Ин таҳқиқот ҳадаф дорад, ки дар гардонандаи муҳаррики асинхронӣ, ки аз инвертори сефаза ғизо мегирад, се навъи гуногуни носозии калидҳои нимноқилро бо истифода аз зеҳни сунъӣ ошкор карда, ҷойгиршавии калиди носозро муайян намояд. Муҳаққиқон носозиҳои gate-и кушода (Open Gate, OG), калиди воқеан кушода (Open Switch, OS) ва расиши кӯтоҳ (Short Circuit, SC)-ро барои ҳар яке аз шаш калиди инвертор алоҳида моделсозӣ карда, ҳамроҳ бо ҳолати солим масъалаи ташхиси носозии дорои ҷамъ 19 синфро ба вуҷуд овардаанд. Моделҳои Fully Connected Neural Network (FCN), Convolutional Neural Network (CNN) ва Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) муқоиса шудаанд. Дар маҷмӯи додаҳои санҷишӣ BiLSTM бо дақиқии %98,45 натиҷаи баландтаринро нишон додааст; CNN ба %97,1 ва FCN ба %93,52 дақиқӣ расидааст.

Системаи пешниҳодшуда ба ҷойи таснифи мустақими сигналҳои хоми коммутатсионӣ аз қиматҳои RMS ва кунҷҳои фаза, ки аз ҷараёнҳо ва шиддатҳои сефаза ҳисоб шудаанд, истифода мебарад. Дар ҳар қадами вақт қиматҳои RMS ва кунҷҳои ҷараён ва шиддат барои се фаза якҷо шуда, ҷамъ 12 хусусият ташкил карда шудааст. Ҳисоби RMS тавассути равзанаи лағжанда бо дарозии як даври асосии барқӣ анҷом дода шуда, равзана ҳар 0,1 ms нав карда шудааст. Барои BiLSTM пайдарпайиҳои 50-қадамии вақти ин хусусиятҳо истифода шудаанд.

Дар санҷишҳои намунавии таҳқиқот носозиҳои OG, OS ва SC дар калиди S1 дар шароити 1800 rpm мутаносибан дар 8,0 ms, 2,4 ms ва 8,0 ms ошкор шудаанд. Вақте ки садои сафед ва халалҳои тасодуфии spike-и амплитудаашон баланд илова шуданд, ҳамин носозиҳо мутаносибан дар 7,3 ms, 3,4 ms ва 8,1 ms муайян шуданд. Муҳаққиқон нишон медиҳанд, ки таснифи носозӣ дар суръатҳои гуногуни доимӣ ва шароити тағйири суръат нигоҳ дошта шудааст. Бо вуҷуди ин, дар бахши муҳокимаи ҳамин таҳқиқот гуфта мешавад, ки ҳангоми бори хеле сабук, тақрибан 1 N·m ва камтар, таъхири ошкорсозӣ дар баъзе ҳолатҳо метавонад аз як даври асосии барқӣ зиёд шавад.

Таҳқиқот на аз таҷрибаи инвертори сахтафзорӣ ва муҳаррики воқеӣ, балки аз додаҳои тавлидшуда бо модели хеле муфассали MATLAB/Simulink иборат аст. Аз ин рӯ, дақиқии %98,45, вақти inference-и 1,8 ms ё натиҷаҳои ошкорсозии носозӣ дар давоми камтар аз як давр набояд мустақиман ҳамчун иҷрои тасдиқшудаи саҳроӣ дар нақлиёти барқии воқеӣ, гардонандаи муҳаррики саноатӣ ё контроллери дохилсохт тафсир шаванд. Муҳаққиқон hardware-in-the-loop ва таҷрибаҳои лабораториро ҳамчун кори оянда гузоштаанд.

Аз нигоҳи Туркия: Таҳқиқот дар корхонаи саноатии Туркия, платформаи нақлиёти барқӣ ё сахтафзори воқеии инвертор тасдиқ нашудааст. Бо вуҷуди ин, он барои гурӯҳҳои таҳқиқотие, ки дар соҳаҳои нигоҳдории пешгӯишаванда дар гардонандаҳои муҳаррикҳои асинхронӣ, электроникаи қувваи нақлиёти барқӣ, автоматикунонии саноатӣ ва идоракунии ба носозӣ тобовар фаъолият мекунанд, чаҳорчӯбаи муфассали ташхисии ба зеҳни сунъӣ асосёфтаро пешниҳод мекунад. Барои гузариш ба татбиқи воқеӣ дар Туркия, топологияҳои гуногуни инвертор, қувваҳои гуногуни муҳаррик, таҳаммулҳои сенсорҳо, халали воқеии электромагнитӣ, профилҳои гуногуни бор, кори регенеративӣ ва ҳифзи сахтафзорӣ аз расиши кӯтоҳ бояд алоҳида ба таври таҷрибавӣ тасдиқ карда шаванд.

Мушкилоте, ки таҳқиқот мехоҳад ҳал кунад, чист?

Носозиҳои калидҳои нимноқил дар инверторҳои сефаза метавонанд шакли мавҷи ҷараён, моменти гардонанда ва пайвастагии кори муҳаррикро вайрон кунанд. Муҳаққиқон махсусан ба ду масъала тамаркуз мекунанд: фарқ кардани механизмҳои гуногуни носозӣ дар гурӯҳи занҷири кушода аз ҳамдигар ва муайян кардани на танҳо мавҷудияти носозии расиши кӯтоҳ, балки инчунин он ки ин носозӣ дар кадом калиди физикӣ ба вуҷуд омадааст.

Фарқи муҳими таҳқиқот дар он аст, ки ҳар як носозии занҷири кушода ҳамчун як синфи ягона арзёбӣ намешавад. Дар таҳқиқот Open Gate (OG) ва Open Switch (OS) ҳамчун ҳолатҳои барқии алоҳида моделсозӣ шудаанд.

Фарқи носозиҳои OG, OS ва SC дар чист?

Дар ҳолати Open Gate (OG) канали идоракунии gate-и IGBT дигар наметавонад калидро ба ҳолати гузаронанда ворид кунад; аммо диоди антипараллелӣ солим мемонад. Дар манбаъ барои мисоли S1 шарҳ дода мешавад, ки нимдаври мусбат аз байн меравад, дар ҳоле ки дар нимдаври манфӣ гузарониш тавассути диод идома меёбад.

Дар ҳолати Open Switch (OS) ҳам IGBT ва ҳам диоди параллели он занҷири кушода мебошанд. Ҳамин тавр, дар шохаи калиди дахлдор роҳи ҷараён дар ҳар ду самт нест мешавад. Ҷараёни фазаи носоз ба таври назаррас кам мешавад ё аз байн меравад; фазаҳои дигар маҷбур мешаванд борро тақсим кунанд.

Дар ҳолати Short Circuit (SC) калид ҳамеша дар ҳолати гузаронанда қабул карда мешавад. Ин ҳолат тезтарин навъи носозии инкишофёбанда мебошад, ки метавонад боиси афзоиши босуръати ҷараён, вайроншавии ҷиддии шакли мавҷ ва хатари ҷараёни аз ҳад зиёд дар шинаи DC гардад.

Азбаски шаш калиди физикӣ мавҷуд аст:

• 6 синфи OG,
• 6 синфи SC,
• 6 синфи OS,
• 1 синфи солим

ташкил карда шуда, шумораи умумии синфҳо 19 шудааст.

Системаи муҳаррик ва инвертор чӣ гуна моделсозӣ шудааст?

Муҳаққиқон дар муҳити MATLAB/Simulink 2024a модели муҳаррики асинхронии қафасии бо V/F идорашавандаро сохтаанд, ки аз инвертори сефазаи ду-сатҳа ғизо мегирад. Шаш IGBT бо PWM-и дорои басомади интиқолдиҳандаи 10 kHz коммутатсия шудаанд.

Маҷмӯи додаҳо чӣ гуна сохта шуд?

Ҳар як симулятсияи носозӣ дар маҷмӯъ 2,5 сония давом кардааст. 0,5 сонияи аввал ҳамчун кори солим сабт шуда, баъд носозии дахлдор татбиқ гардида ва 2,0 сонияи боқимонда ҳамчун додаҳои кори носоз истифода шудааст.

Сигналҳои ҷараён ва шиддат бо:

10 kHz

басомади намунагирӣ сабт шудаанд. Аз ин рӯ, дар ҳар як шароити симулятсия дар маҷмӯъ:

25.000 намуна

ташкил шудааст.

Ба зеҳни сунъӣ кадом хусусиятҳо дода шуданд?

Дар ҳар қадами вақт аз ҷараёнҳо ва шиддатҳои сефаза ҳам бузургии RMS ва ҳам кунҷи фаза гирифта шудааст. Ҳамин тавр:

• 3 қимати RMS-и ҷараён,
• 3 кунҷи фазаи ҷараён,
• 3 қимати RMS-и шиддат,
• 3 кунҷи фазаи шиддат

яъне ҷамъ 12 хусусияти скалярӣ ба даст оварда шудааст.

Қиматҳои RMS тавассути равзанаи лағжандае ҳисоб шудаанд, ки ба як даври асосии барқӣ баробар аст, ва қадам байни равзанаҳои пайдарпай:

0,1 ms

муайян шудааст. Ҳамин тавр, гарчанде равзана дароз аст, тағйироте, ки баъд аз носозӣ ба вуҷуд меоянд, тадриҷан дар қиматҳои RMS-и ҳар 0,1 ms навшаванда инъикос мешаванд.

Ҳадафи истифодаи RMS чӣ буд?

Муҳаққиқон хусусияти RMS-ро интихоб кардаанд, зеро он нисбат ба қиматҳои лаҳзавӣ ба садо камтар ҳассос аст. Ҳисоби RMS қисми гузаришҳои басомади баландро ҳамвор мекунад ва ҳамзамон тағйироти равшани бузургии ҷараёни фазавиро, ки носозиҳои калидӣ ба монанди OG, OS ва SC ба вуҷуд меоранд, нигоҳ медорад.

Расми 9-и таҳқиқот нишон медиҳад, ки имзоҳои RMS-и се навъи носозӣ барои калиди S1 гуногунанд. Дар ҳолати OG қиматҳои RMS-и фаза маҳдудтар тағйир меёбанд, дар ҳолати OS бошад, вайроншавии равшантаре, ки ба фазаи носоз вобаста аст, ба вуҷуд меояд. Дар ҳолати SC қиматҳои RMS хеле зуд ва хеле зиёд афзоиш меёбанд.

Ҷудокунии омӯзиш ва санҷиш чӣ гуна анҷом дода шуд?

Дар дохили ҳар синф додаҳо ба %70 омӯзиш ва %30 санҷиш ҷудо шудаанд. Гуфта шудааст, ки дар маҷмӯи санҷиш барои ҳар синф 7.500 намуна мавҷуд буда, шумораи умумии намунаҳои санҷиш:

142.500

аст.

Ба хусусиятҳои воридотӣ нормализатсияи z-score татбиқ шудааст. Миёна ва инҳирофи стандартӣ танҳо аз додаҳои омӯзиш ҳисоб шуда, ҳамон параметрҳо ба маҷмӯи санҷиш татбиқ шудаанд. Муҳаққиқон мегӯянд, ки ин барои пешгирии ихроҷи иттилоот анҷом дода шудааст.

Дар шарҳи манбаъ дар бораи тавозуни додаҳо номутобиқатии баён вуҷуд дорад: аз як тараф гуфта мешавад, ки “аз ҳар синф миқдори баробари намуна интихоб шудааст”, дар ҳамон шарҳ бошад, гуфта мешавад, ки синфи солим нисбат ба синфҳои алоҳидаи носозӣ намунаҳои бештар дорад. Натиҷаҳои зер ҳамон тавре оварда шудаанд, ки дар манбаъ гузориш шудаанд.

Модели FCN чӣ гуна кор мекунад?

Модели FCN ба ҷойи моделсозии ошкори пайдарпайии вақт муносибатҳои байни бузургиҳои хусусиятҳоро тавассути қабатҳои пурра пайваст меомӯзад. Фаъолсозии ReLU истифода шуда, барои кам кардани overfitting эҳтимоли dropout:

\[ p=0.3 \]

интихоб шудааст.

Дар баромад softmax-и 19-синфа мавҷуд аст:

\[ \hat{y} = softmax(Wa+b) \]

Модел бо оптимизатсияи Adam, суръати ибтидоии омӯзиши 0,001, функсияи талафоти cross-entropy, 50 epoch ва 64 mini-batch омӯзонида шудааст.

Дар манбаъ байни матн, Расми 3a ва Ҷадвали 3 барои меъмории FCN аз ҷиҳати шумораи қабатҳо ва адади нейронҳо номутобиқатӣ вуҷуд дорад. Аз ин рӯ, дар ин ҷо танзимоти омӯзишии дар манбаъ мувофиқ ва баромади 19-синфа нигоҳ дошта шудаанд, дар ҳоле ки андозаҳои зиддиятноки қабатҳои пинҳонӣ ба як силсилаи ягонаи қиматҳо табдил дода нашудаанд.

Модели CNN кадом иттилоотро меомӯзад?

Барои CNN вектори хусусиятҳои 12-ченака ба намоиши ду-ченакаи 3 × 4 табдил дода шудааст. Муҳаққиқон ҳадаф доштанд, ки тавассути қабатҳои конволютсионӣ намунаҳои маҳаллии байни хусусиятҳои ҷараён ва шиддат омӯхта шаванд.

Амали конволютсия дар манбаъ чунин дода шудааст:

\[ f^{(k)} = \sigma \left( \sum_{c=1}^{C} X^{(c)} * K^{(k,c)} + b^{(k)} \right) \]

Дар чунин шакл дода шудааст.

Матн се блоки конволютсиониро бо 32, 64 ва 128 филтр тавсиф мекунад. Аммо сохтори намоёни қабатҳои Расми 3b ва рӯйхатҳои нейронҳо дар Ҷадвали 3 бо ин тавсиф пурра мувофиқат намекунанд. Аз ин рӯ, фарқиятҳои ададии меъморӣ дар дохили манбаъ хомӯшона ислоҳ нашудаанд.

Чаро BiLSTM муваффақтар буд?

BiLSTM на танҳо қимати ҷории RMS ва кунҷҳои фазаро, балки чӣ гуна тағйир ёфтани онҳоро бо мурури вақт низ меомӯзад. Муҳаққиқон таъкид мекунанд, ки барои фарқ кардани имзоҳои носозӣ ба монанди OG ва OS, ки дар лаҳзаҳои аввал метавонанд ба ҳам монанд бошанд, вобастагии вақтӣ муҳим аст.

Дар вуруди BiLSTM дар ҳар қадами вақт 12 хусусият мавҷуд аст ва:

пайдарпайии 50 қадами вақт

истифода мешавад.

Меъмории асосии дар манбаъ тавсифшуда:

• қабати BiLSTM бо 200 воҳиди пинҳонӣ,
• қабати LSTM-и яксамта бо 150 воҳиди пинҳонӣ,
• dropout \(p=0,3\),
• қабати пурра пайвасти ReLU бо 128 нейрон,
• баромади softmax-и 19-синфа

мебошад.

Баъзе навсозиҳои асосии ҳуҷайраи BiLSTM чунин дода шудаанд:

\[ f_t = \sigma(W_fx_t+U_fh_{t-1}+b_f) \]

\[ i_t = \sigma(W_ix_t+U_ih_{t-1}+b_i) \]

\[ c_t = f_t\odot c_{t-1} + i_t\odot a_t \]

\[ h_t = o_t\odot\tanh(c_t) \]

Дар чунин шакл дода шудаанд.

Дар сохтори дуҷониба ҳолатҳои пинҳонии LSTM-и пешрав ва пасрав якҷо мешаванд:

\[ y_t = \begin{bmatrix} \overrightarrow{h_t}\\ \overleftarrow{h_t} \end{bmatrix} \]

Фарқи дақиқии байни се модел чӣ қадар аст?

BiLSTM дар ҳамаи нишондиҳандаҳои асосии таснифоти гузоришшуда нисбат ба ду модели дигар натиҷаи баландтар нишон додааст. Муҳаққиқон инро ба қобилияти омӯзиши намунаҳои RMS ва кунҷи фаза, ки бо мурури вақт инкишоф меёбанд, нисбат медиҳанд.

Precision, recall ва F1 чиро чен мекунанд?

Дақиқӣ:

\[ Accuracy = \frac{TP+TN} {TP+TN+FP+FN} \]

Precision:

\[ Precision = \frac{TP} {TP+FP} \]

Recall:

\[ Recall = \frac{TP} {TP+FN} \]

Холи F1:

\[ F1 = 2 \frac{Precision\times Recall} {Precision+Recall} \]

ҳисоб шудааст. Барои BiLSTM қимати баланди precision маънои шумораи ками огоҳиҳои бардурӯғ ва қимати баланди recall маънои ошкор шудани қисми зиёди носозиҳои воқеиро дорад; аммо ин тафсир танҳо барои шароити маҷмӯи додаҳои санҷишии таҳқиқот эътибор дорад.

Носозии open gate-и S1 чӣ қадар зуд ёфт шуд?

Дар 1800 rpm носозии open gate-и S1 дар t = 3 s татбиқ шуда, таснифкунанда:

8 ms

баъд аз нишонаи солими 0 ба нишонаи S1 OG-и 1 гузашт. Муҳаққиқон инро тақрибан %48-и даври асосии барқии 60 Hz меноманд.

Дар 1400 rpm ҳамин носозии S1 OG дар 3,6 ms ва дар шароити суръати тағйирёбанда дар 7 ms ошкор шудааст.

Оё носозии калиди кушода зудтар ошкор шуд?

Дар мисолҳои S1-и дар манбаъ овардашуда, ҳа. Носозии OS:

• дар 1800 rpm дар 2,4 ms,
• дар 1400 rpm дар 2,6 ms,
• дар суръати тағйирёбанда дар 3,2 ms

муайян шудааст. Муҳаққиқон мегӯянд, ки дар сенарияҳои OS-и баррасишуда бадтарин таъхири ошкорсозӣ аз %20-и даври асосӣ зиёд набуд.

Носозии расиши кӯтоҳ чӣ қадар зуд ошкор шуд?

Носозии расиши кӯтоҳи S1:

• дар 1800 rpm баъд аз 8,0 ms,
• дар 1400 rpm баъд аз 6,9 ms,
• дар шароити суръати тағйирёбанда баъд аз 5,1 ms

тасниф шудааст.

Манбаъ ҳамчунин зикр мекунад, ки занҷирҳои ҳифзи расиши кӯтоҳ дар амал метавонанд шинаи DC-ро тақрибан дар \(T/6\) қатъ кунанд. Бо вуҷуди ин, он ки таъхири қарори SC-и гузоришшуда дар баъзе мисолҳо то \(0,48T\) мерасад, нишон медиҳад, ки кори ҳамзамон бо ҳифзи хеле тези сахтафзорӣ ҳанӯз дар сахтафзори физикӣ тасдиқ нашудааст. Таҳқиқот ин мувофиқатро ҳамчун имконияти ба симулятсия асосёфта баррасӣ мекунад.

Оё система пас аз илова кардани садо ҳам кор кард?

Муҳаққиқон барои душвортар кардани шароити ченкунӣ ба сигналҳои ҷараён ду навъи халал илова карданд:

• садои сафеди Gaussian-и маҳдуди-банд то %10 амплитудаи сигнали тоза,
• халалҳои тасодуфии spike бо бузургии ±5 A, ки ба амплитудаи пурраи сигнал баробаранд.

Эҳтимоли рух додани ҳодисаҳои spike %0,1 муайян шудааст.

Дар 1800 rpm носозиҳои S1 дар шароити садодор:

• OG: 7,3 ms,
• OS: 3,4 ms,
• SC: 8,1 ms

дарун ошкор шудаанд.

Дар бори хеле сабук чӣ мешавад?

Яке аз маҳдудиятҳои муҳими таҳқиқот дар бори хеле сабук пайдо мешавад. Муҳаққиқон мегӯянд, ки тақрибан:

дар борҳои 1 N·m ва камтар

ҷараёнҳои фазавӣ ва дар натиҷа вайроншавиҳои RMS-и аз носозӣ ҳосилшуда хурд мешаванд. Дар ин ҳолат, барои қабули қарори боэътимод таснифкунанда ба равзанаи мушоҳидаи дарозтар ниёз дорад ва таъхири ошкорсозӣ дар баъзе ҳолатҳо метавонад:

аз як даври асосӣ дарозтар

шавад.

Ин натиҷа нишон медиҳад, ки ибораи “ошкорсозӣ дар камтар аз ним давр” дар хулоса ва натиҷаҳои мақола набояд ҳамчун хусусияти мутлақ барои ҳамаи сатҳҳои бор тафсир шавад.

Агар ба ҷойи RMS шиддат ва ҷараёни лаҳзавӣ истифода шавад, чӣ мешавад?

Дар таҳқиқоти аблатсионӣ ҳамон сохтори BiLSTM нигоҳ дошта шуда, танҳо ба ҷойи қиматҳои RMS қиматҳои лаҳзавии ҷараён ва шиддат дода шудаанд.

Дар ин муқоиса равиши RMS + кунҷҳои фаза тақрибан 18 банди фоизӣ дақиқии баландтари таснифот додааст. Муҳаққиқон мегӯянд, ки сигналҳои лаҳзавӣ ба садо ва халалҳои гузаранда ҳассостаранд ва метавонанд байни синфҳои носозӣ гузаришҳои ноустувор ба вуҷуд оранд.

Оё натиҷаи BiLSTM ҳангоми такрор устувор аст?

Модел бо ҳамон маҷмӯи додаҳо ва гиперпараметрҳо се маротиба мустақилона омӯзонида ва санҷида шудааст.

Муҳаққиқон инҳирофҳои стандартии пастро ҳамчун нишонаи устувор мондани иҷрои модел байни такрорҳои омӯзиш арзёбӣ мекунанд.

Модел барои системаи дохилсохти вақти воқеӣ чӣ қадар калон аст?

BiLSTM тақрибан:

693.000 параметри омӯзишшаванда

дорад.

Дар манбаъ хотираи тахминии модел:

• 32-bit floating point: тақрибан 2,6–2,8 MB,
• 16-bit fixed point: тақрибан 1,3–1,4 MB

дода шудааст.

Вақти inference барои як пешгӯӣ, ки аз миёнаи 100 иҷро дар MATLAB ҳисоб шудааст:

1,8 ms

гузориш шудааст.

Аммо муҳаққиқон ба таври равшан мегӯянд, ки таъхирҳои қарорӣ дар графикҳои ошкорсозии носозӣ ин вақти ҳисоббарории 1,8 ms-ро дар бар намегиранд. Аз ин рӯ, дар контроллери воқеӣ таъхири умумии end-to-end-ро танҳо ба вақти ошкорсозӣ дар Расми 5 ё Расми 7 баробар донистан мумкин нест.

Оё модел воқеан дар нақлиёти барқӣ санҷида шудааст?

Не. Дар таҳқиқот нақлиёти барқӣ ҳамчун соҳаи эҳтимолии истифода баррасӣ шудааст; аммо таҳқиқот дар инвертори воқеии EV, муҳаррики кашиши автомобилӣ ё инвертори физикии лабораторӣ анҷом дода нашудааст.

Ҳама натиҷаҳои асосии тасдиқкунӣ ба додаҳои симулятсионӣ асос ёфтаанд, ки аз модели хеле муфассали MATLAB/Simulink-и инвертор–муҳаррики асинхронӣ тавлид шудаанд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Дар маҷмӯи додаҳои симулятсионӣ BiLSTM нисбат ба FCN ва CNN муваффақияти баландтари умумии таснифот нишон додааст.
• Дақиқии санҷишии BiLSTM %98,45 гузориш шудааст.
• Модел тавонистааст ҳолати солим ва носозиҳои OG, OS ва SC-и шаш калидро дар маҷмӯъ ба 19 синф ҷудо кунад.
• Дар мисолҳои 1800 rpm носозиҳои OG, OS ва SC дар миқёси миллисония ошкор шудаанд.
• Дар симулятсияҳои 1400 rpm ва суръати тағйирёбанда низ носозиҳо тасниф шудаанд.
• Дар шароити %10 садои сафед ва spike-и ±5 A бо эҳтимоли %0,1 мисолҳои S1 дуруст ошкор шудаанд.
• RMS + кунҷҳои фаза бо ҳамон BiLSTM нисбат ба хусусиятҳои сигналҳои лаҳзавӣ дақиқии баландтар додааст.
• Дар се такрори мустақили омӯзиш-санҷиш тағйирёбии пасти иҷро гузориш шудааст.
• Дар муҳити MATLAB вақти миёнаи inference-и шабака 1,8 ms чен шудааст.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад ё санҷида нашудаанд

