Полное описание

Омельченко, Евгений Яковлевич. Идентификация параметров схемы замещения асинхронных двигателей при помощи нейронных сетей / Е. Я. Омельченко, А. Б. Лымарь. - DOI 10.17122/1999-5458-2023-19-4-31-44. - Текст : непосредственный // Электротехнические и информационные комплексы и системы : журнал. - 2023. - Т. 19, N 4. - С. 31-44. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1999-5458.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.37	004.032.26
	621.313.333
	681.518.5

Рубрики:
Искусственный интеллект
Нейронные сети

Кл.слова (ненормированные): асинхронный двигатель -- нейронные сети -- параметры схемы замещения -- определение параметров -- настройка нейронной сети
Аннотация: Актуальность Электропривод переменного тока занимает значительную долю в промышленности (80-90 %), так как широко применяется в различных устройствах и машинах различных промышленных мощностей, начиная от конвейеров, насосов и кранов и заканчивая приводами для механизмов металлургического производства. Это связано с простотой управления, надежностью и высокой эффективностью. Наиболее часто встречающимся в промышленности регулируемым электроприводом переменного тока является электропривод «Преобразователь частоты - асинхронный двигатель» (ПЧ-АД). Знание точных параметров АД в таких электроприводах позволяет оптимизировать их работу, улучшить эффективность и продлить срок службы. Это также позволяет предотвращать перегрузки и повышать надежность работы оборудования, что, в свою очередь, снижает эксплуатационные расходы и риски аварийных ситуаций. С развитием технологий идентификация параметров становится все более важной для адаптации двигателей к новым условиям работы и требованиям производства. Точное определение параметров также позволяет проводить диагностику и прогнозирование состояния двигателей, что сокращает риски неисправностей и увеличивает срок службы оборудования. Таким образом, знание параметров асинхронных электродвигателей играет ключевую роль в повышении эффективности производства и снижении эксплуатационных расходов. Цель исследования Целью статьи является модернизация существующей методики проведения испытаний АД, регламентированной действующим ГОСТ 7217-87, за счет внедрения нейронных сетей для дальнейшей идентификации параметров на их основе. В статье дано обоснование выбора структуры нейронных сетей, алгоритмов её обучения, а также экспериментально выбрана оптимальная конфигурация скрытого слоя для каждого из опытов. Проведено обучение нейронных сетей на двигателях мощностью 10-100 кВт с номинальным напряжение 380 В, частотой 50 Гц, синхронной частотой вращения 1500 об/мин. Методы исследования Исследования проводились с использования ПО Matlab Simulink, обработка данных осуществлялась в ПО Matlab и MS Excel. Опыты, регламентированные действующим ГОСТ 7217-87, проводились на компьютерных моделях. Среди методов исследований, используемых в статье, можно выделить такие, как эксперимент (симуляция замера опытов по ГОСТ 7217-87), измерение (получение выходных параметров силы тока АД в компьютерной модели), сравнение (сравнение результатов обучения нейронных сетей при помощи встроенных инструментов метрики). Результаты Разработаны нейронные сети для идентификации параметров АД, обрабатывающих результаты проведения опытов действующего ГОСТ 7217-87. Методика создания нейросетей, описанная в статье, также может быть использована для создания аналогичных нейросетей для других типоразмеров АД.
Доп. точки доступа:
Лымарь, Алексей Борисович


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -591238-915915)

Шифр в сводном ЭК: b254678aa20871909684a1d51a354da4

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