CC BY
138
05.20.02 ЭЛЕКТРОТЕХНОЛОГИИ И ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЕ _В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ_
05.20.02 УДК 681.515
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ МИКРОКЛИМАТА НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
© 2019
Сергей Иосифович Юран, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Автоматизированный электропривод» ФГБОУ ВО «Ижевская государственная сельскохозяйственная академия», Ижевск (Россия) Михаил Николаевич Вершинин, магистр кафедры «Автоматизированный электропривод» ФГБОУ ВО «Ижевская государственная сельскохозяйственная академия», Ижевск (Россия)
Аннотация
Введение: в статье рассматриваются вопросы совершенствования системы регулирования микроклимата в зернохранилище путем использования интеллектуальных систем регулирования технологического процесса, в которых применяются алгоритмы нечеткого регулирования.
Материалы и методы: в работе описано использование нечеткого регулирования в различных системах регулирования параметров технологических процессов, в частности, в системах, где объектом регулирования являются помещения, в которых необходимо регулировать параметры микроклимата. Для доказательства преимуществ использования нечеткой логики в программном комплексе MATLAB Simulink была составлена термодинамическая модель зернохранилища, которая позволяет смоделировать изменение температуры воздуха при использовании активного вентилирования в процессе сушки зерна, в зависимости от изменения температуры наружного воздуха.
Результаты: получены переходные характеристики систем с ПИД-регулятором и нечетким регулятором, которые отличаются уровнем динамической ошибки и временем переходного процесса. Значения обоих параметров оказались меньше у нечеткого регулятора. Кроме этого, у системы с нечетким регулятором получились меньшие затраты электроэнергии.
Обсуждение: сравнительный анализ результатов моделирования выявил определенные преимущества использования нечеткого регулирования в автоматических системах, предназначенных для поддержания заданной температуры воздуха при сушке зерна.
Заключение: эксплуатация систем с использованием управляющих контроллеров, построенных на принципах нечеткой логики, позволяет снизить затраты электрической энергии на поддержание параметров микроклимата в зернохранилище, а также упрощает программирование таких контроллеров, что способствует применению данной системы автоматического регулирования в системах поддержания оптимального микроклимата. При этом больший эффект может достигаться в сложных системах регулирования, где значение заданного параметра зависит от множества других параметров регулирования.
Ключевые слова: автоматическое регулирование, алгоритмы нечеткого регулирования, база правил, влажность, время регулирования, зернохранилище, нечеткая логика, нечеткие контроллеры, параметры микроклимата, перерегулирование, переходная характеристика, ПИД-регулятор, температура, энергопотребление.
Для цитирования: Юран С. И., Вершинин М. Н. Совершенствование системы регулирования микроклимата на основе нечеткой логики // Вестник НГИЭИ. 2019. № 9 (100). С. 33-45.
IMPROVEMENT OF THE MICROCLIMATE CONTROL SYSTEM BASED ON FUZZY LOGIC
© 2019
Sergey Iosifovich Yuran, Dr. Sci. (Engineering), professor, Professor of the chair «Automatic electric drive» Izhevsk State Agricultural Academy, Izhevsk (Russia) Mikhail Nikolaevich Vershinin, master of the chair «Automatic electric drive» Izhevsk State Agricultural Academy, Izhevsk (Russia)
Abstract
Introduction: the article deals with the issues of improving the system of microclimate regulation in grain storage by using intelligent systems of technological process regulation, which apply algorithms of fuzzy regulation. Materials and methods: the paper describes the use of fuzzy regulation in various systems of regulation of parameters of technological processes, in particular, in systems where the object of regulation are the premises in which it is necessary to regulate the microclimate parameters. In order to prove the advantages of using fuzzy logic, a thermody-namic model of the granary has been developed in the MATLAB Simulink software system, which allows simulating the change of air temperature when using active ventilation in the process of grain drying, depending on the change of outdoor air temperature.
Results: transient characteristics of systems with PID-regulator and fuzzy regulator, which differ in the level of dynamic error and transition time. The values of both parameters were lower than those of the fuzzy regulator. In addition, a system with a fuzzy regulator has lower energy costs.
Discussion: comparative analysis of modeling results revealed certain advantages of using fuzzy regulation in automated systems designed to maintain a given air temperature during grain drying.
Conclusion: operation of the systems with the use of control controllers based on the principles of fuzzy logic, can reduce the cost of electrical energy to maintain the microclimate parameters in the granary, and simplifies the programming of such controllers, which contributes to the application of this system of automated regulation in systems to maintain an optimal microclimate. The greater effect can be achieved in complex control systems, where the value of a given parameter depends on many other control parameters.
Keywords: automated regulation, fuzzy regulation algorithms, rule base, humidity, regulation time, granary, fuzzy logic, fuzzy controllers, microclimate parameters, overregulation, transient characteristics, PID regulator, temperature, power consumption.
For citation: Yuran S. I., Vershinin M. N. Improvement of the microclimate control system based on fuzzy logic // Bulletin NGIEI. 2019. № 9 (100). P. 33-45.
Некачественное зерно и его невысокие посевные свойства являются проблемой для сельского хозяйства [1]. Отчасти эта проблема является следствием некачественного регулирования микроклимата в зернохранилище. Для качественного регулирования микроклимата в наше время создаются разнообразные системы автоматического управления и регулирования (САУ и САР), которые поддерживают оптимальные параметры температуры и влажности в зернохранилище как при сушке зерна, так и при его дальнейшем хранении. Качественные, правильно настроенные САР помогают увеличить срок хранения зерна практически без потери посевных свойств. Для обслуживания САР, построенных на таких законах регулирования, требуется высококвалифицированный персонал со знанием специальных инструментально-программных комплексов.
Введение
1. Низкая колебательность переходного процесса.
2. Небольшое время регулирования.
3. Достаточно высокая точность регулирования.
Несмотря на свои достоинства в области регулирования ПИД-регулятор имеет и сложности как в настройке, так и в дальнейшей эксплуатации.
Целью статьи является разработка системы автоматического регулирования микроклимата в зернохранилище с использованием новых методов и подходов интеллектуальных систем управления, а именно с использованием нечеткой логики.
Материалы и методы
В настоящее время наибольшее распространение получили САР и САУ, в которых используется ПИД-регулятор для регулирования различных параметров, как микроклимата, так и других технологических процессов. Использование ПИД-регуляторов в САР дает такие преимущества в регулировании, как:
Для повышения уровня автоматизации систем управления различными технологическими процессами используются современные достижения в сфере информатики, в частности в области интеллектуальных систем управления [2; 3]. Одним из таких направлений в области интеллектуальных систем управления технологическим процессом является нечеткое регулирование, основанное на нечеткой логике [4; 5; 6].
Для обеспечения оптимальных условий микроклимата нужна автоматическая система регулирования, состоящая из датчиков, исполнительных механизмов и контроллера, который в зависимости
от условий регулирования должен поддерживать оптимальные параметры микроклимата [7; 8]. Так, для качественного регулирования нужно иметь необходимое количество регулировочных параметров микроклимата и учет внешних факторов регулирования. Система регулирования должна быть оснащена таким контроллером, который мог бы с максимальной эффективностью и качеством поддерживать оптимальные параметры микроклимата, при этом вся система регулирования должна быть экономичной как в обслуживании, так и в энергетическом плане [9; 10; 11; 12].
В ходе проведения исследований был проанализирован ряд способов использования нечеткого регулирования для регулирования некоторых параметров в различных технологических режимах [13; 14; 15; 16; 17; 18]. В рассмотренных работах нечеткий регулятор обеспечивает ряд положительных качеств. Данный контроллер функционирует на составленной базе правил регулирования для каждого параметра регулирования микроклимата. База состоит из множества правил регулирования, составленных на основе экспертных данных. Таким образом, можно утверждать, что составление данной базы правил значительно упрощает процесс программирования нечеткого контроллера для различных технологических процессов, потому что данные правила функционируют по принципу «Если ..., то ...» и не требуют особых знаний в области программирования, в отличие от других контроллеров. Подобное использование нечеткого контроллера приобретает признаки искусственного интеллекта. С помощью искусственного интеллекта система способна оценивать, диагностировать и предлагать оптимальный режим работы оборудования. Кроме того, использование управляющих контроллеров систем отопительно-вентиляцион-ного комплекса, построенных на принципах нечеткой логики, приводит к значительной экономии электроэнергии.
Экономия электроэнергии и сравнительно простое программирование данных контроллеров являются основными факторами использования данной системы автоматического регулирования в системе поддержания оптимального микроклимата. Также стоить отметить, что хорошо настроенный нечеткий контроллер, правильно составленная база правил для регулирования и необходимое число регуляторов позволяют регулировать параметры микроклимата не только в зависимости от температуры и влажности, но и от загазованности помещения и внешних (не регулируемых) источников тепла. При этом система, имея признаки искусственно-
го интеллекта, сама предлагает оптимальные параметры микроклимата.
Нечеткая логика в системе управления микроклиматом в зернохранилище может существенно улучшить показатели регулирования [19; 20]. Благодаря внедрению регуляторов, основанных на нечеткой логике, можно значительно уменьшить динамическую ошибку переходного процесса регулирования, что существенно сократит потребление электроэнергии микроклиматической установкой. Использование в системах регулирования нечеткой логики может не только улучшить показатели регулирования, но и сделать проще процесс настройки регулятора, а такжеобеспечить в дальнейшем лучшие эксплуатационные показатели.
Нечеткая логика наиболее подходит для систем управления, в которых требуются знания (опыт) оператора для управления технологическим процессом [21]. В данном случае нечеткая логика позволяет алгоритмизировать опыт оператора с использованием своего математического аппарата. Подобное использование нечеткой логики, в частности, нашло перспективы дальнейшего развития в системах управления микроклиматом, где требуются знания и опыт специалистов для качественного управления системой.
В качестве примера возможного использования нечеткого регулирования на практике, а также возможности продемонстрировать различия систем регулирования и показать некоторое преимущество использования нечеткого регулирования была спроектирована термодинамическая модель помещения [22]. Данная модель была спроектирована в прикладном программном комплексе МА^АВ Simulink.
Термодинамическая модель помещения дает возможность с хорошей точностью и без материальных затрат показать на практике результаты моделирования некоторых технологических параметров помещения, которые в реальности было бы трудно получить без материальных затрат. Данная модель проектировалась для моделирования изменения различных параметров микроклимата в зернохранилище и получения зависимостей изменения регулируемых параметров от внешних факторов. В принципе, с помощью данной модели можно было бы получить зависимость изменения влажности зерна от его температуры и температуры окружающей среды, а также зависимость влажности воздуха в зернохранилище от влажности и температуры зерна. В данной работе реализовано поддержание заданной температуры воздуха для сушки зерна с использованием активного вентилирования.
Термодинамическая модель зернохранилища позволяет смоделировать изменение температуры воздуха при использовании активного вентилирования в процессе сушкизерна, в зависимости от изменения температуры наружного воздуха. В системе также учитываются тепловые потери ограждающих конструкций зернохранилища и зерновой насыпи. Для демонстрирования преимущества использова-
ния той или иной системы регулирования в модели предусмотрен счетчик электрической энергии, который показывает примерные затраты электроэнергии для поддержания заданного параметра технологического режима при использовании различных систем регулирования.
Термодинамическая модель зернохранилища представлена на рисунке 1.
Рис. 1. Термодинамическая модель зернохранилища Fig. 1. Thermodynamic model of the granary
Основными элементами данной модели являются (слева направо):
1) элемент задания оптимальной температуры;
2) сравниваемые системы регулирования технологического параметра (поддержания оптимальной температуры воздуха для сушки зерна);
3) элемент для перехода от одной системы регулирования к другой;
4) исполнительный элемент (электрокалорифер);
5) модель помещения с учетом тепловых потерь ограждающих конструкций и зерновой насыпи;
6) элементы начальной наружной температуры и ее изменения в течение суток;
7) счетчик электрической энергии для вывода количественных результатов;
8) элемент для отображения результатов моделирования.
Данная модель основывается на системе дифференциальных уравнений термодинамических процессов, которые в ходе моделирования протекают внутри помещения (зернохранилища). Система состоит из следующих уравнений:
Уравнение тепловых потерь:
где (dQ/dt)потерь - величина тепловых потерь, Дж/с; ТНАР и ТВН - температура снаружи и внутри помещения, °С; ЯЭКВ - эквивалентное тепловое сопротивление помещения, м2-0С/Вт.
Уравнение температуры внутри помещения:
dZ
ВН
1
dt
воздуха С
■ (-
dQ dQ
¿^нагрев ¿^i
потерь
dt
dt
(2)
где Меоз£уха - масса воздуха в помещении, кг/м3; с -теплоемкость воздуха, Дж/кг-К; dQнагрее/dt - изменение теплового потока от электрокалорифера, Дж/с; dQпотерb/dt - изменение тепловых потерь, Дж/с.
Данные уравнения можно представить в виде звеньев термодинамической модели дома в программном комплексе МА^АВ Simulink. Полученный элемент системы отражает термодинамическую модель помещения с учетом изменения температуры наружного воздуха и тепловых потерь ограждающих конструкций и зерновой насыпи.
Уравнение теплового потока после электрокалорифера:
dQ dt
((Tнагрев ТВН ) '
' dot
■c,
(d-dQ)
V j /потерь T
dt R
T - T
1 НАР 1 ВН
(3)
где dQ/dt - тепловой поток, Дж/с; М^ - поток воздуха через калорифер, кг/час; Тнагрее - температура воздуха на выходе из электрокалорифера, °С.
В данной модели электрокалорифера предполагается, что он выдает постоянный тепловой поток с установленной постоянной температурой.
Алгоритм функционирования нечеткого контроллера представлен в виде правил, на основании которых происходит регулирование технологиче-
Для правильного функционирования нечеткого регулятора на основе данных термов изменения температуры зерна и состояния электрокалорифера составлена база правил, на основе которой будет происходить регулирование технологического процесса.
Результаты
Для проведения сравнительного эксперимента была спроектирована термодинамическая модель зернохранилища с учетом тепловых потерь через ограждающие конструкции и тепловых потерь зерновой насыпи. Для сравнения представлены некоторые типы регуляторов, которые чаще всего используются для регулирования некоторого технологического параметра, такие, как «Термостат» и «ПИД-регулятор». Для сравнения с данными регуляторами использован регулятор, основанный на теории нечетких множеств (нечеткий регулятор). Сравнение представленных регуляторов производится при одинаковых технологических параметрах термодинамической модели зернохранилища. Технологическим параметром для регулирования явля-
ского параметра системы управления. Данный алгоритм также составляется в программном комплексе MATLAB Simulink.
Общий вид окна с правилами представлен на рисунке 2.
ется поддержание оптимальной температуры воздуха для сушки зерна с помощью активного вентилирования и электрокалориферов.
