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

На правах рукописи

«л .

КАРИМОВ Вагиз Ильгизович

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

Специальность: 05.09.03 - Электротехнические комплексы и системы

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа - 2012

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

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Гизатуллин Фарит Абдулганеевич, доктор технических наук, профессор

Утлдсов Геннадий Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Воронин Сергей Григорьевич заведующий кафедрой электромеханики и электромеханических систем ФГБОУ ВПО «Южно-Уральский государственный университет»

(национальный исследовательский университет)

доктор технических наук, профессор Аилов Рустам Сагитович заведующий кафедрой электрических машин и электрооборудования ФГБОУ ВПО «Башкирский государственный аграрный

университет»

Ведущее предприятие: ОАО «Уфимское агрегатное

производственное объединение»

Защита состоится «_»_2012г. в м часов на заседании

диссертационного совета Д-212.288.02 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г. Уфа, ул. К.Маркса, 12.

С диссертационной работой можно ознакомиться в библиотеке УГАТУ.

Автореферат разослан «_»_2012 г.

Ученый секретарь диссертационного

совета доктор технических наук, доцент Месропян

РОССИЙСКАЯ

rOCV/iAHG I ВЬННАЯ

БИБЛИОТЕКА 1

2013 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

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

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

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

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

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

регулирования частоты выходного напряжения БСГ с элементами искусственного интеллекта.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Методы исследований. Теоретические исследования проведены методами математического моделирования электромагнитных процессов с использо-

ванием методов малых безразмерных приращений, операционного исчисления, аппарата передаточных функций. При исследовании статических и динамических режимов работы БСГ с системами регулирования частоты с элементами искусственного интеллекта использована среда «MATLAB» с пакетами расширений «Simulink», «Neural Networby, «Fuxzy Logic», «Optimization Toolbox», теория нечетких множеств, теория нечеткой логики, теория искусственных нейронных сетей, теория генетических алгоритмов, компьютерное моделирование и программирование.

На защиту выносятся:

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

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

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

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

Научная новизна работы заключается в следующем:

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

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

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

Практическая ценность результатов работы состоит в том, что результаты, полученные в работе, позволяют разрабатывать системы регулирования частоты выходного напряжения БСГ с элементами искусственного интеллекта,

обеспечивающие повышение качества электрической энергии в различных режимах работы.

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

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

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

Реализация результатов работы.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

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

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

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

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

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

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

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

Рисунок 1 - Структурная схема системы регулирования частоты: И01, УУ1, ИУ1 - измерительный орган, устройство усиления и исполнительное устройство

грубого канала регулирования частоты, И02, УУ2, ИУ2 - измерительный орган, устройство усиления и исполнительное устройство точного канала регулирования частоты, ППЧВ - привод постоянной частоты вращения, Г -генератор, ДТ - датчик тока, ИКМ - измеритель коэффициента мощности, ИР - интеллектуальный регулятор

При разработке модели использованы следующие уравнения:

- для объекта регулирования, состоящего из синхронного генератора и привода постоянной частоты вращения

+ + р + (1) где Ти - постоянная времени привода, Би - коэффициент самовыравнивания привода, V - относительное изменение угловой частоты, Ы- коэффициент усиления привода по параметру управления, ст - относительное перемещение управляющего устройства привода, и — относительное изменение напряжения, р - относительное изменение сопротивления нагрузки, X - коэффициент, характеризующий влияние возмущающего воздействия, \ад - относительное изменение частоты вращения авиационного двигателя;

- для грубого и точного каналов регулирования частоты

{ТаР + 1)а = -к^-1с£-г Т^ = каV, (2)

где Та - постоянная времени регулятора по грубому каналу, А:у — коэффициент усиления грубого канала регулирования частоты, к^ - коэффициент передачи сигнала от корректора, £ — относительное перемещение шайбы червячного редуктора корректора, - коэффициент, характеризующий время перекладки шайбы корректора из одного крайнего положения в другое, ка - коэффициент, характеризующий эффективность влияния точного канала регулирования на перемещение золотника.

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

Рисунок 2 - Компьютерная имитационная интеллектуальной системы регулирования частоты БСГ с вращающимся выпрямителем: Generator - синхронный генератор, Intellectual Controller - интеллектуальный регулятор, Transfer Fen - передаточная функция, Gain - коэффициент усиления, Integrator - интегрирующее звено, Scope - осциллограф, Load Ratio - коэффициент мощности нагрузки, Excitation Voltage - напряжение возбуждения генератора, Clock - секундомер, const - источник постоянного сигнала, Divide - блок деления

Компьютерная имитационная модель системы регулирования частоты выходного напряжения магнитоэлектрического генератора, входящего в состав ЭМП, для исследования статических режимов работы разработана на основе полученного выражения:

_к + *стк2сФм1п -стЦи)

и„

/ = -

60с.

1И

2 с„кг

+ 4стк2сФи1п -стк,1и

(3)

2сшк1

где f - частоты вращения двигателя ЭМП, 1/а, 1а, Яа - напряжение, ток и активное сопротивление якорной цепи двигателя ЭМП; Фм - поток, развивае-

мый постоянными магнитами; с, се, ст - конструктивные коэффициенты; к\ и кг - коэффициенты пропорциональности для управляющей и последовательной обмоток возбуждения двигателя ЭМП; /и - ток управляющей обмотки двигателя ЭМП; /п-ток нагрузки генератора.

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

Г(Гмр + 1)у = -Мт

где Ты - время разгона привода; V - относительное изменение угловой скорости вращения двигателя ЭМП; N - коэффициент, характеризующий эффективность управления; а - относительное изменение тока возбуждения двигателя ЭМП; ир - относительное изменение напряжения регулятора частоты; Товд- постоянная времени обмотки возбуждения двигателя ЭМП.

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

Рисунок 3 - Визуализация поверхности нечеткого вывода регулятора частоты

на основе нечеткой логики: а - для БСГ с вращающимся выпрямителем, б - для магнитоэлектрического генератора, входящего в состав ЭМП

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

Рисунок 4 - Структура нейронных сетей регуляторов частоты для БСГ с вращающимся выпрямителем и магнитоэлектрического генератора, входящего в состав ЭМП

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

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

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

В таблице 1 представлены результаты экспериментальных исследований штатной аппаратуры регулирования частоты выходного напряжения в составе БСГ с вращающимся выпрямителем и результаты исследования работы БСГ с

вращающимся выпрямителем с регулятором частоты выходного напряжения на основе нечеткой логики и нейронной сети. а(.ое Л(.о.в.

Рисунок 5 - Временные диаграммы процесса регулирования частоты выходного напряжения БСГ с вращающимся выпрямителем с использованием регулятора на основе: а - нечеткой логики; б - нейронной сети

Таблица 1

Результаты исследования систем регулирования частоты выходного напряжения БСГ с вращающимся выпрямителем

Штатный регуля- Нечеткий регуля- Нейросетевой ре-

Ток нагрузки, о.е. тор тор гулятор

Л/Гц 'р, с А/, Гц 'р, с А/ Гц 'р. с

0,44 10 1,55 8 0,4 6 0,85

0,78 15,5 2,5 13,6 0,81 8 0,87

1 21,5 2,8 15 0,85 13,6 1,15

Результаты исследования систем регулирования частоты выходного напряжения БСГ с вращающимся выпрямителем показывают, что при использовании нечеткой логики регулятор обладает быстродействием, превосходящим быстродействие штатной аппаратуры регулирования в 3,4 раза, провалы частоты уменьшаются в 1,3 раза, при использовании нейронной сети быстродействие регулятора увеличивается в 2,4 раза, а провалы частоты уменьшаются в 1,7 раза при внезапном подключении нагрузки.

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

Результаты исследования систем регулирования частоты выходного напряжения магнитоэлектрического генератора показывают, что система регулирования частоты на основе нечеткой логики позволяют уменьшить время ре-

гулирования в 2,2 раза, провалы частоты — в 2,1 раза, система регулирования частоты на основе нейронной сети позволяют уменьшить время регулирования в 2,2 раза, провалы частоты - в 1,7 раза по сравнению со штатной аппаратурой регулирования.

Таблица 2

Результаты исследования систем регулирования частоты выходного напряжения магнитоэлектрического генератора

Ток нагрузки, о.е. Штатный регулятор Нечеткий регулятор Нейросетевой регулятор

/уст, Гц д/;% 'р, с /уст, Гц А/,% /уст, Гц 4/;% 'р, с

0,25 400 0,5 1,16 400 0,5 0,33 400 0,5 0,35

0,5 394 2,3 0,94 400 0,5 0,51 400 1,3 0,47

0,75 386 3,8 1,33 400 2,3 0,58 400 1,5 0,62

1 382 5,3 0,78 400 3,8 0,69 400 3,5 0,67

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

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

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

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

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

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

Приведенные данные показывают, что нечеткий регулятор позволяет уменьшить провалы частоты в 1,7 раза, нейросетевой регулятор - в 3,3 раза по сравнению со штатным регулятором; в переходных процессах быстродействие

нечеткого регулятора превышает быстродействие штатного в 1,5 раза, быстродействие нейросетевого регулятора превышает быстродействие штатного в 1,84 раза.

Рисунок 6 - Структурная схема лабораторной установки: ОВД - обмотка возбуждения двигателя, ЭМП - электромашинный преобразователь, К - ключ, R - нагрузка, ИОЧ - измерительный орган частоты, ДТ - датчик тока, ИПД - интерфейс передачи данных, ШИМ - широтно-импульсный модулятор, АЦП - аналого-цифровой преобразователь, USB - порт последовательного интерфейса передачи данных, У - усилитель

Таблица 3

Результаты экспериментальных исследований интеллектуальных систем регулирования частоты

Ток нечеткий регулятор нейросетевой регуля- штатный регулятор

нагрузки, тор

о.е. /уст, Гц А/ Гц с /усг, Гц А/", Гц с /уст, Гц д/; Гц t, с

0,25 400 2 0,781 400 2 0,547 400 2 1,156

0,5 400 5 0,734 400 3 0,578 394 9 0,937

0,75 400 8 0,656 399 3 0,591 386 15 1,328

1 399 10 0,656 399 5 0,561 382 21 0,781

'.Гц г. гц

Рисунок 7 - Графики/=ф(0 при подключении номинальной нагрузки: а- с применением нечеткого регулятора; б- с применением нейросетевого регулятора

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

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

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

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

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

ми систем регулирования частоты выходного напряжения магнитоэлектрического генератора.

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

3. На основе исследования установлено:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Основные результаты диссертации опубликованы в работах

В изданиях из перечня ВАК:

1. Разработка и исследование интеллектуальных систем регулирования частоты выходного напряжения синхронных генераторов / Г.Н. Утляков, В.И. Каримов // Вестник УГАТУ: науч. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. УГАТУ, 2011. т.15, №1(41). - С.165-170.

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

Авторские свидетельства и патенты:

3. Патент на полезную модель № 99910 МПК Н02Р 9/02. Регулятор частоты синхронного генератора / Г.Н. Утляков, А.Р. Валеев, В.М. Асадуллин, В.И. Каримов, A.C. Есаулов. Заявлено 29.06.2010, опубл. 27.11.2010. Бюл. №33.

4. Патент на полезную модель №103992 МПК Н02Р 9/30. Регулятор частоты электромашинного преобразователя / Г.Н. Утляков, А.Р. Валеев,

B.М. Асадуллин, В.И. Каримов. Заявлено 03.11.2010, опубл. 27.04.2011. Бюл. №12.

В других изданиях:

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

C. 31-33.

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

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

8. Моделирование интеллектуальных систем регулирования частоты электромашинного преобразователя / В.И. Каримов // Научно-исследовательские проблемы в области энергетики и энергосбережения: сб. тр. - Уфа: УГАТУ, 2010. - С. 269-271.

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

10. Моделирование статических и динамических режимов работы нейросетевого регулятора частоты электромашинного преобразователя / В.И. Каримов // Мавлютовские чтения: Всероссийская молодежная научная конференция: сб. тр. в 5 т. Том 2 / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. - Уфа: УГАТУ, 2011. -

С. 27-29.

11. Моделирование динамических режимов работы нечеткого регулятора частоты электромашинного преобразователя / В.И. Каримов // Мавлютовские чтения: Всероссийская молодежная научная конференция: сб. тр. в 5 т. Том 2 / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. - Уфа: УГАТУ, 2011. - С. 29-31.

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

Диссертант

В.И. Каримов

КАРИМОВ Вагиз Ильгизович

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

Специальность: 05.09.03 - Электротехнические комплексы и системы

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано к печати 20.11.2012 Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman. Усл. печ. л. 1,0. Усл. кр.-отт. 1,0. Уч.-изд. л. 0,9. Тираж 100 экз. Заказ № 1038.

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

13-

2012249612

2012249612