Содержание к диссертации
Введение
1. Краткий обзор исследований по нечеткой логике 9
1.1 История создания нечетких методов и текущее состояние исследований 9
1.2 Основные определения и положения нечетких методов
1.2.1 Нечеткие множества 11
1.2.2 Лингвистические переменные 14
1.2.3 Нечеткая логика 16
1.2.4 Нечеткие лингвистические регуляторы 17
1.3 Краткие выводы по первой главе 21
2. Адаптивный нечеткий лингвистический регулятор для управления реакционной температурой в процессе автоклавного выщелачивания бокситов 23
2.1 Процесс автоклавного выщелачивания бокситов 24
2.2 Исходная система управления реакционной температурой 30
2.3 Постановка задачи исследования 32
2.4 Исследование вариантов улучшения комбинированной системы управления спомощью нечетких методов 33
2.5 Предлагаемая структура системы управления с адаптивным нечетким лингвистическим регулятором 37
2.6 Существующие адаптивные нечеткие лингвистические регуляторы 39
2.7 Предлагаемый адаптивный нечеткий лингвистический регулятор 43
2.8 Исследование полученной системы управления 49
2.8.1 Исследование метода с использованием простейшей модели объекта 49
2.8.2 Исследование метода на модели процесса автоклавного выщелачивания бокситов 55
2.9 Свойства полученной системы управления 61
2.10 Практическое применение предложенного алгоритма управления 63
2.11 Краткие выводы по второй главе 63
3. Нечеткий лингвистический регулятор для управления движением электроподвижного состава монорельсовой дороги 65
3.1 Краткие сведения о системах автоведения 66
3.2 Задача автоведения электроподвижного состава монорельсовой дороги. Постановка задачи научного исследования 69
3.3 Традиционные алгоритмы управления автономных систем автоведения 71
3.3.1 Алгоритмы управления движением электроподвижного состава на перегонах .71
3.3.2 Управление прицельным торможением 75
3.4 Алгоритмы автоведения, основанные на нечетких методах 77
3.5 Предлагаемый алгоритм управления с использованием нечеткого лингвистического регулятора 81
3.5.1 Общие положения предлагаемого метода 82
3.5.2 Структура управляющего алгоритма 83
3.5.3 Описание лингвистических переменных нечеткого регулятора 85
3.5.4 Описание базы правил нечеткого лингвистического регулятора 90
3.5.5 Процедура нечеткого вывода 90
3.6 Исследование предлагаемого нечеткого регулятора 91
3.6.1 Соблюдение ограничений скорости 91
3.6.2 Прицельное торможение 95
3.6.3 Регулирование времени 99
3.7 Результаты вычислительных экспериментов 102
3.7.1 Расчеты с использованием в качестве модели двух последовательносоединенных интеграторов 102
3.6.2 Расчеты с использованием комплексной модели 111
3.8 Оценка вычислительной сложности предлагаемого алгоритма 123
3.9 Практическая реализация 124
3.10 Краткие выводы по третьей главе 124
Заключение 127
Библиографический список 130
Приложения 137
- Нечеткие лингвистические регуляторы
- Исследование вариантов улучшения комбинированной системы управления спомощью нечетких методов
- Исследование метода на модели процесса автоклавного выщелачивания бокситов
- Описание лингвистических переменных нечеткого регулятора
Введение к работе
Актуальность
В современной теории автоматизации методы построения систем управления, основанные на нечеткой логике, нечетких множествах и лингвистических переменных, получают все большее распространение. Прежде всего, это обусловлено рядом преимуществ, которые предоставляют данные методы (далее нечеткие методы) разработчику систем управления.
Одним из основных преимуществ нечетких методов является то, что они позволяют работать с размытыми или плохо определенными данными, оперируя ими на более высоком уровне общности - уровне макрознания [9]. Данное преимущество является очень важным при работе со сложными системами, для которых учет всех параметров традиционными методами является либо невозможным, либо чрезмерно трудоемким [1 - 3, 5 - 7].
Поскольку теория лингвистической переменной позволяет описывать модели объектов и алгоритмы систем управления в терминах естественного языка, то это делает их прозрачными и легкими для понимания, что облегчает их дальнейшую эксплуатацию и модернизацию. Применение терминов естественного языка позволяет напрямую использовать знания экспертов предметной области или опытных операторов для построения алгоритмов управления и моделей объектов [2, 3].
Нечеткие лингвистические регуляторы являются нелинейными по своей природе, что позволяет эффективно их использовать для управления нелинейными объектами [12, 15, 20, 22 и др.].
Нечеткие методы можно применять совместно с традиционными алгоритмами управления, используя наилучшие черты различных подходов [25 - 29, 35]. Имеется значительный потенциал улучшения многих существующих управляющих систем за счет использования нечетких методов.
Данные преимущества отмечаются многими исследователями и подтверждены как теоретическими исследованиями, так и практическими применениями. Нечеткие методы переживают бурное развитие в Европе, Северной Америке, Китае, Японии, Корее. В нашей стране так же ведутся работы в этом направлении, например, [5-8, 10, 64-71]. Тем не менее, в России нечеткие лингвистические регуляторы широкого распространения пока не получили.
В условиях жесткой международной конкуренции применение нечетких методов должно повысить привлекательность отечественной продукции, снизить издержки при ее производстве.
Таким образом, в настоящее время является актуальной задача по применению существующих, а так же по разработке новых методов управления на основе нечетких лингвистических регуляторов, как для построения новых систем управления, так и для улучшения существующих.
В данной работе применение нечетких лингвистических регуляторов рассматривается на примере построения систем управления двумя сложными динамическими объектами: системы регулирования реакционной температуры в процессе автоклавного выщелачивания бокситов и системы управления движением электроподвижного состава монорельсовой дороги.
Выбор этих объектов обусловлен тем, что, во-первых, данные объекты являются сложными, с размытыми и плохо определенными параметрами, что позволяет использовать основные преимущества, предоставляемые нечеткими лингвистическими регуляторами. Во-вторых, примененные для этих объектов управляющие алгоритмы могут быть использованы для многих других объектов управления. А в третьих, для этих объектов существует возможность немедленного практического применения предлагаемых методов с прямым экономическим эффектом.
Объект исследования - нечеткие методы управления в технических системах.
Предмет исследования - методы применения нечетких лингвистических регуляторов для управления сложными динамическими объектами. Постановка цели исследования:
1. Исследование и разработка методов управления сложными динамическими объектами с помощью нечетких лингвистических регуляторов.
2. Использование разработанных методов для управления реакционной температурой в технологическом процессе автоклавного выщелачивания, а так же для управления движением электроподвижного состава монорельсовой дороги.
Для достижения данных целей были поставлены следующие задачи:
1. Исследование методов управления с использованием нечетких лингвистических регуляторов, ориентируясь на построение системы управления температурой в процессе автоклавного выщелачивания и системы управления движением рельсового транспортного средства.
2. Выбор наиболее подходящих методов или разработка новых для каждой из рассматриваемых систем управления.
3. Построение на базе разработанных методов системы управления температурой в процессе автоклавного выщелачивания и системы управления движением рельсового транспортного средства.
4. Исследование свойств полученных систем управления.
Методы исследований базируются на использовании теории нечеткой логики, нечетких множеств и лингвистических переменных, теории автоматического управления, системного анализа, вычислительного эксперимента, математического моделирования.
Научная новизна работы состоит в разработке новых методов применения нечетких лингвистических регуляторов для управления сложными динамическими объектами. При этом:
1. Разработана структура системы управления, состоящей из комбинированной системы управления и адаптивного нечеткого регулятора, который компенсирует отклонения программной составляющей от реальной характеристики объекта.
2. Разработан и теоретически обоснован адаптивный нечеткий лингвистический регулятор, позволяющий компенсировать отклонения программной составляющей комбинированной системы от реальной характеристики объекта.
3. Создан и апробирован алгоритм управления температурой в процессе автоклавного выщелачивания на основе комбинированной системы управления и адаптивного нечеткого лингвистического регулятора.
4. Предложен новый подход к построению систем автоведения поездов, основанный, с одной стороны, на традиционном программно-вычислительном алгоритме, а с другой, на использовании нечеткого лингвистического регулятора.
5. На основе предложенного подхода разработан алгоритм автоматического управления движением электроподвижного состава монорельсовой дороги. Дано теоретическое обоснование работоспособности алгоритма, проведена его экспериментальная и практическая реализация.
Практическая ценность работы заключается в том, что разработанные методы позволяют повысить качество регулирования, что во многих случаях может приводить к существенному экономическому эффекту.
Метод построения управляющих систем состоящих из комбинированной системы управления и адаптивного нечеткого лингвистического регулятора применим ко многим существующим системам, так как системы управления на основе комбинированной структуры широко распространены. Во многих случаях улучшение существующих алгоритмов можно произвести с минимальными затратами, на действующем программно-аппаратном обеспечении.
