CC BY
47
ШЕСТОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УКЛАД: МЕХАНИЗМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ
13-14 ноября 2015 г.
УКД 681.518.5
ИДЕНТИФИКАЦИЯ АВАРИЙНЫХ ПРОЦЕССОВ В ИМПУЛЬСНЫХ СИСТЕМАХ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЭНЕРГИИ В РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО
ВРЕМЕНИ
Д. О. Тей, А. В. Гусаков
Введение
Важнейшим требованием при эксплуатации импульсных систем преобразования энергии (ИСПЭ) является обеспечение устойчивого функционирования системы в области параметров, соответствующих эксплуатационному режиму. [4]. При этом, существенная нелинейность импульсных систем преобразования энергии, высокая рабочая частота ШИМ, наличие коммутационных помех делают задачу идентификации состояния комплексной и ресурсоемкой [5]. 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 докладе представлен алгоритм автоматической идентификации типа процесса преобразования энергии, обеспечивающие определение появления в ИСПЭ 2- и 4- процессов[2].
Анализ и преобразование данных в процессе функционирования ИСПЭ
Одним из ограничений, существенно снижающих эффективность исследования процессов импульсного преобразования энергии в ИСПЭ, с помощью анализа спектра сигнала в режиме реального времени, является значительные требования к производительности вычислительных ресурсов, необходимых для выполнения преобразования Фурье или вейвлет анализа.
Одним из способов увеличения быстродействия может стать уменьшение объема анализируемых данных. Однако, непосредственное уменьшение объема анализируемых данных приведет к появлению эффекта элайзинга частот. Примеры анализируемого сигнала и возникающего эффекта элайзинга представлены на рисунках 1а и 1б.
В рамках исследования динамики импульсного преобразования энергии проводится анализ частотного спектра в диапазоне (0...14 кГц), где 14 кГц частота синхронизации ШИМ регулятора [3]. Как видно из рисунка 1в вне области исследования (0...14 кГц) имеется значительное количество высших гармоник с амплитудами сигнала более 10% от основной. В этой связи, согласно [4] изменение частоты дискретизации без возникновения эффекта элайзинга невозможно.Чтобы избавиться от эффекта элайзинга необходимо использовать аналоговый ФНЧ непосредственно перед оцифровкой исходного сигнала. Результат обработки сигнала ФНЧ восьмого порядка представлен на рисунках 1г и 1д.
Уменьшение вычислительных затрат может быть достигнуто путем снижения объема выборки обрабатываемых данных. С целью уменьшения объема выборки был разработан алгоритм определения оптимальной частоты дискретизации, включающий 4 этапа.
На первом этапе выполняется определение, с требуемой точностью, рабочей частоты ШИМ (Бшим). Поиск производится в окрестности рабочей частоты 14 кГц. Определение рабочей частоты ШИМ выполняется по следующему алгоритму: 1. Вычисляется математическое ожидание (М) и среднеквадратическое отклонение (а) амплитуд спектра в окрестности рабочей частоты. 2. Вычисляется пороговое значение амплитуд спектра как М+3 а. 3. Из окрестности рабочей частоты исключаются амплитуды всех гармоник, значение которых меньше порогового. 4. В качестве рабочей частоты определяется гармоника с максимальной амплитудой.Результат выполнения первого этапа представлен на рисунке 1е.
На втором этапе проводится оценка шумового загрязнения сигнала. Для оценки уровня шума проводится исследование полученной спектрограммы на интервале (1 Гц; 14 кГц). Определение уровня шума в рассматриваемом диапазоне, проводится по следующему алгоритму: 1. Вычисляется математическое ожидание(М) и среднеквадратическое отклонение (а)
Идентификация аварийных процессов в импульсных системах преобразования энергии в режиме реального
времени
амплитуд спектра. 2. Вычисляется пороговое значение амплитуд спектра как - М+3 а. 3. Среди гармоник амплитуды, которых ниже порогового значения в качестве уровня шума выбирается, та гармоника, амплитуда которой имеет максимальное значении.
На третьем этапе в качестве оптимальной частоты дискретизации, согласно теореме Ко-тельникова, принимается удвоенное значение частоты последней гармоники, амплитуда которой выше уровня шума. Результат определения частоты дискретизации представлен на рисунке 1ж.
Первые три этапа алгоритма применяются во всем диапазоне варьирования нагрузок (Яп) (2-50 Ом) и параметра П-звена (а) (1-80). Результат выполнения сохраняется в таблицу со следующей структурой: нагрузка, параметр П-звена, уровень шума, оптимальная частота.
Рисунок 1. Результат выполнения алгоритма идентификации технологического процесса для Rn = 10 Ом: а) временной ряд исследуемого сигнала; б) спектрограмма с эффектом элайзинга (наложившиеся частоты обозначены пунктирной линией); в) спектрограмма анализируемого сигнала; г) исходный сигнал перед обработкой ФНЧ; д) результат применения ФНЧ, спектрограмма; е) результат определения рабочей частоты ШИМ; ж) определение частоты дискретизации; з) результат выполнения алгоритма идентификации технологического процесса
Д. О. Тей, А. В. Гусаков
На четвертом этапе, на основании полученной таблицы, определяются:Максимальный уровень шума оборудования для реализации алгоритма идентификации технологического процесса - из колонки «уровень шума» выбирается максимальное значение;оптимальная частота дискретизации - максимальное значение в колонке «Оптимальная частота».
Идентификация типа процесса импульсного преобразования энергии
Алгоритм идентификации типа процесса, протекающего в ИСПЭ условно можно разделить на 3 этапа
На первом этапе выполняется определение, с требуемой точностью, FmMM.
На втором этапе выполняется определение частот, исследуемых неэксплуатационных процессов, а именно FWUM /2 как F2 для 2-процесса, FmMM /4 как F4 для 4-процесса
На третьем этапе из сигнала исключаются все гармоники, амплитуды которых находятся ниже уровня шума. В полученном массиве выполняется поиск гармоник частоты, которых соответствую F2или F4. В алгоритме возможны три сценария: если не найдены F2\a F4 - 1-процесс, если найдена F2 - 2-процесс, если найдена F2vi F4- 4-процесс.
Проверка работоспособности алгоритмов проводилась на данных полученных на экспериментальной установке «Импульсный преобразователь напряжения» (24В-60Вт). Преобразователь построен по типовой схеме синхронного понижающего преобразователя напряжения DC-DC, в котором предусмотрено варьирование активной (Rn) и емкостной нагрузок в диапазонах 2...50 Ом и 10...400 мкФ соответственно. [3].
Результат выполнения алгоритма идентификации технологического процессадля Rn = 10 Омпредставлен на рисунке 1 з.
Выводы
В работе продемонстрирована возможность использования спектрального анализа для идентификации 2- и 4- процессов в динамике импульсных систем преобразования энергии. При этом, представлены алгоритмы обеспечивающие снижения объема обрабатываемых данных без появления эффекта элайзинга частот.
Экспериментальные исследования разработанных алгоритмов показали их работоспособность. При этом, задержка выявления нежелательной динамики составляет от 3 до 4 периодов ШИМ регулятора. Преимуществом разработанных алгоритмов является отсутствие необходимости сложных синхронных измерений значения сигнала в момент переключений, помехозащищенность и простота реализации за счет использования промышленно разработанных решений быстрого преобразования Фурье.
ЛИТЕРАТУРА
1. Григорян М. Б. Методы и устройства децимации сигнала с повышенным быстродействием для цифрового спектрального анализа: Дисс... кандидат. техн . наук: 05.13.05; [ Место защиты: Санкт-Петербургский Национальный Исследовательский Университет Информационных Технологий, Механики и Оптики]. - Санкт-Петербург, 2011. -143 с.
2. Колоколов Ю. В., Моновская А. В., Гусаков А. В. Автоматизированное исследование экспериментальных бифуркационных диаграмм. // Информационные системы и технологии, г. Орел, 2013 г. - № 1(75), С. 98-105.
3. Колоколов Ю. В., Моновская А. В., Годовников Е. А. Реализация прогнозирования срыва эксплуатационного режима в импульсном преобразователе энергии в реальном времени. // Информационные системы и технологии, г. Орел, 2012 г. - № 5 (73), С. 106-113.
4. Моновская А. В. Прогнозирование опасных ситуаций в динамике импульсных систем преобразования энергии в режиме реального времени: Дисс. кандидат. техн . наук: 05.13.06; [Место защиты: Орел ГТУ]. - Орел, 2005. - 121 с.
5. Моновская А. В. Прогнозирование аварийных состояний в автоматизированных импульсных системах преобразования энергии: Дисс. докт. техн . наук: 05.13.06; [Место защиты: Югорский Государственный Универсиет]. - Ханты-Мансийск, 2010. - 333 с.
