Содержание к диссертации
Введение
1. Состояние вопроса 21
1.1. Краткая характеристика режимов работы электроприводов горных машин 21
1.2. Надежность и основные неисправности электродвигателей горных машин 32
1.3. Существующие пути повышения эксплуатационной надежности электродвигателей горных машин 41
1.4. Анализ известных методов идентификации параметров и переменных состояния электродвигателей 50
1.5. Цель и задачи исследований 56
2. Выбор теоретической базы для динамической идентификации электродвигателей и разработка способов для предварительной идентификации 59
2.1. Математические методы идентификации 59
2.1.1. Основные термины и определения 59
2.1.2. Выбор методов оценивания 62
2.2. Математический аппарат искусственных нейронных сетей 73
2.3. Математические модели электродвигателей 81
2.4. Предварительная идентификация асинхронных электродвигателей 87
2.4.1. Определение активного сопротивления и потокосцепления статора 87
2.4.2. Определение кривой намагничивания 108
2.4.3. Определение момента инерции ротора 113
Выводы 115
3. Динамическая идентификация электродвигателей на основе классических методов оценивания 117
3.1. Идентификация асинхронного электродвигателя 117
3.1.1. Идентификация в статическом режиме работы 118
3.1.2. Идентификация в динамическом режиме работы... 137
3.2. Идентификация электродвигателя постоянного тока 141
Выводы 148
4. Разработка математических моделей для динамической идентификации электродвигателей на основе поисковых методов оценивания и искусственных нейронных сетей 149
4.1. Идентификация асинхронного электродвигателя на основе поисковых методов оценивания 151
4.1.1. Упрощение математической модели электродвигателя 151
4.1.2. Идентификация в динамическом режиме работы 156
4.1.3. Идентификация в статическом режиме работы 165
4.2. Идентификация асинхронного электродвигателя с помощью искусственной нейронной сети 170
Выводы 174
5. Проверка эффективности разработанных методов динамической идентификации 176
5.1. Испытательный стенд 176
5.2. Анализ шумов измерительной системы 181
5.3. Определение степени динамичности режима работы асинхронного электродвигателя 187
5.4. Анализ результатов идентификации 192
5.4.1. Идентификация на основе классических методов оценивания 192
5.4.2. Идентификация на основе поисковых алгоритмов.. 213
Выводы 221
6. Управление состоянием асинхронных электродвигателей приводов горных машин 223
6.1. Определение эффективности управления электроприводом путем моделирования на основе результатов динамической идентификации 223
6.2. Управление состоянием асинхронного электродвигателя для осуществления благоприятного пуска привода 225
6.2.1. Алгоритм пуска на основе метода скоростного градиента 225
6.2.2. Квазиоптимальный способ пуска 230
6.2.3. Разработка универсального транзисторного пускового устройства и сравнение эффективности способов благоприятного пуска 238
6.3. Разработка методики тепловых расчетов полупроводникового пускового устройства взрывозащищенного исполнения с кондуктивной системой охлаждения 251
Выводы 272
7. Функциональное диагностирование и защита электроприводов горных машин 274
7.1. Подход к функциональному диагностированию и защите электродвигателей горных машин на основе результатов их динамической идентификации 274
7.2. Выявление замыканий в обмотке статора асинхронного электродвигателя в процессе его работы 278
7.2.1. Выявление замыканий с помощью искусственной нейронной сети 278
7.2.2. Выявление замыканий на основе поискового метода оценивания 287
7.3. Функциональное диагностирование и защита электроприводов экскаваторов 292
Выводы 302
Заключение 3 03
Список литературы 3 06
- Краткая характеристика режимов работы электроприводов горных машин
- Математический аппарат искусственных нейронных сетей
- Идентификация в статическом режиме работы
- Упрощение математической модели электродвигателя
Введение к работе
Надежность и эффективность электроприводов горных машин: очистных и проходческих комбайнов, скребковых и ленточных конвейеров, буровых станков, экскаваторов и других машин, производящих разрушение и транспортирование угля и горной породы, в значительной степени определяет эффективность работы угледобывающих предприятий в целом.
При этом в подземных горных машинах в основном применяется нерегулируемый асинхронный электропривод, обеспечение высокой эксплуатационной надежности которого является трудной задачей в связи с тяжелыми условиями эксплуатации, обусловленными спецификой технологического процесса со случайным характером резкопеременных нагрузок, частыми пусками под нагрузкой и перегрузками электропривода, а также стопорениями рабочего органа.
Это является причиной высокодинамичных переходных процессов в электродвигателях и значительных вибрационных и ударных механических нагрузок в трансмиссии, которые приводят к ухудшению состояния изоляции обмотки статора и интенсивному накоплению усталостных повреждений в механических элементах, преждевременному износу, поломкам, авариям и, в результате, наносят большой экономический ущерб.
Наиболее перспективными направлениями повышения надежности этих электроприводов в настоящее время являются следующие: использование устройств благоприятного пуска для нерегулируемых асинхронных электродвигателей с корот-козамкнутым ротором (АД) на основе силовых полупроводни-
ковых приборов, переход к частотно-регулируемому электроприводу, а также применение современных высокоэффективных систем для контроля состояния, функционального диагностирования и защиты.
Первые два направления базируются на управлении состоянием электродвигателей, заключающемся в изменении их фазовых координат с помощью управляющих воздействий. Электродвигатели являются основными элементами приводов, формирующими потоки механической энергии для разрушения и перемещения горной массы и движения горных машин, поэтому им должно быть уделено особое внимание.
