СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Аннотация
Важным аспектом при управлении сложными динамическими объектами, предназначенными для работы в тяжелых эксплуатационных условиях, таких как агрессивная, взрывоопасная и запыленная среды, экстремальные температуры, повышенная вибрация [1], является применение в них реальных датчиков. Использование наблюдателей состояния в таких объектах позволит повысить эксплуатационную надежность электропривода, избежать ударных токов [2, 3], уменьшить массогабаритные характеристики и др. В последнее время предъявляются высокие требования к современным системам управления электроприводов, а именно: точное управление скоростью, поддержание высокого момента на низких скоростях управления, ограничение пусковых и ударных токов, высокие динамические характеристики, высокая точность отработки сигнала, улучшение координатной точности [4]. На сегодняшний день известны различные методы идентификации параметров и переменных состояния асинхронного электропривода, к числу которых можно отнести расширенный фильтр Калмана; наблюдатель, созданный на основе нейронной сети и с помощью нечеткой логики; генетические алгоритмы. Большинство известных наблюдателей не обеспечивают поддержание необходимой точности идентификации параметров и переменных состояния во всем диапазоне регулирования скоростей при различных режимах работы электропривода и несинусоидальности форм статорных токов. Последнее замечание характерно при управлении асинхронным двигателем от тиристорного регулятора напряжения или автономного инвертора напряжения [5]. Целью исследования, представленного в статье, является сравнительный анализ наиболее часто встречающихся на практике наблюдателей состояния асинхронного электропривода по простоте их реализации (с точки зрения математического описания) и робастности. На основе данного анализа выработаны практические рекомендации по их применению в данном виде электропривода с точки зрения их эффективности

Список литературы
1. Аристов А.В., Паюк Л.А., Воронина Н.А. Асинхронный электропривод с прерывистым движением подвижного элемента // Электричество. – 2009. – № 12. – С. 41–44.

2. Аристов А.В., Воронина Н.А. Рабочие характеристики электропривода колебательного движения в режиме прерывистого перемещения // Известия ТПУ. – 2009. – Т. 314, № 4. – С. 64–68.

3. Аристов А.В., Паюк Л.А. Взаимосвязь ударных токов электропривода колебательного движения с геометрическими параметрами машины двойного питания при потенциальной фазовой модуляции // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. – 2010. – № 3. – С. 54–57.

4. Аристов А.В., Паюк Л.А. Управление переходными процессами в электрических машинах периодического движения // Известия ТПУ. – 2099. – Т.314, № 4. – С. 59–64.

5. Козлова Л.Е. Разработка и исследование систем замкнутого асинхронного электропривода по схеме ТРН – АД с нейросетевым наблюдателем скорости // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 5. – С. 44–49.

6. Браславский И.Я., Костылев А.В., Мезеушева Д.В. Цифровое прогнозирующее управление с использованием нейронных предсказателей // Электротехника. – № 11. – 2007. –

С. 43–47.

7. Shue L., Chao F. Design and simulation of three-phase ac motor soft-start // Proceedings of the 2013 3^rd International Conference on Intelligent System Design and Engineering Applications, ISDEA 2013, Hong Kong, China, 16–18 January 2013. – Hong Kong, China, 2013. – Art. 6456458. – P. 554–557.

8. A study of fuzzy control algorithm applying to induction motor soft-starter / J. Yang, S. Shi, S. Ren, E. Cai, J. Zhou // International Conference on Systems and Informatics, ICSAI 2012, Yantai, Shandong, China, 19–20 May 2012. – Piscataway, NJ: IEEE, 2012. – Art. 6223631. – P. 347–350.

9. Исследование параметрической робастности бездатчикового векторного асинхронного электропривода с идентификатором Калмана / С.В. Ланграф, А.С. Глазырин, Т.А. Глазырина, К.С. Афанасьев, В.В. Тимошкин, Л.Е. Козлова // Известия ТПУ. – 2010. – Т. 317, № 4. –

С. 120–123.

10. Опейко О.Ф., Пташник А.И., Хильмон В.И. Тяговый электропривод с бездатчиковой системой векторного управления // Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. – 2010. – № 6. – С. 37–43.

11. Bauer P., Nouk S., Winkler R. Введение в нечеткую логику и системы нечеткого управления [Электронный ресурс]. – URL: http://www.gotai.net/documents/doc-l-fl-001.aspx (дата обращения: 18.04.2016).

12. Дефаззификация [Электронный ресурс]. – URL: http://studopedia.ru/2_63172_defazzifi-katsiya.html (дата обращения: 18.04.2016).

13. Исаев С. Популярно о генетических алгоритмах [Электронный ресурс]. – URL: http://algolist.manual.ru/ai/ga/ga1.php (дата обращения: 18.04.2016).

14. Bose B.K. Modern power electronics and AC drive. – Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2001. – 710 p.

15. Козлова Л.Е. Принцип построения архитектуры нейроэмулятора угловой скорости электропривода по схеме ТРН-АД // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. – 2015. – № 1 (58). – С. 161–170.

16. Козлова Л.Е., Глазырин А.С. Нейросетевой датчик скорости асинхронного двигате-

ля // Тинчуринские чтения: материалы докладов V Международной молодежной научной конференции, Казань, 28–29 апреля 2010. – Казань: КГЭУ, 2010. – С. 70–71.

17. Jordan M.I. Serial order: a parallel distributed processing approach / University of California, San Diego. – La Jolla, California, 1986. – 40 p. – (ICS report; 8604).

18. Elman J. Finding structure in time // Cognitive Science. – 1990. – Vol. 14. – P. 179–211.

19. Махотило К.В. Разработка методик эволюционного синтеза нейросетевых компонентов систем управления: дис. … канд. техн. наук. – Харьков, 1998. – 179 с.

20. Патент 2476983 Российская Федерация. Способ определения оценки частоты вращения асинхронного двигателя / А.С. Глазырин, Р.Ю. Ткачук, Т.А. Глазырина, В.В. Тимошкин, К.С. Афанасьев, Д.В. Гречушников, С.В. Ланграф. – № 2011135823/07; опубл. 27.02.2013, Бюл. № 6. – 21 с.