Електромеханічні системи автоматизації технологічних об’єктів з інтелектуальним керуванням

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Міністерство освіти і науки України

Національний університет “Львівська політехніка”

УДК 007: 681.516.4

681.518.2

681.513.6

681.51.011

621.311

Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня

доктора технічних наук

ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНІ СИСТЕМИ АВТОМАТИЗАЦІЇ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ОБ'ЄКТІВ З ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИМ КЕРУВАННЯМ

ЛОЗИНСЬКИЙ Андрій Орестович

Спеціальність 05.09.03 - Електротехнічні комплекси та системи

Львів - 2004

Дисертація є рукопис.

Робота виконана в Національному університеті “Львівська політехніка” Міністерства освіти і науки України.

Науковий консультант: доктор технічних наук, професор

Плахтина Омелян Григорович,

професор кафедри електроприводу та автоматизації промислових установок Національного університету “Львівська політехніка”.

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор

Клепіков Володимир Борисович,

завідувач кафедри автоматизованих електромеханічних систем Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”;

доктор технічних наук, професор

Радімов Сергій Миколайович,

професор кафедри електротехніки та електрообладнання суден Одеського Національного морського університету;

доктор технічних наук, професор

Садовой Олександр Валентинович,

завідувач кафедри електрообладнання Дніпродзержинського державного технічного університету.

Провідна установа - Національний гірничий університет України, кафедра електропривода (м. Дніпропетровськ).

Захист відбудеться “22” червня 2004 р. о “10” год. “00” хв. на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 35.052.02 в Національному університеті “Львівська політехніка” (79013, м. Львів, вул. С.Бандери, 12, ауд. 114).

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Національного університету “Львівська політехніка” (Львів, вул. Професорська, 1).

Автореферат розісланий “_14_” _травня_ 2004 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради Коруд В.І.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Сучасні вимоги щодо якості готової продукції та зменшення затрат на її виготовлення ставлять нові задачі при проектуванні систем керування технологічними процесами. Значним резервом стосовно задоволення цих вимог в папероробних та металургійних технологічних процесах, а також системах промислових маніпуляторів, як свідчить досвід провідних електротехнічних компаній, є синтез оптимальних електромеханічних систем, які забезпечують необхідні характеристики технологічного обладнання. Спільними рисами таких електромеханічних систем є забезпечення функціонування технологічного об'єкта в заданій робочій точці (дугові сталеплавильні печі, дефібрери) чи відпрацювання заданої тахограми руху (промислові маніпулятори), що є оптимальними з точки зору сформованого критерію якості, в умовах дії як детермінованих, так і випадкових збурень, формування необхідних динамічних характеристик в різних режимах роботи за наявності істотних нелінійностей та значних змін параметрів, а також взаємних впливів між окремими підсистемами. Сучасна постановка задачі формування динаміки і статики електромеханічних систем включає також і вимоги щодо інваріантності та робастності замкнутих систем відносно параметричних і силових збурень, які характерні згаданим вище технологічним процесам. Отже, синтез оптимального керування такими технологічними об'єктами вимагає ідентифікації стану об'єкта та відповідної адаптації параметрів системи керування. Ці задачі істотно ускладнюються при неповноті інформації про об'єкт та зміну його параметрів у часі.

Зреалізувати перелічені вимоги можна шляхом створення систем на основі принципів інтелектуального керування. Проте традиційні для створення таких систем керування підходи, що базуються на формуванні стратегії керування об'єктом за допомогою якісних логічних правил вибору сигналу керування в різноманітних ситуаціях (системи з нечіткими регуляторами), пошуку необхідного оптимального керування в процесі навчання і подальшого контролю та, у разі необхідності, доналагодження отриманого регулятора в процесі роботи об'єкта (системи керування зі штучними нейронними мережами), а також їх поєднання, що знайшло своє відображення у виникненні нейро-фаззи систем, мають спільні недоліки:

· складність формування загальних правил вибору структури регулятора для кожного зі згаданих підходів зумовлює їх відсутність і тому залишається актуальною задача структурного синтезу регулятора в кожному окремому випадку;

· велика кількість параметрів, що можуть бути змінені, ускладнює розв'язування задачі параметричної оптимізації і вимагає застосування спеціальних методів;

· аналіз роботи отриманих регуляторів та формування критеріїв стійкості таких систем є досить складною задачею, з точки зору врахування їх нелінійних ефектів.

На основі вищесказаного розробка нових і розвиток наявних методів синтезу та аналізу інтелектуальних систем керування технологічними об'єктами, що надійно функціонують в усіх режимах роботи та забезпечують формування відповідних динамічних та статичних характеристик системи з врахуванням накладених обмежень на координати, а також застосування інтелектуальних регуляторів в електромеханічних системах автоматизації технологічних об'єктів, які функціонують в умовах дії значних параметричних та координатних збурень є актуальною проблемою.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Вибраний напрямок досліджень здійснено відповідно до постанови Кабінету Міністрів України від 29 листопада 2000 р. № 1754 “Про використання коштів державного бюджету, передбачених на фінансування заходів із конверсії підприємств оборонного комплексу й створення нових видів цивільної продукції” та розробленою науково-технічною програмою “Розробка та виробництво електротехнічної продукції загальнотехнічного призначення” (“Електротехніка - 2005”), затвердженою Мінпромполітики України 21.10.2001. Дослідження проводилися відповідно до основних напрямків наукових досліджень Національного університету "Львівська політехніка", а також розробленим згідно із Законом України від 11 липня 2001 року “Про пріоритетні напрямки розвитку науки та техніки” науковим напрямком інституту енергетики та систем керування “Ресурсозберігаючі технології та інтелектуальні системи керування в енергозабезпеченні об'єктів економічної діяльності”.

Проведені дослідження виконувалися за участю автора в науково-дослідних держбюджетних роботах Міністерства освіти та науки України: ДБ “Вектор” 1998 р. (держреєстрація №0196U000178), ДБ ”ВЕЕС” 1999-2000 рр. (держреєстрація №0198U007856), ДБ ”Ощадність” 2001-2002 рр. (держреєстрація № 0101U000875) та отримали продовження в ДБ ”Критерій” (держреєстрація №0103U001364) і ДБ “Спектр” (держреєстрація №0103U001362) в 2003-2004 рр.

Мета і задачі досліджень. Метою роботи є розвиток теорії систем керування, що забезпечують необхідні динамічні характеристики електромеханічних систем автоматизації технологічних об'єктів шляхом застосування принципів інтелектуального керування.

Для досягнення цієї мети необхідно розв'язати такі задачі: розробити параметричні методи синтезу асимптотично стійких систем керування об'єктами, що перебувають під дією випадкових збурень; розробити методи синтезу взаємозв'язаних систем для усунення впливів між окремими підсистемами чи досягнення покращення динамічних характеристик об'єктів за рахунок їх врахування; розробити спрощену структуру бази правил нечітких регуляторів для синтезу електромеханічних систем та спосіб обмеження проміжних координат; розробити структуру та вдосконалити методи синтезу систем, що дають розв'язок оберненої задачі динаміки; ідентифікувати змінні для побудови нечітких регуляторів; розробити алгоритми параметричної та структурної оптимізації нечітких регуляторів для електромеханічних системах керування технологічними процесами; проаналізувати стійкість запропонованих систем керування, побудованих на основі теорії нечітких множин; створити математичні моделі досліджуваних об'єктів та електромеханічних систем.

Об'єктом дослідження є динамічні процеси в електромеханічних системах автоматизації технологічних об'єктів.

Предметом дослідження є синтез і аналіз інтелектуальних регуляторів електромеханічних систем технологічних об'єктів на основі генетичних алгоритмів, теорії нечітких множин та теорії штучних нейронних мереж.

Методи досліджень. В основу досліджень покладено методи теорії автоматичного керування (для аналізу стійкості систем та синтезу оптимальних законів керування), теорії розривного керування (для формування стратегій керування в електроприводі змінного струму), теорії нечітких множин (для синтезу нечітких регуляторів), теорії штучних нейронних мереж (для навчання та формування нейрорегуляторів і оптимізації структури нечітких регуляторів), теорії матриць та матрицевих нерівностей (для синтезу систем керування та дослідження стійкості), теорії оптимізації, зокрема метод генетичного алгоритму та його модифікації (для оптимізації та синтезу параметрів регуляторів систем керування), теорії математичного моделювання електро-машинно-вентильних систем (для створення моделей силових кіл досліджуваних об'єктів), а також результати робіт провідних вчених у галузі статистичної динаміки систем керування та апроксимації функцій.

Наукова новизна одержаних результатів полягає в наступному:

- вперше розроблено метод параметричного синтезу асимптотично стійких оптимальних систем керування об'єктами, що перебувають під дією випадкових збурень, в якому поєднано одночасне розв'язування задачі забезпечення стійкості системи і задачі мінімізації сформованого функціоналу якості, уникнено розв'язування матрицевих нерівностей для знаходження параметрів регуляторів системи керування і забезпечено покращення техніко-економічних характеристик об'єкта;

- вперше розроблено метод синтезу взаємозв'язаних електромеханічних систем за умови відсутності аналітичного зв'язку між коефіцієнтами регуляторів та сформованим функціоналом якості, тобто відсутності математичної моделі об'єкта в аналітичному вигляді;

- удосконалено метод розв'язку оберненої задачі динаміки на основі паралельної структури нейрорегулятора та контролера шляхом використання теорії розривного керування для синтезу контролера, що забезпечило інваріантність системи щодо дії параметричних збурень;

- розроблено метод синтезу нечіткого регулятора на основі спрощеної бази правил, що реалізує оптимальне керування за комплексним функціоналом якості зі змінними ваговими коефіцієнтами його складових;

- удосконалено метод структурно-параметричного синтезу нечіткого регулятора з використанням штучних нейронних мереж шляхом уведення універсальної активаційної функції і застосування на етапі оптимізації гібридного методу оптимізації на основі генетичного алгоритму;

- удосконалено метод прямого керування моментом електропривода змінного струму шляхом формування вектора напруги на виході перетворювача частоти на основі принципів теорії нечітких множин та розривного керування, що забезпечило зменшення пульсацій електромагнітного моменту асинхронного двигуна;

- розвинено теорію стійкості нелінійних систем з інтелектуальними регуляторами, зокрема сформульовано критерій стійкості для системи керування, побудованої на основі принципу керування за повним вектором стану при гравітаційному методі дефаззифікації та вперше доведено стійкість нелінійних систем, побудованих на основі принципу підпорядкованого керування, з нечітким ПІ-регулятором при нормальному перекритті функцій належності лінгвістичних змінних і гравітаційному методі дефаззифікації.

Практичне значення одержаних результатів:

- запропонований спосіб підвищення точності функціонування систем, що перебувають під дією випадкових збурень, шляхом введення корегуючого пристрою з можливостями адаптації та передбачення дозволив у десятки раз зменшити дисперсію регульованої координати - активної потужності пресового дефіброра;

- застосування штучних нейронних мереж у комбінованих системах автоматичного керування дало змогу реалізувати принцип інваріантності до е системи до дії збурень. Доведено можливість практичної реалізації похідних вищих порядків інверсної моделі об'єкту за допомогою нейромережі з активаційними функціями нейронів виду гіперболічний тангенс;

- запропонований спосіб обмеження проміжних координат у системах із нечітким регулятором, побудованих на основі принципу керування за повним вектором стану, забезпечив формування керуючих впливів, які при виконанні накладених обмежень не погіршують динамічних характеристик об'єкта;

- розроблений спосіб синтезу паралельних різнотемпових взаємозв'язаних систем керування електричним режимом дугових сталеплавильних печей (ДСП) дає змогу адаптувати параметри системи керування електромеханічного контуру до змін зовнішньої характеристики печі і тим самим підвищує її техніко-економічні показники;

- запропонований спосіб ідентифікації експлуатаційного режиму ДСП дозволив сформувати спрощену структуру нечіткого регулятора, що забезпечує форсований підйом електродів при виникненні технологічних коротких замикань;

- запропонована структура керування контуром переміщення електродів ДСП з нейро-фаззи регулятором забезпечує автономне керування у кожній з фаз і покращує техніко-економічні показники функціонування ДСП.

Отримані результати повністю готові до впровадження та частково представлені проектним організаціям відповідного профілю. Окремі розробки, такі як система робастного керування електричним режимом ДСП та система переміщення електродів з врахуванням взаємного впливу по фазах ДСП, в основу синтезу яких закладено різні модифікації методу генетичного алгоритму, електромеханічна система переміщення електродів ДСП з fuzzy-logic регулятором, побудованим на базі запропонованого способу ідентифікації експлуатаційного режиму, а також система стабілізації активної потужності дефібрера з нейрорегулятором пройшли промислові випробування на Нововолинському ливарному заводі та Жидачівському целюлозно-паперовому комбінаті. Результати роботи рекомендується застосовувати під час створення нових і модернізації наявних систем керування технологічними об'єктами.

Матеріали дисертації використовуються і в навчальному процесі - для створення нового навчального курсу “Інтелектуальні системи керування”, і в уже наявних курсах, зокрема, “Автоматизовані системи керування електропобутових пристроїв”, ”Системи керування електроприводами”, “Сучасні електроприводи змінного струму” та при дипломному проектуванні студентів спеціальностей “Електропобутова техніка” і “Електромеханічні системи автоматизації та електропривод”.

Відповідні документи про проведення промислових випробувань та використання результатів роботи наведені в дисертації.

Особистий внесок здобувача. Основні ідеї і розробки, які виносяться на захист, належать авторові. У наукових працях, написаних у співавторстві, дисертантові належать: метод параметричного синтезу коефіцієнтів регулятора на основі генетичного алгоритму [25], принцип побудови системи керування, метод синтезу коефіцієнтів регулятора [27,29], математична модель силової частини ДСП, її програмна реалізація та частково результати проведених досліджень [24,30,34], принцип побудови систем керування технологічними об'єктами із застосуванням нейрокоректора, їх синтез та результати досліджень [7,32], модель досліджуваної системи [22,36], принцип побудови системи та синтез інтелектуального регулятора [6,11,14,28,37]; вибір методу розрахунку оптимальних уставок регулятора потужності ДСП та частково його реалізація [19]; метод синтезу регулятора та частково результати досліджень [36].

Апробація роботи. Основні положення дисертаційної роботи та результати досліджень доповідалися, обговорювалися та отримали схвальний відгук на:

§ вісімнадцяти Міжнародних та одній республіканській конференціях у 1997-2003 рр., зокрема: 2-ій МНТК “Управління енерговикористанням”, Львів, 1997; 2-ій МНТК “Математичне моделювання в електротехніці та електроенергетиці”, Львів, 1997; 5-ій Українській конференції з автоматичного управління “Автоматика - 98”, Київ, 1998; 7-ій, 8-ій, 9-ій, 10-ій та 11-ій МНТК “Проблемы автоматизированного электропривода. Теория и практика”, Алушта, 1998-2003; 4-ій ISTC “Unconventional electromechanical and electrical systems.UEES-99”, St. Petersburg, Russia, 1999; Українсько-польській школі-семінарі "Актуальні проблеми теоретичної електротехніки: наука і дидактика", Алушта, 1999; 7-ій МК з автоматичного управління "Автоматика -2000", Львів, 2000; МНТК “Електромеханічні системи, методи моделювання та оптимізації”, Кременчук, 2001; МНТК “Математичне моделювання як засіб мінімізації енергоспоживання в електротехнічних системах”, Шацьк, 2001; 8-ій МК з управління "Автоматика -2001", Одеса, 2001; МНТК “Проблеми сучасної електротехніки 2002”, Київ, 2002; 9-ій МК з управління "Автоматика -2002", Донецьк, 2002; 2-ій МНТК “Інформаційна техніка та електромеханіка” ІТЕМ-2003, Луганськ, 2003; 3rd Int. Workshop “Compatibility in power electronics”, Gdansk, Poland, 2003; XII IS on Theoretical Electrical Engineering, Warsaw, Poland, 2003;

§ науковому семінарі Дніпродзержинського державного технічного університету;

§ наукових семінарах кафедр “Електропривод та автоматизація промислових установок і технологічних комплексів” та “Електричні машини і апарати” Національного університету “Львівська політехніка”; “Електромеханічні системи з комп'ютерним управлінням” Одеського національного політехнічного університету;

§ науковому семінарі Наукової Ради НАН України "Моделі та методи комп'ютерного аналізу електричних кіл та електромеханічних систем";

§ науково-технічних конференціях НУ “Львівська політехніка” в 1997-2003 роках.

Публікації. За результатами виконаних у дисертаційній роботі досліджень опубліковано 37 (у тому числі 17 одноосібних) статтей у журналах, збірниках наукових праць, матеріалах науково-технічних конференцій та отримано 4 патенти України на винахід. З цих наукових праць у фахових виданнях опубліковано 31 роботу, серед яких 15 одноосібних.

Структура й обсяг дисертаційної роботи. Дисертація складається зі вступу, п'яти розділів, висновків, списку використаних джерел із 287 найменувань та додатків, які підтверджують впровадження основних результатів роботи і в яких наведені параметри моделей об'єктів, використаних при проведенні досліджень. Повний обсяг роботи - 300 сторінок, у тому числі 267 сторінок основної частини.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обгрунтовано актуальність роботи та її зв'язок з науковими програмами та темами, сформульовано мету та задачі наукового дослідження, викладено наукову новизну та практичне значення отриманих результатів, наведено дані про рівень апробації та кількість публікацій за тематикою виконаних досліджень.

У першому розділі проведено аналіз сучасних методів синтезу керуючих впливів в електромеханічних системах технологічних об'єктів. Враховуючи вимоги щодо забезпечення в умовах дії параметричних і силових збурень відповідних динамічних та статичних характеристик в електромеханічних системах, які функціонують у складі технологічних об'єктів чи установок металургійної, папероробної промисловості, а також системах електропривода промислових маніпуляторів зроблено висновок про доцільність пошуку нових підходів розв'язання вказаної вище задачі, зокрема застосування інтелектуальних систем керування та оптимізаційних методів на базі генетичного алгоритму.

Побудовані на основі теорії штучних нейронних мереж та теорії нечітких множин інтелектуальні системи керування дають змогу покращити характеристики керованих систем в умовах наявності нелінійностей, невизначеності чи неточності параметрів, а також зашумлення даних, що для багатьох реальних динамічних процесів є основними проблемами при синтезі системи керування. Такі підходи також дозволяють уникати необхідності математичного представлення зв'язку між входом та виходом системи. Поряд з наведеними перевагами показано недоліки та сформульовано задачі, які необхідно розв'язувати при створенні інтелектуальних систем керування. Виходячи з проведеного огляду доступних джерел зроблено висновок, що застосування інтелектуального керування в багатьох технологічних об'єктах з електромеханічними системами вимагає розв'язку також чисто теоретичних та методологічних задач, пов'язаних з:

§ оптимізацією параметрів та структури інтелектуальних регуляторів, а саме: оптимізації структури бази правил нечіткого регулятора при застосуванні класичних методів синтезу до формування виходу правила; оптимізації структури бази правил, розподілу та вибору параметрів функцій належності при синтезі нечітких регуляторів на основі експериментально отриманих даних; вибору структури нейромережі та типу активаційних функцій нейронів в паралельних структурах нейрокерування для покращення техніко-економічних показників;

§ визначенням координат для побудови інтелектуальних регуляторів, а саме вибір ідентифікаторів для побудови частини правила “якщо”: для формування бази правил нечіткого регулятора в системах керованого електропривода; для синтезу нечіткого регулятора швидкодіючого контуру регулювання електричного режиму ДСП та автономного керування електромеханічною системою переміщення електродів;

§ забезпеченням стійкості роботи системи в цілому, а саме формування умов стійкості роботи нелінійних систем з нечіткими регуляторами, синтезованими на принципах підпорядкованого регулюваня та керування за повним вектором координат стану з використанням нормального перекриття функцій належності та гравітаційного методу усунення нечіткості.

Поряд з цим в системах керування згаданими технологічними об'єктами залишається актуальним і розв'язок таких традиційних задач, як:

§ забезпечення відповідних динамічних та статичних характеристик системи при дії випадкових збурень та зміні її параметрів у процесі роботи, а саме: синтезу робастної системи автоматичного керування для електромеханічної системи переміщення електродів ДСП; синтезу керуючих впливів у взаємозв'язаних системах, особливо за відсутності їх математичної моделі в аналітичному вигляді, зокрема для системи керування електричним режимом ДСП; структурного та параметричного синтезу системи з нейрокоректором для стабілізації активної потужності пресового дефіброра; синтезу фаззи розривного керування для зменшення пульсацій електромагнітного момента асинхронного двигуна в системі векторного керування, побудованій за принципом прямого керування за моментом;

§ обмеження координат стану на рівнях, що визначаються як прийнятим критерієм якості, так і фізичними можливостями системи, а саме: обмеження проміжних координат керованої системи при синтезі нечітких регуляторів, побудованих на принципах керування за повним вектором стану; зменшення коливності та обмеження проміжних координат електромеханічного контуру переміщення електродів ДСП в системі з нейро-фаззи регулятором.

Другий розділ присвячений розробці методу синтезу взаємозв'язаних електромеханічних систем за умови відсутності аналітично вираженого зв'язку між параметрами регулятора та сформованим функціоналом якості та методу параметричного синтезу асимптотично стійких, оптимальних систем керування об'єктами, що перебувають під дією випадкових збурень, в якому поєднано одночасне розв'язування задачі забезпечення стійкості системи і задачі мінімізації сформованого функціоналу якості. В основу розробки згаданих методів синтезу закладене застосування методу генетичного алгоритму. Відомі переваги методу генетичного алгоритму та можливість знаходження не тільки екстремума сформованого функціоналу якості, а й таких значень, що забезпечують необхідне покращення отриманого розв'язку, є тими чинниками, які роблять привабливим його застосування для синтезу електромеханічних систем автоматизації технологічних об'єктів.

Для забезпечення необхідних статичних і динамічних характеристик об'єктів, які перебувають під дією випадкових збурень, зокрема, при синтезі системи керування за повним вектором координат стану, cформований в загальному виді функціонал якості, має такий вигляд:

де Sзб(w) - спектральна густина збурень, що діють на систему; W(jw)- передавальна функція замкнутої системи; - дисперсія вихідної координати.

Такий функціонал відповідає схемі керування виду H.

Твердження 1. Умова при Р>0 забезпечує виконання умови стійкості замкнутої системи.

Доведення. Для дослідження стійкості системи приймемо функцію Ляпунова у такому вигляді: . Тоді , тобто для виконання умови стійкості: . Використавши доповнення (Schur complement), умову (4) можна записати так:

Для забезпечення умови (5) необхідно виконання умови: . Враховуючи, що всі визначники матриці більші або рівні нулеві, можна записати: , а отже, умова стійкості виконується.

Таким чином для зменшення впливу збурень та забезпечення стійкості системи задачу знаходження безумовного екстремуму при синтезі системи керування за повним вектором стану за аналогією з теорією керування H? нами пропонується формулювати як оптимізаційну задачу знаходження умовного екстремуму:

де с2 - отримане значення сформованого функціонала F2 для синтезованих значень коефіцієнтів К системи керування.

На відміну від традиційного підходу, що базується на використанні матрицевих нерівностей, для розв'язування задачі (6) застосовано модифікований метод генетичного алгоритму. У запропонованому алгоритмі для випадковим чином генерованої популяції “хромосом” на етапі знаходження функції пристосованості кожної з “хромосом” перевіряється і умова стійкості системи (4) для отриманих в результаті декодування значень коефіцієнтів. У випадку невиконання умови стійкості “хромосома” вилучається і таким чином, формується нова популяція.

Частина батьківської популяції формується на основі елітарної стратегії. Для формування другої частини батьківської популяції перераховують функції пристосованості хромосом з урахуванням їх розподілу у межах популяції.

Описаний метод застосовано для синтезу системи керування переміщенням електродів ДСП.

За допомогою запропонованого методу параметричного синтезу знайдені відносні значення коефіцієнтів зворотних зв'язків рівні K1=14.875, K2=134.98, K3=24.438, K4=32.625, що забезпечують зменшення сформованого функціоналу якості (дисперсії вихідної координати) в 1.3 рази у порівнянні з традиційною системою. Значення інтегрального критерію виду ISE для синтезованої системи приблизно в 1.4 раза (або на 29%) менше, ніж при налагодженні системи згідно зі стандартною біноміальною формою.

Дещо більше значення інтегрального критерію (зменшення тільки на 20%) забезпечується при відносних значеннях коефіцієнтів зворотних зв'язків, рівних K1=25.05, K2=120.86, K3=16.01, K4=32.625, проте така система має нижчу коливніть та менше.

Загальновідомо, що при синтезі систем керування великими взаємозв'язаними системами нехтування взаємними впливами, як правило, істотно знижує якість керування через формування помилкових керуючих впливів, спровокованих взаємовпливом координат стану системи. Варто зазначити, що в багатьох випадках функції взаємних впливів між окремими підсистемами досить тяжко представити аналітично. Назагал для досліджуваної нелінійної системи з нелінійними взаємозв'язками між окремими підсистемами формується фаззи-модель Такагі-Сугено, в основі якої лежить лінійна модель системи для окремої точки простору стану

На етапі формування локальної лінійної моделі постає задача ідентифікації матриці взаємних впливів Аіjk, що формулюється у вигляді оптимізаційної задачі пошуку екстремуму вибраного критерію якості, зокрема і квадратичного.

Оптимізаційна задача виду (9) у випадку нелінійних взаємозв'язків між окремими підсистемами, як правило, трансформується в задачу синтезу робастної до дії збурень чи параметричної невизначеності системи керування за алгоритмом НҐ, а для пошуку параметрів регуляторів використовується теорія матрицевих нерівностей в поєднанні з покроковою оптимізацією.

Нами застосовано інший підхід до синтезу взаємозв'язаних систем керування в основу якого покладено формування керуючого впливу як комбінації двох впливів: перший - забезпечує формування відповідних характеристик підсистеми без врахування дії інших підсистем;

другий - компенсує вплив на роботу підсистеми інших підсистем.

Таким чином задача полягає у визначенні матриці коефіцієнтів k, що мінімізує сформульовану функцію мети J=f(k), подану як алгоритм, реалізований в програмному вигляді, при накладених обмеженнях на області зміни коефіцієнтів, чи забезпечує відповідне зменшення цієї функції у порівнянні з отриманим для системи, налагодженої без врахування дії взаємних впливів. Пошук коефіцієнтів пропонується вести за допомогою методу генетичного алгоритму. Ефективність застосування запропонованого підходу показано на прикладі таких характерних взаємозв'язаних системах, як система керування електричним режимом (ЕР) ДСП та система регулювання реактивної потужності. Зокрема, у випадку синтезу системи керування електричним режимом ДСП з врахуванням міжфазних взаємовпливів використано квадратичний критерій якості.

У результаті роботи запропонованого алгоритму отримані такі значення коефіцієнтів системи керування (рис. 4): k11=k22=k33=1.0, k12=0.11, k21=0.17, k13=0.13, k31=0.17, k23=0.12, k32=0.23, які забезпечують зменшення дисперсії струмів фаз у середньому на 7-10 % (табл. 1).

У випадку синтезу системи регулювання реактивної потужності для оцінки пристосованості окремих хромосом сформовано функціонал якості.

Результати проведених математичних експериментів з дослідження роботи синтезованої системи регулювання реактивної потужності показані в табл. 2.

Таблиця 2

Показники функціонування досліджуваних структур регулювання реактивної потужності при дії стаціонарних випадкових збурень

Показник	j	В	В	МВАр	МВАр
Структура системи	Фаза
Традиційна САК	А	0,911	3542,0	122,5	0.638	0.0150
	В	0,912	3544,9	122,8	0.629	0.0181
	С	0,912	3541,6	126,0	0.629	0.0197
Оптимізована САК	А	0,908	3541,9	109,4	0.646	0.0131
	В	0,911	3544,4	116,9	0.635	0.0169
	С	0,911	3541,4	114,0	0.636	0.0171

Аналіз поданих у таблиці результатів досліджень показує, що використання оптимізованої системи регулювання реактивної потужності дає змогу поліпшити динамічну точність компенсації реактивної потужності, що виражається у зменшенні дисперсії напруги мережі в середньому на 8.5% та реактивної потужності в середньому на 10.5%. Варто зауважити, що знайдене рішення є компромісним, оскільки при незначному зростанні споживання реактивної потужності (зменшення cosj) забезпечується істотне покращення інших технологічних параметрів.

Третій розділ присвячений розробці та аналізові систем керування з нейрорегуляторами, зокрема в паралельних структурах керування. У такій структурі нейронна мережа може функціонувати як в якості формувача корегуючого впливу, так і основного сигналу керування, при цьому покладені на неї завдання істотно відрізняються. Якщо в першому випадку така нейромережа забезпечує адаптацію системи керування як до зміни параметрів об'єкту, так і до характеристик зовнішніх збурень, то в другому може служити для розв'язування оберненої задачі динаміки.

Сучасні системи автоматичного керування, в основу розробки яких покладено припущення, що властивості об'єкта та характеристики зовнішніх збурень відомі і не змінюються протягом його експлуатації, не забезпечують відповідних показників точності функціонування в процесі роботи керованого технологічного об'єкта. Істотне покращення точності функціонування системи досягається при використанні алгоритмів із передбаченням її поведінки в майбутньому. Перспективним, на нашу думку, є запропонований в дисертаційній роботі підхід, в основу якого покладено принцип синтезу корегуючих сигналів на основі попередньої реалізації випадкового збурення. Для формування відповідних сигналів коректуючий пристрій повинен поєднувати в собі можливості адаптації та передбачення. Поряд з цим алгоритм адаптації параметрів корегуючої ланки до змін сигналу збурень повинен мати високу швидкодію і забезпечувати досить високу точність екстраполяції сигналу після малого відрізка часу навчання. Сформульованим вимогам повністю відповідає нейрокоректор на базі нейрона ADALINE (ADAptive LInear Neuron) (рис. 5), який при відповідному доборі ваг Wі реалізує принцип фільтрації вхідного випадкового сигналу до вихідного сигналу з потрібними характеристиками.

Традиційно адаптація ваг такого нейрона проводиться на основі алгоритму Widrow-Hoff Delta Rule. Вектор ваг нейрона W*, що мінімізує середньоквадратичну похибку Е(W) (при врахуванні, що зміщення b=0) для випадкових процесів d та x, характеристики яких наперед відомі, знаходиться шляхом розв'язування системи рівнянь.

У випадку зміни параметрів випадкових процесів відбувається корекція вектора ваг нейрона методом найшвидшого спуску. Адаптаційний добір ваг нейрона здійснюється дискретно.

При цьому забезпечується як висока швидкодія самого алгоритму адаптації ваг, так і простота технічної реалізації такого нейрокоректора.

Переваги запропопонованого підходу підтверджують результати проведених досліджень застосування нейрокоректора у типовій структурі електропривода - системі підпорядкованого керування швидкістю двигуна постійного струму та в системі стабілізації вихідної координати пресового дефіброра. І в одному, і в другому випадку спостерігається значне зменшення дисперсії регульованої координати. Зокрема, у випадку пресового дефіброра істотне зменшення дисперсії споживаної потужності в системі з нейрокоректором (рис. 7) при промислових випробуваннях запропонованої системи забезпечило покращення показників отриманої деревної маси та більш повне використання наявного електрообладнання за потужністю.

У випадку синтезу систем автоматичного керування, які реалізують задані динамічні властивості, постає необхідність розв'язання оберненої задачі динаміки. У роботі доведено можливість реалізації похідних вищих порядків і створення інверсної нейромоделі об'єкта за допомогою нейронної мережі з активаційними функціями виду гіперболічного тангенса. Враховуючи те, що створення точної інверсної моделі динамічного об'єкта в більшості випадків практично неможливе, для покращення характеристик системи застосовують паралельну структуру схеми керування. Реалізація паралельної структури керування, в якій класичний регулятор служить для формування корегуючого впливу на основі отриманого розузгодження між заданим сигналом і отриманим на виході системи, а нейромережа реалізує інверсну модель об'єкта, пов'язане з необхідністю розв'язування таких задач: 1) синтез параметрів класичного регулятора; 2) вибір структури нейромережі виходячи з покладених на неї функцій. На нашу думку, уникнути труднощів, пов'язаних з врахуванням зміни параметрів об'єкта, можна при застосуванні в системі принципів розривного керування. Сформований регулятором корегуючий сигнал забезпечує рух системи у ковзному режимі вздовж лінії переключень, який буде інваріантним по відношенню до зміни збурень та варіації параметрів об'єкта керування.

Для реалізації корегуючого впливу застосовано біполярний сигмоїдний нейрон.

Алгоритм створення нейрорегулятора є таким:

§ в режимі off-line відбувається створення інверсної нейромоделі керованого об'єкта;

§ в режимі on-line відбувається добір відповідного параметру активаційної функції біполярного сигмоїдного нейрона та значень ваг.

При цьому можливим є вибір оптимального значення корегуючого сигналу та формування відповідної функції типу sat(x) в алгоритмі керування. Переваги такого підходу показано на прикладі відпрацювання двигуном постійного струму незалежного збудження синусоїдального закону зміни швидкості обертання 150Чsin(2pЧt) при дії випадкового моменту навантаження, середнє значення якого 0.75 Мн.

Наведений на рис. 9 результат підтверджує достатньо добре відтворення заданої зміни швидкості двигуна постійного струму. Аналіз отриманих результатів дає змогу стверджувати, що істотний вплив на точність функціонування в цьому випадку має динамічна похибка відпрацювання сигналу завдання, спричинена невідповідністю використаної статичної інверсної моделі об'єкта.

Реалізація нейромережею інверсної моделі об'єкта забезпечує можливість формування інваріантної до е до дії збурень системи в класі комбінованих САК. Задачею застосованої нейромережі в такій системі керування є реалізація передавальної функції інверсної до W1(p).

Для реалізації інверсної нейромоделі вибрана структура нейронної мережі виду 2-5-1 із tansig нейронами у прихованому та вихідному шарах.

Процес тренування мережі відбувався при дії сигналу збурення, показаного на рис. 11. Дослідження процесу зміни вихідної координати системи проводилися при відпрацюванні одиничного стрибкоподібного сигналу керування та дії різних сигналів збурень, зображеного на рис. 11, та синусоїдального (sin(2ЧpЧt)). Ефективність застосування нейромоделі підтверджують наведені на рис. 12 і 13 залежності, а також отримані значення інтегрального критерію якості виду . Так для найгіршого випадку функціонування системи з інверсною нейромоделлю значення критерію якості І3=1.048, а в системі без компенсації дії збурень І2 = 5.052.

Отже, застосування нейрорегуляторів у системах керування для формування як корегуючого, так і керуючого сигналу забезпечує значне покращення динамічних характеристик системи.

У четвертому розділі розвинуто методи синтезу нечітких регуляторів та досліджено ефективність їх використання в електромеханічних системах. Для проведення досліджень розроблено та описано математичні моделі відповідних технологічних об'єктів та підтверджено їх адекватність.

У роботі запропоновано для застосування в системах керування електроприводом класичну структуру нечіткого регулятора виду Такагі-Сугено-Канга замінити так:

якщо , тоді , (18)

де е - абсолютна похибка між заданим і отриманим значеннями вихідної координати, або інший інформаційний параметр, достатній для визначення необхідної стратегії керування; - сформовані області належності.

Така структура регулятора у випадку керування процесами з багатьма змінними чи формуванні керуючої дії на основі багатьох змінних дозволяє істотно зменшувати розмір бази правил, оскільки не має прямого зв'зку між входом правила і формуванням його виходу і не вимагає формування областей зміни для проміжних координат. У процесі синтезу систем керування електроприводом основна увага акцентується на формуванні траєкторії зміни вихідної координати, що є оптимальною для заданого критерію якості, при відповідних обмеженнях, накладених на проміжні координати. Отже, задачею синтезу коефіцієнтів для однієї з областей є формування оптимального керування для даного інтервалу зміни вихідної координати. Сформувавши таке керування для кожної з областей розбиття, отримаємо структуру синтезованого регулятора. Такий підхід дає змогу поєднати переваги нечіткої логіки і математичну строгість класичної теорії керування. Варто зазначити, що інтегральний критерій якості в цьому випадку визначається як сума критеріїв із змінними ваговими коефіцієнтами, що визначені для цілого інтервалу.

Параметри функцій належності знаходяться з досягнення екстремуму вибраних показників якості. Такий запис інтегрального критерію дає змогу уникнути небажаних перехідних процесів при перемиканні структури системи керування і вигідно відрізняється тим, що дає змогу формувати траєкторію руху не як лінійну комбінацію двох екстремалей, взятих із постійними коефіцієнтами, а як послідовність вибраних інтервалів екстремалей. Ефективність застосування запропонованого підходу до синтезу нечіткого регулятора показано на прикладах системи другого порядку та системи переміщення електродів ДСП.

Сформованому критерію, як сумі інтегральних оцінок, взятих зі змінними коефіцієнтами, відповідають стандартні форми Баттерворта та біноміальна. У результаті задача синтезу нечіткого регулятора спрощується до отримання таких значень параметрів функцій належності, які б забезпечували мінімум комбінованого критерію або нового сформованого критерію якості, в якому враховуються накладені обмеження на координати, наприклад: , де R - функція покарання за недотримання накладених обмежень. Для знаходження розв'язку такої задачі застосовано метод генетичного алгоритму.

Отримані перехідні характеристики системи показані на рис. 14. При цьому значення показника якості (21) рівне 1.05911, що на 18 % менше ніж при налагодженні системи згідно з біноміальною формою. При порівнянні реалізованого за допомогою fuzzy-logic регулятора перехідного процесу з оптимальним, отриманим у випадку використання лінійної інтегральної оцінки, досягається покращення оцінки на 18.7% і при цьому практично відсутнє перерегулювання вихідної координати.

Так для системи другого порядку при щ0 = 1 в результаті роботи алгоритму отримано такий вигляд функції належності.

При синтезі нечіткого регулятора системи переміщення електродів ДСП, який забезпечує адаптацію коефіцієнтів регулятора при зміні ситуації в дуговому проміжку, необхідним є знаходження окремого параметру чи комбінації параметрів, що однозначно ідентифікують режим к.з. Для ідентифікації згаданого режиму в роботі використано спосіб, що базується на поточному контролі значень усереднених на періоді спадків напруг на дугах UA, UB, UC.

Запропонований спосіб ідентифікації не тільки однозначно визначає наявність технологічного к.з., але й місце його виникнення, а також вказує на небезпечну близькість координат стану системи до режиму к.з. Для ідентифікації перебування печі в екстемальних режимах сформовано дві зони: зону великих додатних відхилень (ВДВ) значення коефіцієнта більше kmax і зону великих від'ємних відхилень (ВВВ), значення коефіцієнта менше -kmax.

У запропонованому нечіткому регуляторі на основі інформації про значення коефіцієнтів kА, kВ, kС формується відповідний закон зміни сигналу керування. Так, у випадку однофазного короткого замикання коефіцієнт підсилення регулятора для фази, у якій виникло к.з., приймає значення kф, що визначається з умови максимально можливого форсування, а переміщення електродів інших фаз за хибним сигналом розузгодження блокуються, оскільки значення коефіцієнтів підсилення регуляторів приймають рівними нулеві. У випадку двофазного к.з. блокується рух електрода у фазі, в якій немає к.з., а в інших фазах застосовується форсування. Враховуючи перекриття областей належності коефіцієнтів kА, kВ, kС, при перебуванні значень цих коефіцієнтів за межами зони раціонального режиму РР, але не досягненні рівнів ВДВ та ВВВ, значення коефіцієнтів регуляторів визначається за допомогою вибраного методу усунення нечіткості.

Результати виконаних експериментів підтверджують, що синтезований нечіткий регулятор дає змогу: уникнути хибних рухів системи; зменшити час перебування системи в режимі експлуатаційного к.з. та близькому до нього; зменшити дисперсію струмів фаз і тим самим покращити економічні показники функціонування ДСП.

Важливою проблемою при проектуванні нечітких регуляторів виду Такагі-Сугено для керування електромеханічними перетворювачами залишається необхідність обмеження проміжних координат. При вирішенні поставленої задачі використано метод функцій покарань. Задача оптимального керування в цьому випадку зводиться до знаходження екстремуму функціонала.

Розв'язок поставленої задачі обмеження проміжних координат при отриманні задовільної швидкодії та можливості формування необхідних динамічних характеристик, що забезпечується вибором відповідної стандартної форми, знайдено шляхом розбиття діапазону зміни кожної з координат стану системи на дві області: "область допустимих значень" (ОДЗ) і "область відхилень за допустимі межі" (ОВ) та формуванням відповідної бази правил. Беручи до уваги, що перебування кількох координат в "області відхилень за допустимі межі" є ненормальним режимом роботи електроприводу, функціонал може бути перетворений, наприклад, у наступний вигляд: - всі координати в ОДЗ; - і-ої координата системи перебуває в ОВ. Таким чином, ми приходимо до системи керування, подібної на системи із змінною структурою. Проте в такій системі перехід з одного алгоритму керування до іншого відбувається не стрибкоподібно, а плавно, з етапом одночасного функціонування цих алгоритмів. Тривалість такого переходу залежить від вибраної форми функцій належності відповідних областей. Запропонований підхід дає змогу формувати систему керування як сукупність окремих підсистем, що вирішують певні локальні завдання подібно до принципу формування систем підпорядкованого керування. Функціонал якості (22) для випадку перебування і-ої координати системи в "області відхилень за допустимі межі" можна записати так: , де - сформований для проміжної координати показник якості. При цьому для формування окремої проміжної координати може відпасти необхідність замикання зовнішніх щодо формованого контурів. Тобто локальна підсистема може бути розімкненою за вихідною координатою.

Так, для системи другого порядку у структурі fuzzy-logic регулятора виділено чотири області, в яких теоретично можливе перебування змінних стану системи. Для кожної з областей належності змінних стану знаходять коефіцієнти зворотних зв'язків, що забезпечують екстремум відповідного функціоналу якості при врахуванні накладених обмежень ().

Отримані результати моделювання роботи системи, дають підстави стверджувати, що нечіткий регулятор успішно справляється з задачею обмеження координат системи (вихід за задані межі не перевищує 1.2%). Варто зазначити, що проміжну координату обмежено на рівні, що відповідає налагодженню згідно з біноміальною формою. При цьому отримане значення показника якості виду ІАЕ на 19.5% менше, ніж при стандартному налагодженні на біноміальну форму. Значення показника ІТАЕ системи з фаззи регулятором (19.07) практично відповідає отриманому для системи, налагодженої згідно зі стандартною формою Баттерворта (19.42). У той же час максимальне значення проміжної координати є приблизно на 30% меншим.

Зовсім інший клас задач, порівняно з описаними вище, доводиться розв'язувати при синтезі нечіткого регулятора на основі експериментально отриманих даних. Однією з найскладніших операцій процесу структурного синтезу фаззи-регулятора є формування відповідної бази правил. Для усунення впливу похибки експерта задачу структурного синтезу нечіткого регулятора перекладено на нейронну мережу, що дає також змогу використати методи навчання штучних нейронних мереж і на етапі формування керуючих впливів (параметричний синтез нечіткого регулятора). Запропонований в роботі алгоритм структурно-параметричного синтезу фаззи-регулятора за допомогою штучної нейронної мережі можна розбити на два етапи. На першому етапі формуються функції належності для кожного входу на основі методу статистичного групування (кластерний аналіз даних) і за допомогою нейромережі спеціальної структури відбувається формування бази правил. Для вибору відповідних з'єднань між другим і третім шарами такої нейромережі для зміни ваг з'єднання нейронів використовується алгоритм конкурентного навчання. Після завершення процесу навчання отримані значення ваг з'єднань характеризують існування відповідних правил. У випадку існування кількох з'єднань елемента другого шару з різними елементами третього шару вибирається одне, вага якого є найбільшою. На другому етапі здійснюється оптимізація параметрів функцій належності. Структура мережі на цьому етапі відповідає структурі мережі прямого поширення сигналу. Усі отримані на попередньому етапі з'єднання залишаються незмінними. Для продовження структурного синтезу фаззи-регулятора і на цьому етапі нами використано нейрони з активаційними функціями . Такий тип функції активації забезпечує отримання різних видів функції належності залежно від параметра bi. У результаті використання такої функції зростає кількість оптимізованих параметрів регулятора до (Ni - кількість областей розбиття і-ої лінгвістичної змінної; Ny - кількість областей розбиття вихідного сигналу). Велика кількість оптимізованих параметрів вимагає значних обчислювальних затрат за умови використання градієнтних методів, якими є і методи навчання нейронних мереж. Для розв'язування оптимізації параметрів функцій належності нами використано поєднання класичного генетичного алгоритму зі спеціальними збіжними методами локальної оптимізації, тобто генетичний алгоритм формує області пошуку, а локальний метод оптимізації знаходить екстремум у цій області. Описаний алгоритм застосовано до синтезу нечіткого регулятора системи переміщення електродів ДСП.

Синтезований на основі шаблонної бази правил Mac Vicara - Whelana нечіткий регулятор, хоч і забезпечує покращення статичних та динамічних характеристик у порівнянні з традиційною системою керування, проте має громіздку структуру (63 правила). Окрім цього, досить значними залишаються і перерегулювання та коливність проміжних координат, зокрема швидкості двигуна. Задачею синтезу нейро-фаззи регулятора є забезпечення відповідних динамічних і статичних характеристик системи переміщення електродів при зменшенні перерегулювань і коливності проміжних координат, а також при спрощенні структури регулятора. На першому етапі синтезу регулятора кожна вхідна змінна була розбита на 5 лінгвістичних змінних, для яких задано початкові значення центрів гаусівських функцій належності. Для вихідної змінної було визначено 9 лінгвістичних змінних. Після цього для знаходження значень центрів функцій належності та їх ширин застосовано self-organized feature map (SOM) алгоритм. Після знаходження центрів функцій належності, ширини їх вікон розраховано на основі правила найближчого сусідства першого порядку. На основі отриманих функцій належності нейромережею сформовано базу правил нечіткого регулятора (25 правил). Під час параметричного синтезу, для знаходження параметрів регулятора, які за умови відсутності значних перерегулювань проміжних координат (відтворення заданої характеристики розгону) забезпечать необхідні показники якості функціонування системи, було сформовано такі дві функції мети, кожна з яких призначена для вирішення окремої підзадачі. Для досягнення поставленої мети на етапі визначення областей пошуку екстремуму застосовано метод паралельного генетичного алгоритму, зокрема стратегію пошуку coarse-grain.

...