Технологическим процессом является процесс поддержания оптимальной температуры воздуха для активного вентилирования зерна. Оптимальной температурой для проведения активного вентилирования зерна в период сушки является температура 36 °С. Возмущающим фактором является изменение температуры наружного воздуха в течение суток в диапазоне от 10 до 30 °С. Исполнительным устройством является электрокалорифер, который, для упрощения, выдает постоянный тепловой поток при температуре воздуха после калорифера 50 °С. Для качественной оценки результатов моделирования используется счетчик электрической энергии, который показывает примерную стоимость поддержания заданной температуры в течение суток. Нечеткий регулятор функционирует на основе алгоритма, составленного из 9 правил регулирования.
Результаты сравнительного моделирования представлены на рисунке 3.
Рис. 2. Общий вид окна задания правил регулирования Fig. 2. General view of the regulation rules window
1
аг^г.................]
. ..... ...............
—J—J- ' —^
\
1 1
N. Г^. k N NNNKNNNKK
-—Л \1 N N N NN N N1 41 " -
.......................
Рис. 3. Результаты сравнительного моделирования: верхний график: ось Х - стоимость затрат на регулирование, руб.; ось Y - время регулирования, ч; нижний график: ось Х - температура, °С; ось Y - время регулирования, ч; кривая черного цвета - кривая работы термостата; синего цвета - ПИД-регулятора; красного цвета - нечеткого регулятора; зеленого цвета - кривая изменения температуры наружного воздуха
Fig. 3. Results of comparative modeling: upper chart: X-axis - cost of regulation costs, rub; Y-axis - regulation time, h; lower chart: X-axis for temperature, °C; Y-axis for regulation time, h; black curve - curve of thermostat operation; blue - PID-regulator; red - fuzzy regulator; green - curve of outdoor temperature change
По графикам моделирования можно оценить энергопотребление различных систем регулирования (верхний график) и процесс протекания переходного процесса при регулировании температуры. На графике зеленым цветом представлено изменение температуры наружного воздуха в течение суток, графики переходных процессов черным, синим и красным цветами, соответственно для «Термостата», «ПИД-регулятора» и «Нечеткого регулятора». По графикам видно, что переходные процессы и графики потребления электроэнергии у ПИД-регулятора и нечеткого регулятора практически совпадают. Переходный режим у термостата протекает в виде пилообразной кривой согласно его заданным параметрам (± 2 °С). По графикам видно, что в период роста температуры наружного воздуха днем потребление электроэнергии снижается, а в период снижения наруж-
ной температуры - повышается. По графикам потребления электроэнергии видно, что регуляторы практически ничем не отличаются друг от друга и потребляют примерно одинаковый объем электроэнергии.
Числовые результаты энергопотребления могут отличаться от действительности.
Масштабированные результаты энергопотребления представлены на рисунке 4.
По графику видно, что при схожей переходной характеристике ПИД-регулятора и нечеткого регулятора энергопотребление второго оказывается незначительно ниже, примерно на 0,2 %. График энергопотребления термостата является не совсем точным, т. к. он проходит в виде ступеней и может быть увеличен в следующую секунду переходного процесса (смотри на общую тенденцию переходных процессов).
IU1- ..........................?................ ..............-...... .................................-.............i.................................
W -.....1..............................1................................г...............................-5................................j...............................i.......... ....................i
1И» - ■ ■■ _|___
ws --------—--:—p-s^r
-----i................................i...............................|...............................I...............................f...............................i...............................(
Hi -.......
ICil -
Ш ........................-.....J.............................u!...............................j—..........................j................-..............j...............................).
Ht Bin'4.....-......-..................у..................-............у........-...............-....................................-л....-..........................J................................i
H1.1 — ><f'"<-<-"........................4™, ..............,.,.....„„„,„.„,„.,„}..........„..............„..„j,,.,............„,„r„„„.„i„..,.„......................i
i_j_j_|_|_|_i
-1-1-1-I-1-1-г
Л =--
Ж-----Г"..............-.....-......Т......-....................-Т............-.............„.¿..„..........................у............................^..............................i.........................—
2t- - —-~-~-~-.-~-~-~-~-~-~-~-~-~-~-~-~-~-~-~— -
■ ................-.............л......-..............-.....................-.................i..................-.................-..............-...................-....................................„,.1 J
J_I_J_I_I_I_I_J_I—
us nsre лн i)»i .-зэз .-sub л ^зи
Рис. 4. Масштабированные результаты энергопотребления: верхний график: ось Х - стоимость затрат на регулирование, руб.; ось Y - время регулирования, ч; нижний график: ось Х - температура, °С; ось Y - время регулирования, ч; кривая черного цвета - кривая работы термостата; синего цвета - ПИД-регулятора; красного цвета - нечеткого регулятора; зеленого цвета - кривая изменения температуры наружного воздуха
Fig. 4. Scaled up energy consumption results: upper chart: X-axis - cost of regulation costs, rub; Y-axis - regulation time, h; lower chart: X-axis for temperature, °C; Y-axis for regulation time, h; black curve - curve of thermostat operation; blue - PID-regulator; red - fuzzy regulator; green - curve of outdoor temperature change
Масштабированные результаты графика переходных процессов представлены на рисунке 5.
По графикам видно, что схожие переходные характеристики ПИД-регулятора и нечеткого регулятора имеют свои различия. У ПИД-регулятора имеется небольшая динамическая ошибка, как и у термостата, который работает в диапазоне ±2 °С от заданной температуры. Время переходного процесса у ПИД-регулятора также больше (около 2,5 часов). По графикам видно, что нечеткий регулятор не имеет динамической ошибки и время его переходной характеристики значительно меньше и составляет примерно 0,2 часа. Большее время переходного процесса у ПИД-регулятора на практике означает, что активное вентилирование зерна проходит, хотя и незначительно (около +0,2 °С), но при большей температуре.
Проанализировав полученные графики, можно отметить, что использование нечеткого регулятора имеет свои, хотя и небольшие, но положительные свойства, по сравнению с ПИД-регулятором, а именно несколько лучшую переходную характеристику (практическое отсутствие динамической ошибки и значительно меньшее время регулирования). На основе полученных результатов также можно провести сравнительную характеристику от количества использования правил регулирования в нечетком регуляторе. Для сравнительной характеристики переходных процессов были составлены аналогичные алгоритмы функционирования нечеткого регулятора, но с 3, 5, 7 и 9 правилами регулирования.
Полученные переходные характеристики представлены на рисунке 6.
1 i :
_____/
f......у.....
1 J !
1 i :
H
f 1
f
1
|
1 .............................. ...............................................i...............................................i...............................................i.............................................
Рис. 5. Масштабированные результаты графика переходных процессов: верхний график: ось Х - стоимость затрат на регулирование, руб.; ось Y - время регулирования, ч; нижний график: ось Х - температура, °С; ось Y - время регулирования, ч; кривая черного цвета -кривая работы термостата; синего цвета - ПИД-регулятора; красного цвета - нечеткого регулятора Fig. 5. Scaled up results from the transient response: upper chart: X-axis - cost of regulation costs, rub; Y-axis - regulation time, h; lower chart: X-axis for temperature, °C; Y-axis for regulation time, h; black curve - curve of thermostat operation; blue - PID-regulator; red - fuzzy regulator
Рис. 6. Переходные характеристики: верхний график: ось Х - стоимость затрат на регулирование, руб.; ось Y - время регулирования, ч; нижний график: ось Х - температура, °С; ось Y - время регулирования, ч;
кривая черного цвета - 3 правила регулирования; синего цвета - 5 правил; красного цвета - 7 правил; темно-зеленого цвета - 9 правил; ярко-зеленого цвета - кривая изменения температуры наружного воздуха Fig. 6. Transient response: upper chart: X-axis - cost of regulation costs, rub; Y-axis - regulation time, h; lower chart: X-axis for temperature, °C; Y-axis for regulation time, h; black curve - 3 regulation rules; blue - 5 rules; red - 7 rules; dark green - 9 rules; bright green - outdoor temperature curve
40
По графикам видно, что переходные характеристики с 5, 7 и 9 правилами практически не отличаются, также практически совпадают их графики потребления электроэнергии. Переходная характеристика с тремя правилами обеспечивает не совсем точное поддержание заданной температуры (около
34,7-35,6 °С), но вместе с тем имеет и более низкое энергопотребление. По графикам также видно, что переходный процесс с тремя правилами регулирования несколько затянут.
Масштабированные результаты потребления электроэнергии представлены на рисунке 7.
Рис. 7. Масштабированные результаты потребления электроэнергии: верхний график: ось Х - стоимость затрат на регулирование, руб.; ось Y - время регулирования, ч; нижний график: ось Х - температура, °С; ось Y - время регулирования, ч; кривая черного цвета - 3 правила регулирования; синего цвета - 5 правил; красного цвета - 7 правил; темно-зеленого цвета - 9 правил; ярко-зеленого цвета - кривая изменения температуры наружного воздуха
Fig. 7. Scaled power consumption results: upper chart: X-axis - cost of regulation costs, rub; Y-axis - regulation time, h; lower chart: X-axis for temperature, °C; Y-axis for regulation time, h; black curve - 3 regulation rules; blue - 5 rules; red - 7 rules; dark green - 9 rules; bright green - outdoor temperature curve
По графикам также видно, что при работе нечеткого регулятора с 5, 7 и 9 правилами регулирования они практически совпадают. График энергопотребления с тремя правилами оказывается примерно на 7-9 % ниже, чем с 5, 7 и 9 правилами регулирования.
Обсуждение
В результате проведенного сравнительного анализа полученных результатов использования нечеткого регулирования в автоматической системе поддержания температуры при сушке зерна можно отметить следующее:
1) при практически совпадающих графиках переходного процесса ПИД-регулятора и нечеткого регулирования энергопотребление нечеткого регулятора несколько меньше и может достигать 1 %;
2) динамическая ошибка при регулировании технологического процесса у нечеткого регулятора практически отсутствует по сравнению с ПИД-регулятором и термостатом;
3) время регулирования при нечетком регулировании также значительно меньше, чем при использовании ПИД-регулятора и термостата;
4) использование базы правил с большим числом (от 5 правил) у нечеткого регулятора улучшает параметры переходной характеристики при сохранении практически одинакового энергопотребления во время регулирования, также при большем масштабировании видно, что чем больше база правил, тем меньше энергопотребление;
5) использование алгоритма функционирования, состоящего из 3 правил, несколько ухудшает переходную характеристику, т. к. установившаяся статическая ошибка при регулировании может достигать 0,5 % от заданного параметра (до 1,5 °С при уставке в 36 °С);
6) использование нечеткого регулирования с алгоритмом функционирования, составленным из 3 правил, может дать около 5 % экономии в энергопотреблении по сравнению с ПИД-регулятором и около 25-30 %, по сравнению с термостатом.
Заключение На основе проведенных исследований можно сделать ряд выводов:
1) использование нечеткого регулирования более оправдано в сложных системах регулирова-
ния, где значение заданного параметра зависит от множества других параметров регулирования, а также в технологических процессах, где недопустимо перерегулирование при стремлении обеспечить меньшее время регулирования;
2) использование нечеткого регулятора в технологическом процессе, где отклонение от заданного параметра может составлять до 3 %, нечеткое регулирование может уменьшить энергопотребление на 5-30 %.
Таким образом, использование алгоритмов нечеткой логики целесообразно для снижения энергопотребления в системе поддержания оптимального микроклимата в зернохранилище. При этом можно использовать минимальную базу правил нечеткого регулирования, поскольку обеспечиваемая точность регулирования при такой базе не повлияет на качество протекания технологического процесса. Точность работы и энергопотребление системы с нечетким регулятором зависит от количества и точности составленной базы правил и от правильно представленных зависимостей регулируемой величины от внешних факторов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Юкиш А. Е., Ильина О. А. Техника и технология хранения зерна. М. : ДеЛипринт, 2009. 717 с.
2. Благовещенская М. М., Злобин Л. А. Информационные технологии систем управления технологическими процессами. М. : Высш. шк., 2005. 768 с.
3. Мымрин И. Н. Программно-технические средства автоматизации. Уфа : Уфимский государственный нефтяной технический университет, 2015. 118 с.
4. Караваев М. В. Применение нечеткой логики в имитационной системе автономного адаптивного управления // Труды института системного программирования РАН. Т. 7. 2004. С. 41-53.
5. Деменков Н. П. Нечеткое управление в технических системах. М. : МГТУ имени Н. Э. Баумана, 2005.
200 с.
6. Бушер В. В., Мельникова Л. В. Применение систем управления на базе нечеткой логики в климатических установках // Электронные и компьютерные системы. 2012. № 07 (83). С. 68-73.
7. Минливалиев А. А., Зямбаев И. В. Разработка системы контроля температурно-влажностного режима в офисном здании // Научные труды студентов Ижевской ГСХА. 2018. № 1 (6). С. 459-462.
8. Жданов А. А., Караваев М. В. Применение нечеткой логики в имитационной системе автономного адаптивного управления // Труды института системного программирования РАН. Т. 3. 2002. С. 121-138.
9. Чернов В. Г. Нечеткие контроллеры. Основы теории и построения. Владимир : Владимирский государственный университет. 2003. 148 с.
10. Исьянов О. З. Оптимизация системы управления комфортными условиями с использованием нечеткой логики // Омский научный вестник. 2009. № 2 (80). С. 211-215.
11. Лукас В. А. Теория управления техническими системами. Екатеринбург : УГГГА, 2002. 675 с.
12. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. 798 с.
13. Пешко М. С. Адаптивная система управления параметрами микроклимата процессов производства и хранения пищевых продуктов : автореф. дис. ... канд. тех. наук: 05.13.06. Омск, 2015. 23 с.
14. Бобриков Д. А. Многоуровневая автоматизированная система управления микроклиматом на основе нечеткой логики : автореф. дис. ... канд. тех. наук: 05.13.06. М., 2017. 26 с.
15. Булгаков А. Г., Аль Джубури Исаам Мохаммед Али. Пат. 89672 Российская Федерация, МПК F24F11/00. Система управления климатом внутри здания / Заявитель и патентообладатель ГОУ ВПО «Южно-
Российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт)». № 2009107680/22; заявл. 03.03.2009; опубл. 10.12.2009. Бюл. № 34.
16. Соколов И. С. и др. Пат. 2467557 Российская Федерация, МПК A01G9/24. Система управления микроклиматом в теплице / Заявитель и патентообладатель ООО «Научно-производственная фирма «ФИТО». № 2011122393/13; заявл. 02.06.2011; опубл. 27.11.2012. Бюл. № 33.
17. Булгаков А. Г., Аль Джубури Исаам Мохаммед Али. Пат. 86709 Российская Федерация, МПК F24F11/00. Система управления микроклиматом помещений внутри здания / Заявитель и патентообладатель ГОУ ВПО «Южно-Российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт)». № 2009119640/22; заявл. 25.05.2009; опубл. 10.09.2009. Бюл. № 25.
18. Савосин С. И. Интеллектуальная система контроля влажности и температуры воздуха в теплице : автореф. дис. ... канд. тех. наук: 05.13.06. М., 2009. 23 с.
19. Булгаков А. Г., Аль Джубури Иссам Мохаммед Али. Нечеткая система управления микроклиматом помещений зданий // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2009. № 3. С. 31-37.
20. Бобриков Д. А., Горбунов В. Л. Автоматическое управление микроклиматом на основе нечеткой логики // Интеллектуальные системы и микросистемная техника: сборник трудов международной научно-практической конференции. М. : МИЭТ. 2017. С. 207-212.
21. Соловьев В. В., Финаев В. И. Методика синтеза адаптивного нечеткого регулятора для объекта с неопределенной моделью // Известия ЮФУ. Технические науки. 2012. Том 126. № 1. С. 78-83.
22. Пешко М. С., Федотов А. В. Системы управления процессами культивации в условиях защищенного грунта // Молодой ученый. 2012. № 8(43). С. 29-30.
Дата поступления статьи в редакцию 25.06.2019, принята к публикации 29.07.2019.
Информация об авторах Юран Сергей Иосифович, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Автоматизированный электропривод»
Адрес: Ижевская государственная сельскохозяйственная академия,426069, Ижевск, ул. Студенческая, 11 E-mail: yuran-49@yandex.ru Spin-код :9290-6033
Вершинин Михаил Николаевич, магистр кафедры «Автоматизированный электропривод» Адрес: Ижевская государственная сельскохозяйственная академия, 426069, Ижевск, ул. Студенческая, 11 E-mail: verchinin777@mail.ru
Заявленный вклад авторов: Юран Сергей Иосифович: научное руководство, осуществление критического анализа и доработка текста. Вершинин Михаил Николаевич: написание основной части текста, проведение анализа и подготовка первоначальных выводов.
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
REFERENCES
1. Yukish A. Ye. Il'ina O. A. Tekhnika i tekhnologiya khraneniya zerna [Equipment and technology of grain storage]. Moscow: De Liprint, 2009. 717 p.
2. Blagoveshchenskaya M. M. Zlobin L. A. Informatsionnyye tekhnologii system upravleniya tekhnolo-gicheskimi protsessami [Information technologies of process control systems]. Moscow: Vyssh. shk., 2005. 768 p.
3. Mymrin I. N. Programmno-tekhnicheskiye sredstva avtomatizatsii [Software and hardware automation tools]. Ufa: Ufimskiy gosudarstvennyy neftyanoy tekhnicheskiy universitet, 2015. 118 p.
4. Karavayev M. V. Primeneniye nechetkoy logiki v imitatsionnoy sisteme avtonomnogo adaptivnogo uprav-leniya [Application of fuzzy logic in the simulation system of autonomous adaptive control], Trudy institute sistemnogo programmirovaniya RAN [Proceedings of the Institute of system programming RA<S], Vol. 7, 2004. pp. 41-53.
5. Demenkov N. P. Nechetkoye upravleniye v tekhnicheskikh sistemakh [Fuzzy control in technical systems]. Moscow: MGTU imeni N. E. Baumana, 2005, 200 p.
6. Busher V. V., Mel'nikova L. V. Primeneniye system upravleniya na baze nechetkoy logiki v klimaticheskikh ustanovkakh [Application of control systems based on fuzzy logic in climatic installations], Elektronnyye i komp'yuternyye sistemy [Electronic and computer systems], 2012, No. 07 (83), pp. 68-73.
7. Minlivaliev A. A., Zyambaev I. V. Razrabotka sistemi kontrolya temperaturno-vlajnostnogo rejima v ofisnom zdanii [Development of a temperature and humidity control system in an office building], Nauchnie trudi studentov Ijevskoi GSHA [Scientific works of students of the Izhevsk state agricultural Academy], 2018. No. 1 (6). pp. 459-462.
8. Zhdanov A. A. Karavayev M. V. Primeneniye nechetkoy logiki v imitatsionnoy sisteme avtonomnogo adap-tivnogo upravleniya [Application of fuzzy logic in the simulation system of autonomous adaptive control], Trudy insti-tuta sistemnogo programmirovaniya RAN [Proceedings of the Institute of system programming RAS], Vol. 3, 2002, pp. 121-138.
9. Chernov V. G. Nechetkiye kontrollery. Osnovy teorii i postroyeniya [Fuzzy controllers. Basics of theory and construction], Vladimir: Vladimirskiy gosudarstvennyy universitet, 2003. 148 p.
10. Is'yanov O. Z. Optimizatsiya sistemy upravleniya komfortnymi usloviyami s ispol'zovaniyem nechetkoy logiki [Optimization of the comfort management system using fuzzy logic], Omskiy nauchnyy vestnik [Omsk scientific Bulletin], 2009. No. 2 (80), pp. 211-215.
11. Lukas V. A. Teoriya upravleniya tekhnicheskimi sistemami [Theory of technical systems control]. Yekaterinburg: UGGGA, 2002. 675 p.
12. Pegat A. Nechetkoye modelirovaniye i upravleniye [Fuzzy modeling and management]. Moscow: BINOM. Laboratoriya znaniy, 2013. 798 p.
13. Peshko M. S. Adaptivnaya Sistema upravleniya parametrami mikroklimata protsessov proizvodstva i khraneniya pishchevykh produktov [Adaptive system for managing the microclimate of food production and storage. Ph. D. (Engineering) thesis], 05.13.06. Omsk, 2015. 23 p.
14. Bobrikov D. A. Mnogourovnevaya avtomatizirovannaya sistema upravleniya mikroklimatom na osnove nechetkoy logiki [Multi-level automated climate control system based on fuzzy logic. Ph. D. (Engineering) thesis], 05.13.06. Moscow, 2017. 26 p.
15. Bulgakov A. G., Al' Dzhuburi Isaam Mokhammed Ali, Pat. 89672 Rossiyskaya Federatsiya, MPK F24F11/00. Sistema upravleniya klimatom vnutri zdaniya [Building climate control system inside the building], zayavitel' i paten-toobladatel' GOU VPO «Yuzhno-Rossiyskiy gosudarstvennyy tekhnicheskiy universitet (Novocherkasskiy politekhnich-eskiy institut)», No. 2009107680/22; zayavl. 03.03.2009; opubl. 10.12.2009. Byul. No. 34.
16. Sokolov I. S. i dr. Pat. 2467557 Rossiyskaya Federatsiya, MPK A01G9/24. Sistema upravleniya mikroklimatom v teplitse [Microclimate control system in the greenhouse], zayavitel' i patentoobladatel' OOO «Nauchno-proizvodstvennaya firma «FITO» No. 2011122393/13; zayavl. 02.06.2011; opubl. 27.11.2012. Byul. No. 33.
17. Bulgakov A. G., Al' Dzhuburi Isaam Mokhammed Ali, Pat. 86709 Rossiyskaya Federatsiya, MPK F24F11/00. Sistema upravleniya mikroklimatom pomeshcheniy v nutrizdaniya [Indoor climate control system], zayavitel' i patentoobladatel' GOU VPO «Yuzhno-Rossiyskiy gosudarstvennyy tekhnicheskiy universitet (Novocherkasskiy politekhnicheskiy institut)», No. 2009119640/22; zayavl. 25.05.2009; opubl. 10.09.2009. Byul. No. 25.
18. Savosin S. I. Intellektual'naya Sistema kontrolya vlazhnosti i temperatury vozdukha v teplitse [Intelligent greenhouse air humidity and temperature control system. Ph. D. (Engineering) thesis], 05.13.06. Moscow, 2009. 23 p.
19. Bulgakov A. G., Al DjuburiIssam Mohammed Ali. Nechetkaya sistema upravleniya mikroklimatom pomeschenii zdanii [Fuzzy climate control system of buildings], Izvestiyavuzov. Severo-Kavkazskii region. Tehnicheskie nauki [University News. North Caucasus region. Technical science], 2009, No. 3, pp. 31-37.
20. Bobrikov D. A., Gorbunov V. L. Avtomaticheskoe upravlenie mikroklimatom na osnovene chetkoi logiki [Automatic climate control based on fuzzy logic], Intellektualnie sistemi i mikrosistemnaya tehnika: sbornik trudov mejdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferencii [Intelligent Systems and Microsystem Technology: Proceedings of the International Scientific and Practical Conference], Moscow. MIET, 2017, pp. 207-212.
21. Solovev V. V., Finaev V. I. Metodika sinteza adaptivnogo nechetkogo regulyatora dlya obekta s neopre-delennoi modelyu [Synthesis technique of adaptive fuzzy controller for an object with an indefinite model], Izvestiya YuFU. Tehnicheskie nauki [Southern Federal University News. Technical science], 2012, Vol. 126, No. 1, pp. 78-83.
22. Peshko M. S., Fedotov A. V. Sistemi upravleniya processami kultivacii v usloviyah zaschischennogo grunta [Control systems for cultivation processes in greenhouses],Molodoi uchenii [Young scientist], 2012, No. 8 (43), pp. 29-30.
Submitted 25.06.2019; revised 29.07.2019.
About the authors:
Sergey I. Yuran, Dr. Sci. (Engineering), professor of the chair «Automatic electric drive» Address: Izhevsk State Agricultural Academy, 426069, Izhevsk, Student Street, 11 E-mail: yuran-49@yandex.ru Spin-Kog: 9290-6033
Mikhail N. Vershinin, master of the chair «Automatic electric drive» Address: Izhevsk State Agricultural Academy, 426069, Izhevsk, Student Street, 11 E-mail: verchinin777@mail.ru
Contribution of the authors: Sergey I. Yuran: research supervision, critical analysis and revision of the text. Mikhail N. Vershinin: wrote most parts of the text, analysis and preparation of the initial ideas.
All authors have read and approved the final manuscript.
