 |
Ученые Пермского Политеха научили нейросеть быстро и точно менять режимы работы электродвигателя для управления сложными механизмами
Для работы лифтов, прессов, станков и других систем используют двигатели постоянного тока. Скоростью, положением и другими параметрами в них управляют регуляторы. Но они не всегда работают стабильно, поэтому вместо них применяются нейросети. Ученые Пермского Политеха разработали подход к их обучению, который позволяет тонко настраивать регулятор.
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», №11, 2024. 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, т.е. 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 1%. 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.
Контактное лицо: Лидия Попова (написать письмо автору)
Компания: ПНИПУ (все новости этой организации)
Добавлен: 02:05, 29.12.2024
Количество просмотров: 176
Страна: Россия
| Продукция ТМ «Гурмикс» удостоена 6 наград Минсельхоза России, Virtex-food, бренд Гурмикс, 22:18, 28.10.2026, |
50 |
| Продукция бренда профессиональных решений «Гурмикс» завоевала сразу шесть медалей — пять золотых и одну серебряную — на престижном отраслевом конкурсе «За производство высококачественной пищевой продукции». |
 |
| ТОМЕЗ представил новейшую комбинированную дорожную машину МКДУ-24 на выставке «Дорога-2026», АО "ТОМЕЗ", 23:26, 21.10.2026, |
507 |
| АО «Тосненский механический завод» (ТОМЕЗ), один из ведущих отечественных производителей коммунальной и дорожной техники, представил новейшую комбинированную дорожную машину МКДУ-24 на базе автомобиля КАМАЗ-6595-910992-СА. Презентация разработки прошла на Международной специализированной выставке «Дорога-2026», которая проходит с 13 по 15 октября 2026 года в Краснодаре. |
 |
| ТОМЕЗ представил новый логотип и визуальный стиль, АО "ТОМЕЗ", 22:59, 21.10.2026, Россия |
216 |
| 13 октября 2026 г. Тосненский механический завод (ТОМЕЗ), российский производитель дорожной, коммунальной и аэродромной техники, провел ребрендинг. Компания представила новый логотип с изображением льва, слоган «Технологии чистых городов» и обновленный фирменный стиль. Смена айдентики стала частью программы модернизации и развития завода. |
 |
| «УЧПРОМ-2026» – педагогам: увидеть, протестировать, заказать, Ассоциация предприятий индустрии детских товаров, услуг и средств обучения «АИДТ», 22:55, 21.10.2026, |
238 |
| «УЧПРОМ 2026» (17–19 ноября, Москва) — съезд для педагогов и производителей учебной промышленности: тестирование и выбор учебного оборудования, мастер классы, обсуждения стандартов и госзакупок, публичные защиты номинантов премии «Золотой медвежонок». |
 |
|
|
