Разработка информационной модели и алгоритма управления приводом судового рулевого устройства тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Соловьев, Алексей Валерьевич

• Соловьев, Алексей Валерьевич
• кандидат технических наук
• 2002

Оглавление диссертации кандидат технических наук Соловьев, Алексей Валерьевич

Введение

Глава I. ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИКИ РУЛЕВЫХ ПРИВОДОВ

1.1. Общая характеристика рулевых приводов

1.2. Моделирование динамики рулевых приводов

1.3. Анализ динамики по результатам натурных экспериментов

1.4. Выводы по главе I

Глава II. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРИВОДА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ НАТУРНЫХ ИСПЫТАНИЙ В ВИДЕ МАТРИЦЫ КООРДИНАТ СОСТОЯНИЙ

2.1. Организация следящего режима работы рулевого привода

2.2. Оценка экономической эффективности

2.3. Разработка информационной матрицы прогнозируемых со- 40 стояний

2.4. Выводы по главе II

Глава III. АЛГОРИТМ УПРАВЛЕНИЯ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕМ ПРИВОДА РУЛЯ НАПРАВЛЕНИЯ

3.1. Разработка алгоритма управления приводом с использованием его матричной модели

3.2. Некоторые особенности матрицы координат состояний

3.3. Динамические характеристики процесса позиционирования привода руля

3.4. Выводы по главе III

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка информационной модели и алгоритма управления приводом судового рулевого устройства»

Одной из основных особенностей современного периода развития средств и методов управления судном и его оборудованием является широкое внедрение электронной вычислительной техники во все виды этих средств и во все сферы деятельности судового экипажа. Сейчас практически не разрабатывается ни одной новой судовой системы управления и контроля любого назначения, не имеющей в своем составе электронных вычислительных устройств. С их помощью разработчики стремятся расширить объем автоматически решаемых задач, увеличить экономическую эффективность, эксплуатационную гибкость, быстродействие и точность аппаратуры, уменьшить ее габариты, в максимальной степени унифицировать средства управления и контроля, упростить пользование ими и их обслуживание.

Актуальность темы. При создании систем управления техническими объектами, как правило, решается комплекс задач, включающих в себя:

1) исследование статико-динамических особенностей объектов по результатам как натурных, так и машинных экспериментов [62,63];

2) обоснование минимально необходимого набора координат состояния для формирования управляющего воздействия на объект [36];

3) создание системы сбора и обработки информации о текущем состоянии объекта;

4) разработку алгоритма, вырабатывающего управляющее воздействие на объект с учетом его специфических статико-динамических особенностей [37,56,57,61];

5) создание исполнительных устройств, отрабатывающих управляющее воздействие на объект быстро и с высокой точностью [20].

Решение совокупности этих проблем позволяет создать надежную (безопасную) систему управления с высокими показателями качества. Современный уровень автоматизации судов широко использует вычислительную технику [49,50], что позволяет использовать ЭВМ для решения всех перечисленных выше задач. Использование вычислительной техники дает возможность разрабатывать сложные современные логические алгоритмы от пропорциональных до интеллектуальных [1113,18,25,31,43,45,55,65-67,69-89], обеспечивающих высокую точность позиционирования объектов, например, руля направления или судна на заданной траектории. Кроме задач управления становится возможным решать задачи тестирования технического состояния оборудования судна в процессе его эксплуатации.

В системах автоматического управления движением объекта по заданной траектории точность его положения на траектории определяется не только алгоритмом позиционирования объекта и его динамическими особенностями, но так же скоростью и точностью вывода управляющих органов в заданное состояние [32]. Например, для высокоточного управления движением неустойчивого на курсе речного водоизмещающего судна по заданной траектории на кафедре ИАПП ВГАВТ (Н-Новгород) был разработан специальный алгоритм, учитывающий тонкие динамические эффекты, обнаруженные при натурных испытаниях судов [64]. Использование такого алгоритма повысило все показатели качества управления, однако ресурсы алгоритма не были использованы полностью, из-за медленного и «грубого» позиционирования привода руля.

Таким образом, целью диссертационной работы является решение задачи повышения точности позиционирования исполнительных устройств, за счет алгоритма управления, использующего знания накопленные в информационной матрице.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1) исследование динамики приводов (руля направлений) и изучение их динамических особенностей;

2) разработка математической модели привода по результатам натурных испытаний в виде матрицы координат состояния;

3) разработка, основанного на знаниях^ алгоритма управления позиционированием привода с использованием его матричной модели;

4) анализ и сравнение существующих способов управления приводами со способом, использующим его матричную математическую модель;

5) оценка технического состояния привода руля по анализу изменения матрицы;

6) исследование возможности использования частотных характеристик для ранней диагностики технического состояния привода руля; Теоретическую основу настоящей работы составили труды отечественных и зарубежных авторов в областях: классической теории управления - Красовский Н.Н. [19], Ляпунов A.M. [23], Фрейдзон И.Р. [58,59], Цыпкин Я.З. [65,66]; современной теории управления -Astrom K.J. [69], Barto A.G. [70,71], Васильев C.H. [11-13], Поспелов Д.А. [25,31], Gupta М.М. (intelligent control) [75], Jordan M.I., Фейгин М.И. [56,57], Чиркова М.М. [56,57,61-64], White D.A. [87-89]; управления позиционированием - Красовский А.А. [18], Крутько П.Д. [20], Пятницкий Е.С. [35], Черноусько Ф.Л. [60] и др.

Научная новизна проведенных исследований состоит в следующих положениях.

Предложен способ описания динамики привода руля с помощью информационной матрицы состояний - его динамических возможностей.

Предложен алгоритм управления приводом, основанный на экспериментально полученной математической модели в виде матрицы состояний (матричная математическая модель).

Показано, что при наличии информационной матрицы, возможно сформировать управление одиночным управляющим импульсом неопределенной длительности. Время подачи импульса (питания на привод) определяется моментом формирования управляющего сигнала на поворот руля направления от авторулевого или судоводителя. Момент сброса питания определяется через математическую модель, представленную в виде информационной матрицы.

Показано, что управление с использованием матрицы заметно улучшает точность и повышает быстродействие позиционирования руля.

Показано, что по анализу расположения данных в информационной матрице состояний, а так же по виду амплитудно-фазочастотной характеристики можно учитывать изменение технического состояния привода руля.

Предложена методика оперативного обнаружения начальной стадии развития технических неисправностей рулевых приводов.

Практическая значимость выполненных теоретических и подтвержденных натурными испытаниями исследований заключается:

1) в разработке (по результатам натурных испытаний) способа построения математической модели привода руля направления, в виде информационной матрицы состояний - матрицы его динамических возможностей;

2) в решении проблемы повышения точности позиционирования руля направления за счет организации следящего режима рулевого привода через управляющую ЭВМ и специального алгоритма управления, использующего его матричную модель;

3) в разработанной методике оперативного обнаружения начальной стадии развития технических неисправностей рулевых приводов, позволяющей избежать потенциально аварийных ситуаций;

Достоверность результатов. Для разработки матричной модели и отладки алгоритма управления использовались как средства математического моделирования с применением цифровых ЭВМ, так и возможности натурных испытаний. При расчетах были использованы общепризнанные в практике моделирования динамики электроприводов нелинейные математические модели и методы классической теории управления.

Разработанный в данной работе алгоритм базируется на классических законах физики и современных идеях интеллектуального управления.

Алгоритм управления рулевой машиной был апробирован при испытании авторулевого АР-95 на пассажирском речном т/х «Яков Свердлов».

Апробация работы. Материалы, включенные в работу, докладывались на конференции професс*рско-преподовательского состава ВГАВТ (г. Н.Новгород, 1999г.), научно-технической конференции, посвященной 70-летию ВГАВТ (г. Н.Новгород, 2000г.), международной конференции «Идентификация систем и задачи управления»^ SICPRO'2000 (г. Москва, 2000г.), второй всероссийской научно-техническбй конференции «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве» (г. Н.Новгорд, 2000г.), международном семинаре «Нелинейное моделирование и управление» (Самара, 2000г.).

Публикации. Основное содержание диссертации отражено в 7 печатных работах [40-46].

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения, содержит 110 страниц текста, 50 рисунков, список литературы из 89 наименований.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Соловьев, Алексей Валерьевич

4.3. Выводы по главе

1) Предложена методика оценки технического состояния рулевого привода по анализу расположения данных в его матрице координат состояний, позволяющая обнаружить ранние признаки неисправности и проследить тенденцию развития отклонений в работе.

84

2) Предложен способ оперативного обнаружения начальной стадии развития технических неисправностей рулевого привода по виду ампли-тудно-фазочастотной характеристики.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основным результатом диссертационной работы является решение задачи повышения точности позиционирования исполнительных устройств, за счет алгоритма управления, использующего знания накопленные в информационной матрице состояний.

Решение поставленной задачи позволило повысить быстродействие и точность позиционирования привода руля речных водоизмещающих судов. При решении указанной задачи были разработаны вопросы и получены следующие результаты.

1. Показано, по результатам анализа осциллограмм натурного эксперимента, что динамика рулевого привода существенно зависит от внешних условий. Так например, показатели переходных процессов привода не воспроизводятся даже при одних и тех же начальных значениях координат состояния и управляющем воздействии.

2. Предложено организовать следящий режим работы судового рулевого привода с помощью ЭВМ, что позволяет реализовать любой алгоритм управления позиционированием руля.

3. Предложен способ описания динамики привода руля с помощью информационной матрицы состояний - его динамических возможностей.

4. Разработан импульсный алгоритм управления, использующий экспериментальные данные (знания), заложенные в математическую модель привода в виде матрицы состояний.

5. Показано, что управление с использованием матрицы заметно улучшает точность и повышает быстродействие позиционирования руля.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Соловьев, Алексей Валерьевич, 2002 год

1. Автоматизация производственных процессов на водном транспорте. Учебник / Попов С.А., Кулибанов Ю.М., Ковалев Ю.Н., Бондаренко В.Л., Сазаров В.В. М.: Транспорт, 1983. -240с.

2. Айзерман М.А. Теория автоматического регулирования. -М.: Наука, 1979.-335с.

3. Айзерман М.А. Краткий очерк становления и развития классической теории регулирования и управления (обзор) //А и Т.1993. N7.C.5-18.

4. Айзерман М.А. Классическая механика. М.: Наука, 1980.

5. Ахметжанов А.А. Высокоточные системы передачи угла автоматических устройств. М.: Энергия, 1975. 288 с.

6. Бабаев A.M., Ягодкин В.Я. Автоматизированные судовые электроприводы. -М.: Транспорт, 1986. 448с.

7. Бенедикт С. Принятие решений при ненадежной информации //А и Т.1996. N9. С.151-162.

8. Бесекерский ВА., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. -М.: Наука, 1975. -767с.

9. Булычев Ю.Г., Манин А.А. Аналитическое конструирование систем управления в условиях априорной неопределенности // А и Т. 1996. N11.С .74-84. .

10. Васильев С.Н. От классических задач регулирования к интеллектно-му управлению. I // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2001. №1. с. 5-22.

11. Васильев С.Н. От классических задач регулирования к интеллектно-му управлению. II // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2001. №2. с. 5-22.

12. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосеев Е.А., Фединов Б.Е. Интеллектуальное управление динамическими системами. М.:Физматлит, 2000. 254с.

13. Гамынин Н. С. Гидравлический привод систем управления. М.: Машиностроение, 1972. -376 с.

14. Гольдфарб Л.С., Балтрушевич А.В., Круг Г.К. и др. Теория автоматического управления. Под ред. АВ. Нетушила. -М.: Высшая школа, ч.2,1972--432с.

15. Климов Д.М., Леонов В.В., Руденко В.М. Методы аналитических вычислений на ЭВМ в нелинейных задачах механики. М.: Наука, 1989.

16. Коллакот Р.А. Диагностирование механического оборудования // Пер. с англ. Л.: Судостроение, 1980.

17. Красовский А.А. Науковедение и состояние современной теории управления техническими системами // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1998. №6.

18. Крассовский Н.Н. Теория управления движением. М.: Наука, 1968.

19. Крутько П.Д. Управление исполнительными системами роботов. М.: Наука, 1981.

20. Крутько П. Д. Задачи гашения энергии и алгоритмы управления движением динамических систем. Линейные модели. // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1999. №4. с. 5-24.

21. Крутько П. Д. Задачи гашения энергии и алгоритмы управления движением динамических систем. Нелинейные модели. // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1999. №6. с. 5-24.

22. Ляпунов A.M. Общая задача об устойчивости движения. М.: Гостех-издат, 1950.

23. Мониторинг технического состояния корабельной техники в условиях эксплуатации. Антипов В.В., Захаров И.Г., Козлов В.М., Травин СЛ. II Судостроение. 2000. №2. С.28-31.

24. Непейвода А.Н., Кутергин В.А. Об уровнях знаний и умений в экспертных системах // Экспертные системы: состояние и перспективы / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1989.

25. Основы проектирования следящих систем / Под ред. Лакоты Н.А. М.: Машиностроение, 1978. 392 с.

26. Первозванский А.А. Курс теории автоматического управления. М.: Наука, 1986.

27. Первозванский А А. Обучаемое управление и его приложения. I // А и Т. 1995.Н11.С.160-168.

28. Первозванский А.А. Обучаемое управление и его приложения. II // А и Т. 1995. Н12. С.99-108.

29. Попов Е.П. Прикладная теория процессов управления в нелинейных системах. -М.: Наука, 1973. -580с.

30. Поспелов Д.А. Предисловие к книге: Экспертные системы: состояние и перспективы. М.: Наука, 1989.

31. Преображенский А.В., Чиркова М.М. Результаты натурных испытаний цифрового авторулевого // Судостроение. 1992. №11-12.

32. Преображенский А.В., Чиркова М.М. О влиянии внешней среды на характеристики авторулевого с ПИД-регулятором. Труды XXI расширенного заседания совета по управлению движением морских судов и аппаратов. М., ИПУ РАН. 1994.

33. Преображенский А.В., Чиркова М.М. Пути повышения качества авторулевого для речных водоизмещающих судов. Труды XXII расширенного заседания Совета по управлению движением морских судов и аппаратов. М., ИПУ РАН. 1995. С.67-71.

34. Пятницкий Е.С. Синтез систем управления манипуляционными роботами на принципе декомпозиции // Изв. Ан СССР. Техн. кибернен-тика. 1987. №7.

35. Пятницкий Е.С. Управление механическими системами в условиях неопределенности при отсутствие количественной информации о текущем состоянии объекта //

36. Рутковский В. Ю. Работы Института проблем управления в областидаптивных систем и систем управления космическими аппаратами //

37. Сатаев В.В. Алгоритм автоматической градуировки датчика руля // Информационные технологии в науке, проектировании и производстве. Тез. докл. II Всероссийской научно-технической конференции -Н. Новгород, 2000. 4.4. - С. 17.

38. Советов БА. Моделирование. JL, 1985.

39. Соловьев А.В. Использование частотных характеристик для анализа неисправностей следящей системы // Тез. докладов нучно-техн. конф. по проблемам транспорта. Н. Новгород, 1999. С.47.

40. Соловьев А.В., Чиркова М.М. Способ управления электроприводом, использующий его «матричную» математическую модель // Идентификация систем и задачи управления. Труды международной конференции SICPRO'2000 ИПУ РАН, Москва, 2000. - С. 1150-1154.

41. Соловьев А.В., Чиркова М.М. Анализ свойств системы автоматического управления по её частотным характеристикам // Труды ВГАВТ. Н. Новгород - 2000. - вып. 292. 4.9. - С.29-30.

42. Соловьев А.В. Алгоритм управления электроприводом // Нелинейное моделирование и управление. Тез. докладов Международного семинара. Самара, 2000. - С.81-82.

43. Соловьев А.В. Экспериментальная модель динамики привода // Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве. Тез. докладов II Всероссийской научной конф. Н. Новгород, 2000. - 4.9. - С.20.

44. Соловьев А.В. Использование информационной матрицы для организации следящего режима работы привода руля // Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве. Материалы IV Всероссийской научной конф. Н. Новгород, 2002. - 4.2. - С. 18-20.

45. Соловьев А.В. Способ обнаружения неисправностей привода руля // Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве. Материалы IV Всероссийской научной конф Н. Новгород, 2002. -Ч.2.-С.21.

46. Следящие приводы / Под ред. Чемоданова Б.К. М.: Энергия, 1976, кн. 1. 480 е., кн. 2. 384 с.

47. Сушков Ю.М. Моделирование систем. Л., 1982.

48. Суханов А.И. Вычислительная техника в грузовых системах и в средствах управления энергетическими установками на судах // Судостроение. 1987. №7.

49. Суханов А.И. Вычислительная техника в навигационных системах судов зарубежной постройки // Судостроение. 1987. №2.

50. Теория автоматического регулирования. Кн. 1,2,3. Под ред. Соло-довникова В.В. -М.: Машиностроение, 1967. -678с.

51. Теория автоматического управления: Нелинейные системы, управление при случайных воздействиях: Учебник / Нетушил А.В., Балтрушевич А.В. Бурляев В.В. и др. -М.: Высшая школа, 1983. -432с.

52. Теория систем, Математические методы и моделирование, сб.тр. / Пер. с английского Н.Н.Осетинского, -М.: Мир, 1989. -382 .

53. Техническая кибернетика / Под ред. Солодовникова В.В. М.: Машиностроение, 1973, кн. 1. 672 е.; 1975, кн. 2. 688 е.; 1976, кн. 3. 736 с.

54. Тимофеев А.В., Юсупов P.M. Интеллектуальные системы управления // Изв. РАН. Техн. кибернетика. 1994. М>5.

55. Фейгин М.И., Чиркова М.М. Об управлении движением неустойчивого объекта // Прикладные проблемы теории колебаний. Межвуз. сборник ГГУ, Горький. 1989.

56. Фейгин М.И., Чиркова М.М. Способ управления движением судна. Авторское свидетельство N 1066896. БОИ N 2, 1984.

57. Фрейдзон И.Р. Математическое моделирование систем автоматического управления на судах. Л.: Судостроение, 1969. -493с.

58. Фрейдзон И.Р. Судовые автоматизированные электроприводы и системы. Л.: Судостроение, 1988. 472 с.

59. Черноусько Ф.Л., Болотник Н.Н., Градецкий В.Г. Манипуляционные роботы: динамика, управление, оптимизация. М.: Наука, 1989.

60. Чиркова М.М. Сравнительный анализ алгоритмов управления движением судна. Судостроение, 1985, N 5, с.

61. Чиркова М.М. Методика проведения испытаний для определения скрытых свойств подвижных объектов с одной неизмеряемой координатой состояния // Моделирование и оптимизация сложных систем. Межвуз. сборник, ВГАВТ. Н.Новгород, 1996. - вып. 273. - С. 175-184

62. Чиркова М.М. Исследование скрытых динамических свойств подвижных объектов // Нелинейные колебания механических систем. В сб. тезисов докладов IV конференции Н. Новгород, 1996.

63. Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. Л.: Наука, 1970.

64. Tsypkin Ya. Z. Learning in Robust Control System // Intelligent Control Systems: Theory and Applications / Eds. M.M. Gupta, N.K. Sinha. N.Y.: IEEE Press, 1996.

65. Цетлин М.Л. Исследование по теории поведения и моделированию биологических систем. М.: Наука, 1969.

66. Электропривод систем управления летательными летательных аппаратов / Под ред. Петрова Б.Н. М.: Машиностроение, 1973. 360 с.

67. Astrom K.J. McAvoy T.J. Intelligent Control: An Overview and Evaluation // Handbook of intelligent Control. Neural, Fuzzy, and Adaptive Approaches / Eds. D.A. White, D.A. Sofge. N.Y.: Van Nostrand Reinhold,1992.

68. Barto A.G., Bradtke S.J. Singh S.P. Real-Time Learning and Control Using Asynchronous Dynamic Programming. Technical Report COINS 9157. Amherst, MA: Univ. Of Massachusetts, 1992.

69. Barto A.G., Jordan M.I. Gradient Following without Back-Propagation in Layered Networks // Proc. IEEE 1-st Annual Conference on Neural Networks. San Diego, 1987.

70. Handbook of Intelligent Control / Eds. D.A. White, D.A. Sofge. N.Y.: Van Nostrand Reinhold, 1992.

71. Handehnan D.A., Stengel R.F. An Architecture for Real-Time Rule-Based // Proc. American Control Conference, 1987.

72. Fikes R.E., Nil son N.J. STRIPS, a retrospective // Artificial Intelligence.1993. V. 59. №1-2.

73. Intelligent Control Systems: Theory and Applications / Eds. M.M. Gupta, N.K. Sinha. N.Y.: IEEE Press, 1996.

74. McDermott J. R1: A Rule-Based Configurer of Computer Systems // Artificial Intelligence. 1982. V. 19. №1.

75. Narendra K.S. Parthasarathy К. Identification and Control of Dynamical Systems Using Neural Networks // IEEE Trans, on Neural Networks. 1990. №1.

76. Narendra K. S. Neural Networks for Control: Theory and Practice // Proc. of the IEEE. 1996. V. 84. №10.

77. Jarvis R.A., Byrne J.C. Robot Navigation: Touching, Seeing, and Knowing // Proc. Iм Australian Conference on Artificial Intelligence. Sidney, 1986.

78. Kambhampati S.K., Davis L.S. Multi-resolution Path Planning for Mobil Robots // IEEE J. Of Robotics and Automation. 1986. V. RA-2.

79. Khatib O. Real-Time Obstacle Avoidance for Manipulators and Mobile Robots // Intern. J. Robotics Research. 1986. №5.

80. Russell S.J., Norvig P. Artificial Intelligence: A modern Approach. New Jersey: Prentice-Hall, Inc., A Simon & Schuster Company, Upper Saddle River, 1995.

81. Rauch H.E., Schaecter D.B. Neural Networks for Control, Identification and Diagnosis // Proc. World Space Congress. 1992.

82. Rauch H.E. Intelligent Fault Diagnosis and Control Reconfiguration // IEEE Control Systems Mag. 1994. №1.

83. Sbarboro-Hofer D., Neumerkel D., Hunt K.J. Neuro control of a Steel Rolling Mill // IEEE Contrail Systems. 1993. №6.

84. Samuelsson C., Rayner M. Quantitative Evaluation of Explanation-Based Learning as an Optimization Tool for a Large-Scale Natural Language System // Proc. 12th Intern. Joint Conf. on Artificial Intelligence. 1991.

85. White D.A., Sofge D.A. Editors Preface // Handbook of intelligent Control. Neural, Fuzzy, and Adaptive Approaches / Eds. D.A. White, D.A. Sofge. N.Y.: Van Nostrand Reinhold, 1992.

86. White D.A., Bowers A. et al. Flight, Propulsion and Thermal Control of Advanced Aircraft and Hypersonic Vehicles // 58. Astrom K.J. McAvoy95