Программные средства настройки

Типовая система для настройки ПИД-регулятора состоит из компьютера с программным обеспечением под Windows, комплекта модулей ввода-вывода и соединительных кабелей. Объект включается в контур регулирования, система настраивается желаемым способом, затем полученный коэффициенты регуля­тора записываются в ПИД-контроллер. Благодаря удобному пользовательско­му интерфейсу, большой производительности компьютера и отсутствию огра­ничений на алгоритмы идентификации системы удается получить параметры регулятора, близкие к оптимальным.

В настоящее время имеется около полусотни коммерческих продуктов [292] для настройки ПИД-регуляторов. Среди них LabVIEW PID Control Toolset фирмы National Instruments,

Перед началом работы Системы пользователю предлагается меню для вво­да априорной информации об объекте регулирования:

• диапазон изменения входного и выходного сигналов объекта;

• тип процесса в объекте управления: интегрирующий или нет;

• желаемые единицы измерения;

• структура контроллера (идеальная, последовательная или параллельная); частота дискретизации;

• постоянная времени фильтра в измерительном канале.

Нечеткая логика, нейронные сети и генетические алгоритмы:

ПИД-регуляторы, описанные выше, имеют плохие показатели качества при управлении нелинейными и сложными системами, а также при недостаточной информации об объекте управления. Характеристики регуляторов в некото­рых случаях можно улучшить с помощью методов нечеткой логики, нейронных сетей и генетических алгоритмов.

Нечеткое управление (управление на основе методов теории нечетких мно­жеств используется при недостаточном знании объекта управления.Примером может быть доменная печь или ректификационная колонна,

. Основная идея этой теории состоит в следующем. Если в теории четких множеств некоторый элемент (например, температура 50 °С) может принадле­жать множеству (например, множеству «температура горячей воды Т_гор») или не принадлежать ему, то в теории нечетких множеств вводится понятие функ­ции принадлежности, которая характеризует степень принадлежности элемен­та множеству. При этом говорят, например, «температура 50 °С принадлежит множеству Т_гор со степенью принадлежности 0,264».

Нечеткая логика в ПИД-регуляторах используется преимущественно дву­мя путями: для построения самого регулятора и для организации подстрой­ки коэффициентов ПИД-регулятора. Оба пути могут использоваться в ПИД-контроллере одновременно.

Принципы построения нечеткого ПИ-регулятора. Для применения методов нечеткой логики прежде всего необходимо преобразовать обычные чет­кие переменные в нечеткие. Процесс такого преобразования называется фаззификацией

Искусственные нейронные сети

Нейронные сети, как и нечеткая логика, используются в ПИД-регуляторах двумя путями: для построения самого регулятора и для построения блока на­стройки его коэффициентов. Нейронная сеть обладает способностью «обучать­ся», что позволяет использовать опыт эксперта для обучения нейронной сети искусству настройки коэффициентов ПИД-регулятора.

Самой сложной частью в проектировании регуляторов с нейронной сетью является процедура обучения. «Обучение» состоит в идентификации неизвест­ных параметров

Генетические алгоритмы

Генетические алгоритмы являются мощным методом оптимизации, позво­ляющим найти глобальный оптимум быстрее, чем другие методы случайно­го поиска.

Для применения генетических алгоритмов необходимо преобразовать пере­менные, фигурирующие в условии задачи, в генетические переменные. Такое преобразование задается схемой кодирования. Переменные могут быть пред­ставлены в двоичной форме, в форме действительных десятичных чисел или в другой форме, в зависимости от смысла решаемой задачи.

 

Выбор технических средств управления технологическими процессами. ПЛК, промышленные компьютеры, рабочие стации, панельные компьютеры, SoftPLC, PAC-контроллеры. Типы, характеристики ПЛК и критерии выбора. Компьютер в системах автоматизации. Виды компьютерных шин компьютеров автоматизации.

Контроллером в системах автомати­зации называют устройство, выполняющее управление физическими процесса­ми по записанному в него алгоритму с использованием информации, получае­мой от датчиков и выводимой в исполнительные устройства.

ПЛК используются практически во всех сферах человеческой деятельно­сти для автоматизации технологических процессов, в системах противоаварий-ной защиты и сигнализации, в станках с ЧПУ, для управления дорожным дви­жением, в системах жизнеобеспечения зданий, для сбора и архивирования дан­ных, в системах охраны, в медицинском оборудовании, для управления робота­ми, в системах связи, при постановке физического эксперимента, для управле­ния космическими кораблями, для автоматизации испытаний продукции и т.д. Тем не менее до сих пор остается много отраслей экономики, куда контроллер­ная автоматизация только начинает проникать.

⇐ Предыдущая123456Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: