Таким чином, можна зробити висновки, що достовірне оцінювання радіаційного фону після ядерного вибуху, своєчасність вжитих заходів та координація дій робітників підприємства, спрямованих на отримання та додержання інструкцій, які поступають з місцевого штабу ЦО, у великій мірі і залежать від ступеню підготовленості керівництва ТОВ «Кристал» до можливості надзвичайних ситуацій, саме тому вивчання правил ЦО та проведення навчання дозволяє уникнути можливих людських жертв та зменшити можливі матеріальні збитки.
ВИСНОВКИ
У даній роботі було розглянуто питання побудови систем керування електроприводом змінного струму дизель-потягу. У роботі проведений огляд літератури на задану тематику та аналіз існуючих підходів до розв’язання найпоширеніших задач у даній галузі. Розглянуті як стандартні системи, так і альтернативні варіанти з використанням новітніх технологій, таких як нечітка логіка та нейронні мережі. Побудовані математичні моделі та структурні схеми досліджуваних об’єктів, проведене моделювання їхнього функціонування, проаналізовані отримані характеристики та оцінена робота об’єктів в цілому.
У результаті проведеного дослідження можна зробити наступні висновки:
1. При використанні математичної моделі та структури САР електропередачі дизель-потяга, виконаних у відповідності до традиційних підходів на основі використання принципу регулювання за помилкою процес розгону залежить від наступних параметрів: темпів наростання напруги живлення, завантаженості складу і закону керування. Проведене моделювання роботи такої системи довело, що при значеннях цих параметрів p/J = 0.0001; U/f = 10; темп нарощування напруги живлення ТАД – 8 B/сек процес розгону протікає нормально, але потребує подальшого уточнення та оптимізації.
2. Наступні дослідження спрямовані безпосередньо на уточнення структури САР і визначення її параметрів. Проведений ряд експериментів, у ході яких змінювалися параметри моделі (зокрема, коефіцієнти регулятора на основі пропорційно-інтегрального закону керування K1, K2, K3 та блоку задавання інтенсивності K4), показав, що від значень даних коефіцієнтів залежить якість функціонування системи. Оптимальні значення цих параметрів наступні: K1 = 2,5; K2 = 1; K3= 0,2; K4 = 0,02. При них значення величини перерегулювання дорівнює 29,78 %; час перехідного процесу - 20 сек; число перерегулювання - 4. Два останніх показники задовольняють необхідним умовам до вимог до якісних показників перехідного процесу, перший - не задовольняє. Тому необхідно в структуру САР увести блок задавання інтенсивності зі змінною структурою.
3. Використання блоку задавання інтенсивності змінної структури поліпшує систему САР і з погляду стійкості, і з погляду якісних показників. Однак істотної зміни (зменшення) величини перерегулювання з уведенням блоку задавання інтенсивності зі змінною структурою домогтися не вдалося. При цьому встановлено, що прийнятні значення з погляду забезпечення якісних показників відповідають: при "накиданні" - Т = 12,5 секунд; при "скиданні" - Т = 50 секунд.
4. Проведені дослідження синтезованої системи векторного керування тяговим електроприводом підтвердили ефективність застосування методів нечіткої логіки при проектуванні регуляторів. Перерегулювання у випадку використання стандартного ПІ контролера складає 14%, при використанні нечіткого контролера перерегулювання практично відсутнє.
5. Введення нейронних мереж до складу системи керування дозволяє оптимізувати роботу енергетичної системи дизель-потяга в процесі розгону, забезпечуючи при цьому виконання заданих граничних умов. При цьому економія по енергетичних витратах складає не менш 3,2% у порівнянні з досліджуваним експериментальним зразком системи керування дизель-потяга.
Дослідження і моделювання проведене засобами пакету Matlab. Розроблена технічна документація містить як теоретичні обґрунтування, так і детальні описи практично проведених робіт.
ПЕРЕЛІК ВИКОРИСТОВУВАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1. Михальченко Г.С., Федяева Г.А., Власов А.И. Моделирование переходных режимов в асинхронном тяговом приводе локомотивов // Вестник ВНИИЖТ. – № 4. – 2003. – С.42–47.
2. Корылов И.П. Математическое моделирование электрических машин. – М.: Высшая школа, 1987. – 216 с.
3. Horstmann Daniel, WagnerRudolf, Weigel Wolf-Dieter. 100 Jahre Entwicklung der Antriedstechnik fur electrische Bahnen. Teil 2. // Elek. Bahnen. – 2003. – № 7. – P.338–345.
4. Справочник по теории автоматического управления / Под. ред. А.А.Красовского. – М.: Наука, 1987. – 712 с.
5. Ляпунов А.М. Общая задача об устойчивости движения. – М.: Гостехиздат, 1950. – 471с.
6. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. – М.: Наука, 1972.
7. Воронов В.Г., Качанов П.А., Рогачев А.И. Оптимизация технологических процессов сушки капиллярно-пористых материалов // Сборник докладов научно-технической конференции «Прогрессивные технологические процессы в приборостроении». – К.: Знание, 1977. – С.5–6.
8. Эволюционные методы компьютерного моделирования/ Верлань А.Ф., Дмитриенко В.Д., Корсунов Н.И., Шорох В.А. – Киев: Наукова думка, 1992. – 256 с.
9. Новый подход к аналитическому конструированию линейно–квадратичных регуляторов. Приложения к синтезу оптимальных следящих систем // Техническая кибернетика. – 1987. – №7. – реф. 7.81.153.
10. Баленко А.И., Заполовский Н.И. Выбор коэффициентов оптимизирующего функционала метода аналитического конструирования регуляторов по критерию обобщенной работы // Системи обробки інформації. Збірник наукових праць. Випуск №6(16). – Харьков: ХВУ. – 2001. – С.7–11.
11. Математическая теория оптимальных процессов / Л.С.Понтрягин и др. – М.: Физматгиз, 1961. – 391 с.
12. Петров Ю.П. Вариационные методы теории оптимального управления. – 2–е изд. – Л.: Энергия, 1977. – 280 с.
13. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. – М.: Горячая линия – Телеком, 2004. – 452 с.
14. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности/ Г.К. Вороновский, К.В. Махотило, С.Н. Петрашев, С.А. Сергеев. – Харьков: Основа, 1997. – 112 с.
15. Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. – М.: Горячая линия – Телеком, 2002. – 94 с.
16. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Вороновский Г.К., Махотило К.В., Петрашев С.Н., Сергеев С.А. – Харьков: Основа, 1997. – 112 с.
17. Verbruggen H.B., Babushka R. Constracting fuzzy models by product space cluctering // Fuzzy model identification. – Berlin: Springer, 1998. – P. 53 – 90.
18. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры и их применение на рубеже тысячелетий в Китае. В 2-х томах. Том 2. – М.: Горячая линия – Телеком, 2004. – 464 с.
19. Усольцев А.А. Векторное управление асинхронными двигателями. Учебное пособие по дисциплинам электромеханического цикла. C-П. 2002. – 39 с.
20. Асинхронные электроприводы с векторным управлением / Рудаков В.В., Столяров И.М., Дартау В.А. – Л.: Энергоатомиздат, 1987. – 136 с.
21. Bimal K. Bose Modern Power Electronics and AC Drives. – Prentice-Hall PTR 2002. – 738c.
22. Носков В.И., Дмитриенко В.Д., Заполовский Н.И., Леонов С.Ю. Моделирование и оптимизация систем управления и контроля локомотивов. Научное издание – Харьков: ХФИ "Транспорт Украины", 2003. – 248 с.
(синим – к разделу 3.1)
23. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 320 с.
24. Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. – М.: Горячая линия – Телеком, 2002. – 94 с.
25. 110. Баленко А.И., Заполовский Н.И., Пуйденко В.А. Математическая модель электропередачи дизель-поезда в режиме тяги // Вестник Харьковского государственного политехнического университета. Выпуск №27. – 1998. – С.67–71.
26. 106. Dressier Helmuk. MICAS–Mikrocomputer fur Farzeuge // Elektrische Bahnen. –1981. – V. 79. – №12. – S.411–417.
27. 44. Сандлер А.С., Сарбатов Р.С. Автоматическое частотное управление асинхронными двигателями. – М.: Энергия, 1987. – 328 с.
28. 51. Булгаков А.А. Частотное управление асинхронными двигателями. – М.: Энергоиздат, 1982. – 216 с.
29. 3. Заполовский Н.И., Носков В.И., Мезенцев Н.В., Горбач Н.В. Разработка и исследование системы управления электроприводом переменного тока с использованием методов нечеткой логики. Вестник НТУ «ХПИ». Тематический выпуск: Информатики и моделирование. – Харьков: НТУ «ХПИ». – 2006. – №23. – С. 53 – 60.
30. 80. Sauter D., Hamelin F. Frequency-domain optimization for robust fault detection and isolation in dynamic systems // IEEE Transactions on automatic control. – 1999. – Vol. AC – 44. – №4. – P.878–882.
31. СНіП 31-03-2001. Виробничі будівлі.
32. СНіП II-4-79 Природне та штучне освітлення.
33. ПУЕ – 87. Правила устрою електроустановок.
34. ОНТП 24-86. Загальносоюзні норми для технологічного проектування Визначення категорій будівель та споруд за вибуховій та пожежній безпеці.
35. ДБН В.1.1.7–2002. Державні будівельні норми України. Пожежна безпека об’єктів будівництва.
36. ГОСТ 12.1.005-88* ССБТ. Загальні санітарно-гігієнічні вимоги до повітря робочої зони.
37. ДНАОП 0.00-1.31-99. Правила охорони праці під час експлуатації електронно-обчислювальних машин.
38. ГОСТ 12.0. 003-74 ССБТ. Небезпечні та шкідливі виробничі фактори..
39. Дсанпин 3.3.2.- 007-98. Державні санітарні правила та норми роботи з візуальними дисплейними терміналами ЕОМ
40. ДНАОП 0.03-8.03-85. Перелік важких робіт та робіт із шкідливими та небезпечними умовами роботи, на яких заборонено застосовувати праці неповнолітніх.
41. ГОСТ 12.2.007.0-75 (2001). Вироби електротехнічні. Загальні вимоги безпеки.
42. ГОСТ 25861-83. Машини обчислювальні та системи обробки даних. Вимоги електричної та механічної безпеки та методи випробувань.
43. ГОСТ 12.1.030-81. Електробезпека. Захисне заземлення. Занулення. Система стандартів безпеки праці.
44. ГОСТ 12.1.029-80. (2001) ССБТ. Засоби та методи захисту від шуму. Класифікація ГОСТ ССБТ. Система стандартів безпеки праці.
45. ГОСТ 12.1.038-82* ССБТ. Електробезпека. Гранично припустимі значення напруг дотику та струмів.
46. ГОСТ 12.1.019-79 (1996) ССБТ. Електробезпека. Загальні вимоги та номенклатура видів захисту.