05.13.07 "Автоматизація процесів керування"
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/19068
Переглянути
Документ Автоматизована система керування установкою комплексної підготовки газу до транспортування(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Леонтьєв, Петро ВолодимировичДисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.07 – автоматизація процесів керування. – Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Харків, 2021. Дисертаційна робота присвячена розв’язанню науково-практичної задачі підвищення ефективності процесу сепарації вологи з потоку стисненого газу за рахунок зменшення часу та коливальності перехідних процесів в умовах дії нестаціонарних збурень параметрів потоку газу. Методи дослідження основані на моделюванні процесів течії газу в об’єкті керування, що ґрунтується на законах газової динаміки та термодинаміки з наступним використанням методів інтегрального та диференціального числення, зокрема методу скінченних елементів. Дослідження динаміки функціонування мехатронного пристрою, що задіяний в системі, здійснюється на базі законів електротехніки та механіки. Лінеаризація об’єкту керування виконується на базі обчислень матриць Якобі. Засоби керування будуються на базі методів теорії автоматичного керування та теорії матричного числення Для оптимізації режимів сепарації вологи використовуються принципи екстремального регулювання. Наявність затримок у часі реакції об’єкта на керуючі впливи регулятора зумовлює використання підпорядкованого та адаптивного керування процесами охолодження та сепарації вологи, які супроводжують підготовку газу до транспортування. Для побудови системи керування вибрана дворівнева структура, що забезпечує зв’язок периферійного обладнання та робочого місця оператора установки. На базі розроблених моделей процесів підготовки газу до транспортування проведена ідентифікація параметрів експериментальної установки сепарації вологи із потоку повітря та відпрацьовані методи синтезу регуляторів процесу підготовки газу до транспортування. Використання засобів автоматизації моделювання об’єктів у середовищі MATLAB дозволило отримати багатоточкову лінеаризовану модель об’єкта. Відповідно до критерію керування, що формулюється як «максимізація витрат осушеного газу при мінімальному відхиленні від температури точки роси», побудовано двоконтурний регулятор процесу сепарації вологи. Внутрішній контур створено за допомогою адаптивного регулятора тиску за табличним методом керування. Налаштування адаптивного регулятора корегуються в залежності від змін параметрів газового потоку, що надходить на дроселювання. Зовнішній контур створено шляхом впровадження екстремального регулювання за кроковим методом, що забезпечує максимізацію витрат осушеного газу та стійкість параметрів під час процесу керування. Електропривод положення засувки, яке визначає площу перерізу дроселя, тобто режим дроселювання, побудовано на базі крокового двигуна. В результаті структурно-параметричного синтезу регуляторів установки реалізовано релейні регулятори процесів додаткового охолодження потоку та утримання фазової рівноваги шляхом регулювання рівня конденсату. З метою впровадження результатів досліджень у промисловість розроблена SCADA-система експериментальної установки сепарації вологи та реалізована мнемосхема керування процесом сепарації.Документ Автоматизована система керування установкою комплексної підготовки газу до транспортування(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Леонтьєв, Петро ВолодимировичДисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.07 – автоматизація процесів керування. – Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Харків, 2021. Дисертаційна робота присвячена розв'язанню науково-практичної задачі підвищення ефективності процесу сепарації вологи з потоку стисненого газу за рахунок зменшення часу та коливальності перехідних процесів в умовах дії нестаціонарних збурень параметрів потоку газу. Наявність затримок у часі реакції об'єкта на керуючі впливи регулятора зумовлює використання підпорядкованого та адаптивного керування процесами охолодження та сепарації вологи, які супроводжують підготовку газу до транспортування. Для побудови системи керування вибрана дворівнева структура, що забезпечує зв'язок периферійного обладнання та робочого місця оператора установки. На базі розроблених моделей процесів підготовки газу до транспортування проведена ідентифікація параметрів експериментальної установки сепарації вологи із потоку повітря та відпрацьовані методи синтезу регуляторів процесу підготовки газу до транспортування. Використання засобів автоматизації моделювання об'єктів у середовищі MATLAB дозволило отримати багатоточкову лінеаризовану модель об'єкта. Відповідно до критерію керування, що формулюється як «максимізація витрат осушеного газу при мінімальному відхиленні від температури точки роси», побудовано двоконтурний регулятор процесу сепарації вологи. Внутрішній контур створено за допомогою адаптивного регулятора тиску за табличним методом керування. Налаштування адаптивного регулятора корегуються в залежності від змін параметрів газового потоку, що надходить на дроселювання. Зовнішній контур створено шляхом впровадження екстремального регулювання за кроковим методом, що забезпечує максимізацію витрат осушеного газу та стійкість параметрів під час процесу керування. Електропривод положення засувки, яке визначає площу перерізу дроселя, тобто режим дроселювання, побудовано на базі крокового двигуна. В результаті структурно-параметричного синтезу регуляторів установки реалізовано релейні регулятори процесів додаткового охолодження потоку та утримання фазової рівноваги шляхом регулювання рівня конденсату. З метою впровадження результатів досліджень у промисловість розроблена SCADA-система експериментальної установки сепарації вологи та реалізована мнемосхема керування процесом сепарації.Документ Робастне керування запасами у мережах поставок в умовах невизначеності попиту та транспортних запізнень(НТУ "ХПІ", 2016) Дорофєєв, Юрій ІвановичДисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.07 – автоматизація процесів керування. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2016 р. Дисертація присвячена обґрунтуванню та розробці концепції та методів синтезу автоматизованих систем робастного керування запасами в мережах поставок на основі розвитку методу інваріантних еліпсоїдів з використанням дескрипторного підходу і параметризованої функції Ляпунова. Розроблено дискретну математичну модель керованої мережі поставок у просторі станів з використанням матриці динаміки, яка має параметричну невизначеність афінного типу. Закон керування побудовано на основі періодичної перевірки рівнів запасів ресурсів у вигляді лінійного динамічного зворотного зв'язку за сигналом нев'язки між готівковими і страховими рівнями запасів. Для подавлення впливу зовнішнього попиту на рівні запасу ресурсів та забезпечення робастної стійкості замкнутої системи застосовано метод інваріантних еліпсоїдів, який зводить синтез оптимального регулятора до пошуку найменшого інваріантного еліпсоїда замкнутої системи. За допомогою лінійних матричних нерівностей задачу синтезу регулятора зведено до послідовності задач напіввизначеного програмування, які розв'язуються чисельно в реальному часі. Для зменшення ступеня консерватизму результатів керування застосовано дескрипторний підхід з використанням параметризованої функції Ляпунова. Сформульовано необхідні та достатні умови існування допустимого керування для розглянутої задачі. Задача оцінювання допустимої області в просторі керуючих впливів представлена у вигляді системи білінійних матричних нерівностей, для вирішення якої запропоновано ітераційний алгоритм. Побудовано математичну модель системи подачі та розподілу води як об'єкта автоматичного керування, яка відрізняється врахуванням нелінійних взаємозв'язків за умови існування квадратичних обмежень на їх значення. Розв'язано задачу автоматизації керування режимами роботи насосних станцій в системі централізованого водопостачання.Документ Робастное управление запасами в сетях поставок в условиях неопределенности спроса и транспортных запаздываний(НТУ "ХПИ", 2016) Дорофеев, Юрий ИвановичДиссертация на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.07 – автоматизация процессов управления. – Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт", Харьков, 2016 г. Диссертация посвящена обоснованию и разработке концепции и методов синтеза автоматизированных систем робастного управления запасами в сетях поставок в условиях неопределенности спроса и транспортных запаздываний на основе развития метода инвариантных эллипсоидов с использованием дескрипторного подхода и параметризованной функции Ляпунова. Построена математическая модель сети поставок как объекта автоматического управления в условиях неопределенного, но ограниченного спроса с учетом транспортных запаздываний и несимметричных ограничений на уровни запасов и объемы заказов ресурсов. С целью учета неопределенности значений интервалов транспортных запаздываний обоснована необходимость использования матрицы динамики с параметрической неопределенностью аффинного типа. В результате получена дискретная динамическая модель в пространстве состояний, область неопределенности, которой представлена выпуклым многогранным множеством. Сформулированы необходимые и достаточные условия существования допустимого управления для задачи синтеза ограниченного робастного гарантирующего управления запасами в сетях поставок. Задача оценивания допустимой области в пространстве управляющих воздействий представлена в виде системы билинейных матричных неравенств, для решения которой предложен итерационный алгоритм. Задача вычисления значений весовых матриц, определяющих квадратичный критерий качества управления, при которых обеспечивается минимальный размер инвариантного эллипсоида замкнутой системы, сведена к задаче разрешимости системы билинейных матричных неравенств, для решения которой предложен итерационный алгоритм. Построена математическая модель системы подачи и распределения воды как объекта автоматического управления в виде совокупности линейных подсистем управления запасами воды отдельных секторов потребления с нелинейными взаимосвязями при условии существования квадратичных ограничений на их значения. Решена задача автоматизации управления режимами работы насосных станций в системе централизованного водоснабжения населенного пункта, которая сведена к последовательности задач полуопределенного программирования, решаемых численно в реальном времени.Документ Синтез автоматизированной системы управления подвижным составом на основе геометрической теории управления и нейронных сетей(НТУ "ХПИ", 2017) Заковоротный, Александр ЮрьевичДиссертация на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.07 – автоматизация процессов управления. – Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт", Харьков, 2017. Диссертация посвящена решению научно-прикладной проблемы разработки бортовой системы поддержки принятия решений машинистом, созданной на основе обобщенных математических моделей и средств оптимизации динамики подвижных объектов с использованием новых методов и программного обеспечения, а также новой технологии обработки информации на основе стабильно-пластичных нейронных сетей и новых моделей ассоциативной памяти, что создает теоретическую предпосылку разработки автоматических систем управления подвижным составом и позволяет улучшить его энергетические характеристики. Разработана модель дизель-поезда, учитывающая основные виды колебаний вагонов и распределение сил взаимодействия между ними во время движения, а также параллельную работу тяговых приводов, которая адекватно отражает процессы, протекающие на реальном объекте. Разработано программное обеспечение, реализующее человеко-машинную систему, которая позволяет автоматизировать аналитические преобразования геометрической теории управления при синтезе моделей в форме Бруновского для объектов, описываемых системами обыкновенных дифференциальных уравнений высокого порядка с несколькими управлениями. На основе нейронных сетей адаптивной резонансной теории, способных решать задачи с несколькими решениями, предложен новый метод поиска функций преобразования между переменными линейных и нелинейных моделей. С помощью принципа максимума решены две задачи оптимального управления тяговым подвижным составом: максимального быстродействия и минимизации взвешенной линейной комбинации времени и расходов квадрата управления, что позволяет, с одной стороны, получить для каждого участка пути законы управления, которые определяют минимально необходимое время для преодоления перегона, а с другой стороны, получить законы управления, обеспечивающие график движения и минимизацию расхода топливно-энергетических ресурсов. Разработаны стабильно-пластичные нейронные сети Хемминга, Хебба и сети на основе перцептрона, способные распознавать новую информацию и дообучаться в процессе своего функционирования, которые позволяют использовать их как альтернативу дискретным нейронным сетям адаптивной резонансной теории. Разработана бортовая система поддержки принятия решений, которая позволяет в реальных условиях скоростного движения выдавать машинисту закон управления поездом, при котором соблюдается график движения при минимальных затратах топливно-энергетических ресурсов. Для реализации базы данных системы поддержки принятия решений машинистом разработана N-направленная нейросетевая ассоциативная память, которая способна восстанавливать по входному вектору множество из N векторов, ассоциативных к входной информации, и двунаправленная многослойная дискретная ассоциативная память с управляющими нейронами, которая способна восстанавливать цепочки ассоциаций и корректировать результаты с учетом дополнительной информации. Создана база знаний, позволяющая запоминать несколько равноценных решений о законе управления поездом для текущего перегона, нейросетевая система диагностики тяговых двигателей и система, позволяющая прогнозировать возникновение и подавлять развитие буксования колесных пар во время движения. Приведены результаты экспериментальных исследований интеллектуальной системы поддержки принятия решений машинистом и законов оптимального управления подвижным составом, которые подтвердили достоверность предложенных решений по автоматизации процессов управления движением дизель-поезда.Публікація Синтез автоматизованої системи управління рухомим складом на основі геометричної теорії керування та нейронних мереж(НТУ "ХПІ", 2017) Заковоротний, Олександр ЮрійовичДисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.07 – автоматизація процесів керування. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2017. Дисертація присвячена вирішенню науково-прикладної проблеми розробки бортової системи підтримки прийняття рішень машиністом, що створена на основі узагальнених математичних моделей та засобів оптимізації динаміки рухомих об'єктів з використанням нових методів та програмного забезпечення, а також нової технології обробки інформації на основі стабільно-пластичних нейронних мереж та нових моделей асоціативної пам'яті, яка створює теоретичну передумову розробки автоматичних систем керування рухомим складом та дозволяє поліпшити його енергетичні характеристики. Розроблено модель дизель-поїзда, що враховує основні види коливань вагонів та розподіл сил взаємодії між ними, а також паралельну роботу тягових двигунів обмоторених вагонів, що адекватно відображає процеси, які протікають на реальному об'єкті. Розроблено спеціалізоване програмне забезпечення, що реалізує людино-машинну систему, яка дозволяє автоматизувати аналітичні перетворення геометричної теорії керування при синтезі моделей у формі Бруновського. На основі нейронних мереж, що здатні вирішувати завдання з декількома рішеннями, розроблено новий метод пошуку функцій переходу між змінними нелінійних і лінійних моделей у формі Бруновського. Розроблені стабільно-пластичні нейронні мережі Хеммінга, Хебба та мережі на основі перцептрона, здатні розпізнавати нову інформацію й донавчатися в процесі функціонування, та модифікацію нейронної мережі Хеммінга, що здатна визначати декілька рішень. Розроблено структуру та складові бортової системи підтримки прийняття рішень, що дозволяє в реальних умовах експлуатації рухомого складу й поточній зміні дорожньої обстановки видавати машиністу закон керування, при якому дотримується графік руху за мінімальних витрат паливо-енергетичних ресурсів. Проведені дослідження на математичних моделях і реальному об'єкті, результати яких підтверджують правильність запропонованих рішень, методів та алгоритмів.