Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Робототехнические внедорожные транспортные системы как объект управления движением 12
1.1. Оценка современного состояния робототехнических внедорожных транспортных систем 12
1.2. Обзор методов управления движением 19
1.3. Математические модели робототехнических внедорожных транспортных систем 26
1.4. Заключение по главе 1 46
Глава 2. Разработка и исследование метода управления движением с постоянной мощностью силовой установки 48
2.1. Анализ методов оптимизации движения и повышения энергетической эффективности 48
2.2. Цели управления и обоснование алгоритмической базы синтеза 52
2.3. Разработка метода управления движением с постоянной мощностью силовой установки 56
2.4. Исследование метода управления движением с постоянной мощностью силовой установки 73
2.5. Заключение по главе 2 81
Глава 3. Разработка и исследование метода оптимизации энергетического состояния тягового асинхронного привода условиях динамической нагрузки 82
3.1. Анализ методов оптимизации энергетического состояния тягового асинхронного привода и снижения энергетических потерь 82
3.2. Разработка метода оптимизации энергетического состояния тягового асинхронного привода в условиях динамической нагрузки 90
3.3. Исследование метода оптимизации энергетического состояния тягового асинхронного привода в условиях динамической нагрузки 97
3.4. Заключение по главе 3 111
Глава 4. Разработка и исследование методов поддержки энергоэффективного функционирования робототехнических систем во внешней среде 113
4.1. Разработка способа функционирования планировщиков траекторий на нейроподобных структурах 113
4.2. Разработка и исследование метода параметрической адаптации к характеристикам опорного грунта 121
4.3. Заключение по главе 4 138
Глава 5. Экспериментальная проверка методов энергоэффективного управления движением 140
5.1. Компьютерное моделирование движения гусеничной робототехнической системы в программном комплексе «Универсальный механизм» 140
5.2. Сравнительное компьютерное моделирование методов энергоэффективного управления робототехнической системой в пакетах MATLAB/Simulink и dSPACE ASM - Diesel Engine Simulation Package 145
5.3. Заключение по главе 5 167
Заключение 168
Список сокращений 170
Библиографический список 171
- Математические модели робототехнических внедорожных транспортных систем
- Разработка метода управления движением с постоянной мощностью силовой установки
- Разработка метода оптимизации энергетического состояния тягового асинхронного привода в условиях динамической нагрузки
- Сравнительное компьютерное моделирование методов энергоэффективного управления робототехнической системой в пакетах MATLAB/Simulink и dSPACE ASM - Diesel Engine Simulation Package
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Робототехнические внедорожные транспортные системы (РВТС) являются перспективными системами для выполнения транспортных, оборонных, спасательных и других задач, а также замены человека при выполнении тяжелых, утомительных и опасных работ. Выполнение обозначенных задач предъявляет основные требования к повышению точности и энергоэффективности, а также увеличению функциональных возможностей РТВС. Значимым критерием на современном этапе также становится экологичность РВТС.
Эффективная реализация тягово-динамических возможностей тяжелой внедорожной машины в условиях изменяющейся и слабой несущей способности грунта возможна при равенстве силы тяги силе сцепления с грунтом. С одной стороны, это равенство обеспечивается оснащением РВТС бесступенчатыми электромеханическими (ЭТ) трансмиссиями, а с другой стороны, актуальной информацией о характеристиках опорного грунта. Сложность отработки возмущений, действующих на РВТС со стороны опорного грунта, обуславливает актуальность разработки метода параметрической адаптации к характеристикам опорного грунта системы управления РВТС.
Кроме того, малая удельная и высокая собственная мощность силовых установок РВТС делают задачу оптимизации энергозатрат особенно актуальной. Оптимизация энергетических затрат может быть достигнута на этапе планирования траекторий и на этапе их отработки, а именно на координирующем (тактическом) и исполнительном уровнях привода.
Различным аспектам проблем энергоэффективного управления и оценивания характеристик опорного грунта посвящены работы отечественных (Брискин Е. С., Виноградов А. Б., Гайдук А. Р., Каляев И. А., Кондаков С. В., Мартыненко Ю. Г., Медведев М. Ю., Мирошник И. В., Панкратов В. В., Пшихопов В. Х., Сергеев Л. И., Усольцев А. А., и др.) и зарубежных (Dubowsky S., Heywood J. B., Howard T. M., Iagnemma K., Julier S. J., Kelly A., Khatib O., Kim H. J., Kim B. K., Kolmanovsky I., Liu S., Mei Y., van der Merwe R., Nam K., Srkk S., Sun D., Uhlmann J. K., Wan E. A., de Wit C., и др.) ученых.
Однако, при наличии достаточно большого числа публикаций, недостаточно проработаны решения по оптимизации энергозатрат и реализации высокоточного управления на координирующем уровне.
Применение систем коррекции профиля скорости, основанных на априорной информации о сопротивлении движению, для решения указанной проблемы вносит дополнительную погрешность, ухудшая точность отработки требуемых траекторий, и существенно зависит от выбора критериев коррекции и их аналитической проработки. Также, при наличии достаточно большого числа публикаций на тему оптимизации энергетического состояния электрического тягового привода известные подходы требуют развития в направлении оптимизации в зависимости от реакции опорного грунта и скорости ее изменения.
Известные подходы к планированию и формированию траекторий движения неполно учитывают потери и потребную энергию для движения.
Вместе с тем, известные решения по определению параметров опорного грунта не обеспечивают должного уровня точности оценивания характеристик грунта и дрейфа параметров ходовой части для существенно нелинейных систем в условиях действия случайных шумов.
На необходимость разрешения проблемы управления тяжелыми
гусеничными машинами, оснащенными электромеханической трансмиссией, указывалось на круглом столе с участием представителей ОАО «НПК «Уралвагонзавод» и участников «Технологической платформы 25», проведенном на базе ФГУП ВПО «Московский физико-технический институт» в 2012 году.
Таким образом, современные жесткие требования к повышению эффективности функционирования РВТС, совместно с требованиями высокой точности движения, обуславливают актуальность комплексного подхода к энергоэффективности РВТС.
Целью диссертационной работы является снижение топливных затрат и
энергетических потерь при решении задач управления движением
робототехнических внедорожных транспортных систем в недетерминированной среде.
Научная задача, решение которой содержится в диссертации, – создание комплекса методов управления робототехническими внедорожными транспортными системами, направленного на снижение топливных затрат и энергетических потерь и обеспечение параметрической адаптации к характеристикам опорного грунта.
Основные задачи исследования:
– исследование современных РВТС и известных методов синтеза их
систем управления;
– разработка математических моделей: колесного и гусеничного шасси
РВТС с взаимодействием с внешней средой; агрегатов силовой передачи, ориентированных на энергетическую эффективность; силовой установки РВТС;
– разработка и анализ метода управления РВТС, позволяющего на
координирующем уровне организовывать движение с постоянной мощностью силовой установки для систем, агрегаты которых как обладают, так и не обладают гиперболической внешней характеристикой;
– разработка и анализ метода оптимизации энергетического состояния
тягового асинхронного привода в условиях динамической нагрузки, позволяющего повысить точность и снизить собственные потери привода;
– разработка и исследование методов поддержки энергоэффективного
функционирования РВТС во внешней среде, включая метод параметрической адаптации к характеристикам опорного грунта и способ функционирования планировщиков, формирующих энергоэффективные траектории движения;
– разработка методов позиционно-траекторного управления РВТС,
обеспечивающих функционирование с ограничением скорости движения или мощности силовой установки и управления дифференциалом колесных РВТС;
– анализ и исследование характеристик энергетической эффективности
разработанных методов управления РВТС посредством методов компьютерного моделирования.
Объектом исследования в диссертации являются системы управления робототехническими внедорожными транспортными системами на базе колесных и гусеничных машин.
Предметом исследования являются методы повышения эффективности
функционирования, управления и параметрической адаптации наземных
робототехнических систем.
Методологическую основу работы составили методы теории управления, теории устойчивости, метод позиционно-траекторного управления, метод построения нелинейных редуцированных наблюдателей, методы нелинейной фильтрации, методы векторного управления электроприводами, аналитической механики, теории матриц, методы имитационного моделирования.
Достоверность полученных результатов:
– обеспечивается строгими математическими выводами с применением
принципов и методов теории автоматического управления;
– подтверждается результатами компьютерного моделирования в
специализированных программно-аппаратных комплексах;
– согласуется с опубликованными результатами научных исследований и
экспериментов других авторов.
Наиболее существенные научные результаты, полученные автором и обладающие научной новизной:
-
Метод энергоэффективного управления движением робототехнических внедорожных транспортных систем, отличающийся алгоритмами, реализующими решение позиционно-траекторных задач с постоянной мощностью силовой установки, что позволяет транспортной системе двигаться в диапазоне допустимых скоростей без торможения и в оптимальном для силовой установки режиме. Применение данного метода позволяет увеличить точность движения до 40.0%, уменьшить топливозатраты до 13.0% для современных и до 17.4% для несовременных дизельных ДВС, а также снизить вредные выбросы оксидов азота до 9.2% и сажевых частиц до 7.7%.
-
Метод оптимизации энергетического состояния тягового асинхронного привода электротрансмиссий робототехнических внедорожных транспортных систем в условиях динамической нагрузки, отличающийся структурой регулятора оптимального потокосцепления ротора, учитывающей динамику нагрузки, что позволяет повысить точность до 7.0% и снизить собственные потери привода до 14.0%, что эквивалентно увеличению КПД на 3.15%.
-
Метод параметрической адаптации к характеристикам опорного грунта робототехнических внедорожных транспортных систем, отличающийся комбинированием нелинейного редуцированного наблюдателя и сигма-точечного фильтра, позволяющий повысить точность и скорость оценивания более чем на порядок характеристик опорного грунта и дрейфа параметров ходовой части в условиях действия случайных шумов.
-
Способ функционирования планировщиков траекторий робототехнических внедорожных транспортных систем на нейроподобных структурах, отличающийся учетом потребной энергии для движения в весовых
коэффициентах эвристических функций и заданием траекторий в виде кривых высоких порядков, что позволяет формировать энергоэффективные траектории движения.
Положения, выдвигаемые на защиту:
-
Применение предлагаемого метода управления движением РВТС, реализующего решение позиционно-траекторных задач с постоянной мощностью силовой установки, позволяет уменьшить топливозатраты дизельных ДВС.
-
Применение предлагаемого метода оптимизации энергетического состояния тягового асинхронного привода электротрансмиссий РВТС в условиях динамической нагрузки, позволяет снизить собственные потери привода.
-
Применение предлагаемого метода параметрической адаптации к характеристикам опорного грунта робототехнических внедорожных транспортных систем позволяет повысить точность и скорость оценивания характеристик опорного грунта и дрейфа параметров ходовой части в условиях действия случайных шумов.
Результаты, выносимые на защиту:
-
Метод энергоэффективного управления движением робототехнических внедорожных транспортных систем, отличающийся алгоритмами, реализующими решение позиционно-траекторных задач с постоянной мощностью силовой установки, что позволяет транспортной системе двигаться в диапазоне допустимых скоростей без торможения и в оптимальном для силовой установки режиме.
-
Метод оптимизации энергетического состояния тягового асинхронного привода электротрансмиссий робототехнических внедорожных транспортных систем в условиях динамической нагрузки, отличающийся структурой регулятора оптимального потокосцепления ротора, учитывающей динамику нагрузки.
-
Метод параметрической адаптации к характеристикам опорного грунта робототехнических внедорожных транспортных систем, отличающийся комбинированием нелинейного редуцированного наблюдателя и сигма-точечного фильтра.
-
Способ функционирования планировщиков траекторий робототехнических внедорожных транспортных систем на нейроподобных структурах, отличающийся учетом потребной энергии для движения в весовых коэффициентах эвристических функций и заданием траекторий в виде кривых высоких порядков.
Теоретическая и практическая значимость работы. Алгоритмы, соответствующие предлагаемым методам, реализованы на скриптовом языке MATLAB в виде комплекса программ, реализующего движение РВТС с постоянной мощностью силовой установки, оптимизацию энергетического состояния ее тяговых приводов, оценивание характеристик опорного грунта, а также осуществляет построение энергетически эффективных траекторий движения, в средах ПК «Универсальный механизм» и ASM Diesel Engine Simulation Package (dSPACE GmbH).
Полученные результаты могут быть использованы для конструирования систем управления автономными внедорожными транспортными системами и позволяют повысить эффективность их функционирования, существенно уменьшить
топливозатраты при сохранении высоких качественных характеристик точности и быстродействия. Разработанные алгоритмы могут быть использованы при разработке систем управления, адаптивных к характеристикам опорного грунта. Предложенные алгоритмы имеют низкие требования к вычислительным ресурсам и позволяют снизить стоимость систем автономного управления транспортных систем.
Основные теоретические положения работы получены при поддержке грантов РФФИ «Разработка и исследование методов адаптации позиционно-траекторных систем управления подвижными объектами» (№13-08-00315, рук. Пшихопов В. Х.), Президента Российской Федерации для государственной поддержки ведущей научной школы «Теория и методы управления подвижными объектами в условиях неопределенности» (№3437-2014-10, рук. Пшихопов В. Х.).
Апробация работы. Теоретические положении и практические результаты диссертационной работы докладывались на Первой международной конференции «Автоматизация управления и интеллектуальные системы и среды (АУИСС-2010)», (Россия, Терскол, 2010 г.); Третьей международной конференции «Автоматизация управления и интеллектуальные системы и среды (АУИСС-2012)», (Россия, Махачкала, 2012 г.); XI международной конференции «Системы, автоматическое управление и измерения (SAUM 2012)», (Сербия, Ниш, 2012 г.); Второй международной конференции «Интеллектуальные технологии в робототехнике и ее приложения (RITA 2013)», (США, Денвер, 2013 г.); Международной конференции «Мехатроника, робототехника, структурный анализ (MEROSTA 2014)», (Греция, Санторини, 2014 г.); VIII международной конференции «Тяжелое машиностроение (HM 2014)», (Сербия, Златибор, 2014 г.).
Реализация и внедрение результатов работы. Теоретические и практические результаты, полученные в рамках работы, внедрены в учебный процесс кафедры электротехники и мехатроники Инженерно-технологической академии Южного федерального университета по дисциплинам «Управление роботами и робототехническими системами», «Проектирование систем управления роботами», «Проектирование бортовых систем управления», использованы при выполнении грантовых работ, а также при создании колесного автономного мобильного робота «Скиф-3».
Личный вклад автора. Все научные результаты диссертации, выдвигаемые для защиты, получены автором лично.
Публикации. Основные результаты исследований по теме диссертации изложены в 13 печатных работах, в том числе 3 статьях в ведущих научных изданиях, рекомендованных ВАК для публикации результатов работ по диссертациям на соискание ученой степени кандидата технических наук, 3 статьях в иностранных научных изданиях, включенных в систему цитирования Scopus, 2 статьях в иностранных научных журналах (ISSN), 5 докладах в материалах всероссийских и международных конференций.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка из 188 наименований, содержания и двух приложений. Основная часть работы изложена на 188 страницах и включает в себя 68 рисунков и 10 таблиц.
Математические модели робототехнических внедорожных транспортных систем
Различают поисковые и беспоисковые методы адаптации. Беспоисковые адаптивные системы характеризуются тем, что процедуры адаптации известны, а качество системы в целом напрямую зависит от выбранного регулятора (как правило, ПИД-регулятора). Поисковые методы адаптации характеризуются восходящей структурой и проводятся пробными этапами. К таким системам относят системы экстремального управления [8,12]. Задача поиска экстремума включает в себя задачу определения градиента и обеспечение устойчивости в найденной точке экстремума. Для поиска глобального экстремума применяют стохастические методы.
Недостатками адаптивных систем управления являются зависимость от выбранного регулятора и качество алгоритмов идентификации для беспоисковых систем; ограниченность применения (работа пробными этапами), трудности в определении экстремума и зависимость от регулятора для поисковых методов.
Робастное управление. Методы робастного управления позволяют синтезировать систему автоматического регулирования в целях сохранения некоторых свойств замкнутой системы при изменении параметров ОУ, если он отличен от расчетного или его модель неизвестна. Таким образом, робастное управление означает наличие некоторых запасов устойчивости [21] системы либо малое изменение выхода системы при изменении параметров или структуры системы. Выделают следующие методы проектирования робастных систем управления [22]: H, H2, линейно-квадратичные методы (LQG и LQR), а также -синтез. Недостатками робастных методов являются затрудненность их применения для многосвязных систем, не гарантированные запасы устойчивости, требования к точности модели ОУ и большое количество итераций.
Интеллектуальные системы управления. Интеллектуальные системы являются в настоящее время интенсивно развивающимся направлением [23,24]. Выделяют [25] следующие интеллектуальные методы: нечетких множеств, искусственных нейронных сетей и мультиагентный подход. В работах Л. Заде [26,27] были предложены методы нечеткой логики. В основе данных методов лежит понятие нечеткого множества и функции принадлежности некоторых элементов к такому множеству. В работах [26,28] введены понятия лингвистической переменной, применяемой для описания поведения трудно определяемых систем. Это достигается за счет возможности принимать значения фраз естественного или искусственного языка. Вводятся процедуры фаззификации для перевода количественных данных в качественные понятия и процедура дефаззификации, выполняющая обратную функцию.
Недостатками метода являются трудности в достижении желаемых качественных свойств системы и затрудненность анализа устойчивости системы. Искусственные нейронные сети (ИНС) являются определенной моделью биологической нейронной ткани и обладают мощными аппроксимирующими свойствами и возможностью параллельной обработки данных. Элемент ИНС – искусственный нейрон представлен передаточной функцией, которая и определяет выходной сигнал в зависимости от взвешенной суммы входных. Нейросетевой [29,30,31,23] подход позволяет абстрагироваться от строгого математического описания решаемой задачи, что позволяет находить решения трудно формализуемых задач в условиях существенной неопределенности. На базе искусственных нейронных сетей могут быть решены задачи управления, диагностики, планирования траекторий движения, принятия решений, распознавания изображений и другой обработки информации. Важным этапом в проектировании ИНС является процесс обучения сети, а именно обучение с учителем или без, а также обучение с подкреплением. Выделяют следующие виды ИНС: сети прямого распространения, самоорганизующиеся сети Кохонена, динамические сети Хопфилда. Кроме того, известно [23,29] более 20 типов ИНС.
Недостатками ИНС методов являются [25,29,32,33] сложность анализа ИНС, ее устойчивости, а также трудности, связанные с обучением сети. Среди проблем обучения возможно выделить переобучение и попадание системы в локальный минимум поверхности ошибок (т.н. «паралич» сети). Метод обратных задач динамики. Обратные задачи динамики состоят [34] в восстановлении неизвестных характеристик динамических систем по результатам приближенных измерений фазовых координат. Выделяют обратные задачи аналитической механики, обратные задачи динамики управляемого полета и обратные задачи динамики в теории автоматического управления. Решение обратной задачи [6,7] разбито на два этапа. Первый этап - это решение обратной задачи динамики и построение уравнений движения по заданным свойствам. Вторым этапом является решение задачи по обеспечению устойчивости системы. Такой подход усложняет процедуру синтеза. Недостатком метода является [13] невозможность реализовывать эффективные алгоритмы многоуровневого управления.
Методы координирующего управления. Методы координирующего управления начинают свое развитие с метода структурного синтеза Л.М. Бойчука [35], основанного на работе [36] и методах обратных задач динамики. В работе [35] постулируется, что для того, чтобы найти управление объектом, необходимое для реализации требуемого движения системы, в уравнение объекта следует подставить вместо высшей производной регулируемой величины ее значение, которое определяется из требуемого дифференциального уравнения системы. Требуемое дифференциальное уравнение системы n-го порядка [35] определяется следующим выражением: 2Х-У=о (1Л) г=0 где с - коэффициенты, (р(ї) - ошибка регулирования и ее производные. Такой подход позволяет решить задачу управления движением твердого тела, стыковки, синтезировать систему функционального регулирования и т.п. Метод структурного синтеза получил развитие в работе [37] для синтеза координирующих систем управления, так же примененных для управления движением тел. Под координацией переменных понимается [38] автоматическое соблюдение заданных соотношений между ними в процессе функционирования системы. Целью управления является одно или несколько соотношений между переменными состояния многосвязного ОУ, которое определяет координирующее целевое многообразие. Важно, что заданные целевым многообразием соотношения между переменными должны выполняться не только в установившемся, но и в переходных режимах. Методы структурного синтеза и координирующего управления получили развитие в методе согласованного управления И.В. Мирошника [39]. Кроме того, в работе [39] предложены адаптивные подходы к повышению точности движения замкнутой системы согласованного или группового управления.
Разработка метода управления движением с постоянной мощностью силовой установки
На рисунке 2.1 использованы следующие обозначения: А – воздушный тракт, включающий в себя турбокомпрессор, с изменяемыми углами спрямляющего аппарата турбины, систему рециркуляции отработанных газов, промежуточные охладители; F – система подачи топлива (commonrail); С – система сжигания топлива и цилиндропоршневая группа; Е – система снижения токсичности отработанных газов.
Дизельный ДВС имеет следующие параметры: объем 2000 см3, максимальная мощность 97 кВт (132 л.с.) при 3500 об/мин. Данный ДВС исследован с помощью программного пакета ASM – Diesel Engine Sumulation Package (dSPACE GmbH). Рассмотрим режимы работы при статической работе дизельного ДВС, для изложенной выше схемы работы (типовая схема) и схемы работы с минимальным расходом (генераторная схема). Следует отметить, что, в общем случае, взаимосвязь расхода топлива, скорости вращения коленчатого вала и момента на нем представляется криволинейными поверхностями, но введение дополнительных ограничений (по мощности, установившемуся статическому режиму и т.п.) позволяет представить двумерные зависимости. На рисунке 2.2 представлена зависимость скорости коленчатого вала от развиваемой ДВС мощности.
На рисунке 2.3 представлена зависимость вращающего момента от развиваемой ДВС мощности. Из рисунка 2.3 видно, что типовая схема управления ДВС имеет значимый запас по моменту, чем схема с наименьшим расходом. Такие экспериментальные данные полностью согласуются с известными [93,85,94,95]. Следует отметить, что зависимости на рисунках 2.2 и 2.3 показывают значительно худшую динамику и затрудненность гладкого регулирования скорости коленчатого вала ДВС при схеме с наименьшим расходом.
Рисунок 2.4. Удельный расход топлива дизельного двигателя: 1 – типовая схема управления, 2 – схема с наименьшим расходом, 3 – точка глобального минимума Кривая наименьшего расхода 2 на рисунке 2.4 интерполирована по локальным минимумам расхода топлива при развитии двигателем определенной мощности. В отличие от работ [98,99] на рисунках 2.2 – 2.4 представлена зависимость наименьшего расхода топлива во всем диапазоне рабочих мощностей данного ДВС, а не отдельными регионами. Следует отметить, что зависимости на рисунке 2.4 не отражают расходы топлива, необходимые для динамической работы ДВС (например, изменения сопротивления движению РВТС при постоянной скорости). В работах [98,99] отмечается, что при переходе из одного оптимального региона или точки в другой увеличение расхода топлива может достигать трехкратного уровня вследствие динамических потерь, что применимо и к рассматриваемому в настоящей работе дизельному ДВС. Точкой 3 на рисунке 2.4 показан глобальный минимум удельного расхода топлива в размере 197 гр/кВтч, достигаемый при отдаче ДВС мощности в размере 65 кВт и при вращении коленчатого вала со скоростью 3000 мин-1.
Во время движения и маневрирования РВТС по пересеченной местности возможны спорадические изменения поверхности грунта и его качество. Встречающиеся на пути робота ямы, косогоры, ухабы и другие неровности грунта являются причиной изменения мощности силовой установки. Такие изменения необходимы для поддержания некоторой постоянной скорости движения РВТС и приводят, во-первых, к уже отмеченным динамическим потерям, а, во-вторых, к работе на невыбираемых участках кривой расхода. Важным недостатком режима поддержания постоянной скорости является необходимость в торможении, возникающая в случае, когда тормозных свойств трансмиссионных агрегатов и ДВС (1.52) – (1.54) недостаточно. Применение химических источников тока для рекуперации энергии торможения затруднительно в тяжелых РВТС, а их оснащение МНЭ, в общем случае, не осуществляется.
С учетом вышеизложенного заключим, что решение задачи оптимизации энергозатрат на координирующем уровне, а именно в организации движения с постоянной мощностью силовой установки, либо с ограничением мощности, в отличие от решений из [87,112,88,89,90,91,92,113,86], основано на естественном изменении скорости в зависимости от нагрузки, не требует применения планировщиков, интерполяторов и не зависит от искусственных критериев. Кроме того, решение задачи управления движением с постоянной мощностью силовой установки позволяет РВТС двигаться в диапазоне допустимых скоростей без торможения. Вне этого диапазона необходима организация многорежимного управления движением, либо, например, дооснащение системы МНЭ.
Организация движения с постоянной мощностью силовой установки позволяет снижать расходы топлива газотурбинных двигателей (ГТД) в большей степени, чем дизельных. Это обусловлено тем, что в области частичных нагрузок удельный расход топлива значительно выше, чем при номинальной нагрузке. Так, в работе [114] отмечается, что при 50% мощности увеличение удельного расхода ГТД может доходить до 30%, а согласно рисунку 3.4, удельный расход в статическом режиме дизельного ДВС находится в пределах 7% при 80% диапазоне рабочих мощностей. Также, в работе [114] отмечается, что расход топлива на малом газу ГТД в семь раз превышает расход холостого хода сопоставимого по мощности дизельного ДВС. Несмотря на худшие показатели расхода топлива в широком диапазоне по сравнению с дизельными ДВС, ГТД имеет ряд преимуществ. Среди них стабильность холодного запуска при температуре ниже -25С, что может существенно облегчить работу РВТС в низкотемпературных регионах; лучшие шумомаскировочные качества; высокие динамические характеристики; минимизация затрат мощности на систему охлаждения; меньшая токсичность выхлопных газов и их бездымность; значительное снижение расхода масла. Также выделяют лучшие массогабаритные показатели. В таблице 2.2 представлены массогабаритные показатели ГТД-1250 и дизельных ДВС эквивалентной мощности, устанавливаемых на карьерный самосвал Белаз 7513.
При сопоставимом удельном расходе топлива в номинальном режиме, ГТД-1250 имеет минимум четырехкратное преимущество по массе и пятикратное по занимаемому объему. Представленные дизельные ДВС KTA38-C1200 и MTU12V4000 требуют 400-550 литров рабочих жидкостей: моторного масла и охлаждающей жидкости. Кроме того, в работе [115] отмечено, что КПД ГТД с комбинированным циклом составляет 40%-55%, а дизельного ДВС 30%-48%.
Разработка метода оптимизации энергетического состояния тягового асинхронного привода в условиях динамической нагрузки
Рассмотрим примеры компьютерного моделирования алгоритмов управления РВТС с электромеханическими трансмиссиями на основе машин переменного тока с полным учетом потерь в трансмиссии и оптимизируемым потокосцеплением ротора. Электромеханические трансмиссии РВТС, используемых в качестве примеров, не обладают гиперболическими характеристиками.
Пример 3.1. Компьютерное моделирование метода управления движением с постоянной мощностью силовой установки, совместно с методом оптимизации энергетического состояния ТАД в условиях динамической нагрузки, на примере колесной РВТС с неуправляемым дифференциалом. Моделирование предложенных алгоритмов (1.28), (1.29), (3.11), (3.12), (2.49), (2.50) и (2.44) проведено в программном пакете MATLAB.
Шасси колесной РВТС представлено моделью (1.14), (1.15) - (1.17) и (1.22), (1.24) - (1.27) и имеет следующие параметры: масса 8 т, межосевое расстояние d = 8.0 м, база 2b = 2.8 м, момент инерции 950 кгм2, радиус ведущего колеса 0.5 м, передаточное число вторичного редуктора 1:10.
ТАД представлен моделью (1.28) - (1.35) и имеет следующие параметры: максимальное напряжение 1000 В, максимальная мощность 95 кВт, Ls=L r= 0.2755, Lm= 0.2676 , (J = 0.05683, Яг =0.5625 , Д, =0.2755 , Z p=1. ТАД работает в линейной области его намагничивающей характеристики, таким образом все индуктивности являются константами. Пренебрегая потерями на трение и при Rm=0 нелинейная функция (3.1) в (3.4) является константой Ьф =0.4076 . СТГ представлен моделью (1.38) - (1.41) и имеет следующие параметры: Ig=0.25, Rg=0.497, LA = 0, Zp=1, Z/=0.8, Я, =2.95, igq = igd = if = 0. Потерями в преобразователе частоты (1.46) пренебрегаем. Характеристика и параметры дизельного ДВС эквивалентны характеристике, показанной на рисунке 2.5.
Зададим требование к движению РВТС выражением (2.1), соответствующим движению по окружности радиусом 125 м с центром в начале координат и выражением (2.3), соответствующим стабилизации постоянной мощности 55 кВт. Значение матриц коэффициентов настройки A = T = c = diag(0.1,03), Е = 1, п = 2. Начальное положение РВТС Y = [105 0 тг/4]г. В начальном положении РВТС не движется. Время моделирования 700 с.
Без потери общности представим сопротивление движению постоянными величинами: Fr = 640 Н. Через 225 секунд после начала моделирования значение вектора сопротивления увеличится до 740 Nm за 5 секунд. Через 380 секунд после начала моделирования значение вектора сопротивления уменьшится до 540 Nm за 20 секунд, что позволит проанализировать реакцию системы на изменение сопротивления движению. Через 500 секунд после начала моделирования значение желаемой мощности силовой установки изменится до 50 кВт, что позволит проанализировать реакцию системы на изменение желаемого значения мощности.
Система, замкнутая управлением (1.28), (1.29), (3.11), (3.12), (2.49), (2.50) и (2.44), должна обеспечивать устойчивое движение по траектории (2.1) со среднеквадратическим отклонением менее 1 м в установившемся режиме.
Результаты моделирования скорости движения при изменяющемся сопротивлении движению колесной РВТС представлены на рисунке 3.2. Рисунок 3.2. Результаты моделирования скорости движения колесной РВТС при изменяющемся сопротивлении движению: 1 – скорость шасси, 2 – сопротивление движению Результаты моделирования вращающего момента ТАД движения при изменяющемся сопротивлении движению колесной РВТС представлены на рисунке 3.3. Рисунок 3.3. Результаты моделирования вращающего момента ТАД при изменяющемся сопротивлении движению: 1 – вращающий момент ТАД, 2 сопротивление движению
Изменение вращающего момента на 500 секунде моделирования обусловлено изменением (понижением) желаемой мощности. Результаты моделирования скоростей вращения ротора и скольжения ТАД колесной РВТС представлены на рисунке 3.4. А) Б) Рисунок 3.4. Результаты моделирования парметров ТАД во время движения РВТС по окружности А) скорость вращения ТАД, Б) скорость скольжения Скольжение ТАД не превышает 3% в течение всего теста, что показывает высокую эффективность функционирования ТАД. Напряжение и ток ТАД в системе координат d-q показаны на рисунке 3.5. Компоненты d и q тока статора равны, что обусловлено минимизацией амплитуды тока в соответствии с принятыми допущениями. Потокосцепление ротора оптимизировалось на протяжении теста и его зависимость от времени представлена на рисунке 3.6. 101 А) Б) Рисунок 3.5. Результаты моделирования парметров ТАД во время движения РВТС по окружности А) напряжение: 1 – d-составляющая, 2 – q-составляющая, Б) ток: 1 – d-составляющая, 2 – q-составляющая Рисунок 3.6. Результаты моделирования потокосцепления ТАД во время движения РВТС по окружности Абсолютные потери в ТАД при изменении нагрузки в зависимости от времени и зависимость отбираемой от ДВС мощности показаны на рисунке 3.7
Значение отбираемой мощности равно желаемой мощности силовой установки, за исключением небольших отклонений. Максимальное отклонение отбираемой мощности приводит к отклонению скорости вращения коленчатого вала ДВС не более 3 рад/с (около 1.5%). Траектория движения РВТС показана на рисунке 3.8 и соответствует движению по окружности радиусом 125 м. Рисунок 3.8. Результаты моделирования траектории движения РВТС по окружности Среднеквадратическое отклонение составило 0.86 м, что удовлетворяет поставленным требованиям.
Пример 3.2. Компьютерное моделирование метода управления движением с постоянной мощностью силовой установки, совместно с методом оптимизации энергетического состояния ТАД в условиях динамической нагрузки, на примере гусеничной РВТС. Моделирование предложенных алгоритмов (3.11), (3.12), (2.49), (2.50) и (2.44) проведено в программном пакете MATLAB.
Шасси гусеничной РВТС представлено моделью (1.6), (1.10) и имеет следующие параметры: масса 12 т, длина опорной поверхности гусениц 5.5 м, база 3.8 м, момент инерции 1150 кгм2, радиус ведущего колеса 0.2 м, передаточное число вторичного редуктора 1:2. ТАД представлен моделью (1.28) - (1.35) и имеет следующие параметры: максимальное напряжение 400 В, максимальная мощность 90 кВт, Ls =Lr= 0.2755 , Lm = 0.2676 , Lm= 0.2676 , т = 0.05683, K =0.5625 , =0.2755 , Z p=1. ТАД работает в линейной области его намагничивающей характеристики, таким образом все индуктивности являются константами. Пренебрегая потерями на трение и при ят=0 нелинейная функция (3.1) в (3.4) является константой zo = 0.4076. СТГ представлен моделью (1.38) - (1.41) и имеет следующие параметры: I =0.25, Д?= 0.497, L& = 0, Zp=1, ,=0.8, Rf = 2.95, igq=igd=if=0. Потерями в преобразователе частоты (1.46) пренебрегаем. Характеристика и параметры дизельного ДВС эквивалентны характеристике, показанной на рисунке 2.5. Сравним показатели эффективности движения РВТС с постоянной скоростью и постоянной мощностью путем проведения сравнительного моделирования. Для режима движения с постоянной мощностью зададим требование к движению РВТС выражением (2.1), соответствующим движению по окружности радиусом 100 м с центром в начале координат и выражением (2.3), соответствующим стабилизации постоянной мощности 75 кВт.
Для режима движения с постоянной скоростью зададим требование к движению РВТС выражением (2.1), соответствующим движению по окружности радиусом 100 м с центром в начале координат и выражением (2.4), соответствующим стабилизации постоянной скорости 2.2 м/с.
Для обоих режимов зададим значение матриц коэффициентов настройки A = T = c = diag(1,0.1), Е=1, и = 2. Начальное положение РВТС 7 = [90 0 тг/4]г. В начальном положении РВТС не движется. Время моделирования 287.4 с. Без потери общности представим сопротивление движению постоянными величинами: Fr = 945. Через 70 секунд после начала моделирования значение вектора сопротивления увеличится до 2660 Nm за 20 секунд. Через 170 секунд после начала моделирования значение вектора сопротивления уменьшится до 945 Nm за 20 секунд, что позволит проанализировать как реакцию системы на изменение сопротивления движению, так и на изменение желаемого значения мощности. Система, замкнутая управлением (1.28), (1.29), (3.11), (3.12), (2.49), (2.50) и (2.44), должна обеспечивать устойчивое движение по траектории (2.1) со среднеквадратическим отклонением менее 1 м в установившемся режиме. Результаты моделирования траектории движения при изменяющемся сопротивлении движению гусеничной РВТС представлены на рисунке 3.9. Представим результаты моделирования для режима движения РВТС с постоянной мощностью силовой установки. Результаты моделирования скорости и изменяющегося сопротивления движению гусеничной РВТС для режима движения с постоянной мощностью представлены на рисунке 3.11.
Сравнительное компьютерное моделирование методов энергоэффективного управления робототехнической системой в пакетах MATLAB/Simulink и dSPACE ASM - Diesel Engine Simulation Package
Результаты моделирования показывают преимущество предлагаемых подходов в сравнении с известными. Точность увеличилась на 40.0%, топливозатраты уменьшились на 13.0%, вредные выбросы снизились на 9.2% (оксиды азота) и 7.7% (сажевые частицы). Следует отметить, что приведенные тесты построены таким образом, что тормозных свойств электромеханической трансмиссии достаточно для требуемого снижения скорости движения. В условиях, когда тормозных свойств недостаточно, эффективность предлагаемых методов будет выше.
Кроме того, проведена серия из 30 экспериментов сравнительного моделирования традиционного режима движения РВТС с постоянной скоростью, известным алгоритмом оптимизации потокосцепления ротора ТАД с методом управления движением с постоянной мощностью силовой установки и полученного метода оптимизации потокосцепления ротора ТАД. Эксперименты проведены при условиях, эквивалентных примеру 5.2, за исключением вариации требуемой мощности в диапазоне от 50 до 70 кВт, а также вариации постоянного множителя функции сопротивления движению (показано на рисунке 5.8) в диапазоне от 0.95 до 1.05. Вариации проведены псевдослучайными числами. При введении доверительного интервала ±5% при доверительной вероятности, равной 2 или 95.4%, определено в 96.7% случаях нахождения следующих результатов в следующих диапазонах: – эффективности предлагаемых методов в снижении топливных затрат (в сравнении с известными) на 12.9 в диапазоне ±1.9 процентов; – точности предлагаемых методов (в сравнении с известными) на 37.6 в диапазоне ±2.4 процентов. Данные результаты показывают достоверность эффективности (снижения топливозатрат и повышения точности) полученных в настоящем диссертационном исследовании методов. Следует отметить, что изложенные результаты подтверждены во время работы над грантовыми проектами [188], приложение 2.
В данной главе приведены результаты экспериментальной проверки методов энергоэффективного управления РВТС, предложенных в главах 2 - 3. Получены следующие результаты:
Верифицирована математическая модель гусеничной РВТС в программном комплексе «Универсальный механизм».
Подтверждена эффективность полученного метода управления движением РВТС, реализующего решение позиционно-траекторных задач с постоянной мощностью силовой установки. Движение РВТС осуществлялось по кусочно-полиномиальной траекторной кривой, построенной в соответствии с полученным способом функционирования планировщиков. Результатом применения метода стало увеличение точности до 40.0%, уменьшение топливозатрат до 12.9% (до 17.4% для несовременных дизельных ДВС), снижение вредных выбросов оксидов азота до 9.23% и сажевых частиц до 7.74%. Кроме того, в условиях недостаточности тормозных свойств, энергетическая эффективность полученных методов будет выше вследствие отсутствия потерь на торможение.
Подтверждена эффективность полученного метода оптимизации энергетического состояния тягового асинхронного привода электротрансмиссий РВТС. Отмечается, что значимое снижение собственных потерь привода достигается при движении РВТС в условиях непостоянного сопротивления движению, в общем случае характерного для функционирования РВТС. Результатом применения метода стало повышение точности и снижение собственные потерь привода до 14.0% (3.15% КПД) в сравнении с известными методами.
Основной научный результат диссертации заключается в решении актуальной научной задачи, имеющей важное практическое значение, создания комплекса методов управления робототехническими внедорожными транспортными системами, направленного на снижение топливных затрат и энергетических потерь и обеспечение параметрической адаптации к характеристикам опорного грунта.
При проведении исследований и разработок по теме настоящей работы получены следующие результаты, обладающие научной новизной:
Разработан метод энергоэффективного управления движением робототехнических внедорожных транспортных систем, отличающийся законом управления, реализующим решение позиционно-траекторных задач с постоянной мощностью силовой установки, что позволяет транспортной системе двигаться в диапазоне допустимых скоростей без торможения и в оптимальном для силовой установки режиме, что привело к увеличению точности до 40%, уменьшению топливозатрат до 13% (до 17.4% для несовременных дизельных ДВС), снижение вредных выбросов оксидов азота до 9.2% и сажевых частиц до 7.7%.
Разработан оптимизации энергетического состояния тягового асинхронного привода электротрансмиссий робототехнических внедорожных транспортных систем в условиях динамической нагрузки, отличающийся структурой регулятора оптимального потокосцепления ротора, учитывающей динамику нагрузки, что позволяет повысить точность и снизить собственные потери привода до 14% (3.15% КПД).
Разработан метод параметрической адаптации к характеристикам опорного грунта наземных транспортных систем, отличающийся комбинированием нелинейного редуцированного наблюдателя и сигма-точечного фильтра, что позволяет более чем на порядок повысить точность оценивания характеристик опорного грунта и дрейфа параметров ходовой части без 169 детализации их структуры и в условиях действия случайных шумов, в сравнении с известным методом нелинейной Калмановской фильтрации - Разработан способ функционирования планировщиков траекторий наземных транспортных систем на нейроподобных структурах, отличающиеся учетом потребной энергии для движения в весовых коэффициентах эвристических функций, формированием траекторий в виде кривых высоких порядков, что позволяет формировать энергоэффективные траектории движения. - Предложены математические модели шасси гусеничных и колесных, в общем случае, с управляемым дифференциалом РВТС. Также предложены математические модели агрегатов электромеханических трансмиссий на базе машин постоянного и переменного тока, дизельного ДВС. Кроме того, изложенные результаты подтверждены во время работы над грантовыми проектами. Таким образом, все задачи диссертационного исследования решены в полном объеме.