Метод построения систем автоведения электроподвижного состава монорельсовой дороги может быть применен для построения систем управления движением других рельсовых транспортных средств: пассажирских поездов, метрополитена и т.д..
Внедрение результатов. На основании результатов данной диссертационной работы реализован и внедрен алгоритм управления электроподвижным составом Московской монорельсовой дороги. Улучшен регулятор температуры во втором автоклаве батареи выщелачивания на Богословском алюминиевом заводе (г. Краснотурьинск).
Апробация результатов. Основные положения диссертационной работы докладывались на Всероссийской научной конференции "Управление и информационные технологии" УИТ 2003, на весенней отчетной научно-практической конференции аспирантов УГТУ (2002), на третьей научно технической конференции молодых специалистов НПО А (2003), на весенней отчетной научно-практической конференции аспирантов УГТУ (2003).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 работ, в том числе 4 статьи.
Структура диссертации. Первая глава посвящена обзору нечетких методов. В начале главы кратко рассматривается история их создания, обозначаются основные вехи развития и ведущие исследователи. Далее, во избежание неоднозначностей в трактовке основного материала, бегло излагаются базовые понятия нечетких методов.
Во второй главе рассматривается процесс автоклавного выщелачивания бокситов. Показывается его сложность и плохая определенность. Отмечается, что регулирование температуры является важнейшим фактором, влияющим на качество и выход глинозема. Рассматривается управляющий алгоритм на основе комбинированной структуры управления, реализованный ранее. Дается постановка задачи исследования. Исследуются возможные способы улучшения структуры управляющего алгоритма с помощью нечетких лингвистических регуляторов. Описывается предлагаемая структура управления с адаптивным нечетким лингвистическим регулятором, компенсирующим отклонения программной составляющей от реальной характеристики объекта. Рассматриваются различные алгоритмы обучения нечеткого лингвистического регулятора, описанные другими исследователями. Обосновывается выбор структуры нечеткого лингвистического регулятора и алгоритма обучения. Исследуются свойства полученной системы управления. Приводятся данные вычислительных экспериментов и практического применения. Формулируются некоторые выводы.
В третьей главе рассматривается система автоматического управления движением электроподвижного состава монорельсовой дороги. Для этого кратко излагаются общие сведения о системах автоведения поездов, показывается, в чем заключается сложность и неопределенность объекта управления. Ставится задача управления движением электроподвижного состава монорельсовой дороги. Дается постановка задачи научного исследования. Рассматриваются как традиционные методы построения систем управления движением рельсового транспортного средства, так и методы, основанные на нечеткой логике. Обосновывается выбор метода управления на основе традиционного программно-вычислительного алгоритма и нечеткого лингвистического регулятора. Рассматривается его реализация. Исследуются свойства полученной системы управления. Аналитически показывается, что предлагаемый алгоритм управления позволяет решать основные задачи автоведения электроподвижного состава: регулирование времени хода, соблюдение ограничений скорости, прицельное торможение. Исследуется влияние параметров функций принадлежности нечетких переменных на работу алгоритма управления. Приводятся результаты моделирования для различных моделей электроподвижного состава. Формулируются выводы.
В заключении приводятся основные выводы по проделанной работе. Кратко излагаются основные научные и практические результаты.
Автор выражает глубокую благодарность научному консультанту кандидату технических наук, доценту Евгению Эрастовичу Страшинину, научному руководителю заслуженному деятелю науки и техники РФ, доктору технических наук, профессору Владимиру Георгиевичу Лисиенко, а так же сотрудникам лаборатории динамических систем НПО Автоматики и коллективу Уральского филиала ЗАО "РТСофт".
Нечеткие лингвистические регуляторы
В данной работе нечеткие методы применяются для управления двумя сложными динамическими объектами. Первым из рассматриваемых объектов является процесс автоклавного выщелачивания бокситов. Как будет показано далее, процесс выщелачивания является сложным физико-химическим процессом, на протекание которого влияет множество факторов. Кроме того, процесс выщелачивания обладает сложной динамикой контуров управления за счет физической распределенности объекта, инерционности процессов теплообмена, наличия множества возмущающих воздействий и других факторов, влияющих на переходные процессы. Таким образом, применение нечетких методов для управления процессом выщелачивания, учитывая преимущества нечеткой логики в управлении сложными системами, должно оказаться эффективным.
С другой стороны, поскольку производство алюминия в нашей стране большей частью ориентировано на экспорт, производителям приходится сталкиваться с жесткой конкуренцией на мировом рынке. Успешно противостоять крупнейшим мировым концернам можно только повысив эффективность производства до мирового уровня. Для этого необходимо использовать все имеющиеся ресурсы снижения издержек производства и повышения его эффективности. Таким образом, применение нечетких методов для управления процессом выщелачивания бокситов является актуальным.
В данной главе будет рассмотрено применение нечетких методов для управления реакционной температурой в процессе автоклавного выщелачивания. В связи с этим кратко описывается процесс автоклавного выщелачивания бокситов. Показывается его сложность и плохая определенность. Отмечается, что регулирование температуры в реакционном автоклаве является важнейшим фактором, влияющим на качество и выход глинозема. Рассматривается структура управляющего алгоритма, реализованного ранее. Дается постановка задачи исследования. Исследуются возможные способы улучшения структуры управляющего алгоритма с помощью нечетких лингвистических регуляторов. Описывается предлагаемая структура управления с адаптивным нечетким лингвистическим регулятором. Рассматриваются различные алгоритмы обучения нечеткого лингвистического регулятора, описанные другими исследователями. Обосновывается выбор структуры нечеткого лингвистического регулятора и алгоритма обучения. Исследуются свойства полученной системы управления. Приводятся данные вычислительных экспериментов и практического применения. Формулируются некоторые выводы. В настоящее время основным промышленным способом получения алюминия является электролиз глинозема (AI2O3), растворенного в расплавленном криолите (Na2AlF6) [77]. Алюминиевые минералы редко встречаются в природе в чистом виде в таких количествах, чтобы образовывать промышленные месторождения. Как правило, эти минералы входят в состав горной породы вместе с другими минералами. Наиболее важными рудами алюминия являются бокситы [62].
Промышленные щелочные способы производства глинозема из бокситов подразделяются на: 1) гидрохимический (способ Байера); 2) способ спекания и 3) комбинированный способ (сочетание способа Байера со способом спекания в параллельном или последовательном варианте).
Термические, гидрохимические и комбинированные щелочные способы получения глинозема состоят из подготовки сырья, гидрохимических процессов перевода полезных компонентов в растворимые соединения, их выщелачивания, очистки от примесей, выделения из раствора гидроксида алюминия и получения чистого оксида алюминия [78].
В соответствии с обобщенной технологической схемой (рис. 2.1) сырьевые материалы проходят предварительную подготовку, которая может включать термические процессы (спекание нефелиновой руды с известняком, обжиг боксита или спекание его с известняком и содой, восстановительный обжиг алунита и т.д.), а также измельчение сырья и смешивание его с выщелачивающими растворами.
Выщелачивание подготовленного сырья осуществляют оборотными алюминатно-щелочными растворами с достаточно высоким содержанием в них щелочи (до 300 кг/м Na20), часто при повышенных температурах (до 280С) и давлениях (до 60 атмосфер). В процессе выщелачивания алюминиисодержащее сырье разлагается, и в раствор переходят щелочные алюминаты. Повышенное содержание в пульпе после выщелачивания каустической щелочи предохраняет алюминатныи раствор от преждевременного гидролитического разложения алюмината натрия с выделением в твердую фазу гидроксида алюминия. В процессе разбавления пульпы после выщелачивания промводой с последующей стадии технологического цикла создаются условия для более эффективного протекания процессов разделения пульпы на твердую и жидкую фазы и промывки шлама водой.
В процессе декомпозиции жидкой фазы под действием факторов, снижающих равновесную концентрацию оксида алюминия (охлаждение раствора, снижение концентрации каустической щелочи, введение затравки, перемешивание в течение длительного времени), происходит разложение раствора с кристаллизацией и выделением в осадок твердого гидроксида алюминия. Полученный гидроксид алюминия отделяют от раствора, промывают, подвергают прокалке при высоких температурах (кальцинации) с получением конечного продукта - безводного оксида алюминия (глинозема).
Оставшийся алюминатно-щелочной раствор, разбавленный на предыдущих стадиях обработки промывными водами, подвергается концентрированию и в виде оборотного производственного раствора вновь поступает в процесс выщелачивания, завершая гидрохимический цикл переработки сырья.
В приведенной схеме производства глинозема процесс выщелачивания является важнейшим и определяет не только качество получаемого продукта, но и технико-экономические показатели всего производства [78].
Полнота перехода гидроксида алюминия в раствор определяет основной технологический показатель любого способа производства глинозема - химический выход (извлечение) полезного компонента. Величина химического извлечения зависит не только от вида и свойств перерабатываемого сырья, но и от режимных условий самого процесса выщелачивания (концентрации каустической щелочи в сфере выщелачивания, температуры процесса, его гидродинамики, степени измельчения материала). Эти условия часто взаимосвязаны и определяют интенсивность взаимодействия как гидроксида алюминия, содержащегося в сырье, с каустической щелочью, так и различных примесей (кремния, титана и пр.), содержащихся в перерабатываемом материале, с оборотным алюминатно-щелочным раствором. Эти процессы обусловливают химические потери глинозема и щелочи и, следовательно, величину общего химического извлечения полезных компонентов из сырья. С другой стороны, условия процесса выщелачивания в значительной степени определяют качество получаемого глинозема и в первую очередь -загрязненность конечного продукта оксидами железа и кремния.
Поэтому одной из основных задач управления процессом выщелачивания является стабилизация режимных параметров на уровнях, обеспечивающих оптимальность условий для протекания основных химических взаимодействий и предупреждающих повышение потерь глинозема и щелочи [78].
Исследование вариантов улучшения комбинированной системы управления спомощью нечетких методов
Уставка по расходу пара на батарею формируется путем суммирования Gprjprog и значения dGpr, получаемого с учетом ошибки (невязки) стабилизации температуры во втором автоклаве на основе Пропорционально-Интегрального закона регулирования. Структура алгоритма управления представлена на рис. 2.3. Структура такого типа является комбинированной или разомкнуто-замкнутой или системой управления с программной составляющей. Отметим, что система управления, представленная на рис. 2.3 представляет собой структуру с вложенными контурами управления. Внутренний контур построен на базе ШИМ-регулятора и предназначен для позиционирования заслонки подачи пара сигналами "Больше" - "Меньше". Следующий контур - это контур управления расходом пара, построенный на базе ПИД-регулятора. Выход регулятора пара является уставкой для ШИМ-регулятора положения заслонки. И, наконец, внешним контуром является комбинированная система регулирования температуры. Выход регулятора температуры является уставкой для регулятора расхода пара.
В систему управления введен ключ 3v, который отключает ПИ-регулятор на время 15 минут после смены уставки температуры. Необходимость ключа обусловлена тем, что смена уставки не является возмущением и должна отрабатываться программной составляющей, а не ПИ-регулятором. Работа ПИ-регулятора во время переходного процесса приводит к перерегулированию, что является недопустимым для рассматриваемого объекта. Реализованный алгоритм управления позволил существенно улучшить основные показатели качества технологической установки: выход годного глинозема, затраты пара, качество продукции [63]. Вместе с тем, данный алгоритм обладает недостатком: в процессе работы параметры технологической установки меняются таким образом, что качество регулирования значительно снижается. Это приводит к необходимости периодически подстраивать регулятор. Значительное влияние на качество управления оказывает отклонение формул (2.1), (2.2), (2.3) от реальных характеристик объекта. С помощью алгоритма управления, описанного в п. 2.2 удалось добиться значительного повышения качества протекающих процессов в автоклавной батарее. Таким образом, алгоритм доказал свою работоспособность. Кроме того, данный алгоритм уже реализован на определенной программно-аппаратной платформе как часть комплексной системы АСУ ТП. Серьезные изменения в программном обеспечении управляющих контроллеров повлекут за собой длительную отладку со значительным вмешательством в идущий технологический процесс. Следовательно, имеет смысл применить нечеткие методы для улучшения существующего алгоритма управления с использованием имеющегося программно-аппаратного и алгоритмического обеспечения. Таким образом, задачи исследования можно сформулировать следующим образом: 1. Рассмотрение известных методов применения нечетких лингвистических регуляторов для улучшения комбинированной системы управления. 2. Выбор наиболее подходящего метода или разработка нового. 3. Исследование свойств полученной системы управления. 4. Построение на базе разработанных нечетких методов более эффективной системы управления реакционной температурой в процессе автоклавного выщелачивания. Смысл комбинированного метода управления заключается в том, что при больших отклонениях от заданного значения используется расчетное управляющее воздействие (программная составляющая), а при приближении к цели, в действие вступает регулятор, который осуществляет точный вывод системы в заданное состояние, а так же устраняет влияние неизмеримых возмущений. Регулятор в замкнутой части комбинированной системы, как правило, реализуется в виде стандартного ПИ, ПД или ПИД-регулятора. Улучшить показатели функционирования системы можно применив нечеткие методы для улучшения работы как замкнутой, так и разомкнутой части комбинированной системы. Рассмотрим, какие нечеткие методы улучшения стандартных ПИ, ПД и ПИД-регуляторов предлагаются другими исследователями. Очень часто, нечеткие регуляторы применяют для корректировки коэффициентов традиционных регуляторов, в зависимости от текущего состояния объекта [8, 17, 18]. Некоторые исследователи заменяют часть традиционного алгоритма нечетким лингвистическим регулятором. Например, в работе [17] на нечеткий регулятор заменяется пропорциональная часть ПИД-регулятора. Структуры исходной и результирующей системы управления приведены на рис. 2.5. Разработанная система управления была применена для управления загрузкой котельной, работающей на угле. Задачей регулятора являлось поддержание давления пара на определенном уровне за счет изменения подачи угля и воздуха. Регулирование давления в таких котельных, как правило, осуществляется опытным человеком оператором. Реализация автоматического управления затруднена из-за сильной нелинейности и неопределенности системы. До проведения работ в котельной использовался обычный ПИД-регулятор, ввиду его простоты. Однако при сильных изменениях нагрузки или при других возмущениях ПИД-регулятор не справлялся, и в этих случаях оператор брал управление на себя. Результаты внедрения показали высокую эффективность предложенного гибридного регулятора и позволили в большинстве случаев отказаться от ручной подстройки системы. Теми же авторами в работе [37] предложена успешная реализация этого метода для управления роботом-манипулятором.
Большой интерес представляет работа японских ученых Акифуми Отсубо, Кенизиро Хайаши и др. [27], которая основана на исследованиях [28, 29]. В этой работе рассматривается применение нечеткого регулятора совместно с обычным ПИД-регулятором. При этом нечеткий регулятор работает на начальном этапе управления, обеспечивая быструю реакцию в переходном режиме, а ПИД-регулятор вступает в действие при приближении системы к установившемуся режиму вблизи требуемого выходного значения. При этом, во-первых, достигается робастность алгоритма управления и требуемая быстрота реакции на переходных режимах за счет использования нечеткой логики, а во-вторых, обеспечивается точность работы системы в установившемся режиме за счет ПИД-регулятора. В работе отмечается, что дополнительным преимуществом такой гибридной системы является то, что во время переходного процесса с помощью нечеткого регулятора учитываются нелинейности объекта, характерные для больших значений ошибки, что недостижимо с использованием обычного ПИД-регулятора.
Переключение управления с нечеткой части на ПИД управление осуществляется с помощью процедуры нечеткого вывода - дополнительного нечеткого регулятора.
Исследование метода на модели процесса автоклавного выщелачивания бокситов
Вокруг каждого куба опишем сферу 5, радиусом Dmax. По построению для любой точки х є М существует сфера St такая, что х є 5,. Центр каждой сферы представляет собой посылку правила нечеткого регулятора, а это значит, что для любого х є М найдется хотя бы одно правило из базы правил.
Проанализируем полученные теоретические результаты. 1. Из формулы (2.17) вытекает, что параметр Dmax определяется поведением функции ЛР (у3, Лі,..., Лі) в области М. Чем сильнее функция АР (у3, Л/,..., Лі) подвержена изменениям в области М, тем меньшее значение параметра Dmax необходимо выбирать для достижения заданной точности. 2. Требуемое количество правил определяется объемом области М, который необходимо покрыть сферами радиуса Dmax Необходимо отметить, что прямое применение формул (2.17) и (2.19) для вычисления параметра Dmax и количества правил врядли имеет смысл, так как функция AP iy-i, Л/,..., Лі) и, соответственно, ее поведение не известны изначально. Кроме того, на самом деле важно именно общее поведение функции ЛР (у3, Лі,..., Лі), а не строгое ограничение нормы ее производной. При незначительных по амплитуде шумах, в следствии их наличия, значения производной могут достигать больших величин, но в целом, функция АР (у3, Лі,..., Лі) не будет претерпевать значительных изменений в окрестности Dmax, что позволяет использовать меньшее количество правил для ее аппроксимации. Далее, нет необходимости полностью покрывать правилами множество М. Достаточно, чтобы правила существовали для наиболее используемых областей М. Даже если для текущего состояния системы не будет найдено правило для вычисления корректирующего воздействия, система управления будет работать просто как обычная комбинированная система управления. Но для областей М, для которых в нечетком регуляторе найдутся правила, адаптивный нечеткий регулятор позволит улучшить процессы управления. Рассмотрим процесс обучения адаптивного нечеткого регулятора. Формула (2.13) позволяет находить правила адаптивного нечеткого регулятора, наблюдая за поведением комбинированной системы управления. При этом нет необходимости оценивать эффективность полученного правила, как, например, для регуляторов предложенных Проциком и Мамдани [13]. Таким образом, можно считать, что в момент добавления все правила нечеткого регулятора являются одинаково эффективными. С другой стороны, функция АР (у3, Лі,..., Л/) медленно меняется со временем. Это означает, что со временем правила могут перестать соответствовать функции АР (у3, Лі,..., Лі) и потерять свою эффективность. Следовательно, при отсутствии свободного места в базе правил, новое правило должно замещать правило помещенное в базу раньше других. Отметим, что обучение адаптивного нечеткого регулятора может осуществляться как при его одновременном участии в процессе регулирования, так и без него. В случае если нечеткий регулятор участвует в процессе управления, как обозначено на рис. 2.9, формула (2.12) принимает вид: Соответственно формула (2.13) преобразуется к виду: Выражение (2.21) означает, что при обучении нечеткого регулятора в процессе управления, заключение нового правила должно вычисляться как сумма выхода традиционного регулятора комбинированной системы и выхода нечеткого регулятора. Заметим, что при добавлении нового правила, выход нечеткого регулятора изменится, соответственно, изменится суммарное управляющее воздействие, при этом объект получит возмущение, которое традиционному регулятору придется устранять. Во избежание описанной ситуации, одновременно с добавлением нового правила подсистема обучения должна уменьшить выход традиционного регулятора на величину изменения выхода нечеткого регулятора после добавления правила. Это накладывает определенные ограничения на традиционный регулятор комбинированной системы. Однако для стандартных И, ПИ, ПИД регуляторов изменить выходное значение можно путем модификации памяти интегратора. Сжато сформулируем порядок работы подсистемы обучения адаптивного нечеткого регулятора. 1. Подсистема обучения ожидает наступления установившегося режима системы в соответствии с ограничениями (2.10). 2. Если установившаяся величина \urg(kQ +Тож)\ превышает заданный порог 5, то в базу правил вносится новое правило, в посылке которого находится вектор (у3, її,..., Л;), а в заключении urg(k0 +Т0Ж) +АР у , ,..., ). 3. Если база правил уже заполнена, то новое правило замещает правило, помещенное в базу раньше других. 4. Память интегратора традиционного регулятора изменяется на величину изменения выхода нечеткого регулятора после добавления нового правила.
Исследование свойств полученной системы производилось методами математического моделирования. Начальные исследования проводились на простейшей модели объекта управления, в дальнейшем, в качестве объекта управления использовалась температурная модель автоклавного выщелачивания.
Для отладки регулятора использовался простейший случай, когда программная составляющая вычислялась только исходя из задающего воздействия. Были построены две системы управления: простая комбинированная система и система, состоящая из комбинированной системы управления и адаптивного нечеткого регулятора. В качестве модели объекта применялись последовательно соединенные блок транспортного запаздывания и инерционное звено. В качестве регулятора использовался ПИ-регулятор.
Описание лингвистических переменных нечеткого регулятора
Автономные системы автоведения в соответствии с заданной программой движения осуществляют управление только одним поездом. При этом взаимодействие поездов определяется системой интервального регулирования: компенсация возмущений реализуется системой автоматического управления каждого поезда независимо от расположения остальных поездов на линии и определяется законом управления, наличием ресурса регулирования и ограничениями, накладываемыми системами безопасности движения.
Централизованная система обладает большими возможностями, так как наличие информации о положении всех поездов на линии позволяет более гибко компенсировать различные возмущения. В то же время при централизованной системе необходимы каналы связи между всеми поездами линии и центральным постом управления. Т.е. усложняется ее техническая реализация.
При большой протяженности линий, наиболее перспективными и рациональными по аппаратурным затратам являются централизованные системы автоведения со спорадической передачей информации с центрального поста управления на поезда [82]. Центральный пост управления получает информацию о положении всех поездов данного направления и оперативно рассчитывает график движения. На борт локомотива на станции или перед станцией передается информация о времени хода по ближайшему перегону, после чего управление поездом осуществляет автономное бортовое устройство автоведения.
Системы автоведения так же принято разделять по типу управляемых составов: системы автоведения поездов метрополитена, пригородных поездов, пассажирских поездов, грузовых поездов. Каждый тип обладает своей спецификой. Например, к системам автоведения поездов метрополитена предъявляются гораздо более жесткие требования к соблюдению графика движения и точности остановки, чем к системам автоведения пригородных поездов. С другой стороны, условия метрополитена создают комфортные условия для размещения дополнительного путевого оборудования, линий связи.
