Wstępna analiza efektywności wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do modelowania sygnału czasowego napięcia generatora udaru kombinowanego

• Autorzy: Dudzik M. , Mielnik R. , Wróbel Z.

Identyfikatory

DOI

10.15199/74.2017.7.2

Warianty tytułu

EN

Effectiveness of use of artificial neural networks for modeling time-voltage signal of the combination wave generator – preliminary analysis

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaprezentowano możliwość tworzenia modelu generatora udaru kombinowanego w sieciach neuronowych na potrzeby analizy pracy elementów i układów ochrony przeciwprzepięciowej. W drugiej części artykułu przedstawiono efektywność wykorzystania sztucznych sieci neuronowych typu feedforward o jednej warstwie ukrytej z czteroma neuronami do modelowania czasowego sygnału napięcia na wyjściu generatora udaru kombinowanego. Uzyskane wyniki pokazują wysoką efektywność wykorzystania algorytmu Leveneberga-Marquardta, pomimo braku jego optymalnej struktury. Opracowany model udaru napięciowego siecią neuronową może zastąpić model matematyczny generatora. Takie podejście umożliwi efektywne wykonywanie obliczeń symulacyjnych skutków przepięć pochodzenia atmosferycznego działających na układy ochrony przeciwprzepięciowych urządzeń elektrycznych.

EN

This paper presents the construction the time-voltage signal model of the combination wave generator using neural networks. The discussed model of surge was developed using feedforward neural networks with one hidden layer with four neurons. The results of the comparative tests show the high efficiency of Leveneberg-Marquardt algorithm using in the developed model, despite the lack of optimization of the structure. Presented at paper model of the combination wave generator described in neural network, you can replace the traditional mathematical model of such a generator. Discussed above model can be used, inter alia, in the analysis of the operating of components and systems for surge protection of electrical equipment. This approach allows a particularly efficient execution of simulation calculations of the effects of atmospheric origin overvoltage protection systems operating on the surge electrical equipment.

Słowa kluczowe

PL

sztuczne sieci neuronowe; generator udaru kombinowanego; modelowanie

EN

artificial neural network; combination wave generator; modeling

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Wiadomości Elektrotechniczne
• Rocznik: 2017
• Tom: R. 85, nr 7
• Strony: 10--13
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Dudzik M.

• Instytut Elektrotechniki i Informatyki, Katedra Trakcji i Sterowania Ruchem Politechniki Krakowskiej

autor

Mielnik R.

• Instytut Elektromechanicznych Przemian Energii, Katedra Diagnostyki Maszyn Elektrycznych Politechniki Krakowskiej

autor

Wróbel Z.

• PKP PLK S.A. Zakład Linii Kolejowych w Rzeszowie

Bibliografia

• [1] Chrabąszcz I., Drapik S., Dudzik M., Kaczmarczyk A., Prusak J. 2015. Analiza obciążeń zespołów prostownikowych, dla „inteligentnych” kolejowych podstacji trakcyjnych DC – wstępne badania symulacyjne wybranych przypadków. Logistyka 6, 990–999.
• [2] Dudzik M., Łątka D., Repelewicz M., Stewarski E., Stręk A.M. 2014. A preliminary feasibility study of a short-term prognosis of mining towers tops’ displacements with the use of artificial neural networks. Technical Transactions. Civil Engineering.
• [3] Dudzik M., Drapik S., Prusak J. 2016. Approximation of overloads for a selected tram traction substation using artificial neural networks. Technical Transactions, 39–50.
• [4] Fotis G.P., Gonos I.F., Stathopulos I.A. Simulation and experiment for surge immunity according to EN 61000-4-5. [on-line]. Available: https://www.atecorp.com/ATECorp/media/ pdfs/61000-4-5_Abstract.pdf.
• [5] Jagiełło A.S., Chrabąszcz I., Drapik S., Dudzik M., Kobielski A., Prusak J. 2015. System do aktywnej regulacji obciążenia zespołów prostownikowych kolejowej podstacji trakcyjnej i sposób aktywnej regulacji obciążenia zespołów prostownikowych kolejowej podstacji trakcyjnej, numer zgłoszenia: P.411511, nasz znak: 150102. Poland 10.03.2015, zgłaszający: Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki.
• [6] Kobielski A., Drapik S., Dudzik M., Prusak J. 2014. Wstępne studium efektywności zastosowania sieci neuronowych w badaniach obciążeń kolejowych podstacji trakcyjnych. Technika Transportu Szynowego: TTS.
• [7] Malina A., Dudzik M. 2014. Wykorzystanie algorytmów sieci neuronowych w celu zmniejszenia amplitud wahań momentu elektromagnetycznego w metodzie sterowania wektorowego DTC. Elektrotechnika w zastosowaniach trakcyjnych. [praca zbiorowa], Wydawnictwo PK.
• [8] Mielnik R. 2016. Synteza sterownika układu SZR urządzeń zasilania ruchem kolejowym z wykorzystaniem sieci Petriego oraz środowiska Labview. XVII Ogólnopolska Konferencja Trakcji Elektrycznej SEMTTRAK 2016, Zakopane, 379–386.
• [9] PC6-288, opis ogólny generatora impulsów udarowych dużej energii.
• [10] PN-EN 61000-4: Kompatybilność elektromagnetyczna (EMC) – Część 4–5: Metody badań i pomiarów. Badanie odporności na udary, 2014.
• [11] Główny Urząd Miar. Wyrażanie niepewności pomiaru. Przewodnik © ISO 1995.
• [12] Siwik A., Wróbel Z. 2002. Modelling and Metrological features in overvoltage protection testing efficiency of lightning arresters applied in the railway feed system. 26th International Conference on Lightning Protection, Poland.
• [13] Wróbel Z. 2011. Simulation Possibility of Performance of Avalanche Diode Using a Combination Wave Generator. IEEE 20th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), Gdańsk.
• [14] Wróbel Z. 2010. Possibility of the modelling of combination waves generators. Przegląd Elektrotechniczny, 86 (9), 289–292.
• [15] Wróbel Z. 2002. Analiza układów ochrony przeciwprzepięciowej urządzeń sterowania ruchem kolejowym. Rozprawa doktorska. Kraków: AGH.