Исследование проблем синтеза нейросетевого контроллера в задаче управления курсом судна

• Автор: Виткалов, Ярослав Леонидович
• Шифр специальности: 05.22.19
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Владивосток
• Количество страниц: 180 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ
В последние годы в России и за рубежом разработано большое число методов синтеза систем автоматического управления САУ, позволяющих осуществлять обоснованный выбор структуры и параметров системы, удовлетворяющей заранее заданным требованиям. Большинство разработанных методов предназначено для синтеза САУ с постоянными параметрами. Однако в практике проектирования САУ управления современными объектами, главным образом динамическими, очень часто параметры объекта управления в процессе эксплуатации изменяются в широких пределах. В частности, методы синтеза САУ объектами с переменными параметрами эффективны только в том случае, если без большой вычислительной или графической работы можно определять динамические свойства САУ во всем диапазоне изменения параметров объекта управления и влияние на эти свойства выбираемых параметров регуляторов.
Наметившаяся в последнее десятилетие тенденция автоматизации производственных процессов нашла свое отражение и при разработке САУ курсом судна. САУ курсом судна является одной из важнейших систем судовой автоматики, от эффективности и наджности работы, которой зависит безопасность плавания и экономическая эффективность эксплуатации флота.

Актуальность

Адаптивные Обладают способностью приспосабливаться к изменению внешних условий работы, также улучшать свою работу по мере накопления опыта. Неадаптивные Имеют постоянную настройку и для перестройки на изменившиеся условия работы требуется вмешательство оператора. При рассмотрении процессов в САУ важное значение имеют устойчивость системы, точность управления и качество процесса управления. Качество управления при использовании любых принципов зависит от мониторинга точности измерения внешних и внутренних параметров и адекватности используемой модели процесса. Каждый регулятор должен быть использованным в системе работающей как по принципу отклонения, так и по принципу возмущения ,,,,. Контур возмущения реализует быстродействующее упреждающее воздействие, контур отклонения компенсирует неточности процесса управления, погрешности измерений возмущений и неучтенные возмущающие факторы. Ниже приводятся некоторые обобщения и рекомендации по практическому использованию принципа отклонения и возмущения ПО и ПВ при решении прикладных задач. ПО неприменим. Следует отметить, что на практике широко используются комбинированные регуляторы, имеющие контуры ПО и ПВ. ПВ реализует управление с предвидением возникновения ошибки, реализует максимальное быстродействие. Традиционный ПИД регулятор, позволяет осуществить их реализацию на модульных структурах. Рассматриваемый классический регулятор 8 это теоретическая конструкция, не реализуемая на практике. Например с математической точки зрения, выходной сигнал ПИД регулятора не ограничен. Выходной сигнал реального ПИД регулятора, представленного на рис. Аналоговый ПИД регулятор был реализован и использован в самых разнообразных задачах, больший интерес представляет дискретная модель ПИД регулятора, позволяющая реализовать его программную модель. Различают два типа алгоритма реализации ПИД регулятора позиционный и алгоритм приращений. Если учесть, что ошибка выходной величины процесса вычисляется для каждой выборки еКИ ХгЩхКИ 1. И интервал выборки обычно постоянен, К номер выборки, то позиционный алгоритм ПИД регулятора, выходной сигнал которого представляет собой абсолютное значение управляющего воздействия, имеет вид ЩЩ и0ир Щ и Щ и 0 Щ, 1. Даже при нулевой ошибке выходной сигнал регулятора отличен от нуля определяется смещением о. Алгоритм приращений является альтернативным алгоритмом, в котором измеряется лишь изменения выходного сигнала. ЩЩ 1 Д Щ Д 1. При реализации алгоритмов 1. Все перечисленные и другие задачи решаются индивидуально при проектировании того или иного регулятора. Учитывая вычислительные особенности алгоритма ПИД регулятора при его реализации под конкретную задачу могут быть самые разнообразные методы. Известна целая серия реализаций на языке , с использованием проблемноориентированных языков высокого уровня блочные языки и другие. На рис. ПИД регулятор фирмы v i года изготовления. На передней панели регулятора отображаются опорные и текущие значения выходных величин процесса. Переключение с ручного режима на автоматический осуществляется кнопками. Имеются клавиши использующиеся при изменении опорных значений и настройки параметров. Серия экспериментальных ПИД, ПИ2, ПИ, регуляторов были разработаны лабораторией микроэлектроники при кафедре Систем управления Рижского политехнического института в году по теме Вента, и реализованы на заводе Альфа. КРВЕ1. Внешний вид описываемых регуляторов приведен на рис. Одна из основных причин широкого использования ПИД регуляторов состоит в том, что динамические свойства большинства реальных объектов управления можно удовлетворительно аппроксимировать линейными или нелинейными динамическими моделями второго порядка. Широко известно ,,, что нейронные сети использующие структуры типа персептрон Хопфилда, Гроссберга и др. Практически неограниченные возможности аппроксимации реализуемые с помощью многослойного персептрона позволяют решить многие практические задачи идентификации проектирования моделирования и технической реализации нелинейных регуляторов . Рис. V I
3i
фффф О
Рис.