Проектирование интеллектуальных систем управления с использованием пакета расширения Fuzzy Logic

Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное агентство железнодорожного транспорта

Омский государственный университет путей сообщения (ОмГУПС (ОМИИТ)

Кафедра «Автоматика и системы управления»

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПАКЕТА РАСШИРЕНИЯ FUZZY LOGIC

Пояснительная записка к курсовому проекту

по дисциплине «Проектирование средств автоматизации и управления»

ИНМВ.303000.000 ПЗ

Студентка гр. 21 И М.В. Мойсей

Руководитель - доцент кафедры «АиСУ»

А.А. Лаврухин

Омск 2015

Реферат

УДК 681.51(075.8)

Курсовой проект содержит 16 страниц, 15 рисунков, 9 формул, 3 источника.

Автоматизированная система управления, фаззи-регулятор, алгоритмом управления, термы, функции принадлежности.

Объектом разработки является фаззи-регулятор для подъемно-транспортного механизма с маятниковой подвеской рабочего органа с грузом.

Пояснительная записка выполнена в программе Microsoft Word 2010, расчеты выполнены в среде Matlab R2013b, моделирование произведено в пакете Simulink.

Содержание

1. Фаззи-регулятор в электроприводе

2. Моделирование системы с ФР в пакете Simulink системы Matlab

Заключение

Библиографический список

Введение

К интеллектуальным относят сегодня многие системы управления, в том числе те, которые в той или иной форме имитируют систему мышления человека с целью решения технических, экономических, информационных задач. Так называемые нейронные сети на компьютерном уровне моделируют приближенно структуру мозга человека. Ценное свойство нейронных сетей, вытекающее из мозговой деятельности человека, - обучаемость, следовательно, с помощью определенного правила можно обучить систему преобразовывать входные воздействия (данные) в желаемые выходные действия (данные). На основе этого свойства нейронные сети рассматривают как универсальный аппроксиматор, способный реализовывать любые преобразования входных воздействий или данных в выходные.

К другому типу интеллектуальных систем управления относятся системы с фаззи-управлением. В этих системах моделируется не структура мозга человека, как в нейронных сетях, а процесс мышления человека - процедура принятия им решения. Схема данного процесса такова: оценка условий ситуации - их восприятие - принятие решения (логическое заключение) на основе базы знаний - исполнение.

1. Фаззи-регулятор в электроприводе

Проектирование интеллектуальных систем управления с использованием пакета расширения Fuzzy Logic

Рассмотрим процедуру синтеза фаззи-регулятора (ФР) позиционного электропривода, подвижная часть которого представляет собой двухмассовую систему маятникового типа с гибкой подвеской рабочего органа с грузом. Практически это может быть электропривод тележки некоторой крановой установки (рисунок 1).

Рисунок 1 - Подъемно-транспортный механизм с маятниковой подвеской рабочего органа с грузом

Задача управления состоит в осуществлении электроприводом позиционирования, то есть перемещения рабочего органа (груза массой ) в определенную позицию с устранением раскачивания груза в ней. Оператор (крановщик) на основании приобретенного опыта работы выполняет данную задачу соответствующими переключениями командоконтроллера, изменяющими величину и знак управляющего воздействия - приводного момента двигателя , создающего силу воздействия на тележку

где -- радиус приведения передачи.

Фаззи-регулятор должен заменить оператора, что бывает необходимо в тех условиях производства, в которых человек не может присутствовать. При этом система управления должна быть дополнена датчиком угла (ДУ) отклонения маятниковой подвески от вертикали.

Для построения традиционного регулятора потребовалось бы получить математическое описание объекта управления и затем известными из теории автоматического управления методами синтеза для линейных систем определить алгоритм регулятора. Данный объект управления является сложной нелинейной электромеханической системой, математическое описание которой можно получить, применяя уравнения Лагранжа второго рода для координат масс , и (без учета сил трения):

,

где Т - кинетическая энергия системы;

- скорость массы ;

- угловая скорость массы ;

l - длина маятниковой подвески;

g - ускорение свободного падения.

После выполнения дифференцирования получим систему двух нелинейных уравнений второго порядка с двумя переменными и :

,

Решая данную систему уравнений относительно угла , получим результирующее уравнение второго порядка для колебаний массы :

При условии , уравнение может быть упрощено:

Если двигатель питается от управляемого безынерционного источника момента, то сила пропорциональна выходному напряжению ФР.

Выполнить синтез регулятора аналитическим путем на основании полученных нелинейных уравнений не представляется возможным. Задачу можно решить только линеаризируя систему для малых углов колебаний. Однако на основе фаззи-логики приближенный алгоритм для ФР легко составить на лингвистическом уровне. Для данной колебательной системы представляется очевидным алгоритм управления в форме двух условий.

Первое условие: если масса отклоняется от вертикали с некоторой скоростью, то к массе , нужно приложить силу двигающую в том же направлении и приблизительно с той же скоростью.

Второе условие: если масса отклонена на некоторый угол и се скорость близка к нулю, то к массе нужно приложить в том же направлении силу дающую массе , ускорение, примерно равное ускорению массы .

В соответствии с сформулированным алгоритмом управления составим таблицу правил для ФР с двумя входными переменными - углом отклонения массы от вертикали и угловой скоростью отклонения . Для и примем пять термов (NB, NM, Z, PM, РВ), а для выходной переменной -- семь термов (NB, NM, NS, Z, PS, PM, РВ). Согласно первому условию алгоритма заполняем столбец таблицы для (рисунок 2). Согласно второму условию заполняем строку таблицы для . Остальные клетки таблицы с и заполняются результатами объединения соответствующих выходных термов:

Для тех сочетаний термов, которые не возникают в рассматриваемой задаче, соответствующие клетки таблицы остаются незаполненными. Дополнительно к таблице правил составляются функции принадлежности (ФП), исходя из значений параметров данного объекта управления: кг, кг; Н; . Оцениваются диапазоны возможных изменений переменных:

рад;

рад/с;

рад/с;

Н;

Н.

Для функций принадлежности треугольной формы с относительными переменными принимаются за исходные значения центров ФП:

Рисунок 2 - Таблица правил для фаззи-регулятора по устранению раскачивания груза

Рисунок 3 - Структурная схема, характеризующая движения маятника от источника силы с передаточным коэффициентом

фаззи регулятор транспортный маятниковый

Переход к относительным величинам позволяет изменять усиление по каналу любой переменной, сохраняя неизменным относительное расположение их множеств по оси.

Проверка и корректировка составленного алгоритма выполняются с помощью моделирования данной системы, на основе предварительно составленной схемы объекта управления в соответствии с полученным его математическим описанием (рисунок 3).

Моделирование системы с ФР в пакете Simulink системы Matlab

Для решения задачи управления, соберем схему соответствующую рисунку 3. Значения параметров данного объекта управления:

m1=250;

m2=25;

g=9.8;

l=1.

Структурная схема, характеризующая движения маятника от источника силы с передаточным коэффициентом составленная в пакете Simulink представлена на рисунке 4.

Рисунок 4 - Структурная схема, характеризующая движения маятника от источника силы с передаточным коэффициентом

2. Моделирование системы с ФР в пакете Simulink системы Matlab

Правила для работы ФР соответствующие таблице на рисунке 2 представлены на рисунке 5.

Рисунок 5 - Таблица правил для фаззи-регулятора

Поведение термов, описанное в таблице на рисунке 2 наглядно изображено на рисунке 6.

Рисунок 6 - Правила для фаззи-регулятора

В случае если мы будем применять диапазоны возможных изменений переменных и значения центров ФП, которые заданы в пункте 1, наша система является неустойчивой. Поэтому настраиваем центры ФП и диапазон изменения переменных экспериментальным методом. Термы для выходной переменной, угла отклонения от вертикали и скорости отклонения, которые позволяют регулятору сделать нашу систему устойчивой и правильно работающей представлены на рисунках 7, 8 и 9 соответственно.

Рисунок 7 - Семь термов для выходной переменной

Рисунок 8 - Термы для угла отклонения от вертикали

Рисунок 9 - Термы для скорости отклонения

В результате моделирования получили переходные характеристики угла отклонения от вертикали, скорости отклонения, ускорения и выходной переменной , которые представлены на рисунках 10-13.

Рисунок 10 - Переходная характеристика угла отклонения от вертикали

Рисунок 11 - Переходная характеристика скорости отклонения

Рисунок 12 - Переходная характеристика ускорения

Рисунок 13 - Переходная характеристика выходной переменной

Совмещенные переходные характеристики, представленные на рисунках 14 и 15, позволяют нам увидеть, что система работает правильно. Это объясняется тем, что в момент времени, когда угол отклонения (черная линия) принимает нулевое значение, скорость (розовая линия) имеет максимальное значение. Также можно увидеть, что управляющее ускорение (голубая линия) и сила, двигающая тележку, находятся в противофазе.

Рисунок 14 - Переходная характеристика системы

Рисунок 15 - Переходная характеристика системы

В ходе выполнения был реализован и настроен ФР для управления электроприводом позиционирования, то есть перемещения рабочего органа в определенную позицию с устранением раскачивания груза в ней.

Время регулирования данной системы как нам удалось, выяснить зависит от передаточного коэффициента и длины нити, на которую подвешен груз. Чем длиннее нить, тем время регулирования системы больше. Что касается передаточного коэффициента, от него кроме времени регулирования зависит еще и устойчивость системы, для нашей системы мы подобрали оптимальное значение равное -0,3.

Заключение

В ходе выполнения курсового проекта был реализован и насроен ФР для управления электроприводом позиционирования, т.е. перемещения рабочего органа в определенную позицию с устранением раскачивания груза в ней.

Время регулирования данной системы как нам удалось, выяснить зависит от передаточного коэффициента и длины нити, на которую подвешен груз. Чем длиннее нить, тем время регулирования системы больше. Что касается передаточного коэффициента от него кроме времени регулирования зависит еще и устойчивость системы, для нашей системы мы подобрали оптимальное значение равное -0,3.

Библиографический список

1. В.М.Терехов Системы управления элэктроприводов / В.М.Терехов / Academia. Москва, 2005. 296 с.

2. Matlab.Exponenta [Электронный ресурс] / fuzzylogic. - Режим доступа: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/index.php

3. Архангельский В.И., Богаенко И.Н., Грабовский Г.Г., Рюмшин Н.А. Системы фаззи-управления. - К.: Тэхника, 1997. - 208 с.

Размещено на Allbest.ru