Регулирование скорости и вращающего момента асинхронного электропривода с применением искусственных нейронных сетей

• Автор: Али Салама Абозеад Абоалела
• Шифр специальности: 05.09.03
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Казань
• Количество страниц: 135 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕННИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
Глава 1 НЕЙРОСЕТЕВЬГЕ методы управления Асинхронными двигателями
1.1 .Основные положения теории искусственных нейронных сетей
1.1.1 .Модель нейрона
1.1 .Классификация искусственных нейронных сетей
1.1.3.Однослойные и многослойные статические искусственные
нейронные сети
1.1.4.Важнейшие свойства многослойных нейронных сетей и проблема
синтеза их структуры
1.2,Основные направления исследований применения нейронных сетей в
автоматизированном электроприводе
1.3. ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ГЛАВА 2 ВЕКТОРНОЕ УПРАВЛЕНИЕ АСИНХРОННЫМ КОРОТКОЗАМКНУТЫМ ДВИГАТЕЛЕМ
2.1 Математическое описание электропривода с асинхронным двигателем
2.1.1.Математическое описание асинхронного двигателя
2.1.2. Основные соотношения между токами и потокосцеплениями АД
2.1.3. Уравнения статора и ротора в векторной форме
2.1.4. Обобщенная электрическая машина
2.1.5. Модель короткозамкнутого АД при частотном управлении
2.2. Основные положения построения систем векторного управления
2.2.1. Векторная модель асинхронного двигателя
2.2.2. Общие принципы векторного управления
2.2.3. Модель АД, управляемого током статора, в системе координат,
ориентированной по потокосцеплешпо ротора
2.2.4. Модель АД, управляемого напряжением статора, в системе координат, ориентированной по потокосцеплению ротора
2.3. Выводы по главе
ГЛАВА 3 Исследование работы нейронных сетей в системах управления асинхронным двигателем в качестве наблюдателя
3.1. Методика синтеза нейронных сетей
3.2. Исследование работы нейросетевого наблюдателя в системе управления частотой асинхронного двигателя с помощью инвертора с широтно-импульсной модуляцией
9 3.3. Исследование эффективности работы пропорционально-интегрального
и нейросетевого регуляторов при косвенном векторном управлении асинхронным двигателем по модели потока статора
3.3.1. Векторное управление скорости асинхронного двигателя
3.3.2. Моделирование в программе МАТЬАВ косвенного векторного управления асинхронного двигателя на основе ПИ-регулятора
3.3.3. Эффективность косвенного векторного управления АД с использованием ПИ регулятора
3.3.4. Моделирование в среде МАТЬАВ ВУАД с нейросетевым
ф прогнозирующим контроллером
3.3.5. Эффективность косвенного векторного управления с использованием нейросетевого контроллера
3.4. Выводы по главе
Глава 4 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В СИСТЕМАХ КОСВЕННОГО ВЕКТОРНОГО УПРАВЛЕНИЯ СКОРОСТИ АСИНХРОННОГО ДВИГАТЕЛЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ВНЕШНИХ ВОЗМУЩЕНИЙ НА ПАРАМЕТРЫ ДВИГАТЕЛЯ И АДАПТАЦИИ

4.1. Учет изменения сопротивления взаимоиндукции на низких частотах вращения асинхронного электропривода при косвенном векторном управлении
4.1.1. Оценка скорости ротора в системе векторного управления, основанной на модельной адаптации
4.1.2. Обучение и тестирование искусственной нейронной сети
4.1.3. Проверка точности оценки взаимной индуктивности ротора и статора
4.2. Оценка скорости асинхронного двигателя в системах адаптивного управления по эталонной модели и с нейронной сетью
4.2.1.Оценка скорости асинхронного двигателя в обычных системах ф адаптивного управления по эталонной модели
4.2.2. Система адаптивного управления по эталонной модели с использованием двухслойной НС и динамической эталонной модели
4.2.3.Результаты имитационного моделирования и обсуждение двухслойной НС и динамической эталонной модели
4.3.Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

на основе теории искусственных нейронных сетей оценить механические скорости асинхронного двигателя через измерение токов и напряжения статора.
В обеих областях были предложены новые оригинальные решения. Для выполнения этой задачи вначале было проведено моделирование, а после этого была разработана экспериментальная установка и были выполнены лабораторные эксперименты.
В работе [21] используется система управления в системе привода асинхронного двигателя с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в сочетании с традиционными методами управления. В программе МабаЬ/ЗітиІіпк строятся три модели асинхронного двигателя (токовые входные данные, входные данные напряжения, модели дискретных состояний) для исследования модели контроллера. На основе экспертной системы разработан контроллер ускорения с целью преодоления трех недостатков (чувствительность к вариациям параметров, накопление ошибок, а также необходимость постоянного контроля) векторного управления. Результаты моделирования, полученные на основе экспертной системы управления, показали, что ее производительность сравнима с производительностью обычной системы самоконтроля. Для оптимизации динамических характеристик токового контроля и контроля скольжения разработан гибридный регулятор (нечеткий регулятор - ПИ регулятор) с двухступенчатым методом управления [21].
В работе [22] разработаны пакеты имитационного моделирования, которые позволяют наиболее полно и удобно проводить данные исследования. В частности, одной из наиболее удобных современных компьютерных систем является МАТЬАВ и его пакет визуального имитационного моделирования Зішиїіпк. Однако анализ работы АД в данных пакетах встречает некоторые трудности, связанные с невозможностью функционирования АД на неустойчивых участках его механической характеристики. Данное обстоятельство делает актуальным разработку