close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Разработка и исследование устройства параллельного управления сложными системами на основе алгоритма нечетких множеств

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
Кетов Александр Сергеевич
РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ УСТРОЙСТВА ПАРАЛЛЕЛЬНОГО
УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ СИСТЕМАМИ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМА
НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ
Специальность 05.13.05 – Элементы и устройства вычислительной техники и систем
управления
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Северск 2018
2
Работа выполнена в Северском технологическом институте – филиале
Федерального государственного автономного образовательного учреждения
высшего образования «Национальный исследовательский ядерный университет
«МИФИ» (СТИ НИЯУ МИФИ) и в акционерном обществе «Научно
производственная фирма «Микран» (АО «НПФ «Микран»)
Научный руководитель:
кандидат технических наук доцент
Дурновцев Василий Яковлевич
Официальные оппоненты: Мухопад Александр Юрьевич,
доктор технических наук, доцент, доцент кафедры
«Автоматизация производственных процессов»
Иркутского государственного университета путей
сообщения
Буданов Алексей Николаевич,
кандидат технических наук, ведущий инженер
отдела эксплуатации и диспетчерского управления
службы связи ООО «Газпром трансгаз Томск»
Ведущая организация:
Федеральное
государственное
автономное
образовательное учреждение высшего образования
«Национальный
исследовательский
Томский
политехнический университет»
Защита диссертации состоится «18» октября 2018г. в 15 час. 15 мин. на
заседании диссертационного совета Д 212.268.03 при Томском государственном
университете систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) по адресу:
г. Томск, пр. Ленина, 40, ауд. 201.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ТУСУРа по адресу:
г. Томск, ул. Красноармейская, 146, и на сайте ТУСУРа:
http://postgraduate.tusur.ru/urls/xkvwz1xf
Автореферат разослан «___» _______________ 2018г.
Ученый секретарь
диссертационного совета
Зыков Дмитрий Дмитриевич
3
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы диссертации. Усложнение технологических
процессов, роботизированных механизмов и других систем приводит к
увеличению скорости протекания переходных процессов и увеличению
количества подсистем, которые необходимо контролировать как отдельно, так и в
рамках всего процесса. При увеличении количества подсистем и их усложнении
происходит увеличение контролируемых параметров. Имеющиеся параметры
необходимо обрабатывать, выдавать адекватные и своевременные управляющие
воздействия. При создании системы управления сложными процессами с
большим количеством контролируемых параметров возникает проблема
размерности системы. Суть проблемы заключается в увеличении количества
контролируемых параметров, что приводит к увеличению времени расчета
управляющих воздействий. Увеличение времени расчета управляющих
воздействий приводит к уменьшению скорости работы системы в целом. Обычно
при решении приведенных проблем используется концепция Ротача, в
соответствии с которой все сложные системы и процессы разбиваются на
отдельные подсистемы. В каждой подсистеме используется отдельный регулятор
на основе ПЛК. В подсистемах, где необходимо учесть множество параметров и
выработать одно регулирующее воздействие, - разбиение системы не является
эффективным методом. Сложные объекты управления имеют неопределенности,
которые могут быть порождены как в самой системе, так и являться внешними
воздействиями. В условиях неопределенности невозможно адекватно управлять
объектом при помощи классических методов. Для управления в условиях
неопределенности необходимо использовать теорию робастных регуляторов или
теорию адаптивных систем. Регуляторы, синтезированные на основе приведенных
теорий, способны нивелировать влияния неопределенностей.
В настоящее время для управления технологическими процессами и
сложными системами производятся промышленные регуляторы со встроенными
алгоритмами управления, которые можно изменять. Лидерами по разработке
таких систем являются зарубежные компании Allen Bradley, Schneider Electric.
Из анализа литературных источников следует что основная часть научных
работ в области автоматизации систем посвящена робастным системам,
создаваемым под конкретный процесс. Гораздо меньше работ посвящено
адаптивным алгоритмам регуляторов, синтезу ПИД и нечеткого алгоритма,
внедрению нейронных сетей. Отечественные работы, направленные на решение
проблемы размерности системы управления отсутствуют. Решив проблему
размерности системы, появится возможность повысить быстродействие и
уменьшить время запаздывания.
Анализ имеющихся публикаций позволяет сделать заключение, что
создание регулятора с высоким быстродействием, не зависящим от размерности
системы, является актуальной научной и технической задачей. Подобные
регуляторы могут быть использованы для управления большими, динамическими
системами с множеством параметров контроля и иметь постоянное время
4
запаздывания при добавлении дополнительных параметров. Из известных
направлений выбрана теория построения робастных регуляторов на основе
алгоритмов нечетких множеств. Теория нечетких множеств позволяет
осуществлять управление объектами в условиях неопределенности. Особенности
синтеза регуляторов на нечеткой логике позволяют отнести их к робастным
регуляторам, основанных на матричной структуре. Матричная структура
позволяет предположить, что алгоритм выработки управляющего воздействия
можно вычислять параллельно. База правил, содержащаяся в регуляторах,
позволяет внедрить защитные алгоритмы непосредственно в регулятор.
Внедрение карты защит в регулятор позволит повысить безопасность
эксплуатирования системы.
Актуальность работ, связанных с разработкой современных систем
управления и основанных на элементах нечеткой логики, подтверждается
необходимостью управления большими, распределенными системами. Особенно
важна разработка отечественных систем управления, отвечающих текущему этапу
развития технических систем по характеристикам и безопасности. Такими
системами могут быть как технологические производственные процессы, так и
сложные роботизированные механизмы.
Цель диссертации. Разработка и исследование устройства управления
многомерными объектами, в котором размерность системы не влияет на время
вычисления регулирующего воздействия.
Задачи исследования. Поставленная цель достигается путем решения
следующих задач.
1.
Анализ проблем и методов управления в условиях неопределенности.
2.
Адаптация алгоритма управления к параллельной обработке и
архитектуре вычислительного ядра регулятора.
3.
Выбор алгоритма, разработка и реализация универсального
регулятора в котором управляющее воздействие вычисляется параллельно.
4.
Разработка интегрированной базы лингвистических импликаций,
включающей экспертные данные для управления объектом и интегрированные
карты защит.
5.
Создание программно-аппаратного комплекса для управления
сложными объектами в условиях неопределенности.
6.
Исследование цифрового регулятора, использующего алгоритм
нечеткого вывода, применительно к аналоговым объектам управления.
Методы исследования. Для решения поставленных задач были применены
методы теории автоматического управления, теории графов, нечеткой логики,
вычислительной математики, методы математического моделирования, принципы
разработки аналоговой и цифровой аппаратуры, методы цифровой обработки
сигналов и экспериментальные исследования.
Научная новизна работы.
1.
Предложена функциональная структура регулятора для сложных
многомерных систем, обеспечивающая параллельное управление объектами в
условиях неопределенности.
5
2.
Алгоритм вычисления управляющего воздействия регулятора на
нечеткой логике адаптирован для параллельной обработки на ПЛИС, что
позволяет существенно сократить время расчета.
3.
Разработана интегрированная база импликаций для всех контуров
управления, подключенных к регулятору.
4.
Разработан метод внедрения карты защит системы управления
непосредственно в регулятор, позволяющий системе управления производить
расширенную корректировку регулятора в нештатной ситуации при помощи
машины логического вывода (МЛВ).
5.
Получен патент на полезную модель и свидетельство о регистрации
программы для ЭВМ.
Теоретическая значимость работы. Полученные в диссертации
результаты позволяют расширить возможности существующих систем
автоматического регулирования за счет параллельного управления объектами в
условиях неопределенности.
Практическая ценность работы.
1.
Разработан регулятор на основе алгоритма нечеткого вывода с
параллельно вычисляемым управляющим воздействием, позволяющий сократить
время переходного процесса в каждом отдельном контуре.
2.
Разработан метод внедрения карт защит непосредственно в регулятор,
что позволяет системе управления выбрать алгоритм защиты на основании
максимально возможной информации об объекте.
3.
Разработанная архитектура регулятора позволяет проектировать
системы управления, на время работы которых не влияет размерность объекта
регулирования.
4.
Разработанное оригинальное устройство, позволяет параллельно
управлять множеством контуров регулирования в сложных технологических
объектах с большим количеством параметров.
5.
Созданный программно-аппаратный комплекс позволяет переносить
алгоритм регулятора из среды разработки на объект управления без потери
качественных характеристик.
Достоверность полученных результатов. Достоверность предложенного
метода параллельного вычисления подтверждается успешным применением его
для одновременного управления объектами регулирования во время
экспериментальных исследований. Достоверность предложенной архитектуры
регулятора с элементами нечеткой логики подтверждена на стенде при
проведении экспериментальных исследований.
Апробация результатов. Основные результаты работы представлены на
следующих конференциях.
1.
Всероссийская научно-практическая конференция "Многоядерные
процессоры, параллельное программирование, ПЛИС, системы обработки
сигналов (МППОС-2014), г. Барнаул, 2014г.
2.
Всероссийская школа-конференция молодых ученых, УГАТУ, г. Уфа.
2013г.
6
3.
Молодые атомщики Сибири. V всероссийская школа-конференция,
СТИ НИЯУ «МИФИ», г. Томск, 2014г.
Реализация и внедрение результатов работы. Реализованный метод
управления и схемотехнические решения использованы при разработке системы
автоматического регулирования выходной мощности в серии векторных
анализаторов цепей Р42 производства АО «НПФ «Микран».
Основные положения, выносимые на защиту.
1.
Регулятор на основе алгоритмов нечетких множеств, использующий
параллельное вычисление управляющего воздействия по алгоритму Мамдани, не
подвержен влиянию проблемы размерности системы на время вычисления.
Реализация параллельного алгоритма позволяет существенно сократить время
расчета управляющего воздействия по сравнению с последовательным
алгоритмом Мамдани.
2.
Обобщенный блок правил для контуров регулирования позволяет
регулятору вырабатывать наиболее оптимальное управляющее воздействие на
основании максимально полной информации об объекте. Интегрированная в блок
правил карта защит позволяет реализовать многоступенчатые алгоритмы
поведения системы при возникновении нештатной ситуации.
3.
Устройство управления сложными объектами, выполненное на основе
параллельного вычисления управляющего воздействия по алгоритму Мамдани и
ПЛИС в виде вычислительного ядра, обеспечивает время выработки
управляющего воздействия недоступное для классических регуляторов
использующих программную реализацию алгоритмов регулирования за счет
сокращения количества операций при расчете.
Публикации. По результатам проведенных исследований опубликовано 5
работ, в том числе 3 публикации в журналах из перечня ВАК, 4 публикации в
сборниках всероссийских конференций, 1 свидетельство о государственной
регистрации программы для ЭВМ, 1 патент РФ на полезную модель.
Личный вклад автора. Диссертация является итогом исследований автора,
проводившихся совместно с сотрудниками АО «НПФ «Микран» и СТИ НИЯУ
МИФИ. Все приведенные методы и алгоритмы разработаны лично автором.
Опытные образцы и программное обеспечение разработано либо лично автором,
либо с его непосредственным участием. Часть статей по теме диссертации
написана без соавторства.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения,
четырех глав, заключения, списка сокращений и условных обозначений, списка
литературы и приложений. Объем работы составляет 120 страниц машинописного
текста, включая 59 рисунков, а также список литературы из 87 наименований.
КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении дано обоснование актуальности темы диссертационной
работы, определены цель и задачи исследования, приведены методы
исследования, показаны научная новизна, теоретическая и практическая ценность
работы, достоверность полученных результатов, изложены положения выносимые
7
на защиту, сведения об апробации результатов, личном вкладе автора, структуре и
объеме диссертации.
В первой главе проведен краткий анализ проблем управления и методов
управления в условиях неопределенности. Проведен анализ существующих и
перспективных регуляторов. Рассматриваются основные характеристики
современных регуляторов и методы их улучшения.
Для современной теории управления характерен критический подход к
проектированию систем управления и математических моделей объектов.
Некоторые характеристики объекта могут быть изначально неизвестны или
изменяться в процессе работы. В такой ситуации можно говорить о
неопределенности математической модели объекта управления.
Существует несколько основных типов неопределенностей математических
моделей объектов.
Параметрическая неопределенность. Эта неопределенность подразумевает,
что неизвестными величинами являются постоянные параметры объекта.
Значение параметров могут быть как заранее неизвестны, так и изменяться в
процессе функционирования объекта.
Сигнальная неопределенность. Эта неопределенность подразумевает, что на
объект действует сигнал, который невозможно измерить.
Функциональная неопределенность. Эта неопределенность подразумевает,
что математическая модель объекта управления содержит неизвестные
функциональные зависимости.
Структурная неопределенность. Это неопределенность подразумевает, что
структура математической модели является не полностью известной.
При управлении объектами в условиях неопределенности существуют
следующие теории.
Робастные системы – это системы управления, осуществляющие
допустимое, относительно некоторых критериев, качество регулирования при
наличии в объекте параметрических, функциональных, сигнальных или
структурных неопределенностей.
В процессе работы таких
Стандартный
u
y
линейный
ОУ
регуляторов коэффициенты матриц
регулятор
не изменяются, а крайне низкая
чувствительность к изменениям
Дополнительный
математической модели объекта
нелинейный
регулятор
достигается за счет структуры
регулятора, выбранного ранее.
Следовательно, робастные системы
Рис. 1. Структура системы нелинейного
управления относятся к классу не
робастного управления
настраивающихся систем.
Низкая чувствительность к
неопределенности модели закладывается на этапе синтеза. Структура системы
представлена на рисунке 1, где u – управляющее воздействие, y – отклик объекта
управления.
8
Адаптивные системы – это системы управления, осуществляющие
подстройку коэффициентов регулятора (k) в процессе работы и тем самым
способны нивелировать влияние параметрических, функциональных, сигнальных
или структурных неопределенностей.
Можно сказать, что адаптивные
системы восполняют отсутствие или
g
u
y
нехватку информации (q) в процессе
Настраиваемый
ОУ
регулятор
функционирования. Их так же
можно назвать регуляторами с
k
самообучающимся
алгоритмом
q
Блок расчета
Алгоритм
управления (рис. 2).
регулятора
идентификации
Адаптивные системы имеют
ряд недостатков.
Рис. 2. Структура системы адаптивного
1. Описанный алгоритм требует
управления
время для анализа объекта, что
приводит к задержке при вычислении управляющего воздействия.
2. Составляющие системы имеют разные цели работы. Целью регулятора
является адекватное управление объектом регулирования. Целью блока
идентификации является оценка объекта управления. Следовательно, цепь
настройки параметров является разомкнутой по главной цели управления. То есть
большое отклонение параметра регулируемой переменной может никак не
сказываться на скорости параметрических оценок и, следовательно, не ускорять
процесс настройки регулятора.
3. При анализе объекта управления необходимо одновременно учитывать все
параметры управления, следовательно, в этом блоке появляется проблема
размерности системы.
Проблему, связанную с временем выработки адекватного воздействия,
можно решить только применением параллельных алгоритмов вычисления, но
время расчета не будет постоянным. Проблема размерности системы порождается
структурой объекта управления.
Проблема разомкнутой цепи решается внедрением единой цели управления
для регулятора и блока идентификации. На этом принципе основаны системы с
прямой адаптацией. В таких системах цель управления задается с помощью
эталонного значения. Для выработки эталонного значения регулируемой
переменной используют динамический блок эталонной модели.
Анализируя вышесказанное, можно сделать вывод, что все методы
управления системами в условиях неопределенности имеют как достоинства, так
и недостатки. Робастные системы имеют малый запас устойчивости, но имеют
высокую скорость вычисления. Адаптивные системы имеют высокий запас
устойчивости, но расчет регулирующего воздействия занимает длительный
промежуток времени.
Следовательно, за основу разрабатываемого устройства необходимо
выбрать регулятор, способный управлять динамическими объектами в условиях
неопределенности, поддаваться процедуре распараллеливания и иметь потенциал
9
к искоренению проблемы размерности регулятора. Такими свойствами могут
обладать нелинейные робастные системы. При недостатке, который состоит в
невысокой устойчивости системы, регуляторы этого класса имеют потенциал к
параллелизму, следовательно, есть возможность решить проблему размерности
системы.
К матричным нелинейным робастным системам относятся и регуляторы на
алгоритмах нечеткой логики. Вычисление алгоритма подобных регуляторов
можно представить в виде матрицы состояний. Такой регулятор будет иметь все
описанные положительные качества и недостатки робастных систем управления.
Но у нечетких регуляторов есть особенность – при вводе в систему алгоритм
адаптации, регулятор способен перейти в класс адаптивных систем. Поэтому для
дальнейшей работы выбран регулятор, использующий алгоритмы нечеткой
логики для выработки управляющего воздействия.
Во второй главе описаны основные алгоритмы нечеткого управления. Дан
сравнительный анализ программной и аппаратной реализаций нечеткого
регулятора. Произведен синтез аппаратной и программной частей регулятора с
учетом необходимых особенностей.
Из существующих алгоритмов вычисления регулирующего воздействия для
регуляторов на нечеткой логике был выбран алгоритм Мамдани. Алгоритм
Мамдани максимально подходит для аппаратной реализации. Самая трудоемкая
стадия вычисления регулирующего воздействия, это приведение к четкости. В
алгоритме Мамдани используется центроидный метод приведения к четкости,
следовательно, время на вычисление регулирующего воздействия будет
минимальным.
Алгоритм Mamdani. Данный алгоритм математически может быть описан
следующим образом.
1. Нечеткость: находятся степени истинности для предпосылок каждого
правила:
.
2. Нечеткий вывод: находятся уровни «отсечения» для предпосылок каждого
из правил (с использованием операции МИНИМУМ):
(1)
где через « » обозначена операция логического минимума (min), затем находятся
«усеченные» функции принадлежности:
(2)
3. Композиция: с использование операции МАКСИМУМ (max, далее
обозначаемой как «V») производится объединение найденных усеченных
функций, что приводит к получению итогового нечеткого подмножества для
переменной выхода с функцией принадлежности:
(3)
4. Наконец, приведение к четкости (для нахождения
) проводится,
центроидным методом. Значение рассчитывается по формуле
10
(4)
где
– это точка, в которой
функция
принимает
максимальное значение, т.е.
(5)
где точка
называется центром
нечеткого множества .
На рисунке 3 представлена
графическая иллюстрация этого
метода для N = 2. Обратим
Рис. 3. Метод среднего центра
внимание, что значение у не зависит
от формы и носителя функции принадлежности
.
Для определения архитектуры устройства сравним программную и
аппаратную реализации регулятора. Допустим, имеем объект управления,
которым управляет нечеткий регулятор с 2 входными переменными, 2 выходными
переменными и 4 правилами нечеткого выхода. В данном случае примем, что
алгоритм фаззификации и алгоритм дефаззификации представляют собой
идентичные
операции,
только
выполняемые
в
противоположной
последовательности. Основной интерес вызывает процесс вычисления алгоритма
регулятора. На вход регулятора будет подана единичная команда –
представляющая из себя начало вычисления регулирующего воздействия. В
последующие моменты срабатывания автомат должен выполнить ту или иную
стадию вычисления регулятора.
Программная реализация. Проанализируем программную реализацию
нечеткого регулятора и построим граф этого процесса, реализованного конечным
автоматом (рис. 4).
Y0
S0
Y1
S1
Y2
S2
Y3
S3
Y4
S4
Y5
S5
Y6
S6
Y7
S7
Y8
S8
Y9
S9
Y10
S10
S11
Рис. 4. Граф алгоритма программной реализации нечеткого регулятора
Конечный автомат имеет выходы, которые будем интерпретировать как
одно завершенное действие. Автомат имеет несколько состояний, в которых он
запоминает текущую информацию о системе. Выходы конечного автомата: Y0 –
чтение первой переменной из порта ввода/вывода; Y1 – чтение второй
переменной из порта ввода/вывода; Y2 – фаззификация первой переменной; Y3 –
фаззификация второй переменной; Y4 – обработка первого правила; Y5 –
обработка второго правила; Y6 – обработка третьего правила; Y7 – обработка
четвертого правила; Y8 – конъюнкция и дефаззификация первой переменной; Y9
– конъюнкция и дефаззификация второй переменной; Y10 – вывод первой
11
переменной в порт ввода/вывода; Y11 – вывод второй переменной в порт
ввода/вывода.
Аппаратная реализация. Теперь необходимо проанализировать аппаратную
реализацию нечеткого регулятора и так же построить граф конечного автомата
(рис. 5).
Конечный автомат имеет
выходы,
которые
будем
Y0
Y1
Y2
Y3
Y4
S0
S1
S2
S3
S4
S5
интерпретировать
как
одно
завершенное
действие.
При
аппаратной реализации регулятора,
Рис. 5. Граф алгоритма аппаратной
некоторые
стадии
могут
реализации нечеткого регулятора
вычисляться параллельно. Автомат
имеет несколько состояний, в которых он запоминает текущую информацию о
системе. Выходы конечного автомата: Y0 – параллельное чтение переменных из
портов ввода/вывода; Y1 – параллельная фаззификация всех переменных; Y2 –
параллельная обработка правил; Y3 – параллельная конъюнкция и
дефаззификация для каждой переменной; Y4 – одновременный вывод переменных
в порты ввода/вывода.
При анализе конечного автомата, имеющего аппаратную реализацию, и
конечного автомата, имеющего программную реализацию, выявлена особенность
нечеткого регулятора. На операцию вычисления алгоритма нечеткого регулятора,
имеющего аппаратную реализацию, не влияет проблема размерности системы. То
есть, если у регулятора будет увеличиться количество входов, выходов и правил,
то время вычисления не будет увеличиваться, это свойство является одним из
ключевых преимуществ нечеткого регулятора над классическими регуляторами.
Основываясь на полученных данных определим аппаратное обеспечение
регулятора. При выборе вычислительного ядра аппаратного обеспечения
необходимо провести анализ категорий микросхем. Сравним несколько категорий
микросхем для аппаратного вычисление регулирующего воздействия. Сравнивать
будем по нескольким критериям: частота работы, параллельность вычислений
(количество потоков), наличие встроенных интерфейсов связи, наличие
дискретных и аналоговых каналов ввода/вывода (таблица 1).
Таблица 1. Характеристики вычислительных систем
Вычислительное ядро
Характеристика
МК
МП
ПЛИС
ПАИС
Частота
500 МГц
4 ГГц
1 ГГц
непрерывная
Кол-во потоков до 8 потоков до 16 потоков не ограничено не ограничено
Интерфейсы
цифровые
цифровые
цифровые
нет
связи
Цифровой
есть
есть
есть
нет
ввод/вывод
Аналоговый
есть
есть
нет
есть
ввод/вывод
12
ПЛИС не имеет в своей архитектуре вычислительных ядер, математические
вычисления осуществляются непосредственно на аппаратной логической
матрице, состоящей из регистров и ЦСП блоков. Благодаря этому получается
многопоточная архитектура и параллельность вычислений, производимых на этом
типе микросхем. В ПЛИС вычисления могут протекать независимо. Из
недостатков можно выделить невысокую частоту работы, по сравнению с МП.
Самым подходящим ядром аппаратной реализации нечеткого регулятора
является ПЛИС. Программируемая архитектура ПЛИС соответствует
абстрактному устройству, описанному при помощи конечного автомата в пункте с
описанием аппаратной реализации.
В третьей главе описан процесс разработки параллельного регулятора на
алгоритмах нечеткой логики. Разработан макет регулятора с параллельным
алгоритмом работы.
Основными стадиями алгоритма Мамдани на обработку которых тратится
большее количество времени являются стадии фаззификации и нечеткий вывод.
При оптимизации ресурсов, создан единый блок для каждого терма, который
можно использовать на стадиях фаззификации и аккумулирования
активизированных подзаключений. Самыми распространенными функциями
принадлежности являются «треугольник», «трапеция», «S-функция» и «Zфункция». Реализованные на ПЛИС термы «треугольник» (формула 6) и
«трапеция» (формула 7) описанные как системы уравнений прямых
рассчитываются за два такта. При частоте работы 125 МГц, время, затраченное на
операцию, составило 16 нс.
(6)
(7)
(8)
(9)
13
Системы уравнений термов
«S-функция» (формула 8) и «Zфункция» (формула 9) содержат
операцию деления, которая при
реализации на ПЛИС увеличивает
длительность фаззификации. При
частоте работы 125 МГц и 16
битных данных, время вычисления
составило 160 нс. Что в десять раз
больше по сравнению с линейными
Рис. 6. Вид терма «S-функция»
термами. Для параллельной работы
алгоритма необходимо введение
выравнивания времени расчета всех термов. Следовательно, при использовании в
блоке приведения к нечеткости ряда термов с разными временными
характеристиками, итоговое время будет максимальным из возможных. Термы,
которые вычисляются за меньшее время, должны содержать задержку. Есть
возможность замены нелинейного участка (рис. 6) от X-1 до X1 на прямую
линию, что ухудшит нелинейную характеристику регулятора, но сократит время
вычисления терма до двух тактов.
При вводе в блок фаззификации нескольких переменных, время вычисления
стадии фаззификации не изменится. Эта особенность обеспечивается
архитектурой ПЛИС и реализацией блока. Общее время вычисления будет равно
максимальному времени расчета самого ресурсоемкого терма. Итогом работы
блока является набор переменных, приведенных к нечеткости и значения
истинности каждого терма для каждой переменной. Более подробно блок
фаззификации описан в диссертации.
Регулятор способен адекватно вырабатывать управляющее воздействие
только при наличии исключительных данных об объекте управления. Для
решения
поставленной
задачи
разработана
интегрированная
база
лингвистических импликаций. В обобщенной базе правил содержатся
импликации для всех контуров управления, подключенных к регулятору. На
основании этого регулятор при выработке воздействия для одного контура
способен использовать любую информацию из других контуров, что позволяет
повысить качество заложенной экспертной системы. Межконтурное
взаимодействие может осуществляться на стадии агрегирования входных
значений и на стадии активизации правил. При осуществлении межконтурного
взаимодействия через базу правил может увеличиться количество нечетких
импликаций, что скажется на объеме программного обеспечения регулятора. На
время вычисления регулятора межконтурное взаимодействие не отразится.
Объединенная структура блока правил позволяет внедрить в него карты
защит и готовностей. В блоке аккумулированы все переменные с локальной
системы управления. Сами карты представляют собой такие же нечеткие
импликации, как в регуляторе. Но для регулятора требуется стадия приведения к
14
четкости, так как регулирующее воздействие должно быть в четком, цифровом
виде. Карты защит могут иметь только состояния логического нуля или единицы.
После того как блоки термов сформируют «усеченные» функции,
происходит процедура композиции. При композиции блок дефаззификации
объединяет все функции в одну по формуле 10. Объединение проходит при
помощи операции максимум (max), что приводит к получению итогового
нечеткого множества для выходной переменной с функцией принадлежности.
(10)
Найденное итоговое нечеткое множество проходит стадию приведения к
четкости, а именно осуществляется поиск .
Для разработки и тестирования параллельно работающих регуляторов на
ПЛИС разработан стенд (рис 8) и два параллельных контура управления,
представленных на структурной схеме (рис 7).
Объект
управления 1
Y1(t)
АЦП 1
U1(t)
ЦАП 1
U2(t)
ЦАП 2
Параллельный
регулятор
X2(t)
АЦП 2
Y2(t)
Объект
управления 2
Рис. 7. Система управления с двумя
параллельными замкнутыми контурами
Рис. 8. Стенд с двумя конурами
управления
В четвертой главе проведено тестирование созданных моделей объектов
регулирования и разработанного регулятора в замкнутых системах управления.
Для тестирования работоспособности параллельного регулятора были
собраны разнородные объекты управления на пассивных элементах. Объекты
представляют собой апериодическое звено второго порядка и колебательное звено
второго порядка. Схемотехнически представлены в виде RLC-цепочки с разными
коэффициентами демпфирования.
Тестовый регулятор. Блок фаззификации представляет собой простейший
детектор ошибки регулирования и состоит из пяти треугольных термов по центру
оси отклонения и трапециевидных термов в экстремумах. Блок правил включает
семь правил прямой активации термов в блоке дефаззификации. Блок
дефаззификации представлен системами уравнений:
(11)
15
(12)
(13)
(14)
(15)
(16)
(17)
Далее аналоговые объекты управления были подключены к регулятору на
алгоритмах нечеткой логике. На рисунках 9 и 10 представлены осциллограммы
переходных процессов (зеленый цвет) и управляющих воздействий (желтый
цвет). Из графиков следует, что робастность разработанного регулятора позволяет
ему управлять как объектами первого порядка, так и объектами второго порядка
без изменения коэффициентов.
Рис. 9. Апериодическое звено второго
порядка
Рис. 10. Колебательное звено второго
порядка
Далее проведена проверка регулятора при управлении двумя разнородными
объектами одновременно. Перед анализом параллельного управления двумя
объектами была внесена искусственная задержка на выработку управляющего
воздействия. Такая задержка эмулирует процесс вычисления на одноядерном
процессоре, то есть последовательное управление. При таком управлении второй
регулятор не изменяет управляющее воздействие до тех пор, пока не закончит
расчет первый регулятор. Из рисунка 11 следует, что переходный процесс занял
14 мкс. Из графика 12 следует, что регулятор выдает управляющее воздействие с
задержкой в 30 нс.
16
Рис. 11. График переходных процессов
в контурах
Рис. 12. График управляющих
воздействий в контурах
Именно столько времени необходимо регулятору для выработки
управляющего воздействия.
После анализа последовательной выработки управляющего воздействия
была убрана искусственная задержка. Из рисунка 13 следует, что регулятор
параллельно вырабатывает управляющее воздействие и переходный процесс в
обоих контурах длиться 12 мкс. Следовательно, время переходного процесса
уменьшилось на 14%. Управляющее воздействие выдается параллельно (рис. 14).
Рис. 13. График переходных процессов
в контурах при параллельном
управлении
Рис. 14. График управляющих
воздействий в контурах при
параллельном управлении
В процессе работы был разработан программно-аппаратный комплекс (рис.
15). В котором разработка и тестирование осуществляется в математическом
пакете MatLab. Далее коэффициенты регулятора переносятся в подготовленные
модули ПЛИС. И в заключении производится компилирование прошивки ПЛИС и
перенос еѐ в аппаратное обеспечение на производстве. Структура позволяет
динамически изменять весовые коэффициенты регулятора. Универсальные
программные блоки позволяют переносить регуляторы на разные микросхемы
ПЛИС, разных производителей. Первые пять стадий являются стадиями
разработки регулятора, последние три являются стадиями работы регулятора на
объекте управления.
17
Проектирование
модели регулятора
в MatLab
Перенос настроек
регулятора в
проект Quartus
Генерация дизайна
ПЛИС
Перенос дизайна
ПЛИС в
микросхему
Изменение
структуры ПЛИС в
соответствие
архитектуре
Получение
входных данных
для расчета
воздействия
Параллельный
расчет
регулирующего
воздействия
Вывод
рассчитанных
данных из
регулятора
Рис. 15. Структурная схема ПТК нечеткого регулятора
Преимущества комплекса:
1)
простота разработки, отладки и моделирования нечеткого регулятора
в составе систем управления, которые обеспечивает программный пакет MatLab;
2)
не требуется вручную реализовывать методы параллельного
вычисления;
3)
нет
необходимости
самостоятельно
описывать
работу
высокоскоростных приемопередатчиков в ЦАП и АЦП;
4)
возможность переноса конфигурации регулятора на разные
микросхемы ПЛИС;
5)
отсутствие влияния проблемы размерности системы на алгоритм
вычисления управляющего воздействия в регуляторе;
6)
высокая скорость вычисления регулирующего воздействия;
7)
интегрированные карты защит и готовностей.
Недостатки комплекса:
1)
проектирование осуществляется в программном пакете MatLab,
следовательно, инженеру требуются профессиональные навыки по работе со
средой.
2)
при синтезе регулятора на нечетко логике в пакете MatLab
используется расширение Fuzzy Logic. Специалист обязан знать процесс синтеза
регулятора и теорию нечетких множеств;
3)
компиляция проекта регулятора осуществляется в программной среде
Quartus. Разработчику необходимы знания как самой программной среды, так и
основной теории программирования ПЛИС;
4)
синтез системы автоматического управления может осуществляться с
учетом большого количества контуров управления. При увеличении количества
регуляторов в одной микросхеме ПЛИС может не хватить выводов для
параллельного подключения контуров управления. В таком случает необходимо
перейти к последовательному вводу/выводу данных. При такой реализации,
принцип параллельности будет нарушен;
5)
ограниченное число регуляторов в одной микросхеме. В самую
современную микросхему от компании Altera Stratix 10 GX5500 вмещается 280
простейших регуляторов, следовательно, одна микросхема ПЛИС способна
управлять 280 объектами регулирования.
18
При работе через последовательный интерфейс параллельные алгоритмы
регулятора не изменятся, но добавится задержка на прием и передачу данных.
Последовательный интерфейс будет актуален при использовании большого числа
контуров, так как необходимо подключить к ПЛИС большое количество ЦАП и
АЦП. При работе регулятора непосредственно с нижним уровнем время расчета
регулятора не будет зависеть от количества сигналов и правил.
Если в регуляторе отсутствуют последовательно исполняющиеся модули, то
все контуры системы будут работать параллельно и основной заложенный
принцип работы сохраниться.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
1. Установлено, что алгоритм Мамдани для вычисления управляющего
воздействия регулятора на основе нечетких множеств максимально подходит для
процедуры параллельного расчета на программируемой логической интегральной
схеме. При использовании параллельного алгоритма вычисления регулятор
сохраняет качественные характеристики управления.
2. Установлено, что при использовании параллельного метода вычисления
управляющего воздействия в регуляторе на основе нечеткой логики, можно
корректировать алгоритм управления без изменения общего времени расчета
воздействия. Показано, что при масштабировании количества сигналов
ввода/вывода, также не изменяется время расчета управляющего воздействия.
3. Предложен новый способ вычисления алгоритма Мамдани в нечетком
регуляторе, при котором расчет каждой инструкции происходит последовательно,
но сама инструкция рассчитывается параллельно. Показано, что применение
параллельного способа вычисления регулятора приводит к сокращению времени
расчета и полностью исключает влияние проблемы размерности системы на
алгоритм.
4. Предложена новая архитектура базы правил, в алгоритме нечеткого
регулятора содержащая все экспертные законы регулирования необходимые для
управления многомерным объектом. Установлено, что такая архитектура
позволяет осуществлять межконтурный обмен информацией об объекте
управления. Дополнительно, база правил содержит алгоритмы принятия решений
при возникновении одной из экстремальных ситуаций.
5. Предложен и синтезирован регулятор, на алгоритмах нечеткой логики
вычисляющий управляющие воздействия для множества замкнутых
детерминированных контуров регулирования в многомерной системе управления.
Продемонстрировано, что разработанный регулятор способен вычислять
управляющие воздействия в параллельном режиме независимо от количества
контуров.
6. Показано, что при использовании метода последовательного вычисления
управляющего воздействия приводит к появлению существенного влияния, на
алгоритм регулятора, проблемы размерности объекта регулирования при
масштабировании количества сигналов ввода/вывода.
19
СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
1. Кетов, А.С., Дурновцев В. Я. Анализ параллельности регулятора на
нечеткой логике / Известия высших учебных заведений. Физика. 2014. Т.57. №2/2.
– С. 39-42.
2. Кетов, А. С., Дурновцев В. Я. Параллельное управление большими
системами / Многоядерные процессоры, параллельное программирование, ПЛИС,
системы обработки сигналов. 2015. № 5, – С. 38-45.
3. Кетов, А. С. Разработка автоматизированной системы управления
процессом переработки жидких радиоактивных отходов на основе искусственного
интеллекта / Известия высших учебных заведений. Физика. 2013. Т. 56. № 4/2. –
С. 161-165.
4. Кетов, А. С. Разработка автоматизированной системы управления ядерного
реактора на основе искусственного интеллекта / Известия высших учебных
заведений. Физика. 2012. Т. 55. № 2-2. – С. 145-146.
5. Кетов А. С. Параллельный регулятор на алгоритмах нечеткой логики.
РОСПАТЕНТ. Свидетельство №2016663156 от 10.10.2016.
6. Пат. 171649 РФ, МПК G05B 13/02. Устройство параллельного управления
распределенными системами / А.Ю. Абраменко (РФ), А.С. Кетов (РФ). №2016143841; заявл. 08.11.16; опубл. 08.06.17, Бюл. №16. – 5 с.
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа