Сборник научных трудов 5-й международной научно-технической конференции аспирантов и студентов "Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых", Донецк, 2005 г.

Применение нейросетей в системах управления электроприводами

Шелудько Д.И., студент; Коротков А.В.,ассистент (ДонНТУ, г.Донецк, Украина)

Объектом исследования в данной работе является электропривод (ЭП) постоянного тока по системе тиристорный преобразователь – двигатель (ТПД). Предмет исследования - система управления ЭП на основе нейросетей. Цель исследования - является анализ возможности применения нейросетевых методов в системах управления ЭП.

Искусственная нейронная сеть (ИНС) представляет собой структуру, элементарным функциональным модулем которой есть нейрон [1]. ИНС строится из множества связанных между собой нейронов.

На рисунке 1 показана математическая модель нейрона, где приняты следующие обозначения: x_i - входной сигнал нейрона, w₀ - смещение, w_i - вес i-ой связи, f - активационная функция нейрона, z - выходной сигнал нейрона.

Рисунок 1 – Математическая модель нейрона

Выходной сигнал нейрона определяется следующим выражением:

Особенностью ИНС является ее способность к обучению (тренировке) – процессу, при котором свободные параметры нейронной сети адаптируются в результате ее непрерывной стимуляции внешним окружением. Обученная ИНС может быть использована при решении различных задач.

Практическое применение ИНС рассмотрим на примере прямой и обратной нейромодели системы ТПД. На рисунке 2 приведена структура ИНС прямой и обратной (инверсной) моделей.

Прямая модель [1, 2] предназначена для воспроизведения выходной координаты объекта управления U_вых(n) при подаче произвольного входного сигнала U_вх(n).

Рисунок 2 – Прямая (а) и обратная (б) модели объекта управления

Инверсная модель [1, 2] выполняет задачу обратную прямой, то есть воспроизводит входной сигнал U_вх(n) при имеющемся выходном U_вых(n). При этом для лучшего воспроизведения динамических свойств объекта управления необходимо применять k задержек по входу и m задержек по выходу. Инверсная модель может быть поставлена последовательно с объектом управления для улучшения качества переходных процессов последнего при отработке задающего воздействия.

На рисунке 3 а приведены реакции синтезированной прямой нейромодели на скачок задающего воздействия при различном числе задержек сигнала задания и выходного сигнала. Откуда видно, что число задержек входных сигналов существенно не влияет на воспроизведение реакции объекта управления на скачок задания.

Рисунок 3 – Результат работы нейросети: а) прямая модель объекта управления, б) последовательное соединение инверсной модели и объекта управления

На рисунке 3 б показаны переходные процессы в системе ТПД, а также в системе, в которой последовательно с объектом управления включена инверсная модель для разного числа задержек входных (k) и выходных (m) сигналов нейросети. С точки зрения теории автоматического управления постановка обратной модели объекта в прямой канал последовательно с ним означает сведение передаточной функции всей системы к единице.

На рисунке 3 применяются следующие условные обозначения: - текущая частота вращения двигателя, в долях частоты вращения холостого хода, t/T_ТП - время в долях постоянной времени тиристорного преобразователя.

Как видим из рисунка 3 б, постановка инверсной нейромодели в канал управления увеличило быстродействие системы и уменьшило ее колебательность, причем оптимальный переходной процесс был получен для девяти задержек сигнала задания и выходного сигнала объекта управления.

В результате проведенных исследований, можно отметить как достоинства, так и недостатки использования нейросетевого подхода в системах управления электроприводами.

Достоинства:

1. Получение модели объекта управления можно выполнять, не зная его параметров.

2. Возможность воспроизведения выходного сигнала объекта управления при произвольном входном воздействии с использованием прямой нейромодели.

3. Возможность улучшения качества переходных процессов в системе ТПД при включении инверсной нейромодели в прямой канал последовательно с объектом управления.
   

Недостатки:

1. При использовании нейросетевых методов предъявляются повышенные требования к аппаратной и программной части системы управления.

2. Для систем управления приводом постоянного тока отсутствует возможности ограничения тока якоря при использовании инверсной нейромодели в канале управления.

Перечень ссылок

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

2. Скляренко Е. Г. Системы регулирования электроприводов роботов с использованием нейромоделей // Проблемы автоматизированного электропривода. Теория и практика: Вестник ХГПУ. Специальный выпуск. – Харьков: ХГПУ, 1998 – с. 385 – 387.