Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 5.
-
ПРИМЕНЕНИЕ ЧЕТЫРЁХПОЛЮСНИКА ПУАНКАРЕ-СТЕКЛОВА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕРФЕЙСА ПРИ ПОЛУНАТУРНОМ МОДЕЛИРОВАНИИ СИСТЕМ
М.Н. Максимов , С.М. Максимова2022-01-31Аннотация ▼В статье рассматривается возможность применения фильтра Пуанкаре–Стеклова
для построения интерфейса при полунатурном моделировании системы. Приводится Z и Y –
форма представления четырёхполюсника. Полунатурное моделирование (HIL) предполагает
разбиение исходной системы на части, причём одна часть моделируется численно на компь-
ютере, а вторая часть представлена реальным физическим объектом. Части системы об-
мениваются данными друг с другом через программно-аппаратный интерфейс, который
может быть реализован по-разному и должен обеспечивать устойчивость, а также сходи-
мость результатов полунатурного моделирования к результатам моделирования исходной
системы. Варианты построения программно-аппаратных интерфейсов ITM, TLM, TFA,
PCD, DIM, GCS и фильтр Пуанкаре-Стеклова описаны в соответствующих литературных
источниках. В статье показано, как исходная система с помощью фильтра Пуанкаре-
Стеклова была разбита на части, что соответственно привело к разбиению на части сис-
темы уравнений, описывающей поведение исходной системы. Далее были вычислены значения
стабилизирующих параметров фильтра Пуанкаре-Стеклова и в соответствии с полученны-
ми значениями скорректированы системы уравнений разбитой на части системы. На сле-
дующем этапе в статье приводятся результаты численного моделирования исходной и раз-
битой на части системы в MATLAB. При моделировании по частям части системы обмени-
вались данными друг с другом на каждом шаге моделирования только один раз с задержкой τ
равной шагу моделирования. Такой способ численного моделирования разбитой на части сис-
темы максимально приближен к процессам, происходящим при полунатурном моделировании
систем. Сравнение полученных результатов моделирования исходной и разбитой на части
системы позволил сделать вывод, что фильтр Пуанкаре-Стеклова при правильном выборе
значений стабилизирующих параметров позволяет обеспечить устойчивость и сходимость
результатов полунатурного моделирования систем. -
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЧЕТЫРЁХПОЛЮСНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ФИЛЬТРА ПУАНКАРЕ-СТЕКЛОВА ДЛЯ ПОЛУНАТУРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМ
М. Н. Максимов , С. М. Максимова2022-01-31Аннотация ▼В статье показана возможность использования фильтра Пуанкаре-Стеклова для
обеспечения устойчивости полунатурного моделирования нелинейных систем. Полунатур-
ное моделирование (HIL) предполагает разбиение исходной системы на части, причём одна
часть моделируется численно на компьютере, а вторая часть представлена реальным
физическим объектом. Части системы обмениваются данными друг с другом через про-
граммно-аппаратный интерфейс, который может быть реализован по-разному и должен
обеспечивать устойчивость, а также сходимость результатов полунатурного моделиро-
вания к результатам моделирования исходной системы. Варианты построения программ-
но-аппаратных интерфейсов ITM, TLM, TFA, PCD, DIM, GCS и фильтр Пуанкаре-
Стеклова описаны в соответствующих литературных источниках. В статье показано,
как исходная нелинейная система с помощью фильтра Пуанкаре-Стеклова была разбита
на части, что соответственно привело к разбиению на части системы уравнений, описы-
вающей поведение исходной системы. Далее были вычислены значения стабилизирующих
параметров фильтра Пуанкаре-Стеклова и в соответствии с полученными значениями
скорректированы системы уравнений разбитой на части системы. На следующем этапе в
статье приводятся результаты численного моделирования исходной и разбитой на части
системы в MATLAB. При моделировании по частям части системы обменивались данными
друг с другом на каждом шаге моделирования только один раз с задержкой h. Такой способ
численного моделирования разбитой на части системы максимально приближен к процес-
сам, происходящим при полунатурном моделировании систем. Сравнение полученных ре-
зультатов моделирования исходной и разбитой на части системы позволил сделать вывод,
что фильтр Пуанкаре-Стеклова при правильном выборе значений стабилизирующих пара-
метров позволяет обеспечить устойчивость и сходимость результатов полунатурного
моделирования как линейных, так и нелинейных систем. -
РЕАЛИЗАЦИЯ В БАЗИСЕ ПЛИС РЕЛЯТОРНЫХ КОНТРОЛИРУЮЩИХ ОПРОСНЫХ УСТРОЙСТВ ЦИФРОВЫХ СИГНАЛОВ
С.А. Панычев , А.И. Панычев , А.В. Максимов270-2802025-07-31Аннотация ▼Сформулированы требования к современным средствам технического контроля и функ-
циональной диагностики оборудования для ответственных применений, одним из которых яв-
ляется обработка диагностической информации в темпе реального времени. Отмечено, что
для работы с цифровыми диагностическими сигналами перспективными являются реляторные
контролирующие опросные устройства, основанные на аппарате порядковой логики, дающей
существенный временной выигрыш перед традиционной двоичной логикой. Аппаратная реали-
зация порядково-логических опросных устройств в базисе ПЛИС наряду с очевидными преиму-
ществами этапа разработки позволит осуществлять оперативную реконфигурацию внутрен-
ней структуры для адаптации к изменяющимся условиям функционирования объекта контроля.
Рассмотрена аппаратная реализация двух известных устройств. Устройство переменного
приоритета использовано для выявления зафиксировавшего отказ или сбой датчика с возмож-
ностью установки номера датчика, с которого начнется опрос, и направления обхода датчи-
ков. Устройство централизованного контроля группы объектов применено для поиска экстре-
мального (максимального или минимального) цифрового диагностического сигнала с одновре-
менным определением номера соответствующего датчика за один такт работы системы
контроля и диагностики. Разработка комбинационных схем данных контролирующих опросных
устройств выполнена средствами ISE Design Suite 14.7. Представлены положительные резуль-
таты тестирования алгоритмов работы созданных моделей, сведенные в таблицы состояний
входов и выходов схем и иллюстрируемые временными диаграммами двоичных сигналов на вы-
водах схем. Дана оценка требуемых затрат ресурсов ПЛИС, выраженная в количестве логиче-
ских элементов и пользовательских контактов. Также на примере приборов низкой интеграции
и наиболее ресурсоемких образцов даны верхняя и нижняя оценки количество ПЛИС различных
типов семейств Xilinx Spartan-6, Xilinx Virtex-4 и отечественной серии 5576/5578 АО «КТЦ
«Электроника». Установлено, что при количестве диагностических датчиков до 200 в зависи-
мости от семейства ПЛИС для реализации одного контролирующего опросного устройства
требуется до 17 микросхем низкой интеграции и до 7 ресурсоемких микросхем -
МЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ БАЗЫ НЕЧЕТКИХ ПРАВИЛ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ РЕГУЛЯТОРОВ НА ОСНОВЕ СУБТРАКТИВНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ
А.С. Игнатьева , В.В. Шадрина , В. В. Игнатьев , А.В. Максимов181-1972025-07-24Аннотация ▼Целью работы является разработка метода оптимизации базы нечетких правил интеллектуального регулятора для управления техническим объектом с использованием субтрактивной кластеризации. В статье приведен обзор и краткий анализ состояния дел в области оптимизации работы интеллектуальных систем управления. Для достижения цели исследования разработана гибридная модель, в которой управление техническим объектом реализуется с помощью классического ПИ-регулятора и нечеткого ПИ-регулятора с сгенерированной структурой системы нечеткого вывода типа Cyгено и разработанной моделью адаптивной системы нейро-нечеткого вывода. Данная конфигурация модели позволяет формировать базу нечетких правил, которая не зависит от знаний эксперта в предметной области. В статье предложен новый метод оптимизации базы правил нечеткого регулятора на основе методов кластеризации, в частности субтрактивной кластеризации, позволяющий уменьшать количество правил нечеткого логического вывода и увеличить быстродействие системы управления техническим объектом. Сначала проведено моделирование гибридной модели, синтезированной на основе значений нечеткого и классического регуляторов до применения субтрактивной кластеризации. Применение субтрактивной кластеризации по разработанному в исследовании способу для значений классического регулятора и нечеткого, позволило добиться их количественного сокращения в 1,7 и 5,25 раз соответственно. Затем проведено моделирование гибридной модели, синтезированной на основе значений нечеткого и классического регуляторов после применения субтрактивной кластеризации. Результаты, полученные в процессе моделирования показали высокую эффективность предложенного метода оптимизации базы правил нечеткого регулятора. За счет применения субтрактивной кластеризации в гибридной модели для интеллектуального регулятора удалось значительно уменьшить количество функций принадлежности, требуемых для описания входных лингвистических переменных (с пяти до четырех) и уменьшить количество правил нечеткого логического вывода (с двадцати пяти до шестнадцати). Анализ полученных графиков переходных процессов, полученных для гибридных моделей до и после применения субтрактивной кластеризации, показал, что основные показатели качества процесса управления остаются неизменными при существенном сокращении проводимых вычислений.
-
О УСТОЙЧИВОСТИ ЧЕТЫРЁХПОЛЮСНИКА ПУАНКАРЕ-СТЕКЛОВА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПО ПОЛУНАТУРНОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ СИСТЕМ
М.Н. Максимов , Р.В. Склифус , С.М. Максимова2023-02-27Аннотация ▼Рассматривается устойчивость фильтра Пуанкаре–Стеклова как с точки зрения
теории четырёхполюсников, так и с точки зрения итерационных численных методов ре-
шения СЛАУ. Полунатурное моделирование (hardware in the loop (HIL)) предполагает раз-
биение исходной системы на части, причём одна часть моделируется численно на компь-
ютере, а вторая часть представлена реальным физическим объектом. Части системы
обмениваются данными друг с другом через программно-аппаратный интерфейс, который
может быть реализован по-разному и должен обеспечивать устойчивость, а также схо-
димость результатов полунатурного моделирования к результатам моделирования исход-
ной системы. Варианты построения программно-аппаратных интерфейсов ITM, TLM,
TFA, PCD, DIM, GCS и фильтр Пуанкаре-Стеклова описаны в соответствующих литера-
турных источниках. На первом этапе в статье в обобщённом виде сформулирована задача
по анализу устойчивости системы, разбитой на части с помощью фильтра Пуанкаре-
Стеклова. Найдены параметры данной системы. На втором этапе проведён анализ ус-
тойчивости разбитой на части системы как с точки зрения теории четырёхполюсников,
так и численный методов решения СЛАУ. На следующем этапе в статье приводятся ре-
зультаты численного моделирования исходной и разбитой на части системы в MATLAB.
При моделировании по частям части системы обменивались данными друг с другом на
каждом шаге моделирования только один раз с задержкой τ равной шагу моделирования.
Такой способ численного моделирования разбитой на части системы максимально при-
ближен к процессам, происходящим при полунатурном моделировании систем. Сравнение
полученных результатов моделирования исходной и разбитой на части системы позволил
сделать вывод, что фильтр Пуанкаре-Стеклова при правильном выборе значений стабили-
зирующих параметров позволяет обеспечить устойчивость и сходимость результатов
полунатурного моделирования систем, а также может легко обеспечит устойчивость
результатов РHIL моделирования.
1 - 5 из 5 результатов
