Бездавачеве керування електромеханічними системами турбомеханізмів з використанням технології нейромереж
| dc.contributor.advisor | Бур’ян, Сергій Олександрович | |
| dc.contributor.author | Землянухіна, Ганна Юріївна | |
| dc.date.accessioned | 2024-02-26T14:11:16Z | |
| dc.date.available | 2024-02-26T14:11:16Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | Землянухіна Г.Ю. Бездавачеве керування електромеханічними системами турбомеханізмів з використанням технології нейромереж. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 141 – Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка. – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2023. У дисертаційній роботі вирішується задача підвищення ефективності роботи турбомеханізмів за рахунок розробки бездавачевої електромеханічної системи автоматичного керування з оцінювачами технологічних координат на основі штучних нейронних мереж в умовах зміни параметрів гідромережі. У першому розділі проведено аналіз існуючих сучасних енергоефективних систем керування турбомеханізмами, що живляться від альтернативних джерел енергії, та систем бездавачевого керування з метою обґрунтування необхідності вирішення розглянутої у роботі науково-прикладної задачі. За результатами аналітичного огляду встановлено, що використання датчиків технологічних координат значно збільшує вартість та ускладнює процес обслуговування таких систем керування турбомеханізмами, зокрема насосами, вентиляторами та компресорами. Тому сучасні методи реалізації бездатчикових систем керування, зокрема використання штучних нейронних мереж, представляють перспективним підходом. Здатність цих мереж до навчання на основі обширних вхідних даних робить їх ефективним інструментом для оцінювання координат турбомеханізмів. Розглянуто типові автономні системи генерації електричної енергії, а саме при використанні асинхронних, синхронних двигунів та машин подвійного живлення. Серед новітніх альтернативних систем для генерації електричної енергії набувають популярності вітроустановки, які використовують асинхронні генератори. У другому розділі проведено розробка та опис тренування оцінювачів технологічних координат на основі теорії штучних мереж із класичними структурами мереж та стандартними алгоритмами їх навчання, а також при використанні модифікованої структури нейронних мереж із зворотнім зв’язком, що дозволяє підвищити точність оцінювання при варіаціях опору гідравлічної мережі. Наведено математичний опис нейронних мереж, що, як наслідок, в подальшому дозволяє реалізувати розроблені нейронні мережі використовуючи низько-середньо рівневі контролери, такі як програмовані логічні інтегральні схеми (ПЛІС) та інші. Розглянуто покроковий алгоритм навчання нейронних мереж із класичною та модифікованою схемою перцептронів за допомогою інструментів MATLAB nntool та ntstool відповідно. Наведені результати тренування оцінювачів технологічних координат, а саме оцінювача тиску та продуктивності, показують, що точність такого оцінювача становить 10%. У третьому розділі наведено математичний опис та опис основних елементів двох варіантів електромеханічної системи керування турбомеханізмом при живленні від вітрогенератора з використанням електронного регулятора навантаження (ЕРН) та статичного компенсатора (STATCOM). Проведено дослідження системи водопостачання при живленні від вітрогенератора із застосуванням статичного компенсатора в умовах стабілізації тиску гідромережі методом математичного моделювання використовуючи пакети прикладних програм MATLAB Simulink та SimPowerSystems. Результати вказують на те, що розроблена система забезпечує стабілізацію напору в гідравлічній мережі на задовільному рівні при змінах опору відповідно до технологічних вимог. Динамічна похибка в регулюванні напору системи не перевищує 1%. Використовуючи теорію штучних нейронних мереж, досліджено коефіцієнт корисної дії (ККД) насосу систем в межах типового добового циклу споживання води. Для проведення дослідження створено оцінювач ККД, тренування якого здійснювалося на основі статичних характеристик насосу, які можна отримати з каталогів обладнання відповідних виробників. У четвертому розділі розглянуто різні типи реалізації системи стабілізації напруги асинхронних генераторів, такі як електронний регулятор навантаження (ЕРН) та статичний компенсатор (STATCOM). Як наслідок встановлено, що використання електронного ЕРН в автономній системі генерації електричної енергії дозволяє втрати енергії, що утворюються при живленні основних активних споживачів, перерозподіляти для задоволення потреб споживачів системи водопостачання. Проведено дослідження системи керування турбомеханізмом при використанні оцінювача тиску із класичними структурами мереж та стандартними алгоритмами навчання, а також при використанні модифікованого оцінювача тиску із зворотнім зв’язком. Дослідження перехідних процесів систем проводилися методом математичного моделювання в умовах стабілізації тиску. Результати дослідження показують, що динамічна похибка відпрацювання тиску системи не перевищує 1%. Порівнюючи оцінені значення тиску, які отримані від системи бездатчикового керування турбомеханізмом при живлені від вітрогенератора із використанням електронного регулятора навантаження, і фактичний тиск, що може бути виміряний за допомогою датчика тиску, встановлено, що похибка оцінки тиску знаходиться в межах від 0% до 14%. Похибка в оцінці тиску в бездатчиковій системі керування турбомеханізмом із використання статичного компенсатора знаходиться в діапазоні від 0% до 8%, що відповідає технологічним вимогам і є прийнятним для вимірювання координат мережі за допомогою контрольно-вимірювальних приладів. У п’ятому розділі наведено опис експериментального стенду для дослідження бездавачевої системи керування вентилятором, умови проведення експерименту та результати проведення експериментальних досліджень. Дослідження вказують на те, що для приблизно 40% діапазону частот розроблений алгоритм управління є ефективним і може забезпечити точне оцінювання технологічних координат. Це відкриває можливість використання оцінювачів, реалізованих на основі теорії штучних нейронних мереж, для заміни датчиків у таких системах. Наведено опис експериментального стенду для дослідження системи водопостачання із використанням оцінювачів коефіцієнта корисної дії (ККД) та продуктивності. Реалізовано нейронні мережі на основі їх математичного опису для оцінювання технологічних координат на базі програмованих логічних інтегральних схем (ПЛІС). Підтверджено ефективність розробленого оцінювача ККД насосної установки, розбіжність між експериментальними та модельними даними не перевищує 15% на напорах до 7 метрів і 5% від 7 до 20 метрів, що вважається прийнятним для використаного обсягу даних і характеристик вхідних сигналів нейронної мережі. У рамках дослідження здійснено техніко-економічне обґрунтування застосування програмованих логічних інтегральних схем у порівнянні з традиційними датчиками тиску та продуктивності в системах водопостачання. Отримані результати дозволили зробити висновок щодо можливостей оптимізації ефективності систем водопостачання за допомогою використання ПЛІС. Враховуючи технічні та економічні аспекти, використання ПЛІС виявилося конкурентоспроможним та перспективним підходом порівняно із традиційними методами, такими як застосування датчиків тиску і продуктивності (витратомірів). Результати роботи впроваджено: в ДП «Сіменс Україна» (м. Київ) та в освітній процес у Київському політехнічному інституті імені Ігоря Сікорського для вдосконалення лекційних курсів та оновлення циклів лабораторних робіт дисциплін «Електромеханічні системи типових технологічних застосувань» та «Керування та автоматизація технічних систем». Подальше впровадження результатів дисертації рекомендується на підприємствах електротехнічного профілю України. | |
| dc.description.abstractother | Zemlianukhina H.Yu. Sensorless control of electromechanical systems of turbomechanisms using neural network technology. – Manuscript. Thesis for the Doctor of Philosophy degree in speciality 141 – Electric Power Engineering, Electrotechnics and Electromechanics. – National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Kyiv, 2023. The thesis is devoted to the problem of increasing the efficiency of turbomechanisms operation by developing a sensorless electromechanical automatic control system with technological coordinates observers based on artificial neural networks in the conditions of hydraulic network parameters changing. The first chapter provides an analysis of existing modern energy-efficient turbomechanisms control systems powered by alternative energy sources and sensorless control systems. The aim is to justify the need to address the scientific and applied problem considered in this work. According to the results of the analytical review, it is established that the use of technological coordinate sensors significantly increases the cost and complicates the maintenance process of such control systems for turbomechanisms, including pumps, fans, and compressors. Therefore, modern methods of implementating sensorless control systems, particularly the utilization of artificial neural networks, represent a promising approach. The learning capability of these networks based on extensive input data renders them an effective tool for estimating the coordinates of turbomechanisms. Typical autonomous electric power generation systems are examined, including the use of induction motors, synchronous motors, and doubly fed machines. Among the latest alternative systems for electricity generation, wind generators using induction generators are gaining popularity. In the second chapter, the development and training of technological coordinate observers based on artificial neural network theory with classical network structures and standard training algorithms are described. Additionally, a modified neural network structure with feedback is utilized to enhance the accuracy of estimation during variations in hydraulic network resistance. The mathematical description of the neural networks is provided, enabling the implementation of the developed neural networks using low to mid-level controllers, such as FPGAs and others. A step-by-step training algorithm for neural networks with a classical and modified perceptron schemes using MATLAB tools, namely nntool and ntstool, respectively, is considered. The results of training the technological parameter observers, such as a pressure and productivity observers, demonstrate that the accuracy of such an estimator is 10%. In the third chapter, a mathematical description and an overview of the main elements of two variants of the turbomechanism electromechanical control system powered by a wind generator are provided. The systems incorporate an electronic load regulator (ELR) and a static compensator (STATCOM). The water supply system, powered by a wind turbine using a static compensator in the conditions of stabilising the hydraulic network pressure, has been investigated through mathematical modeling using MATLAB Simulink and SimPowerSystems software packages. The results indicate that the developed system ensures pressure stabilization within the hydraulic network at a satisfactory level, accommodating variations in resistance according to technological requirements. The dynamic error in the pressure regulation of the system does not exceed 1%. Utilizing artificial neural network theory, the pump efficiency of the systems is investigated within the scope of a typical daily water consumption cycle. To conduct the research, an efficiency estimator was developed, the training of which was based on the static characteristics of the pump. These characteristics can be obtained from the equipment catalogues of the respective manufacturers. In the fourth chapter, various implementations of voltage stabilization systems for induction generators are considered, such as the electronic load regulator (ELR) and the static compensator (STATCOM). As a result, it is established that the use of the ELR in an autonomous power generation system allows redistributing the energy losses generated when supplying power to the main active consumers to meet the needs of the water supply system consumers. The turbomechanism control system is investigated using a pressure observer with classical network structures and standard training algorithms, as well as using a modified pressure estimator with feedback. Transient processes of the systems were studied by mathematical modeling under pressure stabilization conditions. The research results show that the dynamic error in pressure response of the system does not exceed 1%. Comparing the observered pressure values obtained from the turbomechanism sensorless control system powered by a wind generator using an electronic load regulator and the actual pressure that can be measured using a pressure sensor, it is found that the pressure estimation error is within the range of 0% to 14%. The error in pressure estimation in the turbomechanism sensorless control system using a static compensator is in the range of 0% to 8%, which corresponds to technological requirements and is acceptable for measuring network parameters using control and measurement instruments. In the fifth chapter, a description of the experimental setup for investigating the sensorless fan control system, experimental conditions, and the results of experimental studies are provided. The research indicates that for approximately 40% of the frequency range, the developed control algorithm is effective and can provide accurate estimation of technological coordinates. This opens up the possibility of using observers based on the theory of artificial neural networks to replace sensors in such systems. A description of the experimental setup for studying the water supply system using estimators of the efficiency and productivity is given. Neural networks based on their mathematical description using field-programmable gate array (FPGA). are implemented to observe technological coordinates. The efficiency of the developed estimator of the pump unit efficiency is confirmed, and the discrepancy between experimental and model data does not exceed 15% for head values up to 7 meters and 5% from 7 to 20 meters, which is considered acceptable for the used dataset and characteristics of neural network input signals. Within the scope of the research, a feasibility study for the application of FPGA compared to traditional pressure and productivity sensors in water supply systems has been conducted. The obtained results allowed conclusions to be drawn regarding the potential optimization of water supply system efficiency through the use of FPGA. Considering technical and economic aspects, the utilization of FPGA proved to be a competitive and promising approach compared to traditional methods such as the use of pressure and flow sensors. The results of the research have been implemented at Siemens Ukraine (Kyiv) and integrated into the educational process at Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute to enhance lecture courses and update laboratory work cycles for the disciplines "Electromechanical Systems of Typical Technological Applications" and "Control and Automation of Technical Systems" Further implementation of the dissertation results is recommended for enterprises in the electrical engineering sector in Ukraine. | |
| dc.format.extent | 155 с. | |
| dc.identifier.citation | Землянухіна, Г. Ю. Бездавачеве керування електромеханічними системами турбомеханізмів з використанням технології нейромереж : дис. … д-ра філософії : 141 Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка / Землянухіна Ганна Юріївна. – Київ, 2023. – 155 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64978 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | електромеханічна система | |
| dc.subject | турбомеханізм | |
| dc.subject | асинхронний двигун | |
| dc.subject | асинхронний генератор | |
| dc.subject | вітрогенератор | |
| dc.subject | система водопостачання | |
| dc.subject | бездавачеве керування | |
| dc.subject | стабілізація напору | |
| dc.subject | штучна нейронна мережа | |
| dc.subject | оцінювання технологічної координати | |
| dc.subject | гідравлічний опір мережі | |
| dc.subject | альтернативне джерело енергії | |
| dc.subject | коефіцієнт корисної дії | |
| dc.subject | electromechanical system | |
| dc.subject | turbomechanism | |
| dc.subject | induction motor | |
| dc.subject | wind generator | |
| dc.subject | water supply system | |
| dc.subject | sensorless control | |
| dc.subject | pressure stabilization | |
| dc.subject | artificial neural network | |
| dc.subject | technological coordinate observetion | |
| dc.subject | hydraulic network resistance | |
| dc.subject | alternative energy source | |
| dc.subject | efficiency | |
| dc.subject.udc | 62-83: 628.12 | |
| dc.title | Бездавачеве керування електромеханічними системами турбомеханізмів з використанням технології нейромереж | |
| dc.type | Thesis Doctoral |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Zemlianukhina_dys.pdf
- Розмір:
- 5.03 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: