Розробка, дослідження системи керування на основі нейронної мережі (стр. 3 из 21)

1.2. Аналіз методів та критеріїв якості, що використовуються для розробки систем керування об’єктами залізничного транспорту.

При розробці систем керування можна виділити два етапи. Перший – пов’язаний з вибором або синтезом структури системи керування, виходячи з можливостей отримання достовірної інформації про використовувані вихідні величини, що поступають з вимірювальних датчиків, збурюючих впливів та характеристик керуючих дій на об’єкт керування. Другий етап пов’язаний з визначенням параметрів елементів системи керування.

Структурний синтез САК базується, як правило, на відомих аналогах , а також на теоретичних розробках І.О. Вишнеградського, А. Стодоли, Д.К. Максвелла, О.М. Ляпунова, Л.С. Понтрягіна, О.М. Лєтова, А.І. Лур’є, Р. Бєллмана, Р.Е. Калмана, М.А. Айзермана, О.А. Фельдбаума, О.О. Красовського, М.М. Красовського та інших, хто заклали основи теорії автоматичного регулювання та сучасної теорії автоматичного керування та обґрунтували основні принципи побудови систем регулювання [4-6].

Таким чином, проблеми, які з’являються у конструктора при розробці визначеної системи керування(СК) – це проблема вибору методу синтезу, для визначення структури СК та критерію, згідно якого буде оцінюватися якість процесів, що протікають в об’єкті керування.

Оцінювання якості системи можна здійснити, використовуючи загальні фундаментальні теоретичні положення або поодинокі критерії, що характерні для даного об’єкта.

Методи аналізу якості перехідних процесів згідно [4, 6, 7] можна розділити на дві основні групи: перша – прямі методи оцінювання якості по кривій перехідного процесу; друга – опосередковані методи. Прямі методи потребують рішення системи диференційних рівнянь, опосередковані – не потребують.

Основними показниками якості процесу керування, що застосовуються в інженерних розрахунках, є: час регулювання, перерегулювання та коливальність перехідного процесу. При застосуванні кореневих методів – показниками якості є ступінь стійкості та ступінь хиткості системи [4,6,7].

Практичний інтерес при синтезі систем керування представляють інтегральні оцінки якості перехідного процесу [6,7]. Вони мають метою надати загальну оцінку швидкості затухання та величини відхилення величини, що регулюється, у сукупності, без визначення того та іншого окремо. Метод інтегральних оцінок дозволяє отримати в результаті розрахунку окремих інтегралів від деякої функції керованої змінної сумарну помилку за час перехідного процесу. Недоліком інтегральної оцінки є те, що вона годиться лише для монотонних процесів, коли не змінюється знак змінної, що досліджується. Тому більш доцільно використовувати квадратичну інтегральну оцінку. Загальним недоліком інтегральних оцінювань є те, що тут нічим не обмежується Форма кривої перехідного процесу, оскільки різні по формі перехідні процеси можуть мати одне й те саме чисельне значення інтегрального критерію якості.

З урахуванням конструктивного виконання силової частини елементів системи керування електропередачі, зокрема тиристорного перетворювача частоти, елементи якого розраховані на визначену величину комутуючого струму, з розглянутих методів оцінки якості, з метою проведення параметричного синтезу СК електропередачі дизель-потягу, найбільш доцільно використовувати показники якості процесу керування: час регулювання, перерегулювання та коливальність перехідного процесу.

У дійсний час існує ряд критеріїв, що використовуються при синтезі оптимальних законів керування асинхронним електроприводом. Усім їм властивий один недолік: у якості параметра оптимізації виступає один з енергетичних або техніко-економічних показників. Однак вони можуть бути ефективно використані у випадку параметричної оптимізації, коли відома структура системи керування, а задача стоїть у визначенні коефіцієнтів компонент системи, якщо врахувати, що сьогодні існують спеціалізовані пакети прикладних програм, в основі яких лежить процедура випадкового або градієнтного пошуку.

У роботі [8] в якості критеріїв оптимального керування використовуються лінійні комбінації двох або трьох відомих критеріїв. Це дозволяє авторам при рішенні задач оптимального керування враховувати в одному критерії як вимоги до мінімізації енергетичних затрат, так і часу (двохкомпонентний критерій) або зменшення енергетичних затрат, часу процесу керування та покращення динамічних процесів об’єкту керування (трикомпонентний критерій).

Існують й інші критерії. Так, у роботах [9 –10] розглянуто новий підхід до аналітичного конструювання лінійно-квадратичних систем керування або, як їх називають у зарубіжних джерелах, задач лінійно-квадратичної оптимізації. Ці системи керування, на відміну від традиційних критеріїв, синтезуються без урахування конкретного критерію. Однак доводиться, що отримані системи керування завжди забезпечують мінімізацію деякого критерію. Це ж відмічається і в роботі [10], що функціонал, який оптимізує, не обов’язково постулювати. Він може являтися деякою супроводжуючою інтегральною оцінкою якості перехідних процесів. Така властивість притаманна критерію якості в методі аналітичного конструювання за критерієм узагальненої роботи. Складові частини функціоналу є інтегральною оцінкою якості перехідних процесів, точності стабілізації бажаного незбуреного стану, «витрат» керування або енергетичних витрат.

Сьогодні для синтезу оптимальних систем керування нелінійними об’єктами відомий цілий ряд методів.

Одним з найбільш відомих та вживаних методів оптимального керування є принцип максимуму Понтрягіна [11]. Переваги принципу максимуму проявляються там, де можна одразу, по одному виду гамільтоніана H знайти функції, на яких він сягає максимуму. Це можна зробити тоді, коли і функціонали і керування зв’язку або лінійні як відносно керувань, так і відносно фазових координат, або лінійні хоча б відносно керувань. У загальному випадку, який-небудь функціонал, екстремуми якого ми шукаємо, або рівняння зв’язку нелінійні по керуванню U(t), безпосередньо з виду гамільтоніана вже не можна судити про функції U(t), на яких він сягає максимуму.

Основна трудність рішення задач оптимального керування за допомогою принципу максимуму Понтрягіна, як і в методі динамічного програмування, запропонованого Р.Беллманом, полягає в рішенні двохкрапкової крайової задачі [12].

Відоме також значне число поодиноких методів класичного варіаційного числення, що придатні для вузьких класів задач оптимального керування [12]. Ці методи зручні для рішення задач оптимального керування, де управління шукаються у вигляді гладких або кусочно-гладких кривих, що не містять точок з нескінченними значеннями перших похідних, а також методи аналітичного конструювання регуляторів за критерієм узагальненої роботи (АКУР), де основна трудність пов’язана з визначенням коефіцієнтів функціонала, який оптимізується. Однак в теперішній час цю проблему можна вирішити за допомогою сучасних методів синтезу систем на основі нейромережевих технологій та методів нечіткої логіки.

Останні десять років інтенсивно розвиваються методи синтезу систем керування на основі векторного управління, методів нечіткої логіки, нейронних мереж та нейронечітких мереж [13– 14].

У цих роботах [16-18] з одного боку нечіткі системи керування використовуються для об’єктів управління, модель яких невідома, а з другого – як альтернатива класичним системам керування. Показано, що важливою перевагою нейромережевих систем керування є можливість їхнього навчання на прикладах. Тут же приведено ряд можливих архітектур для побудови нейромережевих систем управління.

Побудова систем векторного керування асинхронними електроприводами розглянуто в ряді публікацій [19-21]. У [19,20] розглянуті загальні принципи векторного управління електроприводами, зокрема, побудова систем векторного керування з використанням стандартних П-, ПІ-, ПІД-регуляторів. Найбільш повно методи застосування сучасних засобів штучного інтелекту (нечіткої логіки, нейронних мереж) в керування електроприводами описані в роботах [21,22]. Однак тут недостатньо уваги приділено питанням побудови моделей систем керування з використанням нечіткої логіки для конкретного типу електроприводу та проведення порівняльного аналізу з відомими системами, що містять стандартні регулятори.

Типова структура модуля нечіткої системи управління приведена на рисунку 1.2.

Рис. 1.2. Структура моделі нечіткої системи керування.

Інформація з об’єкта управління у вигляді чітких значень фазових координат об’єкта управління

поступає на блок фазифікації, який на основі чітких значень вхідних змінних формує нечіткі значення відповідних лінгвістичних змінних. Блок виводу на основі правил вигляду: