Управление колебательными системами с оценкой их состояния на базе принципов инерциальной навигации
Оглавление
АННОТАЦИЯ 7
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 8
ВВЕДЕНИЕ 9
1 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБРАТНОГО ПЛОСКОГО МАЯТНИКА С ПОДВИЖНОЙ ТОЧКОЙ ПОДВЕСА 13
1.1 Введение в проблему 13
1.2 Плоский обратный маятник с жестко закрепленной точкой подвеса 13
1.3 Плоский обратный маятник с подвижной точкой подвеса 17
1.4 Учет сопротивлений 22
1.4.1 Учет сопротивления среды 23
1.4.2 Учет сопротивления трения 23
2 СЦЕНАРИИ УПРАВЛЕНИЯ ПЛОСКИМ МАЯТНИКОМ 26
2.1 ПИД-регулирование 27
2.1.1 Simulink модель плоского обратного маятника с ПИД регулированием 29
2.2 Управление с прогнозирующей моделью 31
2.2.1 Simulink модель плоского обратного маятника с управлением с прогнозирующей моделью 34
2.3 Сравнение PID-регулятора и MPC-регулятора 38
3 СПОСОБЫ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ МАЯТНИКА 40
3.1 Применение датчика угла поворота для оценки состояния маятника 40
3.2 Применение силового датчика для оценки состояния маятника 42
3.3 Применение инерциальных датчиков для оценки состояния маятника 47
3.3.1 Data Fusion 50
3.4 Сравнение способов оценки состояния маятника 51
4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ 53
4.1 Прогнозирующее управление плоским маятником с оценкой его состояния с помощью силового датчика, закрепленного в точке подвеса 53
4.2 Оценка угла наклона системы с использованием смартфона и Data Fusion алгоритма обработки сигналов с инерциальных датчиков устройства 53
5 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 59
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 60
Приложения 64
Приложение А Программный код MPC-регулятора 65
Приложение Б Скрипт MUPAD для описания силового датчика 69
Приложение В Декодировка данных с датчиков 70
Приложение Г Верификация алгоритма Data Fusion 71
Робототехника – это отрасль инженерных наук, которая занимается проектированием, моделированием, управлением и использованием роботов [1]. Роботы широко используются для помощи в жизни людей, например, для автоматизации массового производства и, в меньшей степени, для оказания помощи людям в повседневной жизни.
Технологии робототехники способны сделать технологические операции более эффективными, за счет использования оптимальных алгоритмов управления. Транспортировка грузов на подвесе – одна из операций, требующих внимание [2]. Транспортировка может осуществляться как грузоподъемными кранами [3] [4], так беспилотными летательными аппаратами и т.д. (далее «транспортировочные устройства») При перемещении материалов, нередко возникает ситуация, когда груз начинает раскачиваться и приходится ждать, пока амплитуда колебаний не затухнет до заданного предела. Это явление может замедлить выполнение работ и сказаться на производственных показателях. Более того, раскачивающийся груз представляет собой опасность для находящихся рядом людей, присутствует риск повреждения груза и производственного оборудования. Интенсивное раскачивание груза оказывает механическое воздействие на транспортировочное устройство, создавая боковые усилия, направленные на его конструкции и механизмы [5]. После транспортировки отпустить груз невозможно до тех пор, пока раскачивание не остановится. Человек не способен контролировать транспортировочное устройство оптимально, это сильно сказывается на времени рабочего цикла, вследствие и на производительности.
Если транспортировочное устройство будет оснащено системой предотвращения раскачивания [6] [7] [8], такое ожидание составит лишь малую часть привычной для него продолжительности. Корректирующие движения приводом транспортировочного устройства способны подавлять раскачивание, и груз будет перемещаться к месту его постановки без излишнего ожидания. Отсутствие опасного раскачивания груза исключает риск его удара о препятствие и, соответственно, риск убытков в результате повреждения груза или оборудования. Исключая лишние боковые усилия, создаваемые раскачиваньем, система позволит повысить ресурс конструкций и механизмов устройства. Система предотвращения раскачивания делает транспортировочные устройства более простыми в эксплуатации и более производительными. [9]
Однако есть еще множество проблем, связанных с измерением величины угла отклонения подвеса от вертикали. Различные способы измерения имеют свои преимущества и недостатки. Типовой задачей в технических системах является задача управления нелинейной колебательной системой. Для формирования управляющего воздействия на которую, необходимо найти способ измерения ее состояния и замкнуть систему управления обратной связью.
В данном исследовании в качестве примера управления колебательной системой используется абстрактная модель плоского маятника с подвижной точкой подвеса и задача его стабилизации в верхнем положении. Перевернутая маятниковая система представляет собой классическую проблему управления [10] [11] [12], которая широко используется в качестве учебного пособия и в исследовательских экспериментах по всему миру [13]. Это подходящий процесс для тестирования контрольных прототипов из-за его высокой нелинейности и отсутствия стабильности [13]. Действительно, установленный вертикально грузом вверх маятник при малейших воздействиях выходит из этого положения.
Модель – упрощенная система, описывающая основные характеристики более сложной системы (реального объекта, процесса, явления) [14].
Математическое моделирование – исследование к.-л. явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их математических моделей. Процесс математического моделирования можно подразделить на 4 этапа.
Этапы математического моделирования:
первый – формулирование законов, связывающих основные объекты модели;
второй – исследование математических задач, к которым приводит математическая модель;
третий – верификация модели;
четвертый – последующий анализ модели в связи с накоплением данных об изучаемых явлениях и модернизация модели [14].
Техническая задача работы заключается в исследовании стратегий управления транспортировочным устройством на основе модели плоского маятника и анализе различных способов измерения для оценки его состояния. В рамках этой задачи предложены следующие решения:
а) Для исследования различных стратегий управления маятниковой системой представлены:
1) ПИД регулирование;
2) Управление с прогнозирующей моделью.
б) Для исследования различных способов оценки состояния маятниковой системы представлены:
1) датчик угла поворота;
2) силовой датчик в точке подвеса;
3) инерциальные датчики (акселерометр, гироскоп).
в) В среде Simscape Multibody промоделирована система, состоящая из обратного плоского маятника, с точкой подвеса на фланце промышленного робота с использованием стратегии управления с прогнозирующей моделью;
г) В среде Simulink промоделирована система, позволяющая с минимальной задержкой отправлять данные с инерциальных датчиков смартфона с помощью протокола UDP и использовать их для оценки состояния маятника.
Разработка перечисленных решений позволяет внести вклад в концепцию маятниковой системы:
а) Моделирование стабилизации обратной маятниковой системы с использованием различных стратегий управления как в MATLAB Simulink, так и в Simscape Multibody;
б) Разработка системы, позволяющей оценить угол наклона маятника с использованием инерциальных датчиков смартфона, закрепленном на грузе, и Data Fusion алгоритма обработки сигналов с инерциальных датчиков устройства.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Аналитическое исследование: Мировой ранок робототехники. Национальная ассоциация участников рынка робототехники. 157 pp.
2. Nilsson R., Nordgren M. Vision-Based Control of the Overhead Crane // Department of Automatic Control, Lund Institute of Control. September 2003.
3. Абрамович И.И., Березин В.Н., Яуре А.Г. Грузоподъемные краны промышленных предприятий. М: Машиностроение, 1999. 360 pp.
4. Александров М.П., Колобов Л.Н., Лобов Н.А. Грузоподъемные машины: Учебник для вузов по специальности “Подъемно-транспортные машины и оборудование”. М: Машиностроение, 1999. 400 pp.
5. Hanafy M.O. Control of Gantry and Tower Cranes. Virginia Polytechnic Institute, 2003.
6. Konecrane. Active Sway Control [Электронный ресурс] // Konecrane: [сайт]. URL: https://www.konecranesusa.com/active-sway-control (дата обращения: 20.06.2018).
7. Siemens [Электронный ресурс] // Sway control systems SIMOCRANE: [сайт]. URL: http://w3.siemens.com/mcms/mc-solutions/en/mechanical-engineering/crane-solutions/simocrane/sway-control-system/pages/sway-control-systems-simocrane.aspx (дата обращения: 20.06.2018).
8. Electric S. Optimising the productivity of lifting appliances. Anti-Sway: controlling the swaying of the load. 2010.
9. Le X.H., Thai H.N., Tran G.K., Nguyen T.T., Bui T.D., Phan X.M. Anti-sway tracking control of overhead crane system based on PID and fuzzy sliding mode control // Hanoi University of Science and Technology. 2016.
10. Rong Y. Geometric Techniques for Control of a 2-DOF Spherical Inverted Pendulum // Department of Electrical and Electronic Engineering, HKUST. 2000.
11. Зегжда С.А., Шатров Е.А., Юшков М.П. Гашение колебаний тележки с двойным маятником с помощью управления ее ускорением // Вестник СИбГУ. 2016.
12. Зегжда С.А., Шатров Е.А., Юшков М.П. Новый подход к нахождению управления, переводящего систему из одного фазового состояния в другое // Санкт-Петербургский университет. 2016.
13. Hauser J., Alessandro S., Ruggero F. 44th IEEE Conference on Decision and Control // On the Driven Inverted Pendulum. Seville, Spain. Dec 12 – 15 2005. Vol. 6176-6180.
14. ГОСТ Р 57188-2016 Численное моделирование физических процессов. Термины и определения.
15. Корытов М.С., Щербаков В.С. Аналитические решения задачи гашения остаточных колебаний груза мостового крана // Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия. 2016.
16. Савельев Л.М., Чернякин С.А. Нелинейные механические колебания. Самара: Самар. гос. аэрокосм. ун-т им. С.П.Королева (нац. исслед. ун-т), 2013. 359 pp.
17. Щербаков В.С., Корытов М.С., Руппель А.А., Глушец В.А., Милюшенко С.А. Моделирование и визуализация движений механических систем в MATLAB. Омск: Изд-во СибАДИ, 2007. 84 с.
18. Черных И.В. SIMULINK среда создания инженерных приложений. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2004. 496 pp.
19. Коробейников А.Г. Разработка и анализ математическийх моделей с использованием MATLAB и MAPLE. Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, 2010.
20. Поршнев С.В. Компьютерное моделирование физических процессов в пакете MATLAB. М.: Горячая линия – Телеком, 2003. 592 с.
21. Федосов Б.Т. Управление неустойчивыми объектами. Обратный маятник [Электронный ресурс] // http://model.exponenta.ru: [сайт]. [2009]. URL: http://model.exponenta.ru/bt/bt_152_Inv_Pend_control_1.htm (дата обращения: 22.06.2018).
22. Лазарев Ю. Моделирование процессов и систем в MATLAB. Учебный курс. СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2005. 512 с.
23. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теоретическая физика: Учеб. пособие. – В 10-ти т. Т. I. Механика. 4-е изд., испр. – М.: Наука.-е изд. 1988. 216 с.
24. Fajar M. Conceprual design and simulation of an inverted pendulum wheelchair. Liverpool John Moores Univercity, 2013.
25. Ерофеев А.А. Теория автоматического управления. Учебник для вузов. СПб: Политехника, 2008. 302 с.
26. Kempf K.G., Keskinocak P., Uzsoy R. Planning Production and Inventories in the Extended Enterprise. A State of the Art Handbook. 2nd ed. Springer Science+Business Media, 2011. 586 pp.
27. Шандров Б.В., Чудаков А.Д. Технические средства автоматизации: учебник для студ. высш. учеб. заведений. Москва: Издательский центр “Академия”, 2007. 368 pp.
28. Яшин С.В., Романов А.С. Датчик угла поворота (энкодер) // Научно-образовательная лаборатория “Управление в технических системах” при МБОУ ВПО “Госуниверситет-УНПК”. 2014.
29. Копысов О.Э. Инерциальные навигационные системы. 2011.
30. Бутоков Н.А. Инерциальная навигация мобильных устройств. Москва: Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, 2014.
31. Доросинский Л.Г., Богданов Л.А. Основы и принципы построения инерциальных навигационных систем // Уральский федеральный университет им. Первого Президента России Б.Н. Ельцина. 2014.
32. Селиванова Л.М., Шевцова Е.В. Инерциальные навигационные системы: учеб. пособие. М: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012.
33. Sensorstream IMU+GPS [Электронный ресурс] // Google Play: [сайт]. [2018]. URL: https://play.google.com/store/apps/details?id=de.lorenz_fenster.sensorstreamgps&hl=ru
34. Схиртладзе А.Г., Бочкарев С.В., Лыков А.Н. Автоматизация технологических процессов в машиностроении: учеб. пособие. Пермь: Перм. гос. техн. ун-та, 2010. 505 с.
35. Смолин И.Ю., Каракулов В.В. Аналитическая динамика и теория колебаний. Томск: Томский государственный университет, 2012. 172 с.
36. Шатров Е.А. Использование главных координат в задаче о гашении колебаний тележки с двумя маятниками // Санкт-Петербургский государственный университет. 2016.
37. Шведова О.А., Шмарловский А.С., Марков А.В., Тарасевич Т.В. Аогоритмы подавления колебаний грузов подъемно-транспортных механизмов с использованием нечеткой логики функционирования // Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. 2014.
38. Щербаков В.С., Корытов М.С., Шершнева Е.О. Гашение маятниковых колебаний груза мостового крана с релейным приводом при минимальном числе включений // ФГБОУ ВПО “СибАДИ”. 2015.
39. Аврутов В.В. Испытания инерциальных приборов. К: НТУУ “КПИ им. Игоря Сикорского”, 2016. 205 с.
40. Иванов Д.С., Ткачев С.С., Карпенко С.О., Овчинников М.Ю. Калибровка датчиков для определения ориентации малого космического аппарата // Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН. 2010.
41. Мелешко В.В., Нестеренко О.И. Бесплатформенные инерциальные навигационные системы. Учебное пособие. Кировоград: ПОЛИМЕД-Сервис, 2011. 171 с.
42. Шаврин В.В., Конаков А.С., Тисленко В.И. Калибровка микроэлектромеханических датчиков ускорений и угловых скоростей в бесплатформенных инерциальных навигационных системах // ТУСУРа. 2012.
43. Мелешко В.В. Моделирование бесплатформенной инерциальной навигационной системы (БИНС). Киев: Национальный технический университет Украины “Киевский политехнический институт”, 2010.
44. Васильев П.В., Мелешко А.В., Пятков В.В. Повышение точности корректируемой инерциальной навигационной системы 2014.
45. Соловьев А.В. Алгоритмы обработки данных с МЭМС-датчиков в ИС. Датчики инерциальных навигационных систем 2016.
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!
4.8 (105 отзывов)
4.8 (40 отзывов)
5 (22 отзыва)
4.9 (826 отзывов)
4.9 (20 отзывов)
4.8 (373 отзыва)
4.9 (298 отзывов)
4.9 (66 отзывов)
4.9 (343 отзыва)
