Розробка ПІД-нейрорегулятора для компенсації впливу неякісностей і дефектів асинхронного двигуна на роботу системи електропривода

In order to synthesize adaptive control systems over asynchronous electric drive that includes a motor with defects or degradation, we proposed a structure and developed an algorithm for training a PID-neurocontroller based on a multilayer feedforward neural network. Such an approach makes it possible to operatively respond to a change in the characteristics of control object that occurs as a result of the emergence and development of damage and degradation of the motor. This, in turn, makes it possible to improve controllability of the motor, and, consequently, to prolong its operation life cycle and to enhance the energy efficiency of its operation. The proposed solutions, in contrast to the traditional, do not require the use of additional equipment for implementation. It is only needed to change a control program for the frequency converter based on the constructed algorithm. To implement the proposed solutions in practice, we synthesized an algorithm for training a neural network of the PID-neurocontroller with self-tuning. It enables the calculation of weights of the neurons that could be in the future used as the basis of software for a physical control system with the PID-neurocontroller. We mathematically modeled the operation of IM with breaks of the rotor bars and the short-circuited turns in the stator windings when using the proposed controller. An analysis of modeling results showed that the proposed approach to control the electric drive with a damaged IM makes it possible to decrease the amplitude and the number of non-basic harmonics of current and power signals of IM while maintaining the preset parameters of the technological process. Thus, our paper demonstrates the effectiveness of applying the proposed approach to the tasks on maintaining the predefined parameters of the technological process for the case of a stochastic change in the characteristics of control objectДля синтеза адаптивных систем управления асинхронным электроприводом содержащим двигатель с дефектами или некачественностями, была предложена структура и разработан алгоритм обучения ПИД-нейрорегулятора на основе многослойной нейронной сети прямого распространения. Такой подход позволяет оперативно реагировать на изменение характеристик объекта управления, возникающее вследствие возникновения и развития повреждений и некачественностей двигателя. Это, в свою очередь, позволяет улучшить управляемость двигателя, и, как следствие, продлить срок его эксплуатации и увеличить энергоэффективность работы. Предложенные решения, в отличие от традиционных, не требуют использования дополнительного оборудования для реализации. Требуется лишь изменение управляющей программы преобразователя частоты на основе разработанного алгоритма. Для практической реализации предложенных решений был синтезирован алгоритм обучения нейронной сети ПИД-нейроконтроллера с самонастройкой. Он позволяет рассчитывать весовые коэффициенты нейронов, что в дальнейшем может быть положено в основу программного обеспечения физической системы управления с ПИД-нейроконтроллером. Выполнено математическое моделирование работы АД с обрывом стержней ротора и витковыми замыканиями в обмотках статора при использовании предложенного регулятора. Анализ результатов моделирования показал, что предложенный подход к управлению электроприводом с повреждённым АД позволяет снизить амплитуду и количество неосновных гармоник сигналов тока и мощности АД при сохранении заданных параметров технологического процесса. Таким образом, показана эффективность применения предложенного подхода для задач поддержания заданных параметров технологического процесса для случая стохастического изменения характеристик объекта управленияДля синтезу адаптивних систем керування асинхронним електроприводом, що містить двигун з дефектами або неякісностями, було запропоновано структуру та розроблено алгоритм навчання ПІД-нейрорегулятора на основі багатошарової нейронної мережі прямого поширення. Такий підхід дозволяє оперативно реагувати на зміну характеристик об’єкта керування, що виникають внаслідок появи і розвитку пошкоджень та неякісностей двигуна. Це дозволяє підвищити керованість двигуна, і, як наслідок, подовжити строк його експлуатації та підвищити енергоефективність роботи. Запропоновані рішення, на відміну від традиційних, не вимагають використання додаткового обладнання для реалізації. Необхідно лише змінити керуючу програму перетворювача частоти на основі розробленого алгоритму. Для практичної реалізації запропонованих рішень було синтезовано алгоритм навчання нейронної мережі ПІД-нейроконтролера з самоналаштуванням. Він дозволяє розраховувати вагові коефіцієнти нейронів, що в подальшому може бути покладено в основу програмного забезпечення фізичної системи керування з ПІД-нейроконтролером. Проведено математичне моделювання роботи АД з обривом стрижнів ротора та витковими замиканнями у обмотках статора при використанні запропонованого регулятора. Аналіз результатів моделювання засвідчив, що запропонований підхід керування електроприводом з пошкодженим АД дозволяє знизити амплітуду та кількість неосновних гармонік сигналів струму та потужності АД при збереженні заданих параметрів технологічного процесу. Показана ефективність застосування запропонованих рішень для задач підтримування заданих параметрів технологічного процесу для випадку стохастичної зміни характеристик об’єкта керуванн