Применение нечеткой логики в системах реального времени на базе программно-технического комплекса УМИКОН

   При усложнении технологии производства и обьектов управления в современных промышленных областях управления инженерными системами классические методы управления имеют свои известные недостатки с точки зрения стабилизации и производительности. Для преодоления этих недостатков требуются разработка и реализация более эффективных интеллектуальных алгоритмов систем управления технологическими процессами (АСУТП). Повышение эффективности систем управления технологическими процессами является одной из важных задач в современных областях управления. Чтобы достичь этих целей, необходимо внедрение новых подходов к построению систем управления реального времени, таких как адаптивное управление, методы управления, основанные на искусственном интеллекте, в том числе на нечеткой логике. Системы управления, основанные на нечеткой логике, чаще всего применяются в случаях недостаточного количества информации об объектах управления, когда классические ПИД-регуляторы не могут обеспечить необходимое качество управления и регулирования. Некоторые объекты управления АЭС относятся к объектам управления данного типа. В работе рассматриваются этапы разработки нечеткого алгоритма и его реализация в системе реального времени и интегрировании его в инструментарий для создания систем управления технологическими процессами (АСУ ТП). Алгоритм включает этапы фазификации, построения базы правил и дефаззификации. Алгоритм нечеткой логики реализован в среде интерпретатора MikBASIC, являющегося системой технологического программирования базы данных реального времени MWBridge. Настоящая статья посвящена разработке нечеткого регулятора в реальном масштабе времени для управления задвижкой с целью поддержания параметра выхода системы в соответствии с заданными значениями.

1. Тарасов В. Б. Интеллектуальные SCADA-системы: истоки и перспективы / В. Б. Тарасов, М. Н. Святкина // Наука и образование : Электрон. журн. МГТУ им. Н. Э. Баумана. – 2011. – № 10.

2. Mauro Vitor de Oliveira, José Carlos Soares de Almeida. Application of artificial intelligence techniques in modeling and control of a nuclear power plant pressurizer 0system // Progress in Nuclear Energy, 2013. V. 63. P. 71–85.

3. Piegat A. Fuzzy Modelling and Control. Heidelberg; New York: Physica-Verlag, 2001. 728 p.

4. Thae Thae Ei Aung, Myo Maung Maung and Hla Myo Tun. Design and Development of Fuzzy Logic Controller for Liquid Flow Control // International Journal of Electronics and Computer Science Engineering. ISSN: 2277-1956/V3-N3-208-218.

5. Zaidan Qawaqzeh M., Khalil Ibrahim Y. Valve Control System Using Fuzzy Logic // British Journal of Mathematics & Computer Science; BJMCS, 2016. V. 14 (4). P. 1–7.

6. Saleem Khan M., Khaled Benkrid. Design of Liquids Mixing Control System using Fuzzy Time Control Discrete Event Model for Industrial Applications // World Academy of Science, Engineering and Technology, 2010. № 48. P. 545–553.

7. Крюков В. В. Управление редуцированием газа магистральных газопроводов высокого давления с применением аппарата нечеткой логики / В. В. Крюков, В. В. Тугов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2019. – Т. 49. – № 1. – С. 55–65.

8. Власов В. А. Внедрение опыта создания АСУ ТП объектов атомной отрасли на базе ПТК УМИКОН в учебный процесс / В. А. Власов [и др.] // Известия вузов. Ядерная энергетика. – 2014. – № 1. – С. 149–155.

9. Толоконский А. О. Реализация принципа разнообразия программно-технических комплексов АСУ ТП объектов атомной отрасли в учебном процессе / А. О. Толоконский, В. С. Володин // Подготовка кадров. Ядерная энергетика. – 2018. – № 1. – С. 154–164.

10. Хижняков Ю. Н. Алгоритмы нечеткого, нейронного и нейро-нечеткого управления в системах реального времени : учеб. пособие / Ю. Н. Хижняков. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2013. – 156 с.