CC BY
35
УДК 681.51; 681.52
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПРИБОРНОГО ПРИВОДА C ПЬЕЗОЭЛЕКТРИЧЕСКИМ ИСПОЛНИТЕЛЬНЫМ
АКТЮАТОРОМ
О.В. Горячев, А.В. Овчинников
Разработаны математическая модель силовой системы привода с пьезоэлектрическим актюатором, математическая модель функционирования пьезоэлектрического актюатора, а также алгоритмы управления пьезоэлектрическим актюатором в следящем приводе с учетом изменения внешних воздействий и входных сигналов.
Ключевые слова: пьезоэлектрический двигатель, нейро-нечеткий регулятор, силовая система привода, нейронная сеть.
Одной из важнейших задач при создании и модернизации приборных приводов является повышение точности отработки входных управляющих воздействий и стабилизации выходной величины при действии внешних возмущающих воздействий.
Современные технические требования, предъявляемые к приборным приводам, часто предполагают, что исполнительные элементы таких систем должны иметь высокую точность позиционирования ротора (5-10"6...5-10~5 рад) при сравнительно большом моменте на валу. При этом к важнейшим требованиям относятся также высокие динамические характеристики. Одним из вариантов решения поставленной задачи является применение в приборных приводах с ограниченным углом поворота выходного вала перспективных высокоточных пьезоэлектрических исполнительных двигателей. Вопросам проектирования приборных приводов пьезоэлектрическими двигателями посвящены ряд работ, в частности в работах [7], [8] получены удовлетворяющие требованиям технического задания показатели по быстродействию, точности отработки сигналов, однако массогабаритные характеристики неудовлетворительны.
Для улучшения точностных характеристик с учетом жестких требований к массогабаритным показателям в соответствии с техническим заданием, предлагается использование пьезоэлектрического актюатора с поступательным движением выходного элемента в качестве исполнительного устройства в приборном приводе.
Анализ существующей литературы позволяет сделать выводы о том, что в современных исследованиях недостаточно освещены проблемы расчета параметров и настройки пьезоэлементов, построения математического описания пьезоактюаторов, а также разработки методики синтеза алгоритмов управления пьезоакюатором, обеспечивающих заданные требования по точности отработки входных сигналов в условиях изменяющихся внешних воздействий и физических параметров пьезодвигателя.
Таким образом, цель работы заключается в разработке методики проектирования приборного привода с пьезоэлектрическим исполнительным актюатором в соответствии с требованиями технического задания по точности, быстродействию массе и габаритам.
Для достижения поставленной цели применен комплексный метод исследования, основанный на совместном использовании математического аппарата теории пьезоэффекта, электропривода, электромеханики, теории автоматического управления, теоретической механики, экспериментальных данных.
На основе технических требований и проведенного энергетического анализа силового канала приборного привода выбран пьзоактюатор, проведен анализ принципа работы, характеристик и конструктивных особенностей данного двигателя. Конструкция приборного привода с пьезоэлектрическим исполнительным актюатором представлена на рис. 1.
Рис. 1. Конструктивное исполнение приборного привода с пьезоэлектрическим актюатром: 1 - механическая передача; 2 - пьезоактюатор
На основании анализа конструкции пьезоэлектрического актюатора в приборном приводе сформирована система допущений, необходимых для построения математической модели функционирования двигателя [1]:
1. Влиянием внутренних электродов и припоя на упругие свойства пьезоэлемента можно пренебречь, так как толщина их слоя в 20 - 30 раз меньше слоя пьезокерамики.
2. Набор пьезоэлементов рассматривается как монолитный блок с точки зрения упругих характеристик.
3. Деформации во всем объеме пьезокерамики будем считать однородными, а в целом, весь пьезоэлемент рассматривать как электроупругую систему с одной степенью свободы.
Основываясь на приведенной системе допущений можно составить математическое описание силовой системы привода, включающей в себя модель пьезоактюатора с учетом влияния температуры и нежесткую механическую передачу. Модель в системе 81шиНпк представлена на рис. 2.
^ _ к0 • ^ - гэ к0 • Кр • (0.012• г2 - 0.7 • г+37) у
йг
Я • С0
с0
йУак _ ^э + Рс - Ку • Абак - Кд • Уак -
йг йАб,
тъ
ак _
_ У а;
йг
йу _ (А5ак - А5) • С - Мтр • sigdy) йг тн
йАб йг
_ У,
• / Аб
ак
где Гэ - усилие, действующее со стороны электрического поля; ¥с - статическое усилие; Кд - коэффициент внутреннего демпфирования; К0 - коэффициент обратного пьезоэффекта; Ку - коэффициент упругости пьезо-
лемента; АЗ - перемещение пьезоэлемента; V - скорость пьезоактюатора; т-£ - суммарная подвижная масса системы; е0- напряжение; Я - сопротивление пьезоэлемента; с0- емкость пьезоэлемента; А8ак - перемещение пьезоактюатора; Vак - скорость пьезоэлемента; тн - масса нагрузки; С - жесткость механической передачи; Мтр - момент трения; АЗ - перемещение вала актюатора; V - скорость вала актюатора; р - угол поворота линзы дальномера; г - температура.
СоП£|Ш1(1
Рис. 2. Модель привода в системе ЯтшИпк
В системе 81шиНпк разработана модель двухуровневой системы наведения и стабилизации, содержащей «грубый» силовой привод стабилизации и точный канал приборный привод. Функциональная схема системы представлена на рис. 3.
Задача синтеза решается двумя способами: классический синтез ПИД - регулятора и синтез системы с элементами ИИ.
Для достижения малой чувствительности привода к изменению параметров пьезоактюатора реализован вариант синтеза системы с нейро-нечетким регулятором
Проведено моделирование и сравнительный анализ системы стабилизации с пьезоэлектрическим двигателем в качестве исполнительного двигателя приборного привода с двумя видами регуляторов (пропорционально-интегрально-дифференциальным и нечетким логическим регуляторами).
Динамические характеристики приборного привода оценивались при отработке синусоидального входного сигнала амплитудой 3 х 10-3 рад и частотой 3 Гц и качкой основания амплитудой 1,7 х 10-2 рад и частотой 0,8 Гц.
В результате моделирования ошибка отработки входного сигнала системой верхнего уровня составляет 7 х 10-5 рад, ошибка приборного привода с ПИД-регулятором составляет 1,2 х 10-5 рад при температуре 20° С, 2,2 х 10-5 рад при температуре - 50° С.
203
Рис. 3. Функциональная схема системы стабилизации с приборным приводом: Ь.фГДУ - сигнал управления от ГДУ в соответствующей
плоскости; WСГЛ (р) - сглаживающий фильтр шумов от ГДУ; КМ - масштабный коэффициент, компенсирующий коэффициент оптической редукции КОПТ; Шку (р) - корректирующий фильтр приборного привода; УМ - усилитель мощности;
ИМ - исполнительный механизм приборного привода
Характеристики пьезоактюатора зависят от температуры, от износа пьезоэлементов. Поэтому в приводе необходимо использовать адаптивный регулятор.
На основе ПИД-регулятора проведен синтез нейро-нечеткого логического регулятора.
Нейронная сеть А№!8 реализует систему нечеткого вывода Суге-но, в которой нечеткие правила имеют вид:
Я
Если
(х1 = АИ (х2 = А21 (хп = Ап1 )
то
У = Ьу + хЬу +... + хпЬ1т, где / - номер правила; х - входы; у - выход; А^ -термы лингвистических переменных; Ь - коэффициенты полинома, описывающего заключение. Нейронная сеть А№!8 является пятислойной НС прямого распространения. Назначение слоев следующее:
первый слой - вычисление принадлежности входных переменных термам соответствующих лингвистических переменных;
второй слой - вычисление степени запуска нечетких правил; третий слой - нормализация степеней запуска; четвертый слой - описание заключений правил; пятый слой - агрегирование результата, полученного по различным правилам.
Для обучения сети А№!8 применяется комбинация алгоритма обратного распространения ошибки и метода наименьших квадратов.
Алгоритм обратного распространения ошибки настраивает параметры посылок правил (функций принадлежности).
Метод наименьших квадратов служит для оценки коэффициентов заключений правил.
Наиболее важной частью обучения является выбор обучающего сигнала. Нейро-нечеткий логический регулятор обучался на комбинации случайных сигналов и синусоидальных сигналов различных амплитуд и частот. Такой обучающий сигнал позволяет настроить привод на отработку типовых сигналов, поступающих на него с ГДУ. Так ступенчатые сигналы повторяют ступенчатое изменение ошибки платформы за счет сухого трения, а синусоидальные сигналы повторяют ошибку привода платформы при отработке типовых целей. Обучающий сигнал представлен на рис. 4.
-3
х 10
Рис. 4. Обучающий сигнал
Каждый шаг процедуры настройки выполняется в два этапа. На первом этапе на входы подается обучающая выборка, и по невязке между желаемым и действительным поведением сети итерационным методом наименьших квадратов находятся оптимальные параметры узлов четвертого слоя.
На втором этапе остаточная невязка передается с выхода сети на входы, и методом обратного распространения ошибки модифицируются параметры узлов первого слоя. При этом найденные на первом этапе коэффициенты заключений правил не изменяются.
Итерационная процедура настройки продолжается пока невязка превышает заранее установленное значение.
В результате моделирования ошибка приборного привода с нечетким логическим регулятором при температуре 20° С, составляет 1 х 10-5 рад, при колебаниях температуры составляет составляет 1,2 х 10-5 рад.
Нечеткий логический регулятор показывает лучшие результаты по точности по сравнению с ПИД - регулятором при изменениях окружающей среды, при изменениях характеристик пьезоактюатора.
Список литературы
1. Бойков В.И., Быстров С.В., Григорьв В.В., Карташев Р.А. Система управления положением сегментов составного зеркала адаптивноготе-лескопа // Известия ВУЗов Приборостроение, 2004. Т. 47. №8. С. 67 - 69.
2. Бураков М.В. Нечеткие регуляторы: учеб. пособие. СПб: ГУАП, 2010. 236 с.
3. Лавриненко В.В., Карташев И.А., Вишневский В.С. Пьезоэлек-трическиедвигатели. М.: Энергия, 1980. 110 с.
4. Никольский А. А. Точные двухканальные следящие электроприводы с пьезокомпенсаторами. М.: Энергоатомиздат, 1988. 160 с.
5. Овчинников А.В. Математическая модель линейного пьезоэлектрического двигателя / Фролов А.А. // Молодежные инновации, 2014. Ч.3. С. 16 - 17.
6. Овчинников А.В. Реализация нейронечеткого логического регулятора для управления пьезоэлектрическим двигателем / Фролов А.А., Горячев О.В., Овчинников А.В. // Вестник ТулГУ. Системы управления 2014. №1. С.17 - 20.
7. Овчинников А.В. Система интеллектуального управления приводом достабилизации с пьезоэлектрическим двигателем / Фролов А.А., Горячев О.В., Овчинников А.В. // Проблемы совершенствования робототех-нических и интеллектуальных систем летательных аппаратов, 2015. № 1. С.213 - 216.
8. Овчинников А.В. Обоснование возможности применения пьезоэлектрического двигателя в приводе достабилизации / Фролов А.А., Фи-мушкин В.С., Горячев О.В., Илюхина Н.С., Овчинников А.В. // Известия ТулГУ. Технические науки, 2015. № 2. С. 194 - 198.
9. Пупков К. А., Егупов Н. Д. Методы классической и современной теории автоматического управления. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. 616 с.
10. Шарапов В.М., Мусиенко М.П., Шарапова Е.В. Пьезоэлектриче-скиедатчики. М.: Техносфера, 2006. 632 с.
Горячев Олег Владимирович, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой, ovgor@gmail. com, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Овчинников Алексей Владимирович, аспирант, ov4innickov. aleksei@yandex. ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет
DEVELOPMENT OF DESIGN TECHNIQUE OF SERVODRIVE WITH PIEZOELECTRIC ACTUATOR
O. V. Goriachev, A. V. Ovchnnikov
A mathematical model of the optical stabilization drive of optoelectronic system observations is designed.Control algorithms of the piezoelectric motor in the optical stabilization drive are developed, taking into account changes in external influences and inputs.
Key words: piezoelectric motor, neuro-fuzzy controller, optical stabilization drive, neural network.
Goriachev Oleg Vladimirovich, doctor of technical science, professor, manager of cathedra, ovgor@gmail. com, Russia, Tula, Tula State University,
Ovchinnikov Alexey Vladimirovich, postgraduate, [email protected], Russia, Tula, Tula State University
УДК 623.592
МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ИК-ИЗОБРАЖЕНИЯ
С.И. Стреляев, О.А. Фомичева
Проводится анализ существующих методов автоматизированного распознавания целей, а также технических устройств, физически воспроизводящих излучение реальных объектов в лабораторных условиях.
Ключевые слова: фоно-целевая обстановка, ИК-излучение, физическое моделирование, ИК головка самонаведения.
Одной из причин, ограничивающих применение пассивного самонаведение высокоточных боеприпасов по наземным целям, является отсутствие эффективных алгоритмов селекции на сложных подстилающих фонах. На сегодняшний день эффективность и возможности алгоритмов автоматического распознавания ИК изображений далеки от соответствующих характеристик систем видимого диапазона. Это вызвано рядом обстоятельств. В статье [1] отмечается, что технологии изготовления приемников на основе HgCdTe и InSb, менее совершенны, чем технологии для кремния, в связи с чем ИК-датчики изображения имеют более высокий уровень шума и низкую однородностью пикселей по сравнению с аналогами видимой длины волны. Поэтому ИК изображения, получаемые в полевых условиях, могут обладать сильными структурными беспорядками и плохим отношением сигнал-шум. Кроме того, целевые объекты могут использовать маскировку, ложные цели, тепловые ловушки и сложное маневрирование, чтобы избежать обнаружения и отслеживания. Эти трудности могут усугубляться движением носителя сенсорной платформы относительно цели. В зависимости от рабочего диапазона датчика, условия окружающей среды (дым, дымка, туман, дождь, снег, песчаный ветер) могут ухудшить или полностью закрыть целевую сигнатуру. Авторы [1] отмечают, что все эти факторы способствуют существенной изменчивости внешнего вида целевой тепловой сигнатуры, наблюдаемой датчиком, тем самым ограничивая эффективность подходов, основанных, например, на хранимых в библиотеках статических априорных изображений.
Однако любые теоретико-математические изыскания в этой области требуют наличия баз данных (БД) спектральных изображений фоно-целевой обстановки (ФЦО). Американская коллекция, собранная US Army NVESD (Night Vision and Electronic Sensor Directorate), составляет основу БД тепловизионных и видимых изображений живой силы, иностранной
207
