Искусственная нейронная сеть как инструмент исследования переходных процессов в асинхронных двигателях

Асинхронные двигатели (АД) являются самым массовым видом продукции электротехнической промышленности не только России, но и многих зарубежных стран. Это объясняется многими причинами, наиболее важными из которых являются невысокая стоимость, простота конструкции и высокая надежность.

Условия эксплуатации АД самые разнообразные: от простейших, как например, у бытовых вентиляторов, до таких, как привод породопогрузочных машин в шахтах.

АД в основном создавались как серийные машины и одним из условий их разработки являлось и зачастую является то, что нагрузочные моменты двигателей постоянны (детерминированные функции времени). Однако, очень часто реальный нагрузочный момент (Мс) оказывается случайно изменяющейся величиной и зависит от многих факторов (физико-механических свойств обрабатываемого материала, частоты вращения рабочих органов, производительности машины и т. д., вносящих элемент случайности в работу двигателя). Случайные изменения нагрузочного момента Мс вызывают колебания тока и мощности, потребляемых из сети, неравномерность мгновенной угловой частоты вращения ротора. При этом график электромагнитного момента имеет вид кривой, пульсирующей относительно среднего значения, что вызывает дополнительные потери в обмотках, рост уровня вибраций и шумов, ухудшение энергетических показателей АД. Фактически, работа двигателя представляет собой непрерывный переходный процесс, что в значительной мере затрудняет проведение электромагнитных и тепловых исследований, поскольку приходиться решать системы дифференциальных уравнений, описывающих работу АД, в которых одна или несколько входных величин изменяются случайным образом. Попытка решения подобных систем со случайными параметрами традиционными методами (численное решение систем стохастических дифференциальных уравненийметоды, основанные на линеаризации нелинейных элементовметод малого параметра и последовательных приближенийинтерполяционный метод и др.) приводит к значительному увеличению машинного времени, а порой и к невозможности проведения расчетов.

Таким образом, создание новой методики, позволяющей быстро и эффективно проводить детальное исследование переходных процессов в АД, момент нагрузки которых случайным образом изменяется во времени, позволит более эффективно использовать АД в различных электроприводах, а также повысит их надежность.

Большие возможности открывает перед машиностроением применение теории нейронных сетей п развитие нейросетевых технологий. Эти возможности столь же значительно отличаются от использования традиционных подходов, насколько, скажем, обычная фотография отличается от голографического фотоснимка. Действительно, использование понятия модель-образ создает исключительные возможности применения формальных методов в условиях неполной или быстро меняющейся информации.

В настоящее время можно говорить о том, что достаточно глубоко разработана формальная теория нейронных сетей. Решение различных задач в пепросетевом логическом базисе становится возможным на основе использования более 30-летнего научного задела в этом направлении. Количество таких задач возрастает стремительными темпами, особенно с увеличением их размерности. Сегодня можно говорить об универсальности нейросетевых технологий, о том, что практически любую задачу можно решить с их использованием.

В последнее время данные технологии получили весьма широкое распространение при решении задач, связанных с распознаванием и идентификацией ситуаций и объектов, с принятием решений, анализом и диагностикой. Однако практическое использование искусственного интеллекта в задачах электромеханики остается еще достаточно ограниченным, носит частный, локальный характер. Между тем активному развитию интеллектуальных систем в последнее время существенно способствует бурный прогресс в программных и аппаратных средствах вычислительной техники, который позволяет реализовывать в реальном времени на аппаратном и/или программном уровне сложные алгоритмы интеллектуального управления.

Целью диссертационной работы является создание на базе нейросетевых технологий методики исследования переходных процессов в асинхронных двигателях, работающих в режиме стохастического нагружения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1) Разработать нейросетевую модель исследования переходных процессов в АД при продолжительной работе со случайной нагрузкой, описываемой стационарной функцией.

2) Исследовать влияние вероятностных свойств нагрузочного момента АД на его эксплуатационные характеристики.

3). Исследовать влияние основных размеров АД, работающего со случайной нагрузкой, на его тепловое состояние.

4). Экспериментально исследовать переходные процессы в реальном АД с помощью разработанной методики и выдать рекомендации по про ектир о в анию.

Решение таких задач невозможно без использования основных положений математической статистики и теории вероятностей, поскольку стохастический характер нагружения обуславливает случайное изменение переменных двигателя.

Исследование двигателя при длительном воздействии случайного момента нагрузки Mc (t) осуществлялось на основе теории случайных функций. Для расчета динамических характеристик АД с учетом случайного момента Мс были использованы обученные для решения дифференциальных уравнений искусственные нейронные сети (ИНС).

