Нейросеть научили быстро и точно менять режимы работы электродвигателя
Для работы лифтов, прессов, металлорежущих станков и других электроприводных систем используют двигатели постоянного тока. Они преобразуют поступающую электроэнергию в механическое вращение. При этом током, скоростью, положением и другими важными параметрами управляют специальные электронные регуляторы, которые поддерживают все переменные на нужном уровне, не допуская отклонений. Но случается так, что они не всегда обеспечивают необходимую точность и быстроту, что приводит к замедленному реагированию на изменение условий, рывкам, толчкам и нестабильной работе механизма. Поэтому широкое применение в подобных системах начинают находить нейросети. Ученые Пермского Политеха разработали эффективный подход к их обучению, который позволяет тонко настраивать регулятор и избегать возникновения ошибок.
Статья опубликована в журнале «Электротехника». Исследование выполнено в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
Лифты, прессы, металлорежущие станки и другие производственные механизмы приводятся в движение с помощью двигателя постоянного тока. Этими процессами управляет электронный регулятор. В случае неправильной настройки он может недостаточно быстро и точно реагировать на изменение условий функционирования механизма, из-за чего появляются задержки в работе, могут возникать рывки и толчки, что вызывает повышенный износ механических частей и подшипников.
Все это чревато недостаточно точной обработкой деталей на металлообрабатывающем станке, неравномерной подачей материалов на конвейере, некомфортным перемещением и даже опасностью для пассажиров в лифте. Для точного управления такими объектами возможно применение регуляторов, построенных на базе нейронной сети.
Тренировать нейросеть можно по-разному: с «учителем» и без. В первом случае ее учат просто «подражать» уже настроенному регулятору. Недостаток в том, что так она не сможет работать лучше своего прототипа. Во втором она самостоятельно анализирует загружаемые в нее входные данные и ищет в них закономерности. Здесь возникает другая сложность: непросто подобрать нужную выборку данных для обучения.
Ученые Пермского Политеха разработали оригинальный подход, когда нейросеть тренируется не на самом промышленном объекте, а на его «цифровом двойнике». Для этого специалисты предприятия совестно с учеными разрабатывают специальные имитационные модели, которые описывают процессы движения и взаимодействия разных частей механизма, в том числе двигателя и его элементов, с помощью математических уравнений. Это позволяет выполнить настройку регулятора, не нарушая условий работы реального производственного процесса.
Обучение всегда происходит по методу «проб» и (что важно) «ошибок»: на начальных этапах ИИ не знает, какое воздействие будет правильным, поэтому просто перебирает случайные параметры и пробует применить их к системе. Если они окажутся ошибочными, скорректирует их и попробует снова. Но в условиях реального производства нельзя позволить ей подобным образом экспериментировать и нарушать ход рабочего процесса, ведь это может привести к аварийным ситуациям. Поэтому использование модели – это способ более тонко обучить регулятор на большом количестве различных данных.
«В нашем подходе мы применяем «функцию потерь», которая оценивает расхождение между предсказаниями модели и фактическими значениями, которые собраны с существующего объекта. Это возможность более тонко «объяснить» нейросети, чего мы хотим от нее добиться. При этом, в отличие от традиционной работы нейрорегулятора, в нашей схеме эта функция не встроена в ИИ, она действует как «внешний наблюдатель», сравнивает прогноз сети с истиной и сообщает, насколько хорошо сеть справилась», – комментирует Дмитрий Даденков, доцент кафедры «Микропроцессорные средства автоматизации» ПНИПУ, кандидат технических наук.
Политехники протестировали процесс обучения на примере системы регулирования скорости в двигателе. Создали жесткие условия: нейросеть должна была регулировать скорость вращения, во-первых, когда она менялась резко и непредсказуемо, во-вторых, при изменяющейся нагрузке, то есть того необходимого сопротивления, которое двигатель должен преодолевать, чтобы вращаться.
«Подобные условия могут возникнуть на станках, конвейерах или в аварийных ситуациях, когда нужно резко переключить скоростной режим или вовсе остановить работу. Это требует от устройства быстрой реакции и точности движений. Тесты показали, что регулятор, обученный по нашей схеме, работает корректно: при изменении нагрузки скорость двигателя практически не проседает, а при необходимости задать другую скорость наблюдается незначительное перерегулирование – около одного процента. Для проверки работы нейрорегулятора в реальных условиях на измеренное состояние объекта накладывался «шум» – случайные некорректные данные. Регулятор, который обучался на модели без него, успешно справлялся с управлением скоростью и на зашумленном объекте», – рассказывает Игорь Шмидт, доцент кафедры «Микропроцессорные средства автоматизации» ПНИПУ, кандидат технических наук.
Применение таких регуляторов не ограничивается двигателями постоянного тока, их имеет смысл применять везде, где классические регуляторы справляются плохо: если объект управления является сложной нелинейной, многосвязной системой, или имеются дополнительные критерии качества управления.
Подход ученых Пермского Политеха предоставляет практически неограниченные возможности по тонкой настройке нейрорегулятора. Также при получении информации о факторах, которые могут привести к ошибке, нейросеть заранее предотвращает ее появление. Это позволяет эффективно управлять процессами в электроприводных системах лифтов, конвейеров, металлорежущих станков, прокатных станов и подъемно-транспортных машин.
Telegram 
Дзен 
VK Хотя сам факт наличия непонятных объектов на снимках, которые американские астронавты сделали на Луне, известен давно, десятилетиями их списывали на химические дефекты светочувствительной эмульсии фотопленки или блики света в линзах камер. Новая публикация на сайте Пентагона признает их реально существующими объектами, хотя и не делает выводов о их природе.
Крупные травоядные утконосые майазавры известны своим развитым социальным поведением. Они жили семьями и строили гнезда для своих детенышей. Даже название вида переводится с греческого языка как «ящер — хорошая мать». Исследование окаменелых зубов майазавров показало, что они выращивали детенышей совсем не так, как это считалось типичным для животных глубокой древности.
Десятого мая 1940 года вермахт пришел в движение. Через 42 суток англо-французские армии были разгромлены, а Франция капитулировала. Как это произошло, ведь союзники имели больше солдат, танков и пушек, чем немцы? В СССР причиной посчитали нежелание французов воевать, немцы же, говорили советские военные, не внесли в стратегию ничего нового. Реальность была строго обратной: разгром Франции был новым словом в войне, и такой же сценарий Гитлер применил против СССР через год. Что именно произошло и отчего советское руководство не смогло осознать случившееся?
Нейробиологи СПбГУ продемонстрировали, что активация рецептора следовых аминов TAAR1 эффективно подавляет агрессивное поведение, вызванное полным отсутствием серотонина в мозге. В дальнейшем этот результат поможет в разработке лекарственных препаратов, направленных на коррекцию патологических форм агрессии, возникающих при посттравматическом стрессовом расстройстве (ПТСР) и шизофрении.
Крупные травоядные утконосые майазавры известны своим развитым социальным поведением. Они жили семьями и строили гнезда для своих детенышей. Даже название вида переводится с греческого языка как «ящер — хорошая мать». Исследование окаменелых зубов майазавров показало, что они выращивали детенышей совсем не так, как это считалось типичным для животных глубокой древности.
Астрономы впервые использовали гравитационные волны, чтобы косвенно оценить параметры одного из ключевых процессов термоядерного горения в массивных светилах. Именно от него зависит, какие звезды взрываются, какие превращаются в черные дыры и как во Вселенной появляются углерод и кислород — элементы, без которых не было бы ни планет, ни жизни.
В последнее время пуски с российских северных космодромов осуществляют без предварительного уведомления, чего не было в прошлом. Вероятно, дело в недавно упомянутых главой «Роскосмоса» атаках на Плесецк во время пуска. Сегодняшний запуск обеспечил вывод на орбиту космических аппаратов военного назначения.
Химические связи в материале, из которого сделана электроника, разрываются не из-за накопительного износа от протекания тока через них, а из-за электронов с конкретной энергией.
Термоядерные электростанции не смогут конкурировать по цене с возобновляемыми источниками энергии из-за медленного удешевления технологии. По расчетам, расходы на каждую новую установку падали максимум на 8% — много раз ниже ранних ожиданий венчурных инвесторов. Это перечеркивает экономический смысл финансовых вливаний, и мир может никогда не увидеть дешевой термоядерной энергии.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно