Системы анализа и обработки данных

СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

ISSN (печатн.): 2782-2001          ISSN (онлайн): 2782-215X
English | Русский

Последний выпуск
№1(93) Январь - Март 2024

Синтез системы управления многосвязным объектом с помощью генетического алгоритма на примере прямоточного котла

Выпуск № 2 (55) Апрель - Июнь 2014
Авторы:

КУЦЫЙ Н.Н.,
ЛУКЬЯНОВ Н.Д.
Аннотация
Представлен синтез трех вариантов системы управления фактической мощностью и температурой среды многосвязного объекта на примере прямоточного пылеугольного котла П-50. Каждая из исследуемых схем управления построена на использовании трех взаимосвязанных  ПИ-регуляторов. Первая схема построена без использования дополнительных звеньев, вторая – на применении корректирующих звеньев, для обеспечения полной автономности выходных сигналов, третья – одного корректирующего звена для обеспечения статической автономности. Для каждой из сформированных схем решена задача параметрической оптимизации с помощью классического генетического алгоритма, использующего в качестве оператора отбора родителей рулеточный метод, а для перехода особей между поколениями – элитарный отбор. В качестве критерия настройки использованы такие прямые показатели качества переходного процесса, как время регулирования, характеризующее быстродействие системы, и перерегулирование, по величине которого можно оценить запас устойчивости системы.  Представлены переходные процессы, полученные в результате оптимизации, проведен их сравнительный анализ и сделаны соответствующие выводы.
Ключевые слова: многосвязная система, ПИ-регулятор, генетические алгоритмы, классический генетический алгоритм, прямые показатели качества, прямоточный котел, автономные системы, неавтономные системы

Список литературы
[1] Ayman A. PID Parameters optimization using genetic algorithm technique for electro hydraulic servo control system // Intelligent Control and Automation. – 2011. – №2. – P. 69–76. [2] Труханов К.А., Попов Д.Н. Выбор оптимальных параметров гидропривода вентилятора для системы охлаждения двигателя транспортного средства [Электронный ресурс] // Наука и образование. – М., 2013. – № 7. – URL: http://technomag.edu.ru/doc/ 590873.html (дата обращения: 14.01.2014). [3] Slavov T., Roeva O. Application of genetic algorithm to tuning a PID controller for glucose concentration control [Электронный ресурс] // WSEAS Transaction on Systems. – 2012. – Vol. 11, № 7. – P. 223–233. – URL: http://www.wseas.org/multimedia/journals/systems/2012/55-286.pdf (дата обращения: 10.01.2014). [4] Денисенко В. ПИД-регуляторы: вопросы реализации. Ч. 1 // Современные технологии автоматизации. – 2007. – № 4. – С. 86–97. [5] Адаптивные системы идентификации / А.Г. Кику, В.И. Костюк, В.Е. Краскевич, А.И. Сильверстов, С.В Шпит; под ред. В.И. Костюка. – Киев: Техника, 1975. – 288 с. [6] Анализ многосвязной системы регулирования мощности и температуры энергоблока с прямоточным котлом / В.А. Биленко, Н.И. Давыдов, В.З. Чесноковский, Н.П. Росич // Теплоэнегретика. – 1987. – № 10. – С. 11–17. [7] Рекомендации по модернизации систем автоматического регулирования прямоточных котлов действующих энергоблоков с целью обеспечения их работы в широком диапазоне режимов / Давыдов Н.И. и др. – М.: Союзтехэнерго, 1978. [8] Методы классической и современной теории автоматического управления: учебник: в 5 т.: т. 3: Синтез регуляторов систем автоматического управления / под ред. К.А. Пупкова и Н.Д. Ергупова. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. – 616 с. [9] Морозовский В.Т. Многосвязные системы автоматического регулирования. – М.: Энергия, 1970. – 288 с. [10] Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / пер. с пол. И.Д. Рудинского. – М.: Горячая линия-Телеком, 2006. – 452 с. [11] Грэхем Р., Кнут Д., Паташник О. Конкретная математика. Основание информатики: пер. с англ. – М.: Мир, 1998. – 703 с.
Просмотров: 7682