Разработка и исследование нечетких систем управления сложными подвижными объектами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Зайченко, Илья Владимирович

• Зайченко, Илья Владимирович
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Зайченко, Илья Владимирович

Введение

1. Морское судно как сложный динамический объект

1.1 Модель морского судна как сложного динамического объекта

1.2 Линеаризация уравнений динамики морского судна

1.3 Методы оптимизации систем управления движением судна

1.4 Синтез оптимального регулятора системы управления подвижным объектом

1.5 Адаптивность как одна из главных задач интеллектуального управления

1.6 Система управления движением судна по курсу

1.7 Система управления движением судна на траектории

1.8 Системы.управления движением судна с рулевыми приводами 28 Выводы по первой главе

2. Роль и место теории нечеткой логики в управлении сложными объектами

2.1 Системы управления сложными динамическими объектами на базе нечеткой логики

2.2. Принципы построения систем нечеткого логического вывода

2.3 Основные подходы к синтезу и анализу систем управления на базе нечеткой логики

2.4 Устойчивость и грубость систем на базе нечеткой логики 51 Выводы по второй главе

3. Разработка и исследование нечетких систем управления движением судна

3.1 Проблемы, возникающие при синтезе-системы управления движением, судна

3.2 Построение и исследование нечеткой СУД на курсе с оптимальным регулятором.

3.3 Построение и исследование робастно-нечеткого СУД на курсе с фаззификацией выхода робастного регулятора

3.4 Нечеткие регуляторы рулевых систем курса

3.5 Нечеткие системы управления-на траектории

3.6 Построение и исследование нечеткой системы стабилизации судна на-траектории

3.7 Синтез нечеткого регулятора с использованием векторно-матричного описания

3.8 Оценка адаптивных свойств'нечетких регуляторов систем управления движением судна

3.9 Влияние вида функций принадлежности на качество процесса регулирования'

3.10 Программная реализация алгоритмов построения систем управления

4. Применение нечетких систем для идентификации и коррекции нелинейности сложных подвижных объектов

4.1 Разработка методов построения нечетких систем для идентификации и коррекции нелинейности

4.2 Коррекция нелинейностей с помощью адаптивного нечеткого вывода

4.3 Повышение робастности системы управления сложным динамическим объектом путем коррекции нелинейности

4.4 Исследование СУД судна на курсе при коррекции нелинейности рулевого привода 141 Выводы по четвертой главе

5. Анализ эффективности предлагаемых алгоритмов с использованием имитатора сигналов авторулевого ИС

5.1 Назначение и структура имитатора сигналов авторулевого ИС

5.2 Оборудование имитатора и режимы его работы

5.3. Интерфейс имитатора

5.4. Схема поведения эксперимента и его результаты 155 Выводы по пятой главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование нечетких систем управления сложными подвижными объектами»

В последние годы было разработано большое число методов синтеза систем автоматического управления, позволяющих осуществлять обоснованный выбор структуры и параметров системы, удовлетворяющей заранее заданным требованиям. Большинство разработанных методов предназначено для синтеза систем автоматического управления с постоянными параметрами. Однако значительная часть задач современной теории управления связано с управлением сложными объектами, параметры которых в процессе эксплуатации изменяются в широких пределах. Развитие прикладных областей, связанных с исследованием космоса и мирового океана, автоматизацией промышленного производства и бытовой сферы, предполагает необходимость создания различного рода систем управления, которые должны обладать высокой степенью автономности, адаптивности, надежности и качества функционирования в условиях неопределенности. При этом главными источниками проявления неопределенности в задачах управления являются следующие основные факторы:

- сложность формализованного описания объекта и задач управления;

- нестационарность параметров объекта и системы управления;

- априорная неопределенность обстановки и условий функционирования.

Обеспечение требуемых эксплуатационных характеристик и широкого набора функциональных возможностей по формированию целесообразного поведения и планированию последовательности выполняемых операций с активной адаптацией к воздействиям внешней среды и вариациям ее текущих состояний обусловливает необходимость разработки средств и методов интеллектуального управления, основанных на комплексном применении технологий обработки знаний.

Таким образом, функциональная и алгоритмическая структуры систем управления должны быть такими, чтобы обеспечивалось их нормальное функционирование при заданном уровне показателей качества, а также надежности в условиях влияния на систему различных возмущающих факторов.

Использование классических подходов для синтеза такого рода систем в случае управления сложными динамическими системами, обладающими существенными нелинейностями является весьма трудоемким.

Все это определяет необходимость разработки новых и совершенствования существующих методов проектирования интеллектуальных систем автоматического управления с целью их применения при решении широкого класса прикладных задач управления сложными подвижными объектами. Решению этой актуальной проблемы и посвящена данная диссертационная работа.

В диссертационной работе предлагается новый подход к решению задачи синтеза алгоритмов робастно-адаптивного управления для сложных подвижных объектов, характеризующихся наличием нелинейностей, нестационарными параметрами и высоким уровнем внешних возмущений.

Суть предлагаемого в рамках диссертационной работы подхода заключается в интеграции принципов робастного и оптимального управления основного контура управления с использованием принципов адаптивного нечеткого логического управления.

Таким образом, предложенный в диссертационной работе подход к решению задачи синтеза робастно-адаптивного управления сложными подвижными объектами отличается новизной и основывается* на, сочетании как классических методов синтеза робастных алгоритмов управления, так и интеллектуальных нечетких технологий.

Целью работы является разработка и исследование алгоритмов нечетких систем управления сложными подвижными объектами в условиях действия случайных внешних возмущений, а также разработка методического и программного обеспечения процесса проектирования таких СУ.

Для достижения названной цели необходимо решить следующие задачи.

1. Анализ существующих систем управления (СУ) сложным подвижным объектом на примере систем управления движением морского судна и методов синтеза таких СУ.

2\ Обоснование необходимости использования нечетких методов для решения задачи синтеза алгоритмов управления сложными динамическими объектами.

3. Интеграция нечеткого логического регулятора (НЛР) в системы управления движением морского судна, построенные на основе традиционных алгоритмов оптимального, робастного и оптимально-робастного управления.

4. Анализ эффективности предложенных СУ с НЛР для различных типов морских судов и уровней внешнего возмущения.

5. Разработка способов коррекции нелинейности сложного объекта управления с помощью НЛР для улучшения качества управления.

6. Повышение робастности сложного динамического объекта управления путем введения управляемой нелинейности, реализованной посредством НЛР.

При решении задач, рассматриваемых в диссертации, были использованы методы системного анализа, методы линейного и нелинейного программирования, методы нечеткой логики, нейро-нечеткого управления, методы математического моделирования, положения теории автоматического управления.

Практическая значимость полученных результатов заключается в том, что результаты могут быть использованы при разработке систем управления сложными динамическими объектами, например при разработке систем управления судов, которые только проектируются либо проходят переоборудование. Предложенный подход реализуем на создаваемых в настоящее время современных аппаратных средствах и может быть использован либо как дополнение к существующим регуляторам систем управления курсом, либо как принципиально новый контроллер, приходящий на смену ПИД- регуляторам в судовых системах управления курсом судна. Разработанные в системе МАТЬАВ программы синтеза нечетких систем могут быть использованы для проведения лабораторного практикума при изучении дисциплин «Теория автоматического управления», «Идентификация и диагностика систем»

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих НТК:

- XII-ой международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизированного электропривода. Теория и практика», Украина, 2005 г.;

Международной научно-практической конференции «Повышение эффективности инвестиционной и инновационной деятельности в Дальневосточном регионе и странах АТР», Комсомольск-на-Амуре, 2005 г.;

- Всероссийской научно-технической конференции «Новые технологии и материалы. Инновации и инвестиции в промышленности Дальнего Востока», Комсомольск-на-Амуре, 2007 г.;

- Международной научно-технической конференции «Электромеханические преобразователи энергии» Томск, 2007 г.

Материалы исследований также докладывались и обсуждались на ежегодных научно-технических конференциях аспирантов и студентов ГОУВПО «КнАГТУ» (2005-2010)гг.

Список публикаций по материалам диссертации включает пятнадцать работ (материалы научно-практических конференций, 3 патента, 2 свидетельства о регистрации интеллектуальных продуктов и 1 статья в изданиях, рекомендуемых ВАК).

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы. Основное содержание работы изложено на 168 страницах основного текста, и включает 98 рисунков и 12 таблиц, списка использованных источников из 154 наименований и приложений, в которых представлено описание разработанного программного обеспечения для ЭВМ, акты о внедрении результатов диссертационной работы, патенты на изобретения, свидетельства о регистрации интеллектуальных продуктов.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Зайченко, Илья Владимирович

Выводы по пятой главе

В настоящей главе был проведен сравнительный анализ эффективности нечеткой системы управления движением судна по курсу и системы управления ИС-2005, реализующей ПИД-алгоритмы управления. При этом аналитическое конструирование нечеткой системы управления осуществлялось на основе информации, полученной в результате построения упрощенной математической модели. Таким образом, обеспечивалась необходимая грубость оценки параметров модели, характеризующая параметрическую неопределенность реального объекта управления.

Сравнительный анализ позволяет сделать следующие выводы:

1. Наиболее прост с точки зрения технической реализации контроллер, реализующий ПИД-регулирование. Он широко используется в современных авторулевых и хорошо зарекомендовал себя при решении большого числа задач автоматического управления. Однако, совершенно очевидно (в том числе и по анализу кривых на рисунках), что данный тип управления не всегда может работать удовлетворительно в сложных, меняющихся условиях. Так, если судно работает в большинстве случаев в одном режиме, то оптимально настроенный ПИД-контроллер обеспечивает удовлетворительные показатели качества. Однако при появлении внешних воздействий или смене условий плавания, необходимо перенастраивать параметры контроллера, что требует высокой квалификации штурманского состава. Процесс перенастройки в большинстве случаев не сможет обеспечить оптимального управления, что, как следствие, приведет к возрастанию экономических затрат. Можно заключить, что в настоящий момент ПИД-контроллер может быть рекомендован для подвижных объектов, работающих в однообразных условиях при том, что к качеству управления не предъявляется высоких требований.

2. Нечеткое управление показывает хорошие стабильные результаты и точность стабилизации по курсу в среднем примерно в два раза более высокую, чем ПИД-регулирование. Для данного контроллера имеется ряд факторов и величин, которые требуется предварительно выбрать, чтобы обеспечить качественную его работу. Следует отметить, что процедура выбора является достаточно трудоемким процессом, но при использовании разработанных в главе 4 алгоритмов и программных средств она значительно упрощается. При этом нечеткий контроллер показывает лучшие результаты, по сравнению с ПИД-контроллером, обладает свойством робастности и устойчивости.

162

Заключение

Анализ особенностей построения систем управления сложными подвижными объектами на примере систем управления движением судна по курсу и на траектории позволяет говорить о необходимости дальнейшей разработки и внедрения автоматических систем управления отдельными механизмами и сложными подвижными объектами в целом.

В данной работе впервые осуществлена попытка комплексной интеграции нечеткого логического контроллера в систему управления движением сложного подвижного объекта для повышения качества управления. На основании выполненных в диссертационной работе исследований получены следующие результаты:

1. Обоснована целесообразность использования нечеткой логики-для решения задачи синтеза алгоритмов управления сложными динамическими объектами.

2. Разработаны алгоритмы управления, с применением нечетких логических регуляторов для сложных динамических объектов в условиях воздействия случайных возмущений.

3. Разработаны методическое и программное обеспечение, необходимое для решения задачи синтеза алгоритмов нечеткого управления.

4. Показана возможность использования управляемой нелинейности, реализованной посредством нечеткого регулятора, с целью повышения робастности сложного динамического объекта управления.

5. Разработаны методическое и программное обеспечение, необходимое для решения задачи коррекции нелинейности объекта управления.

6. Полученные результаты могут быть применены к системам управления различными сложными подвижными объектами.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Зайченко, Илья Владимирович, 2011 год

1. Bobko V.D., Nesterov A.A., Zolotukhin Y.N. An the PID-parameters Fuzzy Dynamic Correction.//Optoelectronics, Instrumentation, and Data Processing, 1998, №1.

2. Castro J.L., Fuzzy logic controllers are universal approximators, IEEE Trans. Systems Man Cybernet. 25 (4) (1995) pp.629-635.

3. Gavish G., Zaslavsky R., Kandel A., Longitudinal fuzzy control of a submerged vehicle. Fuzzy Sets and Systems, 115 (2000) pp.305-319.

4. Hayashi K., Otsubo A., Murakami S., Maeda M., Realization of nonlinear and linear PID controls using simplified indirect fuzzy inference method, Fuzzy Sets and Systems 105 (1999) pp.409-414.

5. Herrera F., Lozano M., Yerdegay J.L., Tuning fuzzy logic controllers by genetic algorithms, Internat J. Approx. Reasoning 12 (1995) 299-315.

6. Kallstorm C.G., Astorm K.J., Thorell N.E., Eriksson J., Sten L. Adaptive Autopilots for Tankers//Automatica. 1979.- vol.l5.-p.241-254.

7. L.A. Zadeh. Outline of a new approach to the analysis of the complex systems and decision processes, IEEE Trans. Systems Man Cybernet. SMC-3 (1) (1973) pp.28-44.

8. Li W., Chang X.G., Wahl F.M., Farrell J., Tracking control of a manipulator under uncertainty by FUZZY P+ID controller, Fuzzy Sets and Systems 122 (2001) pp.125 -137

9. Lown M., Swidenbank E., Hogg B.W., Smith R., Adaptive fuzzy reference model control of multi-machine power systems. Fuzzy Sets and Systems 102 (1999) pp.59-70

10. Mamdani E.H., Application of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant, Proc. IEEE 121 (1974) pp. 1585-1588.

11. Mamdani E.H., Twenty years of fuzzy control: experiences gained and lessons learned, IEEE Internal. Conf on Fuzzy Systems, 1993 pp. 339-344.

12. Matsunaga N., Kawaji S., Fuzzy hybrid control for DC servomotor, Trans. Inst. Electrical Eng. Japan DiH (1991) pp.195 200.

13. Medsker L.R., Hybrid Intelligent Systems, Kluwer Academic Publishers, 1995 p. 240

14. Mudi R.K., Pal Nikhil R. A self tuning fuzzy PI controller, Fuzzy Sets and Systems, 115 (2000) pp.327-338.

15. Pavlica V., Petrovacki D., About simple fuzzy control and fuzzy control based on fuzzy relational equations. Fuzzy Sets and Systems 101 (1999) pp.41-47.

16. Phillips C., Kann C.L., and Walker G. Helicopter flight control with fuzzy logic and genetic algorithms, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 9(2), 1996, pp. 175-259.

17. Shimmin D.W., Sephens M., Swaintson J.R. Adaptive control of a submerged vehicle with sliding fuzzy relations, Fuzzy Sets and Systems 79 (1996) pp.15-24.

18. Sugeno M., Hirano I., Nakamura S., Kotsu S. Development of an intelligent unmanned helicopter, IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Vol. 5, 1995, pp. 33-37.

19. Sugeno M., Kang G.T., Fuzzy modeling and control of multilayer incinerator. Fuzzy Sets and Systems 18 (1986), pp.329-346.

20. Sugeno M., Kang G.T., Structure Identification of fuzzy model, Fuzzy Sets and Systems 28 (1988), pp.15-33.

21. Sugeno M.,Nishida M.,Fuzzy control of model car.Fuzzy Sets and Systems (1985) pp.103-113.t23.24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34.