Автореферат (Повышение точности позиционирования каретки бесштокового пневмоагрегата), страница 3

рисунок 3), которая учитывалась при математическом моделировании [4]. Автором была выбрана для математического моделирования модель силы трения Эшманна:2 F F min  , если    крит ,1  стат1FFmin0 крит  ( )  Fзад  Fmin 1 , если    крит ,1  F  F  зад  1 критmin0 критF  F0,Fтр  F0  p   ( ) minpзад(15)(16)где  ( ) - вспомогательная функция,  - скорость, Fстат - статическая силатрения при   0 и p зад , H; Fmin - минимальная сила трения при p зад , H; F0 сила трения при   0 и p  0 , H; Fзад - сила трения при    зад и p зад , H; p- перепад давления, Па;  крит - критическая скорость, м/с.Рисунок 3 – Зависимость F(v), экспериментальная характеристика силы трения бесштокового пневматического цилиндра13Третья глава посвящена разработке экспериментального стенда и исследованию алгоритмов управления кареткой пневматического агрегата.

На рисунке4 представлена структурнаясхема системы позиционирования бесштокового пневматического цилиндра, гдеБП – блок питания, ПР –пневматический распределитель, К – компрессор, ПК –персональныйкомпьютер[9]. Автором производитсяанализ работы ПИД регуляторов на основе которых составляется интеллектуальный регулятор на базе нечеткой логики. Нечеткая логика Рисунок 4 – Структурная схема системы позиционирования бесштокового пневматического цилиндра(в переводе с англ.

FuzzyLogic) является одной изформ многозначной логики (т.е. несколько возможных истинных значений) и вероятностной логики (понятия истина и ложь рассматриваются в диапазоне от 0до 1, где 0 является невозможным событием, а 1 практически достоверным).На вход регулятора поступает сигнал ошибки (рассогласования) e , и вычисляется ее производная e . Далее, обе величины сначала подвергаются фаззификации (преобразованию в нечеткие переменные) c помощью терм-множеств, состоящих из функций принадлежностей (см.

рисунок 5).В матрице базы знаний выделяются так называемые актуальные правила.Это пересечения столбцов и колонок, соответствующие текущим термам входных лингвистических переменных. Причем степень принадлежности правилаопределяется оператором минимума, т.е. ему присваивается меньшее значениеиз сравниваемых термов входных лингвистических переменных.В случаях, когда в процессе формирования нечёткого вывода у одного терма имеются два разных значения степени принадлежности, то из них берётсямаксимальное. Затем полученные нечеткие переменные используются в блокенечеткого логического вывода для получения управляющего воздействия, которое, после выполнения операции дефаззификации (обратного преобразованиянечетких переменных в четкие), поступает на выход регулятора в виде управляющего воздействия u .14Исследование влияния увеличения количества правил в базе знаний на качественные показатели переходного процесса показали, что при увеличенииРисунок 5 – Формирование актуальных правилколичества правил до 81 и выше система управления приобретает колебательныйхарактер.

Исследование влияния видов функций принадлежностей на вид фазовых траекторий и точность позиционирования показали, что время регулирования во всех случаях одинаковое, при этом наименьшее перерегулирование дляданного регулятора наблюдается при использовании кусочно-линейной функциивблизи точки позиционирования. В результате проведенных экспериментов наматематической и физической моделях установлено, что наилучшие показателипо времени и точности настройки нечеткой экспертной системы дает дефаззификация по методу центра тяжести [2, 3].В то время как обычные ПИД-регуляторы являются чувствительными к изменениям параметров системы управления, нечетким алгоритмам не нужна точная информация о системных переменных для того, чтобы быть эффективными.Тем не менее, как показывают опыты, ПИД-регуляторы имеют больше возможностей для контроля и минимизации в устойчивом состоянии ошибки системы.Используя преимущества обоих регуляторов была разработана гибридная система управления.15На рисунке 6 показано условие переключения между нечетким контроллером и ПИД-контроллером, где положение переключателя зависит от рассогласова -Рисунок 6 – Схема гибридного алгоритма управления кареткой бесштоковогопневмоагрегата на базе нечеткой логики и ПИД-регуляторания между фактическим значением и значением уставки.

Если ошибка позиционирования каретки пневмоагрегата достигает величины выше, чем порог e 0 , система управления применяет ПИД-регулятор, который имеет быстрое время регулирования. Когда положение ниже порога e0 или близко к уставке, системауправления переходит в регулятор на базе нечеткой логики, который имеет лучшую точность вблизи заданного значения. Исследования показали, что с помощью гибридного алгоритма (см. рисунок 7) удалось достичь время регулированияРисунок 7 – Переходный процесс перемещения каретки пневмоагрегата при отработке нечеткого регулятора (1), ПИД-регулятора (2) и гибридного алгоритма (3)16меньше t р  0,5 с.

в отличие от нечеткого регулятора, при этом отсутствует перерегулирование.В таблице 1 приведены показатели качества переходных процессов. На рисунке 8 показана схема управления из классического ПИД-регулятора и нечеткого регулятора вместе с нечетким предварительным компенсатором.Нечеткий предварительный компенсатор использует входной сигнал x з (t )и выходной x т (t ) для генерации предварительного компенсированного сигналаx з (t ) . Определим переменные x з (t ) и e (t ) следующим образом:x з (t )  x з (t )   (t ) , e (t )  e(t )   (t ) ,где  (t ) компенсирующий сигнал, который генерируется с использованием нечеткой логики.Таблица 1 – Показатели качества переходных процессовПараметрВремя регулирования, сПеререгулирование, %Ошибкапозиционирования,%ПИД-регулятор1,416Нечеткийрегулятор0,80Гибридныйалгоритм0,500,50,20,2Рисунок 8 – Структурная схема предкомпенсированного алгоритма управления на базе нечеткого регулятора с ПИДКонтроллер состоит из двух «слоев»: нечеткий предварительный компенсатор и обычный нечеткий ПД-регулятор.

Ошибка e(t ) и изменение ошибки e(t )17являются входами предварительного компенсатора. Выходной сигнал предварительного компенсатора  (t ) . Динамика всей системы будет описываться следующими уравнениями:e(t )  x з (t )  x т (t ) , e(t )  e(t )  e(t  1) ,  (t )  Fр1 e(t ), e(t ) ,x з (t )  x з (t )   (t ) , e (t )  x з (t )  x т (t ) , e (t )  e (t )  e (t  1) ,u(t )  Fр 2 e(t ), e(t ) ,где Fр1 – компенсирующий регулятор на базе нечеткой логики, Fр 2 – регулятор на базе нечеткой логики.

Использование алгоритма позволяет увеличитьбыстродействие системы, как показано на рисунке 9. В таблице 2 приведены показатели качества переходных процессов.Рисунок 9 – Переходный процесс ошибки позиционирования при отработке гибридного алгоритма с предкомпенсацией (1) и без предкомпенсации (2)Таблица 2 – Показатели качества переходных процессовПараметрВремя регулирования, сПеререгулирование, %Ошибкапозиционирования, %Гибридный алгоритмбез предкомпенсации0,50Гибридный алгоритм спредкомпенсацией0,300,20,2В четвертой главе исследована применимость разработанного алгоритмауправления кареткой бесштокового пневмоагрегата для разных типоразмеровдвигателя, а также на примере манипулятора типа «трипод».18При индивидуальной настройке гибридного алгоритма, а именно контура срегулятором на базе нечеткой логики, можно добиться высокого быстродействияи точного позиционирования в заданной точке.

Ошибка позиционирования каретки для выбранных пневмоцилиндров осталась неизменной и составляет не более 0,2% от общей длины хода каретки агрегата (см. рисунок 10).Также рассматривается применимость разработанного интеллектуальногоалгоритма в одном из частных случаев механизмов с параллельной кинематикойтипа «трипод» [7]. В рамках данной работы была отработана траектория движения подвижной платформы манипулятора по заданным точкам. Точность позиционирования кареток бесштоковых пневмоцилиндров осталась неизменной исоставляет 0,2% от общей длины хода каретки агрегата [1, 5].Рисунок 10 – Переходные характеристики отработки гибридного алгоритма на двигателяхразных типоразмеров (1 – DGPL-25-320-PPVA, 2 – DGPL-18-320-PPV)Основные выводы диссертационного исследования состоят в следующем:1. Исследования «мертвых» объемов поршневых полостей, а также силытрения в парах поршень – гильза и каретка – направляющая бесштокового пневматического цилиндра уточнили математическую модель.

Следует отметить, чтозависимость силы трения для штокового пневматического цилиндра будет отличаться от полученной характеристики ввиду отсутствия пары направляющая –каретка. Созданные лабораторные стенды позволяют проводить экспериментальные исследования силы трения, «мертвых» и полных объемов полостей различных пневматических цилиндров;192.

Разработанная математическая модель пневматического цилиндра, благодаря своей простоте и приемлемой точности результатов, может быть рекомендована для использования в инженерных расчетах;3. Разработанный однокоординатный стенд на базе бесштокового пневматического цилиндра позволяет проводить исследования по поиску алгоритмовуправления кареткой двигателя;4.