1300740008

1. Wprowadzenie 12

Praca składa się z ośmiu rozdziałów uzupełnionych o wykaz najważniejszych oznaczeń i spis literatury. W rozdziale pierwszym autor zamieścił wprowadzenie, sformułował tezę i określił cele rozprawy.

W rozdziale drugim znalazły się informacje o dostępnych metodach odtwarzania prędkości kątowej wirnika silnika indukcyjnego. W szczególności przedstawiono bezpośrednią syntezę z równań stanu (wyznaczanie poślizgu, pseudoinwersja), filtrację Kalmana, obserwator Luenbergera, obserwatory w trybie ruchu ślizgowego, śledzenie asymetrii magnetycznych maszyny, nakładanie sygnału o niskiej częstotliwości, adaptacyjne układy z modelem odniesienia. Omówiono także wady proponowanych rozwiązań neuronowych z sieciami uczonymi w trybie off-line.

Rozdział trzeci poświęcono zagadnieniu odtwarzania strumienia stojana. Skupiono się na sposobach rozwiązywania problemów związanych z całkowamein siły elektromotorycznej. Przedstawiono między innymi układy z przestrajanym filtrem dolnoprzepustowym i ulepszone schematy całkowania. Udowodniono, że opublikowane w 2004 roku rozwiązanie z adaptacyjną filtracją neuronową [14], nie różni się niczym od filtracji przy pomocy członu inercyjnego pierwszego rzędu. Zwrócono tym samym uwagę na częste nadużywanie chwytliwego określenia - sieci neuronowe. Przedstawiono inspirujące rozwiązanie z rekuren-cyjną siecią neuronową, dające możliwość uodpornienia estymatora na zmiany rezystancji stojana. Rozdział ten, wraz z poprzednim stanowią tło dla rozwiązań zaproponowanych w dwóch kolejnych rozdziałach.

I tak, w rozdziale czwartym opisano opracowane metody tworzenia bazy sygnałów dla neuronowego estymatora prędkości kątowej wirnika. Wykorzystano algorytm największego spadku liczby warunkowej (bazujący na dekompozycji SVD, ang. Singular Value Decompo-sition [15]), analizę składowych głównych (ang. Principal Component Analysis, PCA [16]) i niezależnych (ang. Independent Component Analysis, ICA [16]). Zaproponowano autorskie rozwiązanie wykorzystujące analizę korelacyjną i algorytm największego spadku liczby warunkowej.

Oryginalny neuronowy aproksymator składowych strumienia stojana z dynamicznym wstępnym przetwarzaniem sygnałów, przedstawiono w rozdziale piątym.

Na początku rozdziału szóstego zamieszczono opis układu sterowania wykorzystanego zarówno w badaniach symulacyjnych, jak i eksperymentalnych. Rozdział ten prezentuje przede wszystkim wyniki badań symulacyjnych opracowanych estymatorów.

Charakterystykę stanowiska laboratoryjnego i wyniki wybranych badań nad bezczuj-nikowym napędem prądu przemiennego z neuronowymi estymatorami prędkości kątowej wirnika oraz wektora strumienia stojana zebrano w rozdziale siódmym.

Rozprawę zamyka rozdział ósmy, w którym sformułowano wnioski końcowe, podsumowano osiągnięcia własne i nakreślono problemy otwarte.