Исследование и разработка нейросетевого наблюдения потокосцепления ротора в системе векторного управления асинхронным короткозамкнутым двигателем

• Автор: Лукичев, Дмитрий Вячеславович
• Шифр специальности: 05.09.03
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 238 с. : ил.

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
ГЛАВА 1. НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ АСИНХРОННОГО ЧАСТОТНО- РЕГУЛИРУЕМОГО ЭЛЕКТРОПРИВОДА
1.1. Современное состояние асинхронного частотно-регулируемого электропривода
1.2. Применение искусственных нейронных сетей в системах управления сложными динамическими объектами
1.3. Выводы по главе
ГЛАВА 2. СТАТИЧЕСКИЕ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ АСИНХРОННОГО КОРОТКОЗАМКНУТОГО ДВИГАТЕЛЯ ПРИ ТОКОВОМ УПРАВЛЕНИИИ
2.1. Особенности работы асинхронного короткозамкнутого двигателя при питании от источника тока
2.1.1. Схема замещения и векторная диаграмма
2.1.2. Токи намагничивания и ротора
2.1.3. Электромагнитный момент
2.1.4. Рабочие характеристики
2.1.5. Статические характеристики при частотном управлении
2.1.6. Выводы по разделу
2.2. Методика моделирования статических электромеханических характеристик АД в пакете МАТЬАВ/Бітиііпк
2.2.1. Механическая характеристика и устойчивость работы асинхронного двигателя
2.2.2. Метод, основанный на изменении жесткости нагрузки
2.2.3. Метод, основанный на изменении коэффициента смещения нагрузки
2.2.4. Выводы по разделу
2.3. Выводы по главе
ГЛАВА 3. ВЕКТОРНОЕ УПРАВЛЕНИЕ АСИНХРОННЫМ КОРОТКОЗАМКНУТЫМ ДВИГАТЕЛЕМ
3.1. Основные положения построения систем векторного управления АД
3.1.1. Векторная модель асинхронного двигателя
3.1.2. Общий принцип векторного управления
3.1.3. Модель АД, управляемого током статора, в системе координат, ориентированной по потокосцеплению ротора
3.1.4. Модель АД, управляемого напряжением статора, в системе координат, ориентированной по потокосцеплению ротора
3.1.5. Усилитель мощности релейного типа
3.1.6. Выводы по разделу
3.2. Система управления АД типа “ПМАбТЕХГОЛ”
3.2.1. Наблюдатель потокосцепления ротора
3.2.2. Наблюдатель потокосцепления ротора, использующий измерение магнитного потока
3.2.3. Наблюдатель потокосцепления ротора на основе математических моделей
3.2.4. Настройка регулятора потокосцепления
3.2.5. Методика настройки регулятора скорости
3.2.6. Моделирование процессов в замкнутой системе
3.2.7. Выводы по разделу
3.3. Выводы по главе

ГЛАВА 4. НЕЙРОСЕТЕВОЙ НАБЛЮДАТЕЛЬ ПОТОКОСЦЕПЛЕНИЯ РОТОРА В СИСТЕМЕ ВЕКТОРНОГО УПРАВЛЕНИЯ АСИНХРОННЫМ ЭЛЕКТРОПРИВОДОМ
4.1. Основные положения теории искусственных нейронных сетей
4.1.1. Модель нейрона
4.1.2 Классификация искусственных нейронных сетей
4.1.3. Однослойные и многослойные статические искусственные нейронные сети
4.1.4. Важнейшие свойства многослойных нейронных сетей и проблема синтеза их структуры
4.1.5. Выводы по разделу
4.2. Постановка задачи синтеза нейросетевого устройства
4.2.1. Задание рабочего амплитудного и частотного диапазона, а также требуемой точности фильтрации тока
4.2.2. Расчет параметров релейных элементов УМ
4.2.3. Влияние числа входов ИНС на качество фильтрации
4.2.4. Влияние обучающей выборки ИНС на качество фильтрации
4.2.5. Влияние частоты и амплитуды зашумленного токового сигнала на свойство обобщения ИНС
4.2.6. Выводы по разделу
4.3. Синтез нейросетевого фильтра
4.3.1. Выбор числа слоев и функций активации ИНС
4.3.2. Работа нейросетевого фильтра в условиях изменения параметров обрабатываемого сигнала
4.3.3. Сравнение эффективности различных алгоритмов обучения при настройке коэффициентов нейросетевого фильтра
4.3.4. Сравнение нейросетевого фильтра с КИХ- фильтром нижних частот
среднеквадратическом отклонении 0,022. Кроме того, из рис. 2.20, б следует, что расхождение значений функции coscp^S) в пределах номинальных скольжений не превышает 0,08, за исключением характеристики АД мощностью 550 Вт, которая существенно выделяется из общего ряда. Её отклонение от среднего значения составляет 2,5 среднеквадратического отклонения и в статистическом смысле является грубой ошибкой, что можно объяснить возможной ошибкой в параметрах. В целом, характер кривых cos(p,(S) допускает использование для приблизительной оценки и анализа некоторой средней характеристики в качестве типовой для всей серии машин.
В режиме АДУТ максимальное приведённое скольжение приблизительно равно 1,0, поэтому и максимально возможный коэффициент мощности не

превышает 0,7. Подстановка 0кр = —- = — в выражение (2.32) даёт
Среднее значение соэ тах АДУТ составляет 0,684 и оно существенно меньше со5ср,н АДУН. Это хорошо видно из рис. 2.20, б, где точками показаны режимы номинального скольжения АДУН. Исключение составляют машины мощностью 60 и 120 Вт, но это явление можно также скорее отнести к неточности исходных параметров.
Коэффициент полезного действия АД можно определить как отношение
„ 1
активной мощности, рассеиваемой на сопротивлении Я2 , к активной

о К2
мощности, рассеиваемой на сопротивлениях Щ и —, т.е.
Р2 12 1 + 2р1%2
0,684.
(2.33)

(2.34)
Тогда после преобразований получим