Дослідження та розробка інтелектуальної системи керування в електромеханотронних системах

Abstract

Актуальність теми. Стрімка цифровізація промисловості, жорсткі вимоги до енергоефективності та надійності, а також робота в умовах невизначеності параметрів і зовнішніх збурень роблять класичні підходи до керування електромеханотронними системами недостатніми. Сучасні приводи, маніпулятори, електротехнологічні установки та транспортні системи мають виражені нелінійності, змінні режими навантаження й багатовимірні канали керування. Інтелектуальні методи — нечітка логіка, штучні нейронні мережі, навчання з підкріпленням і гібридні підходи — забезпечують адаптивність, робастність і здатність працювати з неповною інформацією, що безпосередньо підвищує точність, швидкодію й ресурсну ефективність. Для України додаткова актуальність зумовлена потребою зменшення питомих витрат енергії в промисловості, підвищення стійкості електропостачання та інтеграції систем моніторингу/обліку в єдині платформи енергоменеджменту. Зв’язок роботи з науковими програмами й напрямами кафедри. Дослідження узгоджене з науковими тематиками кафедри електротехніки, електромеханіки та електротехнологій НУБіП України за напрямами «інтелектуальні електромеханотронні системи», «цифрові системи керування електроприводами», «енергоефективність та енергоменеджмент промислових об’єктів». Робота відповідає освітній програмі спеціальності 141 та інтегрується з результатами виробничої практики на підприємствах електроенергетичного профілю, включно з впровадженням SCADA/ASKOE, протоколів Modbus і сучасних засобів моніторингу якості електроенергії. Мета і завдання дослідження. Мета роботи — підвищити якість та ефективність керування електромеханотронною системою за рахунок розроблення й дослідження інтелектуальної системи керування, здатної до адаптації в реальному часі та робастної роботи за змін параметрів і збурень. Для досягнення мети передбачено: здійснити аналіз сучасних підходів інтелектуального керування в ЕМТС; побудувати адекватну математичну модель об’єкта; синтезувати структуру інтелектуального регулятора (нечіткого, нейромережевого або гібридного) з механізмами адаптації; виконати моделювання в MATLAB/Simulink (з використанням Fuzzy Logic та Neural Network Toolbox) і порівняти з класичним ПІД/регулятором стану; оцінити стійкість, точність, час перехідних процесів, енергетичні показники; надати практичні рекомендації щодо впровадження та апаратної реалізації. Об’єкт і предмет дослідження. Об’єктом є процеси керування в електромеханотронних системах електропривода та електротехнологічних комплексів (типовий представник — сервопривід/привод конвеєрної установки з датчиками зворотних зв’язків). Предметом є методи, алгоритми та архітектури інтелектуальних систем керування, що забезпечують підвищення точності, швидкодії, робастності та енергоефективності таких систем. Методи дослідження. Використано методи теорії автоматичного керування та варіаційно-оптимізаційні підходи для аналізу динаміки; математичне моделювання й імітаційна комп’ютерна перевірка в MATLAB/Simulink; методи нечіткої логіки та штучних нейронних мереж для синтезу й адаптації регуляторів; елементи системного аналізу для порівняльної оцінки; експертні підходи енергоменеджменту для інтерпретації енергетичних показників. Практичне значення. Результати можуть бути застосовані для модернізації електроприводів конвеєрних систем, сервоприводів позиціонування, електротехнологічних установок з вимогами до стабільності параметрів процесу; інтегруються з промисловими протоколами (Modbus, OPC) та системами моніторингу/обліку енергії. Запропоновані алгоритми дозволяють зменшити перерегулювання і час перехідних процесів, підвищити точність відпрацювання завдання та знизити питомі енерговитрати, що підтверджується результатами моделювання й рекомендаціями для апаратної реалізації на мікроконтролерах середнього класу.