CC BY
55
№ 12 2007
621.914
СИСТЕМА НЕЙРОУПРАВЛЕНИЯ С НЕЙРОСАМОНАСТРОЙКОЙ ТОКОВОГО КОНТУРА ЭЛЕКТРОПРИВОДА
Кат), техн. паук, доц. В.М. БУЯНКИН, канд. техн. наук, доц. B.C. СЕМЕНОВ
В статье рассматриваются вопросы синтеза нейрорегуляторов для систем управления электроприводами. Анализируются устойчивая работа и особенности применения нейрорегуляторов в замкнутых контурах, Нейрорегуляторы самонастраиваются при изменении параметров электродвигателя. Информация об изменении параметров электродвигателя сравнивается с оптимальными желаемыми характеристиками эталонной модели, вырабатываются сигншы обучения для нейрорегуляторов, которые обеспечивают необходимые оптимальные статические и динамические характеристики электропривода
This article examines the s) ■nthesis ofneuroregulators for contra! systems of electric drives. Steady operation ofneuroregulatos and aspects of their application in closed loops are. also analyzed. Neuroregulators are adaptive at change ofparameters of the electric motor. The information on change of parameters of the electric motor is compared to optimum desirable performances of standard model, worked out signals of tutoring for neuroregulators which ensure necessary optimum static and dynamic responses of the electric drive.
Рассмотрим одноконтурную систему управления токовым контуром электродвигателя, которая представлена на рис. 1. Реальную работу электропривода можно описать лишь приблизительно системой линейных и нелинейных уравнений[1,2]:
ив = Ьв — + гви — уравнение обмотки возбуждения
т
ия = Ья + гя/я + ея — уравнение обмотки якоря ¿/со
~ ^ ~ — уравнение моментов на валу электродвигателя (1)
Фв = *Ф<"в, ея = М =
иг = +со$(а))/3,14 —уравнение тиристорного преобразователя, где ив — напряжение в обмотке возбуждения, /в — ток возбуждения, гв — активное сопротивление обмотки возбуждения, 1в— индуктивность обмотки возбуждения, Фв
— магнитный поток обмотки возбуждения, IIя — напряжение на якоре, /я — ток якоря, ея — ЭДС якоря, гя — активное сопротивление якоря, — индуктивность якоря, У
— момент инерции, — частота вращения электродвигателя, М— вращающий момент электродвигателя, Мн —момент нагрузки, кя —коэффициент ЭДС электродвигателя, кт — коэффициент момента электродвигателя, IIт — амплитудное значение напряжения, а — угол поджигания тиристоров.
По переходному процессу можно определить параметры токового контура и получить разностное выражение выходного сигнала тока электродвигателя
.........+ (2)
Разрабатываем нейронную сеть для идентификации работы токового контура электродвигателя и проводим обучение этой нейронной сети по схеме, изображенной
№ 12 2007
на рис. 2. Нейронная сеть имеет четыре нейрона во входном слое и один нейрон на выходе.
Рис. 2. Схема обучения нейронной сети
Уравнения ИП нейрорегулятора имеют следующий вид:
у/у, = — выходной сигнал нейронной сети, задержанный на один такт
№12
2007
у, = Щ^'и+Щъ], + Ь\\ у 2 = Ш0М21 + ш] УУ22 + Ьхг
Уз -А^И'з.+^И^+^з
у,, = ригеИп{}\)
У\2 = )
у,з = /?г/ге//я(у3) У ш = рыге1т(уА)
-уравнения первого входного слоя нейронов.
(3)
уравнения второго выходного слоя ней-
у222 = 1¥21уи + Ц\2ухг + 1Г33 у13 + Щ4у14 + В2] ромов
Ш0 = /шге//>?(у222 ).
В результате после обучения переходный процесс нейронной сети с необходимой заданной точностью повторяет переходный процесс нелинейной системы гиристорного преобразователя и электродвигателя, т. е. полностью справляется с задачей идентификации.
Проведем нейросамонастройку токового контура электропривода. Структурная схема контура нейросамонастройки с блоком нейроидентификации представлена на рис. 3.
Блок
нейроуправления
Эталонная модель
Же лае мая характеристика токового контура
Конт ур не йр о а мо нас тр о йки
ч - Блок нейронденгнфикации у нейронная сеть I для идентификации
Обучающая характер нотка для нейрорегулятора
Рис. 3. Структурная схема контура нейросамонастройки
Контур нейросамонастройки состоит из эталонной модели с желаемыми характеристиками токового контура. Желаемый выходной сигнал описывается следующим разностным уравнением:
№ 12
2007
V = + + +........+ • (4)
Данные блока нейроидентификации сравниваются с данными эталонной модели, в результате сравнения получаются сигналы обучения для нейрорегулятора.
Нейрорегулятор имеет интегрально-пропорциональную структуру для выполнения роли компенсации электромагнитной постоянной времени электродвигателя, что существенно улучшает статические и динамические характеристики токового контура. Уравнения ИП нейрорегулятора имеют следующий вид:
12 = ХЫО — сигнал на входе нейронной сети
ХИЬк = Х7Ч0гк2~1 — сигнал на входе нейронной сети, задержанный на один такт
ШУк ~ УИШк2~1 — сигнал на выходе нейронной сети, задержанный на один такт
у, = ХЫОГ/да,, - ХЫи!щ2 + + 6,,
у2 = ХЫЫЫ2Х - ХЫМЫ22 + Ш\Ит23 + Ьп уз = тоски/ц + Ш/Ь'зз
у4 = Л0У0гЬ>4| -Х№(кп>А2 + УМикп43+Ь1А
уи = рыге1т{у\) Уп - рмгеНп(у2) у|3 = ригеИп{уу) у]4 = ригеИп(уА)
уравнения первого входного слоя
(5)
— уравнения второго выходного слоя
>'222 = ЩхУп + ЩгУм + ^13 + ^24УИ + КУ(М = ригеНп^Уыг)
Работа ИП нейрорегулятора описывается разностным выражением
где
+.....+ £
'к-п -3 '
(6)
£,(/с - 2) = (/с - 2) — /я (/с - 2)
Е(к-п) = 1у(к-п)-1я (к-п)
При разных параметрах электродвигателя (разных индуктивностях) было получено семейство обучающих характеристик для ИП нейрорегулятора. В результате обучения нейрорегулятора токовый контур с нейросамонастройкой имеет переходный процесс, совпадающий с желаемым переходным процессом эталонной модели. При изменении параметров нелинейной системы тиристорного преобразователя и электродвигателя блок нейроидентификации отслеживает эти изменения, при сравнении с параметрами эталонной модели вырабатывается новая обучающая характеристика для нейрорегулятора и в итоге переходный процесс токового контура остается, как и прежде, без изменений, совпадая с желаемым (рис. 4).
№1.
2007
Рис. 4. Переходные процессы тока якоря электродвигателя в токовом контуре
Выводы
Таким образом, система управления с нейроидентификацией, нейросамонастройкой и нейрорегулятором обеспечивает работу токового контура с желаемыми статическими и динамическими характеристиками, несмотря на изменения параметров электродвигателя.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. БуянкинВ. М., Русаков В. М. Исследование статической и динамической точности микропроцессорного электропривода // Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана. Приборостроение. — 2004. — № 1. — 52 с.
2. Б у я н к и н В. М„ Р у с а к о в В. М. Влияние внешних возмущающих воздействии на точность микропроцессорного электропривода. Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана. Приборостроение. — 2004 — № 2. — 54 с.
