Содержание
Стр.
Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1. Современное состояние систем управления электрическим
подвижным составом. Постановка целей и задач исследования . . . 11
1.1 Классификация систем управления электрическим подвижным
составом . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2 Обзор и критический анализ систем автоматического управления
электрическим подвижным составом . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
1.3 Анализ состояния парка электроподвижного состава по
поколениям систем управления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
1.4 Постановка цели и задач диссертационной работы . . . . . . . . . 61
2. Теоретические аспекты разработки нейросетевого наблюдателя . . . 62
2.1 Основы теории машинного обучения и её применение в управлении 62
2.2 Требования к исходным данным для эффективного машинного
обучения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
2.3 Этапы эволюции нейросетевых технологий . . . . . . . . . . . . . . 68
2.4 Анализ архитектур нейронных сетей . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
2.5 Математическое моделирование нейронных сетей. Алгоритмы
обучения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
2.6 Выводы по второй главе . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
3. Разработка системы автоматического управления и синтез
оптимальных параметров регуляторов . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
3.1 Сравнительный анализ методов синтеза параметров регуляторов . 94
3.2 Расчет динамических характеристик системы автоматического
регулирования тока тяговых двигателей . . . . . . . . . . . . . . . . 98
3.2.1 Расчет динамических характеристик исполнительного
устройства . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
3.2.2 Расчет динамических характеристик объекта регулирования 102
3.2.3 Расчет динамических характеристик элементов обратной
связи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
3.2.4 Расчет динамических характеристик регулятора тока якоря 105
2
Стр.
3.2.5 Расчет динамических характеристик таймера/счетчика
(фазорегулятора) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
3.3 Компьютерное моделирование системы автоматического
регулирования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
3.4 Разработка и применение генетического алгоритма для
оптимизации параметров регуляторов . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
3.5 Выводы по третьей главе . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
4. Разработка нейросетевого наблюдателя для системы
автоматического управления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
4.1 Сравнительный анализ и выбор методов обучения с
подкреплением для синтеза параметров систем автоматического
регулирования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
4.2 Выбор и обоснование архитектуры нейросетевого наблюдателя . . 139
4.3 Синтез системы автоматического управления с применением
нейросетевого наблюдателя . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
4.4 Исследование эффективности системы автоматического
управления с нейросетевым наблюдателем . . . . . . . . . . . . . . 163
4.5 Методика интеграции нейросетевого наблюдателя в систему
автоматического управления электрическим подвижным составом . 173
4.6 Выводы по четвертой главе . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180
Список рисунков . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
Список таблиц . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
Список литературы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186
Приложение А. Акт о внедрении результатов диссертационной работы 204
Приложение Б. Справка о внедрении результатов диссертационной
работы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206
3
Стр.
Приложение В. Программа для расчета параметров системы
автоматического регулирования . . . . . . . . . . . . . . 207
Приложение Г. Программа для обучения нейросетевого наблюдателя
с алгоритмом DDPG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218
Приложение Д. Программа для обучения нейросетевого наблюдателя
с алгоритмом TD3 и эволюционной стратегией . . . . . 221
Приложение Е. Программа для обучения нейросетевого наблюдателя
с алгоритмом SAC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
