Аппроксимация нелинейной зависимости механической характеристики электродвигателя с помощью нейросетевого метода

  • Maria Denisovna Zakirova Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
  • Alexander Pavlovich Korchagin Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого http://orcid.org/0000-0002-2201-306X
  • Tatyana Valerievna Lazovskaya Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого http://orcid.org/0000-0002-3324-6213
  • Dmitry Alekseevich Lavygin Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого http://orcid.org/0009-0009-7474-3097
  • Veronica Vyacheslavovna Palamarchuk Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
  • Oleg Alekseevich Skripkin Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
  • Dmitry Albertovich Tarkhov Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого http://orcid.org/0000-0002-9431-8241
  • Daria Antonovna Chernukha Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого http://orcid.org/0000-0002-0374-8319

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.

Сведения об авторах

Maria Denisovna Zakirova, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

студент высшей школы механики и процессов управления

Alexander Pavlovich Korchagin, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

студент высшей школы механики и процессов управления

Tatyana Valerievna Lazovskaya, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

старший преподаватель кафедры высшей математики института прикладной математики и механики

Dmitry Alekseevich Lavygin, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

студент высшей школы механики и процессов управления

Veronica Vyacheslavovna Palamarchuk, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

аспирант высшей школы компьютерных технологий и информационных систем

Oleg Alekseevich Skripkin, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

студент высшей школы механики и процессов управления

Dmitry Albertovich Tarkhov, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

профессор кафедры высшей математики института прикладной математики и механики, доктор технических наук, доцент

Daria Antonovna Chernukha, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

студент высшей школы механики и процессов управления

Опубликована
2024-07-28
Как цитировать
ZAKIROVA, Maria Denisovna et al. Аппроксимация нелинейной зависимости механической характеристики электродвигателя с помощью нейросетевого метода. Современные информационные технологии и ИТ-образование, [S.l.], v. 20, n. 2, july 2024. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/1104>. Дата доступа: 12 oct. 2024
Раздел
Научное программное обеспечение в образовании и науке

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)