ВПЛИВ ЕФЕКТУ ПЕРЕНАВЧАННЯ ПАРАМЕТРИЧНО ІНВАРІАНТНОГО НЕЙРОННОГО ОПТИМІЗАТОРА ВТРАТ ПОТУЖНОСТІ В АСИНХРОННОМУ ЕЛЕКТРОПРИВОДІ
ВПЛИВ ЕФЕКТУ ПЕРЕНАВЧАННЯ ПАРАМЕТРИЧНО ІНВАРІАНТНОГО НЕЙРОННОГО ОПТИМІЗАТОРА ВТРАТ ПОТУЖНОСТІ В АСИНХРОННОМУ ЕЛЕКТРОПРИВОДІ Приймак Б.І., к.т.н., доц., Гаман Ю.С., Кульбашний О.І., магістранти
В асинхронних електроприводах (АЕП) з мінімізацією сумарних втрат потужності перспективно використовувати штучні нейронної мережі (НМ) для обчислення енергетично оптимального потоку двигуна. З метою підвищення точності оптимізації втрат бажано забезпечити параметричну нечутливість проектованої НМ до варіацій активних опорів статора та ротора двигуна. Тобто, надати проектованому нейронному оптимізатору втрат властивість параметричної інваріантності. Одним із найважливіших параметрів архітектури НМ, який визначає її обчислювальну потужність, є кількість нейронів S у захованому шарі мережі. На сьогодні в теорії штучного інтелекту ще не розроблено точних аналітичних методів визначення цього параметру. Тому на практиці потрібне значення S рекомендується визначати експериментальним шляхом. При цьому на цей вибір значною мірою може впливати ефект перенавчання мережі.
Отже, для якісного розв’язання задачі синтезу НМ виникає потреба у встановленні залежності між точністю функціонування мережі та значенням S при існуванні явища перенавчання. У даній праці, згідно із запропонованою методикою, виконано дослідження точності роботи параметрично інваріантного нейромережного оптимізатора втрат потужності в АЕП. Також встановлено раціональне значення S, що уможливлює отримання високої точності оптимізації втрат за допомогою досить простої мережі.
