Єнчев, С. В.Захарченко, В. П.Гобатюк, Т. П.Yenchev, Serhii V.Zakharchenko, Viktor P.Hobatiuk, Tetiana P.2022-10-122022-10-122022https://doi.org/10.15589/znp2022.2(489).82311-3405 (Print)2313-0415 (Online)https://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/6240Єнчев, С. В. Нейромережевий регулятор напруги авіаційного енерговузла змінного струму = Neuro-network regulator of ac aviation power action voltage / С. В. Єнчев, В. П. Захарченко, Т. П. Гобатюк // Зб. наук. пр. НУК. – Миколаїв : НУК, 2022. – № 2 (489). – С. 53–59.Розвиток авіаційних електрифікованих комплексів призводить до збільшення споживачів електричної енергії. Підвищується встановлена потужність обладнання, що призводить до загального збільшення енергоспоживання літака, на тлі зростаючих вимог до якості електричної енергії. В авіаційних системах електропостачання змінного струму широке застосування отримали безконтактні синхронні генератори з обертовими випрямлячами, в яких використовуються регулятори напруги за відхиленням. У статті розглядається перспективне комбіноване регулювання напруги: за відхиленням і збуренням з використанням штучних нейронних мереж. Основне завдання ‑ розробка математичної моделі та аналіз комбінованого інтелектуального нейромережевого регулятора напруги авіаційного синхронного безконтактного генератора, що забезпечує підвищення якості електричної енергії. Сформовано математичну модель авіаційного синхронного безконтактного генератора, що складається з основного синхронного генератора з обертовим явнополюсним індуктором, збуджувача – шестифазного синхронного генератора з випрямлячем та підзбуджувача – трифазного магнітоелектричного генератора. Отримано основні математичні співвідношення, які пов’язують вихідну напругу генератора від керувального впливу – сигналу керування нейронної мережі. Розроблено структурну схему комбінованої нейромережевої системи регулювання з двома контурами регулювання: за відхиленням – вихідної напруги; за збуренням – струм генератора. Для навчання нейронної мережі використовуються регулювальні характеристики генератора. Була розроблена тришарова мережа зворотного поширення, яка містить 4 нейрони у вхідному шарі; 55 нейронів у прихованому шарі; 1 нейрон у вихідному шарі. В якості навчального алгоритму використано алгоритм Левенберга-Марквардта з похибкою навчання 0,001. Проведено моделювання керування напругою на базі нейронної мережі для оцінки її реакції на одиничну функцію. Результати моделювання показують, що час регулювання напруги складає 0,09 с, а похибка регулювання не перевищує 2%. Тобто, система регулювання з нейронною мережею забезпечує високу якість перехідних процесів.ukрегулюваннянапругаавіаційний синхронний генераторнейронна мережакомбіноване керуванняArticle