Автоматизированная система научных исследований для синтеза систем электропитания космических аппаратов

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Кибернетика


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

УДК 681.5. 015
А. Н. Лесных, В. А. Сарычев
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ДЛЯ СИНТЕЗА СИСТЕМ ЭЛЕКТРОПИТАНИЯ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ
Рассматривается проблема синтеза систем электропитания космических аппаратов. Предлагается автоматизированная система научных исследований для синтеза систем электропитания космических аппаратов, с помощью которой проводятся исследования систем электропитания различных типов.
В настоящее время разработано множество структурных решений систем электропитания (СЭП) космических аппаратов (КА), однако выделить из них лучшую структуру, которую можно было бы использовать во всех случаях, невозможно. Поэтому при проектировании СЭП требуется выбирать оптимальное сочетание ее структуры и значений внутренних параметров для каждой проектируемой СЭП индивидуально, что требует многократного решения задач структурной и параметрической оптимизации. При синтезе СЭП сначала следует отобрать те решения, которые обеспечивают требуемое качество выходного напряжения. Если таких решений окажется несколько, то можно ввести дополнительные ограничения, например по массе, объему, КПД, быстродействию, стоимости и т. д., стараясь удовлетворить их наибольшему количеству.
Для решения задачи синтеза необходимы математические модели структур СЭП, связывающие входные (значения параметров элементов) и выходные (например, значения показателей качества выходного напряжения, КПД, массу, объем, стоимость и т. д.) параметры.
Разработка и анализ математических моделей СЭП и решение с их помощью задач оптимизации — довольно трудоемкий процесс, который занимает много времени и сопряжен с громоздкими математическими вычислениями. Поэтому авторами было принято решение автоматизировать этот процесс. Для этой цели была разработана автоматизированная система научных исследований (АСНИ) для синтеза СЭП КА. Данная система позволяет разрабатывать и анализировать математические модели СЭП КА, связывающие значения внутренних параметров СЭП КА: мощность первичного источника Р, емкость выходного фильтра Сф, количество секций стабилизатора напряжения N и емкость нагрузки С с показателями качества выходного напряжения: временем регулирования Т7, величиной перерегулирования о и амплитудой пульсаций 5.
Для построения математических моделей, определяющих связь между показателями качества напряжения и внутренними параметрами СЭП, необходим набор экспериментальных данных. Проведение экспериментов на реальном объекте требует существенных временных и экономических затрат, поэтому для получения экспериментальных данных можно использовать имитационные модели, созданные в какой-либо системе схемотехнического моделирования. В качестве входных данных в АСНИ используются файлы, генерируемые системой схемотехнического моделирования OrCAD 9. 2, в которых содержится информация о значениях параметров элементов схемы и переходного процесса дискретизированного по времени.
К основным возможностям данной системы (рис. 1) можно отнести следующие:
— обработка файлов, генерируемых системой ОгСАБ 9. 2, и получение набора экспериментальных данных-
— построение математических моделей, описывающих зависимость показателей качества выходного напряжения от значений параметров СЭП КА двух типов: в виде регрессионных уравнений и в виде нейронной сети-
— визуализация полученных моделей-
— поиск оптимальных параметров СЭП, обеспечивающих требуемое качество выходного напряжения.
Для получения и анализа математических моделей СЭП КА необходимо выполнить следующую последовательность действий:
1) разработать имитационную модель СЭП КА в системе схемотехнического моделирования OrCAD 9. 2-
2) с помощью системы OrCAD 9.2 получить набор переходных процессов в виде текстовых файлов-
3) с помощью программы-обработчика получить набор экспериментальных данных-
4) с помощью модуля построения регрессионной модели или модуля построения нейросетевых моделей построить математическую модель требуемого типа-
5) добавить полученные модели в файл-проект программы анализа моделей и поиска оптимальных параметров СЭП.
Рис. 1. Схема взаимодействия модулей программного комплекса автоматизированной системы научных исследований
Возможность построения математических моделей двух типов: регрессивных и нейросетевых включена в АСНИ не случайно. Регрессионные модели позволяют получить достаточно высокую точность аппроксимации при относительно небольшом количестве экспериментального материала, а также позволяют проводить поиск оптимального сочетания внутренних параметров СЭП в аналитическом виде. Для получения нейросетевых моделей требуется гораздо большее количество эксперимен-
тов, но точность нейросетевых моделей существенно выше, что при построении мощных СЭП может оказаться решающим.
Поскольку этап построения математических моделей в системе полностью автоматизирован, основной проблемой в исследовании СЭП остается разработка имитационных моделей и получение набора переходных процессов при различных значениях входных параметров.
С помощью разработанной авторами АСНИ были построены и исследованы математические модели следующих СЭП КА:
— СЭП с многофазным шунтовым секционным стабилизатором напряжения (МШССН) —
— СЭП с импульсно-дискретным шунтовым секционным стабилизатором напряжения (ИДШССН) —
— СЭП с шунтовым секционным стабилизатором напряжения с управлением по избытку тока (ШССНУИТ).
Приведем структурные схемы и имитационные модели исследуемых СЭП и опишем принципы функционирования этих схем.
Прежде всего рассмотрим структурную схему СЭП с МШССН (рис. 2).
Т
Скважность У (у = --, где-То — время открытого со-
Тп
стояния ключа) первого ключевого элемента, пропорциональная мощности, которая выделяется на балластном сопротивлении, является управляющим сигналом для подключения и отключения дополнительных секций. Если У & gt- 0,95, то на выходе системы управления дополнительными секциями (СУДС) должен быть сформирован сигнал включения дополнительной секции, если же У & lt- 0,05, то сигнал отключения. Для того чтобы избежать ложных коммутаций дополнительных секций во время переходных процессов, условия переключения этих секций должны выполняться в течение определенного времени. Это равносильно введению линий задержки на выходе СУДС. Блок управления ключевыми элементами (БУКЭ) должен формировать сигналы управления КЭ в зависимости от того, сколько сигналов включения и отключения было получено от СУДС. При отключении нагрузки дополнительные секции подключаются последовательно одна за другой до достижения суммарной мощностью величины, равной мощности активной нагрузки. При подключении нагрузки дополнительные секции отключаются последовательно, начиная с последней подключенной.
Рис. 2. Структурная схема СЭП с многофазным шунтовым секционным стабилизатором напряжения: ПИ — первичный источник- КЭ (п) — ключевые элементы- RB (n) — балластное сопротивление- Ф — фильтр- Н — активная нагрузка-
ОН — опорное напряжение- ГПН — генератор пилообразного напряжения
Сигнал управления КЭ (п) формируется следующим образом:
ап = игпн (и) — ион + и, (1)
где игпн (п) — напряжение на генераторе пилообразного напряжения (ГПН) п-й секции- Пон — опорное напряжение- и — выходное напряжение.
Если ап больше некоторого порогового значения, то происходит коммутация п-й секции с балластным сопротивлением. Заметим, что частота пилы всех ГПН должна быть одинаковой, но со сдвигом по фазе
А = Тп, (2)
N
где Тп — период преобразования- N — количество секций с балластными сопротивлениями.
Имитационная модель СЭП с двухсекционным МШССН имеет следующий вид (рис. 3).
Рассмотрим далее структурную схему СЭП с ИДШССН (рис. 4).
Первая секция этого стабилизатора управляется по одному из законов широтно-импульсной модуляции.
Рис. 3. Имитационная модель СЭП с МШССН
Рис. 4. Структурная схема СЭП с импульсно-дискретным шунтовым стабилизатором напряжения: ПИ — первичный источник- КЭ (г) — г-й ключевой элемент- RB (г) — г-е балластное сопротивление- Ф — емкостной фильтр- Н — нагрузка- ШИМ — широтно-импульсный модулятор- F (г) — сигнал управления г-м ключевым элементом- СУДС — система управления дополнительными секциями- ЛЗ — линия задержки- БУКЭ — блок управления ключевыми элементами
Система управления дополнительными секциями была реализована с помощью четырех суммирующих счетчиков (микросхема 74 160). На базе этих счетчиков, с помощью каскадирования, было получено два 8-разряд-
ных счетчика, способных считать до 100 (10×10). На суммирующий вход этих счетчиков подаются импульсы с периодом, равным 0,95 Т /100, где Т — период преобразования. Импульсы, управляющие КЭ (1), поступают на управляющий вход обоих счетчиков, тем самым разрешая или запрещая счет какому-либо из них. Другими словами, для первого счетчика сигнал «ключ замкнут» разрешает счет, а для второго запрещает счет, и наоборот.
Таким образом, при у& gt- 0,95 на выходе переноса первого счетчика появляется импульс, информирующий о том, что необходимо подключить дополнительную секцию. А при у & lt- 0,05 на выходе переноса другого счетчика появляется импульс, отвечающий за отключение одной секции. Если эта информация сохраняется некоторое время, то она поступает в БУКЭ.
Блок управления КЭ реализован с помощью реверсивного счетчика 74 192 и дешифратора 74 141. Сигналы, отвечающие за подключение дополнительных секций, подаются на суммирующий вход реверсивного счетчика, а сигналы отключения дополнительных секций поступают на вычитающий вход. На выходе реверсивного счетчика в двоичном виде хранится информация о том, сколько дополнительных секций должно быть подключено в данный момент. Двоичный код поступает на вход дешифратора, а далее с помощью несложной логики, реализованной с помощью логических элементов «Или», формируются управляющие сигналы для КЭ (г).
Линии задержки были реализованы с помощью од-новибратора 74 121. Сигнал включения или отключения на выходе СУДС запускает одновибратор. Если одновиб-ратор запущен, то импульсы, поступающие от СУДС, игнорируются.
Имитационную модель СЭП с ИДШССН можно представить, например, таким образом (рис. 5).
БУКЭ реализуется расчет необходимого количества дополнительных секций и формируются управляющие сигналы F (i), где I = 2, N.
Рис. 6. Структурная схема СЭП с шунтовым секционным стабилизатором напряжения с управлением по избытку тока: ПИ — первичный источник- КЭ (г) — г-й ключевой элемент- RB (^) — г-е балластное сопротивление- Ф — емкостной фильтр- Н — нагрузка- ШИМ — широтно-импульсный модулятор- F (г) — сигнал управления г-м ключевым элементом- БУКЭ — блок управления ключевыми элементами-
ИТ — измеритель тока- N — количество секций с балластным сопротивлением
Пример имитационной модели СЭП с ШССНУИТ приведен на рис. 7.
Рис. 5. Имитационная модель СЭП с двухсекционным ИДШССН
В заключение рассмотрим структурную схему СЭП с ШССНУИТ (рис. 6).
Первая секция данного стабилизатора управляется по одному из законов широтно-импульсной модуляции. Разница токов ИТ1 и ИТ2 является управляющим сигналом для подключения и отключения дополнительных секций. Эта разница показывает, на сколько ток, генерируемый ПИ, больше, чем ток, потребляемый на нагрузке. Если разделить эту разницу на ток, потребляемый одной дополнительной секцией с балластным сопротивлением, то мы получим количество дополнительных секций, которые должны быть подключены для стабилизации напряжения (мощности всех дополнительных секций равны). В
Рис. 7. Имитационная модель СЭП с двухсекционным ШССНУИТ
После того как разработаны имитационные модели, можно приступать к формированию набора экспериментальных данных. Сначала с помощью АСНИ нужно построить план проведения экспериментов, задав интервалы варьирования значений параметров СЭП. Затем, в соответствии с полученным планом, провести эксперименты на разработанных имитационных моделях и получить набор файлов с переходными процессами, генерируемых системой OrCAD 9.2. При получении экспериментальных данных рассматривался переходный процесс, наблюдаемый при коммутации активной нагрузки мощностью 95% от максимальной.
Рассмотрим далее процесс построения регрессионных моделей, реализованный в АСНИ.
Поскольку количество секций является дискретной величиной, а все остальные факторы — непрерывными величинами, то использование ее в построении модели заведомо негативно скажется на точности предсказания выходных величин. Поэтому целесообразно исключить этот параметр из набора факторов регрессионной моде-
ли и строить модель для каждого значения N в отдельности. Таким образом, регрессионная модель СЭП в АСНИ представлена не тремя регрессионными уравнениями, а восемнадцатью:
Трег,¦ = ^ (, сф, с^), о, — = (, Сф, СнаГр), (3)
_ 5, = ^ (, Сф, С^),
где, =1, N — N = 6.
При построении регрессионных моделей для создания плана экспериментов используется центральный композиционный план второго порядка, который позволяет получать регрессионные уравнения второй степени.
Любую математическую модель после построения нужно проверить на адекватность. В АСНИ для этой цели используется критерий Фишера. Точность полученной модели определяется по относительным отклонениям функций отклика от экспериментальных значений. Относительные отклонения аппроксимируемых величин для регрессионной модели СЭП с МШССН приведены в табл. 1.
Таблица 1
Оценки точности аппроксимации регрессионной модели исследуемых СЭП
Пара- метры Значе- ние МШССН ИДШССН ШССНУИТ
Трег, % Макс. 8,92 9,98 7,48
Среднее 3,57 3,72 2,41
Мин. 0,03 0,009 0,06
5, % Макс. 14,46 29,86 31,82
Среднее 1,51 3,02 3,13
Мин. 0,007 0,002 0,002
о, % Макс 7,01 7,05 23,05
Среднее 1,39 1,54 2,38
Мин. 0,002 0,01 0,006
Поскольку построенные по критерию Фишера регрессионные модели являются адекватными и их точность довольно высока, они могут быть использованы для анализа зависимостей между значениями параметров элементов СЭП и показателями качества выходного напряжения.
Как уже упоминалось ранее, наряду с регрессионными моделями в разработанной АСНИ имеется возможность строить математические модели СЭП с помощью
теории искусственных нейронных сетей. Рассмотрим, каким образом в АСНИ реализован процесс построения нейросетевых моделей.
