1.Характеристика подразделения

1.1.Общие сведения о подразделении

Производственная практика была пройдена в научно-исследовательской лаборатории НИЛ-1 ФГУП «ЦНИИ СЭТ». Основные направления научной деятельности лаборатории:

1. Проектирование и моделирование систем управления электродвигателями и преобразователями

2. Проектирование систем диагностирования

3. Программирование и изготовление печатных плат для управления электродвигателями

4. Пуско-наладочные работы.

1.2. Основные характеристики выпускаемой продукции

Деятельность лаборатории не направлена на выпуск конкретной продукции. Результатами работы ее сотрудников являются: моделирование работы двигателей большой мощности, входящих в состав гребных установок, разработка и моделирование систем управления преобразователями частоты (ПЧ), автономными инверторами напряжения (АИН).

1.3. Программное, техническое и метрологическое обеспечение подразделения и используемая техническая документация

Лаборатория обладает полными пакетами лицензионных программ и САПР, таких как: OrCAD 16.3, QuartusII 9.0, Matlab R2009b, P-CAD 2006 и др.

В распоряжении лаборатории имеется: двухмашинный агрегат (трехфазный асинхронный двухобмоточный электродвигатель на 55 кВт и генератор постоянного тока), датчики тока фирмы LEM (LA 205 T/SP6) на максимальный ток 300 А, автоматы фирмы ABB, IGBTтранзисторы на максимальный ток 400 А, источники питания Aimtec 24В, различное контактное оборудование. В качестве метрологического оборудования используются: комплекс регистрации переходных процессов РЭС-4 фирмы «Витэк Автоматика», цифровые и аналоговые осциллографы и персональные компьютеры.

2.Результаты выполнения задания на практику

2.1. Методика получения результатов

Рассмотрим структурную схему инвертора, построенную в программной среде Matlab (рис. 1).

Рис.1 Элемент диагностирования в среде Matlab

На инвертор подаются импульсы с заданной частотой, определяющие порядок включения транзисторов инвертора. При этом учитывается, что одновременно могут быть открыты только три транзистора (два из «верхней» группы и один из «нижней» или наоборот).

Рис.2 Импульсы на включение транзисторов

На выходе мы имеем трехфазное напряжение для питания асинхронного двигателя.

Рис.3 Напряжения на выходе инвертора

От характеристик полученного напряжения зависит корректная работа асинхронного двигателя. В связи с чем, параметры напряжения необходимо контролировать. Возможно множество причин его изменения. Например, обрыв провода или отказ работы транзистора.

Выбор метода идентификации

В настоящее время классическим статистическим методом является регрессионный анализ. Регрессионные методы позволяют осуществлять идентификацию в реальном масштабе времени, поскольку они основаны на измерениях входных и выходных сигналов, которые можно получить в процессе нормального функционирования системы.

В течение периода, пока выполняются измерения для регрессионной идентификации, параметры идентифицируемого процесса принимаются стационарными или квазистационарными. Этот период должен быть не менее mT , где T – интервал измерения, а m – число идентифицируемых параметров. Если требуется идентифицировать m коэффициентов в n совместных уравнениях вида:

и если одни и те же присутствуют во всех n уравнениях, то все могут быть идентифицированы за m+1интервалов измерения. Следовательно, идентификация всех m коэффициентов этих n уравнений может проводиться одновременно.

Статическая задача для системы с одним выходом.

Рассмотрим статическую систему, представленную на рис.4, имеющую m входов U1,…,Um и один выход Х. Эта система может быть описана следующим линейным уравнением:

Рис.4 Процесс с одним выходом

Используя серию величин X, в r моментов времени, можно определить параметры а_i следующим образом. Сначала вводят в память ЦВМ все r совокупностей измерения величин X и U. Далее эти совокупности измерений используют для вычисления и , где - среднее значение Х, а - среднее значение U для указанной серии измерений. Обозначим:

,

При этом уравнение (1) примет вид:

Или в векторной форме

где u, a – вектор-столбцы с элементами соответственно. Поэтому r последовательных измерений удовлетворяют соотношения

Где µ обозначает момент измерений x, u^T(µ=1,2,…,r). Определим далее вектор χ и матрицу U следующим образом:

Следовательно, система уравнений (2) может быть записана в векторной форме:

(3)

Предполагая, что компоненты вектора в уравнении (3) являются оценками истинного вектора , можно с помощью уравнения (3) получить такие оценки вектора , что

Скалярную сумму S квадратических ошибок оценивания можно определить следующим образом:

Где tr[…] обозначает след матрицы […]. Таким образом, наилучшая оценка вектора должна удовлетворять соотношению

Или в векторной форме:

В соответствии с правилами вычисления следа матричной функции, уравнение преобразуется к виду: Поэтому наилучшая (в смысле наименьших квадратов) оценка вектора удовлетворяет уравнению:

Так что ,

что и позволяет построить процедуру идентификации вектора на основе линейной регрессии и метода наименьших квадратов.

На основе вышесказанного построим модель для идентификации фазного напряжения.

Построение системы диагностирования

Из модели на рис. 1 видно, что на входе инвертора шесть входных сигналов (управляющие импульсы) и три на выходе (Ua, Ub, Uc,). Математический расчет системы с несколькими выходами аналогичен расчету системы с одним выходом. Зависимость комбинации импульсов и значений фазных напряжений сведем в таблицу:

Таблица1

U1	1	1	0	0	0	1	1
U2	0	0	1	1	1	0	0
U3	0	1	1	1	0	0	0
U4	1	0	0	0	1	1	1
U5	0	0	0	1	1	1	0
U6	1	1	1	0	0	0	1
	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7
Фаза A	5,551	2,7755	-2,7755	-5,551	-2,7755	2,7755	5,551
Фаза B	-2,7755	2,7755	5,551	2,7755	-2,7755	-5,551	-2,7755
Фаза C	-2,7755	-5,551	-2,7755	2,7755	5,551	2,7755	-2,7755

Данная система имеет несколько входов и выходов. Представим ее в виде уравнений вида (1).

Так как значения U и Х нам известны, получим следующую систему уравнений:

X₁ = a₁+a₄+a₆

X₂ = a₁+a₃+a₆

X₃ = a₂+a₃+a₆ (3)

X₄ = a₂+a₃+a₅

X₅ = a₂+a₄+a₅

X₆ = a₁+a₄+a₅

Зная значения Х1…Х6 для каждой из фаз, путем несложных математических вычислений найдем коэффициенты а_j

Таблица2

	a1	a2	a3	a4	a5	a6
Фаза A	-2,999	-8,551	-5	-2,2245	8	10,775
Фаза B	2,2245	5	-4,2245	-9,7755	2	4,7755
Фаза C	2,2245	5	-4,2245	-1,449	2	-3,551

Таким образом, мы получили «идеальную» модель процесса, которую теперь будем сравнивать с действительной путем нахождения среднеквадратичного отклонения.

Программным путем мы можем задать максимально допустимое значение отклонения реальной и эталонной модели, и при ее превышении на пульт оператора будет выводиться сообщение о неисправности.

Аналогично мы можем получить модели всех неисправностей: так как значения входных импульсов и значения фазных напряжений (U и X) нам известны, то используя систему уравнений вида (3) мы можем найти коэффициенты a_j.Значения Х₁…Х₆ для каждой из фаз легко найти используя модель инвертора в среде Matlab поочередно устанавливая обрыв или короткое замыкание на месте каждого транзистора. Затем путем несложных математических вычислений найдем коэффициенты а_jдля случаев, когда на транзисторах, взятых в отдельности и попарно, происходит разрыв (ХХ) или замыкание (КЗ).