НЕЧЕТКАЯ МОДЕЛЬ ВЛИЯНИЯ ЛЕДОВЫХ НАГРУЗОК НА ПАРАМЕТРЫ ГРЕБНЫХ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ



Показана реализация одного из модулей экспертной системы с применением аппарата нечеткой логики для измерения и регистрации влияния ледовых нагрузок на значения крутящего момента и мощности судового гребных электродвигателей при плавании в ледовых условиях. Предложена модель оценки и прогнозирования влияния ледовых на значения крутящего момента и мощности судовых гребных электро двигателей на основе нечеткой логики. Рассмотрен каждый этап создания нечеткой модели Разработана экспертная система позволяющая оценить влияние внешних возмущающих воздействий на значения крутящего момента и мощности гребных электродвигателей на основании логических выводов и знаний о допустимых значениях параметров. Нечеткая система использует представление знаний в форме нечетких продукций и лингвистических переменных. Проектирование модели экспертной системы производилось по алгоритму нечеткого логического вывода Мамдани в пакете Fuzzy Logic Toolbox вычислительной среды MATLAB. Разработанная модель экспертной системы на основе нечеткой логики позволяет на ранней стадии адекватно измерить воздействия внешних воздействий на параметры гребных электродвигателей и не допустить аварий связанных с поломкой гребного электродвигателя. Разработана функциональная схема влияния внешних воздействий на параметры электродвигателей в окне редактора MATLAB. Разработаны функции принадлежности внешних возмущающих воздействий. Разработаны функции принадлежности параметров гребного электродвигателя с учетом правил морского регистра 2016 года. Была создана база нечетких правил при которой были составлены нечеткие логические операции и была проведена визуализация нечеткого логического вывода. Была создана поверхность сгенерированной системы нечеткого вывода.

Ключевые слова: прогнозирование, крутящий момент, мощность , внешние воздействия,, функции принадлежности.

Наша страна занимает ведущее место в области ледоколостроения. Один из источников успеха- систематический сбор и анализ натурных экспериментальных данных. В создании теории модельного эксперимента и практических приемов оценки ледовых качеств судна принимали участие выдающиеся отечественные ученые С.О.Макаров и А.Н.Крылов, Ю.А.Шиманский и Л.М.Ногид.

В связи с перспективами развития арктического судоходства и круглогодичной навигацией резко возрастает эксплуатационное время работы ледоколов в тяжелых ледовых условиях, что приводит к частым значительным перегрузкам в движительных комплексах ледоколов и преждевременному их старению. Обеспечение надежной работы энергетических установок в сочетании с их высокими экономическими показателями может быть достигнуто только при достаточно полном и точном учете при проектировании свойственных этим установкам эксплуатационных нагрузок.

Характерной особенностью условий эксплуатации движительных комплексов ледоколов является взаимодействие винта со льдом, приводящий к резкому возрастанию нагрузок в элементах валопровода. Эти взаимодействия винта со льдом и связанные с ними нагрузки в элементах валопровода имеют нерегулярный характер, они приводят к колебаниям крутящего момента.

Ледовые нагрузки не поддаются точному математическому описанию. Для решения данной задачи было придумано нечеткое моделирование которая позволяет строить математические модели в которых наблюдается неопределенность возмущающих воздействий так неопределенность исключает применение точных количественных методов и подходов. Нечеткая модель позволяет получить важные эмпирические результаты по моделированию процессов человеческих рассуждений и принятия решений.

Неопределенностью в ледовых условиях являются ледовые нагрузки которые представляют которые оказывают нагрузку на гребные электродвигатели, гребные винты и гребные валы а также оказывают нагрузку на корпус судна. Их можно рассматривать в виде возмущающих внешних воздействий нагружающие объект управления. С помощью нечеткой модели можно установить причинно-следственную связь и построить модель учитывающие человеческие рассуждения. Применение нечеткой модели позволяет осуществлять работу с нечеткостью и неполнотой информации, существующей неопределенностью. Нечеткая логика позволяет создать экспертные системы которые показывают знания в форме лингвистических переменных и нечетких продукций. Системы построенные на нечеткой логике дают возможность создать модели рассуждений и при этом учитывать неопределенность, это представляет большую сложность в обычных математических моделях основанных на дифференциальных уравнениях. Все это дает возможность создать аппарат способный создать модели основанные на человеческих рассуждениях, давать объяснения приемам принимаемых решений.

Разработка модели экспертной системы.

Была составлена структурная схема для модели нечеткой экспертной системы в пакете Fuzzy Logic Toolbox вычислительной среды MATLAB R2013a, Лицензионный номер: 724504.

