Электроприводы – сердце многих современных механизмов, от лифтов и прессов до высокоточных металлорежущих станков. Их работа зависит от двигателей постоянного тока и электронных регуляторов, призванных обеспечить плавное и точное управление скоростью, положением и другими параметрами. Однако традиционные регуляторы часто сталкиваются с ограничениями: не всегда способны обеспечить необходимую быстроту реакции и точность управления, что приводит к нежелательным последствиям – рывкам, вибрациям, нестабильной работе и, как следствие, повышенному износу оборудования и снижению качества продукции. В частности, в металлообработке это может проявляться в неточности обработки деталей, а в лифтах – в некомфортной езде и потенциальной опасности.

Ученые Пермского Политеха, в рамках программы Приоритет 2030, предложили инновационный подход к решению этой проблемы, используя потенциал нейронных сетей. Их исследование, опубликованное в журнале «Электротехника» №11, 2024 года, демонстрирует эффективность применения нейросетей для тонкой настройки электронных регуляторов двигателей постоянного тока.

В чем же заключается инновационность подхода Пермских ученых? Традиционные методы настройки регуляторов часто опираются на математические модели, которые не всегда адекватно отражают реальную динамику системы. Нейросети, в свою очередь, обладают уникальной способностью к обучению на реальных данных. Ученые разработали алгоритм, который позволяет нейросети научиться управлять электроприводом, анализируя данные о его работе в различных условиях. В процессе обучения нейросеть оптимизирует параметры регулятора, минимизируя ошибки и обеспечивая максимальную точность и скорость реакции.

Преимущества такого подхода очевидны:

• Высокая точность управления: Нейросеть способна адаптироваться к изменениям условий работы, обеспечивая стабильную работу механизма даже при непредсказуемых нагрузках. Это особенно важно для высокоточных производственных процессов.
• Быстрая реакция: Нейросетевой регулятор реагирует на изменения практически мгновенно, что минимизирует рывки и вибрации.
• Повышенная надежность: Более плавная работа механизма снижает износ деталей и увеличивает срок службы оборудования.
• Универсальность: Разработанный подход может быть адаптирован для управления различными типами электроприводов, используемых в самых разных областях – от промышленного оборудования до робототехники.

Более того, использование нейросетей открывает перспективы для создания самообучающихся систем управления. Нейросеть сможет непрерывно совершенствовать свои алгоритмы, анализируя данные о своей работе в реальном времени и адаптируясь к изменяющимся условиям эксплуатации.

Исследование пермских ученых – это важный шаг к созданию более эффективных и надежных электроприводов. Применение нейросетей обещает революционизировать управление сложными механизмами, повысив качество продукции, безопасность работы и эффективность производственных процессов. Дальнейшие исследования в этом направлении могут привести к появлению интеллектуальных систем управления, которые будут способны не только оптимизировать работу электроприводов, но и предсказывать потенциальные неисправности, предотвращая дорогостоящие простои.