авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |

Методы повышения качества управления судном на основе использования нейросетевых технологий

-- [ Страница 2 ] --

Практическая ценность работы заключается в теоретической и практической разработке всех этапов получения нейросетевой модели объекта управления, нейросетевого регулятора и на этой основе создания робастных адаптивных систем автоматического управления курсом судна. Наличие нейросетевой модели системы позволяет также моделировать, т.е. решать в автоматическом режиме реального времени, комплекс задач, связанный с оптимальной проводкой судна до точки назначения, оптимального маневрирования и расхождения судна со встречными судами и препятствиями. Результаты могут быть использованы при разработке систем управления судами, которые только проектируются либо проходят переоборудование в нашей стране. Предложенные методы синтеза робастного адаптивного авторулевого реализуемы в современной микропроцессорной аппаратной среде.

Тема связана с НИР и ОКР, проводимых на кафедрах «Технические средства судовождения» и «Автоматические и информационные системы» ФГОУ ВПО МГУ им. адм. Г. И. Невельского (ранее ДВВИМУ, ДВГМА) в соответствии с общесоюзной программой «Океан», планом НИР ММФ на 1981–1995 гг., федеральными целевыми программами «Мировой океан» (1998–2012 гг.) и «Модернизация транспортной системы России» (2002–2010 гг.), планами НИР вуза в рамках тем «Датчики навигационной информации для судового измерительного комплекса», «Повышение эффективности технических средств навигации и разработка методов их комплексного использования».

Реализация результатов работы. Результаты работы непосредственно использованы при выполнении госбюджетных и хоздоговорных НИР, которые велись на кафедрах «Автоматика и вычислительная техника», «Автоматические и информационные системы» ФГОУ ВПО МГУ им. адм. Г. И. Невельского (ДВВИМУ, ДВГМА).

Выводы и рекомендации, полученные при разработке диссертации, были внедрены в филиал ЦНИВТ (г. Владивосток) при разработке управляющих систем, в конструкторском бюро «ДАЛЬНЕЕ» лаборатории подводных аппаратов Института автоматики и процессов управления ДВО АН СССР (ныне Институт проблем морских технологий ДВО РАН) при разработке системы управления необитаемого автономного подводного аппарата, в ФГОУ ВПО МГУ им. адм. Г. И. Невельского в процессе обучения курсантов и студентов (лекции, курсовое и дипломное проектирование).

Апробация результатов работы. Основные теоретические положения подтверждены экспериментально при испытании макетных образцов адаптивного авторулевого на стендах, в морских условиях на исследовательских судах и автономном необитаемом подводном аппарате, имитационном моделировании системы автоматического управления курсом судна. При разработке макетов и программ для ЭВМ использованы результаты теоретических исследований, изложенные в диссертационной работе.

Материалы работы были доложены и одобрены на ежегодных научно-технических конференциях (НТК) ДВВИМУ (ДВГМА, МГУ) им. адм. Г. И. Невельского (1985–2007 гг.), на 5-й всесоюзной НТК «Технические средства изучения и освоения океана» в г. Ленинграде (1985 г.), на всесоюзных (всероссийских) межвузовских НТК в ТОВВМУ (ТОВМИ) им. С. О. Макарова, г. Владивосток (1988–2002 гг.), X юбилейной международной научно-практической конференции «Современные техника и технологии СТТ'2004» (Томск, 2004 г.), Всероссийской выставке научно-технического творчества (Москва, ВВЦ, 2004, 2005гг.), конкурсе научно-исследовательских работ «Наука – процветанию морской отрасли» (Владивосток, ДВМП, 2005 г.), научно-практической конференции «Молодежь и научно-технический прогресс» (Владивосток, ДВГТУ, 2006 г.), международной НТК «Наука – морскому образованию на рубеже веков» (2000 г.) в г. Владивостоке, пятой и шестой международных научно-практических конференциях «Проблемы транспорта Дальнего Востока» (2003 г. и 2005 г.), международной научной конференции «Безопасность на море. Научно-технические проблемы и человеческий фактор» (Владивосток, МГУ, 2002, 2006, 2007 гг.),, международной выставке морского оборудования «Кормарин-2005» (Республика Корея, Пусан, 2005 г.).

Авторулевой установлен на головном судне «Ураганный», строящейся серии судов РС-450, успешно прошел швартовые, ходовые и морские испытания, утвержден Российским Регистром морского судоходства.

Публикации. По результатам исследований опубликованы две монографии и 28 работ, в том числе восемь без соавторства, получено два патента на изобретения в соавторстве и одно свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ (общий объем опубликованных работ – 21,72 п. л., личное участие – 14,43 п. л.).

Структура и объем диссертации. Диссертация представлена на 244 листах машинописного текста и состоит из введения, шести глав, заключения, списка использованных источников и трёх приложений. Работа содержит 54 рисунка, 15 таблиц и список использованных источников из 229 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении кратко рассмотрены задачи и роль систем автоматического управления курсом судна в комплексе с другими техническими средствами навигации в решении поставленных задач. Обоснована актуальность и сформулирована цель работы, дано краткое изложение результатов работы.

В первой главе проведен анализ существующих систем автоматического управления курсом судна: неадаптивных и адаптивных трех типов. Первый тип – с частичной автоматической настройкой параметров, использую­щих различные косвенные критерии оценки качества работы системы. Авторулевые второго типа осуществляют автоматическую адаптацию системы с использованием эталонной математической модели объекта или всей системы управления в целом. Существенной особенно­стью этих систем является необходимость наличия корректной математической модели судна. К третьему типу адаптивных авторулевых следует отнести самонастраивающиеся системы, определяющие оптимальные значения параметров настройки непосредственно по заданному, математически обоснованному, критерию качества. Показаны недостатки работы систем. Также в первой главе проведен анализ используемых методов адаптации САУ применительно к построению систем автоматического управления курсом судна. Проведена классификация систем с учетом специфики их конструктивно-аппаратного исполнения и возможности их применения.

В первой главе приводятся особенности математического описания САУ курсом судна, представляющей собой сложную управляемую техническую систему с переменными параметрами и функционирующую в изменяющихся условиях внешней среды. В настоящее время существует ряд математических моделей движения судна, представленных в литературе (Соболев Г.В., Федяевский К.К., Васильев А.В., Белоглазов В.И., Войткунский Я.И., Павленко В.Г., Гофман А.Д., Тумашик А.П., Лукомский Ю.А., Скороходов Д.А., Юдин Ю.И.). Общей особенностью большинства существующих моделей движения судна является то, что они получены на основании натурных экспериментов с физическими макетами корпусов этих судов, после чего характерные геометрические размеры, скорости, глубины и измеряемые силы пересчитываются с учетом масштабных коэффициентов, что, в свою очередь, является источником дополнительных погрешностей. Математические модели следует классифицировать следующим образом:

– по возможности распространения на множество объектов моделирования (модели для одной системы или для некоторого класса систем);

– по возможности применения и типам решаемых задач (универсальные модели или специальные модели, используемые только для ограниченного круга задач, отражающие определенный режим функционирования системы);

– по виду математических уравнений (линейные, частично линеаризованные, нелинейные).

Следует отметить, что чисто линейных математических моделей по всем компонентам воздействий не существует. В большинстве случаев изменением осадки, углов крена, дифферента в процессе моделирования пренебрегают и рассматривают только плоскопараллельное движение судна в горизонтальной плоскости. В качестве управляющего сигнала рассматривают угол перекладки руля, частоту вращения и шаговое отношение винта. Линейная модель сильнее всего искажает поведение судна и приемлемо работает только при небольших углах дрейфа и закладок пера руля.

Частично линеаризованная модель предполагает некоторую кусочнолинейную аппроксимацию для боковых сил, действующих на корпус судна на циркуляции и при небольших глубинах. Модель не может адекватно отражать циркуляцию судна одновременно с разгоном и торможением, дает большие ошибки при сильном попутном ветре, если надстройка смещена в корму или нос судна, при маневрировании на малых ходах или, когда возмущения линейной скорости (ветер, волнение) становятся соизмеримы с собственной скоростью судна.

Нелинейные модели прогнозирования движения судна с учетом возможных маневров судна с произвольными углами дрейфа являются наиболее предпочтительными, однако построение универсальных моделей для любых классов судов весьма затруднительно из-за недостаточного объема исследований. Поэтому, в случае необходимости, предпочитают взять за основу ту или иную частично линеаризованную модель, используя полную неупрощенную систему дифференциальных уравнений, и дополнив ее поправочными коэффициентами для конкретного исследуемого судна.

В первой главе представлено математическое обоснование модели судна, используемой для исследований. Все исследования проведены в три этапа:

– компьютерное моделирование;

– исследования, проведенные на специальном стенде, имитирующем рулевую машину и судно при различных внешних воздействиях;

– натурные исследования на реальных судах.

При компьютерном моделировании в качестве модели судна используется частично линеаризованная модель Номото, имеющая вид:

,

где 2r' = r'31 + q'21; q' = r'31q'21 - r'21q'31; s' = q'31s21 - q'21s31, q21, r21, s21, q31, r31, s31, – гидродинамические коэффициенты корпуса судна и руля после приведения системы к размерной форме, нелинейная функция f() определяется непосредственно по диаграмме управляемости судна - по его статической характеристике. В операторной форме

, (1)

где ; ; ; ; .

По результатам проведенных теоретических исследований сделаны выводы, в которых сформулированы научные задачи, требующие решения.

Вторая глава посвящена постановки задачи синтеза нейросетевого авторулевого. Рассмотрены общая постановка задачи. Проведен анализ возможности использования нейронных сетей, их архитектур, различных функций активации, правил обучения. Рассмотрена постановка задачи создания классификатора.

В третьей главе рассмотрена общая постановка задачи разработки системы автоматического управления курсом судна, обеспечивающей принцип робастности к внешним воздействиям и технологическому отклонению значений внутренних параметров. Математические модели, используемые для вычисления выходного вектора системы, имеют большую размерность, обладают большой трудоемкостью при вычислениях и оптимизации проекта, поэтому возникает необходимость использования методов, инвариантных к размерности математической модели. Структурная схема системы представлена на рисунке 1.

  Структурная схема САУ курсом-7

Рисунок 1 – Структурная схема САУ курсом судна. Р – регулятор, ОУ– объект управления, БО – блок оптимизации, МОУ – модель объекта управления, БИ – блок идентификации, х –заданное значение курса, у – действительное значение курса, уm – значение курса модели, – управляющее воздействие (закладка пера руля), f – внешнее воздействие, е1 – ошибка управления, е2– ошибка идентификации

Отличительной особенностью поставленной задачи является еще и то, что при выборе оптимального проекта необходимо определять не оптимальную точку в пространстве параметров системы, а оптимальное расположение некоторой области значений, определяемой классами точности параметров системы и их изменениями вследствие эксплуатации. Показатели качества функционирования системы, как правило, формулируются в виде функций некоторых обобщенных параметров. Эти параметры представлены в виде трех множеств:

  1. множество управляемых параметров – т. е. тех, значения которых являются для данного объекта наблюдаемыми и управляемыми. Под номинальным значением параметра Xoi понимается математическое ожидание распределения случайной величины p(Xi; Xoi, xi); xi – отклонение значений, вызванное точностью настройки;
  2. множество неуправляемых параметров – известное множество существующих вне технической системы параметров любой природы, оказывающих влияние на объект. Таким множеством может быть совокупность требуемых диапазонов возможных значений внешних факторов, например, силы ветра, направления ветра, периода и высоты волн. Номинальные условия эксплуатации и возможный диапазон отклонения внешних воздействий так же, как и для первых двух множеств, будем определять через математическое ожидание распределения и среднеквадратичное отклонение zi.;
  3. множество коэффициентов выбранных моделей изменения параметров элементов системы. Это множество определяется физическими характеристиками влияния внешних факторов. В настоящее время такие модели в работах принято выражать в виде полиномов первого – третьего порядка. В общем виде модель представляется полиномом

(2)

где n1 – размерность вектора номинальных значений первого множества, – размерность вектора внешних факторов, r – порядок полинома модели изменения параметра от каждого внешнего фактора, n2 – размерность вектора коэффициентов модели, .

Коэффициенты модели дрейфа параметров также имеют разброс, обусловленный неоднородностью факторов среды эксплуатации системы. Значение величины отождествляется с математическим ожиданием распределения .

Таким образом, модель объекта проектирования представляется в виде зависимости от множества величин, описывающих процесс функционирования объекта, образующих в общем случае отдельные множества:

– вектор номинальных значений параметров элементов размерности n1;

– вектор коэффициентов моделей отклонения значений параметров размерности n2;

– вектор внешних воздействий размерности n3.

Обозначим обобщенным параметром , , который является совокупностью номинальных значений параметров, коэффициентов изменения этих параметров и внешних воздействий.

Таким образом, объектом исследования в работе является математическая модель системы управления курсом судна заданной структуры и со случайными параметрами, функционирование которой оценивается известными показателями качества (действительный курс судна, производная от действительного курса судна, нагрузка рулевой машины и т.д.)

. (3)

Условия работоспособности системы определяются одно- или двухсторонними ограничениями на эти показатели качества – векторами ограничений на выходные координаты системы

. (4)

Определение вероятности обеспечения заданного качества работы системы в общем случае сводится к вычислению m-кратного интеграла в пределах области интегрирования, определяемой ограничениями на выходные координаты объекта.

(5)

где …, fy(Y1,…,Ym) – m-мерная плотность совместного распределения вероятностей случайных величин – выходных координат.

В принципе, задача статистического анализа системы может быть решена, если известны методы нахождения вида функции f(Y1,…,Ym) в аналитической форме при известных законах плотностей распределения параметров hi. Однако задача нахождения f(Y1,…,Ym) практически неразрешима при нелинейных математических моделях систем управления курсом судна.

Для решения задачи представим общую постановку как определение значений вектора параметров, при котором выполнялись бы все ограничения на показатели качества, т.е. удовлетворения вероятности нахождения обобщенного вектора h в области допустимых значений D,

(6)

где , – ограничения на область допустимых значений показателей качества из (3) и (4), выраженные в виде одностороннего ограничения. Такая оценка является функцией интересующих параметров . С учетом технологического разброса значений вектора параметров – это можно представить как некоторое движение ортогонального параллелепипеда в области D, образующего неортогональну фигуру В (рисунок 2).

  Возможные тренды дрейфа-34

Рисунок 2 – Возможные тренды дрейфа управляемых параметров в области работоспособности D(фигуры B1 и B2)

Если задача ставится таким образом, что известен диапазон внешних воздействий и необходимо определить оптимальное значение настраиваемых параметров, то это означает вписывание такого начального параллелепипеда, последующее движение которого по некоторой траектории не вызывает его выхода из области D для заданного диапазона внешних воздействий.

Таким образом, наилучшее построение неортогональной фигуры можно считать задачей оптимизации обеспечения заданного качества эксплуатации системы с учетом внешних воздействий.



Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.