Registration Number
0419U002884, Candidate dissertation
Status
Кандидат технічних наук
Date
06-06-2019
popup.evolution
.
Title
Synthesis of electromechanical systems with neural network and frictional load
Author
Obruch Igor Volodymyrovych,
popup.head Klepikov Vladimir Borisovich
popup.opponent Kuznetsov Borys Ivanovych
popup.opponent Maslii Artem S.
popup.rada
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"
Description
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.09.03 – «Електротехнічні комплекси та системи». Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Міністерство освіти і науки України, Харків, 2019.
Дисертаційна робота присвячена синтезу електромеханічних систем з нейронною мережею типу персептрон та фрикційним навантаженням, яке в реальних електроприводах носить нелінійний характер і проявляється в електромеханічних системах у вигляді фрикційних автоколивань. АКФ – особливий режим роботи електроприводів, негативно впливає на його функціонування. Існують різні способи усунення фрикційних автоколивань в електроприводі. В даній роботі, на основі проведених досліджень, запропонована нова методика усунення фрикційних автоколивань та вдосконалення динамічних властивостей електромеханічних систем за допомогою нейрорегуляторів, які побудовані на базі багатошарових прямоспрямованих нейронних мереж типу персептрон, синтезованих з використанням методу генетичного алгоритму.
В дисертаційній роботі обґрунтовано вибір структури та методу навчання нейронної мережі, вибір зворотних зв’язків автоматизованої системи управління, отримані математичні моделі одномасовї та двомасової електромеханічних систем з нейромережевим регулятором в безрозмірних параметрах, а також отримані моделі електроприводів з урахуванням нелінійності механічних характеристик навантаження . Проведено аналіз впливу параметрів об'єкта управління на динамічні режими роботи синтезованих одно- та двомасових електромеханічних систем з нейронною мережею.
Запропановано новий критерій навчання нейронних мереж та розроблена методика синтезу нейромережевих регуляторів електромеханічних систем з нелінійним тертям. Розроблена методика апробована на прикладах синтезу різних електроприводів постійного та змінного струму конкретних машин і механізмів з використанням відповідних їм реальних даних. Приведені в дисертаційній роботі приклади пов'язані з виконанням бюджетних питань за планами МОН України та ініціативної тематики за запитами підприємств. Показана ефективність використання нейронних мереж для широкого різноманіття електроприводів машин і механізмів.
Ключові слова: електропривод, електромеханічна система, нейронна мережа, активаційна функція, генетичний алгоритм, нелінійне фрикційне навантаження.
Registration Date
2019-06-13
popup.nrat_date
2020-04-03 / 2026-06-29
