WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

ХИЖНЯКОВ ЮРИЙ НИКОЛАЕВИЧ

АВТОМАТИЗАЦИЯ АВТОНОМНЫХ МНОГОАГРЕГАТНЫХ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ НА ОСНОВЕ РЕЛЕЙНО-ИМПУЛЬСНЫХ И НЕЧЕТКИХ РЕГУЛЯТОРОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ

Специальность 05.13.06 – «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Пермь 2011

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет» (ПНИПУ).

Научный консультант: доктор технических наук, профессор Южаков Александр Анатольевич г. Пермь

Официальные оппоненты: доктор технический наук, профессор Путов Виктор Владимирович г. Санкт-Петербург доктор технических наук, профессор Куликов Геннадий Григорьевич г. Уфа доктор технических наук, профессор Казанцев Владимир Петрович г. Пермь Ведущая организация ФГБОУ ВПО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)» г. Москва

Защита состоится «17» февраля 2012 г. в15.00 час. в ауд. 345 на заседании диссертационного Совета Д212.184.4 в ФГБОУ ВПО Пермском национальном исследовательском политехническом университете: 614990, г. Пермь, Комсомольский проспект, 29.

С диссертацией можно познакомиться в научной библиотеке ФГБОУ ВПО Пермского национального исследовательского политехнического университета.

Автореферат разослан « ____ » ________________2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук, профессор А.А. Южаков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования В настоящее время вопросам развития электроэнергетики уделяется самое пристальное внимание. Сегодня большая часть территории РФ не охвачена Единой энергосистемой, поэтому широко применяются автономные многоагрегатные электростанции (АМЭС) на основе дизельных и газотурбинных установок, использующих энергию попутного газа. В настоящее время в РФ выпускаются три типа дизельных установок мощностью от 0,6 до 1,6 МВт и более 20 типов газотурбинных установок мощностью от 1 до 25 МВт, предназначенных для привода бесщёточных синхронных генераторов (БЩСГ). Коэффициент полезного действия (КПД) газотурбинных установок составляет 25 %, а с применением котловутилизаторов – 73 %. Следует также подчеркнуть, что АМЭС подразделяются на стационарные и мобильные комплексы. Основным назначением АМЭС, как и любых других электростанций, является обеспечение потребителей необходимым количеством электроэнергии заданного качества. В то же время управление производством электроэнергии в АМЭС характеризуется следующими особенностями, которые в значительной степени влияют на показатели качества производимой электроэнергии:

– ограничение воспроизводимой мощности;

– параллельная работа БЩСГ;

– непрерывность процесса производства электроэнергии;

– отсутствие возможности запаса электроэнергии;

– изменение потребления генерируемой электроэнергии в нестационарных режимах, что увеличивает цикловую усталость привода БЩСГ (газотурбинный двигатель, дизель).

Принято считать, что главными показателями качества вырабатываемой электроэнергии являются: напряжение, частота и распределение активной и реактивной мощностей между БЩСГ. Согласно нормативным документам, в том числе ГОСТ 13109–97, допустимые значения отклонения напряжения в АМЭС должны быть не менее (1…2) % номинального значения напряжения, поддержание частоты не менее (0,5…1) % номинального значения частоты, распределение мощности между генераторами не менее (5…10) % номинального значения мощности. Отклонение показателей от нормативных величин приводит к ухудшению работы оборудования потребителей; так, любое изменение указанных параметров напрямую связано с уменьшением производительности и эффективности работы последнего. Например, для асинхронных двигателей (АД) снижение напряжения на 15 % от номинального напряжения уменьшает электромагнитный момент АД на 75 %, а снижение частоты на 5 % понижает реактивное сопротивление АД и увеличивает его статорный ток, что приводит к дополнительному нагреву АД и возрастанию потребления реактивной мощности. Нарушение баланса между генерируемой и потребляемой мощностями приводит к появлению обменной мощности между генераторами и снижению КПД АМЭС. Поэтому обеспечение требуемых показателей качества вырабатываемой АМЭС электроэнергии с учетом особенностей их функционирования является важной и актуальной задачей.

В настоящее время при решении указанной задачи пристальное внимание уделяется совершенствованию регуляторов. Различные варианты частных подходов к задачам построения современных регуляторов отражены в работах Д.В. Вилесова, В.П. Коваленко и др. В частности, проведены исследования на устойчивость генераторов с различными типами регуляторов напряжения, оценено влияние двигателей на устойчивость. Однако остались нерешенными задачи, связанные с применением современных типов регуляторов напряжения и частоты. В целом же, несмотря на определенные успехи в области создания регуляторов, их проектирование в современном базисе (релейные, нечеткие регуляторы, нейросетевые технологии) не получило должного развития.

Вопросы математического описания машин переменного тока рассмотрены в работах А.А. Горева, К.П. Ковача, И. Раца и др., вопросы математического моделирования автономных энергосистем в работах: И.Р. Фрейдзона, Л.П. Веретенникова и др., вопросы синхронизации мобильных (судовых) генераторов в работах В.Н. Константинова и др. Рассмотрены вопросы автоматизации АМЭС в работах Д.В. Вилесова, Р.А. Нелепина, Н.Н. Никиферовского, Б.И. Норневского, В.А. Михайлова и др. с использованием четких регулирующих устройств. Однако использование нечетких регуляторов в системах с ограниченной мощностью требует разработки новых методов, алгоритмов и способов их анализа и синтеза.

Сложившаяся к настоящему времени практика проектирования и создания АМЭС основана на использовании теоретических основ и полученных практических результатов в совершенствовании энергопроизводства и энергопотребления стационарных энергетических систем, которые отражены в работах отечественных и зарубежных авторов: В.А. Веникова, А.Г. Москалева, Л.Д. Стернинсона, М.Л. Левинштейна, П. Андерсона, А. Фуада, E.W. Kimbark, S.B. Crari, W. Frey, L.K. Kirchmayer, A.W. Rankin, R.H. Park, K. Ekkert, W. Benz. Однако недостаточно изучены поведение АМЭС ограниченной мощности при включении мощных потребителей с комплексным характером нагрузки, а также причины появления обменной мощности между генераторами. Поэтому необходим поиск путей устранения отмеченных недостатков, а также оценка и учет воздействия отмеченных особенностей работы АМЭС на качество вырабатываемой электроэнергии.

Проектирование современных адаптивных регуляторов БЩСГ АМЭС на базе нейронной технологии является сложной научно-технической задачей.

Теоретические и методологические принципы построения таких регуляторов не нашли отражения в известной литературе. Поэтому для обоснованного выбора структуры и параметров регуляторов, практической реализации необходимо создание методики проектирования релейно-импульсных и нечетких регуляторов на базе нейронной технологии. С учетом вышеизложенного проблема разработки новых регуляторов для АМЭС на основе современных технологий и элементного базиса, обеспечивающих повышение качества вырабатываемой ими электроэнергии, является актуальной.

Объект исследований – системы управления автономными многоагрегатными электростанциями.

Предмет исследования – методы и алгоритмы управления автономными многоагрегатными электростанциями.

Цель исследования – разработка методов и алгоритмов управления автономными многоагрегатными электростанциями с целью повышения качества вырабатываемой электроэнергии на основе релейно-импульсных и нечетких регуляторов с применением нейронной технологии.

Указанная цель определяет реализацию следующих задач исследований:

1. Разработка релейно-импульсного преобразования для модификации пропорционально-интегрально-дифференциального закона регулирования и построения регуляторов напряжения и частоты БЩСГ на его основе.

2. Модификация метода нечеткого регулирования напряжения и частоты БЩСГ с применением алгоритма Мамдани с целью повышения быстродействия регуляторов, реализации астатического алгоритма и упрощения формирования матрицы решений.

3. Разработка метода нечеткого регулирования напряжения и частоты БЩСГ с применением нейронной технологии для придания регулятору адаптивных свойств.

4. Создание методики проектирования электромеханических регуляторов частоты генераторов переменного тока на базе дифференциального редуктора в механическом и электрическом исполнениях для мобильных АМЭС на основе дизельных установок с переменной частотой вращения.

5. Разработка многосвязного метода управления параллельной работой БЩСГ с квазиастатическими внешними характеристиками в автономном режиме работы для раздельного управления поддержанием напряжения и частоты и эффективного управления распределением реактивной и активной мощностей между БЩСГ.

6. Разработка комбинированного метода управления параллельной работой большого числа БЩСГ с квазиастатическими внешними характеристиками в автономном режиме работы, объединяющего многосвязный метод и модифицированный метод базового генератора, для повышения надежности и устойчивости работы.

7. Практическая реализация на базе предложенных методов и методик релейно-импульсных и нечетких регуляторов напряжения и частоты на основе нейронных сетей с использованием адаптивных нейронов при комбинированном управлении большого числа генераторов.

Научная новизна результатов работы заключается в следующем:

1. Разработано релейно-импульсное преобразование, обеспечивающее модификацию пропорционально-интегрально-дифференциального (ПИД) закона регулирования с целью повышения эффективности последнего для инерционных объектов.

2. Предложена новая модификация гармонической линеаризации релейной системы регулирования, позволяющая производить расчет параметров автоколебаний, в том числе дополнительно девиации амплитуды.

3. Предложена новая модификация метода нечеткого регулирования, устраняющая недостатки алгоритма Мамдани и обеспечивающая астатизм работы, более высокое быстродействие и простоту построения алгоритма.

4. Разработан метод нечеткого регулирования напряжения с применением нейронной технологии, новизна которого состоит в использовании адаптивных нейронов, заменяющих систему нечеткого вывода нейронной сетью на адаптивных нейронах с целью выполнения оперативной адаптации к внешним воздействиям.

5. Разработан новый метод нечеткого регулирования частоты напряжения переменного тока с применением нейронной технологии, обеспечивающий адаптивное регулирование частоты АМЭС на основе газотурбинных установок.

6. Создана методика проектирования электромеханических регуляторов частоты генераторов переменного тока на базе дифференциального редуктора в механическом и электрическом исполнениях для мобильных АМЭС на основе дизельных установок с переменной частотой вращения.

7. Разработан новый многосвязный метод управления параллельной работой БЩСГ с квазиастатическими внешними характеристиками, новизна которого состоит в использовании полного графа связей между генераторами, что обеспечивает устойчивое раздельное распределение нагрузки между генераторами при заданном качестве поддержания напряжения и частоты на шинах АМЭС.

8. Разработан новый комбинированный метод управления параллельной работой БЩСГ с квазиастатическими внешними характеристиками, связывающий многосвязный метод и модифицированный метод базового генератора, для устойчивого управления параллельной работой большого числа генераторов.

Основные положения, выносимые на защиту:

– релейно-импульсное преобразование и модификация ПИД-закона регулирования;

– модификация метода нечеткого регулирования напряжения согласно алгоритма Мамдани;

– метод нечеткого регулирования напряжения БЩСГ на базе нейронной технологии;

– метод нечеткого регулирования частоты генераторов переменного тока на базе нейронной технологии для АМЭС на основе газотурбинных установок;

– методики проектирования электромеханических регуляторов частоты генераторов переменного тока на базе дифференциального редуктора в механическом и электрическом исполнениях для АМЭС на основе дизельных установок;

– многосвязный метод управления параллельной работой генераторов с квазиастатическими внешними характеристиками:

– комбинированный метод управления параллельной работой большого числа генераторов с квазиастатическими внешними характеристиками.

Достоверность приводимых в работе результатов и выводов обеспечивается корректным применением математического аппарата векторного анализа симметричных систем, метода двух узлов, метода комплексных переменных, метода графа сигналов, метода пространства состояний, а также проведенным математическим моделированием. Основные расчетные соотношения, полученные в работе, подтверждаются результатами имитационного моделирования на ЭВМ и экспериментальными данными.

Практическая значимость и реализация результатов работы. Совокупность предложенных в работе идей, методологических, теоретических и прикладных результатов составляет новое направление в области создания современных регуляторов БЩСГ АМЭС, обладающих принципиальной направленностью на достижение точности регулирования с учетом требуемого быстродействия и адаптации к условиям внешней среды и параметрам объекта.

Практическая ценность работы заключается в реализации модификации ПИД-закона регулирования с применением релейно-импульсного преобразования, что позволило усилить эффект дифференциальной компоненты в процессе управления инерционными объектами и улучшить прямые показатели качества. При этом время переходного процесса для БЩСГ сократилось на 30 %, время первого восстановления уменьшилось в 3 раза, а перерегулирование – на 15 %.

Реализованы и внедрены модификации ПИД-регулятора (РИПИД-регулятор) напряжения БЩСГ в мобильных АМЭС на базе дизельных установок с переменной частотой вращения взамен устаревших регуляторов напряжения для генераторов типа S, что обеспечило повышение качества электроэнергии на 7 %.

Разработанный нечеткий регулятор частоты БЩСГ с применением нейронной технологии придает регулятору адаптивные свойства и внедрено в системах регулирования частоты вращения свободной турбины на ОАО «СТАР». Использование нечеткого регулятора частоты с применением нейронной технологии обеспечило парирования неконтролируемых возмущений.

Разработанные в диссертации теоретические положения, методы проектирования и расчета параметров регуляторов использовались при создании электромеханических регуляторов частоты генераторов переменного тока на базе дифференциального редуктора в механическом и электрическом исполнениях, которые были внедрены в мобильных АМЭС на базе дизельных установок и обеспечили повышение качества вырабатываемой электроэнергии на 10 %, а также применены для построения энергоблоков ГТЭС-12 разработки НПО «ИСКРА» мощностью 12 МВт напряжением 6 кВ для Сургутнефтегаза в составе 2- и 3-агрегатных электростанций.

Научные аспекты диссертационных исследований нашли свою реализацию в лекционных курсах, читаемых автором бакалаврам, инженерам и магистрам по направлению 220400 «Управление в технических системах» ПНИПУ.

Апробация работы. Основные результаты исследований, выполненных по теме диссертации, докладывались на 10-й научной конференции «Моделирование энергетических систем», Каунасс (Литва, 1991 г.), на 26-й и 27-й Российских школах «Наука и технология» (г. Миасс, 2006–2007 гг.), 11-й международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (Самара, 2009 г.), на 5-й, 6-й, 7-й, 8-й и 9-й международных конференциях «Авиация и космонавтика» (г. Москва, МАИ, 2006–2010 гг.), 10–14-х международных конференциях «Информационные технологии в науке, социологии, экономики и бизнесе» (Украина, Крым, Ялта-Гурзуф) в период 2006– 2010 гг., на 4-й Всероссийской мультиконференции по проблемам управления – локальная конференция МЭС-2011. (Геленджик, 2011 г.) и обсуждались на научно-технических семинарах, проводимых в ОАО «СТАР» и НОЦ «Проблемы управления» при ПНИПУ.

Публикации По теме диссертации опубликованы 36 научных работ, в том числе:

15 статей в журналах ВАК, три монографии, изданные ПГТУ (г. Пермь), 18 статей в сборниках материалов международных и всероссийских научно-технических конференций.

Структура и объем диссертации Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованных источников, включающего 170 наименований, и приложения. Основное содержание работы

изложено на 326 страницах машинописного текста и включает 108 рисунков и 10 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ Во введении обосновывается актуальность проблемы совершенствования регуляторов БЩСГ АМЭС, сформулированы объект, предмет, цель, задачи исследования, научная новизна, практическая значимость работы, основные защищаемые положения и доказательства их достоверности.

Первая глава посвящена анализу современного состояния теории и практики проектирования систем управления АМЭС.

Развитие электроэнергетики в настоящее время характеризуется качественными и количественными изменениями. Особое место среди современных направлений развития электроэнергетики занимают вопросы построения качественных многоагрегатных стационарных (газотурбинных) и подвижных (судовых и др.) источников энергии, потребности в которых значительно возросли в последнее время.

Отмечено, что основными параметрами электрической энергии, производимой любыми электростанциями, в том числе и АМЭС, являются напряжение и частота.

Напряжение, являясь составляющей вектора качества производимой электроэнергии АМЭС, определяется балансом реактивной мощности. Источником колебаний напряжения являются мощные потребители реактивной мощности. Так, снижение напряжения на шинах АМЭС снижает в квадратичной зависимости вращающий момент асинхронного двигателя (АД) и его производительность. «Сильные» возмущения могут вызвать недопустимо большее время первого восстановления напряжения на шинах, что может привести к отключению ответственных приводов, к режиму работы АД с повышенным скольжением.

Частота, являясь второй составляющей вектора качества производимой электроэнергии АМЭС, определяется балансом активной мощности. При возникновении дефицита генерируемой мощности в автономной системе происходит снижение частоты. Номинальное значение частоты 50 Гц может быть обеспечено при наличии резерва активной мощности АМЭС. Частота переменного тока определяется как среднеарифметическая частота вращения параллельно работающих генераторов АМЭС. Снижение частоты питающего напряжения на шинах АМЭС увеличивает токи в статоре и роторе АД, их нагрев, снижает частоту вращения, увеличивает потребность в охлаждении АД, увеличивает потребление реактивной мощности станции и снижает КПД АМЭС. Тяжесть последствий от данных возмущений определяется четкостью работы устройств защиты генераторов и АД и зависит от жесткости внешних характеристик БЩСГ, определяемых свойствами регуляторов напряжения и частоты.

Существующие методы управления АМЭС не обеспечивают поддержание необходимого качества этих параметров. Среди главных направлений перспективного развития регулирования напряжения и частоты в АМЭС можно выделить:

– релейно-импульсное пропорционально-интегрально-дифференциальное регулирование напряжения и частоты БЩСГ;

– нечеткое регулирование с применением нейронной технологии.

В настоящее время широкое распространение для регулирования различных объектов, в том числе и БЩСГ, получил ПИД-закон регулирования, у которого пропорциональная часть обеспечивает форсировку управляющего воздействия, интегральная часть исключает ошибку в статике, а дифференцирующая часть компенсирует фазовое отставание, вносимое интегральной компонентой. Эффективность дифференцирующей компоненты в ПИД-регуляторе значима только для малоинерционных объектов и практически не оказывает заметного влияния в инерционных объектах. Анализ релейных и импульсных регуляторов напряжения и частоты показал, что эффективные результаты можно получить с помощью комбинированных схем регулирования, позволяющих компенсировать недостатки отдельно релейных и импульсных регуляторов и получить «гибкий» релейный регулятор, обеспечивающий построение «сильных» регуляторов напряжения и частоты. Последовательное включение ПИДпреобразования с релейно-импульсным (РИ) преобразованием повышает эффективность ПИД-преобразования для автоматизации инерционных объектов.

Отсюда возникает задача создания нового релейно-импульсного пропорционально-интегрально-дифференциального регулятора, обеспечивающего устранения отмеченного недостатка классических регуляторов.

С другой стороны, постоянно увеличивающаяся сложность и разнообразие задач, решение которых возлагается на АМЭС, определяют повышенную потребность систем управления в более универсальных свойствах регуляторов.

Неопределенность регулируемого объекта (РО) вызывает необходимость применения нечеткого регулирования, где при анализе и синтезе не требуется математическая модель РО, и, кроме того, свойства последнего могут существенно меняться под воздействием внешних возмущений. Однако нечеткое регулирование требует составления предиктивных правил и формирование базы знаний, использующих человеческую интуицию и опыт оператора. Другими усложняющими факторами использования нечетких регуляторов являются: а) отсутствие наглядности постановки задачи (так, матрица решений уже при четырех лингвистических переменных является гиперобъемной); б) исключение динамической коррекции коэффициента усиления; в) требование ускоренного поиска координат центра тяжести нелинейной фигуры после композиции методом центроида с целью повышения быстродействия нечеткого регулятора. Применение для этих целей известных алгоритмов нечеткого вывода – Заде, Мамдани, Тцукамото, Ларсена и др. для сложных нелинейных объектов с переменными коэффициентами (БЩСГ, ГТД и т.д.) – вызывает затруднения в регулировании напряжения, частоты и распределении активной и реактивной мощностей между агрегатами АМЭС. Частное решение проблемы построения матрицы решений получено с помощью алгоритма Сугено-Такаги. Главным недостатком нечеткого регулирования является отсутствие адаптации к возмущениям (насыщению стали генератора, изменению активного сопротивления обмоток статора и ротора БЩСГ в зависимости от температуры и т.д.). Данный недостаток может быть устранен применением нейронных сетей на базе адаптивных нейронов.

Следует подчеркнуть, что в АМЭС, где приводом БЩСГ является дизель или ГТД, имеются следующие особенности:

– высокая инерционность;

– отсутствие управления по возмущению, парирующего провалы частоты при включении мощных активных нагрузок;

– отсутствие адаптации в контурах управления к изменению характеристик двигателя, например, изменению характеристик топливной аппаратуры из-за переменной калорийности сжигаемого топлива и его температуры;

– проблема синтеза оптимальных настроек регуляторов в контурах двигателей, которая выполняется из условия программного управления режимом работы объекта.

Кроме того, реальные статические характеристики двигателей в процессе эксплуатации изменяются и ранее рассчитанные настройки регуляторов в контурах не являются оптимальными. Технология расчета параметров системы управления контуров не эффективна, так как не учитывает изменение характеристик двигателей в процессе эксплуатации. Разработка методов управления напряжением и частотой в АМЭС ограниченной мощности с максимальной форсировкой, астатизмом и адаптацией к внешним условиям с применением нечеткой логики и нейронных сетей есть один из возможных путей обеспечения качества электроэнергии.

К мобильным АМЭС, где приводом генератора переменного тока (ГПТ) является дизель с диапазоном изменения частоты вращения 1:2, предъявляются дополнительные требования – наличие астатизма внешних характеристик по напряжению и частоте и возможность длительного режима работы при разных условиях эксплуатации. Выполнение этого требования при проектировании основано на применении электромеханических регуляторов частоты на базе дифференциального редуктора электрического или механического исполнений. В главе 3 приведена методика расчета и синтеза электромеханических регуляторов.

В работе показано, что распределение нагрузки между агрегатами (генераторами) АМЭС традиционно осуществляется методом статических характеристик (МСХ), методом мнимостатических характеристик (ММСХ) и методом базового генератора (МБГ).

При управлении по МСХ устойчивое распределение нагрузки между агрегатами возможно при коэффициентах наклона статических внешних характеристик (статизм) по напряжению/частоте не менее 6 %. При этом статическая ошибка поддержания напряжения/частоты может быть снижена увеличением числа параллельно работающих агрегатов (генераторов). Статическую ошибку поддержания частоты можно свести к нулю с помощью ММСХ, где астатизм поддержания частоты на шинах достигается параллельным смещением статических внешних характеристик приводов БЩСГ, а напряжения – за счет астатической характеристики базового генератора МБГ. Однако недостаток обоих методов (ММСХ и МБГ) заключается в инерционности распределения нагрузок между генераторами. Дополнительно управление параллельной работой генераторов по МБГ требует жесткого назначения базового генератора повышенной мощности, что не всегда применимо.

Наиболее эффективным направлением повышения точности поддержания напряжения и частоты на шинах и распределения активной и реактивной мощности между генераторами в АМЭС, а также снижения статизма статических характеристик до 1–2 % (квазиастатические характеристики) БЩСГ и их приводов является применение новых методов управления параллельной работой БЩСГ.

В главе 4 представлены два метода: многосвязный и комбинированный метод управления параллельной БЩСГ с квазиастатическими внешними характеристиками. Это предполагает раздельное управление поддержанием напряжения/частоты и раздельное распределение реактивной/активной мощности между генераторами, что является перспективным направлением повышения качества вырабатываемой электроэнергии АМЭС разного назначения.

На основе анализа научной проблемы сформулированы задачи исследования.

Во второй главе разработаны методы построения регуляторов на основе релейно-импульсного пропорционально-интегрально-дифференциального закона регулирования, модифицированного нечеткого регулирования и нового метода нечеткого регулирования с применением нейронной технологии.

Анализ применения двухпозиционного релейного регулятора с петлей гистерезиса и фиксированным неполным притоком в качестве регулятора напряжения и частоты инерционного регулируемого объекта (БЩСГ) показал, что процесс регулирования идет с собственными автоколебаниями, параметры которых не всегда приемлемы из-за инерционности элементов системы возбуждения БЩСГ и избыточного управления со стороны релейного регулятора. Поэтому предлагается вместо фиксированного неполного притока применить регулируемый неполный приток (РНП), заменив одноуровневый релейный элемент на многоуровневый релейный элемент (МРЭ), описываемый выражением i = iC 1- mi ( ) m = iC - i i iC (1) ( ) X = 0,5i 1+ mi C i X = iC i X i = imiC, где i – петля гистерезиса i-го релейного элемента МРЭ; mi – параметр i-го релейного элемента МРЭ; X – смещение i-го релейного элемента МРЭ;

смi X – порог включения i-го релейного элемента МРЭ; X – порог выклювклi выкл i чения i-го релейного элемента МРЭ; C – уровень i-го релейного элемента МРЭ.

МРЭ на базе релейных элементов (РЭ) можно представить параллельным включением однотипных РЭ с равными уровнями и петлями гистерезиса, но разным смещением относительно друг друга, а также на базе триггерных устройств (ТУ). В работе предложен модифицированный метод гармонической линеаризации с учетом свойств МРЭ в релейной системе. Выведено алгебраическое уравнение для расчета девиации амплитуды автоколебаний в зависимости от частоты и смещения центра автоколебаний релейной системы с МРЭ для объектов с передаточной функцией третьего и более порядков:

a1i xi2 + a2i xi + a3i = 0, (2) где a1i = 4Bi2[Bi2xвклi(1 - mi )2 + 2qi2 A4];

a2i = - 4Bi2xвклi[Bi2xвклi(1 - mi )(1 - mi2)+ 2qi2 A4(1 + mi )];

4 a3i = Bi4xвклi(1 - mi2) + 2qi2 A4[2qi2 A4 + 2Bi2xвклi(1 + mi )- 4Bi2 A2];

Bi, xвклi, mi - уровень, порог срабатывания и параметр i-го МРЭ;

А - амплитуда автоколебаний;

qi - коэффициент, характеризующий релейную часть i-го МРЭ;

x1i, x2i – корни алгебраического уравнения.

Задаваясь значениями амплитуды А от нуля до значения, при котором корни квадратного уравнения будут соответствовать равенству x1i = x2i, рассчитываются контуры j-го лепестка (графическое решение), где текущая амплитуда автоколебаний определяется разностью текущих ординат лепестка:

A = x2i - x1i.

Данная методика расчета амплитуды автоколебаний Аавт позволяет исследовать процесс зарождения автоколебаний и их девиацию.

Показано, что источником автоколебаний в системе с МРЭ являются переключения верхнего уровня РНП, которые могут быть подавлены: изменением ширины петли гистерезиса МРЭ; изменением высоты уровней МРЭ; смещением i-уровней статической характеристики МРЭ относительно друг друга, а также введением ШИМ-канала для подавления собственных автоколебаний вынужденными колебаниями от генератора линейно-изменяющего напряжения (ГЛИН) при выполнении условий захвата колебаний. Объединение РНП с ШИМ-каналом устраняет собственные недостатки ШИМ-канала, а именно: исключается возможность срыва ШИМ-канала, ШИМ-канал подавляет собственные автоколебания системы.

При равенстве передаваемой мощности i-го уровня РНП и ШИМ-канала коэффиAимп циент передачи релейно-импульсного (РИ) преобразования K =, 2Aгл где Aимп – высота импульсов ШИМ-канала; Aгл – амплитуда ГЛИН. Математическое выражение для управляющего воздействие РИ-регулятора имеет вид n µ = Yl + f X, (3) ( ) l =n где = -, Y l l=C, Y1 = 0, < --------- C, n Yn = 0, < n.

Выражение (3) положено в основу РИ-регулятора. Последовательное включение ПИД-регулятора с линейным РИ-регулятором образует линейный РИПИДрегулятор с усилением его дифференцирующей компоненты применительно к инерционным объектам (БЩСГ). На рис. 1 приведены осциллограммы поддержания напряжения БЩСГ с ШИМ-, РИ+ШИМ-, РИПИД-регуляторами.

Рис. 1. Осциллограммы поддержания напряжения БЩСГ с ШИМ-, РИ+ШИМ-, РИПИД-регуляторами Из рис. 1 видно, что время первого восстановления РИПИД-регулятора уменьшилось в 3 раза по сравнению с ШИМ-регулятором, по сравнению с РИ+ШИМ в РИПИД-регуляторе отсутствует ошибка в статике.

В АМЭС на базе ГТД в основном для регулирования напряжения применяется, например, регулятор типа КОСУР-220, реализующий комбинированный принцип регулирования с применением ПИД-закона регулирования. Для формирования желаемых параметров переходного процесса необходим точный расчет оптимальных настроек ПИД-регулятора, что требует построения высокоточных моделей ГТД и БЩСГ, которые, как правило, отсутствуют. В связи с этим разработаны модификации нечетких регуляторов (НР) напряжения БЩСГ с применением алгоритмов Заде, Мамдани, где с помощью коррекции терм матрицы решения достигается астатизм НР. При формировании матрицы решений НР использован алгоритм Сугено-Такаги и вновь предложенный «гиперболический» закон размещения терм-множества лингвистической переменной управления. Для статической коррекции коэффициента усиления введены ручные регуляторы для сжатия/растяжения терм-множеств фаззификатора нечеткого регулятора.

В НР напряжения с применением алгоритма Мамдани предложена модификация метода центроида. С целью повышения быстродействия и достижения заданной точности расчета координат центра тяжести (ЦТ) и снятия ограничений на нелинейную фигуру нечеткой композиции предлагается приближенный алгоритм на основе неравномерного разбиения по оси абсцисс фигуры объединенного усеченного множества после композиции с построением i-х прямоугольников равной площади и разной высоты. Формулы расчета координат ЦТ xцт и yцт приближенным методом с заданной точностью приведены следующие:

n- xi + xi+1 - xi x = n (4) n-0,5 Si y =, n xi+1 - xi где S – площадь нелинейной функции y = f (x); n – число разбиения y = f (x).

На рис. 2 приведен пример модификации метода центроида.

Рис. 2. Иллюстрация модифицированного метода центроида Анализ расчетных формул и экспериментальных данных показал:

• уменьшение приращения абсциссы повышает точность определения координат ЦТ фигуры объединенного усеченного множества;

• быстродействие алгоритма для вычисления координат ЦТ фигуры объединенного усеченного множества по формулам (4) на два порядка выше существующих методов дефаззификации.

Недостатком модифицированного НР напряжения является отсутствие адаптации к изменению параметров системы. В связи с этим разработана новая методика проектирования НР напряжения с применением нейронной технологии БЩСГ на базе адаптивных нейронов как альтернатива ANFIS-сети и НР с применением алгоритма Сугено-Такаги. НР напряжения с применением нейронной технологии БЩСГ состоит из фаззификатора и НС на базе адаптивных нейронов. Терм-множество фаззификатора регулятора напряжения формирует входные векторы по отклонению напряжения, производной отклонения напряжения и реактивному току статора. Нейронная сеть (НС), показанная на рис. 3, состоит из трех адаптивных нейронов с алгоритмом адаптации Уидроу-Хоффа и выходного нейрона. Входной слой НС, образованный входными векторами, задает информацию в виде степеней принадлежностей функций принадлежностей для обработки соответственно, адаптивными нейронами по отклонению напряжения, производной отклонения напряжения и реактивному току статора.

Рис. 3. НС регулятора напряжения:

F1, F2, F3 – активационные функции гиперболического тангенса адаптивных нейронов скрытого слоя; F4 – активационная функция нейрона выходного слоя НС;

xсм, 10, 20, 30 – «нейронные смещения», где 10 =0, 20 =0, 30 =Предлагаемый НР на основе НС является адаптивным, так как на базе каждого нейрона создана следящая система, заданием которой является случайная величина, например отклонение напряжения от заданного значения. Следящая система, меняя коэффициенты (синапсы) нейрона, отрабатывает отклонения между выходом сумматора соответствующего нейрона и заданием его следящей системы с помощью итерационной процедуры с переменным шагом. Воздействие выхода данного нейрона через активационную функцию и выходной нейрон НС парирует текущее отклонение напряжения от заданного значения.

В процессе адаптации происходит коррекция наклона соответствующего активизированного терма фаззификатора.

Для повышения быстродействия адаптации нейрона предложен модифицированный метод наименьших квадратов (МНК). Данный алгоритм в отличие от алгоритма Уидроу-Хоффа рассчитывает синапсические веса Wkj нейрона за одну итерацию из условия линейности терм-множеств фаззификатора лингвистической переменной (например, отклонение текущего параметра). Предлагаемый метод поясняется на цифровом примере (рис. 4). После нормализации терм-множества в диапазоне (–1…+1) необходимо разбить его, например, на пять интервалов.

µY X1 X2 XX3 1 X0,0,- Y Y -1 -0,6 0 +0,2 +0,6 +-0,Yi Рис. 4. К разбиению на подинтервалы нормированного интервала Далее применяем метод наименьших квадратов к функционалу:

F = W1µX +W2µX +W3µX +W4µX +W5µX - d. (5) () 123Взяв производные по каждому коэффициенту (синапсу) на каждом из пяти интервалов разбиения и приравняв их к нулю, получим:

d -W2 µ XW1 = ;

µ Xd - W1 µ - W3 µ X X 1 W = ;

µ X d -W2 µ -W4 µ X2 X W3 = ; (6) µ Xd -W3 µ -W5 µ X3 XW4 = ;

µ Xd -W4 µ XW5 =.

µ XПри первом отсчете начальные значения синапсов задаются случайным образом, а в дальнейшем за исходные принимаются значения синапсов предыдущего расчета. При этом каждый раз (в зависимости от того, какому интервалу принадлежит желаемый Y) автоматически рассчитываются согласно (6) новые значения синапсов.

Модифицированный МНК желательно применять при выборе линейных терм, а МНК с переменным шагом итерации (алгоритм Уидроу-Хоффа) – для случая нелинейных терм фаззификатора НР.

Анализ показал, что дополнительным преимуществом НР напряжения с применением нейронной технологии является возможность введения статической и динамической коррекции коэффициента усиления, а также смещение характеристики выходного нейрона для придания регулятору астатических свойств. Итерационная процедура смещения выходного нейрона НС связана с нелинейностью РО. Введение динамической коррекции коэффициента усиления выполнено с помощью степенной активационной функции выходного нейрона согласно системе уравнений K = K1(1+ Uзад - U Uзад -U Kп), при - U)f 0 ;

)( (Uзад (7) Uзад -U K0) K = K1(1 - Uзад - U )(, при (Uзад - U)p 0, где Uзад, U – заданное и текущее напряжения на шинах; K – динамическая активационная функция; K1 – статическая активационная функция; K – коэффициент положительного модуля; K0 – коэффициент отрицательного модуля.