Возможности нерегулируемого асинхронного электропривода при постоянном росте энерговооруженности горных машин для повышения их производительности в настоящее время практически уже исчерпаны и замена его на современный частотно-регулируемый электропривод позволит при соответствующем управлении не только оптимизировать технологический процесс, но и успешно решать вопросы ресурсосбережения и энергосбережения.
Для находящихся в эксплуатации карьерных экскаваторов и буровых станков, в которых в основном применяется регулируемый электропривод постоянного тока, также особенно важной является проблема повышения эксплуатационной надежности и эффективности приводов. Эта проблема решается путем совершенствования приводов на современной элементной и информационной базе и переходом, в перспективе, к более надежному и современному частотно-регулируемому электроприводу.
Известно, что эффективность работы систем управления электроприводов и электротехнических комплексов, содержа-
7 щих электродвигатели, зависит от знания текущих значений
электромагнитных параметров электродвигателей - активных сопротивлений, индуктивностей и взаимных индуктивностей обмоток. В то же время, например, на этапе приемо-сдаточных испытаний АД измеряется только активное сопротивление обмотки статора, а значения параметров, которые приводятся в каталогах, являются расчетными при проектировании и могут сильно отличаться от реальных значений параметров конкретных электродвигателей.
Кроме того, параметры АД зависят от режима его работы и теплового состояния. Так, в режиме прямого пуска активное сопротивление ротора может изменяться более чем в 1,5 раза, а индуктивности - на 30-40%. Активное сопротивление обмотки статора зависит от теплового состояния и может изменяться при работе АД на 20-30%, что особенно характерно для повторно-кратковременного режима.
Из этого следует, что текущие значения параметров электродвигателей необходимо определять непосредственно в процессе работы электропривода. Это возможно при проведении динамической идентификации параметров и переменных состояния электродвигателя (везде далее - динамическая идентификация электродвигателя), заключающейся в определении в реальном времени, в процессе рабочего функционирования горной машины, текущих значений электромагнитных параметров и переменных величин электродвигателя, характеризующих его состояние. Основой динамической идентификации при этом является компьютерная обработка информации, содержащейся в напряжениях и токах электродвигателя на основе математической модели электродвигателя и математических методов идентификации.
8 Необходимость проведения динамической идентификации
определяется тем, что большая часть электромагнитных параметров и переменных состояния электродвигателей, требуемых для решения перечисленных задач, недоступна прямому измерению. Например, для асинхронных электродвигателей -это активное сопротивление и индуктивность ротора, индуктивность цепи намагничивания и потокосцепления статора и ротора, а в процессе работы АД также становятся недоступными для прямого измерения и параметры статора. Измерение магнитного потока в воздушном зазоре АД, электромагнитного момента и частоты вращения ротора технически возможно, но из-за тяжелых условий работы электроприводов горных машин их также целесообразно вычислять, а не измерять. Существует также проблема определения текущих значений параметров электродвигателей постоянного тока (ДПТ) непосредственно в процессе их работы.
Известно значительное количество публикаций по идентификации параметров и состояния электродвигателей, а также технических решений для их реализации. Однако, в основном, они предназначены для использования в составе конкретных систем управления электроприводов и позволяют определять лишь те параметры и переменные состояния, которые необходимы для их работы. В тоже время существует необходимость разработки комплексного подхода к созданию методов динамической идентификации электродвигателей горных машин для мониторинга их параметров и состояния с целью использования получаемой при этом информации как для контроля и управления состоянием электродвигателей, так и для решения задач функционального диагностирования, защиты, прогнозирования, а также использования на этапе приемо-
сдаточных испытаний электродвигателей с определением их
индивидуальных данных и для контроля качества технологического процесса при изготовлении или ремонте. Это является важной научной проблемой и ее актуальность определяется как потребностями практики, так и необходимостью использования результатов динамической идентификации для научных исследований.
Решению этой научной проблемы посвящена данная диссертация. Особое внимание в работе уделено разработке методов динамической идентификации электродвигателей, обладающих низкой чувствительностью к уровню шумов и их статистическим характеристикам и обеспечивающих устойчивость вычислительных процессов оценивания. Эти качества необходимы для создания устройств идентификации, предназначенных для работы в составе информационной части привода горной машины.
Актуальность работы подтверждается тем, что она выполнялась в рамках Федеральной целевой программы «Интеграция науки и высшего образования России на 2000-2006 годы» (проект У0043) и по гранту Министерства образования РФ Г04-98 (1998-2000 гг.).
Цель работы - повышение эксплуатационной надежности электроприводов горных машин на основе использования разработанного комплекса методов динамической идентификации электродвигателей приводов горных машин при управлении их состоянием, контроле и функциональном диагностировании.
Идея работы заключается в использовании зависимостей электромеханического преобразования энергии для определения текущих значений параметров и переменных состояния электродвигателя с помощью компьютерной обработки ин-
формации, содержащейся в его напряжениях и токах в режиме
рабочего функционирования на основе математических методов идентификации. Результаты динамической идентификации, а также значения напряжений и токов электродвигателя, являются информационной основой для создания и работы систем управления, диагностики и защиты приводов горных машин.
Задачи исследований
Выявить закономерности процессов, протекающих в АД, позволяющих разработать математические модели состояния и цепи измерения с приведением их к виду, необходимому для использования методов идентификации.
Разработать методы для определения значений активного сопротивления и потокосцепления статора, индуктивности цепи намагничивания и реальной формы кривой намагничивания на этапе предварительной идентификации состояния АД.
