Диссертация (1143719), страница 8
Текст из файла (страница 8)
Минимальные имаксимальные отклонения входных величин:51∆v 10.017V. ¤.;∆ 0.017V. ¤.;∆8v 10.017V. ¤.;∆8 0.017V. ¤.В этом случае нулевому значению входного сигнала будет соответствоватьего нормированное значение равное 0.5.Таблица 3.1. Экспертная база правил нечеткого АРВ.∆PNBNMNSZEPSPMPBNBNBNBNBNBNMNSZENMNBNBNBNMNSZEPSNSNBNBNMNSZEPSPM∆UZENBNMNSZEPSPMPBPSNMNSZEPSPMPBPBPMNSZEPSPMPBPBPBPBZEPSPMPBPBPBPBФункции принадлежности для входных переменных выбраны треугольноготипа, т.к. для их задания требуется небольшой объем данных, а это упрощаетпроцесс настройки, и они легко реализуются на практике.
С цель получения болееплавных поверхностей вывода условие разбиения единицы для них невыполняется. Функции принадлежности для выходной переменной заданы в видесинглтонов.Функции принадлежности входных и выходной переменной представленына рисунках 3.7 - 3.9.Рисунок 3.7 - Функции принадлежности входной переменной ∆.52Рисунок 3.8 - Функции принадлежности входной переменной ∆8.Рисунок 3.9 - Функции принадлежности выходной переменной .При активизации правил применялась классическая импликация (3.10).Дефаззификация выполнена методом центра тяжести для одноточечных множеств(3.14).Оценку эффективности работы нечеткого АРВ проведем с помощьюмоделирования на основе анализа реакции системы на возмущающее иуправляющее воздействия при различных значениях внешнего индуктивногосопротивления. Сценарий моделирования следующий: на 10 секунде происходитнаброс мощности ΔP=0.05 о.е.
(здесь и далее за единицу принята номинальнаяполная мощность ¡н ), затем на 18 секунде меняется задание по напряжению навеличину ΔU=0.01 о.е. Графики переходных процессов для различных значенийвнешнего индуктивного сопротивления представлены на рисунке 3.1053Рисунок 3.10 - Переходные процессы по возмущающему (∆8 0,05) иуправляющему (¥ 0,01) воздействиям.Оценку качества переходных процессов проведем на основе такихпоказателей как перерегулирование 5 и коэффициент демпфирования ¦.Наилучшие показатели качества переходных процессов обеспечиваются в ЭЭС с)вн 0.11.
Здесь процессы имеют монотонный характер: σ=0 , ¦≈∞. По мереувеличения )вн до 0.22 качество переходных процессов ухудшается: σ=0.06 , ¦≈∞. Процессы приобретают апериодический характер. Наихудшее качествонаблюдается при )вн 0,43: σ=0.17, ¦≈14.8 (колебательный характер).Поверхности вывода нечеткого регулятора и аналогичного ему линейногорегулятора, который имеет такие же входные переменные, представлены нарисунках 3.11 и 3.12.Поверхность вывода является графической интерпретацией закона илиалгоритмарегулирования.Несмотрянаявновыраженноеразличиевповерхностях вывода, обе системы управления сходны в одном: они имеют54жесткиеструктурыистрогоопределенныеалгоритмыуправления.Следовательно, обе системы имеют одну и ту же проблему, которая заключается вневозможности сохранении качества регулирования при изменении параметровобъекта управления.
Применение оптимальных нелинейных законов управлениябез учета изменения параметров объекта управления не может решить проблемуадаптивного управления.Рисунок 3.11 - Поверхность вывода нечеткого регулятора.Рисунок 3.12 - Поверхность вывода линейного регулятора.553.6 Выводы по главе 3.1. Линейные системы управления являются частным случаем нечетких, т.е.на основе нечеткой логики можно реализовать любую линейную системууправления. Обратная задача решения не имеет.
Традиционный подход кпроектированию нечетких систем управления позволяет получить оптимальныенелинейные поверхности или пространства вывода, но не решает проблемуадаптации системы управления к изменению параметров объекта управления.2. Правильно спроектированная нечеткая система управления позволяетвоспроизвести оптимальный закон управления за счет большого количествапараметров, используемых при ее синтезе и настройке (правила экспертной базызнаний, тип и расположение функций принадлежности, методы дефаззификации ит.д.). Но вместе с этим, большое количество степеней свободы, позволяющееполучить любой закон регулирования, создает проблему выбора оптимальнойнастройки. Другими словами, процесс синтеза нечеткой системы с оптимальнымихарактеристиками управления носит итерационный характер.
Именно этотнедостаток затрудняет их практическое внедрение.3. Одним из методов решения проблемы, связанной с поиском оптимальнойнастройки нечеткой системы управления, является применение нейронечеткихрегуляторов. Но для их настройки необходима обучающая выборка, котораядолжна включать в себя массив векторов входных сигналов и соответствующиймассив оптимальных выходных сигналов. Такую выборку можно получить наоснове оптимальной структуры системы управления. В этом случае возникаетпротиворечие, которое можно сформулировать следующим образом: если имеетсяобучающая выборка, то в чем заключается необходимость проектированиянечеткой системы управления.
Даже если не учитывать вышесказанного, то врезультате обучения нейронечеткой системы будет получена жесткая нелинейнаяструктура, обеспечивающая оптимальное регулирование только для одногорежима работы объекта управления. Исходя из этого, нейронечеткие системыуправления в данной работе не рассматривались.564. Классический или традиционный подход к проектированию нечеткихсистем управления оправдан в тех условиях, когда параметры объекта управленияв процессе работы меняются незначительно.5. Нечеткий регулятор, спроектированный на основе правил экспертнойбазы знаний классической теории автоматического управления, не способенсохранить заданное качество регулирования при изменении параметров объектауправления, поскольку имеет жесткую структуру и строго определенныйалгоритм управления.57ГЛАВА4.АДАПТИВНАЯСАУВНАОСНОВЕНЕЧЕТКОГОАППРОКСИМАТОРА4.1 Постановка задачи.Адаптивныесистемыможноразделитьнадвабольшихкласса:самоорганизующиеся и самонастраивающиеся.
Самоорганизующиеся адаптивныесистемы управления применяются для управления объектами, структура которыхизменяется в зависимости от режима функционирования. Если ли же структураобъекта управления в процессе работы остается постоянной, а изменение режимасвязано с изменением каких-то его параметров, то для управления такимиобъектами применяются адаптивные самонастраивающиеся системы. Структуратаких САУ заранее выбрана или жестко определена, и алгоритм адаптациисводится к изменению коэффициентов для получения заданного качестварегулирования.Несмотря на то, что ЭЭС представляет собой сложно-замкнутуюразветвленную систему, которая, в свою очередь, состоит из отдельныхвзаимосвязанных систем и подсистем, функционирующих как единое целое, ее,согласно методу эквивалентирования [65], можно заменить простой схемой«генератор-линия-ШБМ».
Допустимость использования такой схемы при условиивычисления эквивалентного внешнего сопротивления на основании анализареальных режимов генератора доказана многочисленными работами и опытомнастройки АРВ на электростанциях.Структуратакогообъектауправлениякак«генератор-линия-ШБМ»остается постоянной и не меняется при переходе от одного режима к другому,следовательно,адаптивноеуправлениетакимобъектомзаключаетсявопределение оптимальной настройки АРВ для любого возможного режима.Исходя из этого, задачу адаптивного управления возбуждением СГ можносформулировать следующим образом: как должны изменяться коэффициентыканалов стабилизации при изменении параметров схемы «генератор-линия-ШБМ»и коэффициента усиления регулятора напряжения, чтобы переходные процессы58по управляющему и возмущающему воздействиям носили апериодический илимонотонныйхарактер.Необходимоотметить,чтотакаяформулировкапредполагает адаптацию САУВ к параметрам генератора.4.2 Метод построения адаптивной САУВ на основе нечеткогоаппроксиматора.В виду нелинейности такого объекта управления каким являетсясинхронный генератор решение данной задачи аналитическими методамизатруднено.
Поэтому предлагается на основе нечеткой логики разработатьаппроксиматор, определяющий коэффициенты усиления каналов стабилизации взависимости от параметров регулятора напряжения, генератора и эквивалентноговнешнего индуктивного сопротивления. Нечеткий аппроксиматор должен решатьследующее подзадачи:− Определять оптимальную настройку АРВ для всех схемно-режимныхусловий работы генератора.− Адаптировать САУВ для различных типов СГ.Вторая подзадача является не менее важной. Если нечеткий аппроксиматорбудет разрабатываться под конкретный тип генератора, то процедура настройкитакой системы при переходе на другой генератор будет сопоставима сразработкой новой системой управления.Рассматриваемый метод построения адаптивной САУВ основан на двухположениях:− Любая математическая система, в том числе и нелинейная, можетбыть аппроксимирована системой, основанной на нечеткой логике[38].
Данное положение является следствием теоремы FAT (FuzzyApproximation Theorem), доказанной в 1993 г. Б Коско (B. Kosko).− Генератор в составе сложной ЭЭС можно представить простой схемой«генератор-линия-ШБМ».Реализовывать всю адаптивную систему управления в нечетком виденецелесообразно. АРВ должен быть вынесен за пределы нечеткой части и59реализован линейно. Это позволит существенно сократить количество правилэкспертной базы знаний за счет сокращения входных переменных нечеткоймодели. В результате такого построения САУВ условно разделяется на две части:АРВ и нечеткий аппроксиматор.На рисунке 4.1 представлена функциональная схема адаптивной САУВ наоснове нечеткого аппроксиматора, где приняты следующие обозначения:{b , … .
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
