Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Уважаемые члены экзаменационной комиссии, позвольте представить вашему вниманию дипломный проект на тему «Регулятор прицельного торможения поезда метрополитена на базе нечёткой логики».
В современной теории автоматизированного управления все большее распространение получают системы управления, основанные на нечеткой логике.
Автоматическое прицельное торможение поездов – процесс регулирования скорости поездов в режиме торможения, обеспечивающий снижение её до требуемого значения или остановку в заданной точке пути. В данной работе задача ограничена остановкой в заданной точке.
Основной характеристикой автоматического прицельного торможения является точность остановки; наименьшая допустимая погрешность 0,45 м на станциях закрытого типа. На станциях открытого типа допустимая погрешность остановки 1-3 м.
Таким образом, постановка задачи заключается в разработке регулятора прицельного торможения для остановки на станции с погрешностью остановки до 1-3 м.(Источник: Микропроцессорные системы автоведения электроподвижного состава / Баранов Л.А., Головичер Я.М., Ерофеев Е.В., Максимов В.М.; под ред Л.А. Баранова.-М.: Транспорт, 1990.)
Как показали исследования, ощутимую погрешность при моделировании движения поезда метрополитена по перегону вносит несоответствие параметров моделей параметрам объекта управления, которые зависят от многих факторов и могут изменяться в процессе эксплуатации. В таких неопределенных и размытых условиях с задачами управления успешно справляются алгоритмы, основанные на нечеткой логике
На данном слайде приведены результаты применения реальной системы автоведения на базе нечеткой логики, введённой в действие на метрополитене города Сэндай в Японии в 1987 году.
В результате введения нечеткой системы автоведения ошибки остановки в 30 см и выше составили менее 1%, стандартное отклонение составило - 10,61см, т.е. была обеспечена точная остановка даже при изменениях станционной обстановки и смене поезда.
Теория нечетких множеств была впервые предложена математиком Лотфи Заде в 1965 году. В основе нечеткой логики лежит понятие нечеткого множества, которое представляет собой совокупность элементов вида , где x является элементом некоторого универсального множества, а μ(x) – функция принадлежности, которая ставит в соответствии каждому из элементов x некоторое действительное число из интервала [0,1]. Вводится понятие лингвистической переменной, которая может принимать значения фраз из естественного или искусственного языка.
К преимуществам применения нечеткой логики в управлении подвижным составом можно отнести гибкость в настройке, устойчивость к изменяющимся параметрам объекта управления и окружающей среды, простоту реализации, малую вычислительную стоимость
Регулятор на основе нечеткой логики представляет интерес в первую очередь для управления объектами, которые или не поддаются, или поддаются с большими трудностями формализованному описанию, и позволяет получить более высокое качество систем автоматического управления.
Нечеткий регулятор включает в себя три основных блока – блок фаззификации, блок формирования логического решения и блок дефаззификации. Функциональная схема системы управления с нечетким регулятором приведена на рисунке. Схема состоит из устройства сравнения, нечеткого регулятора, объекта управления и цепи обратной связи.
В блоке фаззификации входные лингвистические переменные качественно характеризуются термами, которые описываются функциями принадлежности.
В блоке формирования логического решения на основе базы правил записываются лингвистические правила вида ЕСЛИ (исходная ситуация), ТО (ответная реакция). Взаимодействие между входными и выходными ФП типа «ЕСЛИ – ТО» обозначается как логическая связка.
Процесс нечеткого вывода соединяет в себе все основные концепции теории нечетких множеств: функции принадлежности, лингвистические переменные, нечеткие логические операции, методы нечеткой импликации и нечеткой композиции.
В блоке дефаззификации полученная результирующая функция принадлежности для управляющего воздействия на объект управления преобразуется в числовую величину.
Реализация алгоритма управления осуществляется с помощью нечеткого регулятора, на вход которого подаются четкие значения объекта управления. В дополнение к лингвистическим переменным основной программы («превышение скорости», «расстояние до подтормаживания», «текущий режим», «отклонение по времени», «время под тягой») была введена лингвистическая переменная «точность остановки».
Пример функции принадлежности представлен на рисунке. По оси абсцисс отложены значения разницы между координатой конца перегона и конечной точкой траектории движения поезда [м]. По оси ординат показана степень истинности принадлежности входного значения одному из трех термов – «Переехал», «Не доехал» и «Приехал точно». В результате, если входное значение окажется равным 1 м, то данная лингвистическая переменная примет значение «Не доехал», а если 0.2 км/ч, то «Приехал точно».
Управление прицельным торможением поезда заключается в следующем: после наступления момента начала прицельного торможения перед остановкой алгоритм начинает упреждающий тяговый расчет для определения момента включения режима торможения, включая расчет dL. Когда данная лингвистическая переменная примет значение «приехал точно», регулятор выдаст сигнал к началу прицельного торможения. В ином случае переменная точность остановки принимает значение не доехал и не участвует в определении торможения. Три траектории, полученные в результате таких расчетов, приведены на рисунке. Нечеткий вывод реализован по алгоритму Тагаки-Сугено.
При заданной системе нечеткого регулирования времени хода поезда метрополитена возникает задача определения функций принадлежности для улучшения качества работы регулятора времени хода. Заданная функция принадлежности может быть параметризирована несколькими переменными. Таким образом, задача определения функций принадлежности может быть сведена к задаче выбора параметров. Если выбор параметров происходит при улучшении некоторого критерия качества, то данная задача является задачей параметрической оптимизации по выбранному критерию.
Задача параметрической оптимизации может быть решена многими методами. В данной работе был применен метод перебора по некоторым параметрам.
Для оценки работы регулятора результаты сравниваются между собой по критериям точности выполнения времени хода и точности остановки. Начальные параметры были выбраны на основе проведенных численных экспериментов на некоторых перегонах.
Для перебора параметров регулятора была написана дополнительная программа и проведен перебор всех вариантов на каждом из двух перегонов при заданном времени хода и выбраны лучшие по критерию качества торможения.
Затем с этими параметрами регулятора на этих же перегонах были рассчитаны семейства траекторий, отличающихся по времени хода на 10 секунд и был выбран второй вариант, как обеспечивающий наименьшую погрешность остановки при разных значениях времени хода.
Таким образом, путём попарного изменения точек 1,2 и 3,4 были получены следующие функции принадлежности (см. рисунки)
На данном слайде приведен пример кривой торможения в результате работы регулятора
Регулятор с выбранными параметрами был проверен на двенадцати перегонах различных линий Московского метрополитена.
На основании полученных данных можно сделать вывод, что при данных параметрах регулятор прицельного торможения на базе нечеткой логики обеспечивает высокую точность остановки на большинстве перегонов, вместе с тем на некоторых перегонах погрешность превышена. Впрочем, если применять регулятор на конкретной линии или перегоне, то можно провести настройку параметров исходя из численного эксперимента, и получить снижение погрешности прицельного торможения до допустимых пределов.