Промислова техніка

- регулювання температури хімічних процесів;

- регулювання хлібопекарських печей;

- регулювання натягу нитки у намотувальних і прядильних машинах;

- регулювання натягу стрічки у пакувальних машинах;

- керування промисловими роботами;

- регулювання ліфтів, тощо.

Як видно з наведеного, далеко неповного переліку, сюди входять процеси, математичні моделі яких важко отримати, або ж вони змінюються під час роботи в залежності від багатьох факторів. В результаті вказаних причин застосування традиційних регуляторів стає проблематичним або й взагалі неможливим.

Будова FL -регулятора

Обробка інформації FL - регулятором із застосування лінгвістичних понять та формування керуючих сигналів відбувається трьома кроками (рис. 13.6):

1. фаззифікація;

2. опрацювання лінгівістичних правил;

3. дефаззифікація.

Як уже вказувалося, під фаззифікацією розуміють мовну інтерпретацію технічних величин лінгвістичними змінними і лінгвістичними термами (значення лінгвістичних змінних - нечіткі множини). Якщо, наприклад, вимірювальний перетворювач показує температуру (чітка величина), то ця вхідна величина у FL інтерпретується лінгвістичною змінною “Температура” за допомогою лінгвістичних термів, наприклад, “гарячий” і/або “нормальний”, і/або “високий”. Зокрема, можна вважати, що температура становить 30% високої і 70% нормальної. Лінгвістичні поняття користувач може визначати довільно.

Inferenz утворює похідні вербально описних регулюючих величин через “якщо/ тоді” – правила. В результаті отримуються нечіткі множини.

Зворотне перетворення словесно описаних технічних величин здійснюється у процесі дефаззифікації. Нечіткі множини знову перетворюються в чіткі величини. Наприклад, вислів “вентиль трохи прикрити” перетворюється у чітку регулюючу величину (наприклад, теплове навантаження 25Вт).

Рис. 13.6. Структура регулятора з нечіткою логікою.

Головні критерії застосування FL- регулятора:

- застосування, коли звичайний регулятор не забезпечує задовільного результату;

- процеси з суперечливими цілями регулювання;

- процеси з нелінійною поведінкою;

- велике запізнення в ході процесів (приклад - змінна продуктивність,

витримки в процесі обробки);

- процеси з багатьма регульованими величинами;

- наближення процесів регулювання до людського способу дії.

Переваги FL- регулятора

- простий підхід до постановки проблем регулювання на основі людського уявлення і словесного формулювання;

- імплементація знань з досвіду;

- прозорість для змін та обслуговування;простіше проектування регулятора, короткий час розробки і відповідно менші затрати;

- концепція базується на правилах, математична модель об’єкта не є необхідною;

- нечіткий регулятор є робастним;

- широкий спектр застосування в галузі регулювання та керування.

За допомогою Fuzzy -регулятора, що базується на правилах регулювання, можна реалізувати майже нескінченно багато способів його поведінки, в залежності від числа застосованих Fuzzy -сетсів і в залежності від переміщення їх центрів ваги. Тим самим Fuzzy -регулятор значно гнучкіший ніж ще такий “комфортабельний” стандартний регулятор, що базується на алгоритмі. Тому варто застосовувати Fuzzy -регулятор не лише для надзвичайно складних і, так би мовити, “неописуваних” об’єктів регулювання. Сьогодні у промисловості Fuzzy -регулятори використовуються також і там, де працюють звичайні “оптимальні” ПІД-регулятори.

13.3. Приклади систем керування з нечіткою логікою

Винайдена у США, ця іноваційна технологія була швидко підхоплена в Японії і застосована у техніці автоматизації. Вона доповнює класичну техніку регулювання. У японському метро м. Sendai таке керування рухом потягів було застосоване вже у 1987р, що забезпечило вищу точність їх зупинки, плавність розгону і зупинки, комфортабельність руху та економію електроенергії.

Fuzzy імплементується на спеціальних Fuzzy - процесорах.

Особливості функціонування систем керування з нечіткою логікою розглянемо на досить типових прикладах.

Приклад 1:

Регулювання підйомного крану за допомогою FL – регулятора

Скрізь там, де крани мають рухомі візки, існують проблеми коливань вантажу при процесах позиціювання. Fuzzy -розв’язок проблеми ґрунтується на розділеннні процесу транспортування на різні фази.

Протягом фази підвезеення, тобто при прискоренні крана і вантажу, потрібно знайти певний компроміс між допустимим прискоренням і уникненням екстремально сильного коливного руху вантажу. Відповідно керування приводом при цьому справді сильно залежить від маси рухомого вантажу. При нормальному русі задача полягає в тому, щоб реалізувати по можливості швидке пересування у напрямку мети позиціювання. При цьому за допомогою регулятора може обмежуватися лише “великий” кут відхилення. Така компенсація кута відхилення може досягатися завдяки зменшенню прискорення рухомого візка.

У фазі позиціювання приводом потрібно керувати так, щоб досягалася висока точність позиціювання. Однак, при під’їзді позиціонування повинне виконуватися по можливості без коливань. Отже, регулятор повинен, в залежності від вантажу та існуючих коливань, забезпечувати момент вступу в фазу гальмування, а також відповідну криву гальмування. З метою швидкого транспортування повинні гаситися коливання лише при наближенні до мети.

Для реалізації концепції регулювання, як FL -системи, є необхідним компроміс між швидкістю і кутом коливань, як часовими змінними параметрів процесу, а також математичною складністю проблеми.

Описана вище стратегія регулювання для гасіння коливань вантажу за допомогою FL – регулятора у матричному зображенні показана на рис. 13.7. Для трьох значень стану “далеко”, “близько” і “нуль” відповідно показані усі можливі комбінації вхідної змінної - кута відхилення вантажу з вихідною змінною – навантаженням двигуна. Тим самим визначається стратегія регулювання, яка, незважаючи на сильні коливання у фазі прискорення, забезпечує одночасно точне позиціювання і гасіння коливань за найкоротший час.

Рис. 13.7. Схема Fuzzi -Logic – регулятора і базові правила

у матричному зображенні.

Дата добавления: 2014-10-31