मॉडल-आधारित डिज़ाइन का उपयोग करके एक विमान विद्युत नेटवर्क डिज़ाइन करना

यह प्रकाशन वेबिनार का प्रतिलेखन प्रदान करता है "मॉडल-आधारित डिज़ाइन का उपयोग करके एक विमान विद्युत नेटवर्क का विकास". वेबिनार का संचालन इंजीनियर मिखाइल पेसेलनिक ने किया सीआईटीएम प्रदर्शक.)

आज हम सीखेंगे कि हम सिमुलेशन परिणामों की निष्ठा और सटीकता और सिमुलेशन प्रक्रिया की गति के बीच इष्टतम संतुलन प्राप्त करने के लिए मॉडल को ट्यून कर सकते हैं। यह सिमुलेशन को प्रभावी ढंग से उपयोग करने और यह सुनिश्चित करने की कुंजी है कि आपके मॉडल में विवरण का स्तर उस कार्य के लिए उपयुक्त है जिसे आप करना चाहते हैं।

हम यह भी सीखेंगे:

• आप अनुकूलन एल्गोरिदम और समानांतर कंप्यूटिंग का उपयोग करके सिमुलेशन को कैसे तेज़ कर सकते हैं;
• कई कंप्यूटर कोर में सिमुलेशन कैसे वितरित करें, पैरामीटर अनुमान और पैरामीटर चयन जैसे कार्यों को तेज़ करें;
• MATLAB का उपयोग करके सिमुलेशन और विश्लेषण कार्यों को स्वचालित करके विकास को कैसे गति दें;
• हार्मोनिक विश्लेषण के लिए MATLAB स्क्रिप्ट का उपयोग कैसे करें और स्वचालित रिपोर्ट पीढ़ी का उपयोग करके किसी भी प्रकार के परीक्षण के परिणामों का दस्तावेजीकरण कैसे करें।

हम विमान विद्युत नेटवर्क मॉडल के अवलोकन के साथ शुरुआत करेंगे। हम चर्चा करेंगे कि हमारे सिमुलेशन लक्ष्य क्या हैं और उस विकास प्रक्रिया को देखेंगे जिसका उपयोग मॉडल बनाने के लिए किया गया था।

फिर हम इस प्रक्रिया के चरणों से गुजरेंगे, जिसमें प्रारंभिक डिज़ाइन भी शामिल है - जहाँ हम आवश्यकताओं को स्पष्ट करते हैं। विस्तृत डिज़ाइन - जहां हम विद्युत नेटवर्क के व्यक्तिगत घटकों को देखेंगे, और अंत में हम अमूर्त मॉडल के मापदंडों को समायोजित करने के लिए विस्तृत डिज़ाइन के सिमुलेशन परिणामों का उपयोग करेंगे। अंत में, हम देखेंगे कि आप इन सभी चरणों के परिणामों को रिपोर्ट में कैसे दर्ज़ कर सकते हैं।

यहां उस प्रणाली का एक योजनाबद्ध प्रतिनिधित्व दिया गया है जिसे हम विकसित कर रहे हैं। यह एक आधा हवाई जहाज मॉडल है जिसमें एक जनरेटर, एक एसी बस, विभिन्न एसी लोड, एक ट्रांसफार्मर-रेक्टिफायर यूनिट, विभिन्न भार वाली एक डीसी बस और एक बैटरी शामिल है।

स्विचों का उपयोग घटकों को विद्युत नेटवर्क से जोड़ने के लिए किया जाता है। जैसे ही उड़ान के दौरान घटक चालू और बंद होते हैं, विद्युत स्थितियां बदल सकती हैं। हम इन बदलती परिस्थितियों में विमान के विद्युत ग्रिड के इस आधे हिस्से का विश्लेषण करना चाहते हैं।

एक विमान विद्युत प्रणाली के पूर्ण मॉडल में अन्य घटक शामिल होने चाहिए। हमने उन्हें इस आधे-प्लेन मॉडल में शामिल नहीं किया है क्योंकि हम केवल इन घटकों के बीच की बातचीत का विश्लेषण करना चाहते हैं। विमान और जहाज निर्माण में यह एक आम बात है।

सिमुलेशन उद्देश्य:

• विभिन्न घटकों के साथ-साथ उन्हें जोड़ने वाली बिजली लाइनों के लिए विद्युत आवश्यकताओं का निर्धारण करें।
• इलेक्ट्रिकल, मैकेनिकल, हाइड्रोलिक और थर्मल प्रभाव सहित विभिन्न इंजीनियरिंग विषयों के घटकों के बीच सिस्टम इंटरैक्शन का विश्लेषण करें।
• और अधिक विस्तृत स्तर पर, हार्मोनिक विश्लेषण करें।
• बदलती परिस्थितियों में बिजली आपूर्ति की गुणवत्ता का विश्लेषण करें और विभिन्न नेटवर्क नोड्स में वोल्टेज और धाराओं को देखें।

सिमुलेशन उद्देश्यों के इस सेट को अलग-अलग डिग्री के विवरण के मॉडल का उपयोग करके सबसे अच्छा पूरा किया जाता है। हम देखेंगे कि जैसे-जैसे हम विकास प्रक्रिया से आगे बढ़ेंगे, हमारे पास एक सार और एक विस्तृत मॉडल होगा।

जब हम इन विभिन्न मॉडल वेरिएंट के सिमुलेशन परिणामों को देखते हैं, तो हम देखते हैं कि सिस्टम-स्तरीय मॉडल और विस्तृत मॉडल के परिणाम समान हैं।

यदि हम सिमुलेशन परिणामों पर करीब से नज़र डालें, तो हम देखते हैं कि हमारे मॉडल के विस्तृत संस्करण में बिजली उपकरणों के स्विचिंग के कारण होने वाली गतिशीलता के बावजूद, समग्र सिमुलेशन परिणाम समान हैं।

यह हमें सिस्टम स्तर पर तीव्र पुनरावृत्तियों के साथ-साथ बारीक स्तर पर विद्युत प्रणाली का विस्तृत विश्लेषण करने की अनुमति देता है। इस तरह हम अपने लक्ष्यों को प्रभावी ढंग से प्राप्त कर सकते हैं।

अब बात करते हैं उस मॉडल की जिसके साथ हम काम कर रहे हैं। हमने विद्युत नेटवर्क में प्रत्येक घटक के लिए कई विकल्प बनाए हैं। हम जिस समस्या का समाधान कर रहे हैं उसके आधार पर हम चुनेंगे कि किस घटक संस्करण का उपयोग करना है।

जब हम ग्रिड बिजली उत्पादन विकल्पों का पता लगाते हैं, तो हम एकीकृत ड्राइव जनरेटर को साइक्लोकोन्वेक्टर प्रकार चर गति जनरेटर या डीसी युग्मित आवृत्ति जनरेटर से बदल सकते हैं। हम एसी सर्किट में अमूर्त या विस्तृत लोड घटकों का उपयोग कर सकते हैं।

इसी तरह, डीसी नेटवर्क के लिए, हम एक अमूर्त, विस्तृत या बहु-विषयक विकल्प का उपयोग कर सकते हैं जो यांत्रिकी, हाइड्रोलिक्स और तापमान प्रभाव जैसे अन्य भौतिक विषयों के प्रभाव को ध्यान में रखता है।

मॉडल के बारे में अधिक जानकारी.

यहां आप जनरेटर, वितरण नेटवर्क और नेटवर्क के घटकों को देखते हैं। मॉडल वर्तमान में अमूर्त घटक मॉडल के साथ सिमुलेशन के लिए स्थापित किया गया है। एक्चुएटर को केवल घटक द्वारा उपभोग की जाने वाली सक्रिय और प्रतिक्रियाशील शक्ति को निर्दिष्ट करके मॉडल किया जाता है।

यदि हम इस मॉडल को विस्तृत घटक वेरिएंट का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर करते हैं, तो एक्चुएटर पहले से ही एक विद्युत मशीन के रूप में तैयार किया गया है। हमारे पास स्थायी चुंबक तुल्यकालिक मोटर, कनवर्टर और डीसी बस और नियंत्रण प्रणाली है। यदि हम ट्रांसफॉर्मर-रेक्टिफायर यूनिट को देखते हैं, तो हम देखते हैं कि इसे पावर इलेक्ट्रॉनिक्स में उपयोग किए जाने वाले ट्रांसफॉर्मर और यूनिवर्सल ब्रिज का उपयोग करके तैयार किया गया है।

हम एक सिस्टम विकल्प भी चुन सकते हैं (टीआरयू डीसी लोड पर -> ब्लॉक विकल्प -> मल्टीडोमेन) जो अन्य भौतिक घटनाओं (ईंधन पंप में) से जुड़े प्रभावों को ध्यान में रखता है। ईंधन पंप के लिए, हम देखते हैं कि हमारे पास एक हाइड्रोलिक पंप, हाइड्रोलिक भार है। हीटर के लिए, हम तापमान प्रभावों पर विचार करते हैं जो तापमान में परिवर्तन होने पर उस घटक के व्यवहार को प्रभावित करते हैं। हमारा जनरेटर एक सिंक्रोनस मशीन का उपयोग करके तैयार किया गया है और हमारे पास इस मशीन के लिए वोल्टेज फ़ील्ड सेट करने के लिए एक नियंत्रण प्रणाली है।

उड़ान चक्रों का चयन Flight_Cycle_Num नामक MATLAB वैरिएबल का उपयोग करके किया जाता है। और यहां हम MATLAB कार्यक्षेत्र से डेटा देखते हैं जो नियंत्रित करता है कि कुछ विद्युत नेटवर्क घटक कब चालू और बंद होते हैं। यह प्लॉट (प्लॉट_एफसी) पहले उड़ान चक्र के लिए दिखाता है जब घटक चालू या बंद होते हैं।

यदि हम मॉडल को ट्यून किए गए संस्करण में ट्यून करते हैं, तो हम मॉडल को चलाने और तीन अलग-अलग उड़ान चक्रों में इसका परीक्षण करने के लिए इस स्क्रिप्ट (Test_APN_Model_SHORT) का उपयोग कर सकते हैं। पहला उड़ान चक्र चल रहा है और हम विभिन्न परिस्थितियों में सिस्टम का परीक्षण कर रहे हैं। फिर हम दूसरे उड़ान चक्र और तीसरे को चलाने के लिए मॉडल को स्वचालित रूप से कॉन्फ़िगर करते हैं। इन परीक्षणों के पूरा होने पर, हमारे पास एक रिपोर्ट है जो पिछले परीक्षण रनों की तुलना में इन तीन परीक्षणों के परिणाम दिखाती है। रिपोर्ट में आप मॉडल के स्क्रीनशॉट, जनरेटर आउटपुट पर गति, वोल्टेज और उत्पन्न बिजली दिखाने वाले ग्राफ़ के स्क्रीनशॉट, पिछले परीक्षणों के साथ तुलना ग्राफ़, साथ ही विद्युत नेटवर्क की गुणवत्ता के विश्लेषण के परिणाम देख सकते हैं।

मॉडल निष्ठा और सिमुलेशन गति के बीच एक समझौता ढूंढना सिमुलेशन को प्रभावी ढंग से उपयोग करने की कुंजी है। जैसे-जैसे आप अपने मॉडल में अधिक विवरण जोड़ते हैं, मॉडल की गणना और अनुकरण करने के लिए आवश्यक समय बढ़ता जाता है। आप जिस विशिष्ट समस्या का समाधान कर रहे हैं उसके लिए मॉडल को अनुकूलित करना महत्वपूर्ण है।

जब हम बिजली की गुणवत्ता जैसे विवरणों में रुचि रखते हैं, तो हम पावर इलेक्ट्रॉनिक्स स्विचिंग और यथार्थवादी भार जैसे प्रभाव जोड़ते हैं। हालाँकि, जब हम विद्युत ग्रिड में विभिन्न घटकों द्वारा ऊर्जा के उत्पादन या खपत जैसे मुद्दों में रुचि रखते हैं, तो हम जटिल सिमुलेशन विधि, अमूर्त भार और औसत वोल्टेज मॉडल का उपयोग करेंगे।

मैथवर्क्स उत्पादों का उपयोग करके, आप मौजूदा समस्या के लिए विवरण का सही स्तर चुन सकते हैं।

प्रभावी ढंग से डिजाइन करने के लिए, हमें घटकों के अमूर्त और विस्तृत दोनों मॉडलों की आवश्यकता है। यहां बताया गया है कि ये विकल्प हमारी विकास प्रक्रिया में कैसे फिट होते हैं:

• सबसे पहले, हम मॉडल के एक सार संस्करण का उपयोग करके आवश्यकताओं को स्पष्ट करते हैं।
• फिर हम घटक को विस्तार से डिजाइन करने के लिए परिष्कृत आवश्यकताओं का उपयोग करते हैं।
• हम अपने मॉडल में एक घटक के एक सार और विस्तृत संस्करण को जोड़ सकते हैं, जिससे यांत्रिक प्रणालियों और नियंत्रण प्रणालियों के साथ घटक के सत्यापन और संयोजन की अनुमति मिलती है।
• अंत में, हम अमूर्त मॉडल के मापदंडों को ट्यून करने के लिए विस्तृत मॉडल के सिमुलेशन परिणामों का उपयोग कर सकते हैं। इससे हमें एक ऐसा मॉडल मिलेगा जो तेजी से चलता है और सटीक परिणाम देता है।

आप देख सकते हैं कि ये दो विकल्प-सिस्टम और विस्तृत मॉडल-एक-दूसरे के पूरक हैं। आवश्यकताओं को स्पष्ट करने के लिए हम अमूर्त मॉडल के साथ जो काम करते हैं, वह विस्तृत डिज़ाइन के लिए आवश्यक पुनरावृत्तियों की संख्या को कम कर देता है। इससे हमारी विकास प्रक्रिया में तेजी आती है। विस्तृत मॉडल के सिमुलेशन परिणाम हमें एक अमूर्त मॉडल देते हैं जो तेज़ी से चलता है और सटीक परिणाम देता है। यह हमें मॉडल के विवरण के स्तर और सिमुलेशन द्वारा किए जा रहे कार्य के बीच एक मिलान प्राप्त करने की अनुमति देता है।

दुनिया भर में कई कंपनियां जटिल सिस्टम विकसित करने के लिए एमओएस का उपयोग करती हैं। एयरबस एमओपी पर आधारित ए380 के लिए एक ईंधन प्रबंधन प्रणाली विकसित कर रहा है। इस प्रणाली में 20 से अधिक पंप और 40 से अधिक वाल्व शामिल हैं। आप विभिन्न विफलता परिदृश्यों की संख्या की कल्पना कर सकते हैं जो घटित हो सकते हैं। सिमुलेशन का उपयोग करके, वे प्रत्येक सप्ताहांत में एक लाख से अधिक परीक्षण चला सकते हैं। इससे उन्हें विश्वास मिलता है कि विफलता की स्थिति चाहे जो भी हो, उनका नियंत्रण सिस्टम इसे संभाल सकता है।

अब जब हमने अपने मॉडल और हमारे सिमुलेशन लक्ष्यों का अवलोकन देख लिया है, तो हम डिज़ाइन प्रक्रिया से गुजरेंगे। हम सिस्टम आवश्यकताओं को स्पष्ट करने के लिए एक अमूर्त मॉडल का उपयोग करके शुरुआत करेंगे। इन परिष्कृत आवश्यकताओं का उपयोग विस्तृत डिज़ाइन के लिए किया जाएगा।

हम देखेंगे कि आवश्यकताओं के दस्तावेज़ों को विकास प्रक्रिया में कैसे एकीकृत किया जाए। हमारे पास एक बड़ा आवश्यकता दस्तावेज़ है जो हमारे सिस्टम के लिए सभी आवश्यकताओं को रेखांकित करता है। संपूर्ण परियोजना के साथ आवश्यकताओं की तुलना करना और यह सुनिश्चित करना बहुत कठिन है कि परियोजना इन आवश्यकताओं को पूरा करती है।

एसएलवीएनवी का उपयोग करके, आप सिमुलिंक में आवश्यकताओं के दस्तावेजों और मॉडल को सीधे लिंक कर सकते हैं। आप मॉडल से सीधे आवश्यकताओं के लिए लिंक बना सकते हैं। इससे यह सत्यापित करना आसान हो जाता है कि मॉडल का एक निश्चित हिस्सा एक विशिष्ट आवश्यकता से संबंधित है और इसके विपरीत। यह संचार दोतरफा है. इसलिए यदि हम किसी आवश्यकता पर विचार कर रहे हैं, तो हम तुरंत एक मॉडल पर जा सकते हैं यह देखने के लिए कि वह आवश्यकता कैसे पूरी होती है।

अब जब हमने आवश्यकताओं के दस्तावेज़ को वर्कफ़्लो में एकीकृत कर दिया है, तो हम विद्युत नेटवर्क के लिए आवश्यकताओं को परिष्कृत करेंगे। विशेष रूप से, हम जनरेटर और ट्रांसमिशन लाइनों के लिए ऑपरेटिंग, पीक और डिज़ाइन लोड आवश्यकताओं को देखेंगे। हम ग्रिड स्थितियों की एक विस्तृत श्रृंखला में उनका परीक्षण करेंगे। वे। विभिन्न उड़ान चक्रों के दौरान, जब अलग-अलग भार चालू और बंद किए जाते हैं। चूँकि हम केवल बिजली पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, हम बिजली इलेक्ट्रॉनिक्स में स्विचिंग की उपेक्षा करेंगे। इसलिए, हम अमूर्त मॉडल और सरलीकृत सिमुलेशन विधियों का उपयोग करेंगे। इसका मतलब यह है कि हम उन विवरणों को अनदेखा करने के लिए मॉडल को ट्यून करेंगे जिनकी हमें आवश्यकता नहीं है। इससे सिमुलेशन तेजी से चलेगा और हमें लंबी उड़ान चक्रों के दौरान स्थितियों का परीक्षण करने की अनुमति मिलेगी।

हमारे पास एक प्रत्यावर्ती धारा स्रोत है जो प्रतिरोधों, कैपेसिटेंस और इंडक्टेंस की श्रृंखला से गुजरता है। सर्किट में एक स्विच होता है जो कुछ देर बाद खुलता है और फिर बंद हो जाता है। यदि आप सिमुलेशन चलाते हैं, तो आप निरंतर सॉल्वर के साथ परिणाम देख सकते हैं। (V1) आप देख सकते हैं कि स्विच के खुलने और बंद होने से जुड़े दोलन सटीक रूप से प्रदर्शित होते हैं।

अब असतत मोड पर स्विच करें। पॉवरगुई ब्लॉक पर डबल-क्लिक करें और सॉल्वर टैब में असतत सॉल्वर का चयन करें। आप देख सकते हैं कि असतत सॉल्वर अब चयनित हो गया है। आइए अनुकरण शुरू करें। आप देखेंगे कि परिणाम अब लगभग समान हैं, लेकिन सटीकता चयनित नमूना दर पर निर्भर करती है।

अब मैं जटिल सिमुलेशन मोड का चयन कर सकता हूं, आवृत्ति सेट कर सकता हूं - चूंकि समाधान केवल एक निश्चित आवृत्ति पर प्राप्त होता है - और सिमुलेशन फिर से चला सकता हूं। आप देखेंगे कि केवल सिग्नल आयाम प्रदर्शित होते हैं। इस ब्लॉक पर क्लिक करके, मैं एक MATLAB स्क्रिप्ट चला सकता हूं जो मॉडल को तीनों सिमुलेशन मोड में क्रमिक रूप से चलाएगा और परिणामी प्लॉट को एक दूसरे के ऊपर प्लॉट करेगा। यदि हम करंट और वोल्टेज को करीब से देखें, तो हम देखेंगे कि अलग-अलग परिणाम निरंतर परिणामों के करीब हैं, लेकिन पूरी तरह से मेल खाते हैं। यदि आप वर्तमान को देखें, तो आप देख सकते हैं कि एक शिखर है जिसे सिमुलेशन के अलग मोड में नोट नहीं किया गया था। और हम देखते हैं कि जटिल मोड आपको केवल आयाम देखने की अनुमति देता है। यदि आप सॉल्वर चरण को देखें, तो आप देख सकते हैं कि जटिल सॉल्वर को केवल 56 चरणों की आवश्यकता होती है, जबकि अन्य सॉल्वर को सिमुलेशन पूरा करने के लिए कई और चरणों की आवश्यकता होती है। इसने जटिल सिमुलेशन मोड को अन्य मोड की तुलना में बहुत तेजी से चलने की अनुमति दी।

एक उपयुक्त सिमुलेशन मोड चुनने के अलावा, हमें उचित स्तर के विवरण वाले मॉडल की आवश्यकता है। विद्युत नेटवर्क में घटकों की बिजली आवश्यकताओं को स्पष्ट करने के लिए, हम सामान्य अनुप्रयोग के अमूर्त मॉडल का उपयोग करेंगे। डायनेमिक लोड ब्लॉक हमें सक्रिय और प्रतिक्रियाशील शक्ति को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है जो एक घटक नेटवर्क में उपभोग या उत्पन्न करता है।

हम आवश्यकताओं के प्रारंभिक सेट के आधार पर प्रतिक्रियाशील और सक्रिय शक्ति के लिए एक प्रारंभिक सार मॉडल को परिभाषित करेंगे। हम स्रोत के रूप में आदर्श स्रोत ब्लॉक का उपयोग करेंगे। यह आपको नेटवर्क पर वोल्टेज सेट करने की अनुमति देगा, और आप इसका उपयोग जनरेटर के मापदंडों को निर्धारित करने के लिए कर सकते हैं, और समझ सकते हैं कि इसे कितनी बिजली का उत्पादन करना चाहिए।

इसके बाद, आप देखेंगे कि जनरेटर और ट्रांसमिशन लाइनों के लिए बिजली की आवश्यकताओं को परिष्कृत करने के लिए सिमुलेशन का उपयोग कैसे करें।

हमारे पास आवश्यकताओं का एक प्रारंभिक सेट है जिसमें नेटवर्क में घटकों के लिए पावर रेटिंग और पावर फैक्टर शामिल हैं। हमारे पास कई स्थितियां भी हैं जिनमें यह नेटवर्क काम कर सकता है। हम विभिन्न परिस्थितियों में परीक्षण करके इन प्रारंभिक आवश्यकताओं को परिष्कृत करना चाहते हैं। हम अमूर्त भार और स्रोतों का उपयोग करने के लिए मॉडल को ट्यून करके और परिचालन स्थितियों की एक विस्तृत श्रृंखला के तहत आवश्यकताओं का परीक्षण करके ऐसा करेंगे।

हम अमूर्त लोड और जनरेटर मॉडल का उपयोग करने के लिए मॉडल को कॉन्फ़िगर करेंगे, और परिचालन स्थितियों की एक विस्तृत श्रृंखला में उत्पन्न और खपत की गई बिजली को देखेंगे।

अब हम आगे बढ़ेंगे विस्तृत डिजाइन। हम डिज़ाइन को विस्तृत करने के लिए परिष्कृत आवश्यकताओं का उपयोग करेंगे, और एकीकरण समस्याओं का पता लगाने के लिए हम इन विस्तृत घटकों को सिस्टम मॉडल के साथ जोड़ देंगे।

आज विमान में बिजली पैदा करने के कई विकल्प उपलब्ध हैं। आमतौर पर जनरेटर गैस टरबाइन के साथ संचार द्वारा संचालित होता है। टरबाइन परिवर्तनीय आवृत्ति पर घूमता है। यदि नेटवर्क में एक निश्चित आवृत्ति होनी चाहिए, तो नेटवर्क में चर टरबाइन शाफ्ट गति से स्थिर आवृत्ति में रूपांतरण की आवश्यकता होती है। यह जनरेटर के अपस्ट्रीम में एक एकीकृत निरंतर गति ड्राइव का उपयोग करके, या चर आवृत्ति एसी को निरंतर आवृत्ति एसी में परिवर्तित करने के लिए पावर इलेक्ट्रॉनिक्स का उपयोग करके किया जा सकता है। फ्लोटिंग फ्रीक्वेंसी वाले सिस्टम भी हैं, जहां नेटवर्क में फ्रीक्वेंसी बदल सकती है और नेटवर्क में लोड पर ऊर्जा रूपांतरण होता है।

इनमें से प्रत्येक विकल्प के लिए ऊर्जा को परिवर्तित करने के लिए जनरेटर और पावर इलेक्ट्रॉनिक्स की आवश्यकता होती है।

हमारे पास एक गैस टरबाइन है जो अलग-अलग गति से घूमती है। इस टरबाइन का उपयोग जनरेटर शाफ्ट को घुमाने के लिए किया जाता है, जो चर आवृत्ति की प्रत्यावर्ती धारा उत्पन्न करता है। इस परिवर्तनीय आवृत्ति को एक निश्चित आवृत्ति में परिवर्तित करने के लिए विभिन्न पावर इलेक्ट्रॉनिक्स विकल्पों का उपयोग किया जा सकता है। हम इन विभिन्न विकल्पों का मूल्यांकन करना चाहेंगे. यह एसपीएस का उपयोग करके किया जा सकता है।

हम इनमें से प्रत्येक सिस्टम को मॉडल कर सकते हैं और विभिन्न परिस्थितियों में सिमुलेशन चलाकर मूल्यांकन कर सकते हैं कि हमारे सिस्टम के लिए कौन सा विकल्प सबसे अच्छा है। आइए मॉडल पर जाएँ और देखें कि यह कैसे किया जाता है।

यहां वह मॉडल है जिसके साथ हम काम कर रहे हैं। गैस टरबाइन शाफ्ट से परिवर्तनीय गति जनरेटर को प्रेषित की जाती है। और साइक्लोकन्वर्टर का उपयोग निश्चित आवृत्ति की प्रत्यावर्ती धारा उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। यदि आप सिमुलेशन चलाते हैं, तो आप देखेंगे कि मॉडल कैसा व्यवहार करता है। शीर्ष ग्राफ गैस टरबाइन की परिवर्तनशील गति को दर्शाता है। आप देखते हैं कि आवृत्ति बदल रही है। दूसरे ग्राफ़ में यह पीला संकेत जनरेटर आउटपुट के चरणों में से एक से वोल्टेज है। यह निश्चित आवृत्ति प्रत्यावर्ती धारा पावर इलेक्ट्रॉनिक्स का उपयोग करके परिवर्तनीय गति से बनाई जाती है।

आइए देखें कि एसी लोड का वर्णन कैसे किया जाता है। हमारा एक लैंप, एक हाइड्रोलिक पंप और एक एक्चुएटर से जुड़ा है। इन घटकों को एसपीएस के ब्लॉक का उपयोग करके तैयार किया गया है।

एसपीएस में इनमें से प्रत्येक ब्लॉक में आपको विभिन्न घटक कॉन्फ़िगरेशन को समायोजित करने और अपने मॉडल में विवरण के स्तर को समायोजित करने की अनुमति देने के लिए कॉन्फ़िगरेशन सेटिंग्स शामिल हैं।

हमने प्रत्येक घटक का विस्तृत संस्करण चलाने के लिए मॉडलों को कॉन्फ़िगर किया। इसलिए हमारे पास एसी लोड को मॉडल करने के लिए बहुत अधिक शक्ति है और अलग-अलग मोड में विस्तृत घटकों का अनुकरण करके हम अपने विद्युत नेटवर्क में क्या हो रहा है, इसके बारे में अधिक विस्तार से देख सकते हैं।

मॉडल के विस्तृत संस्करण के साथ हम जो कार्य करेंगे उनमें से एक विद्युत ऊर्जा की गुणवत्ता का विश्लेषण है।

जब सिस्टम में कोई लोड डाला जाता है, तो यह वोल्टेज स्रोत पर तरंगरूप विरूपण पैदा कर सकता है। यह एक आदर्श साइनसॉइड है, और यदि भार स्थिर है तो ऐसा संकेत जनरेटर के आउटपुट पर होगा। हालाँकि, जैसे-जैसे चालू और बंद किए जा सकने वाले घटकों की संख्या बढ़ती है, यह तरंग रूप विकृत हो सकता है और इसके परिणामस्वरूप ऐसे छोटे ओवरशूट हो सकते हैं।

वोल्टेज स्रोत पर तरंगरूप में ये स्पाइक्स समस्याएं पैदा कर सकते हैं। इससे पावर इलेक्ट्रॉनिक्स में स्विचिंग के कारण जनरेटर अधिक गर्म हो सकता है, इससे बड़ी तटस्थ धाराएं बन सकती हैं, और पावर इलेक्ट्रॉनिक्स में अनावश्यक स्विचिंग भी हो सकती है क्योंकि उन्हें सिग्नल में इस उछाल की उम्मीद नहीं है.

हार्मोनिक डिस्टॉर्शन एसी विद्युत शक्ति की गुणवत्ता का माप प्रदान करता है। बदलती नेटवर्क स्थितियों के तहत इस अनुपात को मापना महत्वपूर्ण है क्योंकि गुणवत्ता इस बात पर निर्भर करेगी कि कौन सा घटक चालू और बंद है। मैथवर्क्स टूल का उपयोग करके इस अनुपात को मापना आसान है और इसे विभिन्न परिस्थितियों में परीक्षण के लिए स्वचालित किया जा सकता है।

टीएचडी के बारे में और जानें विकिपीडिया.

