Search academic texts

Registration Number

0421U103566, Candidate dissertation

Title

Model predictive control for energy-efficient operation of an induction machine in transient behavior

Author

Dyachenko Grigoriy G.,

popup.head Aziukovskyi Oleksandr O.
popup.opponent Nazarova Olena S.
popup.opponent Chernyj Oleksiy Petrovith

Status

Кандидат технічних наук, 05.09.03, Електротехнічні комплекси та системи

Date

28-09-2021

Description

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.09.03 – електротехнічні комплекси та системи – Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», Міністерство освіти і науки України, Дніпро, 2021. Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної наукової задачі з розробки законів енергоефективного керування координатами асинхронного електропривода, що працює в умовах змінного навантаження і завдання на швидкість. Запропоновано дві модифікації конвенціонального векторного керування електроприводом. Перша базується на вдосконаленому GRAMPC методі прогнозування для керування електромеханічною системою на базі асинхронної машини з короткозамкненим ротором з метою підвищення енергоефективності у перехідних режимах. Показано, що шляхом поєднання кількості кроків ітерацій на кожному кроці розбиття горизонту прогнозування та кількості цих кроків досягається бажана точність та швидкість розрахунку траєкторії потокозчеплення, що мінімізує потужність втрат у режимі реального часу. Другий метод базується на адаптивній фільтрації сигналу завдання на вході регулятора потокозчеплення. Доведено, що при відповідних значення сталої часу фільтру, потужність втрат може бути зменшена. Впровадження запропонованих законів керування призводить до зменшення енергії втрат у динамічному режимі роботи двигуна, ніж утримання струму намагнічування на номінальному рівні. Проведені експериментальні дослідження підтвердили відповідність результатів розрахунків та моделювання результатам стендових вимірювань. Ключові слова: асинхронний двигун, векторне керування, потужність втрат, енергоефективне керування, динамічний режим, адаптивна фільтрація, прогнозування, режим реального часу, полікритеріальне рейтингування.