Размещено на http://www.allbest.ru/

НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

“ХАРКІВСЬКИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ ІНСТИТУТ”

УДК 62_52 : 621.93.022

СИНТЕЗ НЕЙРОСІТКОВОЇ ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНОЇ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ПИЛОЮ ГАРЯЧОГО РІЗАННЯ СОРТОВОГО ПРОКАТУ

Спеціальність _ 05.09.03 _ електротехнічні комплекси та системи

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Закутний Олександр Степанович

Харків _ 2002

АНОТАЦІЇ

Закутний О.С. Синтез нейросіткової електромеханічної системи управління пилою гарячого різання сортового прокату. _ Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступня кандидата технічних наук за фахом 05.09.03 _ електротехнічні комплекси та системи. _ Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”, Харків, 2002.

Дисертація присвячена синтезу нейросіткової системи стабілізації потужності різання пилою гарячого різання сортового прокату і методиці її навчання, що забезпечує задані статичні і динамічні показники якості при широкій зміні параметрів процесу металообробки, що дозволяє скоротити витрату пильних дисків, збільшити продуктивність прокатного стану і якість прокату.

Запропоновано методику розрахунку швидкості подачі при врізанні диска, виходячи із забезпечення необхідного максимального перерегулювання. Виконано аналіз впливу стрибкоподібної зміни коефіцієнта передачі процесу різання на максимальне перерегулювання.

Досліджено системи стабілізації потужності різання з традиційними коригувальними пристроями. Дано рекомендації з їхнього настроювання. Розроблено систему стабілізації потужності різання із змінною уставкою та методику її настроювання, що забезпечує відсутність статичної похибки при зміні коефіцієнта передачі процесу різання.

Вперше для синтезу САУ процесом різання запропоновано використовувати штучні нейронні сітки. Розроблено методику настроювання нейроконтролера методом затриманого стимульованого навчання за допомогою паралельного генетичного алгоритму.

Проведено розробку схемної реалізації синтезованої нейросіткової системи стабілізації потужності різання з обчислювальним пристроєм та наведені рекомендації з її впровадження у виробництво.

Ключові слова: система стабілізації потужності різання, пила гарячого різання, адаптивна система, нейронні сітки, генетичний алгоритм, нейроконтролер.

Закутный А.С. Синтез нейросетевой электромеханической системы управления пилой горячей резки сортового проката. _ Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.09.03 _ электротехнические комплексы и системы. _ Национальный технический университет “Харьковский политехнический институт”, Харьков, 2002.

Диссертация посвящена синтезу нейросетевой системы стабилизации мощности резания пилой горячей резки сортового проката и методике ее обучения, обеспечивающей заданные статические и динамические показатели качества при широком изменении параметров процесса металлообработки, что позволяет сократить расход пильных дисков, увеличить производительность прокатного стана и качество разрезаемого проката.

Предложена методика расчета скорости подачи при врезании диска, исходя из обеспечения требуемого максимального перерегулирования. Установлено, что максимальное перерегулирование практически линейно зависит от начальной скорости подачи. Выполнен анализ влияния скачкообразного изменения коэффициента передачи процесса резания на максимальное перерегулирование. Показана невозможность задания произвольного быстродействия системы, так как отработка задания требуемой скорости подачи происходит с ограниченным максимальным ускорением.

Исследованы системы стабилизации мощности резания (ССМР) с традиционными корректирующими устройствами: типовая ССМР, ССМР с переменным коэффициентом, ССМР с адаптивным наблюдателем, ССМР с упреждающей коррекцией. Указаны их преимущества и недостатки, а также даны рекомендации по их настройке. Разработана система стабилизации мощности резания с изменяющейся уставкой и методика ее настройки, обеспечивающая отсутствие статической ошибки при изменении коэффициента передачи процесса резания. Проведенные исследования и полученные результаты показывают, что проанализированные ССМР обладают недостатками, ограничивающими возможности их применения при широком спектре профилей, разрезаемого проката пилами горячей резки. Это вызвало необходимость разработки новых методов и подходов для решения задачи синтеза ССМР с высокими статическими и динамическими показателями.

Впервые для синтеза САУ процессом резания предложено использовать искусственные нейронные сети. Разработана методика настройки нейроконтроллера методом задержанного стимулированного обучения с помощью параллельного генетического алгоритма. При создании популяции применялись хромосомы в формате с плавающей запятой. Установлено, что применение динамической модели объекта управления позволяет уменьшить динамическую ошибку и колебательность. Использование в качестве нейроконтроллера прямонаправленной искусственной нейронной сети типа многослойный персептрон структуры NN 4-10-1 c тангенциальной активационной функцией нейронов скрытого слоя позволяет получить достаточный уровень обобщения. Обучение нейроконтроллера на скачкообразные изменения коэффициента передачи процесса резания и применение модифицированного функционала качества дало возможность синтезировать САУ с низкой колебательностью и упростить тренировочный набор сигналов.

Обоснован набор тренировочных шаблонов с модифицированным функционалом качества, необходимый для обучения нейроконтроллера и позволяющий получить нейросетевую ССМР с требуемыми статическими и динамическими характеристиками. Показано, что с расширением диапазона изменения параметров объекта управления тренировочные шаблоны должны быть равномерно распределены в логарифмическом масштабе с незначительным увеличением в области номинальных параметров.

Особенность разработанной нейросетевой системы управления заключается в обучении искусственной нейронной сети на заведомо больший диапазон изменения параметров процесса резания. При этом номинальный диапазон изменения параметров объекта управления лежит в середине обучаемого диапазона. Это позволило обеспечить качественную работу системы стабилизации мощности резания не только в номинальных режимах, но и в случае их отклонения от нормальных условий.

Для повышения скорости подачи при врезании разработан адаптивный алгоритм ее расчета и синтезирована комбинированная нейросетевая система стабилизации мощности резания с вычислительным устройством. Показано, что использование нейроконтроллера позволяет обеспечить в САУ требуемую статическую и динамическую ошибку при значительных и быстрых изменениях параметров процесса резания, а дополнительное применение вычислительного устройства дает возможность уменьшить время дотягивания и таким образом уменьшить время цикла порезки разрезаемого металла.

Проведена проверка работы синтезированной нейросетевой системы стабилизации мощности резания при линейно нарастающем и синусоидальном изменении параметров процесса резания.

Проведена разработка схемной реализации синтезированной нейросетевой системы стабилизации мощности резания с вычислительным устройством и даны рекомендации по ее внедрению.

Ключевые слова: система стабилизации мощности резания, пила горячей резки, адаптивная система, нейронные сети, генетический алгоритм, нейроконтроллер.

Zakutnyy O.S. Synthesis of neural_network_based electromechanical control system by saw of hot cutting of sorted hire. _ Manuscript.

Thesis for a candidate's degree in speciality 05.09.03 _ electrotechnical complexes and systems. _ National Technical University “Kharkiv Polytechnical Institute”, Kharkiv, 2002.

The dissertation is devoted to synthesis neural_network_based systems of stabilization of powers of cutting by saw of hot cutting of sorted hire and the technique of its training providing given static and dynamic parameters of quality at wide change of parameters of process of metal working that allows to reduce the charge cutting disks to increase productivity of the rolling mill and quality hire.

The design procedure of speed of submission at incision is offered proceeding from maintenance of required maximal overtravel. The analysis of influence of spasmodic change of factor of transfer of process of cutting on maximal overtravel is executed.

Systems of stabilization of powers of cutting with traditional adjusting devices are investigated. Recommendations for their adjustment are given. The system of stabilization of powers of cutting with floating plank and the technique of its adjustment providing absence of a static mistake at change of factor of transfer of process of cutting has been developed.

For the first time for synthesis of the control system of process of cutting it is offered to use artificial neural networks. The technique of adjustment neurocontroller by a method of detained stimulated training with the help of parallel genetic algorithm has been developed.

The development of circuit realization of synthesized neural_network_based systems of stabilization of powers of cutting with the computing device has been carried out.

Key words: system of stabilization of powers of cutting, saw of hot cutting, adaptive system, neural network, genetic algorithm, neurocontroller.

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана у Донбаському гірничо-металургійному інституті, Міністерство освіти і науки України, м. Алчевськ.

Науковий керівник _ кандидат технічних наук, професор Коцюбинський Віктор Семенович, Донбаський гірничо-металургійний інститут, професор кафедри автоматизованих електромеханічних систем

Офіційні опоненти _ доктор технічних наук, професор Акімов Леонід Володимирович, Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”, професор кафедри автоматизованих електромеханічних систем

кандидат технічних наук, доцент Васильєв Вадим Олексійович, Харківський національний автомобільно-дорожній університет, доцент кафедри автоматики

Провідна установа _ Донецький національний технічний університет, кафедра “Електропривод та автоматизація промислових установок”, Міністерство освіти і науки України, м. Донецьк

Захист відбудеться “ 23 ” травня 2002 р. о 14³⁰ годині на засіданні

спеціалізованої вченої ради Д 64.050.04 у Національному технічному університеті “Харківський політехнічний інститут” за адресою: 61002, м. Харків, вул. Фрунзе, 21.

З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”.

Автореферат розісланий “ 19 ” квітня 2002 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради Осичев О.В.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми Сучасне промислове виробництво характеризується швидким розвитком рівня інформатизації й автоматизації. Впровадження автоматизованих систем керування технологічними процесами в різні сфери господарської діяльності, і в першу чергу в керування устаткуванням і технологічними процесами, сприяє прискоренню науково-технічного прогресу.

Продуктивність сортопрокатних цехів багато в чому визначається роботою ділянок пил гарячого різання, яка відбивається також і на якості різання сортового прокату. Слід зазначити, що витрата пильних дисків позначається і на собівартості продукції.

Аналіз витрат пильних дисків у сортопрокатному виробництві показав, що термін їхньої служби залежить від режимів різання сортового прокату, обумовлених роботою автоматизованої системи керування процесом різання. Крім цього, використання автоматизованої системи керування технологічним процесом металообробки відкриває шляхи для використання схованих резервів виробництва, що мають важливе самостійне значення. У зв'язку з цим питання синтезу системи керування, що забезпечує оптимальне керування процесом металообробки, є актуальними.

Існуючі автоматизовані системи керування металообробкою мають технологічний зворотний зв'язок для підтримки одного чи декількох параметрів відповідно до обраних технологічних законів керування. Звичайно, як технологічний зворотний зв'язок для пил гарячого різання застосовується зв'язок за потужністю різання, споживану електроприводом головного руху обертання диска. Ефективність даних систем буде тим вище, чим ширше можливі межі зміни параметрів різання в процесі обробки.

При значних змінах параметрів металообробки функціонування розглянутих систем супроводжується погіршенням статичної точності підтримки постійної потужності різання, коливаннями кутової швидкості привода подачі і регульованої потужності. Це призводить до аварій електроустаткування й поломкам інструменту, що ріже. Для усунення коливального режиму й зменшення статичної похибки використання традиційних коригувальних пристроїв виявляється малоефективним при широкому діапазоні (50 і більше раз) зміни параметрів різання. Тому дуже актуальним є створення нейросіткової системи стабілізації потужності різання, що дозволяє істотно поліпшити статичні та динамічні характеристики електропривода і всієї системи в цілому.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами Робота виконана відповідно до наукового напрямку (07) "Перспективні інформаційні технології, пристрої комплексної автоматизації, системи зв'язку" і (04) "Екологічно чиста енергетика і ресурсозберігаючі технології" за загальним планом комплексної проблеми "Наукові основи електроенергетики" (план робіт затверджений Бюро відділення фізико_технічних проблем енергетики НАН України 16.09.85р., протокол №8, розділ 1.9.2.5.2.4.12 "Розробка теорії синтезу й оптимізації мікропроцесорних систем автоматичного керування вентильними електроприводами постійного та змінного струму з поліпшеними динамічними і статичними характеристиками").

Запропоновані автором методики, адаптивні алгоритми і технічні рішення використовувалися під час виконання держбюджетних НДР №62 "Автоматизована система керування термообробки зубів дисків пил гарячого різання" (ДР №0197U018384, 1996_1998р.) та №97 "Теоретичні дослідження і розробка адаптивної системи в металообробці" (ДР №0100U001276, 1999_2000р.).

Мета і задачі дослідження Мета дисертації _ розробка нейросіткової системи стабілізації потужності різання пилою гарячого різання сортового прокату і методики її навчання, що забезпечує задані статичні і динамічні показники якості при широкій зміні параметрів процесу металообробки.

Задачі дослідження, відповідно до мети роботи, полягають у наступному:

Аналіз перехідних процесів у безінерційній і існуючих системах стабілізації потужності різання при широкій зміні параметрів процесу різання;

Розробка адаптивної системи стабілізації потужності різання;

Розробка математичного і програмного забезпечення для розрахунку нейросіткової системи керування процесом металообробки;

Синтез структурної схеми, що забезпечує мінімально необхідне число вхідних сигналів і зворотних зв'язків, які приходять на вхід нейроконтролера, а також визначення структури нейроконтролера і виду нейронів;

Адаптація класичної схеми генетичного алгоритму для визначення параметрів нейроконтролера;

Синтез модифікованого функціонала якості і визначення виду тренувальних сигналів для настроювання нейросіткової системи автоматичного керування;

Розробка принципової схеми аналогових пристроїв нейросіткової системи стабілізації потужності різання й аналіз динамічних властивостей, статичної точності і чутливості синтезованої системи автоматичного керування процесом різання.

Об'єктом дослідження є підвищення меж зміни параметрів різання при заданих якісних показниках процесів в електромеханічних системах керування металообробкою з технологічним зворотним зв'язком.

Предметом дослідження є електромеханічна система керування пилою гарячого різання сортового прокату.

Методи дослідження. Під час рішення поставлених задач використовувалися методи теорії автоматичного керування і теорії електроприводу, теорія матриць, методи математичного моделювання, чисельні методи рішення диференціальних рівнянь, а також методи нейрокібернетики та еволюційного моделювання. Чисельні розрахунки проводилися з використанням ЕОМ типу IBM PC/AT з процесором PENTIUM 166 MMX. Розрахунки динамічних процесів і моделювання виконувалися в середовищі пакетів прикладних програм “МАС”, “MATLAB”, “MATHCAD” та ін. Використовувалися сучасні методи експериментальних досліджень.

Наукова новизна одержаних результатів

Вперше запропонована методика вибору оптимальної швидкості подачі пильного диска при його врізанні в прокат, виходячи з умови забезпечення припустимого максимального перерегулювання потужності різання в системі автоматичного керування.

Знайдено залежність максимального перерегулювання потужності різання за зміни коефіцієнта передачі даного процесу.

Встановлено неприпустимий вплив зміни в широких межах коефіцієнта передачі процесу різання на максимальне перерегулювання і статичну похибку в існуючих системах стабілізації потужності різання.

Встановлено, що використання в системі стабілізації потужності різання зі змінною уставкою динамічної моделі об'єкта керування дозволяє зменшити статичну і динамічну похибки.

Синтезована нейросіткова система стабілізації потужності різання і показано, що її використання дозволяє значно збільшити робочий діапазон зміни параметрів об'єкта керування при збереженні необхідної якості статичних і динамічних характеристик.

Встановлено, що збільшення діапазону зміни параметрів процесу різання не призводить до значного збільшення числа нейронів прихованого шару нейроконтролера, а тренувальні шаблони повинні бути рівномірно розподілені в логарифмічному масштабі з незначним збільшенням в області номінальних параметрів, що обґрунтовує несуттєве збільшення набору тренувальних даних і час навчання нейроконтролера.

Вперше для навчання нейросіткової системи стабілізації потужності різання використовується паралельний генетичний алгоритм, що забезпечує зменшення імовірності передчасної збіжності.

Запропоновано алгоритм роботи обчислювального пристрою, що сприяє підвищенню швидкості врізання пили та збільшенню продуктивності процесу різання.

Практичне значення одержаних результатів Вона полягає, насамперед, у розробці системи стабілізації потужності різання із змінною уставкою і методики її настроювання. Дана система призначена для автоматизації підоймових пил гарячого різання з потужністю головного привода 200кВт і привода подачі 12 кВт. Крім того, розроблено багатоцільовий пакет прикладних програм для розрахунку параметрів нейроконтролера, що входить до складу запропонованої нейросіткової системи. Дано рекомендації з вибору структури нейроконтролера, виду і числа нейронів, які використовуються у різних шарах нейронної сітки, а також методів настроювання нейроконтролера.

Розроблені системи застосовні для електроприводів пил гарячого різання при широкому діапазоні зміни параметрів процесу металообробки: радіуса пильного диска 810R_Д900 мм; температури прокату, що розрізається, 430TС800; ширини фаски затуплення задньої грані зубів диска 1h_З4 мм; різання вуглецевих і хромонікелевих сталей зі зміною коефіцієнта передачі 1К_m1.7, що враховує марку сталі перетину, який розрізається; дуги різання в межах 120 l 140 мм. Крім того запропоновані системи можуть бути використані для автоматизації різних промислових установок і агрегатів з технологічним зворотним зв'язком, що забезпечує необхідні показники якості.

Результати дисертаційної роботи передані для впровадження і використання на Алчевський металургійний комбінат.

Використання розроблених адаптивних систем в умовах сортопрокатного цеху при скороченні витрат пильних дисків до 20% і поліпшення якості продукції, що випускається, дозволить одержати економічний ефект порядку 300000 грн у рік.

Теоретичні положення дисертації використовуються в наукових дослідженнях і навчальному процесі Донбаського гірничо-металургійного інституту при курсовому і дипломному проектуванні спеціальності 7.092203 Електромеханічні системи автоматизації й електропривод.

Особистий внесок здобувача в розробку наукових результатів, що виносяться на захист: безінерційний стабілізація автоматичний керування

- запропоновано використання статичної моделі процесу металообробки;

- виконано аналіз традиційних систем автоматичного керування металообробкою і зроблені висновки;

- проведено дослідження впливу коефіцієнта підсилення контуру адаптації у системі керування з адаптивним спостерігачем на математичних моделях;

- запропонована структурна схема нейросіткової системи стабілізації потужності різання, структура і методика розрахунку нейроконтролера, синтезовано модифікований функціонал якості.

Апробація результатів дисертації Основні результати дисертаційної роботи доповідалися й обговорювалися на науково-технічній конференції “Електромеханіка. Теорія і практика” (м. Львів, 1996 р.), на науково-технічних конференціях Донбаського гірничо-металургійного інституту (м. Алчевськ, 1996 _ 2001 р.), а також були представлені на науково-технічних конференціях з міжнародною участю “Проблеми автоматизованого електроприводу. Теорія і практика” (Крим, м. Алушта, 1998, 2001 р.р.)

Публікації Основні результати роботи опубліковані у 6 друкованих працях і одному патенті. Серед них 5 статей опубліковані в збірниках наукових праць і одна _ у матеріалах науково_технічної конференції. Дві статті написані без співавторів.

Структура та обсяг дисертації Дисертація складається зі вступу, п'яти розділів, висновків і додатка. Повний обсяг дисертації становить 160 сторінок, з них 23 ілюстрацій на 16 сторінках; 38 ілюстрацій та 2 таблиці по тексту; 1 додаток на 3 сторінках; список використаних літературних джерел із 115 найменувань на 13 сторінках.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі подано загальну характеристику дисертації, сформульовані мета та задачі досліджень. Обґрунтовані її актуальність, наукова новизна і практична цінність отриманих результатів.

У першому розділі проведено аналіз способів та систем різання гарячекатаного металу в умовах сортопрокатного виробництва. Показано, що пили гарячого різання (ПГР), що одержали широке поширення, мають найбільшу продуктивність і забезпечують необхідну якість різання.

Розглянуто різні конструктивні варіанти дискових пил, їх переваги та недоліки. Подано схему ділянки й технологію різання, технічні характеристики й кінематичні схеми головного приводу та приводу подачі підоймової дискової пили, експлуатованої на ділянці різання крупносортного стану 600 Алчевського металургійного комбінату.

Встановлено, що реалізувати підвищення продуктивності і поліпшення якості металообробки можна за рахунок використання раціональних режимів різання прокату пилами, котрі доцільно розглядати одночасно з аналізом сил, що діють у зоні різання.

Для суцільних і фасонних профілів використовуються різні режими різання. Різання тонкостінних фасонних профілів на підвищених швидкостях подачі пов'язано з можливим деформуванням перетинів, що розрізаються. Під час різання суцільних перетинів деформування відсутнє. Це дозволяє здійснювати різання на максимально можливих швидкостях подачі диска за умови, що конструкція пили за своїми міцністними та енергетичними показниками цілком забезпечує цей процес. Доцільність застосування граничних режимів обумовлена підвищенням продуктивності процесу різання й терміну служби дисків. Особливо важливою ця проблема є під час різання суцільних профілів, тому що час циклу їх різання великий і досягає 24 с.

Обґрунтовано, що параметри металообробки в процесі роботи змінюються в широких межах під впливом різних величин: температури, твердості і дуги різання прокату, зносу і затуплення інструменту та ін. У результаті даних змін параметри металообробки можуть значно відрізнятися від оптимальних, що негативно позначається на якості різання, продуктивності і собівартості металообробки. Більш того, це може привести до зниження стійкості пильних дисків та аварій головного електроприводу.

Для підтримки оптимальних режимів різання застосовуються системи автоматичного управління (САУ) процесом різання різного ступня складності. Найбільше поширення одержали системи стабілізації режимів різання, побудовані за адаптивними алгоритмами. Замикання технологічного зворотного зв'язку і вироблення коригувальних сигналів керування в них здійснюється тільки після перевищення контрольованим параметром заданої величини, що обумовлено цілим рядом обмежуючих факторів.

Проведений аналіз показав, що системи стабілізації режимів різання мають ряд загальних властивостей і еквівалентні за результатами їхньої дії, забезпечуючи приблизно однакову продуктивність металообробки. Разом з тим встановлено, що для ПГР найбільше доцільно вживати систему стабілізації потужності різання (ССПР). Системи даного типу найбільш ефективні при значній зміні параметрів різання, що характерно під час фрезерування відрізною фрезою. Вони прості в реалізації, тому що не вимагають внесення змін у конструкцію пили.

Ефективність ССПР буде тим вище, чим ширше припустимі межі зміни параметрів різання. Такі режими характерні для фрезерно_ відрізних верстатів і ПГР. Тому актуальною є задача синтезу ССПР, що працює при значних і одночасно швидких змінах параметрів процесу різання. Це обумовило необхідність створення нейросіткової електромеханічної системи управління ПГР. Тому в розділі виконано аналіз відомих моделей нейронів, типів штучних нейронних сіток (ШНС) та їхніх властивостей. Для синтезу нейроконтролера (НК) з відомих була обрана трьохшарова, з одним прихованим шаром, прямоспрямована ШНС типу багатошаровий перцептрон (БШП) з тангенціальними активаційними функціями нейронів прихованого шару.

Розглянуто відомі схеми побудови САУ з використанням ШНС. Дано класифікацію способів навчання ШНС. Для синтезу НК запропоновано використовувати методи затриманого стимульованого навчання.

Аналіз стану питання дозволив сформулювати мету роботи та поставити задачі досліджень.

В другому розділі для математичної моделі процесу різання, що показана на рис.1, проведено аналіз врізання дискової пили в прокат на визначеній початковій швидкості подачі V_ПО при варіаціях відносного коефіцієнта передачі процесу різання, рівного відношенню його абсолютного значення до номінальної величини К_Р*=К_Р/К_РН [6].

Дослідження динамічних показників проводилося для безінерційної ССПР, у якій одночасно зі зміною збурюючого впливу К_Р відбувається з максимально можливим прискоренням зміна керуючого впливу _ швидкості подачі V_П з початкового значення V_ПО у кінцеве значення V_ПК.

Значення максимального перерегулювання _max потужності різання Р_Р у даній системі визначається за такими формулами:

 (1)

(2)

де Т_Р - стала часу процесу різання; Р_{Р СТ} - стабілізуюче значення потужності різання.

На рис. 2 і 3 приведені графіки залежності _max(V_ПО) і _max(V_ПО, K_Р*) для ПГР під час різання важкого профілю _ круга 120 мм з наступними параметрами: K_РН=5.71кВтс/мм, T_Р=0.061с, = - 900мм/с², P_РСТ=200кВт. З формул і графіків видно, що перерегулювання практично лінійно залежить від початкової швидкості врізання. Це говорить про значний її вплив на максимальне перерегулювання та необхідності зниження V_ПО до номінальної швидкості подачі під час різання для забезпечення потрібного _max.

Стрибкоподібна зміна параметрів процесу різання в ході металообробки також призводить до зміни К_Р та появи в безінерційної ССПР перерегулювання потужності різання:

(3)

На рис. 4 наведено графік залежності максимального перерегулювання при стрибкоподібній зміні К_Р* для ПГР із приведеними вище параметрами. Стрибкоподібне збільшення К_Р у 3.31 рази призводить до появи в ССПР перерегулювання величиною 40%. Таким чином, знайдені два показники К_Р* та V_ПО, що істотно впливають на процес стабілізації потужності різання. Їхній вплив повинен бути максимально зменшено в розроблювальних ССПР.

У третьому розділі дисертації проведено дослідження впливу зміни К_Р у типовій ССПР ПГР, а також у ССПР зі спеціальними коригувальними пристроями [1]. Наведені методики їх настроювання з урахуванням потужності холостого ходу та процесу врізання. Вибір коефіцієнта підсилення К_РМ регулятора потужності в них проводився з умови забезпечення в статиці необхідної точності регулювання потужності різання.

На рис. 5 показано графіки перехідних процесів потужності різання Р_Р і швидкості електропривода подачі _ДВ для процесу врізання пильного диска в метал під час стрибкоподібної зміни К_Р* від нуля до К_Р*{1, 3, 6, 12} у момент часу t_Н=0.1с для типової ССПР.

З графіків і отриманого в роботі аналітичного рівняння сталої потужності різання випливає, що дана САУ має значну статичну похибку й перерегулювання при збільшенні К_Р*. Встановлено, що при К_Р* більшому відносного граничного коефіцієнта підсилення процесу різання К_Р*_ГР, який дорівнює для ПГР К_Р*_ГР=11.0067, система втрачає стійкість і в ній з'являються автоколивання. При цьому граничний коефіцієнт підсилення визначається по знайденій залежності:

, (4)

де Т і Т_ДМ - відповідно малі сталі часу тиристорного перетворювача та датчика потужності; К_РМ, К_ОС, К_МП і К_ДМ - відповідно коефіцієнти підсилення регулятора потужності, зворотного зв'язку за швидкістю, механізму подачі та датчика потужності.

У роботі обґрунтовано, що в ССПР із змінним коефіцієнтом підсилення

 (5)

та додатково введеним фільтром у коригувальний пристрій, потрібно певне настроювання сталої часу фільтра Т_К при зміні швидкості врізання. Це сприяє усуненню перерегулювання швидкості двигуна подачі. В іншому випадку перехідні процеси з малим значенням К_Р будуть сильно затягнуті, що призводить до втрати продуктивності.

У ССПР з адаптивним спостерігачем підвищення швидкодії його роботи призводить до того, що процес самонастроювання приймає коливальний характер. Під час стрибкоподібного збільшення К_Р у роботі адаптивного спостерігача з'являється значна похибка, що призводить до появи недозволеного перерегулювання. В результаті ССПР з адаптивним спостерігачем має низький допустимий К_Р*=2.4, при якому _max=40 %.

У ССПР з упередженою корекцією проведено аналіз впливу коефіцієнта підсилення упередженої корекції К_УК на припустимий діапазон зміни параметрів процесу різання. Встановлено, що збільшення К_УК призводить до зросту запасу стійкості і К_Р*_ГР практично до нескінченності при зміні К_УК від 0 до 1. Однак у даної ССПР з'являється значна статична похибка. Показано, що при К_УК=1 технологічний зворотний зв'язок за потужністю різання цілком розмикається й працює тільки зворотний зв'язок за швидкістю двигуна подачі. Тому, виходячи з вимог, висунутих до САУ в статичному і динамічному режимі, рекомендується обирати K_УК=0.70.8 для систем з невеликим діапазоном зміни параметрів об'єкта керування і K_УК=0.20.3 при змінах параметрів об'єкта керування більш ніж у 4 рази. Усе це переконує в обмежених можливостях ССПР з адаптивним спостерігачем та з упередженою корекцією.

Розроблена в дисертації ССПР із змінною уставкою [7], структурна схема якої показана на рис. 6, дозволяє при відповідному настроюванні коефіцієнта підсилення технологічного зворотного зв'язку цілком усунути статичну похибку при зміні параметрів процесу різання. Проведений аналіз характеристичного полінома системи при К_Р>К_РН

(6)

показує, що, змінюючи сталі часу фільтра Т_Ф1 і Т_Ф2, можна в значних межах змінювати К_Р*_ГР і відповідно збільшити запас стійкості.

Технологічні вимоги, висунуті до проектованої САУ, обумовили застосування двох ключів S1 та S2. Сигнал з регулятора потужності U_РМ надходить на вхід завдання електроприводу подачі тільки у випадку, коли сигнал потужності різання перевищить певну величину, що настроюється, у нашому випадку рівну 1.5 потужності холостого ходу P_{Р ХХ}. Даний алгоритм реалізується за допомогою ключа S2, на інший вхід якого надходить сигнал із ключа S1. Ключ S1 здійснює переключення сигналу завдання швидкості подачі швидкого руху U_{ЗП БХ} та швидкості подачі при врізанні U_{ЗП ВР} у функції шляху за допомогою шляхового вимикача.

На рис. 7 наведено сімейство графіків перехідних процесів для ССПР із змінною уставкою при врізанні пильного диска в метал під час стрибкоподібної зміни К_Р* до К_Р*1, 3, 6, 12} (К_РМ=0.1296, К_ТОС=1, Т_Ф1=0.04 с, Т_Ф2=0.001 с).

Незважаючи на те, що при К_Р*=12 перехідний процес Р_Р(t) має мале перерегулювання, графік швидкості _ДВ(t) перетинає вісь абсцис. Це призводить до реверса привода подачі і подальшому коливальному характеру процесу різання. В результаті ССПР із змінною уставкою, хоча і розширює діапазон зміни параметрів об'єкта, але вимагає індивідуального підстроювання параметрів фільтра при різних К_Р.

Таким чином, проведені дослідження й отримані результати показують, що традиційні ССПР із спеціальними коригувальними пристроями, а також розроблена ССПР із змінною уставкою, мають недоліки, що обмежують можливості їх застосування при широкому спектрі профілів прокату, який розрізається ПГР. Це викликає необхідність розробки нових методів і підходів для рішення задачі синтезу ССПР з високими статичними й динамічними показниками.

У четвертому розділі подано результати синтезу дискретної нейросіткової системи управління (НСУ) із НК та приведено методику його затриманого стимульованого навчання на базі паралельного генетичного алгоритму (ПГА) [3 _ 5].

На рис. 8 подано структурну схему нейросіткової ССПР із НК, що формує керуючий сигнал за законом:

U_NC(k)=NC(U_ЗМ(k), U_ДМ(k), U_ДМ(k-1), U_K(k)) , (7)

де NC - нелінійне перетворення виконуване ШНС; U_ЗМ, U_ДМ, U_К - відповідно сигнали завдання потужності різання, датчика потужності і коригувальний.

Навчання НК проводиться методом селекції таких варіантів вектора налагоджуваних параметрів ШНС, що забезпечують при обраних тренувальних вхідних сигналах мінімальну сумарну оцінку, обґрунтованого в роботі, критерію якості керування НСУ:

(8)

, (9)

де n - кількість тестових сигналів; t_ПП - час перехідного процесу; _ мала позитивна безрозмірна стала, прийнята рівною 0.001; U_ЗМН - номінальна напруга завдання потужності різання; K _{J 1}, K _{J 2}, K _{J 3} - масштабні коефіцієнти: K _{J 1}=0.05с, K _{J 2}=75кВт, K _{J 3}=0.02; P_Р - потужність різання та її задане P_РЗ й максимальне P_{Р MAX} значення.

ПГА оперував популяцією з 100 осіб, розбитою на 10 підпопуляцій. При створенні популяції вперше застосовувалися хромосоми у форматі з плаваючою комою. У цьому випадку відпадає необхідність постійного кодування й декодування параметрів, тому що генотип і фенотип особі являє собою той самий вектор проектування. Довжина кодування при цьому зменшується, що зменшує ймовірність передчасної збіжності. Однак дані зміни потребували додаткової модифікації генетичних операторів. Імовірність застосування розширеної проміжної рекомбінації Р_С=1, багатоточечної макромутації Р_М=0.1, хромосомної мутації - інверсії Р_И=0.001. Оператор міграції застосовувався з імовірністю Р_МИГ=0.15 один раз у 20 поколінь відповідно до кільцевої топології.

НК на базі БШП має структуру 4-10-1 з тангенціальною активаційною функцією нейронів прихованого шару. Нейрон вихідного шару має лінійну активаційну функцію з обмеженням вихідного сигналу в діапазоні [-10,+10]. Під час настроювання НК ваги нейронів задавалися в діапазоні W_{i j}[-1, +1], а зсуву B_i[-10, +10]. Одночасно у нейронів прихованого шару введено додатковий параметр а_i[0, +3], що визначає нахил тангенціальної активаційної функції, при діапазоні зміни вхідних сигналів НК 10 В.

Вектор проектування ШНС має вигляд:

=(w_1,1, w_1,2, w_1,3, w_1,4, …, w_10,1, w_10,2, w_10,3, w_10,4, w₁, w₂, …

, w_10, a₁, a₂, , a₁₀, b₁, b₂, b₁₀, b), (10)

де w_ij - j-й сінаптичний параметр i-го нейрона прихованого шару; w_i - i-й сінаптичний параметр вихідного нейрона; a_i - параметр активаційної функції i-го прихованого нейрона; b_i - значення ваги i-го нейрона прихованого шару; b - значення ваги вихідного нейрона.

Тренування ШНС здійснювалося при моделюванні процесу врізання в момент часу t _В=0.1 с і використанні тренувального набору сигналів:

, ,

, (11)

де 1(t) - одинична ступінчаста функція. Тривалість тренувальних сигналів t_ПП=1с.

Виявлено, що ступінчасті тренувальні сигнали під час використання модифікованого функціонала якості (8) гарантують синтез НСУ з малою статичною похибкою і низьким ступнем коливання.

Синтез нейроконтролера проводився шляхом математичного моделювання на ЕОМ типу IBM PC/AT з процесором Pentium 166 MMX з 32 Мб ОЗП за допомогою системи MATLAB з операційною системою Windows 95 і зайняв близько 200 годин машинного часу. При цьому було виконано близько 180000 обчислень критерію якості (8).

На рис. 9 приведені графіки перехідних процесів у нейросіткової ССПР, що відповідають тренувальному набору сигналів з наступними параметрами: T=0.005 с, T_Р=0.061 с, T_ДМ=0.02 с, K_ОС=0.129 Вс, K_МП=3.48 мм, K_РН=5.71 кВтс/мм (при різанні важкого профілю круг 120 мм), K_ДМ=0.04 В/кВт і часовими затримками, рівними 0.005 с. Статична похибка у всьому заданому діапазоні К_Р*[0.35, 50] складає менше 5%, перерегулювання менше 20% при півтора _ двох коливаннях.

Значення функціонала (8), отримане при оптимальному настроюванні нейроконтролера, дорівнює J=56.8 кДж².

Проведено аналіз якості роботи НСУ при зміні параметрів НК, що показав доцільність його реалізації на базі комп'ютерів.

Для підвищення швидкості подачі під час врізання, що дозволяє зменшити час циклу різання за рахунок зменшення часу дотягування та збільшити продуктивність ПГР, розроблено адаптивний алгоритм її розрахунку

, (12)

де U_{з б} - базова величина завдання швидкості подачі при врізанні; K_d - коефіцієнт, що враховує різні діаметри пильних дисків; К_m - коефіцієнт, що характеризує марку сталі; К_t - коефіцієнт, оцінюючий відхилення температури прокату від розрахункової; K_a - коефіцієнт адаптації, що враховує погрішність обчислення швидкості подачі пили. Це дозволило розробити комбіновану нейросіткову ССПР з обчислювальним пристроєм (ОП).

Проведено дослідження статичних і динамічних характеристик нейросіткової ССПР з ОП при стрибкоподібній зміні збурюючого впливу К_Р.

У розділі виконана розробка принципової схеми синтезованої ССПР і дані рекомендації щодо її впровадження.

Особливість розробленої НСУ полягає в навчанні ШНС при свідомо більшому діапазоні зміни параметрів процесу різання. При цьому номінальний діапазон зміни параметрів об'єкта керування лежить у середині навчального діапазону. Це дозволило забезпечити якісну роботу ССПР не тільки в номінальних режимах, але й у випадку їх відхилення від нормальних умов.

У п'ятому розділі розроблена математична модель роботи ССПР при різанні профілю типу круг. Аналіз перехідних процесів при стрибкоподібному збільшенні К_Р і при різанні круга показує, що при поступовому збільшенні відносного коефіцієнта підсилення процесу різання допускається більший діапазон його зміни з необхідною якістю регулювання. Наприклад, при різанні профілю типу круг 120 мм і при збільшенні добутку К_mК_t у 2.5 і 5 разів, що викликане можливою зміною марки сталі та зниженням температури прокату, максимальне перерегулювання не перевищує величини 17.75 і 46% відповідно.

Проведено перевірку роботи синтезованої нейросіткової ССПР при лінійно наростаючій і синусоїдальній зміні К_Р. Незважаючи на те, що в умовах виробництва зміна К_Р за даними законами малоймовірна, дана перевірка необхідна у зв'язку з тим, що досліджувана САУ є нелінійною і може втратити стійкість у режимах роботи, відмінних від присутніх у тренувальній вибірці. Результати перевірки показали, що нейросіткова ССПР залишається стійкою при зміні К_Р у заданому діапазоні (1К_Р*50) і забезпечує потрібні показники якості перехідних процесів.

Отримані результати експериментальних досліджень підтверджують теоретичні положення роботи.

ВИСНОВКИ

У ході проведених досліджень отримані такі наукові й технічні результати.

Розроблено методику визначення максимально можливої швидкості врізання диска в метал, виходячи з умови забезпечення необхідного перерегулювання.

Дано аналіз впливу зміни коефіцієнта передачі процесу різання на максимальне перерегулювання. Встановлено, що в системі керування стрибкоподібний зріст відносного коефіцієнта різання призводить до практично пропорційного збільшення максимального перерегулювання. Отримано аналітичні вирази, що описують дану залежність.

Запропоновано, виходячи з вимог до статичних і динамічних характеристик системи стабілізації потужності різання з упередженою корекцією, обирати коефіцієнт упередженої корекції К_УК=0.70.8 при невеликому діапазоні зміни параметрів об'єкта керування (1K_P*2) і K_УК=0.20.3 при його значній зміні (2K_P* 4).

Уперше розроблена структурна схема системи стабілізації потужності різання із змінною уставкою, зроблено аналіз її роботи й обґрунтована методика настроювання, що забезпечує відсутність статичної похибки під час зміни параметрів процесу різання та припустимий ступінь коливання під час зміни 1К_Р*10.

Запропоновано для поліпшення статичних і динамічних характеристик роботи системи стабілізації потужності різання при 1К_Р*50 використовувати нові методи і підходи, зокрема штучні нейронні сітки, що забезпечує застосування законів керування будь-якого ступня складності і відкриває широкі можливості використання нелінійних законів регулювання.

Вперше ідентифіковані параметри передатної функції процесу різання гарячого металу дисковими пилами для різних марок сталі і профілів прокату. Встановлено, що коефіцієнт різання К_Р змінюється більш ніж у 5 разів від свого номінального значення К_РН=5.71кВтсмм, що викликає необхідність навчання нейросіткової системи стабілізації потужності різання на зміну К_Р у 50 разів, а стала часу процесу різання Т_Р при 40% збільшенні потужності різання змінюється незначно з 0.0607 с до 0.0611 с.

Запропоновано алгоритми керування процесом різання сортового прокату. Знайдено модель нейросіткової системи стабілізації потужності різання, що дозволяє за мінімальний час навчити нейроконтролер та забезпечити задану якість процесів різання під час істотної зміни параметрів об'єкта керування.

Синтезовано штучну нейронну сітку для процесу керування різанням сортового прокату. Доведено, що обчислювальної потужності ШНС типу багатошаровий перцептрон структури 4_10_1 із тангенціальними активаційними функціями нейронів прихованого шару цілком достатньо для реалізації нейросіткової системи стабілізації потужності різання, що працює під час швидких і значних змін параметрів процесу різання, які стрибкоподібно збільшуються в 50 разів від свого номінального значення. Показано, що використання в якості активаційної функції штучних нейронів гіперболічного тангенса додає САУ гарні узагальнюючі властивості, які дозволяють використовувати при навчанні ШНС градієнтні методи. У всьому діапазоні зміни параметрів процесу різання досягнуто значення статичної похибки менш 5% і перерегулювання менш 20%.

Встановлено, що запропонований функціонал якості дозволяє одержати в нейросітковій ССПР малу статичну похибку і низьку коливальність під час використання стрибкоподібних тренувальних сигналів, а також спрощує визначення тренувального набору сигналів.

Обґрунтовано набір тренувальних шаблонів із модифікованим функціоналом якості, необхідний для навчання нейроконтролера. Він дозволяє одержати нейросіткову ССПР з необхідними статичними й динамічними характеристиками. Показано, що з розширенням діапазону зміни параметрів об'єкта керування тренувальні шаблони повинні бути рівномірно розподілені в логарифмічному масштабі з незначним збільшенням в області номінальних параметрів.

Показано доцільність застосування обчислювального пристрою для визначення швидкості врізання і розроблено алгоритм його роботи, що дозволяє зменшити час циклу різання та збільшити продуктивність.

Доведено, що застосування нейроконтролера розширює діапазон припустимих змін параметрів процесу різання в системі стабілізації потужності різання, забезпечуючи необхідні статичні й динамічні характеристики.

Обґрунтовано адекватність теоретичних і експериментальних досліджень впливу швидкості врізання на максимальне перерегулювання при значних змінах відносного коефіцієнта передачі процесу різання К_Р*. Синтезована нейросіткова система керування забезпечує 40 перерегулювання при стрибкоподібному збільшенні К_Р* у 1.84 раза.

Підтверджено правильність методики розрахунку параметрів нейроконтролера. Навчена на стрибкоподібні зміни коефіцієнта передачі процесу різання, нейросіткова ССПР залишається стійкою і забезпечує стабілізацію потужності різання на заданому рівні при лінійно наростаючій і синусоїдальній зміні параметрів процесу різання.

Встановлено, що при поступовій зміні параметрів процесу різання допускається більший діапазон їх зміни з дотриманням вимог до якості процесів, що протікають з 40% перерегулюванням. Під час різання круга 120 мм припустимо збільшення К_Р у 5 разів від номінального з 46 % перерегулюванням, а під час різання квадрата із стороною 120 мм обґрунтована можливість збільшення К_Р у 1.84 раза з 40 % перерегулюванням.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

Закутный А.С., Коцюбинский В.С., Романец Р.А. Анализ систем автоматического управления металлообработкой //Праці науково-технічної конф. “Електромеханіка. Теорія і практика”. _ Львів-Славськ: ДУ “Львівська політехніка”. _ 1996. _ С. 82-83.

Стабилизация мощности резания в системах с ограниченным ускорением / Р.А. Романец, А.Г. Хмелев, В.С. Коцюбинский, А.С. Закутный //Електромашинобудування та електроустаткування. - Одеса: ОДПУ. _ 1996. - Вип.48. _ С. 27-30.

Закутный А.С., Коцюбинский В.С. Нейронное управление процессом металлообработки //Вестник ХГПУ. - Харьков: ХГПУ. 1998. - Специальный выпуск. С.391-392.

Закутный А. С., Коцюбинский В. С. Стабилизация процесса резания в металлообработке //Вестник ХГПУ. - Харьков: ХГПУ. 2001. Вып. 10. _ С. 235-237.

Закутный А. С. Методика синтеза нейросетевой системы стабилизации мощности резания //Електромашинобудування та електрообладнання. - Одеса: Техніка. _ 2001. - Вип. 56. _ С. 10-15.

Закутный А. С. Выбор оптимальной скорости подачи при врезании //Вестник ХГПУ. - Харьков: ХГПУ. 1999. Вып. 62. _ С. 37_43.

Пат. 19650 А UA, МКИ G 05 B 13/02. Пристрій для адаптивного керування процесом металообробки: Пат. 19650 А UA, МКИ G 05 B 13/02 / В.С. Коцюбинський, В.М. Карпенко, О.С. Закутний, Р.А. Романець; Донбаський гірничо-металургійний інститут. _ №96020441; Заявл. 05.02.96; Опубл. 25.12.97; Бюл. № 6. - 3 с.

Размещено на Allbest.ru