Багатопотоковий електрогідравлічний привод з адаптивною системою регулювання на базі штучного інтелекту

Abstract

The article addresses the problem of improving the efficiency of hydraulic systems through the implementation of multi-flow electrohydraulic drives with adaptive control systems based on artificial intelligence. The relevance of developing intelligent control algorithms for hydraulic systems to reduce energy consumption, improve positioning accuracy, and adapt to variable operating conditions is substantiated. A mathematical model of a multi-flow electrohydraulic drive has been developed, taking into account the nonlinear characteristics of hydraulic components, the interaction of parallel fluid flows, and the dynamics of variable loads. The architecture of a neural network for adaptive control of an electrohydraulic drive and a methodology for its training, including a preliminary stage on experimental data and adaptive retraining during operation, are proposed. The results of experimental studies are presented, confirming the significant advantages of the neural network controller compared to traditional control systems. It is shown that the implementation of an adaptive control system based on artificial intelligence provides reduced energy consumption, improved positioning accuracy, and reduced transition process times. Particular attention is paid to the stability of characteristics when changing operating conditions and temperature regimes. Practical aspects of implementing a neural network controller on a microcontroller platform with limited computing resources are considered. The economic efficiency of implementing multi-flow electrohydraulic drives with adaptive control systems based on artificial intelligence in various industries is substantiated.

У статті розглядається проблематика підвищення ефективності гідравлічних систем шляхом впровадження багатопотокових електрогідравлічних приводів з адаптивними системами регулювання на базі штучного інтелекту. Обґрунтовано актуальність розробки інтелектуальних алгоритмів керування для гідравлічних систем з метою зниження енергоспоживання, підвищення точності позиціонування та адаптації до змінних умов експлуатації. Розроблено математичну модель багатопотокового електрогідравлічного приводу, що враховує нелінійні характеристики гідравлічних компонентів, взаємовплив паралельних потоків робочої рідини та динаміку змінного навантаження. Запропоновано архітектуру нейронної мережі для адаптивного керування електрогідравлічним приводом та методику її навчання, що включає попередній етап на експериментальних даних та адаптивне донавчання в процесі експлуатації. Представлено результати експериментальних досліджень, які підтверджують суттєві переваги нейромережевого регулятора порівняно з традиційними системами керування. Показано, що впровадження адаптивної системи регулювання на базі штучного інтелекту забезпечує зниження енергоспоживання, підвищення точності позиціонування та зменшення часу перехідних процесів. Особливу увагу приділено стабільності характеристик при зміні умов експлуатації та температурних режимів роботи. Розглянуто практичні аспекти реалізації нейромережевого регулятора на мікроконтролерній платформі з обмеженими обчислювальними ресурсами. Обґрунтовано економічну ефективність впровадження багатопотокових електрогідравлічних приводів з адаптивними системами регулювання на базі штучного інтелекту в різних галузях промисловості.