MODELING OF THE AUTOMATIC CONTROL SYSTEM FOR THE SHIP'S POWER PLANT INCLUDING THE CONDITION OF THE EQUIPMENT
Authors:
1.
Astrakhan State Technical University
(Candidate of Technical Sciences; Assistant Professor of the Department of Electrical Equipment and Automation of Ships)
Russian Federation
Russian Federation
Type:
Article
Pages:
from 58
to 63
Status:
Published
Received:
20.08.2014
Accepted:
25.08.2014
Published:
25.08.2014
Subject area:
UDK 004.896,004.942
GRNTI 45.01 Общие вопросы электротехники
GRNTI 55.42 Двигателестроение
GRNTI 55.45 Судостроение
GRNTI 73.34 Водный транспорт
GRNTI 44.31 Теплоэнергетика. Теплотехника
GRNTI 45.01 Общие вопросы электротехники
GRNTI 55.42 Двигателестроение
GRNTI 55.45 Судостроение
GRNTI 73.34 Водный транспорт
GRNTI 44.31 Теплоэнергетика. Теплотехника
Language:
Russian
Keywords:
object of control, modeling, ship diesel generator
Abstract (English):
One of the directions defining an improvement of the quality of information technologies of control and diagnostics of the technical condition of the electrical systems is shown. This direction is associated with the use of fuzzy logic for processing the diagnostic information and the creation on its base of the expert systems. The expert systems can improve the quality of the technical condition of the object of the diagnosis. An adequate model of the control system of the device of load distribution between ship diesel generators based on the use of the expert systems, which takes into account technical and technological parameters of the specific diesel generator. To enable the process of fuzzy modeling the corresponding fuzzy logic libraries (Fuzzy Logic Toolbox) from the package MATLAB have been used. This model consists of two systems: the control and diagnostic systems. The control system is based on the method of distribution of the load factors between diesel generators taking into account their technical condition. The diagnostic system determines the basic diagnostic parameters and uses them to calculate the degree of efficiency of the object. The values of the degree of efficiency of diesel generators have been obtained in the course of constructing a model using the algorithm of fuzzy inference Sugeno. The performance is determined by four parameters: maximum bearing noise, self-noise bearing, generalized criterion of quality based on Harrington's desirability function and temperature. The detailed description of the model, as well as simple control algorithm with diagnostic function are given. It is proposed to implement the model of the control system based on microcontroller MC68HC11 with a fuzzy core of Motorola series. The program for the implementation of fuzzy core using the language of fuzzy control FCL.
One of the directions defining an improvement of the quality of information technologies of control and diagnostics of the technical condition of the electrical systems is shown. This direction is associated with the use of fuzzy logic for processing the diagnostic information and the creation on its base of the expert systems. The expert systems can improve the quality of the technical condition of the object of the diagnosis. An adequate model of the control system of the device of load distribution between ship diesel generators based on the use of the expert systems, which takes into account technical and technological parameters of the specific diesel generator. To enable the process of fuzzy modeling the corresponding fuzzy logic libraries (Fuzzy Logic Toolbox) from the package MATLAB have been used. This model consists of two systems: the control and diagnostic systems. The control system is based on the method of distribution of the load factors between diesel generators taking into account their technical condition. The diagnostic system determines the basic diagnostic parameters and uses them to calculate the degree of efficiency of the object. The values of the degree of efficiency of diesel generators have been obtained in the course of constructing a model using the algorithm of fuzzy inference Sugeno. The performance is determined by four parameters: maximum bearing noise, self-noise bearing, generalized criterion of quality based on Harrington's desirability function and temperature. The detailed description of the model, as well as simple control algorithm with diagnostic function are given. It is proposed to implement the model of the control system based on microcontroller MC68HC11 with a fuzzy core of Motorola series. The program for the implementation of fuzzy core using the language of fuzzy control FCL.
Keywords:
object of control, modeling, ship diesel generator
object of control, modeling, ship diesel generator
Введение Значительный износ любого электрооборудования приводит, как правило, к дополнительным потерям электрической энергии, уменьшению надежности функционирования и возрастанию его аварийности. Кроме того, работа электрооборудования во многом зависит не только от уровня качества его изготовления, но и от эксплуатации, технического обслуживания и ремонта. Для правильной работы электростанции на судах применяется метод распределения коэффициентов нагрузки между дизель-генераторами. На основе данного метода, с учетом работоспособности судового электрооборудования при линейном законе изменения значений коэффициентов нагрузки генераторов в функции мощности судовой электростанции [1], разработана модель управления автоматической системы распределением нагрузки между дизель-генераторами по фактическому состоянию, с применением алгоритма нечеткого вывода Мамдани. Значения степени работоспособности судовых генераторов были получены в ходе построения модели, определяющей степень работоспособности судового электрооборудования с использованием математического аппарата нейронных сетей [2]. Работоспособность определяется по четырем параметрам: собственный шум подшипника, максимальный шум подшипника, температура и обобщенный критерий качества на основе применения функции желательности Харрингтона. Согласно построенной модели, степень работоспособности делится на 4 уровня: 0,8 < R < 1 - отлично; 0,63 < R < 0,8 - хорошо; 0,37 < R < 0,63 - удовлетворительно; R < 0,37 - неудовлетворительно. Для формирования базы правил модели управления определим входные и выходные лингвистические переменные. В качестве входных лингвистических переменных используем степень работоспособности генераторов и общую загрузку судовой электростанции. Степень работоспособности первого генератора - R1, второго - R2, загрузка электростанции - Load. В качестве выходной переменной используем степень загрузки каждого генератора - LoadG. В качестве терм-множеств первой и второй лингвистических переменных используем множества R = {“very good”, “good”, “bad”, “very bad”}, в качестве терм-множеств третьей лингвистической переменной используем множество load = {“20”, “50”, “80”, “120”, “160”}. При этом термы первой и второй входных переменных оцениваются от 0 до 1, а терм третьей входной переменной - от 0 до 200. В качестве терм-множества выходной лингвистической переменной «Степень загрузки» используем множество - от 0 до 100. Сгенерированная структурная схема разработанной системы загрузки первого генератора изображена на рис. 1. Рис. 1. Сгенерированная структурная схема после определения входных и выходных переменных разрабатываемой системы Для первой и второй входной переменной используем 4 терма с трапецеидальными функциями принадлежности (рис. 2). В качестве третьей входной и выходной переменных используем 5 термов с трапецеидальными функциями принадлежности. Рис. 2. Внешний вид функций принадлежности для первой входной переменной Для создания правил разрабатываемой системы управления на базе нечеткого вывода используем редактор правил системы MATLAB Fuzzy Logic Toolbox. Процедура нечеткого вывода для разработанной нечеткой модели управления выдает в результате значение выходной переменной «Степень загрузки генератора 1» (рис. 3). Аналогично построена модель и для второго судового генератора, после определения входных и выходных переменных, функций принадлежности для каждой из переменных и задания правил для системы нечеткого вывода. Matlab Fuzzy Logic Toolbox позволяет внедрять разработанные системы нечеткого логического вывода в динамические модели пакета Matlab Simulink. Для этой цели служат Simulink-блоки "Fuzzy Logic Controller" - нечеткие контроллеры. Рис. 3. Просмотр базы правил модели управления распределением нагрузки между дизель-генераторами В среде MATLAB Simulink была разработана модель распределения мощности между двумя судовыми генераторами в зависимости от их степени работоспособности с описанными входными и выходными лингвистическими переменными. Структурная схема автоматической системы управления генераторами приведена на рис. 4. Система управления работает следующим образом. На вход нечетких контроллеров Fuzzy Logic Controller 1-4 подаются диагностические параметры судовых дизель-генераторов [3]. На основе алгоритма нечеткого вывода Сугено формируется выходной сигнал. На основании этих сигналов вычисляется степень работоспособности каждого из судовых дизель-генераторов, сигналы затем поступают на вход контроллеров Fuzzy Logic Controller 5 и 6. В зависимости от степени работоспособности судовых дизель-генераторов и полной загрузки электростанции на выходе нечетких контроллеров 5 и 6, на основе алгоритма нечеткого вывода Мамдани, формируется сигнал загрузки генераторов. Таким образом, рассматриваемая система автоматического управления генераторами состоит из 6 нечетких контроллеров. В настоящее время применение нечеткой логики для систем управления признаётся специалистами как одно из наиболее перспективных направлений для решения слабо- или плохоструктурированных задач. Область применения систем управления на базе нечеткой логики достаточно широка - от небольших и простых приложений до комплексных и сложных проектов. Чтобы охватить все возможные случаи, следует использовать «Правила согласованности классов систем нечеткого управления». При этом базовый класс определяет минимальное множество требований, которым должны удовлетворять все согласованные системы, что обеспечивает переносимость программ нечеткого управления. В качестве языка программирования используется язык нечеткого управления FCL (Fuzzy Control Language). Он описан в стандарте IEC 1131-7 и разработан для представления нечетких моделей систем управления, в частности программируемых нечетких контроллеров в форме структурного текста, который может быть интерпретирован как программа на языке высокого уровня. Рис. 4. Модель управления распределением мощности между судовыми дизель-генераторами по фактическому состоянию оборудования Практическая реализация метода распределения нагрузки между судовыми дизель-генераторами представлена на базе нечеткого контроллера семейства Motorola MC68HС11. Структура нечеткого ядра для микроконтроллеров серии НС11 предусматривает реализацию нечеткого алгоритма преобразования вектора нечеткой входной информации (с размерностью до 4) в вектор с четкой входной информацией (с размерностью до 3). При этом диапазон изменения каждой входной переменной может быть разбит максимум на семь нечетких множеств, а диапазон изменения каждой выходной переменной может быть разбит максимум на восемь функций принадлежности. В качестве алгоритма нечеткого вывода используют алгоритм Мамдани. Программирование нечеткого ядра осуществляется на языке Ассемблер. Заключение Таким образом, разработана модель системы управления устройством распределения нагрузки между судовыми дизель-генераторами по их фактическому состоянию. Сравнение результатов модели на базе нечеткого вывода и результатов, полученных на основе численных расчетов, показывает хорошую согласованность модели и подтверждает ее адекватность. Предложено реализовать нечеткую модель системы управления на базе микроконтроллера MC68HC11 с нечетким ядром семейства Motorola. Разработана программа реализации фаззи-ядра на языке нечеткого управления FCL.
1. Zhadobin N. E. «GIEPAS». Mikroprocessornaya sistema upravleniya sudovoy elektroenergeticheskoy ustanovkoy: uchebnyy spravochnik / N. E. Zhadobin, A. P. Krylov. SPb.: Elmor, 1999. 120 s.
2. Golovko S. V. Diagnostika tehnicheskogo sostoyaniya sudovogo elektrooborudovaniya na osnove intellektual'nogo analiza dannyh / S. V. Golovko // Vestn. Astrahan. gos. tehn. un-ta. Ser.: Upravlenie, vychislitel'naya tehnika i informatika. 2009. № 2. S. 90-95.
3. Golovko S. V. Algoritmicheskoe obespechenie sudovyh sistem upravleniya s uprezhdayuschey diagnostikoy otkazov / S. V. Golovko // Vestn. Astrahan. gos. tehn. un-ta. Ser.: Morskaya tehnika i tehnologiya. 2011. № 1. S. 28-31.
