Автоматичне керування рухом самохідних підводних апаратів в умовах невизначеності

Диссертация посвящена усовершенствованию систем автоматического управления самоходными подводными аппаратами в условиях неопределенности их параметров и характеристик внешней среды путем применения нечетких и нейросетевых регуляторов и регуляторов на базе инверсных моделей объекта управления.

В работе созданы прямая и инверсная математические модели и прямая и инверсная нейросетевые модели управляемого движения самоходного подводного аппарата как нелинейного объекта управления в условиях неопределенности его конструктивных параметров и параметров внешних возмущений. Разработаны законы управления и синтезированы системы автоматического управления плоским и пространственным движением аппарата на основе нейросетевых и нечетких регуляторов и регуляторов, использующих прямые и инверсные математические и нейросетевые модели.

Для нечеткой системы управления подводным аппаратом обоснована эффективность применения нечеткого регулятора на базе алгоритма Мамдани с симметричными треугольными функциями принадлежности. Получены аналитические зависимости масштабных коэффициентов от массы и гидродинамического сопротивления подводного аппарата, что позволяет создавать эффективные нечеткие системы управления движением подводных аппаратов в условиях неопределенности указанных параметров.

Усовершенствован закон управления ступенчатым вертикальным движением самоходного подводного аппарата с максимальным быстродействием, разработана соответствующая структура системы автоматического управления, которая использует аппроксиматоры для определения тормозных характеристик и вычисления зависимости управляющего сигнала от начальной скорости торможения для эффективного управления в условиях неопределенности параметров подводного аппарата.

Разработан закон управления ступенчатым изменением скорости движения самоходного подводного аппарата, использующий экспоненциальную добавку к управляющему сигналу, а также разработана соответствующая структура системы автоматического управления с вычислителем этой добавки и апроксиматором для определения управляющего сигнала в зависимости от заданной установившейся скорости, что позволяет строить структурно упрощенные разомкнутые системы автоматического управления с повышенным быстродействием для подводных аппаратов одноразового использования в условиях неопределенности их параметров.

Усовершенствованы системы автоматического управления самоходными подводными аппаратами путем применения прямой и инверсной математических моделей для вычисления и компенсации возмущающих сил, что обеспечивает эффективную работу систем управления в условиях неопределенности внешних и параметрических возмущений.

Усовершенствованы системы автоматического управления самоходными подводными аппаратами путем построения и применения прямой и инверсной нейросетевых моделей объекта управления, что позволяет строить высокоточные системы управления подводными аппаратами в условиях неопределенности внешних и параметрических возмущений, а также неопределенности собственных конструктивных параметров аппаратов.

Методом математического моделирования проведена количественная оценка эффективности разработанных систем управления. Показано, что интеграл абсолютного значения ошибки управления при ступенчатом входном сигнале для всех регуляторов одинаков и на 9 % меньше в сравнении с ПД-регулятором, время переходного процесса меньше на 43 %, а погрешность в установившемся режиме практически отсутствует.

Максимальная расчетная ошибка при синусоидальном управляющем сигнале для нечеткого регулятора Мамдани составляет 0,2 м по высоте, для регулятора скорости с экспоненциальной добавкой - 0,08 м/с по скорости; для регулятора с инверсной математической или нейросетевой моделью без возмущений среды ошибки по скорости и высоте практически отсутствуют; для регулятора с инверсной математической или нейросетевой моделью при наличии морского волнения силой до 3-х баллов по шкале Бофорта расчетная ошибка стабилизации по высоте составляет 0,028...0,305 м в зависимости от периода волнения.

Ключевые слова: система управления, самоходный подводный аппарат, нечеткий регулятор, нейросетевой регулятор, инверсная математическая модель, инверсная нейросетевая модель, возмущающие силы, неопределенность параметров объекта управления.

Annotation

Blintsov S.V. Automatic Control of Self-Propelled Underwater Vehicles Motion in Conditions of Uncertainty. The manuscript.

Thesis for the candidate's degree in technical sciences by speciality 05.13.03 - Control Systems and Processes. Politechnika National University of Lviv, Lviv, 2005.

The dissertation is devoted to improvement of automatic control systems for self-propelled underwater vehicles in conditions of uncertainty of their parameters and characteristics of external environment by application of fuzzy and neural network regulators and regulators on the basis of controlled object inverse models. Direct and inverse mathematical models and direct and inverse neural network models of controlled motion of self-propelled underwater vehicle as nonlinear object in conditions of uncertainty of its design data and parameters of external environment are designed in the paper. Control rules are developed and automatic control systems for flat and spatial motion of a vehicle on the basis of fuzzy and neural network regulators and regulators with direct and inverse mathematical and neural network models are synthesized.

Key words: control system, underwater vehicle, fuzzy regulator, neural network regulator, inverse mathematical model, inverse neural network model, disturbance forces, uncertainty of controlled object parameters.

Размещено на Allbest.ru