Элементы искусственного интеллекта в системах автоматического управления

возможных проблем с памятью во время работы загруженного приложения.

Следующие пределы применяются к максимально возможному числу входов/выходов, в зависимости от систем.

Применение встроенных и созданных исследователем отношений позволяет интерпретировать полученные результаты в исходных терминах. Готовые к использованию графические режимы облегчат визуализацию стратегий освобождения от нечеткости, нечетких множеств и нечетких отношений.

2.2 Математическое обеспечение АСР

Исходя из требований регламента технологического процесса, была составлена таблица лингвистических переменных. Область определения изменения величины расхода и степени открытия клапана заданы в отклонениях от номинального значения.

Алгоритм формирования управляющего воздействия:

-ввод сигнала с датчика;

-расчет функции принадлежности (фазификация-введение в нечеткость);

-анализ истинности правил;

-оценка функций принадлежности выходных переменных;

-принятие решения об управляющих воздействиях (дефазификация-приведение к четкости);

- вывод управляющего воздействия.

На основании таблицы описания лингвистических переменных можно составить алгоритм формирования управляющего воздействия (правила):

F1  à  X1

F2  à  X2

F3  à  X3

F4  à  X4

F5  à  X5

2.3 Имитационное моделирование АСР

Yм - отклонение величины расхода от номинала, вызванное управляющим воздействием, кПа;

Х – управляющее воздействие,  %;

F_set – задание, м куб/с;

F – величина рассогласования, м куб/с;

Y_o – выход системы, кПа;

f - сигнал возмущения, кПа.

Дискретная модель будет выглядеть следующим образом:

Расчет управляющего воздействия (приращения величины открытия клапана) осуществляется в пакете FuzzyLogic++ фирмы «Siemens», а расчет ошибки регулирования в Microsoft Excel. Результаты расчета сведены в таблицу 1., а переходный процесс по управлению представлен на Рис. 2.

Таблица 1 Результат расчёта системы по управляющему воздействию с FUZZY LOGIC- регулятором

Рис.2 График переходного процесса по каналу передачи управляющего воздействия с FUZZY LOGIC- регулятором

Переходный процесс вышел на заданное значение с малым перегулированием, степень затухания за период составила 100%. Можно сделать вывод, что качество переходного процесса удовлетворяет требованиям регламента.

Расчет переходного процесса по каналу передачи возмущающего воздействия на выходе объекта производится аналогично, при этом величина задания равна нулю, а в столбец Y_в подставляются значения возмущающего воздействия на данном такте регулирования. График изменения гармонического возмущающего воздействия представлен на Рис.3 Результаты расчета сведены в таблицу 2., а график переходного процесса по каналу возмущения представлен на Рис 4.

Таблица 2 Расчет переходного процесса по каналу передачи возмущающего воздействия на выходе объекта

По графику переходного процесса видно, что Fuzzy Logic-регулятор не может подавить возмущение на выходе объекта, это связано с тем, что оно случайно и колебания имеют достаточно большую амплитуду.

-вид сигнала возмущения на выходе объекта. t - с

Рис.3 График переходного процесса по каналу передачи возмущающего воздействия на выходе объекта с Fuzzylogic- регулятором.

Глава 3 Разработка АСР с Neuro-регулятором

3.1 Характеристика инструментальной среды

Демо-версия NeuroSystem позволяет выбирать различные системы. Могут быть выбраны системы SIMATIC S7-300, SIMATIC S7-400 и WinCC. Правильный выбор системы позволяет избежать возможных проблем