Нейросетевые технологии в системах управления механизмами перемещения грузов

ЦЕЛЬ. Разработка и анализ систем управления для механизмов перемещения грузов, не содержащих в своей структуре датчик скорости. Использование интеллектуальных устройств при реализации бездатчиковых систем управления. Исследование предлагаемых решений в системах замкнутого типа с целью выявления наиболее оптимального варианта, обеспечивающего наилучшие показатели по предъявляемым критериям, в данном случае – точности отработки скорости.

МЕТОДЫ. Добиться поставленных целей возможно за счет использования  математического моделирования, осуществляемого в среде имитационного моделирования Matlab Simulink.

РЕЗУЛЬТАТЫ. При исследовании производился анализ систем содержащих в своей структуре наблюдатели скорости разного рода. Устойчивость работы рассматриваемых наблюдателей оценивалась с учетом внешних возмущающих воздействий – рассмотрен режим межвиткового замыкания.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Использование систем управления, не имеющих в своей структуре датчиков, востребовано на механизмах, установленных в помещениях с небольшой площадью, на объектах с повышенными температурами окружающей среды и при ее повышенном загрязнении. При исследовании осуществлялось сравнение систем с датчиком скорости, системы, содержащей неадаптивный наблюдатель и систем с нейросетевыми наблюдателями. Оптимальные показатели были получены в системе, содержащей нейроконтроллер NARMA-L2. Предложена совмещенная структура, содержащая несколько нейрорегуляторов, которые обучаются на динамические параметры двигателя и отслеживаемые опасные режимы, которые могут возникнуть в динамике.

1. Скляр А.В., Чижма С.Н., Чегодаев Ф.В. Бездатчиковый контроль частоты вращения ротора асинхронного дви гателя // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. – 2017. Т. 60. № 1. С.14-19.

2. Козярук А.Е. Современные эффективные электроприводы производственных и транспортных механизмов // Электротехника. – 2019. №3. С. 33-37.

3. Meshcheryakov V., Sinyukova T., Sinyukov A., Vladimirov O.. Analysis of the effectiveness of using the block for limiting the vibrations of the load on the mechanism of movement of the bogie with various control systems // E3S Web of Conferences. Sustainable Energy Systems: Innovative Perspectives (SES-2020), Saint-Petersburg, Russia, 2020, 220, 01059, October 29-30.

4. Браславский И.Я., Ишматов З.Ш., Костылев А.В., Плотников Ю.В., Поляков В.Н., Эрман Г.З., Антонов Д.Л. Энергетическая эффективность законов скалярного частотного управления асинхронным электроприводом // Электротехника. – 2012. № 9. С. 44-47.

5. Шрейнер Р.Т., Костылев А.В., Шилин С.И., Хабаров А.И. Оптимизация асинхронного частотно-регулируемого электропривода со скалярной системой управления // Электротехника. – 2012. № 9. С. 25а-29.

6. Meshcheryakov V., Sinykova T., Sinyukov A., Boikov A., Mukhametzhanov R. Modeling and analysis of vector control systems for asynchronous motor // High Speed Turbomachines and Electrical Dreves Conference 2020 (HSTED-2020), Prague, Czech Republic.

7. Даденков Д.А., Солоцкий Е.М., Шачков А.М. Моделирование системы векторного управления асинхронным двигателем в пакете Matlab/Simulink//Вестник Пермского национального исследовательского университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2018. № 11. С. 117-128.

8. Афанасьев К.С., Глазырин А.С. Применение расширенного фильтра Калмана для улучшения параметрической робастности бездатчикового асинхронного электропривода // Электротехнические комплексы и системы управления. - 2012. № 1. С. 2-7.

9. Ning Z.M., Demkin V., Lin Y.H., Soe Win K. Development of positioning control for automated installation of pipelines using Kalman filter based on microelectromechanical system // In the collection: Proceedings of the 2020 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, EIConRus 2020. 2020. pp. 2591-2594.

10. Bedioui N., Houimli R., Besbes M. Adaptive observer design for sensor fault detection and reconstruction // Мechatronics, Automation, Control. - 2019. Т. 20. № 9. С. 515523.

11. Вдовин В.В, Панкратов В.В. Синтез адаптивного наблюдателя координат бездатчикового асинхронного электропривода // Известия томского политехнического университета. – 2012. Т. 320. № 4. С. 147-153.

12. 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.

13. 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.

14. Saihi L., Boutera A. Robust sensorless sliding mode control of PMSM with MRAS and Luenberger extended observer // 2016 8th International Conference on Modelling, Identification and Control (ICMIC 2016). - 2016. P. 48-57. 7804294.

15. Deenadayalan, A. Position Sensorless Sliding Mode Observer with Sigmoid Function for Brushless DC Motor //Advances in Power Conversion and Energy Technologies (APT). August 2012. - P. 1-6. 6302028.

16. Синюков А.В., Синюкова Т.В., Грачева Е.И, Kolcun M. Оптимизированные бездатчиковые системы управления механизмами перемещения грузов // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2021 г. Т. 23. № 6. С. 87-98.