ОЦІНЮВАННЯ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ВИМІРЮВАННЯ ОБЕРТАЛЬНИХ МОМЕНТІВ ЕЛЕКТРОДВИГУНІВ НА БАЗІ ТЕОРІЇ НЕЧІТКИХ МНОЖИН
Анотація
Використання теорії нечітких змінних в метрології відкриває нові можливості для врахування неформалізованої інформації про джерела невизначеності при вимірюванні різних механічних величин. Особливо це актуально при визначенні похибок обертальних параметрів електродвигунів. У статті розглядається новий підхід до оцінювання точності вимірювань, який виходить за рамки традиційних методів вимірювання. Зокрема, зосереджено увагу на задачі оцінювання належності вимірювань обертальних моментів електродвигунів до невизначеності. Так, кожне вимірювання супроводжується похибкою, що має, як систематичну, так і випадкову складові. Оскільки точне значення результатів вимірювання не може бути відоме в рамках діапазону, який обмежений класом точності приладу, у статті запропоновано розглядати істинне значення вимірюваної величини як нечітку змінну, що дозволило розширити уявлення про невизначеність вимірювання. У статті здійснено спробу оцінити наближену точність вимірювань обертальних параметрів електродвигунів за допомогою спеціально розробленої функції належності. Практичне застосування цього методу дозволяє оцінити належніть результатів вимірювань у різних режимах роботи електродвигунів до діапазону невизначеності. Для більш детального аналізу цієї проблеми у статті наведено приклад розв’язання подібних задач з використанням теорії можливостей та теорії нечітких множин, що дозволило краще враховувати невизначеності обертальних параметрів електродвигунів та визначити подальші шляхи розвитку цієї проблеми.
Завантаження
| Переглядів анотації: 57 | Завантажень PDF: 61 |
Посилання
Semjonov K. K. Nechetkie peremennye kak sposob formalizacii harakteristik pogreshnos-ti v zadachah matematicheskoj obrabotki [Fuzzy variables as a way to formalize error characteristics in mathematical processing problems]. Informacija i ejo primenenie. 2012. Tom 6, vyp. 2. S. 101-112.
Solopchenko G. N. Predstavlenie izmer-jaemyh velichin i pogreshnostej izmerenij kak nechetkih peremennyh [Representation of measured quantities and measurement errors as fuzzy variables]. Izmeritel'naja tehnika. 2007. № 2. S. 3.
Borisov A. N., Alekseev A. V., Merkur'-eva G. V. i dr. Obrabotka nechetkoj informacii v sistemah prinjatija reshenij [Fuzzy information processing in decision making systems]. M.: Radio i svjaz', 1989. 304 s.
Zadeh, L. A. (1978). Fuzzy Sets as the Basis for a Theory of Possibility. Fuzzy Sets and Systems, 1, 3-28. https://doi.org/10.1016/0165-0114(78)90029-5.
Djubua D., Prad A. Teorija vozmozhnostej. Prilozhenija k predstavleniju znanij v informatike. M.: Radio i svjaz', 1990. 288 s.
Jaulin, L., Kieffer, M., Didrit, O. Walter, E. (2001). Applied Interval Analysis with Examples in Parameter and State Estimation, Robust Control and Robotics. Springer London Ltd, pp. 398. URL: https://hal.science/hal-00845131.
Caulfield, H. J. (1996). Fuzzy optical me-trology. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 4(2), 206-208. https://doi.org/10.1109/91.493914.
Benattia, B. (2018). Fuzzy Logic Applica-tions in Metrology Processes. In Fuzzy Logic Based in Optimization Methods and Control Sys-tems and Its Applications, Edited by Ali Sadollah. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen. 79381.
Wieczorowski, M., Kucharski, D., Sniata-la, P., Pawlus, P., Krolczyk, G., Gapinski, B. (2023) A novel approach to using artificial intel-ligence in coordinate metrology including nano scale. Measurement, 217, Article 113051, https://doi.org/10.1016/j.measurement.2023.113051.
Swojak, N., Wieczorowski, M., Jakubow-icz, M. (2021). Assessment of selected metrologi-cal properties of laser triangulation sensors. Measurement, 176, Article 109190, https://doi.org/10.1016/j.measurement.2021.109190.
Filipowicz, W. (2021) Conditional de-pendencies in imprecise data handling. Procedia Computer Science, 192, 80-89, https:// doi.org/10.1016/j.procs.2021.08.009.
Wang, Y., Zheng, Y., Yang, R., Fang, H., Ren, H. (2011). Performance Analysis of Takagi–Sugeno Fuzzy Model For Run-to-run Control with Stochastic Metrology Delay. IFAC Proceedings, 44 (1), 489-494. https://doi.org/10.3182/20110828-6-IT-1002.01724.
Ali, M., Ahmad, M., Koondhar, M. A., Akram, M. S., Verma, A., Khan, B. (2023). Max-imum power point tracking for grid-connected photovoltaic system using Adaptive Fuzzy Logic Controller. Computers and Electrical Engineer-ing, 110, Article 108879.
https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2023.108879.
Abdolrasol, M. G. M., Ayob, A., Mutlag, A. H., Ustun, T. S. (2023). Optimal fuzzy logic controller based PSO for photovoltaic system. Energy Reports, 9 (1), 427-434, https:// doi.org/10.1016/j.egyr.2022.11.039.
Abouobaida, H., Mchaouar, Y., Abouelmahjoub, Y., Mahmoudi, H., Abbou, A., Jamil, M. (2023). Performance optimization of the INC-COND fuzzy MPPT based on a variable step for photovoltaic systems. Optik, 278, Article 170657. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2023.170657.
Varshney, A., Goyal, V. (2023). Re-evaluation on fuzzy logic controlled system by optimizing the membership functions. Materials Today: Proceedings, https://doi.org/10.1016/j.matpr.2023.03.799.
Maxon. (2023). Working Characteristics of the DC Permanent Magnet Motor (RE 25). Retrieved from URL: https:// www.maxongroup.com/medias/sysmaster/root/8846142373918/20-DE-V2-136.pdf.
Python Control Systems Library Devel-opers. "Python Control Systems Library (python-control) Version 0.9.4." Accessed [1.02.23]. https://python-control.readthedocs.io/en/0.9.4/.
Bagaev A. A., Chernus R. S. Metod iz-mereniya momenta na valu v funktsii toka statora privodnogo asinkhronnogo elektrodvigatelya. Sbornik nauchnykh statey mezhdunarodnoy kon-ferentsii «Lomonosovskie chteniya na Altae: fundamentalnye problemy nauki i obrazovani-ya». Barnaul: Izd-vo Alt. un-ta, 2015. S. 625-631.
Safyullin, R. A., & Yangirov, I. F. (2021). Issledovanie vibratsii asinkhronnogo el-ektrodvigatelya [Investigation of the vibration of an asynchronous electric motor]. El-ektrotekhnicheskie i informatsionnye kompleksy i sistemy, 17(2), 41-54.
Baker, G. A., Graves-Morris, P. (1981). Pade Approximants. Encyclopedia of Mathemat-ics and its Applications, 13-14.
Krishnaveni, S., Senthil, R. S., Jayasankar, T., Sathish, B. P. (2021) Analysis and control of the motor vibration using arduino and machine learning model, Materials Today: Pro-ceedings, 45 (2), 2551-2555. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.11.261.
Belashov, V. Yu., Stepanov, E. L. Ma-tematicheskaya model rascheta vibratsii el-ektrodvigatelei postoyannogo toka [Mathematical model for calculating the vibration of direct cur-rent motors]. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Problemy energetiki. 2012. № 7-8. S. 133-138.
Fuzzy Metrology. Fuzzy Theory Systems. Techniques and Applications, 2, 747-758. https://doi.org/10.1016/B978-012443870-5.50028-9.
