(13 голосовало, оценка: 3,31 из of 5)
Загрузка...
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ ТЕРМОРЕГУЛЯТОРОВ, ОСНОВАННЫХ НА ПИД ЗАКОНЕ И НА ПРИМЕНЕНИИ ПРАВИЛ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ (FUZZY LOGIC)
Н. Д. Сибильская
Московский госудаственный институт электроники и математики (МГИЭМ)
Факультет прикладной математики
В. В. Делибалтов
Московский госудаственный институт электроники и математики (МГИЭМ)
Факультет автоматики и вычислительной техники
А. М. Зак
Московский госудаственный институт электроники и математики (МГИЭМ)
Факультет прикладной математики
Научный руководитель, к.т.н.
Беккер Ю.Л.
Научно-технический центр «Энергосберегающие технологиии
экология и комплексная автоматизация»
Для того чтобы во время работы системы фактическая температура в ней приближалась к температуре задания, необходимо устройство, посылающее ей управляющий сигнал соответствующей величины. Такими устройствами являются приборы, основанные, в частности, на ПИД-регулировании или на правилах нечеткой логики (Fuzzy Logic).
Регулирование в системе осуществляется по следующему принципу: время работы поделено на определенные интервалы времени, в течение каждого такого интервала происходит замер фактической температуры. Если по результату замера эта температура такова, что система нуждается в регулировании, посылается соответствующий выходной сигнал.
В приборах, основанных на ПИД-регулировании управляющее воздействие (величина выходного сигнала) формируется на основе разности измеренной фактической температуры и температуры задания; состоит из трех компонент: пропорциональной (П), интегральной (И) и дифференциальной (Д). Пропорциональная компонента определяет линейную зависимость управляющего воздействия от разности температуры задания и фактической температуры в среде. Интегральная компонента обеспечивает устранение статической ошибки (статическая ошибка — это «неточность» достижения температуры задания, неизбежно возникающая при формировании управляющего воздействия из пропорциональной компоненты). Дифференциальная составляющая служит для ускорения реакции системы на внешние воздействия и изменения параметров в задании. При идеальной настройке ПИД-регулятора фактическая температура под воздействием выходного сигнала по экспоненциальному закону приближается к температуре задания и становится численно ей равной.
На практике настройка ПИД-регуляторов крайне трудоемка. Как правило, она включает в себя решение сложных систем дифференциальных уравнений, которые не всегда имеют точные решения. Это означает, что на практике температура задания в таких системах достигаться не будет. Существует некоторый интервал температур, в который будет попадать фактическая температура в процессе регулирования.
В регуляторах, основанных на правилах нечеткой логики, управляющее воздействие, также как и при ПИД-регулировании, формируется на основе разности измеренной фактической температуры в среде и температурой задания. Опишем принцип работы таких регуляторов. Область значений температуры условно разделяется на промежутки (как правило, на три промежутка). Среди этих температурных интервалов обязательно существует интервал, при попадании в который фактическая температура считается близкой к заданию, не нуждающейся в регулировании (зона нечувствительности). В регуляторе реализованы простые условные правила, по которым в случае, когда температура попадает в один из промежутков, не являющихся зоной нечувствительности, высылается регулирующий сигнал, соответствующей данному интервалу, переводящий температуру в системе в зону нечувствительности. Эти условия могут иметь такой вид:
Если (Тmax ≥ Т-Тtask > Nupper), то управляющее воздействие = X1;
Если (Nupper ≥ Т-Тtask ≥ Nbelow), то управляющее воздействие = 0;
Если (Nbelow > Т-Тtask ≥ Тmin), то управляющее воздействие = X2,
где Тmax, Тmin – максимально возможное и минимально возможное значения температуры в системе; Т, Тtask – фактическая температура и температура задания соответственно; Nupper, Nbelow – верхняя и нижняя границы зоны нечувствительности; X1, X2 – величины управляющих сигналов.
Как зону нечувствительности целесообразно выбирать интервал температур, в рамках которого различия между фактической температурой и температурой задания не влияют на технологический процесс.
Примеры регулирования по правилам нечеткой логики.
• Для человеческого тела зону нечувствительности можно определить как интервал от 36.5 °C до 36.9 °С. В случае повышения температуры тела до температурного промежутка 37.0–39.5 °С, применяются средства общей терапии, для того, чтобы сбить температуру. При повышении температуры до 39.6 °С и выше, применяют сильнодействующие препараты вплоть до экстренной помощи.
• На производстве железобетонных плит при паровой обработке изделий зону нечувствительности можно определить как интервал в 5 °С ниже температуры задания и в 5 °С выше температуры задания. При отклонении температуры от зоны нечувствительности предусматривается подача управляющего сигнала одной величины в случае, когда измерения показали, что фактическая температура ниже зоны нечувствительности, и сигнал другой величины, если температура оказалась выше зоны нечувствительности.
Отметим, что на практике регулирование может сочетать в себе принципы правил нечеткой логики и ПИД-регулирования. Возможен такой случай: регулирование происходит по правилам нечеткой логики, но существует температурный интервал, при попадании в который управляющее воздействие формируется на основе ПИД-регулирования.
Рассмотрим преимущества регуляторов, основанных на правилах нечеткой логики. Процесс настройки ПИД – регулятора более трудоемок для систем с изменяющимися параметрами и сам процесс настройки хорошо изучен, но плохо формализован. В случае регуляторов, основанных на правилах нечеткой логики, он становится интуитивно понятным и несложным.
На данный момент регулирование на основе правил нечеткой логики реализовано на заводах ОАО «Бетиар 22» и ДОАО «ЗЖБИ 250»; используется при паровой обработке железобетонных плит.
Приведем графики, характеризующие работу регулятора на основе правил нечеткой логики с завода ОАО «Бетиар 22» и ПИД-регулятора с завода «ЗЖБИ 250».
На графиках представлены данные, полученные от измерения фактической температуры при выполнении похожих заданий в случае ПИД-регулятора и регулятора, основанного на правилах нечеткой логики.
Как видно из графиков, качество работы регуляторов, основанных на Fuzzy Logic, не уступает качеству ПИД-регуляторов.
В регуляторах, установленных на заводах ОАО «Бетиар 22» и ДОАО «ЗЖБИ 250» регулирование температуры происходит за счет перемещения вверх или вниз задвижки на паропроводе. В регуляторах, основанных на Fuzzy Logic, действует следующая функциональная схема:
Если (Tz – T) < 0 И abs(Tz-T) > NZup, то Y = (-1)*t*Tp;
Если NZdown < abs(Tz-T) < NZup, то Y = 0;
Если (Tz – T) > 0 И abs(Tz-T) < NZdown, то Y = t*Tp,
где Tz – температура задания, °С;
T – фактическая температура, °С;
NZdown, NZup – нижняя и верхняя границы зоны нечувствительности соответственно;
Y – длительность управляющего импульса (это время, в течении которого задвижка будет перемещаться), секунд;
t – время сервопривода (т.е., максимальная длина импульса, который подается на задвижку), секунд;
Tp – значение, определяющее длительность посылаемого импульса, в долях от времени сервопривода;
(-1) – означает перемещение задвижки вниз (т. е. движение в сторону закрытия).
Процесс настройки таких регуляторов состоит в том, чтобы определить время сервопривода и задать значение Tp. Приведем графики положения задвижек при ПИД-регулировании и регулировании на основе Fuzzy Logic, относящиеся к выполнению рассмотренного выше задания. Нулевое положение задвижки характеризует ее полностью закрытое состояние. Положению 100% отвечает полностью открытое состояние задвижки.
Данные, отображенные на графиках, позволяют вычислить количество включений задвижки и суммарное время перемещения задвижки из одного положения в другое при ПИД-регулировании и регулировании, основанном на Fuzzy Logic. Для вычислений выбраны одинаковые промежутки времени работы задвижек.
Эта запись была опубликована 20.08.2007в 10:22 пп. В рубриках: Контроль температуры, Контроль положения, Предложенные студентами, ПИД закон, АСУ, Нечеткая логика, Моделирование, МГИЭМ, Все статьи. Вы можете следить за ответами к этой записи через RSS 2.0. Вы можете оставить свой отзыв или трекбек со своего сайта.