Научная новизна проведенных исследований заключается в следующем:

— продемонстрирована возможность использования искусственных нейронных сетей в задачах электромеханики;

— проведена исследовательская работа, направленная на получение оптимальной структуры искусственной нейронной сети для исследования переходных процессов в асинхронных двигателях;

— разработаны алгоритм и программа расчета обучающих выборок электромагнитных, электромеханических и тепловых величин асинхронного двигателя;

— разработана методика, основанная на нейросетевых технологиях, позволяющая быстро и эффективно исследовать переходные процессы в асинхронном двигателе, работающем в режиме случайного нагружения;

— решена задача синтеза нейронной сети и модели реального двигателя;

— определено влияние вида и параметров корреляционной функции момента нагрузки на эксплуатационные характеристики АД;

— определено влияние геометрических размеров АД на тепловое состояние при нагрузке, описываемой случайной стационарной функцией;

— выработаны рекомендации по проектированию двигателей для режима стохастического нагружения.

Достоверность разработанной методики подтверждается многочисленными примерами успешного решения задачи построения нейроэмуляторов различных динамических объектов. Сравнительная эффективность предложенного алгоритма доказана путем сопоставления результатов решения им типовых задач с результатами, достигнутыми с помощью других, ранее известных алгоритмов.

Результаты исследований, приведенные в диссертации, докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

1). Девятая международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (г. Москва (МЭИ (ТУ)), 2003 г.).

2). Международная конференция «Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроинформатика в науке и технике» (г. Ульяновск (УлГТУ, 2004 г.).

3). Вторая региональная научно-техническая конференция студентов и аспирантов 13−14.04.2005 г. в г. Смоленске: филиал ГОУ ВПО «МЭИ (ТУ)» в г. Смоленске.

4). Третья межрегиональная научно-техническая конференция студентов и аспирантов 19−20.04.2006 г. в г. Смоленске: филиал ГОУ ВПО «МЭИ (ТУ)» в г. Смоленске.

5). ICEEE-2006 International Conference on Electromechanics, Eleclrotechnology and Electromaterial Science. Украина, Крым, пансионат «Дубна» Объединенного института ядерных исследований в г. Алуште, 18 -23 сентября 2006 г.

6). 6-ой международный симпозиум «ЭЛМАШ-2006» 2−6 октября 2006 г. Подмосковье.

7). ICEEE-2008 International Conference on Electromechanics, Electrotcchnology and Electromaterial Science. Украина, Крым, пансионат «Дубна» Объединенного института ядерных исследований в г. Алуште, 29 сентября — 4 октября 2008 г.

Во введении обоснована актуальность использования нейросегевых моделей в области электромеханики, сформулирована цель работы, определены основные задачи исследований, показана их научная новизна, практическая значимость.

Первая глава посвящена анализу стохастической нагрузки как объекта изучения. Показано, что при исследовании переходных процессов в асинхронных двигателях, работающих со случайным моментом сопротивления, необходимо использовать математический аппарат теории случайных функций. Составлена сравнительная классификация процессов нагружения АД. Принимаются основные допущения работы.

Во второй части главы приводятся основные положения теории искусственных нейронных сетей. Описывается процесс их создания, обучения, функционирования и дальнейшего использования в конкретных задачах. Показана возможность их применения в электромеханике.

На основе проведенного анализа случайного момента нагрузки формируются изложенные ниже основные задачи диссертационной работы.

Вторая глава посвящена разработке унифицированной модели для исследования переходных процессов в АД при продолжительной работе со случайной нагрузкой, описываемой случайной стационарной функцией.

Проведен сравнительный анализ наиболее известных ненросетевых пакетов на предмет их использования для решения задач электромеханики.

Произведен выбор оптимальной структуры искусственной нейронной сети для исследования переходных процессов в АД со случайной нагрузкой.

Представлена нейронная сеть, обученная для решения дифференциальных уравнений.

Определено влияние параметров двигателя и случайной функции нагрузочного момента на электромагнитное и тепловое состояние асинхронного двигателя.

Третья глава посвящена созданию экспериментальной установки для исследования переходных процессов в АД, работающим на нагрузку, описываемую случайной стационарной функцией.

Проведено исследование реального двигателя с помощью полученной модели.

Определено влияние параметров двигателя на эксплуатационные характеристики при случайном нагружснии.

Даны рекомендации по проектированию асинхронных двигателей с учетом стохастического характера Мс.

Выводы.

Для проведения экспериментального исследования переходных процессов в асинхронном двигателе, момент сопротивления которого описывается случайной стационарной функцией, была разработана схема, встраиваемая в цепь обмотки возбуждения генератора постоянного тока. Данный генератор является нагрузкой для исследуемого АД, поэтому, изменяя ток возбуждения, на валу АД можно смоделировать момент нагрузки, представляющий в математическом выражении частный случай случайного стационарного процесса.

Для исследования переходных процессов на вал АД были последовательно поданы ряд сигналов, имитирующих различные режимы нагружения.

Для регистрации температуры нагрева использовались проградуированные терморезисторы, обладающие высокой точностью измерения.

На основании полученных опытных данных и разработанной модели был создан нейросетевой предиктор, способный с высокой степенью достоверности отслеживать течение переходных процессов в двигателе. Кроме этого, была проведена исследовательская работа, направленная на создание нейроэмулятора, обладающего наиболее оптимальными для решения поставленной задачи параметрами.

Проведенные экспериментальные исследования показали, что разработанная нейросетевая модель для исследования переходных процессов в АД, работающем при случайном стационарном нагружении, дает приемлемые результаты.

Анализ параметров асинхронного двигателя показал, что хорошими эксплуатационными характеристиками обладает двигатель, который спроектирован с пониженным значением коэффициента кн.

Для эксплуатации в электроприводах со случайной нагрузкой наиболее целесообразно проектировать двигатели, исходя из вида и параметров КФ нагрузки, что обеспечит их более надежную работу.

Применение искусственных нейронных сетей в задачах электромеханики представляется очень перспективным как с точки зрения точности исследования самых разнообразных процессов, так и с точки зрения внедрения в производственный процесс последних достижений современной науки.

Заключение

.

В диссертационной работе решалась актуальная проблема создания на базе нейросетевых технологий методики исследования переходных процессов в асинхронных двигателях, работающих в режиме стохастического нагружения. Получены следующие основные научные и практические результаты:

1) Проведен анализ стохастической нагрузки как объекта исследования. Показано, что при исследовании асинхронных двигателей, работающих со случайным моментом сопротивления, необходимо использовать математический аппарат теории случайных функций.

2) Приведены основные положения теории искусственных нейронных сетей, их классификация, показаны принципы пх создания, обучения и работы с ними. Обоснована целесообразность применения интеллектуальных технологий в задачах электромеханики.

3) Выполнен аналитический обзор искусственных нейронных сетей для электропривода, где их комплексное использование на всех уровнях иерархии интеллектуального управления дает возможность построения различных исследовательских моделей и алгоритмов с высокой степенью надежности.

4) Проведен сравнительный анализ существующих нейросетевых пакетов. Показано, что для решения поставленной задачи исследования АД, работающего со случайной нагрузкой, оптимальным является пакет Matlab Neural Networks, обладающий самыми широкими возмоясностями для проведения исследований в различных областях науки.

5) Показано, что качество обучения нейросетевых моделей в значительной мере зависит от используемых алгоритмов обучения. Проведена сравнительная оценка численных методов обучения.

Показано, что наилучшие результаты в большинстве практических случаев могут быть достигнуты при использовании квазиньютонового алгоритма Левенберга-Марквардта.

6) Разработана унифицированная нейросетевая модель исследования переходных процессов в асинхронном двигателе, работающем со случайной стационарной нагрузкой.

7) Проведено исследование влияния параметров двигателя и случайной функции нагрузочного момента на электромагнитное и тепловое состояния асинхронного двигателя. Было определено, что существенное влияние на вероятностные характеристики M3(t) и 0i (t) оказывают параметры КФ входного процесса, в частности коэффициенты, а и Р. Однако, влияние параметров (XvlP проявляется лишь на определенном диапазоне своего изменения.

8) Проведено исследование ряда асинхронных двигателей Рн=15кВт, Рн=30кВт, Pip=45kBt, Рн=75кВт, Рн=90кВт. Определено, что на тепловое состояние АД при нагрузке, описываемой случайной стационарной функцией, существенное влияние оказывает изменение геометрических размеров АД.

9) Получены количественные соотношения между средней величиной момента нагрузки и разбросом его значений относительно среднего, с одной стороны, и эксплуатационными характеристиками двигателя, с другой.

10) Для проведения экспериментального исследования переходных процессов в АД в режиме стохастического нагружения была разработана схема управления, встраиваемая в цепь обмотки возбуждения генератора постоянного тока, который, в свою очередь, являлся нагрузкой для исследуемого электродвигателя. Предложено формировать нагрузочный момент в виде гармонической нагрузки, являющейся частным случаем случайной стационарной.

11) На основании полученных опытных данных и разработанной нейросетевой модели был создай нейросетевой предиктор, способный с высокой степенью достоверности отслеживать изменение температуры нагрева лобовой части обмотки статора.

12) Была проведена исследовательская работа, направленная на создание нейроэмулятора, обладающего наиболее оптимальными для решения поставленной задачи параметрами. Определено, что минимальная ошибка Е = 0,265 достигается при числе нейронов скрытого слояЬопш =10.

13) Проведено исследование теплового состояния двигателя АО 102/8 М4 в режиме стохастического нагружения, подтвердившее адекватность разработанной нейросетевой модели.

14) Проведено комплексное исследование влияния параметров двигателя па эксплуатационные характеристики при случайном нагружении. Показано, что определенное влияние на температуру перегрева обмоток двигателя оказывают индуктивности рассеяния и насыщение.

14) Анализ параметров асинхронного двигателя показал, что хорошими эксплуатационными характеристиками обладает двигатель, который спроектирован с пониженным значением коэффициента к„

15) Определено, что для эксплуатации в электроприводах со случайной нагрузкой наиболее целесообразно проектировать двигатели с учетом вида случайной функции, описывающей момент сопротивления Мс, что обеспечит их более надежную работу.

16) На основе проведенных исследований выработаны рекомендации по проектированию асинхронных двигателей, предназначенных для режимов стохастического нагружения.