СПОСОБ ЗАЩИТЫ ОТ БОКСОВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОДВИЖНОГО СОСТАВА С АСИНХРОННЫМИ ТЯГОВЫМИ ДВИГАТЕЛЯМИ
METHOD FOR PROTECTION AGAINST STALLING OF ELECTRIC ROLLING STOCK WITH ASYNCHRONOUS TRACTIVE MOTORS

Изобретение относится к транспортной технике, в частности к автоматизации тягового привода электроподвижного состава с асинхронными тяговыми двигателями.
Известен способ обнаружения и предотвращения боксования колесной пары рельсового транспортного средства, согласно которому сравнивают электрический сигнал, характеризующий режим работы колесной пары с заданным пороговым значением по частоте, при превышении частотой этого порогового значения судят о возникновении боксования (Гриневич В. Способ обнаружения и предотвращения боксования колесной пары рельсового транспортного средства. Патент РФ (RU) 2072670, 1997 г.). Для реализации способа указанный электрический сигнал формируют посредством упруго-диссипативных элементов установленных на колесах ведущих пар, что существенно усложняет систему и снижают ее надежность.
Известен способ, заключающийся в том, что при возникновении боксования (юза) одной или нескольких колесных пар и изменении сигналов, пропорциональных ускорению (замедлению) колесных пар до заданного уровня, вырабатывают управляющие сигналы изменяющие режимы работы систем электропривода (Киреев А.В. Способ защиты от боксования и юза колесных пар электроподвижного состава с вентильно-индукторным электроприводом. Патент РФ (RU) 2382707, 2010 г.). Недостатком данного способа является длительное время обнаружения избыточного скольжения по сигналам пропорциональных ускорению (замедлению), связанное с большой инерционностью электроподвижного состава.
Наиболее близким по технической сущности к заявленному является способ, заключающейся в том, что при возникновения боксования одной или нескольких колесных пар измеряют текущие активные электрические мощности статорных обмоток асинхронных тяговых двигателей, измеряют текущую температуру внешней среды тяговой секции и текущее горизонтальное положения тяговой секции, измеренные значения температуры внешней среды тяговой секции и горизонтального положения тяговой секции подают на входы заранее обученной искусственной нейронной сети прямого распространения, а с выхода получают значение глубины процесса боксования, измеренные текущие значения активных электрических мощностей статорных обмоток асинхронных тяговых двигателей и значение глубины процесса боксования используют для определения пороговой мощности, вычисляют абсолютную разницу измеренных значений активных электрических мощностей, абсолютную разницу активных электрических мощностей сравнивают с пороговой мощностью и выдают корректирующий сигнал о снижении угловой частоты вращения движущейся с избыточным скольжением колесной пары или угловых частот вращения движущихся с избыточным скольжением колесных пар (Харисов И.Р., Брексон В.В., Лимонов Д.Э., Шатравин К.М., Коробицын К.Р. Способ защиты от боксования электроподвижного состава с асинхронными тяговыми двигателями. Патент РФ (RU) 2741851, 2020 г.). Недостатком такого способа является невозможность раннего определения процессов избыточного скольжения, обусловленное не учетом резко изменяющихся условий способствующих процессам избыточного скольжения.
Задачей изобретения является повышение тяговых свойств электроподвижного состава.
Решение поставленной задачи достигается тем, что при возникновении боксования одной или нескольких колесных пар измеряют текущие активные электрические мощности статорных обмоток асинхронных тяговых двигателей, текущие угловые частоты вращения валов асинхронных тяговых двигателей, текущую линейную скорость движения тяговой секции, текущую температуру внешней среды тяговой секции и текущее горизонтальное положение тяговой секции. Определяют среднюю угловую частоту вращения валов асинхронных тяговых двигателей. Определяют текущее значение глубины процесса боксования и передают его искусственной нейронной сети прямого распространения с временной задержкой равной одной секунде. Обучают искусственную нейронную сеть прямого распространения по алгоритму метода обратного распространения ошибки по данным значения глубины процесса боксования переданного с задержкой, по данным значения температуры внешней среды тяговой секции и по данным значения горизонтального положения тяговой секции. Подают на входы обученной искусственной нейронной сети прямого распространения текущие измеренные значения температуры внешней среды тяговой секции и горизонтального положения тяговой секции, а затем с выхода обученной искусственной нейронной сети прямого распространения получают значение предиктивной глубины процесса боксования. Определяют абсолютную разницу измеренных значений активных электрических мощностей. Значение абсолютной разницы активных электрических мощностей статорных обмоток асинхронных тяговых двигателей сравнивают со значением пороговой мощности, характеризующей связь между активной электрической мощностью и значением предиктивной глубины процесса боксования, и выдают корректирующий сигнал о снижении угловой частоты вращения движущейся с избыточным скольжением колесной пары или угловых частот вращения движущихся с избыточным скольжением колесных пар.
Суть предлагаемого способа защиты от боксования электроподвижного состава с асинхронными тяговыми двигателями поясняется функциональной схемой устройства приведенной на фиг. 1, реализующей предлагаемый способ на примере двухдвигательного асинхронного тягового привода.
Согласно изобретению для определения боксования одной или нескольких колесных пар, измеряют текущие значения активных электрических мощностей статорных обмоток асинхронных тяговых двигателей, текущие угловые частоты вращения валов асинхронных тяговых двигателей, текущую линейную скорость движения тяговой секции, текущую температуру внешней среды тяговой секции и текущее горизонтальное положение тяговой секции. Определяют среднюю угловую частоту вращения валов асинхронных тяговых двигателей. Определяют текущее значение глубины процесса боксования и передают его искусственной нейронной сети прямого распространения с временной задержкой равной одной секунде. Обучают искусственную нейронную сеть прямого распространения по алгоритму метода обратного распространения ошибки по данным значения глубины процесса боксования переданного с задержкой, по данным значения температуры внешней среды тяговой секции и по данным значения горизонтального положения тяговой секции. Подают на входы обученной искусственной нейронной сети прямого распространения текущие измеренные значения температуры внешней среды тяговой секции и горизонтального положения тяговой секции, а затем с выхода обученной искусственной нейронной сети прямого распространения получают значение предиктивной глубины процесса боксования. Определяют абсолютную разницу измеренных значений активных электрических мощностей. При достижении значения абсолютной разницы между потребляемыми активными мощностями большее, чем значение пороговой мощности, характеризующей связь между активной электрической мощностью и значением предиктивной глубины процесса боксования, выдают корректирующий сигнал на снижение угловой частоты вращения вала асинхронного тягового двигателя потребляющего наименьшую активную электрическую мощность.
ср
ψ
ψpred
β
Ведущие оси транспортного средства согласно фиг. 1, снабжены частотно-регулируемыми приводами 1 и 2 с векторным управлением, содержащими асинхронные тяговые двигатели 3 и 4 и системы векторного управления 5 и 6 с регуляторами скорости 7 и 8. Устройство защиты от боксования содержит датчики мощности 9 и 10, которые измеряют текущие активные электрические мощности статорных обмоток асинхронных тяговых двигателей 3 и 4. Выходы датчиков мощности 9 и 10 соединены с входами сравнивающих элементов 11 и 12, которые определяют асинхронные тяговые двигатели 3 и 4 с наименьшей и наибольшей мощностью. Выходы датчиков мощности 9 и 10 соединены с входами блока определителя 13, который определят значение абсолютной разницы мощностей асинхронных тяговых двигателей 3 и 4. Устройство содержит датчики скорости 14 и 15, которые измеряют текущие угловые частоты вращения валов асинхронных тяговых двигателей 3 и 4. Выходы датчиков скорости 14 и 15 соединены с входами блока средней скорости 16, который вычисляет среднюю угловую частоту вращения валов ω асинхронных тяговых двигателей 3 и 4. Устройство содержит датчик линейной скорости 17, который измеряет текущую линейную скорость движения тяговой секции. Выходы блока средней скорости 16 и датчика линейной скорости 17 соединены с входами блока определения глубины процесса боксования с задержкой 18, который вычисляет текущее значение глубины процесса боксования β и передает вычисленное значение с временной задержкой равной одной секунде. Устройство содержит датчик температуры 19, который измеряет текущую температуру внешней среды тяговой секции и датчик горизонтального положения 20, который измеряет текущее горизонтальное положение тяговой секции. Выходы датчика температуры 19, датчика горизонтального положения 20 и блока определения глубины процесса боксования с задержкой 18 соединены с входами блока нейронной сети 21, который на основании алгоритма метода обратного распространения ошибки обучает искусственную нейронную сеть прямого распространения и вычисляет на основании алгоритма обученной искусственной нейронной сети прямого распространения значение предиктивной глубины процесса боксования β. Выход блока нейронной сети 21 и выходы датчиков мощности 9 и 10 соединены с входами блока задания разницы мощности 22 который определяет значение пороговой мощности P. Выход блока задания разницы мощности 22 и выход блока определителя 13 соединены с входами блока обнаружения боксования 23, который формирует управляющие сигналы о наличии или не наличии избыточного скольжения. Выходы сравнивающих элементов 11 и 12 и блока обнаружения боксования 23 соединены с входами блока формирования корректирующего задания 24, который формирует корректирующие задание по скорости.
Блок средней скорости 16 определяет значение выходного сигнала по следующему выражению:
ср
где ω - средняя угловая частота вращения валов;
i
ω - текущая угловая частота вращения вала i-го асинхронного тягового двигателя;
n - количество асинхронных тяговых двигателей участвующих в расчете;
Блок определения глубины процесса боксования с задержкой 18 определяет значение выходного сигнала по следующему выражению:
ψ
где β - текущая глубина процесса боксования;
ср
ω - средняя угловая частота вращения валов;
л
V - текущая линейная скорость тяговой секции;
k - переводной коэффициент линейной скорости в угловую частоту вращения вала.
После вычисления блок определения глубины процесса боксования с задержкой 18 передает вычисленное значение глубины процесса боксования блоку нейронной сети 21 с временной задержкой равной одной секунде.
ψpred
ψpred
Блок нейронной сети 21 на основании алгоритма метода обратного распространения ошибки обучает искусственную нейронную сеть прямого распространения по данным значения глубины процесса боксования переданного с задержкой по времени равной одной секунде, по данным значения температуры внешней среды тяговой секции и по данным горизонтального положения тяговой секции, причем глубина процесса боксования положительно смещенная по времени на одну секунду является ожидаемым ответом искусственной нейронной сети прямого распространения а текущие измеренные значения температуры внешней среды тяговой секции и горизонтального положения тяговой секции являются входными данными для обучения. Далее блок нейронной сети 21 на основании алгоритма обученной искусственной нейронной сети прямого распространения с сигмоидальной функцией активации определяет значение предиктивной глубины процесса боксования β. Входами обученной искусственной нейронной сети прямого распространения являются текущие измеренные значения температуры внешней среды тяговой секции и горизонтального положения тяговой секции. Выходом обученной искусственной нейронной сети прямого распространения является значение предиктивной глубины процесса боксования β. Выход обученной искусственной нейронной сети варьируется от нуля до единицы. Единица соответствует максимальной предиктивной глубине процесса боксования. Нуль соответствует минимальной предиктивной глубине процесса боксования.
Блок задания разницы мощности 22 определяет значение выходного сигнала по следующему выражению:
β
где Р - пороговая мощность;
i
Р - текущая активная электрическая мощность статорной обмотки i-го асинхронного тягового двигателя;
n - количество асинхронных тяговых двигателей участвующих в расчете;
ψpred
β - предиктивная глубина процесса боксования.
ср
ψ
ψpred
ψpred
β
β
В случае движения электроподвижного состава без избыточного скольжения одной или нескольких колесных пар, датчики мощности 9 и 10 производят измерения текущих активных электрических мощностей статорных обмоток асинхронных тяговых двигателей 3 и 4, и передают измеренные значения на входы сравнивающих элементов 11 и 12, блока определителя 13 и блока задания разницы мощности 22. Датчик скорости 14 и датчик скорости 15 измеряют текущие угловые частоты вращения валов асинхронных тяговых двигателей 3 и 4, и передают измеренные значения на входы блока средней скорости 16. Блок средней скорости 16 вычисляет среднюю угловую частоту вращения валов ω асинхронных тяговых двигателей 3 и 4 и передает вычисленное значение на вход блока определения глубины процесса боксования с задержкой 18. Датчик линейной скорости 17 измеряет текущую линейную скорость движения тяговой секции и передает измеренное значение на вход блока определения глубины процесса боксования с задержкой 18. Блок определения глубины процесса боксования с задержкой 18, вычисляет текущую глубину процесса боксования β и передает вычисленное значение с временной задержкой равной одной секунде на вход блока нейронной сети 21. Датчик температуры 19 и датчик горизонтального положения 20 производят измерения текущей температуры внешней среды тяговой секции и текущего горизонтального положения тяговой секции соответственно и передают измеренные значения на входы блока нейронной сети 21. Блок нейронной сети 21 на основании алгоритма метода обратного распространения ошибки производит обучение искусственной нейронной сети прямого распространения, а затем на основании алгоритма обученной искусственной нейронной сети прямого распространения вычисляет значение предиктивной глубины процесса боксования β. Далее значение предиктивной глубины процесса боксования β передается на вход блока задания разницы мощности 22. При меньшем выходном значении датчика мощности 9, чем выходное значение датчика мощности 10 сравнивающий элемент 11 формирует сигнал об определении асинхронного тягового двигателя 3 как двигателя с наименьшей мощностью, а сравнивающий элемент 12 формирует сигнал об определении асинхронного тягового двигателя 4 как двигателя с наибольшей мощностью. При меньшем выходном значении датчика мощности 10, чем выходное значение датчика мощности 9 сравнивающий элемент 12 формирует сигнал об определении асинхронного тягового двигателя 4 как двигателя с наименьшей мощностью, а сравнивающий элемент 11 формирует сигнал об определении асинхронного тягового двигателя 3 как двигателя с наибольшей мощностью. При этом блок определителя 13 вычисляет абсолютную разницу между выходным значением датчика мощности 9 и выходным значением датчика мощности 10, и выдает вычисленное выходное значение величины на вход блока обнаружения боксования 23, который сравнивает полученное значение с выходным значением пороговой мощности Р блока задания разницы мощности 22. При отсутствии избыточного скольжения выходное значение величины блока определителя 13 не превышает выходного значения пороговой мощности Р блока задания разницы мощности 22, и блок обнаружения боксования 23 выдает сигнал об отсутствии избыточного скольжения. Блок формирования корректирующего задания 24 принимает сигналы от сравнивающих элементов 11 и 12 и блока обнаружения боксования 23, и не выдает корректирующие воздействия на входы регуляторов скорости 7 и 8 векторных систем управления 5 и 6.
ср
ψ
ψpred
ψpred
β
β
В случае движения электроподвижного состава с избыточным скольжением одной или нескольких колесных пар, датчики мощности 9 и 10 производят измерения текущих активных электрических мощностей статорных обмоток асинхронных тяговых двигателей 3 и 4, и передают измеренные значения на входы сравнивающих элементов 11 и 12, блока определителя 13 и блока задания разницы мощности 22. Датчик скорости 14 и датчик скорости 15 измеряют текущие угловые частоты вращения валов асинхронных тяговых двигателей 3 и 4, и передают измеренные значения на входы блока средней скорости 16. Блок средней скорости 16 вычисляет среднюю угловую частоту вращения валов ω асинхронных тяговых двигателей 3 и 4 и передает вычисленное значение на вход блока определения глубины процесса боксования с задержкой 18. Датчик линейной скорости 17 измеряет текущую линейную скорость движения тяговой секции и передает измеренное значение на вход блока определения глубины процесса боксования с задержкой 18. Блок определения глубины процесса боксования с задержкой 18, вычисляет текущую глубину процесса боксования β и передает вычисленное значение с временной задержкой равной одной секунде на вход блока нейронной сети 21. Датчик температуры 19 и датчик горизонтального положения 20 производят измерения текущей температуры внешней среды тяговой секции и текущего горизонтального положения тяговой секции соответственно и передают измеренные значения на входы блока нейронной сети 21. Блок нейронной сети 21 на основании алгоритма метода обратного распространения ошибки производит обучение искусственной нейронной сети прямого распространения, а затем на основании алгоритма обученной искусственной нейронной сети прямого распространения определяет значение предиктивной глубины процесса боксования β. Далее значение предиктивной глубины процесса боксования β передается на вход блока задания разницы мощности 22. Сравнивающие элементы 11 и 12 сравнивают измеренные значения с выходов датчиков мощности 9 и 10. При меньшем выходном значении датчика мощности 9, чем выходное значение датчика мощности 10 сравнивающий элемент 11 формирует сигнал об определении асинхронного тягового двигателя 3 как двигателя с наименьшей мощностью, а сравнивающий элемент 12 формирует сигнал об определении асинхронного тягового двигателя 4 как двигателя с наибольшей мощностью. При меньшем выходном значении датчика мощности 10, чем выходное значение датчика мощности 9 сравнивающий элемент 12 формирует сигнал об определении асинхронного тягового двигателя 4 как двигателя с наименьшей мощностью, а сравнивающий элемент 11 формирует сигнал об определении асинхронного тягового двигателя 3 как двигателя с наибольшей мощностью. При этом блок определителя 13 вычисляет абсолютную разницу между выходным значением датчика мощности 9 и выходным значением датчика мощности 10, и выдает вычисленное выходное значение величины на вход блока обнаружения боксования 23, который сравнивает полученное значение с выходным значением пороговой мощности Р блока задания разницы мощности 22. При наличии избыточного скольжения выходное значение величины блока определителя 13 превышает выходное значение пороговой мощности Р блока задания разницы мощности 22, и блок обнаружения боксования 23 выдает сигнал о наличии избыточного скольжения. Блок формирования корректирующего задания 24 принимает сигналы от сравнивающих элементов 11 и 12 и блока обнаружения боксования 23, и выдает сигнал о снижении скорости. При меньшем выходном значении датчика мощности 9, чем выходное значение датчика мощности 10 выходной сигнал о снижении скорости блока формирования корректирующего задания 24 поступает на вход регулятора скорости 7 векторной системы управления 5, до того момента как выходное значение блока определителя 13 станет меньше выходного значения блока задания разницы мощности 22. При меньшем выходном значении датчика мощности 10, чем выходное значение датчика мощности 9 выходной сигнал о снижении скорости блока формирования корректирующего задания 24 поступает на вход регулятора скорости 8 векторной системы управления 6, до того момента как выходное значение блока определителя 13 станет меньше выходного значения блока задания разницы мощности 22.
Таким образом, предлагаемый способ защиты от боксования электроподвижного состава с асинхронными тяговыми, за счет обучения искусственной нейронной сети прямого распространения по ожидаемому ответу отстающего по времени на одну секунду от входных текущих данных позволяет обученной искусственной нейронной сети прямого распространения вычислять предиктивное значение глубины процесса боксования, тем самым повышая быстродействие системы, что позволяет сократить время обнаружения боксования и предотвратить развитие процесса избыточного скольжения выше допустимой величины, реализовать режимы работы привода, предельные по условиям сцепления и повысить быстродействие обнаружения избыточного скольжения, что в совокупности повышает тяговые свойства электроподвижного состава.