-/(Время)

ЦАП		НЧ

^ЧЯ)— АЦП

ЦВ

щ

Таймер

Рис. 2.19. Блок-схема цифровой системы управления

2.9. Цифровые системы управления

В цифровых системах управления (рис. 2.19) непрерывные сиг­налы квантуются по времени и по уровню. Квантование по време­ни осуществляется мультиплексором с периодом дискретности Т, а квантование по уровню (округление или усечение) — в анало­го-цифровом преобразователе (АЦП). Мультиплексор обычно кон­структивно объединяется с устройством масштабирования и АЦП. Цифровой сигнал обрабатывается процессором (цифровым вычис­лителем — ЦВ) и поступает в цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП).

Время т_ц, затраченное на преобразование аналогового сигнала e(t) в цифровую форму с последующей его обработкой в процес­соре, представляет собой задержку в канале управления. Обычно т_ц часто пренебрегают, считая, что входной и выходной квантова­тели работают синхронно.

JT

Таким образом, обобщенная структурная схема цифровой ав­томатической системы может быть представлена в виде, приве­денном на рис. 2.20.

и

	к

Рис. 2.20. Обобщенная структурная схема цифровой системы управления

Идеальные импульсные элементы соответствуют квантевате- лям на входе и выходе процессора, сам процессор представлен в виде дискретного фильтра (ДФ), а квантование по уровню учи­тывается многоступенчатыми элементами (НЭ).

При использовании аналого-цифровых и цифроаналоговых преобразователей, имеющих достаточно большое число разрядов, эффекты кантования по уровню часто можно не учитывать.

Структурная схема цифровой системы управления в этом случае соответствует амплитудно-импульсной системе с им­пульсной частью в виде линейного дискретного фильтра (ЛДФ), рис. 2.21.

Выходной сигнал ЛДФ преобразуется фильтрующим эле­ментом (ФЭ) типа экстраполятора нулевого порядка (фикса­тора).

нч

Рис. 2.21. Структурная схема цифровой системы управления без учета кванто­вания по уровню

2.10. Адаптивное управление с помощью нечеткой логики

Современное развитие компьютерной технологии позволяет ре­шать классические задачи автоматического управления на более высоком уровне. Интеллектуальные системы на основе нечеткой логики могут обеспечить более высокие точностные и динамиче­ские показатели управления, его функциональную надежность, тре­бования к квалификации обслуживающего персонала по сравнению с классическими системами управления. Применение новых свойств фази-систем управления должно снизить затраты на произ­водство готовой продукции и обеспечить ее конкурентоспособность.

Непредсказуемые аварии в системах обеспечения безопасности, необоснованные выводы в информационных системах, разбаланс в системах автоматики и другие причины часто объясняются тем, что предпосылки проектирования слишком расходятся с реальным положением дел. Часто на практике из-за особенностей промыш­ленной системы не представляется возможным получить достовер­ную информацию и установить устройство измерения.

Одним из выходов в такой ситуации является использование фази-управления. Сочетание «ищу fuzzy» обычно интерпретируется как размытое (нечеткое) управление и обозначает одно из на­правлений в современных технологиях управления.

В настоящее время нечеткое управление является актуальным. Известны результаты применения фаза-алгоритмов в нетрадици­онных задачах управления (техника, медицина и т. п.). Менее из­вестны специалистам результаты, полученные при решении ряда классических задач управления.

При автоматизации технологических процессов нечеткие ло­гические регуляторы реализуют системы управления с новыми свойствами, которые технически трудно получить традиционны­ми методами автоматического регулирования.

Например, для АСУТП в качестве исполнительных органов часто используются частотно-регулируемые асинхронные электро­приводы. Применение в инверторе (преобразователе) такого при­вода из гибридного ПИ-регулятора, у которого в цепи обратной связи имеется нечеткий логический регулятор, обеспечивает быст­рую отработку скачкообразного задания с минимальной величиной выброса переходного процесса. Одновременно уменьшается стати­ческая ошибка регулирования благодаря адаптивному изменению коэффициента усиления пропорционального звена ПИ-регулятора.

Использование интеллектуальных инверторов позволяет про­граммировать время разгона электродвигателя в широком диапа­зоне с допустимой величиной перегрузки по току и одновремен­ным повышением точности отработки задания, а их применение в асинхронном приводе циркулярных насосов, где следует ис­пользовать обратную связь по давлению, позволит увеличить точ­ность поддержания заданного давления. Это обеспечит значи­тельную экономию расхода воды в целом по отрасли.

При реализации традиционной локальной системы управления температурой, при изменении задания температуры во времени, часто появляются проблемы в использовании ПИД-регуляторов в точках температурной кривой, определяющих смену температурных режимов. В них наблюдаются температурные выбросы, что недопустимо соглас­но технологии. Выбросы в таких системах устраняются перенастрой­кой коэффициента усиления ПИД-регулятора вручную. Использова­ние уйг^-систем управления позволяет устранить температурные вы­бросы автоматической перенастройкой параметров ПИД-регулятора.

Фозм-управление может быть перспективно в поисковых сис­темах автоматической оптимизации, в которых такие параметры поиска, как число измерений выхода объекта, величины рабочих и пробных шагов и другие параметры, адаптируются с помощью нечеткого логического регулятора (HJTP).

