ISSN 2542-0453 · EISSN 2541-7533
Язык: ru

Статья: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ РОБАСТНЫЕ КОНТРОЛЛЕРЫ ТРИБОТРОННЫХ КОНИЧЕСКИХ ОПОР СКОЛЬЖЕНИЯ (2024)

Читать онлайн

Представлены результаты разработки средств интеллектуального робастного управления параметрами триботронной роторно-опорной системы с коническим подшипником со смещаемой втулкой. Предложенный контроллер реализован на основе глубокого нейросетевого Q-обучения с подкреплением (DQN), синтезированного на основе верифицированной численной модели роторно-опорной системы. Стратегия управления включала в себя одновременное управление положением вала и трением в смазочном слое. Помимо синтеза управления для детерминированной системы также представлен новый метод синтеза робастного DQN-контроллера для системы со стохастичностью параметров. Метод позволяет учитывать неопределённости в системе на этапе обучения посредством случайного варьирования параметров её численной модели. Численное тестирование полученных контроллеров показывает лучшую способность контроллера, обученного с учётом неопределенностей, справляться с переменными нагрузками, а также прогнозировать возможные изменения в системе и превентивно переводить систему в более выгодные состояния.

Ключевые фразы: триботронные опоры, конические подшипники, интеллектуальные контроллеры, dqn, оптимальное управление, робастное управление
Автор (ы): Казаков Ю. Н.
Соавтор (ы): Шутин Д. В., Савин Л. А.
Журнал: ВЕСТНИК САМАРСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. АЭРОКОСМИЧЕСКАЯ ТЕХНИКА, ТЕХНОЛОГИИ И МАШИНОСТРОЕНИЕ

Идентификаторы и классификаторы

УДК
621.822. Подшипники. Вкладыши подшипников
Для цитирования:
КАЗАКОВ Ю. Н., ШУТИН Д. В., САВИН Л. А. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ РОБАСТНЫЕ КОНТРОЛЛЕРЫ ТРИБОТРОННЫХ КОНИЧЕСКИХ ОПОР СКОЛЬЖЕНИЯ // ВЕСТНИК САМАРСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. АЭРОКОСМИЧЕСКАЯ ТЕХНИКА, ТЕХНОЛОГИИ И МАШИНОСТРОЕНИЕ. 2024. Т. 23 № 3
Текстовый фрагмент статьи