ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. eISSN 1684-1719. 2025. №4

УДК: 621.391.82; 004.032.26

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ кондуктивных ПОМЕХ

от преобразователя электроэнергии

с ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

З.М. Гизатуллин, Р.Р. Мубараков

Казанский национальный исследовательский технический университет

им. А.Н. Туполева, 420111, г. Казань, ул. К. Маркса, д.10

Статья поступила в редакцию 15 января 2025 г.

Аннотация. Кондуктивные помехи, возникающие при работе преобразователей электроэнергии, представляют собой значительную проблему для сложных электронных систем. Поэтому при проектировании электронных систем необходимо заранее оценивать возможные параметры таких помех и принимать меры защиты. В статье предлагается практическая методика прогнозирования амплитуды и длительности кондуктивных помех от преобразователей электроэнергии с использованием искусственной нейронной сети. В качестве примера реализовано экспериментальное исследование параметров кондуктивных помех от макета системы генерирования электроэнергии на борту самолета. Подготовлен набор данных для обучения нейронной сети. Приведены примеры обучения искусственной нейронной сети на основе экспериментальных данных. Для максимальной амплитуды и длительности кондуктивных помех приемлемое расхождение результатов достигается на 795 и 1422 эпохе обучения, соответственно. Для тестовой выборки удалось добиться средней абсолютной процентной ошибки 14,2 % и 20,3 %, для прогнозирования амплитуды и длительности кондуктивных помех. Приведены примеры прогнозирования параметров кондуктивных помех с использованием обученной нейронной сети. Полученные результаты свидетельствуют о возможности практического использования искусственной нейронной сети для решения задач прогнозирования кондуктивных помех. Дальнейшие перспективы использования данного инструмента видятся в задачах прогнозирования побочных электромагнитных излучений от электронных устройств, воздействия ультракоротких импульсов и др.

Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, кондуктивная помеха, преобразователь электроэнергии, эксперимент, прогнозирование, методика.

Финансирование: работа выполнена за счет средств Программы стратегического академического лидерства Казанского национального исследовательский технического университета имени А.Н. Туполева («ПРИОРИТЕТ-2030»).

Автор для переписки: Гизатуллин Зиннур Марселевич, zmgizatullin@kai.ru

Литература

1. Keller R.B. Design for Electromagnetic Compatibility--In a Nutshell: Theory and Practice. – Springer Nature, 2023. – С. 416.

2. Мелешин В.И. Управление транзисторными преобразователями энергии. Москва, Техносфера. 2011. 576 с.

3. Сафина Р.М., Шкиндеров М.С., Мубараков Р.Р. Помехоустойчивость систем контроля и управления доступом в здания при воздействии электромагнитных помех по сети электропитания // Журнал радиоэлектроники. – 2021. – №. 6.

4. Шкиндеров М.С., Нуриев М.Г., Гизатуллин З.М. Сквозное прогнозирование помехоустойчивости систем контроля и управления при внешних электромагнитных воздействиях // Вестник Казанского государственного энергетического университета. – 2016. – № 2(30). – С. 26-37.

5. Загородских Е.В. Об источниках кондуктивной помехоэмиссии при проектировании мостового инвертора напряжения // Технологии электромагнитной совместимости. – 2016. – №1. – C. 41-48.

6. Гизатуллин З.М., Гизатуллин Р.М., Мубараков Р.Р. Методика и средства для исследования кондуктивных помех от преобразователей электроэнергии в условиях эксплуатации // Журнал радиоэлектроники. – 2023. – №5.

7. Гизатуллин З.М., Шлеймович М.П. Методика исследования кондуктивных помех от энергетических устройств самолета на этапе его модернизации // Известия высших учебных заведений. Авиационная техника. – 2023. – №1. – С. 142-147.

8. Газизов Т.Р. и др. Пути решения актуальных проблем проектирования радиоэлектронных средств с учетом электромагнитной совместимости // Техника радиосвязи. – 2014. – №. 2. – С. 11-22.

9. Куксенко С.П. и др. Новые возможности системы моделирования электромагнитной совместимости TALGAT // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2015. – № 2(36). – С. 45-50.

10. Нуриев М.Г., Гизатуллин З.М., Гизатуллин Р.М. Физическое моделирование электромагнитных помех в беспилотном летательном аппарате при воздействии высоковольтной линии электропередачи // Известия высших учебных заведений. Авиационная техника. – 2017. – № 2. – С. 119-124.

11. Шалагин С.В. Распределенное вычисление быстрого преобразования Фурье в архитектуре FPGA // Вестник Технологического университета. – 2019. – Т. 22 – № 2. – С. 155-158.

12. Гизатуллин З.М. Сквозное прогнозирование помехоустойчивости электронно-вычислительных средств внутри зданий при внешних электромагнитных воздействиях // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. – 2011. – № 2. – С. 123-128.

13. De Marchi L., Mitchell L. Hands-On Neural Networks: Learn how to build and train your first neural network model using Python. – Packt Publishing Ltd, 2019.

14. Андреянов Н.В. и др. Анализ стенда бортовой системы для методов обнаружения основанных на глубоких нейронных сетях // Научно-технический вестник Поволжья Учредители: ООО «Рашин Сайнс». – 2022. – №. 5. – С. 13-16.

15. Гизатуллин З.М. и др. Исследование алгоритма анализа изображений радужной оболочки глаза на основе сверточной нейронной сети // Научно-технический вестник Поволжья. Учредители: ООО «Рашин Сайнс». – 2023. – № 6. – С. 55-57.

16. Катасев А.С. и др. Сверточная нейросетевая модель распознавания рукописных математических выражений // Вестник Технологического университета. – 2024. – Т. 27. – № 6. – С. 123-127.

17. Luo M., Huang K.M. Prediction of the electromagnetic field in metallic enclosures using artificial neural networks // Progress In Electromagnetics Research. – 2011. – Т. 116. – С. 171-184.

18. Гизатуллин З.М., Гизатуллин Р.М., Мубараков Р.Р. Моделирование помех в электронном устройстве при воздействии импульсного магнитного поля с использованием искусственной нейронной сети // Журнал радиоэлектроники. – 2024. – № 5.

19. Гизатуллин З.М., Мубараков Р.Р. Прогнозирование помех электростатического разряда в электронном устройстве с использованием искусственной нейронной сети // Журнал радиоэлектроники. – 2024. – № 8.

20. Евдокимова Т.С., Андреянов Н.В., Фаткуллина Л.Ф. Методы расширения наборов данных на основе обучения с подкреплением // Научно-технический вестник Поволжья. Учредители: ООО «Рашин Сайнс». – 2023 – №. 11. – С. 59-62.

21. Khadse C.B., Chaudhari M.A., Borghate V.B. Electromagnetic compatibility estimator using scaled conjugate gradient backpropagation based artificial neural network // IEEE Transactions on Industrial Informatics. – 2016. – Т. 13. – №. 3. – С. 1036-1045.

22. Нгуен В.Т., Кириллов В.Ю. Проектирование трасс электрических жгутов бортовой сети с учетом электромагнитной совместимости // Технологии электромагнитной совместимости. – 2020. – № 2(73). – С. 29-35.

23. Гизатуллин З.М. и др. Повышение устойчивости детектора контуров Кэнни к воздействию помех // Научно-технический вестник Поволжья. Учредители: ООО «Рашин Сайнс». – 2023. – № 7. – С. 25-28.

24. Гибадуллин Р.Ф., Вершинин И.С., Глебов Е.Е. Разработка приложения для ассоциативной защиты файлов // Инженерный вестник Дона. – 2023. – № 6. – С. 118-142.

25. Шарипов Р.Р., Юсупов Б.З. Исследование электрических параметров пороговых извещателей // Программные системы и вычислительные методы. – 2023. – № 3. – С. 29-47.

26. Гибадуллин Р.Ф., Вершинин И.С. Ассоциативная защита числовых сведений в текстовых документах с применением библиотеки Parallel Framework платформы .NET // Computational Nanotechnology. – 2023. – Т. 10. – № 3. – С. 121-129.

Для цитирования:

Гизатуллин З.М., Мубараков Р.Р. Прогнозирование кондуктивных помех от преобразователя электроэнергии с использованием искусственной нейронной сети // Журнал радиоэлектроники. – 2025. – № 4. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2025.4.10