СИНТЕЗ ДВОМАСОВОЇ ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНОЇ СИСТЕМИ З НЕЙРОРЕГУЛЯТОРОМ СПРОЩЕНОЇ СТРУКТУРИ ТА НЕЛІНІЙНИМ ФРИКЦІЙНИМ НАВАНТАЖЕННЯМ
This paper proposes a synthesis methodology for an electromechanical system controller that ensures the required control performance. When linearizing individual sections of a nonlinear load, the structure of the controller resembles a neural network, leading to its designation as a quasi-neurocontr...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут електродинаміки НАН України, Київ
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1735 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Technical Electrodynamics |
Репозитарії
Technical Electrodynamics| id |
oai:ojs2.ted.new-point.com.ua:article-1735 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Technical Electrodynamics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-07-02T10:22:16Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
двомасова електромеханічна система електропривод системи управління передатна функція характеристичний поліном метод кінцевих різниць характеристика тертя фрикційні автоколивання нейронна мережа квазінейрорегулятор |
| spellingShingle |
двомасова електромеханічна система електропривод системи управління передатна функція характеристичний поліном метод кінцевих різниць характеристика тертя фрикційні автоколивання нейронна мережа квазінейрорегулятор Клепіков, В.Б. Бєляєв, О.С. Обруч, І.В. СИНТЕЗ ДВОМАСОВОЇ ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНОЇ СИСТЕМИ З НЕЙРОРЕГУЛЯТОРОМ СПРОЩЕНОЇ СТРУКТУРИ ТА НЕЛІНІЙНИМ ФРИКЦІЙНИМ НАВАНТАЖЕННЯМ |
| topic_facet |
two-mass electromechanical system electric drive control systems transfer function characteristic polynomial finite difference method friction characteristic friction-induced self-oscillations neural network quasi-neurocontroller двомасова електромеханічна система електропривод системи управління передатна функція характеристичний поліном метод кінцевих різниць характеристика тертя фрикційні автоколивання нейронна мережа квазінейрорегулятор |
| format |
Article |
| author |
Клепіков, В.Б. Бєляєв, О.С. Обруч, І.В. |
| author_facet |
Клепіков, В.Б. Бєляєв, О.С. Обруч, І.В. |
| author_sort |
Клепіков, В.Б. |
| title |
СИНТЕЗ ДВОМАСОВОЇ ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНОЇ СИСТЕМИ З НЕЙРОРЕГУЛЯТОРОМ СПРОЩЕНОЇ СТРУКТУРИ ТА НЕЛІНІЙНИМ ФРИКЦІЙНИМ НАВАНТАЖЕННЯМ |
| title_short |
СИНТЕЗ ДВОМАСОВОЇ ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНОЇ СИСТЕМИ З НЕЙРОРЕГУЛЯТОРОМ СПРОЩЕНОЇ СТРУКТУРИ ТА НЕЛІНІЙНИМ ФРИКЦІЙНИМ НАВАНТАЖЕННЯМ |
| title_full |
СИНТЕЗ ДВОМАСОВОЇ ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНОЇ СИСТЕМИ З НЕЙРОРЕГУЛЯТОРОМ СПРОЩЕНОЇ СТРУКТУРИ ТА НЕЛІНІЙНИМ ФРИКЦІЙНИМ НАВАНТАЖЕННЯМ |
| title_fullStr |
СИНТЕЗ ДВОМАСОВОЇ ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНОЇ СИСТЕМИ З НЕЙРОРЕГУЛЯТОРОМ СПРОЩЕНОЇ СТРУКТУРИ ТА НЕЛІНІЙНИМ ФРИКЦІЙНИМ НАВАНТАЖЕННЯМ |
| title_full_unstemmed |
СИНТЕЗ ДВОМАСОВОЇ ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНОЇ СИСТЕМИ З НЕЙРОРЕГУЛЯТОРОМ СПРОЩЕНОЇ СТРУКТУРИ ТА НЕЛІНІЙНИМ ФРИКЦІЙНИМ НАВАНТАЖЕННЯМ |
| title_sort |
синтез двомасової електромеханічної системи з нейрорегулятором спрощеної структури та нелінійним фрикційним навантаженням |
| title_alt |
SYNTHESIS OF A TWO-MASS ELECTROMECHANICAL SYSTEM WITH SIMPLIFIED-STRUCTURE NEUROREGULATOR AND NONLINEAR FRICTION LOAD |
| description |
This paper proposes a synthesis methodology for an electromechanical system controller that ensures the required control performance. When linearizing individual sections of a nonlinear load, the structure of the controller resembles a neural network, leading to its designation as a quasi-neurocontroller (QNC). Unlike a PERCEPTRON-type neural network, the proposed controller does not include hidden layers, and its weight coefficients, instead of being determined through multiple iterative calculations (105 – 106), are derived analytically. These relationships are universal and valid for any linearized section. The use of generalized dimensionless parameters makes these relationships applicable to a wide range of electric drives used in machines and mechanisms. A modified set of dimensionless generalized parameters has been introduced, allowing for a simple transition to expressions for systems with absolutely rigid couplings. One of the key advantages of the proposed controller is that it eliminates the need to measure hard-to-obtain system coordinates, such as elastic torque and the need of state observers. Instead, it operates using only a single output variable. The essence of quasi-neurocontrol consists in the construction of the feedback transfer function in the form of a polynomial complement, which ensures that the characteristic polynomial of the closed-loop system matches a polynomial with the desired root locations. To compute the required derivatives, the finite difference method is proposed for use within the quasi-neurocontroller. The methodology of quasi-neurocontrol is illustrated by the example of eliminating friction-induced self-oscillations in a two-mass electromechanical system with a quasi-neurocontroller and a nonlinear frictional load. References 23, figures 11. |
| publisher |
Інститут електродинаміки НАН України, Київ |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1735 |
| work_keys_str_mv |
AT klepíkovvb synthesisofatwomasselectromechanicalsystemwithsimplifiedstructureneuroregulatorandnonlinearfrictionload AT bêlâêvos synthesisofatwomasselectromechanicalsystemwithsimplifiedstructureneuroregulatorandnonlinearfrictionload AT obručív synthesisofatwomasselectromechanicalsystemwithsimplifiedstructureneuroregulatorandnonlinearfrictionload AT klepíkovvb sintezdvomasovoíelektromehaníčnoísistemiznejroregulâtoromsproŝenoístrukturitanelíníjnimfrikcíjnimnavantažennâm AT bêlâêvos sintezdvomasovoíelektromehaníčnoísistemiznejroregulâtoromsproŝenoístrukturitanelíníjnimfrikcíjnimnavantažennâm AT obručív sintezdvomasovoíelektromehaníčnoísistemiznejroregulâtoromsproŝenoístrukturitanelíníjnimfrikcíjnimnavantažennâm |
| first_indexed |
2025-09-24T17:40:26Z |
| last_indexed |
2025-09-24T17:40:26Z |
| _version_ |
1844167968444907520 |
| spelling |
oai:ojs2.ted.new-point.com.ua:article-17352025-07-02T10:22:16Z SYNTHESIS OF A TWO-MASS ELECTROMECHANICAL SYSTEM WITH SIMPLIFIED-STRUCTURE NEUROREGULATOR AND NONLINEAR FRICTION LOAD СИНТЕЗ ДВОМАСОВОЇ ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНОЇ СИСТЕМИ З НЕЙРОРЕГУЛЯТОРОМ СПРОЩЕНОЇ СТРУКТУРИ ТА НЕЛІНІЙНИМ ФРИКЦІЙНИМ НАВАНТАЖЕННЯМ Клепіков, В.Б. Бєляєв, О.С. Обруч, І.В. two-mass electromechanical system electric drive control systems transfer function characteristic polynomial finite difference method friction characteristic friction-induced self-oscillations neural network quasi-neurocontroller двомасова електромеханічна система електропривод системи управління передатна функція характеристичний поліном метод кінцевих різниць характеристика тертя фрикційні автоколивання нейронна мережа квазінейрорегулятор This paper proposes a synthesis methodology for an electromechanical system controller that ensures the required control performance. When linearizing individual sections of a nonlinear load, the structure of the controller resembles a neural network, leading to its designation as a quasi-neurocontroller (QNC). Unlike a PERCEPTRON-type neural network, the proposed controller does not include hidden layers, and its weight coefficients, instead of being determined through multiple iterative calculations (105 – 106), are derived analytically. These relationships are universal and valid for any linearized section. The use of generalized dimensionless parameters makes these relationships applicable to a wide range of electric drives used in machines and mechanisms. A modified set of dimensionless generalized parameters has been introduced, allowing for a simple transition to expressions for systems with absolutely rigid couplings. One of the key advantages of the proposed controller is that it eliminates the need to measure hard-to-obtain system coordinates, such as elastic torque and the need of state observers. Instead, it operates using only a single output variable. The essence of quasi-neurocontrol consists in the construction of the feedback transfer function in the form of a polynomial complement, which ensures that the characteristic polynomial of the closed-loop system matches a polynomial with the desired root locations. To compute the required derivatives, the finite difference method is proposed for use within the quasi-neurocontroller. The methodology of quasi-neurocontrol is illustrated by the example of eliminating friction-induced self-oscillations in a two-mass electromechanical system with a quasi-neurocontroller and a nonlinear frictional load. References 23, figures 11. Запропоновано методику синтезу регулятора для електромеханічної системи, що забезпечує необхідні показники регулювання. У разі лінеаризації окремих ділянок нелінійного навантаження вид регулятора подібний до нейронної мережі, тому він був названий квазінейрорегулятором (НРК). Регулятор, на відміну від нейронної мережі типу PERCEPTRON, не містить середніх шарів, а вагові коефіцієнти від входів до вихідного нейрона визначаються не шляхом багаторазових (105 – 106) ітераційних розрахунків, а за виведеними аналітичними співвідношеннями. Ці співвідношення є універсальними та застосовними для будь-якої з лінеаризованих ділянок. Використання узагальнених безрозмірних параметрів робить їх справедливими для широкого класу електро-приводів машин та механізмів. Використано модифіковану сукупність узагальнених безрозмірних параметрів. Перевагою запропонованого регулятора є усунення потреби у вимірюванні координат, які важко визначити експериментально, наприклад, пружного моменту, а також побудови спостерігачів стану. Достатньо використання лише однієї вихідної величини. Сутність квазінейрорегулювання полягає у створенні передатної функції зворотного зв'язку у вигляді полінома-доповнення, який забезпечує характеристичний поліном замкненої системи з необхідними значеннями коренів. Задля розрахунку похідних квазінейрорегулятором запропоновано використання методу кінцевих різниць. Пояснення методу квазінейрорегулювання виконано на прикладі усунення квазінейрорегулятором фрикційних автоколивань у двомасовій електромеханічній системі з квазінейрорегулятором та нелінійним фрикційним навантаженням. Бібл. 23, рис. 11. Інститут електродинаміки НАН України, Київ 2025-06-30 Article Article application/pdf https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1735 10.15407/techned2025.04.051 Tekhnichna Elektrodynamika; No. 4 (2025): TEKHNICHNA ELEKTRODYNAMIKA; 051 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; № 4 (2025): ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; 051 2218-1903 1607-7970 10.15407/techned2025.04 uk https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/1735/1537 Авторське право (c) 2025 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |