Transcript ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ

КУЗБАССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Т.Ф. ГОРБАЧЁВА
ДИПЛОМНАЯ РАБОТА
ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ
ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАРАМЕТРОВ
АСИНХРОННОГО ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯ
ПРИ АППРОКСИМАЦИИ ПУСКОВЫХ
ХАРАКТЕРИСТИК
Научный руководитель:
к.т.н., доцент
Колокольникова
Алла Ивановна
Исполнитель:
студент гр. ПИ-101
Мохов
Дмитрий Юрьевич
ЦЕЛЬ РАБОТЫ
Разработать программное средство для идентификации
параметров асинхронного двигателя с помощью генетического
алгоритма по электромеханическим характеристикам.
2
ЗАДАЧИ
• Разработать программное средство для подбора параметров
АД с помощью генетического алгоритма
• Реализовать поддержку распределенных вычислений
3
СРЕДА И СРЕДСТВА РАЗРАБОТКИ
4
ПАРАМЕТРЫ АСИНХРОННОГО
ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯ
Rs – активное сопротивление статора
Rr – активное сопротивление ротора
Xs – индуктивное сопротивление статора
Xr – индуктивное сопротивление ротора
Xm – активное взаимосопротивление
GD2 – момент инерции ротора
5
ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИЕ
ХАРАКТЕРИСТИКИ
• Скорость вращения ротора
• Электромагнитный момент
• Токи статора A, B, C
6
ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИЕ
ХАРАКТЕРИСТИКИ.
РЕГИСТРАЦИЯ ЗНАЧЕНИЙ
7
ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ.
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ
Популяция – конечное множество особей.
Особь – набор характеристик, полученных в результате
моделирования пуска АД с текущим значением хромосомы.
Хромосома – набор параметров АД, влияющих на
характеристики особи.
Ген – атомарный элемент хромосомы, являющийся
конкретным значением параметра АД.
8
ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ.
ХРОМОСОМА
9
ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ.
ОСОБЬ
10
ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ.
ОСОБЬ
11
ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ.
ОСОБЬ. ТОКИ A,B,C
12
РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА
Эталон
Rs
0,516
Rr
0,406
Xs
1,419
Xr
1,1
Xm
35
GD2
0,7
Xm
34,96
GD2
0,7
Лучшая подобранная особь
Rs
0,514
Rr
0,405
Xs
1,400
Xr
1,1
13
Частота вращения ротора, рад/сек
РЕЗУЛЬТАТЫ.
СКОРОСТЬ ВРАЩЕНИЯ РОТОРА
Время, сек
14
Электромагнитный момент, Н*м
РЕЗУЛЬТАТЫ.
ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫЙ МОМЕНТ
Время, сек
15
Значение тока А, А
РЕЗУЛЬТАТЫ.
ТОК СТАТОРА А
Время, сек
16
Значение тока B, А
РЕЗУЛЬТАТЫ.
ТОК СТАТОРА В
Время, сек
17
Значение тока С, А
РЕЗУЛЬТАТЫ.
ТОК СТАТОРА С
Время, сек
18
СЛОЖНОСТИ
В ДОСТИЖЕНИИ РЕЗУЛЬТАТА
•Случайный подбор параметров:
•от 2-3 минут до бесконечности
•Работа с вещественными числами:
•0,51600000001 и 0,51600000012
•Локальный экстремум генетического алгоритма
•Огромный объем вычислений:
•для получения каждой точки каждого графика
19
РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ
20
РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ.
ПРЕИМУЩЕСТВА WCF
• Объединение различных программных моделей Microsoft:
ASMX, .Net Remoting и MSMQ
• Производительность: быстрее, чем ASMX и сравним
с .Net Remoting
• Хостинг на IIS, сервисах Windows или десктоп-приложениях
на WPF, WinForms, консольные приложения
• Поддержка протоколов: HTTP/HTTPS, TCP, MSMQ
• Надежный и защищенный обмен
21
РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
• Разработано программное средство для подбора параметров
АД с помощью генетического алгоритма
• Реализована поддержка распределенных вычислений
для сокращения времени расчетов
22
Благодарю за внимание!
КУЗБАССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Т.Ф. ГОРБАЧЁВА
ДИПЛОМНАЯ РАБОТА
ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ
ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАРАМЕТРОВ
АСИНХРОННОГО ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯ
ПРИ АППРОКСИМАЦИИ ПУСКОВЫХ
ХАРАКТЕРИСТИК
Научный руководитель:
к.т.н., доцент
Колокольникова
Алла Ивановна
Исполнитель:
студент гр. ПИ-101
Мохов
Дмитрий Юрьевич
ЗАЧЕМ НУЖЕН ПОДБОР
ПАРАМЕТРОВ?
Получаем актуальные параметры, которые необходимы
для построения систем управления АД
25
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ВЫГОДА
•Для получения актуальных параметров АД:
• не нужно демонтировать АД;
• не нужно тратить средства на перевозку АД;
•достаточно подключить АЦП, зарегистрировать данные, обработать их
на компьютере и получить актуальные параметры АД
•Настроить систему управления АД
26
ПОЧЕМУ АСИНХРОННЫЙ
ДВИГАТЕЛЬ?
•Низкая цена
•Высокая надежность
•Безотказность
27
ЧТО ТАКОЕ LINQ?
LINQ – Language Integrated Query –
Язык встроенных запросов
•Проект Microsoft по добавлению синтаксиса языка
запросов, напоминающего SQL, в языки
программирования платформы .NET Framework.
28
СВОЙСТВА В JAVA И C#
Java
C#
private int mSize;
public int getSize() { return mSize; }
public void setSize(int value) {
if (value < 0)
mSize = 0;
else
mSize = value;
}
private int mSize;
public int Size {
get { return mSize; }
set {
if (value < 0)
mSize = 0;
else
mSize = value; }
}
int s = shoe.getSize(); //чтение
shoe.setSize(s+1); //запись
shoe.Size++; //запись
int newSize = shoe.Size; //чтение
БОЛЬШОЙ ОБЪЕМ
ВЫЧИСЛЕНИЙ?
В ходе моделирования пуска АД,
при указанном значении 𝜀 = 10−6 в среднем:
 Происходит 31496 обращений к методу Рунге-Кутты
для решения 7 ДУ
 Тратится 22,23175 секунды
30
ОБЪЕМ ВЫЧИСЛЕНИЙ В РАМКАХ
ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА
Размер популяции: 100 особей
Результат скрещивания хромосом: 200 особей
За одно поколение компьютеру необходимо:
4446,35 секунд и произвести 6299200 обращений к Рунге-Кутты
Количество поколений: ?
31