Содержание к диссертации
ВВЕДЕНИЕ 6
ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 13
ГЛАВА 1. НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ АСИНХРОН
НОГО ЧАСТОТНО- РЕГУЛИРУЕМОГО ЭЛЕКТРОПРИВОДА 15
Современное состояние асинхронного частотно-регулируемого электропривода 15
Применение искусственных нейронных сетей в системах управления сложными динамическими объектами 22
1.3. Выводы по главе 28
ГЛАВА 2. СТАТИЧЕСКИЕ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИС
ТИКИ АСИНХРОННОГО КОРОТКОЗАМКНУТОГО ДВИГАТЕЛЯ ПРИ
ТОКОВОМ УПРАВЛЕНИИИ 29
2.1. Особенности работы асинхронного короткозамкнутого
двигателя при питании от источника тока 29
Схема замещения и векторная диаграмма 29
Токи намагничивания и ротора 34
Электромагнитный момент 39
Рабочие характеристики 48
Статические характеристики при частотном управлении 53
Выводы по разделу 56
2.2. Методика моделирования статических электромеханических
характеристик АД в пакете MATLAB/Simulink 58
Механическая характеристика и устойчивость работы асинхронного двигателя 58
Метод, основанный на изменении жесткости нагрузки 61
Метод, основанный на изменении коэффициента смещения нагрузки 63
Выводы по разделу 67
2.3. Выводы по главе 68
ГЛАВА 3. ВЕКТОРНОЕ УПРАВЛЕНИЕ АСИНХРОННЫМ
КОРОТКОЗАМКНУТЫМ ДВИГАТЕЛЕМ 69
3.1. Основные положения построения систем векторного
управления АД 69
Векторная модель асинхронного двигателя 69
Общий принцип векторного управления 71
Модель АД, управляемого током статора, в системе координат, ориентированной по потокосцеплению ротора 72
Модель АД, управляемого напряжением статора, в системе координат, ориентированной по потокосцеплению ротора 76
Усилитель мощности релейного типа 79
Выводы по разделу 83
3.2. Система управления АД типа "TRANSVEKTOR" 84
Наблюдатель потокосцепления ротора 84
Наблюдатель потокосцепления ротора, использующий измерение магнитного потока 85
Наблюдатель потокосцепления ротора на основе математических моделей 88
Настройка регулятора потокосцепления 91
Методика настройки регулятора скорости 93
Моделирование процессов в замкнутой системе 98
Выводы по разделу 101
3.3. Выводы по главе 102
4
ГЛАВА 4. НЕИРОСЕТЕВОИ НАБЛЮДАТЕЛЬ ПОТОКОСЦЕПЛЕНИЯ
РОТОРА В СИСТЕМЕ ВЕКТОРНОГО УПРАВЛЕНИЯ АСИНХРОННЫМ
ЭЛЕКТРОПРИВОДОМ 103
4.1. Основные положения теории искусственных нейронных
сетей 103
4.1.1. Модель нейрона 103
4.1.2 Классификация искусственных нейронных сетей 105
Однослойные и многослойные статические искусственные нейронные сети 106
Важнейшие свойства многослойных нейронных сетей и проблема синтеза их структуры 108
Выводы по разделу 118
4.2. Постановка задачи синтеза нейросетевого устройства 119
Задание рабочего амплитудного и частотного диапазона, а также требуемой точности фильтрации тока 119
Расчет параметров релейных элементов УМ 123
Влияние числа входов ИНС на качество фильтрации 124
Влияние обучающей выборки ИНС на качество фильтрации 129
Влияние частоты и амплитуды зашумленного токового сигнала на свойство обобщения ИНС 131
Выводы по разделу 133
4.3. Синтез нейросетевого фильтра 134
Выбор числа слоев и функций активации ИНС 134
Работа нейросетевого фильтра в условиях изменения параметров обрабатываемого сигнала 137
Сравнение эффективности различных алгоритмов обучения при настройке коэффициентов нейросетевого фильтра 146
Сравнение нейросетевого фильтра с КИХ- фильтром нижних частот 148
Работа неиросетевого фильтра в системе управления АД 156
Выводы по разделу 161
4.4. Синтез неиросетевого наблюдателя магнитного потока 163
Формирование обучающей выборки 163
Структурный синтез модели неиросетевого вычислителя потокосцепления ротора 170
Алгоритмический синтез модели неиросетевого вычислителя потокосцепления ротора 172
Выбор функций активации нейронов скрытых слоев ИНС 173
Тестирование обученной ИНС на модели системы векторного управления типа "TRANSVEKTOR" 176
Выводы по разделу 179
4.5. Методика синтеза оптимальной структуры неиросетевого
наблюдателя потокосцепления ротора 180
4.6. Выводы по главе 182
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 184
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 187
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 196
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 198
ПРИЛОЖЕНИЕ 3 205
ПРИЛОЖЕНИЕ 4 210
ПРИЛОЖЕНИЕ 5 224
АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ 237
Введение к работе
Актуальность проблемы. Развитие силовой электроники и
вычислительной техники в последние десятилетия привело к пересмотру основ многих областей техники, в том числе и автоматизированного электропривода, существенную роль в котором стал играть асинхронный короткозамкнутый двигатель (АД). Это объясняется существующими возможностями силовых электронных регуляторов, позволяющих практически безынерционно и с достаточной для практических целей точностью формировать токи и напряжения статора АД, а также микропроцессорных систем управления, реализующих любые требуемые алгоритмы. Современный асинхронный электропривод строится исключительно на основе различных векторных моделей АД, что позволяет получать статические и динамические характеристики, сопоставимые с системами привода постоянного тока [20, 85].
Системы автоматического регулирования (САР) электроприводов с векторным управлением реализуют вычислительные алгоритмы в системе координат, которая ориентируется по конкретному вектору потокосцепления (статора, ротора или основного потока) машины. Обычно используют структуры с поддержанием постоянства потокосцепления ротора. Они наиболее просты в реализации и обладают наилучшими характеристиками [62, 63, 75, 84].
САР электроприводов с векторным управлением формирует управляющее воздействие в виде сигнала напряжения статора (управление по напряжению) или тока статора (токовое управление). Частотно-токовое векторное управление позволяет получить более простую структуру САР [47, 67, 69, 85] и связано с использованием инвертора преобразователя частоты в режиме источника тока. Несмотря на это, общие вопросы анализа электромагнитных и электромеханических процессов в АД при питании его от
7 источника тока недостаточно освещены в литературе [3, 27], что определяет актуальность данного исследования.
При анализе работы конкретного устройства используют его математическую модель. В настоящее время появились пакеты имитационного моделирования, которые позволяют наиболее полно и удобно проводить данные исследования. В частности одной из наиболее удобных современных компьютерных систем является MATLAB и его пакет визуального имитационного моделирования Simulink. 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 алгоритмов, позволяющих исследовать работу АД во всем диапазоне его регулирования, получая полные статические характеристики машины.
При построении замкнутых систем векторного регулирования АД с поддержанием постоянства потокосцепления ротора встает вопрос методики настройки регулятора скорости (PC), который в силу специфики объекта управления [27] не может быть реализован стандартными методами.
Работа систем векторного управления невозможна без информации о пространственном положении вектора потокосцепления. Поскольку прямое измерение потокосцепления в машине труднодоступно, а его реализация в массовом приводе экономически невыгодна, то обычно на практике используют наблюдатели магнитного потока АД, которые должны обеспечивать асимптотическую оценку этой переменной. Следует отметить, что достоверность работы таких наблюдателей зависит от точности определения параметров асинхронного двигателя. Вследствие нагрева машины изменяются активные сопротивления статора и ротора, что приводит к возникновению ошибок оценивания магнитного потока, а это, в свою очередь, сказывается на снижении энергетической эффективности процесса преобразования энергии и может приводить даже к потере устойчивости [20].
8
** В последнее время активно развивается теория искусственных
нейронных сетей (ИНС), которые, благодаря присущим им универсальным свойствам аппроксимации, адаптивности и обучаемости, позволяют не только устойчиво работать в условиях изменения параметров машины, но также значительно повысить быстродействие выполняемых вычислений за счет способности нейросетей к параллельной обработке сигналов [1, 13, 78, 86].
В связи с этим представляет интерес исследование эффективности
использования ИНС для решения одной из основных задач при реализации
^ векторного управления - получения информации о векторе потокосцепления.
Построение наблюдателя магнитного потока в нейросетевом логическом базисе предполагает синтез и оптимизацию его структуры: выбор числа слоев, количества нейронов, функций активации и т.д., которые сообща определяют свойства, приобретаемые нейронной сетью в процессе обучения. Таким образом, возникает необходимость в разработке вопросов настройки вышеозначимых параметров при решении данной задачи.
Отсюда можно определить цель диссертационной работы: разработка и исследование эффективности применения нейросетевого наблюдателя потокосцепления ротора в системе векторного управления асинхронным короткозамкнутым двигателем, а также анализ некоторых особенностей электромагнитных и электромеханических процессов в асинхронном электроприводе с токовым управлением.
Таким образом, могут быть сформулированы научные положения,
выносимые на защиту:
4» 1. Получение и анализ статических электромагнитных,
электромеханических и рабочих характеристик АД с токовым управлением в системе относительных единиц, где в качестве базисных величин используются ток статора и сопротивление взаимоиндукции.
2. Методика настройки регулятора скорости в системе векторного управления АД.
9 3. Методика синтеза и оптимизации нейросетевого наблюдателя магнитного потока ротора АД в системе векторного управления.
Новизна результатов диссертационной работы заключается в том, что:
Для анализа электромагнитных, электромеханических и рабочих характеристик АД с токовым управлением предложена система относительных единиц с током статора и сопротивлением взаимоиндукции в качестве базисных величин, что позволяет получать удобные выражения для описания и исследования соответствующих процессов.
Предложена новая методика настройки регулятора скорости в системе векторного управления АД, где специфика объекта управления не позволяет использовать стандартные методы оптимизации.
Разработан нейросетевой наблюдатель потокосцепления ротора АД, обладающий нечувствительностью к вариации активного сопротивления ротора в условиях эксплуатации.
Исследованы вопросы структурной и алгоритмической оптимизации нейросетевого наблюдателя потокосцепления ротора.
Практическая ценность диссертационной работы:
Использование системы относительных единиц с током статора и сопротивлением взаимоиндукции в качестве базисных величин позволяет получить простые аналитические выражения для электромагнитных, электромеханических и рабочих характеристик АД с токовым управлением и с их помощью исследовать влияние различных параметров машины на электромагнитные и электромеханические процессы.
Предлагаемая методика настройки регулятора скорости позволяет получить переходные характеристики с перерегулированием 20,8% для объектов управления в виде безынерционного и интегрирующего, а также для апериодического и интегрирующего звеньев, если постоянная времени апериодического звена существенно меньше, чем интегрирующего. Кроме того, предлагаемая настройка позволяет в значительной степени
10 компенсировать постоянную времени интегрирующего звена и существенно увеличить быстродействие контура скорости.
Разработанный как часть нейросетевого наблюдателя потокосцепления ротора АД нейросетевой фильтр нижних частот обладает практически нулевой фазочастотной характеристикой и может использоваться во всех устройствах критичных к фазовой ошибке.
Разработанный нейросетевой наблюдатель потокосцепления ротора обладает высокой нечувствительностью к вариации параметров АД, что позволяет рассматривать систему управления с таким наблюдателем в качестве альтернативы адаптивным системам управления.
Результаты, выводы и рекомендации, полученные при исследовании вопросов структурной и алгоритмической оптимизации нейросетевого наблюдателя потокосцепления ротора АД, могут быть использованы при разработке подобных устройств, а также для их априорной оценки.
Реализация и внедрение результатов диссертационной работы:
Результаты диссертационной работы использованы при разработке информационной подсистемы комплекса наведения многопараметрической квантово-оптической системы "Сажень -ТМ".
Разработанные в ходе выполнения диссертационной работы математические модели и методики использованы при создании лабораторного стенда в рамках НИР № 2.1.1.(00.0) 190.151 "Разработка учебного лабораторного комплекса: «Системы приборного электропривода с полупроводниковыми преобразователями и компьютерным управлением» и изготовление головного стенда", выполненной по программе Министерства образования Российской Федерации "Научное, научно-методическое, материально-техническое и информационное обеспечение системы образования" на кафедре ЭТиПЭМС, а также в учебном процессе в СПбГУ ИТМО при подготовке студентов, обучающихся по направлению 654500 "Электротехника, электромеханика и электротехнологии" в дисциплинах
"Элементы систем автоматики", "Электрические машины" и "Системы управления асинхронными электрическими машинами".
Достоверность научных положений и выводов, сформулированных в работе, подтверждается корректностью выбора и применения математических методов анализа, в том числе моделированием в современных интегрированных пакетах Mathcad, MATLAB/Simulink, а также проверкой полученных результатов на сходимость к известным данным.
Основные положения диссертационной работы были доложены:
На международной конференции "Электромеханика, электротехнологии и электроматериаловедение" (г. Алушта, 2003г.).
На международной конференции "Автоматизированный электропривод в XXI веке: пути развития" (г. Магнитогорск, 2004г.).
На научном семинаре секции "Электромеханические системы и средствауправления ими" Международной энергетической академии и Российского научно-технического общества электротехники и электроэнергетики, СПбГУ ИТМО, Санкт-Петербург, 17 февраля 2005 г.
На ежегодных научных конференциях и семинарах СПбГУ ИТМО 2003, 2004, 2005 гг.
Результаты диссертационной работы нашли отражение в гранте Минобразования РФ: "Использование нейросетевых технологий в современных системах асинхронного электропривода" (№ ГР 0120.0 502066), 2004 г.
По результатам различных разделов диссертационной работы опубликовано 11 научных работ, из них - 8 статей, одна аннотированная рукопись работы и тезисы к 2-м докладам на международных научно-технических конференциях.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 88 наименований, и 5-ти приложений. Основная часть работы изложена на 154 страницах машинописного текста. Работа содержит 88 рисунков и 7 таблиц.
В первой главе проводится обзор известных публикаций, относящихся к рассматриваемым вопросам, формулируются задачи исследования.
Вторая глава посвящена вопросам анализа электромагнитных и электромеханических процессов в асинхронном короткозамкнутом двигателе при питании его от источника тока. Исследования проводятся с применением системы относительных единиц, где в качестве базисных величин используются ток статора и сопротивление взаимоиндукции, что позволяет в удобной аналитической форме получать обобщённые статические электромагнитные, электромеханические и рабочие характеристики АД при токовом управлении (АДУТ), с помощью которых можно изучать работу двигателя в этом режиме. Анализируются процессы в АДУТ с помощью круговых диаграмм токов. Выводятся и исследуются обобщенные зависимости для токов намагничивания, статора и ротора АДУТ, а также обобщенная механическая характеристика АДУТ. Проводится сравнительный анализ механической характеристики АД при питании от источника тока и источника напряжения (АДУН). Исследуется влияние насыщения на статические характеристики АДУТ. Выводятся и исследуются обобщенные зависимости для коэффициента мощности и коэффициента полезного действия АД. Определяется возможный диапазон регулирования АДУТ, а также характер изменения механических и рабочих характеристик при частотном управлении. В последнем разделе описывается подход к построению статических характеристик АД, который позволяет создавать в стандартных пакетах компьютерной математики (СКМ), например в MATLAB 6.5, достаточно простые и доступные для дальнейшего расширения модели по исследованию электромагнитных, электромеханических и рабочих характеристик асинхронного двигателя.
В третьей главе исследуются процессы в замкнутом электроприводе с частотно-токовым векторным управлением и ориентацией системы координат по вектору потокосцепления ротора (частный случай системы "TRANSVEKTOR"). Кратко рассматриваются основные положения построения
13 систем векторного управления АД. Разрабатываются математические модели АД при питании от различных источников, а также модели системы векторного управления АД с поддержанием \|/ = const. В пакете
MATLAB/Simulink с помощью имитационного моделирования доказывается их достоверность. Проводится сравнительный анализ различных способов идентификации потокосцепления ротора. Описывается методика оптимизации контура скорости в системе векторного управления АД с ориентацией системы координат по вектору потокосцепления ротора и производится соответствующее математическое моделирование в пакете MATLAB/Simulink.
В четвертой главе рассматриваются основные положения теории нейронных сетей, проводится синтез нейросетевого наблюдателя потокосцепления ротора (ННП), анализируется эффективность его применения в системе "TRANSVEKTOR". Разрабатывается как часть ННП нейросетевой фильтр нижних частот. Исследуется грубость нейросетевого наблюдателя потокосцепления к вариации активного сопротивления ротора АД в условиях эксплуатации. Приводятся рекомендации по его структурной и алгоритмической оптимизации.
