Adaptive control of reversible thyristor electric drives in brewing lines based on integral stability criterion

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The study presents a methodology for adaptive control of reversible thyristor electric drives in brewing lines. An integral-stability criterion is proposed, which simultaneously minimizes thermal losses and maintains the required system stability margin. Based on a posteriori analysis of the motor current signature, an adaptive PID controller was developed and implemented using an implicit difference scheme with a variable step. Simulation and full-scale tests confirmed a reduction in energy consumption by 9-10%, a decrease commutator temperature, and a more than fourfold reduction in unscheduled downtimes.

Aim. The study is to develop a control method for reversible electric drives that ensures both improved energy efficiency and operational reliability under high-frequency reversals and power supply fluctuations.

Methods. The proposed approach relies on an integral functional combining thermal loss minimization with stability assessment via the Lyapunov function. Controller parameters were adjusted using statistical characteristics of the motor current signature. The numerical implementation uses an implicit difference scheme involing an adaptive discretization algorithm. The effectiveness of the method was confirmed through simulation modeling and experimental testing on brewing equipment.

Results. The experiments demonstrate reducing specific energy consumption by 8-10%, reducing thermal stress and peak currents, and improving stability margin to at least 25%. The commutator temperature is reduced by 11-13 °C, extending insulation lifetime. The number of unscheduled shutdowns decreases more than fourfold compared with conventional PI control.

Conclusions. The integral-stability criterion has proven its effectiveness, enhancing simultaneously energy efficiency and reliability of electric drives. The developed controller is compatible with industrial PLCs and SCADA systems, which facilitates implementation. Economic evaluation confirmes the feasibility of the approach, with a payback period of less than 1.5 years, making the method promising for widespread application in brewing and related industries. The economic evaluation confirms the feasibility of this method, with a payback period of less than 1.5 years, which makes the approach promising for large-scale application in the brewing and related industries.

About the authors

V. S. Artemyev

Plekhanov Russian University of Economics

Author for correspondence.
Email: Artemev.vs@rea.ru
ORCID iD: 0000-0002-0860-6328
SPIN-code: 8912-5825

Senior Lecturer, Department of Computer Science 

Russian Federation, 36, Stremyannyy lane, Moscow, 115054, Russia

References

  1. Polyantseva E.R. Modern trends in the design of breweries. Era of Science. 2023. No. 36. Pp. 199-207. EDN: HUORLJ. (In Russian)
  2. Lukin A.A., Ganenko S.V., Shtrikker L.A. Development of technological and design requirements for a filter tank for the production of craft beer "CHELYABINSKOE". Daghestan Gau Proceedings. 2023. No. 4(20). Pp. 222-230. doi: 10.52671/26867591_2023_4_222. (In Russian)
  3. Belov V.I. Improving the energy efficiency of Russian regions in the context of their sustainable development. St. Petersburg: Skifiya-print, 2025. 203 p. ISBN: 978-5-98620-764-3. (In Russian)
  4. Aleksandrova N.R., Khamzina O.I., Klimushkina N.E., Leshina E.A. Express assessment of the financial security of agricultural enterprises. Ekonomika i Predprinimatel'stvo [Economics and Entrepreneurship]. 2025. No. 2(175). Pp. 1035-1040. doi: 10.34925/EIP.2025.175.2.189. (In Russian)
  5. Khrushkov A.E., Bazarov G.D. Overview of SCADA system architecture and its areas of application. Nauchnyy Aspekt [Scientific Aspect]. 2024. Vol. 41. No. 1. Pp. 5329-5335. EDN: TPWGLF. (In Russian)
  6. Solovyev O.G., Sapozhnikova O.A., Revenko N.F. Possible solutions to the problem of supplying spare parts and components for imported equipment at Russian breweries. Social'no-e'konomicheskoe upravlenie: Teoriya i praktika [Socio-economic Management: Theory and Practice]. 2024. Vol. 20. No. 1. Pp. 81-87. (In Russian)
  7. Odnokopylov I.G., Lyapunov D.Yu., Voronina N.A. et al. Regulation of the speed of an asynchronous motor in a closed system with a thyristor voltage regulator. Omsk Scientific Bulletin. 2021. No. 3(177). Pp. 64-69. doi: 10.25206/1813-8225-2021-177-64-69. (In Russian)
  8. Usova E.D., Breido I.V. Analysis of the principles of construction of semiconductor DC electric drives with improved static and dynamic characteristics. Automation. Informatics. 2021. No. 1-2. Pp. 49-52. EDN: HLSSWG. (In Russian)
  9. Omelchenko E.Ya., Belyi A.V., Enin S.S., Fomin N.V. Energy-efficient test benches for electric motors. Electrotechnical Systems and Complexes. 2018. No. 3(40). Pp. 12-19. doi: 10.18503/2311-8318-2018-3(40)-12-19. (In Russian)
  10. Kharlamov V.V., Popov D. I., Kukarekin E. A. Simulation model of a test bench for testing unregulated asynchronous motors using the mutual load method. Journal of Transsib Railway Studies. 2024. No. 4(60). Pp. 139-147. EDN: VCLIFD. (In Russian)
  11. Artemyev V.S., Mokrova N.V. Models for the use of differential circuits in automated control systems. Electrical Technologies and Electrical Equipment in Agriculture. 2025. Vol. 72. No. 1(58). Pp. 97-105. doi: 10.22314/2658-4859-2025-72-1-97-105. (In Russian)
  12. Falkov G.A., Popov S.A., Manshin I.M., Gorlov A.S. Simulation modeling of power quality indicators in the grid. Sovremennaya nauka: aktual'nye problemy teorii i praktiki. Seriya: Estestvennye i tekhnicheskie nauki [Modern Science: Current Issues in Theory and Practice. Series: Natural and Technical Sciences]. 2022. No. 12-2. Pp. 178-189. doi: 10.37882/2223-2966.2022.12-2.36. (In Russian)
  13. GOST 30805.22 - 2013 (CISPR 22:2006) Electromagnetic compatibility of technical means. (In Russian)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Artemyev V.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».