外文翻譯--礦用深井提升機(jī)分布式智能控制系統(tǒng) 中文版
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中文譯文 礦用深井提升機(jī)分布式智能控制系統(tǒng) 的模擬研究 A. 非,約翰內(nèi)斯堡,威特沃特斯然德大學(xué)電力工程系 摘要 : 連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)設(shè)備對(duì)多因子 , 多范式的分布式控制器的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行有特殊要求。我們開(kāi)發(fā)出一種礦用深井提升機(jī)控制器,其設(shè)計(jì)過(guò)程展示了如何選擇因子及它們?cè)鯓酉嗷プ饔脧亩刂七B續(xù)運(yùn)行的設(shè)備。這種控制器是用模擬研究的方法得出。研究表明,該控制器有助于設(shè)計(jì)連續(xù)運(yùn)行設(shè)備的智能控制器時(shí)區(qū)分理論推導(dǎo)和實(shí)際運(yùn)行狀況。 關(guān)鍵詞 :分布式智能控制;實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)控制;連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn) 設(shè)備 1. 簡(jiǎn)介 對(duì)分布式人工智能方法的實(shí)時(shí)控制應(yīng)用的探討多集中于使用二進(jìn)制輸入輸出接口的離散式系統(tǒng)。例如 993 年做的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)以及 993 年研制的生產(chǎn)線控制系統(tǒng)。連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)設(shè)備的分布式職能控制很有意思。對(duì)于這種實(shí)用上很重要的設(shè)備,控制器必須能監(jiān)測(cè)連續(xù)變化的數(shù)字傳感信號(hào),同時(shí)產(chǎn)生連續(xù)變化的執(zhí)行信號(hào)。 人們希望把用在不連續(xù)系統(tǒng)研究中的方法擴(kuò)展到連續(xù)型系統(tǒng)。然而,分布式因子的作用、表現(xiàn)形式及其相互作用方式 決定需要改變其內(nèi)部比例關(guān)系。本文通過(guò)設(shè)計(jì)礦用深井提升機(jī)控制器,模擬其運(yùn)行旨在說(shuō)明分布式職能控制是如何應(yīng)用到連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的設(shè)備中的。 文章結(jié)構(gòu)安排如下:首先概述與分布式智能控制有關(guān)的連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)設(shè)備的特性,接著總結(jié)了深井提升機(jī)控制的要求,給出了一種用于這種設(shè)備的多因子控制器。最后討論了模擬研究的結(jié)果,強(qiáng)調(diào)了區(qū)分理論推理與實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)的意義。 2. 連續(xù)運(yùn)行設(shè)備的分布式智能控制 分布式智能控制用多種半自動(dòng)因子來(lái)控制設(shè)備,以滿足運(yùn)行要求。每種因子執(zhí)行一種智能模式,通過(guò)聯(lián)絡(luò),因子相互配合來(lái)完成整個(gè)控制方案。用多個(gè)因子的分布式智 能控制器比單個(gè)因子的控制器更加靈活、高效。連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)設(shè)備與非連續(xù)設(shè)備的不同在于,它們是用連續(xù)的多個(gè)方程描述,且實(shí)時(shí)運(yùn)行。換句話說(shuō),連續(xù)型設(shè)備是一種典型的隨時(shí)間連續(xù)變化的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。 實(shí)時(shí)是什么意思呢?首先,實(shí)時(shí)運(yùn)行規(guī)定了控制器必須遵守的要求:實(shí)時(shí)控制器要能迅速及時(shí)的監(jiān)測(cè)到設(shè)備性質(zhì)的變化并做出反應(yīng)。此外,它還意味著智能控制系統(tǒng)必須能隨時(shí)間進(jìn)行動(dòng)態(tài)推理,從而做出正確的反應(yīng)。當(dāng)控制器有規(guī)劃和時(shí)間安排功能時(shí),動(dòng)態(tài)推理功能更顯得格外重要。 連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的設(shè)備要滿足實(shí)時(shí)時(shí)限的要求,智能控制器必須在每一時(shí)限段都發(fā)出足夠的控制指令 。因此,使用的模式一定要能在規(guī)定的時(shí)間段內(nèi)提供完備的解決方案或在無(wú)法完成時(shí)提出部分完備的方案。因此,選擇代理模式不僅要關(guān)注解決所需問(wèn)題的能力,而且要重視當(dāng)無(wú)法在規(guī)定期限內(nèi)完成時(shí)給出不完全解決方案的能力。 介紹了一種在時(shí)限到來(lái)時(shí)提供部分解決方案的方法。 3. 深井提升機(jī)的控制要求 為了探討連續(xù)型分布式智能控制器,可以選取一種深井提升機(jī)的簡(jiǎn)易控制系統(tǒng)作為范例。該系統(tǒng)包括直接聯(lián)接到卷筒上的電力拖動(dòng)設(shè)備和帶兩套鋼絲繩連接提升容器的卷筒,提升設(shè)備(左右容器平衡布置)沿井筒布置。這是 2000 以上深井的典型提升系統(tǒng)。 作為提升系統(tǒng)機(jī)械設(shè)計(jì)的一部分,對(duì)鋼絲繩的設(shè)計(jì)我們采用了安全系數(shù)以使其留有余量。靜載荷加上由于系統(tǒng)振蕩產(chǎn)生的最大的動(dòng)載荷,決定了所需的安全系數(shù)。動(dòng)載荷可由動(dòng)態(tài)放大系數(shù) 計(jì)量。 鋼絲繩上的最大動(dòng)態(tài)力 提升容器和鋼絲繩的總質(zhì)量×加速度) 如果最大載荷能夠盡量小,提升繩的安全系數(shù)就可以取得較小,從而可以采用較輕且便宜的鋼絲繩。由于井筒很深(大約 3000 米),減輕繩重就顯得至關(guān)重要。輕繩能減少拖動(dòng)電機(jī)的容量,提高提升效率 。于是控制重點(diǎn)變?yōu)闇p少系統(tǒng)振蕩,繼而限制動(dòng)載荷。 1932 年及 1951 年已揭示了控制提升機(jī)卷筒的加速度曲線形狀,可以使鋼絲繩振蕩減到最小。 4. 控制方案 當(dāng)給定繩長(zhǎng)和容器質(zhì)量,提升系統(tǒng)存在一個(gè)固有諧振頻率 礎(chǔ)加速度曲線圖如圖 1 所示,它用于產(chǎn)生加速度輪廓曲線。 指明如果圖中加速時(shí)間 于振蕩的固有周期 1/幅降至最小值。根據(jù)線性疊加原理可知,如果所有加速度曲線都用計(jì)算基礎(chǔ)加速度曲線的方法來(lái)確定, 會(huì)取到最小值。以下是可選的控制 方案: 1). 取 近似值。 2). 確定加速度給定值 3). 調(diào)整加速度曲線以達(dá)到此加速度值。這其中可能要適當(dāng)修改原來(lái)的給定值。 4). 利過(guò)卷筒的加速度反饋控制把完全的加速度曲線圖都用到提升設(shè)備中。 αw m 圖 1. 基礎(chǔ)加速度曲線圖 加速度 預(yù)加速度 加速度曲線 實(shí)測(cè)的 略質(zhì)量和位移 速度和位移 控制輸入 速度、位移目標(biāo)值 加速階段 圖 2. 分布式智能控制系統(tǒng)示意圖 這種控制方法顯示了相互獨(dú)立的因子的集成。借助理論推理可以計(jì)算出 控制問(wèn)題中應(yīng)用推理知識(shí),可將控制器分解成由一系列小問(wèn)題組成的序列。對(duì)每個(gè)任務(wù)可以設(shè)計(jì)出因子來(lái),這樣得到的分布式控制器的框圖如圖 2 所示。用于每個(gè)因子構(gòu)成控制步驟的一部分 ,其執(zhí)行的功能模塊很容易確定。因子的功能現(xiàn)說(shuō)明如下: 由于振蕩固有頻率中系統(tǒng)變量的非線性作用,它與提升容器載重量和鋼絲繩長(zhǎng)度有關(guān),我們用一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)逼近 種網(wǎng)絡(luò)隨著鋼絲繩的使用年限而變化。一開(kāi)始用 第一位計(jì)算值來(lái)預(yù)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),接著,在控制器的實(shí)際運(yùn)行中,由井筒的特定數(shù)據(jù)修訂原來(lái)的結(jié)果。也就是說(shuō),如果運(yùn)行中測(cè)量的 近似值不同,則用測(cè)量值重新調(diào)整網(wǎng)絡(luò)。 試驗(yàn)中所用的是由后傳遞法調(diào)定的四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。