CC BY
214
2014 Электротехника, информационные технологии, системы управления № 9 УДК 681.51.001.57
И.В. Бахирев, Б.В. Кавалеров
Пермский национальный исследовательский политехнический университет,
Пермь, Россия
ИССЛЕДОВАНИЕ ВАРИАНТА СТРУКТУРЫ НЕЧЕТКОГО ПИД-РЕГУЛЯТОРА ЧАСТОТЫ ВРАЩЕНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ГАЗОТУРБИННОЙ УСТАНОВКИ
Данная статья посвящена разработке и исследованию нечеткого ПИД-регулятора для двухвальной газотурбинной установки, использующейся в качестве привода электрогенератора. Рассматривается возможность совместного использования ПИД-управления и нечеткой логики, при этом сохраняется простота синтеза регулятора. Проведен краткий обзор часто используемых структур нечетких ПИД-регуляторов. Предложенный нечеткий ПИД-регулятор способен осуществлять управление в заранее определенном диапазоне нагрузки газотурбинной установки, сохраняя качество управления. При экспериментальной проверке использовалась нелинейная модель двухвальной газотурбинной установки, построенная по данным, полученным в результате эксплуатации реальной ГТУ. Приведены результаты моделирования, подтверждающие целесообразность использования выбранной структуры.
Ключевые слова: ПИД-регулятор, нечеткая логика, газотурбинная установка.
I.V. Bahirev, B.V. Kavalerov
Perm National Research Polytechnic University, Perm, Russian Federation
STRUCTURE VARIANT INVESTIGATION OF FUZZY PID ROTATION SPEED CONTROLLER FOR ELECTRICITY GTU
This article focuses on the development and research of fuzzy PID controller for two-shaft gas turbine plant is used as an electric drive. The possibility of sharing the PID control and fuzzy logic, while retaining the ease of synthesis of the controller. A brief overview of commonly used structures of fuzzy PID controllers. The proposed fuzzy PID controller is able to be controlled at a predetermined load range of the gas turbine plant, preserving the quality of management. In the experimental verification used a nonlinear model of two-shaft gas turbine plant, based on data obtained from the operation of a real gas turbine. Simulation results confirming the usefulness of the selected structure.
Keywords: PID, fuzzy logic, a gas turbine unit.
Введение. Среди методов современной теории управления, несмотря на разнообразие подходов к синтезу регуляторов, наиболее широко применяется ПИД-управление. Согласно различным источникам доля ПИД-регуляторов составляет от 90 до 99 %. Это объясняется хорошей проработанностью теории, простотой разработки и знанием операторов на местах взаимосвязей параметров регулятора. Однако в случаях, когда объект управления является сложным нелинейным или плохо поддается формальному описанию, ПИД-закон управления не всегда позволяет достигнуть желаемых показателей качества. В связи с этим количество публикаций, посвященных применению нечеткой логики и нейронных сетей в задачах управления, неуклонно возрастает. В значительной части этих работ рассматривается совместное их использование с ПИД-управлением. Это во многих случаях позволяет решить проблему со сложноформализуемыми и нелинейными объектами управления. Часто комбинацию нейронных сетей, нечеткой логики и ПИД-уп-равления используют для построения адаптивных регуляторов. В значительной мере вышеизложенное справедливо и для газотурбинных установок наземных версий применения [1].
Нечеткий ПИД-регулятор газотурбинной установки (ГТУ). Глобальной целью исследования, в рамках которого написана данная статья, является разработка класса адаптивных регуляторов для газотурбинных установок наземных версий применения [2]. В качестве первого этапа было решено разработать регулятор, способный работать в заданном диапазоне нагрузки газотурбинного двигателя и обладающий небольшим количеством настраиваемых параметров. Ранее рассматривалась возможность использования гибридного нейро-ПИД-управления [3], но в силу большого количества настраиваемых параметров нейронной сети было решено использовать аппарат нечеткой логики. Предполагается, что изменениям будут подвергаться только функции принадлежности, а база правил будет оставаться неизменной.
Объектом управления в данном исследовании является двухваль-ная ГТУ, работающая в режиме электростанции. Заданная частота вращения ГТУ не зависит от величины нагрузки. Нечеткий ПИД-ре-гулятор сравнивается с ПИД-регулятором, настройки которого получены с помощью работы [4].
Выбор структуры нечеткого ПИД-регулятора. В [5] приведены возможные варианты структуры нечеткого ПИД-регулятора.
Одной из самых распространенных структур нечеткого ПИД-ре-гулятора является иерархическая, при которой нечеткий регулятор осуществляет настройку параметров ПИД-регулятора, что во многом соответствует табличной настройке. Часто регулятор с такой структурой называют адаптивным, но у научного сообщества нет единого мнения по этому поводу.
Еще одной популярной идеологией для нечетких ПИД-регу-ляторов является управление с переключениями. В таком случае в структуре присутствует интеллектуальный блок, осуществляющий выбор между различными ПИД-регуляторами. Подобный подход предложен в статье[6].
Поскольку на первом этапе разработки исследуется регулятор максимально простой для синтеза, была выбрана структура ПИД-регулятора, представленная на рис. 1.
Рис. 1. Структура нечеткого ПИД-регулятора
Данную структуру следует считать простой, так как нечеткая часть регулятора и ПИД-часть не связаны явно.
Настройка нечеткого ПИД-регулятора. Выбранная структура нечеткого ПИД-регулятора позволяет настраивать его части по отдельности. Для ПИД-части регулятора была выбрана компромиссная настройка для заданного диапазона изменения нагрузки газотурбинной установки [7]. Нечеткая часть настроена на работу при нагрузке ГТУ, являющейся серединой выбранного интервала. На вход нечеткого регулятора поступают ошибка и первая производная ошибки по времени. Для этих лингвистических переменных определены следующие входные термы: отрицательная, нулевая и положительная. Управляющее воздействие является единственной выходной переменной, для неё определены следующие термы: большая отрицательная, малая отрица-
тельная, нулевая, малая положительная, большая положительная. Алгоритм нечеткого вывода - Мадмани. Таким образом, нечеткий регулятор обладает простой структурой, широко применяющейся с некоторыми модификациями для решения самых разных технических задач.
Общая структура системы. Общая структура модели с регулятором представлена на рис. 2.
Рис. 2. Общая структура системы
На рис. 2 приняты следующие обозначения: и2 - заданное значение частоты вращения турбины, е - ошибка, и - управляющее воздействие, Ь - нагрузка и у - частота вращения турбины.
Результаты моделирования. При моделировании работы ГТУ в момент времени, равный единице, осуществляется наброс нагрузки различной величины, на рис. 3-8 представлены переходные процессы (нагрузка измеряется в кВт, частота вращения - в об/мин).
Рис. 3. Переходный процесс с нечетким ПИД-регулятором, нагрузка 1100 кВт
Рис. 4. Переходный процесс с ПИД-регулятором, нагрузка 1100 кВт
5«7
5495
1 А ■
Г V
у
V ¡- 1 1 р
7 с
Рис. 5. Переходный процесс с нечетким ПИД-регулятором, нагрузка 1200 кВт
6. Переходный процесс с ПИД-регулятором, нагрузка 1200 кВт
с
1 ; з 1 5 ь
Рис. 7. Переходный процесс с нечетким ПИД-регулятором, нагрузка 1500 кВт
п Т -Г-:т -
и
г
\ / 1,-1,1 У'- '/
1 1 ■ 1
1 г 3 4 5 Б 7 с
Рис. 8. Переходный процесс с ПИД-регулятором, нагрузка 1500
Настройки нечеткого ПИД-регулятора неизменны в каждом эксперименте, а для ПИД-регулятора настройка производилась для каждой конкретной нагрузки. Как можно видеть из рис. 3-8, провал при набросе нагрузки заметно уменьшился, но повысилась колебательность системы.
Заключение. В результате проведенных исследований получен нечеткий ПИД-регулятор, обладающий простой структурой и относительно небольшим количеством настраиваемых параметров. К его преимуществам по сравнению с обычным ПИД-регулятором можно отнести улучшение такого показателя качества, как перерегулирование, стабильную работу в заданном диапазоне нагрузки газотурбинной установки. Также стоит отметить достаточно простой процесс настройки
и тот факт, что время переходного процесса равно времени переходного процесса с ПИД-регулятором. Дальнейшая работа будет посвящена снижению колебательности переходного процесса.
Библиографический список
1. Хижняков Ю.Н., Южаков А. А. Нейро-нечеткий регулятор частоты газотурбинного двигателя // Приборы. - 2010. - № 5. - С. 17-21.
2. Кавалеров Б.В., Бахирев И.В. Современные тенденции развития адаптивного управления и перспективы его применения для наземных газотурбинных установок // Энергетика. Инновационные направления в энергетике. CALS-технологии в энергетике: материалы VII Всерос. (с междунар. участием) науч.-техн. интернет-конф. -Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2014. - С. 132-139.
3. Бахирев И.В., Кавалеров Б.В., Один К. А. Применение нейросе-тевой технологии при испытании и настройке систем управления ГТУ с использованием программного комплекса «ЭлектроДин» // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. - 2013. - № 7. - С. 96-105.
4. Кавалеров Б.В., Один К.А., Даденков Д.А. Автоматическая настройка систем автоматического управления газотурбинными установками с использованием алгоритмов библиотеки Apache Commons Math [Электронный ресурс] // Современные проблемы науки и образования. -2014. - № 1. - URL: www.science-education.ru/115-12039 (дата обращения: 12.03.2014).
5. Reznik L., Ghanayem O., Bourmistrov A. PID plus fuzzy controller structures as a design base for industrial applications // Source of the Document Engineering Applications of Artificial Intelligence. - 2000. - № 4(13). -P. 419-430.
6. Chen C.-L., Chang F.-Y. Design and analysis of neural/fuzzy variable structural PID control systems // IEE Proceedings, Control Theory and Applications. - 1996. - № 2 (143). - Р. 200-208.
7. Автоматизация настройки систем управления / В.Я. Ротач, В.Ф. Кузищин, А.С. Клюев [и др.]; под ред. В.Я. Ротача. - М.: Энерго-атомиздат, 1984. - 272 с.
References
1. Khizhniakov Iu.N., Iuzhakov A.A. Neiro-nechetkii reguliator chastoty gazoturbinnogo dvigatelia [Neural fuzzy frequency controller gas turbine engine]. Pribory, 2010, no. 5, pp. 17-21.
2. Kavalerov B.V., Bakhirev I.V. Sovremennye tendentsii razvitiia adaptivnogo upravleniia i perspektivy ego primeneniia dlia nazemnykh gazoturbinnykh ustanovok [Modern trends in the development of adaptive control and prospects of its application for land based gas turbines ]. Materialy VII Vserossiiskoi (s mezhdunarodnym uchastiem) nauchno-tekhnicheskoi inter-net-konferentsii "Energetika. Innovatsionnye napravleniia v energetike CALS-tekhnologii v energetike", 2014, pp. 132-139.
3. Bakhirev I.V., Kavalerov B.V., Odin K.A. Primenenie neirosetevoi tekhnologii pri ispytanii i nastroike sistem upravleniia GTU s ispol'zovaniem programmnogo kompleksa «ElektroDin» [The use of neural network technology in testing and tuning of turbine control systems using the program «Elektrodin» complex] Vestnik Permskogo natsional'nogo issledovatel'skogo politekhnicheskogo universiteta. Elektrotekhnika, informatsionnye tekhnologii, sistemy upravleniia, 2013, no. 7, pp.96-105.
4. Kavalerov B.V., Odin K.A., Dadenkov D.A. Avtomaticheskaia nastroika sistem avtomaticheskogo upravleniia gazoturbinnymi ustanovkami s ispol'zovaniem algoritmov biblioteki Apache Commons Math [Automatic adjustment of gas turbines automatic control systems with the use of algorithms Apache Commons Math library] Sovremennye problemy nauki i obrazovaniia, 2014, no. 1, available at: www.science-education.ru/115-12039 (accessed 12 March 2014).
5. Reznik L., Ghanayem O., Bourmistrov A. PID plus fuzzy controller structures as a design base for industrial applications. Source of the Document Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2000, no. 4(13), pp. 419-430.
6. Chen C.-L., Chang F.-Y. Design and analysis of neural/fuzzy variable structural PID control systems. IEE Proceedings, Control Theory and Applications, 1996, no. 2 (143), pp. 200-208.
7. Rotach V.Ia, Kuzishchin V.F., Kliuev A.S. [et al.]. Avtomatizatsiia nastroiki sistem upravleniia [Automation configuration management systems]. Moscow: Energoatomizdat, 1984. 272 p.
Сведения об авторах
Бахирев Иван Владимирович (Пермь, Россия) - аспирант кафедры микропроцессорных средств автоматизации Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: bahirevy@mail.ru).
Кавалеров Борис Владимирович (Пермь, Россия) - доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой электротехники и электромеханики Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: kbv@pstu.ru).
About the authors
Bahirev Ivan Vladimirovich (Perm, Russian Federation) is a Postgraduate Student at the Department of Automation Microprocessors Perm National Research Polytechnic University (614990, Perm, 29, Komsomol-sky pr., e-mail: bahirevy@mail.ru).
Kavalerov Boris Vladimirovich (Perm, Russian Federation) is Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, the Head of the Department of Electrical Engineering and Electromechanics Perm National Research Polytechnic University (614990, Perm, 29, Komsomolsky pr., e-mail: kbv@pstu.ru).
Получено 26.03.2014