Для качественной настройки весовых коэффициентов нейросети необходимо как можно больше опытов. От количества опытов зависит то, насколько точно нейросеть будет аппроксимировать данные. Для построения адекватной нейросетевой модели СЭП КА необходимо иметь экспериментальные данные, как минимум, в центре и крайних точках интервалов варьирования. Таким образом, общее количество необходимых экспериментов равно 162. Для настройки весовых коэффициентов нейросети в АСНИ включен программный эмулятор нейрокомпьютера «Neural Network Wizard 1. 7», разработанный компанией «BaseGroup». Рекомендуемые настройки эмулятора: количество слоев — 1- количество нейронов на слое — 30- параметр сигмойды — 0,5- момент — 0,9.
После настройки весовых коэффициентов сети программа сохраняет файл с обученной нейронной сетью в файл *. nnw. Эта сеть и является собственно математической моделью СЭП КА. Оценка точности аппроксимации исследуемых СЭП нейросетевой моделью представлена в табл. 2.
Таблица 2
Оценки точности аппроксимации нейросетевыми моделями исследуемых СЭП
Пара- метры Значе- ние МШССН ИДШССН ШССНУИТ
Грег, % Макс. 7,37 2,68 9,55
Среднее 0,51 0,42 0,82
Мин. 0,002 0,001 0,004
5, % Макс. 14,08 8,77 12,9
Среднее 0,87 0,89 1,13
Мин. 0,001 0,008 0,004
о, % Макс 15,07 2,86 3,89
Среднее 0,50 0,32 0,84
Мин. 0,004 0,001 0,0003
Точность построенных нейросетевых моделей высока, поэтому они могут быть использованы для анализа зависимостей между значениями параметров элементов СЭП и показателями качества выходного напряжения.
После того как все математические модели построены и проверены на адекватность, их можно использовать
Рис. 8. Оценка зависимости показателей качества выходного напряжения от емкости фильтра при мощности ПИ = 10 кВт
и емкостной составляющей нагрузки 6,25 мФ
для анализа зависимостей между входными и выходными параметрами. Разработанная АСНИ позволяет визуализировать полученные математические модели, что существенно упрощает процедуру их анализа. Графики сравнения нейросетевой модели СЭП с МШССН с экспериментальными данными (рис. 8) отображают зависимость выходных параметров от выбранного параметра СЭП, остальные входные параметры фиксируются на некотором уровне, заданном пользователем.
Автоматизированная система научных исследований также позволяет находить по построенным математическим моделям значения параметров СЭП, которые обеспечат требуемое качество выходного напряжения, т. е. она осуществляет синтез СЭП КА. Для решения задачи синтеза необходимо указать требуемые показатели качества напряжения, а также мощность ПИ и максимальную емкость активной нагрузки. Решение задачи синтеза СЭП КА демонстрируют табл. 3, 4.
Таблица 3
Задание на синтез СЭП
Характеристики Параметр Требуемое значение
Требуемые показатели качества напряжения TDer, с 0,0035
о, В 0,01
8, мВ 7
Известные параметры cэп Рист, Вт 5 000
С Ф '--'-н? ^ 0,006
Подводя итог, сформулируем основные результаты работы в виде следующих выводов:
— авторами разработана методика построения математических моделей СЭП КА, связывающих значения внутренних параметров СЭП КА и значения показателей качества выходного напряжения-
— разработана АСНИ для синтеза СЭП КА, позволяющая создавать и исследовать математические модели СЭП КА любых типов, а также производить поиск значений внутренних параметров систем электропитания КА, обеспечивающих требуемое качество выходного напряжения, т. е. производить синтез СЭП КА-
— в качестве примера представлены математические модели трех типов СЭП КА: с многофазным шунтовым секционным стабилизатором напряжения, с импульснодискретным шунтовым секционным стабилизатором напряжения и с шунтовым секционным стабилизатором напряжения с управлением по избытку тока.
Таблица 4
Найденные решения
Огруктура CЭП N с*
мштен 5 (0,055- 0,06)
6 (0,051- 0,06)
штенуит 3 (0,021- 0,06)
4 (0,018- 0,06)
5 (0,017- 0,06)
6 (0,013- 0,06)
A. N. Lesnykh, V. A. Sarychev
COMPUTER-AIDED SYSTEM OF RESEARCH ACTIVITIES FOR SYNTHESIS OF SPACECRAFTS POWER-SUPPLY SYSTEMS
The paper says about features of synthesis ofspacecrafts power-supply systems. The computer-aided system of research activities for synthesis of spacecrafts power-supply systems is proposed with that help power-supply systems of various types are researched.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой