Аннотация
– Благодаря прочности, надежности, низкой цене и простому
техническому
обслуживанию,
асинхронные
электродвигатели
получили
наибольшее применение в промышленности. Влияние этих двигателей (в роли
потребления энергии), в энергоемких отраслях занимает значительное место. Эта
статья представляет собой обзор разработок в области повышения эффективности
использования трехфазных асинхронных двигателей за счет оптимального
управления. Использование методов искусственного интеллекта, а именно таких
как искусственные нейронные сети, экспертные системы и естественные
алгоритмы, генетические алгоритмы и дифференциальной эволюции в
оптимизации, также включены в эту статью.
Abstract
– Due to the strength, reliability, low price and easy maintenance,
asynchronous electric motors have been most widely used in industry. The influence of
these engines (in the role of energy consumption) occupies a significant place in energy-
intensive industries. This article provides an overview of developments in the field of
improving the efficiency of using three-phase asynchronous motors through optimal
control. The use of artificial intelligence methods, namely artificial neural networks,
expert systems and natural algorithms, genetic algorithms and differential evolution in
optimization, are also included in this article.
Ключевые термины: генетические алгоритмы, оптимизация, асинхронный
электропривод,
Асинхронный двигатель является высоко эффективной электрической
машиной при работе на ее номинальном крутящем моменте и скорости. Тем не
менее, при малых нагрузках, нет баланса между потерями в меди и стали, в
результате значительное снижение эффективности. При частичной нагрузке КПД и
коэффициент мощности может быть улучшена путем корректировки возбуждения
двигателя в соответствии с нагрузкой и скоростью. Для реализации указанной цели,
асинхронный двигатель должны быть либо подается через инвертор или
переработан с оптимизация алгоритмов.
Асинхронные электроприводы широко применяются в различных
промышленных и бытовых устройствах благодаря своей простоте, надежности и
эффективности. Оптимизация работы таких приводов играет важную роль в
повышении энергоэффективности и снижении издержек производства. Одним из
эффективных методов оптимизации является использование генетических
алгоритмов. Генетические алгоритмы - это методы оптимизации, вдохновленные
принципами естественного отбора и генетики. Они позволяют находить
оптимальные решения в сложных задачах, где простые аналитические методы
могут оказаться неэффективными. Применение генетических алгоритмов в
оптимизации режимов работы асинхронного электропривода позволяет улучшить
его эффективность, снизить энергопотребление и повысить надежность. Основная
МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ
АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ЦИФРОВИЗАЦИИ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ И
ЭЛЕКТРОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ
127
идея использования генетических алгоритмов в оптимизации асинхронного
электропривода заключается в создании популяции индивидуальных решений,
которые представляют собой набор параметров, определяющих режим работы
привода. Затем с помощью операторов скрещивания, мутации и отбора происходит
эволюция популяции, при которой лучшие решения сохраняются и улучшаются с
каждым поколением. Применение генетических алгоритмов позволяет решать
задачи оптимизации асинхронного электропривода, такие как выбор оптимальных
параметров
управления,
оптимизация
энергопотребления,
улучшение
динамических характеристик и снижение износа оборудования. Благодаря
возможности параллельной обработки и высокой скорости сходимости,
генетические алгоритмы позволяют эффективно решать сложные задачи
оптимизации в реальном времени. Таким образом, использование генетических
алгоритмов при оптимизации режимов асинхронного электропривода является
эффективным и перспективным подходом, который позволяет повысить
энергоэффективность, надежность и производительность привода. Дальнейшее
развитие и исследования в этой области могут привести к созданию более
совершенных систем управления и оптимизации электроприводов, способствуя
снижению издержек и улучшению экологической устойчивости производства.
Генетические алгоритмы являются эффективным инструментом для
оптимизации режимов работы асинхронного электропривода. Их использование
позволяет значительно улучшить энергетические характеристики системы,
увеличить ее надежность и снизить затраты на эксплуатацию. Генетические
алгоритмы позволяют быстро находить оптимальные параметры работы
электропривода, учитывая различные ограничения и условия. Таким образом,
применение генетических алгоритмов в оптимизации режимов работы
асинхронного электропривода является эффективным способом повышения
эффективности и экономичности работы системы.
Использование
генетических
алгоритмов
в
оптимизации
работы
асинхронного электропривода позволяет учитывать множество параметров,
которые влияют на его эффективность. Эти алгоритмы способны находить
оптимальные настройки системы на основе генетического кода и принципов
естественного отбора. Благодаря этому, можно быстрее достигнуть оптимальных
результатов и сократить время настройки электропривода.
Применение ГА в оптимизации асинхронных электроприводов
ГА применяются в оптимизации различных аспектов режимов асинхронных
электроприводов, включая:
Оптимизация параметров контроллера: Настройка параметров контроллера
(например, ПИД-регуляторов) может быть оптимизирована с использованием ГА
для достижения желаемых характеристик, таких как быстрый отклик, низкая
ошибка установившегося значения и стабильность.
Оптимизация частоты переключения: ГА могут использоваться для
определения оптимальной частоты переключения для преобразователей частоты,
которые питают асинхронные электроприводы. Это может улучшить КПД, снизить
потери и электромагнитные помехи.
МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ
АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ЦИФРОВИЗАЦИИ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ И
ЭЛЕКТРОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ
128
Оптимизация потерь в двигателе: ГА могут помочь в минимизации потерь в
двигателе, оптимизируя параметры двигателя, такие как число полюсов, обмотку
статора и конструкцию ротора.
Оптимизация энергопотребления: ГА можно использовать для разработки
энергосберегающих стратегий управления, которые сводят к минимуму
потребление энергии без ущерба для производительности.
Процесс оптимизации с использованием ГА включает в себя следующие
шаги:
1. Определение цели оптимизации: Определение желаемых целей
оптимизации, таких как снижение потерь, повышение эффективности или
улучшение характеристик отклика.
2. Кодирование переменных: Кодирование параметров оптимизации в виде
хромосом, которые представляют возможные решения.
3. Создание популяции: Генерация начальной популяции хромосом с
помощью случайных или эвристических методов.
4. Оценка пригодности: Оценка пригодности каждой хромосомы в
популяции с использованием целевой функции.
5. Отбор: Выбор лучших хромосом из популяции на основе их пригодности
для перехода к следующему поколению.
6. Кроссовер и мутация: Применение генетических операторов кроссовера и
мутации для создания новых хромосом и поддержания генетического разнообразия.
7. Итерации: Повторение процесса отбора, кроссовера и мутации до
достижения желаемого критерия завершения.
Использование ГА для оптимизации асинхронных электроприводов имеет
ряд преимуществ:
Робастность: ГА не зависят от начальных условий и могут найти решения
даже в сложных многомерных пространствах.
Параллелизм: ГА можно легко реализовать в параллельных вычислительных
средах, что значительно ускоряет процесс оптимизации.
Отсутствие необходимости в градиентной информации: ГА не требуют
вычисления градиентов целевой функции, что делает их пригодными для задач с
недифференцируемыми функциями.
Одним из основных преимуществ генетических алгоритмов является их
способность к работе с большим объемом данных и сложными ограничениями. Они
могут учитывать различные факторы, такие как температура окружающей среды,
нагрузка на систему, тип используемых материалов и прочие параметры, которые
влияют на работу электропривода. Это позволяет создать более надежную систему,
которая будет работать более эффективно в различных условиях.
Кроме того, генетические алгоритмы способны учитывать изменчивость в
работе системы и корректировать настройки в реальном времени. Это позволяет
сократить время настройки электропривода и улучшить его работу в динамике.
Таким образом, применение генетических алгоритмов в оптимизации режимов
работы асинхронного электропривода является эффективным и перспективным
направлением развития в области энергетики и автоматизации.
Генетические алгоритмы являются эффективными инструментами для
оптимизации режимов асинхронных электроприводов. Они могут помочь улучшить
МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ
АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ЦИФРОВИЗАЦИИ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ И
ЭЛЕКТРОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ
129
производительность, снизить потери и оптимизировать энергопотребление, что
приводит
к
более
эффективному
и
надежному
функционированию
электроприводов.
|