Коррекция активационной функции включается при выходе из ± 5 % зоны отклонения от заданного значения переменной (напряжения или частоты) и формирует управляющее воздействие y на регулируемый объект (БЩСГ) с ограничением по модулю у уmax.

Математическое описание НС имеет вид nm y=K xсм+F1 1ii +10+F2 2ii +20 +F3 3ii+30 ,, i=1 i=1 i=где m, n, r – размерности терм-множеств векторов входа НС; 1, 2, 3 – степени принадлежности терм-множеств фаззификатора соответственно по отклонению напряжения, производной отклонения напряжения и реактивному току статора; , , – настраиваемые коэффициенты нейронов скрытого слоя соответственно по отклонению напряжения, по производной отклонения напряжения и по реактивному току статора.

При этом сигнал на выходе модифицированного нечеткого регулятора напряжения имеет вид ( ) ( ) ( ) у=K (xсм +r1th r1 +r2th r2 +r3th r3 ) = F4(xсм + x1 + x2 + x3), где r1, r2, r3 – выходы сумматоров нейронов закрытого слоя; x1, x2, x3 – выхоxсм ды адаптивных нейронов закрытого слоя; – задает ток в роторе БЩСГ в режиме холостого хода (ХХ) и под нагрузкой.

Как показали экспериментальные исследования, НР с применением нейронной технологии обеспечивают устойчивый переходный процесс, сокращая время первого восстановления в три раза по отношению к регулятору напряжения типа КОСУР-220, обеспечивают повышение быстродействия на 30 %, реализуют астатический и адаптивный алгоритм регулирования к внешним и внутренним возмущениям и полностью отвечают требованиям точности поддержания напряжения на шинах БЩСГ АМЭС.

Таким образом, решена задача построения релейно-импульсного пропорционально-интегрально-дифференциального и нечеткого регуляторов с применением нейронной технологии для поддержания напряжением АМЭС с заданным качеством.

В третьей главе рассмотрен метод нечеткого регулирования частоты с применением нейронной технологии в стационарных АМЭС на основе ГТД и методики проектирования электромеханических регуляторов частоты ВПТ с применением дифференциального редуктора в мобильных АМЭС на базе дизельных установок.

Структурная схема контура частоты вращения турбокомпрессора низкого давления (свободная турбина) приведена на рис. 5, где ПИ-регулятор заменен на нечеткий регулятор с применением нейронной технологии или адаптивный нечеткий регулятор (АНР), реализованные по методике главы 2. Проведенные исследования показали, что для АНР частоты определены три лингвистических переменных: отклонение частоты вращения турбокомпрессора низкого давления (свободная турбина) от заданного значения , производная измене& ния ошибки и активная составляющая тока статора БЩСГ. Каждая лингвистическая переменная представлена в виде терм-множеств, например, из семи линейных терм каждое, отвечающих требованиям полноты, непротиворечивости и непрерывности. Положительный эффект был получен построением нейронной сети на базе адаптивных нейронов. Причем количество адаптивных нейронов равно числу лингвистических переменных плюс один выходной нейрон. Вектор входа каждого адаптивного нейрона формируются своим фаззификатором. Структура нечеткого регулятора частоты аналогична структуре НР напряжения с применением нейронной технологии. Данные регуляторы обладают изменяемым коэффициентом передачи, являются астатическими и адаптивными к внешним возмущениям, например к изменению температуры топлива.

зад & nткн nткв & Xc Kду Gt X зад nткн Тду p +тк Kи iакт p дв Kgt (TG p +1) (Tткн p +1)(Tткв p +1) Рис. 5. Структурная схема контура частоты вращения турбокомпрессора низкого давления ГТД с НР на базе адаптивных нейронов На рис. 6 приведены результаты имитационного моделирования изменения частоты вращения привода (ГТД) БЩСГ.

Рис. 6. Переходные процессы в системе с АНР частоты Полученные результаты имитационного моделирования при ступенчатом возмущении частоты вращения турбокомпрессора низкого давления с НР частоты с применением нейронной технологии показали сокращение времени переходного процесса в два раза, уменьшение максимального динамического отклонения частоты вращения турбины – в 5 раз по сравнению с применяемым ПИД-регулятором, снижение провала частоты на 1 % с АНР против 3 % ПИД-регулятора и сокращение времени первого восстановления частоты. Последнее связано с включением дополнительного сигнала, пропорционального активной составляющей тока нагрузки, а это позволяет упреждающе парировать провал частоты вращения компрессора низкого давления при включении тормозного момента со стороны БЩСГ. Таким образом, замена ПИД-регулятора на АНР является эффективной, так как повышает качество поддержания частоты, а значит, и качество вырабатываемой электроэнергии.

Показано, что в мобильных АМЭС на базе дизельных установок с переменной частотой вращения регулирование частоты возможно с применением электромеханических регуляторов частоты на базе дифференциального редуктора механического или электрического исполнения.

Механический дифференциальный редуктор (МДР) есть симметричное устройство, где водило и две его полуоси могут по отдельности быть либо ведущими, соединенными с валом отбора мощности (ВОМ), либо регулирующими, соединенными с электромеханическим преобразователем (ЭМП), либо ведомыми, соединенными с ротором БЩСГ. На рис. 7 приведен вариант разработанной структурной схемы ГПТ с МДР, а на рис. 8 – регулировочные характеристики ВПТ по частоте.

ШИНЫ Л1 Л2 ЛЗАД =0ЗАД = Z • N B СГ РН ЛИНИЯ КЛИНА • ДЧВ M М __ 1 2 2 B 2 ВОД B В В ЭМП ВДГ Н N _ ГП B МДР ЗАД = -Z Д Рис. 7. Структурная схема ГПТ с МДР Рис. 8. Регулировочные характеристики ГПТ с МДР Предложенный вариант ГПТ (см. рис. 7) допускает продольное размещение оси ГПТ по отношению к оси привода. Определены аналитические выражения регулировочных характеристик, а также получены формулы распределения нагрузки между БЩСГ и ЭМП в автономном режиме. Диапазон регулирования электромеханического регулятора частоты составляет 1:2, что является определяющим для привода с переменной частотой вращения. На рис. 9 представлен вариант реализации ГПТ с электрическим дифференциальным редуктором (ЭДР), который содержит асинхронный генератор (АГ), управляемый мультипликатор и электромашинный возбудитель (обращенная синхронная машина), который механически связан с электромеханическим регулятором частоты. Трехфазный переменный ток регулируемого напряжения и частоты скольжения подается в трехфазный ротор с контактными кольцами АГ и создает вращающееся магнитное поле встречно вращению ротора, в результате чего на выходе АГ формируется трехфазная ЭДС с частотой 50 Гц при изменении частоты вращения ВОМ в диапазоне 1:1,5. На рис. 9 приведены также кривые распределения мощности ГПТ с ЭДР.

Таким образом, решена проблема стабильного поддержания частоты в мобильных АМЭС при переменной частоте вращения привода (дизель).

ШИНЫ KPiд Л2 ЛЛpАГ = • РВ C pсм C пр P P С АГ, АГ CM ЭМП = const P H P п р. з ДЧВ 5/6Рн P УМ C ВДГ Н З ЗЧВ КРП P АГ Д 50 100 150 200 , рад / c Рис. 9. ГПТ с ЭДР В соответствии с поставленной задачей решены вопросы построения нечеткого регулятора частоты с применением нейронной технологии в стационарных АМЭС на основе ГТД и созданы методики проектирования электромеханических регуляторов частоты ВПТ с применением дифференциального редуктора в мобильных АМЭС на базе дизельных установок.

Четвертая глава посвящена разработке методов многосвязного управления параллельной работой БЩСГ с квазиастатическими внешними характеристиками.

В работе показано, что понижение статизма статических характеристик БЩСГ и их приводов до 1–2 % с целью повышения точности поддержания напряжения и частоты принципиально исключает применение известных методов МСХ и ММСХ из-за неоднозначности распределения активной и реактивной мощностей между генераторами. Возникшее противоречие между точностью поддержания напряжения/частоты и точностью распределения реактивной/активной мощностей устраняется с помощью разработанного многосвязного метода управления параллельной работой БЩСГ.

Для предложенного многосвязного (релейно-логического) метода в качестве физической переменной принят ток статора, представленный в полярной системе координат (ПСК) в виде модуля полного тока I и фазового угла , который связан с временным интервалом t как = t.

Очевидно также, что активная и реактивная мощности фазы генератора определяются по формулам:

P = U I cos;

(9) Q = U I sin .

Угол сдвига фазы между вектором напряжения и вектором тока одноименной фазы генератора определяется согласно (8) и (9) по формуле I Iap1 = arccos = arcsin I1 Iили I 1 Iа1 рt1 = arccos = arcsin. (10) 1 I1 1 IПоказано, что временной интервал связан с относительными активным и реактивным током. Аналогично запишем для временного интервала второго генератора выражение Iр1 Iа2 t2 = arccos = arcsin. (11) 2 I2 2 IСравнивая интервалы времени t при равных модулях полных токов, параллельно работающих БЩСГ, можно выявить генератор с большим или меньшим значением реактивной/активной мощности. На рис. 10 приведена структура многосвязного (релейно-логического) управления параллельной работой БЩСГ в ПСК. Распределение реактивной/активной мощности между генераторами осуществляется ранжированием генераторов по временному интервалу с помощью блока динамического приоритета (БДП). Для сравнения временных интервалов между током и напряжением одноименной фазы разработан анализатор (В1) (см. рис. 10) на базе БДП с фиксацией первого места в очереди. БДП определяет и фиксирует на первом месте тот БЩСГ, ток статора которого проходит через нуль после начала положительного полупериода напряжения на шинах первым, последующие БЩСГ выстраиваются в очередь по времени прохождения тока статора через нуль. Для сравнения модулей полных токов в (8) необходим анализатор В2 с настройкой на максимум, который построен на основании полного графа. Число пороговых элементов сравнения Z определяется формулой Z = 0,5n(n -1). (12) U Uзад В••• НОU P P U U VНО1 Тр1 • • • • • • • • Vn • НОn Трn Iа1 VДАТ• • • • • • • • • Iаn Vn ДАТn ВP P зад СГСГn ПрПрn Рис. 10. Структура многосвязного (релейно-логического) метода управления параллельной работой БЩСГ в ПСК: НОu – нуль-орган по напряжению; (НО1 – НОn) – нуль-органы тока; БПЭ – блок пороговых элементов;

ДШ – дешифратор; ЭСН – пороговый элемент сравнения по напряжению;

ЭСЧ – пороговый элемент сравнения по частоте; СГi – i-БЩСГ; Прi – i-привод; (Тр1 – Трn) – RS-триггеры Математическое описание анализатора В2 представлено в виде системы логических уравнений:

~ V1 = P1-2 P1-3 ... P1-i ... P1- j ... P1-n ~ V2 = P P ... P2-i ... P2- j ... P2-n 2-1 2- ........................................................................

~ (13) V = Pi-1 Pi-2 ... Pi(i-1) ... Pi- ... Pi-n i j ........................................................................

~ V = P P ... P ... P ... Pj-n j-1 j-2 j-i j-( j-1) j ........................................................................

~ = P P ... P ... P ... P, n-1 n-2 n-i n- j n(n-1) Vn % % % где V1,V2,...,Vn – выходы анализатора В2 с настройкой на максимум; n – число P1-2,..., Pi- j,..., Pn-(n-1) – прямые пороговые функции могенераторов АМЭС;

P,..., P,..., P дулей полного тока БЩСГ; 1-2 i- j n-(n-1) – инверсные пороговые функции модулей полного тока БЩСГ.

Сравнение модулей полного тока статора БЩСГ с помощью анализатора Вс релейной настройкой на максимум (логически выявляется генератор с экстремальным параметром (током статора)) не требует коррекции управления при параллельной работе оставшихся генераторов.

Рассмотрим реализацию многосвязного (релейно-логического) метода управления параллельной работой БЩСГ в ПСК по второму варианту, отличающегося тем, что происходит сравнение активных составляющих тока, а не модулей полного тока, как в первом варианте. Из выражения активной P1 и реактивной Q1 мощностей (9) следует, что их изменение зависит от угла сдвига фаз между векторами напряжения и тока одноименной фазы генератора. Тогда временной интервал можно выразить согласно выражению I p t = arctg. (14) Ia В данном выражении обратная функция тангенса берется от относительных реактивных токов БЩСГ, где базисными значениями являются активные токи одноименной фазы генераторов. Таким образом, в качестве входного параметра для управления параллельной работой БЩСГ в ПСК с релейной настройкой на максимум предложено также использовать временной интервал t. Ранжирование генераторов по реактивному току между БЩСГ осуществляется с помощью анализатора В1, а сравнение активных токов с помощью анализатора В3, отличающего от анализатора В2 только тем, что на его входы подаются сигналы от датчиков активного тока. Для управления параллельной работой БЩСГ многосвязным (релейно-логическим) методом необходимо пороговые функции элементов сравнения напряжения и частоты на шинах логически связать с выходами канала распределения нагрузки. Это достигается введением блока логики для формирования отдельного канала поддержания напряжения и распределения реактивной мощности между БЩСГ и канала поддержания частоты и распределения активной мощности между БЩСГ. Алгоритм блока логики поддержания напряжения и распределения реактивной мощности следующий:

– увеличить одновременно ток возбуждения БЩСГ, если U U ;

– уменьшить ток возбуждения БЩСГ с максимальным реактивным током, если Uзад U.

Алгоритм блока логики поддержания частоты и распределения активной мощности:

– увеличить одновременно частоту вращения приводов БЩСГ, если зад;

– уменьшить частоту вращения привода БЩСГ с максимальным активным током, если зад p .

Проведенные исследования подтвердили эффективность данного подхода к управлению параллельной работой, однако выявлен недостаток – отсутствие адаптации к изменениям параметров БЩСГ, что присуще алгоритму СугеноТакаги. Для исключения отмеченного недостатка разработан метод управления с применением нечеткого регулятора на базе нейронной сети.

Структура многосвязного (нечеткого с применением нейронной технологии) управления параллельной работой БЩСГ с квазиастатическими внешними характеристиками, содержащая АНР напряжения с заданным значением напряжения на автономных шинах и 0,5n(n -1) АНР уравнительного тока, приведена на рис. 11.

ууiу уiшины ууiU у U Uзад Рис. 11. Структура многосвязного (с применением адаптивных нейронов) управления параллельной работой БЩСГ в АМЭС Структура многосвязного (нечеткого с применением нейронной технологии) управления параллельной работой БЩСГ с квазиастатическими внешними характеристиками содержит АНР напряжения с заданным значением напряжения на автономных шинах и 0,5n(n -1) АНР уравнительного тока.

Для j-го АНР уравнительного тока выбраны следующие лингвистические переменные: уравнительный ток i = ii - ik, где ii и ik есть полные токи стаj & тора i-го БЩСГ и k-го БЩСГ, производную уравнительного тока ij и реактивный ток статора. Фаззификация j-АНР уравнительного тока выполняется с помощью терм-множеств по отклонению уравнительного тока, производной отклонения уравнительного тока и реактивного тока статора.

НС j-го АНР уравнительного тока состоит из трех адаптивных нейронов с применением итерационной процедуры с переменным шагом (алгоритм Уидроу-Хоффа) и выходного нейрона. На рис. 12 приведена НС ННР уравнительного тока.

Рис. 12. НС j-го ННР уравнительного тока, где, – активационные F1, F2 Fфункции (гиперболический тангенс) адаптивных нейронов скрытого слоя; – K активационная функция нейрона выходного слоя НС; xсм,10, 20,30 – «нейронные смещения», где,,, xсм = 10 = 0 20 = 0 30 = В АНР регуляторе напряжения для статической коррекции коэффициента усиления также введены ручные регуляторы для сжатия/растяжения терммножеств фаззификатора, введена статическая коррекция смещения характеристики выходного нейрона НС для задания режима холостого хода БЩСГ. Итерационная процедура смещения выходного нейрона НС связана с нелинейностью БЩСГ.

Введение динамической коррекция с помощью степенной активационной функции K выходного нейрона повышает быстродействие j-го АНР уравнительного тока согласно системе уравнений K = K1(1+ i1 - i2 i1-i2 Kп ), при - i2)f )( (i (15) i1-i2 K)( ), при (i1 - i2 ) p 0, K = K1(1- i1 - ii1,iгде – текущие токи статоров первого и второго БЩСГ; K – динамическая активационная функция; K1– статическая активационная функция; Kп – коэффициент положительного модуля; K0 – коэффициент отрицательного модуля.

Выход НР напряжения y в сумме с выходом yi i-го НР уравнительного управляет возбуждением параллельно работающего i-го БЩСГ. В данном выражении знак слагаемых формируется с учетом отрицательной обратной связи:

при результирующем знаке «минус» токи в роторах БЩСГ будут возрастать, а при знаке «плюс» – уменьшаться.

Для качественной оценки устойчивости многосвязного управления параллельной работой БЩСГ в АМЭС разработаны имитационные модели на базе модифицированного метода двух узлов формирования вектора напряжения АМЭС. Сформирован вектор напряжения на шинах автономной станции U r и приведены формулы расчета токов статора генераторов I.

-n r r r r -1 n U = (Zk k=1Ei k + X sk p) - In - Is Zk + X p ;

k= sk -n n r r r r r -1 -I = (Z + X p) (Ei - Eik )(Zk + X p) + In + Is sk sk k=1 Zk + X p , k= sk r r где Eik – внутренняя ЭДС k-го БЩСГ; Ei – внутренняя ЭДС -го БЩСГ; Zk – полное сопротивление статора k -го БЩСГ; Xsk – индуктивное сопротивление r рассеяния статора БЩСГ; Z – полное сопротивление статора -го БЩСГ; In – r эквивалентная нагрузка пассивной ветви; IS – эквивалентная нагрузка асинхронной ветви; p – оператор.

Приведенные формулы получены через падение напряжения между внутренней ЭДС в зазоре и зажимами статора БЩСГ и позволяют рассчитать вектор напряжения на шинах АМЭС и уравнительный ток параллельно работающих БЩСГ. Предложенное формирование вектора напряжения с помощью модифицированного метода двух узлов и уравнений Парка-Горева в модификации Л.П. Веретенникова позволило расширить область применения метода структурного моделирования на автономные энергосистемы.

С увеличением числа параллельно работающих БЩСГ управление генераторами предложенным выше способом становится неэффективным, так как требует больших аппаратурных затрат. С целью повышения надежности и снижения аппаратурных затрат (числа элементов сравнения Z) предлагается использовать комбинированный метод, при котором все генераторы разбиты на группы. В каждой группе с помощью БДП выявляется базовый генератор (первый в очереди подключения на шины) с заданием ему квазиастатических характеристик, а всем ведомым генераторам – статические характеристики. Выявленные базовые генераторы в группах образуют центр с управлением параллельной работой генераторов центра с помощью многосвязного метода.

Выявление базового генератора осуществляется блоком динамического приоритета, который, выявляя генератор с относительным приоритетом (дисциплиной обслуживания FIFO), автоматически переводит базовый генератор (первый в очереди подключения к шинам) в режим ведомого генератора и обратно, а также автоматически переводит ведомый генератор в режим автономной работы (отключение от шин) и обратно. Это обеспечивает снижение аппаратурно-временной избыточности системы для управления распределением нагрузки между БЩГС.

В работе проведен анализ причины появления уравнительного тока в АМЭС. Показано влияние регуляторов напряжения и частоты на характер появления уравнительных токов между генераторами. Выявлено, что нечеткая работа регуляторов частоты приводит к появлению активных уравнительных токов, а регуляторов возбуждения – к появлению реактивных уравнительных токов. Другой причиной появления обменной мощности между генераторами являются U-образные характеристики БЩСГ. При параллельной работе БЩСГ через шины главного распределительного щита образуются параллельные контуры.

За счет U-образных характеристик БЩСГ в зависимости от их возбуждения вырабатывают при перевозбуждении активно-индуктивный ток, а при недостаточном возбуждении – активно-емкостной ток. Доказано, что резонанс токов может возникнуть на любой частоте.

Проведенные экспериментальные исследования устойчивости и качества переходного процесса при параллельной работе генераторов по ММБГ и многосвязному релейно-логическому методу управлений показали, что оба метода обеспечивают устойчивое управление параллельной работой генераторов, причем запас устойчивости управления БЩСГ по ММБГ значительно (в 250 раз) превышает запас релейно-логического метода управления при прочих равных условиях.

В пятой главе представлены результаты практической реализации методов и алгоритмов построения релейно-импульсных и нечетких регуляторов на основании применения нейронной технологии в различных АМЭС.

На базе предложенного метода для построения релейно-импульсного пропорционально-интегрально-дифференциального закона регулирования разработан РИПИД-регулятор для мобильной АМЭС трех БЩСГ с дизельным приводом. Внедрение указанного регулятора показало следующие результаты: устойчивую параллельную работу при различных нагрузках; точность поддержания напряжения не менее ±1,5%.

Внедрены регуляторы напряжения типа ПРН-230, реализующие модификацию РИПИД-закона регулирования, на судах Камского и Волжского речных пароходств в период навигации 1997–2011 гг. взамен морально устаревших регуляторов напряжения типа TR-4M на генераторах типа S мобильных АМЭС. При этом полученное качество регулирования напряжения в статике составляет 1 %, а провалы напряжения в динамике не превышают 10 %.

Экспериментальное сравнение нечеткого регулятора напряжения с применением нейронной технологии и регулятора КОСУР-220 показало преимущество нечеткого регулятора, а именно: время первого восстановления с нечетким регулятором уменьшилось в пять раз, время разгона АД уменьшилось на 9 %, разгон возбуждения БЩСГ имеет апериодический характер против 8 % перерегулирования при КОСУР-220 (рис. 13).

а б Рис. 13. Экспериментальные осциллограммы процесса возбуждения БЩСГ и пуска асинхронного двигателя (АД), полученные на испытательном стенде: а) с НР напряжения с применением нейронной технологии, б) регулятора КОСУР-220, где: 1 – напряжение на шинах; 2 – ток управления БЩСГ; 3 – ток статора АД; 4 – частота вращения АД В рамках реализации нового, перспективного поколения аппаратуры авиационных и промышленных наземных силовых установок с применением комбинированного метода управления выполнено следующее:

– осуществлена замена ПИ-регулятора релейно-импульсным ПИ-регулятором в контуре управления частотой вращения свободной турбины;

– внедрен нечеткий регулятор с применением алгоритма Мамдани в контуре управления частоты вращения свободной турбины и контуре мощности с дополнительным введением сигнала первой производной частоты вращения свободной турбины (рис. 14), что позволило парировать провалы по ncn, в два раза уменьшить время переходного процесса и улучшить динамику при включении нагрузочного момента;

– в алгоритме Мамдани нечеткого регулятора частоты вращения свободной турбины использован модифицированный метод центроида для повышения быстродействия нечеткого управления. При этом быстродействие расчета центроида увеличилось на два порядка по отношению к известным методам фаззификации, а относительная погрешность поиска центра тяжести нелинейной фигуры составляет не более 2 %;

– внедрен в составе энергоблоков ГТЭС-12 (НПО «ИСКРА», г. Пермь) мощностью 12 МВт нечеткий регулятор частоты с применением нейронной технологии и реализацией алгоритма адаптации нейронов нейронной сети. НР реализован в виде программного модуля встроенной системы и имеет следующие характеристики: требуемый объем памяти – 10 кбайт, точность поддержания частоты – не менее 1 % номинального значения, реализация – язык СИ.

Рис.14. Структурная схема внедренной модифицированной системы управления ГТД, где Р1 – регулятор нагрузки; Р2 – регулятор расхода топлива;

Nе – мощность ГТД; Nв – мощность нагрузки Результаты диссертационной работы используются в лекционных курсах и комплексе лабораторных работ, проводимых автором для бакалавров, инженеров и магистров по направлению 220400 «Управление в технических системах» ПНИПУ.

В заключении приведены основные научные и практические результаты диссертационной работы.

Основные результаты работы и выводы На основе общих тенденций развития теории и практики проектирования современных средств автоматизации АМЭС в работе решается актуальная научно-техническая задача создания методов построения релейно-импульсных и нечетких регуляторов с применением нейронной технологии, алгоритмов и программно-технических средств их реализации. В диссертационной работе получены следующие результаты:

1. Разработан релейно-импульсный пропорционально-интегрально-дифференциальный метод регулирования и на его основе построены регуляторы напряжения и частоты БЩСГ.

2. Осуществлена модификация метода нечеткого регулирования напряжения и частоты БЩСГ с применением алгоритма Мамдани, обеспечивающая повышение быстродействия регуляторов, реализацию астатического алгоритма управления и упрощение формирования матрицы решений.

3. Разработан метод нечеткого регулирования напряжения и частоты БЩСГ с применением нейронной технологии для придания регулятору адаптивных и астатических свойств.

4. Созданы методики проектирования электромеханических регуляторов частоты генераторов переменного тока на базе дифференциального редуктора в механическом и электрическом исполнениях для мобильных АМЭС на основе дизельных установок с переменной частотой вращения.

5. Разработан многосвязный метод управления параллельной работой БЩСГ с квазиастатическими внешними характеристиками в автономном режиме работы для раздельного управления поддержанием напряжения и частоты и эффективного управления распределением реактивной и активной мощностей между БЩСГ.

6. Разработан комбинированный метод управления параллельной работой большого числа БЩСГ с квазиастатическими внешними характеристиками в автономном режиме работы, объединяющий многосвязный метод и модифицированный метод базового генератора, для повышения надежности и устойчивости работы.

