ИННОВАЦИИ БИЗНЕСУ

Результат выполнения научно-исследовательской работы.

Применяемые датчики момента двигателя в замкнутых системах управления имеют существенный недостаток - большую погрешность измерения доходящую до 20%. В современных системах управления необходимо бывает измерять момент двигателя с точностью до 0,5%, чего нельзя достичь стандартными методами.

В данной работе предлагается использовать нейронную сеть для определения момента асинхронного двигателя косвенным методом. Точность такого датчика зависит от точности информации поступающей для обучения нейронной сети. Информация для обучающей выборки нейронной сети может быть взята из модели двигателя или непосредственно изменением на лабораторном стенде.

Нами использовался вариант создания датчика момента на основе данных моделирования асинхронного двигателя по системе уравнений (1) с использованием в качестве модели преобразователя частоты решетчатой функции

(1)

Для определения входных координат нейронной сети выразим мощность, подводимую к валу двигателя через механические (2) и электрические (3) параметры двигателя

Р = М· (2)

Р = (3)

Приравняв правые части выражений, получаем;

(4)

Из формулы (4) находим, что момент асинхронного двигателя зависит от напряжения и тока стартора, а также от скорости вращения двигателя М = . Для моделирования асинхронный двигатель 4А80А4 с номинальной мощностью 1,1 кВт, пуск которого производился при плавном изменении частоты от 5 до 50 Гц и амплитуды статорного напряжения от 20 до 220 В в теч. 1 сек.

Полученные по результатам моделирования данные используются для дальнейшего обучения и тестирования нейронной сети.

Из (2) известно, что лучшим средством для аппроклимации является трехслойная нейронная сеть, причем, чем больше число нейронов в скрытом слое, тем ближе выход сети к желаемому результату. Было проведено несколько экспериментов для выяснения, какая из функций активации нейронов лучше подходит в данном случае. В результате была выбрана функция активации-логарифмический сигмонд.