Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Problem identyfikacji parametrycznej modelu matematycznego falownikowego napędu trakcyjnego z silnikiem indukcyjnym

Stefański T., Zawarczyński Ł.

Logistyka

|

2015

|

nr 4

5820--5829, CD 2

PL

Analizowano problem modelowania matematycznego i identyfikacji parametrycznej falownikowego napędu trakcyjnego z silnikiem indukcyjnym. Do identyfikacji parametrycznej modelu matematycznego napędu elektrycznego zastosowano numeryczną metodę optymalizacji statycznej Box’a (metoda complex). W badaniach identyfikacyjnych zastosowano pobudzenie silnika pulsacją synchroniczną, pulsacją poślizgu oraz amplitudą napięcia stojana. Wpływ sygnału pobudzającego na wartości identyfikowanych parametrów przedstawiono na podstawie badań laboratoryjnych. Wykazano, że plan eksperymentu i zastosowany sygnał pobudzający w znacznym stopniu decydują o wynikach identyfikacji, czyli o dokładności opisu rzeczywistych zjawisk w silniku przez model matematyczny. Zmiany wartości identyfikowanych parametrów są więc spowodowane nie tylko zmianami wartości rzeczywistych parametrów silnika, ale także błędami identyfikacji. Badania laboratoryjne przeprowadzono z silnikiem o mocy 2,3 kW.

EN

The problem of mathematical modelling and parameter identification of traction drive system with ac motor was analysed. The numerical Box’s method of static optimisation has been applied in parametric identification of the motor parameters. In identification studies excitation signal in for of synchronous frequency, slip frequency and amplitude of the stator voltage were used. The influence of the excitation signal on identified parameter values was proved in laboratory tests. It has been shown that the plan of the experiment and the applied drive signal determine the results of the identification to a large extent, i.e. the accuracy of the description of real phenomena in the drive using a mathematical model. Changes in the value of identified parameters are caused not only by changes in the real value of the drive parameters, but also the identification errors. The experimental verification was carried out for the laboratory model of the inverter-fed ac motor drive (2,3 kW).

2

Analiza dynamiki falownikowego napędu trakcyjnego z silnikiem indukcyjnym

Stefański T., Zawarczyński Ł.

Logistyka

|

2015

|

nr 4

5810--5819, CD 2

PL

Analizowano problemy sterowania momentem i prędkością kątową silnika indukcyjnego z uwzględnieniem metod: skalarnej, bezpośredniego sterowania momentem i strumieniem (DTC) oraz polowo-zorientowanej (FOC). Celem analizy było porównanie wymienionych metod sterowania silnikiem pod kątem jego zastosowania do napędu trakcyjnego. W układach regulacji zastosowano klasyczny regulator typu PI. Badania laboratoryjne przeprowadzono w układzie napędowym z silnikiem o mocy 2,3 kW.

EN

The problems of torque and angular velocity control of induction motor using a scalar method, Direct Torque Control (DTC) method and Field-Oriented Control (FOC) method are considered in the paper. The purpose of analysis is the comparison above-mentioned motor control methods from the point of view of their application to the traction drive tasks. A conventional PI controller is used in the control systems. The experimental investigations have been carried out using the drive systems equipped with 2,3 kW motor.

3

Analiza porównawcza klasycznych metod optymalizacji i algorytmu genetycznego na przykładzie projektowania filtrów

Rutczyńska-Wdowiak K., Stefański T.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2010

|

R. 56, nr 6

624-627

PL

W pracy przedstawiono analizę porównawczą metod klasycznych optymalizacji (Box'a i Nelder'a-Mead'a) oraz algorytmu genetycznego w problemie projektowania filtru cyfrowego na przykładzie jego prototypu analogowego. Badania koncentrowały się na określeniu wpływu wybranej metody, zadanych warunków startowych (przestrzeni poszukiwań) oraz kryterium minimalizacji i zatrzymania algorytmów na dokładność uzyskania optymalnego rozwiązania.

EN

The purpose of the paper is to provide a basis for comparison between classical static optimization methods (Box and Nelder-Mead) and genetic algorithm regarding digital filters based on analog prototype. The analysis of optimization methods (genetic and classical) with regard to convergence and accuracy for the process of searching solution and time of numerical calculations was carried out. It is genetic algorithm, rather than classical static optimization method, that ensures greater probability of finding the global minimum of function. Application of numerical static optimization method is frequently limited due to instability of filter mathematical model during the process of analysis. From among other methods subjected to analysis it is only Box's method that enables the introduction of restrictions which ensure stability of the filter model. Furthermore, the local minimum of function instead of the global one is determined particularly in case of large number of parameters. The genetic algorithms through the random choice of a sufficient number of representative searches within the whole population of potential solutions and therefore the chance of determining the local minimum instead of a global one is considerably smaller than in case of using of classical method. On the other hand, the genetic algorithm requires more numerical calculations by comparison with Nelder-Mead's or Box's methods.