• Модел дар сахтафзори воқеии инвертор-муҳаррик ба таври таҷрибавӣ тасдиқ нашудааст.
• Дақиқии %98,45 дақиқии нақлиёти воқеӣ ё муҳити заводӣ нест.
• Вақтҳои ошкорсозӣ таъхири end-to-end-и сахтафзорӣ нестанд, ки вақти ҳисоббарории inference-и моделро дар бар гиранд.
• Дар борҳои хеле сабуки тақрибан 1 N·m ва камтар кафолати ошкорсозии нимдавра вуҷуд надорад; таъхир метавонад аз як давр зиёд шавад.
• Носозии ҳамзамони чанд калид санҷида нашудааст.
• Танҳо носозиҳои OG, OS ва SC-и як калид арзёбӣ шудаанд.
• Кори регенеративӣ санҷида нашудааст.
• Минтақаҳои кори дуюм, сеюм ва чорум таҳқиқ нашудаанд.
• Умумисозии мустақим ба топологияҳои гуногуни муҳаррик ё инвертор ба таври таҷрибавӣ нишон дода нашудааст.
• Кори ҳамзамон бо сахтафзори воқеии ҳифзи расиши кӯтоҳ бо санҷиши физикӣ тасдиқ нашудааст.
• Дар ин таҳқиқот системаи идоракунии ба носозӣ тобовар татбиқ нашудааст.

Усул ва натиҷаҳои таҳқиқот

Раванди тавлиди додаҳои симулятсионӣ

Танзимоти омӯзиши FCN

• Оптимизатсия: Adam
• Суръати ибтидоии омӯзиш: 0,001
• Талафот: Cross-entropy
• Epoch: 50
• Mini-batch: 64
• Dropout: 0,3
• Синфи баромад: 19

Танзимоти омӯзиши CNN

• Шакли вуруд: харитаи хусусиятҳои 3 × 4
• Ядрои конволютсия: 2 × 2
• Шумораи филтрҳои дар матн овардашуда: 32, 64, 128
• Batch normalization + ReLU
• Pooling
• Dropout: 0,3
• Adam, суръати омӯзиш 0,001
• 50 epoch
• Mini-batch: 64
• Синфи баромад: 19

Танзимоти омӯзиши BiLSTM

• Вуруд: 12 хусусият дар ҳар қадами вақт
• Дарозии пайдарпайӣ: 50 қадами вақт
• BiLSTM: 200 воҳиди пинҳонӣ
• LSTM: 150 воҳиди пинҳонӣ
• Қабати пурра пайваст: 128 нейрон дар матн
• Dropout: 0,3
• Баромад: 19 синф
• Adam
• Суръати омӯзиш: 0,001
• Epoch: 50
• Mini-batch: 128

Вақтҳои омӯзиш

Моделҳо дар системае бо протсессори Apple M1 ва 16 GB RAM омӯзонида шудаанд.

Номувофиқии ҷадвали меъморӣ дар манбаъ

Дар Ҷадвали 3 дар сутуни нейронҳо барои FCN ва CNN [256 128 22] ва барои BiLSTM [200 150 22] навишта шудааст. Дар муқобил, тамоми таҳқиқот масъалаи 19-синфаро муайян мекунад ва дар тавсифи моделҳо қабати баромад 19 нейрон дорад.

Илова бар ин, тавсифи FCN аз се қабати пинҳонӣ сухан мегӯяд, дар ҳоле ки дар Расми 3a ду қабати пурра пайвасти пинҳонӣ бо 128 ва 64 нейрон ва баромади таснифотии 19-нейронӣ дида мешавад. Матни CNN се қабати конволютсиониро бо 32, 64 ва 128 филтр тавсиф мекунад, аммо сохтори намоёни Расми 3b ва қиматҳои Ҷадвали 3 дигар мебошанд.

Аз ин рӯ, матни Verianla қимати “22”-ро бо тахмин ба 19 ё 128 иваз накардааст.

Матритсаҳои иштибоҳ чиро нишон медиҳанд?

Дар Расми 8 матритсаҳои нормализатсияшудаи иштибоҳ барои FCN, CNN ва BiLSTM дода шудаанд. Матритсаи BiLSTM зичии баландтарини таснифоти дурустро дар диагонал нишон медиҳад.

Дар муҳокимаи манбаъ шарҳ дода мешавад, ки қисми зиёди хатогиҳои боқимонда байни синфҳое рух медиҳанд, ки имзоҳои барқии ба ҳам монанд доранд, махсусан дар лаҳзаҳои ибтидоии гузариши носозиҳои OG ва OS дар ҳамон фаза. Вақте ки имзои носозӣ бо мурури вақт равшантар мешавад, BiLSTM синфҳоро беҳтар фарқ мекунад.

Таъсири бори хеле сабук

Дар баробари шароити номиналии кор, бори паст низ санҷида шудааст. Дар борҳои тақрибан 1 N·m ва камтар, азбаски ҷараёнҳои фазавӣ хурд мешаванд, вайроншавиҳои RMS-и аз носозӣ ҳосилшуда суст мегарданд. Муҳаққиқон гузориш медиҳанд, ки дар ин шароит вақти қарор дароз шуда, дар баъзе ҳолатҳо метавонад аз як даври асосӣ зиёд шавад.

Ин маҳдудият нишон медиҳад, ки иҷрои модел на танҳо аз суръати муҳаррик, балки аз сатҳи бор низ вобаста аст.

Санҷиши садо

Оё вақти қарори алгоритмӣ ва вақти inference як чизанд?

Не. Мақола ин ду вақтро алоҳида арзёбӣ мекунад. Вақтҳои чанд миллисониягии ошкорсозии носозӣ, ки дар расмҳо гузориш шудаанд, таъхир байни оғози носозӣ дар сигнали симулятсия ва ба вуҷуд омадани қарори дурусти синф мебошанд.

Вақти воқеии ҳисобкунии шабакаи омӯзиши амиқ дар MATLAB алоҳида чен шуда, миёнаи 100 пешгӯӣ:

1,8 ms / пешгӯӣ

дода шудааст.

Манбаъ ба таври возеҳ мегӯяд, ки ин 1,8 ms ба таъхирҳои ошкорсозии носозӣ дар Расми 5 ва Расми 7 дохил карда нашудааст.

Хотираи модел

Муҳаққиқон тақрибан 693 ҳазор параметри омӯзишшавандаи модел ва вақти ҳисоббарориро ҳамчун андозаи мувофиқ барои контроллери дохилсохт арзёбӣ мекунанд. Контроллерҳои синфи Texas Instruments C2000 ва ARM Cortex-M4 ҳамчун ҳадафҳои эҳтимолӣ баррасӣ шудаанд; аммо дар ин платформаҳо таҷрибаи физикӣ анҷом дода нашудааст.

Маҳдудиятҳои асосии методологӣ

• Ҳама натиҷаҳо аз симулятсияи MATLAB/Simulink гирифта шудаанд.
• Дар инвертор ва муҳаррики физикӣ таҷриба гузаронида нашудааст.
• Тасдиқи Hardware-in-the-loop анҷом дода нашудааст.
• Танҳо носозиҳои як калид арзёбӣ шудаанд.
• Носозиҳои ҳамзамони чанд калид берун аз доираи таҳқиқот мебошанд.
• Танҳо моторкунии пешрав, яъне минтақаи кори аввал таҳқиқ шудааст.
• Кори регенеративӣ ва бисёрминтақавӣ берун аз доира аст.
• Дар бори паст таъхири ошкорсозӣ зиёд мешавад.
• Ғайрихаттиҳои воқеии сенсор ва таҳаммулҳои сахтафзорӣ ба таври физикӣ санҷида нашудаанд.
• Қобилияти интиқол ба сохторҳои гуногуни муҳаррик ва инвертор ба таври таҷрибавӣ нишон дода нашудааст.

Ёддошт оид ба манбаъ ва усул

Номи пурраи аслии таҳқиқот: Open Gate, Open Switch and Short Circuit Fault Detection of Three-Phase Inverter Switches in Induction Motor Drive Applications

Муаллифон: Mohammad Zamani Khaneghah, Mohamad Alzayed, Hicham Chaoui.

Тартиби муаллифон: Тартиби дар манбаъ додашуда айнан нигоҳ дошта шудааст.

Муаллифии аввалини муштарак/саҳми баробар: Дар манбаъ баёнияи муаллифии аввалини муштарак ё саҳми баробар вуҷуд надорад.

Муаллифи масъул: Hicham Chaoui.

Муассиса: Intelligent Robotic and Energy Systems (IRES) Research Group, Department of Electronics, Carleton University, Ottawa, Ontario, Canada.

Навъи манбаъ: Мақолаи таҳқиқотии аз баррасии ҳамтоён гузашта; таҳқиқоти симулятсионӣ, таҳлили додаҳо ва ошкорсозии носозӣ бо омӯзиши амиқ дар асоси MATLAB/Simulink.

Маҷалла: Actuators.

Ношир: MDPI.

Сабти библиографӣ: Actuators 2026, 15(1), 34.

Рақами мақола: 34.

DOI: 10.3390/act15010034.

Пайванди расмии нашр:https://doi.org/10.3390/act15010034

Санаи ирсол: 25 Ноябр 2025.

Санаи бознигарӣ: 23 Декабр 2025.

Санаи қабул: 29 Декабр 2025.

Санаи нашр: 5 Январ 2026.

Литсензия: Creative Commons Attribution (CC BY).

Маблағгузорӣ: Муҳаққиқон гузориш додаанд, ки маблағгузории беруна гирифта нашудааст.

Кумитаи этика: Дар манбаъ “Not applicable” нишон дода шудааст.

Розигии огоҳона: Дар манбаъ “Not applicable” нишон дода шудааст.

Дастрасии додаҳо: Гуфта шудааст, ки саҳмҳои аслии таҳқиқот дар мақола ҷой доранд ва саволҳои иловагӣ метавонанд ба муаллифи масъул равона карда шаванд.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон хабар додаанд, ки бархӯрди манфиатҳо вуҷуд надорад.

Саҳмҳои муаллифон: Консептуализатсия M.Z.K., M.A. ва H.C.; методология M.Z.K., M.A. ва H.C.; нармафзор M.Z.K.; тасдиқ M.Z.K., M.A. ва H.C.; таҳлили формалӣ ва таҳқиқот M.Z.K., M.A. ва H.C.; захираҳо H.C.; танзими додаҳо M.Z.K.; тарҳи аввал M.Z.K.; бозбинӣ ва таҳрир M.A. ва H.C.; машварат M.A. ва H.C.; идоракунии лоиҳа H.C. гузориш шудааст.

Ҳудуди мундариҷаи илмӣ: Параметрҳои муҳаррик, навъҳои носозӣ, усули тавлиди додаҳо, меъмориҳои зеҳни сунъӣ, ҷудокунии омӯзиш-санҷиш, натиҷаҳои дақиқӣ, таъхирҳои ошкорсозӣ, санҷишҳои садо, натиҷаҳои аблатсионӣ ва маҳдудиятҳо дар ин матни Verianla ба таҳқиқоти асосии баррасишуда такя мекунанд. Ғайр аз тасдиқи библиографӣ, аз манбаъҳои беруна натиҷаи нави таҷрибавӣ илова нашудааст.

Номувофиқиҳои муҳими дохилии манбаъ ва ҳудудҳои тафсир

• Хулоса ва натиҷаҳо вақти ошкорсозии носозиро умуман камтар аз ним даври асосӣ пешниҳод мекунанд, дар ҳоле ки дар бахши муҳокима гуфта мешавад, ки ҳангоми бори хеле сабуки тақрибан 1 N·m ва камтар таъхир дар баъзе ҳолатҳо метавонад аз як давр зиёд шавад.
• Дар Ҷадвали 3 барои FCN ва CNN қиматҳои нейрон “[256 128 22]” ва барои BiLSTM “[200 150 22]” дода шудаанд; аммо таҳқиқот баромади 19-синфаро истифода мебарад ва тавсифҳои меъморӣ дар матн ба ин қиматҳо пурра мувофиқат намекунанд.
• Матни FCN се қабати пинҳониро тавсиф мекунад, дар ҳоле ки меъмории намоёни Расми 3a ду қабати пурра пайвасти пинҳонӣ ва баромади 19-нейрониро нишон медиҳад.
• Матни CNN аз се блоки конволютсионӣ бо 32, 64 ва 128 филтр сухан мегӯяд, дар ҳоле ки Расми 3b ва Ҷадвали 3 ҳамон меъмориро ба таври равшан ва мувофиқ нишон намедиҳанд.
• Дар тавсифи тақсимоти додаҳо гуфта мешавад, ки “аз ҳар синф миқдори баробари намуна интихоб шудааст”, аммо дарҳол баъд гуфта мешавад, ки синфи солим назар ба синфҳои алоҳидаи носозӣ намунаҳои бештар дорад.
• Манбаъ мегӯяд, ки системаҳои ҳифзи расиши кӯтоҳ дар амал метавонанд шинаи DC-ро дар T/6 ҷудо кунанд, дар ҳоле ки дар баъзе мисолҳои SC таъхири қарори модели пешниҳодшудаи ташхис тақрибан 0,48T аст. Кори якҷоя бо ҳифзи воқеии тези сахтафзорӣ бо таҷрибаи физикӣ нишон дода нашудааст.
• Вақтҳои ошкорсозии носозӣ дар расмҳо вақти миёнаи ҳисоббарории inference-и 1,8 ms-и шабакаи омӯзиши амиқро дар бар намегиранд.

Ҳудуди асосии илмӣ: Таҳқиқот дар симулятсияи хеле муфассал натиҷаҳои қавии таснифотро пешниҳод мекунад. Бо вуҷуди ин, азбаски таҳаммулҳои истеҳсолии калидҳои воқеии инвертор, халалҳои қувва, рафтори физикии сенсор, ҳифзи воқеии расиши кӯтоҳ ва минтақаҳои гуногуни кор ба таври таҷрибавӣ тасдиқ нашудаанд, натиҷаҳо набояд мустақиман ҳамчун иҷрои саҳроии саноатӣ ё автомобилӣ тафсир шаванд.