WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

1

На правах рукописи

КАРИМОВ Вагиз Ильгизович

КОМБИНИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ ЧАСТОТЫ ВЫХОДНОГО НАПРЯЖЕНИЯ С ЭЛЕМЕНТАМИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ БЕСКОНТАКТНЫХ СИНХРОННЫХ ГЕНЕРАТОРОВ

Специальность:

05.09.03 – Электротехнические комплексы и системы

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа - 2012

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет» на кафедре электромеханики

Научный консультант: доктор технических наук, профессор Гизатуллин Фарит Абдулганеевич, доктор технических наук, профессор Утляков Геннадий Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Воронин Сергей Григорьевич заведующий кафедрой электромеханики и электромеханических систем ФГБОУ ВПО «Южно-Уральский государственный университет» (национальный исследовательский университет) доктор технических наук, профессор Аипов Рустам Сагитович заведующий кафедрой электрических машин и электрооборудования ФГБОУ ВПО «Башкирский государственный аграрный университет» Ведущее предприятие: ОАО «Уфимское агрегатное производственное объединение»

Защита состоится «26» декабря 2012г. в 9 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288.02 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г. Уфа, ул. К.Маркса, 12.

С диссертационной работой можно ознакомиться в библиотеке УГАТУ.

Автореферат разослан «___» ___________2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, доцент А.В. Месропян

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. В настоящее время практически все бортовое оборудование летательных аппаратов (ЛА) в той или иной степени является потребителем электроэнергии, при этом с развитием авиационно-космической техники повышается количество систем оборудования, потребляющих только электрическую энергию. В связи с этим постоянно повышаются требования к надежности электроснабжения ЛА электроэнергией постоянного и переменного тока высокого качества.

К системам регулирования частоты авиационных генераторов, используемых в качестве первичных источников питания и в составе электромашинных преобразователей, предъявляются высокие требования к устойчивости и качеству процессов регулирования. Широкое распространение получили регуляторы частоты, в которых в качестве измерительных и усилительноисполнительных органов используются соответственно частотно-зависимые устройства и магнитные или полупроводниковые усилители. Однако такие регуляторы имеют недостатки, среди которых большая масса и габаритные размеры, сложная технология сборки, трудность миниатюризации, большая потребляемая мощность. Кроме того, для таких регуляторов характерны сложность настройки резонансных контуров и наличие инерционных элементов, затягивающих время переходных процессов.

Дальнейшее развитие систем регулирования частоты связано с использованием цифровых способов управления, реализуемых с помощью микроЭВМ и микропроцессоров, применением систем регулирования с элементами искусственного интеллекта.

Известны работы зарубежных и отечественных авторов, таких как М.А. Приходько, Ю.Н. Булатов, С.И. Родзин, H. Karimi-Davijani, A. Dadone, S. Arnalte и др., посвященные развитию теории и разработке систем регулирования параметров электрических машин с элементами искусственного интеллекта. Преимуществами таких систем является возможность управления процессами, являющимися слишком сложными для анализа с помощью общепринятых количественных методов, способность обучаться на основе соотношений «вход - выход», т.е. возможность обеспечить более простые решения для сложных задач управления. Использование систем регулирования на основе нечеткой логики и нейронной сети позволяет улучшить динамику процессов регулирования частоты, уменьшить время переходных процессов, уменьшить провалы и выбросы частоты при внезапном подключении нагрузки.

Более широкое применение систем регулирования частоты выходного напряжения бесконтактных синхронных генераторов (БСГ) с элементами искусственного интеллекта ограничено отсутствием математических моделей для анализа процессов регулирования частоты в статических и динамических режимах работы, а также отсутствием экспериментальных исследований систем регулирования частоты выходного напряжения БСГ с элементами искусственного интеллекта.

Для разработки указанных систем регулирования необходимы методы оптимизации характеристик регулятора частоты, позволяющие найти значения параметров систем регулирования частоты на основе нечеткой логики и нейронной сети, при которых обеспечиваются наилучшие показатели качества процессов регулирования частоты.

Поэтому разработка математических моделей и анализ систем регулирования частоты выходного напряжения БСГ с элементами искусственного интеллекта, обеспечивающих повышение качества электрической энергии, и разработка новых технических решений по созданию систем регулирования частоты с элементами искусственного интеллекта является актуальной научной задачей.

Цель работы – разработка и исследование систем регулирования частоты выходного напряжения бесконтактных синхронных генераторов, обеспечивающих повышение качества электрической энергии.

Для достижения указанной цели в работе были поставлены следующие основные задачи:

1. Определение путей построения систем регулирования частоты выходного напряжения бесконтактных синхронных генераторов с элементами искусственного интеллекта.

2. Разработка компьютерных имитационных моделей комбинированных систем регулирования частоты выходного напряжения бесконтактного синхронного генератора с вращающимся выпрямителем и магнитоэлектрического генератора, входящего в состав электромашинного преобразователя, с использованием нечеткой логики и нейронных сетей.

3. Исследование процессов регулирования частоты выходного напряжения бесконтактных синхронных генераторов с использованием нечеткой логики и нейронных сетей в статических и динамических режимах работы.

4. Разработка экспериментальных образцов комбинированных систем регулирования частоты выходного напряжения магнитоэлектрического генератора, входящего в состав электромашинного преобразователя, с использованием нечеткой логики и нейронных сетей. Проведение экспериментальных исследований магнитоэлектрического генератора, входящего в состав электромашинного преобразователя, с комбинированными системами регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей.

5. Разработка новых технических решений систем регулирования частоты выходного напряжения бесконтактных синхронных генераторов с использованием нечеткой логики и нейронных сетей.

Методы исследований. Теоретические исследования проведены методами математического моделирования электромагнитных процессов с использо ванием методов малых безразмерных приращений, операционного исчисления, аппарата передаточных функций. При исследовании статических и динамических режимов работы БСГ с системами регулирования частоты с элементами искусственного интеллекта использована среда «MATLAB» с пакетами расширений «Simulink», «Neural Network», «Fuzzy Logic», «Optimization Toolbox», теория нечетких множеств, теория нечеткой логики, теория искусственных нейронных сетей, теория генетических алгоритмов, компьютерное моделирование и программирование.

На защиту выносятся:

1. Разработанные компьютерные имитационные модели систем регулирования частоты выходного напряжения БСГ с использованием нечеткой логики и нейронной сети, позволяющие проводить исследования процессов регулирования частоты в статических и динамических режимах работы.

2. Результаты теоретических исследований процессов регулирования частоты выходного напряжения БСГ с системами регулирования частоты на основе нечеткой логики и нейронной сети.

3. Результаты экспериментальных исследований систем регулирования частоты выходного напряжения БСГ с использованием нечеткой логики и нейронной сети.

4. Новые технические решения по созданию систем регулирования частоты выходного напряжения БСГ с использованием нечеткой логики и нейронной сети, защищенные патентами РФ.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработаны и экспериментально подтверждены компьютерные имитационные модели систем регулирования частоты БСГ, позволяющие, в отличие от существующих, проводить исследования комбинированных систем регулирования частоты генераторов с элементами искусственного интеллекта в статических и динамических режимах работы.

2. Разработан метод оптимизации характеристик регулятора частоты выходного напряжения на основе нечеткой логики с помощью генетического алгоритма, позволяющий оптимизировать вид функций принадлежности регулятора частоты; разработан метод получения обучающей выборки регулятора частоты выходного напряжения на основе нейронной сети с помощью генетического алгоритма, позволяющий оптимизировать характеристики регулятора частоты.

3. Предложены новые технические решения систем регулирования частоты выходного напряжения БСГ с элементами искусственного интеллекта, защищенные патентами Российской Федерации (№99910, №103992).

Практическая ценность результатов работы состоит в том, что результаты, полученные в работе, позволяют разрабатывать системы регулирования частоты выходного напряжения БСГ с элементами искусственного интеллекта, обеспечивающие повышение качества электрической энергии в различных режимах работы.

Использование разработанных компьютерных имитационных моделей систем регулирования частоты выходного напряжения с элементами искусственного интеллекта, результатов теоретических и экспериментальных исследований, а также разработанных методов оптимизации параметров систем регулирования частоты позволяет сократить сроки разработки и отладки систем регулирования частоты выходного напряжения БСГ с элементами искусственного интеллекта.

В результате проведенных теоретических и экспериментальных исследований разработаны образцы систем регулирования частоты с элементами искусственного интеллекта, позволяющие обеспечить улучшение качества электрической энергии по сравнению с известными техническими решениями и представляющие собой охрано- и конкурентоспособные образцы техники с улучшенными показателями, защищенные патентами Российской Федерации.

Достоверность научных положений, выводов и результатов работы основывается на корректном использовании основных положений теории; использовании признанных научных положений; применении математического аппарата, отвечающего современному уровню; результатах экспериментальных исследований опытных образцов систем регулирования частоты выходного напряжения генераторов с элементами искусственного интеллекта.

Реализация результатов работы.

Научные положения диссертационной работы, а также результаты теоретических, экспериментальных исследований и практические разработки используются в учебном процессе в Уфимском государственном авиационном техническом университете по специальности 140609 – «Электрооборудование летательных аппаратов».

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на научных конференциях различного уровня. Среди них:

– the 12th International Workshop on Computer Science and Information Technologies, Ship "Sergei Kuchkin", Moscow - St. Petersburg, RUSSIA, September 13-19, 2010;

– всероссийская конференция с элементами научной школы для молодежи «Научно-исследовательские проблемы в области энергетики и энергосбережения», Уфа, 2010 г.;

– шестая всероссийская школа-семинар аспирантов и молодых ученых, Уфа, 2011 г.;

– всероссийская молодежная научная конференция «Мавлютовские чтения», Уфа, 2011 г.;

– межвузовская научно-техническая конференция «Электротехнические комплексы и системы», Уфа, 2011.

Публикации по теме диссертации. Основные положения, выводы и практические результаты изложены в 12 публикациях: в 5 научных статьях, из которых 2 опубликованы в изданиях из перечня ВАК, материалах 5 научнотехнических конференций; получено 2 патента РФ на полезные модели.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 106 источников и 7 приложений общим объемом 135 страниц. В работе содержится 41 рисунок и 14 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выполненной научной работы, сформулированы цель и задачи исследования, приведены научные результаты, выносимые на защиту, указана их научная новизна и практическая ценность.

В первой главе проведен анализ состояния проблемы и постановка задач исследования. Проведен обзор и анализ отечественных и зарубежных работ в области применения интеллектуальных систем регулирования частоты выходного напряжения синхронных генераторов.

На основе анализа известных работ определено, что в них в основном проводятся только экспериментальные исследования с целью выявить возможность использования интеллектуальных систем в качестве автоматических регуляторов напряжения и частоты, причем задействован только канал регулирования по отклонению.

Выявлено отсутствие математических моделей комбинированных систем регулирования частоты выходного напряжения бесконтактных синхронных генераторов с вращающимися выпрямителями и магнитоэлектрических генераторов в составе электромашинных преобразователей на основе нечеткой логики и нейронных сетей, позволяющих проводить исследования в статических и динамических режимах работы.

Проведенный анализ интеллектуальных систем регулирования подтвердил актуальность проблемы и позволил определить цель и задачи работы, решение которых позволит создать комбинированные системы регулирования частоты выходного напряжения генераторов с элементами искусственного интеллекта, повышающие качество электрической энергии.

Во второй главе разработаны компьютерные имитационные модели систем регулирования частоты выходного напряжения БСГ с вращающимся выпрямителем и магнитоэлектрического генератора, входящего в состав электромашинного преобразователя (ЭМП) ПТ-500ЦБ, на основе нечеткой логики и нейронных сетей.

Структура систем регулирования частоты на основе нечеткой логики и нейронной сети для БСГ с вращающимся выпрямителем представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Структурная схема системы регулирования частоты:

ИО1, УУ1, ИУ1 – измерительный орган, устройство усиления и исполнительное устройство грубого канала регулирования частоты, ИО2, УУ2, ИУ2 - измерительный орган, устройство усиления и исполнительное устройство точного канала регулирования частоты, ППЧВ – привод постоянной частоты вращения, Г – генератор, ДТ – датчик тока, ИКМ – измеритель коэффициента мощности, ИР – интеллектуальный регулятор При разработке модели использованы следующие уравнения:

- для объекта регулирования, состоящего из синхронного генератора и привода постоянной частоты вращения TM p SM N 2u а.д., (1) где TM – постоянная времени привода, SM – коэффициент самовыравнивания привода, – относительное изменение угловой частоты, N – коэффициент усиления привода по параметру управления, – относительное перемещение управляющего устройства привода, u – относительное изменение напряжения, – относительное изменение сопротивления нагрузки, – коэффициент, характеризующий влияние возмущающего воздействия, а.д. – относительное изменение частоты вращения авиационного двигателя;

- для грубого и точного каналов регулирования частоты T p 1 k k ; T p k, (2) где T – постоянная времени регулятора по грубому каналу, k – коэффициент усиления грубого канала регулирования частоты, k – коэффициент передачи сигнала от корректора, – относительное перемещение шайбы червячного редуктора корректора, T – коэффициент, характеризующий время перекладки шайбы корректора из одного крайнего положения в другое, k – коэффициент, характеризующий эффективность влияния точного канала регулирования на перемещение золотника.

Для структурной схемы системы регулирования частоты (рисунок 1) на основе уравнений (1) и (2) составлена компьютерная имитационная модель систем регулирования частоты БСГ с вращающимся выпрямителем на основе нечеткой логики и нейронной сети, представленная на рисунке 2.

Рисунок 2 – Компьютерная имитационная интеллектуальной системы регулирования частоты БСГ с вращающимся выпрямителем:

Generator – синхронный генератор, Intellectual Controller – интеллектуальный регулятор, Transfer Fcn – передаточная функция, Gain – коэффициент усиления, Integrator – интегрирующее звено, Scope – осциллограф, Load Ratio – коэффициент мощности нагрузки, Excitation Voltage – напряжение возбуждения генератора, Clock – секундомер, const – источник постоянного сигнала, Divide – блок деления Компьютерная имитационная модель системы регулирования частоты выходного напряжения магнитоэлектрического генератора, входящего в состав ЭМП, для исследования статических режимов работы разработана на основе полученного выражения:

2 2 cmk1 Iu 4cmk2cM In cmk1Iu Ua Ra 2cmkf (3) 2 2 cmk1 Iu 4cmk2cM In cmk1Iu 60cek1Iu k2 2cmk где f – частоты вращения двигателя ЭМП, Ua, Ia, Ra – напряжение, ток и активное сопротивление якорной цепи двигателя ЭМП; М – поток, развиваемый постоянными магнитами; c, ce, cm – конструктивные коэффициенты; k1 и k2 – коэффициенты пропорциональности для управляющей и последовательной обмоток возбуждения двигателя ЭМП; Iu – ток управляющей обмотки двигателя ЭМП; In – ток нагрузки генератора.

Для разработки компьютерной имитационной модели интеллектуальной системы регулирования частоты выходного напряжения магнитоэлектрического генератора в составе ЭМП в динамических режимах работы были использованы уравнение (3) и следующая система уравнений:

TМ p 1 N (4) TОВД p 1 uр где TМ – время разгона привода; – относительное изменение угловой скорости вращения двигателя ЭМП; N – коэффициент, характеризующий эффективность управления; – относительное изменение тока возбуждения двигателя ЭМП; uр – относительное изменение напряжения регулятора частоты;

TОВД – постоянная времени обмотки возбуждения двигателя ЭМП.

В качестве моделей регуляторов частоты выходного напряжения БСГ с вращающимся выпрямителем и магнитоэлектрического генератора, входящего в состав ЭМП, использованы системы нечеткого вывода и искусственные нейронные сети. Для систем нечеткого вывода определены функции принадлежности и базы правил, для нейронных сетей определена структура и созданы обучающие выборки. Логику работы систем нечеткого вывода можно представить в виде визуализации поверхности нечеткого вывода (рисунок 3). Структура нейронных сетей представлена на рисунке 4.

