Електропривод: керування електромашинами, перетворювачі, ПЧ, AI-підхід
Електропривод є ключовим елементом сучасних промислових систем, робототехніки, енергетики та автоматизації.
На кафедрі електричної інженерії, енергоменеджменту та мехатроніки студенти вивчають принципи керування
електричними машинами, роботу з перетворювачами частоти (ПЧ), цифрове налаштування параметрів та впровадження
інтелектуальних алгоритмів керування на основі ШІ та машинного навчання.
Партнерство: кафедра здійснює активну співпрацю з Schneider Electric Україна.
Завдяки цьому студенти працюють із сучасними частотними перетворювачами,
отримують доступ до офіційних навчальних матеріалів, проходять практичні тренінги та можуть здобути
міжнародні сертифікати Schneider Electric.
Що вивчають студенти?
- Теорію та моделі електричних машин (ДПТ, асинхронні, синхронні, PMSM, BLDC).
- Перетворювачі частоти, інвертори, драйвери потужності.
- ПІД-, векторне та пряме моментне керування (FOC / DTC).
- Налаштування ПЧ: параметризація, пуск, діагностика, контроль моменту/швидкості.
- Промислові протоколи: Modbus, CANopen, ProfiNet для приводу.
- AI-підхід: машинне навчання для ідентифікації параметрів приводу, адаптивного керування та прогнозної діагностики.
Лабораторне та програмне забезпечення
- Частотні перетворювачі Schneider Electric (Altivar, ATV-серії).
- Стенди з ДПТ, AC, BLDC та синхронними двигунами з датчиками моменту та енкодерами.
- Налаштування та параметризація ПЧ через SoMove та EcoStruxure.
- MATLAB/Simulink для моделювання електромеханічних систем.
- Python + PyTorch для прогнозної діагностики та адаптивного керування.
Співпраця зі Schneider Electric Україна включає
- Спільні навчальні програми та сертифікаційні модулі.
- Практику на базі партнерських інжинірингових центрів та корпорацій.
- Гостьові тренінги від технічних спеціалістів Schneider Electric.
- Підготовку студентів до міжнародних конкурсів автоматизації та електроприводу.
Приклади студентських проєктів
- FOC-керування асинхронним двигуном із датчиком швидкості та зворотним зв’язком.
- Прогнозне керування моментом з використанням моделей машинного навчання.
- Виявлення аномалій в роботі приводу (вібрації, перегрів, втрати моменту).
- Оптимізація енергоспоживання електроприводних систем у виробництві.
Така підготовка дозволяє випускникам упевнено працювати в промисловій автоматизації,
робототехніці, енергетичних компаніях, транспортній галузі, а також у R&D центрах міжнародних корпорацій.