Разработать комплекс методов для динамической идентификации электродвигателей на основе математических методов оценивания, а также разработать для них алгоритмическое и программное обеспечение.
Разработать структуру компьютеризированного испытательного стенда, проанализировать шумы измерительной системы стенда для проверки соответствия их параметров требованиям фильтра Калмана и провести серию испытаний с целью проверки работоспособности и точности предложенных методов динамической идентификации электродвигателей.
Разработать теоретические основы для реализации благоприятного пуска нерегулируемого асинхронного электро-
привода, в том числе с использованием результатов динамической идентификации АД.
Разработать методику тепловых расчетов силовых полупроводниковых приборов с кондуктивной системой охлаждения для изготовления пускового устройства во взрывозащи-щенном исполнении.
На основе результатов динамической идентификации разработать методы функционального диагностирования замыканий в обмотках статоров электродвигателей.
Методы исследований. В процессе выполнения работы использовались математические методы оценивания (рекуррентный метод наименьших квадратов, расширенный фильтр Калмана и поисковые методы); теория обобщенной электрической машины; методы аналитического и численного решения систем дифференциальных уравнений; методы матричной алгебры; методы анализа случайных процессов; математический аппарат искусственных нейронных сетей; теория оптимального управления; компьютерное моделирование динамических процессов в электродвигателях при реализации разработанных методов динамической идентификации и проведение проверочных вычислительных экспериментов; лабораторные и промышленные испытания разработанных устройств.
Реализация вычислительных алгоритмов процессов динамической идентификации электродвигателей производилась в среде Delphi и с использованием языков программирования C/C++ .
Научные положения, выносимые на защиту
1. Закономерности процессов в АД в различных режимах работы и полученные на их основе с помощью теории обобщенной электрической машины математические модели со-
12 стояния и цепи измерения позволяют при использовании математических методов оценивания проводить динамическую идентификацию АД.
Исходные данные для динамической идентификации АД - значения активного сопротивления статора и индуктивности цепи намагничивания, а также форма кривой намагничивания, определяются на этапе предварительной идентификации специально разработанными методами на основе информации, полученной при пуске АД «вхолостую» и в режиме холостого хода.
Комплекс методов, разработанных на основе рекуррентного метода наименьших квадратов и расширенного фильтра Калмана, позволяет проводить динамическую идентификацию АД и ДПТ путем компьютерной обработки информации на основе полученных математических моделей состояния и цепи измерения электродвигателей и информации, содержащейся в их токах и напряжениях в процессе рабочего функционирования электропривода.
Методы динамической идентификации АД, разработанные на основе поисковых методов оценивания, обладают низкой чувствительностью к статистическим характеристикам шумов в измерительной системе и хорошей устойчивостью процессов оценивания, а также позволяют при наличии локальных экстремумов в пространстве параметров находить глобальный экстремум.
Динамическая идентификация АД на основе использования искусственной нейронной сети позволяет в реальном времени определять текущие значения параметров ротора.
6. Благоприятный пуск нерегулируемого асинхронного
электропривода горной машины с минимизацией динамиче-
13 ской составляющей электромагнитного момента обеспечивается использованием алгоритма пуска на основе метода скоростного градиента или квазиоптимальным способом, защищенным патентом РФ.
7. Использование результатов анализа текущих значений напряжений и токов АД с помощью искусственной нейронной сети и поискового метода оценивания на основе уравнений трехфазной обобщенной электрической машины позволяет осуществлять функциональное диагностирование замыканий в обмотке статора.
Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается корректным применением математических методов и моделей, адекватность которых реальным процессам подтверждена результатами теоретических и экспериментальных исследований; удовлетворительной сходимостью результатов, полученных теоретически и экспериментально (погрешность не превышает 10%) при проведении лабораторных и промышленных испытаний; применением современного оборудования, согласованностью результатов компьютерного моделирования исследуемых процессов с экспериментальными данными; результатами статистического анализа шумов измерительной системы для проверки соответствия их параметров требованиям фильтра Калмана.
Положительные результаты, полученные при проведении лабораторных и промышленных испытаний, подтверждают правильность предложенных методов, технических решений, научных положений и выводов.
Научная новизна работы заключается в следующем.
1. Выявлены закономерности процессов в АД, на основании которых получена совокупность математических моделей,
14 позволяющая проводить динамическую идентификацию электродвигателей на основе использованных в работе методов оценивания.
Разработан комплекс методов для проведения динамической идентификации электродвигателей при компьютерной обработке информации на основе рекуррентного метода наименьших квадратов, расширенного фильтра Калмана, поисковых методов оценивания, искусственной нейронной сети, математических моделей состояния и цепи измерения электродвигателей и информации, содержащейся в их токах и напряжениях в процессе рабочего функционирования электропривода.
Для динамической идентификации АД в условиях действия нестационарных шумов на основе поисковых алгоритмов оценивания разработаны методы идентификации, обеспечивающие устойчивые процессы оценивания элементов вектора параметров и состояния АД с нахождением глобальных экстремумов.
Разработаны способы определения значения активного сопротивления статора, индуктивности цепи намагничивания и формы кривой намагничивания АД на этапе предварительной идентификации на основе информации, полученной при пуске электродвигателя «вхолостую» и в режиме холостого хода.
Для благоприятного пуска нерегулируемого асинхронного электропривода горной машины получен алгоритм пуска на основе метода скоростного градиента и разработан квазиоптимальный способ пуска, обеспечивающие минимизацию динамической составляющей электромагнитного момента АД.
Для изготовления пускового устройства во взрывоза-щищенном исполнении на основе силовых полупроводниковых
15 приборов с кондуктивной системой охлаждения разработана
методика тепловых расчетов.
7. Установлена возможность использования результатов анализа текущих значений напряжений и токов АД с помощью искусственной нейронной сети и поискового метода оценивания на основе уравнений трехфазной обобщенной электрической машины для функционального диагностирования замыканий в обмотке статора.
Личный вклад автора заключается в решении проблемы определения в реальном времени текущих значений параметров и переменных величин электродвигателей приводов горных машин в процессе их рабочего функционирования на основе динамической идентификации электродвигателей с использованием получаемой при этом информации для контроля и управления состоянием электродвигателей и функционального диагностирования.
В рамках отдельных разделов диссертации личный вклад автора заключается: в разработке математических моделей электродвигателей, соответствующих требованиям использованных в работе методов оценивания; в разработке комплекса методов для проведения динамической идентификации электродвигателей на основе методов оценивания; в разработке способов предварительной идентификации; в использовании искусственной нейронной сети для идентификации параметров ротора АД, функционального диагностирования замыканий в обмотке статора АД и уточнения расчетов; в использовании поискового метода оценивания на основе уравнений трехфазной обобщенной электрической машины для функционального диагностирования замыканий в обмотке статора АД; в разработке методики тепловых расчетов полупроводникового пус-
кового устройства во взрывозащищенном исполнении с кон-дуктивной системой охлаждения; в разработке компьютеризированного испытательного стенда для идентификации параметров и состояния электродвигателей; в разработке алгоритмов и программного обеспечения для реализации предложенных в работе методов; в постановке задач, организации и участии в выполнении лабораторных и промышленных испытаний.
Автор принимал также непосредственное участие в теоретических и практических работах по разработке квазиоптимального способа благоприятного пуска нерегулируемых асинхронных электроприводов горных машин и микропроцессорного устройства диагностики и защиты главных электроприводов экскаваторов.
Практическое значение работы заключается в разработке математических моделей, комплекса методов, алгоритмического и программного обеспечения для динамической идентификации электродвигателей приводов горных машин с целью создания подсистем управления состоянием, контроля и функционального диагностирования электродвигателей; в разработке способов для предварительной идентификации АД; в разработке компьютеризированного испытательного стенда для определения в процессе приемо-сдаточных испытаний индивидуальных параметров каждого электродвигателя и осуществления контроля качества технологического процесса при их изготовлении и ремонте; в разработке методов, позволяющих осуществлять функциональное диагностирование замыканий в обмотке статора на основе анализа текущих значений напряжений и токов АД с помощью искусственной нейронной сети и поискового метода оценивания с использованием уравнений
17 трехфазной обобщенной электрической машины; в разработке
микропроцессорного устройства диагностики и защиты электроприводов экскаваторов; в разработке алгоритма управления пуском при ограничении скорости нарастания питающего напряжения и квазиоптимального способа для осуществления благоприятного пуска нерегулируемого асинхронного электропривода; в разработке методики тепловых расчетов взры-вобезопасного пускового полупроводникового устройства с кондуктивной системой охлаждения.
Реализация выводов и рекомендаций работы
Компьютерная система для динамической идентификации АД и устройство для благоприятного пуска АД успешно прошли промышленные испытания в условиях поверхностного технологического комплекса ОАО «Шахта Заречная» и «ОАО Шахта Березовская» в Кузбассе.
Микропроцессорное устройство для диагностики и защиты главных электроприводов экскаватора прошло успешные промышленные испытания на экскаваторе ЭШ-13/50А в условиях разреза «Томусинский» в Кузбассе. Эффективность кондуктивной системы охлаждения силовых полупроводниковых приборов для взрывозащищенного электрооборудования подтверждена промышленными испытаниями тиристорного регулятора скорости рудничных электровозов 8АРП-900 и 13АРП-900 на шахте им. СМ. Кирова в Кузбассе.
Компьютеризированный испытательный стенд с использованием разработанного комплекса методов, алгоритмического и программного обеспечения для динамической идентификации асинхронных электродвигателей и устройство для благоприятного пуска АД приняты к практическому использова-
18 нию в НИИ взрывозащищенных электрических машин (г. Кемерово).
На кафедре электропривода и автоматизации Кузбасского государственного технического университета разработан и изготовлен универсальный испытательный стенд для динамической идентификации электродвигателей и испытаний устройств функционального диагностирования, управления и защиты электроприводов постоянного и переменного тока. Этот стенд используется как для научных исследований, так и в учебном процессе студентов специальности 140604 «Электропривод и автоматика промышленных установок и технологических комплексов». Научный материал работы используется также в учебном процессе этой специальности в курсах «Теория электропривода» и «Системы управления электроприводов».
Апробация работы
Основное содержание работы, ее отдельные положения и результаты докладывались и получили одобрение на следующих конференциях:
IV Всесоюзная научно-техническая конференция «Современное взрывозащищенное электрооборудование» (г. Донецк, 1975 г.); VI научно-техническая конференция НИИ ПО «Куз-бассэлектромотор» (г. Кемерово, 1989 г.); научно-практическая конференция КузПИ «Вклад ученых института и его выпускников в развитие производительных сил Кузбасса (г. Кемерово, 1990 г.); Всероссийская научно-практическая конференция «Перспективы развития технологий и средств бурения» (г. Кемерово, 1995 г.); научно-практическая конференция КузГТУ «Механизация горных работ», посвященная 75-летию проф., докт. техн. наук А.Н. Коршунова (г. Кемеро-
19 во, 1997 г.); научно-практическая конференция КузГТУ «Механизация горных работ», посвященная 70-летию проф., докт. техн. наук Б.А. Катанова (г. Кемерово, 1997 г.); Всероссийская научно-практическая конференция «Системы и средства автоматизации» (г. Новокузнецк, 1998 г.); Международная конференция «Динамика и прочность горных машин» (г. Новосибирск, 2001 г.); Всероссийская научно-практическая конференция «АЭП-2002» «Проблемы развития автоматизированного электропривода промышленных установок» (г. Новокузнецк, 2002 г.); Международная конференция «EECCES-2003» «Электромеханические и электромагнитные преобразователи энергии и управляемые электромеханические системы» (г. Екатеринбург, 2003 г.); научно-практическая конференция «Информационные недра Кузбасса» (г. Кемерово, 2003 г.); Международная научно-техническая конференция «Электроэнергетика, электротехнические системы и комплексы» (г. Томск, 2003 г.); IV Всероссийская научно-практическая конференция «AS'2003» «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве» (г. Новокузнецк, 2003 г.); научный симпозиум «Неделя горняка-2004» (МГГУ, г. Москва, 2004 г.); Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-17» (г. Братск, 2004 г.); II Всероссийская научно-практическая конференция «АЭП'2004» «Автоматизированный электропривод и промышленная электроника в металлургической и горно-топливной отраслях» (г. Новокузнецк, 2004 г.); Международная научно-практическая конференция «Энергетическая безопасность России. Новые подходы к развитию угольной промышленности» (г. Кемерово, 2004 г.); X Международная научно-практическая конференция «Сибресурс-2004» «Природные и интеллектуаль-
20 ные ресурсы Сибири» (г. Кемерово, 2004 г.); научный симпозиум «Неделя горняка-2005» (МГГУ, г. Москва, 2005 г.); Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-18» (г. Казань, 2005 г.); ежегодные научно-технические конференции профессорско-преподавательского состава КузГТУ (г. Кемерово, 1975-2005 гг.).
Публикации. По теме диссертации опубликована 89 печатных работ, в состав которых входят монография, нормативный документ ВостНИИ, учебное пособие и патент на изобретение. При этом 50 работ опубликовано в изданиях, рекомендованных ВАК для докторских диссертаций.
Объем работы. Диссертация состоит из введения, семи разделов, заключения, приложений и содержит 335 страниц текста, 112 рисунков, 16 таблиц и список литературы из 263 наименований.
Краткая характеристика режимов работы электроприводов горных машин
Нагрузки в электроприводе горных машин (ГМ) зависят от характера их режимов и интенсивности нагружения, его структуры, особенностей отдельных элементов, и изменяются в широких пределах. При этом по трансмиссии проходят два встречных потока энергии: от электродвигателя к системе «исполнительный орган - забой» и обратный поток. Динамический процесс в данном случае имеет сложный характер, зависящий от множества факторов.
Экспериментальные исследования фактических режимов работы электроприводов ГМ в нашей стране проводились многими научными коллективами практически с начала использования ГМ в угледобывающем производстве и примерно до конца 80-х годов прошлого столетия, когда кризисные явления в России изменили систему приоритетов.
В результате исследований фактических режимов электроприводов горных машин в основных угольных бассейнах СССР в 1970-80 гг. [1-22 и др.] было установлено, что все режимные параметры электроприводов подземных горных машин изменяются в широких пределах случайным образом и не имеют постоянных законов распределения.
Из анализа автокорреляционных функций и спектральных плотностей дисперсии мощности следует, что у всех исследованных электроприводов очистных комбайнов они однотипны, следовательно, однотипны и их режимы нагружения, в которых преобладают преимущественно детерминированные по частоте колебательные процессы, но со случайными амплитудами и фазами.
Спектральный анализ показал, что 59-80% дисперсии мощности приходится на долю колебательных составляющих, из них на колебания в диапазоне 5-12 Гц приходится 31-48% дисперсии, а в диапазоне 0,2-1,5 Гц - 26-32%).
Режимы работы электроприводов забойных конвейеров, перегруэюателей и скребковых конвейеров также отличаются значительным спектром нагрузок, изменяющихся в широких пределах, и также зависят от большого числа факторов.
Продолжительность пуска АД с незагруженным конвейером составляет 0,7-1,1 с, а с загруженным - в 2-4 раза больше. Из-за тяжелых условий работы бывают несостоявшиеся пуски и стопорения исполнительных органов. При этом напряжение на зажимах АД в момент пуска снижается на 20 и более процентов. Кратность пускового момента АД в этих условиях составляет всего 2,5-3,0, а максимального - 3,0-3,5 по отношению к номинальному.
В электроприводах скребковых конвейеров устанавливаются 1, 2, 3 и 4 АД, что вызывает проблему согласования их механических характеристик. Из-за различия механических характеристик АД и турбомуфт они нагружаются по-разному, с отличием в 1,4-1,5 раза. При этом мощность, развиваемая головным и хвостовым электроприводами, периодически изменяется в противофазе из-за влияния неустранимой слабины цепи, перемещающейся с головной на хвостовую часть конвейера и обратно [13], с возникновением значительных динамических нагрузок во всех элементах электропривода конвейера и тяговой цепи. Динамика установившихся эксплуатационных режимов скребковых конвейеров оказывает также значительное влияние на нагрузки в электроприводе и тяговой цепи из-за возникновения автоколебаний в тяговом органе и электроприводах, причем амплитуда и частота автоколебаний зависят от длины конвейера, изменения производительности добычной машины и характера ее движения.
Автоколебания скорости движения и усилий в тяговых цепях приводят к снижению в 2-3 раза надежности и долговечности тяговых цепей, а также электродвигателей и редукторов из-за накопления в них усталостных повреждений и приводят к необходимости ограничения длины тяговых цепей и скоростей их движения.
Было установлено, что электроприводы конвейера и их АД имеют высокодинамичную нагрузку, содержащую как случайные, так и гармонические колебания. При этом случайные составляющие нагрузки находятся в диапазоне до 0,1 Гц и зависят в основном от изменения загрузки конвейера, искривления его става под действием движущейся массы комбайна, а также от перераспределения нагрузки между отдельными АД в много двигательном электроприводе.
Гармонические колебания нагрузки в диапазоне частот 1-10 Гц возникают из-за внутренних факторов, таких как конструктивные особенности конвейера и динамические свойства отдельных элементов и всего электропривода как системы в целом. Амплитуды колебаний в диапазоне 1-3 Гц составляют 5-10 % от среднего значения потребляемой мощности за период колебаний, а в диапазоне 6-10 Гц - до 90-95%. Эти выводы подтверждает анализ корреляционных функций и спектральных плотностей дисперсии нагрузки. Режим работы электроприводов проходческих комбайнов по многочисленным исследованиям [2, 5-6, 10 и др.] является повторно-кратковременным с частыми пусками и резкопере-менными динамическими нагрузками с циклами, изменяющимися по продолжительности (режим S4 по ГОСТ 183-74; ПВ=70%).
Количество пусков электродвигателей привода исполнительного органа комбайна проходческого ПК-9Р, например, в течение часа составляют 5-7. При этом продолжительность пуска в зависимости от нагрузки изменяется от 0,8 до 1,3 с.
Совокупность колебательной системы, в которую входит проходческий комбайн с его электроприводами и исполнительным органом и горный массив, представляет собой замкнутую нелинейную динамическую систему, в которой устанавливаются автоколебания со смешанным детерминирован-но-случайным характером [10, 15]. Распределение нагрузок в приводе исполнительных органов в значительной мере отличается от нормального закона распределения, а в распределении нагрузок наблюдаются провалы, которые характерны для гармонической функции. В структуре корреляционных функций присутствуют устойчивые периодические составляющие.
Математический аппарат искусственных нейронных сетей
В процессе обучения сети последовательно или попеременно в случайном порядке предъявляются все тренировочные образы, чтобы сеть, образно говоря, не забывала одни образы по мере запоминания других. Полный цикл предъявления сети всех примеров из обучающей выборки называется эпохой.
Рассматриваемый алгоритм имеет несколько "узких мест". Во-первых, в процессе обучения может возникнуть ситуация, когда большие положительные или отрицательные значения весовых коэффициентов сместят рабочую точку на сигмоидах многих нейронов в область насыщения. При этом малые величины производной от активационной функции приведут к остановке обучения. Во-вторых, применение метода градиентного спуска не гарантирует, что будет найден глобальный, а не локальный минимум целевой функции.
Существуют различные варианты решения этой проблемы. Во-первых, при достижении достаточно малой скорости изменения ошибки можно запомнить текущее состояние сети, и начать обучение заново. В случае, если повторение обучения несколько раз будет приводить сеть в одно и то же состояние, можно считать что найденный минимум является глобальным. С другой стороны, эта проблема связана еще с одной, а именно -с выбором величины скорости обучения.
Для качественного обучения приращения весов и скорость обучения должны быть бесконечно малыми, однако в этом случае обучение будет происходить неприемлемо медленно. С другой стороны, слишком большая коррекция весов может привести к неустойчивому процессу обучения, поэтому обычно выбирается rj l. В рассмотренных в работе задачах коэффициент скорости обучения принят как rj = 0,1.
Вопрос выбора нужного уровня сложности сети - числа скрытых слоев и числа нейронов в них решается только практически. Проблема здесь заключается в том, что более сложная сеть может быть обучена так, что будет давать меньшее расхождение с обучающей выборкой, чем более простая, но это может свидетельствовать не о хорошем качестве полученной модели, а о переобучении сети, заключающемся в том, что происходит простое «запоминание» обучающей выборки, а не построение адекватной модели процесса.
Данная проблема решается контрольной кросс-проверкой. Для этого часть обучающей выборки резервируется для контроля результата обучения, а не для самого обучения непосредственно. По мере обучения сети ошибка на контрольном множестве также должна уменьшаться.
Математический аппарат искусственных нейронных сетей в настоящее время успешно развивается и применяется для решения широкого спектра задач. В данной работе он будет использован для уточнения расчетов величины потокосцепления статора, динамической идентификации электродвигателей и их функционального диагностирования.
Выше было отмечено, что структура идентифицируемых объектов, в качестве которых в данной работе рассматриваются электродвигатели горных машин, принимается известной и представляется в виде математической модели. Рассмотрим математические модели асинхронного электродвигателя и двигателя постоянного тока с независимым возбуждением, которые, в основном, используются в электроприводах различных горных машин.
Для анализа динамических процессов электромеханического преобразования энергии в настоящее время в основном применяется универсальная математическая модель на основе теории двухфазной обобщенной электрической машины (ОЭМ), сочетающая в себе основные положения теории электромагнитного поля на основе уравнений Максвелла и теории цепей на основе уравнений Кирхгофа. С помощью ОЭМ может быть получена математическая модель любой индуктивной электрической машины с круговым полем в воздушном зазоре.
Автором идеи и основных уравнений ОЭМ является Г. Крон [220], а дальнейшее развитие теория ОЭМ получила в классических работах Г. Вудсона, А.А. Горева, К. Ковача, И.М. Копылова, И. Раца, Р. Парка, Д. Уайта, Н. Хэнкока, Р.В. Филь-ца [221-226] и работах других ученых.
Математическая модель асинхронного электродвигателя в комплексной форме, полученная на основе ОЭМ, может быть представлена совокупностью следующих уравнений:
Здесь и далее индекс 1 соответствует принадлежности параметра или переменной к статору, а индекс 2 - к ротору. Индекс ( ) показывает, что вектор является сопряженным, а точка над переменной обозначает ее производную. Обмотка ротора является приведенной к обмотке статора. Специальное обозначение для векторов здесь не вводится - об этом даются необходимые пояснения в тексте.
Данная математическая модель получена с учетом следующих допущений: 1) статор и ротор имеют симметричные обмотки; 2) сосредоточенные в пазах проводники с током заменяются синусоидальными токовыми слоями, эквивалентными по магнитодвижущей силе первым гармоникам соответствующих реальных обмоток; 3) неоднородность магнитной проводимости, обусловленная наличием пазов и неравномерностью воздушного зазора машины по расточке статора, не учитывается; 4) в магнитопроводе, имеющем очень высокую магнитную проницаемость, не учитываются гистерезис, насыщение и вихревые токи; 5) магнитное поле АД состоит из плоскопараллельного рабочего поля и полей рассеяния статора и ротора.
Несмотря на упрощающие допущения эта модель широко применяется для решения различных теоретических и практических задач. Во многих публикациях отмечается, что получаемая при использовании ОЭМ точность решений вполне достаточна для большинства практических целей и зависит, в основном, от точности определения параметров электродвигателя, особенно в динамических режимах [200, 227-230]. Именно эта модель была использована в основополагающих работах [14, 19] для расчетов динамических процессов в электроприводах горных машин.
В [200] приводятся также уточненные математические модели АД, позволяющие учитывать такие эффекты, как вытеснение тока ротора, насыщение и вихревые токи в магнитопроводе статора и ротора. Математические модели в этом случае имеют дополнительные статорные и роторные обмотки, а также нелинейные параметры. При идентификации параметров и переменных состояния АД введение дополнительных обмоток в математическую модель нежелательно, поскольку это значительно усложнит процесс идентификации.
Чтобы оценить, насколько точно двухфазная модель ОЭМ отражает происходящие в АД процессы, нами была проведена серия экспериментов. Проверка проводилась на основе пуска АД вхолостую, когда момент сопротивления на валу двигателя можно считать равным нулю или аппроксимировать его линейной зависимостью от частоты вращения ротора.
Идентификация в статическом режиме работы
Несмотря на существенные достоинства используемых в главе 3 методов оценивания - рекуррентного метода наименьших квадратов и расширенного фильтра Калмана, таких как относительно невысокие требования к вычислительным ресурсам и возможность нахождения оценок параметров и переменных состояния электродвигателей в реальном времени при минимальном наборе измерительной информации, имеются и недостатки.
Например, при использовании метода наименьших квадратов необходимо описание объекта идентификации алгебраическими уравнениями, а применение расширенного фильтра Калмана требует предварительной настройки, которая заключается в определении ковариационных матриц шума состояния объекта и шума измерительной системы, которые могут изменяться со временем, а их автоматическая корректировка в процессе оценивания в режиме эксплуатации электродвигателя может оказаться затруднительной.
Накладывается также ограничение на характер шума в каналах измерительной системы - он должен соответствовать белой гауссовской последовательности с нулевым математическим ожиданием и для разных каналов измерения быть взаимно некоррелированным. Если первое ограничение не является абсолютно строгим [201], то второе требует обязательной проверки, поскольку в реальной электромеханической системе могут присутствовать коррелированные шумы от внешних помех, действующих на измерительные каналы.
Кроме того, расширенный фильтр Калмана по сути является градиентным методом и дает строгое решение задачи оптимального оценивания только для линейных объектов, а в применении к нелинейным объектам, к которым относятся, например, асинхронные электродвигатели, в процессе оценивания параметров и переменных состояния объекта возможно не только попадание в локальный экстремум с получением неточных оценок, но и возникновение неустойчивого процесса оценивания.
В то же время эти методы оценивания являются эффективными при приемо-сдаточных испытаниях электродвигателей для определения их паспортных данных, а также для контроля качества технологического процесса при изготовлении или ремонте электродвигателей. Кроме того, эти методы могут успешно применяться для динамической идентификации при квалифицированной первоначальной настройке на конкретные электродвигатели.
Однако для использования системы идентификации в условиях горного производства с изменяющимися условиями эксплуатации, с заменами вышедших из строя электродвигателей горных машин и при отсутствии специалистов данного профиля, необходимо использование методов, которые обеспечивали бы устойчивые процессы оценивания и не нуждались бы в специальной настройке системы идентификации.
Для этих целей нами разработан новый подход к процедуре идентификации, основанный на упрощении математической модели электродвигателя путем учета значимости её параметров в разных режимах работы и использовании поисковых методов оценивания.
Кроме того, положительные результаты были получены при динамической идентификации параметров ротора асинхронного электродвигателя на основе использования искусственной нейронной сети.
Попытки практической реализации процедуры оценивания параметров и переменных состояния электродвигателя в рамках данной математической модели не дали удовлетворительных результатов ни с точки зрения точности результатов и сходимости алгоритма, ни с точки зрения требований к вычислительным ресурсам. С подобными результатами столкнулись и другие исследователи, например в [197] рассматривается аналогичный подход, и описывается ряд подобных проблем.
В ходе экспериментов с различными вариантами структуры алгоритмов оценивания и различными вариантами математической модели было определено, что наиболее целесообразным является путь допустимого упрощения математической модели АД для снижения размерности вектора параметров и состояния.
Дополнительно к принятым для обобщенной электрической машины допущениям (см. п. 2.3) для этой математической модели АД введем следующие допущения. Поскольку индуктивность цепи намагничивания значительно больше индуктивности рассеяния, то коэффициенты электромагнитной связи будут близки к единице, а переходные индуктивности L] и ІІ2 будут примерно равны друг другу и равны сумме индуктивно-стей рассеяния статора и ротора.
Таким образом, будем считать, что при оценивании параметров и переменных состояния электродвигателя величина индуктивности цепи намагничивания мало влияет на точность оценок, при условии ее достаточно большого по сравнению с индуктивностями рассеяния значения, что справедливо практически для всех реальных асинхронных электродвигателей.
Эти допущения еще в большей степени справедливы для режимов работы АД с большими скольжениями при высокодинамичных переходных процессах, когда величина намагничивающего тока относительно мала.
Упрощение математической модели электродвигателя
Для различных испытаний электродвигателей и проверки методов идентификации нами был разработан и изготовлен универсальный компьютеризированный испытательный стенд, который позволяет проводить испытания асинхронных электродвигателей с короткозамкнутым ротором и двигателей постоянного тока мощностью до 5 кВт с частотой вращения до 6000 об/мин.
Питание АД осуществляется от сети переменного тока через трехфазный автотрансформатор или от полупроводникового преобразователя, а питание ДПТ - от трехфазного управляемого выпрямителя. Стенд снабжен механическим тормозом, что дает возможность осуществлять опыты короткого замыкания для снятия круговых диаграмм асинхронных электродвигателей.
Испытательный стенд позволяет: - проводить испытания асинхронных электродвигателей с короткозамкнутым ротором с целью идентификации их параметров и переменных состояния в статическом (определение потокосцеплении статора, ротора и основного потокосцепления индуктивности и активного сопротивления рассеяния статора, индуктивности ротора и электромагнитного момента) и динамическом (определение активных сопротивлений статора и ротора, потокосцепления ротора, частоты вращения, электромагнитного момента и момента сопротивления на валу) режимах работы; - проводить испытания электродвигателей постоянного тока для идентификации их параметров (взаимной индуктивно сти, индуктивностеи и активных сопротивлений цепи якоря и обмотки возбуждения); - задавать с помощью специального нагрузочного уст ройства любое значение момента сопротивления на валу ис пытуемого электродвигателя в диапазоне до 25 Им, а также из менять его во времени вручную или автоматически; - проводить испытания пусковых режимов асинхронных электродвигателей при различных способах и условиях нагру-жения; - проводить испытания устройств для мониторинга параметров и переменных состояния АД и ДПТ в процессе их работы; - проводить испытания устройств функциональной диагностики и защиты АД и ДПТ; - проводить исследования регулируемых электроприводов на основе АД и ДПТ с различными преобразователями и системами управления для разных режимов нагружения. Испытательный стенд (рис. 5.1) включает в себя испытуемый двигатель (ИД), нагрузочную машину (НМ), в качестве которой используется машина постоянного тока, блок датчиков электрических параметров (БД), измеряющий токи и напряжения, датчик угловой скорости вращения (ДС), преобразовательные устройства (ПУЬ ПУ2) с системами управления (СУЬ СУг), а так же устройство АЦП и компьютер. Внешний вид испытательного стенда показан на рис. 5.2.
Нагрузочная машина питается от управляемого преобразователя, который позволяет формировать различные законы изменения нагрузки на валу испытуемого двигателя (вентиляторный, случайный и т.д.). Преобразователь нагрузочной машины представляет собой управляемый реверсивный выпрямитель с системой управления на базе микроконтроллера, формирующего сигнал управления силовой частью в соответствии с заданием, поступающим с компьютера, что позволяет моделировать различные виды нагрузок.
В блоке датчиков для измерения токов используются датчики тока LA-100P, имеющие диапазон измерений от -150А до + 150А при точности измерений 0,45 % от номинального тока 1н =100 А. Данные датчики тока предназначены для работы в диапазоне частот от 0 до 200 кГц. Для измерения фазных напряжений асинхронных электродвигателей применяются рези-стивные делители, а в случае, когда в качестве объекта исследований выступает двигатель постоянного тока, используются датчики напряжения LV25-P/SP5, имеющие диапазон входного напряжения от 10 до 1500 В при точности измерений 0,8 % и рабочую частоту от 0 до 25 кГц.
С выхода блока датчиков информационные сигналы поступают на вход устройства АЦП, в качестве которого используется универсальная плата аналого-цифрового преобразования для IBM PC/AT - совместимых компьютеров - ЛА - 1,5 PCI. Данная плата имеет 16 дифференциальных каналов (32 однополюсных), разрешение 12 бит и максимальную частоту дискретизации 500 кГц. Кроме того, наличие цифровых входов позволяет получать информацию синхронно с аналоговыми сигналами.
Похожие диссертации на Динамическая идентификация параметров и управление состоянием электродвигателей приводов горных машин
