CC BY
22
8. Landauer R. Fundamental physical limitations of the computational process // Annals of the New York Academy of Sciences. 1985. Vol. 426. P. 161-170.
9. Бахвалов Н. С., Жидков Н. П., Кобельков Г. М. Численные методы. М.: Лаборатория базовых знаний, 2001. С. 83-84.
10. Kempf A., Mangano G., Mann R. B. Hilbert Space Representation of the Minimal Length Uncertainty Relation // Phys. Rev. D. 1995. 52. Р. 1108-1118.
11. Toshihiro Matsuo, Shibusa Yuuichirou. Quantization of fields based on Generalized Uncertainty Principle // Phys. Rev. D. 1995. 52. Р. 1108-1118.
12. Terekhov L. S., Lavrukhin A. A. On affinity of physical processes of computing and measurements // International Symposium on Scientific Computing, Computer Arithmetics and Verified Numerics SCAN'2012. Novosibirsk, 2012. URL: http://conf.nsc.ru/files/conferences/scan2012/139644/TerekhovLavrukhin-scan2012.pdf (дата обращения: 04.06.2017).
13. Руководство по выражению неопределенности измерения Guidetothe Expressionof Uncertainty in Measurement: пер. с англ. / Под науч. ред. В. А. Слаева. СПб.: ВНИИМ им. Д. И. Менделеева, 1999. 134 с.
14. Терехов Л. C. О квантовании неопределённости измеряемой макроскопической величины // Известия высших учебных заведений. Физика. 2006. Т. 49, № 9. С. 73-77.
15. Шарый С. П. Конечномерный интервальный анализ. Новосибирск, 2016. URL: www.nsc.ru/interval/ Library/InteBooks/SharyBook.pdf (дата обращения: 04.06.2017).
УДК 621.45.018.2
ПРИМЕНЕНИЕ РОБОТОВ ПРИ РЕГУЛИРОВКЕ ТОПЛИВНОЙ АППАРАТУРЫ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОТУРБИННЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ
Е. В. Шендалева
Омский государственный технический университет, г. Омск, Россия
DOI: 10.25206/2310-9793-2017-5-2-169-175
Аннотация - Автоматизация операций регулировки топливной аппаратуры системы автоматического управления газотурбинного двигателя на полунатурном моделирующем испытательном стенде с использованием манипуляционных роботов, действующих в рабочем пространстве стенда, является актуальной задачей обеспечения качества и безопасности авиационной техники. Предложено использование метода адаптивного динамического управления роботами по эталонным моделям. Приведены требования национальных стандартов в области управления роботами и робототехническими устройствами.
Ключевые слова: топливная аппаратура, газотурбинный двигатель, полунатурный испытательный стенд, промышленные манипуляционные роботы.
I. Введение
Усложнение систем автоматического управления (САУ) газотурбинными двигателями (ГТД) связано с увеличением количества регулируемых переменных и регулирующих воздействий, участвующих в поддержании заданного режима работы ГТД или обеспечивающих переход на новый режим работы. При этом увеличивается число структурных элементов САУ, осуществляющих процесс автоматического управления.
На стадиях сборки, испытания и отладки выполняют регулировку агрегатов гидромеханической части (ГМЧ) САУ (топливных регуляторов и дозаторов) с помощью изменения положения регулировочных элементов (РЭ - винтовая пара) и фиксации этого положения с помощью контрящих элементов (КЭ - гайка специальной формы). Расположение РЭ на поверхности топливных регуляторов и дозаторов зависит от конструктивного выполнения и не связано с удобством их регулировки.
Для обеспечения заданных характеристик топливных регуляторов САУ ГТД их регулировку выполняют в процессе испытаний на полунатурном стенде [1, 2], содержащем имитационную (кусочно-линейную) динамическую модель ГТД [3], преобразователь физической величины в электрический сигнал (расходомер) и преобразователи электрических сигналов в физические величины (электропривод, электропневмопреобразователь) (рис. 1).
Последовательное изменение положений РЭ, выполняемое оператором, часто приводит к необходимости повторения операций регулировки и к её неоптимальному завершению. Регулировка ГМЧ САУ считается выполненной, если все регулируемые параметры находятся в заданном диапазоне.
II. Постановка задачи
Одним из направлений снижения трудоемкости процесса регулировки является его автоматическое выполнение с учётом оптимальной настройки комплекса регуляторов ГМЧ во всём диапазоне изменения параметров САУ [1]. Для этого необходимо рассмотреть возможности и особенности применения манипуляционных роботов. Сравнительный анализ алгоритмов управления робототехническими устройствами дает основание предположить, что нелинейный и нестационарный характер объекта управления (ГМЧ САУ) обусловливает преимущество интеллектуальных адаптивных схем управления [4-6], в том числе с эталонной моделью [4]. Вопросы эффективного взаимодействия компонентов различной физической природы, из которых состоят манипуляци-онные роботы, приведены в [7, 8]. Рассмотрим применение адаптивных манипуляционных роботов в задаче автоматической регулировки ГМЧ САУ ГТД.
Модель газотурбинного двигателя
uP
Расходомер
Топливная система
г
Задатчик режима
Гидромеханическая часть САУ
рэ I
f кэ кэ 1 • • • 1 ?
1 1 L4-I
Электропривод
рэ
Электро-пневмопре-образователь
зрэ i
•Лзкэ i
_u_
зкэ"^1
зрэ
IV
Ф1
I
11
Ф
Устройство управления регулировкой гидромеханической части САУ
Ф2
I
■г!
Фkz
Устройство управления перемещениями ЗРЭ и ЗКЭ
u
n
ll
l
Z
У Пневматическая сеть Гидравлическая сеть --► Механическая передача
Рис. 1. Схема полунатурного стенда для испытания ГМЧ САУ ГТД: I - полунатурная модель ГТД; II - гидромеханическая часть САУ; III - робототехническое устройство; IV - система управления исполнительными механизмами РЭ и КЭ - регулировочный и контрящий элемент, ЗРЭ и ЗКЭ - устройство захвата регулировочного и контрящего элемента, ф и фК - угол поворота регулировочного и контрящего элемента, ип, иР - сигналы управления электропневмопреобразователем и электроприводом, Ст - расход топлива, I - датчик положения устройства захвата
III. Теория
В настоящее время направлению робототехники уделяется значительное внимание. В [9] предложена терминология в области робототехники, в том числе:
промышленный робот - автоматически управляемый, перепрограммируемый, многоцелевой манипулятор, программируемый по трем и более осям. Он может быть либо зафиксирован в заданном месте, либо может иметь возможность передвижения для выполнения промышленных задач по автоматизации;
промышленная робототехническая система - система, включающая промышленных роботов, рабочие ор-
ганы роботов, машины, оборудование, устройства, внешние вспомогательные оси и датчики, поддерживающие роботов во время работы. Также введён в действие ряд национальных стандартов серии ГОСТ Р 60 «Роботы и робототехнические устройства», в том числе [10, 11].
Поскольку в процессе оптимальной регулировки ГМЧ САУ необходимо иметь возможность одновременного управления перемещением нескольких РЭ, то для решения этой задачи используют несколько стационарных специализированных промышленных манипуляционных роботов с адаптивным программным управлением, входящих в промышленную робототехническую систему. По способу формирования траектории - это роботы с траекторным управлением. По типу привода - это роботы с электромеханическими приводами. По кинематической схеме - роботы с цилиндрической либо комбинированной системой координат (в зависимости от конструктивной сложности объекта). На рис. 2 представлена функциональная архитектура промышленной робото-технической системы, определяющая процессы управления манипуляционными роботами регулировки ГМЧ САУ ГТД.
Рис. 2. Функциональная архитектура промышленной робототехнической системы
Представленная система управления манипуляционными роботами должна иметь следующие характерные особенности:
- наличие операционной системы реального времени;
- моделирование внешней среды;
- управление перемещениями робота и его захватных устройств;
- передача данных о достигнутом положении частей роботов;
- передача данных о правильности выполнения операций и возможных ошибках;
- наличие специализированного языка программирования.
Специализированный язык программирования должен включать:
- текстовый редактор;
- операции с комплексными числами;
- операции прогнозирования состояния переменных;
- операции матричной алгебры;
- операции выбора системы координат;
- параллельную обработку данных.
В качестве системы автоматического управления для манипуляционного робота с одной вращательной и тремя поступательными степенями подвижности была выбрана беспоисковая система прямого адаптивного управления с эталонной моделью [12, 13], в которой параметры системы управления настраиваются с учетом условий технологического процесса.
Динамика манипуляционного робота с п степенями подвижности описывается уравнением вида
А(у(г), у'(г), у"(г))+С(у(г), у'(г))+о(у(г)) = и(г), (1)
где и(р) - п-мерный вектор обобщенных сил (моментов);
У(0, У (0, у"(0 - п-мерные векторы положений, скоростей и ускорений степеней подвижности соответственно;
A(y(t), У(0, у"(0) - матрица инерции размером п х п;
С(у(Г), У (0) - п-мерный вектор кориолисовых и центробежных сил;
0(у(0) - п-мерный вектор гравитационной нагрузки.
Коэффициенты A(y(f), у(/), у"(0), С(у((), у'(/)), 0(у(/)) в общем случае являются переменными во времени, поскольку они зависят от координат и нагрузки.
Для синтеза линейного алгоритма управления предполагается, что динамические свойства робота (1) могут быть аппроксимированы линейной моделью
\р(А, г )-у(г)- й = п(г),
(2)
\pij(at) = pij0(t) + piflkY a + pij2(t)• a2,
'i] (а,г) ~ р1]0 () 1 р1]1с) а ^
где Р(А,() - полиномиальная матрица, 1 < I < п, 1 <] < п;
ё - п-мерный вектор смещения, вызванного гравитационной нагрузкой.
Система (2) является кусочно-линейной, стационарной и минимально-фазовой с п входами и п выходами. Предполагается, что скорость движения робота достаточно мала, в этом случае можно пренебречь взаимовлиянием степеней подвижности. Тогда система (2) принимает упрощенную форму
\Pi (A)-y(O-di =ui (') 1 ^ i ^ n,
[Pi(a) = Pi0 + Pii •A + Pi2 • A •
(3)
Уравнение 1-й эталонной модели, выход которой определяет желаемый характер изменения /-го выхода системы (3), задаётся в виде
Рм(А)УмМ) = rmI(A)•vI</), 1 < I < п, (4)
где vI(t) иут/(/) - вход и выход 1-й модели соответственно; рт/(А) и гт1(А) - полиномы относительно матрицы А.
Степени этих полиномов выбираются таким образом, чтобы выполнялось условие
¿^(Рт/А) - бе^ГтА) > ¿евР^)). (5)
Предполагается, что полиномы pmI(A) являются гурвицевыми и представлены в виде
Рmi(A) = ami(A)•bmi(A), (6)
где
бев^т^)) = deg(pI<A)).
Структурная схема алгоритма адаптивного управления с эталонной моделью приведена на рис. 3. Как следует из схемы,
Рш (А> (г) = Гш (Уш (г д(А) г (г) = (д(А) - к* )• й, д(А) • ) = к* • щ (г) - к* (А> у (г), Щ(г) = я* • у„г(г) - )- г(г),
где q(A) - гурвицев полином первой степени,
К (4) = + К •A. (8)
(7)
Коэффициенты q* , Л* (Л), ^ выбирают таким образом, чтобы удовлетворять уравнение
k* .p,(A) - h* (A) = q(A)-(pt(A) - q* am). (9)
Смещение -d—*■
ч(а)-к*
ч(а)
-КО-
Вход
М
Р-
, (А)
-у (О*
✓ mЛ '
Ч,
Объект
1 Выход
1 ■■ и/О У к* Р, (А) У,(0 к* (А)
I—
s(t)
Ч(А)
Рис. 3. Структурная схема алгоритма управления Закон управления (7) может быть переписан в виде
(> )-Ш, *(<)-4
При подстановке (10) в (3) Из (9) следует Подстановка (12) в (11) дает Принимая во внимание (6) и (7),
/ \ а(Л) *
ШЦ™- (' ч(А)-к*
[^(А) - к* )■pi(A) - к* (А)] у,« = Ч* ■q(A)■yml(f).
Ш) - к* )р,(А) - к* (А) = Ч* ^Уу^.
**
Ч* ^(А>От(А>У(0 = Чг ■q(A)■Уmг(t).
аткАУук?) = Уm¿(t),
(10)
(11) (12) (13)
Р^г(АУУг(Р) = ^,(4^,(0. (14)
Таким образом, выходной сигнал объекта у(() отслеживает выходной сигнал модели (4) ут((). Для построения алгоритмов оценивания коэффициентов уравнения (3) р,(А) и предполагается, что скорости и ускорения степеней подвижности доступны прямому измерению. Тогда, вводя обозначения
то есть
м =
I/*=[р,
у (?) А ■ у, (0 А2 ■ у, (?) - \]
0 Р,1 Р,2 ]
можно записать (3) в виде
М(0Т 1г = пи)
и определить непрерывную ошибку в(Г), соотношением
в(() = щ(Р) - I, (О,
(15)
(16)
(17)
где I, (¿) - оценка /* , полученная в момент времени /.
* * *
Оценка коэффициентов усиления, входящих в закон управления, к* (А), к* , получается в результате подстановки оценок р,(А) и в уравнение (9) и разрешения полученной системы уравнений относительно оценок к (А), кг., .
г
*
1
IV. Обсуждение результатов В качестве примера рассматривается беспоисковая система прямого адаптивного управления с эталонной моделью для манипуляционного робота с одной поступательной степенью подвижности (рис. 4).
[^J robot
File Edit View Simulation Format Tools Help
□ 0
4a m I О. Ql I ► ■ f
Normal
m
и
Ready
100%
□de45
-J Scope 1 -Inlxl ■imi,™ _|п|х|
а ü| РР Р й Ш Ш 01^ ô Ü| p P P ЙШШ 081
-I
0.8 0.6 0.4 0.2 0 ( Time off: Y 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 ■0.2 ( Time off:
II
j
/
....... J
j
] 2 4 6 8 10 set: 0 i 2 4 6 8 10 set: 0
Рис. 4. Моделирование адаптивной системы управления
При обсуждении результатов проведённого исследования установлено, что наилучшим способом регулировки ГМЧ САУ ГТД является автоматизация операций перемещения регулировочных элементов ГМЧ с использованием стационарной промышленной робототехнической системы, которая включает манипуляционные роботы. Для повышения точности и надёжности робототехнической системы предложено использование адаптивной системы управления, что позволит:
а) обеспечить надёжный захват интерфейсом робота регулировочных и контрящих элементов ГМЧ;
б) обеспечить траекторию перемещение роботов по пути, имеющем ряд препятствий;
в) строго учитывать требуемые крутящие моменты на регулировочных и контрящих элементах;
г) обеспечить оптимальную регулировку ГМЧ при групповом перемещении регулировочных элементов.
V. Выводы и заключение
Исходя из вышеизложенного, можно сделать следующие выводы:
1. Результаты моделирования адаптивной системы управления манипуляционными роботами подтверждают возможность её практического использования и хорошее качество переходных процессов.
2. Перед разработчиками стендового оборудования должна быть поставлена задача создания единого автоматизированного стенда для испытаний и регулировки ГМЧ.
3. В качестве основы промышленной робототехнической системы можно использовать предложенную функциональную архитектуру.
4. Применение промышленной робототехнической системы для регулировки ГМЧ САУ непосредственно на ГТД позволит оптимизировать процесс регулировки и сократить затраты на испытания ГТД.
Список литературы
1. Шендалева Е. В., Жильцов В. В., Тэттэр В. Ю. Технология регулирования топливной аппаратуры систем автоматического управления газотурбинных двигателей с использованием моделирующих стендов // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2005. № 7. С. 15-21.
2. Шендалева Е. В. Отладка систем автоматического управления газотурбинных двигателей и прогнозирование их технического состояния // Вестник СибАДИ. 2017. № 3 (55). С. 111-119.
3. Шендалева Е. В. Модели ГТД в пространстве состояний: динамический аспект // Вестник СибАДИ. 2012. № 5 (27). С. 101-106.
4. Jacak W. Intellegent Robotic Systems: Design, Planning and Control // ISFR International Series on Systems Science and Engineering. Kluwer Academic Publishers, 2002. Vol. 14. P. 321.
5. Siciliano B., Sciavicco L., Villani L., Oriolo G. Robotics: Modelling, Planning and Control // Advanced Textbooks in Control and Signal Processing. Springer, 2009. P. 644.
6. Selig J. M. Geometric Fundamentals of Robotics // Monographs in Computer Science. Second Edition. Springer, 2005. P. 402.
7. Исии Т., Самояма И., Иноуэ Х., Хиросэ М., Накадзима Н. Мехатроника / пер. с яп. С. Л. Масленникова; под. ред. В. В. Василькова. М.: Мир, 1988. 315 с.
8. Зенкевич С. Л., Ющенко А. С. Управление роботами. Основы управления манипуляционными роботами: учеб. для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. 400 с.
9. ГОСТ Р ИСО 8373-2014. Роботы и робототехнические устройства. Термины и определения. Введ. 2014.11.26. М.: Стандартинформ, 2015. 22 с.
10. ГОСТ Р 60.0.0.2-2016. Роботы и робототехнические устройства. Классификация. Введ. 2016.11.29. М.: Стандартинформ, 2016. 15 с.
11. ГОСТ Р 60.0.0.3-2016. Роботы и робототехнические устройства. Системы координат и обозначение перемещений. Введ. 2016.11.08. М.: Стандартинформ, 2016. 16 с.
12. Справочник по теории автоматического управления / под ред. А. А. Красовского. М.: Наука, 1987. 711 с.
13. Растригин Л. А. Адаптация сложных систем. Методы и приложения. Рига: Зинатне, 1981. 375 с.
УДК 502.3:004
АВТОМАТИЗАРОВАННАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА В ГОРОДЕ ОМСКЕ
Л. О. Штриплинг, В. В. Баженов, Н. С.Варакина
Омский государственный технический университет», г. Омск, Россия
DOI: 10.25206/2310-9793-2017-5-2-175-179
Аннотация - рассмотрены проблемы мониторинга загрязнений атмосферного воздуха в населенных пунктах. Проведен анализ загрязнения атмосферы в г. Омске за период 2007-2017 гг. Несмотря на то, что валовый выброс загрязняющих веществ в городе за последние 5 лет снизился, выявлен рост приземных концентраций отдельных загрязняющих веществ. Предложения автоматизированная система контроля загрязнения атмосферного воздуха для г. Омска. АСКЗВ позволяет проводить расчётный мониторинг атмосферного воздуха по всему спектру выбрасываемых загрязняющих веществ, получать консолидированную информацию по объектам негативного воздействия, собранную из различных открытых источников информации, определять области возможного расположения источников сверхнормативного загрязнения при недостаточности и (или) недостоверности экологической информации.
Ключевые слова: загрязнение, моделирование, атмосфера, прогноз.
I. Введение
Мониторинг загрязнения атмосферного воздуха в крупных промышленных городах является одним из наиболее важных направлений в структуре обеспечения экологической безопасности и благополучия населения. Вместе с этим эксплуатация существующей системы мониторинга, основы которой были заложены в прошлом столетии, в настоящее время не может обеспечить должного уровня качества жизни населения. Устаревшая приборная база постов наблюдений [1] и дискретность наблюдений (3-4 раза в сутки) значительно затруд-
