Информационное обеспечение системы управления подъёмно-транспортным механизмом (стр. 2 из 13)
В первом разделе данной работы рассматриваются особенности и проблематика управления системой на различных этапах переноса груза, физический смысл процессов протекающих в системе, приводятся краткие характеристики моделей принятия решений, нечеткая формализация параметров.
Во втором разделе задаются нечеткие и лингвистические переменные, осуществляется определение особенностей управления на каждом этапе перемещения груза, составляются правила “ситуация-действие” позволяющие наиболее качественно осуществлять управление.
В третьем разделе рассматривается программное обеспечение, осуществляющее управление работой микроконтроллера, приводится формальная реализация управляющей программы и рабочий алгоритм ее функционирования.
В четвертом разделе описываются принципы работы с ПО.
В пятом разделе приводится экономическое обоснование актуальности разрабатываемого проекта, определяются капитальные и энергетические затраты.
В шестом разделе производится оценка напряженности труда разработчика, анализ его условий труда и мероприятия по устранению вредных факторов, экологичность работы.
1. ОПИСАНИЕ ПОДЪЕМНО-ТРАНСПОРТНОГО МЕХАНИЗМА
1.1. Модель подъемно-транспортного механизма
Проектирование моделей, в полной мере описывающих различные характеристики и состояния подъемно-транспортного механизма, практически является не решаемой задачей, так как на практике представляется невозможным учесть все внутренние и внешние факторы, оказывающие влияние на подъемно-транспортный механизм в процессе работы. Например, невозможно определить величину и направление ветра в тот или иной момент работы механизма, так же в процессе функционирования объекта могут возникать различные непредвиденные ситуации, помехи.
Большую проблему при проектировании систем подобного рода представляет расчет сил необходимых для “отрывания” груза от опорной поверхности. При существующих методах расчета эта задача не имеет решения или его очень сложно получить в виде пригодном для дальнейшего применения. С помощью аппарата нечетких множеств, используя знания экспертов, можно существенно упростить решение данной задачи. Рассмотрим подробнее действия оператора и состояния подъемно-транспортного механизма в процессе работы.
В процессе работы оператор крана осуществляет некоторую последовательность действий, с целью перемещения груза из одной точки в другую. Оператор, воздействуя на органы управления подъемно-транспортного механизма, задает скорость движения, угол поворота стрелы, направление движения, одновременно контролируя поведение объекта, наблюдая, чтобы не возникало различных нежелательных и критических ситуаций.
Изменение скорости подъемно-транспортного механизма в процессе работы представлено на рис. 1.1
Рис. 1.1. О1 – точка начала разгона, О2 – точка конца разгона, О3 – точка начала торможения, О4 – точка конца торможения
Для каждой из точек характерна некоторая совокупность внутренних и внешних факторов, оказывающих влияние на рассматриваемый объект. На рис. 1.2 показана схема разложения на силы при раскачивании груза, который перемешается краном.
Рис. 1.2 VT(t) - текущая скорость перемещения крана, a(t) - текущий угол отклонения груза, m - масса груза
Баланс моментов относительно точки О имеет вид: М1+М2=М3, где
- момент инерции груза относительно точки подвеса; 
- момент, создаваемый составляющей скорости подвеса относительно точки подвеса; M3=mgl×sina(t) - момент, создаваемый составляющей веса груза относительно точки подвеса.После интегрирования и преобразований получим уравнение:
,(1.1)где a(t=0)=a0,
- начальные условия нелинейного интегро-дифференциального уравнения.Составить дифференциальные уравнения, описывающие подобную динамическую систему достаточно сложно и нет никакой гарантии, что она будет адекватной моделью [2].
1.2. Принцип работы нечетких гибридных регуляторов
Нечеткие регуляторы подразделяют на три типа:
1. Логико-лингвистические регуляторы,
2. Аналитические регуляторы
3. Обучаемые нечеткие регуляторы.
У каждого из этих регуляторов свои достоинства и недостатки, но к наиболее значимым недостаткам ЛЛР табличного типа можно отнести их ограниченную размерность (общее число переменных не должно превышать трех и субъективность выбора интервалов и соответствующих значений лингвистических переменных).
Обучаемые нечеткие регуляторы и системы управления относятся к классу наиболее перспективных. Они сохраняют высокую работоспособность в условиях помех и погрешностей измерения, а также достаточно быстро настраиваются на меняющиеся условия производства, снижая тем самым потери от неэффективного управления.
Объединяя другие типы регуляторов в более сложные структуры, проектная цель должна дополняться к подходящим управляющим характеристикам каждого регулятора в общие характеристики гибридного регулятора.
Гибридный регулятор работает как многорежимный регулятор, который имеет три режима операций, управляемых режимом операции модуля действий (Рис. 1.3). Изменение режимов зависит от величин нечетких вводов регулятора. В зависимости от этого установятся следующие соотношения:
Рис. 1.3. Состав гибридного регулятора
1.3. Нечеткая формализация параметров
В настоящее время разработаны многочисленные методы, позволяющие сохранять неизменным положение транспортируемого груза относительно заданной траектории при помощи специальных схем подвеса. Однако они не рассчитаны на резкие, непредвиденные изменения ситуации, связанные с влиянием внешних возмущающих факторов (изменение направления, скорости ветра, появления помех, возникновение аварийных ситуаций, требующих перехода системы в специальные режимы работы или немедленной остановки). Так же с помощью традиционных методов ПИД-регулирования невозможно обеспечить приемлемое качество управления при резком начале движения груза в момент отрыва от поверхности опоры и остановке в заданной точке пространства.
Таким образом, числовая информация, поступающая от датчиков (значение угла отклонения, угловой скорости, скорости груза), не позволяет, найти решение формальными методами при существующих ограничениях. В этом случае или нужно существенно округлять исходные данные, что может привести к получению неверного результата, или воспользоваться знаниями экспертов, которые выражаются в нечеткой словесной форме. Таким образом, наиболее целесообразным в сложившихся условиях представляется использование методов нечеткой логики для построения системы стабилизации груза.
Рассмотрим особенности применения аппарата нечетких множеств и нечеткой логики для решения данной задачи. Обработка нечеткой информации в задачах принятия решений (ПР) обеспечивается применением лингвистического подхода (аппарата нечеткой логики) [3].
В рамках лингвистического подхода в качестве переменных допускаются не только числа, но слова и предложения естественного языка, а аппаратом их формализации является теория нечетких множеств. Лингвистический подход при построении моделей принятия решений позволяет:
- применять для описания элементов задачи ПР приближенные, субъективные оценки экспертов, выраженные с помощью нечетких понятий, отношений и высказываний профессионального языка лиц принимающих решения (ЛПР);
- формализовать нечеткие описания с помощью нечетких множеств, лингвистических переменных и нечетких свидетельств;
- оперировать полученными формализованными объектами посредством аппарата, развиваемого на основе теории нечетких множеств;
- представлять результаты решения задачи как в виде нечетких описаний с использованием понятий и отношений профессионального языка экспертов, так и в виде четких рекомендаций;
- формализация нечетких понятий и описаний профессионального языка ЛПР обеспечивается введением понятий нечеткой и лингвистической переменных, нечеткого множества и отношения, что обеспечивает переход от словесных описаний элементов задач ПР к числовым представлениям.
Нечетким множеством А на множестве X называется совокупность пар вида
={mA(x)/x}, xÎX, где mA - отображение элементов множества D в единичный отрезок [0,1], называемое функцией принадлежности нечеткого множества А. Значение функции принадлежности mA(x) для элемента xÎX называется степенью принадлежности.Лингвистическая переменная (ЛП) задается набором [5, 6]: