EIRNUZP – Електронний інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка»
Інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка» – це електронний архів, що накопичує, систематизує, зберігає та забезпечує довготривалий відкритий доступ до електронних публікацій та електронних версій документів наукового та навчально-методичного призначення, авторами яких є співробітники, аспіранти, докторанти та студенти Національного університету «Запорізька політехніка».
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
Моделювання режимів буксування асинхронного електроприводу електромобіля
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2023) Сенченко, С. О.; Воробйов, Б. В.; Кириленко, Я. О.; Ліхно, Я. В.; Хань, Л.; Senchenko, S. O.; Vorobiov, B. V.; Kyrylenko, Y. O.; Likhno, Y. V.; Khan, L.
UK: Мета роботи. Створення імітаційної моделі електроприводу електромобіля з можливістю моделювання в режимах ковзання, а також подальше визначення методу виявлення ковзання якомога раніше для подальшого зменшення або запобігання ковзанню.
Методи дослідження. Під час проведення дослідження використано метод еквівалентної потужності для вибору асинхронного двигуна. Використовуючи методи математичного моделювання в середовищі візуального програмування створено імітаційну модель електроприводу.
Отримані результати. Математичні моделі в структурній формі системи керування, силового перетворювача та двигуна додаються спрощено, як блоки. Для складання імітаційної моделі блоки системи керування та силового перетворювача будуть зібрані за моделями елементів силових електричних кіл. Модель дозволяє моделювати ЕП з величезною кількістю змінних параметрів – моделювати процеси буксування одним або двома колесами, різку зміну параметрів двигуна, вихід з ладу одного з компонентів силового ланцюга тощо. З використанням пакетів Simulink та SimPower програмного комплексу Matlab, а також структурної схеми електроприводу, була синтезована імітаційна модель ЕП. Комп’ютерне моделювання проводилося для двох режи-
мів: початок руху електромобіля, коли одне з коліс з моменту запуску знаходилося на поверхні дороги зі зниженим коефіцієнтом зчеплення (0,1) та розгін з наїздом на поверхню зі зниженим коефіцієнтом зчеплення (0,1) одним колесом у момент часу 6,3 с. Отримані діаграми повністю відповідають реальним фізичним процесам, що відбуваються в електромобілі і дають підстави вважати, що побудовані математичні та імітаційні моделі є адекватними. Виходячи з цього отримано та проаналізовано електромеханічні перехідні процеси в електроприводі під час розгону з пробуксовкою та наїзду одного колеса на дорожнє покриття зі зниженим зчепленням. В результаті цього аналізу визначено найбільш оптимальний і надійний спосіб визначення режиму заносу для його подальшого усунення.
Наукова новизна. Побудовано імітаційну модель асинхронного електроприводу електромобіля з детальною механічною частиною з урахуванням механічного диференціала. Отримана модель дозволяє моделювати процеси буксування одним або двома колесами, різку зміну параметрів двигуна, вихід з ладу одного з компонентів силового ланцюга тощо.
Практична цінність. На основі отриманих результатів сформульовано основні умови ковзання по відношенню до електромобіля. Відповідно до отриманих даних запропоновано алгоритм ідентифікації початку ковзного режиму.
EN: Purpose. Creation a simulation model of electric drive of an electric vehicle with the possibility of modeling in slip modes, as well as the subsequent determination of the slippage detection method as early as possible to further reducing or preventing slippage.
Methodology. The study used the equivalent power method to select an asynchronous motor. Using the methods of mathematical modeling in the visual programming environment, a simulation model of the electric drive was created.
Findings. The mathematical models in the structural form of the control system, power converter and motor are added in a simplified way, as the blocks. For compiling a simulation model, the blocks of the control system and the power converter will be assembled using models of elements of power electric circuits. The model allows the ED simulation with a huge number of parameters varying – modeling slipping processes with one or two wheels, a sharp change in engine parameters, failure of one of the components of the power circuit, etc. Using the Simulink and SimPower packages of the Matlab software package, as well as the block diagram of the electric drive, a simulation model of the ED was synthesized. Computer simulations were carried out for two modes: start of electric vehicle movement , when one of the wheels was on the road surface with a reduced coefficient of adhesion (0,1) from the moment of start-up and acceleration with a collision with a surface with a reduced coefficient of adhesion (0,1) with one wheel at the moment of time of 6.3 s.The obtained diagrams fully correspond to the real physical processes occurring in the electric vehicle and give reason to believe that the constructed mathematical and simulation models are adequate. Based on this, electromechanical transients in the electric drive during acceleration with slipping and one wheel hitting a road surface with reduced traction were obtained and analyzed. As a result of this analysis, the most optimal and reliable way to determine the skidding mode for its further elimination was determined.
Originality. Simulation model of the asynchronous electric drive of an electric vehicle with a detailed mechanical part, taking into account the mechanical differential gear, was built. The resulting model allows simulating the processes of slipping with one or two wheels, a sharp change in motor parameters, failure of one of the components of the power circuit, etc.
Practical value. Based on the obtained results the basic conditions for slipping in relation to this electric vehicle were formulated. According to the obtained data, an algorithm for determining the beginning of the slipping mode is proposed.
Програмне забезпечення статистичного аналізу
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2023) Дубровін, Валерій Іванович; Дейнега, Лариса Юріївна; Яценко, А. К.; Dubrovin, V. I.; Deineha, L. Y.; Yatsenko, A. K.
UK: Мета роботи. Аналіз існуючого програмного забезпечення для виконання статистичного аналізу для подальшого використання у рамках вибору необхідного програмного засобу для проведення обробки даних.
Методи дослідження. Для проведення огляду програмного забезпечення було проведено аналіз наукових статей та відкритих джерел щодо програмного забезпечення статистичного аналізу.
Отримані результати. Вибір відповідного статистичного програмного забезпечення є ключовим рішенням у сфері аналізу даних, з численними опціями, які задовольняють різноманітні потреби. У цій статті міститься вичерпний огляд п’яти провідних статистичних програмних засобів: IBM SPSS Statistics, RStudio, Stata, Minitab і Python. У цій роботі виявлено ключові відомості про можливості, функції та придатність кожного інструменту для різних аналітичних завдань.
Цей огляд робить висновок, що вибір статистичного програмного забезпечення повинен узгоджуватися з конкретними вимогами проекту, складністю даних і досвідом користувача. Дослідники та аналітики повинні враховувати свої аналітичні цілі та переваги при виборі найбільш підходящого інструменту. Крім того, для прийняття обґрунтованих рішень у цій динамічній сфері важливо бути в курсі нових тенденцій в аналізі даних і машинному навчанні.
Наукова новизна. Проведений аналіз виявив можливості та застосування найбільш популярного програмного забезпечення для вирішення задач статистичного аналізу. Робота надає вичерпний огляд сучасних тенденцій та інновацій у галузі програмного забезпечення для статистичного аналізу, пропонуючи читачам глибше розуміння наявних інструментів.
Практична цінність. Проведений аналіз дозволить обрати програмне забезпечення для вирішення конкретної задачі статистичного аналізу на основі його характеристик та наявних вимог. Ця робота допомагає визначити практичні переваги програмного забезпечення для статистичного аналізу і сприяє впровадженню цих інструментів у різних сферах діяльності, забезпечуючи покращення процесів аналізу та прийняття рішень.
EN: Purpose. Analysis of existing software to perform statistical analysis for further use as part of the selection of the necessary software for data processing.
Methodology. To conduct a software review, an analysis of scientific articles and open sources on statistical analysis software was conducted.
Findings. Choosing the right statistical software is a key decision in the field of data analysis, with numerous options to meet a variety of needs. This article provides a comprehensive overview of five leading statistical software tools: IBM SPSS Statistics, RStudio, Stata, Minitab, and Python. This paper reveals key insights into the capabilities, functions, and suitability of each tool for various analytical tasks.
This review concludes that the choice of statistical software should be consistent with specific project requirements, data complexity, and user experience. Researchers and analysts should consider their analytical goals and preferences when choosing the most appropriate tool. In addition, to make informed decisions in this dynamic field, it is important to stay abreast of new trends in data analysis and machine learning.
Originality. The conducted analysis revealed the possibilities and application of the most popular software for solving problems of statistical analysis. The work provides a comprehensive overview of current trends and innovations in the field of software for statistical analysis, offering readers a deeper understanding of existing tools.
Practical value. The conducted analysis will allow to choose software for solving a specific task of statistical analysis based on its characteristics and existing requirements. This work helps to identify the practical benefits of statistical analysis software and promotes the implementation of these tools in various fields of activity, providing improvements in analysis and decision-making processes.
Дослідження впливу потужності спотворення струму вторинної обмотки трансформатора на рівень втрат в ньому з використанням методу планування експерименту
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2023) Беззуб, М. А.; Бялобржеський, О. В.; Якимець, С. М.; Олійніченко, М. Ю.; Постіл, А. О.; Bezzub, M. A.; Bialobrzheskyi. O. V.; Oliynichenko. M. Y.; Yakumec. S. M.; Postil, A. O.
UK:Мета роботи. Виявлення зв’язку рівня втрат трифазного трансформатора з потужністю спотворення викликаної гармоніками струму.
Методи дослідження. Під час проведення дослідження використано методи визначення втрат потужності та додаткових втрат в елементах електричної системи від вищих гармонік струму і напруги, метод візуального програмування, метод планування експерименту та метод ортогонального центрального композиційного плану.
Отримані результати. Проведено аналіз показників які характеризують спотворення напруги та струму, виявлено, що найбільш повно зазначені спотворення характеризують потужність спотворень струму та потужність спотворень напруги. Зазначені показники використані під час аналізу передачі електричної енергії трансформатором тягової підстанції. Відзначено, що порядок гармонік в потужності спотворення невілюється, а вищі гармоніки враховуються відповідним ефективним струмом вищих гармонік. Враховано специфіку приєднань вторинної обмотки трансформатора до споживача, а саме заземлення однієї з фаз вторинної обмотки. Для імітації спотворень струму використаний ряд комбінацій гармонік струму. Методом планування експериментом виконано ланку досліджень. Отримано коефіцієнти квадратичного рівняння регресії, яке пов’язує втрати потужності з рівнем гармонік струму навантаження третього, п’ятого та сьомого порядків. Для визначення значущості отриманих коефіцієнтів рівняння регресії розраховано дисперсії та відповідні значення критерії Ст’юдента, в результаті визначені фактори які не впливають на процес та можуть бути виключені з рівняння регресії. Адекватність отриманого рівняння регресії перевірено за критерієм Фішера.
Аналіз ефектів та їх взаємодії показав що стандартна помилка вибірки не перевищує 1,66 %. В результаті аналізу комбінацій гармонік струму, які задавалися в ході експерименту, відмічено що деякі з них призводять до одного й того же діючого струму фаз, при цьому потужність спотворень струму виявляється різною. Визначено найбільшу значимість рівня третьої гармоніки струму. Відзначено постійний рівень активної потужності на стороні високої напруги трансформатора, що зумовлено відсутністю спотворень напруги на ній.
Наукова новизна. Виявлено випадки комбінацій рівнів гармонік струму при яких показник потужності спотворення струму залишається незмінним, при цьому змінюється рівень втрат потужності трансформатора, який зумовлений гармоніками струму.
Практична цінність. Дані дослідження можливо застосувати для оцінки та зменшення рівня втрат потужності в трансформаторі шляхом фільтрації певних гармонік струму.
EN: Purpose. Detection the relationship between the level of losses of a three-phase transformer and the power of distortion caused by current harmonics.
Methodology. During the research, the methods of determining power losses and additional losses in the elements of the electrical system from higher current and voltage harmonics, the visual programming method, the experiment planning method, and the orthogonal central composite plan method were used.
Findings. An analysis of the indicators characterizing voltage and current distortions was carried out, and it was found that these distortions are most fully characterized by the current distortion power and voltage distortion power.
These indicators are used to analyze the transmission of electric energy by a transformer of a traction substation. It is noted that the order of harmonics in the distortion power is not eliminated, and higher harmonics are taken into account by the corresponding effective current of higher harmonics. The specifics of the transformer secondary winding connections to the consumer, namely the grounding of one of the secondary winding phases, were taken into account. A number of combinations of current harmonics were used to simulate current distortions. The experiment was carried out using the planning method. The coefficients of the quadratic regression equation that relates power losses to the level of load current harmonics of the third, fifth, and seventh orders are obtaine To determine the significance of the obtained coefficients of the regression equation, the variances and the corresponding values of the Student's criterion were calculated, as a result, factors that do not affect the process and can be excluded from the regression equation were identified. The adequacy of the obtained regression equation was checked by Fisher's criterion. The analysis of the effects and their interaction showed that the standard error of the sample does not exceed 1.66%. As a result of analyzing the combinations of current harmonics that were set during the experiment, it was noted that some of them lead to the same effective phase current, while the power of current distortion is different. The greatest significance of the level of the third harmonic of the current is determined. The constant level of active power on the high voltage side of the transformer is noted, which is due to the absence of voltage distortions on it.
Originality. Cases of combinations of current harmonic levels at which the current distortion power index remains unchanged, while the level of transformer power losses caused by current harmonics changes, have been identified.
Practical value. This research can be used to assess and reduce the level of power losses in a transformer by filtering certain current harmonics.
Електропривод рейкового транспорту з інтелектуальною системою керування
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2023) Кириленко, Я. О.; Сенченко, С. О.; Воробйов, Б. В.; Хань, Л.; Ліхно, Я. В.; Kyrylenko, Y. O.; Senchenko, S. O.; Vorobiov, B. V.; Khan, L.; Likhno, Y. V.
UK: Мета роботи. Дослідження умов виникнення фрикційних автоколивань, синтез нейрорегулятора усуваючого автоколивання, розробка системи автоматичного керування швидкістю руху залізничного транспорту в залежності від кривизни шляху на основі технології комп’ютерного зору.
Методи дослідження. Математичний аналіз та моделювання.
Отримані результати. У статті наведено результати розробки та досліджень інтелектуальної системи керування електроприводом магістрального електровоза ДС3. Розроблені системи мають єдиний легко реалізований зворотний зв’язок по швидкості двигуна, що не створює труднощів у фізичній реалізації. Відзначено, що загальною рисою електроприводу рейкового транспорту є нелінійна характеристика навантаження.
Показано, що за певних комбінацій параметрів у тяговому електроприводі можливі фрикційні автоколивання. Ефективне усунення фрикційних автоколивань за рахунок синтезу системи з нейрорегулятором. Нейронна мережа має три вхідні нейрони, на які подається вектор вхідних сигналів у вигляді сигналу напруги, сигналу значення швидкості двигуна поточного та попереднього значення швидкості енергії. Кількість нейронів прихованого шару системи становить 20 та один вихідний нейрон. На вихідному нейроні формуються керуючі впливу для перетворювача частоти. Нейронні мережі такого типу позначаються NN3-20-1. Для всієї оптимізації параметрів нейронних мереж використовується метод генетичного алгоритму. Імітаційна модель електроприводу рейкового транспорту має інтеграцію блоку комп’ютерного зору. Підвищення рівня автоматизації та безпеки руху рейкових транспортних засобів можливо на основі комп’ютерного зору. Особливістю цієї структури є наявність у ній нейрорегулятора NN. NN забезпечує задану якість перехідного процесу у всьому діапазоні навантажень і при знаходженні робочої точки на спадаючій ділянці. Розроблена система автоматичного регулювання швидкості руху рейкових транспортних засобів залежно від кривизни колії для підвищення рівня автоматизації та безпеки руху. Моделювання системи показало її працездатність, яка проявляється в зниженні швидкості руху рейкових транспортних засобів при русі по ділянці колії з кривизною.
Наукова новизна. Ефективне усунення фрикційних автоколивань за рахунок застосування нейрорегулятора.
Практична цінність. Розроблена система автоматичного регулювання швидкості рейкового транспорту залежно від кривизни колії для підвищення рівня автоматизації та безпеки руху.
EN: Purpose. The study of the conditions for the occurrence of frictional self-oscillations, the synthesis of a neuroregulator eliminating self-oscillation, the development of a system for automatic control of the of railway transport speed depending on the curvature of the track on the basis of computer vision technology.
Methodology. Mathematical analysis and modeling.
Findings. The paper presents the results of the development and research of an intelligent control system for the electric drive of a DS3 mainline electric locomotive. The developed systems have a single easily implemented motor speed feedback, which does not create difficulties in physical implementation. It is noted that a common feature of the electric drive of rail transport is a nonlinear load characteristic. It is shown that, under certain combinations of parameters, frictional self-oscillations are possible in the traction electric drive. Effective elimination of frictional selfoscillations is done by synthesizing the system with a neuroregulator. The neural network has three input neurons that receive a vector of input signals in the form of a voltage signal, a signal of the motor speed value of the current and previous energy speed values. The number of neurons in the hidden layer of the system is 20 and there is one output neuron.The control actions for the frequency converter are formed on the output neuron. Neural networks of this type are designated NN3-20-1. The genetic algorithm method is used for all optimization of neural network parameters. The simulation model of the electric drive of rail transport has the integration of a computer vision unit. Increasing the level of automation and safety of rail vehicles is possible on the basis of computer vision. A feature of this structure is the presence of an NN neural regulator in it. NN ensures the specified quality of the transient process over the entire load range and when the operating point is located on a falling section. A system for automatic control of the speed of rail vehicles depending on the curvature of the track has been developed to increase the level of automation and traffic safety. Modeling of the system showed its efficiency, which is manifested in a decrease in the speed of rail vehicles when moving along a section of track with curvature.
Originality. Effective elimination of frictional self-oscillations due to the use of a neuroregulator.
Practical value. A system for automatically adjusting the speed of rail transport depending on the curvature of the track has been developed to increase the level of automation and traffic safety.
Post processing of predictions to improve the quality of recognition of water surface objects
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2024) Smolij, V. M.; Smolij, N. V.; Mokriiev, M. V.; Смолій, В. М.; Мокрієв, М.В.
EN: Context. The significance of this work stems from the growing need for UAV technologies integrated with artificial intelligence, aimed at detecting and identifying objects on the surface of water bodies. Modern needs in water body monitoring, especially in the context of environmental monitoring, protection and resource management, require accurate and reliable solutions. This work demonstrates methods for improving the performance of neural networks and offers approaches for processing NN predictions, even if they are trained on irrelevant data, which increases the versatility and efficiency of the technology.
Objective. The goal of the work is to solve the problem of false recognition of objects on the surface of water bodies, which is due to a decrease in the accuracy threshold for the neural network. This provides more accurate and reliable detection, reducing the number of false positive predictions and increasing the efficiency of the system in general.
Method. It is proposed to add a stage of post-processing of NN predictions, which inherits concepts of min-max suppression used by YOLO models. This algorithm suppresses the re-detection of the object by the network and relies on the cross-sectional area of the detected rectangles. It uses a threshold value of 0.8 for the two points of the rectangle, which can effectively reduce the number of re-predictions and improve the accuracy.
Results. As a result of the implementation of the proposed algorithm and the script created on its basis, a result was achieved in which groups from several predictions are combined and filtered. The received data is stored in the database as found and detected objects. The proposed post-processing algorithm effectively removes redundant predictions while maintaining forecast accuracy. This ensures the reliability of the system and increases its performance in real conditions.
Conclusions. Detected images of objects on the surface of water bodies are stored in the database in the form of records with unique file name identifiers. After tests with pre-taken images algorithm proved it`s persistence against data duplication scenarios. This increases the efficiency and reliability of the monitoring system, ensuring accurate and timely detection of objects on the surface of water bodies.
UK: Актуальність роботи обумовлена масштабним поширенням технологій штучного інтелекту на процес виявлення і детекції об’єктів на поверхні водойм за допомогою БПЛА. Сучасні потреби в моніторингу водойм, особливо в контексті екологічного нагляду, охорони та управління ресурсами, вимагають точних і надійних рішень. Ця робота демонструє методи покращення роботи нейронних мереж і пропонує підходи до обробки передбачень НМ, навіть якщо вони натреновані на нерелевантних даних, що підвищує універсальність і ефективність технології.
Мета роботи – вирішення проблеми помилкового розпізнавання об’єктів на поверхні водойм, що обумовлено зменшенням порогу точності для нейронної мережі. Це забезпечує точнішу і надійнішу детекцію, зменшуючи кількість хибнопозитивних передбачень і підвищуючи ефективність системи загалом.
Метод. Запропоновано додавання етапу постобробки передбачень НМ, який базується на алгоритмі, схожому на вже впроваджений в НМ алгоритм фільтрації. Цей алгоритм пригнічує повторне виявлення об’єкта мережею та спирається на площі перетину виявлених прямокутників. Він використовує порогове значення 0.8 для двох точок прямокутника, що дозволяє ефективно знижувати кількість повторних передбачень та покращувати точність.
Результати. В результаті впровадження запропонованого алгоритму і створеного на його основі скрипта було досягнуто результат, при якому угруповання з кількох передбачень поєднуються та фільтруються. Отримані дані зберігаються в базі даних як знайдені та детектовані об’єкти. Запропонований алгоритм постобробки ефективно усуває надлишкові передбачення, при цьому зберігаючи точність прогнозу. Це забезпечує надійність системи і підвищує її продуктивність в реальних умовах.
Висновки. Детектовані зображення об’єктів на поверхні водойм зберігаються в базі даних у вигляді записів з унікальними ідентифікаторами файлових імен. Завдяки запропонованому алгоритму постобробки зображень формуються журнали для відпрацьованої місії з використанням тестових зображень, що забезпечує виключення можливості дублювання інформації. Це підвищує ефективність та надійність системи моніторингу, забезпечуючи точну і своєчасну детекцію об’єктів на поверхні водойм.