Введение к работе
Актуальность темы. Одной из сложных проблем современной теории управления является построение робастных систем автоматического управления (САУ), основанных на принципах комбинированного применения традиционных алгоритмов управления и алгоритмов на базе нечеткой логики и нейросетевой технологии. Трудности разрешения этой проблемы обусловлены как непрерывным усложнением объектов управления и условий их функционирования, так и повышением требований к эффективности процессов управления в условиях неполноты априорной информации об управляемых объектах и процессах, неадекватности их моделей. Неполнота информации порождается, главным образом, неопределенностью параметров объекта управления и внешних возмущающих воздействий. Влияние внешних возмущающих воздействий проявляется в виде аддитивных составляющих, действующих по каналам управления, либо в качестве факторов, порождающих параметрические неопределенности управляемого объекта. В силу этого эффективность одноконтурных систем регулирования на базе типовых регуляторов становится недостаточной и требуются системы с более сложной информационной структурой, в частности, САУ с использованием каскадно-связанных модифицированных нелинейных, нечетких и нейросетевых регуляторов.
Теоретическим и практическим вопросам синтеза систем управления с нечеткими и нелинейными регуляторами посвящены работы зарубежных и отечественных ученых Л.А. Заде, Е. Мамдани (Е. Mamdani), Й. Цукамото (Y. Tsukamoto), X. Ларсена (Н. Larsen), М. Сугено (М. Sugeno), Т. Такаги (Т. Takagi), Б.Г. Ильясова, В.И. Васильева, А.П. Веревкина, А.Г. Лютова, Р.А. Мунасыпова, С.Д. Штовбы, А.А. Ускова, С. Осовского, В.В. Круглова, А.В. Леоненкова, И.А. Мочалова, Н.П. Деменкова, Егорова А.Ф., Магергута В.З., Вента Д.П. и др.
Существующие подходы к решению задач управления и обработке информации, основанные на использовании нейросетевой технологии, предложенные и развитые в работах Глушкова В.М., Цыпкина ЯЗ., Галушкина А.И., Терехова В.А., Пупкова К.А., Каляева И.А., Гаврилова А.И., Ефимова Д.В., Тюкина И.Ю., Камаева В.А., Щербакова М.В., Пантелеева СВ., Львовича И.Я., Исакова П.Н., Червякова Н.И., Вербоса P. (Werbos Р.), Левина A. (Lewin А.), Нарендры К. (Nar-endra К.), Омату С. (Omatu S.) и других ученых, являются эффективными и превосходящими традиционные методы. Появление новых и развитие известных методов построения робастных систем свидетельствует о том, что применение этих методов для синтеза робастных каскадных САУ сложными динамическими объектами в условиях интервальной параметрической неопределенности моделей объектов с запаздыванием и внешних возмущающих воздействий не достаточно исследовано.
Так, отсутствует методика синтеза робастно устойчивой интервальной системы с запаздыванием с помощью критерия максимальной степени устойчивости; не исследованы вопросы робастного управления с применением модифицированных нелинейных регуляторов, полученных путем аппроксимирующих преобразований позиционных законов регулирования и названных в данной работе аппроксимирующими нелинейными функциональными регуляторами (АНФ-регуляторами); не рассмотрено построение робастной системы на основе динамического выбора алгоритмов управления в ходе функционирования системы; не достаточно исследовано применение методов обработки информации на основе нечеткой логики и нейросетевой технологии для коррекции параметров и замеще-
ния каскадно-связанных регуляторов в САУ; отсутствуют рекомендации для многокритериального выбора каскадных САУ.
Наличие большого числа публикаций по проблеме построения систем на базе нечеткой логики и нейронных сетей (НС) в различных областях свидетельствует как об ее актуальности, так и об отсутствии ее окончательного решения для задач синтеза робастных систем управления с запаздыванием. Из вышеизложенного следует, что разработка методов и алгоритмов структурно-параметрического синтеза каскадных САУ с модифицированными нелинейными, нечеткими и ней-росетевыми регуляторами, робастных не только к параметрической неопределенности модели объекта с запаздыванием, но и к внешним возмущениям, является актуальной задачей системного анализа и управления в технике и технологиях.
