя из априорной информации об объекте управления.

На рис. 3 и 4 приведены сравнительные результаты моделирования переходных процессов пуска ВД.




 Сравнительный анализ результатов моделирования режима пуска ВД показал, что применение нейроконтроллера в качестве регулятора скорости позволяет обеспечить необходимое качество переходных процессов. Адаптивность системы управления, заложенная в ней-роконтроллере, позволит строить электропривод, инвариантный к изменению электромеханических свойств ЭП.


Литература

1. Терехов В.М., Осипов О.И. Системы управления электроприводов: учебник для студ. высш. учеб. заведений / В.М. Терехов, О.И. Осипов; под ред. В.М. Терехова. - М.: Издательский центр «Академия», 2005. - 304 с.

2. Shyam S. Ramamurthy, Juan Carlos Balda Implementation of Neural Networks to Aid Switched Reluctance Motor Control оn the TMS320C6701 / Department of Electrical Engineering, University of Arkansas. 2002. 6 p.

3. Махотило К.В. Разработка методик эволюционного синтеза нейросетевых компонентов систем управления: дис .… канд. техн. наук: 05.13.06. - Харьков, 1998. - 179 с.

печатьраспечатать | скачать бесплатно Применение беспоисковой адаптивной системы для управления электроприводом с вентильным двигателем, Мещеряков В.Н., Карантаев В.Г., Источник: Журнал «Электротехнические комплексы и системы управления»,
www.v-itc.ru/electrotech

скачать архив архив.zip(202 кБт)


Rambler's Top100

Авторские права на размещенные материалы принадлежат авторам
Тел.(495) 360-66-26 E-mail:
© Портал ЭнергоСовет.ru - энергосбережение, энергоэффективность, энергосберегающие технологии 2006-2017
Возрастная категория Интернет-сайта 18 +
реклама | карта сайта | о проекте | контакты | правила использования статей

Регулятор отопления для зданий для устранения перетопов подробнее