Аппроксимация нелинейной зависимости механической характеристики электродвигателя с помощью нейросетевого метода
Аннотация
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. 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. Численные эксперименты демонстрируют достижение существенной разницы в результатах при применении многослойного персептрона к такой задаче по сравнению с классическим подходом. В связи с тем, что нейронная сеть аппроксимирует механическую характеристику существенно более точно, нейросетевой подход позволяет получить более точные результаты математического моделирования самого двигателя.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.