7. Осуществлена практическая реализация на базе предложенных методов и методик релейно-импульсных и нечетких регуляторов напряжения и частоты на основе нейронных сетей с использованием адаптивных нейронов при комбинированном управлении большим числом генераторов.

Основные публикации по теме диссертации Публикации в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ 1. Хижняков Ю.Н. Формирование вектора напряжения на шинах автономной электростанции // Известия Томского политехнического университета. – 2009. – Т. 315, № 4. – С. 43–46.

2. Хижняков Ю.Н. Релейно-импульсное преобразование и его применение // Вестник ИжГТУ. – 2010. – № 2. – С. 112–114.

3. Хижняков Ю.Н. Валогенератор переменного тока на базе механического дифференциального редуктора // Речной транспорт (21 Век). 2010. – № 3. – С. 80–83.

4. Хижняков Ю.Н., Южаков А.А. Релейно-логический метод управления бесщеточными синхронными генераторами // Известия Томского политехнического университета. – 2010. – Т. 316, № 4. – C. 156–160.

5. Матушкин Н.Н., Хижняков Ю.Н., Южаков А.А. Валогенератор переменного тока на базе электрического дифференциального редуктора // Речной транспорт (21 Век). – 2010. – № 2. – С. 86–88.

6. Андриевская Н.В., Хижняков Ю.Н., Южаков А.А. Адаптивное управление параллельной работой синхронных генераторов // Мехатроника. Автоматизация. Управление. – 2010. – № 10. – С. 45–50.

7. Хижняков Ю.Н., Южаков А.А. Управление параллельной работой синхронных генераторов с квазиастатическими характеристиками в полярной системе координат // Мехатроника. Автоматизация. Управление. – 2010. – №7. – С. 35–40.

8. Волковой М.С., Хижняков Ю.Н., Южаков А.А. Нечеткое управление параллельной работой синхронных генераторов с применением алгоритма Сугено-Такаги // Приборы. – 2010. –№ 10. – С. 28–32.

9. Дудкин Ю.П., Титов Ю.К., Филиппенков Р.Г., Хижняков Ю.Н. Нечеткое управление частотой вращения свободной турбиной газотурбинного двигателя // Вестник Московского авиационного института (технический университет), Т.17, №6, 2010. – С. 55–60.

10. Хижняков Ю.Н., Южаков А.А. Нейро-нечеткий регулятор частоты газотурбинного двигателя. Приборы. – 2010. – № 5. – С. 17–21.

11. Хижняков Ю.Н. Модифицированный метод гармонической линеаризации // Интеллектуальные системы в производстве. – 2010. – № 1. – С. 102–107.

12. Хижняков Ю.Н., Южаков А.А. Адаптивное управление параллельной работой синхронных генераторов с сетью бесконечной мощности // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2011. – № 5–6. – С. 65–72.

13. Леготкина Т.С., Хижняков Ю.Н. Модификация метода центроида // Вестник ИжГТУ. – 2011. – № 1. – С. 122–125.

14. Матушкин Н.Н., Хижняков Ю.Н. Нечеткий регулятор напряжения бесщеточного синхронного генератора с демпферной обмоткой // Вестник Казанского государственного технического университета им. Туполева А.Н. – 2011. – № 1. – С. 61–67.

15. Хижняков Ю.Н., Южаков А.А. Автоматизация автономных многоагрегатных электростанций на основе релейно-импульсного и нечеткого регулирования с применением нейронной технологии // Электротехника. – 2011. – № 11. – С. 40–45.

Статьи, монографии и материалы конференций 1. Хижняков Ю.Н. Релейно-импульсный пропорционально-интегральнодифференциальный закон регулирования // Моделирование энергетических систем: труды 10-й научной конференции, Каунасс (Литва), 1991. – С. 236–238.

2. Хижняков Ю.Н. Судовые валогенераторы с дифференциальным редуктором / Перм. гос. техн. ун-т. – Пермь, 1997. – 87 с.

3. Хижняков Ю.Н. Теория многопозиционного релейного регулирования и ее приложение / Перм. гос. техн. ун-т. – Пермь, 1998. – 99 с.

4. Хижняков Ю.Н. Комбинированный метод управления параллельной работой генераторов переменного тока / Перм. гос. техн. ун-т. – Пермь, 1999. – 114 с.

5. Хижняков Ю.Н. Расчет оптимальных настроек регулятора с помощью фазового расширения частотных характеристик объекта и регулятора // Информационные управляющие системы: сб. науч. тр. / Перм. гос. техн. ун-т. – Пермь, 2005. – С. 210–215.

6. Хижняков Ю.Н. Анализ расширения частотных характеристик пропорционально-интегрального-дифференциального регулятора / Хижняков Ю.Н., Волковой М.С. // Информационные управляющие системы: сб. науч. тр. / Перм.

гос. техн. ун-т. – Пермь, 2005. – С. 215–220.

7. Хижняков Ю.Н. Расчет оптимальных настроек цифрового регулятора / Системы мониторинга и управления: сб. науч. тр. / Изд-во Перм. гос. техн. ун-т. – Пермь, 2006. – С. 217–223.

8. Хижняков Ю.Н. Расчет оптимальных настроек с помощью алгебраического критерия Рауса с применением предшествующего фильтра / Системы мониторинга и управления: сб. науч. тр. / Перм. гос. техн. ун-т. – Пермь, 2006. – С. 210–217.

9. Хижняков Ю.Н., Дудкин Ю.П., Бурдин В.В. Статическая устойчивость в системах малой энергетики // 27 Российская школа «Наука и технология», посвященная 150-летию К.Э. Циолковского, 100-летию С.П. Королева и 60-летию Государственного ракетного центра «КБ им. академика В.П. Макеева». – Екатеринбург: УрО РАН, 2007. – С. 71–73.

10. Дудкин Ю.П., Хижняков Ю.Н., Южаков А.А. Нечеткое управление – новая мощная технология // Системы мониторинга и управления: сб. науч. тр. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2007. – С. 172–179.

11. Дудкин Ю.П. Титов Ю.К., Филиппенко Р.Г., Хижняков Ю.Н. Разработка алгоритма встроенной математической модели обнаружения отказов датчиков газодинамических параметров двигателя ПС-90А2 // Системы мониторинга и управления: сб. науч. тр. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2007. – С. 102–112.

12. Волковой М.С., Хижняков Ю.Н. Анализ расширения частотных характеристик пропорционально-интегрально-дифференциального регулятора // Системы мониторинга и управления: сб. науч. тр. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн.

ун-та, 2007. – С. 115–120.

13. Хижняков Ю.Н., Волковой М.С., Леготкина Т.С., Баранов А.Ю. Синтез оптимальных настроек корректирующего устройства согласно критерию «максимальная динамическая точность работы системы» // Системы мониторинга и управления: сб. науч. тр. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2008. – С. 157–166.

14. Хижняков Ю.Н., Титов Ю.К. Методика проектирования нечеткого астатического регулятора напряжения СГ средней мощности // Энергетика. Инновационные направления в энергетике. CALS-технологии в энергетике: материалы 1-й Всероссийской научно-технической интернет-конференции. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2008. – С. 119–125.

15. Хижняков Ю.Н., Южаков А.А. Нечеткий и нейронный адаптивные регуляторы возбуждения генератора средней мощности // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: материалы 11-й междунар. конф. – Самара, 2009. – С. 309–312.

16. Хижняков Ю.Н. Релейно-импульсный закон регулирования // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: материалы 11-й междунар. конф. – Самара, 2009. – С. 313–317.

17. Хижняков Ю.Н., Южаков А.А. Нейро-нечеткий регулятор частоты газотурбинного двигателя // Авиация и космонавтика – 2010: материалы 9-й междунар. конф. – Москва (МАИ), 2010. – С. 217–218.

18. Матушкин Н.Н., Хижняков Ю.Н., Южаков А.А. Повышение качества управления в автономных электростанциях // 4-я Всерос. мультиконф. по проблемам управления (МКПУ) – локальная конференция МЭС-2011, 2011. – С. 32–35.

ХИЖНЯКОВ ЮРИЙ НИКОЛАЕВИЧ АВТОМАТИЗАЦИЯ АВТОНОМНЫХ МНОГОАГРЕГАТНЫХ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ НА ОСНОВЕ РЕЛЕЙНО-ИМПУЛЬСНЫХ И НЕЧЕТКИХ РЕГУЛЯТОРОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ Специальность 05.13.06 – «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)» АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук _________________________________________________________________________ Подписано в печать 2.11.2011. Формат 6090/16.

Усл. печ. л. 2,0. Тираж 100 экз. Заказ № 208/2011.

Отпечатано с готового оригинал-макета в типографии центра «Издательство Пермского национального исследовательского политехнического университета».

Адрес: 614990, г. Пермь, Комсомольский проспект, 29, к. 113.

Тел. (342) 219-80-33.




© 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.