CC BY
29
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №11/2015 ISSN 2410-6070
будет выведен из строя первым же выстрелом противника, а наличие вооружения позволит роботу защитить себя ответным огнем после первого удара. Из вооружения на робот можно установить лёгкий пулемет, гранатомет типа АГС-17 или другие виды вооружения.
15 февраля 2014 года МГТУ им. Н.Э. Баумана посетили с рабочим визитом помощники Президента России Андрей Фурсенко и Андрей Белоусов, а также председатель комитета по образованию Государственной Думы Вячеслав Никонов (рис. 5), где им были продемонстрированы одни из последних разработок в области робототехнических комплексов, в том числе и РУК «Всадник».
© Зубов В.Н., 2015
УДК 004.896: 004.942: 621.313
Д.Ю. Карандеев
Магистрант 2 курса направления Информатика и вычислительная техника
Е.А. Энгель, к.т.н.,
доцент кафедры программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем
Институт информационных технологий и инженерного образования Хакасский государственный университет им. Н.Ф. Катанова
г. Абакан, Российская Федерация
ЭНЕРГОСБЕРЕГАЮЩАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ТРАНСВЕКТОРНОГО УПРАВЛЕНИЯ АСИНХРОННЫМ ДВИГАТЕЛЕМ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АДАПТИВНОГО НЕЙРОКОНТРОЛЛЕРА
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ №14-41-04025 р_сибирь_а.
Аннотация
В данной статье проанализировано трансвекторное управление асинхронным двигателем с включением в его контур управления адаптивного нейроконтроллера. В ходе анализа было выявлено, что использование адаптивного нейроконтроллера в системах управления асинхронными двигателями обеспечивает энергосбережение в сравнении с традиционными схемами управления.
Ключевые слова
Адаптивный нейроконтроллер, трансвекторное управление асинхронным двигателем, SMART GRID,
энергосбережение, условия неопределенности.
Задача повышения энергосбережения при управлении асинхронными двигателями на данный момент является одной из самых актуальных в электроэнергетике, это вызвано тем, что большую часть электроэнергии в нашей стране потребляют электроприводы на промышленных предприятиях. При этом большинство из них оборудовано асинхронными двигателями, это вызвано тем, что данный тип электрических машин обладает большими количеством преимуществами. Исследования авторов демонстрируют повышение качества управления асинхронными двигателями посредством разработанного адаптивного нейроконтроллера [1-2], обеспечивающего повышение энергосбережения асинхронного двигателя как базового объекта электропотребления развивая концепцию SMART GRID в нашей стране.
Повышение качества управления асинхронными двигателями достигается путем модернизации, улучшения и расширения функциональности известных способов управления. На сегодняшний день, одними из самых актуальных и перспективных способов управления являются адаптивные системы управление, основанные на искусственных нейронных сетях, активно используемых в космической промышленности, управлении сложными нелинейными системами и так далее, все это говорит в пользу того, что данный
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА»
№11/2015
ISSN 2410-6070
инструмент может быть использован для решения достаточно сложных технических проблем, в частности улучшения качества управления асинхронными двигателями.
Одной из эффективных систем управления на данный момент является field-oriented control (FOC) [3], известная в российской литературе как трансвекторное управление. Однако наличие в ней ПИ -регуляторов снижает эффективность данной системы, это вызвано тем, что данные регуляторы представляют собой линейные динамические звенья, при этом асинхронный двигатель является нелинейной системой, функционирующей в условиях неопределенности, а это в свою очередь ведет к снижению качества управления. В свете указанных обстоятельств целесообразен анализ возможных способов замены данных регуляторов в целях повышения качества управления асинхронными двигателями. В связи с этим авторами было принято решение заменить данные регуляторы в схемах на адаптивный нейроконтроллер [4].
В результате проведенного моделирования запуска асинхронного двигателя в среде MATLAB, с заменой ПИ-регуляторов в схеме трансвекторного управления асинхронным двигателем на настроенный адаптивный нейроконтроллер было выявлено снижение потерь тока в обмотках статора, без ухудшения показателей качества механических характеристик. Это позволяет сделать вывод о целесообразности использования данного адаптивного нейроконтроллера в системах управления асинхронными двигателями в целях энергосбережения.
Список использованной литературы:
1. Карандеев Д.Ю., Энгель Е.А. Прямое управление моментом асинхронного двигателя с использованием адаптивного нейроконтроллера в условиях неопределенности // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, .№5 (2015).
2. Карандеев Д.Ю. Повышение качества управления асинхронными двигателями посредством адаптивного нейроконтроллера в концепции SMART GRID // Катановские чтения - 2015: сборник научных трудов студентов - Абакан. Издательство ФГБОУ ВПО «Хакасский государственный университет им. Н.Ф.Катанова», 2015, 308 с.
3. P. Vas, "Sensorless Vector and Direct Torque Control" (London, U.K.: Oxford Science Publication, 1998).
4. Энгель Е.А. энергосберегающая технология электротехнической системы на базе адаптивного нейроконтроллера // научная сессия мифи - 2015. xvii всероссийская научно-техническая конференция «нейроинформатика-2015»: сборник научных трудов. в 3-х частях. ч.1. м.: мифи, 2015.
© Карандеев Д.Ю., Энгель Е.А., 2015
УДК 631.173.004.12
Е.Н.Киселева
аспирант РГАУ - МСХА имени К.А. Тимирязева, г. Москва, РФ
E-mail: [email protected]
ФОРМИРОВАНИЕ ЗАТРАТ НА СООТВЕТСТВИЕ И НЕСООТВЕТСТВИЕ ПРИ РЕМОНТЕ МАШИН
Аннотация
Для предприятий технического сервиса наиболее приемлемой является группировка затрат на качество по категориям процессов: затраты на соответствие, затраты вследствие несоответствия и базовые затраты на процесс.
Ключевые слова
Качество, затраты на соответствие и несоответствие, процессный подход.
При обеспечении качества ремонта техники возникают объективные и субъективные проблемы, описываемые в литературе [1] и [2]. Особое место занимают проблемы обеспечения надежности и точности сборочных единиц после ремонта [3] и расчет этих параметров [4]. Для выявления проблем при анализе качества применяют процессный подход [5], и экономические методы оценки качества [6], [7].