आगे हम देखेंगे कि कैसे कार्यान्वित करना है सिमुलेशन का उपयोग करके बिजली गुणवत्ता विश्लेषण।

हमारे पास एक विमान के विद्युत नेटवर्क का एक मॉडल है। नेटवर्क में विभिन्न भारों के कारण, जनरेटर आउटपुट पर वोल्टेज तरंग विकृत हो जाती है। इससे भोजन की गुणवत्ता में गिरावट आती है। उड़ान चक्र के दौरान विभिन्न समयों पर इन भारों को काट दिया जाता है और ऑनलाइन लाया जाता है।

हम विभिन्न परिस्थितियों में इस नेटवर्क की बिजली गुणवत्ता का मूल्यांकन करना चाहते हैं। इसके लिए हम THD की स्वचालित गणना के लिए SPS और MATLAB का उपयोग करेंगे। हम GUI का उपयोग करके या स्वचालन के लिए MATLAB स्क्रिप्ट का उपयोग करके अंतःक्रियात्मक रूप से अनुपात की गणना कर सकते हैं।

आइए आपको इसे एक उदाहरण के साथ दिखाने के लिए मॉडल पर वापस जाएं। हमारे विमान विद्युत नेटवर्क मॉडल में एक जनरेटर, एक एसी बस, एसी लोड और एक ट्रांसफार्मर-रेक्टिफायर और डीसी लोड शामिल हैं। हम विभिन्न परिस्थितियों में नेटवर्क के विभिन्न बिंदुओं पर बिजली की गुणवत्ता को मापना चाहते हैं। आरंभ करने के लिए, मैं आपको दिखाऊंगा कि जनरेटर के लिए इंटरैक्टिव तरीके से यह कैसे किया जाए। फिर मैं आपको दिखाऊंगा कि MATLAB का उपयोग करके इस प्रक्रिया को कैसे स्वचालित किया जाए। हम पहले टीएचडी की गणना के लिए आवश्यक डेटा एकत्र करने के लिए एक सिमुलेशन चलाएंगे।

यह ग्राफ़ (Gen1_Vab) जनरेटर चरणों के बीच वोल्टेज दिखाता है। जैसा कि आप देख सकते हैं, यह एक पूर्ण साइन तरंग नहीं है। इसका मतलब यह है कि नेटवर्क की बिजली की गुणवत्ता नेटवर्क के घटकों से प्रभावित होती है। एक बार सिमुलेशन पूरा हो जाने पर, हम टीएचडी की गणना करने के लिए फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म का उपयोग करेंगे। हम पावरगुई ब्लॉक खोलेंगे और एफएफटी विश्लेषण टूल खोलेंगे। आप देख सकते हैं कि टूल स्वचालित रूप से उस डेटा से लोड हो गया है जिसे मैंने सिमुलेशन के दौरान रिकॉर्ड किया था। हम एफएफटी विंडो का चयन करेंगे, आवृत्ति और सीमा निर्दिष्ट करेंगे, और परिणाम प्रदर्शित करेंगे। आप देख सकते हैं कि हार्मोनिक विरूपण कारक 2.8% है। यहां आप विभिन्न हार्मोनिक्स का योगदान देख सकते हैं। आपने देखा कि आप अंतःक्रियात्मक रूप से हार्मोनिक विरूपण गुणांक की गणना कैसे कर सकते हैं। लेकिन हम विभिन्न परिस्थितियों में और नेटवर्क में विभिन्न बिंदुओं पर गुणांक की गणना करने के लिए इस प्रक्रिया को स्वचालित करना चाहेंगे।

अब हम डीसी लोड मॉडलिंग के लिए उपलब्ध विकल्पों पर गौर करेंगे।

हम शुद्ध विद्युत भार के साथ-साथ बहु-विषयक भार को मॉडल कर सकते हैं जिसमें विभिन्न इंजीनियरिंग क्षेत्रों जैसे विद्युत और थर्मल प्रभाव, विद्युत, यांत्रिक और हाइड्रोलिक के तत्व शामिल हैं।

हमारे डीसी सर्किट में एक ट्रांसफार्मर-रेक्टिफायर, लैंप, हीटर, ईंधन पंप और बैटरी शामिल हैं। विस्तृत मॉडल अन्य क्षेत्रों के प्रभावों को ध्यान में रख सकते हैं, उदाहरण के लिए, एक हीटर मॉडल तापमान परिवर्तन के रूप में विद्युत भाग के व्यवहार में परिवर्तन को ध्यान में रखता है। ईंधन पंप घटक के व्यवहार पर उनके प्रभाव को देखने के लिए अन्य क्षेत्रों के प्रभावों को भी ध्यान में रखता है। मैं आपको यह दिखाने के लिए मॉडल पर वापस जाऊँगा कि यह कैसा दिखता है।

यह वह मॉडल है जिसके साथ हम काम करते हैं। जैसा कि आप देख सकते हैं, अब ट्रांसफार्मर-रेक्टिफायर और डीसी नेटवर्क पूरी तरह से विद्युत हैं, यानी। केवल विद्युत क्षेत्र के प्रभावों को ही ध्यान में रखा जाता है। उन्होंने इस नेटवर्क में घटकों के विद्युत मॉडल को सरल बनाया है। हम इस प्रणाली का एक प्रकार (टीआरयू डीसी लोड्स -> मल्टीडोमेन) चुन सकते हैं जो अन्य इंजीनियरिंग क्षेत्रों के प्रभावों को ध्यान में रखता है। आप देखते हैं कि नेटवर्क में हमारे पास समान घटक हैं, लेकिन विद्युत मॉडलों की संख्या के बजाय, हमने अन्य प्रभाव जोड़े हैं - उदाहरण के लिए, हिटर के लिए, एक तापमान भौतिक नेटवर्क जो व्यवहार पर तापमान के प्रभाव को ध्यान में रखता है। पंप में अब हम पंप के हाइड्रोलिक प्रभाव और सिस्टम में अन्य भार को ध्यान में रखते हैं।

मॉडल में आप जो घटक देखते हैं, वे सिमस्केप लाइब्रेरी ब्लॉक से इकट्ठे किए गए हैं। विद्युत, हाइड्रोलिक, चुंबकीय और अन्य विषयों के लेखांकन के लिए ब्लॉक हैं। इन ब्लॉकों का उपयोग करके, आप ऐसे मॉडल बना सकते हैं जिन्हें हम बहुविषयक कहते हैं, यानी। विभिन्न भौतिक और इंजीनियरिंग विषयों के प्रभावों को ध्यान में रखते हुए।

अन्य क्षेत्रों के प्रभावों को विद्युत नेटवर्क मॉडल में एकीकृत किया जा सकता है।

सिमस्केप ब्लॉक लाइब्रेरी में हाइड्रोलिक्स या तापमान जैसे अन्य डोमेन से प्रभावों का अनुकरण करने के लिए ब्लॉक शामिल हैं। इन घटकों का उपयोग करके, आप अधिक यथार्थवादी नेटवर्क लोड बना सकते हैं और फिर उन परिस्थितियों को अधिक सटीक रूप से परिभाषित कर सकते हैं जिनके तहत ये घटक काम कर सकते हैं।

इन तत्वों को मिलाकर, आप अधिक जटिल घटक बना सकते हैं, साथ ही सिम्सस्केप भाषा का उपयोग करके नए कस्टम अनुशासन या क्षेत्र भी बना सकते हैं।

विशेष सिमस्केप एक्सटेंशन में अधिक उन्नत घटक और पैरामीटराइजेशन सेटिंग्स उपलब्ध हैं। दक्षता हानि और तापमान प्रभाव जैसे प्रभावों को ध्यान में रखते हुए, इन पुस्तकालयों में अधिक जटिल और विस्तृत घटक उपलब्ध हैं। आप SimMechanics का उपयोग करके XNUMXD और मल्टीबॉडी सिस्टम भी मॉडल कर सकते हैं।

अब जब हमने विस्तृत डिज़ाइन पूरा कर लिया है, तो हम अमूर्त मॉडल के मापदंडों को समायोजित करने के लिए विस्तृत सिमुलेशन के परिणामों का उपयोग करेंगे। यह हमें एक ऐसा मॉडल देगा जो विस्तृत सिमुलेशन के परिणामों से मेल खाने वाले परिणाम उत्पन्न करते हुए भी तेजी से चलता है।

हमने अमूर्त घटक मॉडल के साथ विकास प्रक्रिया शुरू की। अब जबकि हमारे पास विस्तृत मॉडल हैं, हम यह सुनिश्चित करना चाहेंगे कि ये अमूर्त मॉडल समान परिणाम दें।

हरा रंग हमें प्राप्त प्रारंभिक आवश्यकताओं को दर्शाता है। हम चाहेंगे कि यहां नीले रंग में दिखाए गए अमूर्त मॉडल के परिणाम लाल रंग में दिखाए गए विस्तृत मॉडल सिमुलेशन के परिणामों के करीब हों।

ऐसा करने के लिए, हम इनपुट सिग्नल का उपयोग करके अमूर्त मॉडल के लिए सक्रिय और प्रतिक्रियाशील शक्तियों को परिभाषित करेंगे। सक्रिय और प्रतिक्रियाशील शक्ति के लिए अलग-अलग मानों का उपयोग करने के बजाय, हम एक पैरामीटरयुक्त मॉडल बनाएंगे और इन मापदंडों को समायोजित करेंगे ताकि अमूर्त मॉडल सिमुलेशन से सक्रिय और प्रतिक्रियाशील शक्ति वक्र विस्तृत मॉडल से मेल खा सकें।

इसके बाद, हम देखेंगे कि विस्तृत मॉडल के परिणामों से मेल खाने के लिए अमूर्त मॉडल को कैसे ट्यून किया जा सकता है।

ये हमारा काम है. हमारे पास विद्युत नेटवर्क में एक घटक का एक अमूर्त मॉडल है। जब हम इस पर ऐसा नियंत्रण संकेत लागू करते हैं, तो आउटपुट सक्रिय और प्रतिक्रियाशील शक्ति के लिए निम्नलिखित परिणाम होता है।

जब हम एक विस्तृत मॉडल के इनपुट पर समान सिग्नल लागू करते हैं, तो हमें इस तरह के परिणाम मिलते हैं।

हमें अमूर्त और विस्तृत मॉडल के सिमुलेशन परिणामों को सुसंगत बनाने की आवश्यकता है ताकि हम सिस्टम मॉडल पर त्वरित रूप से पुनरावृति करने के लिए अमूर्त मॉडल का उपयोग कर सकें। ऐसा करने के लिए, हम परिणामों के मेल खाने तक अमूर्त मॉडल के मापदंडों को स्वचालित रूप से समायोजित करेंगे।

ऐसा करने के लिए, हम एसडीओ का उपयोग करेंगे, जो अमूर्त और विस्तृत मॉडल के परिणामों के मेल खाने तक पैरामीटर को स्वचालित रूप से बदल सकता है।

इन सेटिंग्स को कॉन्फ़िगर करने के लिए हम निम्नलिखित चरणों का पालन करेंगे।

• सबसे पहले, हम विस्तृत मॉडल के सिमुलेशन आउटपुट आयात करते हैं और पैरामीटर अनुमान के लिए इन डेटा का चयन करते हैं।
• फिर हम निर्दिष्ट करेंगे कि किन मापदंडों को कॉन्फ़िगर करने और पैरामीटर रेंज सेट करने की आवश्यकता है।
• इसके बाद, हम मापदंडों का मूल्यांकन करेंगे, जब तक परिणाम मेल नहीं खाएंगे तब तक एसडीओ मापदंडों को समायोजित करेंगे।
• अंत में, हम पैरामीटर अनुमान परिणामों को मान्य करने के लिए अन्य इनपुट डेटा का उपयोग कर सकते हैं।

आप समानांतर कंप्यूटिंग का उपयोग करके सिमुलेशन वितरित करके विकास प्रक्रिया को काफी तेज़ कर सकते हैं।

आप मल्टी-कोर प्रोसेसर के विभिन्न कोर पर या कंप्यूट क्लस्टर पर अलग-अलग सिमुलेशन चला सकते हैं। यदि आपके पास कोई कार्य है जिसके लिए आपको कई सिमुलेशन चलाने की आवश्यकता है - उदाहरण के लिए, मोंटे कार्लो विश्लेषण, पैरामीटर फिटिंग, या एकाधिक उड़ान चक्र चलाना - तो आप इन सिमुलेशन को स्थानीय मल्टी-कोर मशीन या कंप्यूटर क्लस्टर पर चलाकर वितरित कर सकते हैं।

कई मामलों में, यह स्क्रिप्ट में फॉर लूप को समानांतर फॉर लूप, पारफोर से बदलने से अधिक कठिन नहीं होगा। इससे सिमुलेशन चलाने में महत्वपूर्ण गति आ सकती है।

हमारे पास एक विमान के विद्युत नेटवर्क का एक मॉडल है। हम इस नेटवर्क का परीक्षण परिचालन स्थितियों की एक विस्तृत श्रृंखला के तहत करना चाहेंगे - जिसमें उड़ान चक्र, व्यवधान और मौसम शामिल हैं। हम इन परीक्षणों को गति देने के लिए पीसीटी का उपयोग करेंगे, प्रत्येक परीक्षण के लिए मॉडल को ट्यून करने के लिए MATLAB का उपयोग करेंगे जिसे हम चलाना चाहते हैं। फिर हम सिमुलेशन को अपने कंप्यूटर के विभिन्न कोर में वितरित करेंगे। हम देखेंगे कि समानांतर परीक्षण अनुक्रमिक परीक्षणों की तुलना में बहुत तेजी से पूरे होते हैं।

यहां वे चरण हैं जिनका हमें पालन करना होगा।

• सबसे पहले, हम पारपूल कमांड का उपयोग करके कार्यकर्ता प्रक्रियाओं, या तथाकथित MATLAB श्रमिकों का एक पूल बनाएंगे।
• इसके बाद, हम प्रत्येक परीक्षण के लिए पैरामीटर सेट तैयार करेंगे जिसे हम चलाना चाहते हैं।
• हम सिमुलेशन को पहले क्रमिक रूप से चलाएंगे, एक के बाद एक।
• और फिर इसकी तुलना समानांतर में चल रहे सिमुलेशन से करें।

परिणामों के अनुसार, समानांतर मोड में कुल परीक्षण समय अनुक्रमिक मोड की तुलना में लगभग 4 गुना कम है। हमने ग्राफ़ में देखा कि बिजली की खपत आम तौर पर अपेक्षित स्तर पर है। जब उपभोक्ता स्विच ऑन और ऑफ करते हैं तो दृश्यमान शिखर विभिन्न नेटवर्क स्थितियों से संबंधित होते हैं।

सिमुलेशन में कई परीक्षण शामिल थे जिन्हें हम विभिन्न कंप्यूटर कोर में सिमुलेशन वितरित करके तेज़ी से चलाने में सक्षम थे। इससे हमें उड़ान स्थितियों की वास्तव में विस्तृत श्रृंखला का मूल्यांकन करने की अनुमति मिली।

अब जब हमने विकास प्रक्रिया का यह भाग पूरा कर लिया है, तो हम देखेंगे कि हम प्रत्येक चरण के लिए दस्तावेज़ीकरण के निर्माण को कैसे स्वचालित कर सकते हैं, हम स्वचालित रूप से परीक्षण कैसे चला सकते हैं और परिणामों का दस्तावेज़ीकरण कैसे कर सकते हैं।

सिस्टम डिज़ाइन हमेशा एक पुनरावृत्तीय प्रक्रिया है। हम किसी प्रोजेक्ट में परिवर्तन करते हैं, परिवर्तन का परीक्षण करते हैं, परिणामों का मूल्यांकन करते हैं, फिर एक नया परिवर्तन करते हैं। परिवर्तनों के परिणामों और तर्कों का दस्तावेजीकरण करने की प्रक्रिया में लंबा समय लगता है। आप एसएलआरजी का उपयोग करके इस प्रक्रिया को स्वचालित कर सकते हैं।

एसएलआरजी का उपयोग करके, आप परीक्षणों के निष्पादन को स्वचालित कर सकते हैं और फिर उन परीक्षणों के परिणामों को एक रिपोर्ट के रूप में एकत्र कर सकते हैं। रिपोर्ट में परीक्षण परिणामों का मूल्यांकन, मॉडल और ग्राफ़ के स्क्रीनशॉट, C और MATLAB कोड शामिल हो सकते हैं।

मैं इस प्रस्तुति के मुख्य बिंदुओं को याद करते हुए अपनी बात समाप्त करूंगा।

• हमने मॉडल निष्ठा और सिमुलेशन गति के बीच संतुलन खोजने के लिए मॉडल को ट्यून करने के कई अवसर देखे - जिसमें सिमुलेशन मोड और मॉडल अमूर्त स्तर शामिल हैं।
• हमने देखा कि हम अनुकूलन एल्गोरिदम और समानांतर कंप्यूटिंग का उपयोग करके सिमुलेशन को कैसे गति दे सकते हैं।
• अंत में, हमने देखा कि हम MATLAB में सिमुलेशन और विश्लेषण कार्यों को स्वचालित करके विकास प्रक्रिया को कैसे तेज़ कर सकते हैं।

सामग्री के लेखक -मिखाइल पेसेलनिक, इंजीनियर सीआईटीएम प्रदर्शक.

इस वेबिनार से लिंक करें https://exponenta.ru/events/razrabotka-ehlektroseti-samoleta-s-ispolzovaniem-mop

स्रोत: www.habr.com