а б Рисунок 3 – Визуализация поверхности нечеткого вывода регулятора частоты на основе нечеткой логики:

а – для БСГ с вращающимся выпрямителем, б – для магнитоэлектрического генератора, входящего в состав ЭМП Для того чтобы регуляторы частоты на основе нечеткой логики и нейронной сети обеспечивали наилучшие показатели качества регулирования, необходимо оптимизировать параметры регуляторов. Для этого разработаны методы оптимизации характеристик регуляторов частоты с помощью генетического алгоритма. Метод оптимизации характеристик регулятора частоты выходного напряжения на основе нечеткой логики позволяет оптимизировать вид функций принадлежности регулятора частоты и заключается в поиске вектора, элементами которого являются координаты проекций вершин функций принадлежности, при котором система регулирования на основе нечеткой логики обеспечивала бы минимальную сумму статической ошибки, провалов частоты и времени регулирования частоты. Метод получения обучающей выборки регулятора частоты выходного напряжения на основе нейронной сети позволяет оптимизировать характеристики регулятора частоты и заключается в поиске такого вектора эталонов нейронной сети, чтобы при применении для обучения нейросетевого регулятора этого вектора сумма статической ошибки, провалов частоты и времени регулирования частоты была минимальной.

Рисунок 4 – Структура нейронных сетей регуляторов частоты для БСГ с вращающимся выпрямителем и магнитоэлектрического генератора, входящего в состав ЭМП В третьей главе приведены результаты исследования систем регулирования частоты выходного напряжения БСГ с вращающимся выпрямителем и магнитоэлектрического генератора, входящего в состав ЭМП, на основе нечеткой логики и нейронных сетей в статических и динамических режимах работы по разработанным компьютерным имитационным моделям.

Установлено, что статическая ошибка регулирования частоты выходного напряжения магнитоэлектрического генератора с интеллектуальными системами управления при изменении тока нагрузки от 0 до 1,2 номинального значения не превышает 0,9%, что меньше, чем при работе со штатной системой регулирования, в 5 раз.

На рисунке 5 приведены временные диаграммы изменения частоты при внезапном подключении номинальной нагрузки к зажимам БСГ с вращающимся выпрямителем, работающего с регулятором частоты на основе нечеткой логики и нейронной сети.

В таблице 1 представлены результаты экспериментальных исследований штатной аппаратуры регулирования частоты выходного напряжения в составе БСГ с вращающимся выпрямителем и результаты исследования работы БСГ с вращающимся выпрямителем с регулятором частоты выходного напряжения на основе нечеткой логики и нейронной сети.

а б Рисунок 5 – Временные диаграммы процесса регулирования частоты выходного напряжения БСГ с вращающимся выпрямителем с использованием регулятора на основе:

а – нечеткой логики; б – нейронной сети Таблица Результаты исследования систем регулирования частоты выходного напряжения БСГ с вращающимся выпрямителем Штатный регуля- Нечеткий регуля- Нейросетевой реТок нагрузки, о.е. тор тор гулятор f, Гц tр, c f, Гц tр, c f, Гц tр, c 0,44 10 1,55 8 0,4 6 0,0,78 15,5 2,5 13,6 0,81 8 0,1 21,5 2,8 15 0,85 13,6 1,Результаты исследования систем регулирования частоты выходного напряжения БСГ с вращающимся выпрямителем показывают, что при использовании нечеткой логики регулятор обладает быстродействием, превосходящим быстродействие штатной аппаратуры регулирования в 3,4 раза, провалы частоты уменьшаются в 1,3 раза, при использовании нейронной сети быстродействие регулятора увеличивается в 2,4 раза, а провалы частоты уменьшаются в 1,7 раза при внезапном подключении нагрузки.

Результаты исследования систем регулирования частоты выходного напряжения магнитоэлектрического генератора с регулятором на основе нечеткой логики, нейронной сети и штатным регулятором приведены в таблице 2.

Результаты исследования систем регулирования частоты выходного напряжения магнитоэлектрического генератора показывают, что система регулирования частоты на основе нечеткой логики позволяют уменьшить время регу лирования в 2,2 раза, провалы частоты – в 2,1 раза, система регулирования частоты на основе нейронной сети позволяют уменьшить время регулирования в 2,2 раза, провалы частоты – в 1,7 раза по сравнению со штатной аппаратурой регулирования.

Таблица Результаты исследования систем регулирования частоты выходного напряжения магнитоэлектрического генератора Ток на- Штатный регулятор Нечеткий регулятор Нейросетевой регулягруз-ки, тор о.е. fуст, Гц f, % tр, с fуст, Гц f, % tр, с fуст, Гц f, % tр, с 0,25 400 0,5 1,16 400 0,5 0,33 400 0,5 0,0,5 394 2,3 0,94 400 0,5 0,51 400 1,3 0,0,75 386 3,8 1,33 400 2,3 0,58 400 1,5 0,1 382 5,3 0,78 400 3,8 0,69 400 3,5 0,В четвертой главе рассмотрены вопросы практической реализации систем регулирования частоты выходного напряжения синхронных генераторов с элементами искусственного интеллекта.

На рисунке 6 представлена структурная схема лабораторной установки, позволяющей исследовать системы регулирования частоты выходного напряжения на основе нечеткой логики и нейронной сети для магнитоэлектрического генератора, входящего в состав ЭМП.

Проведено экспериментальное исследование систем регулирования частоты в статическом и динамическом режимах работы.

Получено, что погрешность регулирования частоты выходного напряжения в статических режимах работы генератора с комбинированными системами регулирования с использованием нечеткой логики и нейронных сетей при изменении нагрузки от 2 до 8 А не превышает 0,25%, что в 8-10 раз меньше, чем при использовании штатного регулятора частоты.

Результаты экспериментальных исследований процессов регулирования частоты с использованием штатного регулятора и регуляторов на основе нечеткой логики и нейронной сети в динамических режимах работы приведены в таблице 3.

На рисунке 7 приведены графики переходных процессов изменения частоты выходного напряжения генератора при подключении номинальной нагрузки к зажимам генератора, работающего с регулятором частоты с использованием нечеткой логики и нейронной сети.

Приведенные данные показывают, что нечеткий регулятор позволяет уменьшить провалы частоты в 1,7 раза, нейросетевой регулятор – в 3,3 раза по сравнению со штатным регулятором; в переходных процессах быстродействие нечеткого регулятора превышает быстродействие штатного в 1,5 раза, быстродействие нейросетевого регулятора превышает быстродействие штатного в 1,раза.

Рисунок 6 – Структурная схема лабораторной установки:

ОВД – обмотка возбуждения двигателя, ЭМП – электромашинный преобразователь, К – ключ, R – нагрузка, ИОЧ – измерительный орган частоты, ДТ – датчик тока, ИПД – интерфейс передачи данных, ШИМ – широтно-импульсный модулятор, АЦП – аналого-цифровой преобразователь, USB – порт последовательного интерфейса передачи данных, У – усилитель Таблица Результаты экспериментальных исследований интеллектуальных систем регулирования частоты Ток на- нечеткий регулятор нейросетевой регуля- штатный регулятор грузки, тор о.е. fуст, Гц f, t, с fуст, Гц f, t, с fуст, Гц f, t, с Гц Гц Гц 0,25 400 2 0,781 400 2 0,547 400 2 1,10,5 400 5 0,734 400 3 0,578 394 9 0,90,75 400 8 0,656 399 3 0,591 386 15 1,31 399 10 0,656 399 5 0,561 382 21 0,7 а б Рисунок 7 – Графики f=(t) при подключении номинальной нагрузки:

а – с применением нечеткого регулятора; б – с применением нейросетевого регулятора Сравнение результатов экспериментальных исследований регуляторов частоты на основе нечеткой логики и нейронной сети было проведено с результатами работы штатного регулятора, который в преобразователе ПТ-500ЦБ является пропорциональным. При сравнении результатов экспериментальных исследований регуляторов частоты с элементами искусственного интеллекта с результатами работы ПИД-регулятора их показатели качества будут отличаться на меньшую величину.

Предложены новые технические решения регуляторов частоты выходного напряжения синхронных генераторов на основе нечеткой логики и нейронной сети, обеспечивающие повышение качества регулирования частоты (патенты на полезные модели №99910, №103992).

В приложениях приведены коды программ для микроконтроллера, коды алгоритмов для обмена данными между интерфейсом передачи данных и компьютером, коды на языке MATLAB для проведения эксперимента с системами регулирования на основе нечеткой логики и нейронной сети.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ 1. Разработаны компьютерные имитационные модели систем регулирования частоты выходного напряжения бесконтактного синхронного генератора с вращающимся выпрямителем и магнитоэлектрического генератора, входящего в состав электромашинного преобразователя, на основе нечеткой логики и нейронных сетей для исследования статических и динамических режимов работы. Разработанные модели подтверждены экспериментальными исследования ми систем регулирования частоты выходного напряжения магнитоэлектрического генератора.

2. Разработан метод оптимизации характеристик регулятора частоты выходного напряжения на основе нечеткой логики с помощью генетического алгоритма, позволяющий оптимизировать вид функций принадлежности регулятора частоты; разработан метод получения обучающей выборки регулятора частоты выходного напряжения на основе нейронной сети с помощью генетического алгоритма, позволяющий оптимизировать характеристики регулятора частоты.

3. На основе исследования установлено:

в статических режимах работы ошибка регулирования частоты выходного напряжения магнитоэлектрического генератора с интеллектуальными системами управления при изменении тока нагрузки от 0 до 1,2 от номинального значения не превышает 0,9%, что меньше, чем при работе со штатной системой регулирования, в 5 раз.

в динамических режимах работы БСГ с вращающимся выпрямителем с регулятором на нечеткой логике и нейронной сети при подключении нагрузок от 0,44Iн до Iн провалы частоты составляют не больше 3,8% от номинального значения, что меньше провалов частоты при использовании штатного регулятора в 1,43 раза; время регулирования не более 1,15 с, что быстрее времени регулирования частоты при использовании штатного регулятора в 2,4 раза.

в динамических режимах работы магнитоэлектрического генератора с регулятором на нечеткой логике и нейронной сети при подключении нагрузок от 0,25Iн до Iн провалы частоты составляют не больше 3,8% от номинального значения, что меньше провалов частоты при использовании штатного регулятора в 1,4 раза; время регулирования не более 0,69 с, что быстрее времени регулирования частоты при использовании штатного регулятора в 1,13 раза.

4. Разработаны, практически реализованы в виде экспериментальных образцов и исследованы системы регулирования частоты выходного напряжения магнитоэлектрического генератора на основе нечеткой логики и нейронной сети. Путем экспериментальных исследований установлено:

в статических режимах работы генератора с комбинированными системами регулирования с использованием нечеткой логики и нейронных сетей при изменении нагрузки от 2 до 8А погрешность регулирования частоты выходного напряжения не превышает 0,25%, что в 8-10 раз меньше, чем в штатном регуляторе частоты;

в динамических режимах работы провалы частоты уменьшаются в среднем в 1,7 раза при использовании нечеткого регулятора и в среднем в 3,раза при использовании нейросетевого регулятора по сравнению со штатным регулятором;

быстродействие в среднем в 1,5 раза выше при использовании нечеткого регулятора и в среднем в 1,84 раза выше при использовании нейросетевого регулятора по сравнению со штатным регулятором;

расхождение между экспериментальными данными и результатами моделирования не превышает 10–15 %, что подтверждает достоверность разработанных математических моделей.

5. Предложены новые технические решения по созданию систем регулирования частоты выходного напряжения бесконтактных синхронных генераторов на основе нечеткой логики и нейронной сети, обеспечивающих повышение качества регулирования частоты (патенты на полезные модели №99910, №103992).

Основные результаты диссертации опубликованы в работах В изданиях из перечня ВАК:

1. Разработка и исследование интеллектуальных систем регулирования частоты выходного напряжения синхронных генераторов / Г.Н. Утляков, В.И. Каримов // Вестник УГАТУ: науч. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та.

УГАТУ, 2011. т.15, №1(41). – С.165-170.

2. Экспериментальные исследования интеллектуальных систем регулирования частоты выходного напряжения синхронного генератора в составе электромашинного преобразователя / Ф.А. Гизатуллин, В.И. Каримов // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 2; URL: www.scienceeducation.ru/102-5926 (дата обращения: 06.04.2012).

Авторские свидетельства и патенты:

3. Патент на полезную модель № 99910 МПК H02P 9/02. Регулятор частоты синхронного генератора / Г.Н. Утляков, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин, В.И. Каримов, А.С. Есаулов. Заявлено 29.06.2010, опубл. 27.11.2010. Бюл. №33.

4. Патент на полезную модель №103992 МПК Н02Р 9/30. Регулятор частоты электромашинного преобразователя / Г.Н. Утляков, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин, В.И. Каримов. Заявлено 03.11.2010, опубл. 27.04.2011.

Бюл. №12.

В других изданиях:

5. О построении интеллектуального регулятора частоты синхронного генератора / Г.Н. Утляков, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин, В.И. Каримов // Электронные устройства и системы: межвузовский научный сборник. – Уфа: УГАТУ, 2010. – С. 31-33.

6. Интеллектуальный регулятор частоты электромашинного преобразователя / Г.Н. Утляков, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин, В.И. Каримов // Электромеханика, электротехнические комплексы и системы: межвузовский научный сборник. – Уфа: УГАТУ, 2010. – С. 39-41.

7. Моделирование систем регулирования частоты на основе нейронных сетей / Г.Н. Утляков, В.И. Каримов, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин // Труды 12-й международной конференции по информатике и информационным технологиям. Теплоход «Сергей Кучкин», Москва – Санкт-Петербург, 2010. – т.1, с. 89.

(На английском языке).

8. Моделирование интеллектуальных систем регулирования частоты электромашинного преобразователя / В.И. Каримов // Научноисследовательские проблемы в области энергетики и энергосбережения: сб. тр.

– Уфа: УГАТУ, 2010. – С. 269-271.

9. Моделирование интеллектуальных систем регулирования частоты электромашинного преобразователя в динамических режимах / В.И. Каримов // Актуальные проблемы науки и техники. Том 2. Машиностроение, электроника, приборостроение, управление и экономика: Сборник трудов Шестой Всероссийской школы-семинара аспирантов и молодых ученых, 15-18 февраля 2011 г. / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т.-Уфа: УГАТУ, 2011.- С. 72-75.

10. Моделирование статических и динамических режимов работы нейросетевого регулятора частоты электромашинного преобразователя / В.И. Каримов // Мавлютовские чтения: Всероссийская молодежная научная конференция:

сб. тр. в 5 т. Том 2 / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. – Уфа: УГАТУ, 2011. – С. 27-29.

11. Моделирование динамических режимов работы нечеткого регулятора частоты электромашинного преобразователя / В.И. Каримов // Мавлютовские чтения: Всероссийская молодежная научная конференция: сб. тр. в 5 т. Том / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. – Уфа: УГАТУ, 2011. – С. 29-31.

12. Экспериментальная установка для исследования интеллектуальных систем регулирования частоты электромашинного преобразователя / В.И. Каримов // Электротехнические комплексы и системы: межвузовский научный сборник; Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т / Уфа: УГАТУ, 2011. – С. 190-193.

Диссертант В.И. Каримов КАРИМОВ Вагиз Ильгизович КОМБИНИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ ЧАСТОТЫ ВЫХОДНОГО НАПРЯЖЕНИЯ С ЭЛЕМЕНТАМИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ БЕСКОНТАКТНЫХ СИНХРОННЫХ ГЕНЕРАТОРОВ Специальность:

05.09.03 – Электротехнические комплексы и системы Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Подписано к печати 20.11.2012. Формат 60х84 1/16.

Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman.

Усл. печ. л. 1,0. Усл. кр.-отт. 1,0. Уч.-изд. л. 0,9.

Тираж 100 экз. Заказ № 1038.

ФГБОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Редакционно-издательский комплекс УГАТУ 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса,




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.