Статья

Название статьи О РАЗРАБОТКЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО НАСТРОЙЩИКА КОНТУРА СКОРОСТИ ЭЛЕКТРОПРИВОДА ПРОКАТНОЙ КЛЕТИ ДЛЯ СНИЖЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ НАГРУЗОК
Автор Ю. И. Еременко, А. И. Глущенко, В. А. Петров
Рубрика РАЗДЕЛ II. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ И АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ
Месяц, год 09, 2017
Индекс УДК 004.89:681.51
DOI 10.23683/2311-3103-2017-9-44-53
Аннотация В статье рассматривается вопрос снижения динамических нагрузок электропривода прокатной клети. Динамические моменты, возникающие в механических передачах электроприводов, приводят к ускоренному старению оборудования, а, иногда, к выходу его из строя. Проведен краткий анализ основных способов решения данной задачи. Для снижения динамических нагрузок средствами системы управления предлагается использование нейросетевого настройщика регулятора контура скорости электропривода прокатной клети. Нейросетевой настройщик состоит из искусственной нейронной сети и базы правил, которая определяет моменты, в которые необходимо производить обучение сети, а также скорости обучения для каждого из нейронов выходного слоя. В статье разработан алгоритм работы базы правил для компенсации возмущающих воздействий, вызванных захватом прокатываемой заготовки, и снижения динамических нагрузок в момент возникновения возмущений. Нейросетевой настройщик, выявив момент начала возмущающего воздействия, изменяет коэффициенты ПИ-регулятора скорости электропривода в соответствии с этим алгоритмом. Основным достоинством предлагаемого метода является отсутствие необходимости построения модели объекта управления. В работе построена математическая модель системы управления главным электроприводом второй клети прокатного стана 350 Оскольского электрометаллургического комбината. Проведено математическое моделирование предлагаемой системы с учетом многомассовой механической части в программном пакете MATLAB & Simulink и на экспериментальном стенде, оснащенным электроприводом постоянного тока. Результаты экспериментов показывают, что применение нейросетевого настройщика позволяет снизить колебания динамического момента на 18 % относительно системы без настройки, а также повысить энергоэффективность отработки возмущения на 3.8 %.

Скачать в PDF

Ключевые слова Динамические нагрузки; прокатная клеть; упругая связь; электропривод; ПИ-регулятор; нейросетевой настройщик.
Библиографический список 1. Ключев В.И. Ограничение динамических нагрузок электропривода. – М.: Энергия, 1971. – 380 с.
2. Лехов О.С. Динамические нагрузки в линии привода обжимных станов. – М.: Машиностроение, 1975. – 184 с.
3. Веренев В.В., Большаков В.И., Белобров Ю.И., Бобух И.А. Динамические перегрузки в приводах клетей широкополосных станов // Металлургическая и горнорудная промышленность. – 1999. – № 1. – С. 72-75.
4. Krot P.V. Transient torsional vibrations control in the geared drive trains of the hot rolling mills // 3rd IEEE Multi-Conf. on Systems and Control (MSC 2009). July 8-10. – St. Petersburg: IEEE, 2009. – P. 1368-1373.
5. Плахтин В.Д. Подбор рабочих валков широкополосных станов в зависимости от угловых зазоров в линии привода // Сталь. – 1999. – № 3. – С. 29-32.
6. Адамия Р.Ш., Кашакашвили Г.В., Лобода В.М. и др. Оценка предельных нагрузок в трансмиссии металлургических машин // Сталь. – 2003. – № 3. – С. 49-51.
7. Карпухин И.И. Снижение динамических нагрузок и повышение долговечности машин широкополосных станов горячей прокатки // Бюллетень «Черная металлургия», ОАО Черметинформация. – 2004. – № 07. – С. 31-35.
8. Храмшин В. Р. и др. Снижение динамических нагрузок в универсальных клетях прокатного стана // Металлург. – 2015. – № 4. – С. 41-47.
9. Храмшин В.Р. и др. Снижение динамических нагрузок механического и электрического оборудования черновой подгруппы клетей стана горячей прокатки // Машиностроение: сетевой электронный научный журнал. – 2013. – № 2. – С. 69-77.
10. Мещеряков В. Н., Толчеев В. М. Разработка способа снижения динамических нагрузок электропривода прокатной клети стана холодной прокатки // Электротехнические системы и комплексы. – 2015. – №. 3 (28). – С. 14-19.
11. Dhaouadi R., Kubo K., Tobise M. Two-degree-of-freedom robust speed controller for highperformance rolling mill drives // IEEE transactions on industry applications. – 1993.
– Vol. 29.5. – P. 919-926.
12. Hori Y., Iseki H., Sugiura K. Basic consideration of vibration suppression and disturbance rejection control of multi-inertia system using SFLAC (state feedback and load acceleration control) // IEEE Transactions on Industry Applications. – 1994. – Vol. 30.4. – P.889-896.
13. Szabat K., Orlowska-Kowalska T. Vibration suppression in a two-mass drive system using PI speed controller and additional feedbacks–Comparative study // IEEE Transactions on Industrial Electronics. – 2007. – Vol. 54, No. 2. – P. 1193-1206.
14. Zhang R. et al. Torsional vibration suppression control in the main drive system of rolling mill by state feedback speed controller based on extended state observer // In proceedings of IEEE 2007 International Conference on Control and Automation (ICCA). – IEEE, 2007. – P. 2172-2177.
15. Zhang R., Tong C. Torsional vibration control of the main drive system of a rolling mill based on an extended state observer and linear quadratic control // Journal of Vibration and Control. – 2006. – Vol. 12, No. 3. – P. 313-327.
16. Chen Y. Q., Vinagre B. M., Podlubny I. Fractional order disturbance observer for robust vibration suppression // Nonlinear Dynamics. – 2004. – Vol. 38, No. 1-4. – P. 355-367.
17. Erenturk K. Fractional-Order PλDμ and Active Disturbance Rejection Control of Nonlinear Two-Mass Drive System // IEEE Transactions on Industrial Electronics. – 2013. – Vol. 60, No. 9. – P. 3806-3813.
18. Wang J. et al. Torsional vibration suppression of rolling mill with constrained model predictive control // The Sixth World Congress on Intelligent Control and Automation, 2006. WCICA 2006. – IEEE, 2006. – Vol. 2. – P. 6401-6405.
19. Li W., Hori Y. Vibration suppression using single neuron-based PI fuzzy controller and fractional-order disturbance observer // IEEE Transactions on Industrial Electronics. – 2007.
– Vol. 54, No. 1. – P. 117-126.
20. Orlowska-Kowalska T., Szabat K. Damping of torsional vibrations in two-mass system using adaptive sliding neuro-fuzzy approach // IEEE Transactions on Industrial Informatics. – 2008. – Vol. 4, No. 1. – P. 47-57.
21. Еременко Ю.И., Глущенко А.И., Петров В.А. О нейросетевой адаптации параметров ПИ-регулятора контура тока системы управления прокатной клетью в реальном времени // Системы управления и информационные технологии. – 2016. – № 3 (65). – С. 62-68.

Comments are closed.