Введение к работе
Актуальность темы. Современный уровень развития техники характеризуется неуклонным повышением разнообразия и сложности управляемых объектов в системах автоматического управления. С другой стороны, ограниченная возможность экспериментального исследования объектов техническими средствами, а также высокая их стоимость не позволяют получить достаточную статистическую информацию о важных характеристиках объектов. В результате на практике возникают сложности с получением точных математических моделей сложных технологических объектов.
Обработка нечеткой информации в системах автоматического управления была темой интенсивных исследований с середины прошлого века. Одним из основных подходов является теория нечетких множеств (Fuzzy Sets), основные идеи которой были предложены американским математиком Лотфи Заде более 40 лет назад. На основе этой теории появилось фаззи управление, которое в последнее время стало одной из наиболее активных и перспективных направлений прикладных исследований. Вместе с тем, большинство предложенных фаззи алгоритмов не имеет доказательства устойчивости и/или робастности из-за сложности ее математического анализа. Однако, чтобы считать фаззи алгоритм серьезным конкурентом на практике, нужно доказать его устойчивость и робастность.
В качестве современных подходов к решению проблемы неопределенности считают также алгоритмы, базирующиеся на инструментах робастной теории управления (До и Н2). Я^-управление является мощной методикой синтеза робастных контроллеров для систем при условиях неопределенности, изменения параметров, и несмоделированной динамики. Тем не менее, алгоритмы, синтезированные с использованием методики Нт обычно имеют сложную структуру и высокий порядок. На практике эти характеристики являются нежелательными, потому что более простой контроллер, в большинстве случаев, может обеспечить удовлетворительную работу. Если найдется алгоритм, типа ПИД или ПИ, который может обеспечить удовлетворенную работу для всех вероятных систем (из-за неопределенности), конечно, это будет предпочтительным вариантом, потому что он имеет более низкий порядок, простую структуру и меньшее число параметров настройки.
В качестве нетрадиционного подхода в последние годы обсуждается так называемое адаптивное управление на базе знаний, которое в отличие от традиционных адаптивных методов не нуждается в точной математической модели управляемого процесса. Оно основано на знании опытного человека о характеристиках системы управления. Человек может эффективно адаптировать систему управления в условиях неточной, неопределенной, нечисловой и сложной информации. Использование этого опыта в процессе адаптации систем регулирования, безусловно, считается важным преимуществом адаптивных алгоритмов на базе знаний. Но, с другой стороны, сложность математических моделей этих алгоритмов мешает проведению полного математического
анализа условий сходимости и устойчивости (в отличие от традиционных методик адаптации).
Таким образом, текущее состояние методик по обработке неопределенности и нечеткой информации в системах автоматического управления требует дальнейших исследований с целью преодоления главных недостатков текущих алгоритмов и получения знаний о степени использования каждого из них в условиях нечеткой информации.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка и исследование оптимальных алгоритмов систем автоматического регулирования в условиях нечеткой информации.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
- постановка задачи оптимального управления нечетким объектом при
условии выполнения:
требования к запасу устойчивости;
требования к минимизации определенной целевой функции;
ограничения на регулирующие и регулируемые сигналы;
разработка в рамках классического подхода традиционного ПИ-алгоритма, основанного на понятиях теории робастного управления;
разработка в рамках современных подходов фаззи алгоритма и адаптивного алгоритма на базе знаний;
решение задачи оптимизации параметров настройки разработанных алгоритмов;
разработка ПК-программ для этих алгоритмов и выполнение компьютерных экспериментов;
анализ поведения систем с разработанными алгоритмами.
Методы исследования. При разработке традиционного и фаззи алгоритма используются теории автоматического управления и теории робастного управления. Фаззи алгоритм и механизм адаптации адаптивного алгоритма базируются на модели нечеткого вывода Такаги-Сугено. Оптимизация проведена методом последовательного квадратичного программирования (SQP). Реализация алгоритмов выполнена с помощью «Simulink» в среде MATLAB.
Научная новизна.
Разработан новый метод разработки фаззи регулятора, основанный на понятиях линейной теории автоматического управления и теории робастного управления, в котором гарантируется определенный запас устойчивости для всех вероятных моделей объекта;
получено дальнейшее раскрытие сущности фаззи регулятора и его отношения с классическим регулятором;
проведено сравнение трех подходов к решению проблемы неопределенности и показаны особенности каждого из них.
5 Практическая значимость работы.
проведен анализ актуальной технической задачи управления температурным режимом проточной части турбины К-200 при работе ее в моторном режиме;
проведены моделирование и оптимизация вышеуказанной системы с тремя различными алгоритмами регулирования. Результаты показывают, что расход топлива в течение работы в моторном режиме может быть значительно уменьшен с использованием фаззи алгоритма управления;
предлагаемый автором метод разработки фаззи алгоритма позволяет повысить надежность использования фаззи алгоритма и расширяет его область применения на практике.
Апробация работы. Результаты научных исследований по теме диссертации
ттпі.ттпттттпптіог » пт ^тлтто тттт^т гш оплаплт.пі. і.пЛлпт . А /""ЛГТГТ Л ЛП1Л ҐТ\Т\ .,,* 10 ,L4i/iuiu,u,Diub4vi*ivo ti /іуДьиіпч^із ntx .)и^і»Диіііг1іг1 ivuuVh*/|Lj0i і~і\^ j ні іїі^ігі і і j і, no. ij —
й международной научной конференции "Zittau Fuzzy Colloquium", Германия, 13-15 сентября, 2006 г. и на международной научной конференции Control 2008 "Теория и практика построения и функционирования АСУТП", Москва, 14-16 октября, 2008 г.
Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 3 научные работы, отражающие основные результаты работы.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 99 наименований. Работа содержит 77 рисунков и 9 таблиц. Общий объем диссертации - 130 страниц.
