МОДЕЛИРОВАНИЕ ГИБРИДНОГО РЕГУЛЯТОРА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПАРАМЕТРАМИ ПЛАЗМЕННОЙ СВАРКИ

  • Аль-Шамки Амир Абдулкадим Оуда Южный федеральный университет
  • В.В. Шадрина Южный федеральный университет
  • В.Г. Галалу Южный федеральный университет
Ключевые слова: Плазменная сварка, эксперимент, параметры, моделирование, гибридный регулятор, знания экспертов

Аннотация

Одной из самых распространенных технологических операций является сварка отдель-
ных деталей и блоков. Сварка находит широкое применение в судостроении, авиационной,
оборонной и химической промышленности, при строительстве нефте- и газопроводов. При
этом к качеству сварного шва предъявляются весьма жесткие требования по прочности,
отсутствию пустот и каверн, работоспособности при высоких давлениях (до 100 кГс/см²) и
в широком диапазоне температур (±50ºС). Наиболее полно этим требованиям соответству-
ет плазменная (аргоновая) сварка. Выполнен краткий аналитический обзор по теме исследо-
вания. Показано, что перспективным направлением развития систем управления плазменной
сваркой является применение гибридных регуляторов, созданных на основе классических ме-
тодов автоматического управления и нечетком регулировании, формализующем усредненные
знания экспертов. Нечеткий компонент (знание экспертов) должен быть доступен для бы-
строго и простого ввода в регулятор. Была разработана структурная схема и модель одного
канала гибридного регулятора в среде Matlab Simulink. Моделировался канал управления силой
тока с использованием нечеткого регулятора из библиотеки Fuzzy Logic, с применением алго-
ритма нечеткого вывода Мамдани. Задавалось 19 вариантов лингвистических и нечетких
переменных, была получена поверхность функции принадлежности переменных. Следует
отметить возможность быстрого ввода лингвистических оценок экспертов в память гиб-
ридного регулятора. Анализировалось поведение моделей гибридного регулятора и стандарт-
ных ПИ и ПИД -регуляторов при единичном ступенчатом воздействии. Гибридный регулятор
обеспечивает существенно лучшие показатели качества (в 2,5-3 раза), чем стандартные
регуляторы. Гибридный регулятор выходит на установившийся режим через 6с, ПИД-
регулятор – через 13с, ПИ-регулятор – через 15с, причем стандартные регуляторы имеют перерегулирование (первый выброс) до 50%. Таким образом показана реальная возможность
построения нечёткого гибридного регулятора с заданными характеристиками. Возможна
реализация гибридного регулятора в виде ПЛИС

