Методика синтеза интеллектуального управления приводом постоянного тока системы наведения и стабилизации

• Автор: Шарапов, Максим Александрович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Тула
• Количество страниц: 152 с. : ил.

Введение
ГЛАВА 1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ СИНТЕЗА СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ЦИФРОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЛЕДЯЩИХ ПРИВОДОВ

1.1 Синтез классическими методами

1.1.1. Частотные методы

1.1.2. Синтез цифровых следящих систем с использованием

методов пространства состояний

1.2. Интеллектуальные системы управления

1.2.1. Введение в интеллектуальные системы управления

1.2.2. Понятие интеллектуального управления

1.2.3. Экспертные системы

1.2.4. Нечеткие регуляторы

1.2.5. Искусственные нейронные сети
1.2.6. Генетические алгоритмы
1.3. Выводы
ГЛАВА 2. ОБЪЕКТ УПРАВЛЕНИЯ, МАТЕМАТИЧЕСКАЯ
МОДЕЛЬ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ
2.1. Иерархическая последовательность математических моделей
силовых систем
2.2 Экспериментальные исследования привода постоянного тока
2.3. Учет ограничения мощности источника питания
2.4 Модель двигателя, используемая в работе для параметрической идентификации
2.5 Моделирование объекта управления в среде МаШаЬ
2.6. Анализ экспериментальных характеристик объекта управления и необходимость процедуры идентификации
2.7 Параметрическая идентификация силовой системы привода
2.8. Идентификация объекта управления с использование нечеткой нейросети
2.9. Выводы
ГЛАВА 3. МЕТОДИКА СИНТЕЗА НЕЧЕТКОГО РЕГУЛЯТОРА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ЦЭСГ1 ПОСТОЯННОГО ТОКА
3.1. Математическая теория нечетких множеств
3.2. Нечеткие правила и способы нечеткого логического вывода
3.3. Структура нечеткого регулятора для управления ЦЭСП постоянного тока
3.4. Определение входных лингвистических переменных и фаззификация
3.5 Блок правил
3.6. Дсфаззификатор
3.7. Анализ характеристик ЦЭСП с синтезированным алгоритмом управления
3.8. Выводы
ГЛАВА 4. ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ НЕЧЕТКОГО РЕГУЛЯТОРА С ПОМОЩЬЮ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ
4.1 Введение в генетические алгоритмы
4.2 Генетический алгоритм, математическая модель и работа
4.3. Применение генетических алгоритмов для параметрической идентификации математической модели объекта управления
4.4. Применение генетических алгоритмов для оптимизации нечеткого регулятора
4.5. Выводы Заключение Список литературы
Приложение 1. Реализация полученного нечеткого алгоритма на базе микроконтроллера семейства
Приложение 2. Акт внедрения результатов научноисследовательской работы в ГУП КБП
Приложение 3. Акт внедрения результатов кандидатской диссертации в учебный процесс Тульского государственного университета
ВВЕДЕНИЕ


Исходя из анализа об7екта управления и требований, предъявляемых к приводу наведения и стабилизации, выбирается тип нечеткого регулятора, число входных лингвистических переменных, вид и параметры функций принадлежности, формируется блок правил. На основе анализа характеристик полученного ЦЭСП делается вывод о необходимости оптимизации нечеткого регулятора. Применение генетических алгоритмов сводит эти задачи к задаче нахождения экстремума сложной нелинейной функции многих переменных. Структурные схемы моделей управляющей и силовой систем для исследования характеристик ЦЭСП в среде МаЙаЬ. Методика идентификации параметров объекта управления, по снятым характеристикам с использованием генетических алгоритмов. Методика идентификации объекта управления с использованием нечетких нейросетей. Методика синтеза нечеткого регулятора для ЦЭСП постоянного тока систем наведения и стабилизации. Методика оптимизации нечеткого регулятора с использованием генетических алгоритмов, для достижения им требуемых показателей качества управления. Синтезированный и оптимизированный нечеткий регулятор для управления ЦЭСП постоянного тока. Результаты математического моделирования работы ЦЭСП постоянного тока и результаты экспериментальных испытаний макетного образца ЦЭСП с синтезированным алгоритмом управления. ГЛАВА 1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ СИНТЕЗА СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ЦИФРОВЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЛЕДЯЩИХ ПРИВОДОВ. Рассмотрим основные положения и принципы анализа и синтеза импульсных цифровых следящих систем на основе использования логарифмических частотных характеристик. Логарифмический частотный метод первоначально был разработан для исследования непрерывных систем. Этот метод благодаря своей простоте и наглядности получил всеобщее признание и значительное распространение. Эффективность использования метода логарифмических частотных характеристик при исследовании динамики непрерывных систем указывает на целесообразность распространения его и на дискретные автоматические системы. Однако процессы, происходящие в дискретных системах, являются более сложными, чем процессы в непрерывных системах. Задача синтеза замкнутых импульсных следящих систем ИСС частотным способом состоит в определении характеристик формирование ЛАФЧХ, обеспечивающих выполнение требований, предъявляемых к этим системам, и расчетом корректирующих устройств, формирующих желаемый вид ЛАФЧХ. Для реализации частотных характеристик можно воспользоваться как непрерывной, гак и импульсной коррекцией. Непрерывная коррекция ИСС выполняется посредством введения дополнительных непрерывных цепей, элементы которых могут соединяться с элементами непрерывной части либо последовательно, либо параллельно недостатки непрерывной коррекции. От указанных недостатков свободна импульсная коррекция, которая осуществляется посредством введения дополнительных импульсных цепей. Элементы ИК могут соединяться с элементами непрерывной части импульсной системы либо последовательно, либо параллельно. Вследствие указанных недостатков, применение частотных методов для синтеза современных сложных систем управления является слишком трудоемкой или невозможной процедурой. В последние годы в области автоматического управления отмечается очень сильное развитие методов пространства состояний. Из преимуществ методов пространства состояний можно отметить, например, одинаковую формулировку различных задач, возможность простого решения задач управления с большим числом управляемых и управляющих переменных, решение задач асинхронного квантования, задач с конечным временем квантования и задач непериодического квантования, а также возможность исследования нестационарных и нелинейных систем управления. Описание систем в пространстве состояний позволяет обнаружить и исследовать такие свойства, которые при использовании классических методов частотного анализа и описания в терминах входвыход остались бы скрытыми. Матричная форма записи имеет неоспоримое преимущество при численном решении на ЦВМ, а ясность математических формулировок и самих решений не ухудшается даже для многомерных и сложных систем. Рассмотрим теперь основные положения синтеза систем с использованием метода пространства состояний.