Vektorové řízení asynchronního motoru s neuronovým estimátorem rychlosti

1. VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Vektorové řízeníasynchronního motoru s neuronovým estimátoremrychlosti Autor: Ing. Martin Kuchař Školitel: Prof. Ing. Pavel Brandštetter, CSc. Pracoviště: Katedra výkonové elektroniky a elektrických pohonů

2. K vyhodnocení polohy a rychlosti (bez použití snímačů) se v současné době používají různé druhy estimátorů realizované naprogramovaným softwarem v řídicím mikropočítači. Jejich nasazení umožňuje především neustále klesající cena signálových procesorů (DSP) a jejich rostoucí výkon. Hlavní důvody k nasazení bezsensorového pohonu jsou:  Úvod • redukce ceny a použitého hardwaru • nárůst mechanické robustnosti • nasazení v agresivním prostředí • vyšší spolehlivost • snížení požadavku na údržbu • nárůst šumové imunity • neovlivněný moment setrvačnosti stroje

3. Estimátor rychlosti s přímou umělou neuronovou sítí Umělá neuronová síť s organizací 8-22-1

4. Vektorové řízení asynchronního motoru s rychlostním estimátorem Struktura vektorového řízení AM

5. Realizace algoritmu pomocí DSP Blokové schéma řídicího systému

6. Experimentální výsledky Průběhy skutečných a estimovaných otáček AM,momentotvorné a tokotvorné složky vektoru statorového proudu AMpři rozběhu na 300 min-1 a následné reverzaci na –300 min-1 bez zatížení (měřítko otáček je 1 V » 60 min-1, měřítko proudu je 1 V » 1 A)

7. Experimentální výsledky Průběhy skutečných a estimovaných otáček AM,momentotvorné a tokotvorné složky vektoru statorového proudu AMpři rozběhu na 300 min-1 a následné reverzaci na –300 min-1se zatížením (měřítko otáček je 1 V » 60 min-1, měřítko proudu je 1 V » 1 A)

8. Výkonová část elektrického pohonu

9. Řídicí část elektrického pohonu

10. Řídicí systém s DSP TMS320C40

11. Výsledky během studia (1/2): • Shrnutí základních poznatků o neuronových sítích a popis způsobů jejich trénování. • Prezentace tří metod s neuronovou sítí pro řízení stejnosměrného pohonu, simulační výsledky porovnány s klasickým PID regulátorem. • Předložena nová metoda vektorové pulsně-šířkové modulace s kompetitivní umělou neuronovou sítí (ANN-VPWM) pro řízení asynchronního motoru napájeného z nepřímého měniče kmitočtu s napěťovým meziobvodem. Provedeno simulační ověření i následná implementace do DSP na reálném elektrickém pohonu. • Začlenění algoritmu ANN-VPWM do struktury vektorového řízení asynchronního motoru. Provedena simulace i experimentální ověření na reálném pohonu.

12. Výsledky během studia (2/2): • Návrh vhodné struktury přímé umělé neuronové sítě pro aplikaci rychlostního estimátoru ve vektorově řízeném pohonu s asynchronním motorem. Provedeno simulační ověření. Realizováno stanoviště pro sběr trénovacích dat na reálném elektrickém pohonu a trénink neuronových sítí. Praktická realizace uvedené aplikace a získání experimentálních výsledků. Dílčí část výsledků je pak prezentována v tomto příspěvku. • Prezentace výsledků na mnoha mezinárodních i domácích konferencích a v odborných časopisech. Například světově uznávané konference EPE 2003 v Toulouse (Francie) a EPE- PEMC 2002 v Dubrovníku (Chorvatsko). • Zodpovědný řešitel grantového projektu FRVŠ 496/2002 a člen řešitelského týmu grantových projektů CEZ: J17/98:272400014 a LN00B029.

13. Děkuji za pozornost