6. Консультанти з роботи із зазначенням розділів роботи (п.6 включається до завдання за наявності консультантів згідно з наказом, зазначеним у п.1)

Найменування розділу	Консультант (посада, прізвище, ім’я, по батькові)	Позначка консультанта про виконання розділу
		(підпис)	(дата)
Розділи кваліфікаційної роботи	доц. Ребезюк Л.М.

7. Дата видачі завдання 01 вересня 2021 р.

КАЛЕНДАРНИЙ ПЛАН

Пор. №	Назва етапів роботи	Термін виконання етапів Роботи	Примітка
	Отримання завдання на виконання кваліфікаційної роботи.	01.09.21
	Аналіз завдання, обстеження та вивчення об’єкта дослідження, постановка задач досліджень.	02.09 – 11.09.21
	Аналіз літератури з теми кваліфікаційної роботи.	12.09 – 25.09.21
	Аналіз об’єкту керування, аналіз моделі керування з ПІД-регулятором, загальний аналіз інтелектуальних методів	26.09 – 17.10.21
	Розробка математичної моделі САК адаптивного керування положенням бортового прожектора з використанням нечіткої логіки та методу ШНМ	18.10 – 22.10.21
	Експериментальні дослідження моделей адаптивної САК при вхідному ступінчатому впливі	23.10 – 14.11.21
	Експериментальні дослідження моделей адаптивної САК при вхідному трапецоїдному сигналі завдання	15.11 – 22.11.21
	Експериментальні дослідження моделей адаптивної САК положенням бортового прожектора при випадковому збуренню	23.11 – 28.11.21
	Експериментальні дослідження моделей щодо швидкодії	29.11 – 01.12.21
	Оформлення пояснювальної записки, документації та презентаційних матеріалів комп’ютерного захисту	02.12 – 05.12.21
	Представлення роботи на рецензування	06.12.21

Студент Черкашин В.А.

(підпис)

Керівник роботи доц. Ребезюк Л.М.

ABSRACT

Master’s thesis: 103 p., 16 tabl., 67 fig., 5 app., 31 sources.

ONBOARD SEARCHLIGHT OF HELICOPTER, PLUG, AUTOMATIC POSITION CONTROL, AZIMUTH, ELEVATION ANGLE, MATHEMATICAL MODEL, TRANSFER FUNCTION, FUZZY LOGIC, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS.

The object of research is intelligent methods of adaptive automatic control of the position of the helicopter's searchlight.

The purpose of the work is to study intelligent methods of adaptive control of the automatic control system of position (azimuth and elevation angle) of the helicopter's searchlight.

Methods of development – intelligent methods of adaptive automatic control (fuzzy logic, artificial neural networks), mathematical methods for describing systems dynamics, methods of automatic control theory, methodology for developing automatic control systems using the tools of dynamic modeling systems.

As part of theoretical researches of mathematical models of the adaptive control system of position (azimuth and elevation angle) of the helicopter's searchlight are developed using fuzzy logic and neural network to adjust the PID coefficients.

As part of experimental researches, experiments were conducted to evaluate and analyze the quality control model of the adaptive position control system (azimuth and elevation angle) of the helicopter searchlight using fuzzy logic and neural network to adjust the coefficients of the PID controller at the input stage, with the input trapezoidal signal and with random perturbations of different types, as well as experiments on the speed of models of adaptive automatic control system.

РЕФЕРАТ

Кваліфікаційна робота: 103 стор., 16 табл., 67 рис., 5 дод., 31 джерел.

БОРТОВИЙ ПРОЖЕКТОР ГЕЛІКОПТЕРА, АВТОМАТИЧНЕ КЕРУВАННЯ ПОЛОЖЕННЯМ, АЗИМУТ, КУТ МІСЦЯ, МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ, ПЕРЕДАВАЛЬНА ФУНКЦІЯ, НЕЧІТКЕ КЕРУВАННЯ, ШТУЧНІ НЕЙРОНІ МЕРЕЖІ.

Об’єкт дослідження — інтелектуальні методи адаптивного автоматичного керування положенням бортового прожектора гелікоптера

Мета роботи — дослідження інтелектуальних методів адаптивного керування САК положенням (за азимутом та кутом місця) бортового прожектора гелікоптера.

Методи дослідження — інтелектуальні методи адаптивного автоматичного керування (нечітка логіка, штучні нейроні мережі), математичні методи опису динаміки систем, методи теорії автоматичного управління, методологія розробки систем автоматичного управління з використанням інструментарію систем динамічного моделювання.

В рамках теоретичних досліджень розроблено математичні моделі системи адаптивного керування положенням (за азимутом та кутом місця) бортового прожектора гелікоптера з використанням нечіткої логіки для підлаштування коефіцієнтів ПІД-регулятора та з використанням нейронної мережі для підлаштування коефіцієнтів ПІД-регулятора.

В рамках експериментальних досліджень проведено експерименти з оцінкою та аналізом якості керування моделі системи адаптивного керування положенням (за азимутом та кутом місця) бортового прожектора гелікоптера з використанням нечіткої логіки та нейронної мережі для підлаштування коефіцієнтів ПІД-регулятора при вхідному ступінчатому впливі, при вхідному трапецоїдному сигналі завдання та при випадковому збуренню різного типу, а також проведено експерименти щодо швидкодії моделей адаптивної САК.

ЗМІСТ

Скорочення та умовні познаки………………………………………………………7

Вступ…………………………………………………………………………………..8

1 Аналіз математичної моделі САК бортовим прожектором та постановка задач дослідження…………………………………...………………………………………9

1.1 Аналіз об’єкту керування………………………………………………….......9

1.2 Аналіз математичної моделі САК положенням бортового прожектора з жорстким (неадаптивним) законом керування…....……………...………..14

1.3 Загальний аналіз існуючих інтелектуальних методів адаптивного автоматичного керування……………………………………………………………28

1.3.1 Аналіз методу нечіткої логіки в адаптивному автоматичному

керуванні…………………………………….……………………………..…30

1.3.2 Аналіз методу нейромереж в адаптивному автоматичному

керуванні ……………………………………………………..……………....34

1.4 Постановка задач дослідження………………………………………………39

2 Теоретичні дослідження…………………………………………………………..41

2.1 Розробка математичної моделі САК адаптивного керування положенням бортового прожектора з використанням нечіткої логіки…………………41

2.2 Розробка математичної моделі САК адаптивного керування положенням бортового прожектора з використанням методу ШНМ…………………..53

3 Експериментальні дослідження…………………………………………………..58

3.1 Експериментальні дослідження моделей адаптивної САК при вхідному ступінчатому впливі………………………………………………………...58

3.2 Експериментальні дослідження моделей адаптивної САК при вхідному трапецоїдному сигналі завдання…………………………………………...61

3.3 Експериментальні дослідження моделей адаптивної САК положенням бортового прожектора щодо швидкодії …………………………………..63

3.4 Експериментальні дослідження моделей адаптивної САК положенням бортового прожектора при випадковому збуренню ……………………..64

Висновки 68

Перелік джерел посилання 69

Додаток А. Текст програми Fuzzy блоку каналу керування положенням борто-вого прожектора за азимутом 72

Додаток Б. Текст програми Fuzzy блоку каналу керування положенням борто-вого прожектора за кутом місця 78

Додаток В. Програма тестування швидкодії на мові програмування Java з використанням фреймворку JMH 84

Додаток Г. Графічний матеріал кваліфікаційної роботи 89

Додаток Д. Відомість кваліфікаційної роботи…………………………………...100

СКОРОЧЕННЯ ТА УМОВНІ ПОЗНАКИ

MatLab	– Matrix Laboratory;
VisSim	– Visual Simulation;
ЛАЧХ	– логарифмічна амплітудно частотна характеристика
ЛФЧХ	– логарифмічна фазо частотна характеристика;
ОК	– об'єкт керування;
ПІД	– пропорційно-інтегрально-диференційний;
ПФ	– передавальна функція;
ПХ	– перехідна характеристика;
САК	– система автоматичного керування;
ШНМ	– штучна нейронна мережа.

ВСТУП

Однією з основних задач при розробці будь якої системи автоматичного керування (САК) є забезпечення вимог до якості керування об’єктом керування (ОК), а саме точності керованого параметру, швидкодії САК та запасу її стійкості при впливі на ОК випадкових збурень. Окрім цього, ця задача ускладняється для об’єктів керування зі змінними параметрами його передавальної функції.

Слід також зазначити щодо передавальної функції ОК, яка математично описує динаміку зміни положення бортового прожектора гелікоптера, що отримання повної математичної моделі взагалі таких об’єктів керування як авіаційна техніка (наприклад, гелікоптер), на котру встановлюється дана САК, є надскладною задачею, так як необхідно врахувати вплив безліч параметрів: швидкість, напрям вітру, тиск та температура повітря.

Для вирішення таких задач використовуються інтелектуальні системи керування, які базуються на використанні штучного інтелекту, а саме методів нечіткої логіки та методів нейронних мереж. За допомогою зазначених методів такі системи автоматично адаптуються до змін зовнішніх умов і властивостей ОК, забезпечуючи при цьому необхідну якість керування.

Отже, інтелектуальні системи керування, при недостатній інформації про ОК або умовах експлуатації, здатні забезпечити більш високі показники якості перехідних процесів в порівнянні з класичними регуляторами (системи з жорсткими законами керування), але такі системи потребують всебічного математичного аналізу, а саме побудови бази правил, визначення термів для методу нечіткої логіки та визначення структури, збір даних для навчання для методу нейронних мереж. Інакше кажучи, інтелектуальні методи потребують знань експерта для синтезу регулятора.

Виходячи з вищевикладеного, актуальним є дослідження інтелектуальних методів адаптивного автоматичного керування положенням бортового прожектора гелікоптера. та побудови на їх основі САК.