СИСТЕМА ЗАПОБІГАННЯ БУКСУВАННЯ ЕЛЕКТРОМОБІЛЯ НА ОСНОВІ КОНТРОЛЕРА НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ - Воробьёв, Богдан; Сенченко , Сергій; Пшеничников , Дмитро; Ліхно , Ярослав; Хань , Лю (Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Нові рішення у сучасних технологіях, 2023)
Побудовано функціональну схему системи запобігання буксування, побудовано математичну модель асинхронного електроприводу електромобіля, синтезовано нейрорегулятор. Асинхронний двигун вибраний по методу еквівалентної потужності, а за базову циклограму руху взято стандартний міський цикл WLT. Математична модель механічної частини побудована з урахуванням можливості моделювання пробуксування кожного з провідних коліс окремо з різними коефіцієнтами зчеплення. Модель складається з силового перетворювача, батареї, регулятора швидкості, регулятора моменту, асинхронного двигуна, гальмівного резистора, блоку формування задаючих сигналів, блоку механіки і блоків вимірювання. Внутрішня система управління побудована на базі DTC векторного управління з використанням блоків MatlabВ даній роботі використовується блок управління NARMA-L2, який міститься в Neural Network ToolboxTM. Було побудовано спрощену модель (модель об'єкта), вибрано параметри нейронної мережі, такі як кількість прихованих шарів, дискретизація, кількість вибірок і кількість епох для навчання нейронної мережі. Нейронна мережа навчалася з урахуванням лінеаризованої моделі об'єкта, що відображає якісний вид реальних процесів у системі. Не зважаючи на лінеаризацію системи, вихідний сигнал із мінімальною помилкою (близько 1%) відповідає вхідному. Проведено аналіз одержаних результатів навчання мережі. Проведено моделювання роботи системи без пробуксування та пробуксування одного з коліс. Результати моделювання порівнюються з помилкою, отриманою під час навчання нейронної мережі, а саме розбіжністю вихідних і вхідних сигналів. Модель не враховує бічний занос, тому можна спостерігати лише невідповідність швидкостей коліс та лінійну зміну швидкості електромобіля. Показано можливість використання тягового електроприводу з використанням методу інтелектуальних нейронних мереж у системі безпеки руху електромобіля. Зроблено висновок про працездатність та ефективність системи з використанням нейроконтролера для запобігання одного з можливих режимів прослизання.