Разработка и исследование интеллектуальных систем регулирования напряжения бесконтактных синхронных генераторов

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Электротехника


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

ЭНЕРГЕТИКА • ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ
УДК 621. 313
Г. Н. УТЛЯКОВ, А. Р. ВАЛЕЕВ, В. М. АСАДУЛЛИН
РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ РЕГУЛИРОВАНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ БЕСКОНТАКТНЫХ СИНХРОННЫХ ГЕНЕРАТОРОВ
Приведены результаты разработки и моделирования цифровых интеллектуальных систем регулирования напряжения синхронных генераторов. Синхронные генераторы- математическая модель- цифровые системы регулирования напряжения- интеллектуальные алгоритмы
Разрабатываемые системы регулирования источников электроэнергии должны удовлетворять основным условиям: они должны работать во все более сложных системах, соответствовать все более жестким требованиям к качеству электрической энергии и должны выполнять эти требования в условиях все большей неопределенности. Увеличение количества сложных динамических систем, работающих при большой степени неопределенности, привело к развитию цифровых интеллектуальных систем управления.
Законы адаптивного регулирования, такие как адаптивное управление с эталонной моделью и самонастраивающийся регулятор, являются нелинейными законами, которые трудно описать аналитически. Более того, сложность возрастает при увеличении числа неизвестных параметров.
При построении систем регулирования напряжения синхронных генераторов было предложено использование цифровых систем на основе нечеткой логики и искусственных нейронных сетей [1,2]. Достоинствами таких систем является обучаемость, нелинейность, параллельная обработка данных и т. д.
Типовая структура системы автоматического регулирования с регулятором на основе нейронной сети приведена на рис. 1.
Перед использованием нейронные сети должны быть обучены на обучающей выборке данных, в данном случае — по требуемой регулировочной характеристике генератора. Нейронная сеть после обучения обеспечивает высокую точность регулирования и на данных, не использовавшихся в процессе обучения.
Сдерживающими факторами развития интеллектуальных систем регулирования синхронными генераторами является отсутствие
математических моделей генераторов с такими системами регулирования.
Возмущения
с1УсИ
ИР
ДТ
Рис. 1. Нейросетевая система автоматического регулирования: ИОН — измерительный орган напряжения, ДТ — датчик тока, У — усилитель, (1/(11 — дифференциатор, ИР — интеллектуальный регулятор (искусственная нейронная сеть)
Результаты моделирования позволят выработать требования к системам регулирования, определить входные и выходные параметры интеллектуального регулятора.
Разработка математических моделей и моделирование процессов регулирования напряжения проводилось для наиболее распространенных типов авиационных генераторов переменного тока — магнитоэлектрических генераторов и бесконтактных генераторов с вращающимися выпрямителями.
Математические модели синхронных генераторов, необходимые для построения систем регулирования, приведены в [3] - для генераторов с вращающимися выпрямителями и в [4] - для магнитоэлектрических генераторов с подмагничиванием спинки статора. Существующие математические модели были доработаны с учетом воздействия интеллектуального регулятора.
Для математической модели генератора с вращающимися выпрямителями было определено выходное напряжение генератора с учетом воздействия сигнала системы интел-
лектуального регулирования [4]
С/г = К • II, о
і
'-/пл!
(К-2- 1)-е ^ВГ
где — значение напряжения генератора без системы регулирования-
— изменение напряжения генератора при воздействии системы регулирования-
, , — коэффициенты, зависящие от
параметров машины-
— постоянная времени обмотки возбуждения генератора-
— функция, зависящая от параметров машины и учитывающая инерционность переходных процессов.
Значение установившегося напряжения генератора с интеллектуальной системой регулирования напряжения определяется управляющим сигналом управления, который можно выразить выражением
имя =
?/г
X С/,
Х (1 • + ?
(/О
Гр'-. Пр _|
?дВ '- ?В
Хй '-
1 —
т
¦Г2
т
¦Г2
(Т'--ГТ'-ВВ) (Т& gt-вв-Т>-вг)
Значение сигнала управления при различных нагрузках можно реализовать не вышеприведенной формулой, а знаниями экспертов, заключенных в виде обучающей выборки
для нейронной сети, или в виде правил «если-то-иначе» в базе правил нечеткого контроллера.
Магнитоэлектрический генератор описывается выражением [5]
и*
т2 ін
Щ №
1к — -^11 ІІцІН
Ео (/ц) (1к — 1ц
сон (& lt-р — /3С[) = 1.
где — приведенное к обмотке статора значение тока подмагничивания, пропорциональное напряжению на выходе системы регулирования.
Основной особенностью магнитоэлектрического генератора является то, что зависимость ЭДС холостого хода генератора от тока подмагничивания является нели-
нейной вследствие насыщения магнитопро-вода статора и, соответственно, трудно описываемой аналитически. Интеллектуальный регулятор в ходе обучения позволяет описать эту зависимость и реализовать регулировочную характеристику, соответствующую действительной.
Математическая модель системы регулирования напряжения бесконтактного генератора, реализованная в SIMULINK, показана на рис. 2.
В качестве входных переменных системы регулирования были выбраны напряжение, производная напряжения и ток нагрузки генератора, коэффициент мощности нагрузки, выходной сигнал — ток возбуждения (либо подмагничивания) генератора.
Ток нагрузки
Таймер
& lt-э-
0. 8
Ток возбуждения
Генератор
Ли)
I и.
& lt-1и1М
Нечеткий
регулятор
Ли)
СОЙ с
Рис. 2. Модель генератора с интеллектуальным регулятором
На рис. 3 приведены расчетные зависимости изменения напряжения генератора при внезапном подключении номинальной нагрузки на зажимы генератора с вращающимися выпрямителями, работающего с регулятором напряжения на основе нечеткой логики и нейронной сети.
а
б
Рис. 3. Напряжение генератора при подключении номинальной нагрузки: а — с использованием нечеткой логики, б — с использованием нейронной сети
В табл. 1 приведены результаты моделирования процессов регулирования напряжения бесконтактного генератора с вращающимися выпрямителями с регуляторами на нечеткой логике и нейронной сети и результаты экспериментальных исследований генератора при работе со штатной аппаратурой регулирования напряжения при номинальном коэффициенте мощности нагрузки.
Результаты моделирования показывают, что интеллектуальные системы регулирования позволяют обеспечить более высокое быстродействие и меньшие провалы напряжения, чем традиционные системы регулирования.
При параллельной работе генераторов возникает ряд особенностей работы системы регулирования, обусловленных большей мощностью и, главным образом, большей сложностью системы. Аварийные режимы при па-
раллельной работе воздействуют на всю систему и имеют большую длительность. Регуляторы напряжения и частоты должны иметь большую точность, чтобы обеспечить необходимую степень равномерности распределения нагрузок между источниками. При неравномерной нагрузке отдельные генераторы перегружаются, что увеличивает их нагрев и снижает срок службы и коэффициент полезного действия системы.
Таблица 1
Моделирование процессов регулирования напряжения бесконтактного генератора
с вращающимися выпрямителями
I, о.е. Штатная система Нечеткий регулятор Нейронная сеть
д и,% і, с д и,% і, с д и"% і, с
0,5 11,5 0,09 15,0 0,07 18,0 0,1
1,0 21,1 0,105 18,3 0,08 14,0 0,1
1,5 38,0 0,135 18,0 0,075 22,0 0,1
2,0 46,6 0,196 20,0 0,07 20,0 0,06
Предложены новые технические решения по созданию интеллектуальных систем регулирования напряжения синхронных генераторов при параллельной работе с использованием нечеткой логики и нейронных сетей, обеспечивающие повышение качества регулирования напряжения при изменении тока нагрузки и равномерную загрузку синхронных генераторов при параллельной работе [6,7].
Предложенные решения предназначены для регулирования напряжения параллельно работающих генераторов.
На рис. 4 представлена схема устройства регулирования возбуждения синхронных генераторов на основе нечеткой логики. Входными переменными интеллектуального регулятора являются напряжение на выходе генератора, константа напряжения, реактивный ток генератора и среднее значение реактивных токов всех генераторов. Выходной параметр регулятора — ток возбуждения генератора.
На рис. 5 представлена схема интеллектуального регулятора возбуждения генераторов на основе нейронных сетей. Входными переменными интеллектуального регулятора являются напряжение на выходе генератора, реактивный ток генератора и среднее значение реактивных токов всех генераторов. Выходной параметр регулятора — ток возбуждения генератора.
Рис. 4. Устройство регулирования возбуждения синхронного генератора
Рис. 5. Регулятор возбуждения синхронного генератора
Для проверки результатов теоретических исследований, а также для оценки поведения интеллектуальных систем регулирования при различных режимах работы проведены экспериментальные исследования авиационного бесконтактного магнитоэлектрического синхронного генератора, входящего в электрома-шинный комплекс ПТ-500 в статических и динамических режимах работы.
Для оценки результатов моделирования были созданы экспериментальные образцы регуляторов напряжения, реализующие интеллектуальные алгоритмы управления на основе ИНС и с использованием нечеткой
логики. Функциональная схема экспериментального образца показана на рис. 6.
В качестве датчиков напряжения и тока выступают делители напряжения. Измерения производят ADC (АЦП) микросхем ATMEGA16. От них сигнал по USART поступает в COM порт компьютера. Значения из COM порта в MATLAB передает специально написанная на C++ библиотека. Интеллектуальный алгоритм (нейронная сеть, нечеткая логика) обрабатывает поступивший сигнал. Выходное значение подается на другой COM порт компьютера посредством библиотеки (реализованной на C++), затем по USART сигнал передается на ATMEGA16, и посредством встроенного PWM
(ШИМ) через ключ (IGBT транзистор) отрабатывает исполнительное устройство (обмотка подмагничивания). Для увеличения количества COM портов компьютера использовалась плата расширения COM портов. Измеренные значения напряжения от ИОН и от ИОТ подаются на АЦП. ШИМ управляет током через обмотку подмагничивания согласно заданию, поступающему от компьютера через ЦАП.
Персональный компьютер в реальном времени циклически фиксирует и обрабатывает информацию, поступающую от АЦП через СОМ порты. После каждого цикла обработки информации ПК выдает задающее воздействие току подмагничивания, обеспечивая таким образом заданный уровень напряжения на рабочей обмотке генератора.
Блоки АЦП обеспечивают передачу на ПК информацию, поступающую от ИОН и от ИОТ. Запрос на передачу информации посту-
пает на АЦП от ПК через СОМ порты. На П К от АЦП поступает следующая информация:
• напряжение на генераторе-
• значение тока нагрузки.
В процессе испытаний ПК производит расчет значения тока подмагничивания. Протоколирование и вывод результатов испытаний генератора производится с помощью программного обеспечения ПК, разработанного на основе методики испытаний генератора.
Результаты экспериментальных исследований для магнитоэлектрического генератора приведены в табл. 2.
Анализ результатов исследования генераторов с интеллектуальным регулятором и штатным регулятором показывает, что провал напряжения при подключении нагрузки в 2 раза меньше при использовании интеллектуальных регуляторов.
Рис. 6. Функциональная схема испытательного стенда: ОП — обмотка подмагничивания, РО — рабочая обмотка, ИОН — измерительный орган напряжения- ИОТ — измерительный орган тока- АЦП1, АЦП2 — аналого-цифровые преобразователи- COM1, COM2, COM3 — последовательные порты компьютера- ШИМ — широтно-импульсный модулятор- У — усилитель
Таблица 2
Экспериментальные исследования магнитоэлектрического генератора
I, о.е. Штатная система Нечеткий регулятор Нейронная сеть
д и,% t, с д и,% t, с д и,% t, с
0,25 7,5 0,3 1 0,07 6,5 0,08
0,5 12,5 0,3 8 0,09 8 0,09
0,75 14,1 0,3 9 0,1 9 0,1
1 15,0 0,3 10 0,11 9 0,1
Также установлено, что в динамических режимах работы быстродействие интеллектуальных систем регулирования напряжения в 2 раза превосходит быстродействие штатной аппаратуры регулирования.
Результаты моделирования и экспериментальных исследований показали, что цифровые регуляторы напряжения с реализацией интеллектуальных принципов регулирования по точности регулирования, времени регулирования, величине перерегулирования, максимальному отклонению в переходном процессе превосходят серийные регуляторы, что подтверждает целесообразность и перспективность их применения.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Salem, M.M. Simple neuro-controller with a modified error function for a synchronous generator / M. M. Salem [et al.] // Int. J. of Electrical Power & amp- Energy Systems. 2003. Vol. 25, Issue 9. P. 759−771.
2. Arnalte, S. Fuzzy logic-based voltage control of a synchronous generator / S. Arnalte // Int. J. of Electrical Eng. Education. 2000. Vol. 37, Issue 4. P. 333−343.
3. Утляков, Г. Н. Комбинированные системы регулирования напряжения синхронных генераторов: научное издание / Г. Н. Утляков, В. М. Куляпин, Е. В. Бовтрикова. М.: Изд-во МАИ, 1998. 224 с.
4. Utlyakov, G. N. Modeling of voltage control systems based on neural networks / G. N. Utlyakov, A. R. Valeev, V. M. Asadullin // Proc. of the Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT'2007). Krasnousolsk-Ufa: USATU, 2007. V. 2. P. 55−58.
5. Утляков, Г. Н. Разработка и исследование систем гармонического компаундирования электромашинных преобразователей / Г. Н. Утляков, А. Р. Валеев // Вестник УГАТУ. 2005. Т. 6, № 1 (12). С. 82−87.
6. Утляков, Г. Н. Патент на полезную модель № 65 318 (РФ) МПК H 02 P 9/30,
Н 02 Р 9/34. Устройство регулирования возбуждения синхронного генератора / Г. Н. Утляков, Р. Ф. Нуруллин, Д. С. Диль-мухаметов, А. Р. Валеев, В. М. Асадуллин. Опубл. 27. 07. 2007. Бюл. № 21.
7. Утляков, Г. Н. Патент на полезную модель № 65 317 (РФ) МПК Н 02 Р 9/30, Н 02 Р 9/34. Регулятор возбуждения синхронного генератора / Г. Н. Утляков, Д. С. Дильмухаметов, Р. Ф. Нуруллин, А. Р. Валеев, В. М. Асадуллин. Опубл. 27. 07. 2007. Бюл. № 21.
ОБ АВТОРАХ
Утляков Геннадий Николаевич, проф., каф. электрообор. ЛА и наземн. трансп. Дипл. инж. по электр. маш. и аппар. (УГАТУ, 1971). Д-р техн. наук по эл-там и устр. выч. техн. и сист. упр-я (там же, 2000). Иссл. в обл. систем электро-оборуд. ЛА.
Валеев Азат Рустамович, ст.
преп. каф. электромех. Дипл. инж. по электрообор. ЛА (УГАТУ, 2002). Канд. техн. наук по электротехн. компл. и сист. (там же, 2006). Иссл. в обл. электромех. преобр. энергии.
Асадуллин Виталий Маратович, асп. каф. электрообор. ЛА и наземн. трансп. Дипл. инж. (УГАТУ, 2004). Готовит дис. об интел. сист. регул. напряжения синхронных генераторов.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой