CC BY
0
http://vestnik.mrsu.ru ISSN Print 2658-4123
ISSN Online 2658-6525
ЭЛЕКТРОТЕХНОЛОГИИ И ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЕ / ELECTRICAL TECHNOLOGIES AND EQUIPMENT
Оригинальная статья / Original article
УДК 628.93:004.94 doi: 10.15507/2658-4123.034.202402.295-317
Компьютерное моделирование цифровой системы автоматического регулирования освещенности
Е. А. Шабаев1 н, М. М. Романовец2
1 Кубанский государственный технологический университет (г. Краснодар, Российская Федерация)
2 Азово-Черноморский инженерный институт Донского ГАУ (г. Зерноград, Российская Федерация) н sea007@rambler.ru Аннотация
Введение. В птицеводстве перспективным направлением является применение систем локального светодиодного освещения с изменяемой освещенностью и коррелированной цветовой температурой оптического излучения светильников в течение светового периода. Для точного поддержания интенсивности света на заданном уровне требуется система автоматического регулирования освещенности. Цель исследования. Определение параметров пропорционально-интегрального регулятора цифровой системы автоматического регулирования освещенности в клетках для содержания сельскохозяйственной птицы, обеспечивающих требуемые показатели качества.
Материалы и методы. В работе использованы элементы математической статистики, теории планирования экспериментальных исследований, корреляционно-регрессионного анализа, теории автоматического управления и компьютерного моделирования. Натурные эксперименты проводились на лабораторном образце цифровой системы динамического локального освещения. Компьютерное моделирование было выполнено в среде SimInTech.
Результаты исследования. Разработана компьютерная модель цифровой системы автоматического регулирования освещенности. Выполнен расчет настроек ПИ-регулятора по методам CHR, ВТИ, Копеловича. Произведена сравнительная оценка качества процесса регулирования по графикам переходных процессов, полученных путем компьютерного моделирования. Достоверность результатов компьютерного моделирования системы автоматического регулирования освещенности подтверждена экспериментально.
Обсуждение и заключение. Высокие показатели качества регулирования цифровой системы автоматического регулирования освещенности обеспечил ПИ-регулятор с kp = 14,027 10-3 и T] = 145,72 мс, рассчитанными по методу Копеловича. Сравнительная оценка перехо дных процессов в реальной системе и в компьютерной модели
© Шабаев Е. А., Романовец М. М., 2024
licc^l © I Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 License. Ica^B^^d This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.
данной системы позволяет сделать вывод о высокой точности разработанного образца и корректности выбора параметров моделирования в среде Sim[nTech. Экспериментально установлено, что требуемое качество процесса регулирования системы обеспечивается для широкого диапазона заданной освещенности от 1 до 25 лк.
Ключевые слова: система локального освещения, светодиодный светильник, управление освещенностью, САР, ПИ-регулятор, моделирование, компьютерная модель, Sim[nTech
Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Благодарности: авторы выражают благодарность анонимным рецензентам.
Для цитирования: Шабаев Е. А., Романовец М. М. Компьютерное моделирование цифровой системы автоматического регулирования освещенности // Инженерные технологии и системы. 2024. Т. 34, № 2. С. 295-317. https://doi.org/10.15507/2658-4123.034.202402.295-317
Computer Simulation of a Digital System of Automatic Light Control
E. A. Shabaeva H, M. M. Romanovets b
a Kuban State Technological University (Krasnodar, Russian Federation) b Azov-Black Sea Engineering Institute of Don State Agrarian University (Zernograd, Russian Federation) H sea007@rambler.ru Abstract
Introduction. In the poultry industry, the use of local LED lighting systems with changeable light and correlated color temperature of the luminaire optical radiation during the photoperiod is promising. To maintain light intensity accurately at a specified level, the use of an automatic control system (ACS) of lighting is required.
Aim of the Study. The study at aimed at determining the parameters for the PI controller of the digital ACS of lighting in all-age cages, providing the required quality indicators of the regulatory process.
Materials and Methods. For the study there were used the elements of mathematical statistics, experimental research design theory, correlation and regression analysis, automatic control theory and computer simulation. Real experiments were carried out on a laboratory sample of a digital dynamic local lighting system. Computer simulation was performed in the SimInTech program.
Results. A computer model for a digital ACS of lighting has been developed. The tunings of the PI controller were calculated using the CHR, VTI, and Kopelovich methods. A comparative estimation of the control process quality was carried out using graphs of transient processes obtained by computer simulation. The reliability of the results of computer simulation of ACS lighting has been confirmed experimentally. Discussion and Conclusion. High regulator performance indicators for the digital ACS of lighting were ensured by a PI controller with kp = 14.027-10-3 and T = 145.72 ms calculated using the Kopelovitch method. A comparative assessment of transient processes in a real ACS and in a computer model of this system allows concluding that the developed model is highly accurate and the choice of simulation parameters in the SimInTech program is correct. It has been experimentally established that the required quality of the control process of ACS is ensured for a wide range of specified lighting: from 1 to 25 lux.
Keywords: local lighting system, LED lamp, lighting control, digital automatic control system, PI controller, simulation, computer model, SimInTech
Conflict of interest: The authors declare no conflict of interest.
Acknowledgements: The authors would like to thank anonymous reviewers.
For citation: Shabaev E.A., Romanovets M.M. Computer Simulation of a Digital System of Automatic Light Control. Engineering Technologies and Systems. 2024;34(2):295-317. https://doi.org/10.15507/2658-4123.034.202402.295-317
Введение. Организм сельскохозяйственной птицы очень чувствителен к воздействию света [1]. Многие процессы ее жизнедеятельности напрямую или косвенно регулируются светотемновым циклом [2-4]. В условиях интенсификации производства искусственная среда содержания животных и птиц не всегда соответствует физиологическим потребностям их организма [5-7]. За счет создания благоприятной световой среды можно повысить продуктивность сельскохозяйственной птицы. Для этой цели наиболее перспективно применение локального освещения с большим количеством светильников малой мощности [8-10].
Реализовать искусственную световую среду с рациональными параметрами позволяет цифровая система динамического локального освещения клеток с изменяемой освещенностью и коррелированной цветовой температурой (далее - КЦТ) [10]. Такая система позволяет в автоматическом режиме управлять световыми потоками светодиодов теплого и холодного свечений, изменяя уровень освещенности и КЦТ оптического излучения светильников в соответствии с динамикой естественного солнечного света [11; 12], что положительно сказывается на продуктивности и физиологическом состоянии сельскохозяйственной птицы [13-17].
Точное поддержание заданного уровня освещенности обеспечивается системой автоматического регулирования (далее - САР) освещенности. Применение САР позволяет компенсировать запыленность светильников, деградацию светодиодов в процессе эксплуатации и изменения фоновой освещенности в помещении.
В результате анализа и синтеза САР освещенности необходимо определить тип закона управления и оптимальные настройки регулятора. При этом следует учитывать широкий диапазон изменения заданного уровня освещенности и следующие показатели качества регулирования в установившемся режиме: статическая ошибка Л£СТ < 2,5 %; время регулирования ¿Р < 1 с; перерегулирование а < 10 %; количество перерегулирований п < 1.
Проведенные ранее исследования показали, что экспериментальным подбором значений параметров регулятора найти их оптимальные величины затруднительно [18]. В подобных САР возможно возникновение существенных пульсаций светового потока светильников со значительным перерегулированием, а также работа в колебательном режиме. В САР освещенности целесообразно применение ПИ-регулятора, обеспечивающего требуемые показатели качества САР со статистической ошибкой, близкой к нулю.
Целью настоящей работы является определение параметров ПИ-регулятора цифровой САР освещенности в клетках для содержания сельскохозяйственной птицы, обеспечивающих требуемые показатели качества процесса регулирования.
Обзор литературы. Учеными рассматриваются параметры цифровой ПИ-регулятора - пропорциональный коэффициент и постоянная времени интегрирования1. Также для цифрового регулятора в качестве варьируемого параметра может выступать время дискретизации [19; 20]. Для определения параметров регулятора в отечественной и зарубежной практике применяются аналитические и экспериментальные методы расчета, такие как ВТИ, СибТехЭнерго, метод заданного затухания, Копеловича, Стогестада, Циглера - Никольса, Куна, Шеделя, AMIGO, Чина-Хронеса-Ресвика (CHR), численной оптимизации и др.2 [21-29].
Одним из наиболее известных экспериментальных методов определения параметров регулятора является метод Циглера - Никольса, основанный на получении графика переходного процесса САР на границе устойчивости системы3 [26-29]. Однако применение его не всегда возможно и не гарантирует оптимальных показателей качества переходного процесса4 [29].
Метод CHR5 [28; 29] является развитием метода Циглера - Никольса и основан на анализе отклика объекта регулирования на ступенчатое тестовое воздействие. Данный метод позволяет получить больший запас устойчивости системы6 [29]. Расчет пропорционального коэффициента kp и приведенной постоянной времени интегрирования T по методу CHR для апериодического переходного процесса минимальной длительности при известных характеристиках объекта регулирования может быть произведен по выражениям:
0,3 5Г0
СОБТОБ
T = 1,2Тоб, (2)
кР = С1)
i: ь- г
где £об - коэффициент передачи объекта регулирования; ТОБ - постоянная времени объекта, с; тОБ - запаздывание на объекте, с.
1 Среда динамического моделирования технических систем 8ш1пТесИ : Практикум по моделированию систем автоматического регулирования / Б. А. Карташов [и др.]. М. : ДМК Пресс, 2017. 424 с.
2 Корелин О. Н., Станкевичус А. А. Исследование и анализ методов настройки ПИД-регуля-тора // Информационные системы и технологии : Сб. мат-лов XXV Междунар. науч.-техн. конф. Н. Новгород : НГТУ им. Р. Е. Алексеева, 2019. С. 634-640. EDN: ZIFTIM; Гусаров А. В., Кошляков П. С. Исследование методов настройки ПИД-регулятора для систем с малыми постоянными времени // Технические науки в России и за рубежом : мат-лы VIII Междунар. науч. конф. (20-23 июня 2019 г., г. Краснодар). Краснодар : Новация, 2019. С. 22-23. ЕБ№ Чернов Б. А. Настройка систем автоматического управления и регулирования : учеб. пособие для магистрантов специальности 6М070200 - Автоматизация и управление. Алматы : НАО АУЭС, 2019. 87 с.; Копелович А. П. Инженерные методы расчета при выборе автоматических регуляторов. М. : Государственное научно-техническое издательство литературы по черной и цветной металлургии, 1960. 192 с.
3 Корелин О. Н., Станкевичус А. А. Исследование и анализ методов настройки ПИД-регулятора.
4 Среда динамического моделирования технических систем 8ш!пТеск : Практикум по моделированию систем автоматического регулирования / Б. А. Карташов [и др.]; Корелин О. Н., Станкевичус А. А. Исследование и анализ методов настройки ПИД-регулятора.
5 Корелин О. Н., Станкевичус А. А. Исследование и анализ методов настройки ПИД-регулято-ра; Гусаров А. В., Кошляков П. С. Исследование методов настройки ПИД-регулятора для систем с малыми постоянными времени.
6 Гусаров А. В., Кошляков П. С. Исследование методов настройки ПИД-регулятора для систем с малыми постоянными времени.
Длительную проверку временем прошел метод ВТИ7. Приближенные формулы для вычисления параметров настройки регуляторов по данному методу были получены на моделях объектов и реальных регуляторов с присущими им нелинейностя-ми. В качестве критерия параметрической оптимизации в формулах ВТИ приняты степень затухания ф = 75 % и интегральная квадратичная оценка качества, близкая к минимуму. Расчет kp и T по методу ВТИ для относительного запаздывания на объекте регулирования тОБ/ТОБ= 0,2-1,5 производится по формулам:
kP = Г0Б10Б ; ; (3)
_ 0,38 (ТОБ + 0,6.
*ОБ (об/ТОБ - 0,08У
T = 0, 8Тоб. (4)
В отечественной практике8 простотой определения приближенных параметров настройки регуляторов отличается метод, опубликованный А. П. Копеловичем9. Определение кр и Т1 по методу Копеловича для апериодического переходного процесса минимальной длительности производится по выражениям:
0,6To
СОБТОБ
Ti = 0,8тоб + 0,5Тоб. (6)
kp = ^±ОБ . (5)
Материалы и методы. В работе использованы элементы математической статистики, теории планирования экспериментальных исследований, корреляционно-регрессионного анализа, теории автоматического управления и компьютерного моделирования. Обработка экспериментальных исследований выполнялась в программе Microsoft Office Excel.
Компьютерное моделирование проводилось в среде динамического моделирования SimInTech с использованием метода интегрирования Эйлера. Постоянный шаг интегрирования 4,883 10-7 с принят с учетом частоты и разрядности ШИМ-сигналов токов светоизлучающих диодов (далее — СИД). Расчеты параметров ПИ-регулятора производились по методам CHR, ВТИ и Копеловича.
Объектом исследования является цифровая САР освещенности клеток для содержания сельскохозяйственной птицы. Исследования проводились на лабораторном образце цифровой системы динамического локального освещения, изображенном на рисунке 1, который включает в себя управляющий программируемый логический контроллер (далее - ПЛК) Trim5 фирмы Segnetics, многоканальный светодиодный драйвер (далее — драйвер СИД) и плату управления с микроконтроллером ATmega328P, светодиодные светильники, датчик освещенности и дополнительное электрооборудование [10]. На боковой панели стенда расположен разъем для подключения внешних светильников и датчика освещенности (далее — ДО).
7 Чернов Б. А. Настройка систем автоматического управления и регулирования.
8 Там же; Корелин О. Н., Станкевичус А. А. Исследование и анализ методов настройки ПИД-регулятора.
9 Копелович А. П. Инженерные методы расчета при выборе автоматических регуляторов. Electrical technologies and equipment 299
ЦИФРОВАЯ СИСТЕМА ДИНАМИЧЕСКОГО ЛОКАЛЬНОГО ОСВЕЩЕНИЯ
Р и с. 1. Лабораторный образец цифровой системы динамического локального освещения.
Автор фотографии Е. А. Шабаев, 2023 г.
F i g. 1. Laboratory sample of a digital dynamic local lighting system.
The photo by E.A. Shabaev, 2023
К лабораторной установке (рис. 1) был подключен отдельный компактный светодиодный светильник [30] системы локального динамического освещения, закрепленный на подвесе и цифровой ДО на базе микросхемы OPT3001. Расстояние от светильника до воспринимающей поверхности датчика равно 0,5 м. На этом расстоянии светильник создает максимальную освещенность 51,4 лк. Диапазон изменения светового потока составляет от 0 до 100 %, КЦТ - от 2 660 до 5 640 К. Управление токами СИД теплого и холодного свечения осуществляется двумя ШИМ-сигналами с частотой 2 кГц и разрядностью 10 бит.
Функциональная схема исследуемой системы изображена на рисунке 2. Объектом регулирования (далее — ОР) в данной САР является клетка для содержания птицы с размещенным светодиодным светильником. Функцию задающего органа (далее — ЗО) выполняет ПЛК. Воспринимающим органом (далее — ВО) служит цифровой ДО. Светодиодный драйвер представляет собой регулирующий орган (далее — РО). Микроконтроллер (далее — МК) осуществляет функции преобразующих органов (далее — СО, ПО1, ПО2) и регулятора. ПО1 формирует ШИМ-сиг-налы управления, ПО2 производит фильтрацию сигнала датчика освещенности. Регулируемой величиной является освещенность E, создаваемая на дне кормушки. За основное возмущение принято изменение фоновой освещенности EV в помещении. Величина E поддерживается на заданном уровне за счет изменения регулирующего воздействия ID - токов в режиме ШИМ-управления, протекающих через светодиоды светильника. Задающим сигналом САР является заданный уровень освещенности на контрольной поверхности Ez.
Р и с. 2. Функциональная схема цифровой САР освещенности F i g. 2. Functional diagram of digital ACS of lighting
Источник: здесь и далее в статье все изображения составлены авторами.
Source: Hereinafter in this article all figures were drawn up by the authors.
Исследуемая САР работает следующим образом. Контроль текущего уровня освещенности E производится датчиком освещенности, который на выходе формирует цифровой сигнал измеренной освещенности Е1 и передает его через интерфейс I2C на МК платы управления. В МК производится сглаживание результатов измерений освещенности Е1 цифровым фильтром и сравнение сигнала освещенности на выходе фильтра Ер c заданным значением EZ. В результате этого образуется сигнал рассогласования ДЕ = EZ - Ер. Заданное значение освещенности формирует ПЛК и передает его через интерфейс RS-485 в МК. Микроконтроллер по сигналу ДЕ с учетом требуемого КЦТ оптического излучения, принятого закона управления и настроек регулятора вычисляет коэффициенты заполнения D ШИМ-импульсов и формирует соответствующие ШИМ-сигналы UD напряжения. Данные сигналы поступают в драйвер СИД и осуществляют управление выходными транзисторами, используемыми для стабилизации и ШИМ-регулирования токов 1D через светодиоды светильников.
На основе функциональной схемы была составлена структурная схема цифровой САР освещенности (рис. 3). При этом приняты следующие допущения: квантование сигнала освещенности Е1 по уровню ДО является несущественным; не учтено температурное изменение светового потока СИД; влияние температуры драйвера СИД на точность стабилизации тока СИД незначительно; выходная характеристика драйвера СИД является абсолютно линейной [31].
Р и с. 3. Структурная схема цифровой САР освещенности F i g. 3. Block diagram of digital ACS of lighting Electrical technologies and equipment
Практическое функционирование исследуемой САР характеризуется широким диапазоном заданного уровня освещенности.
Выходная величина EC (рис. 3) - освещенность, создаваемая светодиодами светильника в режиме ШИМ-токов. Передаточная функция наблюдателя WЗД(s) добавлена в структурную схему для оценки качества регулирования освещенности EN на контрольной поверхности с учетом особенностей зрительного аппарата человека.
Динамические свойства объекта регулирования и элементов СДР освещенности описываются следующими передаточными функциями и математическими выражениями.
Передаточная функция объекта регулирования по задающему воздействию для теплого и холодного канала свечения:
) = ^; (7) Щс (5) = кЕС, (8)
где 5 - оператор передаточной функции в преобразовании Лапласа.
Передаточные коэффициенты кш и кЕС светодиодного светильника для каналов теплого и холодного свечения:
__Е
1А (1 ^
Ег Е
к _ № _ МАХ • (9)
1DW 1А^1^ Ч'Ыс)
Кг _—^^—, (10)
Ес т т (1 + к )
где EW и EС - освещенности, создаваемые СИД теплого и холодного свечения, лк; 1В№ и 1 - действующие значения токов, протекающих через СИД теплого и холодного свечения, Д; EMAX = 51,4 лк - максимальная освещенность, создаваемая светильником; 1А = 0,1 Д - амплитудное значение ШИМ-сигналов тока СИД; к.= 0,9274 - коэффициент соотношения освещенностей, создаваемых «теплым» и «холодным» СИД светильника.
Передаточная функция объекта регулирования по возмущению:
Wв (я ) = 1. (11)
Передаточная функция зрительного аппарата наблюдателя:
^ЗА ) = ГУ, (12)
где Т2А = 0,05-0,20 с - постоянная времени [18].
Цифровой ДО производит измерение сигнала по следующему алгоритму: сначала выполняется суммирование измеряемой освещенности в течении времени интегрирования, затем определяется среднее значение и формируется конечный результат
измерений с учетом 12-битного разрешения сигнала. Уравнение, описывающее процесс измерения освещенности датчиком, может быть представлено в виде:
E (13)
DO
где tdo = 0,1 с - время интегрирования цифрового ДО; - время преобразования сигнала АЦП, с; Ej - освещенность единичного измерения АЦП.
Также необходимо учитывать время, затрачиваемое на обработку данных измерений датчиком и их передачу через интерфейс I2C. Экспериментально установлено, что суммарно обработка и передача данных датчиком освещенности занимает tzdo = 3,0041 10-3 с.
Передаточная функция цифрового фильтра в линейном представлении описывается уравнением апериодического звена первого порядка:
W02 (s )=^, (14)
где TF - постоянная времени фильтра, с.
Сигнал рассогласования СО запишем как:
AE = EZ - Ef. (15)
Передаточная функция цифрового ПИ-регулятора в линейном представлении выглядит как:
W {s) = kP fl + -Ü = kP fl + У (16)
l Tis) l s )
где к - интегральный коэффициент ПИ-регулятора.
Напряжения на выходах генераторов ШИМ-сигналов для управления СИД теплым и холодным свечением могут быть определены исходя из условий:
Tt -iua 'еСЛИ t = tonw
Udw - [0, если t - toffw ; (17)
udc , (18)
= \ua,еСЛИ t = tonc
dc [0, если t = tOFFC
где U = 5 В - амплитуда напряжения ШИМ-сигналов управления; tONW и tONC -продолжительность импульса ШИМ-сигнала для СИД теплого и холодного свечения, с; tOFFW и tOFFC - продолжительность паузы ШИМ-сигнала для СИД теплого и холодного свечения, с.
toNW = D f ' (19)
DwJ
^-Df ; <20)
Electrical technologies and equipment 303
(21)
(22)
где Вп, и ОС- коэффициент заполнения ШИМ-сигнала тока СИД теплого и холодного свечения; f = 2000 Гц - частота ШИМ-сигналов.
Коэффициенты Вцг и ОС зависят от требуемой КЦТ оптического излучения. При моделировании необходимо учитывать период выполнения цикла программы, среднее значение которого составляет тис = 1,02Ы0-3 с (определено экспериментально).
Передаточные функции драйвера СИД теплого и холодного каналов свечения описываются выражениями:
где ки = 0,02 А/В - передаточный коэффициент драйвера СИД.
В экспериментах по снятию кривых переходных процессов на лабораторной установке в качестве задающего органа использовался ПК. Возмущение создавалось на программном уровне путем ступенчатого изменения коэффициентов заполнения ШИМ-сигнала токов СИД на величину, соответствующую Еу. Опытные данные записывались на ПК, считывание данных с МК осуществлялось через интерфейс UART с помощью встроенного преобразователя UART<=>USB. Разработка экспериментальной программы для МК платы управления произведена с использованием программного обеспечения FLProg и АМшпоГОЕ на языках программирования БВЭ и АМшпо С. Количество повторностей для каждого опыта с различными значениями Ег и Еу равно 10. Для каждой повторности использовалось случайное смещение начала времени интегрирования ДО. При моделировании задавался шаг смещения начала времени интегрирования датчика 10 мс.
Результаты исследования. На основе структурной схемы СДР освещенности (рис. 3) и описания ее основных элементов была составлена структурная схема моделирования СДР в среде SimInTech (рис. 4).
В структурной схеме моделирования (рис. 4) блоки «ПЛК», «МК», «Драйвер СИД», «Светильник», «Цифровой ДО» являются субмоделями. Структура главной субмодели «МК» представлена на рисунке 5.
Блоки «Расчет Э» и «Генератор ШИМ» (рис. 5) реализованы с использованием текстового языка программирования, встроенного в 8т1пТесЬ. В блоке «Расчет Э» происходит расчет коэффициентов заполнения ШИМ-сигналов токов СИД теплого и холодного свечения в зависимости от требуемой КЦТ оптического излучения. Моделирование проведено для КЦТ, равной 3779,57 К, которая соответствует максимальной освещенности, создаваемой светильником.
Блок «Генератор ШИМ» формирует ШИМ-сигналы напряжения в соответствии с уравнениями (17-22) для управления токами через СИД теплого и холодного свечения. Блоки «Задержка МК» учитывают задержку на период выполнения цикла программы.
= ^и; №юс () = К,
(23)
(24)
Р и с. 4. Структурная схема моделирования цифровой САР в среде SimlnTech F i g. 4. Simulation block diagram of digital ACS of lighting in the SimlnTech program
Рис. 5. Структура субмодели блока «Микроконтроллер» Fig. 5. Structure of the submodel of the «Microcontroller» block
В разработанной компьютерной модели цифровой САР освещенности в среде SimInTech дискретизация по уровню и времени ШИМ-сигналов напряжения реализуется с помощью блока «Генератор ШИМ» (рис. 5) и постоянного шага интегрирования, равного минимальной ширине импульса ШИМ напряжений.
Определение параметров обобщенного объекта регулирования. В соответствии с методами СНЖ., ВТИ и Копеловича для расчета параметров ПИ-регулятора требуются значения коэффициента передачи кОБ, постоянной времени ТОБ и запаздывания тОБ обобщенного объекта регулирования, который включает в себя все элементы САР освещенности, кроме задающего, сравнивающего и непосредственно регулятора. Эти параметры объекта могут быть рассчитаны аналитически или определены графически по кривым разгона.
Коэффициент передачи кОБ численно равен значению максимальной освещенности, создаваемой светильником, следовательно, кОБ = 51,4. Параметр ТОБ определяется постоянной времени фильтра, то есть ТОБ = Тр = 0,125 с. Общее запаздывание
в системе складывается из продолжительности интегрирования тпо цифрового ДО, задержки на обработку данных измерений и их передачу тюо, периодом выполнения
цикла протравы тМС: тоб = тво + ттпо + тмс = 1,04-1°-3 с.
Определение параметров ПИ-регулятора, оценка качества процесса регулирования. В соответствии с выбранными методами CHR, ВТИ и Копеловича по выражениям (1-6) произведены расчеты параметров ПИ-регулятора, результаты которых представлены в таблице 1.
Т а б л и ц а 1 Т а Ь 1 е 1
Параметры настройки ПИ-регулятора для разных методов расчета PI controller tunings for different calculation methods
Метод / Method К T,
CHR 8,18210-3 150 мс / ms
ВТИ / VTI 14,076-10-3 100 мс /ms
Копеловича / Kopelovich 14,027-10-3 145,72 мс / ms
Источник: здесь и далее в статье все таблицы составлены авторами. Source: Hereinafter in this article all tables were drawn up by the authors.
Путем компьютерного моделирования были получены переходные процессы САР для настроек ПИ-регулятора, представленных в таблице 1. Кривые разгона для задающего воздействия Ег = 10 лк соответствуют времени моделирования tM = 0-2 с, для положительного и отрицательного возмущений - tM = 2-4 с и Xм = 4-6 с. Первое ступенчатое изменение фоновой освещенности от 0 до 1 лк (ДЕу = +1 лк) произведено при Хм = 2 с, второе - от 1 до 0 лк (ДЕу = -1 лк) при Хм = 4 с. Результаты моделирования представлены на рисунках 6 и 7, где кривые 1, 2 и 3 соответствуют настройкам ПИ-регулятора, определенным по методам СИЯ, ВТИ и Копеловича.
Р и с. 6. Переходные процессы САР по задающему воздействию F i g. 6. Transient processes in ACS for a master control
10,8 10,7 10,6 10,5 10,4 10,3 10,2 10,1 10,0 9,9
9,8
■ J1N, ЛК / IX —
1
k- 3
V 2
f, MC /
2 000 2 200 2 400 2 600 2 800 3 000 3 200 3 400 3 600 3 800 4 000
Р и с. 7. Переходные процессы САР по возмущению F i g. 7. Transient processes in ACS for a perturbation action
Визуальный анализ кривых переходных процессов САР, изображенных на рисунке 6, показывает, что наилучшее качество переходного процесса по задающему воздействию обеспечивают параметры ПИ-регулятора, полученные по методу Копеловича. Переходный процесс САР для параметров регулятора, вычисленных по методу CHR, обеспечивает апериодический переходный процесс без перерегулирования, но имеет большое время регулирования. Переходный процесс при настройках регулятора, полученных по методу ВТИ, характеризуется значительным (более 25 %) перерегулированием.
Анализ кривых переходных процессов по возмущению (рис. 7) показывает, что параметры ПИ-регулятора, полученные по методу Копеловича, также обеспечивают лучшее качество регулирования.
За счет ШИМ-управления токами светодиодов освещенность EN колеблется с амплитудой 17 млк относительно среднего за период (0,5 мс) значения. На графиках переходных процессов, изображенных на рисунке 7 в увеличенном масштабе, это проявляется в увеличении толщины кривых 1, 2 и 3 на горизонтальных участках.
Рассчитанные показатели качества регулирования САР освещенности при настройках регулятора, полученных по методу Копеловича, удовлетворяют исходным требованиям (табл. 2).
Оценка качества регулирования САР произведена для освещенности EN, которая характеризует воздействие света на наблюдателя с учетом инерционности его зрительного аппарата при восприятии импульсного светового потока (кривая 1 на рис. 8).
Несмотря на существенную дискретизацию по времени сигнала Et = ft) на выходе датчика освещенности, за счет равенства постоянных времени цифрового фильтра TF и зрительного аппарата наблюдателя TZA получен эффект идентичности кривых Ef = f(t) и En = f(t) со сдвигом по времени около 103 мс (рис. 8). Это позволяет САР более корректно формировать управляющее воздействие с помощью ПИ-регулятора, что способствует улучшению качества регулирования.
Т а б л и ц а 2 T a b l e 2
Показатели качества регулирования САР Regulator performance indicators of ACS
Показатель качества / Regulator performance
Задающее воздействие / Master control
Возмущающее воздействие / Perturbation action
Статическая ошибка ДЕСТ, лк / Static error ДЕСТ, лк = 0
Время регулирования tp, мс / Control time tp, ms 384,16
Перерегулирование a, % / Overshoot a, % 3,18
Число перерегулирований n / Number of overshoots n 1
= 0
382,35 6,80 1
14 12 10
E, лк / lx
t, мс / ms
100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Р и с. 8. Переходные процессы в САР по задающему воздействию
при E = 10 лк: 1 - E 2 -
■ E, 3 - E„
F i g. 8. Transient processes in ACS for a master control for EZ = 10 lx: 1 - E 2 - E 3 - E
8
6
4
2
0
0
Экспериментальная проверка модели САР освещенности. С целью оценки достоверности результатов компьютерного моделирования САР освещенности проведен ряд натурных экспериментов по получению данных изменения во времени освещенности EF на выходе цифрового фильтра при ступенчатых задающем и возмущающих воздействиях. Опыты проводились на лабораторной установке, изображенной на рисунке 1. При этом задающее и возмущающие воздействия создавались аналогично проведенному компьютерному моделированию, результаты которого отображены на рисунках 6 и 7.
Наглядное сравнение реального переходного процесса в САР с результатами компьютерного моделирования для EZ = 10 лк и КЦТ = 3779,57 К возможно путем сопоставления кривых, которые приведены на рисунке 9. Графики переходных процессов Ef = f(t) построены по результатам обработки экспериментальных данных 10 опытов.
t, мс / ms
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
а)
ef, лк / ix
лдл АГ
j vyj
t, мс /
10,7 10,6 10,5 10,4 10,3 10.2 10,1 10,0 9,9 9,8
2000 2100 2200 2300 2400 2500 2600 2700 2800 2900 3000
б)
Р и с. 9. Переходные процессыв реальной САР (синяя линия) и в ее компьютерной модели (красная линия) для EZ = 10 лк: а) по задающему воздействию; б) по возмущению при ДЕГ = +10 % F i g. 9. Transient processes in a real ACS (blue line) and in its computer model (red line) for EZ = 10 lx: a) for a master control; b) for a perturbation action equal to AEr = +10 %
Визуально результаты моделирования САР освещенности хорошо сопоставляются с кривыми разгона реальной системы (рис. 9), наблюдается очевидное сходство всех характерных участков кривых. Численная оценка совпадения
экспериментальных данных с результатами моделирования произведена по коэффициенту детерминации для продолжительности переходных процессов, равной 1 с по задающему воздействию и возмущениям. Сопоставление точек расчета производилось при одинаковом времени, в качестве исходных значений по времени принимались опытные данные реального переходного процесса, при необходимости результаты моделирования для заданного времени определялись интерполированием значений освещенностей для двух ближайших моментов времени. Совпадение кривых переходных процессов (рис. 9) на уровне R2 > 98 % (табл. 3) может служить оценкой высокой точности разработанной компьютерной модели САР освещенности.
Т а б л и ц а 3 T a b l e 3
Оценка совпадения переходных процессов Estimation of the coincidence of transient processes
E„ лк / lx
R2 по задающему воздействию / R2 for a master control
ДЕ,„ лк / lx
R2 по возмущению / R2 for a perturbation
1 10 25
0,9887
0,9993
0,9995
+0,5 -0,5 +1,0 -1,0 +2,5 -2,5
0,9357 0,9050 0,9828 0,9857 0,9913 0,9906
Дополнительно аналогичным образом произведена оценка точности модели САР освещенности для других значений Ег и АЕу (табл. 3; рис. 10, 11). Анализ данных, представленных в таблице 3, показывает, что с увеличением заданного значения уровня освещенности (рис. 10) коэффициент детерминации повышается.
Для Ег = 1 лк (рис. 11), несмотря на высокое значение коэффициента детерминации по задающему воздействию (Е2 = 0,9887), перерегулирование в реальной САР на 4,6 % выше относительно компьютерной модели. Переходный процесс по возмущению в реальной САР характеризуется более быстрым выходом на установившееся значение по сравнению с моделью.
Ухудшение совпадения кривых переходных процессов в реальной САР и в ее компьютерной модели на малых уровнях заданной освещенности (рис. 11) связано с более существенным влиянием погрешностей измерений, помех и принятых в модели допущений. Несмотря на это, для Ег 1 лк модель достаточно достоверно описывает переходные процессы в САР, а используемые настройки ПИ-регулятора обеспечивают требуемое качество регулирования освещенности.
Обсуждение и заключение. Разработанная модель цифровой САР освещенности и программное обеспечение SimInTech позволили провести исследование данной САР методом компьютерного моделирования.
30 Ef. лк / ix
t., мс / ms
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
а)
ef. лк / ix — П
"«Г
t. мс /
25,0 24,6 24,2 23,8 23,4 23,0
4000 4100 4200 4300 4400 4500 4600 4700 4800 4900 5000
б)
Р и с. 10. Переходные процессы в реальной САР (синяя линия) и в ее компьютерной модели (красная линия) для EZ = 25 лк: а) по задающему воздействию; б) по возмущению при ДЕГ = -10 % F i g. 10. Transient processes in a real ACS (blue line) and in its computer model (red line) for EZ = 25 lx: a) for a master control; b) for a perturbation action equal to ДЕГ = -10 %
а)
Р и с. 11. Переходные процессы в реальной САР (синяя линия) и в ее компьютерной модели (красная линия) для EZ = 1 лк: а) по задающему воздействию; б) по возмущению при ДЕГ = -0,5 лк F i g. 11. Transient processes in a real ACS (blue line) and in its computer model (red line) for EZ = 1 lx: a) for a master control; b) for a perturbation action equal to AEr = -0.5 lx
Выбор методов нахождения рабочих настроек цифрового ПИ-регулятора следует производить с учетом наличия дискретизации сигналов по уровню и во времени цифровыми элементами САР освещенности. Для снижения влияния помех и более корректного формирования регулятором управляющего воздействия с учетом восприятия импульсного светового потока наблюдателем следует использовать
цифровой фильтр. Высокие показатели качества регулирования цифровой САР обеспечило применение ПИ-регулятора с настройками кр = 14,027-10-3 и Т = 145,72 мс, рассчитанными по методу Копеловича.
Сравнительная оценка переходных процессов по задающему и возмущающим воздействиям в реальной САР, реализованной на лабораторной установке, и в компьютерной модели данной системы позволяет сделать вывод о высокой точности разработанной модели и корректности выбора параметров моделирования в среде SimInTech. При малых уровнях заданной освещенности на функционировании САР ожидаемо больше сказываются помехи и сильнее проявляется влияние допущений, принятых при разработке компьютерной модели. Экспериментально установлено, что требуемое качество процесса регулирования САР обеспечивается для широкого диапазона заданной освещенности: от 1 до 25 лк.
Разработанная САР освещенности с ПИ-регулятором может быть использована в цифровой системе динамического локального освещения клеток для содержания сельскохозяйственной птицы. Перспективно использование разработанной модели САР и компьютерного моделирования в среде SimInTech для уточнения оптимальных настроек ПИ- или ПИД-регулятора с помощью параметрической оптимизации при различных сочетаниях освещенности и КЦТ оптического излучения и создания адаптивной САР освещенности с изменяемыми настройками регулятора.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Мусаев А. М. Влияние дневных и ночных ритмов на продуктивность японского перепела (Japonicus coturnix L) // Вестник Башкирского государственного аграрного университета. 2015. № 2 (34). С. 53-56. URL: https://vestnik.bsau.ru/netcat_files/vestnic/file/2015-34.pdf (дата обращения: 30.10.2023).
2. Significance of Light in Poultry Production: A Review / S. J. Patel [et al.] // Advances in Life Sciences. 2016. Vol. 5, Issue 4. P. 1154-1160. URL: https://clck.ru/3Au9hy (дата обращения: 30.10.2023).
3. Influence of LED Bulb on Reproductive and Production Performance of Different Poultry Species: A Review / O. M. Oso [et al.] // World's Poultry Science Journal. 2022. Vol. 78, Issue 2. P. 515-529. https:// doi.org/10.1080/00439339.2022.2044273
4. Soliman F. N. K., El-Sabrout K. Light Wavelengths/Colors: Future Prospects for Broiler Behavior and Production // Journal of Veterinary Behavior. 2020. Vol. 36. P. 34-39. https://doi.org/10.1016/). jveb.2019.10.014
5. Деткова А. Е. Зоогигиеническая оценка параметров микроклимата содержания птицы родительского стада кросса Хайсекс Уайт // Молодежь и наука. 2018. № 6. С. 28. EDN: YADUNF
6. Lighting, Density, and Dietary Strategies to Improve Poultry Behavior, Health, and Production / K. El-Sabrout [et al.] // Journal of Animal Behaviour and Biometeorology. 2022. Vol. 10, Issue 1. Article no. 2212. https://doi.org/10.31893/jabb.22012
7. Impact of Housing Environment on the Immune System in Chickens: A Review / T. Hofmann [et al.] // Animals. 2020. Vol. 10, Issue 7. Article no. 1138. https://doi.org/10.3390/ani10071138
8. Локальное светодиодное освещение - путь повышения эффективности птицеводства / В. И. Фисинин [и др.] // Достижения науки и техники АПК. 2011. № 6. С. 61-62. EDN: MMXNCU
9. Thomson A., Corscadden K. W. Improving Energy Efficiency in Poultry Farms through LED Usage: A Provincial Study // Energy Efficiency. 2018. Vol. 11. P. 927-938. https://doi.org/10.1007/s12053-018-9613-0
10. Шабаев Е. А., Романовец М. М. Цифровая система динамического локального освещения клеток для содержания сельскохозяйственной птицы // Электротехнологии и электрооборудование в АПК. 2022. Т. 69, № 1 (46). С. 26-30. https://doi.org/10.22314/2658-4859-2022-69-1-26-30 Electrical technologies and equipment 313
11. Shabaev E. A., Romanovets M. M. Mathematical Models of Sunlight for Dynamic Lighting Systems of Agricultural Objects // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021. Vol. 659. Article no. 012110. https://doi.org/10.1088/1755-1315/659/1/012110
12. Способ локального динамического освещения клеток для содержания сельскохозяйственной птицы с моделированием естественной световой среды : патент 2797873 Российская Федерация / Шабаев Е. А., Романовец М. М. № 2022117323 ; заявл. 24.06.2022 ; опубл. 09.06.2023, Бюл. № 16. 7 с. URL: https://patents.google.com/patent/RU2797873C1/ru (дата обращения: 30.10.2023).
13. Продуктивность кур при светодиодном освещении с изменяемой цветовой температурой / А. Ш. Кавтарашвили [и др.] // Птицеводство. 2017. № 3. С. 27-29. EDN: YLKCGV
14. Archer G. S. Color Temperature of Light-Emitting Diode Lighting Matters for Optimum Growth and Welfare of Broiler Chickens // Animal. 2018. Vol. 12, Issue 5. P. 1015-1021. https://doi.org/10.1017/ S1751731117002361
15. Дубровский А. А., Смирнова В. В. Использование светодиодного освещения с различной цветовой температурой при выращивании родительского стада птицы // Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. 2020. № 4 (63). С. 188-195. URL: https://www.mgau.ru/ sciense/journal/PDF_files/vestnik_4_2020.pdf (дата обращения: 30.10.2023).
16. Aldridge D. J., Scanes C. G., Kidd M. T. Performance and Preference of Broilers Provided Dual Light Warmth // Journal of Applied Poultry Research. 2021. Vol. 30, Issue 4. Article no. 100187. https:// doi.org/10.1016/j .japr.2021.100187
17. Impact of Light Intensity or Choice of Intensity on Broiler Performance and Behavior / D. J. Aldridge [et al.] // Journal of Applied Poultry Research. 2022. Vol. 31, Issue 1. Article no. 100216. https:// doi.org/10.1016/j .japr.2021.100216
18. Газалов В. С., Шабаев Е. А., Романовец М. М. Моделирование САР освещенности динамической системы освещения на RGB-светодиодах // АгроЭкоИнфо. 2019. № 2. 14 с. URL: https:// agroecoinfo.ru/TEXT/RUSSIAN/2019/st_223_annot.html (дата обращения: 30.10.2023).
19. Мазуров В. Автоматические регуляторы в системах управления и их настройка. Часть 3. Цифровые регуляторы и их настройка // Компоненты и технологии. 2003. № 6. С. 146-151. URL: https://clck.ru/3AvWeU (дата обращения: 30.10.2023).
20. Anuchin A. S. Calculation Techniques for Parameters of a Digital PI Controller in an Electrical Drive // Russian Electrical Engineering. 2014. Vol. 85. P. 290-297. https://doi.org/10.3103/ S1068371214050022
21. Ástrom K. J., Hagglund T. Revisiting the Ziegler-Nichols Step Response Method for PID Control // Journal of Process Control. 2004. Vol. 14, Issue 6. P. 635-650. https://doi.org/10.1016/jjprocont.2004.01.002
22. Controller Tuning Method for Non-Linear Conical Tank System / G. Saravanakumar [et al.] // Asian Journal ofApplied Science and Technology (AJAST). 2017. Vol. 1, Issue 2. P. 224-228. URL: https://ssrn. com/abstract=2942425 (дата обращения: 30.10.2023).
23. Разработка методики определения оптимальных параметров настройки промышленных регуляторов / Т. А. Изосимова [и др.] // Вестник НГИЭИ. 2020. № 3 (106). С. 5-20. URL: https://vestnik. ngiei.ru/?page_id=1841#commentspost (дата обращения: 30.10.2023).
24. Metaheuristic Algorithms for PID Controller Parameters Tuning: Review, Approaches and Open Problems / S. B. Joseph [et al.] // Heliyon. 2022. Vol. 8, Issue 5. Article no. e09399. https://doi.org/10.1016/j. heliyon.2022.e09399
25. Reinforcement Learning Approach to Autonomous PID Tuning / O. Dogru [et al.] // Computers & Chemical Engineering. 2022. Vol. 161. Article no. 107760. https://doi.org/10.1016/jxomp-chemeng .2022.107760
26. Lolu S. J., Lolu G. D. Comparison of PID Tuning Methods for First Order Plus Time-Delay System // International Journal of Advance Research in Science and Engineering. 2018. Vol. 7, Issue 1. P. 36-47. URL: https://ijarse.com/images/fullpdf/1515747909_J1006.pdf (дата обращения: 30.10.2023).
27. Демин И. О., Саблина Г. В. Исследование методов настройки параметров ПИД-регулятора // Автоматика и программная инженерия. 2020. № 1 (31). С. 174-181. URL: https://jurnal.nips.ru/ru/ node/127 (дата обращения: 30.10.2023).
28. Мазуров В. Автоматические регуляторы в системах управления и их настройка. Часть 2. Автоматические регуляторы и их настройка. Общие сведения о промышленных системах регулирования // Компоненты и технологии. 2003. № 5 (31). С. 114-118. URL: https://clck.ru/3AvfNy (дата обращения: 30.10.2023).
29. Денисенко В. ПИД-регуляторы: вопросы реализации. Часть 2 // Современная электроника и технологии автоматизации. 2008. № 1. С. 86-99. URL: https://www.cta.ru/articles/spravochnik/v-zapisnuyu-knizhku-inzhenera/125043/ (дата обращения: 30.10.2023).
30. Шабаев Е. А., Романовец М. М., Кулачинский В. А. Исследование нагрева светодиодов компактного светильника для системы локального освещения // Вестник аграрной науки Дона. 2022. Т. 15, № 1 (57). С. 78-86. https://doi.org/10.55618/20756704_2022_15_1_78-86
31. Шабаев Е. А., Романовец М. М., Кулачинский В. А. Исследование многоканального высоковольтного светодиодного драйвера // Вестник НГИЭИ. 2023. № 4 (143). С. 67-78. https://doi. о^/10.24412/2227-9407-2023-4-67-78
REFERENCES
1. Musayev A.M. Influence of Two Day and Two Night Rhythms on Productivity of Japanese Quail (Japonicus Coturnix L). Vestnik Bashkir State Agrarian University. 2015;(2):53-56. (In Russ., abstract in Eng.) Available at: https://vestnik.bsau.ru/netcat_files/vestnic/file/2015-34.pdf (accessed 30.10.2023).
2. Patel S.J., Patel A.S., Patel M.D., Patel J.H. Significance of Light in Poultry Production: A Review. Advances in Life Sciences. 2016;5(4):1154-1160. Available at: https://clck.ru/3Au9hy (accessed 30.10.2023).
3. Oso O.M., Metowogo K., Oke O.E., Tona K. Influence of LED Bulb on Reproductive and Production Performance of Different Poultry Species: A Review. World's Poultry Science Journal. 2022;78(2):515-529. https://doi.org/10.1080/00439339.2022.2044273
4. Soliman F.N.K., El-Sabrout K. Light Wavelengths/Colors: Future Prospects for Broiler Behavior and Production. Journal of Veterinary Behavior. 2020;36:34-39. https://doi.org/10.1016/jjveb.2019.10.014
5. Detkova A.E. Hygienic Evaluation of the Microclimate of the Poultry Parent Stock of Cross Hajseks White. Youth and Science. 2018;(6):28. EDN: YADUNF
6. El-Sabrout K., El-Deek A., Ahmad S., Usman M., Dantas M.R.T., Souza-Junior J.B.F. Lighting, Density, and Dietary Strategies to Improve Poultry Behavior, Health, and Production. Journal of Animal Behaviour andBiometeorology. 2022;10(1):2212. https://doi.org/10.31893/jabb.22012
7. Hofmann T., Schmucker S., Bessei W., Grashorn M., Stefanski V. Impact of Housing Environment on the Immune System in Chickens: A Review. Animals. 2020;10(7):1138. https://doi.org/10.3390/ani10071138
8. Fisinin V.I., Kavtarashvili A.Sh., Novotorov E.N., Gladin D.N. Light-Emitting Diode Illumination - Morrow in Poultry Farming. Achievements of Science and Technology in Agro-Industrial Complex. 2011;(6):61-62. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: MMXNCU
9. Thomson A., Corscadden K.W. Improving Energy Efficiency in Poultry Farms through LED Usage: A Provincial Study. Energy Efficiency. 2018;11:927-938. https://doi.org/10.1007/s12053-018-9613-0
10. Shabaev E.A., Romanovets M.M. Digital System of Dynamic Local Lighting for Poultry Cages. Electrical Technology and Equipment in the Agro-Industrial Complex. 2022;69(1):26-30. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.22314/2658-4859-2022-69-1-26-30
11. Shabaev E.A., Romanovets M.M. Mathematical Models of Sunlight for Dynamic Lighting Systems of Agricultural Objects. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021;659:012110. https:// doi.org/10.1088/1755-1315/659/1/012110
12. Shabaev E.A., Romanovets M.M. [Method for Local Dynamic Lighting of Cages for Poultry with Simulation of Natural Light Environment]. Patent 2,797,873 Russian Federation. 2023 June 09. 7 p. Available at: https://patents.google.com/patent/RU2797873C1/ru (accessed 30.10.2023). (In Russ.)
13. Kavtarashvili A.Sh., Novotorov E.N., Gusev V.A., Gladin D.M. [The Productive Performance of Layers under LED Lighting with Variable Color Temperature]. Ptitsevodstvo. 2017;(3):27-29. (In Russ.) EDN: YLKCGV
14. Archer G.S. Color Temperature of Light-Emitting Diode Lighting Matters for Optimum Growth and Welfare of Broiler Chickens. Animal. 2018;12(5):1015-1021. https://doi.org/10.1017/S1751731117002361
15. Dubrovsky A., Smirnova V. The Use of LED Lighting with Different Color Temperatures when Raising a Parent Flock of Poultry. Bulletin of Michurinsk State Agrarian University. 2020;(4):188-195. (In Russ., abstract in Eng.) Available at: https://www.mgau.ru/sciense/journal/PDF_files/vestnik_4_2020. pdf (accessed 30.10.2023).
16. Aldridge D.J., Scanes C.G., Kidd M.T. Performance and Preference of Broilers Provided Dual Light Warmth. Journal of Applied Poultry Research. 2021;30(4):100187. https://doi.org/10.1016/jjapr.2021.100187
17. Aldridge D.J., Owens C.M., Maynard C., Kidd M.T., Scanes C.G. Impact of Light Intensity or Choice of Intensity on Broiler Performance and Behavior. Journal of Applied Poultry Research. 2022;31(1):100216. https://doi.org/10.1016Zj .japr.2021.100216
18. Gazalov VS. Shabaev E.A., Romanovets M.M. [Modeling ofAutomatic Illumination Control System of Dynamic Lighting System with RGB-LED Lighting]. AgroEcoInfo. 2019;(2):14. (In Russ.) Available at: https://agroecoinfo.narod.ru/journal/STATYI/2019/2/st_223.doc (accessed 30.10.2023).
19. Mazurov V. [Automatic Regulators in Control Systems and Their Tuning. Part 3. Digital Controllers and Their Setting]. Components & Technologies. 2003;(6):146-151. (In Russ.) Available at: https://clck. ru/3AvWeU (accessed 30.10.2023).
20. Anuchin A.S. Calculation Techniques for Parameters of a Digital PI Controller in an Electrical Drive. Russian Electrical Engineering. 2014;85:290-297. https://doi.org/10.3103/S1068371214050022
21. Äström K.J., Hägglund T. Revisiting the Ziegler-Nichols Step Response Method for PID Control. Journal of Process Control. 2004;14(6):635-650. https://doi.org/10.1016/jjprocont.2004.01.002
22. Saravanakumar G., Dinesh S., Preteep S., Sridhar P., Suresh M. Controller Tuning Method for NonLinear Conical Tank System. Asian Journal of Applied Science and Technology (AJAST). 2017;1(2):224-228. Available at: https://ssrn.com/abstract=2942425 (accessed 30.10.2023).
23. Izosimova T.A., Mikhailova O.V., Maksimova M.V., Galynya A.V. Development of the Methodology for Determining Optimal Setting Parameters of Industrial Regulators. Bulletin NGIE. 2020;(3):5-20. (In Russ., abstract in Eng.) Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=42593977 (accessed 30.10.2023).
24. Joseph S.B., Dada E.G., Abidemi A., Opeoluwa Oyewolaet D., Khammas B.M. Metaheuristic Algorithms for PID Controller Parameters Tuning: Review, Approaches and Open Problems. Heliyon. 2022;8(5):e09399. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e09399
25. Dogru O., Velswamy K., Ibrahim F., Wu Y., Sundaramoorthy A.S., Huang B., et al. Reinforcement Learning Approach to Autonomous PID Tuning. Computers & Chemical Engineering. 2022;161:107760. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2022.107760
26. Lolu S.J., Lolu G.D. Comparison of PID Tuning Methods for First Order Plus Time-Delay System. International Journal of Advance Research in Science and Engineering. 2018;7(1):36-47. Available at: https://ijarse.com/images/fullpdf/1515747909_J1006.pdf (accessed 30.10.2023).
27. Demin I.O., Sablina G.V. Research of Methods for Setting Parameters of the PID Controller. Automation & Software Engineering. 2020;(1):174-181. (In Russ., abstract in Eng.) Available at: https://elibrary. ru/item.asp?id=47420113 (accessed 30.10.2023).
28. Mazurov V. [Automatic Regulators in Control Systems and Their Tuning. Part 2. Automatic Regulators and Their Adjustment. General Information About Industrial Control Systems]. Components & Technologies. 2003;(5):114-118. (In Russ.) Available at: https://clck.ru/3AvfNy (accessed 30.10.2023).
29. Denisenko V. [PID Controllers: Implementation Issues. Part 2]. SovremennayaElektronika i Tekh-nologii Avtomatizatsii. 2008;(1):86-99. (In Russ.) Available at: https://www.cta.ru/articles/spravochnik/v-zapisnuyu-knizhku-inzhenera/125043/ (accessed 30.10.2023).
30. Shabaev E.A., Romanovets M.M., Kulachinskii V.A. The Research of the Heating of LEDs of a Compact Luminaire for a Local Lighting System. Don Agrarian Science Bulletin. 2022;15(1):78-86. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.55618/20756704_2022_15_1_78-86
31. Shabaev E.A., Romanovets M.M., Kulachinskiy V.A. Research of the Multichannel High-Voltage LED Driver. Bulletin NGIEI. 2023;(4):67-78. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.24412/2227-9407-2023-4-67-78
Об авторах:
Шабаев Евгений Адимович, кандидат технических наук, доцент кафедры электротехники и электрических машин Кубанского государственного технологического университета (350072, Российская Федерация, г. Краснодар, ул. Московская, д. 2), ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2675-0670, sea007@rambler.ru
Романовец Михаил Михайлович, ассистент кафедры эксплуатации энергетического оборудования и электрических машин Азово-Черноморского инженерного института Донского ГАУ (347740, Российская Федерация, г. Зерноград, ул. Ленина, д. 21), ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1945-1744, romanovetsm@yandex.ru
Заявленный вклад авторов:
Е. А. Шабаев - научное руководство, формулирование основной концепции исследования и выводов, разработка компьютерной модели, доработка текста.
М. М. Романовец - проведение экспериментальных исследований, обработка результатов экспериментов, разработка компьютерной модели, литературный анализ, формирование первоначального варианта текста
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
Поступила в редакцию 30.11.2023; поступила после рецензирования 22.01.2024;
принята к публикации 07.02.2024
About the authors:
Evgeniy A. Shabaev, Cand.Sci. (Eng.), Associate Professor of Chair of Electrical Engineering and Electrical Machines, Kuban State Technological University (2 Moskovskaya St., Krasnodar 350072, Russian Federation), ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2675-0670, sea007@rambler.ru
Mikhail M. Romanovets, Assistant of Chair of Operation of Power Installations and Electrical Machines, Azov-Black Sea Engineering Institute of Don State Agrarian University (21 Lenin St., Zernograd 347740, Russian Federation), ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1945-1744, romanovetsm@yandex.ru
Authors contribution:
E. A. Shabaev - scientific guidance, formulation of the main concept of the study, developing a computer model, formation of conclusions, revision of the text.
M. M. Romanovets - experimental research, processing experimental results, developing a computer model, carrying out literary analysis, preparing the initial version of the text.
All authors have read and approved the final manuscript.
Submitted 30.11.2023; revised 22.01.2024; accepted 07.02.2024
