Аппроксимация нелинейной зависимости механической характеристики электродвигателя с помощью нейросетевого метода - Zakirova, Maria Denisovna; Korchagin, Alexander Pavlovich; Lazovskaya, Tatyana Valerievna; Lavygin, Dmitry Alekseevich; Palamarchuk, Veronica Vyacheslavovna; Skripkin, Oleg Alekseevich; Tarkhov, Dmitry Albertovich; Chernukha, Daria Antonovna (Современные информационные технологии и ИТ-образование, 2024)
Введение. В последние годы с помощью искусственных нейронных сетей решено много прикладных задач разной направленности. Нейронные сети могут использоваться для моделирования поведения физических систем, прогнозирования динамики процессов, анализа экспериментальных данных и оптимизации физических процессов. Применение нейронных сетей может быть полезно для моделирования различных явлений, начиная от простых физических моделей до сложных нелинейных систем, описывающих, например, поведение составного механизма. Материалы и методы. В данной работе эффективность нейросетевого подхода демонстрируется для модели асинхронного электродвигателя АИР56А2. Двигатели данного типа хорошо совместимы с насосным оборудованием, используемом в сложной механической структуре таких сооружений, как гидроприводы разводных мостов. С помощью нейронной сети была аппроксимирована механическая характеристика двигателя, представляющая собой зависимость развиваемого момента от скорости вращения. Полученные результаты сравниваются с приближением данной зависимости с помощью параболы, построенной с применением классического статистического метода наименьших квадратов. Далее полученные аппроксимации используются в численном решении методом Эйлера для нелинейного дифференциального уравнения, описывающего динамику двигателя, а результаты в последствии оцениваются с помощью заранее заданного значения установившейся угловой скорости для данного двигателя. Результаты исследования. Численные эксперименты демонстрируют достижение существенной разницы в результатах при применении многослойного персептрона к такой задаче по сравнению с классическим подходом. Обсуждение и заключение. В связи с тем, что нейронная сеть аппроксимирует механическую характеристику существенно более точно, нейросетевой подход позволяет получить более точные результаты математического моделирования самого двигателя.