КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Оптимального управления 22 страница
В Базу знаний блока (2) поступают данные о скорости движения АТС (со): наименьшая, низкая, средняя, большая, самая большая; угле наклонадорожного полотна (а): большой отрицательный, маленький отрицательный, нулевой, маленький положительный, большой положительный; коэффициенте сцепления: малый, средний, большой. Затем на основе поступивших значений определяется принадлежность этих значений соответствующим термам (см. рис. 5.33 — 5.35). Скорость задается на интервале со [0,55] треугольными функциями принадлежности: очень низкая (smallest), низкая (small), средняя (medium), высокая (big), очень высокая (biggest). Угол наклона дорожного полотна задается на интервале а [—10,10], треугольными функциями принадлежности: большой отрицательный (smallest), маленький (small) отрицательный,
нулевой (medium), маленький положительный (big), большой положительный (biggest). Коэффициент сцепления задается на интервале 3 [0,1 ] треугольными функциями принадлежности: малый (small), средний (medium), большой (big). Далее в Базе правил (2) на основе правил нечеткого вывода определяются численные значения коэффициентов Кр и Ki. Пропорциональный коэффициент ПИ-регулятора Кр задается непересекающимися треугольными термами на интервале [1, 50]: самый малый (smallest), малый (small), средний (medium), большой (big), максимальный (biggest) (см. рис. 5.36). Интегральный коэффициент ПИ-регулятора К.задается непересекающимися треугольными термами на интервале [1, 12]:
самый малый (smallest), малый (small), средний (medium), большой (big), максимальный (biggest) (см. рис. 5.37). Правила нечеткого вывода представляют собой выражения: если скорость (терм скорости) и коэффициент сцепления (терм коэффициента сцепления) и угол наклона (терм угла наклона), то пропорциональный коэффициент ГШ-регулятора (значение пропорционального коэффициента) и интегральный коэффициент ПИ-регулятора (значение интегрального коэффициента).
Рассмотрим работу системы с синтезированным нечетким ПИ- регулятором. Структурная схема системы стабилизации остается прежней. Регулятор приведен на рис. 5.27. Пусть система работает при следующих условиях: скорость ш = 33 l/c = средняя; угол наклона дорожного полотна а = 10° = большой; погода = 1 = сухо; поверхность = асфальт; тип шин = зимние. В этом случае коэффициент сцепления равен 0,86, а коэффициенты Кр = 27,5, К. = 11,2. Рассмотрим переходный процесс в системе со спроектированным нечетким ПИ-регулятором (как было показано ранее в системе с обычным ПИ-регулятором невозможно обеспечить качественный переходный процесс), смоделировав ее в ППП Simlink (см. рис. 5.38).
При моделировании было: fi — угол наклона дорожного полотна от —10 до 10; w — скорость от 0 до 55 1/ с; surface — тип поверхности (минус 1 — земля, минус 0,5 — снег, 0 — дождь, 0.5 — трава, 1 — песок); weather — погода (минус 1 — лед, минус 0,5 — снег, 0 — дождь, 0,5 — влажно, 1 — сухо); tyre — тип шин (минус 1 — стертые, 0 — летние, 1 — зимние); in — задающее воздействие, равное 256; PID controller — ПИ-регулятор; DAC - ЦАП; ADC - АЦП; Engine — двигатель; Cohesion — блок нечеткого регулятора, определяющий коэффициент сцепления; PID — блок нечеткого ПИ-регулятора, определяющий значение пропорциональной и интегральной составляющей; set К Т Mh — блок, определяющий по значению скорости, угла наклона и коэффициента сцепления, момент сопротивления движению и значения постоянных К и Т двигателя (функция setkt.m); Блоки ЦАП и АЦП в ППП Simulink имеют структуру, показанную нарис. 5.18. Блок-схемадвигателя в ППП SimulinknoKa- зана на рис. 5.39. Значения Kpart и Tpart задаются функцией setKT.m, значения пропорционального и интегрального коэффициента ПИ-
регулятора задаются функцией setpi.m, тексты которых приведены ниже. Функция setKT.m function [sys, x0, str, ts] = setkt (t,x,w,flag) switch flag, case 0, [sys, x0, str, ts] = mdlInitializeSizes; case 3, sys = mdlOutputs(t,x,w); case {l,2,4,9} sys = []; otherwise error(["Unhandled flag = ",num2str(flag)]); end function [sys, x0, str, ts] = mdlInitializeSizes; sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 0; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 0; sizes.NumInputs = 3; sizes.DirFeedthrough = 1; sizes.NumSampleTimes = 1; sys = simsizes(sizes); x0 = [J; str = []; ts = [0 0]; function sys = mdlOutputs(t,x,M) fi = «(I); n u = u(2); w = i/<3); %дополнительный момент сопротивления mass = 2000; g= 10; rad = fi/57.3; Mh = (nu*mass*g*cos(rad)+mass*g*sin(rad))/30; %параметры двигателя dw = (55.5—5.5)/15; dl = (2.5)/1000;
% считаем момент J m = 20; Л = 0,5; J = m*(R^2); %-------- считаем Мк b = 300; kt = (M-b)/w Mk_w=kt*(w+dw)+b; dMk = abs(Mk_w-M); %---------- считаем M1 xL = M/964; xdL = xL + dl; Mxl = xdL*964; dMl = abs(Mxl - М); K= ((dMl/dl)*(xL/w))/((dMk/dw)-(dMi/dw)); %-------------------------------------------------- %теперь считаем T= J/(dMk/dw - dMl/dw) Т = J/((dMk/dw) - (dMl/dw)); %устанавливает параметры двигателя в его передаточную функцию set_param("dynhandicap5/Engine/Kpart", 'Numerator', [num2str(K)]); set_param("dynhandicap5/Engine/Tpart",'Numerator', [num2str(T)]); sys=[]; Функция setPI.m function [sys, x0, str, ts] = setkt (t,x,u,flag) switch flag, case 0, [sys, x0, str, ts] = mdlInitializeSizes; case 3, sys = mdlOutputs(t,x,u); case {l,2,4,9} sys = []; otherwise error(["Unhandled flag = ",num2str(flag)]); end function [sys, x0, str, ts] = mdlInitializeSizes;
sizes = snnsizes; sizes.NumContStates = 0; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 0; sizes.NumInputs = 2; sizes.DirFeedthrough = 1; sizes.NumSampleTimes = 1; sys = simsizes(sizes); x0 = []; str = []; ts = [0 0]; function sys = mdlOutputs(t,x,u) P = u(l); I = u(2); set_param("dynhandicap5/PID Controller",'P',[num2str(P)]); set_param("dynhandicap5/PID Controller",T,[num2str(I)j); sys = []. Полученный при моделировании переходный процесс показан на рис. 5.40.
Как видно из рис. 5.40 процесс в системе удовлетворяет заданному условию при различных условиях работы. Следовательно, синтезированный нечеткий ПИ-регулятор обеспечивает требуемое качество работы. Тем не менее работа системы напрямую зависит от правил, разработанных экспертом. Отличительной особенностью системы является то, что ее модификация может быть очень просто проведена за счет изменения базы правил нечеткого вывода, перенастройки или структурного изменения системы при этом не потребуется. Разработанная система стабилизации скорости движения представляет собой алгоритм в виде правил нечеткой логики и программный комплекс, позволяющий на их основе перенастраивать систему стабилизации. Эта система может быть легко интегрирована в общий контур управления и не требует переписывания программного кода. Данная особенность позволяет легко внедрить систему в кратчайшие сроки, без дополнительных временных и финансовых затрат на моделирование и разработку. 5.3. Нечеткая система управления углом поворота автомобиля Управление движением АТС по заданной траектории, т. е. управление текущими координатами колесных транспортных средств, осуществляется путем поворота управляемых колес. При управлении курсом движения передаточные функции колесного АТС будут:
где Y(p) — изображение по Лапласу линейного отклонения, (p) — изображение по Лапласу угла поворота продольной оси АТС, B(p) — изображение по Лапласу угла поворота управляемых колес. Линеаризованное уравнение движения АТС по криволинейной траектории, полученное из расчетной схемы (рис. 5.44), имеет вид
где А и В — расстояния от центра тяжести до переднего и заднего мостов; к01 и к02 — коэффициенты сопротивления уводу переднего и заднего мостов, Jz момент инерции автомобиля вокруг вертикальной оси, проходящей через центр тяжести ТС; va — скорость движения; та — масса ТС. Запишем указанное уравнение в оперативной форме:
Передаточная функция, определяющая зависимость поперечного отклонения ТС от угла поворота управляемых колес, будет Коэффициенты к0, k1 e и постоянные времени Т1 и Т2 зависят от конструктивных параметров рулевых управлений АТС. Из графиков (рис. 5.42) видно, что коэффициент преобразования к0, кх и постоянные времени Тх, Т2 АТС зависят как от скорости движения, так и от нагрузки на АТС.
Для определения коэффициента преобразования к0 и постоянной времени Т{ воспользуемся графиком, представленным на рис. 5.42.
Из данного графика получаем, что при скорости 60 км/ч (16,66 м/с) коэффициент к0 будет равен 18, а постоянная времени T1 равна 0,4. Отсюда получаем передаточную функцию:
Промоделируем систему управления курсом движения АТС в системе Simulink. На рис. 5.44 представлена модель системы управления курсом движения АТС. В качестве регулятора можно использовать ПИД-регулятор с передаточной функцией:
График переходного процесса показан на рис. 5.45. Первоначально, при решении задач управления АТС предлагалось, что его динамические характеристики известны и не изменялись, а возмущающие факторы незначительны. Однако
динамические характеристики автомобиля меняются в зависимости от переключения передачи и нагрузки, другими словами, они различны при различных передачах, нагрузках и состояниях дороги. Кроме того, существенное влияние на них оказывает обстановка на дороге. Поэтому изначально настроенные параметры регулятора системы на некий оптимум при изменении дорожных условий перестают быть оптимальными. Требуемую коррекцию системы можно произвести двумя способами: · изменением коэффициентов настройки регулятора; · введением в систему дополнительного корректирующего управляющего сигнала. При этом не все влияющие параметры окружающей среды могут быть точно измерены и коррекция может осуществляться только с использованием аппарата нечеткой логики. Тогда параметры регулятора следует устанавливать в соответствии с максимальной величиной функции принадлежности, а при формировании корректирующего дополнительного управляющего сигнала целесообразно для его получения использовать метод дефазификации. Следовательно, теперь система управления становитсянечеткой. Особенностями нечеткого управления являются возможность представления техники и знаний о вождении, которыми обладает водитель, с помощью лингвистических правил управления, что позволяет во многих случаях обойтись без количественной модели объекта управления. Поэтому в качестве устройства управления с функциями адаптации к изменениям параметров автомобиля как объекта управления можно использовать такую же управляющую вычислительную машину, как и в предыдущем случае, выполняющую роль нечеткого регулятора, построенного на основе базы правил и базы знаний об управляемом процессе. Принцип действия нечеткого логического регулятора (HJIP) заключается в рассмотрении состояния системы и управляющих воздействий как лингвистических переменных и выборе конкретных значений управления на основе нечеткого логического вывода. На вход устройства поступает "четкая" исходная величина, которая фазификатором преобразуется в нечеткое множество (или лингвистическую переменную). Далее машина вывода на основе нечеткой базы знаний производит обработку входных величин, и полученное нечеткое множество в блоке дефазификации отображается в четкую выходную величину, используемую для управления объектом. Естественно, в общем случае нечеткий логический регулятор может содержать не один фазификатор, если необходим ввод нескольких параметров, и не один дефазификатор, если необходимо несколько управляющих воздействий на объект. Нечеткий алгоритм управления может быть реализован различными программными средствами. Первый способ — написание программы на языке высокого уровня. При вычислении лингвистической переменной и ее функции принадлежности вполне достаточно использование тех операторных средств и математического аппарата, которыми располагает практически любой язык программирования. Основой программы является использование операторов условного перехода (операция импликации) "если — то". Если выполняется заданное условие, то осуществляется одна операция, если нет — другая. Второй способ — использование оболочек экспертных систем. Нечеткий регулятор можно реализовать в виде правил "если — то", реализовав их в оболочке экспертной системы. Третий способ — использование нейронной сети. При реализации нечетких регуляторов в виде нейронной сети используют принципиально другой подход, основанный на обучении нейронной сети к распознаванию той или иной ситуации выбора. Это касается всех основных процессов: фазификации, логического вывода и дефазификации. Когда при построении системы управления учтены все факторы, значения которых известны, тогда систему можно рассчитать достаточно точно, но как только появляются условия неопределенности, тогда возникает необходимость ввода в систему корректировки, зависящей от времени. Такими неопределенностями являются дорожные условия. Дорожные условия — совокупность геометрических характеристик транспортно-эксплуатационных средств несущего основания (дороги, местности) непосредственно, в основном механически влияющих на возможности и параметры движения АТС. Основными геометрическими характеристиками несущего основания являются: продольный и поперечный профиль трасс, частота поворотов и радиусы кривизны в плане, ширина трасс, длина их прямых и криволинейных участков. На движение АТС оказывают существенное влияние такие факторы, как: покрытие дороги (асфальт, грунт, и т. д.), погодные условия (влажность температура). Погодно-климатические условия характеризуют состояния воздушной среды, окружающей АТС, и ее изменения, связанные с природными явлениями. Воздушная среда играет заметную роль в формировании динамики, управляемости и безопасности движения АТС. Температура, влажность и давление воздуха существенно влияют на работу силовой установки, ходовой части и элементов систем управления. Под действием метеорологических факторов могут измениться условия информационного обеспечения движения, дорожные условия и дорожная обстановка. Сопротивление воздуха, особенно при скоростях движения более 30 км/ч, составляет заметную часть общего сопротивления движению АТС. Особенно значимыми для работы систем автоматического управления могут быть неблагоприятные погодные факторы: осадки, сильный ветер, пониженная температура воздуха, снижение прозрачности атмосферы. Неблагоприятные погодно-климатические условия можно охарактеризовать метеорологическими показателями, их воздействием на движение АТС, частотой проявления и изменения, длительностью действия на АТС в данный момент или по отношению к общему времени эксплуатации АТС. Наибольшее влияние на движение АТС оказывают осадки в виде дождя и снега. Они опасны не только в момент выпадения, но и отдаленными последствиями. Так, например, вследствие осадков дорожное покрытие изменяет свои свойства. Ухудшаются его сцепные качества, а сопротивление движению возрастает. При пониженных температурах возможно также за- снеживание, сужение проезжей части, обледенение дорог. Снежный покров изменяет очертания местных предметов, скрывает препятствия, изменяет контрастдорог и обочины. Все это ведет к изменению алгоритмов и усложнению управления машиной При расчете автоматической системы управления движением (АСУД) необходимо их учитывать. Если мы создаем систему на основе экспертных систем, то по входным данным, снимаемым с датчиков, необходимо создать набор правил, например, при учете трех параметров: влажность (к), температура (?) и покрытие (m), нам необходимо на основе численных значений этих коэффициентов задать один общий корректирующий коэффициент z-
Так как величины к, t, т — являются аналоговыми, то необходимо Коэффициенты а, b и с добавляются в регулятор, в качестве корректирующих коэффициентов. Но в вышеописанных случаях получается грубая корректировка. Для получения более точных решений, необходима более мелкая дискретизация коэффициентов условий неопределенности и выбор конкретных значений управления на основе нечеткого логического вывода. Для коррекции системы в зависимости от изменения внешних условий воспользуемся методом лингвистических переменных и написания для этого метода программы на языке высокого уровня. Программа будет по существу нечетким регулятором самонастройки параметров основного регулятора в виде правил, которые в зависимости от входных переменных в виде численных значений параметров внешних условий будут выдавать необходимые параметры основного регулятора системы. Сама система смоделирована в пакете прикладных программ (ППП) MathLab 7.0 (рис. 5.46). Программа, реализующая регулятор, написана на языке Pascal 7.0. Для удобства тестирования и получения результатов также написан аналог этой программы на языке MathLab. Программа вычисляет три коэффициента ПИД-регу- лятора.
На вход функции, реализующей ПИД-регулятор, поступают параметры. Количество параметров может быть любым, но увеличение числа параметров приводит к увеличению времени
работы программы и количества возможных комбинаций состояния системы, а уменьшение приводит к потере точности отработки системы. Для моделирования системы возьмем семь параметров. Каждый из этих параметров разбит в функции на пять градаций и приравнивается к наиболее близкому значению, после чего по данным семи значений выбирается одно правило, в котором рассчитаны коэффициенты ПИД-регулятора. Впоследствии они и корректируют систему. Так как правил для этой системы при семи параметрах получается большое количество, то приведем в табл. 5.3 набор лишь из нескольких правил, где, в зависимости от семи параметров вычислены коэффициенты ПИД-регулятора.
Дата добавления: 2015-04-29; Просмотров: 356; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |