Информационное и алгоритмическое обеспечение систем управления и маневрирования малогабаритных подводных роботов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Фам Ван Туан

• Фам Ван Туан
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Фам Ван Туан

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПОДВОДНЫМ РОБОТОМ

1.1. Общая характеристика малогабаритных подводных

роботов и условий их эксплуатации

1.2. Принципы построения современных систем управления МПР

1.2.1. Состав МПР как объекта управления

1.2.2. Классификация систем управления МПР

1.2.3. Структура системы автоматического управления

движением МПР

1.3. Анализ режимов управляемого движения подводного аппарата в условиях неопределенности

1.3.1. Характеристика МПР как объекта управления

1.3.2. Стабилизация траекторного движения

1.3.3. Движение при обследовании подводных объектов и областей подводного пространства

1.4. Математическая модель малогабаритного подводного робота

1.4.1. Системы координат в задачах управления движением

1.4.2 Кинематические параметры и уравнения связи поступательного

движения МПР

1.4.3. Нелинейная динамическая модели подводного робота

1.4.4. Назначение и область применения малогабаритного подводного робота

1.4.5. Расчет параметров математической модели подводного робота

1.4.6. Краткая характеристика возмущений, действующих на МПР

1.5. Методы управления подводным роботом

1.5.1. Стабилизация движения МПР с помощью ПИД-регулятора

1.5.2. Нейронные технологии в системах автоматического управления МПР

1.5.3. Применение нечетких регуляторов в системах автоматического управления подвижными роботами

1.5.4. Анализ направлений совершенствования систем управления МПР

Выводы

2. СТРУКТУРА СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ НАВИГАЦИОННОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ПОДВОДНЫХ РОБОТОВ

2.1. Структура системы обработки навигационной информации

2.2 Общий фильтр Калмана

2.3. Обработка навигационной информации в задачах угловой стабилизации подводных роботов

2.3.1. Анализ инерционного модуля (модуль МРи-9250)

2.3.2. Математическая модель инерциального модуля с фильтром Калмана 2-го порядка

2.3.3. Математическая модель измерений инерциального модуля с фильтром Калмана 3-го порядка

2.4. Результаты моделирования в среде Matlab

2.4.1. Результаты моделирования с фильтром 2-го порядка в среде Matlab

2.4.2. Результаты сравнения фильтров в среде Matlab-Simulink

2.5. Результаты испытаний инерциального модуля MPU-9250

2.6. Структура системы обработки навигационной информации

Выводы

3. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ ПОДВОДНОГО РОБОТА НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

3.1. Принципы построения и структура систем нечеткого управления

3.1.1. Общие положения

3.1.2. Общая характеристика систем с нечеткой логикой

3.2. Концепция построения фаззи-контроллеров

3.3. Разработка структуры нечеткой системы управления глубиной движения МПР

3.3.1. Методика синтеза нечеткой системы управления

3.3.2. Нечеткие регуляторы с линейными функциями принадлежности

3.3.3. Нечеткие регуляторы с нелинейными функциями принадлежности

3.4 Синтез нечеткого регулятора для стабилизации глубины подводного робота

3.5 Исследование эффективности работы нечеткой системы управления при ступенчатом изменении глубины погружения МПР

3.6. Исследование эффективности работы нечетких систем управления при гармоническом законе управления

3.7. Сравнительный анализ эффективности работы нечеткой системы управления и системы с ПД-регулятором

3.8. Применение нечетких регуляторов для управления пространственным движением МПР

3.9. Алгоритмы маневрирования малогабаритного подводного робота

3.9.1. Алгоритм маневрирования с программным изменением угла курса

3.9.2. Алгоритм маневрирования с программным изменением угла крена

3.9.3. Сравнения алгоритмов маневрирования в среде ЫайаЪ

Вывод

4. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА СИСТЕМЫ

УПРАВЛЕНИЯ ПОДВОДНЫМ РОБОТОМ

4.1. Необходимость и эффективность использования МПР для выполнения широкого спектра подводных работ

4.2. Функциональная схема системы управления малогабаритного подводного робота

4.3. Алгоритмическое обеспечение комплекса управления МПР

4.4. Программное обеспечение комплекса управления МПР

4.5. Минимальные требования к ЭВМ

Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ

ГЭД - гребной электродвигатель;

ДРС - движительно-рулевая система;

ИС - информационная система;

КС - коммуникационная система;

ММА - микромеханический акселерометр;

ММГ - микромеханический гироскоп;

МПР - малогабаритный подводный робот;

МСТ - микросистемная технология;

НР - нечеткий регулятор;

НС - нейронная сеть;

ПА - подводный аппарат;

ПД - пропорциональный дифференциальный;

ПИД - пропорционально-интегральный дифференциальный;

САУ - система автоматического управления;

СОДУ - система однородных дифференциальных уравнений;

СОНИ - система обработки навигационной информации;

ФК - Фильтр Калмана;

ФП - функция принадлежности;

ЧЭ - чувствительный элемент;

ЭВМ - электронно-вычислительная машина;

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационное и алгоритмическое обеспечение систем управления и маневрирования малогабаритных подводных роботов»

Актуальность темы исследования

Малогабаритные подводные роботы (МПР) широко применяются в мире для выполнения поисковых, инспекционных и других работ под водой. Практическое применение МПР характеризуется сложными условиями эксплуатации, которые обусловлены неизвестной подводной навигационной обстановкой, действием внешних возмущений, изменением собственных массогабаритных и гидродинамических параметров МПР в ходе выполнения подводных работ. Автоматизация управления подвижными объектами различного назначения всегда находилась в центре внимания ведущих отечественных и зарубежных ученых. Исследованию управляемого движения подводных аппаратов и роботов посвящены работы В. Г. Пешехонова, М.Д. Агеева, Ю.А. Лукомского, А.Н. Дмитриева, И.Б. Иконникова, А.Н. Сагалевича, В.Ф. Филаретов, В.А. Челышева, В.С. Ястребова (Россия), Л.Л. Вагущенко, Ю.П. Кондратенко, А. А. Кошевого, М.Б. Слижевського, А.Н. Ткаченко, Ю.Е. Шамарина (Украина), J.N. Gores, G. Griffiths (США), C. Mott (Норвегия), JG Bellingham (Канада).

В настоящее время перспективным направлением построения систем автоматизации подвижных объектов является концепция нечеткого управления. Нечеткие регуляторы получили широкое распространение в системах управления малыми сухопутными и летательными объектами. Существенный вклад в теорию и практику нечеткого управления внесли русские и зарубежные ученые В.И. Архангельский, В.И. Гостев, А.В. Збручский, В.М. Казак, А.С. Кулик, Ю.П. Зайченко, В.Б. Клепиков, А.А. Лозинский, В.А. Терехов, A.U. Levin, T. Miller, D. Psaltis, A.A. Yamamura и другие. Однако возможности применения подобных регуляторов для подводных роботов, вкупе с проблемами получения актуальной навигационной информации, остаются недостаточно изученными. Вопросы построения системы обработки навигационной информации с использованием

нелинейных фильтров и разработки нечетких регуляторов для подводных роботов сегодня в научно-технической литературе рассмотрены недостаточно, поэтому тема диссертационной работы несомненно является актуальной.

Диссертация посвящена исследованию задач построения структуры обработки навигационной информации, разработки методов синтеза и алгоритмов управления движением подводных роботов в условиях неопределенности их конструктивных параметров на базе нечеткой логики.

Цель и задачи исследования

Целью работы является разработка информационного и алгоритмического обеспечения для системы управления и маневрирования малогабаритного подводного робота.

Поставленная цель достигается решением следующих задач:

1. Обзор и анализ существующих систем управления телеуправляемыми подвижными объектами.

2. Разработка алгоритмической структуры обработки навигационной информации иерархической системы управления.

3. Разработка частных алгоритмов стабилизации и маневрирования телеуправляемого малогабаритного подводного робота.

4. Разработка комплекса программ для исследования особенностей движения и практической реализации системы управления подводным роботом.

Методы исследований

Для достижения поставленных задач использовались методы математического моделирования, алгоритмы обработки навигационной информации, а также методы теории управления, нечеткой логики и численного решения дифференциальных уравнений. При разработке комплекса программ применялись методы объектно-ориентированного

программирования и методы математического моделирования в среде MatLab и Simulink.

Научные положения, выносимые на защиту

1. Структура системы обработки навигационной информации телеуправляемого подводного робота.

2. Метод синтеза частных алгоритмов стабилизации малогабаритного подводного робота.

3. Алгоритмы маневрирования подводного робота с учетом данных ограничении.

Научная новизна основных результатов, выносимых на защиту

1. Предложена структура системы обработки и фильтрации навигационной информации для подводных роботов, отличие которой от известных состоит в том, что комплексная обработка данных от инерциального модуля, магнитометра и датчика давления осуществляется распределенным набором фильтров Калмана различной структуры, подобранных исходя из особенностей канала оцениваемых данных.

2. Предложен метод синтеза нечетких регуляторов для частных режимов стабилизации движения подводных роботов, отличающийся введением в структуру регулятора масштабных коэффициентов, обеспечивающих простую и гибкую настройку регулятора без корректирования системы нечетких правил и функций принадлежности нечетких переменных.

3. Предложены структура и алгоритмы пространственного маневрирования подводных роботов, основанные на принципиально новом способе минимизации бокового отклонения от заданной траектории.

Практическая ценность.

1. Разработанный метод позволяет повысить качество регулирования и может быть использован при создании систем управления сложными

динамическими объектами, например, при разработке систем управления подводных роботов, которые только проектируются либо проходят переоборудование. Предложенный подход реализуем на создаваемых в настоящее время современных подводных роботах.

2. Разработанный в среде MATLAB метод синтеза нечетких регуляторов использован при проведении лабораторного практикума по дисциплине «Математическое моделирование объектов и систем управления».

3. Реализованный комплекс программ на языке C++, Visual Basic с использованием среды разработки Arduino и математического пакета программ MatLab представляет законченный продукт и может поставляться в комплекте системы управления движением малогабаритных подводных роботов.

Апробация результатов работы.

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на XX международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2017); на конференции российских молодых исследователей в области электротехники и электроники (EIConRus-2018); на XIII международном симпозиуме «Интеллектуальные системы» (INTELS'2018) и на международной научно-практической конференции «Транспорт России-2018».

Публикации.

Основные теоретические и практические результаты диссертации опубликованы в 11 научных работах, среди которых 2 статьи, опубликованные в рецензируемых изданиях, входящих в перечень ВАК РФ; 2 публикации, опубликованные в зарубежных изданиях, индексируемых в базах Scopus и Web of Science; 4 публикации в других изданиях и материалах конференции; 1 учебно-методическое пособие к практическим занятиям по дисциплине

«Математическое моделирование объектов и систем управления», имеются также 2 свидетельства программ для ЭВМ.

Структура и объем диссертации.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, одного приложения, списка литературы. Общий объем работы составляет 153 страниц машинописного текста, который включает 70 рисунков, 10 таблиц и содержит список литературы из 107 наименований, среди которых 66 отечественных и 41 иностранных источников.

В первой главе сделан обзор и классификация МПР, проведен анализ объекта управления и его характеристик, на основе которого сформулированы требования к качеству математического моделирования МПР. В результате построена математическая модель робота, уточняемая по результатам испытаний, рассмотрены возможности применения нечетких регуляторов для повышения эффективности управления в условиях неопределенности.

Во второй главе исследуется проблема обработки навигационной информации для задач стабилизации МПР. Предложена структура системы комплексной обработки навигационной информации, а также алгоритмы фильтрации на основе калмановской теории.

В третьей главе исследуется эффективность различных типов нечетких регуляторов для автоматического управления движением подводных роботов. Предложены алгоритмы маневрирования подводным роботом.

В четвертой главе рассмотрены вопросы практической программной реализации системы управления малогабаритным подводным роботом.

1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПОДВОДНЫМ РОБОТОМ

В настоящей главе сделан обзор и классификация МПР, проведен анализ объекта управления и его характеристик, на основе которого сформулированы требования к качеству математического моделирования МПР. В результате построена математическая модель робота, уточняемая по результатам испытаний, рассмотрены возможности применения нечетких регуляторов для повышения эффективности управления в условиях неопределенности.

1.1. Общая характеристика малогабаритных подводных роботов и условий их эксплуатации

Малогабаритные подводные роботы - это инженерные строения массой от единиц до нескольких десятков килограмм, предназначенные для выполнения поисковых, инспекционных, исследовательских и специализированных работ под водой. С позиций управления МПР - этот объект, управляемый человеком-оператором, или двигающийся автоматически по заданной программе.

Пользуясь классификацией морских подвижных объектов [1], МПР можно отнести к разновидности подводных аппаратов (ПА). Если подводный аппарат является телеуправляемым (не автономным), связан с удаленным центром или пультом управления с помощью соединительных кабелей, силовых и информационных, оборудован собственной движительной системой, такой аппарат, как правило, выполняет такой же функционал, что и подводные роботы. Другие типы подводных аппаратов в настоящей работе не рассматриваются.

МПР относятся к наиболее эффективным видам подводной техники, поскольку позволяют реализовать движение в толще воды по заданному закону или выполнять пространственное позиционирование. Классификация МПР ведется по следующим признакам [1], [2]:

- по назначению (поисковые, инспекционные, исследовательские, специализированные, многоцелевые);

- по уровню автоматизации - с ручным управлением, автоматизированные и автоматические.

Поисковые подводные роботы сочетают задачи непосредственно поиска, а также обнаружение, обозначение (установка сигнальных буев) и обследования подводных объектов на основе сетки траекторий. Можно отметить, что объем задач для поисковых роботов в настоящее время растет.

Для инспекционных роботов характерно движение вдоль подводных конструкций (трубопроводов, морских кабелей) и гидротехнических сооружений с текущим определением дистанции до объекта инспектирования [24-25]. Научно-исследовательские роботы выполняют траекторное обследование областей, измерение физических полей и аномалий, взятие проб воды и почвы, в том числе с выработкой ориентиров движения по изменяемости параметров водной среды, подлежащих измерениям [27-28].

Специализированные роботы выполняют различные технологические процессы под водой. Как правило, для работы используются стационарные или сменные манипуляторы. Многоцелевые подводные роботы могут сочетать различные из вышеприведенных функций.

К объектам, на которых выполняются указанные работы, относятся [30, 36, 38-40]:

- трубопроводы, донные кабели, траншеи и другие протяженные подводные объекты, операции с которыми требуют линейных перемещений ПА (обычно в горизонтальной плоскости) с целью обследования, измерения, установки приборов и т. д.;

- отдельные малые подводные объекты антропогенного происхождения, операции с которыми включают поиск, обследование и технологические операции;

- крупные подводные объекты (затонувшие суда, конструкции сооружений освоения шельфа), подводные операции с которыми связаны с обследованиями при пространственных перемещениях ПА, применением дистанционно управляемого подводного инструмента;

- поверхность дна и толща воды, когда основные операции выполняются перемещениями ПА по сетке плоских и пространственных траекторий [41-44].

Очевидно, что все виды указанных работ предусматривают заданное пространственное перемещение или пространственную стабилизацию ПА.

В данной работе в качестве прототипа рассматривается подводный робот поискового типа, предназначенный для работы на малых глубинах. Рассмотрим состав МПР с позиции построения системы управления.

1.2. Принципы построения современных систем управления МПР

1.2.1. Состав МПР как объекта управления

Малогабаритный подводный робот можно представить как сложный объект автоматического управления, состоящий из следующих составных элементов [3-4]: корпус МПР как твердое тело, движущееся в воде; движительно-рулевая система (ДРС); информационная (датчиковая, сенсорная) система (ИС); система автоматического управления движением; коммуникационная система (КС).

Архитектура МПР как управляемого морского подвижного объекта приведена на рисунке 1.1.

В состав ДРС входят исполнительные механизмы МПР, с помощью которых он выполняет управляемое движение в воде. Обычно, это гребные электродвигатели (ГЭД) с силовыми полупроводниковыми преобразователями энергии и гребные винты. В некоторых типах МПР вместо электрической энергии применяют гидравлическую, однако гидравлическая

система обычно используется как резервный ресурс [5], поэтому дальше гидравлические системы не рассматриваются.

Рисунок 1.1 - Архитектура МПР как управляемого морского подвижного объекта

Элементы ИС включают датчики внутренней информации о текущих параметрах механизмов ДРС, датчики информации о пространственных параметрах движения и датчики для измерения параметров внешней среды. К первой группе сенсоров относятся датчики частоты вращения гребных винтов, датчики скорости двигателя и датчики тока ГЭД, датчики температуры внутри герметичных корпусов с модулями электроники. Вторую группу образуют датчики углов рыскания, крена и дифферента, датчики глубины и гидростатического давления, измерители высоты МПР над грунтом и т. п.

В состав САУ входит блок опорных программ, поступающих от коммуникационной системы, и содержащих данные о параметрах заданных траекторий движения МПР, а также компьютеры и микроконтроллеры, электронные преобразователи цифровой и аналоговой информации, которые обрабатывают информацию от ИС и управляют механизмами ДРС в реальном

времени. Внутренний интерфейс связи между системами МПР и внешним интерфейсом, связанным МПР с оператором и другим внешним оборудованием обеспечивает коммуникационная система.

1.2.2. Классификация систем управления МПР

Анализ научно-технической литературы показывает, что на сегодняшний день терминология систем управления роботами вообще и МПР в частности, еще не устоялась [4, 6-12]. Особенно это касается современного управления роботами.

Однако для практических целей можно воспользоваться терминологией систем управления морских подвижных объектов. Можно выделить следующие виды автоматического управления МПР: стабилизация параметров движения - например, стабилизация курса, скорости, глубины и т. д. [7, 13-14]; программное управление - автоматическое движение по программно заданной подводной траектории [13, 15-16]; адаптивное управление - управление с автоматической настройкой регуляторов или систем управления при изменении параметров МПР или характеристик внешней среды [18]; интеллектуальное управление - управление, основанное на применении элементов искусственного интеллекта (логических, логико-вероятностных и нечетких базах знаний) для моделирования неизвестных препятствий на основе локальной сенсорной информации от ИС или от моделей виртуальной реальности, для моделирования коротких траекторий движения МПР в среде с известными или неизвестными препятствиями и т.п. [9, 19]. Широкое распространение имеют следящие системы, а также системы оптимального управления - например, управления с минимизацией расходов электроэнергии аккумуляторной батареи МПР [15].

В САУ МПР сегодня используются практически все принципы управления - разомкнутое управление, управление с компенсацией внешнего возмущения и управления с обратной связью.

В общем случае процесс управления движением МПР представляет собой пространственную ориентацию робота во времени при движении его со скоростью, изменяемой по заданному закону. Система автоматического управления МПР обеспечивает его ориентацию по курсу, дифференту, крену и, если необходимо, по скорости хода. Укрупненно все виды движения МПР, обусловленные технологиями его применения, могут состоять из следующих элементов:

- в вертикальной плоскости - погружение и всплытие на заданную глубину (ступенчатое движение), циркуляция по вертикали по заданному закону изменения глубины и вертикальной скорости, циркуляция по вертикали при стабилизации высоты над грунтом;

- в горизонтальной плоскости - движение по прямой (стабилизация на курсе), циркуляция по горизонтали по заданному закону изменения горизонтальной координаты или скорости, циркуляция по горизонтали при стабилизации дистанции до подводного объекта;

- в трехмерном пространстве - пространственное движение по заданному закону.

Системы управления строятся с целью обеспечения указанных видов движения. К наиболее распространенным относятся: САУ ориентацией МПР в вертикальной и горизонтальной плоскости; САУ скоростью движения МПР. Рассмотрим принципы работы и определим основные особенности построения САУ.

1.2.3. Структура системы автоматического управления движением МПР

Несмотря на значительное разнообразие систем управления МПР, обусловленное требованиями подводной технологии и изменением элементной базы систем автоматики, обобщенная их структура остается достаточно устойчивой [20-21]. Многоуровневая иерархическая распределенная САУ МПР приведена на рисунке 1.2.

35

2 л

к к

л <и

с и

Й о

« а

о ^

ч

Рисунок 1.2 - Структура многоуровневой иерархической распределенной системы автоматического управления движением МПР

Верхний уровень иерархии - это уровень оператора, который помимо функций задания программ (режимов работы) для МПР и контроля за его работой имеет возможность непосредственно управлять исполнительными механизмами робота путем задания сигналов управления на САУ локального уровня. На этом уровне находится центральный пост управления МПР со средствами ввода информации, средствами отображения информации и коммуникационная система двусторонней связи между постом управления и МПР.

На среднем уровне иерархии находится бортовая управляющая ЭВМ, которая обеспечивает централизованное управление плоским или пространственным движением МПР путем генерации вектора управления

и = {У^),...,и„ ()} - опорных программ САУ по каждой управляемой оси движения как функции времени или соответствующих контролируемых переменных - параметров управляемого движения. На этом уровне реализуются также функции контроля за работоспособностью аппаратной и программной составляющих МПР, функции их диагностики и т. д.

Локальный уровень служит для автоматического управления отдельными исполнительными механизмами, которые обеспечивают управляемый движение МПР в водной толще. Он содержит п систем управления, каждая из которых включает блок опорных программ, задают законы движения МПР по соответствующим осям и регуляторы для их реализации путем управляющего воздействия на исполнительные механизмы (двигателей).

Таким образом, современные системы управления пространственным движением МПР строятся, как правило, как многоканальные, причем каждый канал (тракт) обеспечивает управление отдельным параметром пространственного движения - глубиной, курсом, дифферентом [2, 22].

Регуляторы рассмотренных выше САУ МПР строятся как на базе микропроцессорных средств (микроконтроллеров, микро-ЭВМ), так и на базе аналоговых и логических элементов. К недостаткам таких САУ относятся:

- невозможность построения САУ, инвариантных к возмущениям в широком диапазоне их проявления;

- ориентация современных САУ для применения на скоростных МПР торпедообразной формы, управляемых с помощью рулевого комплекса;

- преимущественное применение пропорциональных регуляторов (в некоторых случаях - пропорционально-дифференциальных регуляторов) из-за значительной инерционности МПР, что обусловливает недостаточную точность управления его пространственным движением;

- отсутствие учета динамики исполнительных механизмов - ГЭД МПР при синтезе САУ, которая может существенно влиять на качество управления движением маломерных тихоходных МПР.

Таким образом, классический подход к синтезу САУ оказывается слабоприменим к рассматриваемому объекту, в связи с формой его корпуса, отсутствием рулей для управления. Следует отметить, что постоянные

времени динамики робота соизмеримы с постоянными времени исполнительных механизмов.

1.3. Анализ режимов управляемого движения подводного аппарата в условиях неопределенности

Классификация МПР, приведенная в п. 1.1, обусловливает режимы управляемого движения МПР различных типов. При всем многообразии функций и условий работы МПР, эти режимы могут быть сведены к нескольким типовым вариантам. Типичные режимы пространственного движения ПА показаны на рисунке 1.3.

а

б

в

г

Рисунок 1.3 - Типичные траектории движения ПА

Можно отметить следующие типичные режимы траекторного движения МПР, определяющие требования к их системам автоматического управления:

по прямой - со стабилизацией на курсе, глубине, высоте над грунтом [45]; галсами - треугольными, прямоугольными; по плоской кривой - по спирали, по кусочно-ломаной траектории; вдоль исследуемого объекта - движение по кривой с контролем расстояния; вдоль трубопровода -стабилизация высоты над подводным объектом и на траектории; вдоль вертикальных конструкций -движение вдоль опор морских стационарных платформ; пространственное движение в стесненных навигационных условиях и тому подобное.

Особенностью современных подводных роботов является изменение их параметров как твердых тел в потоках воды во время эксплуатации. К наиболее распространенным случаям относятся изменение массы подводного робота и изменение коэффициентов гидродинамического сопротивления, которое имеет место при доставке на морское дно полезного груза или смене манипуляторов, антенн и т. д. Поэтому САУ для современных подводных роботов должны быть ориентированы на возможность работы в условиях переменных параметров самих роботов.

1.3.1. Характеристика МПР как объекта управления

Малогабаритный подводный робот можно представить как твердое трехмерное тело в потоке жидкости, к которому приложены следующие виды сил: силы гидродинамической природы Ях,у,г, которые возникают на корпусе МПР при его движении; сила тяжести МПР О и сила плавучести (сила Архимеда) А; возмущающие силы, действующие на корпус МПР и отдельные его элементы (например, подводные течения, волнения) силы упоров двигателей Тх,у,г МПР. Установившееся движение МПР в базовой системе координат представляют уравнениями вида [46-47]:

х0 = у(ы )cos (р(и )cos у/(ы) + V

Тх'

У 0 = v(u)cos^(u)sm((u)+ Vтy; (1.1)

¿0 = v(u )+,

где х0, у0, ¿0 - проекции вектора скорости V движения МПР на соответствующие оси базовой системы координат; ф - курс МПР; ^ -дифферент МПР; и - управляющее воздействие; {уТх , УТу, УТг} = - вектор течения.

Поскольку все виды сил можно условно сгруппировать как результирующие относительно осей пространственной системы координат МПР, задача создания эффективной системы автоматического управления (САУ) пространственным движением сводится к компенсации внешних сил с помощью двигателей.

В первом приближении можно принять подход к исследованию, предусматривающий поэтапное создание и исследование систем управления движением подводных роботов по отдельным осям, а затем создание общей САУ пространственным движением подводных роботов.

Обзор научной и технической литературы показывает, что существуют следующие режимы управляемого движения МПР [6, 48-51]: движение по жестким циклическим программам; стабилизация параметров движения; стабилизация траектории движения; движение при обследовании подводных областей и объектов; движение по обобщенным ориентирам физических полей и аномалий. Рассмотрим содержание и особенности построения САУ МПР для каждого из этих режимов.

1.3.2. Стабилизация траекторного движения

Во многих случаях траектория движения задается множеством точек программной траектории. Для движения в горизонтальной плоскости - это пары координат ШкЗ = {хкЗ, УкЗ}, которым в соответствие относятся пары текущих координат ={хкП, УкП}, измеряемых (или оцениваемых) бортовыми приборами МПР. Задача стабилизации траекторного движения робота заключается в формировании управляющих воздействий и(жЗ, ШП ),

обеспечивающих прохождение роботом траектории {X(t), Y(t)} реального движения через точки Wk3 с минимальной погрешностью

А = Т\КХш - Xks )2 + (Ykn - Yk3 )2 ^ min или с минимальной длиной траектории

S = ^Мш(tk)- Xn(tk-1 ))2 + (Ykn(tk)- Yknfo-i ))2 ^ min

В этом режиме САУ движения МПР обеспечивает обход заданных точек подводного пространства W.I последовательно или по произвольному контуру.

Обобщенный алгоритм управления выполняет следующие функции: формирует программу траекторию движения, исходя из приоритетов задачи и оценки текущей подводной навигационной ситуации; контроль условий выполнения коррекции курса МПР при его движении к следующей точке Wk3 = {Xk3, Yk3} и при переходе на следующий галс; контроль интервалов времени, отведенных на отдельные фрагменты программы.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Фам Ван Туан, 2019 год

/ // // //

// /

Cl ID

О

10 15 20 25 30 Times (s)

а)

35

40

о

l_

О

45

50

20 15 10 5 0 -5 -10 -15 -20

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Times (s)

б)

Рисунок 3.6 Сравнение нечетких регуляторов Сугено и Мамдани; а) одиночный маневр; б) - ступенчатая заданная глубина погружения

I i i

л ■ Л ''

1 1 Л1 t Sug eno Mamdani

I \ Ц l 1 I 1 ft ^

l' 1| M \/v

|| V 11 f

i i

Исследование реакции нечеткой системы управления в условиях внешних возмущений показывает, что статическая ошибка системы мала и не зависит от выбора масштабирующих коэффициентов. При необходимости понижения статической ошибки потребуется уточнение структуры нечеткого регулятора - количества термов, базы правил нечеткой модели и т. д.

3.3.3. Нечеткие регуляторы с нелинейными функциями принадлежности

Следующей задачей исследования является проверка влияния нелинейностей функций принадлежности на качество нечеткой системы управления.

Поэтому далее рассматриваются нечеткие регуляторы с контроллерами Мамдани и Сугено, у которых функции принадлежности входных и выходных (для Мамдани) лингвистических переменных имеют вид симметричных гауссовских кривых. Функции принадлежности приведены на рисунке 3.7 а), б), в). При этом методика синтеза, набор правил и способ настройки масштабирующих коэффициентов остается без изменения.

В результате настройки коэффициентов к и к2 лучшие характеристики были получены при тех же значениях к! = 0,2, к2 = 0,4. Результаты моделирования нечеткой системы с гауссовскими функциями принадлежности для подобранных коэффициентов приведены на рисунке 3.8.

Сравнение результатов моделирования нечетких регуляторов с выбранными треугольными и гауссовыми функциями принадлежности показывает, что переходный процесс мало зависит от типа функции, хотя присутствует небольшое улучшение переходного процесса у систем с гауссовскими функциями принадлежности: уменьшение погрешности ошибки на 0,5-1% и увеличение быстродействия на 1-2%. Малую зависимость от типа функции также демонстрирует одинаковый результат настройки масштабных коэффициентов.

N1 МБ 7. РБ Р1

Ш)

_1_1_1_1_1_1_1_1_1_

1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

а)

б)

■20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20

в)

Рисунок 3.7 - Нелинейные функции принадлежности нечеткого регулятора:

а) - функции принадлежности входной переменной Ие; б) - функции принадлежности входной переменной V; в)- функции принадлежности

выходной переменной и

Q.

CD

Q

2

1

0 О

20

15 10 5

2:

S о

О

ш -5 -10 -15 -20

/ / / / /

— Sugeno

/ / / / / / / / / — — — ■ Mamdani

/ / / / / / / /

/* // // // t

// /

10 15 20 25 30 Times (s)

35

40

45

50

i

I

\ — f Л f

/ A 'A'

—■ Sugeno - - Mamdani

n/i 1 1 » ь \i\j\A

|J !! ч 1 n У Wi

f г

i

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Times (s)

Рисунок 3.8. Сравнение нечетких регуляторов Сугено и Мамдани с

гауссовскими ФП.

При этом следует отметить, что в обоих рассматриваемых случаях регуляторы с алгоритмом Сугено показывают заметно лучший результат, чем регуляторы Мамдани. В регуляторах Мамдани появляется нежелательная высокая колебательность в процессах управления. Основные результаты модельных экспериментов сведены в таблицу 3.2.

Таблица 3.2 - Сравнительный анализ НР

ФП метод к! к2 8 тяга

и ь л о Сугено 0,2 0,4 33,1 174,3

и у л т Мамдани 0,2 0,4 38,5 157,2

И д и « Сугено 0,3 0,5 35,7 158,9

и ц е р т Мамдани 0,3 0,5 50,8 125,3

И с в Сугено 0,2 0,4 32,6 178,6

О с с & г Мамдани 0,2 0,4 38,1 171,1

азных типов

Таблица позволяет выбирать те или иные масштабные коэффициенты в зависимости от приоритетов управления: можно выбирать коэффициенты, обеспечивающие лучшую точность, либо более экономное управление.

3.4 Синтез нечеткого регулятора для стабилизации глубины подводного робота

На основе сравнения методов построения нечеткого регулятора для управления подводным роботом сформулируем методику синтеза регулятора стабилизации МПР по глубине.

Функциональная схема системы автоматического управления на базе нечеткой логики приведена на рисунке 3.3. Схема состоит из устройства сравнения, нечеткого регулятора объекта управления и цепи обратной связи.

Входные лингвистические переменные i=1..n представляют собой ошибку регулирования ф - глубина робота), скорость изменения ошибки (Уу - линейная вертикальная скорость). Лингвистические переменные качественно характеризуются терм-множествами а!, выбираемыми

следующим образом: отрицательная большая (NL), отрицательная малая (NS) нулевая (Z), положительная малая (PS), положительная большая (PL), которые описываются на универсальным множеством h, функциями принадлежности глубины и линейной вертикальной скорости ??(h). Для описания входной переменной V разделим диапазон ее значений на три подмножества: отрицательная (N) нулевая (Z) положительная (P).

Выходная лингвистическая переменная T является силой тяги вертикальных винтов МПР. Она имеет следующие термы: отрицательная сильная (NL), отрицательная средняя (N), отрицательная малая (NS), нулевая (Z), положительная малая (PS), положительная средняя (P), положительная сильная (PL). Варианты функции принадлежности показаны на рисунке 3.9.

2 о 2 4 6 8 10

Рисунок 3.9 - Функции принадлежности термов лингвистических переменных нечеткого регулятора

После определения количества термов каждой лингвистической переменной и распределения функций принадлежности формируются нечеткие правила. Данные правила создаются на основе опыта эксперта, который выражает на формальном языке возможные комбинации переменных управления. Для нечеткого вывода используется нечеткая модель типа Сугено ^^епо), где каждое правило представляет собой следующего типа: ЕСЛИ «к есть х» И «у есть у», ТО «т есть 2». Здесь .х, у обозначают подмножества входных

переменных, 2 - подмножество выходной переменной. Набор правил приведен в таблице 3.3 [96].

Таблица 3.3 База правил нечеткого регулятора

h NL NS Z PS PL

N NS Z PS р PL

Z NL NS Z PS PL

Р NL N NS Z PS

При помощи пакета прикладных программ нечеткой логики (Fuzzy Logic Toolbox) в интерактивной системе MATLAB получена поверхность нечеткого вывода, отображающая работу регулятора (рисунок 3.10).

Рисунок 3.11 - Моделирование подводного робота в среде МаАаЬ Результаты моделирования

Моделирование нечеткой системы управления проводилось с использованием пакета Ма^аЬ. На рисунке 3.11 представлена испытательная

модель, включающая объекта управления и собственно нечеткий регулятор, а также фильтр Калмана. На рисунке 3.12 представлены графики зависимости глубины от времени при управлении ПД-регулятором и при управлении нечетким регулятором.

а)

б)

в)

г)

Рисунок 3.12 - График зависимости заданной и текущей глубины МПР от времени: а) - без шумов внешнего воздействия; б) - с постоянным внешним воздействием; в) с гармоническим воздействием; г) - со случайным

воздействием.

Формально выше было оговорено, что в канале управления глубиной возмущение носит волновой характер, да и то в приповерхностном слое. Однако, с учетом возможностей переноса структуры нечеткого управления на

другие координаты, было проведено моделирование с воздействиями разной природы.

Результаты моделирования показывают, что нечеткий регулятора не уступает по качеству ПД-регулятору, имеет меньшее перерегулирование, лучше работает в условиях случайных и гармонических возмущений. Кроме того, настройка коэффициентов оптимального ПД-регулятора является трудоемкой операцией, а настройка нечеткого регулятора более проста.

Разработанные математические модели могут использоваться для решения задач синтеза нечетких регуляторов, повышая эффективность, избегая неточности или неопределенности наших знаний при составлении моделей.

Применение методов нечёткой логики для синтеза законов управления современных автоматических систем контроля, состоящих из набора различных подводных роботов, может повысить надёжность функционирования подводных гидротехнических сооружений в сложных или экстремальных условиях за счёт периодического контроля их состояния.

3.5 Исследование эффективности работы нечеткой системы управления при ступенчатом изменении глубины погружения МПР

Проведенное моделирование показало эффективное применение нечеткого регулятора предложенной структуры для стабилизации на глубине. Установим теперь возможности эффективной работы НР для случаев эксплуатации, когда новое значение заданной глубины такое, что МПР не успевает развить максимальную вертикальную скорость.

Очевидно, что

Нз = нр + ну + нг,

где Нр, Ну, Нг - путь разгона, установившегося движения и торможения МПР, соответственно.

Тогда минимальное значение изменения глубины МПР h3 min, при котором рассмотрены НР работают эффективно, определим как сумму

h3 min hp + hr.

Для конкретного МПР с известными значениями массы, коэффициента гидродинамического сопротивления и характеристиками движущего устройства величина h min = const.

При h < h min применения НР с синтезированными выше зависимостями для коэффициентов k1 и k2 неэффективно. Например, пусть новое значение заданной глубины hз = 1,0 м. На рисунке 3.13, а) показана работа НР, коэффициенты k1 и k2 которого соответствуют глубине 10 метров, а на рисунке 3.19, б - работу НР с коэффициентами k1 = 1,01 и k2 = 12, специально настроенными на изменение глубины на 1 метр.

Очевидно, что для каждого значения h < h min необходимо определять новые значения коэффициентов k1 и k2, что затрудняет синтез НР и ограничивает его применение.

h,

м

1

0.5 0

h,

м

1

0.5 0

h3 Ьф

0

75

0 с

0 25

50 75

б)

0, с

25 50

а)

Рисунок 3.13 - Управление вертикальным движением МПР при изменении глубины на 1 м

Проведенные исследования показали также, что аналогичный вывод можно сделать относительно других рассмотренных выше вариантов НР.

3.6. Исследование эффективности работы нечетких систем управления при гармоническом законе управления

При гармонического заданном сигнале нечеткие регуляторы, настроенные на ступенчатый входной сигнал, оказались неэффективными. Результаты моделирования работы системы управления на базе НР с тремя симметричными треугольниками показаны на рисунке 3.14. При этом значение погрешности в, рассчитанное по (3.1), составило 34,3 м-с, а максимальная абсолютная погрешность по глубине составила 0,5 м.

Рисунок 3.14 - Управление вертикальным движением МПР при гармоническом входном сигнале: а) - график изменения глубины; б) -

управляющий сигнал

Анализ показал, что для улучшения работы системы управления необходимо увеличивать вес в НР погрешности по скорости Не\ что достигается увеличением масштабного коэффициента к2. Результаты определения коэффициента к1 для различных значений коэффициента к2 при условии минимизации погрешности в1 по критерию (3.1) приведены в таблице 3.3, где в1; в2 - суммарная погрешность при ступенчатом и синусоидальном входном сигнале, соответственно; п1 - количество колебаний управляющего воздействия при ступенчатом входном сигнале, п2 - количество колебаний управляющего воздействия при переходе через ноль при синусоидальном входном сигнале (см. рисунок 3.14); he тах - максимальное абсолютное значение погрешности при движении по синусоиде.

Таблица 3.3 - Значение масштабных коэффициентов для гармонического входного сигнала

к1 0,64 0,61 0,61 0,62 0,61 0,62 0,62 0,62 0,62 0,62

к2 10 20 30 40 50 60 80 100 120 200

П1 3 4 5 6 6 7 8 9 11 14

81, м-с 130,0 129,7 129,7 129,6 129,7 129,7 129,6 129,6 129,6 129,6

П2 1 1 2 2 2 2 3 3 4 5

м 1,00 0,60 0,42 0,33 0,27 0,23 0,18 0,14 0,12 0,08

82, м-с 56,0 29,1 19,6 14,92 12,10 10,22 7,88 6,49 5,55 3,64

Как показали вычислительные эксперименты, при увеличении коэффициента к2 погрешность 82 уменьшается, что позволяет достигать высокого качества управления при синусоидальном входном сигнале. На рисунке 3.14 показаны результаты моделирования при к2 = 100 Установлено также, что при этом для ступенчатого входного сигнала погрешность 81 почти не изменяется, но значительно увеличивается перерегулирование, а управляющий сигнал становится неприемлемым для реальной системы, поскольку имеет большое количество колебаний (см. таблицу 3.3).

Рисунок 3.14 - Управление вертикальным движением МПР с регулятором, настроенным на гармонический входной сигнал: а) - график изменения глубины; б) - управляющий сигнал.

Таким образом, наряду с принципиальной возможностью достижения высокого качества управления НР при гармоническом входном сигнале обнаружена также несовместимость коэффициентов к1 и к2 НР при автоматическом управлении вертикальным движением для ступенчатого и гармонических входных сигналов. Это означает, что каждый из вышеупомянутых режимов требует отдельного синтеза коэффициентов НР, что ограничивает применение такого регулятора на практике.

Исследования других рассмотренных выше вариантов НР показали еще более низкую их точность при гармоническом входном сигнале и необходимость соответствующей настройки коэффициентов.

3.7. Сравнительный анализ эффективности работы нечеткой системы управления и системы с ПД-регулятором

Для сравнения полученных результатов с традиционными системами управления было проведено синтез пропорционально-дифференциального (ПД) регулятора, управляющий сигнал в котором вычисляется по формуле:

Щ = кфе + к2Не'.

Поскольку модель объекта управления содержит квадратичные зависимости, то выполнить преобразование Лапласа и получить передаточную функцию объекта управления невозможно. В связи с этим коэффициенты к1 и к2 в (3.4) определялись экспериментально методом математического моделирования с применением критерия (3.1). Результаты экспериментов приведены в таблице 3.4 а лучшие характеристики, которые были получены с коэффициентами к1 = 60, к2 = 420, показано на рисунке 3.15.

Таблица 3.4 - Значения коэффициентов ПД-регулятора

к1, В/м 200 150 100 90 80 70 60 50

к2, В-с/м 2000 1500 1000 900 700 500 420 350

в, м-с 153,8 153,9 154,0 154,0 148,1 141,6 141,2 141,2

к1, В/м 40 35 30 25 20 15 10

к2, В-с/м 280 250 210 180 150 120 80

в, м-с 141,3 141,9 141,4 142,3 143,7 146,3 147,4

И, м

10 5 0

В 5 0 -5 10

1

0

25 50 75

и с

0 25 50 75

г, с

Рисунок 3.15 - Переходный процесс ступенчатой изменения глубины МПР со ПД-регулятором: а) - график изменения глубины; б) - управляющий сигнал

Как показало моделирование, ПД-регулятор показывает несколько худшие результаты по сравнению с лучшими результатами, полученными при управления нечетким регулятором. Так, суммарная погрешность в больше почти на 9%, а время переходного процесса - на 43%. Для гармонического входного сигнала получены следующие количественные характеристики качества управления: в = 6,48 м-с, максимальная погрешность Не тах = 0,10 м, что почти не отличается от результатов работы в соответствии настроенного НР.

3.8. Применение нечетких регуляторов для управления пространственным движением МПР

Практика применения поисковых и инспекционных МПР свидетельствует, что программируемый его движение в водной тоньше в большинстве случаев имеет пространственный характер. Типичными задачами управления являются следующие:

- переход МПР в заданную точку водной толщи по прямой траектории;

- переход МПР в заданную точку водной толщи по криволинейной траектории;

- пространственное движение МПР по плоской или объемной спирали.

Рассмотрим особенности построения нечеткой системы управления (НСУ) пространственным движением МПР для случая, когда его управляемое перемещение по отдельным пространственным осям обеспечивается отдельной подсистемой НСУ.

Структура обобщенной НСУ приведена на рисунке 3.16.

Нечеткая система управления

объект управления

Рисунок 3.16 - Структура обобщенной нечеткой системы управления: 5^), 5у^), Sz(t) - заданная пространственная траектория движения МПР и ее составляющие по осям, соответственно; Ах, Ду, Дг - погрешности управления по каждой оси координат; их, щ, щ - управляющее воздействие по каждой оси координат; Тх, Ту, Tz - упор гребного винта по каждой оси координат; Хф, уф, 2ф - фактические текущие значения координат МПР; ВМх, ВМу, ВМz -

исполнительные механизмы

Обобщенная НСУ содержит три НР по соответствующим управляемым степеням свободы такого типа, как показано на рисунке 3.2, и входной вычислитель, который разлагает заданную пространственную траекторию движения МПР Б на составляющие (проекции) по осям БХ^), Бу^), Бг^). Каждый НР строится и работает по принципам, рассмотренными в предыдущих подразделах.

Особенностью работы такой системы управления является возможность раздельного (в том числе последовательного) управления движением МПР по отдельным осям и сложного пространственного движения МПР при синхронном управлении по каждой оси.

Важным свойством НСУ также необходимость разработки математических моделей движения МПР по отдельным осям с учетом особенностей гидродинамики и движущих устройств по каждой оси, необходимых для определения масштабных коэффициентов НР. При этом характер нелинейности математической модели МПР не меняется, поэтому рассмотрена для вертикального движения методика синтеза НР может быть применена для каждого отдельного НР по соответствующей оси.

Таким образом, в работе предложена методика синтеза нечетких регуляторов, связанная с настройкой вспомогательных масштабных коэффициентов. Показано, что нечеткие регуляторы Сугено предпочтительнее для задач стабилизации и управления. Дополнительно в работе приведены рекомендации для выбора масштабных коэффициентов и типов функций принадлежности в зависимости от поставленных целей управления.

При этом следует отметить, если требуется повышение точности системы, его можно добиться только корректировкой нечеткого регулятора. Точность нечеткой модели на основе экспертных данных определяется знаниями эксперта о реальной системе, его возможностями перевода этих знаний в правила лингвистических значений, а также опытом, интуицией, знаниями эксперта по нечеткому моделированию.

3.9. Алгоритмы маневрирования малогабаритного подводного робота

Управление движением подводного робота в пространстве можно разделить на различные управления. Проведенный в предыдущих подразделах анализ режимов работы подводных роботов показывает, что они работают в сложных гидрометеорологических условиях и в условиях сжатой подводной навигации. Поэтому современной тенденцией дальнейшего развития систем управления движением подводных роботов является повышение требований к точности управляемого движения робота по заданной траектории, достижения максимального быстродействия при ступенчатом движении.

Кроме того, особенностью работы подводных аппаратов является наличие внешних и внутренних возмущений, которые существенно влияют на выполнение роботом своих задач. Указанные возмущения трудно, а в большинстве случаев невозможно измерять, поэтому процесс управления движением МПР проходит в условиях неопределенности. На практике также часто возникают ситуации, когда параметры собственно малогабаритного подводного робота неизвестные или их точность недостаточно высока для построения адекватных математических моделей. В связи с этим возникает также неопределенность конструктивных и эксплуатационных параметров подводных аппаратов.

Указанные особенности работы подводных роботов обусловливают поиск новых нетрадиционных подходов к решению задач управления их движением. Обзор научно-технической литературы по системам управления показывает, что магистральным направлением дальнейшего развития теории синтеза систем автоматического управления автономными подводными роботами в условиях неопределенности их параметров и характеристик внешней среды является применение элементов искусственного интеллекта -нечетких регуляторов

Можно отметить следующие типичные режимы траекторного движения подводных аппаратов, определяющие задач автоматического управления: по

прямой - со стабилизацией на направлении, глубине [45]; движение вдоль объекта - движение по кривой с контролем расстояния;

В общем случае процесс управления движением подводных аппаратов представляет собой пространственную ориентацию аппарата во времени при движении его со скоростью, изменяется по заданному закону. Однако в нескольких особенных случаев необходимо управления стабилизацией продольно некоторых объектов с расстоянием от робота до этого объекта не изменяется. Система автоматического управления подводными аппаратами обеспечивает его ориентацию по курсу, крена и управления скоростью хода.

С учетом сказанного пространственного движения подводного робота может быть описано с помощью двух систем уравнений, характеризующих движение подводного робота в вертикальной и горизонтальной плоскостях.

Уравнения движения в вертикальной плоскости Oyz:

mV = mV а + R V IV + P cos0 + T + T. + R.

y y z z x vy y y 3 4 yd

mV = -m V а + R VV + P sin0 + R.

z z y y x vz z|z zd

Jxax = Max К К - AzA cosd-AyA sin0 + 0.5(T3 - P )/2

в = а

y = Vy cos в - V sine z = V sin0 + V cos в

y

Уравнения движения в горизонтальной плоскости Oxz:

mV = -m V а - Ха2 + R VV + T + T + R „

x x z z y 35 y v^ x | x 1 2 xd

m V =-ХаЬ + mV а + R VV + R VV + R \а \а + R „

z z 35 y x x y vz z|z xz z x oy y y zd

J со =Л„ (V а - V ) - VV (m - m ) + M \а \а + R VV

y y 35 ^ x y z' x z^ x z' oy\ y y vz\ z\ z

+ 0.5(Ti - T2)li

<P = ау

x = V cos p + Vz sinp

z = -V sinp + V cos p

Особенностью исследуемого объекта является отсутствие средств управления для создания боковой силы, что может оказаться актуальным для функционирования роботов поискового типа. Поэтому необходимо разработать алгоритмы для бокового смещения робота на заданное расстояние.

3.9.1. Алгоритм маневрирования с программным изменением угла курса

Естественный подход к построению такого алгоритма состоит в программном управлении заданным углом курса.

Структурная схема системы управления приведена на рисунке 3.17. Входными данными для расчета в общем случае являются продольная и поперечная поправка к положению объекта. Нечеткие регуляторы НР-1, НР-2 вкупе с сумматорами распределяют упоры между горизонтальными винтами, обеспечивая нужный курс и продольную скорость.

Хз

гз

Е

гф

Хф -

Е

Хе

к1

НР-3

Ух

Е

фф

к2

НР-1

Фе.

кэ

к4

НР-2

Е Т1 а

МПР

Е Т2 3

х,г,ф >

СОНИ ИИМ

Рисунок 3.17 - Структура системы управления с нечетким регулятором: Хз,гз - заданные координаты; Хф,гф - фактические координаты; Хе,геУ -погрешности управления и ее производная; к1; к2, к3, к4 - масштабные коэффициенты; ф - угол рыскания; Т1;Т2 - силы управляющего воздействия; Fs - внешнее воздействие сил; НР-1,НР-2 - нечеткие регуляторы для стабилизации положения и угла рыскания; НР-3 - нечеткий регулятор для вычисления заданных угла рыскания.

В этом случае, термы входного параметра двух нечетких регуляторов, выбираемые как отрицательная большая (Ж), отрицательная малая (№) нулевая (7), положительная малая (PS), положительная большая (РЬ), которые описываются универсальными множествами бокового изменения (Жге) и угла рыскания (Жфе). Для описания горизонтальной скорости и угловой скорости

г

е

Ф

достаточно трех термов: отрицательная (N) нулевая (Z) положительная (P)

[13].

Функции принадлежности для термов входных параметров приведены на рисунках 3.18 и 3.19.

Структура термов выходных лингвистических переменных нечетких регуляторов, эквивалентных заданному упору винтов МПР, включает следующие термы: отрицательная сильная (NL), отрицательная средняя (N), отрицательная малая (NS), нулевая (Z), положительная малая (PS), положительная средняя (P), положительная сильная (PL). Количественные параметры упоров, соответствующие термам, равномерно распределяются от минимального до максимального значения.

Jfel I I I I 1 I г

| у__z Р

QE

15 1 -0.5 0 0.5 1 1.5 -2 С 3 4 i И 1J

Рисунок 3.18 - Функции принадлежности термов лингвистических переменных нечеткого регулятора для управления боковым изменением.

¡Не

-0.8 -0.4 0 0.4 0.8 -0.8 -0.4 0 0.4 0.8

Рисунок 3.19 - Функции принадлежности термов лингвистических переменных нечеткого регулятора стабилизации угла рыскания.

После определения количества термов каждой лингвистической переменной и распределения функций принадлежности были синтезированы нечеткие правила. Данные правила создаются на основе опыта эксперта, который выражает на формальном языке возможные комбинации переменных

управления. Для нечеткого вывода используется нечеткая модель типа Сугено, показывающая лучшие результаты в сравнении с моделью типа Мамдани [11]. Наборы правил для НР-1 приведен в таблице 3.5 и для НР-2 в таблице 3.6.

Третий регулятор НР-3 формирует заданный курс, исходя из анализа входных поправок к функции принадлежности и правил вывода, приведенных на рисунках 3.20. и 3.21.

Таблица 3.5 - База правил НР-1

V № N8 Ъ РЭ РЬ

N N8 г Р8 Р РЬ

Ъ Ж N8 Ъ Р8 РЬ

Р Ж N N8 Ъ Р8

Таблица 3.6 - - База правил НР-2

Т

Т

\ е N1 N8 Ъ Рв РЬ

N N8 г Р8 Р РЬ

Ъ Ж N8 г Р8 РЬ

Р Ж N N8 Ъ Р8

\ 0 ©\ Ж N8 ъ Р8 РЬ

N РЬ Р Р8 г N8

Ъ РЬ Р8 г N8 Ж

Р Р8 г N8 N Ж

Рисунок 3.20 - Функции принадлежности термов лингвистических переменных нечеткого регулятора вычисления, заданных угла рыскания.

\с1/ у\ м N8 ъ Рв РЬ

N N1 Мй г РЬ

ъ Ж N8 т ре РЬ

р N1. г РЭ РЬ РЬ

Рисунок 3.21 - База правил НР-3 Особенностью предлагаемого нечеткого регулятора является введение дополнительных масштабирующих коэффициентов к1; к2, к3, к4, позволяющих проводить адаптацию регулятора без изменения термов и нечетких правил.

3.9.2. Алгоритм маневрирования с программным изменением угла крена

Другой подход состоит в формировании чистой боковой силы за счет сил плавучести МПР. Создавая искусственно крен роботу, можно добиться бокового движения за счет действия только вертикальных винтов. Структурная схема системы маневрирования (см. рисунок 3.22) при этом имеет похожий вид: также регуляторы НР-1, НР-2 распределяют упоры между вертикальными винтами, а требуемый угол крена рассчитывается специальным модулем. Алгоритм расчета может быть простым: для максимальной боковой силы угол крена должен быть близким к 900, с отклонением, обеспечивающим удержание глубины.

гф

Модуль расчета крена

НР-1

НР-2

Тз з Т4 ,

I

МПР

1,в

СОНИ ИИМ

Рисунок 3.22 - Структура системы управления с нечетким регулятором: zз - заданный бокового положения; Zф - фактическое положение; Ze, -погрешность управления и ее производная; к1; к2, к3, к4 - масштабные коэффициенты; 0 - угол крена; Тэ,Т4 - силы управляющего воздействия; Fs -

2

Е

в

в

Е

ю

У

внешнее воздействие сил; НР-1,НР-2 - нечеткие регуляторы для стабилизации бокового положения и угла крена.

В блоке нечетких регуляторов НР-1 и НР-2 используются те же правила и ФП, что и в предыдущем варианте. Модуль расчета крена приближенно показан на рисунке 3.23.

3.9.3. Сравнения алгоритмов маневрирования в среде ЫайаЪ

На рисунке 3.24 представлено сравнение между методами управления движением вдоль объекта - движением по кривой с контролем расстояния при расстоянии 5 (м).

Рисунок 3.23 - Алгоритм расчета заданного угла крена

Из рисунка видно, что маневр с изменением курса имеет время перехода меньше, чем маневр с изменением крена. Из результатов работы видно, что оба метод обеспечивают достаточно стабильную точность для управления движением по кривой с контролем расстояния. По точности оба подхода равноценны, к тому же, при маневре с креном робот сохраняет курс, и точки зрения качества передачи изображения оказывается более предпочтителен.

III 1

- -1 2 -

3

1 - заданное смещение

2 3 | - маневр с изменением курса

- маневр с изменением 1 1 крена |

О 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Время (с)

Рисунок 3.24 - Моделирование бокового смещения робота при разных

алгоритмах маневрирования.

о 5 10 15 20 25 30 35 ¿0 Д5 50 0 5 10 15 20 25 30 35 АО 45 50

Вреия (с) Время (д)

Рисунок 3.25 - График зависимости угла рыскания МПР от времени при

управлении боковым движением

На рисунке 3.25 показаны зависимости углов крена и рыскания подводного робота от времени при управлении боковым движением. Из рисунка видно, что в течение процесса управления, угол крена стабильнее, чем угол рыскания.

В работе рассмотрена и успешно решена задача сочетания алгоритма маневрирования с нечетким управлением по боковому положению малогабаритным подводным роботом малого удлинения поискового типа. Алгоритмы нечеткого управления, предлагаемые в разделе, были реализованы в составе программного комплекса для управления подводным роботом.

Таким образом, в работе рассмотрена и успешно решена задача разработки алгоритмов маневрирования малогабаритного подводного робота поискового типа на основе нечеткого управления.

130 Вывод

В данной главе рассматриваются основные научные задачи диссертации и получены основные результаты. Предложен метод синтеза нечеткого регулятора, обеспечивающий стабилизацию частных видов движения робота. Проведены сравнения методов синтеза нечеткого регулятора при алгоритмах нечеткого вывода Мамдани и Сугено, при линейных и нелинейных функциях принадлежности. Проведены значительные работы по оценке эффективности метода стабилизации, определены условия для подстройки масштабных коэффициентов.

Дополнительно предложены алгоритмы маневрирования робота, обеспечивающие заданное боковое перемещение, при том, что робот не имеет средств управления для создания чистой боковой силы. Они также основаны на применении моделей нечеткой логики.

4. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПОДВОДНЫМ РОБОТОМ

В данной главе рассматриваются вопросы практической реализации разработанных ранее алгоритмов, а также решаются вопросы программирования системы управления подводным роботом в комплексе.

4.1. Необходимость и эффективность использования МПР для выполнения широкого спектра подводных работ

Малогабаритный подводный робот - это подводный робот, управляемый оператором с берега либо борта судна. Робот, как правило, связан с судном кабелем, через который на робот поступают сигналы электропитание и управление, а обратно передаются показания датчиков и видеосигналы. Необходимость и эффективность использования МПР для выполнения широкого спектра подводных работ не вызывает сомнения. Но динамика развития этого направления во многом обусловлена современными электронными технологиями. Поэтому рассмотрим состояние и общие тенденции применения робототехнических средств для построения современных МПР.

Главными исполнительными механизмами МПР являются бесколлекторные двигатели постоянного тока (BLDC). Неоспоримыми преимуществами вентильного двигателя являются широкий диапазон в изменении частоты вращения и лёгкость в его регулировании, энергетические показатели невероятно высоки - КПД составляет более 90%. т.д. Использование малогабаритного инерциально-измерительного модуля позволяет уменьшить массогабаритные характеристики МПР. При этом особую роль играет выбор алгоритма обработки информации и механизма передачи и приема данных робота и оператора.

В составе системы управления выделяют аппаратное обеспечение -компьютеры и микроконтроллеры, электронные преобразователи цифровой и

аналоговой информации; и программное обеспечение, решающее задачи обработки информации и управления механизмами движительно-рулевой системы в реальном времени. Внутренний интерфейс связи между системами МПР и внешний интерфейс связи МПР с оператором и другим внешним оборудованием обеспечивает коммуникационная система.

4.2. Функциональная схема системы управления малогабаритного подводного робота

Функциональная схема МПР приведена на рисунке 4.1. Она учитывает не только алгоритмическую часть, но также эксплуатацию подводного робота в целом.

Е-пе1 конвертер

Свет ЬЕБ

Модуль мощность

импульс <-►

Двигатель БЬБС

Модуль ШИМ

импульс <-►

Е-пе1

<-И

Камера

Е-пе1

Бортовой контроллер

12С <-►

Датчик глубины

12С <-►

Модуль

тми

Малый подводный аппарат

Рисунок 4.1 - Функциональная схема МПР В качестве сенсоров пространственного движения на МПР применяются: системы гироскопического и магнитного указания курса; датчики глубины гидроакустического и гидростатического типа; сенсоры скорости движения. Вспомогательным источником информации от МПР служит видеосистема реального времени.

На рисунке 4.2 показана схема информационного взаимодействия робота и оператора.

Для связи робота с блоком управления используется технология совмещенного силового и информационного кабеля. Это своеобразная альтернатива обычным оптоволоконным сетям, которая не потребует даже наличие роутера, все полностью будет реализовано посредством простой передачи тока через источник питания или обычную бытовую сеть. Главным достоинством такой передачи данных является бесперебойный перенос потоковой информации без какого-либо торможения, в отличие от кабельных проводных сетей.

Рисунок 4.2 - Схема внутреннего малого подводного робота

4.3. Алгоритмическое обеспечение комплекса управления МПР.

Бортовой контроллер МПР должен решать следующие задачи:: взаимодействие с датчиками, на основе которых рассчитываются фильтрованные оценки; получение команд оператора от операторской станции; передача команд управления исполнительными механизмами; передача данных о состоянии робота к операторской станции.

Текущая информация о состояния МПР (курс, крен, дифферент), считывается с модуля MPU-9250 по последовательному интерфейсу I2C в микроконтроллер с датчиками: акселерометр, гироскоп и магнитометр. Текущая информация о глубине МПР считывается от датчика давления с АЦП.

Команды и режимы передаются от операторской станции в бортовой контроллер по интерфейсу открытого коммуникационного протокола, основанного на архитектуре ведущий-ведомый (master-slave) (Modbus). В бортовом контроллере реализованы алгоритмы обработки навигационной информации и нечеткие регуляторы. Также контроллер преобразует команды управления двигателями гребных винтов в сигналы для модулей широтно-импульсной модуляции, обеспечивающие установку требуемых оборотов винтов.