兩層單個(gè)的線性網(wǎng)絡(luò)是輸入輸出層,另外兩個(gè)內(nèi)層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心,它們每層由五道 s 型網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。這種線性 / s 型 / 線性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)很靈活,能夠近似線性和非線性的功能。五個(gè)神經(jīng)元的內(nèi)層可用不斷重復(fù)的辦法得到,四個(gè)神經(jīng)元的內(nèi)層無(wú)法將網(wǎng)絡(luò)的總平方誤差降到允許的范圍內(nèi)。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)調(diào)整用來(lái)解決 其中 w = 2Πα 與鋼絲繩長(zhǎng)成正比, m 是提升容器質(zhì)量。這一公式可得到第一位計(jì)算值。 加速值給定值由模糊邏輯來(lái)確定,該理論用于闡明加速度曲線的使用方法。礦用神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 模糊 邏輯 控制 中心 常規(guī) 控制器 運(yùn)行 設(shè)備 圖 3. 減速控制器的模糊邏輯控制界面 速度( m/s) · 位移( m) 提升機(jī)正常運(yùn)行時(shí)需要具備兩 種重要功能:“加速”和“停車(chē)”。于是要用到兩個(gè)因子;一個(gè)把提升容器加速到預(yù)定值(一般為 15m/s),另一個(gè)使容器在預(yù)定的井深處停車(chē)。用這種方法分別計(jì)算加速度設(shè)定值,每個(gè)因子執(zhí)行一定的任務(wù)。各自獨(dú)立的因子也使得協(xié)調(diào)模糊邏輯來(lái)說(shuō)明加速度曲線的用法更容易。加速度控制器是簡(jiǎn)單的單輸入單輸出系統(tǒng),減速度控制器是雙輸入單輸出系統(tǒng)。兩套系統(tǒng)中模糊邏輯控制器都是以誤差輸入和加速度輸出裝置為基礎(chǔ)。每一個(gè)論域可以分為五個(gè)部分。加速度控制器的模糊控制界面如圖 3 所示。 “控制中心”用于整合,聯(lián)絡(luò)各因子。輸入的用戶指令經(jīng)處理給提升容 器加速,使其??吭诰仓械男挛恢?。用戶給定提升容器的正常運(yùn)行速度,提升高度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因子輸出決定著加速度框圖的具體形狀。模糊邏輯控制值決定加速度圖上 A 的值?!翱刂浦行摹边€決定著何時(shí)從加速模糊邏輯轉(zhuǎn)到中斷模糊邏輯并給常規(guī)的反饋控制器提供加速度曲線。 常規(guī)反饋控制器用反饋環(huán)節(jié)來(lái)控制拖動(dòng)電機(jī),使提升容器達(dá)到加速度設(shè)定值。這種控制器-拖動(dòng)機(jī)構(gòu)的上升時(shí)間被取得盡可能短(加速度控制器的穩(wěn)定時(shí)間約為 1s,約等于超調(diào)量的 5%),以便讓控制系統(tǒng)的其它部分更加明晰。 5. 模擬研究 我們開(kāi)發(fā)出一種提升設(shè)備的常規(guī)連續(xù)型數(shù)字模擬裝 置,它還包括了運(yùn)行普通卷筒加速度控制器的代碼。該裝置只有一個(gè)輸入變量 —— 加速度設(shè)定值;它是從 實(shí)時(shí)分布式通訊數(shù)據(jù)單元提供的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)讀入的。模擬邏輯控制器分成兩個(gè)單機(jī)過(guò)程來(lái)工 作,它包含讀取所需的 用模糊邏輯并把結(jié)果傳送到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的代碼。一個(gè)獨(dú)立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)程計(jì)算出鋼絲繩振蕩的固有周期,為在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行讀寫(xiě)操作做準(zhǔn)備。開(kāi)發(fā)中用到的所有軟件都是用 C 語(yǔ)言編制的。 試驗(yàn)中用的硬件設(shè)備包括一套 兼容的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)使用 0S/2 S/2 絡(luò)包含兩臺(tái)裝有數(shù)學(xué)處理程序和 80286計(jì)算機(jī)。它們通過(guò)西部數(shù)據(jù)公司生產(chǎn)的 16 位 域網(wǎng)適配器。每臺(tái) 使用一套可以進(jìn)行網(wǎng)上傳送和讀取的 制程序。其它的處理單元通過(guò)由 制程序提供的服務(wù)器相聯(lián)系。計(jì)算量大的模擬裝置和計(jì)算量相對(duì)較小的控制中心處理單元被放在一臺(tái) 上運(yùn)行,而模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)程被安排在別的機(jī)子上。這種分配方法在不修改軟件的情況下可以很方便加速度曲線 加速度(m/的改動(dòng)。 擬結(jié)果 模擬研究獲得的典型加速度曲線如圖 4 所示。將滿載的提升容器( 2800速到 15m/s 后停在距起點(diǎn) 1000 米處。在一系列涵蓋各種典型的礦用提升機(jī)結(jié)構(gòu)的模擬試驗(yàn)中,分布式智能控制器能使動(dòng)態(tài)放大系數(shù)接近 在沒(méi)有有效的控制的情況下 接近 此,除了高度的靈活性以外,這種分布式智能控制器也有效地遏制了振蕩,從而鋼絲繩上所受的力約等于產(chǎn)生給定加速度所需的力。 位移及速度曲線表明,這種控制方案能迅速逼近設(shè)定點(diǎn)。當(dāng)速度增加到設(shè)定點(diǎn)時(shí),控制器確實(shí)顯示出存在有限的超調(diào)量,這是限制許可的加速度曲線的結(jié)果。制動(dòng)過(guò)程中控制器顯得補(bǔ)償過(guò)度 —— 制動(dòng) 過(guò)早,過(guò)猛,從而導(dǎo)致在這一小段上花費(fèi)了太多時(shí)間。 分布式控制系統(tǒng)的狀態(tài)不會(huì)因?yàn)槎嘁蜃娱g的通訊延時(shí)受到顯著影響。礦用提升機(jī)控制系統(tǒng)使用 11 個(gè)分布式變量,每個(gè)變量的頻率被定在 10間。對(duì)于這種提升機(jī)控制方案,從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀寫(xiě)的延時(shí)不會(huì)超過(guò) 果分布式變量的數(shù)目較小,因子間通訊延時(shí)可以取到最小值。在這種方案中計(jì)算引起的延時(shí)是很明顯的,這是由所用的 功能較差造成的。在一臺(tái)機(jī)子上執(zhí)行多道程序也增加了計(jì)算延時(shí)時(shí)間。在連續(xù)控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)有足夠的計(jì)算能力是重要的前提條件。 6. 對(duì)理論推理和實(shí) 際運(yùn)行知識(shí)的評(píng)價(jià) 一切智能控制系統(tǒng)的核心都是知識(shí),人工智能的特點(diǎn)是如何運(yùn)用這些知識(shí)。對(duì)于連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的設(shè)備要區(qū)分兩種類型的知識(shí):理論推理知識(shí)和實(shí)際運(yùn)行知識(shí)。 推理知識(shí)是指對(duì)所研究的設(shè)備的認(rèn)知程度,包括通過(guò)經(jīng)驗(yàn)得來(lái)的東西。它用于確定分布式系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),如何選取因子及每一因子的用途。理論推理用于確定人工智能運(yùn)用的范圍和用哪種模式,它多數(shù)是一些抽象知識(shí),可以轉(zhuǎn)化成抽象的智能模式,如專家系統(tǒng)。 運(yùn)行知識(shí)是在因子間通訊并被其使用的知識(shí)。在實(shí)際運(yùn)行中,智能控制器從設(shè)備中測(cè)定到它。有時(shí),這種知識(shí)能以符號(hào)的形式 來(lái)表達(dá),但多數(shù)情況下,它是時(shí)間(秒) 從設(shè)備的數(shù)字傳感器中得到的數(shù)據(jù)。值得注意的是運(yùn)行知識(shí)是數(shù)值形式的,描述的是設(shè)備在特定時(shí)刻的狀態(tài),而理論知識(shí)是靜態(tài),不變的。實(shí)際運(yùn)行知識(shí)很重要,因?yàn)橐蜃佑盟鼇?lái)限定控制行為,這些行為又反過(guò)來(lái)影響到受控設(shè)備的未來(lái)狀態(tài)。在很多情況下,實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)作為原始信息傳送給智能控制器。需要從這些信息中提取知識(shí)供智能模式使用。從原始數(shù)據(jù)中提取抽象知識(shí)是很困難的, 倡導(dǎo)使用數(shù)字處理及特征提取技術(shù)。兩種模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都用到了數(shù)值輸入,因而都可用于處理實(shí)際運(yùn)行知識(shí) 。 理論推理和實(shí)際運(yùn)行是互補(bǔ)的。當(dāng)只用到少量的推理知識(shí)時(shí),就需要較多的運(yùn)行知識(shí);反之亦然。這是由于實(shí)際運(yùn)行知識(shí)必須獲得被控設(shè)備的所有不確定和容易變化的資料。隨著要得到的運(yùn)行資料愈來(lái)愈復(fù)雜,為了在因子間適當(dāng)分配這些數(shù)據(jù),因子間的聯(lián)絡(luò)方式要求更加先進(jìn)。比如,知道了要用哪個(gè)因子以及它們的用途,卻不知道該怎樣使其相互聯(lián)結(jié)。實(shí)際運(yùn)行知識(shí)一定要考慮到因子間的聯(lián)絡(luò)以在運(yùn)行過(guò)程中改動(dòng)??梢杂昧魍[喻通訊協(xié)議在分布式系統(tǒng)間交流運(yùn)行數(shù)據(jù)。 對(duì)礦用提升機(jī)來(lái)說(shuō),控制方案的結(jié)構(gòu)和控制方法由理論推導(dǎo)來(lái)確定。理論推導(dǎo)表明振蕩可以通過(guò)采用 特定的加速度曲線來(lái)減弱,同時(shí)給出如何根據(jù)提升機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)來(lái)選取最優(yōu)的加速度參數(shù)。它還揭示了面對(duì)控制方面的問(wèn)題應(yīng)該如何下手,從而導(dǎo)致了本文提出的控制方案。 得到的控制方案反過(guò)來(lái)又決定著因子應(yīng)該用到哪兒,代理的功能,因子間交流些什么,即需要的運(yùn)行數(shù)據(jù)。能得到很充分的理論知識(shí),就意味著需要的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)可以減到最少??刂破鞯撵`活性的要求就很低,因?yàn)槔碚撏评硪讶∠讼到y(tǒng)中的不確定因素。正是由于推理知識(shí)占的比重大,礦用提升機(jī)的研究中向?qū)嶋H運(yùn)行提出的問(wèn)題就比較少,這也使得因子間的通訊可以很簡(jiǎn)單。觀測(cè)資料表明,理論推理知 識(shí)占的比重大在連續(xù)型系統(tǒng)中相當(dāng)普遍。 7. 結(jié)論 研究表明,分布式智能控制系統(tǒng)能成功的控制連續(xù)變化的設(shè)備,連續(xù)變化設(shè)備的實(shí)時(shí)特性決定智能控制器必須能隨時(shí)間做出及時(shí)的推理判斷。 清楚的區(qū)分推導(dǎo)結(jié)果和實(shí)際運(yùn)行情況大大有助于給因子確定合適的結(jié)構(gòu)(由推理得到)和聯(lián)絡(luò)方案(由運(yùn)行狀況知)。對(duì)深井提升機(jī)控制器來(lái)說(shuō),推理知識(shí)是主要的,因子 s 間的通訊協(xié)議相對(duì)簡(jiǎn)單。理論推理知識(shí)占很大比重對(duì)連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的設(shè)備很典型,大概是成功應(yīng)用分布式智能控制的關(guān)鍵。 8. 致謝 本項(xiàng)目得到了南非發(fā)展研究中心和威特沃特斯然德大學(xué)的鼎立支持,特此表示感謝。 參考文獻(xiàn) 1) , 算機(jī)控制系統(tǒng)中實(shí)時(shí)信息的分配 南非電力學(xué)報(bào), 1991, 82( 3), 156- 164 2) 計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)中的測(cè)量、取樣及數(shù)據(jù)表示 南非科技期刊, 1993, 89, 541- 545 3) R., 布式問(wèn)題解決法中行業(yè)術(shù)語(yǔ)的的協(xié)調(diào) 人工智能,1983, 20, 63- 109 4) 分布式問(wèn)題解決技術(shù)巡禮 統(tǒng)學(xué)報(bào),人與控制論, 1987,17( 5), 729- 740 5) A. 知穩(wěn)定多邊干擾中的兩維機(jī)器人導(dǎo)航 器人與自動(dòng)化, 1983 6) R.,《神經(jīng)計(jì)算技術(shù)》 阿狄森 7) 市交通系統(tǒng)的智能控制 自動(dòng)化 1984, 8( 2),191- 197 8) 應(yīng)用實(shí)時(shí)技術(shù)在分布式計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)共同序列 布達(dá)佩斯 六次國(guó)際會(huì)議論文, 1984 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