Диссертационная работа выполнялась в рамках аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы 2009 -2011 гг.» по теме НИР «Теоретические основы построения интеллектуальных систем автоматического управления с применением модифицированных нелинейных, нейросетевых и модулярных регуляторов» (№ гос. регистр. 01201066013) и научного направления ФГБОУ ВПО «СевКавГТУ» «Информационно-телекоммуникационные системы», утвержденного на научно-техническом совете СевКавГТУ 28.06.2007 г.
Целью диссертационной работы является повышение эффективности функционирования робастных систем автоматического управления объектами с интервальными параметрами и запаздыванием путем разработки и применения каскадно-связанных модифицированных нелинейных, нечетких и нейросетевых регуляторов.
Объектом исследований являются робастные интеллектуальные системы управления с различными информационными структурами на базе модифицированных нелинейных, нечетких и нейросетевых регуляторов.
Предметом исследований являются методы и алгоритмы решения задач ро-бастного управления динамическими объектами с запаздыванием на основе модифицированных нелинейных, нечетких и нейросетевых регуляторов, включая вопросы исследования связей между функциональными блоками системы и закономерностей их функционирования.
Научная задача исследований состоит в разработке новых и совершенствовании существующих методов, алгоритмов и структур робастных систем управления на основе модифицированных нелинейных, нечетких и нейросетевых регуляторов с использованием принципов селектирования и перестраиваемой структуры, а также в разработке методики сравнения и многокритериального выбора каскадных САУ на основе применения иерархических моделей принятия решений с учетом нечетких предпочтений.
Для решения общей научной задачи исследований была проведена ее декомпозиция на ряд следующих частных задач:
Систематизация и анализ методов и алгоритмов решения задач структурно-параметрического синтеза робастных интеллектуальных систем управления динамическими объектами с запаздыванием в условиях параметрической неопределенности интервального типа.
Разработка методики параметрического синтеза и получение необходимых и достаточных условий робастной устойчивости интервальной системы с запаздыванием на основе критерия максимальной степени устойчивости и минимаксного подхода к формированию номинальной интервальной модели многопа-
раметрического динамического объекта с запаздыванием в условиях неопределенности.
Разработка метода и алгоритма структурно-параметрического синтеза ро-бастной системы стабилизации динамических систем с параметрической неопределенностью на основе динамического выбора параметрически оптимизированных ПИД- и АНФ-регуляторов в ходе функционирования системы.
Разработка нечеткой системы управления с астатическими свойствами, содержащей в своей структуре модифицированный аппроксимирующий нелинейный регулятор, интегратор с переменным коэффициентом и блоки нечеткого логического вывода с различными базами правил, используемыми для коррекции параметров регулятора.
Оценка влияния параметров нейронной сети на показатели качества переходных процессов системы на основе линейных математических моделей, идентифицируемых с помощью данных активно-пассивного эксперимента с использованием ортогональных преобразований исходной матрицы планирования эксперимента.
Разработка алгоритмического обеспечения интеллектуальных каскадных САУ и обоснование структур внутреннего и внешнего контуров САУ на основе модифицированных позиционных нелинейных, нечетких и нейросетевых регуляторов для решения задач робастного и адаптивного управления.
Разработка многоэтапной методики оценки и выбора рациональной структуры каскадных САУ с модифицированными позиционными, нечеткими и нейросетевыми регуляторами в контурах системы на основе последовательного применения иерархических моделей принятия решений для каждого из этапов.
Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, теории автоматического управления, планирования эксперимента, интервального анализа, нечеткой логики, теории искусственных нейронных сетей, принятия решений и математического моделирования.
Достоверность и обоснованность полученных в диссертационной работе результатов и формулируемых на их основе выводов обеспечивается корректным применением математического аппарата, использованием в вычислительных экспериментах широко апробированных специализированных программных средств. Справедливость выводов относительно эффективности предложенных моделей и алгоритмов управления подтверждена математическим моделированием.
Научная новизна полученных результатов заключается в следующем:
- разработана методика синтеза робастно устойчивой интервальной системы стабилизации динамического объекта с запаздыванием на основе минимаксного подхода, отличающаяся тем, что необходимые и достаточные условия робаст-ной устойчивости системы получены на основе модели, выделенной по расположению доминирующих полюсов замкнутой системы, соответствующих максимальной степени устойчивости, путем реализации матрицы факторного эксперимента минимальной размерности при ограничении значений запаздывания и коэффициента передачи объекта их максимальными оценками из интервалов, за счет чего сокращаются временные затраты, а при постоянстве значения максимальной степени устойчивости становится возможной адаптация ПИД-регулятора к изменяющемуся коэффициенту передачи объекта с запаздыванием на основе полученной функциональной зависимости между коэффициентом передачи объекта и параметрами настройки регулятора;
разработаны метод и алгоритм структурно-параметрического синтеза ро-бастной интервальной системы с перестраиваемой структурой, содержащей регуляторы жесткой структуры, функционирующие в основном и дополнительных контурах системы, отличающиеся от известных тем, что в дополнительных контурах системы использованы модели объекта с граничными значениями параметров объекта, причем в одном варианте используются ПИД-регуляторы, оптимизированные по критерию максимальной степени устойчивости, а во втором варианте - АНФ-регуляторы различной структуры, при этом динамический выбор и подключение рационального регулятора в основной контур системы в ходе ее функционирования производится на основе рассогласования переходных процессов основного и дополнительного контуров системы, обеспечивая за счет этого реализацию системных связей в системе и повышение качества переходных процессов;
впервые разработана система управления с нечеткой логикой, содержащая в своей структуре АНФ-регулятор и интегратор с переключаемым коэффициентом, блоки нечеткого логического вывода с двумя различными переключаемыми базами правил, используемые для коррекции параметра АНФ-регулятора, что в итоге приводит к повышению робастности и обеспечивает необходимые точность в установившемся режиме и быстродействие в переходном режиме;
разработана методика оценки влияния параметров нейронной сети на качество переходных процессов в системе на основе обработки данных активно-пассивного эксперимента с использованием методов регрессионного анализа, отличающаяся тем, что условие ортогональности матрицы независимых переменных обеспечивается доортогонализацией столбцов матрицы эксперимента с неуправляемыми параметрами НС, что обеспечивает получение регрессионных моделей для показателей качества переходных процессов с коэффициентами, корреляционно не связанными между собой, и в результате облегчает настройку нейро-сетевой системы управления;
впервые разработаны структуры каскадных САУ с нейросетевыми и нечеткими АНФ-регуляторами, отличающиеся тем, что во внутреннем контуре системы используются регуляторы жесткой структуры, а в основном контуре используются АНФ-регуляторы с подстройкой коэффициента на основе нечеткой логики либо нейросетевые регуляторы с упреждением, обеспечивающие более высокую степень робастности при неизвестных и изменяющихся параметрах объекта с запаздыванием и улучшение качества системы: время переходного процесса сократилось более чем в чем в три раза с одновременным уменьшением перерегулирования до 5,8 % по сравнению с системой с классическими регуляторами;
разработана методика решения многокритериальной задачи сравнения и выбора структуры каскадных САУ с модифицированными нелинейными, нейросетевыми и нечеткими АНФ-регуляторами, отличающаяся систематизацией комплекса критериев по группам показателей, независимых по содержанию, и многоэтапной процедурой принятия решения, что снижает необходимое число экспертных оценок и дает экономию времени.
Практическая ценность работы. Практическое использование научных результатов позволяет:
- расширить область робастного управления сложными динамическими
системами с запаздыванием за счет построения САУ с динамическим выбором
линейных и модифицированных нелинейных регуляторов;
- уточнять области протекания переходных процессов в робастно устойчи
вой системе, так как разработанная методика позволяет рассматривать интерваль
ную систему в целом на основе выделения доминирующей модели объекта и се
мейство управляемых систем, определяемых из матрицы планирования экспери
мента на основе возможных вариантов математических моделей динамики. В ито
ге исключаются временные затраты на перебор всех возможных вариантов интер
вальной системы, определяемых множеством их допустимых параметров;
обеспечить поддержку принятия решения при многокритериальном выборе рациональной структуры робастных каскадных САУ с нечеткими и нейросете-выми регуляторами и реализовать возможности проектирования более эффективных систем управления.
Основные положения, выносимые на защиту:
- методика структурно-параметрического синтеза робастно устойчивой
системы в условиях неполноты информации о динамике управляемого объекта и
действующих на него возмущениях и обоснование необходимых и достаточных
условий выбора и использования доминирующей модели для синтеза и анализа
интервальной системы;
методика решения задачи робастного управления на основе системы с перестраиваемой структурой с динамическим выбором рационального регулятора для основного контура системы по рассогласованию переходных процессов основного и дополнительного контуров управления;
нечеткая система управления, содержащая в своей структуре интегратор с переменным коэффициентом интегрирования, модифицированный нелинейный регулятор, блоки нечеткого логического вывода с двумя различными переключаемыми базами правил, используемые для коррекции параметра регулятора и обеспечивающие повышение робастности и необходимые точность в установившемся (стабилизирующем) и быстродействие в переходном режиме;
методика обработки информации в нейросетевой системе управления при реализации активно-пассивного эксперимента с неполностью ортогональными столбцами матрицы планирования и построение на этой основе моделей показателей качества переходных процессов для обоснованного выбора параметров НС;
рациональные структуры каскадных САУ с нейросетевыми и нечеткими АНФ-регуляторами и методика многокритериального их выбора на основе применения иерархических моделей принятия решений.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на: Международной научной конференции «Проблемы управления, передачи и обработки информации» (Саратов, СГТУ, 2009); Международной научной конференции «Системный синтез и прикладная синергетика ССПС» (Пятигорск, ПГТУ, 2009); общероссийской научно-практической конференции «Математическое моделирование, компьютерные и информационные технологии в технике, экономике и образовании» (Невинномысск, СевКавГТУ, 2009); XIII научно-технической конференции «Вузовская наука - Северо-Кавказскому региону» (Ставрополь, СевКавГТУ, 2009); IV Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Научный потенциал студенчества в XXI веке» (Ставрополь, СевКавГТУ, 2010); всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении» «КомТех-2010» (Таганрог, ТТИ ЮФУ, 2010); Международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ-23 (Белгород, 2010) и ММТТ-24 (Киев, 2011); Всерос. конф. студентов и молодых ученых с международным участием (Пермь,
2011); научно-технических конференциях по итогам работы профессорско-преподавательского состава СевКавГТУ за 2009, 2010 гг. (Ставрополь, 2010 и 2011гг.).
Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 24 научных работах, в том числе 8 статей опубликовано в рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации основных результатов диссертаций.
Реализация и внедрение результатов работы. Теоретические и практические результаты диссертационной работы использованы при выполнении НИР «Структурно-параметрический синтез многорежимных систем в условиях неопределенности с использованием методов нечеткого и нейросетевого управления» (№ гос. регистр. 01201062867), реализованы в ООО «Промавтоматика» (г. Георги-евск) и ООО «ТеплоЭнергоСервис» (г. Невинномысск), а также в учебном процессе Невинномысского и Георгиевского технологических институтов (филиалов) ФГБОУ ВПО «СевКавГТУ.что подтверждено актами.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, приложения. Ее содержание изложено на 224 страницах, включая 59 рисунков, Зітаблицу и список использованных источников, содержащий 181 наименование.
