Ідентифікація математичної моделі електродвигуна на основі вибірки зі штучною побудовою ознак
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.312610Ключові слова:
математична модель синхронного електродвигуна, ідентифікація математичної моделі, взаємна інформація, кореляційний аналіз параметрів роботи електродвигуна, штучне конструювання ознакАнотація
Об’єктом даного дослідження є математична модель синхронного електродвигуна, отримана на основі експериментальних даних, яка враховує температурний режим та використовує штучні ознаки для підвищення точності її роботи. Характерною рисою даної роботи є врахування в моделі температурного режиму як складової техніко-експлуатаційного стану об’єкту. Отримана математична модель дозволить, у подальшому, синтезувати оптимальну систему автоматичного керування з точки зору експлуатаційного стану об’єкта.
Проблема, що вирішувалася, полягає у підвищенні точності ідентифікованих математичних моделей, шляхом застосування підходу штучного конструювання ознак.
Отримані результати показали, що ідентифікація математичних моделей початковими даними призводить до низького рівня точності отриманих моделей, а саме 65–70 % по першому вихідному каналу, 80–85% по другому і 75–80 % по третьому, четвертому і п'ятому вихідних каналах.
Відповідно, отримання моделей з більш високим порогом точності вимагає використання інших, більш значущих даних для ідентифікації. У статті представлено метод переформатування початкових даних у штучні ознаки та наведено кореляційну матрицю для визначення їх ефективності по відношенню до вихідних каналів.
Отримані в результаті штучні ознаки та вихідні оригінальні ознаки, використані при подальшій ідентифікації, отримана в результаті математична модель має у середньому вищі порогові значення точності, а саме 82 %, 93 %, 88 %, 85 %, 85 % на відповідні вихідні канали. Отримані результати доводять ефективність застосування принципу штучної побудови ознак, оскільки точність результуючої моделі на 5–10 % вища в порівнянні з базовою.
Сфера практичного використання отриманих результатів охоплює синтез систем автоматичного керування на базі математичних моделей об’єктів керування отриманих в результаті ідентифікації
Посилання
- Drif, M., Cardoso, A. J. M. (2014). Stator Fault Diagnostics in Squirrel Cage Three-Phase Induction Motor Drives Using the Instantaneous Active and Reactive Power Signature Analyses. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 10 (2), 1348–1360. https://doi.org/10.1109/tii.2014.2307013
- Trzynadlowski, A. M. (2001). Construction and steady-state operation of induction motors. Control of Induction Motors, 15–41. https://doi.org/10.1016/b978-012701510-1/50002-7
- Lindegger, M. (2009). Economic viability, applications and limits of efficient permanent magnet motors. Switzerland: Swiss Federal Office of Energy.
- Zhang, M., Tang, J., Zhang, X., Zhang, J. (2016). Intelligent diagnosis of short hydraulic signal based on improved EEMD and SVM with few low-dimensional training samples. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 29 (2), 396–405. https://doi.org/10.3901/cjme.2015.1214.147
- Matić, D., Kulić, F., Pineda-Sánchez, M., Kamenko, I. (2012). Support vector machine classifier for diagnosis in electrical machines: Application to broken bar. Expert Systems with Applications, 39 (10), 8681–8689. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.01.214
- Lei, Y., Jia, F., Lin, J., Xing, S., Ding, S. X. (2016). An Intelligent Fault Diagnosis Method Using Unsupervised Feature Learning Towards Mechanical Big Data. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 63 (5), 3137–3147. https://doi.org/10.1109/tie.2016.2519325
- Boukra, T., Lebaroud, A., Clerc, G. (2013). Statistical and Neural-Network Approaches for the Classification of Induction Machine Faults Using the Ambiguity Plane Representation. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 60 (9), 4034–4042. https://doi.org/10.1109/tie.2012.2216242
- Wang, J., Gao, R. X., Yan, R. (2014). Multi-scale enveloping order spectrogram for rotating machine health diagnosis. Mechanical Systems and Signal Processing, 46 (1), 28–44. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2013.06.001
- Boashash, B. (2015). Time-frequency signal analysis and processing: A comprehensive reference. Academic Press.
- Electric Motor Temperature. Available at: https://www.kaggle.com/wkirgsn/electric-motor-temperature
- Korotynskyi, A., Zhuchenko, O. (2020). A system of automated control for the baking process that minimizes the probability of defects. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(2 (103)), 58–67. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.195785
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Anton Korotynskyi, Liudmyla Zhuchenko, Vitalii Tsapar, Andrii Savula
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
