автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Оперативная идентификация асинхронных электродвигателей в составе электропривода промышленных установок

На правах рукописи

Нестеровский Александр Владимирович

ОПЕРАТИВНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ АСИНХРОННЫХ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ В СОСТАВЕ ЭЛЕКТРОПРИВОДА ПРОМЫШЛЕННЫХ УСТАНОВОК

Специальность 05.09.03 - «Электротехнические комплексы и системы»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Кемерово - 2005

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Кузбасский государственный технический университет»

Научный руководитель -

кандидат технических наук, доцент Каширских Вениамин Георгиевич

Официальные оппоненты -Заслуженный деятель науки и техники РФ, доктор технических наук, профессор Разгильдеев Геннадий Иннокентьевич

кандидат технических наук Иванов Виктор Лукич

Ведущая организация: ОАО «Угольная компания «Кузбассуголь»

Защита состоится 24 июня 2005 г. в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 212.102.01 в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Кузбасский государственный технический университет» по адресу : 650026, г. Кемерово, ул. Весенняя, 28. Факс:(3842) 36-16-87

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Кузбасский государственный технический университет».

Автореферат разослан 20 мая 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Каширских В.Г.

3 Я^ч&би

/ & ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Асинхронный электродвигатель с коротко-замкнутым ротором (АД) является наиболее распространенным электромеханическим преобразователем во многих отраслях промышленности. В частности, АД применяется в большинстве электроприводов подземных горных машин угольных шахт - проходческих и очистных комбайнах, конвейерах, насосах и т.д.

Одним из путей повышения эффективности использования промышленных установок является применение регулируемых асинхронных электроприводов, что позволяет снизить уровень динамической нагру-женности, уменьшить энергопотребление, увеличить производительность и повысить надежность АД, электропривода и всей установки в целом.

Современные системы управления регулируемых асинхронных электроприводов требуют знания параметров и состояния АД, которые должны определяться в реальном времени. Кроме того, знание текущих значений параметров и состояния АД позволит делать заключение о техническом состоянии АД в процессе его работы и производить на этой основе функциональное диагностирование с обнаружением на ранней стадии зарождающихся дефектов для своевременного их устранения.

Большая часть необходимых для этого величин недоступна для прямого измерения. Сюда входят такие параметры АД, как активное сопротивление и индуктивность ротора, индуктивность цепи намагничивания, а также переменные величины, определяющие состояние АД - ток ротора, потокосцепление статора и ротора. Использование датчика частоты вращения ротора также может быть нецелесообразным или невозможным по условиям функционирования привода.

Значения перечисленных параметров АД при приемо-сдаточных испытаниях в условиях завода-изготовителя не определяются, а каталожные значения являются рассчитанными в процессе проектирования АД и могут существенно отличаться от реальных величин, которые индивидуальны для каждого конкретного двигателя. Кроме того, такие параметры, как активные сопротивления и индуктивности АД, могут существенно изменяться в процессе работы в зависимости от режима работы и теплового состояния АД.

Исходя из этого, современная система управления, диагностирования и защиты электропривода должна включать в свой состав подсистему определения в реальном времени параметров и состояния АД (оперативная идентификация). Кроме того, эта информация может быть использована, например, при моделировании АД с целью расчета пусковых токов, создания эффективных систем управления, оценки качества выпускаемых (ремонтируемых) двигателей с определением их параметров.

Известно много научных публикаций, посвященных данной проблеме, в которых предложены различные методы определения недоступных для измерения параметров и передфнны^'^щ^^^^МЬЬредственно в

I ¿"ЪКщ

процессе работы АД, но они, как правило, базируются на различных реализациях фильтра Калмана и обладают рядом общих характерных особенностей, например достаточно высокой чувствительностью к уровню и статистическим характеристикам шумов в системе, при изменении которых возможны значительные погрешности оценок параметров и состояния АД или неустойчивые процессы оценивания. Это является серьезным недостатком при создании устройств, предназначенных для работы в автоматическом режиме составе электропривода.

Отсюда следует, что задача построения устойчивых и малочувствительных к шумам алгоритмов для получения информации о недоступных для прямого измерения параметрах и переменных величинах АД с целью обеспечения необходимых функциональных свойств действующих или создаваемых асинхронных электроприводов, является актуальной.

Цель работы - разработка методов и программно-аппаратных средств, позволяющих в реальном времени определять параметры и состояние АД в процессе функционирования электропривода, не требующих априорной информации о шумах в системе.

Идея работы заключается в определении параметров и состояния АД на основе поисковых методов оценивания, математического аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС), уравнений динамики обобщенной электрической машины и информации, содержащейся в измеряемых фазных токах и напряжениях статора.

Задачи исследований;

- провести анализ существующих математических методов оценивания параметров и состояния сложных нелинейных динамических объектов;

- выбрать математическую модель АД и преобразовать ее к виду, удобному для применения выбранных методов оценивания;

- разработать устойчивые и малочувствительные к шумам методы оценивания параметров и состояния АД в реальном времени;

- разработать программные средства, реализующие данные методы, и испытательный стенд для их практической проверки;

- произвести проверку полученных алгоритмов на основе компьютерного моделирования, лабораторных и промышленных испытаний.

Методы исследований. Научные и практические результаты диссертационной работы получены с использованием следующих основных методов:

- теории обобщенной электрической машины для анализа процессов, происходящих в АД;

- поисковых методов оценивания для построения алгоритмов оценивания параметров и состояния АД в реальном времени;

- математического аппарата искусственных нейронных сетей для идентификации параметров и состояния АД;

- методов аналитического и численного решения систем дифференциальных уравнений;

- компьютерного моделирования процессов в АД с использованием полученных алгоритмов для оценивания параметров и состояния.

Основные научные положения.

1. Определение текущих значений активного сопротивления, пото-косцепления, частоты вращения ротора, переходных индуктивностей статора и ротора, индуктивности цепи намагничивания может быть проведено на основе уравнений обобщенной электрической машины и информации, содержащейся в значениях токов и напряжений статора двигателя, работающего с динамической нагрузкой при использовании разработанных методов оценивания.

2. При работе АД со статической или медленно изменяющейся нагрузкой применение поисковых алгоритмов оценивания позволяет определять индуктивность цепи намагничивания, потокосцепление ротора, частоту вращения или активное сопротивление ротора.

3. Для определения параметров ротора АД в процессе его работы может быть использована искусственная нейронная сеть.

4. Активное сопротивление статора можно определить на основе уравнений обобщенной электрической машины и измеряемых токов и напряжений статора при пуске АД. Определение активного сопротивления статора на основании значений токов и напряжений статора двигателя в процессе его работы возможно введением малой постоянной составляющей в фазные напряжения.

5. Точность определения потокосцепления статора при известном активном сопротивлении статора и наличии в измеренных значениях токов и напряжений статора погрешностей с неизвестными постоянными составляющими может быть значительно повышена применением искусственной нейронной сети.

Научная новизна:

1. Установлена степень влияния различных параметров АД на оценки потокосцепления и тока ротора. Получена преобразованная математическая модель АД, учитывающая значимость параметров, позволяющая упростить алгоритмы оценивания и добиться их устойчивой работы в условиях действия нестационарных шумов.

2. Разработаны методы и алгоритмы, обеспечивающие устойчивые и малочувствительные к шумам процессы оценивания в реальном времени активного сопротивления, потокосцепления и частоты вращения ротора, переходных индуктивностей статора и ротора, индуктивности цепи намагничивания в динамических и статических режимах работы АД.

3. Разработан способ определения активного сопротивления статора по опыту пуска.

4. Разработан способ определения потокосцепления статора АД, применимый при наличии в измеренных значениях токов и напряжений статора погрешностей с неизвестными постоянными составляющими.

Практическая иенность работы состоит в том, что ее результаты могут быть использованы:

- при создании наблюдающих устройств для асинхронных электроприводов, необходимых для настройки и функционирования систем управления, защиты и диагностирования;

- при моделировании переходных процессов в электрических сетях, содержащих АД;

- для создания автоматизированных компьютерных комплексов, предназначенных для определения параметров и качества АД после изготовления и ремонта.

Достоверность научных положений и выводов подтверждена результатами вычислительных экспериментов на ЭВМ, а также экспериментальной проверкой на испытательном стенде на кафедре электропривода и автоматизации Кузбасского государственного технического универси- Г тета, испытательном стенде НИИ взрывозащищенных электрических машин и аппаратов (г. Кемерово), а также результатами промышленных испытаний в условиях обогатительной фабрики ОАО «Шахта Заречная».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили одобрение на Всероссийской научно-практической конференции «Автоматизированный электропривод и промышленная электроника в металлургической и горно-топливной отраслях» («АЭПЭ-2004», г. Новокузнецк, 2004 г.), XVII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» («ММТТ-17», г. Кострома, 2004 г.), X Международной научно-практической конференции «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири» («Сибресурс 2004», г. Кемерово 2004 г.), Международной научно-практической конференции «Энергетическая безопасность России. Новые подходы к развитию угольной промышленности» (г. Кемерово, 2004 г.), на ежегодных научных конференциях Кузбасского государственного технического университета (г. Кемерово, 2002-2005 гг.)

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 9 печатных работ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, шести разделов и заключения, изложенных на 124 страницах машинописного текста, содержит 38 рисунков, 11 таблиц и список литературы из 113 наименований. а

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследований, определены научная новизна и практическая ценность результатов исследований.

В первой главе произведен обзор отечественных и зарубежных литературных источников, посвященных методам оценивания параметров и состояния АД, и сформулированы задачи исследования.

Для построения современных систем управления асинхронных электроприводов необходимо иметь информацию о параметрах и состоя-

нии АД в реальном времени. В состав электропривода при этом включается наблюдающее устройство, осуществляющее косвенное определение недоступных для измерения величин (как правило, потокосцеплений и активного сопротивления ротора) на основе математической модели АД и измеренных фазных токов и напряжений статора. В системе может также присутствовать канал измерения частоты вращения ротора или момента на валу АД. При этом, в большинстве случаев, параметры АД считаются заранее известными. Однако в процессе работы изменяется тепловое состояние двигателя, сказывается эффект вытеснения тока в роторе и влияние других факторов. В результате электромагнитные параметры АД изменяются. Это особенно характерно для электродвигателей горных машин, работающих с резко-переменной нагрузкой, частыми пусками и сто-порениями рабочего органа. Например, при пуске АД активное сопротивление ротора может изменяться более чем в 1,5 раза, а индуктивности -на 30-40%.

Качество управления двигателем в значительной степени зависит от точности определения значений его параметров. Так, неточное задание величины активного сопротивления ротора может привести, в зависимости от используемого управляющего устройства, к недостаточному электромагнитному моменту, развиваемому машиной, или к ее насыщению. Следовательно, для улучшения качества управления одновременно с определением состояния АД необходимо проводить определение текущих значений параметров.

Большинство публикаций посвящено определению активного сопротивления и потокосцепления ротора. К недостаткам этих рабог относится то, что некоторые параметры АД в них принимаются заранее известными, и, кроме того, для реализации многих методов требуется измерение частоты вращения ротора или момента на валу АД. При этом большое количество работ посвящено методам, предназначенным для использования в конкретной системе управления, что ограничивает область их применения.

При рассмотрении математических методов, используемых различными авторами, можно отметить, что большую часть работ, рассматривающих оперативное оценивание параметров и состояния АД непосредственно в процессе функционирования электропривода, составляют методы, основанные на использовании фильтра Калмана, для которых необходимо определение статистических характеристик шумов в системе. При изменении этих характеристик (в случае нестационарных шумов) возможно возникновение неустойчивых процессов оценивания.

В завершении первой главы сформулированы основные задачи, решаемые в диссертационной работе.

Вторая глава посвящена анализу математических моделей АД и математических методов оценивания параметров и состояния сложных динамических объектов.

В качестве математической модели АД принята модель на основе уравнений обобщенной электрической машины:

и, = /7+% + }<окЧ1; 0 = 12Я2 + Ч>2 + - рсо)Ч2;

п=---, Ь--у,->

Г

г _ ^т . у _ ^т

лг ---:-, - -

^т + 4x2 Аи +

М = р1т(Ч*Ц)-> а> = -(М-Мс),

где: I]I - вектор напряжения, подведенного к обмотке статора; 1 ¡,12 - векторы токов, протекающих по обмоткам статора и ротора;

- векторы потокосцеплений обмоток статора и ротора; О)к - частота вращения координат; О) - частота вращения ротора; 1^1, Я 2 - активные сопротивления обмоток статора и ротора; Ьт - индуктивность цепи намагничивания; Ьа1,Ьа2 - индуктивности рассеяния обмоток статора и ротора; К$,КГ - коэффициенты электромагнитной связи статора и ротора; Ь'5 ,Ь'Г - переходные индуктивности статора и ротора; М - электромагнитный момент, развиваемый двигателем; Мс - момент сопротивления на валу; ./ - момент инерции ротора; р - число пар полюсов. Здесь и далее индекс 1 обозначает соответствие параметра или переменной статору, индекс 2 - ротору, индекс т - цепи намагничивания; обозначение X* показывает, что вектор является сопряженным, точка над переменной говорит о дифференцировании по времени. Обмотка ротора является приведенной к обмотке статора.

Эта модель получила наибольшее распространение в задачах анализа режимов работы АД и построения систем управления асинхронных электроприводов. В литературе отмечается ее достаточная адекватность для решения многих теоретических и практических задач при условии точного задания значений параметров АД.

В результате анализа математических методов, предназначенных для оценивания параметров и состояния сложных объектов, для использования в работе были выбраны поисковые методы оценивания.

В третьей главе рассматривается вопрос определения потокосцеп-ления статора. Анализ литературных источников показал, что для решения этой задачи, как правило, используется апериодическое звено, описываемое следующим выражением:

У1(р) = (и1(Р)-П111(Р))-1—, (1)

р + а>с

где юс - сопрягающая частота.

Прямое интегрирование в реальных условиях нецелесообразно по причине обязательного наличия в измеряемых токах и напряжениях погрешностей с неизвестными постоянными составляющими. С другой стороны, использование апериодического звена неизбежно приводит к появлению погрешностей вычисления потокосцепления статора в динамических режимах. Для устранения этих погрешностей нами была использована искусственная нейронная сеть (ИНС). Проведенные опыты и результаты математического моделирования позволили выбрать наилучшую структуру ИНС, для работы которой достаточно информации о значениях тока и потокосцепления статора, рассчитанного согласно (1). Обучение ИНС производилось на математической модели АД.

Проверка точности определения потокосцепления была проведена косвенным методом - рассчитанное потокосцепление использовалось для вычисления вращающего момента в опыте пуска АД на холостом ходе. С учетом того, что момент сопротивления в этом случае может быть принят равным нулю, угловое ускорение рассчитывалось как величина пропорциональная вращающему моменту и затем сравнивалось с измеренным ускорением. Результаты сравнения представлены на рис. 1. Здесь и на других рисунках измеренные величины показаны тонкой линией.

Математическое моделирование и результаты экспериментальной проверки показали, что применение ИНС позволяет уменьшить погрешность расчета потокосцепления статора в динамических режимах в несколько раз.

а) б)

Рис. 1. Сравнение измеренных и рассчитанных угловых ускорений: а) при расчете потокосцепления с помощью апериодического звена, б) при расчете потокосцепления с помощью ИНС

Для определения активного сопротивления статора в процессе работы АД использовался способ введения постоянной составляющей в фазные напряжения. В этом случае по обмоткам одновременно с переменным током протекает измерительный постоянный ток гораздо меньшей величины (порядка 2-5% от номинального), чтобы не вызвать повышения температуры обмотки и насыщения магнитопровода.

