CC BY
13Решетневские чтения
УДК 62-83 : 621.313.3 : 004.94
В. С. Куповых, В. В. Степанец Сибирский федеральный университет, Россия, Красноярск
ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРЕЦИЗИОННЫХ ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ
Представлены принципы построения системы моделирования прецизионных электроприводов как адаптивной системы.
Прецизионные электроприводы (ПЭП) являются специфическим объектом моделирования. Характерным для них является наличие элементов различной физической природы (электрической, механической и электромеханической), малая погрешность отдельных элементов (например, датчики углового положения могут иметь разрядность 215, что соответствует погрешности 0,67 угловых мин), постоянные времени различных элементов могут существенно различаться (в сотни и тысячи раз), могут присутствовать импульсные элементы с малой длиной импульса, а также элементы с временными задержками. Все это существенно усложняет моделирование ПЭП, так как существующие методы численного интегрирования в сочетании с моделями элементов обеспечивают погрешность порядка 10...20 %, что вполне приемлемо для общей оценки работоспособности ПЭП, но не позволяет исследовать его работу на уровне погрешностей элементов. Можно ввести понятие масштаба моделирования, который характеризует степень детализации процессов в модели и возможность воспроизведения их на фоне самых крупных в данном объекте процессов.
Можно выделить следующие типовые режимы работы ПЭП, которые требуют специальных условий моделирования.
Режим пуска (включения). При этом электрические начальные условия, как правило, нулевые. Цель моделирования - определение работоспособности ПЭП или его пусковых характеристик. Требования по точности моделирования невысокие. Изменения всех электрических переменных значительные. Изменения механических переменных может быть как значительным (пуск на заданную скорость), так и незначительным (пуск в режиме стояния).
Режим изменения скорости или угла поворота. При этом электрические начальные условия ненулевые. Механические начальные условия (угол поворота, скорость) могут быть как нулевыми, так и ненулевыми. Цели моделирования могут быть различными: исследование изменений токов в обмотках двигателя, исследование отклонений угла поворота или скорости, исследование отдельных сигналов в соответствующих элементах системы управления и др. В этом случае возможны как невысокие, так и высокие требования
к воспроизведению деталей процессов, т. е. требуется различный масштаб моделирования.
Режим работы установившийся. При этом целью исследований могут быть повторяющиеся процессы в инверторе (переключения транзисторов и соответствующие сигналы в системе управления), активные потери мощности, форма токов в обмотках, колебания скорости, момента, угла поворота (при удержании двигателя в заданном положении). Очевидно, что в некоторых случаях требуются сравнительно обобщенные модели процессов (например, для анализа потерь), а в других - наиболее детализированные (при исследовании сигналов в системе управления). Именно в этом режиме обеспечивается заданная точность ПЭП.
Режим работы аварийный. В данном случае, как правило, исследуют переходные процессы обобщенно, т. е. допустима невысокая точность расчетов. Но иногда требуется проанализировать работу системы управления в аварийном режиме и тогда необходимо добиваться повышенной точности расчетов и учета многочисленных деталей.
Из анализа режимов можно сделать вывод, что в разных режимах для одних и тех же блоков требуются разные точности моделирования.
Отдельная проблема возникает при моделировании смены режимов и необходимости просмотра различных процессов в зависимости от режима и, возможно, даже в рамках одного режима. Например, желательно посмотреть форму тока в обмотках и здесь же - сигналы в системе управления. Одновременно просматривать эти переменные невозможно, так как слишком разный масштаб времени (частоты порядка десятков герцов для токов и порядка мегагерцов для импульсов в системе управления). Кроме того параметры сигналов в системе управления могут слабо влиять на форму тока и поэтому их можно моделировать раздельно. То же самое происходит при использовании импульсной (цифровой) системы управления, когда один импульс, пришедший в определенный момент времени, меняет процессы в некотором направлении и далее они протекают уже без учета детальных параметров импульсов в системе управления. Но сам момент прихода такого импульса должен быть зафиксирован точно.
Математические методы моделирования, управления и анализа данных
Таким образом, в целом выявляется необходимость построения системы моделирования, способной оперативно менять программные модели отдельных элементов в процессе моделирования.
Кроме моделей, в системе моделирования используются также конкретные численные методы, которые приспособлены к моделям с определенными характеристиками. Поэтому изменение модели логично сопроводить изменением используемого метода. В настоящее время большинство моделирующих программ позволяет выбрать методы из достаточного числа возможных вариантов, но только перед началом счета.
При смене моделей может оказаться необходимым переформировать модель всей системы, так как, например, вместо некоторых динамических моделей (в форме дифференциальных уравнений) могут появиться статические (в форме алгебраических или даже логических выражений). Могут трансформироваться и некоторые модели, записанные в алгоритмической форме. Это потребует увязки нового состава переменных состояния с прежним (входные и выходные переменные часто остаются прежними). Таким обра-
зом, адаптивность к выбору моделей элементов предполагает также определенную степень адаптивности к смене модели всей системы.
Процесс смены моделей элементов, методов и модели всей системы не может происходить без соответствующего научного обоснования. Необходимо обеспечить при такой смене преемственность, когда конечные значения переменных прежних моделей становятся начальными для новых моделей. Необходимо обеспечить корректную передачу информации в части внутренних переменных моделей (некоторые из них могут исчезать при упрощении модели и появляться при ее усложнении). Необходимо гарантировать сходимость процесса при смене моделей.
В целом ставится задача автоматизировать выбор всех составляющих процесса моделирования с учетом заданного режима и исследуемых переменных. При этом возможны рациональные и оптимальные алгоритмы. Рациональные алгоритмы обеспечивают работоспособность модельного процесса, а оптимальные - его эффективность. В качестве критериев эффективности можно использовать, например, время счета или общую погрешность.
V. S. Kupovyh, V. V. Stepanec Siberian Federal University, Russia, Krasnoyarsk
FEATURES OF SYSTEM CONSTRUCTION OF MODELLING OF PRECISION ELECTRIC DRIVES
Principles of construction of system modeling ofprecision electric drives as an adaptive system are presented.
© В. C. KynoBHx, B. B. GrenaHe^ 2009
УДК 519.688
И. Б. Ларионов, С. В. Белим Омский государственный университет имени Ф. М. Достоевского, Россия, Омск
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ САМООРГАНИЗУЮЩИХСЯ КАРТ КОХОНЕНА ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
Описываются возможности параллельного выполнения итерационного алгоритма самоорганизующихся карт Кохонена для данных с пропусками на примере мультимедийных файлов.
Несмотря на рост надежности накопителей информации и сетей передачи данных, всегда остается ненулевой вероятность потери данных. Задача восстановления потерянных данных не может быть решена точно, однако в ряде случаев возможна замена потерянной информации на близкую к ней, исходя из непотерянных данных.
Работа посвящена применению самоорганизующихся карт Кохонена для данных с пропуска-
ми. Самоорганизующиеся карты Кохонена являются алгоритмом для кластеризации входных данных. В данной работе был рассмотрен случай, когда алгоритм не производит вычисления над поврежденными данными. Это позволило в определенных случаях восстанавливать поврежденные данные с достаточной точностью. Например, в одном из проверочных случаях алгоритм восстановил поврежденный на 90 % логотип, который являлся надписью, состоящей из двух букв.
