автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Комбинированные системы регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов

003469326 описи

АСАДУЛЛИН Виталий Маратович

КОМБИНИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ 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

1 4 ?ПГ)3

Уфа - 2009

003469326

Работа выполнена в ГОУ ВПО "Уфимский государственный авиационнь технический университет" на кафедре электрооборудования летательш аппаратов и наземного транспорта

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Утляков Геннадий Николаевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Костюкова Татьяна Петровна

кандидат технических наук, доцент Шабанов Виталий Алексеевич

Ведущее предприятие:

ООО НИИ ТС «Пилот», г. Уфа

Защита состоится «05» июня 2009г. в _14°° 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 «¿2 » аг\рел 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, профессор

Г.Н.Утляков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Развитие электротехнических комплексов приводит к увеличению количества потребителей электрической энергии. В настоящее время практически все бортовое оборудование летательного аппарата (ЛА) является потребителем электрической энергии. Одновременно повышается мощность оборудования и, следовательно, увеличивается общее энергопотребление ЛА. При этом растут и требования к качеству электрической энергии. Система электроснабжения (СЭС) должна обеспечивать эффективное и безопасное их функционирование в широком диапазоне внешних воздействий при качестве электроэнергии, соответствующем требованиям ГОСТ 19705-89 - «Системы электроснабжения самолетов и вертолетов».

На современных летательных аппаратах широко применяется цифровое бортовое оборудование (микропроцессорная вычислительная техника, цифровые системы передачи, обработки и отображения информации), мощное радиоэлектронное и электрическое оборудование, работающее в импульсных режимах. Импульсные режимы работы мощного бортового оборудования негативно сказываются на качестве электрической энергии: увеличивают время переходных процессов, увеличивают провалы и выбросы при подключении и отключении, что повышает требования к системам регулирования, среди которых такие как: точность стабилизации напряжения, выбросы и провалы в переходных режимах работы, время переходных процессов.

В настоящее время на борту летательных аппаратов применяются системы регулирования напряжения по отклонению. Следующим шагом в развитии систем регулирования напряжения являются комбинированные системы регулирования напряжения, совмещающие в себе регулирование как по отклонению, так и по возмущению. Примером комбинированной системы регулирования напряжения является система гармонического компаундирования, в которой изменение величины тока и коэффициента мощности нагрузки одновременно изменяет напряжение гармонической обмотки и соответственно напряжение возбуждения возбудителя и генератора.

Дальнейшее развитие и совершенствование регуляторов напряжения, а также других систем автоматического регулирования (САР) связано с использованием цифровых способов управления, реализуемых с помощью микро ЭВМ или микропроцессоров. По сравнению с аналоговыми, цифровые САР имеют ряд преимуществ, основными из которых являются высокая точность, помехозащищенность, возможность реализации сложных алгоритмов управления и гибкой перестройки структуры, простота коррекции. При этом открываются широкие перспективы для построения оптимальных и адаптивных

САР с элементами искусственного интеллекта, расширения возможностей контроля и диагностики основных элементов СЭС.

Известны работы отечественных и зарубежных авторов, таких как Ю.А. Борцов, А.А. Юрганов, И.А. Приходько, S. Arnalte, Ching-Tzong Su, Chein-Tung Lin, Y.Y.Hsu, C.R.Chen и др., посвященные применению теории и разработке систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта. Использование систем регулирования напряжения с нечеткой логикой и нейронными сетями позволяет улучшать динамику процессов регулирования напряжения; уменьшить время переходных процессов, уменьшить провалы и выбросы напряжения при внезапном подключении и отключении нагрузки.

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

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

Основания для выполнепия работы. Диссертационная работа выполнена в Уфимском государственном авиационном техническом университете по плану научно-исследовательских работ по темам АП-ЭМ-12-05-03/6 и № АП-ЭМ-12-08-03/6.

Цель работы - разработка, теоретическое и экспериментальное исследование комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов, обеспечивающих повышение качества электрической энергии.

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

1. Определение путей построения комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов;

2. Разработка математических моделей комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта, позволяющих проводить исследования процессов регулирования напряжения в статических и динамических режимах работы;

3. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования с элементами искусственного интеллекта в статических и динамических режимах работы, позволяющее оценить качество регулирования напряжения;

4. Разработка экспериментальных образцов с комбинированными системами регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта. Проведение экспериментальных исследований бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта;

5. Разработка новых технических решений комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов.

Методы исследований. Теоретические исследования проведены методами математического моделирования электромагнитных процессов. При исследовании статических и динамических режимов работы БСГ с комбинированными системами регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта использована среда «MatLab» с пакетом расширений «Simulinb>, «Neural Network.», «Fuzzy Logic», теория нечетких множеств, теория нечеткой логики, программирование и компьютерное моделирование.

На защиту выносятся:

1. Рекомендации по построению комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов;

2. Разработанные математические модели комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей для бесконтактных синхронных генераторов, позволяющие проводить исследования процессов регулирования напряжения в статических и динамических режимах работы;

3. Результаты математического моделирования процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей, подтверждающие, что применение комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта повышает качество регулирования напряжения в статических режимах работы, уменьшает провалы напряжения в переходных режимах работы, уменьшает время переходных процессов;

4. Результаты экспериментальных исследований комбинированных систем регулирования напряжения с нечеткой логикой и нейронными сетями для бесконтактных синхронных генераторов, подтверждающие, что

применение комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей позволяет повысить точность регулирования напряжения в статических режимах работы, уменьшить время регулирования в 3 раза и провалы напряжения в 1,5 раза при внезапном подключении нагрузки в сравнении со штатной аппаратурой регулирования;

5. Новые технические решения комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов, защищенные патентами РФ.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработаны и экспериментально подтверждены математические модели систем регулирования напряжения, позволяющие, в отличие от существующих, проводить исследования комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ в статических и динамических режимах работы;

2. Результаты математического моделирования процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных, генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с нечеткой логикой и нейронными сетями, подтверждающие, что применение комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта повышает качество регулирования напряжения в статических режимах работы, уменьшает провалы напряжения в переходных режимах работы, уменьшает время переходных процессов;

3. Предложены новые технические решения комбинированных систем регулирования напряжения для бесконтактных синхронных генераторов с элементами искусственного интеллекта, защищенные патентами Российской Федерации (№66871, №65318, №65317, №75519, №81398).

Практическую ценность имеют:

1. Рекомендации по созданию комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети;

2. Разработка математических моделей комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов, позволяющих проводить анализ качества регулирования напряжения;

3. Разработка, практическая реализация в виде экспериментальных образцов и исследование комбинированных систем регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора с использованием нечеткой логики и нейронной сети;

4. Разработка новых технических решений комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для

бесконтактных синхронных генераторов, как для одиночной, так и для параллельной работы, защищенные патентами Российской Федерации.

Достоверность научных положений, выводов и результатов работы подтверждена экспериментальными исследованиями опытных образцов комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта.

Реализация результатов работы. Материалы диссертационной работы используются для разработки систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта в ООО НИИ ТС «Пилот». Результаты работы используются в учебном процессе УГАТУ по специальности 181100 -Электрооборудование летательных аппаратов.

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

Молодежная научная конференция "XXX Гагаринские чтения" Москва, 2004;

, Вторая региональная зимняя школа-семинар аспирантов и молодых ученых, Уфа, 2007;

XX Международная научная конференция "Математические методы в технике и технологиях", Ярославль, 2007;

Proceedings of the 9 International Workshop on Computer Science and Information Technologies, Krasnousolsk, Ufa, 2007;

Всероссийская научно-техническая конференция "Электротехнологии, электропривод и электрооборудование предприятий", Уфа, 2007;

Международная научно-техническая конференция "Китайско-Российское научно-техническое сотрудничество. Наука-образование-инновации". КНР, Харбин-Санья, 2008.

Всероссийская молодежная научная конференция "Мавлютовские чтения", Уфа, 2008.

Всероссийская научно-техническая конференция "Электротехнологии, электропривод и электрооборудование предприятий", Уфа, 2009.

Публикации по теме диссертации. Основные положения, выводы и практические результаты изложены в 19 публикациях: в 6 научных статьях, из которых 2 опубликованы в изданиях из перечня ВАК, материалах 8 научно-технических конференций; получено 5 патентов РФ на полезные модели.

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 97 источников и 7 приложений общим объемом 146 страниц. В работе содержится 64 рисунка и 9 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 возможных вариантов построения систем регулирования напряжения, рассмотрены системы регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ. Из экспертных систем, нечеткой логики, нейронных сетей и генетических алгоритмов в результате проведенного анализа целесообразно использовать нечеткую логику и нейронные сети. Преимущество нечеткой логики (НЛ) проявляется в простоте представления человеческих знаний в виде правил, нейронных сетей (НС) в скорости работы из-за свойственного им параллелизма вычислений. Проведен обзор и анализ отечественных и зарубежных работ в области применения систем регулирования напряжения с НЛ и НС для синхронных генераторов.

Проведенный анализ систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта позволил определить основные задачи, решение которых позволит создать комбинированные системы регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта, повышающих качество электрической энергии: повышение точности регулирования напряжения, уменьшение времени регулирования и провалов напряжения при внезапном подключении нагрузки.

Во второй главе разработаны математические модели комбинированных систем регулирования напряжения на основе нечеткой логики и нейронной сети для бесконтактного синхронного генератора с вращающимися выпрямителями и магнитоэлектрического генератора, выполненных по схеме, предложенной автором диссертации и защищенной патентом РФ на полезную модель, и представленной на рисунке 1.

Рисунок 1 - Двухканальная система регулирования ИОН - измерительный орган напряжения, ДТ - датчик тока, У - усилитель, ИР - интеллектуальный регулятор, сИ& - дифференциатор

Исходя из значений сигналов с данных датчиков, интеллектуальный регулятор, построенный с использованием нечеткой логики или с использованием нейронной сети или должен выдавать сигнал, который через усилитель должен привести выходной сигнал объекта регулирования к номинальному значению.

Переходный процесс в БСГ с вращающимися выпрямителями рассматривался в два этапа: при внезапном подключении на1рузки и отключенной системе регулирования; при внезапном подключении нагрузки и включенной системе регулирования с элементами искусственного интеллекта.

Выражение для определения напряжения бесконтактного генератора без учета воздействия интеллектуальной системы управления имеет вид:

_ "д-г-иф

иГ1 - 2

Ха ■ X + Г

( 2 Хд-Хд+Г

ха-хч+г2

\

-1

+1

/

(1)

Изменение напряжения генератора под действием управляющего сигнала системы регулирования с использованием НЛ или НС будет определяться выражением

"2в" Vт

V 2'2дВ'

Т'вг-е

/Т

- У > Т'2 -Р /7»» 1ВВ е

(Т'вг - Т'вв) {Т'вв -Т'вг)

(2)

где Vш - управляющий сигнал интеллектуального регулятора.

Зависимость напряжения на зажимах основной обмотки бесконтактного генератора с интеллектуальной системой регулирования напряжения после подключения на1рузки будет иметь вид

- '/

(^2 "0-е

Г2

>'дО

/г'вг +1

+ Кх-Кг-и!1ГР{1), (3)

где К1 = -

V2

ХЛ ' Хд + Г

Г» К2=—-5-, К3=-

2дВ '2 В

2 "

Хи-Хд+Г ХЛ-ХЧ+Г Хю-Хдц + Гв

Значение сигнала управления ит при данном типе и значении нагрузки возможно реализовать знаниями экспертов, заключенных в виде обучающей выборки для нейронной сети, или в виде правил "если-то-иначе" в базе правил нечеткого контроллера.

Математическая модель магнитоэлектрического генератора имеет вид

и2

ин

-+ 2 , У" . ]Сов(<р - Д) = 1,

(1К-4/ Жх^чи

где 4 " выходной сигнал системы регулирования.

а б

Рисунок 3 - Визуализация поверхностей нечеткого вывода регуляторов с НЛ а - для БСГ с вращающимися выпрямителями, б - для магнитоэлектрического

генератора

\

— cos<p= 0 — cosi? = 0,8 — - - COSi»=l -

\ V

1 V

Чч NS ч

0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1 /„o.e. 2 /„o.e.

а б

Рисунок 2 - Регулировочные характеристики а - для БСГ с вращающимися выпрямителями, б - для магнитоэлектрического

генератора

Математические модели регуляторов напряжения с использованием HJI и НС можно представить в виде визуализации поверхности нечеткого вывода (НЛ) (рисунок 3) и схем нейронных сетей (рисунок 4).

Для регуляторов с НЛ и НС бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями и магнитоэлектрического генератора определены функции принадлежности для НЛ и созданы обучающие выборки для НС на основе регулировочных характеристик (рисунок 2).

3 3 55 1

Рисунок 4 - Структура нейронных сетей регуляторов с НС для БСГ с вращающимися выпрямителями и для магнитоэлектрического генератора

В третьей главе приведены результаты исследований процессов регулирования напряжения в бесконтактном генераторе с вращающимися выпрямителями и в магнитоэлектрическом генераторе в статических и динамических режимах работы по разработанным математическим моделям.

Математическая модель комбинированной системы регулирования напряжения БСГ, реализованная в ЗГМЦЬШК, показана на рисунке 5.

Рисунок 5 - Модель системы регулирования напряжения БСГ

Путем моделирования в статических режимах работы установлено, что погрешность регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования с использованием нечеткой логики и нейронных сетей при изменении нагрузки с номинальным коэффициентом мощности от нуля до 2-х номиналов не превышает ±0,5%.

На рисунке 6 приведены расчетные зависимости изменения напряжения при внезапном подключении номинальной нагрузки на зажимы БСГ с вращающимися выпрямителями, работающего с регулятором напряжения с использованием НЛ и НС.

