стань автором. присоединяйся к сообществу!
Лого Сделано у нас
26

Учёные ПНИПУ улучшили управление синхронными двигателями

Синхронные двигатели широко применяются в машиностроении, энергетике, строительстве и металлургии благодаря своей эффективности, мощности и надежности.

 © pstu.ru

Однако регуляторы, которые обычно управляют параметрами работы таких двигателей, например, скоростью, не всегда обеспечивают высокое качество контроля. В результате эффективность двигателя снижается, растет потребление электроэнергии и износ деталей.

Ученые ПНИПУ предложили решение этой проблемы: нечеткий регулятор, основанный на знаниях эксперта-человека, позволит более точно и стабильно управлять работой двигателя.

Исследование опубликовано в журнале «Электротехника», № 11, 2023. Разработка проведена в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».

В синхронном электродвигателе скорость работы ротора (вращающаяся часть) совпадает со скоростью вращения магнитного поля статора (неподвижная часть). Такие двигатели дороже и сложнее в эксплуатации — быстрее изнашиваются и требуют дополнительный источник постоянного тока, но при этом обладают большей мощностью, чем асинхронные, и менее чувствительны к скачкам напряжения.

Ученые ПНИПУ проанализировали работу системы управления синхронного двигателя с постоянными магнитами без датчика положения ротора, которая содержит регулятор скорости ротора и наблюдатель для оценки его текущей скорости. Они предложили заменить используемый в ней классический пропорционально-интегральный регулятор (ПИ-регулятор) скорости вращения ротора на нечеткий регулятор.

ПИ-регулятор — устройство с обратной связью для управления технологическими параметрами (скоростью, температурой, давлением и т. д.) Чтобы пояснить принцип его работы, приведем пример. Допустим, ПИ-регулятор отвечает за положение регулирующего вентиля на трубе с горячей водой, при этом необходимо, чтобы вода была определенного градуса. Получив информацию от датчика о реальной температуре воды, регулятор решает, насколько приоткрыть вентиль, чтобы та достигла нужного значения.

Однако ПИ-регулятор слабо подходит для сложных систем, например, доменной печи, поскольку невозможно учесть все факторы, влияющие на их работу (меняющуюся нагрузку, температуру, качество смазки, износ деталей и др.) При этом квалифицированный оператор качественно управляет такими объектами, опираясь на показания приборов и накопленный опыт.

В таком случае политехники предлагают заменить ПИ-регуляторы на нечеткие регуляторы, построенные на основе нечеткой логики. Что это значит? Нечеткий регулятор состоит из фаззификатора, блока правил и дефаззификатора.

Фаззификатор преобразует точные значения входных сигналов (например, значения скорости ротора) в нечеткие величины (очень высокая, высокая, очень низкая, низкая, норма). Блок правил содержит инструкции (если x, то y), с которыми регулятор соотносит полученные нечеткие величины, и определяет, какое управляющее воздействие ему применить (если скорость очень низкая, то подачу тока увеличить сильно). Дефаззификатор преобразует нечеткие решения (увеличить сильно) в точные значения управляющих воздействий (увеличить на х), которыми регулятор контролирует скорость ротора.

Инструкции для нечеткого регулятора основаны на знаниях опытных специалистов. При этом возможно сформировать любое количество инструкций и условий в них, что делает процесс управления гораздо более эффективным.

— ПИ-регуляторы чувствительны к изменениям параметров системы, недостаточно качественно реагируют на быстрые и сильные перепады нагрузки, это приводит к ошибкам в процессе управления, снижению эффективности работы всей системы. Применение нечеткого регулятора исключает эти недостатки, — рассказывает ассистент кафедры автоматики и телемеханики ПНИПУ Сергей Сторожев.

Чтобы убедиться в эффективности предложенного подхода, ученые Пермского Политеха смоделировали работу нечеткого регулятора скорости в синхронном двигателе при помощи специализированного ПО. Они исследовали его работу при разной нагрузке и изменяющихся параметрах двигателя (например, при перегреве, вибрациях, износе деталей).

— Результаты показали, что использование нечеткого регулятора улучшает основные показатели качества управления в обоих случаях. Например, перерегулирование (превышение необходимого уровня управляющего воздействия) в идеальных условиях сокращается с 5% до 1%, а в условиях изменяющихся параметров двигателя — с 10% до 2%, — подводит итог доктор технических наук, заведующий кафедрой автоматики и телемеханики ПНИПУ Александр Южаков.

Разработанный учеными ПНИПУ подход представляет собой альтернативу стандартному способу управления синхронными двигателями с постоянными магнитами без датчика положения ротора. Он может применяться в двигателях беспилотников, электросамокатов, велосипедов, топливных и масляных насосов. Это позволит добиться более простого, точного и качественного управления их работой, повысить их эффективность, сократить потери электроэнергии, избежать ускоренного износа деталей. Как отмечают ученые, конструкторская и программная документация уже разработана и планируется к внедрению в 2024 году.

Справка:

Пермский Политех стал обладателем гранта «Приоритет 2030» в 2021 году. Его размер составил 100 млн. рублей. «Приоритет 2030» является самой масштабной в истории России программой государственной поддержки и развития высших учебных заведений. Ее цель — формирование к 2030 году в России более 100 прогрессивных современных университетов, которые станут центрами научно-технологического и социально-экономического развития страны. Всего комиссия Минобрнауки РФ включила в программу «Приоритет 2030» 106 вузов из 49 городов страны, из них 60% — региональные университеты.

Хочешь всегда знать и никогда не пропускать лучшие новости о развитии России? У проекта «Сделано у нас» есть Телеграм-канал @sdelanounas_ru. Подпишись, и у тебя всегда будет повод для гордости за Россию.

  • 3
    Clausson Clausson
    07.12.2318:37:58

    fuzzy logic — нечёткая логика. Давно и успешно применяется для управления сложным процессами и даже прогнозирования. Причем логически эффективность fuzzy logic понять довольно сложно (потому то она и «мягко-пушистая»). Вместо четких параметров система переводится в режим: «ой, что-то маловато будет», «не, ну это слишком много» и «вот, в самый раз». То есть по принципу домашней хозяйки готовящей борщ (утрирую, конечно!).

    И промышленные системы, и умная домашняя техника типа «интеллектуальных» микроволновок имеют встроенную нечеткую логику. По сути это один из подходов ИИ. Логика, лежащая в основе нейронных сетей, по определению нечеткая.

    Еще одно важнейшее её применение это медицина — постановка диагноза и прогноз. Тут же распознавание образов (картинок), базы данных (SQLf), аналитике текстов и многое, многое другое. Всё, конечно же не без проблем, но в целом работает!

    Что тут сказать, молодцы. Это верное направление.

    Отредактировано: Clausson~18:48 07.12.23
    • 1
      Нет аватара termometrix
      07.12.2320:48:08

      Логическая парадигма, теоретически разработанная математиком Лотфи-Заде, родившимся в СССР.

      Отредактировано: termometrix~20:48 07.12.23
Написать комментарий
Отмена
Для комментирования вам необходимо зарегистрироваться и войти на сайт,