ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ РЕГИОН. 2016; 1: 20-24
http://dx.doi.org/10.17213/0321-2653-2016-1-20-24
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ НЕЧЁТКОГО ВЫВОДА НА ОСНОВЕ РЕГУЛЯТОРА ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО СУДОВОГО ОБОРУДОВАНИЯ ПО ТЕХНОЛОГИИ FUZZY LOGIC ПАКЕТА MATLAB
Данцевич Игорь Михайлович – канд. техн. наук, доцент, начальник кафедры «Эксплуатация судового электрооборудования и средств автоматики», Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, г. Новороссийск, Россия. E-mail: danzewitsch@rambler.ru
Лютикова Марина Николаевна – канд. техн. наук, ст. преподаватель, кафедра «Информационные системы и технологии», Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, г. Новороссийск, Россия. E-mail: ljutikovamarina@ramdler.ru
Аннотация
Анализируется задача синтеза регулятора, которая сводится к определению настроечных параметров самовыравнивания объекта управления (судового вспомогательного котла) и обучение регуляторов объекта по статистикам управления. Объекты теплоэнергетики, к которым относятся и судовые вспомогательные котлы, обладают эффектом самовыравнивания за счёт инерционности процессов изменения режимов нагрузки, процессов подачи топлива и расхода воздуха, а также режимов подачи питательной воды. В силу этих причин разработка цифровых процессоров управления требует учёта факторов, реализующих эффект самовыравнивания котла. Учитывая технологическую сложность объекта, реализовать расчётную модель, полностью соответствующую реальному объекту, не представляется возможным. Единственный практически приемлемый путь – это реализация нечёткого управления по техническим характеристикам прототипа – существующего котла. Вторым важным фактором служит подход, учитывающий тип регуляторов объекта – соответствующего системе релейного типа. Такое допущение позволяет реализовывать линейную аппроксимацию характеристик. Принятые допущения позволили формализовать процесс синтеза регулятора релейного типа в редакторе Fuzzy Logic системы MatLab. Реализованная модель системы управления обеспечивает возможность практического использования технологии нечёткого моделирования в среде MatLab с целью получения настроечных параметров регуляторов с дальнейшей реализацией в малоразрядных цифровых микроконтроллерах.
Ключевые слова: регуляторы; нечёткая логика; синтез; лингвистическая переменная; функции принадлежности; нечёткие множества; судовой вспомогательный котёл.
Полный текст: [in elibrary.ru]
Ссылки на литературу
1. Болотова Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях: учебник / ФГБОУ ВПО РГУИТП; ФГАУ ГНИИ ИТТ «Информатика». М.: Финансы и статистика, 2012. 664 с.
2. Баранов А.П. Судовые автоматизированные электроэнергетические системы: учебник для вузов; 2-е изд., перераб. и доп. СПб.: Судостроение, 2005. 528 с.
3. Денисенко Н.И., Костылев И.И. Идентификация повреждений элементов судовых котельных установок: учебно-справочное пособие. СПб.: «Элмор», 2007. 152 с.
4. Леоненков А.В. Нечёткое моделирование в среде Matlab и Fuzzy Tesh. СПб.: БХВ.– Петербург, 2005. 736 с.
5. Яхъяева Г.Э. Нечёткие множества и нейронные сети: учеб. пособие; 2-е изд., испр. М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. 316 с. (Серия «Основы информационных технологий»).
6. Павлов А.Н., Соколов Б.В. Принятие решений в условиях нечёткой информации: учеб. пособие. СПб., 2006. 72 с.
7. Рыбин В.В. Основы теории нечётких множеств и нечёткой логики. М.: Изд-во МАИ, 2007. 96 с.
8. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6 / под общ. ред. В.Г. Потемкина. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. 496 с. (Пакеты прикладных программ; Кн. 4).
9. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях: пер. с англ. А.И. Осипов. М.:ДНК Пресс, 2013. 312 с.
10. Представление и использование знаний: пер. с японского / Х. Уэно, Т. Кояма, Т. Окамото и др. М.: Мир, 1989. 220 с.