10.26731/1813-9108.2018.2(58).45-56
В статье решается проблема разработки интеллектуальной системы управления процессом индукционной пайки волноводных трактов из алюминиевых сплавов. Предложена концепция системы управления, в рамках которой в качестве решения предлагается использование методов нечеткой логики. Построена обобщенная схема интеллектуальной автоматизированной системы индукционной пайки, формирующей управление на основе рассогласования температур и скоростей нагрева спаиваемых элементов волноводной сборки, а также оценки качества управления процессом пайки по сигналу рассогласования температур и скоростей нагрева. В качестве выходных параметров работы интеллектуальной системы предложен выбор алгоритма управления, а также величина корректировки коэффициентов регуляторов. По результатам экспертной оценки составлены термы входных и выходных переменных. Предложенный алгоритм управления реализован в рамках действующей автоматизированной системы управления пайкой волноводных трактов космических аппаратов. По результатам проведения численных экспериментов были подобраны как формы управляющих воздействий в системе, так и их параметры. Предложенный подход к формированию управления был апробирован в серии натурных экспериментов по пайке волноводных трактов, в результате которых были получены графики нагрева элементов изделия, по которым можно судить об эффективности использования интеллектуального управления на базе нечеткого регулятора. Применение предложенного подхода позволяет обеспечить высокое качество регулирования процесса индукционного нагрева и получить надежные не-разъемные соединения элементов волноводных трактов.
1. Обеспечение прочности и точности широкополосных волноводно-распределительных систем устройств космической связи / С. Н. Сильченко и др. // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2012. №1. С. 112–117.
2. Вологдин В. В., Кущ Э. В., Асамов В. В. Индукционная пайка. Л. : Машиностроение, 1989. 63 с.
3. Слухоцкий А. Е. Индукторы. Л. : Машиностроение. 1989. 66 с.
4. Слухоцкий А. Е., Рыскин С. Е. Индукторы для индукционного нагрева. Л. : Энергия. 1974. 284 с.
5. Murygin A. V., Tynchenko V. S., Laptenok V. D., Emilova O. A., Bocharov A. N. Complex of automated equipment and technologies for waveguides soldering using induction heating // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2017. № 173 (1). С. 012023.
6. Tynchenko V. S., Murygin A. V., Emilova O. A., Bocharov A. N., Laptenok V. D. The automated system for technological process of spacecraft's waveguide paths soldering // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2016. № 155 (1). С. 012007.
7. Tynchenko V. S., Murygin A. V., Petrenko V. E., Seregin Y. N., Emilova O. A. A control algorithm for waveguide path induction soldering with product positioning1 // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2017. № 255 (1). С. 012018.
8. Murygin A. V., Tynchenko V. S., Laptenok V. D., Emilova O. A., Seregin Y. N. Modeling of thermal processes in waveguide tracts induction soldering // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2017. № 173 (1). С. 012026.
9. Кудрявцев И. В., Барыкин Е. С., Гоцелюк О. Б. Математическая модель нагрева волновода при передаче высокой мощности сигнала // Молодой ученый. 2013. № 9. С. 52–57.
10. Бураков М. В. Нечеткие контроллеры. СПб. : ГУАП, 2010. 252 с.
11. Демидова Л., Кираковский В. В., Пылкин А. Н. Алгоритмы и системы нечеткого вывода при решении задач диагностики городских инженерных коммуникаций в среде MATLAB. М. : Радио и связь. 2005. 365 с.
12. Дудкин Ю. П., Титов Ю. К., Филиппенков Р. Г., Хижняков Ю. Н. Нечеткое управление частотой вращения свободной турбины газотурбинного двигателя // Вестн. Моск. авиац. ин-та. 2010. № 17 (6). С. 55–60.
13. Gostev V. I. Fuzzy controllers in automatic control systems // Kiev: Radioamator. 2008.
14. Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю. Бенамеур Лиес. Методы и алгоритмы решения задач идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логическом базисе // М. : Горячая линия-Телеком, 2003. 205 с.
15. Бураков М. В., Коновалов А. С. Синтез нечетких логических регуляторов // Информационно-управляющие системы. 2011. № 1. С. 22–27.
16. Tynchenko V. S., Tynchenko V. V., Bukhtoyarov V. V., Tynchenko S. V., Petrovskyi, E. A. The multi-objective optimization of complex objects neural network models // Indian Journal of Science and Technology. 2016. № 29 (9).
17. Александров А. Г., Паленов М. В. Состояние и перспективы развития адаптивных ПИД-регуляторов // Автоматика и телемеханика. 2014. № 2. С. 16–30.
18. Арсеньев Г. Н., Шалыгин А. А. Математическое моделирование нечетких регуляторов на основе MATLAB // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. № 9 (5). С. 26–37.
19. Chen H. C. Optimal fuzzy pid controller design of an active magnetic bearing system based on adaptive genetic algorithms // IEEE 2008 International Conference on Machine Learning and Cybernetics. 2008. № 4. С. 2054–2060.
20. Sabir M. M., Ali T. Optimal PID controller design through swarm intelligence algorithms for sun tracking system // Applied Mathematics and Computation. 2016. № 274. С. 690–699.
21. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы // М. : Горячая линия-Телеком. 2008. 384 с.