Применение пакета LabVIEW для моделирования пневматического привода с релейным управлением Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Математические методы моделирования, управления и анализа данных

УДК 519.953.3

В. А. Будьков, А. В. Скрипка, Л. В. Ручкин

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

ПРИМЕНЕНИЕ ПАКЕТА LABVIEW ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПНЕВМАТИЧЕСКОГО ПРИВОДА С РЕЛЕЙНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ

Дано описание математической модели объемного пневмопривода. Приведен пример виртуального прибора для моделирования пневматических систем.

Для решения уравнений математического описания движения объемного пневмопривода с заданными геометрическими параметрами целесообразно использовать программный пакет LabVIEW. Он позволяет значительно сократить процесс моделирования и создать графические зависимости физических величин различных периодов работы пневматических систем.

Математическая модель основана на следующих уравнениях [1], описывающих изменение давлений в рабочей и выхлопной полостях пневмопривода:

P _K-m. • f • A-4rt q

Pi ' -

F •(

xoi + x)

P 2 _

K2 -m2 • f2 • Pl •yfRT

f2 •(

KpM œ,

Xoi + S x )

•Ql

Pl

K • Pi

K • Pl

Xoi I S X

-• xx,

где K, K., K2 - коэффициенты; m., m2 - коэффициенты расхода через напорную и выхлопную магистрали; fi, f2 - площади условных проходов напорной и выхлопной магистралей; P., P2 - давления в рабочей и выхлопной камерах цилиндра; R - универсальная газовая постоянная; T - температура при н. у.; Q., Q2 - функция истечения; PM - магистральное давление; Pa - атмосферное давление; x01, x02 - составляющее начальных объемов камер цилиндра; x - перемещение выходного звена; S - ход выходного звена; F., F2 - площади рабочей и выхлопной камер цилиндра.

Для описания математической модели в среде LabVIEW использовались следующие структу-ры[2]: While Loop, открытой последовательности Flat Sequence Structure, формульный узел Formula Node с использованием языка программирования С, функции ввода и вывода данных, для построения графиков зависимости скорости и ускорения выходного звена пневмопривода используется функция XY Graph.

При создании математической модели объемного пневмопривода его движение было разбито

на четыре участка: участок подготовки, участок разгона, участок равномерного движения, участок торможения. Для каждого из участков были сформулированы зависимости изменения давлений в камерах объемного пневмопривода, изменения скорости, ускорения и перемещения выходного звена от времени.

Фрагмент блок-диаграммы участка разгона объемного пневмопривода показан на рисунке.

*

.к -jL'.i: л; ^aI". J •к ^

Г=5 ш".....:

^ f

Щ

ы Ё

Фрагмент блок-диаграммы математической модели объемного пневмопривода

Полученные данные зависимостей сведены в один результирующий график.

Использование среды графического программирования LabVIEW позволяет при создании математической модели сделать вычисления нескольких искомых параметров с необходимой точностью и проанализировать результаты расчетов зависимостей скорости и ускорения движения выходного звена пневмопривода от времени, представленных в графическом виде. Созданный виртуальный прибор можно использовать для анализа динамических свойств пневматических систем в научных, учебных и производственных целях.

Решетневские чтения

Библиографический список тр. ; Сиб. аэрокосмич. акад. Красноярск, 2001.

С. 181-187.

1. Ручкин, Л. В. Моделирование манипуля- 2. Автоматизация физических исследований и

тора с параллельным пневмоприводом при ре- эксперимента: компьютерные измерения и вирту-

лейном управлении 1 Л. В. pучкин, Ю. А. Фи- альные приборы на основе LabVIEW У I под ред. липпов 11 Вест. Сиб. аэрокосмич. акад. : сб. науч. п. А. Бутырина. М. : ДМК-Пресс, 2005.

V. A. Budkov, A. V. Skripka, L. V. Ruchkin Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Russia, Krasnoyarsk

APPLICATION OF LABVIEW PACKAGE FOR MODELING OF THE PNEUMATIC DRIVE WITH RELAY MANAGEMENT

The description of a mathematical model of a volume pneumodrive is given. The example of the virtual device for modeling of pneumatic systems is resulted.

© Будьков В. А., Скрипка А. В., Ручкин Л. В., 2009

УДК 519.68

В. В. Бухтояров

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

РАЗРАБОТКА ГИБРИДНОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ПРОЦЕССОВ

Рассматривается вопрос создания гибридной интеллектуальной системы, состоящей из нескольких автоматически генерируемых информационных технологий. Обсуждаются результаты исследования эффективности применения гибридной интеллектуальной системы. Обозначены перспективы дальнейшего развития подхода.

Исследование характеристик практически любого сложного процесса или системы непременно связано с необходимость построения моделей исследуемых процесса или системы. В зависимости от целей исследования, создаваемые в ходе него модели могут различаться как типом, так и сложностью. В реальных задачах зачастую приходится строить модели двух принципиально отличающихся типов - модели типа «белого ящика» и модели типа «черного ящика». Тип модели определяется исследователем в зависимости от того, необходимо ли знание структуры модели в дальнейших исследованиях или такой необходимости нет.

Существует несколько технологий искусственного интеллекта, позволяющих строить модели различного типа. Так, для построения моделей типа «белого ящика», может быть использован метод гибридного генетического программирования, позволяющий и формировать структуру модели, и настраивать весовые коэффициенты модели с использованием различных оптимизационных алгоритмов. Основная идея, применяемая в

методе генетического программирования, состоит в том, чтобы с помощью программной реализации процедур, имитирующих эволюционные процессы, из случайно сгенерированного множества функциональных зависимостей получить в результате зависимость, достаточно хорошо описывающую данные, представленные в исходных выборках.

Для построения моделей типа «черного ящика» в реальных задачах очень часто применяются нейронные сети. Применение нейронных сетей является достаточно универсальным средством построения моделей, причем эффект от их использования возрастает, если они используются совместно с другими технологиями из области искусственного интеллекта. Например, при использовании генетических алгоритмов для настройки структуры и весовых коэффициентов нейронной сети.

Безусловно, построение моделей типа «белого ящика» в случае априорного незнания структуры модели требует значительно больше ресурсов, чем построение модели типа «черного ящика».