Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Нові рішення у сучасних технологіях

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/64473

Офіційний сайт http://vestnik2079-5459.khpi.edu.ua/

Журнал публікує наукові результати та досягнення мультидисциплінарних досліджень молодих науковців широкого профілю у сферах машинобудування, енергетики, технологій органічних і неорганічних речовин, екології, інформаційних технологій і систем управління, техніки та електрофізики високих напруг, а також з фундаментальних аспектів сучасних технологій.

Рік заснування: 2001. Періодичність: 4 рази на рік. p-ISSN: 2079-5459 e-ISSN: 2413-4295

Новини

Журнал включено до Переліку наукових фахових видань України, категорія "Б" (накази МОН України №409 від 17.03.2020 та №886 від 02.07.2020) за спеціальностями 132-Матеріалознавство; 141- Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка; 142-Енергетичне машинобудування; 151-Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології; 152 -Метрологія та інформаційно-вимірювальна техніка; 161-Хімічні технології та інженерія; 181-Харчові технології

Переглянути

Фільтри

20231

Налаштування

Автор: search.filters.author.Воробйов, Богдан ВіталійовичDOI: search.filters.doi.https://doi.org/10.20998/2413-4295.2023.01.01

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Система запобігання буксування електромобіля на основі контролера нейронної мережі
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Воробйов, Богдан Віталійович; Сенченко, Сергій Олександрович; Пшеничников, Дмитро Олексійович; Ліхно, Ярослав Владленович; Хань, Лю
    Побудовано функціональну схему системи запобігання буксування, побудовано математичну модель асинхронного електроприводу електромобіля, синтезовано нейрорегулятор. Асинхронний двигун вибраний по методу еквівалентної потужності, а за базову циклограму руху взято стандартний міський цикл WLT. Математична модель механічної частини побудована з урахуванням можливості моделювання пробуксування кожного з провідних коліс окремо з різними коефіцієнтами зчеплення. Модель складається з силового перетворювача, батареї, регулятора швидкості, регулятора моменту, асинхронного двигуна, гальмівного резистора, блоку формування задаючих сигналів, блоку механіки і блоків вимірювання. Внутрішня система управління побудована на базі DTC векторного управління з використанням блоків MatlabВ даній роботі використовується блок управління NARMA-L2, який міститься в Neural Network ToolboxTM. Було побудовано спрощену модель (модель об'єкта), вибрано параметри нейронної мережі, такі як кількість прихованих шарів, дискретизація, кількість вибірок і кількість епох для навчання нейронної мережі. Нейронна мережа навчалася з урахуванням лінеаризованої моделі об'єкта, що відображає якісний вид реальних процесів у системі. Не зважаючи на лінеаризацію системи, вихідний сигнал із мінімальною помилкою (близько 1%) відповідає вхідному. Проведено аналіз одержаних результатів навчання мережі. Проведено моделювання роботи системи без пробуксування та пробуксування одного з коліс. Результати моделювання порівнюються з помилкою, отриманою під час навчання нейронної мережі, а саме розбіжністю вихідних і вхідних сигналів. Модель не враховує бічний занос, тому можна спостерігати лише невідповідність швидкостей коліс та лінійну зміну швидкості електромобіля. Показано можливість використання тягового електроприводу з використанням методу інтелектуальних нейронних мереж у системі безпеки руху електромобіля. Зроблено висновок про працездатність та ефективність системи з використанням нейроконтролера для запобігання одного з можливих режимів прослизання.