В четвертой главе решается задача определения параметров и состояния АД в динамических режимах работы на основе упрощенной модели АД, позволяющей уменьшить число оцениваемых параметров. Для упрощения модели равными принимаются переходные индуктивности статора и ротора, а также коэффициенты электромагнитной связи. В работе приводится обоснование этого подхода с последующей проверкой, результаты которой приведены в табл. 1. Здесь представлены средние и максимальные погрешности вычисления потокосцепления и тока ротора, нормированные относительно их значений в режиме работы АД с номинальной нагрузкой для полной и упрощенной моделей.

Таблица 1

Сравнение упрощенной и полной моделей

Двигатель Погрешность

средняя максимальная

^2 Г Ь Ь

4АМХ90Ь2УЗ - 3 кВт 1,91% 1,96% 2,3% 3,11%

4АМ80А4СУ1 - 1,1 кВт 0,5% 1,02% 0,63 3,8%

4А280М4УЗ -132 кВт 0,46% 0,4% 0,58% 0,52%

Аналогичные результаты были получены и при моделировании других двигателей - средняя погрешность во всех случаях не превышает 2%, а максимальная - 5%. Эти вычислительные эксперименты подтверждают допустимость применения упрощенной модели в задаче оценивания параметров и состояния АД.

Для определения активного сопротивления, потокосцепления, частоты вращения и переходной индуктивности ротора математическая модель АД представляется в виде:

х-/(х,и);

•х = [Ъа %р & ¿V (2)

« = К Ьа ЬрЬ

где х - вектор оценок состояния и параметров, и - вектор входных воздействий. Здесь и далее индексы а и р обозначают принадлежность составляющих вектора к осям координат а и Д Векторная функция /, связывающая производную состояния по времени с вектором входных воздействий и состоянием, имеет вид:

Г(х,и) =

Л

СО к2 I'

К*

Для выявления ошибки оценивания используется векторная функция к, связывающая определяемую величину с управляющим воздействием и состоянием:

Кг

(3)

и соответствующая ей функция И(х,и) = Ч,2> определяющая ту же величину, полученную из вектора оценок состояния и параметров.

При этом целевая функция выбрана квадратичной:

N-1

ее А*; = д(И(х,и) - к(х,и)) = Хгвд - ъш/ •

г=0

Минимизация этого критерия фактически означает минимизацию расхождения между выборками потокосцепления ротора, рассчитанными различными методами. Первая выборка (Ч^) вычисляется на основе алгебраической связи между потокосцеплениями статора и ротора (3), а вторая (4*2) - на основе математической модели процесса (2).

Число параметров в данной модели может быть уменьшено введением величины У = —^~ вместо отдельных параметров и Ь'г, что

уменьшает размерность пространства поиска. Значения Я2 и Ь'г могут быть затем найдены из равенства (для упрощенной модели) переходных

индуктивностей статора и ротора: Ь'г = Ь'5 =

л2 = у-иг.

Рассмотренный метод расчета реализован как функция (¿(Ь,

У, К5 (Ь[0], У[0], К5[0]) в виде отдельной подпрограммы. Входными данными для нее являются массивы тока статора ¡¡[О...И], потокосцепления статора ], величины &,У,К8, а также начальные значения

параметров и состояния &[0], У[0], К5[0], /"О/. Выходные данные - рассчитанный массив значений потокосцепления ротора ^¡[О-М], ве~ личина переходной индуктивности ротора Ь'г, а также значение критерия в-

Оценивание параметров и состояния проводится циклически небольшими выборками данных - окнами размером 1 -5мс, для которых выполняется минимизация критерия Q. Варьируемыми параметрами при

этом являются значения &, У, К5, а в качестве начальных значений в)[0], У[0], К5[0], Ч^/ОУ берутся конечные значения с предыдущего цикла. На первом цикле работы, наоборот, варьируются а)[0], У [О], К5 [0], а (Ь, У, К5 принимаются равными нулю.

Рассмотренный способ оценивания параметров и состояния АД может быть легко преобразован для использования в системе с датчиком частоты вращения ротора. Для этого достаточно вместо оцененных значений частоты вращения использовать измеренные. При этом размерность пространства поиска уменьшается на одну координату, что уменьшает вычислительную нагрузку, а также приводит к увеличению точности получаемых оценок других величин. Результаты вычислительных процессов оценивания представлены на рис. 2-3.

оцененной частоты вращения активного сопротивления

ротора для двигателя ротора для

4АМ80А4СУ1 двигателя 4АМ80А4СУ1

Для определения активного сопротивления и переходной индуктивности ротора также использовалась ИНС, предварительно обученная путем моделирования процессов в АД. Наилучшие результаты получены с ИНС, на вход которой подаются значения напряжений и фазных токов обмотки статора АД на текущем шаге и на двух предыдущих шагах, а также значения потокосцеплений статора на текущем шаге. Результаты работы ИНС представлены на рис. 4.

В пятой главе рассматривается определение параметров и состояния АД в режимах работы близких к установившимся.

Разработан метод определения активного сопротивления статора, основанный на отсутствии постоянной составляющей пото-косцепления обмотки статора при работе АД в установившемся режиме, что может быть выражено математически в виде:

) + у¥1(12)-0, где момент времени сдвинут на половину периода сетевого напряжения относительно

Для вычисления активного сопротивления статора в этом случае получено выражение:

Ч >2

О о

Интегрирование осуществляется с момента пуска до моментов времени t],t2, которые соответствуют установившемуся режиму работы АД.

Для обоснованного выбора методов оперативного оценивания параметров и состояния АД необходимо различать режим работы по динамике. Чем ближе режим работы АД к работе со статической нагрузкой в установившемся режиме, тем меньший объем информации о его состоянии и параметрах может быть получен из измеряемых токов и напряжений. Так, в установившемся режиме невозможно одновременное оценивание частоты вращения и активного сопротивления ротора, что следует, например, из анализа векторной диаграммы ротора.

Для получения количественной меры, определяющей степень динамичности режима работы АД, предложен критерий относительной

Р1

мощности первой гармоники потокосцепления статора: Кр/ =-. Здесь

рассматривается не электрическая мощность, а мощность сигнала в соот-

О 2 А 6 в 1С 12 16 в 20 22 24 2е2в30Э2МЭвЭ84С42 44 4в'63О

Рис. 4. Процесс определения активного сопротивления ротора с помощью ИНС для двигателя 4АМХ90Ь2УЗ

2к

ветствии с выражением: Р^ = Ы(аЯ), и мощность первой гар-

0

моники с учетом ее синусоидальности:

2я

Р^ = ]УА^ • зт(оЯ + д>1 ))2 ¿(ох) = к-(А^)2, где А^ - амплитуда О

первой гармоники, получаемая с помощью преобразования Фурье. Экспериментальная проверка показала, что устойчивое оценивание параметров и состояния АД по алгоритмам, описанным в главе 3, возможно при значениях Кр] < 0,97.

Для того, чтобы оценивание в режимах с меньшей информативностью не становилось неустойчивым, необходимо уменьшать размерность пространства поиска. Поскольку переходная индуктивность и индуктивность цепи намагничивания изменяются в меньшей степени в процессе работы машины, их значения, как и значения коэффициентов электромагнитной связи, в режимах близких к установившемуся принимаются постоянными.

Математическое описание процессов оценивания в этом случае приобретает следующий вид:

2а ^2р ®

1а

¥

/(х, и) =

10 Ча чр к

Г;

в)

Л

N-1

егд%С¥2П]-ч,2П])2-¡=0

Варьируемыми здесь являются величины & и , а на первом шаге - (И и При выходе АД на установившийся режим работы, когда значение Кр1 достигает 0,985-0,99 и более, активное сопротивление исключается из варьируемых величин.

Результаты оценивания представлены на рис. 5.

Для определения индуктивности цепи намагничивания используется следующая математическая модель:

и = b'la ha hpf'>

f(x,u).

-^T-faa-KsVlaJ + P^fi Lr

Lr

h(x,u) = Ij =

L' '

N-l

Q(Az)= ^(hfij-hfi])2

i=0

Варьируемой величиной является Lm, а на первом шаге - Lm. Экспериментальная проверка показала расхождение полученных результатов с результатами опыта холостого хода в пределах 5%.

В шестой главе рассматриваются аппаратная и программная части испытательного стенда и результаты испытаний, проведенных в соответствии с изложенным подходом к оперативной оценке параметров и состояния АД. Стенд включает в себя испытуемый двигатель, нагрузочный генератор постоянного тока, пускозащитный коммутационный блок, датчики тока типа LA-100P и датчики напряжения в виде резистивных делителей, датчик частоты вращения ротора и персональный компьютер с платой сопряжения J1A2M2, а также специально разработанное программное обеспечение. В качестве датчика скорости используется инкрементальный шифратор приращений RVI58N011K1A31N-02048. Шифратор имеет выходной квадратурный сигнал со сдвигом между каналами 90°,

10 20 30 40 50 6П 70 80 Ю 100 110 120 120 14С iSC 160 170 160 190 200

Рис. 5. Сравнение измеренной и оцененной частоты вращения ротора для двигателя 4АМХ90Ь2УЗ

что позволяет определять направление вращения. Число импульсов на оборот - 2048, что позволяет иметь разрешающую способность до 0,044 градуса и измерять не только частоту вращения, но и угловое ускорение с высокой точностью.

Для сопряжения датчиков с компьютером используется плата АЦП типа JIA-1,5PCI. Эта плата содержит в себе внутренний программируемый таймер и буфер типа FIFO, что позволяет осуществлять непрерывную дискретизацию и периодическую передачу данных по шине PCI в ПК.

С целью экспериментальной проверки методов оценивания была проведена серия опытов для ряда двигателей с номинальной мощностью от 1 до 18 кВт. В табл. 2 показаны результаты оценивания параметров двигателя в сравнении с каталожными и измеренными значениями. Здесь R.2*, L's* - значения, полученные с помощью ИНС. В графе «Измеренные» указаны значения параметров, доступных для измерения - активного сопротивления статора и индуктивности цепи намагничивания, которая определяется из опыта холостого хода.

Таблица 2

Параметры двигателя 4AMX90L2Y3

Способ получения я, Lm Т> * R2 r2*

На основании предложенных методов 1,72 0,19 0,012 0,0117 1,08 0,98

Оценивание на основе фильтра Калмана 0,195 0,008 1,01

Измеренные 1,725 0,193

Каталожные 2,55 0,39 0,0175 1,64

Каталожные (из опыта КЗ) 0,0123 1,67

Проведенные опыты показали хорошее совпадение результатов оценивания с измеренными значениями. Характерным является существенное отклонение некоторых каталожных данных от измеренных и оцененных значений, что объясняется различиями между реальным АД и его проектом, для которого и приводятся каталожные данные. Установлено, что использование для оценивания частоты вращения ротора каталожных значений Ьт, Ь'5, Я2 приводит к значительно большему расхождению с измеренной частотой вращения, чем использование параметров, полученных на основании предложенных методов.

Полученные результаты позволяют рекомендовать разработанные методы оперативной идентификации для практического использования в

асинхронных электроприводах, при моделировании переходных процессов в электрических сетях с асинхронными электроприводами, а также для контроля качества выпускаемых (ремонтируемых) двигателей и определения их параметров.

В приложении представлен графический материал по оперативной идентификации параметров и состояния для ряда двигателей мощностью 1-18 кВт.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена задача, имеющая существенное значение для повышения эффективности асинхронных электроприводов промышленных установок.

Основные результаты выполненных исследований заключаются в следующем:

1. Получена упрощенная математическая модель АД, учитывающая значимость отдельных параметров, которая с достаточной для практических целей точностью позволяет осуществлять оперативную идентификацию параметров и состояния АД.

2. Разработан уточненный способ определения потокосцепления статора АД, позволяющий компенсировать неточности, вызванные наличием в измерительной системе погрешностей с неизвестными постоянными составляющими.

3. Разработаны методы, позволяющие по мгновенным значениям токов и напряжений статора двигателя, работающего с динамической нагрузкой в составе электропривода, определять активное сопротивления ротора, переходные индуктивности статора и ротора, индуктивность цепи намагничивания, потокосцепление и частоту вращения ротора.

4. Разработан уточненный способ определения активного сопротивления статора АД по опыту пуска.

5. Разработаны методы, позволяющие по мгновенным значениям токов и напряжений статора двигателя, работающего в режиме, близком к установившемуся, определять индуктивность цепи намагничивания, потокосцепление ротора, частоту вращения или активное сопротивление ротора.

6. Предложен численный критерий, характеризующий степень динамичности режима работы АД, на основании которого производится выбор соответствующего алгоритма оценивания.

7. На основе вычислительных экспериментов, лабораторных и промышленных испытаний доказана работоспособность алгоритмов оперативной идентификации параметров и состояния АД.

Основные положения и результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Каширских В.Г. Оценка активного сопротивления ротора асинхронного электродвигателя с помощью нейронной сети / В.Г.Каширских, А.В.Нестеровский // Математические методы в технике и технологиях -ММТТ-17: Сб. трудов 17-й Международ, науч. конф.: В 10 т. Т. 5. Секция 5 / Под общ. ред. В.С.Балакирева.- Кострома: изд-во Костромского гос. технол. ун-та, 2004.- С. 161-163.

2. Каширских В.Г. Оценка параметров ротора асинхронного электродвигателя с помощью искусственной нейронной сети / В.Г.Каширских,

A.В.Нестеровский // Автоматизированный электропривод и промышленная электроника в металлургической и горно-топливной отраслях: Труды Второй Всероссийской науч.-практ. конф./ Под общ. ред.

B.Ю.Островлянчика, П.Н.Кунинина.- Новокузнецк: изд-во СибГИУ, 2004.- С. 87-90.

3. Универсальный компьютеризированный испытательный стенд / В.Г.Каширских, В.М.Завьялов, А.В.Нестеровский, С.С.Переверзев // Автоматизированный электропривод и промышленная электроника в металлургической и горно-топливной отраслях: Труды Второй Всероссийской науч.-практ. конф./ Под общ. ред. В.Ю.Островлянчика, П.Н.Кунинина.-Новокузнецк: изд-во СибГИУ, 2004,- С. 90-93.

4. Анализ шумов измерительной схемы при динамической идентификации асинхронного двигателя / В.Г.Каширских, В.М.Завьялов,

A.В.Нестеровский, С.С.Переверзев // Автоматизированный электропривод и промышленная электроника в металлургической и горно-топливной отраслях: Труды Второй Всероссийской науч.-практ. конф./ Под общ. ред.

B.Ю.Островлянчика, П.Н.Кунинина.- Новокузнецк: изд-во СибГИУ, 2004,- С. 93-97

5. Каширских В.Г. Динамическая идентификация параметров ротора асинхронного электродвигателя с помощью искусственной нейронной сети / В.Г.Каширских, А.В.Нестеровский // Вестник КузГТУ, 2004. - №4,-

C. 50-51.

6. Функциональный контроль состояния асинхронных электродвигателей горных машин / В.Г.Каширских, В.М.Завьялов, А.В.Нестеровский, С.С.Переверзев // Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири " Сибресурс-2004": Материалы 10-й Международной науч.-практ. конф./ Под общ. ред. Ю.А.Антонова и др.- Кемерово: изд-во КузГТУ, 2004.- С. 150-152.

7. Каширских В.Г. Определение активного сопротивления обмотки статора асинхронного двигателя по опыту пуска / В.Г.Каширских, А.В.Нестеровский // Вестн. КузГТУ, 2004.- №6.2.- С. 64-65.

8. Каширских В.Г. Динамическая идентификация асинхронных электродвигателей с учетом значимости параметров / В.Г.Каширских, А.В.Нестеровский // Вестн. КузГТУ, 2005.- С.73-74.

9. Каширских В.Г. Оценка индуктивности цепи намагничивания асинхронного электродвигателя в процессе его работы / В.Г.Каширских, А.В.Нестеровский // Вестн. КузГТУ, 2005,- №2.- С. 28-29.

Подписано в печать 19- О ¿.66Ь'

Формат 60x84/16. Бумага офсетная. Отпечатано на ризографе. Объем 1 п.л. Тираж 100 экз. Заказ ¿Нк ■

ГУ Кузбасский государственный технический университет. 650026, Кемерово, ул. Весенняя, 28.

Типография ГУ Кузбасский государственный технический университет. 650099, Кемерово, ул. Д. Бедного, 4А.

P11 187

РНБ Русский фонд

2006^4

7174

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ОЦЕНИВАНИЯ

ПАРАМЕТРОВ И СОСТОЯНИЯ АСИНХРОННЫХ

ДВИГАТЕЛЕЙ.

1.1. Необходимость знания параметров и состояния асинхронных двигателей.

1.2. Существующие методы идентификации асинхронных двигателей.

2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ

АСИНХРОННЫХ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ.

2.1. Методы идентификации.

2.2. Выбор и анализ математической модели асинхронного двигателя.

2.3. Оценка адекватности выбранной модели.

2.4. Преобразование математической модели.

2.5. Математический аппарат искусственных нейронных сетей.

Выводы.

3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОТОКОСЦЕПЛЕНИЯ СТАТОРА.

3.1. Определение потокосцепления статора при известном активном сопротивлении статора.

3.2. Определение активного сопротивления статора введением постоянной составляющей в фазные напряжения.

Выводы.

4.ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ И СОСТОЯНИЯ АД В

ДИНАМИЧЕСКИХ РЕЖИМАХ РАБОТЫ.

4.1. Определение переходной индуктивности, активного сопротивления и частоты вращения ротора.

4.2. Оптимизация вычислительных алгоритмов.

4.3. Практическая проверка алгоритмов.

4.4. Применение искусственных нейронных сетей для определения параметров ротора.

Выводы.

5. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ И СОСТОЯНИЯ АД В

РЕЖИМАХ РАБОТЫ, БЛИЗКИХ К СТАТИЧЕСКИМ.

5.1. Определение активного сопротивления статора по опыту пуска.

5.2. Определение частоты вращения и активного сопротивления ротора.

5.3. Практическая проверка алгоритмов.

5.4. Определение индуктивности цепи намагничивания.

Выводы.

6. ИСПЫТАТЕЛЬНЫЙ СТЕНД.

6.1. Аппаратная часть стенда.

6.2. Алгоритмы обработки данных.

6.3. Результаты испытаний.

Актуальность работы. Асинхронный электродвигатель с короткозамкнутым ротором (АД) является наиболее распространенным электромеханическим преобразователем во многих отраслях промышленности. В частности, АД применяется в большинстве электроприводов подземных горных машин угольных шахт — проходческих и очистных комбайнах, конвейерах, насосах и т.д.

Одним из путей повышения эффективности использования промышленных установок является применение регулируемых Ф асинхронных электроприводов, что позволяет снизить уровень динамической нагруженности, уменьшить энергопотребление, увеличить производительность и повысить надежность АД, электропривода и всей установки в целом.

Современные системы управления регулируемых асинхронных электроприводов требуют знания параметров и состояния АД, которые должны определяться в реальном времени. Кроме того, * знание текущих значений параметров и состояния АД позволит делать заключение о техническом состоянии АД в процессе его работы и производить на этой основе функциональное диагностирование с обнаружением на ранней стадии зарождающихся дефектов для своевременного их устранения.

Большая часть необходимых для этого величин недоступна для прямого измерения. Сюда входят такие параметры АД, как активное сопротивление и индуктивность ротора, индуктивность цепи намагничивания, а также переменные величины, определяющие состояние АД - ток ротора, потокосцепление статора и ротора. Использование датчика частоты вращения ротора также может быть нецелесообразным или невозможным по условиям функционирования привода.

Значения перечисленных параметров АД при приемосдаточных испытаниях в условиях завода-изготовителя не определяются, а каталожные значения являются рассчитанными в процессе проектирования АД и могут существенно отличаться от реальных величин, которые индивидуальны для каждого конкретного двигателя. Кроме того, такие параметры, как активные сопротивления и индуктивности АД, могут существенно изменяться в процессе работы в зависимости от режима работы и теплового состояния АД.

Исходя из этого, современная система управления, диагностирования и защиты электропривода должна включать в свой состав подсистему определения в реальном времени параметров и состояния АД (оперативная идентификация). Кроме того, эта информация может быть использована, например, при моделировании АД с целью расчета пусковых токов, создания эффективных систем управления, оценки качества выпускаемых (ремонтируемых) двигателей с определением их параметров.

Известно много научных публикаций, посвященных данной проблеме, в которых предложены различные методы определения недоступных для измерения параметров и переменных величин непосредственно в процессе работы АД, но они, как правило, базируются на различных реализациях фильтра Калмана и обладают рядом общих характерных особенностей, например достаточно высокой чувствительностью к уровню и статистическим характеристикам шумов в системе, при изменении которых возможны значительные погрешности оценок параметров и состояния АД или неустойчивые процессы оценивания. Это является серьезным недостатком при создании устройств, предназначенных для работы в автоматическом режиме в составе электропривода.

Отсюда следует, что задача построения устойчивых и малочувствительных к шумам алгоритмов для получения информации о недоступных для прямого измерения параметрах и переменных величинах АД с целью обеспечения необходимых функциональных свойств действующих или создаваемых асинхронных электроприводов, является актуальной.

Цель работы — разработка методов и программно-аппаратных средств, позволяющих в реальном времени определять параметры и состояние АД в процессе функционирования электропривода, не требующих априорной информации о шумах в системе.

Идея работы заключается в определении параметров и состояния АД на основе поисковых методов оценивания, математического аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС), уравнений динамики обобщенной электрической машины и информации, содержащейся в измеряемых фазных токах и напряжениях статора.

Задачи исследований:

- провести анализ существующих математических методов оценивания параметров и состояния сложных нелинейных динамических объектов;

- выбрать математическую модель АД и преобразовать ее к виду, удобному для применения выбранных методов оценивания;

- разработать устойчивые и малочувствительные к шумам методы оценивания параметров и состояния АД в реальном времени;

- разработать программные средства, реализующие данные методы, и испытательный стенд для их практической проверки;

- произвести проверку полученных алгоритмов на основе компьютерного моделирования, лабораторных и промышленных испытаний.

Методы исследований. Научные и практические результаты диссертационной работы получены с использованием следующих основных методов:

- теории обобщенной электрической машины для анализа процессов, происходящих в АД;

- поисковых методов оценивания для построения алгоритмов оценивания параметров и состояния АД в реальном времени;

- математического аппарата искусственных нейронных сетей для идентификации параметров и состояния АД;

- методов аналитического и численного решения систем дифференциальных уравнений;

- компьютерного моделирования процессов в АД с использованием полученных алгоритмов для оценивания параметров и состояния.

Основные научные положения.

1. Определение текущих значений активного сопротивления, потокосцепления, частоты вращения ротора, переходных индук-тивностей статора и ротора, индуктивности цепи намагничивания может быть проведено на основе уравнений обобщенной электрической машины и информации, содержащейся в значениях токов и напряжений статора двигателя, работающего с динамической нагрузкой при использовании разработанных методов оценивания.

2. При работе АД со статической или медленно изменяющейся нагрузкой применение поисковых алгоритмов оценивания позволяет определять индуктивность цепи намагничивания, пото-косцепление ротора, частоту вращения или активное сопротивление ротора.

3. Для определения параметров ротора АД в процессе его работы может быть использована искусственная нейронная сеть.

4. Активное сопротивление статора можно определить на основе уравнений обобщенной электрической машины и измеряемых токов и напряжений статора при пуске АД. Определение активного сопротивления статора на основании значений токов и напряжений статора двигателя в процессе его работы возможно введением малой постоянной составляющей в фазные напряжения.

5. Точность определения потокосцепления статора при известном активном сопротивлении статора и наличии в измеренных значениях токов и напряжений статора погрешностей с неизвестными постоянными составляющими может быть значительно повышена применением искусственной нейронной сети.

Научная новизна:

1. Установлена степень влияния различных параметров АД на оценки потокосцепления и тока ротора. Получена преобразованная математическая модель АД, учитывающая значимость параметров, позволяющая упростить алгоритмы оценивания и добиться их устойчивой работы в условиях действия нестационарных шумов.

2. Разработаны методы и алгоритмы, обеспечивающие устойчивые и малочувствительные к шумам процессы оценивания в реальном времени активного сопротивления, потокосцепления и частоты вращения ротора, переходных индуктивностей статора и ротора, индуктивности цепи намагничивания в динамических и статических режимах работы АД.

3. Разработан способ определения активного сопротивления статора по опыту пуска.

4. Разработан способ определения потокосцепления статора АД, применимый при наличии в измеренных значениях токов и напряжений статора погрешностей с неизвестными постоянными составляющими.

Практическая ценность работы состоит в том, что ее результаты могут быть использованы:

- при создании наблюдающих устройств для асинхронных электроприводов, необходимых для настройки и функционирования систем управления, защиты и диагностирования;

- при моделировании переходных процессов в электрических сетях, содержащих АД;

- для создания автоматизированных компьютерных комплексов, предназначенных для определения параметров и качества АД после изготовления и ремонта.

Достоверность научных положений и выводов подтверждена результатами вычислительных экспериментов на ЭВМ, а также экспериментальной проверкой на испытательном стенде на кафедре электропривода и автоматизации Кузбасского государственного технического университета, испытательном стенде НИИ взрывозащищенных электрических машин и аппаратов (г. Кемерово), а также результатами промышленных испытаний в условиях обогатительной фабрики ОАО «Шахта Заречная».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили одобрение на Всероссийской научно-практической конференции «Автоматизированный электропривод и промышленная электроника в металлургической и горно-топливной отраслях» («АЭПЭ-2004», г. Новокузнецк, 2004 г.), XVII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» («ММТТ-17», г. Кострома, 2004 г.), X Международной научно-практической конференции «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири» («Сибресурс 2004», г. Кемерово 2004 г.), Международной научно-практической конференции «Энергетическая безопасность России. Новые подходы к развитию угольной промышленности» (г. Кемерово, 2004 г.), на ежегодных научных конференциях Кузбасского государственного технического университета (г. Кемерово, 2002-2005 гг.)

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 9 печатных работ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, шести разделов и заключения, изложенных на 124 страницах машинописного текста, содержит 38 рисунков, 11 таблиц, приложение и список литературы из 113 наименований.

Основные результаты выполненных исследований заключаются в следующем:

1. Получена упрощенная математическая модель АД, учитывающая значимость отдельных параметров, которая с достаточной для практических целей точностью позволяет осуществлять оперативную идентификацию параметров и состояния АД.

2. Разработан уточненный способ определения потокосцепления статора АД, позволяющий компенсировать неточности, вызванные наличием в измерительной системе погрешностей с неизвестными постоянными составляющими.

3. Разработаны методы, позволяющие по мгновенным значениям токов и напряжений статора двигателя, работающего с динамической нагрузкой в составе электропривода, определять активное сопротивления ротора, переходные индуктивности статора и ротора, индуктивность цепи намагничивания, потокосцепление и частоту вращения ротора.

4. Разработан уточненный способ определения активного сопротивления статора АД по опыту пуска.

5. Разработаны методы, позволяющие по мгновенным значениям токов и напряжений статора двигателя, работающего в режиме, близком к установившемуся, определять индуктивность цепи намагничивания, потокосцепление ротора, частоту вращения или активное сопротивление ротора.

6. Предложен численный критерий, характеризующий степень динамичности режима работы АД, на основании которого производится выбор соответствующего алгоритма оценивания.

7. На основе вычислительных экспериментов, лабораторных и промышленных испытаний доказана работоспособность алгоритмов оперативной идентификации параметров и состояния АД.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена задача, имеющая существенное значение для повышения эффективности асинхронных электроприводов промышленных установок.

1. Гольдберг О.Д. Автоматизация контроля параметров и диагностика асинхронных электродвигателей/ О.Д. Гольдберг, И.М. Абдуллаев, А.Н. Абиев М.: Энергоатомиздат, 1991. - 160с.

2. Разгильдеев Г.И. Безопасность и надежность взрывозащищенного электрооборудования/ Г.И. Разгильдеев, В.И. Серов М.: Недра, 1992. - 207 с.

3. Садовский С.И. О некоторых аспектах энергосбережения/ Промышленная энергетика, 1999. №12.

4. Гольдберг О.Д. Испытания электрических машин. Учеб. для вузов М.: Высш. шк., 1990. - 225с.

5. Жерве Г.К. Промышленные испытания электрических машин. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. Отд-ние, 1984. - 408с.

6. Асинхронные двигатели серии 4А. Справочник/ Кравчик А.Э. и др. М.: Энергоатомиздат, 1982. 267 с.

7. Стариков Б.Я. Асинхронный электропривод отчистных комбайнов/ Б.Я. Стариков, В.Л. Азарх, З.М. Рабинович М., Недра, 1981. - 288 с.

8. Seing S. A novel technique of rotor resistance estimation considering variation of mutual inductance// Conf. rec. IEEE Ind. Appl. Soc. 22nd Annu. Meet., Atlanta, GA, oct. 18-23, 1987. Pt 1. / New York, N. Y., 1987. Pp.184-188.

9. Иванов B.M. Компенсация переменных параметров в системах векторного управления// Электротехника. №5, 2001. С. 22-24.

10. Nene V.D. Optimal Tracking of the Dinamic Performance of an Induction Machine// Electric Machines and Electromechanics, 1982. №7. - Pp. 27-34.

11. Ещин E.K. Теория предельных режимов работы горных машин. Томск: изд-во Том. ун-та 1995. - 232 с.

12. Agarwal P.D. Saturation factors for leakage reactance of induction motors/ Agarwal P.D., Alger P.L. // Trans. AIEE, vol. 80, 1961, pp. 1037-1042.

13. Chamlers S.J. Saturated leakage reactance of cage inductions motors/ Chamlers S.J., Dogson R. // Proc. IEEE, vol. 116, No. 8, 1969. pp. 1395-1404.

14. Панкратов В.В. Векторное управление асинхронными электроприводами: Учеб. пособие. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 1999. - 66с.

15. Muller К. Efficient TR Estimation in Field Coordinates for Induction Motors// ISIE '99. IEEE Int'l Symposium on Industrial Electronics. Bled, Slovenia; 12-16 July, 1999.

16. Панкратов В.В. Синтез адаптивного идентификатора потокосцеплений и активных сопротивлений асинхронного двигателя для систем векторного управления// Изв. вузов. Электромеханика, 1997. №3. - С. 65-68.

17. Поздеев Д.А. Частотное управление асинхронным электроприводом с поддержанием постоянства потокосцепления ротора/ Д.А. Поздеев, С.А. Хрещатая // Электротехника, 2000. -№Ю. С. 38-41.

18. Микропроцессорная система векторного управления асинхронного электропривода с использованием функции идентификации постоянной времени ротора/ Кояма М., Яно М., Камияма И., Яно С. // IEEE Transactions on Industry Applications.1986. №3. С. 453-459.

19. Nordin K. Influence of motor parameter deviations in feedforward field oriented systems/ Nordin K., Novotmy D.W., Zinger D.S. // IEEE Trans, on Industry Applications, vol. 1A-21, July/Aug. 1985, pp. 1009-1015.

20. Effect of parameter change on coordinate control systems/ Koyama M. и др. // In conf. record, IPEC(Japan) conf., Tokyo Japan, March 1983, pp. 684-695.

21. Isidori A. Nonlinear control systems. 2nd ed. Berlin: Springier Verlag, 1989.

22. Hofmann H. Speed-sensorless vector torque control of induction machines using a two-time-scale approach/ Hofmann H., Sanders S.R. // IEEE Transaction on Industry Applications, vol. 34, No. 1, January/February 1998. Pp. 169-177.

23. Orlowska-Kowalska T. Analiza wtasnosci rozszerzonergo obserwatora stanu i parametrow silnika asinchronicznergo// Rozwoj teor. podstaw optym. zautomatuz. ukl. napedu elek. 5 Kraj. Semin., Krakow-Karniowice, 1987. C. 12-15.

24. Пат. 3034251 ФРГ, Н02Р5/40. Способ и устройство для определения сопротивления ротора асинхронной машины/ Байер К., Блашке Ф. Приоритет 11.09.80, № Р 3034251.9. (ФРГ).

25. Столяров И.М. Определение параметров асинхронной машины/ И.М. Столяров, З.Б. Слепцова // Горный журнал, 1984. №10 - С. 6-8.

26. Ильин М.О. Частотный метод определения параметров схем замещения обмоток электрических машин/ М.О. Ильин, Ф.Ф. Котченко // Электричество, №3, 1987.

27. Boldea I. Unified treatment of core losses and saturation in the orthogonal axis model of electric machines/ Boldea I., Nasar S.A.// IEE Proc., 1987. - В 134. No. 6. - Pp. 355-363.

28. Повышение точности измерения сопротивления и температуры обмоток электрических машин под нагрузкой/ Грибакин B.C., Барашев А.Ф., Эйдельман Г.И., Грибакина Г.В. -Владимир, 1988. 10 с. - Рукопись представлена ВНИПТИЭМ. -Деп. в Информэлектро, 23.06.88.

29. А.С. №1295347 СССР, G01R31/34. Способ определения активного, индуктивного сопротивлений и ЭДС асинхронного двигателя по высшим гармоникам/ С.И. Кутузов, Н.Г. Широков (СССР).- №3927765/24-07. Заявлено 07.03.87. Бюл. №9.

30. А.С. №1372259 СССР, G01R31/34. Способ определения активных и индуктивных сопротивлений рассеяния обмотки ротора асинхронного двигателя/ Г.Г. Рогозин, Ю.И. Печуркин, Н.Г. Пятлина, В.И. Алексеев (СССР).- №4092032/24-07. Заявлено 07.02.88. Бюл. №5.

31. А.С. №1038893 СССР, G01R31/34. Устройство для определения динамических индуктивных сопротивлений обмоток электрических машин переменного тока/ Г.Г. Рогозин, И.П. Заболотный, Г.Л. Баранов (СССР).- №3387451/24-07. Заявлено 30.08.83. Бюл. №32.

32. Amuliu В.P. Induction motor parameter identification from operating data for electric drive applications/ Amuliu B.P., Ali K.// 18th Digital Avionics Systems Conference, St. Louis, Missouri, October 1999.

33. Toliyat H.A. A Method for Dynamic Simulation and Detection of Air-Gap Eccentricity in Induction Machines/ Toliyat H.A., Arefeen M.S., Parlos A.G.// IEEE Transactions on Industry Applications, Vol. 32, No. 4, July/August 1996. Pp. 910-918.

34. Величко Г.В. Метод идентификации параметров асинхронных трехфазных двигателей ориентированных на использование в автоматизированном электроприводе// Автоматизация и управление в машиностроении. 2000. № 11. - С. 22-28.

35. Kataoka Т. A new method of determining the equivalent circuit parameters and predicting the steady state performance of inverter fed induction motors// Conf. Rec. IEEE Ind. Appl. soc. 1988.

36. Krynke M. Identificacja wspolczynnikow modelu matimatic-znego silnika indukcyjnego na podstawie doswiadczalne wyznaczonej charakterystyki/ Krynke M., Jezierski A.// Subszae Optim. Zautomatyc. 1983. No. 7. - Pp. 28-40.

37. A.C. №1802347 СССР, G01R31/34. Устройство для определения параметров асинхронного электродвигателя/ Д.А. Алешин, Е.К. Ещин, B.JI. Иванов (СССР).- №928795/22. Заявлено 18.04.91. Опубл. 15.03.93. Бюл. №10.

38. А.С. №1468211 СССР, G1R31/34. Устройство для определения параметров асинхронных электродвигателей/ Е.К. Ещин, B.JI. Иванов, В.Г. Власов, Д.А. Алешин, М.А. Тынкевич (СССР).- №4184538/22. Заявлено 15.07.92. Бюл. №26.

39. Алешин А. Д. Разработка высокопроизводительного комплекса оценки качества асинхронных электродвигателей: Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Кемерово, 1997. 173с.

40. Moons С. Parameter Identification of Induction Motor Drivers/ Moons C., Moor De.B.// Automatica, vol. 31, № 8, 1995. -Pp. 1137-1147.

41. Carces L. Parameter adaption for the speed-controlled static AC drive with squirrel-cage induction motor// IEEE Transaction on Industry Applications. Vol 1A, No. 2, pp. 173-178. Mar-Apr 1980.

42. Ohtani Т. Torque control using the flux derived from magnetic energy in induction motor driven static converter// Conference record. International Power Electronics Conference. Tokyo. March, 1983, pp. 696-707.

43. High performance AC motor speed control system using GTO converters/ Okuyama Т. и др.// Conference record. International Power Electronics Conference. Tokyo. March, 1983, pp. 720-731.

44. Marino R. Adaptive input-output linearizing control of induction motors/ Marino R., Peresada S., Valigi P.// IEEE Trans. Automat. Contr., vol. 38, 1993, pp. 208-221.

45. Munoz-Garcia A. A new induction motor open-loop control capable of low frequency operation/ Munoz-Garcia A., Lipo T.A., Novotny D.W.// IEEE Industry Applications Society Annual Meeting. New Orleans. Lousiana. October 5-9. 1997.

46. Holtz J. Sensorless speed and position control of induction motors// 27th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, IECON, Denver/Co, Nov. 29 Dec. 2, 2001.

47. Bellini A. Adaptive control with parameter estimation for induction motor drives/ Bellini A., Figalli G.// Control Eng. Practice, Vol. 3, No. 2, 1995. Pp. 181-188.

48. Takayoshi Matsuo A rotor parameter identefication scheme for vector controlled induction motor drives/ Takayoshi Matsuo, Thomas LipoA.// IEEE Trans. Ind. Appl., 1985, 21, №3. -Pp.624-632.

49. Hu J. Adaptive control of induction motor systems despite rotor resistance uncertainty/ Hu J., Dawson D.M.// Automatica. Vol. 32. 1996. No. 8. Pp. 1127-1143.

50. Hidehiko S. Secondary resistanse identification of an induction-motor applied model reference adaptive sistem and its characteristics/ Hidehiko S., Oznins T.// IEEE Trans, and Appl., 1987, 23 № 2. Pp. 296-303.

51. Cecati C. On-Line Identification of Electrical Parameters of the Induction Motor Using RLS Estimation/ Cecati C., Rotondale N.// IECON'98, Aachen, Sept. 1998. Pp. 2263-2268.

52. Perez T. Induction motor parameter and state estimation using nonlinear observers/ Perez Т., Gomez J.C., Junco S.// Latin American Append Research. Vol. 30, 2000. No.2.

53. Динамический метод определения параметров модели асинхронного двигателя/ Ванг Ю. и др.// Conf. Prec. IEEE Southeastcon 82. New-York, U.S.A. 1982. Pp. 430-438.

54. Orlowska-Kowalska T. Application of exiended Luenberger observer for flux and rotor time-constant estimation in induction motor drivers// IEE Proc. D. .-1989 .- 136 №6.

55. Stephan J. Real-time estimation of the parameters and fluxes of induction motors/ Stephan J., Bodson M., Chiasson J.// IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 30, No.3, 1994, pp. 746-758.

56. Zein I. An extended Kalman filter and an appropriate model for the real-time estimation of the induction motor variables and parameters/ Zein I., Loren L., Forgez C. // http://www.utc.fr/lec/publications/articles/IASTEDMEC0200I.pdf.

57. Ключев В.И. Теория электропривода М.: Энергоатомиздат, 1985. - 560с.

58. Bose В.К. Quasi-fuzzy estimation of stator resistance of induction motor/ Bose B.K., Patel N.R.// IEEE Transaction on Power Electronics, Vol. 13, No. 3, May 1998. Pp. 401-409.

59. Kanellakopoulos I. An extended direct scheme for robust adaptive nonlinear control/ Kanellakopoulos I., Kokotovic P.V., Marino R.// Automatica, vol. 27, 1991, pp. 247-455.

60. Adaptive regulation of nonlinear system with unmodeled dynamics/ Taylor D.G., Kokotovic P.V., Marino R., Kanellakopoulos I.// IEEE Trans. Automat. Contr., vol. 34, 1989, pp. 405-412.

61. Indirect techniques for adaptive input-output linearization of nonlinear systems/ Teel A., Kadiyala R., Kokotovic P.V., Sastry S.S.// Int. J. Control, vol. 53, 1991, pp. 192-222.

62. Kabzinski J. Adaptive nonlinear controller for a current-controlled induction motor/ Kabzinski J., Wasiak G., Woznak P.// Control Eng. Practoce, Vol. 4, 1996. No. 5. - Pp. 713-719.

63. Каширских В.Г. Определение кривой намагничивания асинхронного электродвигателя по результатам испытания на холостом ходе / В.Г. Каширских, В.М. Завьялов, Д.В. Соколов // Вестник КузГТУ, 2002. №2. С. 14-16.

64. Хилленбранд Ф. Метод определения частоты вращения и потока ротора асинхронного электродвигателя посредством измерения только величин на клеммах// IFAC Contr. Power Electron, and Elec. Drives, 3. 1984; 1983. Pp. 55-62.

65. Liu J. Speed estimation of induction motor using a nonlinear identification technique/ Liu J., Kung I., Chao H.// Proc. Natl. Sci. Counc. ROC(A) Vol. 25, No. 2, 2001. Pp. 107-114.

66. Ouhrouche M.A. Estimation of speed, rotor flux and rotor resistance in cage induction motor using the EKF algorithm// International Journal of Power and Energy Systems 2002. Pp. 1-20.

67. Son Y.C. Sensorless field orientation speed control of induction motor using electrical saliency/ Son Y.C., Sun S.K.// http://eepel.snu.ac.kr/~vince/paper/master.pdf.

68. Bottura C.P. A parameter space approach for state space induction machine modeling and robust control// SBA Controle & Automatcao. Vol. 11, no.02/ Mai., Jun., Agosto de 2000. Pp.128134.

69. Chen Y. Embedded DSPs bring cost-effective high-performance solutions to appliance control// Electronic Engineering Times. 2 apr. 2001. Pp. 78-82

70. Transaction of the Institute of Electrical Engineers of Japan//Vol. 120, No. 10, 2000, pp.1165-1170.

71. Stabbler M. Sensorless control algorithms for AC motors/ Stabbler M., Jonsson R.// PCIM Europe 10/2000.

72. Holtz J. Methods for Speed Sensorless Control of AC Drives; in K. Rajashekara (Editor) "Sensorless Control of AC Motors"// IEEE Press Book, 1996. Pp. 1-6.

73. Системы управления асинхронными двигателями, питающимися от инвертора, со схемой оценки мгновенной частоты скольжения/ Nabae А. и др.// IEEE PESC'82 Power Electron Spec. 13th ann conf. Cambridge.-1982. C. 322-327.

74. Дарьенков А.Б. Бездатчиковая система векторного управления с ориентацией по вектору потокосцепления ротора/ А.Б. Дарьенков, В.В. Марков, В.Г. Титов // Электротехника, №5, 2000.- С. 1-4.

75. Restrepo J. Speed Measurement of AC machines using the Instantaneous Power Spectrum (IPS)// Proceedings of the International Conference on Signal Processing, Applications & Technology (ICSPAT), Boston, USA, Octubre 1996. Pp 1248 - 1252.

76. Донской H.B. Мультипроцессорная система управления асинхронным двигателем с ориентацией по вектору потока/ Н.В. Донской, В.И. Вишневский // Электротехника, 2001. -№2. С. 41-43.

77. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния.-М.: Мир, 1975.687 с.

78. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А.А. Красовского.-М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987.-712 с.

79. Круглов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В.В. Круглов, В.В. Борисов.- М.: Горячая линия Телеком, 2001. 382 с.

80. Digital Avionics Systems Conference, 1999. Proceedings. 18th Volume: 2 Date: 1999.

81. Rasmus К. Ursem. Parameter Identification of Induction Motors using Stochastic Optimization Algorithms / Applied Soft Computing, 13th August, 2003.

82. Pui Yan Chung. Parameter Identification for Induction Machines by Continuous Genetic Algorithms / ANNIE 2000 Conference St. Louis, MO, November 5 8, 2000.

83. Завьялов В. M. Оперативная оценка параметров и состояния асинхронных электродвигателей в составе регулируемого электропривода: Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Кемерово, 2003. 152с.

84. Копылов И.П. Математическое моделирование электрических машин : Учеб. для вузов. М.: Высшая, школа., 2001. -327 с.

85. Янг С. Алгоритмические языки реального времени: конструирование и разработка: Пер. с англ.-М.:Мир, 1985.-400 с.

86. Ковач К.П. Переходные процессы в машинах переменного тока/ К.П. Ковач, И. Рац M.-JI., Госэнергоиздат, 1963. - 744с.

87. Сипайлов Г.С. Математическое моделирование электрических машин / Г.С. Сипайлов, А.В. JIooc.-M.: Высшая школа, 1980.-176 с.

88. Петров Л.П. Управление пуском и торможением асинхронных электродвигателей.-М.: Энергоатомиздат, 1981.184 с.

89. Применение методов нейронных сетей и генетических алгоритмов в системах управления электроприводами /Электротехника, 1999.-№5. С. 2-5.

90. Горбань А.Н. Нейронные сети на персональном компьютере/ А.Н. Горбань, Д.А. Россиев. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН. 1996.-276с

91. Harris Drucker, Yann Le Cun, Improving Generalization Performance Using Backpropagation / IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.3, N5, 1992, pp.991-997.

92. Joachim Holtzz. Drift and Parameter Compensated Flux Estimator for Persistent Zero State Stator Frequency Operation of Sensorless Controlled Induction Motors / IEEE Transactions on Industry Applications, 2003.

93. Nik Rumzi. HIGH PERFORMANCE DIRECT TORQUE CONTROL INDUCTION MOTOR DRIVE UTILISING TMS320C31 DIGITAL SIGNAL PROCESSOR / Digital Signal Processing Solutions, 22.04.2000.

94. Bimal K. Bose. Quasi-Fuzzy Estimation of Stator Resistance of Induction Motor / IEEE TRANSACTIONS ON POWER ELECTRONICS, VOL. 13, NO. 3, MAY 1998.

95. E.M. Коварский. Испытание электрических машин / Е.М. Коварский, Ю.И. Янко М. Энергоатомиздат, 1990 - 320с.:ил.

96. А.Б. Сергиенко. Цифровая обработка сигналов / СПб.:Питер, 2003.-608 с.

97. Численные методы / Н.И. Данилина, Н.С. Дубровская, О.П. Кваша и др. М:. Высшая школа, 1976. - 386 с.

98. Каширских В.Г. Определение в реальном времени активного сопротивления и потокосцепления ротора асинхронного двигателя при его работе в установившемся режиме / В.Г. Каширских, В.М. Завьялов // Вестн. КузГТУ. 2003. - №1. -С. 21-24.