На рис. 1 представлена структурная схема влияния ледовых нагрузок на параметры гребных двигателей в окне редактора системы нечеткого вывода MATLAB R2013a. Входными переменными являются ледовые нагрузки: Толщина льда, Снежный покров, Прочность льда и 4 вида испытаний: ходовые, тяговые, швартовные, буксировочные. Выходными переменными являются вероятность превышения крутящего момента гребных электродвигателей которая может возникнуть в связи с нагрузкой оказываемой ледовыми нагрузками и соответствующими испытаниями ледокола в 4 режимах. За основу прогнозирования брался Ледокол с ледовым классом IceBreaker (ЛЛ7). У ледокола мощность энергетической установки 11МВт, он способен работать в арктических морях при толщине льда 2 метра в зимний-весенний сезон работы  и до 2 с половиной метров летне-осенней сезон работы, ледокол непрерывно продвигается при толщине льда полтора метра.. Испытания проводится в сплошном льду шкалой 9-10 баллов

Испытания -испытания судна во льдах при четырех видах испытаний: (ходовые, тяговые, швартовные, буксировочные) ; Толщина льда; Снежный покров; прочность льда(входные переменные); В пределах или равен Мн-  вероятность появления суммарного крутящего момента равному данному уровню;  1.2Мн- вероятность появления данного превышения  суммарного крутящего момента равному данному уровню; 1.6Мн-  вероятность появления данного превышения суммарного  крутящего момента равному данному уровню; 1.8Мн-  вероятность появления данного превышения суммарного крутящего момента равному данному уровню  (выходные  переменные); Rowing motors(гребные электродвигатели)- нечеткая система Мамдани-Заде.

Фазификация входных параметров

Процесс когда задается нечеткое множество если известно количественное значение или признак называется фазификацией.. При фазификации происходит процесс нахождения значений функций принадлежности если известны обычные. Она представляет  физическую неточность результатов измерений. На этапе фазификации значения входных параметров приводится в соответствие с их лингвистическими значениями. Для каждого входного параметра был задан треугольный закон изменения функции принадлежности

На Рис. 2 заданы четыре функции принадлежности треугольного вида. Все последующие функции принадлежности также имеют треугольный вид. Лингвистическая переменная отображена с помощью четырех термов (&lt;&lt;ходовые&gt;&gt;,&lt;&lt;тяговые&gt;&gt;,&lt;&lt;швартовные&gt;&gt;,&lt;&lt;буксировочные&gt;&gt;) они обозначают 4 вида испытаний которые проводились с ледоколом- это ходовые испытания, тяговые испытания, швартовные испытания, буксировочные испытания.

На Рис. 3.  Оценивается толщина льда по десятибалльной шкале от 1 до 10 баллов. Лингвистическая переменная отображена с помощью пяти термов (&lt;&lt;очень тонкий&gt;&gt;, &lt;&lt;тонкий&gt;&gt;, &lt;&lt;средний&gt;&gt;, &lt;&lt;толстый&gt;&gt;, &lt;&lt;оч толстый&gt;&gt;).

На Рис. 4. Оценивается снежный покров в баллах по шкале от 1 до 10 баллов. Лингвистическая переменная отображена с помощью пяти термов (&lt;&lt;очень маленький&gt;&gt;, &lt;&lt;маленький&gt;&gt;, &lt;&lt;средний&gt;&gt;, &lt;&lt;большой&gt;&gt;, &lt;&lt;оч большой&gt;&gt;).

На Рис. 5. Оценивается прочность льда по шкале от 0 до 10 баллов. Лингвистическая переменная отображена с помощью пяти термов (&lt;&lt;очень непрочный&gt;&gt;, &lt;&lt;непрочный&gt;&gt;, &lt;&lt;средний&gt;&gt;,  &lt;&lt;прочный&gt;&gt;, &lt;&lt;оч  прочн&gt;&gt;).

В качестве выходных  переменных  приняты значения  крутящего момента, мощности и частоты вращения главного двигателя. Полученные графики представлены на рисунке Рис.6., Рис.7., Рис. 8., Рис. 9.

На Рис. 6. Представлены функции принадлежности для выходной переменной В пределах или равен Мн. Вероятность появления суммарного крутящего момента заданного  уровня измеряется по шкале от 0 до 100% . Лингвистическая переменная отображена с помощью шести термов (&lt;&lt;очень низкая&gt;&gt;, &lt;&lt;низкая&gt;&gt;, &lt;&lt;средняя&gt;&gt;, &lt;&lt;высокая&gt;&gt;, &lt;&lt;оч высок &gt;&gt;).

На Рис. 7. На Рис. 7. Представлены функции принадлежности для выходной переменной 1.2Мн. Вероятность появления суммарного крутящего момента заданного  уровня измеряетсяпо шкале от 0 до 100% . Лингвистическая переменная отображена с помощью шести термов (&lt;&lt;очень низкая&gt;&gt;, &lt;&lt;низкая&gt;&gt;, &lt;&lt;средняя&gt;&gt;, &lt;&lt;высокая&gt;&gt;, &lt;&lt;оч высок &gt;&gt;).

На Рис. 8. Представлены функции принадлежности для выходной переменной 1.6Мн. Вероятность появления суммарного крутящего момента заданного  уровня измеряется по шкале от 0 до 100% . Лингвистическая переменная отображена с помощью шести термов (&lt;&lt;очень низкая&gt;&gt;, &lt;&lt;низкая&gt;&gt;, &lt;&lt;средняя&gt;&gt;, &lt;&lt;высокая&gt;&gt;, &lt;&lt;оч высок &gt;&gt;).

На Рис. 9. Представлены функции принадлежности для выходной переменной 1.8Мн. Вероятность появления суммарного крутящего момента заданного уровня измеряетсяпо шкале от 0 до 100% . Лингвистическая переменная отображена с помощью шести термов (&lt;&lt;очень низкая&gt;&gt;, &lt;&lt;низкая&gt;&gt;, &lt;&lt;средняя&gt;&gt;, &lt;&lt;высокая&gt;&gt;, &lt;&lt;оч высок &gt;&gt;).

База нечетких правил. База нечетких правил предназначена для формального представления эмпирических знаний или знаний экспертов в той или иной проблемной области. В системах нечеткого вывода используются правила нечетких продукций, в которых условия и заключения сформулированы в терминах нечетких лингвистических высказываний. Совокупность таких правил будем далее называть базами нечетких продукций. База правил нечетких продукций представляет собой конечное множество правил нечетких продукций, согласованных относительно используемых в них лингвистических переменных.

Далее показана  база нечетких правил:

1. If (Испытания is ходовые) and (Толщина льда is очень тонкий) and (Снежный покров is очень маленький) and (Прочность льда is очень непрочный) then (В пределах_или_равен_Мн is оч высок)(1.2Мн is очень низкая) (1,6Мн is очень низкая)(1.8Мн is очень низкая) (1)

2. If (Испытания is ходовые) and (Толщина льда is тонкий) and (Снежный покров is маленький) and (Прочность льда is непрочный) then (В предепах_или_равен_Мн is высокая)(1.2Мн is низкая)(1,6Мн is очень низкая)(1,8Мн is очень низкая) (1)

3. If (Испытания is ходовые) and (Толщина льда is средний) and (Снежный покров is средний) and (Прочность льда is средний) then (В пределах_или_равен_Мн is средняя)(1.2Мн is средняя)(1.6Мн is очень низкая)(1.8Мн is очень низкая) (1)

4. If (Испытания is ходовые) and (Толщина льда is толстый) and (Снежный покров is большой) and (Прочность льда is прочный) then (В пределах_или_равен_Мн is низкая)(1.2Мн is высокая)(1.6Мн is очень низкая)(1.8Мн is очень низкая) (1)

5. If (Испытания is ходовые) and (Толщина льда is оч толстый) and (Снежный покров is оч большой) and (Прочность льда is оч прочн) then (В пределах_или_равен_Мн is очень низкая)(1.2Мн is оч высок)(1.6Мн is очень низкая)(1.8Мн is очень низкая) (1)

6. If (Испытания is тяговые) and (Толщина льда is очень тонкий) and (Снежный покров is очень маленький) and (Прочность льда is очень непрочный) then (В пределах_или_равен_Мн is высокая)(1.2Мн is низкая)(1.6Мн is очень низкая) (1.8Мн is очень низкая) (1)

7. If (Испытания is тяговые) and (Толщина льда is тонкий) and (Снежный покров is маленький) and (Прочность льда is непрочный) then (В пределах_или_равен_Мн is средняя)(1.2Мн is средняя)(1.6Мн is очень низкая)(1.8Мн is очень низкая) (1)

8. If (Испытания is тяговые) and (Толщина льда is средний) and (Снежный покров is средний) and (Прочность льда is средний) then (В пределах_или_равен_Мн is низкая)(1.2Мн is высокая)(1.6Мн is очень низкая)(1.8Мн is очень низкая) (1)

9.  If (Испытания is тяговые) and (Толщина льда is толстый) and (Снежный покров is большой) and (Прочность льда is прочный) then (В предепах_или_равен_Мн is очень низкая)(1.2Мн is оч высок)(1.6Мн is очень низкая)(1.8Мн is очень низкая) (1)

10. If (Испытания is тяговые) and (Толщина льда is оч толстый) and (Снежный покров is оч большой) and (Прочность льда is оч прочн) then (В пределах_или_равен_Мн is очень низкая)(1.2Мн is оч высок)(1.6Мн is низкая )(1.8Мн is очень_низкая) (1)

11. If (Испытания is швартовные) and (Толщина льда is очень тонкий) and (Снежный покров is очень маленький) and (Прочность льда is оченьнепрочный) then (В пределах_или_равен_Мн is средняя)(1.2Мн is средняя)(1,6Мн is очень низкая) (1.8Мн is очень_низкая) (1)

12. If (Испытания is швартовные) and (Толщина льда is тонкий) and (Снежный покров is маленький) and (Прочность льда is непрочный) then (В пределах_или_равен_Мн is низкая)(1.2Мн is высокая)(1.6Мн is очень низкая)(1.8Мн is очень низкая) (1)

13. If (Испытания is швартовные) and (Толщина  льда is средний) and (Снежный покров is средний) and (Прочность льда is средний) then (В пределах_или_равен_Мн is очень низкая)(1.2Мн is оч высок)(1.6Мн is низкая)(1.8Мн is очень низкая) (1)

14. If (Испытания is швартовные) and (Толщина льда is толстый) and (Снежныйпокров is большой) and (Прочность льда is прочный) then (В пределах_или_равен_Мн is очень низкая)(1.2Мн is оч высок)(1.6Мн is средняя)(1.8Мн is очень низкая) (1)

15. If (Испытания is швартовные) and (Толщина льда is оч толстый) and (Снежный покров is оч большой) and (Прочность льда is оч прочн) then (В пределах_или_равен_Мн is очень низкая)(1.2Мн is оч высок)(1.6Мн is высокая) (1.8Мн is очень низкая) (1)

16. If (Испытания is буксировочные) and (Толщина льда is очень тонкий) and (Снежный покров is очень маленький) and (Прочность льда is очень непрочный) then (В пределах_или_равен_Мн is низкая)(1.2Мн is высокая)(1.6Мн is высокая) (1.8Мн is очень низкая) (1)

17. If (Испытания is буксировочные) and (Толщина льда is тонкий) and (Снежный покров is маленький) and (Прочность льда is непрочный) then (В пределах_или_равен_Мн is очень низкая)(1.2Мн is оч высок)(1.6Мн is низкая)(1.8Мн is очень низкая) (1)

18. If (Испытания is буксировочные) and (Толщина льда is средний) and (Снежный покров is средний) and (Прочность льда is средний) then (В пределах_или_равен_Мн is оченьнизкая)(1.2Мн is оч высок)(1.6Мн is средняя)(1.8Мн is очень низкая) (1)

19. If (Испытания is буксировочные) and (Толщина льда is толстый) and (Снежный покров is большой) and (Прочность льда is прочный) then (В пределах_или_равен_Мн is очень низкая)(1.2Мн is оч высок)(1.6Мн is высокая)(1.8Мн is очень низкая) (1)

20. If (Испытания is буксировочные) and (Толщинальда is оч толстый) and (Снежный покров is оч большой) and (Прочность льда is оч прочн) then (В пределах_или_равен_Мн is очень низкая)(1.2Мн is оч высок)(1.6Мн is оч высок)(1.8Мн is низкая) (1)

Дефазификация. При дефазификации происходит обратной процесс фазификации. То есть решается задача обратной фазификации. Происходит преобразование лингвистических переменных входных параметров в значения конкретной вероятности превышения суммарного крутящего момента. После измерения ледовых условий по десятибалльной шкале специальными устройствами и конкретного испытания судна, оператор вводят полученные значения ледовых условий по десятибалльной шкале и испытание. Затем редактор определяет вероятность значения суммарного крутящего момента уровня. Вероятность значения суммарного крутящего момента уровня измеряется от 0 до 100%.

Обсуждение основных результатов.

Проводились исследования по ледоколу ледового класса Icebreaker7 (ЛЛ7) оценивалось влияние ледовых нагрузок в сплошном льду при четырех видах испытаний ходовые, тяговые, швартовные, буксировочные. По данным исследованиям, была получена нечеткая модель влияния ледовых нагрузок на крутящий момент в 4 видах испытаний: ходовые, тяговые, швартовные, буксировочные. По результатам видно, что наиболее вероятное появление превышения крутящего момента равно 1.2Мн оно составляет около 70%, при превышении 1.6Мн- вероятность появления равно 10%, при 1.8Мн оно составляет около 1%. Было спрогнозировано что самым тяжелым видом испытаний для ледокола являются буксировочные при них диагностировано наибольшая вероятность превышения крутящего момента и его величны, при них наблюдались превышения суммарного крутящего момента 1.8Мн. Далее следуют швартовные испытания при них было спрогнозировано высокая вероятность превышения значения крутящего момента равного 1.6Мн. При тяговых испытаниях наблюдалось высокая вероятность превышения значения крутящего момента равного 1.2 Мн. При ходовых испытаниях превышения крутящего момента до величины 1.2Мн наблюдалось только в очень сложных ледовых условиях когда прочность, толщина льда и снежный покров находились на отметке 8-10 баллов по десятибалльной шкале.