НЕЙРОНЕЧЕТКАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ

С УПРУГИМИ ДЕФОРМАЦИЯМИ

Путов В. В., Чан Ань Зунг (СПбГЭТУ «ЛЭТИ»)

 

Введение. В докладе рассматривается управляемый по положению (углу поворота нагрузки) двухмассовый упругий электромеханиче­ский объект (ЭМО) вида [1]:

;

;

;

;

где  – положение (угол поворота нагрузки); ,  – угловые скорости первого и второго дисков;  – упругий момент при отсутствии зазора;  – упругий момент при наличии зазора в упругой связи;  – момент сухого трения; ,  – моменты инерции первого и второго дисков; – коэффициент упругости;  – активное сопротивле­ние якорной цепи; ,  – постоянные коэффициенты, определяемые конструктивными дан­ными электрической машины;  – коэффициент передачи усилителя мощности;  – коэффици­ент пере­дачи датчика обратной связи по скорости;  – коэффициент усиления регуля­тора скоро­сти;  – коэффици­ент пере­дачи датчика обратной связи по положению;  – коэффициент усиления регуля­тора положения;  – суммирующий управляющий сигнал, ;  – задающее воздействие;  – сигнал управления, подлежащий определе­нию.

Для подавления упру­гих колебаний и обеспечения заданного быстродействия переходных процессов электро­механического объекта в условиях неопределенности его параметров и наличия нелинейностей в виде зазора в упругой связи и сухого трения вводится нейронечеткий регулятор. Среди различных типов существующих нейронечетких регуляторов наиболее эффективным, на наш взгляд, является регулятор с нечеткими правилами TSK (Takagi-Sugeno-Kang) [2]. В регуляторах этого типа выполняется параметрическое обучение, т.е настройке подлежат функции принадлежности и другие параметры в нейронечеткой сети управления, архитектура которой устанавливается предварительно на основе опыта или экспертных знаний.

В докладе рассматриваются два вида нейронечетких систем управления упругим электромеханическим объектом: с эталонной моделью (рис. 1) и с обратной связью по состоянию объекта и его производной (рис. 2).

 

 

 

 

 

 

 


Рис. 1 Нейронечеткое управление с эталонной моделью и обратной связью по ошибке

 

 

 

 

 

 


Рис. 2 Нейронечеткое управление с обратной связью по состоянию и его производной

 

Нейронечеткое управление двухмассовым упругим электромеханическим объектом с эталонной моделью. Рассматриваемая структура может быть реализована либо путем непосредственного измерения всех пере­менных состояния объекта, либо, если измерению доступны только некоторые переменные (в большинстве случаев это первая скорость  и положение нагрузки ), для осуществления управления используются асим­птотические оценки переменных, вырабатываемые, например, наблюдателем состояния.

Обучение параметров нейронечеткого регулятора с правилами TSK, эталонной моделью и наблюдателем в докладе предлагается осуществлять на основе обучающей адаптивной системы упругого объекта с так называемой сигнальной настройкой, описанной в [3]. В Matlab – Simulink построена программа предлагаемого адаптивного обучения нейронечеткого регулятора с правилами TSK и проведено моделирование нейронечеткой системы управления с рассматриваемым двухмассовым упругим электромеханиче­ским объектом с эталонной моделью и наблюдателем. В докладе приводятся результаты исследования эффективности работы рассматриваемой системы управления в достаточно больших интервалах изменения параметров объекта.

Нейронечеткое управление двухмассовым упругим электромеханическим объектом с обратными связями по переменным состояния и их  производным. Как установлено опытным путем, для обучения рассматриваемого в этом подразделе нейронечеткого регулятора не нужны все переменные состояния и все их производные. В качестве входных сигналов для данного нейронечеткого регулятора были выбраны угол поворота нагрузки, угловая скорость второго диска и ее производная. В этой структуре в докладе предлагается использовать для обучения модальное управление электромеханическим объектом по программе обучения, также построенной в Matlab – Simulink. Параметры нейронечеткого регулятора, полученные после обучения, были включены в программу моделирования, и приводятся результаты исследования эффективности работы нейронечеткого регулятора при изменениях параметров объекта.

Выводы. Из результатов моделирования можно сделать следующие выводы:

1. Нейронечеткая система управления двухмассовым упругим электромеханиче­ским объектом с эталонной моделью и наблюдателем может справиться с подставленной задачей в интервалах изменений параметров упругого объекта до 5 – 10 крат. Эта система может применена для большинства упругих электромеханиче­ских объектов, где измеряется только скорость первого диска (скорость исполнительного двигателя).

2. Нейронечеткая система с обратными связями по переменным состояния и их  производным для управления двухмассовым упругим электромеханиче­ским объектом может обеспечить подавление упругих колебаний и заданное быстродействие также в достаточно широком диапазоне изменений параметров объекта, однако эта структура может применена только для класса объектов, в которых возможно непосредственное измерение скорости исполнительного механизма.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Путов В. В. Адаптивное и модальное управление механическими объектами с уп­ругими деформациями: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2002.

2. Chin-Teng Lin, C. S. George Lee. Neural Fuzzy Systems – A Neuro-Fuzzy Synergism to Intelligent Systems: Prentice-Hall International, Inc., 1996.

3. Путов В. В. Адаптивное управление динамическими объектами: беспоисковые системы с эталонными мо­делями: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2001.