Рисунок 6 - Расчетные зависимости изменения напряжения синхронного генератора при подключении номинальной нагрузки с созф=0,8 а-с использованием нечеткой логики, б— с использованием нейронной сети

В таблице 1 приведены результаты моделирования процессов регулирования напряжения бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями с регуляторами напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети и результаты экспериментальных исследований генератора при работе со штатной аппаратурой регулирования напряжения при внезапном подключении номинальной нагрузки на зажимы генератора при номинальном коэффициенте мощности нагрузки.

Таблица 1

Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями

I, о.е. Штатная система Нечеткий регулятор Нейронная сеть

Ш, % с д и, % и о А V, % Г, с

0,5 15,5 0,09 15,0 0,07 12,0 0,1

1,0 21,1 0,105 17,0 0,08 14,0 од

1,5 38,0 0,135 18,0 0,085 22,0 0,11

2,0 46,6 0,196 20,0 0,09 20,0 0,12

Результаты моделирования показывают, что комбинированные системы регулирования с НЛ и НС позволяют обеспечить высокое быстродействие регулирования напряжения генератора при внезапно изменяющихся нагрузках, в 2 раза уменьшая время регулирования, в 2,5 раза уменьшая провалы напряжения при нагрузке до 2-х номиналов по сравнению со штатной аппаратурой регулирования напряжения, что позволяет рекомендовать ее для использования в источниках питания, работающих на внезапно изменяющиеся нагрузки.

В четвертой главе рассмотрены вопросы практической реализации систем регулирования синхронных генераторов с элементами искусственного интеллекта.

Для оценки результатов моделирования были созданы экспериментальные образцы регуляторов напряжения, реализующие управление с нечеткой логикой и нейросетями по схеме, приведенной на рисунке 7.

Рисунок 7 - Регулятор напряжения синхронного генератора

На рисунке 7: 1 - измерительный орган напряжения, 2 - основная обмотка, 3 - синхронный генератор, 4 - датчик тока нагрузки, 5 - вычислитель скорости изменения напряжения, б - нечеткий контроллер, 7 - усилитель мощности, 8 - обмотка возбуждения

На рисунке 8 приведена функциональная схема регулятора напряжения магнитоэлектрического генератора и подключение его к генератору.

Рисунок 8 - Функциональная схема регулятора напряжения ОП - обмотка подмагничивания, РО - рабочая обмотка, ИОН - измерительный орган напряжения; ИОТ- измерительный орган тока; АЦП1, АЦП2 - аналого-цифровые преобразователи; COMI, СОМ2, СОМЗ - последовательные порты системного блока; И1ИМ - широтно-импульсный модулятор; У - усилитель

Проведены экспериментальные исследования штатной и предлагаемых комбинированных систем регулирования напряжения в статических и динамических режимах работы.

Получено, что погрешность регулирования напряжения в статических режимах работы магнитоэлектрического генератора с комбинированными системами регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей при изменении нагрузки от нуля до номинала не превышает+0,5%, что в 4 раза меньше, чем в регуляторе со штатной полупроводниковой аппаратурой регулирования напряжения.

На рисунке 9 приведены экспериментальные зависимости процессов регулирования напряжения при внезапном подключении номинальной нагрузки на зажимы магнитоэлектрического генератора.

32(- 32-

2,6 2,8 3 ~ЗЛ 3,4/,С. 2,6 2,8 3 ЗД 3,4/,с. а б

Рисунок 9 - Экспериментальные зависимости изменения напряжения синхронного генератора а- с использованием нечеткой логики, б - с использованием нейронной сета

Результаты экспериментальных исследований процессов регулирования напряжения с использованием штатного регулятора и регуляторов с использованием нечеткой логики и нейронной сети при динамических режимах работы приведены в таблице 2.

Таблица 2

Результаты испытаний систем регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора

Ток нагрузки, о.е. Штатная аппаратура Нечеткая логика Нейронная сеть

иу„, В дг/, % В ДС/, % /,с "ус, в ДС/, %

0,25 36,4 7,5 0,3 36,00 7,0 0,07 36,00 6,5 0,08

0,5 35,7 12,5 о,з 35,95 8,0 0,09 35,93 8,0 0,09

0,75 35,5 14Д 0,3 35,90 9,0 0,1 35,89 9,0 0,1

1 35,3 15,0 0,3 35,85 10,0 0,11 35,84 10,0 0,1

Приведенные данные показывают, что время регулирования напряжения с комбинированной системой регулирования с НЛ и НС при подключении нагрузки уменьшается в 3 раза. Провалы напряжения уменьшаются в 1,5 раза. Для получения электрической энергии более высокого качества необходимо задать соответствующие правила в базе правил нечеткого контроллера либо переобучить нейронную сеть на соответствующей обучающей выборке. Это позволяет рекомендовать регуляторы напряжения с НЛ и НС для построения систем регулирования напряжения любых типов синхронных генераторов.

Предложены новые технические решения комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей для синхронных генераторов, обеспечивающие повышение качества регулирования напряжения при изменении тока нагрузки и равномерную загрузку синхронных генераторов при параллельной работе - патенты №65318, №65317, №66871, №75519, № 81398.

В приложениях приведены разработанные в среде Matlab математические модели и результаты моделирования систем регулирования напряжения с использованием HJI и НС для БСГ, исходные коды программ для написания библиотек связи среды Matlab с СОМ портами компьютера, для микроконтроллеров, необходимых для практической реализации систем регулирования напряжения БСГ как с использованием нечеткой логики, так и нейронных сетей.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Установлено, что при построении комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов целесообразно использовать цифровые системы с использованием нечеткой логики и искусственных нейронных сетей, достоинствами которых является простота представления человеческих знаний в виде правил для случая использования нечеткой логики, параллельная обработка данных для случая использования нейронных сетей, простота реализации.

2. Разработаны математические модели комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей для бесконтактных синхронных генераторов, позволяющие проводить исследования процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов в статических и динамических режимах работы.

3. Путем математического моделирования установлено, что:

• в статических режимах работы бесконтактных синхронных генераторов с вращающимися выпрямителями и магнитоэлектрических генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей погрешность регулирования напряжения при изменении нагрузки с номинальным коэффициентом мощности от нуля до 2-х номиналов не превышает ±0,5%.

• в динамических режимах работы бесконтактных генераторов с вращающимися выпрямителями с комбинированными системами регулирования с использованием нечеткой логики и нейронных сетей при подключении нагрузок от 0 до 2In с различными коэффициентами мощности время регулирования не более 0,1 е., что быстрее времени регулирования

напряжения при использовании штатного регулятора более чем в 2 раза; провалы напряжения не превышают 20% от номинального значения, что в 2,5 раза меньше, чем в генераторах со штатной аппаратурой регулирования.

4. Разработаны, практически реализованы в виде экспериментальных образцов и исследованы комбинированные системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети магнитоэлектрического генератора в статических и динамических режимах работы. Путем экспериментальных исследований установлено, что:

• в статических режимах работы погрешность регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора с комбинированными системами регулирования с использованием нечеткой логики и нейронных сетей не превышает ±0,5%, что в 4 раза лучше, чем в регуляторе со штатной полупроводниковой аппаратурой регулирования напряжения;

• в динамических режимах работы провалы напряжения не превышают 20% от номинального значения, что в 1,5 раза меньше, чем в генераторах со штатной аппаратурой регулирования;

• быстродействие комбинированной системы регулирования более чем в 3 раза превосходит быстродействие штатной аппаратуры регулирования;

• в статических режимах расхождение между экспериментальными и результатами моделирования не превышает 1СН-15 %, что подтверждает достоверность разработанных математических моделей.

5. Предложены новые технические решения по созданию комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей как для одиночной, так и для параллельной работы бесконтактных синхронных генераторов, обеспечивающих повышение качества регулирования напряжения при изменении тока нагрузки (патенты на полезные модели № 66871, № 65318, № 65317, № 75519, № 81398).

Основные результаты диссертации опубликованы в работах

В изданиях из перечня ВАК:

1. Системы регулирования напряжения синхронного генератора с использованием нечеткой логики / Асадуллин В.М. // Вестник УГАТУ. Т 8 №1. Уфа: УГАТУ, 2006. С. 27-30.

2. Разработка и исследование интеллектуальных систем регулирования напряжения синхронных генераторов / Утляков ГЛ., Валеев А.Р., Асадуллин В.М.// Вестник УГАТУ. Т 10 № 1 (26). Уфа: УГАТУ, 2008. С. 174179.

В других изданиях:

3. Интеллектуальные системы управления синхронными генераторами / Утляков Г.Н., Асадуллин В.М. // XXX Гагаринские чтения: Молодежная научная конференция. Москва, 2004. Т.5, С. 74.

4. О построении систем интеллектуального управления и регулирования синхронных генераторов / Утляков Г.Н., Асадуллин В.М. II Электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ,

2005. С. 52-56.

5. Применение нечеткой логики в системах регулирования напряжения синхронных генераторов / Утляков Г.Н., Асадуллин В.М. // Электромеханика, электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ,

2006. С. 14-19.

6. Применение нейронных сетей в системах регулирования напряжения синхронных генераторов / Утляков Г.Н., Асадуллин В.М. // Электромеханика, электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2006. С. 86-91.

7. Использование нейронных сетей для построения систем регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов / Асадуллин В.М. // Интеллектуальные системы обработки информации и управления: Сборник статей 2-ой региональной зимней школы-семинара аспирантов и молодых ученых, - Уфа: Изд-во "Технология", 2007. - Т.1. - С. 241-244.

8. Применение интеллектуальных систем управления в системах регулирования авиационных генераторов / Утляков Г.Н., Валеев А.Р., Асадуллин В.М. // Математические методы в технике и технологиях: XX Международная научная конференция. Ярославль: ЯГТУ, 2007. - Т.2. - С. 198— 200..

9. Моделирование систем регулирования напряжения с использованием нейронной сети / Утляков Г.Н., Валеев А.Р., Асадуллин В.М. // Международная конференция по информатике и информационным технологиям. Красноусольск, Уфа, 2007. - С. 55-58. (На английском языке).

10. Патент на полезную модель №66871 (РФ) МПК Н 02 Р 9/30, Н 02 Р 9/34. Регулятор напряжения синхронного генератора / Г.Н. Утляков, В.М. Асадуллин, А.Р. Валеев, Д.С. Дильмухаметов, Р.Ф. Нуруллин. Опубл. 10.10.2007. Бюл.№ 28.

11. Патент на полезную модель №65317 (РФ) МПК Н 02 Р 9/30, Н 02 Р 9/34. Регулятор возбуждения синхронного генератора / Г.Н. Утляков, Д.С. Дильмухаметов, Р.Ф. Нуруллин, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин. Опубл. 27.07.2007. Бюл.№ 21.

12. Патент на полезную модель №65318 (РФ) МПК Н 02 Р 9/30, Н 02 Р 9/34. Устройство регулирования возбуждения синхронного генератора / Г.Н. Утляков, Р.Ф. Нуруллин, Д.С. Дильмухаметов, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин. Опубл. 27.07.2007. Бюл. № 21.

13. Интеллектуальные регуляторы напряжения синхронных генераторов / Утляков Г.Н., Валеев А.Р., Асадуллин В.М. // Электротехнологии, электропривод и электрооборудование предприятий: всероссийская научно-техническая конференция, 15-16 ноября 2007 г.: труды в 2 т. - Уфа: Изд-во УГНТУ, 2007. - Т.1. - С. 58-62.

14. Интеллектуальные системы регулирования напряжения синхронных генераторов бесконтактных генераторов / Утляков Г.Н., Асадуллин В.М. // Материалы международной научно-технической конференции "Китайско-Российское научно-техническое сотрудничество. Наука-образование-инновации". КНР, Харбин-Санья, 14-23 июня 2008г., с.17.

15. Патент на полезную модель № 75519 МПК Н 02 Р 9/30. Устройство регулирования возбуждения синхронного генератора / Г.Н. Утляков, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин, В.И. Каримов. Опубл. 10.08.2008. Бюл. № 22.

16. Интеллектуальные системы регулирования параллельной работы синхронных генераторов / Каримов В.И., Валеев А.Р., Асадуллин В.М. // Всероссийская молодежная научная конференция "Мавлютовские чтения", 2829 октября 2008 г.: - Уфа, Изд-во УГАТУ, 2008. -Т.2.- С. 16-17.

17. Устройство возбуждения синхронных генераторов / Утляков Г.Н., Валеев А.Р., Асадуллин В.М. Каримов В.И. // Электромеханика, электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2008. С. 31-34.

18. Интеллектуальные системы регулирования напряжения параллельно работающих генераторов / Утляков Г.Н., Валеев А.Р., Асадуллин В.М., Каримов В.И. // Электротехнологии, электропривод и электрооборудование предприятий: сборник научных трудов Всероссийской научно-технической конференции: в 2-х томах. Т.1/-Уфа: Изд-во УГНТУ, 2009.-С.140-144.

19. Патент на полезную модель № 81398 МПК Н 02 Р 6/00. Устройство регулирования, защиты и управления синхронного генератора / Г.Н. Утляков, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин, В.И. Каримов. Опубл. 10.03.2009. Бюл. № 7.

АСАДУЛЛИН Виталий Маратович

КОМБИНИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ 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 паук

Подписано к печати 20.04.09. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman. Усл. печ. л. 1,0. Усл. кр.-отт. 1,0. Уч.-изд. л. 0,8. Тираж 100 экз. Заказ № 153.

ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Редакционно-издательский комплекс УГАТУ 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12

Введение

ГЛАВА 1. СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ БЕСКОНТАКТНЫХ ГЕНЕРАТОРОВ ПЕРЕМЕННОГО ТОКА, СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ

1.1. Классификация систем регулирования напряжения генераторов переменного тока

1.2. Системы регулирования с элементами искусственного интеллекта

1.2.1. Системы регулирования с использованием нечеткой логики

1.2.2. Нейросетевые системы регулирования 34 Выводы по первой главе и постановка задачи исследований

ГЛАВА 2. Математические модели комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети для бесконтактных синхронных генераторов

2.1. Математическая модель комбинированной системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и 43 нейронной сети для бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями

2.1.1. Математическая модель бесконтактного генератора при отсутствии регулирования

2.1.2. Влияние комбинированной системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети

2.2. Математическая модель комбинированной системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети для магнитоэлектрического генератора 59 Результаты по второй главе

ГЛАВА 3. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования с использованием нечеткой логики и нейронной сети

3.1. Моделирование процессов регулирования напряжения 66 бесконтактцого генератора с вращающимися выпрямителями

3.1.1. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями в статических режимах работы

3.1.2. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями в динамических режимах работы

3.2. Моделирование процессов регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора в статических режимах работы 76 Результаты по третьей главе

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ КОМБИНИРОВАННЫХ СИСТЕМ РЕГУЛИРОВАНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ БЕСКОНТАКТНОГО СИНХРОННОГО ГЕНЕРАТОРА

4.1. Описание макетного образца источника электропитания

4.2. Пути аппаратной реализации элементов искусственного интеллекта

4.3. Регулятор напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети

4.4 Результаты экспериментальных исследований систем регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора

4.4.1 Исследование генератора с комбинированной системой регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети в статическом режиме работы

4.4.2 Исследование генератора с комбинированной системой регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети в динамическом режиме работы 96 4.5. Новые технические решения регуляторов напряжения с элементами искусственного интеллекта

Выводы и результаты по четвертой главе

Актуальность. Развитие электротехнических комплексов приводит к увеличению количества потребителей электрической энергии. В настоящее время практически все бортовое оборудование летательного аппарата (ЛА) является потребителем электрической энергии. Одновременно повышается мощность оборудования и, следовательно, увеличивается общее энергопотребление J1A. При этом растут и требования к качеству электрической энергии. Система энергоснабжения (СЭС) относится к электротехническим комплексам и системам, должна обеспечивать эффективное и безопасное их функционирование в широком диапазоне внешних воздействий при качестве электроэнергии, соответствующем требованиям ГОСТ 19705-89 — «Системы электроснабжения самолетов и вертолетов» и надежная работа которой необходима для функционирования летательного аппарата [1-6].

На современных летательных аппаратах широко применяется цифровое бортовое оборудование (микропроцессорная вычислительная техника, цифровые системы передачи, обработки и отображения информации), мощное радиоэлектронное и электрическое оборудование, работающее в импульсных режимах. Импульсные режимы работы мощного бортового оборудования негативно сказываются на качестве электрической энергии: увеличивают время переходных процессов, увеличивают провалы и выбросы при подключении и отключении, что повышает требования к системам регулирования, среди которых такие как: точность стабилизации напряжения, выбросы и провалы в переходных режимах работы, время переходных процессов. [5,6].

В СЭС переменного тока JIA наиболее широкое применение получили бесконтактные синхронные генераторы (БСГ): бесконтактные синхронные генераторы с вращающимися выпрямителями, магнитоэлектрические генераторы и др. [1-4]

В настоящее время на борту летательных аппаратов применяются системы регулирования напряжения БСГ по отклонению. Следующим шагом в развитии систем регулирования напряжения являются комбинированные системы регулирования напряжения, совмещающие в себе регулирование как по отклонению, так и по возмущению [7]. Примером комбинированной системы регулирования напряжения является система гармонического компаундирования с корректором напряжения, в которой изменение величины тока и коэффициента мощности нагрузки одновременно изменяет напряжение гармонической обмотки и соответственно напряжение возбуждения возбудителя и генератора [8-16].

Дальнейшее развитие и совершенствование регуляторов напряжения, а также других систем автоматического регулирования (САР) связано с использованием цифровых способов управления, реализуемых с помощью микро ЭВМ или микропроцессоров. По сравнению с аналоговыми, цифровые САР имеют ряд преимуществ, основными из которых являются высокая точность, помехозащищенность, возможность реализации сложных алгоритмов управления и гибкой перестройки структуры, простота коррекции. При этом открываются широкие перспективы для построения оптимальных и адаптивных САР с элементами искусственного интеллекта, расширения возможностей контроля и диагностики основных элементов СЭС.

Известны работы отечественных и зарубежных авторов, таких как Ю.А. Борцов, А.А. Юрганов, И.А. Приходысо, S. Arnalte, Ching-Tzong Su, Chein-Tung Lin, Y.Y.Hsu, C.R.Chen и др., посвященные применению теории и разработке систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта. Использование систем регулирования напряжения с нечеткой логикой [17-24] и нейронными сетями [25-35] для БСГ позволяет: улучшить динамику процессов регулирования напряжения; уменьшить время переходных процессов, уменьшить провалы и выбросы напряжения при внезапном подключении и отключении нагрузки.

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

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

Основания для выполнения работы. Диссертационная работа выполнена в Уфимском государственном авиационном техническом университете по плану научно-исследовательских работ по темам АП-ЭМ-12-05-03/6 и № АП-ЭМ-12-08-03/6.

Цель работы - разработка, теоретическое и экспериментальное исследование комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов, обеспечивающих повышение качества электрической энергии.

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

1. Определение путей построения комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов;

2. Разработка математических моделей комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта, позволяющих проводить исследования процессов регулирования напряжения в статических и динамических режимах работы;

3. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования с элементами искусственного интеллекта в статических и динамических режимах работы, позволяющее оценить качество регулирования напряжения;

4. Разработка экспериментальных образцов с комбинированными системами регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта. Проведение экспериментальных исследований бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта;

5. Разработка новых технических решений комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов.

Методы исследований. Теоретические исследования проведены методами математического моделирования электромагнитных процессов. При исследовании статических и динамических режимов работы БСГ с комбинированными системами регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта использована среда «MatLab» с пакетом расширений «Simulink», «Neural Networb>, «Fuzzy Logic», теория нечетких множеств, теория нечеткой логики, программирование и компьютерное моделирование.

На защиту выносятся:

1. Рекомендации по построению комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов;

2. Разработанные математические модели комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей для бесконтактных синхронных генераторов, позволяющие проводить исследования процессов регулирования напряжения в статических и динамических режимах работы;

3. Результаты математического моделирования процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей, подтверждающие, что применение комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта повышает качество регулирования напряжения в статических режимах работы, уменьшает провалы напряжения в переходных режимах работы, уменьшает время переходных процессов;

4. Результаты экспериментальных исследований комбинированных систем регулирования напряжения с нечеткой логикой и нейронными сетями для бесконтактных синхронных генераторов, подтверждающие, что применение комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей позволяет повысить точность регулирования напряжения в статических режимах работы, уменьшить время регулирования в 3 раза и провалы напряжения в 1,5 раза при внезапном подключении нагрузки в сравнении со штатной аппаратурой регулирования;

5. Новые технические решения комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов, защищенные патентами РФ.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработаны и экспериментально подтверждены математические модели систем регулирования напряжения, позволяющие, в отличие от существующих, проводить исследования комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ в статических и динамических режимах работы;

2. Результаты математического моделирования процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с нечеткой логикой и нейронными сетями, подтверждающие, что применение комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта повышает качество регулирования напряжения в статических режимах работы, уменьшает провалы напряжения в переходных режимах работы, уменьшает время переходных процессов;

3. Предложены новые'технические решения комбинированных систем регулирования напряжения для бесконтактных синхронных генераторов с элементами искусственного интеллекта, защищенные патентами Российской Федерации (№66871, № 65318, № 65317, № 75519, № 81398).

Практическую ценность имеют:

1. Рекомендации по созданию комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети;

2. Разработка математических моделей комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных ■ генераторов, позволяющих проводить анализ качества регулирования напряжения;

3. Разработка, практическая реализация в виде экспериментальных образцов и исследование комбинированных систем регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора с использованием нечеткой логики и нейронной сети;

4. Разработка новых технических решений комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов, как для одиночной, так и для параллельной работы, защищенные патентами Российской Федерации.

Использование разработанных математических моделей комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ, а также результатов теоретических и экспериментальных исследований позволяет сократить сроки разработки и отладки комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ.

В результате проведенных теоретических и экспериментальных исследований разработаны образцы комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта, обеспечивающие 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 подтверждена экспериментальными исследованиями опытных образцов комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта.

Реализация результатов работы. Материалы диссертационной работы используются для разработки систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта в ООО НИИ ТС «Пилот». Результаты работы используются в учебном процессе УГАТУ по специальности 181100 -Электрооборудование летательных аппаратов.

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

Молодежная научная конференция "XXX Гагаринские чтения" Москва,

2004;

Вторая региональная зимняя школа-семинар аспирантов и молодых ученых, Уфа, 2007;

XX Международная научная конференция "Математические методы в технике и технологиях", Ярославль, 2007;

Proceedings of the 9 International Workshop on Computer Science and Information Technologies, Krasnousolsk, Ufa, 2007;

Всероссийская научно-техническая конференция "Электротехнологии, электропривод и электрооборудование предприятий", Уфа, 2007;

Международная научно-техническая конференция "Китайско-Российское научно-техническое сотрудничество. Наука-образование-инновации". КНР, Харбин-Санья, 2008;

Всероссийская молодежная научная конференция "Мавлютовские чтения", Уфа, 2008;

Всероссийская научно-техническая конференция "Электротехнологии, электропривод и электрооборудование предприятий", Уфа, 2009.

Публикации по теме диссертации. Основные положения, выводы и практические результаты изложены в 19 публикациях: в 6 научных статьях, из которых 2 опубликованы в изданиях из перечня ВАК, материалах 8 научно-технических конференций; получено 5 патентов РФ на полезные модели.

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 97 источников и 7 приложений общим объемом 146 страниц. В работе содержится 64 рисунка и 9 таблиц.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Установлено, что при построении комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов целесообразно использовать цифровые системы с использованием нечеткой логики и искусственных нейронных сетей, достоинствами которых является простота представления человеческих знаний в виде правил для случая использования нечеткой логики, параллельная обработка данных для случая использования нейронных сетей, простота реализации.

2. Разработаны математические модели комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей для бесконтактных синхронных генераторов, позволяющие проводить исследования процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов в статических и динамических режимах работы.

3. Путем математического моделирования установлено, что: • в статических режимах работы бесконтактных синхронных генераторов с вращающимися выпрямителями и магнитоэлектрических генераторов с комбинированными системами регулирования напряжения с использованием нечеткой . логики и нейронных сетей погрешность регулирования напряжения при изменении нагрузки с номинальным коэффициентом мощности от нуля до 2-х номиналов не превышает ±0,5%.

• в динамических режимах работы бесконтактных генераторов с вращающимися выпрямителями с комбинированными системами регулирования с использованием нечеткой логики и нейронных сетей при подключении нагрузок от 0 до 21н с различными коэффициентами мощности время регулирования не более 0,1 е., что быстрее времени регулирования напряжения при использовании штатного регулятора более чем в 2 раза; провалы напряжения не превышают 20% от номинального значения, что в 2,5 раза меньше, чем в генераторах со штатной аппаратурой регулирования.

4. Разработаны, практически реализованы в виде экспериментальных образцов и исследованы комбинированные системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети магнитоэлектрического генератора в статических и динамических режимах работы. Путем экспериментальных исследований установлено, что:

• в статических режимах работы погрешность регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора с комбинированными системами регулирования с использованием нечеткой логики и нейронных сетей не превышает ±0,5%, что в 4 раза лучше, чем в регуляторе со штатной полупроводниковой аппаратурой регулирования напряжения;

• в динамических режимах работы провалы напряжения не превышают 20% от номинального значения, что в 1,5 раза меньше, чем в генераторах со штатной аппаратурой регулирования;

• быстродействие комбинированной системы регулирования более чем в 3 раза превосходит быстродействие штатной аппаратуры регулирования;

• в статических режимах расхождение между экспериментальными и результатами моделирования не превышает 10-45 %, что подтверждает достоверность разработанных математических моделей.

5. Предложены новые технические решения по созданию комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей как для одиночной, так и для параллельной работы бесконтактных синхронных генераторов, обеспечивающих повышение качества регулирования напряжения при изменении тока нагрузки (патенты на полезные модели № 66871, № 65318, № 65317, № 75519, № 81398).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа является результатом теоретических и экспериментальных исследований автора в развитии комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей для бесконтактных синхронных генераторов: генераторов с вращающимися выпрямителями и магнитоэлектрических генераторов.

1. Брускин Д.Э., Синдеев И.М. Электроснабжение летательных аппаратов. -М.: Высшая школа, 1988. 264 с.

2. Электроснабжение летательных аппаратов/Под ред. Н.Т. Коробана.-М.: Машиностроение, 1975. 536 с.

3. Морозовский В.Т., Синдеев И.М., Рунов К.Д. Системы электроснабжения летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1973.- 420 с.

4. Системы электроснабжения самолетов и вертолетов. / Лукин И.И., Любимов В.В. М.: Транспорт, 1970. - 360 с.

5. Электрооборудование летательных аппаратов. Под ред. Грузкова С.А. М.: Издательство МЭИ, 2005 -Т.1.-568 с.

6. ГОСТ 19705-89. Системы электроснабжения самолетов и вертолетов. Классификация. Требования к качеству электроэнергии. М.: Изд-во стандартов, 1989. -38с.

7. Утляков Г. Н., Куляпин В.М., Бовтрикова Е.В. Комбинированные системы регулирования напряжения синхронных генераторов. / Москва, Издательство МАИ, 1998. 224 с.

8. Исследование комбинированных систем регулирования синхронных генераторов. Исследование косвенных методов измерения возмущений. Отчет о КИР / Куляпин В.М., Утляков Г.Н., Бовтрикова Е.В. -Инв.№2960002933.-М., 1995.-50 с.

9. Исследование комбинированных систем регулирования синхронных генераторов. Отчет о НИР / Куляпин В.М., Утляков Г.Н., Бовтрикова Е.В. -Инв. №02980001526.-М., 1997.-58с.

10. Куляпин В.М., Утляков Г.Н. Короткое замыкание генератора с гармоническим возбуждением // Электромеханика: Сборник трудов. Вып.79.-Уфа, 1974. С.47-54.

11. Утляков Г.Н. Моделирование процессов в системе гармонического компаундирования // Измерительные преобразователи и информационные технологии: Межвузовский научный сборник. Уфа, 1999. - С. 199-204.

12. Куляпин В.М., Утляков Г.Н. Исследование бесконтактного синхронного генератора с гармоническим возбуждением // Известия СО АН СССР. 1974.- №8. - С. 124-129.

13. G.N.Utlyakov, E.V.Bovtrikova "Autonomous Supply Sources With Compound Harmonic Control Systems"// The Third International Conference On New Energy Systems And Conversions. Kazan, Russia, September, 1997. - pp. 169172.

14. S. Arnalte. Fuzzy logic-based voltage control of a synchronous generator. IEEE, 2000 International Journal of Electrical Engineering Education Volume 37 Issue 4, October 2000, pp. 333-334.

15. Ching-Tzong Su and Chein-Tung Lin. A new fuzzy Control Approach to Voltage Profile Enhancement for Power Systems. IEEE Trans. Power System, 1996, Vol 11, No.3 pp. 654-659.

16. Борцов Ю.А., Юрганов А.А. Экспериментальное исследование нечеткого стабилизатора возбуждения синхронного генератора // Электротехника,- 1999. -№3. -С. 1-5.

17. Борцов Ю.А., Юрганов А.А. Исследование стабилизаторов возбуждения синхронного генератора с управлением на основе нечеткой логики // Электричество. -1999.- №8. С. 50-55.

18. Приходько И.А. Нечеткие структуры систем регулирования возбуждения синхронного генератора // Электричество. -2002. -№2. -С. 46-50.

19. Агамалов О.Н. Нечеткий адаптивный стабилизатор мощности синхронного генератора // Электричество. -2004. -№9. С. 24 - 33.

20. Y.Y.Hsu, C.R.Chen. Tuning of Power System Stabilizers using an Artificial Neural Network, IEEE Trans. Energy Convers, 1991, pp. 612-619.

21. Y.Y.Hsu, R.H. Liang. Scheduling of hydroelectric generations using artificial neural networks, IEE Proc.-Gener. Transm. Distrib., Vol. 141. No 5, September 1994, pp. 452-458.

22. Y.Y.Hsu, C.C.Yang. Design of artificial networks for short-term load forecasted, Parts I and II, IEE Proc. C, 1991, pp. 407-418.

23. Djukanovic M., Skataric D., Calovic M. and Arnautovic D., Optimal control of low head hydropower plants. Proceedings of XV IAHR Symposium, Belgrade, 11-14 September 1990, Paper D4.

24. Park JW, Ronald G. Harley Adaptive Critic Based Optimal Neurocontrol for Synchronous Generator in Power System Using MLP/RBF Neural Networks. Industry Applications, IEEE Transactions on Volume 39, Issue 5, Sept.-Oct. 2003, pp. 1529- 1540.

25. Park JW, Harley RG, Venayagamoorthy GK, "Novel Optimal Neurocontrol for a Synchronous Generator Using Radial Basis Function Neural Network", IF AC Symposium on Power Plants and Power Systems Control, Seoul, Korea, September 15- 18, 2003, pp. 41 46.

26. Park JW, Harley RG, Venayagamoorthy GK, "Comparison of MLP and RBF Neural Networks Using Deviation Signals for Online Identification of a Synchronous Generator", IEEE Power Engineering Winter Meeting, January 2002, New York, USA, vol. 1, pp. 274 279.

27. Теория автоматического управления: Учебник для вузов / В.Н.Брюханов, М.Г.Косов, С.П.Протопопов 3-е изд., стереотип. - М.: Высш. школа, 2000 . - 268с.

28. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического управления. Санкт Петербург, 2003. - 752 с.

29. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учеб. в 3-х т. / Под ред.Н.Д. Егупова. Т.З: Методы современной теории автоматического управления. 2000. - 748с.

30. Дорф Р. Современные системы управления. Пер. с. англ. Б.И. Копылова. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2004. - 832 с.

31. Утляков Г.Н., Асадуллин В.М. О построении систем интеллектуального управления и регулирования синхронных генераторов // Электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2005. С. 52-56.

32. Утляков Г.Н., Асадуллин В.М. Интеллектуальные системы управления синхронными генераторами // XXX Гагаринские чтения: Молодежная научная конференция. Москва, 2004. Т.5, С. 74.

33. Утляков Г.Н., Асадуллин В.М. Интеллектуальные системы регулирования напряжения синхронных бесконтактных генераторов //

34. Материалы международной научно-технической конференции "Китайско-Российское научно-техническое сотрудничество. Наука-образование-инновации". КНР, Харбин-Санья, 14-23 июня 2008г., с. 17.

35. Васильев В.И. Экспертные системы: Управление эксплуатацией сложных технических объектов: Учебное пособие / Уфимск.гос. авиац. техн. ун-т. Уфа: УГАТУ, 2003. - 106 с.

36. Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник / СПб.: Питер, 2001. 384 е.: ил.

37. В.И. Васильев. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: Учеб. пособие / В. И. Васильев, Б.Г. Ильясов.- Уфа: УГАТУ, 1995. 99с.

38. В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов, С.С. Валеев. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей: Учебное пособие / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1997. - 92 с.

39. В.И.Васильев, Б.Г. Ильясов. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов: Учебное пособие / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1999. - 105 с.

40. Саймон Хайкин. Нейронные сети. Под ред. д.т.н. Н.Н.Куссуль. Пер. с англ. к.т.н. А.Ю. Шелестова. 2-е изд. - М. : Издательство Вильяме, 2006. -1103 с.

41. Утляков Г.Н., Асадуллин В.М. Применение нечеткой логики в системах регулирования напряжения синхронных генераторов// Электромеханика, электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2006. С. 14-19.

42. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. Пер. с польского И.Д. Рудинского М.: Финансы и статистика, 2004. — 344 с.

43. Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. М.: Горячая линия-Телеком, 2002. -94 с.

44. У сков А. А., Кузьмин А.В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. -М.: Горячая линия — Телеком, 2004. 143 е.: ил.

45. Бут Д.А. Бесконтактные электрические машины. М.: Высшая школа, 1985. 255 с.

46. Бертинов А.И. Авиационные электрические генераторы. М.: Оборонгиз, 1959. - 294с.

47. Специальные электрические машины: (Источники и преобразователи энергии). :Учеб. пособие для вузов / А.И.Бертинов, Д.А.Бут, С.Р.Мизюрин и др.; Под ред. А.И.Бертинова. М.: Энергоиздат, 1982. - 552с.

48. Данилевич Я.Б., Домбровский В.В., Казовский Е.Я. Параметры электрических машин переменного тока. М. - Л.: Наука, 1965. - 339 с.

49. Казовский Е.Я. Переходные процессы в электрических машинах переменного тока. М., Издательство АН СССР, 1962. 624с.

50. Утляков Г.Н., Валеев А.Р., Асадуллин В.М. Моделирование систем регулирования напряжения с использованием нейронной сети // Международная конференция по информатике и информационным технологиям. Красноусольск, Уфа, 2007. С. 55-58. (На английском языке)

51. Утляков Г.Н., Валеев А.Р., Асадуллин В.М. Разработка и исследование интеллектуальных систем регулирования напряжения синхронных генераторов // Вестник УГАТУ. Т 10 № 1 (26). Уфа: УГАТУ, 2008. -С. 174-179.

52. Васильев В.И., Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., и др. Модели систем автоматического управления и их элементов. М.; Издательство Машиностроение, 2003. —214 с.

53. Васильев В.И. Имитационное управление неопределенными объектами / В.И.Васильев, В>.В.Коноваленко, Ю.И.Горелов; АН УССР, Ин-т кибернетики им. В.М. Глушкова . Киев : Наук.думка, 1989 .-211с. : ил.; 23см. - Библиогр.: с.211-212.

54. Кусимов, С.Т. Управление динамическими системами в условиях неопределенности / Под ред. С.Т. Кусимова, Б.Г. Ильясова, В.И. Васильева . -М. : Наука, 1998 . 452с.

55. Mohamed E.El-Hawary. Electric Power Applications of Fuzzy Systems. Dalhousie University. IEEE PRESS. 1998. 334 pp IEEE Order No: PC5666.

56. Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 736 с.

57. Асадуллин В.М. Системы регулирования напряжения синхронного генератора с использованием нечеткой логики // Вестник УГАТУ. Т 8 № 1. Уфа: УГАТУ, 2006. С. 27-30.

58. Утляков Г.Н., Асадуллин В.М. Применение нейронных сетей в системах регулирования напряжения синхронных генераторов // Электромеханика, электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2006. С. 86-91.

59. Балагуров В.А., Галтеев Ф.Ф., Ларионов А.Н Электрические машины с постоянными магнитами. М.: Энергия, 1964. - 480 с.

60. Валеев А.Р. Разработка и исследование систем регулирования напряжения и частоты электромашинных источников питания с использованием высших гармоник магнитного поля. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Уфа, 2006. - 172с.

61. Валеев А.Р. Аналитическое исследование процессов регулирования напряжения магнитоэлектрических генераторов // Принятие решений в условиях неопределенности: Межвуз. науч. сб. Вып. 1. Уфа, 2004. С. 207-211.

62. Дьяконов В.П. ' VisSim+MathCad+MATLAB. Визуальное математическое моделирование. М.: Солон - Пресс, 2004. - 384 с.

63. Using MATLAB. The MathWorks, Inc, 2002. 1180 p. www.mathworks.com.

64. Using Simulink. The MathWorks, Inc, 2003. 484 p. www.mathworks.com.

65. Дьяконов В.П. MATLAB 6/6.1/6.5 + Simulink 4/5 в математике и моделировании. М.: СОЛОН-Пресс. 2003. 576 с.

66. Using fuzzy tech. The Inform GmbH http://www.fuzzytech.com.

67. M.A. Аляутдиной, А.И. Галушкин, JI.E. Назаров. Методы распараллеливания и программно-аппаратной реализации нейросетевых алгоритмов обработки изображений / Нейрокомпьютеры: разработка, применение, №2, 2003. С. 3-21.

68. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.

69. Беляев А.Н. Проектирование адаптивных автоматических регуляторов возбуждения мощных синхронных генераторов методами нейро-нечеткой идентификации. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Санкт-ПеТербург, 2000. - 204с.

70. Патент на полезную модель № 66871 (РФ) МПК Н 02 Р 9/30, Н 02 Р 9/34. Регулятор напряжения синхронного генератора / Г.Н. Утляков,

71. В.М. Асадуллин, А.Р. Валеев, Д.С. Дильмухаметов, Р.Ф. Нуруллин. Опубл. 10.10.2004. Бюл. № 28.

72. Майкл Предко. Устройства управления роботами: схемотехника и программирование. Пер. с англ. Земскова Ю. В. М.: ДМК Пресс, 2004. - 416 с.

73. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. Пер. с англ Осипов А.И. М.: ДМК Пресс, 2004. - 312 с.

74. Смит Дж. Сопряжение компьютеров с внешними устройствами. Уроки реализации. Пер. с англ. М.: Мир, 2000. - 266 с.

75. Баранов В.Н. Применение микроконтроллеров AVR: схемы, алгоритмы, программы. М.: Издательский дом "Додека-XXI", 2004. - 288 с.

76. Микроконтроллер AVR. Электронный ресурс. -http://avrl23.nm.ru.

77. Разработка устройств сопряжения с ПК. Электронный ресурс. -http://www.pcports.ru.

78. Математический аппарат элементов искусственного интеллекта. Электронный ресурс. -www.basegroup.ru.

79. Патент на полезную модель № 65318 (РФ) МПК Н 02 Р 9/30, Н 02 Р 9/34. Устройство регулирования возбуждения синхронного генератора / Г.Н. Утляков, Р.Ф. Нуруллин, Д.С. Дильмухаметов, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин. Опубл. 27.07.2007. Бюл. №21.

80. Патент на полезную модель №65317 (РФ) МПК Н 02 Р 9/30, Н 02 Р 9/34. Регулятор возбуждения синхронного генератора / Г.Н. Утляков, Д.С. Дильмухаметов, Р.Ф. Нуруллин, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин. Опубл. 27.07.2007. Бюл. №21.

81. Патент на полезную модель № 75519 МПК Н 02 Р 9/30. Устройство регулирования возбуждения синхронного генератора / Г.Н. Утляков, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин, В.И. Каримов. Опубл. 10.08.2008. Бюл. № 22.

82. Утляков Г.Н., Валеев А.Р., Асадуллин В.М. Каримов В.И. Устройство возбуждения синхронных генераторов // Электромеханика,электротехнические комплексы и системы: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2008. С. 31-34.

83. Патент на полезную модель № 81398 МПК Н 02 Р 6/00. Устройство регулирования, защиты и управления синхронного генератора / Г.Н. Утляков, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин, В.И. Каримов. Опубл. 10.03.2009. Бюл. № 7.126