Моделирование нечеткого регулятора технологического режима процесса вегетации

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК № 2 (120) 2013

УДК 681.5:004.896

М. С. ПЕШКО

Омский государственный технический университет

МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕЧЕТКОГО РЕГУЛЯТОРА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РЕЖИМА ПРОЦЕССА ВЕГЕТАЦИИ__________________________

Разработана система интеллектуального управления на основе нечеткого регулятора, осуществляющая управление процессом вегетации с учетом условий протекания процесса. База правил нечеткого регулятора составлена на основе накопленного технологами опыта и опыта технологов Омского коммерческого предприятия. Результаты работы интеллектуальной системы управления продемонстрированы в математической лаборатории Matlab с использованием пакетов Simulink и Fuzzy Logic Toolbox. Ключевые слова: интеллектуальная система управления, нечеткий регулятор, вегетация, база правил, Matlab, Simulink.

Необходимость интенсификации процессов вегетации при промышленном производстве сельскохозяйственной продукции заставляет совершенствовать системы автоматизированного управления такими процессами и обуславливает необходимость поиска эффективных алгоритмов управления. В наибольшей степени сказанное относится к процессам вегетации, осуществляемым в условиях защищенного грунта, где технологическими режимами процесса можно управлять.

Поскольку управление вегетационными процессами на сегодняшний день базируется на накопленном технологическом опыте, при автоматизации управления целесообразно использовать прикладные методы искусственного интеллекта. По результатам выполненных нами исследований предлагается использовать для автоматизированной системы управления технологическим процессом выращивания грибов в теплице в промышленных масштабах нечеткий регулятор, база правил которого составляется на основе накопленного технологического опыта.

На основе библиографических и экспериментальных исследований нами составлена табл. 1, в которой приводятся оптимальные параметры технологического процесса выращивания грибов вешенки, предлагаемые разными специалистами, исходя из собственного опыта. Можно видеть, что рекомендуемые режимы отличаются, что говорит об учете технологами дополнительных факторов, например, особенностей субстрата, времени года и др.

Основными параметрами процесса вегетации являются: температура среды, влажность воздуха и содержание углекислого газа С02 в воздухе. Оптимальные значения этих параметров, во-первых взаимосвязаны, а во-вторых зависят от выбранного критерия для оценки оптимальности и от состояния внешней по отношению к теплице среды. Следовательно, автоматизированная система управления должна самостоятельно находить и выдерживать оптимальные параметры в конкретных условиях функционирования технологического процесса.

Предлагаемая структура автоматизированного процесса приведена на рис. 1.

Нечеткий регулятор управляет температурой Т(Ц, влажностью М(1) и концентрацией углекислого газа 0(1) в теплице. При управлении используется информация о параметрах технологического режима и информация о состоянии внешней среды (учитывается наружная температура, зависящая от времени года). Технолог может задавать критерии оценки процесса (уставки технолога).

Алгоритм управления нечеткого регулятора определяется его базой правил логического вывода, что позволяет обеспечить адаптацию системы к изменяющимся условиям внешней среды ее функционирования. Например, известно, что процесс вегетации в теплице существенно зависит от температуры внешней среды (времени года). Учесть это обстоятельство на основе опыта технологов можно, приняв следующую базу правил, составленную с использованием термов лингвистических переменных, характеризующих состояние процесса и управляющие воздействия:

1. Если температура внешней среды номинальная (расчетный режим функционирования теплицы), то следует обеспечить немного повышенную температуру процесса вегетации, немного пониженную влажность воздуха и заниженное содержание углекислого газа в воздухе теплицы.

2. Если температура внешней среды пониженная, то следует выдерживать рекомендуемые номинальные параметры технологического режима (номинальные значения температуры, влажности и содержания углекислого газа).

3. Если температура внешней среды значительно пониженная, то следует выдерживать немного пониженную температуру процесса, номинальную влажность и превышенное содержание углекислого газа в воздухе теплицы.

Соответствие термов «пониженная», «немного пониженная», «заниженная» и др. конкретным значениям физических переменных «температура процесса», «влажность», «концентрация углекислого газа» устанавливается в процессе решения задачи фазификации описания состояния процесса и в настоящей статье не рассматривается.

Используя подобные правила, учитывают и другие факторы, влияющие на управляемый процесс.

Оптимальные технологические режимы культивирования вешенки НК-35

Температура Влажность Содержание СО2 Примечания Ист.

град. % % ррт

14-15 85-90 600-800 Оптимальные параметры. Расход свежего воздуха 100 м3/т*ч [1]

- 92-94 900-950 Экономичный по энергоресурсам режим [2]

14- 15 86-88 850-900 Оптимальные параметры [3]

15 85 700 Оптимальные параметры [4]

14- 15 90-92 900-1100 Оптимальные параметры [5]

14- 15 - 800-900 Оптимальные параметры [6]

10-20 70-95 - Общее требование к вешенкам [7]

Оптимальное качество и урожайность

16- 18 - Максимальная урожайность и минимальное качество [8]

14- 16 - 800 Подача св. воздуха 200 — 220 м3/т *ч [9]

16-18 - 800 Подача св. воздуха 230 — 260 м3/т*ч

14-23 85-90 500 НТП АПК на выращивание вешенки [10]

Внешние

условия

Уставка

технолога

База

правил

Нечеткий

регулятор

Т

Упр. Т

Упр. Q

Упр. М

Теплица

ТЩ^

Рис. 1. Структура автоматизированного процесса вегетации

База правил нечеткого регулятора

Таблица 2

Глобальные правила детализируются с использованием лингвистических переменных, соответствующих параметрам технологического процесса и управляющим воздействиям на процесс. Результат представлен в табл. 2.

В верхней строке таблицы указаны термы лингвистических переменных, характеризующих технологический режим: температура процесса Т(1), влажность М(1) и концентрация углекислого газа 0(1).

Приняты следующие обозначения термов: Ъп — низкое значение; п — заниженное; бп — немного заниженное; z — номинальное значение; Бр — немного повышенное; р — повышенное значение; Ър — превышенное значение; ЪЪр — значительно превышенное значение.

В ячейках таблицы указаны термы лингвистических переменных, описывающих управляющие воздействия регулятора по каналам управления темпера-

ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК № 2 (120) 2013 ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК № 2 (120) 2013

турой «Упр. T», влажностью «Упр. М» и концентрацией углекислого газа «Упр. Q»: Op — увеличивать управление; St — не изменять управление (стоп); Cl — уменьшать управление.

Лингвистическая переменная Tout характеризует температуру окружающей среды и содержит термы: n — пониженная; bn — значительно пониженная; z — номинальная.

Для проверки принципиальной возможности использования нечеткого управления в соответствие с описанным подходом применен метод моделирования. Моделирование выполнено в математической лаборатории Matlab с использованием пакетов Sim-ulink и Fuzzy Logic Toolbox. Для учета динамических свойств объекта управления использована математическая модель теплицы, описанная в [11].

Matlab модель системы автоматического управления процессом вегетации приведена на рис. 2. В соответствие со структурной системы на рис. 1, модель системы (рис. 2) включает модель нечеткого регулятора Fuzzy Climate Control и структуру из динамических звеньев, учитывающую динамические свойства объекта управления.

Звенья W-T, W-M, M-Q моделируют динамику изменения температуры, влажности и концентрации углекислого газа в теплице, в звенья W-T-Q, W-M-Q — взаимовлияние параметров технологического режима. Исполнительные устройства контуров управления моделируются звеньями GainT-KZR_heat; GainM-KZR_vapor; GainQ-MEO_Gfresh. Возмущения моделируются звеньями Tout, Step1-4.

Нечеткий регулятор Fuzzy Climate Control смоделирован с использованием пакета Fuzzy Logic Toolbox и включен в модель системы в виде субмодели.

На вход нечеткого регулятора, блок Fuzzy Climate Control, поступает 4 сигнала: значение температуры процесса T(t), значение влажности M(t), значение содержания углекислого газа Q(t) и значение температуры наружного воздуха Tout(t). Значения перечисленных физических величин подвергаются фазификации и затем осуществляется нечеткий вывод с использованием базы правил нечеткого регулятора. В результате регулятор формирует управляющие воздействия по трем каналам: «Упр. T»,

«Упр. M» и «Упр. Q», определяющие скорость открытия/закрытия регулирующих органов (исполнительных устройств) в каналах управления.

В процессе исследования регистрировались переходные процессы для управляемых параметров T(t), M(t), Q(t) технологического процесса, возникающие при изменении внешних по отношению к процессу условий (температуры Tout(t) внешней среды).

Графики переходных процессов приведены на рис. 3. График на рис. За показывает изменение температуры окружающей среды, которая является возмущением для процесса вегетации. Заданы 4 скачка температуры: — 15^G “С на участке 1; G^ — 15 “С на участке 2; — 15^-3G “С на участке 3 и — 3G^ — 15 “С на участке 4. Ниже приведены графики переходных процессов для каждой управляемой величины, возникающих при действии описанных возмущений.

Внешняя температура —15 “С рассматривается как номинальная температура окружающей среды Tout = z и для участка 1 действует правило 1 базы правил. При правильном функционировании нечеткого регулятора в теплице должна устанавливаться повышенная температура (T = sp), пониженная влажность (M = sn) и заниженное содержание углекислого газа (Q = n).

Как видно из графиков на рис. 3 на участке 1 нечеткий регулятор повышает температуру в теплице до 15 “С, понижает влажность до 87 % и понижает концентрацию углекислого газа до 7GG ppm. Для установившихся значений параметров технологического режима функции принадлежности термов лингвистических переменных составляют:

M-sp(15 “С) = 1, |J-Sn(87 %) = 1, M-n(?GG ppm) = 1.

Таким образом, нечеткий регулятор привел процесс в рекомендуемое состояние, обеспечив его адаптацию к изменению окружающей температуры.

На участке 2 значение внешней температуры является пониженным Tout = n и действует правило 2 базы правил. Нечеткий регулятор должен установить следующие параметры технологического режима: T = z, M = z, Q = z.

На участке 2 графика (рис. 3) видно, что нечеткий регулятор понижает температуру до 14 “С,

Рис. 3. Графики переходных процессов в системе: (а) - график наружной температуры, (б) - график температуры процесса, (в) - график влажности воздуха в теплице, (г) - график концентрации углекислого газа в теплице

повышает влажность до 92 % и повышает концентрацию углекислого газа до 800 ppm. Эти значения соответствуют значениям функций принадлежностей термов лингвистических переменных

|iz(14°C) = 1, |iz(92%) = 1, |iz(800 ppm) = 1.

Следовательно, нечеткий регулятор корректно вышел на заданный правилом 2 технологический режим, обеспечив адаптацию технологического режима.

Значение наружной температуры на участке 3 является значительно пониженным Tout = bn и должно использоваться правило 3. Нечеткий регулятор должен установить немного пониженную температуру (T = sn), номинальную влажность (M = z) и превышенное содержание углекислого газа (Q=bp). На участке 3 графиков нечеткий регулятор понижает температуру до 13 °С, оставляет влажность на уровне 92 % и повышает концентрацию углекислого газа до 1100 ppm. Эти значения соответствуют термам:

|!sn(13°C) = 1, Hz(92%) = 1, 1^(1100 ppm) = 1.

На участке 4 значение внешней температуры является пониженным Tout = n и, согласно правилу 2, нечеткий регулятор должен установить рекомендуемые номинальные параметры технологического режима: T = z, M = z, Q = z. Нечеткий регулятор понижает температуру до 14 °С, повышает влажность до 92 % и повышает концентрацию углекислого газа до 800 ppm, т.е. устанавливает требуемый режим:

|iz(14 °С) = 1, |iz(92%) = 1, |iz(800 ppm) = 1.

Таким образом, исследования показали, что нечёткий регулятор обеспечивает адаптацию процесса вегетации к внешним условиям функционирования процесса. При этом правила адаптации можно изменить, изменив базу правил нечёткого регулятора. Разработанная система интеллектуального управления обеспечивает управление процессом вегетации с учетом условий осуществления процесса и с использованием знаний эксперта-технолога.

Библиографический список

1. Тишенков, А. Д. Многокамерная система культивирования вешенки / А. Д. Тишенков, Ф. Ф. Карпов // Школа грибоводства. — 2007. — № 1 (43). — С. 10—17.

2. Якушенко, В. В. Рассуждения о влиянии климатических параметров на форму плодового тела / В. В. Якушенко // Школа грибоводства. — 2007. — № 1 (43). — С. 18 — 21.

3. Тишенков, А. Д. Поведение сортов вешенки в различных системах культивирования / А. Д. Тишенков // Школа грибоводства. — 2007. — № 6 (48). — С. 19 — 22.

4. Тишенков, А. Д. Выращивание вешенки в агрокомбинате Пуща-Водица / А. Д. Тишенков // Школа грибоводства. — 2003. - № 6 (24). - С. 7-11.

5. Тишенков, А. Д. Поведение сортов вешенки в различных

системах культивирования. Ч. 2 / А. Д. Тишенков // Школа грибоводства. — 2008. — № 1 (49). — С. 18-25.

6. Тишенков, А. Д. Особенности культивирования вешенки на брикетированном субстрате / А. Д. Тишенков // Школа грибоводства. - 2009. - № 1 (55). - С. 26-34.

7. Тишенков, А. Д. Контроль параметров и работ по ферме по выращиванию вешенки / А. Д. Тишенков // Школа грибоводства. - 2005. - № 4 (34). - С. 21-22.

ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК № 2 (120) 2013 ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК № 2 (120) 2013

8. Тишенков, А. Д. Основные факторы получения стабильного урожая вешенки / А. Д. Тишенков // Школа грибоводства. - 2004. - № 1 (25). - С. 13-15.

9. Якушенко, В. В. СО2 - теперь можем измерять. А зачем? / В. В. Якушенко // Школа грибоводства. - 2006. -№ 2 (38). - С. 38-43.

10. Нормы технологического проектирования комплексов по выращиванию вешенки : НТП АПК 1.10.09.003-04. - М., 2004. - 67 с.

11. Пешко, М. С. Раскрытая математическая модель микроклимата грибной теплицы / М. С. Пешко // Молодой ученый. -2011. - № 9. - С. 42-48.

ПЕШКО Михаил Сергеевич, аспирант кафедры автоматизации и робототехники.

Адрес для переписки: necheat@mail.ru

Статья поступила в редакцию 21.03.2013 г.

© М. С. Пешко

Информация

Конкурс 2013 года на соискание золотой медали и премии за лучшую исследовательскую работу в области естественных наук для молодых ученых

Фонд поддержки образования и науки «Алфёровский фонд»

объявляет о проведении конкурса на соискание золотой медали и премии Алфёровского фонда за лучшую исследовательскую работу в области естественных наук для молодых ученых (до 33 лет) за 2013 год в номинации «ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ».

Номинация включает в себя специальности фундаментальных и прикладных исследований в области информационных технологий.

Право выдвижения кандидатов из Российской Федерации на соискание премии предоставляется:

— президенту Фонда;

— действительным членам (академикам), членам-корреспондентам и иностранным членам Российской академии наук;

— заведующим кафедрами высших учебных заведений, выбранных правлением Фонда, специальность которых соответствует объявленной номинации;

— заведующим отделами, лабораториями и секторами научно-исследовательских институтов и высших учебных заведений, выбранных правлением Фонда, специальность которых соответствует объявленной номинации;

— лауреатам премии предшествующих годов, специальность которых соответствует объявленной номинации;

— другим ученым, которые получили от президента Фонда особое приглашение.

Положение о премии и перечень документов для номинирования на конкурс напечатаны на сайте www.alferov-fond.ru/rules

Документы на конкурс высылаются не позднее 15 августа 2013 года на имя правления Алфёровского фонда с пометкой «На конкурс-2013» по адресу: 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 5, электронные копии высылаются на адрес: kmu@alferov-fond.ru

Автор (авторы) работы, удостоенные премии Алфёровского фонда получают золотую медаль и премию в размере 150 000 рублей.

Контактный телефон (S12) 32S-29-96

Сообщение о конкурсе на сайте Фонда http://alferov-fond. ru/kmu

Источник: http://www.rsci.ru/grants/grant_news/257/234513.php