Литература

1. Chernyshov G.G. SHashin D.M. Oborudovanie i osnovy tekhnologii svarki metallov
plavleniem i davleniem: ucheb. posobie [Equipment and fundamentals of metal welding technology
by melting and pressure: textbook]. Saint Petersburg: Izd-vo «Lan'», 2013, 464 p.
2. Eremin E.N. Plazmenno-dugovye tekhnologicheskie protsessy v svarochnom proizvodstve.
ucheb. posobie [Plasma-arc technological processes in welding production: textbook]. Omsk:
Izd-vo OmGTU, 2000, 275 p.
3. Wu C.S. Welding thermal processes and weld pool behaviors. Boca Raton: CRC Press/Taylor
& Francis Group; 2011, 321 p.
4. Wu C.S., Wang L., Ren W.J., Zhang X.Y. Plasma arc welding: Process, sensing, control and modeling,
Evolution and Materials Processing, and Institute of Materials Joining. Shandong University,
Jinan 250061, China, Journal of Manufacturing Processes, 2014, Vol. 16, pp. 74-85.
5. Finaev V.I., Glod O.D. Osnovy teorii sistem. ucheb. posobie [Fundamentals of systems theory:
tutorial]. Taganrog: Izd-vo TRTU, 2000, 156 p.
6. Volkova V.N., Denisov A.A. Osnovy teorii sistem i sistemnogo analiza [Fundamentals of systems
theory and system analysis]. Leningrad: Izd-vo SPbGTU, 1997, 510 p.
7. Peregudov F.I., Tarasenko F.P. Vvedenie v sistemnyy analiz: ucheb. posobie [Introduction to
System Analysis: textbook]. Moscow: Vyssh. shkola, 1989, 367 p.
8. Funabashi M. Fuzzy and neural hybrid expert systems: Synergetic AI, IEEE Expert: Intelligent
Systems and Their Applications, 1995, Vol. 10, Issue 4, pp. 32-40.
9. Gavrilov A.V., Novitskaya Yu.V. Gibridnye intellektual'nye sistemy [Hybrid intelligent systems].
Novosibirsk: NGTU, 2006.
10. Goonatilake S., Khebbal S. Intelligent Hybrid Systems. Publisher: Wiley, 1995. ISBN
0471942421.
11. Finaev V.I. Modeli prinyatiya resheniy [Decision making models]. Taganrog: TRTU, 2005,
101 p.
12. Zadeh L.A. Fuzzy logic and approximate reasoning, Synthese, 1975, Vol. 80, pp. 407 428.
13. Bershteyn L.S., Bozhenyuk A.V. Nechetkie modeli prinyatiya resheniy: deduktsiya, analogiya:
monografiya [Fuzzy decision-making models: deduction, analogy: monograph]. Taganrog:
Izd-vo TRTU, 2001, 110 p.
14. Gayduk A.R. Nepreryvnye i diskretnye sistemy upravleniya [Continuous and discrete control
systems]. 2nd ed. Moscow: Uchebno-metodicheskiy i izdatel'skiy tsentr «Uchebnaya
literatura», 2004, 252 p.
15. Kolesnikov A.V. Gibridnye intellektual'nye sistemy: teoriya i tekhnologiya razrabotki [Hybrid
intelligent systems: theory and development technology]. Saint Petersburg: Izd-vo SPbGTU,
2001, 600 p.
16. Witsenhausen H.S. A Class of Hybrid-State Continuous Time Dynamic Systems, IEEE Trans.
on Automatic Control, 1966, Vol. 11, No. 2.
17. Ignat'ev V.V. Adaptivnye gibridnye intellektual'nye sistemy upravleniya [Adaptive hybrid
intelligent control systems], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering
Sciences], 2010, No. 12 (113), pp. 89 94.
18. Zu Ming Liu, Shuang Lin Cui, Zhen Luo, Chang Zhen Zhang, Zheng Ming Wang, Yu Chen
Zhang. Plasma arc welding: Process variants and its recent developments of sensing, controlling
and modeling, Journal of Manufacturing Processes, August 2016, Vol. 23, pp. 315 327.
19. Benjamin Das, N. Yadaiah, Rupshree Ozah, Sohini Chowdhury, Arpan Kumar Mondal, M.
Muralidhar. A Perspective Review on Estimation of Keyhole Profile during Plasma Arc Welding
Process, Material today: Proceedings, 2018, Vol. 5, Issue 2, Part 1, pp. 6345-6350.
20. Al'-Shamki Amir Abdulkadim Ouda. Programmnoe obespechenie dlya issledovaniya lineynykh
modeley upravleniya na primere upravleniya plazmennoy svarkoy [Software for the study of
linear control models on the example of plasma welding control], Tekhnologii razrabotki
informatsionnykh sistem TRIS-2019: Mater. konferentsii [Technologies for the development of
information systems TRIS-2019: Conference materials]. Vol. 1. Taganrog: Izd-tvo YuFU,
2019, pp. 131-136.
21. Al-Shamkhee Ameer Abdulkadhim Oudah, Shepelev Anatoliy Fedorovich, Finaev Valeriy
Ivanovich & Zargaryan Elena Valerevna. Research on the possibilities of using linear observation
models in welding processes, Periodicals of Engineering and Natural Sciences, September
2019, Vol. 7, No. 3, pp. 1163-1176. ISSN 2303-4521.
22. Ignatyev V., Soloviev V., Beloglazov D., Kureychik V., Ignatyeva A., Vorotova A. System for
Automatic Adjustment of Intelligent Controller Parameters, Communications in Computer and
Information Science, 2019, Vol. 1084, pp. 226-2423. DOI: 10.1007/978-3-030-29750-3_18.
23. Ignatyev V.V., Finaev V.I. The use of hybrid regulator in design of control systems, World
Applied Sciences Journa, 2013, Issue 10, Vol. 23, pp. 1291-1297. DOI:
10.5829/idosi.wasj.2013.23.10.13144.
24. Ignatyev V., Soloviev V., Beloglazov D., Kureychik V., Andrey K., Ignatyeva A. The Fuzzy
Rule Base Automatic Optimization Method of Intelligent Controllers for Technical Objects
Using Fuzzy Clustering, Communications in Computer and Information Science: Conference
on Creativity in Intelligent Technologies and Data Science, CIT and DS 2019; Volgograd;
Russian Federation; 2019–2019, Vol. 1084, pp. 135-1523. The Code 230149. DOI:
10.1007/978-3-030-29750-3_11.
25. Zargaryan E.V., Zargaryan Y.A., Dmitrieva I.A., Sakharova O.N. and Pushnina I.V. Modeling
design information systems with many criteria. Information Technologies and Engineering –
APITECH – 2020, Journal of Physics: Conference Series, 2020, Vol. 2085 (3), pp. 032057(1-7).
DOI: 10.1088/1742-6596/1679/3/032057.
26. Shestova E.A., Shadrina V.V. Issledovanie postroeniya vidov operatsiy nad nechetkimi
mnozhestvami i nechetkoy approksimiruyushchey sistemy v srede MATLAB: ucheb. posobie
[Study of building types of operations on fuzzy sets and a fuzzy approximating system in the
MATLAB environment: textbook]. Taganrog, 2019.
Опубликован
2022-08-09
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ III. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