Сметана Ігор Володимирович. Підвищення робастності асинхронного електроприводу з векторним керуванням

Краткое описание

Сметана Ігор Володимирович. Підвищення робастності асинхронного електроприводу з векторним керуванням : дис... канд. техн. наук: 05.09.03 / Національний ун-т "Львівська політехніка". - Л., 2005

Сметана І.В.Підвищення робастності асинхронного електроприводу з векторним керуванням. Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.09.03 електротехнічні комплекси та системи. Національний університет «Львівська політехніка». Львів, 2005.
Дисертаційна робота присвячена науковій задачі підвищення робастності систем з векторним керування (СВК) на базі АД з к.з. ротором, що полягає в забезпеченні необхідних статичних та динамічних властивостей електроприводу в якому присутні параметричні збурення.
В роботі запропоновано аналітичний метод дослідження чутливості СВК до зміни параметрів на точності ідентифікації координат стану. На основі отриманих за допомогою цього методу результатів, а також досліджень на математичних моделях електроприводів з векторним керуванням, проведено класифікацію та сформульовано рекомендації щодо вибору структур СВК для зменшення їх чутливості. Запропроновано ефективний спосіб ідентифікації параметрів заступної схеми АД з к.з. ротором та проведено його реалізацію на експериментальній установці. Синтезовано оптимальні налаштування замкнених естиматорів потокозчеплення, а також отримано оптимальні структури штучних нейронних мереж, що забезпечують покращення характеристик електроприводу. Показано доцільність застосування в СВК рекурентних нейромереж які забезпечують необхідні показники електроприводу, як на математичних моделях, так і з використанням розробленої експериментальної установки.

У дисертаційній роботі наведено теоретичне узагальнення та нове розв’язання науково-прикладної задачі покращення характеристик керованого асинхронного електроприводу, що перебуває під дією параметричних збурень. Виконані в дисертаційній роботі дослідження дали змогу зробити наступні висновки:

Забезпечення відповідних динамічних та статичних характеристик асинхронного електроприводу з векторним керуванням при дії параметричних збурень робить необхідним проведення аналізу їх чутливості та вирішення задач вдосконалення способів ідентифікації параметрів заступної схеми АД та координат стану.
Застосування аналітичного методу аналізу чутливості СВК дозволило провести їх класифікацію, а також визначити чутливість окремих контурів до зміни параметрів та точності ідентифікації координат стану.
Розроблені математичні моделі адекватно відображають процеси в системах з векторним керуванням і дають змогу аналізувати вплив зміни параметрів двигуна в процесі експлуатації на характеристики електроприводу.
Запропонований метод ідентифікації параметрів заступної схеми АД забезпечує високу точність їх визначення (до 2% похибки визначення активних опорів) і дає змогу створювати конкурентноздатні системи керованого електроприводу.
В результаті проведених досліджень синтезовано оптимальні налаштування замкнених естиматорів потокозчеплення, а також отримано оптимальні структури штучних нейронних мереж, що забезпечують покращення характеристик електроприводу.
Застосування в системах векторного керування традиційних структур нейронних мереж прямого поширення сигналу (НМПП), які є статичними за своєю природою, не забезпечує задовільної точності відтворення вектора потокозчеплення в замкнутій системі, внаслідок використання вхідних сигналів напруги з виходу інвертора з ШІМ. Запропонована в роботі каскадна структура НМПП дає змогу уникнути цього недоліку.
Рекурентні нейронні мережі (РНМ) забезпечують створення робастних СВК і тим самим покращують характеристики цих систем при дії параметричних збурень у порівнянні з системами, в яких застосовано традиційні естиматори. Зокрема застосування РНМ забезпечує зменшення низькочастотних коливань моменту та покращення форми фазних струмів статора.
Результати дослідження СВК отримані з використанням розробленої експериментальної установки, відповідають результатам отриманим для даних систем на основі їх математичних моделей, а також підтверджують доцільність застосування нейронних мереж в системах керованих електроприводів, в яких присутні параметричні збурення для підвищення робастності та покращення їх характеристик.