Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Современные методы моделирования режимов работы двигателя внутреннего сгорания и разработки автоматизированной системы испытаний 13
1.1 Математическое обеспечение АСИ ДВС 14
1.2 Математические модели АСИ ДВС на основе дифференциальных уравнений 16
1.3. Методы искусственного интеллекта 19
1.3.1 Сфера применения нечеткой логики 21
1.3.2 Структура нечеткого контроллера 23
1.4 Виды испытаний и их назначение 25
1.4.1 Опытно-конструкторские испытания 25
1.4.2 Серийные испытания 28
1.4.3 Эксплуатационные испытания 30
1.5 Обзор методов и средств испытаний ДВС 31
1.6 Обзор испытательных стендов 37
1.7 Обзор применения нечеткой логики для управления ДВС 39
1.7 Выводы по главе 1 41
ГЛАВА 2 Разработка структурной схемы АСИ ДВС на основе нечеткого контроллера 42
2.1 Разработка структуры нечеткого контроллера для управления испытаниями 42
2.2 База знаний нечеткого контроллера 45
2.3 Формирование базы знаний на основе метода прецедентов 47
2.4 Последовательность этапов создания испытаний 52
2.5 Выводы по главе 59
ГЛАВА 3. Разработка управляющей программы для АСИ ДВС 60
3.1 Разработка лингвистических переменных АСИ дизельных двигателей 60
3.2 Формирование базы знаний управляющих правил 68
3.3 Формирование четкого вывода на основе алгоритма Суджено 71
3.4. Метод Суджено 74
3.5 Выводы по главе 80
ГЛАВА 4. Ранжирование управляющих параметров на основе метода парных сравнений 81
4.1 Формирование вектора приоритетов лингвистических переменных 81
4.2. Разработка программы - испытаний 84
4.3 Разработка устройства управления частотой вращения коленчатого вала дизельных двигателей 89
4.4 Анализ адекватности модели управления 93
4.5 Выводы по главе 97
Заключение 98
Список литературы 101
Приложение 1 116
- Математические модели АСИ ДВС на основе дифференциальных уравнений
- Обзор методов и средств испытаний ДВС
- Разработка структуры нечеткого контроллера для управления испытаниями
- Разработка лингвистических переменных АСИ дизельных двигателей
Введение к работе
Создание конкурентоспособных дизельных двигателей предполагает применение перспективных способов повышения качества управления, экспериментальную доводку двигателя, сокращение сроков разработки и подготовки его серийного выпуска.
В связи с этим приобрело особую значимость исследование двигателей на переходных и неустановившихся режимах с использованием специальных стендов, созданных для этих целей, так как оценка конструкции, определение ее соответствия технологическим и общим требованиям времени в конечном итоге принадлежит этим исследованиям и значительно сокращает время и продолжительность доводочных работ.
На всех стадиях жизненного цикла двигатели подвергаются различного рода испытаниям, объем и трудоемкость которых, как показывает практика, непрерывно возрастают. И это вполне объяснимо: улучшить их параметры можно лишь при тщательном изучении происходящих в них процессов, так как легкодоступные резервы совершенствования их конструкции уже практически исчерпаны. Но такое скрупулезное изучение возможно только с помощью математического моделирования. Именно оно позволяет проанализировать протекание отдельных рабочих процессов и всего рабочего цикла, прогнозировать основные показатели и свойства двигателя, представляющие интерес для целей конкретного исследования. Причем делать все это желательно с. помощью автоматизированной системы испытаний (АСИ) [1,2].
Сложность систем управления двигателями внутреннего сгорания
(ДВС) в последние годы значительно возросла - как в связи с ужесточением экологических норм и требований к снижению расхода» топлива, так и вследствие форсирования, двигателей. HecмoтpЯi на то, что основных параметров регулирования всего два - подача топлива и момент зажигания, - системы управления типа РГО-регуляторов в данном случае не годятся, так как алгоритм управления в значительной степени зависит от скорости вращения вала двигателя и нагрузки. Полная математическая модель ДВС слишком сложна и до сих пор не создана. Из-за этого большинство систем управления ДВС используют табличную модель, полученную экспериментальным путем на испытаниях и с учетом опыта экспертов., Серьезный недостаток такой модели - сложность создания многомерных таблиц и большой объем памяти, требуемый для их записи, если выходной параметр формируется в зависимости от трех и более входных. Сегодняшние табличные системы используют в основном регулирование по двум- параметрам и, соответственно, трехмерные таблицы, описывающие поверхности. Попытки снизить разрядность входных и выходных переменных и применить интерполяцию не привели к успеху: вычислительной мощности контроллеров оказалось мало для обеспечения требуемого периода регулирования (единицы миллисекунд). Нечеткая логика позволяет заменить таблицы правилами (несколько сотен) и реализовать управление по большому числу входных параметров[3].
Предлагаемая работа базируется на основе достижений в области системного анализа, формализации и алгоритмизации технологии испытаний, развития методов графического отображения информации и искусственного интеллекта. Следует отметить, что благодаря работам
Адгамова Р.И., Берхеева М.М., Дмитриева C.B., Заляева И.А., Кожевникова Ю.В., Красных В.Л., Моисеева B.C., Хайруллина А.Х. и др. в области автоматизированных систем испытаний заложен фундамент организации подобных систем в области двигателестроения. В области искусственного интеллекта данная работа базируется на разработках авторов: Заде Л.А., Мамдани E.H., Суджено, Цукамото, Ярушкиной Н.Г. и др.
В процессе работы над автоматизированной системой испытаний двигателя реальной необходимостью становится определение математической модели двигателя в виде базы знаний нечетких правил, которая необходима для настройки параметров АСИ ДВС. Знание математической модели ДВС обеспечивает возможность учета динамических свойств двигателя при разработке системы автоматического управления и системы автоматического регулирования. Кроме того, эти нечеткие правила могут быть использованы для управления режимами работы ДВС с помощью ЭВМ в ходе стендовых испытаний.
С помощью математического моделирования можно проанализировать протекание отдельных рабочих процессов и всего рабочего цикла, прогнозировать основные показатели и характеристики двигателя.
Сложность создания программного обеспечения автоматизированной системы испытаний двигателей связана, с одной стороны с функционированием систем в реальном масштабе времени и наличием временных ограничений на реакцию и обработку разнообразных входных сигналов и ситуаций, а также с необходимостью одновременной реализации различных циклограмм управления агрегатами объекта испытаний и стендового оборудования. С другой стороны, программный комплекс АСИ двигателей должен обеспечить выполнение достаточно большого многообразия исследовательских, доводочных и серийных испытаний многочисленных типов и модификаций ДВС [1,4].
Хочу выразить благодарность к.т.н., доценту Зубкову Е.В., с которым совместно были получены управляющие правила базы знаний нечеткого контроллера АСИ ДВС.
Объект исследования. В качестве объекта исследования выбрана автоматизированная система испытаний двигателей внутреннего сгорания.
Предмет исследования. Предметом исследования является алгоритм управления двигателем внутреннего сгорания в составе автоматизированной системы испытаний.
Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является повышение эффективности АСИ дизельных двигателей на станциях испытаний ДВС путем разработки методики оперативной настройки системы на основе нечеткой логики и ранжирования влияния задающих параметров методом парных сравнений.
Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие научные задачи:
Исследование методов построения математической модели двигателя внутреннего сгорания как динамического объекта, управляемого по частоте вращения коленчатого вала.
Разработка структурной схемы АСИ, позволяющей реализовать процесс испытаний дизельных двигателей на основе нечеткой логики.
Получение математической модели в виде базы знаний нечетких правил управления АСИ двигателей путем использования перемещения рычага регулятора топливного насоса высокого давления (ТНВД) и изменения нагрузки, описывающих состояние ДВС в любой момент времени, по заданным параметрам испытаний.
Разработка системы направленности испытаний в зависимости от степени влияния входных параметров на управляющее воздействие.
Разработка устройства управления частотой вращения коленчатого вала двигателя.
Положения, выносимые на защиту и обладающие научной новизной:
Получение вектора управления АСИ ДВС описывающего состояние ДВС в любой момент времени, на основе модели в виде базы знаний нечетких правил, учитывающей экспериментальные данные испытаний.
Методика формирования направленности испытаний работы двигателя, позволяющая реализовать различные режимы в частности экономичный, экологичный, высокой мощности и т.д., путем ранжирования результатов нечеткого вывода на основе метода парных сравнений Саати.
Способ электромеханического управления частотой вращения двигателя путем реализации нечеткого вывода АСИ ДВС на основе управляющих правил перемещения рычага регулятора ТНВД и изменения внешней нагрузки, описывающих состояние ДВС в любой момент времени, через шаговый двигатель и передачу винт-гайка, гибко соединенную с рычагом регулятором ТНВД.
Исходя из поставленной цели, работа имеет следующую структуру: В первой главе приводится краткий обзор применяемого
математического обеспечения АСИ ДВС. Рассмотрены математические
модели двигателей на базе дифференциальных уравнений, табличной
структуры и искусственного интеллекта. Среди методов искусственного интеллекта выделена нечеткая логика, позволяющая лучше описывать процесс управления ДВС. Проведен обзор систем управления ДВС на основе нечеткой логики.
Объектом управления является испытательный стенд с установленным двигателем и технологическим оборудованием, обеспечивающим проведение испытаний. В зависимости от вида испытаний может изменяться как состав взаимодействующего с АСИ оборудования, так и технология проведения испытания.
Испытания относятся к числу наиболее ответственных и трудоемких этапов жизненного цикла ДВС. На этом этапе осуществляется окончательная оценка конструкции, определяется ее соответствие техническим и технологическим требованиям.
АСИ, построенная на основе нечеткой логики, позволяет повысить качество и эффективность конструкторских разработок, сократить сроки доводки и усовершенствования двигателей при снижении себестоимости проведения стендовых испытаний.
Во второй главе разрабатывается структурная схема нечеткого контроллера для проведения испытания. Формируется база знаний нечеткого контроллера, а также рассматриваются методы ее заполнения. Разработана последовательность этапов создания испытаний.
АСИ дизельных двигателей, построенная на базе нечеткой логики, должна включать в себя следующие основные блоки: блок создания образа испытаний, базы данных образов и программ испытаний, блок обучения, базы знаний нечетких правил управления, блок формирования программ испытаний, блок управления, блок исполнительных органов, объект управления, блок датчиков и» блок хранения истории управления.
База знаний нечеткого контроллера состоит из трех уровней. На первом уровне располагаются лингвистические переменные, используемые для фазификации данных. Лингвистические переменные заполняются экспертами данной области и методами прямых измерений. На этом уровне определяется базовый диапазон и число нечетких меток (НМ) на нем, а также тип функции принадлежности. Количество нечетких меток зависит от точности управления.
На» втором уровне сохранены нечеткие правила управления, применяемые для преобразования задаваемых параметров в управляющие. Эти правила составляются- из лингвистических переменных, определенных на первом уровне.
На третьем уровне располагаются векторы приоритетов, предназначенные для ранжирования характеристик. Векторы приоритетов состоят из задаваемых параметров. На их основе можно задать определенную направленность испытаний.
Во время проведения испытаний в АСИ дизельных двигателей используется обратная связь. Она применяется не только для фиксации результатов, но и для заполнения базы знаний при помощи метода прецедентов.
Процесс создания испытания дизельных двигателей на основе нечеткой логики представляет собой следующую последовательность этапов: на основе методики испытаний пользователь задает режимы испытаний, которые контроллером преобразуются в нечеткие значения. Используя эти значения можно определить нечеткие выходные параметры на основе существующей базы знаний правил управления. Затем эти нечеткие управляющие значения преобразуются в четкие, используя которые можно проводить испытания дизельных двигателей.
В третьей главе рассматривается понятие функции принадлежности и на ее основе формируются лингвистические переменные. Создается база знаний управляющих правил. Разрабатывается методика ранжирования управляющих значений на основе метода парных сравнений.
Для построения базы знаний управления АСИ ДВС выбраны лингвистические переменные Ь, п, Мн и От> построенные на основе треугольной функции принадлежности. Для их нахождения были проведены испытания двигателей КАМАЗ 740-30-260, на станции испытаний двигателей ОАО "КАМАЗ-ДИЗЕЛЬ". Во время проведения испытаний проводилось управление регулятором ТНВД при фиксированной внешней нагрузке, равной 10 Нм. Замеры оборотов и момента нагрузки производились в момент времени, соответствующем нечетким меткам Ь.
Использовав данную базу знаний, сформирован нечеткий вывод на основе алгоритма Суджено. В данный алгоритм добавлен метод парных сравнений Саати для ранжирования характеристик, что позволило создать направленность испытаний.
В четвертой главе приведены результаты эксперимента для проверки расчетов векторов управления с реальными характеристиками. Разработано устройство управления частотой вращения коленчатого вала.
На основе получившейся в главе 3 базы сформирована управляющая программа испытания ДВС по ГОСТ 18509-88 «Дизели тракторные и комбайновые. Методы стендовых испытаний».
Для реализации полученных управляющих векторов разработано устройство, обеспечивающее перемещение рычага регулятора ТНВД.
Реверс шагового двигателя производился путем изменения последовательности коммутации токов в обмотках, приводящего к изменению направления вращения магнитного поля на обратное.
В приложении приведены акты результатов испытаний двигателей внутреннего сгорания.
Математические модели АСИ ДВС на основе дифференциальных уравнений
Широкое применение двигателей внутреннего сгорания требует непрерывного совершенствования, улучшения их основных технико- экономических и эксплуатационных характеристик.
В последнее время наряду с традиционными методами создания новых двигателей, которые базировались на последовательном проектировании, постройке образцов и экспериментальном исследовании ряда опытных вариантов, все шире применяется расчетное моделирование с использованием математических моделей. Применение математических моделей также полезно при проведении автоматизированных испытаний, позволяя прогнозировать поведение двигателя при изменении управляющих параметров. В основном автоматические системы управления построены на использовании строгих математических моделей объектов. Однако для подавляющего большинства как искусственных, так и естественных объектов управления (ОУ), которыми необходимо управлять, построение точных математических моделей практически невозможно ввиду их плохой формализуемости. К тому же эти объекты могут функционировать в среде, свойства которой изменяются или же вообще не могут быть определены заранее. Управление такими объектами возможно только с использованием адаптивных принципов. В случае плохой формализуемости ОУ особый интерес вызывают системы, построенные на новых, интеллектуальных принципах [5-10].
Испытания относятся к числу наиболее ответственных и трудоемких этапов жизненного цикла ДВС. На этом этапе осуществляется окончательная оценка конструкции, определяется ее соответствие техническим и технологическим требованиям.
Успешное проведение испытаний современных ДВС требует широкого внедрения вычислительной и измерительной техники, а также использования проблемно-ориентированных программных комплексов. В связи с этим вопросы разработки унифицированного математического обеспечения автоматизированной системы испытаний (АСИ) и исследований ДВС приобретают важное значение.
АСИ, как сложный организационно-технический комплекс, включает в себя [1, 11-13]: техническое обеспечение, объединяющее всю совокупность информационно-измерительной, вычислительной и управляющей техники, обеспечивающей функционирование АСИ; математическое обеспечение, состоящее из математических моделей и алгоритмов, используемых в автоматизированной технологии испытаний; программное обеспечение, состоящее из пакетов программ автоматизации технологических процессов отработки различных модулей, а также комплекса программ, управляющего процессом испытаний; лингвистическое обеспечение, объединяющее всю совокупность специализированных языковых средств и трансляторов для взаимодействия обслуживающего персонала с системой; информационное обеспечение, включающее банк данных автоматизированных испытаний; организационно-методическое обеспечение, определяющее режимы функционирования АСИ в целом. Математическое обеспечение автоматизированной системы испытаний двигателей представляет собой совокупность математических моделей и методов, лежащих в основе логических и вычислительных процессов, сопровождающих выполнение операций автоматизированных испытаний. В связи с этим можно выделить прикладную и системную части математического обеспечения АСИ ДВС. Прикладную часть можно разделить на объектно-ориентированную и проблемно-ориентированную. Объектно-ориентированная часть математического обеспечения АСИ ДВС содержит в своем составе математические модели и методы описания устройства и функционирования ДВС и условий его испытания. Среди них — методы геометрического и структурного описания объектов испытаний; методы измерения и регулирования параметров и характеристик двигателя; алгоритмы управления оборотами коленчатого вала и нагружающим устройством; алгоритмы и модели описания внешней среды; алгоритмы отображения в реальном масштабе времени конкретных параметров и характеристики двигателя [4, 14]. Проблемно-ориентированная часть математического обеспечения АСИ ДВС включает универсальные, не зависящие от объекта испытаний, математические модели и методы решения целевых задач испытаний, например, методы оценки параметров и функциональных характеристик ДВС по результатам массовых измерений параметров. На сегодняшний день математическое обеспечение АСИ обычно построено на моделях с использованием дифференциальных уравнений. Такие модели рассмотрены в работах Адгамова Р.И., Берхеева М.М., Дмитриева C.B., Заляева И.А., Кожевникова Ю.В., Красных B.JL, Моисеева B.C., Хайруллина А.Х. и др. Данные исследования внесли большой вклад в развитие двигателестроения. Рассмотрим получение параметров для управления ДВС более подробно. ДВС без наддува, как управляемый объект по частоте вращения коленчатого вала со, описывается линейным дифференциальным уравнением:
Обзор методов и средств испытаний ДВС
Эксплуатационные испытания двигателей внутреннего сгорания проводят с целью определения износа деталей двигателя и выявления его долговечности в различных климатических и дорожных условиях, а также уточнения эксплуатационных регулировок и норм расхода горючесмазочных материалов. По результатам эксплуатационных испытаний определяют коэффициенты сменности деталей, что необходимо для правильной организации производства запасных частей, уточняют пробеги до капитальных ремонтов и т.д. [1].
Испытания автомобильных двигателей регламентирует ГОСТ 1850930, который определяет условия испытания, требования к испытательным стендам и аппаратуре, методы и правила проведения испытаний, прядок обработки результатов испытаний, объем контрольных и приемочных испытаний [61].
В соответствии с ГОСТом при испытаниях двигателей необходимо измерять следующие параметры: крутящий момент, частоту вращения коленчатого вала, расход топлива, температуру всасываемого воздуха, температуру охлаждающей жидкости, температуру масла, температуру топлива, температуру отработавших газов, барометрическое давление, давление масла, давление отработавших газов, значение угла опережения зажигания или начала подачи топлива.
Современный уровень развития информационных технологий и компьютерной техники определил возможность объединения испытательных устройств разного класса в единый комплекс. Такие системы могут быть оснащены цифровым осциллографом для непосредственного контроля сигналов в электрических цепях, встроенными экспертными системами контроля отклонения параметров от заданных, функциями тестового испытания. К средствам испытания, обладающими более широкими и универсальными возможностями, относятся устройства, основанные на методах измерения мощностных и технико-экономических характеристик. К этим характеристикам можно отнести индикаторные диаграммы и внешние скоростные характеристики.
Индикаторная диаграмма (ИД) - графическое представление совокупности термодинамических процессов, составляющих рабочий цикл двигателя внутреннего сгорания, в координатах «давление-объем», «давление-температура». Различают теоретическую и действительную индикаторные диаграммы. Теоретическая ИД - математическая модель, полученная по расчетным параметрам рабочего тела в конечных точках процессов. Действительную ИД получают в результате экспериментальных исследований реального двигателя. На основании сравнения теоретической и действительной ИД можно сделать вывод о характере протекания рабочих процессов в цилиндрах двигателя, а, следовательно, и вывод о состоянии самого двигателя [10, 58-62].
Получение действительной ИД связано со снятием двигателя с автомобиля и установкой его в специальный стенд, на котором измеряются основные показатели ДВС. Очевидный недостаток метода - увеличение времени и трудозатрат на проведение испытания. Поэтому такой подход осуществляется, в основном, на этапах проектирования и доводки двигателя. Также стоит отметить сложность математических моделей ДВС, как и любые теоретические исследования, использующие предварительные допущения.
Внешняя скоростная характеристика (ВСХ) - зависимость основных параметров двигателя (эффективной мощности, мощности потерь, эффективного крутящего момента, расхода топлива и воздуха, угла опережения зажигания) от частоты вращения коленчатого вала при неподвижном положении органа, управляющего подачей топлива, и неизменной нагрузке. Типовая внешняя скоростная характеристика ДВС приведена на рисунке 1.2. ВСХ описывает двигатель как динамическую систему. В ней находят отражение такие характеристики, как эластичность, приспособляемость, коэффициент полезного действия, эффективность, экономичность. Заключение о состоянии двигателя делают на основании сравнения полученных характеристик с характеристиками, присущими исправному двигателю. В качестве эксперта в этом случае выступает человек-оператор.
Разработка структуры нечеткого контроллера для управления испытаниями
Аналогично вычисляются значения выходных переменных и по другим лингвистическим переменным В, С ... Z. Таким образом, четкий вывод определяется как среднеарифметическое значение выходных лингвистических переменных:
Полученный результат представляет собой среднеарифметическое значение между четкими выводами параметров, использующихся при создании нечетких правил. При этом эти параметры имеют разное влияние на конечный результат. Для ранжирования воздействия используемых характеристик целесообразно применить метод экспертных оценок.
На практике наиболее часто используются три основных метода экспертных оценок: метод дерева целей, метод решающих матриц и метод анализа иерархий. Применение первых двух методов возможно в том случае, когда критерии оценки не сильно разнятся. При сложности определения влияния каждого фактора на конечный результат оптимальным является использование третьего метода.
Метод анализа иерархий является систематической процедурой для представления элементов, воспроизводящих суть любой проблемы. Функциональное моделирование осуществляет иерархическую декомпозицию проблемы и формирует дерево целей. Условия для динамической модели могут быть определены как суждения экспертов. По результатам данных суждений элементам проблемы присваиваются относительные веса, адекватно отражающие их взаимодействие в иерархии.
Если учесть, что принцип идентичности и декомпозиции Саати предусматривает структурирование проблемы в виде иерархии или сети, что является первым этапом применения метода анализа иерархий, то эта задача соответствует построению функциональной модели процесса, цель которой - перечень альтернатив. После иерархической декомпозиции проблемы устанавливаются приоритеты критериев и оценки каждой из альтернатив по критериям. В методе анализа иерархий элементы проблемы сравниваются попарно по отношению к их воздействию (весу, или интенсивности) на общую для них характеристику[99-102].
Построение формализованной модели процедуры согласованного принятия решений осуществляем в следующей последовательности: 1) Выделяем конечный набор основных направлений (критериев) для принятия решений. Эти критерии будут совпадать с лингвистическими переменными п ,Мн, выбранными на основе программы испытаний. 2) Задаем численную шкалу предпочтений по методу анализа иерархий. Формирование матриц парных сравнений выбранных критериев осуществляет (лицо, принимающее решение), т.е. эксперт на основе накопленного опыта по степени важности критерии относительно друг друга (рис 3.8). 3) Для указанной матрицы вычисляется вектор приоритетов. В математических терминах это означает вычисление главного собственного вектора, который после нормализации становится вектором приоритетов. 1. Первый элемент результирующего вектора будет приоритетом первого объекта, второй — второго объекта и т. д. 2. Суммировать элементы каждого столбца и получить обратные величины этих сумм. Нормализовать их так, чтобы их сумма равнялась единице, разделить каждую обратную величину на сумму всех обратных величин. 3. Разделить элементы каждого столбца на сумму элементов этого столбца (т. е. нормализовать столбец), затем сложить элементы каждой полученной строки и разделить эту сумму на число элементов строки. Это - процесс усреднения по нормализованным столбцам. 4. Умножить п элементов каждой строки и извлечь корень п-й степени. Нормализовать полученные числа. В настоящей работе главный совершенный вектор рассчитывается по четвертому методу, который обеспечивает наибольшую точность расчетов: элементы каждой строки умножаем между собой: х»=Паи (3.11) И=1 Элементы каждого полученного столбца возводим в степень 1/]\ (3.12) Главный собственный вектор представляет собой вектор-столбец следующего вида:
Разработка лингвистических переменных АСИ дизельных двигателей
На рисунке 4.10 показана относительная погрешность испытаний: темным цветом - по усредненному значению, а светлым - по ранжированию методом парных сравнений. Как видно из рисунка, второй метод более точный, кроме значения в 800 оборотов в минуту, что объясняется большой нелинейностью на данном участке оборотов вращения коленчатого вала. 1. Построен вектор приоритетов лингвистических переменных, позволяющий создать испытания двигателей с направленностью на экономичный режим работы.. 2. Получены управляющие вектора испытания дизельных двигателей по ГОСТ 18509-88. 3. Точность модели управления на основе базы знаний нечетких правил составляет 2,4 процента. 4. Метод ранжирования задающих параметров на основе парных сравнений позволяет снизить погрешность управления, по сравнению с нечетким выводом на основе усредненных значений. Проведенные в диссертационной работе исследования показали, что сложная экономическая ситуация последних лет, когда создание нового оборудования и внедрение его в производство ставит предприятие в трудные финансовые условия, а также жесткая конкуренция в современном производстве, которая характеризуется постоянно растущей номенклатурой выпускаемых изделий, создает необходимость иметь быстро перенастраиваемое, более точное и значительно более дешевое оборудование по сравнению с зарубежными аналогами. В результате внедрения теоретически и экспериментально обоснованных методов и алгоритмов управления АСИ ДВС решена задача быстрой настройки стенда на различные режимы испытаний. Из этого следует, что поставленная цель повышения эффективности АСИ дизельных двигателей путем разработки методов оперативной настройки системы достигнута на основе применения нечеткой логики для получения управляющих векторов и ранжирования влияния задающих параметров методом парных сравнений. В процессе выполнения диссертационной работы получены следующие основные результаты работы: 1. На основе исследования методов построения математической модели дизельного двигателя внутреннего сгорания выбран способ управления на основе нечеткой логики, позволяющий повысить качество и эффективность конструкторских разработок, сократить сроки доводки и усовершенствования двигателей при снижении себестоимости проведения стендовых испытаний. 2. Сформирована структурная схема АСИ, позволяющая реализовать процесс испытаний двигателей на основе нечеткой логики. 3. Получены векторы управления АСИ, описывающие состояние дизельных двигателей в любой момент времени, на основе модели в виде базы знаний нечетких правил, учитывающей экспериментальные данные испытаний. 4. Разработана методика формирования направленности испытаний работы двигателя путем ранжирования результатов нечеткого вывода на основе метода парных сравнений Саати, позволяющее реализовать различные режимы, в частности, экономичный, экологичный, высокой мощности и т.д. 5. Разработан механизм электро-механического управления частотой вращения двигателя на основе реализации полученных векторов управления АСИ ДВС путем использования математической модели перемещения рычага регулятора ТНВД и изменения нагрузки, полученной на основе нечеткого контроллера, описывающих состояние ДВС в любой момент времени через шаговый двигатель и передачу винт-гайка, гибко соединенную с регулятором ТНВД. 6. Результаты работы внедрены на ОАО «КАМАЗ-ДИЗЕЛЬ» в виде управляющей модели ДВС на базе нечеткого контроллера, позволяющей осуществлять управление испытаниями, при котором поведение управляемого _ объекта описывается нечеткими правилами, и в учебном процессе. 7. Проанализирована эффективность использования предлагаемых математических моделей ДВС, а также способа перемещения регулятора ТНВД. Так как время настройки стенда уменьшается, то экономия времени настройки стенда составит 10-20%, что ведет к экономии топлива на 10-15%.
