• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Модель адаптивной системы управления электродвигателем на основе искусственной нейронной сети = Model of the adaptive system based on an artificial neural network for digital electric motor control / О. В. Непомнящий, И. А. Русак, Н. Ю. Сиротинина [и др.]. - DOI 10.18127/j19998465-202306-05. - Текст : непосредственный // Наукоемкие технологии = Science Intensive Technologies : международный научно-технический журнал, освещающий новые наукоемкие технологии в радиоэлектронике, микро- и наноэлектронике; рассматривающий вопросы междисциплинарных исследований когнитивных процессов и экономические аспекты. - 2023. - Т. 24, N 6. - С. 43-51. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1999-8465.
    (Шифр в БД У2528/2023/24/6)
    ГРНТИ УДК
    28.23.37621.3:004.8
    45.01004.032.26-049.8
    РУБ ИИ
    04.01
    07.99

    Рубрики:
    Искусственный интеллект -- Применение
    Электротехника
    Нейронные сети -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): модель -- метод -- адаптивное управление -- встраиваемые системы -- пид-регулятор -- электродвигатель -- искусственные нейронные сети
    Аннотация: Основной задачей оптимального управления энергосистемой автономного транспортного средства является снижение энергопотребления электродвигателя и, как следствие, повышение эффективности энергосистемы в целом. Одним из способов решения данной задачи является сокращение времени переходного процесса. Для обеспечения эффективного управления электродвигателями, как правило, используются пропорционально-интегральнодифференциальные (ПИД) регуляторы. Однако при изменении нагрузки и параметров электродвигателя обычный ПИДрегулятор неприменим, так как изменение режимов управления требует перестройки коэффициентов регулятора. Таким образом, для эффективного управления системой электроснабжения необходима адаптивная автоматическая система, позволяющая перестраивать коэффициенты ПИД-регулятора в соответствии с режимами работы электродвигателя. Для достижения минимального времени переходного процесса требуется прогнозирование режима работы электродвигателя на заданном интервале времени. Это дает возможность формировать управляющие сигналы для электродвигателя по заранее заданному сценарию. Учитывая все многообразие вариантов таких сценариев, режим управления может быть достигнут только с помощью интеллектуальной адаптивной системы управления Перспективным способом реализации унифицированной модели электродвигателя является разработка эмулятора на основе искусственной нейронной сети (ИНС), или нейроэмулятора. В статье представлен принцип интеллектуального управления электродвигателем с использованием эталонной модели двигателя на основе нейронной сети. Для формирования обучающей выборки модель электродвигателя была разработана в программной среде MatLab. Нейроэмулятор электродвигателя был реализован с использованием рекуррентной ИНС NARX. Для обучения использовался метод Левенберга-Марквардта. Обученная нейронная сеть встроена в разработанную модель контура управления электродвигателем. Результаты моделирования интеллектуальной системы управления показали хорошее соответствие данных, генерируемых нейроэмулятором, реальным данным, выдаваемым электродвигателем. Преимуществами предлагаемого подхода являются универсальность системы управления, ее адаптация к любому типу двигателя, а также отказ от датчика скорости вращения вала ротора электродвигателя.
    Доп. точки доступа:
    Непомнящий, Олег Владимирович
    Русак, Илья Андреевич
    Сиротинина, Наталья Юрьевна
    Копытов, А.А.
    Хайдукова, Валерия Николаевна

    Экз-ры полностью У2528/2023/24/6
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