Thuật toán điều khiển cho chất lỏng hai thùng Hệ thống cấp độ Một nghiên cứu thử nghiệm Khoa Kỹ thuật Điện Viện Công nghệ Quốc gia, Rourkela Rourkela 769008, Odisha, Ấn Độ Soumya Ranjan Mahapatro Mach[.]
Machine Translated by Google Thuật toán điều khiển cho chất lỏng hai thùng Hệ thống cấp độ: Một nghiên cứu thử nghiệm Soumya Ranjan Mahapatro Khoa Kỹ thuật Điện Viện Công nghệ Quốc gia, Rourkela Rourkela-769008, Odisha, Ấn Độ Machine Translated by Google Thuật toán điều khiển cho chất lỏng hai thùng Hệ thống cấp độ: Một nghiên cứu thử nghiệm Một luận án nộp để đáp ứng phần yêu cầu cho việc trao giải thưởng cấp Thạc sĩ công nghệ nghiên cứu TRONG Kỹ thuật điện qua Soumya Ranjan Mahapatro Cuộn số: 611EE104 Theo hướng dẫn GS Bidyadhar Subudhi Khoa Kỹ thuật Điện Viện Công nghệ Quốc gia, Rourkela Rourkela-769008, Odisha, Ấn Độ 2012-2014 Machine Translated by Google Khoa Kỹ thuật Điện Viện Công nghệ Quốc gia, Rourkela GIẤY CHỨNG NHẬN Điều để xác nhận luận án có tiêu đề “Thuật toán điều khiển cho mức chất lỏng hai bể Hệ thống: Một nghiên cứu thực nghiệm”, ông Soumya Ranjan Mahapatro nộp cho Viện Công nghệ Quốc gia Rourkela cho giải thưởng Thạc sĩ Công nghệ theo Nghiên cứu Kỹ thuật điện hồ sơ công việc nghiên cứu trung thực thực ông Khoa Điện, giám sát Chúng tin luận văn đáp ứng phần yêu cầu để trao Thạc sĩ Công nghệ Nghiên cứu Các kết thể luận án không gửi cho giải thưởng mức độ khác Địa điểm: Rourkela Ngày: GS Bidyadhar Subudhi Machine Translated by Google Tận tụy ĐẾN Cha Mẹ yêu dấu …Soumya Ranjan Mahapatro Machine Translated by Google Nhìn nhận Trước hết, tơi vơ biết ơn người hướng dẫn tôi, Giáo sư Bidyadhar Subudhi GS.Subhojit Ghosh thúc đẩy, hướng dẫn xuất sắc họ Ban đầu, Tiến sĩ S Ghosh giới thiệu cho tơi vấn đề kiểm sốt mức chất lỏng bể ghép nối phải rời khỏi NIT Rourkela năm Trên thực tế, Tầm nhìn hỗ trợ anh tạo sở cho luận điểm Sau tơi đến hướng dẫn Giáo sư Bidyadhar Subudhi Thực sự, mang ơn thầy giáo PGS Bidyadhar Subudhi hướng dẫn kích thích anh khuyến khích nhân từ anh xuyên suốt tác phẩm Tôi muốn bày tỏ lịng biết ơn tới thành viên Ủy ban giám sát Masters, Giáo sư UCPati Giáo sư SKBehera lời khun họ Tơi biết ơn Giáo sư Anup Ku Panda Trưởng Khoa Kỹ thuật Điện, NIT Rourkela cung cấp tất sở vật chất phục vụ cho cơng việc nghiên cứu Đồng thời xin cảm ơn giảng viên khác khoa phịng Tơi xin cảm ơn nhân viên phịng thí nghiệm phịng thí nghiệm Nghiên cứu Kiểm soát nhân viên văn phịng chúng tơi phận cho dịch vụ tuyệt vời họ giúp đỡ Tôi biết ơn học giả nghiên cứu cao cấp Dushmanta Kumar Das, Basanta Sahu, Sathyam Bonala, Raja Rout, Subhasish Mahapatra, Pradosh Sahu, Muralidhar Killi đồng nghiệp nghiên cứu Amrit Anand Mahapatra, Chavi Surendu Sharma tất nhà nghiên cứu thành viên Control and Robotics Lab of NIT Rourkela hợp tác, giúp đỡ họ Tôi xin cảm ơn Bộ Nguồn nhân lực Phát triển, Ấn Độ (MHRD) để cấp học bổng hai năm qua để theo đuổi nghiên cứu Tơi bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến cha mẹ Soudamini Mahapatro Padma Charan Mahapatro, anh trai, anh rể em gái tơi tình u, hỗ trợ khích lệ Soumya Ranjan Mahapatro Machine Translated by Google trừu tượng Kiểm soát mức chất lỏng hệ thống bể ghép nối (CTS) kiểm soát chuẩn cổ điển vấn đề Động lực học CTS giống với nhiều hệ thống thực chưng cất cột, trình nồi hơi, nhà máy lọc dầu ngành cơng nghiệp hóa dầu nhiều vấn đề kiểm soát điểm chuẩn đầy thách thức pha phi tuyến tính khơng cực tiểu đặc trưng Hơn nữa, ràng buộc vật lý đặt phức tạp việc kiểm sốt thiết kế Luận án cung cấp mô tả CTS với cấu hình phần cứng sử dụng để mang công việc nghiên cứu Thông thường, nhận dạng hệ thống thủ tục để có giá trị tốn học mơ hình hệ thống vật lý từ liệu đầu vào-đầu thử nghiệm hệ thống Tồn q trình xác định hệ thống từ liệu đầu vào đầu bao gồm sáu bước Nó bắt đầu với thiết kế thử nghiệm, sau thu thập liệu tiền xử lý liệu, lựa chọn cấu trúc mơ hình phù hợp, sau ước lượng tham số mơ hình cuối mơ hình xác nhận cách sử dụng liệu thử nghiệm Công việc nhằm mục đích sử dụng có phát triển công cụ nhận dạng hệ thống để có mơ hình phù hợp cho thiết bị xe tăng ghép nối nghiên cứu Dựa mơ hình xác định, thuật tốn điều khiển được phát triển để trì mức chất lỏng khơng đổi có xáo trộn phát sinh mở van đột ngột bể chứa Rất nhiều cơng trình nghiên cứu đạo vài năm qua để phát triển chiến lược kiểm soát cho CTS Nhưng, tác phẩm báo cáo để xác nhận chiến lược kiểm soát phát triển thơng qua thử nghiệm cài đặt Vì vậy, có hội tốt để phát triển số điều khiển tiên tiến thực chúng thời gian thực thiết lập thử nghiệm CTS phịng thí nghiệm Mục tiêu cơng việc trì mực nước giá trị điểm đặt mong muốn đồng thời đảm bảo hiệu suất mạnh mẽ có nhiễu tải Ban đầu, để điều chỉnh mức chất lỏng mong muốn hai bể, điều khiển PI dựa LMI được thiết kế triển khai thời gian thực CTS Thông thường, theo cách tiếp cận này, thiết kế điều khiển PI vấn đề xây dựng vấn đề thiết kế điều khiển phản hồi trạng thái, vấn đề giải thêm cách khai thác phương pháp tối ưu hóa lồi Nhưng, mang lại phản ứng chậm Do đó, điều khiển PI mờ thích nghi (AFPI) phát triển để thu mức chất lỏng tốt hiệu suất so với điều khiển PI dựa LMI Bộ điều khiển AFPI phát triển bao gồm hai điều khiển PI kết nối song song, chẳng hạn điều khiển PI phụ Trong sơ cấp phần, tham số điều khiển PI cố định điều chỉnh phương pháp Ziegler-Nichols Machine Translated by Google phần thứ cấp, tham số thay đổi hoàn toàn cách lựa chọn luật mờ phù hợp thời gian thực Bộ điều khiển AFPI phát triển cung cấp mức chất lỏng xác nhờ phạm vi lớn điều kiện hoạt động điều khiển logic mờ (FLC) bao gồm nhiều loại điều kiện hoạt động lợi điều khiển Sau thực phát triển AFPI thời gian thực, quan sát từ phản ứng thử nghiệm mà mang lại đáp ứng theo dõi tốt tạo độ vọt lố khơng mong muốn Do đó, để có theo dõi tốt hiệu suất mạnh mẽ, điều khiển chế độ trượt thiết kế Nhưng từ kết thử nghiệm mô phỏng, người ta quan sát thấy rằng, bị nhiễu vấn đề có mối quan tâm nghiêm trọng hội làm hỏng truyền động cài đặt Do đó, để giảm vấn đề huyên thuyên, chế độ trượt mờ thích ứng điều khiển (AFSMC) phát triển triển khai thời gian thực Từ hai kết thí nghiệm, tức có nhiễu tải khơng có nhiễu quan sát thấy điều khiển AFSMC đề xuất mang lại hiệu suất điều khiển mạnh mẽ để trì mức chất lỏng mong muốn khơng đổi hai bể so với điều khiển trình bày khác Machine Translated by Google nội dung trừu tượng nội dung vii danh sách hình ix Danh sách bảng xi Danh sách viết tắt Chương-1 1.1 v xii Giới thiệu Mô tả hệ thống bể ghép nối 1.2 Mô tả Thiết lập Thử nghiệm Xe tăng Ghép nối 1.2.1 Hội thảo thời gian thực 1.3 Khảo sát tài liệu chiến lược kiểm soát áp dụng cho Hệ thống bể ghép nối (CTS) 1.4 Động lực 1,5 Mục tiêu luận văn 10 1.6 Tổ chức luận án 10 Chương Mơ hình động lực học hệ thống xe tăng ghép nối 2.1 2.2 Kết hợp hai xe tăng động lực 11 Nhận dạng hệ thống để có mơ hình động 14 Hệ thống bể ghép 2.3 Kết thu từ Nhận dạng hệ thống 18 2.4 Tóm tắt chương 20 Chương Thiết kế điều khiển PI dựa LMI cho hệ thống bể ghép nối Mục tiêu 3.1 chương Bất đẳng 21 3.2 thức ma trận tuyến tính (LMI): Giới thiệu tóm tắt 3.3 22 Công thức dựa khung LQR-LMI cho PI Thiết kế điều khiển 23 3.4 Kết thảo luận 26 3,5 Tóm tắt chương 31 Chương Thiết kế điều khiển PI mờ thích nghi cho Hệ thống bể ghép 4.1 Thiết kế điều khiển PI mờ thích ứng 32 4.2 Thiết Kế Điều Khiển Logic Mờ (FLC) 34 4.3 Kết thảo luận 38 4.4 Tóm tắt chương 41 Machine Translated by Google Chương Thiết kế triển khai thời gian thực trượt Bộ điều khiển chế độ cho hệ thống bình chứa ghép nối 5.1 Báo cáo vấn đề 43 5.2 Sự phát triển luật điều khiển chế độ trượt 43 5.2.1 Luật điều khiển cho Tank-1 43 5.2.2 Luật điều khiển cho Tank-2 46 5.3 Kết thảo luận 48 5.4 Tóm tắt chương 52 Chương Phát triển chế độ trượt mờ thích ứng Thiết kế điều khiển cho hệ thống bình chứa ghép nối 6.1 mục tiêu 6.2 Phát triển chế độ trượt mờ thích ứng 53 Bộ điều khiển 54 6.2.1 Phát triển luật điều khiển cho Tank-1 55 6.2.2 Phát triển luật điều khiển cho Tank-2 57 6.3 Thiết Kế Điều Khiển Logic Mờ 59 6.4 Kết thảo luận 62 6,5 Tóm tắt chương 66 Chương 7.1 Kết luận đề xuất cho công việc tương lai kết luận 67 7.2 Đóng góp luận án 69 7.3 Gợi ý cho công việc tương lai 69 Người giới thiệu 71 Machine Translated by Google danh sách hình sl Sự miêu tả Trang KHƠNG KHƠNG 1.1 Ví dụ hệ thống cấp chất lỏng bình chứa ghép nối 1.2 Biểu diễn sơ đồ hệ thống mức chất lỏng điển hình 1.3 đơn vị khí bể ghép nối 1.4 Biểu diễn sơ đồ thiết lập thử nghiệm Hiển thị phần cứng 1.5 Sơ đồ quy trình tạo mã Xưởng thời gian thực Biểu diễn mô hình hai bể ghép nối 2.1 11 2.2 Biểu diễn nhận dạng mơ hình hộp đen 14 2.3 15 Biểu diễn cấu trúc mơ hình chung 2.4 Sơ đồ khối mơ hình OE 2.5 Sơ đồ khối mơ 15 hình ARX 2.6 Sơ đồ khối mơ hình 16 ARMAX 2.7 Dữ liệu đầu vào thử nghiệm 2.8 17 Đầu thử nghiệm so với đầu 18 mơ mơ hình xác định cho 18 bể 2.9 Đầu thử nghiệm so với Đầu mơ Mơ hình xác định cho 19 bể 2.1 Phản hồi biểu đồ lỗi Square Square (MSE) 19 2.1 Phản hồi xác thực mơ hình cách sử dụng Phân tích tương quan tự động 19 3.1 24 Cấu trúc tổng quát PI giống điều khiển phản hồi trạng thái 3.2 Sơ đồ khối Bộ điều khiển PI dựa LMI đề xuất 26 3.3 Phản hồi mô điều khiển PI dựa LMI để kiểm soát Xe tăng 27 3.4 Phản hồi mô điều khiển PI dựa LMI để kiểm soát Xe tăng 27 3.5 Phản hồi mô điều khiển PI điều chỉnh Ziegler Nichols để kiểm soát mức 28 bể 3.6 Đáp ứng mô điều khiển PI điều chỉnh Ziegler Nichols để điều khiển mức 28 bể 3.7 Phản ứng thử nghiệm kiểm soát PI dựa LMI để kiểm soát Bể 28 3.8 Phản hồi thử nghiệm kiểm soát PI dựa LMI để kiểm soát Bể 29 3.9 Phản hồi thử nghiệm kiểm soát PI dựa Ziegler Nichols để kiểm soát mức độ 29 bể 3.10 Đáp ứng thử nghiệm điều khiển PI dựa Ziegler Nichols để điều khiển mức 29 bể 4.1 Sơ đồ cấu trúc điều khiển PI mờ thích nghi 4.2 Sơ đồ biểu diễn hệ thống Điều khiển Logic mờ 33 35 Machine Translated by Google Bảng 6.1 Các biến ngôn ngữ cho tham số đầu vào đầu NB Âm lớn NM Phương tiện tiêu cực NS tiêu cực nhỏ ZE Số khơng PB tích cực lớn Trung bình tích cực BUỔI CHIỀU tích cực nhỏ Tái bút PM PB NB NM NS ZE PS ⁄ PB ZE BUỔI CHIỀU Tái bút Tái bút Tái bút NS NS NM NM NB NB ZE NS NS NM NM NB ZE NS NS Nm NM ZE NS NS NS Tái bút ZE chiều PS NS PB PM PM PS NM PB Tái bút Tái bút PB PM PM PS ZENS Tái bút Mô tả sở luật mờ điều khiển mức bể [49] PM PB NB NM NS ZE PS ⁄ PB ZE BUỔI CHIỀU Tái bút Tái bút Tái bút NS NS NM NM NB NB ZE NS NS NM NM NB ZE NS NS Nm NM ZE NS NS NS Tái bút ZE chiều PS NS PB PM PM PS NM PB Tái bút Tái bút PB PM PM PS Mô tả sở luật mờ điều khiển mức bể [49] ZENS Tái bút Machine Translated by Google Để phát triển điều khiển mờ cho CTS để trì mức chất lỏng mong muốn cụ thể cấp độ, hai sở quy tắc thiết kế cho hai xe tăng Cơ sở quy tắc kiến thức sở điều thực cách sử dụng quy tắc IF-THEN Cơ sở quy tắc đề cập mà giải thích mối quan hệ biến mờ đầu vào đầu định nghĩa chức thành viên Ở đây, chức thành viên chọn dựa đánh đổi giảm độ phức tạp hiệu suất tốt Trong tác phẩm này, suy luận mờ Mamdani hệ thống với bảy chức thành viên xác định bảng 6.1 xem xét cho thực thiết kế giải mờ Sau sử dụng hệ thống suy luận mờ, đầu mờ chuyển đổi thành giá trị sắc nét để cung cấp cho nhà máy Phương pháp chuyển đổi biến mờ thành biến sắc nét gọi trình giải mờ Có nhiều phương pháp giải mờ khác có sẵn trọng tâm, đường phân giác, trung bình cực đại (MOM), cực đại nhỏ (SOM) lớn tối đa (LOM) Ở phương pháp giải mờ trọng tâm sử dụng để giải mờ mờ thành tín hiệu điều khiển sắc nét Lý thực giải mờ trung tâm phương pháp tính hợp lý trực quan [47] cung cấp tín hiệu xác 6.4 Kết Thảo luận Hình 6.6 6.7 trình bày kết mơ Hình 6.10 6.11 thể kết thử nghiệm kết cho hệ thống bể ghép Hình 6.8 6.9 minh họa phản ứng huyên thuyên hai xe tăng Để cải thiện phản ứng huyên thuyên, thuật ngữ mờ xem xét Từ Hình 6.10 6.11, người ta quan sát thấy biến trượt hội tụ có nghĩa trạng thái mặt trượt ( xhx , ) Rõ ràng từ Hình.6.6 đầu y(t) =h1 (t) Hình 6.7 mà đầu y(t) =h2 (t) hội tụ đến mức mong muốn chẳng hạn h1d h2d khoảng 60 giây 100 giây Bảng 6.2 Các thông số Bộ điều khiển chế độ trượt thích ứng Biểu tượng