Разработка системы автоведения для электроподвижного состава монорельсовой дороги в отечественной практике осуществляется впервые.
Монорельсовые дороги предназначены для разгрузки традиционных городских видов транспорта. В крупных городах линии монорельсовой дороги позволяют связать радиальные линии метро, удалённые от центра города. Прокладываемые на высоте от 4 до 15 метров монорельсовые дороги не создают помех пешеходам и наземному транспорту, сохраняют природный и архитектурный ландшафт. Строительство монорельсовой дороги значительно дешевле, чем прокладка линии метро.
Автоматизированная система управления монорельсовой дороги строится по принципу централизованной системы со спорадической передачей информации. Перед отправлением со станции в бортовую ЭВМ электроподвижного состава (ЭПС) загружается время прибытия на следующую станцию и данные о предстоящем участке пути: ограничения скорости, профиль участка.
Трасса монорельсовой дороги имеет участки пути как прямолинейные, так и криволинейные различного радиуса кривизны - в плане, горизонтальные и с уклоном - в профиле. Кроме того, могут иметь место участки с ухудшенным состоянием пути. На основании анализа геометрических параметров трассы, энергетических и динамических характеристик тягового линейного электропривода каждый перегон разбит на характерные участки со своими максимально допустимыми скоростями V (і - номер характерного участка), определяемыми комфортностью перевозки пассажиров, исходя из ограничений на боковое ускорение. График допустимых скоростей движения ЭПС на перегоне имеет достаточно сложный профиль. Кроме того, введены ограничения на штатные продольные ускорения (разгон/торможение) ±1.0 м/с и на ускорение экстренного (аварийного) торможения -3 м/с . Производная ускорения ограничена значением ±0.8 м/с . Таким образом, задача системы управления электроподвижным составом заключается в перемещении ЭПС на перегонах между соседними станциями с соблюдением заданных ограничений по скорости и обеспечением прибытия на станцию назначения точно в точку останова в заданное время. Как правило, для современных систем автоведения погрешность прибытия по времени не должна превышать ±3 сек. Большинство станций монорельсовой дороги организуются по закрытому типу для предотвращения падения пассажиров с большой высоты. Следовательно, система автоматического управления электроподвижного состава должна обеспечить высокую точность по положению остановки. Погрешность позиционирования состава на станции не должна превышать ±0,3 м. В качестве движителя электроподвижного состава монорельсовой дороги используется тяговый линейный электропривод (ТЛЭП) на базе линейного асинхронного двигателя с частотным управлением. При торможении на скоростях ниже 0,3 м/с в действие вступает гидравлический стояночный тормоз. Максимально допустимая скорость движения ЭПС - Vmax = 16.7 м/с. Штатный ЭПС имеет массу от 36 до 56.3 т (в зависимости от количества перевозимых пассажиров), снабжен семью ТЛЭП с тягой в пределах ±7500 Н, существенно зависящей от скорости движения. Таким образом, управление электроподвижным составом монорельсовой дороги имеет следующие характерные черты: - на движение ЭПС значительно влияют погодные условия и состояние трассы; - требования к точности позиционирования и времени прибытия состава на станцию высоки; - система управления строится как централизованная со спорадической передачей информации; - на трассе имеется множество ограничений скорости. В случае превышения допустимой скорости возможно падение состава с большой высоты; - в качестве движителя используется тяговый линейный электропривод с частотным управлением - возможно плавное управление тягой; - для измерения пройденного пути и текущей скорости используется частотно-импульсный датчик, с корректировкой показаний в нескольких точках перегона. Многие из отмеченных выше пунктов соответствуют ранее исследованным объектам автоведения, но сочетание всех этих характеристик является уникальной для отечественной практики. Таким образом, необходимо разработать алгоритм автоведения электроподвижного состава монорельсовой дороги с учетом специфики поставленной задачи. Учитывая сложность объекта, влияние множества параметров на его динамические характеристики, можно предположить, что применение нечетких методов для построения алгоритма управления является оправданным. Таким образом, задачи научного исследования можно сформулировать следующим образом: 1. Исследование традиционных алгоритмов автоведения и алгоритмов автоведения, основанных на нечетких методах. 2. Разработка алгоритма автоведения для электроподвижного состава монорельсовой дороги используя лучшие черты как традиционных, так и нечетких методов. 3. Исследование полученного алгоритма управления. 4. Реализация разработанного алгоритма в системе управления движением электроподвижного состава Московской монорельсовой дороги.
