Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Системы регулирования напряжения бесконтактных генераторов переменного тока, состояние проблемы 13
1.1. Классификация систем регулирования напряжения генераторов переменного тока 13
1.2. Системы регулирования с элементами искусственного интеллекта 21
1.2.1. Системы регулирования с использованием нечеткой логики 29
1.2.2. Нейросетевые системы регулирования 34 Выводы по первой главе и постановка задачи исследований 41
ГЛАВА 2. Математические модели комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети для бесконтактных синхронных генераторов 43
2.1. Математическая модель комбинированной системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики нейронной сети для бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями 43
2.1.1. Математическая модель бесконтактного генератора при отсутствии регулирования 47
2.1.2. Влияние комбинированной системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети 49
2.2. Математическая модель комбинированной системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети для магнитоэлектрического генератора 59
Результаты по второй главе 64
ГЛАВА 3 . Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования с использованием нечеткой логики и нейронной сети 66
3.1. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактцого генератора с вращающимися выпрямителями 66
3.1.1. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями в статических режимах работы 70
3.1.2. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями в динамических режимах работы 72
3.2. Моделирование процессов регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора в статических режимах работы 76
Результаты по третьей главе 79
ГЛАВА 4. Экспериментальные исследования комбинированных систем регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей для бесконтактного синхронного генератора 80
4.1. Описание макетного образца источника электропитания 80
4.2. Пути аппаратной реализации элементов искусственного интеллекта 81
4.3. Регулятор напряжения с использованием нечеткой логики
и нейронной сети 86
4.4 Результаты экспериментальных исследований систем регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора 91
4.4.1 Исследование генератора с комбинированной системой регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети в статическом режиме работы 93
4.4.2 Исследование генератора с комбинированной системой регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети в динамическом режиме работы 96
4.5. Новые технические решения регуляторов напряжения с элементами искусственного интеллекта 100
Выводы и результаты по четвертой главе 110
Заключение 112
Список литературы 115
Приложение А. Математическая модель бесконтактного синхронного генератора с вращающимися выпрямителями в среде Matlab 126
- Классификация систем регулирования напряжения генераторов переменного тока
- Математическая модель комбинированной системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики нейронной сети для бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями
- Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактцого генератора с вращающимися выпрямителями
- Описание макетного образца источника электропитания
Введение к работе
Актуальность. Развитие электротехнических комплексов приводит к увеличению количества потребителей электрической энергии. В настоящее время практически все бортовое оборудование летательного аппарата (ЛА) является потребителем электрической энергии. Одновременно повышается мощность оборудования и, следовательно, увеличивается общее энергопотребление ЛА. При этом растут и требования к качеству электрической энергии. Система энергоснабжения (СЭС) относится к электротехническим комплексам и системам, должна обеспечивать эффективное и безопасное их функционирование в широком диапазоне внешних воздействий при качестве электроэнергии, соответствующем требованиям ГОСТ 19705-89 — «Системы электроснабжения самолетов и вертолетов» и надежная работа которой необходима для функционирования летательного аппарата [1-6].
На современных летательных аппаратах широко применяется цифровое бортовое оборудование (микропроцессорная вычислительная техника, цифровые системы передачи, обработки и отображения информации), мощное радиоэлектронное и электрическое оборудование, работающее в импульсных режимах. Импульсные режимы работы мощного бортового оборудования негативно сказываются на качестве электрической энергии: увеличивают время переходных процессов, увеличивают провалы и выбросы при подключении и отключении, что повышает требования к системам регулирования, среди которых такие как: точность стабилизации напряжения, выбросы и провалы в переходных режимах работы, время переходных процессов. [5, б].
В СЭС переменного тока ЛА наиболее широкое применение получили бесконтактные синхронные генераторы (БСГ): бесконтактные синхронные генераторы с вращающимися выпрямителями, магнитоэлектрические генераторы и др. [1-4]
В настоящее время на борту летательных аппаратов применяются системы регулирования напряжения БСГ по отклонению. Следующим шагом в развитии систем регулирования напряжения являются комбинированные системы регулирования напряжения, совмещающие в себе регулирование как по отклонению, так и по возмущению [7]. Примером комбинированной системы регулирования напряжения является система гармонического компаундирования с корректором напряжения, в которой изменение величины тока и коэффициента мощности нагрузки одновременно изменяет напряжение гармонической обмотки и соответственно напряжение возбуждения возбудителя и генератора [8-16].
Дальнейшее развитие и совершенствование регуляторов напряжения, а также других систем автоматического регулирования (САР) связано с использованием цифровых способов управления, реализуемых с помощью микро ЭВМ или микропроцессоров. По сравнению с аналоговыми, цифровые САР имеют ряд преимуществ, основными из которых являются высокая точность, помехозащищенность, возможность реализации сложных алгоритмов управления и гибкой перестройки структуры, простота коррекции. При этом открываются широкие перспективы для построения оптимальных и адаптивных САР с элементами искусственного интеллекта, расширения возможностей контроля и диагностики основных элементов СЭС.
Известны работы отечественных и зарубежных авторов, таких как Ю.А. Борцов, А.А. Юрганов, И.А. Приходько, S. Arnalte, Ching-Tzong Su, Chem-Tung Lin, Y.Y.Hsu, C.R.Chen и др., посвященные применению теории и разработке систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта. Использование систем регулирования напряжения с нечеткой логикой [17-24] и нейронными сетями [25-35] для БСГ позволяет: улучшить динамику процессов регулирования напряжения; уменьшить время переходных процессов, уменьшить провалы и выбросы напряжения при внезапном подключении и отключении нагрузки.
7 Более широкое применение комбинированных систем регулирования
напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ ограничено
отсутствием математических моделей для анализа процессов регулирования
напряжения БСГ в статических и динамических режимах работы, а также
отсутствием экспериментальных исследований комбинированных систем
регулирования напряжения с использованием элементов искусственного
интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов.
Поэтому разработка математических моделей и анализ комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ, обеспечивающих повышение качества электрической энергии, разработка новых технических решений по созданию систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта является актуальной научной задачей.
Основания для выполнения работы. Диссертационная работа выполнена в Уфимском государственном авиационном техническом университете по плану научно-исследовательских работ по темам АП-ЭМ-12-05-ОЗ/6 и № АП-ЭМ-12-08-ОЗ/6.
Цель работы - разработка, теоретическое и экспериментальное исследование комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов, обеспечивающих повышение качества электрической энергии.
Для достижения указанной цели в работе были поставлены следующие основные задачи:
1. Определение путей построения комбинированных систем
регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для
бесконтактных синхронных генераторов;
2. Разработка математических моделей комбинированных систем
регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта,
8 позволяющих проводить исследования процессов регулирования напряжения в
статических и динамических режимах работы;
3. Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактных
синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования с
элементами искусственного интеллекта в статических и динамических режимах
работы, позволяющее оценить качество регулирования напряжения;
4. Разработка экспериментальных образцов с комбинированными
системами регулирования напряжения с элементами искусственного
интеллекта. Проведение экспериментальных исследований бесконтактных
синхронных генераторов с комбинированными системами регулирования
напряжения с элементами искусственного интеллекта;
5. Разработка новых технических решений комбинированных систем
регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для
бесконтактных синхронных генераторов.
Методы исследований. Теоретические исследования проведены методами математического моделирования электромагнитных процессов. При исследовании статических и динамических режимов работы БСГ с комбинированными системами регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта использована среда «MatLab» с пакетом расширений «Simulinb>, «Neural Network», «Fuzzy Logic», теория нечетких множеств, теория нечеткой логики, программирование и компьютерное моделирование.
На защиту выносятся:
1. Рекомендации по построению комбинированных систем
регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для
бесконтактных синхронных генераторов;
2. Разработанные математические модели комбинированных систем
регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных
9 сетей для бесконтактных синхронных генераторов, позволяющие проводить
исследования процессов регулирования напряжения в статических и
динамических режимах работы;
3. Результаты математического моделирования процессов
регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с
комбинированными системами регулирования напряжения с использованием
нечеткой логики и нейронных сетей, подтверждающие, что применение
комбинированных систем регулирования напряжения с элементами
искусственного интеллекта повышает качество регулирования напряжения в
статических режимах работы, уменьшает провалы напряжения в переходных
режимах работы, уменьшает время переходных процессов;
4. Результаты экспериментальных исследований комбинированных
систем регулирования напряжения с нечеткой логикой и нейронными сетями
для бесконтактных синхронных генераторов, подтверждающие, что
применение комбинированных систем регулирования напряжения с
использованием нечеткой логики и нейронных сетей позволяет повысить
точность регулирования напряжения в статических режимах работы,
уменьшить время регулирования в 3 раза и провалы напряжения в 1,5 раза при
внезапном подключении нагрузки в сравнении со штатной аппаратурой
регулирования;
5. Новые технические решения комбинированных систем регулирования
напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных
синхронных генераторов, защищенные патентами РФ.
Научная новизна работы заключается в следующем: 1. Разработаны и экспериментально подтверждены математические модели систем регулирования напряжения, позволяющие, в отличие от существующих, проводить исследования комбинированных систем
10 регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ в
статических и динамических режимах работы;
2. Результаты математического моделирования процессов
регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов с
комбинированными системами регулирования напряжения с нечеткой логикой
и нейронными сетями, подтверждающие, что применение комбинированных
систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта
повышает качество регулирования напряжения в статических режимах работы,
уменьшает провалы напряжения в переходных режимах работы, уменьшает
время переходных процессов;
3. Предложены новые'технические решения комбинированных систем
регулирования напряжения для бесконтактных синхронных генераторов с
элементами искусственного интеллекта, защищенные патентами Российской
Федерации (№66871, №65318, № 65317, № 75519, № 81398).
Практическую ценность имеют:
1. Рекомендации по созданию комбинированных систем регулирования
напряжения с использованием нечеткой логики и нейронной сети;
Разработка математических моделей комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов, позволяющих проводить анализ качества регулирования напряжения;
Разработка, практическая реализация в виде экспериментальных образцов и исследование комбинированных систем регулирования напряжения магнитоэлектрического генератора с использованием нечеткой логики и нейронной сети;
Разработка новых технических решений комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для бесконтактных синхронных генераторов, как для одиночной, так и для параллельной работы, защищенные патентами Российской Федерации.
Использование разработанных математических моделей
комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ, а также результатов теоретических и экспериментальных исследований позволяет сократить сроки разработки и отладки комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта для БСГ.
В результате проведенных теоретических и экспериментальных исследований разработаны образцы комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта, обеспечивающие улучшение качества электрической энергии по сравнению с известными техническими решениями и представляющие собой охрано- и конкурентоспособные образцы техники с улучшенными показателями, защищенные патентами Российской Федерации.
Достоверность научных положений, выводов и результатов работы подтверждена экспериментальными исследованиями опытных образцов комбинированных систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта.
Реализация результатов работы. Материалы диссертационной работы используются для разработки систем регулирования напряжения с элементами искусственного интеллекта в ООО НИИ ТС «Пилот». Результаты работы используются в учебном процессе УГАТУ по специальности 181100 -Электрооборудование летательных аппаратов.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научных конференциях различного уровня. Среди них:
Молодежная научная конференция "XXX Гагаринские чтения" Москва, 2004;
Вторая региональная зимняя школа-семинар аспирантов и молодых ученых, Уфа, 2007;
12 XX Международная научная конференция "Математические методы в
технике и технологиях", Ярославль, 2007;
Proceedings of the 9 International Workshop on Computer Science and Information Technologies, Krasnousolsk, Ufa, 2007;
Всероссийская научно-техническая конференция "Электротехнологии, электропривод и электрооборудование предприятий", Уфа, 2007;
Международная научно-техническая конференция "Китайско-Российское научно-техническое сотрудничество. Наука-образование-инновации". КНР, Харбин-Санья, 2008;
Всероссийская молодежная научная конференция "Мавлютовские чтения", Уфа, 2008;
Всероссийская научно-техническая конференция "Электротехнологии, электропривод и электрооборудование предприятий", Уфа, 2009.
Публикации по теме диссертации. Основные положения, выводы и практические результаты изложены в 19 публикациях: в 6 научных статьях, из которых 2 опубликованы в изданиях из перечня ВАК, материалах 8 научно-технических конференций; получено 5 патентов РФ на полезные модели.
Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 97 источников и 7 приложений общим объемом 146 страниц. В работе содержится 64 рисунка и 9 таблиц.
Классификация систем регулирования напряжения генераторов переменного тока
В последние годы в связи с увеличением мощности потребителей электрической энергии на летательных аппаратах в качестве первичной системы электроснабжения используется система трехфазного переменного тока постоянной частоты номинальным напряжением 120/208 В и номинальной частотой 400 Гц. В качестве вторичной системы электроснабжения используются системы с напряжением 36, 120, 208 В и частотой 400, 500, 1000 и 2000 Гц [1-5].
К системам регулирования напряжения помимо общих требований к электрооборудованию предъявляется ряд дополнительных требований, обусловленных спецификой работы и определяемых техническими требованиями, нормалями и ГОСТами [6], в которых для системы электроснабжения переменного трехфазного тока постоянной частоты описаны показатели электрической энергии, такие как: уровень напряжения радиопомех, номинальное напряжение, номинальная частота, параметры фаз, разность нагрузок, угол сдвига фаз между векторами напряжений любых соседних фаз, значение установившегося напряжения, неравномерность нагрузок, небаланс напряжений при неравномерности нагрузок, коэффициент амплитудной модуляции напряжения, частотные составляющие огибающей кривой амплитудной модуляции напряжения, несинусоидальность напряжения в установившемся режиме работы, коэффициент искажения синусоидальности кривой напряжения, действующее значение любой высшей гармоники частоты, коэффициент амплитудного значения напряжения, постоянная составляющая напряжения, значение импульсов напряжения, обратно приведенное переходное напряжение, перерыв электропитания, значение приведенного переходного напряжения при ненормальной работе электроснабжения, пределы значений частотных составляющих модуляции частоты, скорость изменения частоты, коэффициент модуляции частоты, частотные составляющие огибающей кривой модуляции частоты, значения переходной частоты, переходные режимы. Среди данных показателей электрической энергии выбраны точность стабилизации напряжения в статических режимах работы, выбросы и провалы в переходных режимах работы, время переходных процессов, т.к. при понижении или увеличении напряжения уменьшается срок службы приемников электрической энергии, увеличивается время реакции приемников электрической энергии на то воздействие, на которое они должны среагировать, т.е. приемники электрической энергии работают в ненормальных для них условиях.
Для регулирования напряжения генераторов с электромагнитным возбуждением необходимо воздействовать на магнитный поток возбуждения. Величина магнитного потока возбуждения зависит от сопротивления магнитной цепи машины и тока в обмотке возбуждения, который, в свою очередь зависит от напряжения на обмотке возбуждения и сопротивления цепи возбуждения. В связи с этим возможны три способа регулирования напряжения генератора [3]: изменением сопротивления цепи возбуждения, изменением напряжения на обмотке возбуждения, изменением сопротивления магнитной цепи машины. Существующие САР напряжения генераторов переменного тока можно классифицировать по следующим признакам: - по принципу действия (по характеру алгоритма управления); - по наличию и виду вспомогательной энергии; - по продолжительности и виду управляющего воздействия; - по числу контуров регулирования. По принципу действия (характеру алгоритма регулирования) большинство САР напряжения можно классифицировать на разомкнутые, замкнутые и комбинированные [36-38]. Возможны разомкнутые САР, в которых управляющее устройство измеряет либо одно задающее воздействие, либо одно возмущение и, наконец, оба эти сигнала одновременно. В первом варианте разомкнутой САР управление осуществляется по задающему воздействию: поступающие извне команды G приводят путем изменения управляющего воздействия U к соответствующему изменению выходной величины объекта X. Точность обеспечиваемого при этом соответствия между X и G никак не контролируется, что ограничивает применение таких систем случаями невысоких требований к точности
Математическая модель комбинированной системы регулирования напряжения с использованием нечеткой логики нейронной сети для бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями
Бесконтактный синхронный генератор с вращающимися выпрямителями предложен в 1955 году профессором А.И. Бертиновым и представляет собой систему, состоящую из трех электрических машин, рис. 2.1 [56-58]. Основной синхронный генератор I представляет собой синхронную машину с вращающимся явнополюсным индуктором 5, обмотка возбуждения 6 которого питается постоянным током через вращающийся выпрямитель 8 от многофазной обмотки переменного тока 10 возбудителя обращенной конструкции II. Индуктор генератора, выпрямители и обмотка переменного тока возбудителя размещены на одном валу. Питание неподвижной обмотки возбуждения возбудителя 9 осуществляется через регулятор напряжения 3 и выпрямитель 7 от обмотки переменного тока 1 подвозбудителя III, постоянные магниты 2 которого расположены на роторе. Обмотка переменного тока 4 синхронного генератора I рассчитана на номинальное напряжение и частоту. Возбудитель II - шестифазный синхронный генератор со встроенным однополупериодным выпрямителем. Возбуждение электромагнитное осуществляется выпрямленным током подвозбудителя. Обмотка возбуждения кольцевая, заключена в магнитную систему, состоящую из двух литых магнитопроводов с когтеобразными полюсами, число полюсов 12. В генераторах с непосредственным жидкостным охлаждением конструкция полюсов возбудителя обычная с наборным сердечником и обмоткой возбуждения на каждом полюсе. Для обеспечения линейной характеристики системы регулирования возбудитель выполняется ненасыщенным, с линейной характеристикой холостого хода. Это приводит к увеличению массы возбудителя. Подвозбудитель III представляет собой трехфазный магнитоэлектрический генератор с ротором типа "звездочка".
Трехфазная обмотка расположена на статоре. Переменное напряжение 40В частотой 800 Гц подается на блок регулирования напряжения (БРН) 3 и через выпрямитель на обмотку возбуждения возбудителя 9. Выпрямление переменного напряжения подвозбудителя бесконтактного генератора осуществляется мостовой трехфазной схемой выпрямления А.Н.Ларионова, которая является наилучшей с точки зрения использования мощности подвозбудителя. Выпрямитель входит функциональным узлом в блок регулирования напряжения. Применяемая система возбуждения обеспечивает хорошие условия регулирования напряжения. Мощность регулирования мала. Выбор высокой частоты подвозбудителя и возбудителя (800 - 1600Гц) позволяет значительно уменьшить их массу, а также снизить постоянную времени регулятора напряжения на магнитных усилителях. Полупроводниковые регуляторы напряжения являются практически безынерционными элементами, и постоянная времени системы регулирования напряжения определяется только постоянными времени обмотки возбуждения возбудителя и генератора. Конструкция генератора сложна, так как практически включает три синхронных генератора и выпрямители. Но автономность, хорошие условия возбуждения обеспечили широкое применение генераторов с данной конструкцией в авиационных системах электроснабжения переменного тока. В нагруженном генераторе взаимодействуют четыре магнитных потока: основной поток обмотки возбуждения Фй, реакции якоря Фа(і, рассеяния обмотки статора Ф8 и рассеяния обмотки возбуждения Фв$. При внезапном изменении режима работы все эти магнитные потоки претерпевают изменение. В первый момент времени, исходя из принципа постоянства потокосцеплений, результирующий магнитный поток, пронизывающий любую замкнутую обмотку, не может измениться скачкообразно. Поэтому магнитный поток сначала сохраняется неизменным, а затем начинает плавно изменяться, стремясь к новому установившемуся значению. Такой характер рассматриваемых явлений позволяет использовать уравнения и векторную диаграмму для установившегося режима По продольной оси в общем случае имеются три замкнутые обмотки: обмотка возбуждения, обмотка статора и демпферная обмотка. Демпферная обмотка определяет сверхпереходные процессы при внезапном коротком замыкании, которые затухают быстро. Соотношения параметров обмоток ротора и статора позволяют считать, что потокосцепления обмотки статора могут изменяться, следуя за изменением тока статора, а потокосцепление обмотки возбуждения подчиняется принципу постоянства потокосцеплений. Исходя из этого, при включении реактивной нагрузки на ненагруженный генератор с потоком ФА появление потока реакции якоря приводит к возрастанию потока полюсов на величину АФ(І - Фас1 так, что начальный суммарный поток в первый момент остается неизменным, т.е. поток в воздушном зазоре в момент включения нагрузки остается неизменным, так как реакция якоря компенсируется потоком, связанным с появлением свободного тока в обмотке возбуждения.
Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактцого генератора с вращающимися выпрямителями
Генератор ГТ40ПЧ8 состоит из возбудителя (постоянная времени обмотки возбуждения 0,016 с), основного синхронного генератора (постоянная времени обмотки возбуждения 0,019 с) [56]. В среде Matlab 6.5 [74, 75] разработаны модели регуляторов напряжения для авиационного генератора ГТ40ПЧ8 с использованием ПИД-регулирования, нечеткой логики, нейронной сети по схемам, представленным нарис. 3.1-3.3 соответственно. илител ступенчатое воздействие Моделирование разработанной модели системы управления на базе нечёткого регулятора проводится для оценки ее реакции на импульсный сигнал (переходная характеристика). Выбор функций принадлежности и нечетких правил для регулятора с использованием нечеткой логики и обучающая выборка для регулятора с использованием нейронной сети осуществлялись в процессе моделирования. Таким образом, при использовании нечеткой логики и нейронной сети появляется возможность задания нечетких правил и обучающей выборки, учитывающих изменения режима работы СГ, уровень возмущения и т.д. Переходные характеристики при воздействии единичной функции приведены на рис. 3.4-3.6. Переходный процесс при ступенчатом возмущении на входе регулятора с использованием нейронной сети Результаты моделирования реакции на ступенчатое воздействие показывают, что время регулирования напряжения в бесконтактном синхронном генераторе с регулятором с использованием нечеткой логики и нейронной сети составляет 0,09с, погрешность регулирования не превышает ±2%. Таким образом, системы регулирования с использованием нечеткой логики и нейронной сети обеспечивают высокое качество переходных процессов.
Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями в статических и динамических режимах работы проводилось по разработанной математической модели, которую можно представить в виде модели Simulink [76, 77], представленной на рис. 3.7. Ток нагрузки Модель системы регулирования напряжения бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями Блок бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями представлен вызываемыми функциями, описанными в приложении 1. В головную функцию математической модели бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями передаются следующие параметры: ток нагрузки, коэффициент мощности, напряжение возбуждения, отсчет времени с момента начала моделирования. Выходом математической модели является напряжение генератора. Контроллер представлен блоком, из которого вызывается из рабочей области Matlab предварительно настроенные либо нечеткая логика, либо нейронная сеть, в которые передаются следующие параметры: ток нагрузки, напряжение генератора, скорость изменения напряжения генератора, коэффициент мощности. Выходом контроллера является напряжение возбуждения. . Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями в статических режимах работы Расчетные внешние характеристики U = f(l) для бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями с использованием регулятора напряжения с использованием нечеткой логики при трехфазной симметричной нагрузке и cos(p=0,8 приведена нарис. 3.8, с использованием нейронной сети при трехфазной симметричной нагрузке и cos(p=0,8 приведена на рис. 3.9. Расчетная внешняя характеристика бесконтактного синхронного генератора с вращающимися выпрямителями с регулятором с НС Результаты моделирования показывают, что погрешность регулирования напряжения в статических режимах работы БСГ с комбинированной системой регулирования напряжения с использованием нечеткой логики и нейронных сетей при изменении нагрузки с номинальным коэффициентом мощности от нуля до номинала не превышает ±0,5%, что в 4 раза лучше, чем в регуляторе со штатной полупроводниковой аппаратурой регулирования напряжения. Для питания потребителей электрической энергии с повышенными требованиями к качеству электрической энергии необходимо задать соответствующие правила в базе правил нечеткого контроллера либо переобучить нейронную сеть на соответствующей обучающей выборке.
Описание макетного образца источника электропитания
Реализация нейронных сетей может быть различной. В самом простом случае ее можно сделать программной эмуляцией на базе существующих процессоров классической архитектуры. Некоторые симуляторы позволяют конструировать НС с достаточно сложной архитектурой и применять алгоритмы обучения, разработанные пользователем, а также обеспечивают мощное графическое отображение поведения НС при обучении и генерируют исходный код на каком-либо языке программирования. Но для получения реальных преимуществ в быстродействии лучше подходят специализированные аппаратные решения [79-81]. В настоящее время существует большое количество коммерческих разработок нейрочипов. Из них выделяются две основные группы - аналоговые и цифровые нейрочипы. Каждая из подгрупп делится на специализированные и универсальные нейрочипы. Нейрочипы по аналоговым технологиям обладают более высокой плотностью размещения вычислительных элементов и более высоким по сравнению с цифровыми СБИС быстродействием. Цифровые нейрочипы обладают преимуществами в части более точных вычислений и программируемости различных нейросетевых архитектур. Компания Intel начала работать в области искусственных нейронных сетей в 1988 году. В результате компания представила первый рабочий образец нейропроцессора i80170NX. Годом позже Intel (совместно с фирмой Nestor и при финансовой поддержке DARPA) приступила к разработке цифрового нейрочипа№1000, который был представлен в 1993 году, как i80160NC. Нейросетевой процессор І80170NX ETANN (Electrically Trainable Analog Neural Network) эмулирует работу 64 биологических нейронов. Каждый нейрон процессора имеет 128 синапсов (входов). В свою очередь, каждый синапс соединен с входом процессора посредством некоторого устройства, позволяющего задать коэффициент, характеризующего силу этой связи, что полностью соответствует модели, предложенной еще У. Маккалоком и У. Питцом. Данные на входе и выходе процессора аналоговые, но функции управления, установки и чтения весовых коэффициентов - цифровые.
Нейрочип полностью совместим по уровням рабочих сигналов с микросхемами CMOS и TTL. Входной сигнал на нейроне может изменяться от О до 2,8 В. Веса синапсов также представлены напряжением в диапазоне от -2,5 до 2,5 В. Простота создания приложений на i80170NX обеспечивается наличием мощных средств разработки. Для проектирования нейронных сетей поставляется пакет iNNTS (Intel Neural Network Training System) и EMB (ETANN Multi-Chip Board). Другая разработка Intel в области искусственных нейронных сетей - процессор i80160NC. Его основное отличие от i80170NX в том, что он полностью цифровой. Программа Nil000 Emulator позволяет отлаживать код приложений без использования процессора, а по окончании процесса отладки сразу перейти к работе на аппаратуре. Ниже приведены характеристики некоторых других нейрочипов. Нейрочип NISP (Neural Instruction Set Processor) фирмы Sundance - 16 разрядный RISC - процессор. В нем программно аппаратно может быть реализовано 64К нейронов и 128К связей. Соединение нейронов произвольное, поддерживается перестраиваемая топология НС. Скорость работы нейрочипа NISP более 80 MCPS. Нейрочип CNAPS фирмы Adaptiv Solution является универсальным обучаемым цифровым нейрочипом. Он имеет SIMD архитектуру. На кристалле размещается 64 процессорных элемента с 4К байт памяти для каждого процессора. На нем легко реализуются различные алгоритмы обучения. При обучении достигается скорость в 300 MCUPS, в фазе рабочего функционирования обеспечивается скорость в 1600 MCPS для 8-16-битных весовых коэффициентов на тактовой частоте 25 МГц. Нейрочип ZISC (Zero Instruction Set Command) фирмы Silicon Recognition, относится к категории СБИС с расширенным параллелизмом. В зависимости от модели содержит 36, 78, 200 процессорных элементов (нейронов). Процессоры работают параллельно и одновременно классифицируют один и тот же входной вектор. Каждый нейрон является независимым процессором и реализует функции НС типа RBF, алгоритм К-ближнего (K-nearest) с L1 или Lsup нормами для вычисления дистанций, а также имеет встроенные функции самообучения. Характеристики нейрочипа ZISC36: 36 процессорных элементов, входной вектор 64 х 8 бит, до 16384 выходных категорий, скорость сопоставления около 1 х 10б векторов/сек, 2000 MIPS/20 МГц. СБИС МР-1 - 32 процессорных элемента с SIMD архитектурой. Каждый процессорный элемент СБИС обеспечивает выполнение 32 и 64-разрядных операций с плавающей точкой и целочисленные операции с разрядностью 1, 8, 16, 32 бит. NM6403 - нейропроцессор фирмы "Модуль" - высокопроизводительный процессор широкого применения. Он содержит два процессора: 32-разрядный RISC, подготавливающий информацию для эмулирования нейронной сети, и 64-разрядный матричный сопроцессор (VCP). Последний выполняет основные операции векторной арифметики над данными программируемой разрядности (от 1 до 64 бит). Среди реализуемых операций: умножение матрицы на матрицу и матрицы на вектор, сложение векторов. Таким образом, имеется возможность реализации комбинированных систем регулирования напряжения синхронных генераторов на нечеткой логике и нейронных сетях с использованием имеющихся комплектующих.
