Введение к работе
Актуальності, теми. Одной из наиболее важных проблем, возникающих при создании и эксплуатации различных технических систем, является обеспечение требуемого качества и надежности управления при воздейсівии возмушаюших факторов. К ним могут О!носиться изменения параметров регулируемого процесса и среды функционирования системы. Для технологических процессов химической, нефгегаювой, металлургической промышленности, энергетики и др. скорость этих изменений составляет десятки секунд, а объект, как правило, имеет много координат и содержит значительное число параметров, так что в качестве систем управления оправданным является применение мощных вычислительных комплексов, способных эффективно решать задачу адаптации к изменениям параметров объекта. Для быстродействующих систем, например, электроприводов, применяющихся в поворотных механизмах различных промышленных объектов (станков, роботов, радиолокационных станций и т.д.), скорость подобных изменений составляет доли секунд, а количество регулируемых величин мало, так что система управления обычно представляет собой специализированный вычислительны!! блок или аналоговую схему. В случае изменения параметров объекта в темне входного сигнала сложность алгоритмов адаптации и повышенные требования к быстродействию системы управления делают ее проектирование исключительно сложной задачей.
Анализ подходов к построению адаптивных систем (работы А.А.Красовского, Я.З.Цынкина, Ю.А.Борцова, В.В.Путова и др.) показывает, что задача реализации алгоритмов адаптации в быстродействующих системах управления остается в значительной
степени нерешенной. Это во многом обусловило целесообразность и необходимость построения систем, функционирующих в условиях неопределенности, с привлечением методов и технологий искусственного интеллекта. Этот подход активно развивается в России (школа Д.А.Поспелова) и за рубежом (L.A. Zadeh, М. Sugeno, Е.Н. Mamdani, R. Swinarski и др.).
Основной отличительной чертой интеллектуальных систем является наличие механизмов обработки знаний. Сопоставление свойств знаний с общепринятыми понятиями дает возможность причислить к разряду интеллектуальных четыре информационные технологии: экспертных систем, нечеткой логики, неиросетевых структур, ассоциативной памяти.
Применение технологий обработки знаний в задачах управления позволяет рассматривать САУ, построенные на базе интеллектуальных технологий, как реальную альтернативу традиционным адаптивным САУ при создании быстродействующих систем, функционирующих в условиях неопределенности, благодаря следующим потенциальным преимуществам интеллектуальных технологий:
повышение быстродействия за счет применения специализированной элементной базы или эффективной организации базы знаний, дающее возможность выполнять в реальном масштабе времени процедуры идентификации и адаптации, требующие интенсивных вычислений.
- повышение гибкости управления за счет применения эмпирических правил и комбинирования различных алгоритмов управления.
Вместе с тем, анализ подходов к построению САУ на базе интеллектуальных технологий показывает, что:
в большинстве работ работоспособность и преимущество интеллектуальных алгоритмов иллюстрировано лишь по результатам модельных экспериментов, поэтому требуется исследование их работы при реализации на реальной элементной базе.
многие подходы подразумевают управление достаточно медленными технологическими процессами и потому имеют необходимое время для выполнения интеллектуальных функций. При распространении на быстродействующие системы такие подходы могут оказаться несостоятельными или потребовать существенной модернизации, основные пути которой состоят в интеграции различных интеллектуальных технологий.
В этой связи задача создания серии быстродействующих следящих систем с интеллектуальными регуляторами с целью комплексного исследования их свойств в условиях неопределенности в сравнении с традиционными адаптивными системами нредсіапляет несомненный теоретический и практический интерес.
Целью работы является разработка аппаратного и
программно-алгоритмического обеспечения для синтеза
интеллектуальных регулягоров с последующим проведением
комплексных исследований систем быстродействующих
интеллектуальных следящих приводов в условиях неопределенности.
Задачи исследования. Цель работы предопределяет необходимость решения следующего комплекса задач:
-
Проведение комплексного анализа факторов неопределенности в системе быстродействующего следящего электропривода.
-
Разработку и обоснование имитационных моделей, учитывающих факторы неопределенности быстродействующих следящих электроприводов.
-
Разработку автоматизированных процедур синтеза интеллектуальных регуляторов.
-
Разработку комплекса аппаратных средств, позволяющего имитировать факторы неопределенности следящего электропривода различных типов.
-
Разработку комплекса программных средств, аккумулирующего средства моделирования динамики САУ, поддержки интеллектуальных технологий, автоматизации синтеза быстродействующих интеллектуальных регуляторов и создания приложений реального времени.
-
Разработку методик и постановка экспериментов по оценке качества управления реальным следящим приводом в системах с быстродействующими интеллектуальными регуляторами в сравнении с системами с классическими и адаптивными регуляторами.
Методы исследования. Поставленные задачи решены методами теории автоматического управления, теории искусственного интеллекта, теории вероятности, математической статистики, нелинейного программирования и математического моделирования.
Научная новизна работы состоит в следующем:
1. Проведены комплексные исследования факторов
неопределенности в быстродействующих следящих электроприводах.
2. Разработано семейство имитационных моделей, учитывающих
неопределенность в системах быстродействующих следящих
электроприводов, в том числе:
- модель двигателя постоянного тока, учитывающая изменение момента инерции;
модель инкрементного датчика, учитывающая квантование информации по уровню и времени в схемах обработки его сигнала различных типов;
модели дискретных регуляторов, учитывающие запаздывание формирования управляющего сигнала в ЦВМ.
3. Разработаны автоматизированные процедуры синтеза
интеллектуальных регуляторов, с помощью которых синтезированы
регулятор, построенный по технологии нечеткой логики на основе
теории марковских процессов и потоков Эрланга, и цифровой
гибридный регулятор, построенный по технологии нейросетевых
структур. Модели регуляторов адаптированы для использования в
реальном быстродействующем следящем приводе на основе
технологии ассоциативной памяти. Обоснован выбор структуры и
параметров регуляторов, такта ЦВМ, объема ассоциативной памяти и
алгоритма выборки.
4. Обоснованы преимущества систем с интеллектуальными
регуляторами по сравнению с системами с ПИД и классическим
адаптивным регуляторами: высокое качество и быстродействие,
большая робастность к изменению параметров объекта, качественное
функционирование в более широком частотном диапазоне сигнала
задания.
Практическая ценность работы состоит в следующем:
1. Разработан комплекс аппаратных средств для
экспериментальных исследований быстродействующих следящих
электроприводов с интеллектуальными регуляторами, позволяющий
воспроизводить тестовые параметрические возмущения,
имитирующие неопределенности различных типов, в рамках которого:
разработана структура модели экспериментального оборудования, алгоритмы и модели для имитации параметрических возмущений;
- разработана конструкция испытательного стенда на базе
штатного комплекта системы управления робота "Электроника
НЦТМ-30", в том числе несколько модификаций плат расширения PC
для управления двигателем постоянного тока;
2. Разработан комплекс программных средств (система проектирования интеллектуальных регуляторов) на базе современного пакета моделирования Matlab 5.2, в рамках которого:
- реализовано семейство имитационных моделей, позволяющих
моделировать реальные процессы с учетом факторов
неопределенности при использовании непрерывных и дискретных
методов расчета динамических процессов;
- реализовано семейство моделей-драйверов, реализующих
интерфейс с оборудованием при создании модулей реального времени;
реализованы автоматизированные процедуры синтеза нечетких регуляторов и цифровых гибридных регуляторов;
реализован механизм создания приложений реального времени на основе данных моделирования в рамках RTW-подсистемы (Real Time Workshop) системы моделирования Matlab 5.2.
Реализация результатов работы. Теоретические и практические результаты, полученные в диссертационной работе, были использованы в НИР №К-186 "Разработка интеллектуальной технологии управления оружием на основе распределенных экспертных и нейроподобных систем" (Шифр "Латилус") и НИР №К-194 "Поисковые исследования и разработка интеллектуальных бортовых систем управления межвидового применения" (Шифр "Клон-3"), проводимых по заказу Секции прикладных проблем при
Президиуме РАН в период 1993-1999 гг.; в НИР по межвузовской.
научно-технической программе "Механика, машиноведение и процессы управления" (проект "Развитие интеллектуальных технологий для управления и проектирования автоматизированного технологического оборудования", шифр "Техпроц", 1999 г.); в учебном процессе кафедры "Проблемы управления" МИРЭА (ТУ) в курсе "Алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных систем управления роботами" для специализации 21.03.09 "Робототехнические интеллектуальные системы".
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы обсуждались на Международных научно-технических семинарах "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации" (г. Алушта, 1996-1998 г.), научно-технических семинарах и конференциях МИРЭА (ТУ) в 1997-1999 г.
Публикации. Основные результаты диссертационной работы отражены в 6-ти печатных работах.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит
из введения, четырех глав, заюіючения, списка литературы ( -/Vfa
источника), десяти приложений, содержащих принципиальные схемы
устройств аппаратного обеспечения экспериментального
оборудования, листинги основных модулей программного обеспечения экспериментального оборудования (процедур синтеза интеллектуальных регуляторов, модулей драйверов и моделей узлов следящих приводов, процедур сборки и выполнения приложений рсшп.ного времени), акты о внедрении результатов работы, и содержит \38 страниц основного текста, ^ < таблиц, 192. рисунков.
![Рациональное управление системой психологической помощи на основе медицинского мониторинга и организации психопрофилактического процесса [Электронный ресурс]](/i/i/4409/168295.png "Рациональное управление системой психологической помощи на основе медицинского мониторинга и организации психопрофилактического процесса [Электронный ресурс] Склярова Татьяна Петровна")
