Автор(и):
- Конох Ігор Сергійович, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5930-1957
- Жуля Артур Романович, ORCID: https://orcid.org/0009-0007-4768-2845
- Галенко Антон Юрійович, ORCID: https://orcid.org/0009-0000-3668-2355
- Найда Віталій Володимирович, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6821-2072
DOI: https://doi.org/10.32782/2307-9770.2024.12.02.03
Мова статті: UKR
Анотація
Метою цієї роботи є підвищення ефективності навчання та оволодіння навичками реалізації сучасних регуляторів для виконавчих електромеханічних систем постійного струму промислового призначення. Для досягнення цієї мети було розроблено віртуальний стенд, який, використовуючи математичне моделювання, дозволяє досліджувати вплив регуляторів на перехідні процеси в електромеханічній системі на основі двигуна постійного струму з незалежним збудженням. Програма включає три різні системи автоматичного регулювання: з пропорційно-інтегрально-диференціальним регулятором, з підпорядкованим регулюванням та з нечітким регулятором. Для кожної з цих систем користувач може змінювати параметри об’єкта керування та налаштування регуляторів, спостерігаючи при цьому перехідний процес на графічному екрані. Віртуальний стенд розроблено як доповнення до фізичного комп’ютеризованого стенду, призначеного для дослідження цифрових систем управління автоматизованим електроприводом. Він дозволяє вивчати властивості адаптивного регулятора самостійно та дистанційно, згідно з власним графіком, знижуючи при цьому матеріальні витрати на навчання. Симуляція роботи адаптивних регуляторів у віртуальному середовищі здійснюється синхронно в режимі реального часу, а програма забезпечує збереження отриманих перехідних процесів у текстовий файл для всіх систем адаптивного регулювання. Для налаштування пропорційно-інтегрального та пропорційно-інтегрально-диференціальних регуляторів використовується традиційна теорія розрахунку їхніх коефіцієнтів. У результаті виконаної роботи було вдосконалено модель комп’ютеризованої системи, що реалізує віртуальний навчальний стенд для дослідження регуляторів швидкості та положення в виконавчих електроприводах. На відміну від існуючих аналогів, ця модель містить модуль нечіткої логіки, що дозволяє змінювати коефіцієнти регулятора, підвищуючи якість управління та скорочуючи час на налаштування регуляторів. Практична цінність роботи полягає у створенні програмного модуля на мові G у середовищі LabView, що здатен відтворювати динамічні властивості виконавчого електричного привода та аналізувати якість перехідних процесів.
Ключові слова
системи автоматичного керування, адаптивні регулятори, пропорційно-інтегрально-диференційні регулятори, нечітка логіка, системи підпорядкованого керування, математичне моделювання, самостійна робота студента
Бібліографічні посилання
1. Семенишена Р. В. Віртуальні лабораторні роботи – спосіб формування експериментаторської компетенції здобувачів вищої освіти. Наука і техніка сьогодні, Серія “Техніка”. 2023. № 6(20). С. 89-101. https://doi.org/10.52058/2786-6025-2023-6(20)-89-101
2. Kumar, V. (2019). The inescapable effects of virtual laboratory and comparison of traditional laboratory with virtual laboratory. Communication and Computing Systems. https://doi.org/10.1201/9780429444272-81
3. Kwon, J., Kaplan, A. (2024). Enhancing Laboratory Learning: Integrating Virtual Laboratory with In-Person Laboratory Class. South East Section Meeting Proceedings. https://doi.org/10.18260/1-2–45522
4. Дементієвська Н. П., Соколюк О.М. Віртуальні лабораторні роботи з фізики з використанням інтерактивних комп’ютерних моделювань: збірник навчальних матеріалів. Київ: ІЦО НАПН України, 2022. 157 с. https://doi.org/10.33407/lib.naes.733495
5. Razakov, M. (2023). The virtual laboratory complexes in education system of food technologies. 2nd International Conference on Computer Applications for Management and Sustainable Development of Production and Industry (CMSD-II-2022). https://doi.org/10.1117/12.2669462
6. Chirkunov, K., Karpov, I. (2019). Virtual Laboratory – the Interaction Tool for Geologists and Laboratory Staff. Progress’19, 1-5. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201953042
7. Конох І. С. Формування навичок налаштування промислових контролерів сімейства Siemens Simatic S7 студентів освітніх програм з автоматизації / Інженерні та освітні технології. 2022. Т. 10. № 4. С. 20–34. doi: https://doi.org/10.30929/2307-9770.2022.10.04.02
8. Притчин С. Е., Драгобецкий В. В., Шевченко І. В., Палагін В. А., Ломонос А. І., Найда В. В. Система автоматичного управління вимірюванням промислово контрольованих параметрів кремнію для поруватих підкладок. Електромеханічні і енергозберігаючі системи. 2021. Випуск 3(55). С. 50-56. DOI: 10.30929/2072-2052.2021.3.55.50-56
9. Конох І. С., Пантюх С. В. Комп’ютеризована лабораторна система управління припливною вентиляцією на базі програмовано-логічного контролера Siemens s7-1500. ІI Міжнародний форум «ІТ-Trends: соціальні медіа, великі дані, штучний інтелект», 20–21 листопада 2015 р., м. Кременчук. С. 28–29.
10. Боровська Т. М. Теорія автоматичного управління: електронний курс лекцій. URL: https://web.posibnyky.vntu.edu.ua/fksa/11Borovska_tau_kl/ (дата звернення 01.05.2024).
11. Попович М. Г., Ковальчук О. В. Теорія автоматичного керування : підручник. Київ: Либідь, 2007. 656 с.
12. Jones, E. PID Temperature Controller Autotuning for Skipper-CCDs. Fermi Research Alliance. https://doi.org/10.2172/1993446
13. Поліщук І. А., Налаштування ПІД-регулятора на основі методу прямого синтезу для об’єктів другого порядку із запізненням». Наукові праці ВНТУ. 2023. Вип. 2. С. 1-11. https://doi.org/10.31649/2307-5376-2023-2-1-11
14. Ekici, M., Kahveci, H., Akpinar, A. S. (2013). A LabVIEW based submarine depth control simulator with PID and fuzzy controller. IEEE INISTA. https://doi.org/10.1109/inista.2013.6577627
15. Misra, R., Jain, A. (2015). Implementing PID level Controller Using LabVIEW. SAMRIDDHI: A Journal of Physical Sciences, Engineering and Technology. https://doi.org/10.18090/samriddhi.v7i1.4467
16. Junpeng, Zh., Xinfu, L. Research on PID controller for hydraulic servo system based on LabVIEW. International Conference on Fluid Power and Mechatronics (FPM). https://doi.org/10.1109/fpm.2015.7337300
17. Hadad, A. H., Mendis, B. S. U., Gedeon, T. D. (2010). Improvements in Sugeno-Yasukawa modelling algorithm. International Conference on Fuzzy Systems. https://doi.org/10.1109/fuzzy.2010.5584315
18. Fantuzzi, C., Rovatti, R., Babuška, R. Rule Reduction Algorithm for SISO Takagi-Sugeno Models. IFAC Proceedings Volumes. https://doi.org/10.1016/s1474-6670(17)41353-x
19. Hameed, S. (2015). Self-Tuning Fuzzy PI Controller (STFPIC). Fuzzy Logic – Tool for Getting Accurate Solutions, IntechOpen, 02.09.2015. https://doi.org/10.5772/59810
20. David, A. J. J. G., Veerappan, M. (2018). Dynamic Modeling for Open- and Closed-loop Control of PMSG based WECS with Fuzzy Logic Controllers. InTech. doi: 10.5772/intechopen.72693
21. Kamila, L. Ch. N. (2020). Fuzzy Sugeno Algorithm for Clustering Document Management. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/05912020
22. Zhang, Chu-Yun, Li, Liang-Qun, Huang, Sh. (2023). Multiple target data-association algorithm based on Takagi–Sugeno intuitionistic fuzzy model. Neurocomputing. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.03.021
23. Ding, X., Xu ,Zh., Cheung, Ng. J., Liu, X. (2015). Parameter estimation of Takagi–Sugeno fuzzy system using heterogeneous cuckoo search algorithm. Neurocomputing. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.10.063