Studentská grantová soutěž - předchozí roky

Vývoj a implementace sofistikovaných algoritmů pro elektrické regulované pohony

SP2017/104

Kuchař Martin doc. Ing., Ph.D.

01. 01. 2017 - 31. 12. 2017

V oblasti moderních elektrických regulovaných pohonů patří mezi přední okruhy zájmu výzkumných pracovišť po celém světě tzv. bezsenzorové pohony, resp. Sensorless Drives. Tyto systémy neobsahují snímač rychlosti, resp. polohy rotoru elektrického stroje, ale snímače proudu, napětí apod. jsou nadále součástí elektrického pohonu. Obecně můžou bezsenzorové pohony vést ke zvýšení mechanické robustnosti systému, vyšší spolehlivosti a eliminaci problémů s rušením signálových výstupů snímačů otáček. Mezi další výhody je možné zařadit snížení ceny, menší rozměry, snížení hardwarové složitosti celého systému, možnost aplikace pohonu v agresivním prostředí apod. Úkolem bezsenzorového řízení je s dostatečnou přesností estimovat rychlost, resp. polohu rotoru stroje pro celý pracovní rozsah otáček včetně nejnižších, příp. nulových otáček. V těchto režimech činnosti je estimace rychlosti značně problematická především z důvodu obtížného určení statorových napětí stroje. Hlavním tématem výzkumu je tedy vyřešit problematiku odhadu otáček motoru v nízkých rychlostech. Algoritmy bezsensorového řízení lze rozdělit do čtyř základních skupin [2], [5]: • metody založené na matematických modelech, např. MRAS, Kalmanův filtr, Luenbergerův pozorovatel, Gopinathův pozorovatel, pozorovatel pracující v klouzavém módu apod.; • metody založené na odezvě na vnější injektovaný signál; • metody z oblasti umělé inteligence; • hybridní metody, které uvedené způsoby využívají v různých oblastech otáček a ve vhodném okamžiku mezi nimi dokáží přecházet. Mezi další aktuální témata v oblasti elektrických regulovaných pohonů patří inteligentní sofistikované řídicí algoritmy, identifikace a adaptace parametrů systému, pokročilé diagnostické metody apod. [3], [4]. Ve zmíněných tématech nacházejí uplatnění i metody z oblasti umělé inteligence, do které lze obecně zařadit fuzzy logiku, umělé neuronové sítě a genetické algoritmy. Jejich použití může vést ke zlepšení vlastností pohonů, zvýšení robustnosti a zmenšení závislosti na měnících se parametrech motoru. Tyto systémy mohou být robustní vůči šumům a změnám parametrů regulovaného systému. Při jejich aplikaci není potřeba znalosti použitého elektrického motoru, resp. jeho matematického modelu. Pro identifikaci parametrů stroje může být použit genetický algoritmus jako stochastická optimalizační metoda. Genetické algoritmy využívají zákony přirozeného výběru na nalezení nejvhodnějšího řešení ze všech reprezentantů. Jejich největší výhodou je, že se dokáží dostat z okolí lokálních extrémů, kde mohou jiné optimalizační metody uvíznout [1], [2], [6]. Střídavé pohony s vektorovým řízením vyžadují bezchybnou činnost snímačů proudů, napětí a otáček. Poruchy snímačů veličin (šum ve výstupním signálu, stejnosměrný offset, zkrat na výstupu snímače, rozpojený výstupní obvod snímače apod.) se mohou běžně vyskytovat v reálném provozu pohonu. Z tohoto důvodu je oblast diagnostiky a řízení pohonu odolné vůči chybám snímačů veličin důležitou součástí výzkumu moderních elektrických regulovaných pohonů. Takový systém řízení může v případě detekce poruchy snímače využít odhadované veličiny z různých typů estimátorů a pozorovatelů. Implementace sofistikovaných výpočetně náročných algoritmů bezsenzorového řízení často vyžaduje výkonný mikropočítačový řídicí systém. V dnešní době jsou k tomuto účelu většinou využívány nyní již dostupné digitální signálové procesory nebo kontroléry pracující s plovoucí řadovou čárkou. Při implementaci zmíněných algoritmů pak odpadají problémy spojené s normováním veličin (zlomkový doplňkový kód – fractional format F1.15 apod.), které je nutné řešit v případě použití mikroprocesorů pracujících s pevnou řadovou čárkou. Signálové procesory s plovoucí řadovou čárkou tedy umožňují urychlení vykonání některých matematických operací, dále se při tvorbě aplikačního softwaru pracuje přímo s reálnými čísly, což značně zpřehledňuje software, usnadňuje jeho parametrizaci, zrychluje jeho vývoj a vede ke komfortnějšímu programování. Aplikační software se stává přehlednějším, lépe kontrolovatelným a ve výsledku tedy i bezpečnějším. Tento trend usnadňuje dosažení vyšší kvality a bezpečnosti realizovaného softwaru, což je dnes pro řadu průmyslových odvětví nutnou podmínkou a úzce to souvisí s úrovní integrity bezpečnosti SIL (Safety Integrity Level). Tento projekt je zaměřen na výzkum a implementaci některých sofistikovaných metod z výše prezentovaných oblastí. Zvolený postup řešení úkolů bude zahrnovat analýzu a teoretický rozbor vybraných metod, modelování a simulaci metod v prostředí Matlab-Simulink, implementaci zkoumaných metod do řídicího systému se signálovým procesorem a jejich experimentální ověření. Bude tedy použita výzkumná linie „teorie – simulace – aplikační možnosti – experimentální ověření“. Řešení takto náročných úkolů vyžaduje mezioborový přístup a spojení teoretických a praktických dovedností z oblasti řídicí techniky, výkonové elektroniky, elektrických pohonů, informačních technologií, matematiky a dalších souvisejících oborů. Pro realizaci vybraných metod bude využit moderní řídicí systém se signálovým procesorem Texas Instruments TMS320F28335 pracujícím s plovoucí řadovou čárkou, který se v poslední době často používá pro aplikace „Motor Drive & Control“ jak na výzkumných pracovištích, tak i v technické praxi. Tento procesor obsahuje řadu periferních jednotek, které jsou pro oblast řízení elektrických pohonů velmi důležité, např. 16-ti kanálový 12-ti bitový AD převodník, jednotku pulsně-šířkové modulace s řadou možností nastavení, jednotku QEP pro zpracování signálů z inkrementálních snímačů rychlosti, tři 32-bitové čítače/časovače, komunikační sériová rozhraní, dostatečnou paměť pro program a data apod. Hlavní význam projektu pro technickou praxi je ve využití poznatků z praktické realizace vybraných metod řízení elektrických regulovaných pohonů a v získání experimentálních výsledků z funkčních prototypů. Řešitelský tým bude zapojen do výzkumných projektů s průmyslovými partnery (Projekt TAČR – CIDAM, Centrum kompetence). Reference [1] Vas, P.: Artificial-Intelligence-Based Electrical Machines and Drives, Oxford Science Publication, New York, 1999, ISBN 0-19-859397-X [2] Vas P.: Sensorless Vector and Direct Torque Control. New York: Oxford University Press, 730 p., 1998, ISBN 0-19-856465-1. [3] Bose B. K.: Global Energy Scenario and Impact of Power Electronics in 21st Century, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 60, No. 7, pp. 2638-2651, 2013. [4] Bose B. K.: Modern Power Electronics and AC Drives. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 2001. [5] Symposium Proceedings, 6th IEEE International Symposium on Sensorless Control for Electrical Drives (SLED2015), Sydney, Australia, 2015. [6] Conference Proceedings, 17th Conference on Power Electronics and Applications, EPE’15-ECCE Europe, Geneva, Switzerland, 2015.

prof. Ing. Pavel Brandštetter, CSc.
Ing. Aleš Havel, Ph.D.
doc. Ing. Martin Kuchař, Ph.D.
Ing. Jiří Hájovský
Chau Si Thien Dong, M.Sc.
Huu Hau Vo, M.Sc.
Thinh Cong Tran
Ing. Petr Chamrád
Ing. Jakub Bača
Bc. David Kramár

Cíle a milníky projektu

Projekt navazuje na projekty SGS, které byly řešeny na výzkumném pracovišti Katedry elektroniky v předchozích letech. Hlavním cílem projektu je vývoj a implementace moderních sofistikovaných algoritmů pro řízení elektrických regulovaných pohonů. Implementace těchto metod bude provedena s využitím řídicích systémů založených na moderních signálových procesorech (DSP) s plovoucí řadovou čárkou.

Dílčí cíle projektu

C1. Vývoj simulačních modelů a simulace regulačních struktur pohonů v prostředí Matlab-Simulink.
C2. Analýza a vyhodnocení simulačních výsledků.
C3. Vývoj a implementace vybraných sofistikovaných algoritmů pro systémy s DSP.
C4. Experimentální ověřování algoritmů v laboratořích řešitelského pracoviště.
C5. Analýza a vyhodnocení experimentálních výsledků.
C6. Publikace dílčích výsledků na mezinárodních konferencích a v odborných časopisech.

Očekávané přínosy

• Zvýšení aktivity ve výzkumné činnosti doktorandů, příp. studentů navazujícího magisterského studia - zapojení studentů do výzkumných projektů ve spolupráci s průmyslovými partnery (Projekt TAČR - Center for Intelligent Drives and Advanced Machine Control – CIDAM, Centrum kompetence).
• Zapojení řešitelského pracoviště do sítě výzkumných pracovišť s podobnou výzkumnou problematikou (FEL ZČU Plzeň, FEKT VUT Brno, FEL ČVUT Praha).
• Publikace ve sbornících konferencí a časopisech indexovaných v databázích Web of Science a Scopus.