Разработка и исследование адаптивных систем управления нелинейными электромеханическими объектами с упругими деформациями тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Чан Ань Зунг

• Чан Ань Зунг
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Чан Ань Зунг

Введение.

1. Математические модели многомассовых нелинейных упругих электромеханических объектов с подчиненным управлением.

1.1. Математические модели многомассовых нелинейных упругих механических объектов. Учет зазоров в упругих связях.

1.1.1. Математические модели многомассовых нелинейных упругих механических объектов. Две формы моделей.

1.1.2. Математическая модель многомассового упругого механического объекта с учетом зазоров в упругих связях.

1.2. Постановка задач управления нелинейными упругими электромеханическими объектами.

1.2.1. Задачи подавления упругих колебаний.

1.2.2. Задачи применения стационарных наблюдателей в реализации систем управления не полностью измеримыми упругими объектами.

1.3. Упругие электромеханические следящие системы с подчиненным управлением.

1.3.1. Типовая промышленная система с подчиненным управлением многомассовым упругим электромеханическим объектом.

1.3.2. Расчетные формулы типовых настроек контурных П- и ПИ-регуляторов в электромеханической системе подчиненного управления.

1.3.3. Расчетные уравнения следящих систем с двух- и трехмассо-вым упругим электромеханическим объектом и подчиненным управлением.

1.4. Выводы по первой главе.

2. Прямые адаптивные системы управления многомассовыми нелинейными упругими электромеханическими объектами с мажорирующими функциями.

2.1. Базовые структуры прямых адаптивных законов с алгоритмами параметрической и сигнальной настройки и мажорирующими функциями.

2.1.1. Базовые структуры прямых адаптивных законов с параметрической настройкой и мажорирующими функциями.

2.1.2. Базовые структуры прямых адаптивных законов с сигнальной настройкой и мажорирующими функциями.

2.2. Модальное управление, эталонная модель и наблюдатель состояния многомассовых нелинейных упругих электромеханических объектов.

2.2.1. Модальное управление и эталонная модель многомассовых упругих электромеханических объектов.

2.2.2. Идентификатор состояния (наблюдатель) многомассовых упругих электромеханических объектов.

2.3. Разработка прямых адаптивных систем с мажорирующими функциями для управления двухмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом. Результаты моделирования.

2.3.1. Исследование характеристик следящей системы с жестким и упругим объектом, с постоянными параметрами и подчиненным управлением.

2.3.2. Расчет, построение и моделирование прямой адаптивной системы с параметрической настройкой и мажорирующими функциями для управления двухмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом.

2.3.3. Построение прямой адаптивной системы с сигнальной настройкой и мажорирующими функциями для управления двухмассовым нелинейным упругим элеюромеханическим объектом.

2.4. Разработка прямых адаптивных систем с мажорирующими функциями для управления трехмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом. Результаты моделирования.

2.4.1. Исследование характеристик следящей системы с жестким и упругим объектом, с постоянными параметрами и подчиненным управлением.

2.4.2. Расчет, построение и моделирование прямой адаптивной системы с параметрической настройкой и мажорирующими функциями для управления трехмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом.

2.4.3. Построение прямой адаптивной системы с сигнальной настройкой и мажорирующими функциями для управления трехмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом.

2.5. Выводы по второй главе.

3. Нейронечеткие системы управления многомассовыми нелинейными упругими электромеханическими объектами.

3.1. Понятие о нейронечетких системах управления. Нейронечеткий регулятор с правилами Т8К.

3.1.1. Нейронечеткие системы.

3.1.2. Обучение нейронечеткой системы.

3.1.3. Нейронечеткий регулятор с правилами Т8К.

3.2. Разработка нейронечетких систем с правилами Т8К для управления двухмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом. Результаты обучения и моделирования.

3.2.1. Нейронечеткое управление двухмассовым упругим электромеханическим объектом с эталонной моделью.

3.2.2. Нейронечеткое управление двухмассовым упругим электромеханическим объектом с обратными связями по переменным состояния и их производным.

3.2.3. Исследование влияния нелинейностей на работу нейронечетких систем управления двухмассовым упругим объектом.

3.3. Разработка нейронечетких систем с правилами Т8К для управления трехмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом. Результаты обучения и моделирования.

3.3.1. Нейронечеткое управление трехмассовым упругим электромеханическим объектом с эталонной моделью.

3.3.2. Нейронечеткое управление трехмассовым упругим электромеханическим объектом с обратными связями по переменным состояния и их производным.

3.3.3. Исследование влияния нелинейностей на работу нейронечетких систем управления трехмассовым упругим объектом.

3.4. Выводы по третьей главе.

4. Компьютерная реализация семейства аналитических и интеллектуальных адаптивных систем управления реальным двухмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом.

4.1. Расчет промышленного макета двухмассового нелинейного упругого электромеханического объекта.

4.2. Разработка беспоисковой прямой адаптивной системы управления в режиме реального времени двухмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом. Результаты экспериментов.

4.2.1. Расчет модального управления, эталонной модели и наблюдателя состояния для реального двухмассового упругого электромеханического объекта.

4.2.2. Построение в среде MATLAB - S1MULINK прямой адаптивной системы с параметрической настройкой и мажорирующими функциями для управления в режиме реального времени двухмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом.

4.3. Разработка нейронечеткой системы с правилами TSK для управления в режиме реального времени двухмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом. Результаты экспериментов.

4.4. Выводы по четвертой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование адаптивных систем управления нелинейными электромеханическими объектами с упругими деформациями»

Актуальность темы и подход к ее решению. В настоящее время задачи управления многостепенными взаимосвязанными нелинейными электромеханическими объектами с протяженной геометрией и упругими деформациями, обеспечивающие повышение эффективности функционирования мехатронных промышленных комплексов и подвижных объектов, занимают одно из передовых мест по числу применений для высокотехнологичных и прецизионных установок в промышленности. К таким мехатронным комплексам как объектам управления относятся конструкции высокоточных металлорежущих станков, экстремальных роботов-манипуляторов, быстроходных наземных и морских подвижных объектов, высокоманевренных летательных аппаратов, испытательных стендов, мобильных установок аэродромного обслуживания и т. д. При этом в условиях, когда возможности современного конструирования и применения новейших материалов с целью достижения высокой точности и высокой производительности сложных электромеханических объектов исчерпываются, дальнейшее повышение их эффективности может быть достигнуто только методами и средствами более сложного управления, и в последнее время на этом пути все чаще применяют аналитические и интеллектуальные адаптивные системы управления. Таким образом, задачи повышения динамической точности и быстродействия функционирования сложных механических объектов решаются созданием адекватных таким задачам более эффективных систем управления их движением, и этот путь не имеет альтернативы. Это позволяет говорить о том, что развитие высоких технологий и техники новых поколений выдвигает задачи создания так называемых мехатронных комплексов, объединяющих в одно взаимоувязанное целое теоретические, проектные и конструкторские решения в области точной механики и электроники, управления и автоматизации, информатики и вычислительной техники.

Универсализация решения задач создания мехатронных комплексов требует развития проблематики, связанной с разработкой и совершенствованием методов и средств автоматического управления многостепенными взаимосвязанными механическими объектами с априорно неопределенным и/или сложным нелинейным математическим описанием, неполными измерениями, быстро и в широких пределах изменяющимися параметрами и геометрической конфигурацией, свойствами и условиями функционирования, воздействиями внешней среды. В такой постановке одним из признанных методов решения задач управления механическими объектами являются адаптивные методы, в рамках которых беспоисковые (аналитические) и интеллектуальные адаптивные системы относятся к интенсивно развиваемому направлению и принципиально рассчитаны на реализацию средствами современной вычислительной техники в темпе текущего времени.

В свою очередь, в области адаптивного и интеллектуального управления в последние годы резко возрос интерес к разработке адаптивных систем, специализированных для класса многостепенных механических объектов, к динамической точности пространственного движения которых предъявляются повышенные требования. Кроме того, остается актуальным решение очень важной в технике задачи принудительного гашения упругих колебаний, вызывающих разрушительные явления в механических объектах и препятствующих попыткам реализовать в них управление с предельным быстродействием, определяемым ресурсом исполнительных приводов.

Современный этап в проектировании сложных комплексов, управляющих высокоэффективными и прецизионными агрегатами и установками, связан с решением задач снижения влияния различных факторов, вызывающих нарушение рабочих режимов управляемых объектов. К таким факторам можно отнести отсутствие априорной информации о существенно нестабильных значениях массо-инерциопных и упругих параметров механических объектов, случайные изменения нагрузки; взаимовлияние степеней подвижности объектов; варьирование параметров объектов от образца к образцу и варьирование параметров стандартных систем регулирования при замене исполнительных приводов и отдельных блоков управления, при неточной или ошибочной их настройке.

Упругие деформации звеньев механических конструкций и передач являются одним из доминирующих факторов, препятствующих повышению эффективности управляемых механических объектов, подлежащих подавлению средствами управле-г ния. В многостепенных механических объектах с собственными частотами, лежащими в полосе пропускания исполнительных приводов, определяемой их предельно возможным быстродействием, упругие колебания возбуждаются при любой попытке реализовать это предельное быстродействие в управлении, что приводит к снижению качественных показателей объектов, повышенному износу, поломкам и авариям промышленного оборудования, тормозит рост его производительности. В силу приблизительно одинаковых требований к прочностным характеристикам механических конструкций объектов в самых различных областях техники значения низших собственных частот упругих колебаний в них всегда находятся в одних и тех же пределах (215 Гц) независимо от масштабов (массогабаритных показателей) исполнения объектов, и опасность возбуждения упругих колебаний препятствует любым попыткам реализовать потенциально весьма высокие предельные возможности быстродействия собственно исполнительных электрических или гидравлических приводов механизмов степеней подвижности управляемых объектов [4, 5, 35, 70]. Однако построение подавляющего большинства современных систем автоматического управления движением базируется на традиционной для техники управления последних десятилетий идеологии так называемого подчиненного управления, основным вычислительным электронным модулем реализации которого является операционный усилитель. Очевидно, что в силу самих предпосылок к расчету двух- или трехконтурных следящих систем с подчиненным управлением такое их построение ни в коей мере не учитывает проявление упомянутых ранее особенностей (неидеальностей) динамики сложных многостепенных взаимосвязанных нелинейных упругих механических объектов с неопределенными параметрами, изменяющейся геометрией и внешними возмущениями, носящими периодический и ударный характер. Так, предельно возможное в рамках широко распространенного в технике метода подчиненного управления быстродействие, отвечающее идеализированному представлению одной степени подвижности объекта в виде жестко присоединенной к исполнительному приводу нагрузки с неизменной инерционной характеристикой, соответствует полосе пропускания следящей системы до 100-250 рад/с, т.е. 16—40 Гц [12, 63]. Таким образом, при наличии упругих деформаций с частотами, лежащими в пределах 2-15 Гц, реальное быстродействие систем должно быть снижено многократно, что приводит к значительному недоиспользованию потенциальных возможностей современных исполнительных приводов. Очевидно также, что снижение быстродействия систем не решает проблему устойчивости к возникновению упругих колебаний, так как последние могут беспрепятственно возбуждаться под действием ударной нагрузки [4]. С другой стороны, вынужденное снижение быстродействия (добротности) следящих систем с подчиненным управлением в такой значительной степени ухудшает реакцию систем на возмущения, что приводит к большим динамическим ошибкам («провалам») этих систем в режимах стабилизированного наведения. Таким образом, сами современные электрические (и гидравлические) приводы создают необходимые предпосылки для совершенствования систем управления, исполнительным ядром которых они являются.

Другой необходимой предпосылкой создания более совершенных систем автоматического управления подвижными механическими объектами является идущий в настоящее время поистине революционный переход от реализуемой в течение предшествующих десятилетий аналоговой элементной базы электронных блоков бортовых систем управления к современной высокопроизводительной вычислительной микроконтроллерной технике бортового применения. Это создает условия для такого же кардинального пересмотра традиционных методов построения систем управления подвижными объектами и перехода к более современным методам управления. Привлечение же современной высокопроизводительной вычислительной техники только для реализации довольно простых традиционных линейных средств подчиненного управления такими механическими объектами и игнорирование действительной сложности их динамики является ничем не оправданным недоиспользованием потенциальных возможностей современной бортовой вычислительной техники.

Таким образом, задачи, связанные с разработкой эффективных систем автоматического управления классом объектов с многорезонансными нелинейными упругими деформациями, априорно неопределенным и сложным описанием, неполными измерениями, быстро и в широких пределах изменяющимися параметрами и внешними возмущениями, являются актуальными и решаются в данной работе в рамках беспоискового (аналитического) и интеллектуального адаптивных подходов, получивших в последнее время значительное теоретическое и теоретико-прикладное развитие в отечественной и зарубежной научно-технической литературе усилиями многих российских и зарубежных ученых, в числе которых в библиографии к диссертации названы Андриевский Б.Р., Борцов Ю.А., Буков В.Н., Бураков М.В., Вукобратович М., Ефимов Д.В., Заде Д., Земляков С.Д., Коновалов A.C., Кофман А., Лохин В.М., Макаров И.М., Манько C.B., Мирошник И.В., Никифоров В.О., Овсепян Ф.А., Петров Б.Н., Полу-шин И.Г., Поляхов Н.Д., Путов В.В., Рутковский В.Ю., Санковский Е.А., Солодовников В.В., Срагович В.Г., Стоцкий A.A., Терехов В.А., Тимофеев A.B., Тюкин И.Ю., Фомин В.Н., Фрадков АЛ., Шрамко JI.C., Шумский В.М., Ядыкин И.Б., Якубович

В.А., Buckley J.J., Carrol R.L., Ilayashi Y., Jang J.-S., Kasabov N., Kim J., Landau T.D., Lee G., Lin C.-T., Lindorff D.P., Narendra K.S., Ortega R., Slotine J., Sugeno M., Takagi T., Teshnehlab M., Valavani L.S., Watanabe K., Yager R.R.

Однако известные беспоисковые схемы адаптивного управления нелинейными и в общем случае нестационарными объектами допускают такой уровень неопределенности правых частей описывающих их дифференциальных уравнений, когда они известны с точностью до постоянных или изменяющихся во времени неизвестных параметров, причем в первом, стационарном, случае обеспечивается асимптотическая устойчивость, а во втором, нестационарном - диссипативность адаптивных систем, а вид нелинейных правых частей с точностью до неизвестных параметров полностью воспроизводится в построении беспоисковых адаптивных алгоритмов. В опубликованных последнее время работах В.В. Путова [45, 46, 47, 49, 52] ставится задача управления нелинейными и нестационарными объектами в условиях гораздо большей их неопределенности, чем параметрическая. Такая неопределенность, когда неизвестны не только параметры, но и само строение правых частей дифференциальных уравнений объектов, в [52] названа функционально-параметрической неопределенностью, и требование асимптотической устойчивости адаптивных систем управления такими объектами всюду заменяется требованием их диссипативности,. В этом новом подходе выдвигается некоторый класс считающихся известными функций, которые связаны с неизвестными правыми частями дифференциальных уравнений нелинейных объектов некоторыми оценочными (мажорирующими) соотношениями, и в построении адаптивных систем участвуют не сами функции правых частей уравнений нелинейных объектов, которые считаются неизвестными, а эти оценочные функции, названные автором подхода мажорирующими функциями, и решение проблемы определяется выбором класса достаточно простых и легко реализуемых мажорирующих функций, более или менее близко оценивающих нелинейное строение неизвестных объектов [38, 52].

Цель и задачи работы. Выполненный обзор актуальности темы, а также расчетные и экспериментальные исследования, выполненные с участием автора в 2005 - 2008 годах в рамках НИОКР на кафедре систем автоматического управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» позволяют сформулировать следующую цель диссертационной работы: разработка, исследование и компьютерная реализация аналитических и интеллектуальных адаптивных систем управления многомассовыми подвижными объектами с упругими деформациями, обеспечивающих повышение их устойчивости, быстродействия и точности.

Для достижения указанной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Разработать математическую модель многомассового нелинейного упругого электромеханического объекта, удобную для применения к нему беспоисковых адаптивных и интеллектуальных законов управления.

2. Разработать и исследовать прямые адаптивные системы с параметрической и сигнальной настройкой, мажорирующими функциями и наблюдателями для управления двух- и трехмассовым нелинейными упругими электромеханическими объектами с неопределенным описанием и неполными измерениями состояния.

3. Разработать и исследовать нейронечеткие системы управления двух- и трехмассовым нелинейными упругими электромеханическими объектами с неопределенным описанием и неполными измерениями.

4. Провести сравнительный анализ работы беспоисковых адаптивных и нейро-нечетких систем управления.

5. Разработать и отладить в режиме реального времени семейство компьютерных аналитических и интеллектуальных адаптивных систем управления двухмассо-вым нелинейным упругим электромеханическим объектом.

Методы исследования. Основные теоретические и прикладные результаты работы получены в рамках применения методов теории устойчивости и диссипативно-сти систем, основанных на функциях Ляпунова; беспоисковых методов синтеза адаптивных систем управления линейными и нелинейными динамическими объектами, базирующихся на их точных и приближенных с мажорирующими функциями математических моделях; алгебраических методов теории систем; методов нечеткой логики; методов построения и обучения нейронечеткой и нейронной сети; методов аналитической механики, уравнений Лагранжа и теории малых колебаний упругих систем; численных методов интегрирования дифференциальных уравнений; компьютерных методов исследования на базе стандартных программных продуктов; методов проектирования и экспериментального исследования макетов и микроконтроллерных опытных образцов в лабораторных условиях.

Научные результаты, выносимые на защиту. На защиту выносятся следующие результаты, вытекающие из поставленной цели и решения сформулированных задач:

1. Математическая модель в скоростной форме многомассового нелинейного упругого электромеханического объекта.

2. Прямые адаптивные системы управления двух,- и трехмассовым нелинейными упругими электромеханическими объектами с параметрической и сигнальной настройкой, наблюдателями и мажорирующими функциями.

3. Метод обучения в режиме «off-line» интеллектуальных систем.

4. Построенные нейронечеткие системы с правилами TSK для управления двух-и трехмассовым нелинейными упругими электромеханическими объектами.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Разработана математическая модель многомассового нелинейного упругого электромеханического объекта, отличающаяся так называемой скоростной формой представления, позволяющей учесть нелинейности типа зазоров и сухого трения в разрабатываемых адаптивных системах управления с мажорирующими функциями.

2. Разработан новый класс упрощенных прямых адаптивных систем управления многомассовыми нелинейными упругими электромеханическими объектами с параметрической и сигнальной настройкой, отличающихся введением наблюдателей и мажорирующих функций, подавляющих влияние нелинейных упругих деформаций, сухого трения и неопределенности параметров.

3. Выдвинут и обоснован новый подход к применению нейронечетких систем в решении задач управления многомассовыми нелинейными упругими электромеханическими объектами и сформулирован новый метод обучения в режиме «off-line» интеллектуальных систем, отличающийся тем, что обучение осуществляется на основе аналитических алгоритмов управления.

4. Разработан и обучен новый класс нейронечетких систем управления с правилами TSK для двух- и трехмассовых нелинейных упругих электромеханических объектов в условиях неопределенности параметров, неполного измерения и действия зазоров в упругих связях и сухого трения.

Достоверность научных и практических результатов. Достоверность научных положений, результатов и выводов диссертации обуславливается корректным использованием указанных выше методов исследования; применением современных компьютерных средств и программных комплексов; а также результатами экспериментального исследования построенных в работе аналитических и интеллектуальных адаптивных систем управления многомассовыми нелинейными упругими электромеханическими объектами в лабораторных условиях.

Практическая ценность результатов работы состоит в том, что:

- созданы полезные в инженерном проектировании простые, лаконичные, прозрачные и легко поддающиеся компьютеризации методики расчета семейства реализуемых аналитических и интеллектуальных адаптивных систем управления электромеханическими объектами, требующие весьма ограниченного объема априорных сведений (паспортных данных исполнительных электроприводов, количества и приблизительного диапазона изменения учитываемых резонансных частот и массоинерцион-ных параметров);

- создан метод обучения в режиме «off-line» интеллектуальных систем на основе аналитических алгоритмов, выполненных на одной из двух систем управления упругим объектом: с эталонной моделью, и с обратной связью по состоянию объекта и его производной;

- подтверждены систематическим моделированием выводы, что в силу эври-стичности нейронечетких систем и их построения, приобретаемые ими адаптивные свойства в процессе обучения их с помощью аналитических систем могут превосходить адаптивные свойства самих обучающих систем, при этом нейронечеткие системы требуют при микроконтроллерной реализации меньше вычислительных ресурсов;

- разработано и отлажено на базе пакета MATLAB и платы сопряжения Advan-tech PCI-1711 семейство аналитических и интеллектуальных адаптивных систем управления для класса двухмассовых упругих электромеханических объектов, полезных в качестве основы НИОКР и внедрения в конкретные изделия.

Реализация результатов работы. Теоретические положения, методики расчета и конкретные структуры семейства адаптивных и интеллектуальных систем использованы в 2 НИОКР:

- теоретические основы технологий безопасности движения подвижных объектов (2006 - 2007 г.г.). Шифр - ФИЕТ/САУ-77. Источник финансирования - федеральный бюджет;

- создание автоматизированных методов синтеза и тестирования интеллектуальных мехатронных модулей (2006 — 2008 г.г.). № гос- регистрации - 1.11.06 САУ-76. Источник финансирования - федеральный бюджет.

Результаты диссертационной работы использованы в учебных дисциплинах "Методы проектирования систем управления многостепенными механическими объектами с упругими деформациями" и "Информационно-управляющие комплексы аэродромного обслуживания" новой магистерской программы "Системы управления и автоматизации промышленных мехатронных комплексов и подвижных объектов".

Апробация работы. Основные теоретические и прикладные результаты диссертационной работы докладывались и получили одобрение на 6 международных и всероссийских научно-технических конференциях: на XVII и XVIII всероссийских научно-техн. конф. «Экстремальная робототехника» (2006, 2007 и 2008 годы, г. Санкт-Петербург), на Третьей всероссийской научно-техн. конф. «Мехатроника, автоматизация, управление» (2006 г., г. Санкт-Петербург), на Третьей международной, научно-практич. конф. «Дни науки - 2007» (2007 г., г. Днепропетровск) и на международной научно-техн. конф. «Проблемы информационно-компьютерных технологий и мехатроники» (2007 г., г. Дивноморское); а также на внутривузовских научно-технических конференциях в СПбГЭТУ «ЛЭТИ» в 2006, 2007 и 2008 гг.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 научных работ, из них -5 статьей (3 статьи включены в перечень изданий, рекомендованных ВАК) и 5 работ в материалах международных и всероссийских научно-технических конференций. Кроме того, 2 статьи находятся в печати.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Чан Ань Зунг

4.4. Выводы по четвертой главе

В четвертом разделе диссертационной работы решены следующие задачи:

1. Проведен расчет промышленного макета двухмассового нелинейного упругого электромеханического объекта с подчиненным управлением, а также структур модального управления, эталонной модели и наблюдателя (по измерению угловой скорости первого диска) реального объекта, служащих дальнейшему построению аналитических и интеллектуальных адаптивных систем управления в режиме реального времени.

2. Разработана и построена в среде Matlab - Simulink и на базе платы сопряжения Advantech PCI-1711 прямая адаптивная система с параметрической настройкой, мажорирующими функциями и наблюдателем для управления в режиме реального времени двухмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом. Результаты экспериментов различных режимов работы построенной системы по сравнению с работой исходной следящей системы и модальной системы подтверждают хорошую работоспособность беспоисковой адаптивной системы в задачах подавления упругих колебаний, обеспечения повышения быстродействия и точности управления в условиях параметрической и функциональной неопределенности и влияния внешних возмущений.

3. Разработана и построена в среде Matlab - Simulink и на базе платы сопряжения Advantech PCI-1711 нейронечеткая система с правилами TSK и эталонной моделью для управления в режиме реального времени двухмассовым нелинейным упругим электромеханическим объектом. Осуществлено обучение в режиме off-line ней-ронечеткого регулятора с правилами TSK с помощью редактора ANFIS на основе обучающей адаптивной системы с сигнальной настройкой. Результаты экспериментов различных режимов работы показывают практически такую же работоспособность построенной нейронечеткой системы, как у прямой адаптивной системы с параметрической настройкой и мажорирующими функциями, в задачах подавления упругих колебаний, улучшения быстродействия и точности управления в условиях параметрической и функциональной неопределенности и внешних возмущающих воздействий, хотя нейронечеткая система оказывается проще в реализации, чем беспоисковая адаптивная сиетема.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе осуществлена поставленная цель - теоретически обосновать, разработать, исследовать и реализовать на базе пакета МАТЬАВ и платы сопряжения А(1уап1ес11 РС1-1711 новое семейство беспоисковых и интеллектуальных адаптивных электромеханических систем управления многомассовыми нелинейными упругими объектами с неопределенными параметрами, обеспечивающих предельно достижимое исполнительным электроприводом быстродействие упругих объектов с одновременным подавлением многорезонансных упругих колебаний в условиях широкого изменения параметров упругих связей и распределения массоинерционных характеристик, неполных измерений и действия нелинейностей и внешних возмущений.

В рамках заявленной цели в диссертационной работе поставлены, решены и достаточно изложены следующие вопросы:

1. Построена по «скоростной» форме и принципу подчиненного управления математическая модель электромеханической следящей системы с двух- и трехмассо-вым упругими объектами с учетом зазоров в упругих связях и возмущающего момента нагрузки в виде сухого трения, принятая в качестве исходной расчетной модели упругого электромеханического объекта с усредненными параметрами для дальнейших построений различных структур управления.

2. Построены новые классы полных и упрощенных прямых адаптивных систем с параметрической и сигнальной настройкой, основанных на методе мажорирующих функций. Для управления двух- и трехмассовым упругими электромеханическими объектами применены упрощенные адаптивные структуры с алгоритмом, включающим мажорирующие функции только старших степеней роста, одинаковых по каждой из переменных состояния объекта.

3. Разработаны прямые адаптивные системы с параметрической и сигнальной настройкой, мажорирующими функциями и наблюдателями для управления двух- и трехмассовым нелинейными упругими электромеханическими объектами. Построены в МаИаЬ - 81шиНпк программы моделирования для широкого использования. Результаты исследований по этим программам подтверждают работоспособность адаптивных систем в задачах подавления упругих колебаний, обеспечения повышения быстродействия и точности управления в условиях параметрической и функциональной неопределенности и неполных измерений.

4. Обоснован новый подход к применению нейронечетких систем с нечеткими правилами TSK в решении задач управления многомассовыми нелинейными упругими электромеханическими объектами. Сформулирован новый метод обучения в режиме «off-line» нейронечетких систем на основе аналитических алгоритмов беспоискового адаптивного с сигнальной настройкой и модального управления, выполненных соответственно на одной из двух структур управления двух- и трехмассовым нелинейными упругими электромеханическими объектами: с эталонной моделью, и с обратной связью по состоянию объекта и его производной.

5. Разработаны нейронечеткие системы управления двух- и трехмассовым нелинейными упругими электромеханическими объектами. Построены в Matlab -Simulink с помощью редактора ANFIS программы обучения и моделирования для широкого использования. Результаты исследований моделированием указывают высокую работоспособность нейронечетких систем в задачах подавления упругих колебаний, обеспечения предельного быстродействия и точности управления в условиях ; параметрической и функциональной неопределенности и неполных измерений.

6. Разработано и построено в среде Matlab — Simulink и на базе платы сопряжения Advantech PCI-1711 семейство беспоисковых и* нейронечетких адаптивных систем с наблюдателем для управления в режиме реального времени промышленным макетом двухмассового нелинейного упругого электромеханического объекта. Результаты экспериментов различных режимов работы построенных систем по сравнению с работой исходной следящей системы и модальной системы подтверждают их хорошую работоспособность в задачах подавления упругих колебаний, обеспечения повышения быстродействия и точности управления в условиях параметрической неопределенности, наличия нелинейностей и влияния внешних возмущений.

Все решенные вопросы направлены на ближайшее практическое приложение полученных в диссертации результатов к разработке нового поколения беспоисковых и интеллектуальных адаптивных регуляторов, обеспечивающих значительное повышение устойчивости, точности и быстродействия реальных промышленных электромеханических систем.

177

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Чан Ань Зунг, 2008 год

1. Андреев, Ю.Н. Управление конечномерными линейными объектами Текст. / Ю.Н. Андреев. М.: Наука, 1976. - 424 с.

2. Андриевский, Б.Р. Алгоритмы скоростного градиента в задачах управления и адаптации Текст. / Б.Р. Андриевский, A.A. Стоцкий, А.Л Фрадков // Автоматика и телемеханика. 1988. —№12. - С.3-39.

3. Андриевский, Б.Р. Избранные главы теории автоматического управления Текст. / Б.Р. Андриевский, А.Л. Фрадков. СПб.: Наука, 1999. - 450 с.

4. Болотин, В.В. Динамическая устойчивость упругих систем Текст. / В.В. Болотин. -М.: Гостехиздат, 1956.

5. Борцов, Ю.А. Автоматизированный электропривод с упругими связями Текст. / Ю.А. Борцов, Г.Г. Соколовский. СПб.: Энергоатомиздат, 1992. - 216 с.

6. Борцов, Ю.А. Электромеханические системы с адаптивным и модальным управлением Текст. / Ю.А. Борцов, Н.Д. Поляхов, В.В. Путов. Л.: Энергоатомиздат, 1984. -216 с.

7. Буков, В.Н. Адаптивные прогнозирующие системы управления полетом Текст. / В.Н. Буков. М.:Наука, 1987. - 232 с.

8. Бураков, М.В. Интеллектуальные системы авиационной антиюзовой автоматики Текст. / М.В. Бураков, A.C. Коновалов, П.Е. Шумилов. СПб.: Изд-во политех, университета, 2005. -241 с.

9. Ю.Вукобратович, М. Неадаптивное и адаптивное управление манипуляционными роботами Текст. / М. Вукобратович, Д. Стокич, Н. Кирчански. М.: Мир, 1989. -376 с.

10. Гелиг, А.Х. Устойчивость нелинейных систем с неединственным состоянием равновесия Текст. / А.Х. Гелиг, Г. А. Леонов, В А. Якубович. М.: Наука, 1978. - 400 с.

11. Демидов, C.B. Быстродействующий тиристорный электропривод с питанием отвысокочастотного источника Текст. / C.B. Демидов, Б.Б. Полищук. М.: Энергия,1977.- 152 с.

12. Дьяконов, В. Математические пакеты расширения MATLAB: Спец. справ. Текст. / В. Дьяконов, В. Круглов. СПб.: Питер, 2001. - 480 с.

13. Емельянов, C.B. Бинарные системы автоматического управления Текст. / C.B. Емельянов. М.: МНИИПУ, 1984. - 314 с.

14. Емельянов, C.B. Принципы построения и общие методы синтеза бинарных систем управления неопределенными нелинейными объектами Текст. / C.B. Емельянов, С.К. Коровин, В.И. Сизиков // ДАН СССР. 1985. -Т.281, №4. - С.810-814.

15. Заде, JT. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений Текст. / JT. Заде//Пер. с англ.-М.: Мир, 1976.- 165 с.

16. Земляков, С.Д. Условия функционирования многомерной самонастраивающейся системы управления с эталонной моделью при постоянно действующих параметрических возмущениях Текст. / С.Д. Земляков, В.Ю. Рутковский // ДАН СССР. —1978. Т.241, №2. - С.ЗО 1-304.

17. Зубов, В.И. Аналитическая динамика системы тел Текст. / В.И. Зубов. — Л.: Изд-во ЛГУ, 1983.-344 с.

18. Зубов, В.И. Динамика управляемых систем Текст. / В.И. Зубов. М.: Высшая школа, 1982.-288 с.

19. Интеллектуальные системы автоматического управления Текст. / Под ред. И.М. Макарова, В.М. Лохина. М.: Физматпит, 2001. - 575 с.

20. Калман, Р. Очерки по математической теории систем Текст. / Р. Калман, П. Файлб, М. Арбиб. М.:Мир, 1969. - 400 с.

21. Косыгин, Ю.П., Путов В.В. Проблемы и перспективы развития электромеханотро-ники Текст. / Ю.П. Коськин, В.В. Путов // Мехатроника. 2000. - №5. - С.5-9.

22. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств Текст. / А. Кофман // Пер. с фр. М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

23. Кузовков, Н.Г. Модальное управление и наблюдающие устройства Текст. / Н.Г. Кузовков. -М.: Машиностроение, 1976. 184 с.

24. Кунцевич, В.М. Синтез систем автоматического управления с помощью функций Ляпунова Текст. / В.М. Кунцевич, М.М. Лычак. М: Наука, 1977. - 280 с.

25. Макаров, И.М. Искусственный интеллект и интеллеюуальные системы управления Текст. / И.М. Макаров, В.М. Лохин, C.B. Манько и др. М.: Наука, 2006. - 333 с.

26. Меркин, Д. Р. Введение в теорию устойчивости движения Текст. / Д.Р. Меркин. М.: Наука, 1976.-320 с.

27. Метод векторных функций Ляпунова в теории устойчивости Текст. / Под ред. A.A. Воронова, В.М. Матросова. -М.: Наука, 1987. 312 с.

28. Методы современной теории автоматического управления Текст. / Под ред. К А. Пулкова, Н.Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 782 с.

29. Мирошник, И.В. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами Текст. / И.В. Мирошник, В.О. Никифоров, А.Л. Фрадков. — СПб.: Наука, 2000. — 550 с.

30. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта Текст. / Под ред. ДА. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 312 с.

31. Пановко, Я.Г. Введение в теорию механических колебаний Текст. / Я.Г. Пановко. -М.: Наука, 1980.-280 с.

32. Петров, Б.Н. Адаптивное координатно-параметрическое управление нестационарными объектами Текст. /БJi. Петров, В.Ю. Рутковский, С.Д. Земляков. -М.: Наука, 1980.-224 с.

33. Петров Б.Н. Принципы построения и проектирования самонастраивающихся систем управления Текст. / Б.Н. Петров, В.Ю. Рутковский, И.Н. Крутова и др. М.: Машиностроение, 1972.-260 с.

34. Полушин, И.Г. Построение алгоритмов адаптивного управления нелинейным многостепенным механическими объектом: Дисс. к-та техн. наук Текст. / И.Г. Полу-шин. СПб.: СПбГЭТУ, 1995. - 174 с.

35. Поляхов, Н.Д. Адаптация и идентификация автоматических систем: Учебн. пособие Текст. / Н.Д. Поляхов, В.В. Путов. Л.: ЛЭТИ, 1984. - 80 с.

36. Поляхов, Н.Д. Нечеткие системы управления: Учебн. пособие Текст. / Н.Д. Поляхов, И.А. Приходько. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2003. - 48 с.

37. Понтрягин, Л.С. Обыкновенные дифференциальные уравнения Текст. / Л.С. Пон-трягин. М.: Наука, 1982. - 332 с.

38. Попов, В.М. Гиперустойчивость автоматических систем Текст. / В.М. Попов. -М.: Наука, 1970.-456 с.

39. Прикладные нечеткие системы Текст. / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно // Пер. сяп.-М.: Мир, 1993.-368 с.

40. Путов, В.В. Адаптивно-нейронный подход в задачах управления колебаниями транспортируемых подвешенных грузов Текст. / В.В. Путов, Г.Н. Лебедев, Р.В. Кривочкин // Приборы и системы. М.: Научтехлитиздат, 2001. - № 9. — С. 1-7.

41. Путов, В.В. Адаптивное и модальное управление механическими объектами с упругими деформациями: Учебн. пособие Текст. / В.В. Путов. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2002. - 112 с.

42. Путов, В.В. Адаптивное управление динамикой сложных мехатронных систем Текст. / В.В. Путов // Мехатроника. 2000. -№1. - С.20-26.

43. Путов, В.В. Адаптивное управление динамическими объектами: беспоисковые системы с эталонными моделями: Учебн. пособие Текст. / В.В. Путов. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2001. - 92 с.

44. Путов, В.В. Адаптивные и модальные системы управления многомассовыми нелинейными упругими механическими объектами Текст. /В.В. Путов, В.Н. Шелудь-ко. СПб.: Изд-во «Элмор», 2007. - 243 с.

45. Путов, В.В. Адаптивные системы с алгоритмами настройки высшего порядка вуправлении нелинейными объектами Текст. /В.В. Путов // Структуры сложных систем и алгоритмы управления: Сб. науч. статей. — Л.: Изд-во ЛГУ, 1990. Вып.8. -С. 147-159.

46. Путов, В.В. Адаптивные системы управления нелинейными механическими объектами с многорезонансными упругими деформациями Текст. / В.В. Путов, В.Н. Шелудько // Мехатроника. 2001. - №3. - С. 11-19.

47. Путов, В.В. Методы построения адаптивных систем управления нелинейными нестационарными динамическими объектами с функционально-параметрической неопределенностью: Дисс. д-ра техн. наук Текст. / В.В. Путов. СПб.: СПбГЭТУ, 1993.-590 с.

48. Путов, В.В. Параметрическая адаптация для управления двухмассовыми нелинейными упругими электромеханическими объектами Текст. / В.В. Путов, Ч.А. Зунг,

49. B.П. Казаков и др. // Материалы XVII всероссийской научно-техн. конф. «Экстремальная робототехника», 3-6 апреля 2006 г. — СПб.: ЦНИИ РТК, 2006. — Т.5.1. C.206-214.

50. Путов, В.В. Развитие беспоисковых адаптивных методов и их приложения к задачам управления сложными механическими объектами Текст. / В.В. Путов // Авиакосмическое приборостроение. 2003. -№5. - С.3-8.

51. Руш, Н. Прямой метод в теории устойчивости Текст. / Н. Руш, П. Абегс, М. Ла-луа. М.: Мир, 1988. - 300 с.

52. Сапковский, Е.А. Вопросы построения оптимальных самонастраивающихся систем управления Текст. / Е.А. Санковский, В.Д. Громыко, Н.М. Слукин. Минск: МВЗРУ, 1971.-240 с.

53. Слежановский, О.В. Системы подчиненного регулирования электроприводов переменного тока с вентильными преобразователями Текст. /О.В. Слежановский, Л.Х. Дацковский, И.С. Кузнецов и др. М.: Энергоатомиздат, 1983. - 256 с.

54. Солодовников, В.В. Расчет и проектирование аналитических самонастраивающихся систем с эталонными моделями Текст. / В.В. Солодовников, Л.С. Шрамко. -М.: Машиностроение, 1972.-270 с.

55. Справочник по теории автоматического управления Текст. / Под ред. A.A. Кра-совского. М: Наука, 1987. - 712 с. ч

56. Срагович, В.Г. Адаптивное управление Текст. / В.Г. Срагович. — М.: Наука, 1981. -384 с.

57. Терехов, В.А. Нейросетевые системы управления Текст. / В.А. Терехов, Д.В. Ефимов, И.Ю. Тюкин. М.: ВШ, 2002. - 183 с.

58. Тимофеев, A.B. Адаптивные робототехнические комплексы Текст. / A.B. Тимофеев. Л.: Машиностроение, 1988.-332 с.

59. Тимофеев, А.В. Построение адаптивных систем управления программным движением Текст. / А.В. Тимофеев. Л.: Энергия, 1980. - 88 с.

60. Тимошенко, С.П. Колебания в инженерном деле Текст. / С.П. Тимошенко, Д.Х. Янг, У. Уивер. М.: Машиностроение, 1985. - 472 с.

61. Уткин, В.И. Скользящие режимы в задачах оптимизации и управления Текст. / В.И. Уткин.-М.: Наука, 1981.-368 с.

62. Фомин, В.Н. Адаптивное управление динамическими объектами Текст. / В.Н. Фомин, А.Л. Фрадков, В.А. Якубович. М.: Наука, 1981. - 448 с.

63. Фрадков, А.Л. Адаптивное управление в сложных системах: беспоисковые методы Текст. / А.Л. Фрадков. М.: Наука, 1990. - 296 с.

64. Фу, К. Робототехника Текст. / К. Фу, Р. Гонсалес, К. Ли. М.: Мир, 1989. - 622 с.

65. Фурасов, В.Д. Устойчивость движения, оценки и стабилизация Текст. / В.Д. Фу-расов. М.: Наука, 1977. - 248 с.

66. Ядыкин, И.Б. Адаптивное управление непрерывными технологическими процессами Текст. / И.Б. Ядыкин, В.М. Шумский, Ф.А. Овсепян. М.: Энергоатомиздат, 1985.-240 с.

67. Buckley, J.J. Fuzzy neural networks: A servey / J.J. Buckley, Y. Hayashi // Fuzzy Sets and Systems. 1994. - Vol.66. - P. 1-13.

68. Buckley, J.J. Neural networks for fuzzy systems / J.J. Buckley, Y. Hayashi // Fuzzy Sets and Systems. 1995. - Vol.71. - P.265-276.

69. Buckley, J.J. Stability and fuzzy controller / J.J. Buckley // Fuzzy Sets and Systems. -1996. Vol.77. - P. 167-173.

70. Jang, J.-S. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference Systems / J.-S. Jang // IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics. 1993. - Vol.23. -P.665-685.

71. Jang, J.-S. Neuro-fuzzy modeling and control / J.-S. Jang, S.-T. Sun // Proc. of the IEEE. 1995. - Vol.83, March. - Р.378^Ю6.

72. Kim, J. HyFIS: adaptive neuro-fuzzy inference systems and their application to nonlinear dynamical systems / J. Kim, N. Kasabov // Neural Networks. 1999. - Vol.12. -P.1301-1319.

73. Landau, T.D. Adaptive control systems: the Model Reference approach / T.D. Landau. — N.Y.: Marcel Dekktr, 1979. 406 p.

74. Lee, C.C. Fuzzy logic in control systems: fuzzy logic controller / C.C. Lee // IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics. 1990. - Vol.20, №2, March/April. - P.419-432.

75. Lin, C.-T. Neural Fuzzy Systems A Neuro-Fuzzy Synergism to Intelligent Systems / C.-T. Lin, G. Lee. -N.J.: Prentice-Hall International, Inc., 1996. - 797 p.

76. Lindorff, D.P. Survey of adaptive control using Lyapunov design / D.P. Lindorff, R.L. Carrol // Int J.Contr. 1973. - Vol.18, №5.

77. Ljung, L. System identification: Theory for the user / L. Ljung. N.J.: Prentice-Hall International, Inc., 1987.

78. Narendra, K.S. Direct and indirect adaptive control / K.S. Narendra, L.S. Valavani // Automatica. 1979. - Vol.15, №6. - P.653-664.

79. Narendra, K.S. New adaptive law for robust adaptation without persistens exitation / K.S. Narendra, A.M. Annaswany // IEEE Trans. Aut. Control. 1987. - №2. - P.134-145.

80. Ortega, R. Robustness of Adaptive Controllers a Survey / R. Ortega, Y. Tang // Automatica. - 1989. - Vol.25, №5. - P.651-677.

81. Slotine, J. Composite Adaptive Control of Robot Manipulators / J. Slotine, W. Li // Automatica. 1989. - Vol.25, №4. -P.509-519.

82. Takagi, T. Fuzzy ¿identification of systems and its application to modeling and control / T. Takagi, M. Sugeno // IEEE Trans. Systems, Man and Cybernetics. 1985. - Vol.15, №1, January/February. - P.l 16-132.

83. Teshnehlab, M. Intelligent Control Based on Flexible Neural Networks / M. Teshnehlab, K. Watanabe. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1999. - 235 p.

84. Wang, P.P. Fuzzy dinamic system and fuzzy linguistic controller classification / P.P. Wang, C.-Y. Tyan // Automatica. 1994. - Vol.30, №11.- P. 1769-1774.

85. Yager, R.R. Modeling and Formulating Fuzzy Knowledge Bases Using Neural Networks / R.R. Yager // Neural Networks. 1994. - Vol.7, №8. - P. 1273-1283.