CC BY
43
ВЕСТНИК ЮГОРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА
2015 г. Выпуск 2 (37). С. 69-73
УДК 681.518.5
ЭФФЕКТИВНЫЙ СПОСОБ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРОЦЕССОВ ИМПУЛЬСНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЭНЕРГИИ В РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ
Д. О. Тей, Е. А. Годовников, А. В. Гусаков, Н. Д. Керамов, Р. Т. Усманов
Введение
В настоящее время системы преобразования энергии в ряде задач должны обеспечить высокое качество энергии при значительном диапазоне вариации параметров нагрузки и источников энергии. При этом, требованием при эксплуатации импульсных систем преобразования энергии (ИСПЭ) является обеспечение устойчивого функционирования системы в области параметров, соответствующих эксплуатационному режиму [1]. Существенная нелинейность импульсных систем преобразования энергии и современных нагрузок, высокая рабочая частота ШИМ, наличие коммутационных помех делают задачу идентификации состояния комплексной и ресурсоемкой [2]. Решение задачи идентификации, по сути, является первым шагом к разработке ИСПЭ обеспечивающей эффективное функционирование в широком диапазоне изменения параметров системы за счет автоматической подстройки параметров регулятора.
В статье предложен способ идентификации процессов импульсного преобразования, позволяющий идентифицировать тип динамического процесса в режиме реального времени. В первом разделе приводится описание способа идентификации, основанного на базе формирования отображения Пуанкаре и применения кластерного анализа данных. Во втором разделе описывается экспериментальная установка. В третьем разделе проводится анализ эффективности предлагаемого способа идентификации типа динамического процесса импульсного преобразования энергии.
I. Способ автоматической идентификации типа динамического процесса импульсного
преобразования энергии
В работе используется импульсный понижающий преобразователь постоянного напряжения в постоянное (рисунок 1).
Рисунок 1 - Структурная схема импульсного понижающего преобразователя энергии
Цикл работы преобразователя можно разбить на две фазы - активная фаза, когда ключ замкнут и пассивная фаза - при разомкнутом ключе K. В активной фазе источник напряжения E подключен к нагрузке Rn через фильтр низких частот LC. В пассивной фазе ключ разомкнут, энергия из источника не потребляется, но ток продолжает течь в нагрузку за счет накопленной в фильтре энергии. Диод D нужен для перехватывания тока индуктивности, накопленного во время активной фазы. Фильтр рассчитывается таким образом, чтобы максимально подавить пульсации напряжения в нагрузке на частоте переключения ключа. В ШИМ-регулировании период переключения ключа T постоянный, а время активной фазы t1 изменяется от нуля до T. Таким образом, на нагрузке присутствует усредненное напряжение, пропорциональное входному напряжению и коэффициенту «заполнения» t1/T, изменяющемуся от нуля до единицы.
69
Д. О. Тей, Е. А. Годовников, А. В. Гусаков, Н. Д. Керамов, Р. Т. Усманов
Эксплуатационный процесс в ИСПЭ представляет собой устойчивый периодический процесс преобразования энергии с частотой ШИМ (ШТИМ) - рисунок 2а. В результате нелинейного явления в ИСПЭ происходит изменение частотных и пульсационных характеристик процесса преобразования энергии и возникает один из аномальных процессов - субгармонический, квазипериодический или хаотический. Пример аномального процесса после первой бифуркации представлен на рисунке 2б.
Рисунок 2 - эксплуатационный процесс (1 - процесс) (а); аномальный процесс (2 - процесс) (б)
В работе рассматриваются только субгармонические типы процессов, поэтому m принимает только целочисленные значения (m=1, 2, ...). В частности, частотаfi =1/T (m=1) соответствует синхронному процессу. Существования m^1 типов процессов обусловлено нелинейностью динамики. Причины потери устойчивости m=1 типа процесса обусловлены функционированием современных ИСПЭ в условиях широких диапазонов изменения их внутренних параметров и параметров окружающей среды. Примерами возможных причин потери устойчивости являются изменение нагрузки, исходный разброс параметров относительно паспортных номинальных значений, температуры окружающей среды, электромагнитные взаимодействия, нарушения в электропитании и т. п. [3]
В качестве базового инструмента определения периода процессов импульсного преобразования энергии используется отображения Пуанкаре.
Способ идентификации типа динамического процесса импульсного преобразования энергии состоит из трех этапов: формирование отображение Пуанкаре; кластеризация полученных данных; анализ и формирование решения.
Для формирования диаграммы Пуанкаре, сначала производим выборку значений тока из временного ряда, полученного при определенном значении коэффициента П-звена (а). Выборка производится по наступлению определённого события, а именно по спаду коммутационной функции (Kf). Пример временного ряда с выборкой данных представлен на рисунке 3, где квадратными маркерами отмечены значения тока, выбранные по фронту Kf.
Рисунок 3 - Токовая диаграмма импульсного понижающего преобразователя энергии
70
Эффективный способ идентификации процессов импульсного преобразования энергии в режиме реального времени
Полученные данные представляются в виде отображения Пуанкаре. Диаграмма, полученная в момент бифуркации, представлена на рисунке 4.
Рисунок 4 - Результат построения диаграммы Пуанкаре в момент бифуркации
Алгоритм выполнения идентификации технологического процесса ИСПЭ представляет собой три этапа.
На первом этапе производится оценка шумовой составляющей исходного сигнала. Оценка шумовой [4] составляющей производится по следующему алгоритму.
На первом шаге выполняется определение, с требуемой точностью, рабочей частоты ШИМ (ГШим). Поиск производится в окрестности рабочей частоты 14 кГц. Результат выполнения первого этапа представлен на рисунке 5.
Рисунок 5 - Результат определения рабочей частоты ШИМ
На втором шаге проводится оценка шумового загрязнения сигнала. Для оценки уровня шума проводится исследование полученной спектрограммы на интервале (2к¥шим и З^Гшим) (28 кГ ц; 42 кГ ц). Выбор этого диапазона обусловлен тем, что после обработки сигнала ФНЧ амплитуды гармоник с частотами более 42 кГц становятся несущественными.
Алгоритм применяются во всем диапазоне варьирования нагрузок (Rn) (2...50 Ом) и параметра П-звена (а) (1.80). Результат выполнения сохраняется в таблицу.
В результате на основании полученной таблицы, определяется максимальный уровень шума оборудования, как максимальное значение в таблице.
Полученный уровень шума используется как критерий оценки типа технологического процесса.
На втором этапе из исходного сигнала производится выборка анализируемых данных. Выборка производится по наступлению определенного события, а именно по фронту коммутационной функции.
На третьем этапе производится кластеризация данных диаграммы Пуанкаре и идентификация типа процесса.
71
Д. О. Тей, Е. А. Годовников, А. В. Гусаков, Н. Д. Керамов, Р. Т. Усманов
В качестве алгоритма кластеризации выбран алгоритм ^-средних, так как этот алгоритм удовлетворяет требованиям вычислительной сложности, эффективности при реализации на промышленных микроконтроллерах. В качестве меры близости в алгоритме ^-средних используется Евклидово расстояние.
Согласно алгоритма ^-средних входной массив данных диаграммы Пуанкаре разделяется на два кластера, K1 и K2 соответственно. После чего производится вычисление центров полученных кластеров (Oki и Ок2) и расстояния между ними (d). Расстояние между центрами кластеров вычисляется согласно формуле расстояния Евклида: d = -^(ОК1 - Ок2)2 . Результат работы представлен на рисунке 6.
Рисунок 6 - Результат выполнения алгоритма k-средних
Для идентификации процесса используется следующий критерий - если расстояние между центрами кластера превышает уровень шума, вычисленный на первом этапе, то это состояние идентифицируется, как неэксплуатационный процесс. Результат представлен на рисунке 7.
Рисунок 7 - Определение точки возникновения неэксплуатационного режима
72
Эффективный способ идентификации процессов импульсного преобразования энергии в режиме реального времени
Литература
1. Моновская, А. В. Прогнозирование опасных ситуаций в динамике импульсных систем преобразования энергии в режиме реального времени : дис. ... к. техн. н. [Текст] / А. В. Моновская. - Орел, 2005. - 121 с.
2. Моновская, А. В. Прогнозирование аварийных состояний в автоматизированных импульсных системах преобразования энергии : дис. ... д. техн. н. [Текст] / А. В. Моновская. -Ханты-Мансийск, 2010. - 333 с.
3. Колоколов, Ю. В. Симметричные закономерности в нелинейной динамике гистерезисных регуляторов с двойной синхронизацией и адаптацией уставки [Текст] / Ю. В. Колоколов, А. В. Моновская, Д. О. Тей // Электротехнические комплексы и системы управления. -2012. - № 2 (июнь). - С. 14-23.
4. Тей, Д. О. Идентификация аварийных процессов в импульсных системах преобразования энергии в режиме реального времени [Текст] / Д. О. Тей, А. В. Гусаков,
Н. Д. Керамов // Научное обозрение. - 2014. - № 10, ч. 1. - С. 73-78.
73