Giá trị K 0,050 N 0,1194 0,1 (Bể 1),0,35 (Bể 2) γ 500 (Xe tăng 1),0,05 (Xe tăng 2) Machine Translated by Google 35 30 25 20 Cấp độ (tính cm) 15 10 100 200 300 400 500 600 800 700 Thời gian (Giây) Hình 6.6 Phản hồi mơ AFSMC điều khiển mức Xe tăng 11 10 Cấp độ (tính cm ) số 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 Thời gian (Giây) Hình 6.7 Phản hồi mô AFSMC điều khiển mức Xe tăng mặt trượt quỹ đạo mong muốn -1 -2 -3 10 15 20 Hình 6.8 Mặt trượt điều chỉnh mức bể 25 30 35 Machine Translated by Google 10 số bề mặt trượt quỹ đạo mong muốn -0,1 -0,2 14.02 14.04 14.06 14.08 14.1 15 -2 10 20 25 30 35 Hình 6.9 Mặt trượt điều chỉnh mực nước Bồn 25 20 15 10 mong muốn Cấp độ (tính cm ) Thực nghiệm -5 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 Thời gian (giây) Hình 6.10 Phản ứng thử nghiệm AFSMC kiểm soát mức độ Bể 25 20 15 mong muốn Thực nghiệm 10 Cấp độ (tính cm) -5 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 Thời gian (giây) Hình 6.11 Phản ứng thử nghiệm AFSMC kiểm sốt mức độ Xe tăng Từ hình 6.10 6.11, nhận thấy rằng, với mức thuật toán điều khiển AFSMC đề xuất hai bể đạt đến mức mong muốn với thời gian lắng Nó khơng mang lại vượt lỗi trạng thái ổn định Tại đây, mực nước hai bể trì mức mong muốn hai bước mong muốn, bể trì mức mong muốn mức 20 cm 0-320 giây giây Machine Translated by Google mức mong muốn mức 10 cm 330-500 giây bể mức mong muốn điều chỉnh mức 10 cm cho 0-320 giây mức mong muốn thứ hai 20 cm 330-500 giây Từ hình 6.10 chứng kiến rằng, mức điều chỉnh bể bước mong muốn đầu tiên, mức ổn định ổn định khoảng 30 giây với lỗi trạng thái ổn định bước mong muốn thứ hai, ổn định khoảng 350 giây với lỗi trạng thái ổn định Cũng từ Hình 6.11 thấy rằng, mức điều chỉnh bể điểm đặt mong muốn đầu tiên, mức ổn định khoảng 10 giây với trạng thái ổn định lỗi bước mong muốn thứ hai, mức giải khoảng 340 giây mà khơng có lỗi trạng thái ổn định 25 20 15 làm phiền 10 Cấp độ (tính cm) mong muốn Thực nghiệm -5 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 Thời gian (giây) Hình 6.12 Phản hồi thử nghiệm AFSMC chế độ loại bỏ nhiễu mức kiểm soát xe tăng 25 20 15 làm phiền 10 mong muốn Thực nghiệm Cấp độ (tính cm ) -5 50 100 150 200 250 300 350 400 450 Thời gian (giây) Hình 6.13 Phản hồi thử nghiệm AFSMC chế độ loại bỏ nhiễu mức kiểm soát xe tăng Hình 6.12 6.13 minh họa khả loại bỏ nhiễu AFSMC trình bày thuật toán điều khiển Ở đây, nhiễu áp dụng cho hai bể trạng thái ổn định trường hợp nhiễu tải thêm vào hệ thống cách mở van đột ngột 30 giây trường hợp bể 50 giây bể Từ Hình 6.12 6.13, thấy AFSMC đề xuất thuật toán đưa phản ứng hệ thống đến điểm đặt với thời gian ổn định ổn định lỗi trạng thái sau loại bỏ nhiễu tải 500 Machine Translated by Google Bảng 6.3 Đánh giá hiệu suất thuật toán điều khiển AFSMC SMC so sánh huyên thuyên Thời gian thực Tác dụng vấn đề thực Đạt đến thời gian mong muốn mức trạng thái làm phiền Sự từ chối khả ổn định Mờ thích nghi Trơn tru Khó Chế độ trượt 22 giây (Xe tăng 1) Tốt 10 giây (Xe tăng 2) Kiểm soát (AFSMC) trượt Ít dễ dàng giây(Xe tăng Cách thức mịn AFSMC 1) giây(Xe tăng 2) Điều khiển so với (SMC) AFSMC Ít so với AFSMC 6.5 Tóm tắt chương Trong chương này, luật điều khiển chế độ trượt mờ thích ứng phát triển để trì mức chất lỏng mong muốn hai bể mức mong muốn Trong chương này, thuật ngữ mờ bao gồm bề mặt trượt để cải thiện hiệu ứng trò chuyện Nó tìm thấy từ kết mô thử nghiệm mà điều khiển AFSMC thể tốt hiệu suất Người ta quan sát thấy thuật toán điều khiển AFSMC cung cấp độ bền tốt hiệu suất chống lại loại bỏ nhiễu loạn hiệu suất theo dõi so với PI dựa LMI, PI mờ thích ứng (AFPI), điều khiển chế độ trượt thông thường (SMC) Machine Translated by Google Chương Kết luận đề xuất cho công việc tương lai 7.1 Kết luận Luận án trình bày số chiến lược điều khiển LMI based PI, Adaptive Fuzzy PI, Điều khiển chế độ trượt điều khiển chế độ trượt mờ thích ứng Các chiến lược kiểm sốt đạt hiệu việc đáp ứng mục tiêu kiểm sốt, tức trì mức chất lỏng mong muốn hai bể hệ thống bể ghép đáp ứng ràng buộc vật lý đầu vào điều khiển Việc phát triển tất chiến lược kiểm sốt trình bày cho CTS thực thành công triển khai MATLAB/SIMULINK cách xem xét khớp nối bể thẳng đứng hệ thống bể ghép Trong chương chương 3, PI dựa LMI PI mờ thích ứng (AFPI) triển khai thời gian thực hệ thống cấp chất lỏng bể ghép nối, mang lại hiệu lớn vượt nhiều thời gian để trì mức độ mong muốn Do cải thiện phản hồi, chương 4, điều khiển chế độ trượt thiết kế nhằm đạt được, cách tiếp cận hiệu để kiểm sốt hệ thống phi tuyến tính khơng chắn có mặt mơ hình khơng chắn nhiễu loạn Sau triển khai thời gian thực, người ta nhận thấy rằng, bị vấn đề huyên thuyên thường có mối quan tâm nghiêm trọng khả hư hỏng truyền động Do để giảm bớt vấn đề huyên thuyên chương 5, điều khiển chế độ trượt mờ thích nghi phát triển, thiết kế trượt bề mặt liên quan đến biến mờ để cải thiện vấn đề trò chuyện Người ta quan sát thấy kết thu từ điều khiển AFSMC đó, thuật tốn điều khiển xây dựng đảm bảo tốt hiệu suất mạnh mẽ đối mặt với không chắn hệ thống loại bỏ nhiễu loạn cần thời gian để ổn định mức ổn định mong muốn hai bể so với bể khác điều khiển thảo luận chương 2, chương chương Machine Translated by Google Bảng Đánh giá hiệu suất tất điều khiển dựa số hiệu suất cho Xe tăng Bộ điều khiển PI dựa LMI Nhận xét IAE ISE 62,82 27,81 Bộ điều khiển • Triển khai theo thời gian thực dễ dàng với kiểu phản hồi chậm chạp mang lại kết • Cả hai giá trị ISE IAE cao so với AFPI, SMC AFSMC PI mờ thích ứng 13.017 4.356 Bộ điều khiển (AFPI) • Triển khai thời gian thực khó khăn so với điều khiển PI dựa LMI điều khiển này, việc lựa chọn phạm vi chức thành viên tốn nhiều thời gian • Cả hai số hiệu suất thấp so với điều khiển PI dựa LMI Chế độ trượt 3.296 10,86 • Triển khai theo thời gian thực dễ dàng so với AFPI Bộ điều khiển (SMC) • Giá trị ISE IAE thấp so với hai Bộ điều khiển PI AFPI dựa LMI Mờ thích nghi 12.32 9.695 Chế độ trượt • Triển khai Real -Time khó khăn so với SMC Nó có khả loại bỏ nhiễu tốt so với SMC • Cả hai Chỉ số Bộ điều khiển Hiệu suất thấp so với điều khiển PI dựa LMI điều khiển AFPI giá trị ISE (AFSMC) thấp so với giá trị ISE thu từ SMC Bảng 7.2 Đánh giá hiệu suất tất điều khiển dựa số hiệu suất cho Xe tăng Bộ điều khiển IAE PI dựa LMI 43.221 Bộ điều khiển PI mờ thích ứng Nhận xét ISE 17.81 Giá trị ISE IAE cao so với điều khiển khác AFPI, SMC AFSMC 23.13 13.017 Giá trị ISE IAE thấp so với Bộ điều khiển PI dựa LMI Bộ điều khiển (AFPI) Chế độ trượt 10.843 Bộ điều khiển 18.97 Giá trị IAE thấp so với PI dựa LMI AFPI ISE thấp so với điều khiển PI dựa AFSMC LMI (SMC) Mờ thích nghi Chế độ trượt 14.042 16.804 Giá trị IAE thấp so với AFPI , LMI PI dựa giá trị ISE so với tất Bộ điều khiển điều khiển trình bày PI dựa LMI, (AFSMC) AFPI, SMC AFSMC Machine Translated by Google 7.2 Đóng góp luận án Sau đóng góp luận văn • Bộ điều khiển PI dựa khung LQR-LMI PI mờ thích ứng (AFPI) phát triển thực thời gian thực để điều chỉnh mức độ • Để cung cấp hiệu suất mạnh mẽ, điều khiển chế độ trượt đề xuất Như thường lệ điều khiển chế độ trượt bình thường bị vấn đề huyên thuyên, để khắc phục khó khăn này, điều khiển chế độ trượt thích ứng phát triển thực hệ thống mức chất lỏng thời gian thực 7.3 Gợi ý cho cơng việc tương lai • Trong luận án, xét hai hệ thống bể phương trình động lực học thiết kế điều khiển thực cho phù hợp Nó mở rộng đến bốn xe tăng với việc xem xét hiệu ứng tách ghép chéo, điều gây vấn đề thách thức • Trong chương 4, để có phản ứng mạnh mẽ đối mặt với xáo trộn mơ hình tham số khơng chắn điều khiển chế độ trượt thiết kế thực thời gian thực Nhưng thông thường, điều khiển chế độ trượt gặp phải vấn đề tiếng kêu Do đó, chương 5, điều khiển chế độ trượt mờ thích nghi được phát triển để cải thiện việc trị chuyện biến mờ xem xét thiết kế mặt trượt Nó cải thiện cách sử dụng bậc cao chế độ trượt (HOSM) thuật toán siêu xoắn Machine Translated by Google phổ biến luận án [1] S Mahapatro, B Subudhi S Ghosh, “Thiết kế điều khiển PI mờ thích ứng cho khớp nối Hệ thống xe tăng: Xác nhận thử nghiệm,” Hội nghị quốc tế lần thứ ba tiến Kiểm sốt Tối ưu hóa Hệ thống Động lực học (ACODS), IFAC, Elsevier Kỷ yếu , tập 3,PP 878-881,13-15 tháng năm 2014,IIT Kanpur [2] S Mahapatro, B Subudhi S Ghosh, “Đánh giá thực nghiệm kiểm soát tối ưu Thiết kế cho hệ thống bình chứa ghép nối”, st Hội thảo quốc tế Tự động hóa, Điều khiển, Năng lượng Hệ thống (ACES), PP 1-5, IEEE, 1-2 tháng năm 2014, Kolkota [3] S Mahapatro, B Subudhi S Swain, “Thiết kế điều khiển PI dựa mơ hình nội cho the Coupled Tank System: Một nghiên cứu thử nghiệm”, Hội nghị quốc tế Circuit, Công nghệ điện toán lượng (ICCPCT), IEEE, 20-21 tháng năm 2014, Kanyakumari [4] S Mahapatro B Subudhi “Điều khiển chế độ trượt mờ thích ứng cho xe tăng ghép nối Hệ thống: Một nghiên cứu thực nghiệm”, Tạp chí Kiểm soát Châu Á, Wiley (Đăng vào tháng 2014, Đang xem xét) [5] S Mahapatro, B Subudhi S Ghosh, “Thiết kế điều khiển PI cho hệ thống bình chứa kết hợp sử dụng phương pháp tiếp cận LMI: Một nghiên cứu thực nghiệm” Elsevier (Đăng vào tháng 3-2014, Dưới Ôn tập) Machine Translated by Google Người giới thiệu [1] “Hướng dẫn thử nghiệm điều khiển hệ thống bình chứa ghép nối,” Feedback Instruments Ltd [2] KH Johansson, “Quy trình tăng gấp bốn lần: quy trình phịng thí nghiệm đa biến với số khơng điều chỉnh,” Giao dịch IEEE Công nghệ Hệ thống Điều khiển, tập 8, không 3, trang 456-465, 2000 [3] S Kangwanrat, V Tipsuwannapom A Numsomran, “Thiết kế điều khiển PI sử dụng kỹ thuật MRAC cho Quy trình Xe tăng ghép nối,” Hội nghị Quốc tế Hệ thống Tự động hóa Điều khiển (ICCAS), trang 485-499, 2010 [4] EP Gatzke, ES Meadows C Wang, “Điều khiển dựa mơ hình hệ thống bốn xe tăng,” Tạp chí Máy tính Kỹ thuật Hóa học, tập 24, số 2, trang 1503-1509, 2000 [5] ST Lian, K Marzuki Y Rubiyah, “Điều chỉnh điều khiển mờ thần kinh thuật toán di truyền với ứng dụng cho hệ thống kiểm soát mức chất lỏng,” Tạp chí Ứng dụng Kỹ thuật Trí tuệ Nhân tạo, tập 11, không 4, trang 517-529, 1998 [6] SN Engin J Kuvulmaz, “Điều khiển mờ mơ hình ANFIS đại diện cho hệ thống mức chất lỏng phi tuyến tính,” Ứng dụng & Điện tốn Thần kinh, Springer, tập 13, không 3, trang 202-210, 2004 [7] KH Ang, G Chong Y Li, “Phân tích, thiết kế công nghệ hệ thống điều khiển PID,” Giao dịch IEEE Công nghệ Hệ thống Điều khiển, tập 13, không 4, trang 559-576, 2005 [số 8] J Chaoraingern, A Numsomranana, T Suesut T Trisuwannawat, “Thiết kế điều khiển PID phương pháp gán tỷ lệ đặc tính cho quy trình bể ghép,” Hội nghị IEEE trí thơng minh tính tốn để điều khiển mơ hình hóa tự động hóa, tập 1, trang 590-594, 2005 [9] MW Foley RH Julien BR Copeland, “So sánh phương pháp điều chỉnh điều khiển PID,” Tạp chí Kỹ thuật Hóa học Canada, tập 83, khơng 4, trang 712- 722, 2005 [10]KL Vũ, CC Yu Yu-C Cheng, “Kiểm sốt mức tự hai bậc,” Tạp chí Kiểm sốt Quy trình, tập 11, khơng 3, trang 311-319, 2001 [11] C.C Hang KK Sin, “Một nghiên cứu hiệu suất so sánh điều chỉnh tự động PID,” IEEE Tạp chí Hệ thống điều khiển, tập 11, không 5, trang 41-47, 1991 [12] F Aslam MZ Haider, “Việc triển khai phân tích so sánh điều khiển PID phương pháp điều chỉnh tự động chúng để kiểm soát mức chất lỏng ba bể,” Tạp chí Quốc tế Ứng dụng Máy tính, tập 21, 2011 [13] S Nithya, N Sivakumaran, T Balasubramanian N Anantharaman, “Thiết kế điều khiển dựa mô hình cho trình bể hình cầu thời gian thực,” Tạp chí Quốc tế Mơ , Khoa học Hệ thống Công nghệ, tập 9, trang 247-252, 2008 [14] V Tanasa V Calofir, “Kiểm soát mức liệu lấy mẫu xe tăng ghép nối phi tuyến tính,” Hội nghị quốc tế chất lượng tự động hóa thử nghiệm người máy, IEEE, trang 3-8, 2012 Machine Translated by Google [15] CC Ko, B BM Chen, J Chen, Y Zhuang KC Tan, “Phát triển phịng thí nghiệm dựa web cho thí nghiệm kiểm sốt thiết bị xe tăng ghép nối,” Giao dịch Giáo dục IEEE, tập 44, không 1, trang 76-86, 2001 [16] I Holić V Veselý, “Thiết kế điều khiển PID mạnh mẽ cho quy trình bể kết hợp,” Hội nghị quốc tế lần thứ 18 điều khiển quy trình, 2011 [17] A Ghosh, TR Krishna, B Subudhi, “Bù PID mạnh mẽ hệ thống lắc xe đẩy ngược: Một nghiên cứu thực nghiệm,” Lý thuyết ứng dụng điều khiển IET, tập 6, trang 1145-1152, 2012 [18] M Ge., MS Chiu QG Wang, “Thiết kế điều khiển PID mạnh mẽ thơng qua LMI Cách tiếp cận”, Tạp chí Kiểm sốt Quy trình, Elsevier, tập 12, trang 3–13,2002 [19] W Grega A Maciejczyk, “Digital control of a tank system,” IEEE giao dịch Giáo dục, tập 37, không 3, trang 271-276, 1994 [20] Gaurav A Kumar, “So sánh PID thông thường Bộ điều khiển logic mờ để điều khiển dòng chất lỏng: đánh giá hiệu suất logic mờ điều khiển PID MATLAB/SIMULINK,” Tạp chí Quốc tế Cơng nghệ Sáng tạo Khám phá Kỹ thuật, tập 1, trang 84-88, 2012 [21] A Numsomran, V Tipsuwanpom K Tirasesth, “Thiết kế điều khiển PID cho quy trình tăng gấp bốn lần sửa đổi kỹ thuật tách rời đảo ngược,” Hội nghị Quốc tế Điều khiển, Tự động hóa Hệ thống (ICCAS), trang 1363-1368, 2011 [22] M Grebeck, “So sánh điều khiển cho trình tăng gấp bốn lần,” Cục Điều khiển tự động, Viện Công nghệ Lund, 1998 [23] S Balochian E Ebrahimi, “Tối ưu hóa tham số thơng qua thuật tốn tối ưu hóa cuckoo điều khiển mờ để kiểm sốt mức chất lỏng,” Tạp chí Kỹ thuật, Hindawi, tập 2013, 2013 [24] TK Teng, JS Shieh CS Chen, “Các thuật toán di truyền áp dụng tham số PID tự động điều chỉnh trực tuyến hệ thống kiểm soát mức chất lỏng,” Giao dịch Viện Đo lường Kiểm sốt, tập 25, khơng 5, trang 433-450, 2003 [25] D Rosinova M Markech, “Kiểm sốt mạnh mẽ q trình tăng gấp bốn lần,” Tạp chí ICIC Express Letters, tập 2, khơng 3, trang 231-238, 2008 [26] M Mercangöz FJ Doyle, “Điều khiển dự đốn mơ hình phân tán hệ thống bốn bể thử nghiệm,” Tạp chí Kiểm sốt Quy trình, tập 17, khơng 3, trang 297- 308, 2007 [27] D Cartes L Wu, “Đánh giá thử nghiệm khả kiểm sốt ba cấp độ xe tăng thích ứng,” Giao dịch ISA, tập 44, không 2, trang 283-293,2004 [28] H Pan, H Wang, V Kapila ThS de Queiroz, “Xác nhận thử nghiệm điều khiển mức chất lỏng bước lùi phi tuyến tính cho hệ thống hai bể kết hợp trạng thái,” Thực hành kỹ thuật điều khiển, tập 13, không 1, trang 27-40, 2003 [29] VI Utkin, “Các hệ thống cấu trúc biến thiên với chế độ trượt,” Giao dịch IEEE Điều khiển Tự động, tập 22, không 2, trang 212-222, 1977 [30] KD Young, VI Utkin Ü Özegüner, “Hướng dẫn kỹ sư điều khiển điều khiển chế độ trượt,” Giao dịch IEEE Công nghệ Hệ thống Điều khiển, tập 7, không 3, 1999 Machine Translated by Google [31] MG Na, “Thiết kế điều khiển mờ di truyền để điều khiển mực nước máy phát điện nước hạt nhân,” Giao dịch IEEE Khoa học Hạt nhân, tập 45, không 4, trang 2261-2271, 1998 [32] Y Hung, W Gao JC Hung, “Kiểm soát cấu trúc biến đổi: Khảo sát,” Giao dịch IEEE Điện tử Công nghiệp, tập 40, không 1, trang 2-22, 1993 [33] O Camacho CA Smith, “Điều khiển chế độ trượt: cách tiếp cận để điều chỉnh q trình hóa học phi tuyến tính,” Giao dịch ISA, tập 39, khơng 2, trang 205-218, 2000 [34] O Camacho, C Smith W Moreno, “Phát triển điều khiển chế độ trượt mô hình bên trong,” Nghiên cứu hóa chất cơng nghiệp kỹ thuật, tập 42, không 3, trang 568-573, 2003 [35] BB Musmade, RK Munje BM Patre, “Thiết kế điều khiển chế độ trượt q trình hóa học để cải thiện hiệu suất,” Tạp chí Quốc tế Điều khiển Tự động hóa, tập 4, khơng 1, 2011 [36] A Boubakir, F Boudjma S Labiod, “Bộ điều khiển chế độ trượt mờ sử dụng bề mặt trượt phi tuyến áp dụng cho hệ thống xe tăng ghép nối,” Tạp chí quốc tế hệ thống mờ, tập 10, không 2, 2008 [37] A Boubakir, F Boudjema S Labiod, “Bộ điều khiển chế độ trượt mờ thần kinh sử dụng bề mặt trượt phi tuyến áp dụng cho hệ thống xe tăng ghép nối,” Tạp chí quốc tế tự động hóa máy tính, tập 6, không 1, trang 72-80, 2009 [38] BB Musmade BM Patre, “Thiết kế điều khiển chế độ trượt phía trước cộng với ứng dụng thử nghiệm hệ thống bình chứa kết hợp ,” Giao dịch Viện Đo lường Kiểm sốt, tập 35, khơng 8, trang 1058-1067, 2013 [39] NB Almutairi M Zribi, “Điều khiển chế độ trượt hệ thống xe tăng ghép nối,”Tạp chí Cơ điện tử, tập 16, khơng 17, trang 427-41, 2006 [40] PP Biswas R Srivastava, “Điều khiển chế độ trượt trình tăng gấp bốn lần,” Tạp chí Cơ điện tử, tập 19, khơng 4, trang 548-561, 2009 [41] MK Khan SK Spurgeonm, “Kiểm soát mực nước MIMO mạnh mẽ bể đôi kết nối với cách sử dụng điều khiển chế độ trượt bậc hai,”Tạp chí Thực hành Kỹ thuật Điều khiển, tập 14, không 4, trang 375-386, 2006 [42] A Derdiyok A Basci, “Ứng dụng điều khiển chế độ trượt không nhiễu hệ thống kiểm sốt mức chất lỏng bể ghép,” Tạp chí Kỹ thuật Hóa học Hàn Quốc, trang 540-545, 2013 [43] R Benayache, L Chrifi-Alaoui, P Bussy JM Castelain, “Thiết kế triển khai điều khiển chế độ trượt với lớp ranh giới thay đổi cho hệ thống xe tăng ghép nối,”Hội nghị Địa Trung Hải lần thứ 17 Điều khiển Tự động hóa, trang 1215 1220 [44] V Kumar, KPS Rana V Gupta, “Đánh giá hiệu suất thời gian thực điều khiển PI mờ + PD mờ cho quy trình mức chất lỏng ,”Tạp chí quốc tế hệ thống điều khiển thông minh, tập 13, không 2, trang 89-96, 2008 [45] JJ Slotine W Li, “Điều khiển phi tuyến áp dụng,”Prentice Hall, New Jersey, 1991 [46] SH Zak, “Hệ thống Kiểm soát,”NY: Nhà xuất Đại học Oxford, 2003 Machine Translated by Google [47] LX Wang, “A Course in Fuzzy System and Control,”Prentice-Hall, Upper Saddle River, New Jersey1997 [48] S Mahapatro, B Subudhi S Ghosh, “Thiết kế điều khiển PI mờ thích ứng cho hệ thống xe tăng kết hợp: Kiểm chứng thực nghiệm ”, Hội nghị quốc tế lần thứ ba tiến điều khiển tối ưu hóa hệ thống động lực học (ACODS), IFAC, Elsevier Kỷ yếu , tập 3,PP 878-881, 13-15 tháng năm 2014, IIT Kanpur [49] KM Passino S Yurkovich “Điều khiển Mờ,” Đại học Bang Ohio, California, 1998 [50] CC LEE, “Logic mờ hệ thống điều khiển: điều khiển logic mờ Ι”, Giao dịch IEEE Hệ thống, Con người Điều khiển học, tập 20, không 2, trang 404-418, 1990 [51] Y Yuanhui, Y Wailing, W Mingchun, Y Qiwen X Yuncan, “Một loại điều khiển PID mờ thích ứng mới,” Đại hội Thế giới Điều khiển Thông minh Tự động hóa (WCICA), trang 5306-5310 , 2010 [52] S Boyd L Vandenberghe, “Tối ưu lồi,” Nhà xuất Đại học Cambridge, 2004 [53] L Vandenberghe S Boyd, “Lập trình bán xác định,” SIAM Review 38, tr.49-95, 1996 [54] S Boyd, LE Ghaoui, E Feron V Balkrishna, “Linear Matrix Inequalities in Lý thuyết Hệ thống Điều khiển,” SIAM, Philadelphia, 1994 [55] L Ljung, “Nhận dạng hệ thống: Lý thuyết cho người dùng”, 2nd Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1999 [56] “Bắt đầu với Hội thảo thời gian thực”, The Math Works Inc Tháng năm 2002 [57] AK Deb, “Giới thiệu kỹ thuật điện toán mềm: mạng thần kinh nhân tạo, logic mờ thuật tốn di truyền,” Tạp chí Điện tốn mềm Kỹ thuật Dệt may, Elsevier, 2010 [58] KV Santhosh BK Roy, “Kỹ thuật đo mức mạnh mẽ sử dụng cảm biến mức điện dung,” Tạp chí Quốc tế Khoa học Kỹ thuật Thiết bị, tập 2, không 1, tr 1-12, 2012 [59] Abraham T Mathew AN Jha, “Một phương pháp đệ quy mạnh mẽ để ước lượng tham số hệ thống thời gian liên tục tuyến tính sử dụng Đa thức Laguerre,” Tạp chí Khoa học Hệ thống Quốc tế, tập 30, không 4, trang 343-353, 1999 [60] Saptarshi Das, Suman Saha, Shantanu Das, Amitava Gupta, “Về việc lựa chọn phương pháp điều chỉnh điều khiển FOPID để kiểm soát quy trình bậc cao hơn,” Giao dịch ISA, tập 50, Số 3, trang 376-388,2011 [61] N Ahmad, PR Jacob, “Thiết kế cơng cụ suy diễn mờ đơn giản hóa FPGA,” IASTED Control and Intelligent Systems Journal, ACTA press, tập 35, số 2, trang 175-182, 2007 [62] Deepyaman Maiti, Ayan Acharya, Mithun Chakraborty, Amit Konar, Janarthanan, Ramadoss, “Điều chỉnh điều khiển PID PIλDδ tiêu chí sai số tuyệt đối thời gian tích phân,” Hội nghị quốc tế lần thứ thông tin tự động hóa bền vững (ICIAFS) , trang 74-79, 2008 Machine Translated by Google tiểu sử tác giả Soumya Ranjan Mahapatro sinh Sri Padma Charan Mahapatro Smt Soudamini Mahapatro vào ngày tháng năm 1989 Khalikote, Odisha, Ấn Độ Ông lấy Cử nhân Kỹ thuật Điện tử Thiết bị từ Đại học Công nghệ Biju Pattnaik (BPUT), Rourkela, Odisha vào năm 2010 Anh gia nhập Khoa Kỹ thuật Điện, Viện Công nghệ Quốc gia, Roukela vào tháng năm 2012 với tư cách Học giả Nghiên cứu Viện cho theo đuổi M.Tech Nghiên cứu