Управление электропневматическим приводом на основе нечеткой логики

Аннотация

Рассмотрен электропневматический привод для управления механической системой желоб--шар. Нелинейная математическая модель составлена для объекта регулирования, включающего в себя желоб и свободно перекатывающийся по нему шар, и электропневматического привода с пропорциональным управлением. Для определения исходных дифференциальных уравнений использовано несколько подходов. Полученная модель приведена в MATLAB Simulink в виде функциональных блоков. Синтезирован и описан алгоритм управления системой, на основе которого представлены нечеткие правила, определяющие входы и выходы системы, а также спроектирован регулятор нечеткой логики. Рассмотрены вопросы формирования лингвистических переменных и базы знаний для регулятора нечеткой логики. Приведены графики переходных процессов положений шара и штока пневмоцилиндра, определены показатели качества переходного процесса шара. Отмечено, что при применении нечеткого регулятора управление осуществляется плавно и без перерегулирования. Выявлено, что при создании нечеткого регулятора необходимо учитывать принцип управления системой, на основе которого формируется база знаний

Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:

Шейкин М.О., Черкасских С.Н., Шилин Д.В. и др. Управление электропневматическим приводом на основе нечеткой логики. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение, 2024, № 1 (148), c. 110--127. EDN: GSCWVO

Литература

[1] Saravanakumar D., Mohan B., Muthuramalingam T. A review on recent research trends in servo pneumatic positioning systems. Precis. Eng., 2017, vol. 49, pp. 481--492. DOI: https://doi.org/10.1016/j.precisioneng.2017.01.014

[2] Ding M., Liu B., Lichao W. Position control for ball and beam system based on active disturbance rejection control. Syst. Sc. Control Eng., 2019, vol. 7, no. 1, pp. 97--108. DOI: https://doi.org/10.1080/21642583.2019.1575297

[3] Amiruddin B.P., Kadir R.E. Ball and beam control using adaptive PID based on Q-learning. EECSI, 2020, pp. 203--208. DOI: https://doi.org/10.23919/EECSI50503.2020.9251898

[4] Keshmiri M., Jahromi A.F., Mohebbi A., et al. Modeling and control of ball and beam system using model based and non-model based control approaches. Int. J. Smart Sens. Intell. Syst., 2012, vol. 5, no. 1, pp. 14--35. DOI: https://doi.org/10.21307/ijssis-2017-468

[5] Amjad M., Kashif M.I., Abdullah S.S., et al. Fuzzy logic control of ball and beam system. Int. Conf. on Education Technology & Computer, 2010, vol. 3, pp. 489--493. DOI: https://doi.org/10.1109/ICETC.2010.5529494

[6] Valdiero A.C., Ritter C.S., Rios C.F., et al. Nonlinear mathematical modeling in pneumatic servo position applications. Math. Probl. Eng., 2011, vol. 2011, art. 472903. DOI: https://doi.org/10.1155/2011/472903

[7] Герц Е.В., Крейнин Г.В. Расчет пневмоприводов. М., Машиностроение, 1975.

[8] Faudzi A.A.M., Osman K., Rahmat M.F., et al. Nonlinear mathematical model of an intelligent pneumatic actuator (IPA) systems: position and force controls. IEEE/ASME Int. Conf. "Advanced Intelligent Mechatronics", 2012, pp. 1105--1110. DOI: https://doi.org/10.1109/AIM.2012.6266014

[9] Цирельман Н.М. Техническая термодинамика. СПб., Лань, 2018.

[10] Казмиренко В.Ф. Электрогидравлические мехатронные модули движения. М., Радио и связь, 2001.

[11] Lee L., Chiang H., Li I. Development and control of a pneumatic-actuator 3-DOF translational parallel manipulator with robot vision. Sensors, 2019, vol. 19, no. 6, art. 1459. DOI: https://doi.org/10.3390/s19061459

[12] Nguyen A., Taniguchi T., Eciolaza L., et al. Fuzzy control systems: past, present and future. IEEE Comput. Intell. Mag., 2019, vol. 14, no. 1, pp. 56--68. DOI: https://doi.org/10.1109/MCI.2018.2881644

[13] Lee C.C. Fuzzy logic in control systems: fuzzy logic controller. Part I. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Syst., 1990, vol. 20, no. 2, pp. 404--418. DOI: https://doi.org/10.1109/21.52551

[14] Novakovic B.M. Adaptive fuzzy logic control synthesis without a fuzzy rule base. In: Fuzzy theory systems. New York, Academic Press, 1999, pp. 781--808.

[15] Takosoglu J., Dindorf R., Wos P. Design rules for fuzzy logic controllers for pneumatic systems. In: Advances in hydraulic and pneumatic drives and control. Cham, Springer Nature, 2021, pp. 192--204. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-59509-8_17

[16] Schulte H., Hahn H. Fuzzy state feedback gain scheduling control of servo-pneumatic actuators. Control Eng. Pract., 2004, vol. 12, no. 5, pp. 639--650. DOI: https://doi.org/10.1016/S0967-0661(03)00148-5

[17] Zhang D., Zhou Z., Jia X. Networked fuzzy output feedback control for discrete-time Takagi --- Sugeno fuzzy systems with sensor saturation and measurement noise. Inf. Sc., 2018, vol. 457-458, pp. 182--194. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.02.026

[18] Rohillaa P.K., Kumar V., Al-Hakkak F. Fuzzy gain scheduling of PID controller for stiction compensation in pneumatic control valve. JCARME, 2019, vol. 8, no. 2, pp. 165--174. DOI: https://doi.org/10.22061/jcarme.2018.2689.1270

[19] Echalih S., Abouloifa A., Lachkar I., et al. Hybrid automaton-fuzzy control of single phase dual buck half bridge shunt active power filter for shoot through elimination and power quality improvement. Int. J. Electr. Power Energy Syst., 2021, vol. 131, art. 106986. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2021.106986