CC BY
17
Информатика, вычислительная техника и управление
УДК 681.3
НЕЧЕТКОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПОДАЧИ ГРЕЮЩЕГО ПАРА В РАМКАХ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ВУЛКАНИЗАЦИИ АВТОМОБИЛЬНЫХ ШИН
© 2018 А.А. Митрохин, В.Л. Бурковский
Воронежский государственный технический университет, г. Воронеж, Россия
Аннотация: рассматривается проблема управления технологическим процессом вулканизации автомобильных шин с позиции потенциально опасного процесса. Системы управления потенциально опасными технологическими процессами должны подвергаться постоянному развитию и совершенствованию в связи с неоспоримой важностью обеспечения должного контроля качества, так как потенциально опасные технологические процессы представляют собой сложно формализуемые системы, функционирующие в условиях неопределенности, неполноты знаний и нечеткости описаний как самой системы, так и действующих на нее сигналов. В этой связи для управления такими системами уже недостаточно применения классических методов теории управления и необходима разработка новых методов и подходов. Один из таких подходов базируется на нечетком множестве и нечеткой логике Л. Заде. Анализируется целесообразность использования нечеткого регулятора для регулирования температуры в контуре внешнего нагрева процесса вулканизации автомобильных шин за счет изменения объема подачи греющего пара. Рассматривается структура автоматизированной системы управления технологическим процессом вулканизации шины на основе аппарата нечеткой логики, а также приведены результаты двухпозиционного регулирования и пропорционально-интегрально-дифференциального регуляторов, применяемых при регулировании температуры в контуре внешнего нагрева процесса вулканизации автомобильных шин, проведен качественный анализ традиционных регуляторов относительно регулирования параметров сложных систем управления. Доказана необходимость и целесообразность использования нечеткого регулятора применительно к регулированию температуры в контуре внешнего нагрева процесса вулканизации автомобильных шин для улучшения качества выпускаемой продукции
Ключевые слова: нечеткий регулятор, опасное производство, вулканизация
Введение
В настоящее время системы автоматизированного управления
потенциально опасными технологическими процессами представляют собой сложно формализуемые системы, функционирующие в условиях неопределенности, неполноты знаний и нечеткости описаний как самой системы, так и действующих на нее сигналов. Это привело к выводу, что для управления такими системами уже недостаточно применения классических методов теории управления и необходима разработка новых методов и подходов. Один из таких подходов базируется на нечетком множестве и нечеткой логике Л. Заде.
Это привело к большему освоению технологии искусственного интеллекта в системах автоматизированного управления потенциально опасными процессами.
Следует отметить, что все сложные системы в той или иной степени являются
неопределенными. Неопределенности могут быть:
- экзогенными, определяемыми внешними воздействиями;
- координатными (не полностью и не точно известен вектор состояния);
- параметрическими;
- структурными, связанными с наличием паразитной динамики.
Не учитываемые неопределенности ухудшают качество автоматизированных систем управления и могут привести к потере их работоспособности. Поэтому повышение эффективности функционирования
современных автоматизированных систем управления процессом вулканизации приводит к необходимости выявления и учета следующих видов неопределенностей, характерных для процесса управления сложными системами:
- низкая точность оперативной информации, получаемая с полевых устройств объекта управления, возникающая ввиду большой погрешности замеров
технологических параметров, невысокой надежности датчиков, отказов каналов связи, запаздывания при получении информации о показателях и параметрах. Наличие такого вида неопределенности вызывает неточность в задании переменных величин в моделях, начальных и граничных условий;
- неточность моделей объектов управления, вызванная некорректно проведенной декомпозицией общей задачи управления, излишней идеализацией модели сложного процесса, разрывом существенных связей в технологическом комплексе, линеаризацией, дискретизацией, заменой фактических характеристик оборудования паспортными, нарушениями допущений, принятых при выводе уравнений (стационарности, изотермичности, однородности и т.д.);
- нечеткость в процессе принятия управленческих решений в системах, обусловленная тем, что процедура принятия решения базируется на неполной информации об объекте, включая качественную характеристику;
- неточность моделей, вызванная высокой вариабельностью показателей и параметров исходной среды;
- особенности решения задач в реальном масштабе времени приводят к тому, что недостаток вычислительных возможностей и статистических методов решения (несоответствие вычислительных ресурсов и методов сложности решаемой задачи) эквивалентен, в некотором смысле, недостатку информации об условиях задачи.
Особенности традиционных регуляторов
В настоящее время в системах автоматизированного управления
температурными режимами непрерывного потенциально опасного технологического процесса вулканизации применяются двухпозиционное регулирование, либо пропорционально-интегральные (ПИ)
или пропорционально-интегрально-
дифференциальные (ПИД) регуляторы и его модификации.
Традиционные ПИ- и ПИД-регуляторы интенсивно используются в промышленности благодаря своей простоте, низкой стоимости и высокой эффективности при управлении линейными системами. Однако традиционные ПИ- и ПИД-регуляторы обычно неэффективны
для систем, у которых неизвестна точная математическая модель или присутствуют неопределенности, а возникновение сильных помех приводит к наличию транспортных запаздываний, что в свою очередь может негативно сказаться на качестве переходных процессов. Проблемы усложняются еще и тем, что абсолютное большинство современных автоматизированных систем управления являются сложноструктурированными, а протекающие технологические процессы непрерывны. В подобных случаях целесообразным является замена классических ПИ- и ПИД-регуляторов нечетким регулятором, часто в связи с простотой использования это оказывается удобнее, чем применение усложненных регуляторов состояния или адаптивного подхода.
Нечеткий регулятор, построенный на базе нечетких множеств и нечеткой логики, в условиях неопределенности возмущающих воздействий, способен обеспечить более высокие показатели качества переходных процессов по сравнению с традиционными регуляторами. Кроме того, используя технологию синтеза нечётких алгоритмов управления, возможно провести оптимизацию сложных контуров регулирования без проведения всесторонних математических исследований. Проблема построения базы правил представляет одну из основных задач при создании аппарата нечеткой логики. Для её решения используются разные методы: анализ фиксированных решений,
принимаемых оператором в определенных условиях, либо отслеживание желаемой траектории управления, полученной путем моделирования определенных условий системы.
Синтез нечеткого регулятора
В данной работе представлен синтез нечеткого регулятора, основанный на анализе автоматизированной системы двухконтурного регулирования подачи пара для обогрева пресс-формы с коррекцией температурных режимов процесса вулканизации. Структурно схема замкнутой системы регулирования подачи пара выглядит следующим образом (рис. 1).
^ е > р X 0 У.
Рис. 1. Структурная схема замкнутой системы регулирования подачи пара
На рис. 1 представлена структурная схема замкнутой системы регулирования подачи пара, где О — это объект управления, Р — регулятор, а переменные и, у, е, х — это входной сигнал системы, выходной сигнал, сигнал ошибки (рассогласования),
поступающий на вход регулятора, и выходной сигнал регулятора. В рассматриваемой системе регулятор вырабатывает управляющий сигнал х в соответствии с заданным алгоритмом регулирования.
Целью синтеза нечеткого регулятора является обеспечение высокого
быстродействия и точности позиционирования объекта регулирования, который в данном случае представляет собой клапан подачи греющего пара в контур внешнего нагрева процесса вулканизации автомобильных шин. Клапан осуществляет регулирование проходного отверстия, через которое греющий пар подается в контур внешнего нагрева для поддержания заданной температуры пресс-формы, т.е. температуры плиты и конических колец при процессе вулканизации автомобильных шин. Общий вид нечеткого регулятора при этом представляется в виде следующей функциональной схемы (рис. 2).
База знаний
\
/ V N
Блок фазификации Блок решений Блок дефазификации
Объект управления
Рис. 2. Функциональная схема нечеткого регулятора
Лингвистические переменные,
используемые при синтезе нечеткого регулятора, задаются на количественной
шкале, с помощью лингвистических переменных определяются степени
соответствия данных рассматриваемым понятиям. Обычно функции принадлежности принимают значения от 0 до 1.
Для создания базы правил нечеткого вывода предварительно необходимо
определить входные и выходные лингвистические переменные. В качестве первой входной лингвистической переменной берется «температура плиты пресс-формы», так для входной переменной максимально допустимое отклонение температуры плит пресс-формы равно ЛТтах= ±2. Регламентированная температура плит пресс формы Тп= 174.
<«Температура плит пресс-формы», Т;, Х;>, где
Т1= {«меньше», «немного меньше», «в норме», «немного больше», «больше»},
Х1= { Т п-ЛТтах;> Тп- 0,75ЛТтах, Т n-0,5ЛTmax, Тп-0,25ЛТтах, 0, Тп+0,25ЛТтах, Тп+0,5ЛТтах, Тп+0,75ЛТтах, Тп+ЛТтах }.
Таким образом, на основе полученных данных функции принадлежности входной переменной «температура плит пресс-формы» выглядит следующим образом (рис. 3).
123456789
Рис. 3. Графическое представление функций принадлежности входной переменной «температура плит пресс-формы»
В качестве второй входной лингвистической переменной берется «скорость изменения температуры», которой соответствуют следующие лингвистические значения Ту= {«отрицательное», «равное нулю», «положительное»} в результате чего в
графическом виде функции принадлежности выглядят следующим образом (рис. 4).
-1-0.8-0.6-0Л-0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
Рис. 4. Графическое представление функции принадлежности «скорость изменения температуры»
Аналогичным образом определим выходные лингвистические переменные в данном случае это «процент открытия регулирующего клапана», который
осуществляет регулирование проходного отверстия. В качестве лингвистических значений примем Р%={«равное нулю», «минимальное», «номинальное»,
«максимальное»}. В графическом
представлении функции принадлежности выходной переменной «процент открытия регулирующего клапана» выглядит следующим образом (рис. 5).
0 -*-*-И-*-
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Рис. 5. Графическое представление функций принадлежности выходной переменной «процент открытия регулирующего клапана»
Кроме определения функций
принадлежности, наиболее трудоемким этапом считается формирование базы правил, ставящих в соответствие входным ситуациям
определённое управляющее воздействие на выходе. Обычно условия, входящие в состав базы правил, имеют следующий вид «Если..., то...».
Таким образом, основная функция нечеткого регулятора - это формирование выходного значения управления в зависимости от входных данных системы. Процедура обработки входной информации в регуляторе может быть описана следующим образом:
- текущие значения входных переменных преобразуются в лингвистические т.е. проходит этап фаззификации. Фаззификация входных переменных, представляет собой процедуру нахождения значений функций принадлежности нечетких множеств (термов) на основе обычных (четко определенных) исходных данных;
- на основании полученных лингвистических значений с использованием базы правил нечеткого регулятора производится нечёткий логический вывод, в результате которого вычисляются лингвистические значения выходных переменных;
- этап дефаззификации. На этом этапе происходит дефаззификация выходных переменных в системах нечеткого вывода, представляющая собой процедуру или процесс нахождения обычного (четко определенного) значения для каждой из выходных лингвистических переменных.
Разработка базы знаний нечёткого регулятора сводится к решению следующих задач:
- выбору входных лингвистических переменных на основе анализа поведения замкнутой системы регулирования в рассчитанном желаемом режиме;
- назначению для каждой из лингвистических переменных набора лингвистических термов;
- выбору для каждого из термов аппроксимирующего нечёткого множества.
Целью разработанной модели
автоматизированной системы управления на базе нечёткого регулятора (контроллера) является задание значения пара на выходе регулятора по алгоритму, обеспечивающему поддержание требуемой температуры.
Для реализации алгоритма управления необходимо разработать универсальную программу формирования по имеющимся
значениям матрицы базы знаний для нечёткого регулятора, принцип работы которой заключается в следующем:
- вызывается сохраненная матрица элементов;
- определяются максимальные по модулю значения каждого из входов и выходов;
- диапазон значений (от -max до +max) каждого входа и выхода разбивается на термы с шагом, заданным пользователем;
- в зависимости от принадлежности значений переменных на каждом шаге к тому или иному терму формируются правила «вход-выход »;
- правила, у которых при изменении входов выход не меняется, объединяются;
- одинаковые правила объединяются;
- в результате исполнения данного алгоритма образуется база правил нечёткого регулятора.
Заключение
Предложенный в статье подход к синтезу нечеткого регулятора дает существенно более простое решение при требуемом качестве процессов управления. Анализ литературы и практика использования нечетких регуляторов управления показывают, что они обладают лучшими динамическими характеристиками по сравнению с традиционными регуляторами.
На основе проведенного исследования можно отметить следующие преимущества нечеткого регулятора относительно традиционных ПИ- и ПИД-регуляторов:
- нечеткий регулятор обеспечивает большую робастность, чем традиционные регуляторы;
- нечеткий регулятор имеет лучшие характеристики относительно управления нелинейным процессом;
- проектирование и эксплуатация нечетких регуляторов предполагает меньшие
затраты, чем проектирование и эксплуатация традиционных регуляторов.
Также следует отметить, что нечеткие регуляторы могут использоваться как самостоятельно, так и в составе традиционных ПИ- и ПИД-регуляторов для улучшения их качественных характеристик.
Следовательно, нечеткие
автоматизированные системы управления имеют хорошие перспективы развития и внедрения в промышленность для улучшения качества переходных характеристик потенциально опасного процесса
вулканизации автомобильных шин.
Литература
1. Бурковский В.Л., Гусев К.Ю. Нейросетевое моделирование динамики нелинейных объектов в условиях краткосрочного прогнозирования на основе аппарата нечеткой логики. Воронеж: ВГТУ, 2014. 160 с.
2. Ткалич С.А., Бурковский В.Л., Котов Д.В. Исследование нейросетевой модели прогнозирования аварийных ситуаций процесса вулканизации // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2010. Т. 10. № 7. С. 15-29.
3. Ткалич С.А., Пивоваров В.П., Бурковский В.Л. Модели принятия решений в системах управления потенциально опасными производствами // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2014. Т. 10. № 5.1. С. 129-132.
4. Бурковский В.Л., Чигбу Э.Э., Гусев К.Ю. Прогнозирование динамики потенциально опасных процессов на основе нейросетевого моделирования // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2016. Т. 12. № 5. С. 49-53.
5. Ткалич С.А., Бурковский В.Л., Таратынов О.Ю. Концепция безаварийного управления на основе моделей прогнозирования состояния потенциально опасных технологических объектов // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2016. Т.
12. № 6. С. 79-86.
6. Митрохин А.А., Гусев К.Ю., Бурковский В.Л. Модели прогнозирования качества продукции потенциально опасного процесса вулканизации автомобильных шин // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2017. Т.
13. № 3. С. 28-33.
Поступила 13.03.2018; принята к публикации 14.05.2018 Информация об авторах
Митрохин Алексей Александрович - аспирант, Воронежский государственный технический университет (394026, Россия, г. Воронеж, Московский проспект, 14), e-mail: [email protected]
Бурковский Виктор Леонидович - д-р техн. наук, профессор, Воронежский государственный технический университет (394026, Россия, г. Воронеж, Московский проспект, 14), e-mail: [email protected]
FUZZY REGULATION OF FEEDING HEATING STEAM IN THE FRAMEWORK OF AUTOMATED CONTROL SYSTEM OF TECHNOLOGICAL PROCESS OF AUTOMOBILE TIRES VOLCANIZATION
A.A. Mitrokhin, V.L. Burkovskiy Voronezh State Technical University, Voronezh, Russia
Abstract: in the article, the problems of control of the technological process of vulcanization of automobile tires from the position of a potentially dangerous process are considered. Control systems for potentially hazardous technological processes must be constantly developed and improved in connection with the undeniable importance of ensuring proper quality control, because potentially dangerous technological processes represent systems that are difficult to formalize and that operate in conditions of uncertainty, incompleteness of knowledge and unclear descriptions, both of the system itself, and the signals acting on it. In this connection, it is no longer sufficient to use classical methods of control theory to manage such systems, and new methods and approaches need to be developed. One of such approaches is based on the fuzzy set and fuzzy logic of L. Zade. In the paper, the expediency of using a fuzzy regulator for regulating the temperature in the external heating circuit of the car tire vulcanization process was analyzed, due to the change in the flow volume of the heating steam. The structure of the automated control system for the technological process of tire vulcanization based on the fuzzy logic apparatus was considered, and also the results of two-position control and proportional-integral-differential regulators used for temperature control in the external heating circuit of the car tire vulcanization were presented. Qualitative analysis of traditional regulators with respect to the adjustment of complex parameters control systems was carried out. The necessity and expediency of using a fuzzy regulator with regard to temperature control in the external heating circuit of the tire vulcanization process for improving the quality of the products were proved
Key words: fuzzy regulator, hazardous production, vulcanization
References
1. Burkovskiy V.L, Gusev K.Yu. "Neural network modeling of nonlinear objects dynamics in the conditions of short-term forecasting based on fuzzy logic" ("Neyrosetevoe modelirovanie dinamiki nelineynykh ob'ektov v usloviyakh kratkosrochnogo prognozirovaniya na osnove apparata nechetkoy logiki"), Voronezh, Voronezh State Technical University, 2014, 160 p.
2. Tkalich S.A, Burkovskiy V.L, Kotov D.V. "Study of neural network model forecasting of emergency situations of the curing process", The Bulletin of Voronezh State Technical University (Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta), 2010, vol. 10, no. 7, pp. 15-29.
3. Tkalich S.A, Pivovarov V.P, Burkovskiy V.L. "Models of decision-making in control systems for potentially hazardous industries", The Bulletin of Voronezh State Technical University (Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta), 2014, vol. 10, no. 5-1, pp. 129-132.
4. Burkovskiy V.L, Chigbu E.E, Gusev K.Yu. "Prediction of the dynamics of potentially dangerous processes on the basis of neural network modeling", The Bulletin of Voronezh State Technical University (Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta), 2016, vol. 12, no. 5, pp. 49-53.
5. Tkalich S.A, Burkovskiy V.L, Taratynov O.Yu. "The vision of accident-free control based on forecasting model of potentially dangerous technological objects", The Bulletin of Voronezh State Technical University (Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta), 2016, vol. 12, no. 6, pp. 79-86.
6. Mitrokhin A.A, Gusev K.Yu, Burkovskiy V.L. "Models for predicting the quality of products of a potentially dangerous process of car tire vulcanization", The Bulletin of Voronezh State Technical University (Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta), 2017, vol.13, no. 3, pp. 28-33.
Submitted 13.03.2018; revised 14.05.2018 Information about the authors
Aleksey A. Mitrokhin, Graduate Student, Voronezh State Technical University, (14 Moskovskiy prospekt, Voronezh 394026, Russia), e-mail: [email protected]
Victor L. Burkovskiy, Dr. Sc. (Technical), Professor, Voronezh State Technical University (14 Moskovskiy prospekt, Voronezh 394026, Russia), e-mail: [email protected]