Статистические алгоритмы фильтрации случайных процессов, используемые в системах управления для уменьшения влияния случайных возмущений на выходе объекта, могут также модифи­цироваться в адаптивные алгоритмы с помощью HJTP для фильт­рации нестационарных возмущений. Например, с помощью алго­ритма скользящего среднего путем использования фаза-управле­ния можно адаптировать величину «окна». В этом случае входом HJIP является величина невязки, а выходом — число измерений (величина окна) в алгоритме фильтрации.

Аналогично может решаться задача адаптивной идентифика­ции нестационарных параметров распределенной системы, опи­сываемой параболическим уравнением. Величина невязки темпе­ратурных полей используется как вход HJ1P, при этом выход адаптирует величину аппроксимации неизвестных параметров мо­дели — в виде констант.

Эти свойства систем фаза-управления позволят снизить затра­ты на производство готовой продукции и обеспечить ей необхо­димую конкурентоспособность.

Управление с помощью нечетких супервизоров

Устойчивость {робастность) управления при изменяющемся во времени поведении объекта (процесса) при его нелинейностях может быть обеспечена адаптивностью регулятора с помощью ав­топодстройки.

При использовании самоорганизующего нечеткого управления системы приспосабливают (адаптируют) управляющий алгоритм для идентификации или уточнения модели объекта. При этом механизм адаптации действует прямо на параметры нечеткого ре­гулятора.

Следует выделить и другой подход к адаптации, т. е. ее обес­печение супервизором (супервизор, диспетчер, управляющая про­грамма — это часть ОС, выполняющей управление процессами, обмен с устройствами, памятью и т. д.).

Для нечеткого управления известны разнообразные подходы к этому типу адаптации. Один из них заключается в том, что име­ется супервизор, который адаптирует классический ПИД-регуля­тор. При этом целесообразно рассмотреть иерархический нечет­кий регулятор, состоящий из модулей для непосредственного управления и устройств, адаптирующих другие модули.

При нечетком супервизорном П ИД-управлении нечеткая сис­тема используется для наблюдения за классическим П ИД-регуля- тором. Система существует в классическом дискретном ПИД-регу- ляторе, который имеет соответственно коэффициенты усиления пропорционального К_р, интегрального K_i и дифференциального К_д звеньев, изменяющиеся нечетким супервизором на каждом шаге времени. Метод о нечетким супервизором разработан для улучше­ния реакции системы на скачки при условии, что это устранит недостаток существующих промышленных ПИД-регуляторов.

Нечеткий супервизор имеет три «выхода»: АК, АК_:, АК_д, кото­рые дают результат для различных параметров ПИД-регулятора в каждый момент времени. Входами нечеткого супервизора являются ошибка е[кТ\ и ее первая разность Ае[кТ\. Схема регулятора пред­ставлена на рис. 2.22. В дополнение к основной схеме, состоящей из ПИД-регулятора и нечеткого супервизора, применяется модуль автоматической подстройки для оптимизации нечеткого супервизо­ра. Этот модуль использует правила, которые классифицируют по­ведение реакции на скачок для того, чтобы оптимизировать нечет­кий супервизор. Классификация определяется тем, как исполнено измерение, а оптимизация используется для того, чтобы его улуч­шить. Оптимизация представляется моделированием.

Когда рассматривается функциональная схема регулятора без модуля автоподстройки, регулирующая функция может быть вы-

Рис 2.22. Схема нечеткого ПИД-супервизора

полнена по правилам Сугено, где последовательность членов от­ношения обеспечивается «локальными» ПИД-регуляторами. Од­нако такая адаптация за счет использования модуля автопод­стройки не может быть использована в более медленных случаях, когда рассматривается различный масштаб в области входа, воз­можный для каждого параметра ПИД-регулятора, и если исполь­зуются раздельные базы правил.

Примером нечеткого супервизорного управления является экспертная супервизорная управляющая система для каскадного ПИД-управления. Модуль распознавания образов используется для выделения исполняемых индексов по откликам замкнутого контура системы на множественно-точечные изменения и нагру­зочные возмущения. Дополнительно используются тестовые сиг­налы, когда выходы основного (master) и дублирующего (slave) контуров находятся в установившемся режиме. Супервизорный модуль является маленькой экспертной системой (ЭС) с нечет­кой базой правил, приводимой в исполнение посредством биб­лиотечных программных средств. База содержит правила для на­стройки дублирующего регулятора и правила для того, чтобы на­блюдать совместные действия основного и дублирующего контуров настраивающих механизмов (рис. 2.23).

Многие системы, состоящие из нечеткого супервизора и классического ПИД-регулятора, могут быть выражены в виде не­четкого регулятора, основанного на правилах Сугено. Однако это — менее «дружественный — пользовательский» алгоритм по сравнению с традиционным управляющим алгоритмом и супер­визором, координирующим и адаптирующим этот регулятор. В иерархическую систему включено несколько нечетких систем, реализующих интерактивную и прямую адаптацию для прямых и непрямых частей регулятора.Экспертная супервизорная управляющая система

основной

пид регулятор

Вто-

1ИЧНЫЙ

процесс

Пер

ВИЧН]

процесс

-♦Не­

:ый •*-

Дублирующий ПИД регулятор

Рис. 2.23. Схема нечеткой супервизорной системы для каскадного ПИД-управления

Если нечеткие регуляторы используются довольно часто, то адаптивное нечеткое управление не является достаточным, по­добно нечеткому управлению. Однако у этого направления не­четких систем большое будущее.