mireabulletinRussian Technological JournalRussian Technological Journal2782-32102500-316XRTU MIREA10.32362/2500-316X-2020-8-6-143-156mireabulletin-265Research ArticleАНАЛИТИЧЕСКОЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И ТЕХНОЛОГИИANALYTICAL INSTRUMENT ENGINEERING AND TECHNOLOGYНастройка адаптивных пропорционально-интегрально-дифференциальных регуляторов системы автоматического регулирования частоты вращения газотурбинного двигателяConfiguring adaptive PID-controllers of the automatic speed control system of the GTEhttps://orcid.org/0000-0003-1211-4905ЧертилинК. Э.ChertilinK. E.

Чертилин Кирилл Эдуардович, аспирант кафедры автоматических систем Института кибернетики ФГБОУ ВО «МИРЭА – Российский технологический университет»

119454, Москва, пр-т Вернадского, д. 78

Kirill E. Chertilin, Postgraduate Student, Department of Automatic systems, Institute of Cybernetics

78, Vernadskogo Pr., Moscow, 119454

professor55@rambler.ruИвченкоВ. Д.IvchenkoV. D.

Ивченко Валерий Дмитриевич, доктор технических наук, профессор кафедры автоматических систем Института кибернетики ФГБОУ ВО «МИРЭА – Российский технологический университет»

119454, Москва, пр-т Вернадского, д. 78

Valeriy D. Ivchenko, Dr. Sci. (Engineering), Professor, Department of Automatic systems, Institute of Cybernetics

78, Vernadskogo Pr., Moscow, 119454

МИРЭА – Российский технологический университетРоссияMIREA – Russian Technological UniversityRussian Federation20201812202086143156Copyright © Чертилин К.Э., Ивченко В.Д., 20202020Чертилин К.Э., Ивченко В.Д.Chertilin K.E., Ivchenko V.D.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.rtj-mirea.ru/jour/article/view/265

Для нестационарных объектов, параметры которых в процессе работы могут существенно меняться, применение обычных управляющих устройств в виде пропорционально-интегрально-дифференциальных регуляторов может не обеспечить требуемое качество работы системы. Поэтому желательно создать адаптивную систему автоматического регулирования, в которой целенаправленно изменяется структура и параметры управляющего регулятора для обеспечения приспосабливаемости (настройки) системы к изменяющимся условиям работы на основе информации о свойствах объекта регулирования и внешним воздействиям. Проблема построения адаптивных систем является одной из наиболее важных в теории управления и смежных областях. Это обусловлено двумя обстоятельствами: сложностью решения проблемы в целом и наличием большого числа технически разнообразных ситуаций, нуждающихся в адаптации и оптимизации. В статье рассматривается адаптивная система автоматического регулирования частоты вращения газотурбинного двигателя, включающая в себя магнитный усилитель, двигатель постоянного тока с редуктором, клапан подачи топлива и тахогенератор. Для реализации адаптивного управления были предложены три пропорционально-интегрально-дифференциальных регулятора: «классический», нечеткий и нейро-нечеткий. Параметры «классического» регулятора оптимизированы при помощи методов линейного программирования. Для нечеткого регулятора предложены функции принадлежности и база правил. Для нейро-нечеткого регулятора выбран алгоритм адаптации. При компьютерном моделировании системы применены три регулятора для трех режимов работы двигателя: малого газа, крейсерский и максимальный. На основе полученных переходных характеристик проведен сравнительный анализ качества работы трех регуляторов. Полученные результаты могут быть использованы при разработке систем автоматического регулирования газотурбинных двигателей.

For non-stationary objects with parameters, which could be changed significantly during operation, using conventional controllers in the form of proportional-integraldifferential regulators may not provide the required quality of the system. Therefore, it is desirable to create an adaptive automatic control system with the structure and parameters of the control regulator that are purposefully changed to ensure the system adaptation, that is based on information about the properties of the object of regulation and external influences, to the changing operating conditions. The problem of designing adaptive systems is one of the most important in control theory and related fields. This is conditioned by two factors: the complexity of solving the problem as a whole and the presence of a large number of technically diverse situations that need to be adapted and optimized. In the paper, an adaptive system for the automatic control of the speed of a gas turbine engine, which includes a magnetic amplifier, a DC motor with a gearbox, a fuel supply valve and a tachogenerator, is developed. For adaptive control execution, three proportional-integral-differential controllers were proposed: "classic", fuzzy and neurofuzzy. The parameters of the "classic" controller were optimized using linear programming methods. The membership functions and the rule base were proposed for the fuzzy controller. An adaptation algorithm was selected for the neuro-fuzzy controller. Three controllers were used for three engine-operating modes: low-gas, cruiser and maximum during the computer simulation of the system. A comparative analysis of the quality of the three regulators was performed and it is based on the obtained transient characteristics. The derived results can be used in the development of automatic control systems for gas turbine engines.

система автоматического регулированияадаптивная системагазотурбинный двигательцифровое ПИД-регулированиенечёткое и нейро-нечёткое ПИД-регулированиепереходный процессautomatic control systemadaptive systemgas turbine enginedigital PID-controlfuzzy and neuro-fuzzy PID-controltransient processReferencesВоробьёв В.В., Киселев А.М., Поляков В.В. Системы управления в летательных аппаратах. М.: ВВИА; 2008. 203 с.Vorob'ev V.V., Kiselev A.M., Polyakov V.V. Sistemy upravleniya v letatel'nykh apparatakh (Aircraft control systems). Moscow: VVIA Publishing House; 2008. 203 p. (in Russ.).Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления, под ред. Н.Д. Егупова. М.: МГТУ им. Баумана; 2001. 662 с.Metody robastnogo, neiro-nechetkogo i adaptivnogo upravleniya (Methods of robust, neuro-fuzzy and adaptive control); N.D. Egupov (Ed.). Moscow: MGTU im. Baumana Publishing House; 2001. 662 p. (in Russ.).Гольберг Ф.Д., Батенин А.В. Математические модели газотурбинных двигателей, как объектов регулирования. М.: Изд-во МАИ; 1999. 97 с. ISBN 5-7035-2215-3Gol'berg F.D., Batenin A.V. Matematicheskie modeli gazoturbinnykh dvigatelei, kak ob"ektov regulirovaniya (Mathematical models of the gas turbine engines as control objects). Moscow: MAI Publishing House; 1999. 97 p. (in Russ.). ISBN 5-7035-2215-3Рудинский И.Д. Технология проектирования автоматизированных систем обработки информации и управления. М.: Горячая Линия – Телеком; 2011. 304 с. ISBN 978-5-9912-0148-3Rudinskii I.D. Tekhnologiya proektirovaniya avtomatizirovannykh sistem obrabotki informatsii i upravleniya (Design technology of automated information processing and control systems). Moscow: Goryachaya Liniya – Telekom; 2011. 304 p. (in Russ.). ISBN 978-5-9912-0148-3Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. М.: Финансы и статистик; 2009. 320 с. ISBN: 5-279-02776-6Yarushkina N.G. Osnovy teorii nechetkikh i gibridnykh system (Fundamentions of the theory of the fuzzy and hybrid systems). Moscow: Finansy i statistika; 2009. 320 p. (in Russ.). ISBN: 5-279-02776-6Будько М.Б., Будько М.Ю., Гирик А.В., Грозов В.А. Система управления мультироторным беспилотным летательным аппаратом на основе гибридного нейрорегулятора. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019;19(2):209–215. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2019-19-2-209-215Bud'ko M.B., Bud'ko M.Yu., Girik A.V., Grozov V.A. Multi-Rotor unmanned aerial control system based on Hybrid neuro-regulator. Nauchno-tekhnicheskii vestnik informatsionnykh tekhnologii, mekhaniki i optiki = Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2019;19(2):209–215 (in Russ.). https://doi.org/10.17586/2226-1494-2019-19-2-209-215Вилесов А.В., Гуревич Е.И., Ивченко В.Д. Аналитический метод расчета и оптимизации параметров измерительных узлов автоматизированных систем контроля. Вестник концерна ПВО «Алмаз-Антей». 2015;1(13):37–42.Vilesov A.V., Gurevich V.I., Ivchenko V.D. Analytical method of calculation and optimization of parameters measuring units automated control systems. Vestnik kontserna PVO «Almaz-Antei» = J. «Almaz-Antey» Air and Space Defence Corporation. 2015;1(13):37–42 (in Russ.).Ким Д.П. Теория автоматического управления. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы. М.: Физматлит; 2016. 464 с.Kim D.P. Teoriya avtomaticheskogo upravleniya. Mnogomernye, nelineinye, optimal'nye i adaptivnye sistemy (Automatic control theory. Multidimensional, nonlinear, optimal and adaptive systems). Moscow: Fizmatlit; 2016. 464 p. (in Russ.).Гутова С.Г., Казакевич И.А. Настройка параметров пропорционально интегрального регулятора с помощью метода симплекс планирования. Управление большими системами: сборник трудов. 2016;61:95–117.Gutova S.G., Kazakevich I.A. Tuning parameters proportional integral controller using the method of simplex planning. Upravlenie bol'shimi sistemami: sbornik trudov = Large-Scale Systems Control. 2016;61:95–117 (in Russ.).Рутковская Д.А., Пилинский М.В., Рутковский Л.Р. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: пер. с польск. И.Д. Рудницкого. М.: Горячая линия – Телеком; 2008. 383 с. ISBN 5-93517-103-1Rutkovskaya D.A., Pilinskii M.V., Rutkovskii L.R. Neironnye seti, geneticheskie algoritmy i nechetkie sistemy, per. s pol'sk. I.D. Rudnitskogo (Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems: trans. from Polish. by I.D. Rudnitsky). Moscow: Goryachaya Liniya – Telekom; 2008. 383 p. (in Russ.). ISBN 5-93517-103-1 [Rutkowska, Danuta Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. Warszawa; Łodż: Wydawnictwo Naukowe PWN; 2004]

The authors declare that there are no conflicts of interest present.