Параметры внешних воздействий, динамические хар-ки объекта, либо системы, поступаемся в процессе работы, в адаптивной системе автоматического управления, происходит активное изменение алгоритма управления, либо его параметров с целью оптимизировать работу замкнутой системы. В результате данного изменения алгоритма или его параметры (коэффициенты) находятся в постоянной связи с внешними воздействиями и параметрами ОУ.
Свойствами  адаптивных систем управления являются:
- выходные парм-ры объекта регулирования и харак-ки  возмущающих факторов  находятся под постоянным контролем и управлением с помощью устройств, дополнительно включаеных в состав управляющей систем;
- наблюдаемое поведение ОУ описывается некоторым качественным показателем, оценивающим в колич-й форме характер протекания процесса упр-я;
- отклонение  качественного показателя за пределы допустимых значений автоматически перенастраивает параметры регулятора или замену алгоритма управления, результатом, которых является достижение желаемого качественного показателя или реализации поставленной цели;
По характеру изменений в управляющем устр-ве адаптивные системы делят на две  группы:

- самонастраивающиеся (изменяются только значения параметров регулятора);

- самоорганизующиеся (изменяется структура самого регулятора);

Системы, в которых присутствует идентификатор, подразделяются по способам управления на прямой  и  косвенный. При косвенном  управлении вначале делается оценка параметров ОУ, после этого на основании полученных оценок определяются требуемые значения параметров регул-ра, и производится их подстройка. При прямом адаптивном управлении производится непосредственная оценка и подстройка параметров регул-ра, чем исключается этап идентификации параметров объекта.

По способу эффективности самонастройки системы с моделью делятся на системы с сигнальной (пассивной) и параметрической (активной) адаптацией. В системах с сигнальной адаптацией эффект самонастройки достигается без изменения параметров управляющего устройства с помощью компенсирующих сигналов.  Системы,  сочетающие в себе два этих вида адаптации, именуются  комбинированными.

Актуальность  применения адаптивных систем возникает в тех случаях, когда-либо имеется априорная неопределенность при математическом описании ОУ, либо хар-ки ОУ с течением времени изменяются.

Одним из распространенных классов адаптивных систем являются бес поисковые самонастраивающиеся системы, т.к. они просто реализуются, обеспечивают  быструю адаптацию, без пробных воздействий на ОУ.      Самонастраивающиеся система с ЭМ, строящиеся на основе информации о выходах системы и модели. Так как  желаемые показатели качества системы управления заранее заложены в ЭМ, и в процессе функционирования путем соответствующей настройки параметров регулятора можно добиться устранения отклонения реальной системы и модели.

Разработка модели асинхронного двигателя вентилятора с частотно-амплитудным регулированием.

Рассмотрим адаптивную систему управления с ЭМ на примере модели асинхронного двигателя вентилятора с частотно-амплитудным регулированием.

Рисунок  1. – Схема модели асинхронного двигателя с короткозамкнутым ротором,  адаптивная система управления с ЭМ;

Рисунок 2.- Частотный  преобразователь – Subsystem

 Рисунок 3.- Схема PI-регулятора.

Графический дисплей «wm, Те» отображает переходной процесс скорости и момента во времени, показания сети, представленные на рисунках 4.5.

Рисунок 4.- Скорость и электромагнитный момент ЭМ.

Рисунок 5.- Показания сети ЭМ.

Предположительно в процессе длительной работы вентилятора на лопатках вентилятора происходит налипание грязи, пыли, что существенно влияет на момент инерции  J(kg.m^2) электродвигателя.

Графический дисплей «wm, Те» отображает переходной процесс скорости и изменение электромагнитного момента во времени, изменение показаний сети, представленные на рисунках 6.7.

Мы видим, что поведение отлично от эталонного, это происходит при изменении параметров объекта, в этом случае появляется ошибка, включается блок адаптации, перестраивается структура адаптивного регулятора, таким образом чтобы свести к эталонной модели объекта.

 Рисунок 6. – Скорость и электромагнитный момент модели с увеличенным моментом инерции  J(kg.m^2) электродвигателя.

Рисунок 7. – Показания сети.

Графический дисплей «Те» отображает  изменение электромагнитного момента во времени, представленные на рисунках – 8.9.10.

Рисунок 8. – Электромагнитный момент Те, ЭМ.

Рисунок 9. – Электромагнитный момент Те, при изменении момента инерции J(kg.m^2). 

Рисунок 10. – Электромагнитный момент Те, при адаптивном управлении.

Мы видим, что поведение приближённо к  эталонному,  перестраивается структура  регулятора, таким образом, чтобы свести к эталонной модели объекта. Если модель включена параллельно и используется вычислитель, определяющий параметры объекта, то в результате сравнения этих параметров с параметрами модели (с эталонами) определяется сигнал для устройства самонастройки. Для определения текущих значений параметров системы при этом обычно используются корреляционные методы, тре­бующие осреднения соответ­ствующих функционалов вре­мени входных и выходных процессов системы на интер­валах времени, существенно  больших времени переходных процессов системы.

В наше время робототехника является одним из важнейших направлений развития науки и техники. Возможности роботов постоянно расширяются, как и сфера их применения. Одной из областей робототехники является направление подвижных автоматизированных платформ. Именно такой класс устройств в скором времени будет готов решать задачи в сферах сельского, лесного и водного хозяйства. В то же время, роботизированных платформ, способных нести оборудование массой до 80 – 100 кг производится крайне мало, а их возможности существенно ограничены. Подавляющее большинство территории России и Республики Карелия в частности остаётся неосвоенной. По этой причине, роботизированные платформы высокой проходимости будут востребованы в ближайшее время, и потребность в них будет постоянно возрастать.

Основой большинства подвижных роботизированных комплексов является некоторая колёсная или гусеничная платформа. Как правило, платформы, рассчитанные на перевозку большой массы, имеют в своём составе собственно механическую часть (рама, ходовая часть, рулевое управление), а также некоторое управляющее устройство, способное принять сигнал от оператора и через систему исполнительных механизмов сгенерировать выходное воздействие, приводящее к исполнению той или иной функции робота.

Таким образом, в данном исследовании рассматривается один из способов организации системы управления мобильной роботизированной платформы. В качестве основы роботизированной платформы выступает компактный квадроцикл с электрическим приводным двигателем, способный перевозить грузы массой до 80 кг.

Система управления

Разрабатываемая на кафедрах информационно-измерительных систем и физической электроники и механизации сельскохозяйственного производства Петрозаводского государственного университета система управления опытного образца мобильной роботизированной платформы грузоподъёмностью до 80 кг для передвижения по пересечённой местности включает в себя:

-        управляющую плату на основе микроконтроллера AtMega2560 фирмы Atmel [1];

-        комплект, включающий операторский пульт и радиоприёмник [2];

-        механизм вращения рулевого вала;

-        систему управления электрическим двигателем роботизированной платформы.

Общая структура системы представлена на рисунке 1.

Схема управления выглядит следующим образом. На вход управляющего контроллера по каналу радиосвязи поступает сигнал от оператора платформы. В результате декодирования сигнала определяется угол, на который необходимо повернуть рулевой вал, а также направление и скорость движения платформы.

Анализ радиосигнала осуществляется следующим образом. Операторский пульт имеет две основные ручки: ручка управления газом находится справа, а поворотом – слева. Перемещение правой ручки приводит к изменению сигнала, подаваемого в канал управления газом, а левой, соответственно, в канал управления рулевым валом. Способ передачи сигнала от пульта к радиоприёмнику может отличаться, однако на выходе применяется формат широтно-импульсной модуляции управляющего воздействия [3]. Ручки пульта, отвечающие за эти каналы, приведены в центральное положение, таким образом колеса направлены вперед и уровень газа равен нулю.

Механизм вращения рулевого вала реализован с использованием шагового двигателя ST57-76 с цилиндрическим редуктором 10:1 и ременной передачи, связывающей рулевой вал с шаговым двигателем. Ремень закреплён на шкивах с соотношением диаметров 1:4. Таким образом достигается необходимое усилие при вращении колёс в неподвижном состоянии платформы. Для того чтобы определить текущее положение вала используется значение количества шагов выполненное двигателем от момента включения системы управления. При включении этой системы происходит калибровка рулевого управления: двигатель вращает вал до касания одного из концевых датчиков, после этого изменяется направление вращения вала и фиксируется количество шагов двигателя до касания другого концевого датчика. Полученное значение делится пополам. Результат деления соответствует прямолинейному направлению движения. Кроме того, значение угла можно корректировать на основе показаний потенциометрического датчика, в случае, когда по каким-либо причинам мотор-редуктор пропускает шаги.

Система управления электрическим двигателем роботизированной платформы включает в себя контроллер двигателя YK31C и набор реле GDH4023DD3 [4], позволяющий переключать направление течения тока через ротор электродвигателя. Реле коммутируют обмотки двигателя по команде оператора.

Алгоритм разработанного программного обеспечения для управляющего контроллера на основе AtMega2560 следующий. При включении платы управления осуществляется тарировка положения рулевого вала, затем программа переходит в бесконечный цикл. При этом системный таймер платы управления раз в 50 мс опрашивает состояние каналов управления на наличие или изменение управляющего сигнала от оператора. По показаниям радиоприёмника определяется желаемый угол рулевого вала, а также направление и скорость движения платформы, после чего рассчитывается количество шагов и направление вращения мотор-редуктора. Одновременно в контроллер электромотора подаётся новое значение скорости движения, а направление движения задаётся комбинацией реле.

Заключение

В результате проведённых испытаний система подтвердила свою работоспособность, что проявляется в достаточной скорости реакции на изменение сигнала от оператора, как в канале газа, так и в канале управления рулевым валом.

Работа выполнена в рамках проекта «Разработка опытного образца мобильной роботизированной платформы грузоподъёмностью до 80 кг для передвижения по пересечённой местности» программы стратегического развития ПетрГУ на 2012-2016 гг.

Одной из главных задач в мобильной подвижной робототехнике является проблема обнаружения препятствий как неподвижных, так и движущихся. Решение такой задачи открывает пути к разработке систем маршрутизации роботов. Как правило, для передвижения по известному маршруту используются системы глобального позиционирования. Однако такой способ не всегда достаточно надёжен, поскольку имеет значительную погрешность по отношению к размерам самого робота, а в закрытых помещениях и вовсе может не работать. Для уточнения положения робота относительно других объектов используются в основном системы технического зрения в оптическом диапазоне на основе стандартных видеокамер и видеокамер, работающих в инфракрасной части спектра [1, 2]. Системы технического зрения позволяют получить больше информации об окружающих объектах, но в определённых условиях вполне достаточно знать лишь о присутствии того или иного предмета на пути движения робота. В таких ситуациях способом решения проблемы относительного позиционирования является использование датчиков разной физической природы.

В данной работе представлена разрабатываемая система определения препятствий на основе ультразвуковых датчиков для мобильной роботизированной платформы грузоподъёмностью до 80 кг для передвижения по пересечённой местности.

Система обнаружения препятствий

Разрабатываемая на кафедре информационно-измерительных систем и физической электроники Петрозаводского государственного университета система обнаружения препятствий для мультикоптера [3] использовалась в качестве основы при подготовке такого рода системы для наземного мобильного робота. Для этого в систему обнаружения препятствий был внесён ряд изменений, обусловленный снижением требований к массогабаритным показателям и ужесточением таковых вследствие увеличения числа ультразвуковых датчиков.

Система состоит из:

• управляющей платы Flymaple v1.1 на основе микроконтроллера STM32F103RET6 фирмы STMicroelectronics [4];
• комплекта ультразвуковых датчиков расстояния [5].

Общая схема работы системы изображена на рисунке 1.

Рисунок 1. Схема работы системы обнаружения препятствий для мобильной роботизированной платформы

Для оценки окружающего пространства используется набор ультразвуковых датчиков. Дальномеры закрепляются на платформе, так чтобы перекрывать область передней и задней полусфер. Основной подход состоит в том, чтобы корректировать управляющее воздействие оператора платформы на основе информации о расстоянии до окружающих объектов. Для этого постоянно осуществляется измерение расстояния до окружающих объектов, а затем по мере необходимости в канал управления роботизированной платформой вносится корректирующий сигнал.

Результаты

Программное обеспечение для микроконтроллерной платы Flymaple v1.1 разработано в среде программирования CooCox CoIDE [6] и реализует следующие функции:

• перехват и фиксация параметров управляющего сигнала от оператора;
• измерение расстояний с помощью ультразвуковых датчиков;
• формирование управляющего сигнала для платы управления мобильной роботизированной платформой, провоцирующего остановку или движение платформы в сторону от препятствия.

Алгоритм работы программного обеспечения для управляющего контроллера на основе STM32F103RET6 выглядит следующим образом. Системный таймер платы Flymaple v1.1 раз в 20 мс осуществляет запуск процедуры захвата управляющего сигнала в двух каналах. Для этого используется система внешних прерываний микроконтроллера STM32F103RET6. Кроме того, одновременно запускается процесс измерения расстояния с помощью ультразвуковых дальномеров. После того как будет получена информация со всех дальномеров, осуществляется процедура сравнения результатов, и в случае обнаружения объекта в направлении движения на расстоянии меньше заданного, плата Flymaple v1.1 подаёт корректирующий сигнал плате управления роботизированной платформой. При этом управляющий сигнал от оператора не учитывается. Робот корректирует своё движение или останавливается, после чего сигнал от оператора снова беспрепятственно передаётся в контур управления.

Расстояния до объектов в пространстве, полученные в результате измерений, сохраняются в отдельном буфере и могут быть переданы оператору с помощью средств телеметрии.

Заключение

В результате тестирования и отладки системы обнаружения препятствий при движении вдоль основных направлений подтверждена общая корректность выходного управляющего сигнала. Поведение роботизированной платформы соответствует ожидаемой безопасной реакции на наличие ограниченных или непреодолимых препятствий.

Отметим, что разработанная система может быть интегрирована в системы технического зрения на основе видеокамер. А подходы, использованные при её разработке, планируется использовать в проекте по созданию робота-гида для Петрозаводского государственного университета [7].

Работа выполнена в рамках проекта «Разработка опытного образца мобильной роботизированной платформы грузоподъёмностью до 80 кг для передвижения по пересечённой местности» программы стратегического развития ПетрГУ на 2012-2016 гг.

Торговая система является многоаспектной социально-экономической системой с большим количеством участников (производителей, поставщиков, посредников, конечных потребителей).

Одна из проблем существования таких систем состоит в управлении с учётом числа всех экономических агентов. «По мере увеличения количества элементов про­изводственно-экономической системы число связей между ними увеличивается в геомет­рической прогрессии» [1].

Высокая скорость обработки информационных потоков, понимание и прогнозирование последствий принимаемых решений является основой успешной деятельности компании и повышения её конкурентоспособности в условиях рыночной экономики. Для этого необходима разработка и внедрение научно обоснованных методов принятия решений в торговых системах. В этом направлении существенная помощь принадлежит системам поддержки принятия решений (СППР, англ. DecisionSupportSystem,DSS).

В процессе принятия управленческого решения  (ППР) накапливаются, обрабатываются, структурируются большие объемы информации (рис.1).

Рисунок 1. Информационная технология ППР

Современные системы поддержки принятия решений, основанные на разнообразных математических методах, позволяют заменить человеческие ресурсы на этапах поиска, обработки, формализации, структурирования исходных данных, поиск альтернативных решений и выбор наилучшего.

Анализ и управление процессами потоков в торговой системе предполагают наличие модели их описания, методов расчета и инструментов принятия решения при выработке управленческих решений. Выбор математических методов зависит от множества факторов, экономических показателей, индексов и ограничений, накладываемых на данные.

Для анализа устойчивого поведения торговой системы и оценки запаса устойчивости в процессе управления возможно использование такого полезного инструмента, как теория обыкновенных дифференциальных уравнений [2, 3].

Внедрение систем ППР позволит качественно улучшить проекты подготовки и принятия решений при управлении торговой системой при этом уменьшится трудоёмкость обработки данных. Использование СППР открывает новые подходы к решению сложнейших повседневных и нестандартных задач.