CC BY
56
УДК 004.9:681.5 DOI: 10.17213/0321-2653-2016-1-20-24
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ НЕЧЁТКОГО ВЫВОДА НА ОСНОВЕ РЕГУЛЯТОРА ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО СУДОВОГО ОБОРУДОВАНИЯ ПО ТЕХНОЛОГИИ FUZZY LOGIC ПАКЕТА MATLAB
THE DEVELOPMENT SYSTEM INDISTINCT CONCLUSION ON THE BASIS REGULATOR POWER SHIP EQUIPMENT ON THE FUZZY LOGIC TECHNOLOGY OF MATLAB
© 2016 г. И.М. Данцевич, М.Н. Лютикова
Данцевич Игорь Михайлович - канд. техн. наук, доцент, начальник кафедры «Эксплуатация судового электрооборудования и средств автоматики», Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, г. Новороссийск, Россия. E-mail: danzewitsch@rambler.ru
Лютикова Марина Николаевна - канд. техн. наук, ст. преподаватель, кафедра «Информационные системы и технологии», Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, г. Новороссийск, Россия. E-mail: lj utikovamarina@ramdler.ru
Dantsevich Igor Mikhailovich - Candidate of Technical Sciences, assistant professor, department «Exploitation of Marine Electrical and Automation Equipment», Admiral Ushakov Maritime State University, Novorossiysk, Russia. E-mail: danzewitsch@rambler.ru
Lyutikova Marina Nikolaevna - senior lector, department «Information Systems and Technologies», Admiral Ushakov Maritime State University, Novorossiysk, Russia. E-mail: lj utikovamarina@ramdler.ru
Анализируется задача синтеза регулятора, которая сводится к определению настроечных параметров самовыравнивания объекта управления (судового вспомогательного котла) и обучение регуляторов объекта по статистикам управления. Объекты теплоэнергетики, к которым относятся и судовые вспомогательные котлы, обладают эффектом самовыравнивания за счёт инерционности процессов изменения режимов нагрузки, процессов подачи топлива и расхода воздуха, а также режимов подачи питательной воды. В силу этих причин разработка цифровых процессоров управления требует учёта факторов, реализующих эффект самовыравнивания котла. Учитывая технологическую сложность объекта, реализовать расчётную модель, полностью соответствующую реальному объекту, не представляется возможным. Единственный практически приемлемый путь - это реализация нечёткого управления по техническим характеристикам прототипа - существующего котла. Вторым важным фактором служит подход, учитывающий тип регуляторов объекта - соответствующего системе релейного типа. Такое допущение позволяет реализовывать линейную аппроксимацию характеристик. Принятые допущения позволили формализовать процесс синтеза регулятора релейного типа в редакторе Fuzzy Logic системы MatLab. Реализованная модель системы управления обеспечивает возможность практического использования технологии нечёткого моделирования в среде MatLab с целью получения настроечных параметров регуляторов с дальнейшей реализацией в малоразрядных цифровых микроконтроллерах.
Ключевые слова: регуляторы; нечёткая логика; синтез; лингвистическая переменная; функции принадлежности; нечёткие множества; судовой вспомогательный котёл.
In article the problem of synthesis of the regulator which is reduced to determination of adjusting parameters of self-alignment of object of management (a ship auxiliary copper) and training of regulators of object on statisticians of management is analyzed. Heat supply facilities which treat and ship auxiliary coppers have effect of self-alignment, at the expense of a lag effect of processes of change of the modes of loading, processes of supply offuel and a consumption of air, and also the modes of giving offeedwater. Owing to these reasons development of digital processors of management demands the accounting of the factors realizing effect of self-alignment of a copper. Considering technological complexity of object, to realize settlement model completely corresponding it isn't possible to real object. The only almost acceptable way is a realization of indistinct management on technical characteristics of a prototype - the existing copper. The second important fac-
tor, approach the considering type of regulators of object serves, to the relevant system of relay type. Such assumption allows to realize linear approximation of characteristics. The accepted assumptions allowed to formalize process of synthesis of the regulator of relay type in the Fuzzy Logic editor of MatLab system. The realized model, control systems provides possibility of practical use of technology of indistinct modeling in the environment of MatLab for the purpose of obtaining adjusting parameters of regulators with further realization in low-digit digital microcontrollers.
Keywords: regulators; fuzzy logic; synthesis; linguistic variable; functions of accessory; indistinct sets; ship auxiliary copper.
Введение
Впервые промышленные приложения нечётких множеств и нечёткой логики были использованы в середине 70-х гг. XX в. для управления парогенератором. В настоящее время их популярность объясняется возможностями теорией нечётких множеств реализо-вывать аппроксимацию рабочих характеристик объектов управления элементарными функциями, весьма приближенных к рассуждениям человека при анализе сложных декомпозиций взаимодействия физических процессов объекта в процессе управления.
В противоположность современной теории управления проектирование на основе нечёткой логики не базируется на математической модели процесса. Разработанный алгоритм, использующий нечёткую логику, реализует человеческие рассуждения, реализованные на языке нечёткой логики (функции принадлежности, правила и интерпретация правила) [1].
В статье мы рассматриваем алгоритм управления на базе теории нечёткого вывода, применённого к анализу процессов управления судового вспомогательного котла «Аа1Ьо^» - к существующей автоматике и алгоритмам функционирования штатного оборудования судна.
Алгоритм работы судового вспомогательного котла описан по штатным операциям управления (рис. 1). Начало соответствует подаче питания на системы автоматики котла.
После включения кнопки «пуск» запускается таймер с выдержкой времени 90 с. Одновременно запускается продувка топки котла [2].
После подъёма давления топлива в системе до номинального, продувка топки останавливается и происходит распыл через форсунку, остатки топлива подаются на циркуляцию.
На трансформатор поджига подаётся импульс, и происходит поджигание топлива искрой разряда.
Автоматика котла контролирует факел в топке, давление пара на выходе, вязкость топлива. Подачу топлива через форсунку и подачу воздуха поддерживают регуляторы.
Работа регуляторов обеспечивается раздельно по каналам управления соответствующих параметров. Согласованная работа регуляторов в котле достигается самовыравниванием котла за счёт его индивидуальных характеристик [2].
Задача синтеза регулятора сводится к определению настроечных параметров самовыравнивания кот-
ла и достижения обучения регуляторов по статистикам управления.
Синтез нечёткого регулятора в пакете Fuzzy Logic
Разработку нечёткой модели (Aalborg) выполним с использованием приложения Fuzzy Logic системы
MatLab .
Зададим 4 входных переменных (рис. 2): «подача воздуха», «подача топлива», «давление пара», «T, питательной воды» а4 и одну выходную переменную с именем «мощность пара» а5.
Параметры управления взяты из технической документации [3]:
- давление пара <18 Bar;
- температура питающей воды - 95 - 110 °С;
- подача топлива 100 - 300 кг/ч;
- подача воздуха 1 - 5 Bar.
Для решения этой задачи мы построили базу правил соответствующей системы нечёткого вывода, которая содержит 4 правила нечётких продукций вида:
ПРАВИЛО_1: ЕСЛИ " а1 есть ZP" ИЛИ " а2 есть PS" ИЛИ " а3 есть ZP" ИЛИ " а4 есть PS" TO " а5 есть ZP"
ПРАВИЛО_2: ЕСЛИ " а1 есть PS" ИЛИ " а2 есть PS" ИЛИ " а3 есть PS" ИЛИ " а4 есть PS" TO " а5 есть PS"
ПРАВИЛО_3: ЕСЛИ " а1 есть PM" ИЛИ " а2 есть PM" ИЛИ " а3 есть PM" ИЛИ " а4 есть PM" TO " а5 есть PM"
ПРАВИЛО_4: ЕСЛИ " а1 есть PB" ИЛИ " а2 есть PB" ИЛИ " а3 есть PB" ИЛИ " а4 есть PB" TO " а5 есть PB" [4 - 6].
Для сокращения записи правил использовали следующие обозначения: а1 - первая входная лингвистическая переменная с именем «подача воздуха»; а 2 - вторая входная лингвистическая переменная с именем «подача топлива»; а3 - третья входная лингвистическая переменная с именем «давление пара»; а 4 - четвертая входная лингвистическая переменная с именем «температура питательной воды»; а5 -выходная лингвистическая переменная с именем «мощность» [7].
Рис. 1. Алгоритм управления судовым вспомогательным котлом
Рис. 2. Редактор FIS после определения входных и выходных переменных разрабатываемой системы нечёткого вывода
Рис. 3. Редактор функций принадлежности после задания первой входной переменной «подача воздуха» для системы нечёткого вывода «АаШо^»
В качестве терм-множества лингвистических переменных используется множество Т = {"положительное близкое к нулю", "положительное малое",
"положительное среднее", "положительное большое"}, которое записывается в символическом виде ^ = ZP, PS, PM, PB .
Для первой входной переменной задаём четыре терма и определяем параметры соответствующих функций принадлежности согласно технической документации. Для второй входной переменной - три терма, для третьей входной переменной - четыре терма, для четвертой - три терма.
Теперь зададим четыре правила для разрабатываемой системы нечёткого вывода (рис. 4). Для этой
цели воспользуемся редактором правил системы.
Следуя заданным параметрам управления, определим настроечные параметры регуляторов, по которым строим вывод для функций управления, как показано на рис. 5.
Оценивая построенную систему нечёткого вывода для задачи автоматического управления регулятора вспомогательного судового котла, можно сделать вывод, что при входных переменных, равных значениям [3; 200; 9; 103], значение выходной переменной «мощность» равно 758 кВт.
Рис. 5. Вывод настроечных правил 23
Рис. 4. Графический интерфейс редактора правил после задания базы правил для системы нечёткого вывода Аа!Ься^
Используя полученные множества, построим тело неопределённости нечёткого регулятора судового вспомогательного котла по заданным параметрам функций распределения регуляторов.
Сечения тела неопределённости в границах заданных настроечных величин регуляторов определяет влияние связанных величин регуляторов на процесс самовыравнивания объекта управления (рис. 6).
Рис. 6. Тело неопределённости настроечных параметров регуляторов
Полученное тело распределений нечёткого вывода позволяет установить зависимость значений выходной величины от значений входных переменных системы нечёткого вывода [7 - 10].
Вывод
Результаты моделирования позволяют реализовать технологию управления судовым вспомогатель-
ным котлом, имея для этого наборы конечных констант. При решении задачи перехода алгоритма по правилам нечёткого регулятора задача синтеза микропроцессорной системы управления энергетическим оборудованием значительно упрощается.
Литература
1. Болотова Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях: учебник / ФГБОУ ВПО РГУИТП; ФГАУ ГНИИ ИТТ «Информатика». М.: Финансы и статистика, 2012. 664 с.
2. Баранов А.П. Судовые автоматизированные электроэнергетические системы: учебник для вузов; 2-е изд., пере-раб. и доп. СПб.: Судостроение, 2005. 528 с.
3. Денисенко Н.И., Костылев И.И. Идентификация повреждений элементов судовых котельных установок: учебно-справочное пособие. СПб.: «Элмор», 2007. 152 с.
4. Леоненков А.В. Нечёткое моделирование в среде Matlab и Fuzzy Tesh. СПб.: БХВ.- Петербург, 2005. 736 с.
5. Яхъяева Г.Э. Нечёткие множества и нейронные сети: учеб. пособие; 2-е изд., испр. М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. 316 с. (Серия «Основы информационных технологий»).
6. Павлов А.Н., Соколов Б.В. Принятие решений в условиях нечёткой информации: учеб. пособие. СПб., 2006. 72 с.
7. Рыбин В.В. Основы теории нечётких множеств и нечёткой логики. М.: Изд-во МАИ, 2007. 96 с.
8. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6 / под общ. ред. В.Г. Потемкина. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. 496 с. (Пакеты прикладных программ; Кн. 4).
9. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях: пер. с англ. А.И. Осипов. М.:ДНК Пресс, 2013. 312 с.
10. Представление и использование знаний: пер. с японского / Х. Уэно, Т. Кояма, Т. Окамото и др. М.: Мир, 1989. 220 с.
References
1. Bolotova L.S. Sistemy iskusstvennogo intellekta: modeli i tekhnologii, osnovannye na znaniyakh [Systems of artificial intelligence: the models and technologies based on knowledge]. Moscow, Finansy i statistika, 2012, 664 p.
2. Leonenkov A.V. Nechetkoe modelirovanie v srede Matlab i Fuzzy Tesh [Indistinct modeling in the environment of Matlab and Fuzzy Tesh]. St. Petersburg, BKhV - Peterburg, 2005, 736 p.
3. Yakh"yaeva G.E. Nechetkie mnozhestva i neironnye seti [Indistinct sets and neural networks]. Moscow, Internet - Universitet Informatsionnykh Tekhnologii; BINOM. Laboratoriya znanii, 2008, 316 p.
4. Baranov A.P. Sudovye avtomatizirovannye elektroenergeticheskie sistemy [The ship automated electrical power systems]. St. Petersburg, Sudostroenie Publ., 2005, 528 p.
5. Denisenko N.I., Kostylev I.I. Identifikatsiyapovrezhdenii elementov sudovykh kotel'nykh ustanovok [Identification of damages of elements of ship boiler installations]. St. Petersburg, «Elmor», 2007, 152 p.
6. Pavlov A.N., Sokolov B.V. Prinyatie reshenii v usloviyakh nechetkoi informatsii [Decision-making in the conditions of indistinct information]. St. Petersburg, FGOU VPO SPbGUAP, 2006, 72 p.
7. Rybin V.V. Osnovy teorii nechetkikh mnozhestv i nechetkoi logiki [Bases of the theory of indistinct sets and fuzzy logic]. Moscow, MAI Publ., 2007, 96 p.
8. Saak A.E. Informatsionnye tekhnologii upravleniya [Information technologies of management]. St. Petersburg, Piter Publ., 2009.
9. Yasnitskii L.N. Vvedenie v iskusstvennyi intellect [Introduction to artificial intelligence]. Moscow, Akademiya Publ., 2005.
10. Ueno Kh., Koyama T., Okamoto T. i dr. Predstavlenie i ispol'zovanie znanii [Representation and use of knowledge]. Moscow, Mir Publ., 1989, 220 p.
Поступила в редакцию
21 декабря 2015 г.
