Search academic texts

Information × Registration Number 2123U011345, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title Rail transport electric drive with intelligent control system popup.author Kyrylenko YaroslavSenchenko SerhiiVorobiov BohdanKhan LiuLikhno YaroslavKyrylenko YaroslavSenchenko SerhiiVorobiov BohdanKhan LiuLikhno Yaroslav popup.publication 23-11-2023 popup.source_user Журнал "Електротехніка та електроенергетика" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ee.zp.edu.ua/article/view/287811 popup.publisher Zaporizhzhia Polytechnic National University Description Мета роботи. Дослідження умов виникнення фрикційних автоколивань, синтез нейрорегулятора усуваючого автоколивання, розробка системи автоматичного керування швидкістю руху залізничного транспорту в залежності від кривизни шляху на основі технології комп’ютерного зору. Методи дослідження. Математичний аналіз та моделювання. Отримані результати. У статті наведено результати розробки та досліджень інтелектуальної системи керування електроприводом магістрального електровоза ДС3. Розроблені системи мають єдиний легко реалізований зворотний зв’язок по швидкості двигуна, що не створює труднощів у фізичній реалізації. Відзначено, що загальною рисою електроприводу рейкового транспорту є нелінійна характеристика навантаження. Показано, що за певних комбінацій параметрів у тяговому електроприводі можливі фрикційні автоколивання. Ефективне усунення фрикційних автоколивань за рахунок синтезу системи з нейрорегулятором. Нейронна мережа має три вхідні нейрони, на які подається вектор вхідних сигналів у вигляді сигналу напруги, сигналу значення швидкості двигуна поточного та попереднього значення швидкості енергії. Кількість нейронів прихованого шару системи становить 20 та один вихідний нейрон. На вихідному нейроні формуються керуючі впливу для перетворювача частоти. Нейронні мережі такого типу позначаються NN3-20-1. Для всієї оптимізації параметрів нейронних мереж використовується метод генетичного алгоритму. Імітаційна модель електроприводу рейкового транспорту має інтеграцію блоку комп’ютерного зору. Підвищення рівня автоматизації та безпеки руху рейкових транспортних засобів можливо на основі комп’ютерного зору. Особливістю цієї структури є наявність у ній нейрорегулятора NN. NN забезпечує задану якість перехідного процесу у всьому діапазоні навантажень і при знаходженні робочої точки на спадаючій ділянці. Розроблена система автоматичного регулювання швидкості руху рейкових транспортних засобів залежно від кривизни колії для підвищення рівня автоматизації та безпеки руху. Моделювання системи показало її працездатність, яка проявляється в зниженні швидкості руху рейкових транспортних засобів при русі по ділянці колії з кривизною. Наукова новизна. Ефективне усунення фрикційних автоколивань за рахунок застосування нейрорегулятора. Практична цінність. Розроблена система автоматичного регулювання швидкості рейкового транспорту залежно від кривизни колії для підвищення рівня автоматизації та безпеки руху. popup.nrat_date 2025-11-10 Close