автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Алгоритмическое и программное обеспечение микропроцессорных систем управления и диагностики дизельных двигателей

На правах рукописи

<1

00505ьо^- 0 Юс М^

Калугин Федор Васильевич

ЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И ДИАГНОСТИКИ ДИЗЕЛЬНЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ

Специальности: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1" МАЙ ¿013

г. Переславль-Залесский 2013

005058694

На правах рукописи

Калугин Федор Васильевич

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И ДИАГНОСТИКИ ДИЗЕЛЬНЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ

Специальности: 05.13.01 — Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

г. Переславль-Залесский 2013

Работа выполнена в Исследовательском центре искусственного интеллекта Федерального государственного бюджетного учреждения науки (ФГБУН) Института программных систем им. А.К. Айламазяна Российской академии наук (РАН) Научный руководитель: доктор технических наук, профессор,

ХАЧУМОВ Вячеслав Михайлович, заведующий лабораторией 0-4 "Методы интеллектуального управления" ФГБУН Института системного анализа Российской академии наук (ИСА РАН), г. Москва. Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор,

МАКАРОВ Руслан Ильич, профессор кафедры «Информационные системы и программная инженерия» Федерального государственного бюджетного учреждения высшего

профессионального образования (ФГБОУ ВПО) «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых» (ВлГУ), г. Владимир; доктор технических наук, профессор, ШВЕДЕНКО Владимир Николаевич, заведующий кафедрой «Информационные технологии» ФГБОУ ВПО «Костромской государственный

технологический университет», г. Кострома. Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Ярославский государственный

технический университет», г. Ярославль.

Защита диссертации состоится «05» июня 2013 г. в 15-30 часов на заседании диссертационного совета Д 212.025.01 при ВлГУ по адресу: г. Владимир, ул. Горького, 87, корпус 1, ауд. 335-1.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ВлГУ.

Автореферат диссертации разослан «30» апреля_2013 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, направлять по адресу совета университета: 600000, г. Владимир, ул. Горького, 87, ВлГУ, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.025.01.

Ученый секретарь диссертационного совета, д.т.н., доцент ' Давыдов H.H.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы и степень разработанности

Актуальность тематики и ее научная новизна определяются потребностью конструирования систем контроля и управления сложными техническими объектами на примере дизельных установок нового поколения. Современный прогресс в машиностроении, электронике и искусственном интеллекте позволяет создавать микропроцессорные системы управления, отвечающие все возрастающим эксплуатационным требованиям. Одним из возможных путей повышения качества управления является совершенствование методов настройки цифровых регуляторов и диагностики рабочих процессов различных технических объектов. Существенный интерес в этой связи представляют дизельные двигатели, являющиеся сложными объектами, постоянно требующими совершенствования в соответствии с развиваемыми европейскими стандартами. Большой вклад в создание методов цифрового управления дизельными двигателями внесли Крутов В.И., Денисенко В.В., Васильев Ю.А., Chuck Karr, Kim Chwee Ng, Yun Li, Хрящев Ю.Е., Скурыгин Е.Ф. и другие. Существенный вклад в развитие теории системного анализа, управления и обработки информации внесли Колмогоров А.Н., Ротач В.Я., A.B., Костров A.B., Попов Е.П., Блейхут Р., Садыков С.С., Поспелов Д.А. и другие. Несмотря на имеющиеся успехи, цифровые системы управления в схеме регулирования частоты оборотов коленчатого вала дизельных двигателей все еще не удовлетворяют предъявляемым международным требованиям. Особое внимание уделяется алгоритмам фильтрации частоты оборотов, которые должны обеспечивать необходимые показатели точности и скорости реагирования на динамику оборотов коленчатого вала. Поскольку характеристики алгоритма цифровой фильтрации существенно влияют на качество управления двигателем, их оптимизация приводит к улучшению характеристик всей схемы управления двигателем в целом. Для обеспечения показателей надежности дизельных двигателей нового поколения требуется обнаружение неисправностей в режиме эксплуатации. Применение специализированного программного обеспечения в составе бортового компьютера позволяет решить и эту актуальную задачу.

Объект исследования

Объектом исследования является программно-аппаратная (микропроцессорная) система контроля и управления дизельного двигателя.

Предмет исследования

Предметом исследования является алгоритмическое и программное обеспечение системы контроля и управления дизельного двигателя.

Цель и задачи

Целью диссертационной работы является научное обоснование методов повышения эффективности алгоритмического и программного обеспечения отечественных микропроцессорных систем управления и диагностики дизельных двигателей, в том числе с использованием технологий искусственного интеллекта. Указанная цель достигается решением следующих задач:

1) анализ требований к характеристикам и обзор методов микропрограммного управления и диагностики дизельных двигателей нового поколения;

2) разработка и оптимизация алгоритма функционирования цифрового фильтра частоты в контуре управления дизельного двигателя на основе ПИД-регулятора;

3) автоматический подбор оптимальных параметров цифрового регулятора частоты оборотов с применением цифрового фильтра частоты в контуре управления на основе генетического алгоритма;

4) разработка программной интеллектуальной системы контроля параметров и диагностики топливного оборудования дизельной установки, обеспечивающей обнаружение и распознавание неисправностей двигателя в режиме реального времени;

5) создание среды поддержки разработки для отладки алгоритмов и программ, а также моделирования процессов в контуре управления.

Научная новизна

Научная новизна диссертации заключается в разработке и исследовании алгоритма фильтрации частоты оборотов коленчатого вала дизельного двигателя, переключаемого в зависимости от режима эксплуатации; в разработке и исследовании метода настройки параметров ПИД-регулятора системы микропрограммного управления частотой вращения в режиме реального времени с новым алгоритмом фильтрации в контуре управления на основе математической модели двигателя и генетического алгоритма; в разработке методов и программного обеспечения диагностики дизельных двигателей на основе автоматического анализа характеристических точек рабочего процесса с применением модельной функции и технологий распознавания ситуации на основе искусственной нейронной сети (ИНС), экспертной системы и нечеткой логики.

Достоверность

Достоверность полученных результатов обеспечивается использованием аппарата математической логики, методов искусственного интеллекта, теории алгоритмов и структур данных, методов математического программирования, а

также результатами имитационного моделирования на ЭВМ и экспериментальных исследований, в том числе и на заводском стенде.

Теоретическая и практическая ценность работы.

Полученные в диссертационной работе научные результаты позволяют решать актуальные задачи создания алгоритмов управления применяемых бортовыми микропроцессорными системами для непрерывного управления и диагностики дизельных двигателей с использованием компьютерных методов обработки информации. Разработанный алгоритм фильтрации частоты оборотов коленчатого вала обеспечивает ровное сглаживание сигнала без ухудшения скорости реагирования фильтра на резкое изменение входных данных и обладает обратной связью позволяющей избегать возникновения автоколебаний связанных с запаздыванием обработки сигнала. Алгоритм фильтрации исследован в контуре управления с применением ПИД-регулятора математической модели двигателя и генетического метода подбора параметров регулятора. Разработаны и прошли экспериментальную проверку различные методы диагностирования дизельного двигателя. Применяется модельная функция сигнала, которая позволяет выделять характерные точки процесса. Для выдачи диагноза можно применить как экспертную систему 8тег+М1г, разработанную в Институте программных систем им. А.К.Айламазяна РАН, так и продукционные правила или искусственную нейронную сеть (ИНС). Практическую ценность представляет программная среда разработчика, позволяющая проводить отладку алгоритмов до стендовых испытаний.

Методы исследования.

Поставленные задачи решались использованием аппарата математической логики, методов системного анализа, методов искусственного интеллекта, теории управления, теории алгоритмов и структур данных, методов математического программирования, а также результатами имитационного моделирования на ЭВМ.

Положения, выносимые на защиту

1) алгоритм фильтрации частоты оборотов коленчатого вала дизельного двигателя, переключаемого в зависимости от режима эксплуатации дизельного двигателя;

2) метод настройки параметров ПИД-регулятора системы микропрограммного управления частотой вращения в режиме реального времени с новым алгоритмом фильтрации в контуре управления на основе математической модели двигателя и генетического алгоритма;

3) метод и программное обеспечение диагностики дизельных двигателей на основе автоматического анализа характеристических точек рабочего процесса с применением модельной функции и технологий распознавания ситуации на основе ИНС, экспертной системы и нечеткой логики.

Степень достоверности.

Достоверность полученных результатов подтверждается результатами имитационного моделирования на ЭВМ и экспериментальными исследованиями, в том числе и на заводском стенде, а также внедрением алгоритмов управления частотой вращения коленчатого вала дизелей ЯМЗ уровня «Евро-3» на Ярославском заводе дизельной аппаратуры. Апробация работы.

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

1) Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях» г. Санкт-Петербург, 2000 г.;

2) Седьмая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. КИИ'2000 г. Переславль-Залесский, 2000 г.;

3) Пятая международная конференция «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта CAD/CAM/PDM - 2005» Москва, 2005 г.;

4) Международная научно-техническая конференция (Computer-based conference). Пенза: Пензенская государственная технологическая академия, 2009 г.;

5) I Всероссийская научная конференция молодых ученых «Теория и практика системного анализа», Рыбинск, РГАТА, 2010 г.;

6) IV Всероссийская научно-техническая конференция «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий», Москва, ОАО «Российские космические системы», 2011 г.

Алгоритмическое и программное обеспечение прошло апробацию на Ярославском заводе дизельной аппаратуры. Публикации.

Основные результаты диссертации отражены в девяти печатных работах, в том числе в трудах шести научных конференций и трех статьях в изданиях, включенных в перечень рецензируемых научных журналов. Структура и объем диссертации.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и одного приложения. Общий объем основного текста диссертации составляет 124 страницы, список литературы состоит из 128 наименований. В работе содержится 88 рисунков и 3 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность научной проблемы, сформулированы цель и задачи исследования, дан краткий обзор содержания

диссертации, перечислены полученные новые научные результаты и приведены сведения о практической ценности работы.

В первой главе «Аналитический обзор и постановка задачи построения математического и программного обеспечения систем микропроцессорного управления и диагностики двигателей» представлен подробный анализ алгоритмов применяемых в системах микропроцессорного управления и диагностики двигателей. Рассмотрены актуальные задачи их совершенствования, в том числе с применением методов искусственного интеллекта. Работа двигателя нуждается в постоянной корректировке в соответствии с динамикой скоростного режима. Сигнал, снимаемый с датчиков, представляет собой сложную характеристику (рис. 1), в то время как для управления нужна упрощенная форма представления, что приводит к задаче предварительной фильтрации сигнала. Рабочий процесс совершается за два оборота коленчатого вала, что соответствует периоду ЗТ.

Предварительная фильтрация сигнала должна отвечать требованиям точности выдаваемого результата и быстродействия вычисления результата. В качестве регулятора частоты вращения коленчатого вала используется ПИД-регулятор. Автоматический подбор настроек ПИД-регулятора требует создания математической модели работы двигателя, реализации ПИД-регулятора и реализаций различных фильтров сглаживания частоты.

Ъ число проеденных зубьев

Рис. 1. Вид сигнала на входе фильтра, применение медианного фильтра

При работе двигателя возможны различные неисправности, обнаружение которых снижает производственные издержки. Для этих целей используется сигнал, снимаемый с датчиков, устанавливаемых на трубопровод высокого давления (рис. 2). Определение рабочих характеристик позволяет повысить точность управления частотой вращения коленчатого вала двигателя (рис. 3). Большое внимание уделено вопросам применения нейронных сетей (ИНС) и экспертных систем для задачи диагностирования состояния дизельного двигателя.

Во второй главе «Методы фильтрации частоты оборотов коленчатого вала и генетической настройки ПИД-регулятора дизельного двигателя» предложены двухрежимный алгоритм фильтрации частоты оборотов коленчатого вала дизельного двигателя и генетический алгоритм настройки с

нечеткой функцией качества ПИД-регулятора с новым алгоритмом фильтрации в контуре управления, представлены результаты испытания соответствующих алгоритмов в специально разработанной программной среде и на тестовом стенде Ярославского завода дизельной аппаратуры (ЯЗДА).

впрыск топлива

Рис. 2. Топливная система

Алгоритм цифровой фильтрации частоты вращения коленчатого вала дизельного двигателя выполняется в режиме реального времени и является составной частью системы управления двигателем. Пики давления на большом периоде 3Т неравномерны по высоте (период Т соответствует одному большому и одному малому пику на графике (рис. 1), что для рассматриваемого двигателя составляет поворот на 88 зубцов коленчатого вала). Период ЗГ соответствует двум оборотам коленчатого вала.

Двигатель ТНВД

Исполнительный механизм

Рис. 3. Принципиальная схема регулирования частоты вращения коленчатого вала К алгоритму фильтрации предъявляются следующие требования:

• высокая скорость вычислений: отсутствие вложенных циклов, ограниченное использование тригонометрических, логарифмических и степенных функций,

• ограниченный объем занимаемой памяти: порядка нескольких килобайт;

• удаление составляющих сигнала частотой более О /2 Гц, малое запаздывание фильтра от изменения текущей частоты фильтра, О — частота вращения коленчатого вала двигателя, Гц.

Предложенный алгоритм фильтрации является двухрежимным, учитывающим динамику частоты вращения коленчатого вала. Укрупненная блок-схема алгоритма фильтрации представлена на рис. 4. Первый режим работы цифрового фильтра соответствует отсутствию автоколебаний, а второй — их наличию.

К алгоритму управления ч

Рис. 4. Блок-схема алгоритма фильтрации

При наличии автоколебаний выполняется условие:

[(а, > у л(а2 < -./;] V [(а, < -у >

здесь а,

— приращение средней частоты, вычисляемой

за прошедший период ЗТ на промежутке >у (для 132 зубцов коленчатого вала IV~ 9), где QJt.ii- '0 — средняя частота за период \t-n-T, г], « е {|,з} в момент

п-Т

а,=

Оа(1-2-Т,3-Т)-а„(1-2-Т-у/,3-Т)

приращение средней частоты, величина

2 ' ' 2 вычисляемой за период ЗТ со сдвигом (запаздыванием) на 2Т. 3 порога (устанавливается экспериментально, / ~ В)

В алгоритме фильтрации используются следующие переменные, определяющие характер работы дизельного двигателя:

1) О,(/,7',и-) — средняя частота оборотов за период [(-г, г] в момент < с поправкой на разницу приращения частоты оборотов за период [< -Г, г];

2) 0,(1,3-1,™) — средняя частота оборотов за период [г-3 -Т, <] (при отсутствии автоколебаний) в момент < с поправкой на разницу приращения частоты оборотов за период - 3 • Т, <];

3) -г,ту) —средняя частота оборотов за период [/-3 Т, <] в момент t с

отрицательной поправкой на разницу приращения частоты оборотов (применяется при наличии автоколебаний) за период [*-т, /].

п Т

Имея среднюю частоту в момент г——, для получения частоты близкой

реальной в момент г, корректируем усредненную частоту добавлением половины среднего приращения частоты за прошедший период. На рис. 5

показаны частота в момент t--

п-Т

и скорректированная частота в момент ?

сплошной и прерывистыми линиями соответственно, а также приращение средней частоты ЛОа = Оа(1,\у)~ ц// -п -Т,п).

Таким образом, первая и вторая переменные вычисляются в

момент * на основе данных за промежуток [< - п ■ Т, <] по формуле

оАп- зд = аЛ„ ■ г;+

соответственно при п = 1 и п = 3. Третья переменная вычисляется в момент / на основе данных за промежуток [г - 3 ■ Т, г] следующим образом:

1 жФ

650 675 700 725 750 Г, число проеденных зубьев

Рис. 5. Коррекция усредненной частоты

Для расчета частоты, близкой реальной в момент целесообразно использовать аддитивную свертку двух переменных:

a) в первом режиме:

b) во втором режиме:

аг(1,т,^)=к,-а/1,т^)+к2-о/а-т^).

Коэффициенты к, и к2 выбираются с учетом ускорения частоты, равными: к, = ¡¡^(а), к2 = со52(а), где а есть наибольший угол, определяемый приращениями средних частот оборотов двигателя за дискретные промежутки времени Т и ЗТ (ускорение частоты оборотов):

V IV И" )

Алгоритм обеспечивает «гладкое переключение» с режима определения частоты сигнала по периоду Т на период ЗТ и наоборот. Предложенный фильтр сглаживает колебания с периодом меньше ЗТ при равномерной нагрузке (рис. 6) и, что особенно важно, на холостом ходу двигателя. В случае начала подъема (или спада) частоты вращения коленчатого вала он достаточно быстро реагирует на изменения, плавно подстраивая весовые коэффициенты, отвечающие за периоды Т и ЗТ.

\ \

Л \

Л V

\ \ А /

\ \ / \/

0.0 2 0.0 3 0.04 0.050.06 0.08 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.60.7 0.91

Частота, Гц

Рис. 6. Амплитудная логарифмическая характеристика к, ■Qf(t,T,w) + k2 Qf(t,3 T,w), Д<=1/132 отсчёта (1 оборот двигателя), 7=88*Л/

Ниже на рис. 7-8 показаны результаты сравнения качества алгоритмов, программно реализованных на языке С в отладочной среде. Сплошной и пунктирной линиями показаны соответственно результаты работы нового и ранее используемого алгоритмов. Испытания микропрограммной реализации алгоритма (в системе команд микропроцессора Infineon C167CR (Siemens) с тактовой частотой 25 МГц) на тестовом стенде ЯЗДА показали, что введение режима гашения убирает автоколебания.

Рис. 7. Работа алгоритмов фильтрации на стабильном участке, на минимальных

оборотах двигателя

По такому показателю качества как дисперсия отклонения реального положения рейки управляющей подачей топлива от задаваемого на стабильном участке холостого хода, предложенный алгоритм лучше алгоритма вычисления

методом скользящего среднего по трем периодам примерно в три раза и лучше алгоритма усреднения данных по одному периоду в десять раз. Тестирование на испытательном стенде подтвердило, что предложенный алгоритм превосходит алгоритм вычисления методом скользящего среднего по трем периодам на всех исследованных режимах работы дизельного двигателя.

В Главе 2 рассмотрены вопросы применения генетического алгоритма для создания программы поиска оптимальных настроек ПИД-регулятора частоты вращения коленчатого вала дизельного двигателя с использованием двухрежимного фильтра частоты оборотов коленчатого вала в контуре управления. В частности рассматривается проблема устойчивости холостого хода. Принципиальная схема цифрового регулирования частоты вращения коленчатого вала показана на рис. 3. Текущая частота вращения О определяется величиной подачи топлива (положение рейки топливного насоса И), свойствами двигателя и нагрузкой (момент инерции нагрузки, момент сил внешнего сопротивления М2) и факторами окружающей среды.

Рис. 8. Работа алгоритма фильтрации на участке разгона в диапазоне частот 600-850

Измеряемое значение О подается на вход фильтра высокой частоты, затем отфильтрованная частота вращения аг передается в качестве входного сигнала в цифровой регулятор частоты вращения двигателя. Цифровой регулятор задает требуемое положение рейки К, для обеспечения стабильности скоростного режима, который определяется настройкой задаваемой частоты вращения Исполнительный механизм (ИМ) устанавливает физическое

положение рейки А, близкое к задаваемому значению Нк. Текущая величина А отличается от й„ вследствие инерции ИМ. Для стабилизации параметра Ь в ИМ используется обратная связь с цифровым регулятором положения рейки.

На основе уравнений момента импульса и ПИД-регулятора получаем систему уравнений (1)-(2), которая описывает замкнутую систему регулирования, состоящую из двигателя и регулятора.

1300 1350 1400 1450 Ъ число пройденных зубьев

п

£„Л

1к-к,

-Ааан

(1)

Здесь 7 — суммарный момент инерции двигателя и нагрузки, к, — запаздывание (время, необходимое на движение и сгорание топлива), 9 — коэффициент сопротивления, 1т — коэффициент пропорциональности крутящего момента к координате рейки, 7.к — флуктуационная составляющая («шум» двигателя), — момент сил внешнего сопротивления.

Здесь нижний индекс к означает момент времени ¡ = Ш, Аг — шаг квантования по времени, КР, К,, К„ — постоянные времени регулятора (пропорциональная, интегральная и дифференциальная), У = 08 - О, где — задаваемая угловая скорость (частота).

При единичном скачке на входе получаем кривую переходного процесса. Для оценки качества переходного процесса (на основе получившегося сложного периодического сигнала) используем четыре параметра: /я— время нарастания (время, за которое значение О О) возрастает с 0.1 до 0.9 установившегося значения); 5 — «выброс» (максимальное превышение сигналом Р(1) единичного уровня); /, — время затухания переходного процесса (время между моментом первого достижения сигналом 0(г) единичного уровня и моментом, начиная с которого значения 0(1) остаются внутри интервала [1±е], е — некоторая постоянная); — интеграл

среднеквадратичного отклонения от задаваемого сигнала, рассчитывается на отрезке затухания переходного процесса.

В качестве комплексной оценки переходного процесса выберем сумму нечетких функций принадлежности:

где ц(х) — степень принадлежности каждого из параметров терму «приемлемое значение» соответствующей лингвистической переменной. В качестве эффективного метода нахождения оптимальных значений коэффициентов регулятора применён генетический подход, коэффициенты 4,, к2, к, н к4 выбраны равными 0.25.

В результате эксперимента методом генетической настройки регулятора с применением фильтра частоты внутри контура управления с флуктуационной составляющей (рис. 9) был получен ПИД-регулятор с параметрами

к

К, V, +Кв(¥к- У к_,)

(2)

(3)

КР =14.12,К] = 1.33,КВ =0.07. По критерию Найквиста (рис.10) получаем устойчивую систему с запасом устойчивости по амплитуде примерно равным 0,79 и запасом устойчивости по фазе примерно равным 76°. Таким образом, общим результатом исследований явилось создание алгоритмов управления и модели оценки эффективности управления частотой оборотов коленчатого вала дизельного двигателя, обеспечивающих в комплексе решение задачи микропроцессорного управления частотой оборотов с требуемым качеством.

200 490 500 510 520 530 540 550 56В 570 500 590

^ число пройденных зубьев

Рис. 9. Зависимость частоты оборотов от угла поворота вала двигателя (с фильтром)

Рис. 10. АФЧХ разомкнутой системы управления двигателем ПИД-регулятором

КР =14.12,К, =1.33,К и =0.07 и фильтром с флуктуационной составляющей

В третьей главе «Разработка алгоритмического и программного обеспечения для непрерывной диагностики топливной аппаратуры дизельных двигателей с использованием технологий искусственного интеллекта» рассмотрена задача создания метода диагностики топливной аппаратуры дизельных двигателей с использованием технологий искусственного интеллекта на основе компьютерных методов обработки информации. Общая схема диагностики представлена на рис. 11, результаты диагностики применяются при управлении двигателем рис. 3.

Сигнал, снимаемый с пьезоэлектрических датчиков, накладываемых на трубопровод высокого давления, рассматривается как дискретная функция Т7),,, определенная на отрезке [фазатЫ, фазатах]. Выделяется 5 характеристических точек: №1 и №5 характеризуют начало повышения и окончание понижения давления в трубопроводе, №2 и №4 — начало открытия и начало закрытия форсунки, № 3 — абсолютный максимум давления.

Преобразование Фурье применяется для удаления высокочастотных колебаний (рис. 12), что в ряде случаев позволяет находить 2-ю и 4-ю точки, тогда когда они существуют, но не ярко выражены на графике.

Рис. 11. Структура системы диагностики

125 133 142 150

х, угол поворота коленвала

Рис. 12. Оригинальный сигнал (пунктирная линия) и после удаления составляющей сигнала с большой амплитудой (сплошная линия).

Для нахождения таких параметров «всплеска» давления как «начало», «конец» и «форма» используется модельная функция (МФ). МФ можно определить как

/,(*) = а, ■х+Ь1,хе(х0,х]) • /Лх) = аъ х2 х + с3,х е (х2,х3) /3(х) = а2 ■х + Ь2,хе(х1,х2)

т-

На параметры МФ накладываем условия стыковки прямых и параболы: = /з(*1) и /2(х2) =/з(х2) ■ МФ находится при помощи метода среднеквадратичного приближения. На рис. 13 показано применение МФ к реальным входным данным. Найденная МФ определяет точки №1 и №5 и задает зоны поиска точки №3, и затем точек №2 и №4 (рис. 13). Средняя точность нахождения точек №1, №3 и №5 составляет 0.16°, 0.13° и 0.23°

соответственно. Средняя точность нахождения точек №2 и №4 с помощью ИНС составляет 0.31° для точки №2 и 0.48° для точки №4.

Рис. 13. Применение модельной функции, характеристические точки, зоны поиска характеристических точек №2 и №4

Знание местоположения характеристических точек позволяет описать рабочий процесс впрыска и сгорания топлива в терминах продукционных правил для дальнейшего построения диагноза. При использовании продукционных правил и нечеткой логики выделяется 19 лингвистических признаков. Для диагностики можно применить как экспертную систему 81тег+М1г, разработанную в Институте программных систем им. А.К. Айламазяна РАН, так и продукционные правила или ИНС.

В четвертой главе «Многофункциональная программная среда для моделирования и отладки алгоритмического и программного обеспечения» описана разработанная многофункциональная программная среда, предназначенная для моделирования и отладки алгоритмического и программного обеспечения управления и диагностики. Созданная среда позволяет: загружать и выгружать реализации конкретных алгоритмов фильтров в виде динамических библиотек; загружать и отображать данные снятые с двигателя для фильтрации и данные для определения рабочих характеристик; производить расчет поведения изменения частоты вращения коленчатого вала на основе математической модели; определять техническое состояние двигателя. На рис. 14 показана часть программной среды, предназначенная для отладки фильтра и настройки ПИД-регулятора с различными алгоритмами фильтрации в контуре управления.

В заключении перечислены основные результаты, полученные в рамках диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Основным результатом диссертации явилось создание алгоритмического и программного обеспечения микропроцессорной системы управления и диагностики дизельных двигателей.

Решены следующие задачи:

1. Выполнены анализ требований к характеристикам и анализ методов микропрограммного управления и диагностики дизельных двигателей нового поколения.

2. Разработан новый двухрежимный алгоритм фильтрации частоты оборотов коленчатого вала дизельного двигателя для блока управления дизельным двигателем с достаточно быстрой реализацией для выполнения на процессоре с тактовой частотой 25 МГц, фильтр производит качественное сглаживание на ровных участках без ухудшения скорости реагирования на резкое изменение входных данных и обладает обратной связью для гашения автоколебаний.

Рис. 14. Модуль отладки фильтров

3. Разработан метод настройки ПИД-регулятора с двухрежимной фильтрацией частоты оборотов коленчатого вала в контуре управления на основе математической модели двигателя и генетического алгоритма.

4. Разработана экспертная система диагностики дизельного двигателя с применением модельной функции и элементов искусственного интеллекта.

5. Создана моделирующая среда, обеспечивающая приближенное решение задач фильтрации и настройки ПИД-регулятора, выполнение и сравнение различных алгоритмов фильтрации как на основе записанного ранее сигнала, так и с применением математической модели.

6. Результаты исследования могут быть использованы при создании программного и алгоритмического обеспечения микропроцессорных систем управления и диагностики дизельных двигателей.

Публикации в изданиях из перечня российских рецензируемых научных журналов:

1. Калугин, Ф.В. Двухрежимный алгоритм фильтрации частоты оборотов коленчатого вала дизельного двигателя / Ф.В. Калугин // Мехатроника, Автоматизация, Управление. — М.: Изд-во Новые технологии, 2008, № 5. — с. 35-41 (лично автором - 100%).

2. Калугин, Ф.В. Генетическая настройка цифрового регулятора частоты вращения с двухрежимной фильтрацией. / Ф.В. Калугин // Программные продукты и системы. - г. Тверь: МНИИПУ, 2009, № 2. - с. 49-53 (лично автором —100%).

3. Калугин, Ф.В. Построение системы управления и диагностики дизельных двигателей с использованием технологий искусственного интеллекта / Ф.В. Калугин, В.М. Хачумов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - М.: НАУЧТЕХЛИТИЗДАТ, 2011, № 12. - с. 34-42 (лично автором — 70%)

Прочие публикации:

1. Грибов, М.Г. Диагностика дизельного оборудования / М.Г. Грибов, Ф.В. Калугин // Сборник трудов 13-ой Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (ММТТ-2000). - СПб.: Из-во СПбГТИ, 2000, т. 2, секция 2. - с. 153-154 (лично автором - 60%).

2. Грибов, М.Г. Автоматизированная система диагностики топливной аппаратуры дизельных двигателей / М.Г. Грибов, Ф.В. Калугин, В.М. Хачумов // Труды Седьмой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ'2000 (24-27 октября, г. Переславль-Залесский).

- М.: ФИЗМАТЛИТ, 2000, т 2. - с. 733-741 (лично автором - 60%).

3. Калугин, Ф.В. Непрерывная диагностика дизельного оборудования на основе интеллектуального анализа графиков рабочих характеристик / Ф.В. Калугин, В.М. Хачумов // Тезисы Пятой международной конференции «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта CAD/CAM/PDM - 2005». - М.: ИПУ РАН, 2005. - с. 47 (лично автором - 70%).

4. Калугин, Ф.В. Использование разностного порога в цифровом двухрежимном фильтре частоты оборотов. / Ф.В. Калугин // Труды международной научно-технической конференции (Computer-based conference).

- г. Пенза: ПГТА, 2009, № 9. - с. 36-38 (лично автором - 100%).

5. Калугин, Ф.В. Нейросетевая диагностика топливной подсистемы дизельного двигателя. / Ф.В. Калугин, В.П. Фраленко // I Всероссийская научная конференция молодых ученых «Теория и практика системного анализа». - Рыбинск: РГАТА, 2010, Т. 1. - с. 62-67 (лично автором - 75%).

6. Калугин, Ф.В. Настройка регулятора на основе генетического алгоритма и нечетких критериев оценки качества переходных процессов / Ф.В. Калугин, В.М. Хачумов, В.М. Снегирев // Труды IV Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий» (15-17 июня 2011 г.). - М.: Радиотехника, 2012 г. - с. 293 - с. 297 (лично автором - 75%)

Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, заключается в следующем: в [3] и [6] автор применил нейронную сеть в программной реализации диагностирования неисправности топливной системы дизельного двигателя, в [3] и [9] автор описал настройку параметров ПИД-регулятора для управления подачи топлива в дизельном двигателе, в [4] и [5] автору принадлежит описание и программная реализация методов нахождения характеристических точек и использования модельной функции, а также программная реализация интерфейса, в [8] автор провел сравнение результатов полученных при использовании ИНС и метрики Евклида-Махаланобиса.

Формат 60x84/16. Бумага офсетная. Гарнитура «Times New Roman». Печать способом ризографии. Объём 1,25 п.л. Тираж 100 экз. Заказ 803_13. Отпечатано в полиграфии ООО «ВДВ «ПАК» 141300, г. Сергиев Посад, пр-т Красной Армии, д. 916.

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ИНСТИТУТ ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ ИМЕНИ А.К.АЙЛАМАЗЯНА РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК

На правах рукописи

04201360682

КАЛУГИН ФЕДОР ВАСИЛЬЕВИЧ [) (■а

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И ДИАГНОСТИКИ

ДИЗЕЛЬНЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ

Специальности: 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: Профессор, доктор технических наук

В.М. ХАЧУМОВ

Переславль-Залесский 2013

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ.................................................................................................................6

Актуальность темы и степень разработанности....................................................6

Объект исследования................................................................................................7

Предмет исследования..............................................................................................7

Цели и задачи..............................................................................................................7

Научная новизна........................................................................................................8

Достоверность............................................................................................................8

Теоретическая и практическая ценность работы..................................................8

Методы исследования...............................................................................................9

Положения, выносимые на защиту.........................................................................9

Степень достоверности...........................................................................................10

Апробация работы....................................................................................................10

Публикации...............................................................................................................11

Структура и объем диссертации.............................................................................11

Содержание работы..................................................................................................11

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМ МИКРОПРОЦЕССОРНОГО УПРАВЛЕНИЯ И ДИАГНОСТИКИ ДВИГАТЕЛЕЙ.........................................................................14

1.1 Структура системы управления двигателем..................................................14

1.2 Методы цифровой фильтрации сигналов частоты вращения......................18

1.3 Принципы построения микропрограммного обеспечения............................21

1.4 Использование ПИД-регулятора в контуре управления двигателем.........26

1.5 Методы автоматического подбора оптимальных настроек ПИД-регулятора .................................................................................................................27

1.5.1 Подходы к автоматическому подбору оптимальных настроек....................27

1.5.2 Схема поиска оптимальных настроек ПИД-регулятора...............................31

1.6 Генетический подход.........................................................................................32

1.7 Выбор метода диагностики топливной аппаратуры дизельных двигателей .....................................................................................................................................33

1.8 Применение методов искусственного интеллекта для решения задач диагностики..............................................................................................................36

1.9 Интеллектуальная технология построения экспертных систем SIMER+MIRAGE.........................................................................................................37

1.10 Искусственные нейронные сети.....................................................................39

1.11 Использование метрики Евклида-Махаланобиса.......................................40

1.12 Когнитивная графика для отображения динамики.....................................41

1.13 Использование современных средств программирования........................43

1.14 Постановка задачи построения алгоритмического и программного обеспечения для контроля, диагностики и управления.....................................44

1.15 Основные выводы.............................................................................................45

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ФИЛЬТРАЦИИ ЧАСТОТЫ ОБОРОТОВ КОЛЕНЧАТОГО ВАЛА И ГЕНЕТИЧЕСКОЙ НАСТРОЙКИ ПИД-РЕГУЛЯТОРА ДИЗЕЛЬНОГО ДВИГАТЕЛЯ....................................................46

2.1 Разработка алгоритма цифровой фильтрации................................................46

2.1.1 Требования к алгоритму фильтрации..............................................................46

2.1.2 Описание алгоритма фильтрации...................................................................47

2.1.3 Аналитические исследования............................................................................51

2.1.4 Экспериментальные исследования...................................................................54

2.1.5 Использование разностного порога.................................................................58

2.2 Генетическая настройка цифрового регулятора частоты вращения с двухрежимной фильтрацией...................................................................................59

2.2.1 Использование ПИД-регулятора для цифрового регулирования частоты.... 59

2.2.2 Математическая модель системы регулирования.........................................60

2.2.3 Прямое численное моделирование системы регулирования частоты вращения.....................................................................................................................62

2.2.4 Оценка качества переходного процесса..........................................................63

2.2.5 Результат применения генетического подхода..............................................64

2.3 Основные выводы...............................................................................................67

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ НЕПРЕРЫВНОЙ ДИАГНОСТИКИ ТОПЛИВНОЙ АППАРАТУРЫ ДИЗЕЛЬНЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА...................................69

3.1 Структура системы диагностики.....................................................................69

3.2 Метод диагностики с использованием пьезоэлектрических датчиков давления....................................................................................................................70

3.3 Фильтрация сигнала..........................................................................................72

3.4 Сглаживание сигнала........................................................................................74

3.5 Построение модельной функции......................................................................75

3.6 Первая модельная функция...............................................................................76

3.7 Вторая модельная функция...............................................................................80

3.7.1 Первый метод поиска коэффициентов...........................................................81

3.7.2 Второй метод поиска коэффициентов...........................................................82

3.8 Поиск характеристических точек....................................................................83

3.9 Числовые характеристики.................................................................................86

3.9.1 Отсутствие диаграммы...................................................................................86

3.9.2 Остаточное давление.......................................................................................86

3.9.3 Крутизна нарастания давления.......................................................................89

3.9.4 Пики давления....................................................................................................91

3.9.5 Использование высоты пиков давления...........................................................92

3.9.6 Заклинивание распылителя...............................................................................92

3.9.7 Заклинивание плунжера....................................................................................93

3.9.8 Давление открытия распылителя...................................................................93

3.9.9 Диаметр отверстия трубопровода.................................................................94

3.9.10 Крутизна падения давления............................................................................94

3.9.11 Колебания давления.........................................................................................96

3.9.12 Опережение подачи топлива..........................................................................99

3.9.13 Продолжительность подачи топлива...........................................................99

ЗЛО Постановка диагноза....................................................................................100

3.10.1 Использование нечеткой логики...................................................................100

3.10.2 Использование экспертной системы 5Ьпег+М1г.........................................103

3.10.3 Использование нейронной сети и обобщенной метрики Евклида-Махаланобиса...........................................................................................................104

3.10.4 Применение когнитивной графики...............................................................107

3.11 Основные выводы...........................................................................................108

ГЛАВА 4. МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ПРОГРАММНАЯ СРЕДА ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОТЛАДКИ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ................................................................110

4.1 Программная среда для тестирования алгоритмов....................................110

4.1.1 Диагностирование всего двигателя...............................................................117

4.1.2 Просмотр данных цилиндра...........................................................................117

4.1.3 Определение граничных точек функций принадлежности..........................117

4.1.4 Редактирование таблицы поломок................................................................118

4.2 Основные выводы.............................................................................................121

ЗАКЛЮЧЕНИЕ......................................................................................................122

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ.........................................................123

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ....................................................................................125

ПРИЛОЖЕНИЕ. МАТЕРИАЛЫ ВНЕДРЕНИЯ И РЕГИСТРАЦИИ............138

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы и степень разработанности

Актуальность тематики и ее научная новизна определяются потребностью конструирования систем контроля и управления сложными техническими объектами на примере дизельных установок нового поколения. Современный прогресс в машиностроении, электронике и искусственном интеллекте позволяет создавать микропроцессорные системы управления, отвечающие все возрастающим эксплуатационным требованиям. Одним из возможных путей повышения качества управления является совершенствование методов настройки цифровых регуляторов и диагностики рабочих процессов различных технических объектов. Существенный интерес в этой связи представляют дизельные двигатели, являющиеся сложными объектами, постоянно требующими совершенствования в соответствии с развиваемыми европейскими стандартами. Большой вклад в создание методов цифрового управления дизельными двигателями внесли Крутов В.И., Денисенко В.В., Васильев Ю.А., Chuck Karr, Kim Chwee Ng, Yun Li, Хрящев Ю.Е., Скурыгин Е.Ф. и другие. Существенный вклад в развитие теории системного анализа, управления и обработки информации внесли Колмогоров А.Н., Ротач В.Я., A.B., Костров A.B., Попов Е.П., Блейхут Р., Садыков С.С., Поспелов Д.А. и другие. Несмотря на имеющиеся успехи, цифровые системы управления в схеме регулирования частоты оборотов коленчатого вала дизельных двигателей все еще не удовлетворяют предъявляемым международным требованиям. Особое внимание уделяется алгоритмам фильтрации частоты оборотов, которые должны обеспечивать необходимые показатели точности и скорости реагирования на динамику оборотов коленчатого вала. Поскольку характеристики алгоритма цифровой фильтрации существенно влияют на качество управления двигателем, их оптимизация приводит к улучшению характеристик всей схемы управления

двигателем в целом. Для обеспечения показателей надежности дизельных двигателей нового поколения требуется обнаружение неисправностей в режиме эксплуатации. Применение специализированного программного обеспечения в составе бортового компьютера позволяет решить и эту актуальную задачу.

Объект исследования

Объектом исследования является программно-аппаратная

(микропроцессорная) система контроля и управления дизельного двигателя.

Предмет исследования

Предметом исследования является алгоритмическое и программное обеспечение системы контроля и управления дизельного двигателя.

Цели и задачи

Целью диссертационной работы является научное обоснование методов повышения эффективности алгоритмического и программного обеспечения отечественных микропроцессорных систем управления и диагностики дизельных двигателей, в том числе с использованием технологий искусственного интеллекта. Указанная цель достигается решением следующих задач:

1) анализ требований к характеристикам и обзор методов микропрограммного управления и диагностики дизельных двигателей нового поколения;

2) разработка и оптимизация алгоритма функционирования цифрового фильтра частоты в контуре управления дизельного двигателя на основе ПИД-регудятора;

3) автоматический подбор оптимальных параметров цифрового регулятора частоты оборотов с применением цифрового фильтра частоты в контуре управления на основе генетического алгоритма;

4) разработка программной интеллектуальной системы контроля параметров и диагностики топливного оборудования дизельной установки, обеспечивающей

обнаружение и распознавание неисправностей двигателя в режиме реального времени;

5) создание среды поддержки разработки для отладки алгоритмов и программ, а также моделирования процессов в контуре управления.

Научная новизна

Научная новизна диссертации заключается в разработке и исследовании алгоритма фильтрации частоты оборотов коленчатого вала дизельного двигателя, переключаемого в зависимости от режима эксплуатации; в разработке и исследовании метода настройки параметров ПИД-регулятора системы микропрограммного управления частотой вращения в режиме реального времени с новым алгоритмом фильтрации в контуре управления на основе математической модели двигателя и генетического алгоритма; в разработке методов и программного обеспечения диагностики дизельных двигателей на основе автоматического анализа характеристических точек рабочего процесса с применением модельной функции и технологий распознавания ситуации на основе ИНС, экспертной системы и нечеткой логики.

Достоверность

Достоверность полученных результатов обеспечивается использованием аппарата математической логики, методов искусственного интеллекта, теории алгоритмов и структур данных, методов математического программирования, а также результатами имитационного моделирования на ЭВМ и экспериментальных исследований, в том числе и на заводском стенде.

Теоретическая и практическая ценность работы.

Полученные в диссертационной работе научные результаты позволяют решать актуальные задачи создания алгоритмов управления применяемых бортовыми микропроцессорными системами для непрерывного управления и диагностики дизельных двигателей с использованием компьютерных методов

обработки информации. Разработанный алгоритм фильтрации частоты оборотов коленчатого вала обеспечивает ровное сглаживание сигнала без ухудшения скорости реагирования фильтра на резкое изменение входных данных и обладает обратной связью позволяющей избегать возникновения автоколебаний связанных с запаздыванием обработки сигнала. Алгоритм фильтрации исследован в контуре управления с применением ПИД-регулятора математической модели двигателя и генетического метода подбора параметров регулятора. Разработаны и прошли экспериментальную проверку различные методы диагностирования дизельного двигателя. Применяется модельная функция сигнала, которая позволяет выделять характерные точки процесса. Для выдачи диагноза можно применить как экспертную систему 8ипег+М1г, разработанную в Институте программных систем им. А.К.Айламазяна РАН, так и продукционные правила или искусственную нейронную сеть (ИНС). Практическую ценность представляет программная среда разработчика, позволяющая проводить отладку алгоритмов до стендовых испытаний.

Методы исследования

Поставленные задачи решались использованием аппарата математической логики, методов системного анализа, методов искусственного интеллекта, теории управления, теории алгоритмов и структур данных, методов математического программирования, а также результатами имитационного моделирования на ЭВМ.

Положения, выносимые на защиту

1) алгоритм фильтрации частоты оборотов коленчатого вала дизельного двигателя, переключаемого в зависимости от режима эксплуатации дизельного двигателя;

2) метод настройки параметров ПИД-регулятора системы микропрограммного управления частотой вращения в режиме реального времени с новым алгоритмом

фильтрации в контуре управления на основе математической модели двигателя и генетического алгоритма;

3) метод и программное обеспечение диагностики дизельных двигателей па основе автоматического анализа характеристических точек рабочего процесса с применением модельной функции и технологий распознавания ситуации на основе ИНС, экспертной системы и нечеткой логики.

Степень достоверности

Достоверность полученных результатов подтверждается результатами имитационного моделирования на ЭВМ и экспериментальными исследованиями, в том числе и на заводском стенде, а также внедрением алгоритмов управления частотой вращения коленчатого вала дизелей ЯМЗ уровня «Евро-3» на Ярославском заводе дизельной аппаратуры.

Апробация работы

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

1) Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях» г. Санкт-Петербург, 2000 г.;

2) Седьмая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. КИИ'2000 г. Переславль-Залесский, 2000 г.;

3) Пятая международная конференция «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта CAD/CAM/PDM - 2005» Москва, 2005 г.;

4) Международная научно-техническая конференция (Computer-based conference). Пенза: Пензенская государственная технологическая академия, 2009 г.;

5) I Всероссийская научная конференция молодых ученых «Теория и практика системного анализа», Рыбинс