Применение методов искусственного интеллекта для обеспечения устойчивости движения роторных систем
В статье приведен анализ задачи обеспечения устойчивости движения роторных систем в условиях возникновения колебаний различных типов и рассмотрена возможность применения для ее решения методов искусственного интеллекта. Значительная сложность и недостаточное количество исследований анализа колебаний...
Gespeichert in:
| Datum: | 2012 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2012
|
| Schriftenreihe: | Штучний інтелект |
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57752 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Применение методов искусственного интеллекта для обеспечения устойчивости движения роторных систем / А.Ю. Кольцов, А.В. Просекова, Л.А. Савин, Д.В. Шутин // Штучний інтелект. — 2012. — № 4. — С. 429-433. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-57752 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-577522025-02-23T17:28:00Z Применение методов искусственного интеллекта для обеспечения устойчивости движения роторных систем Застосування методів штучного інтелекту для забезпечення стійкості руху роторних систем Use of Artificial Intelligence Methods to Ensure the Stability of Motion of Rotor Systems Кольцов, А.Ю. Просекова, А.В. Савин, Л.А. Шутин, Д.В. Интеллектуальные робототехнические системы В статье приведен анализ задачи обеспечения устойчивости движения роторных систем в условиях возникновения колебаний различных типов и рассмотрена возможность применения для ее решения методов искусственного интеллекта. Значительная сложность и недостаточное количество исследований анализа колебаний сложной природы, возникающих при работе высокоскоростных роторных систем, делает неэффективным применение стандартных подходов к синтезу систем управления подобными системами. Предложенный подход позволяет решить ряд принципиальных трудностей в этом направлении и добиться приемлемых результатов в отсутствие адекватных формальных моделей возникновения сложных колебательных процессов в роторных системах. У статті наведено аналіз задачі забезпечення стійкості руху роторних систем в умовах виникнення коливань різноманітних типів і розглянуто можливість використання для її вирішення методів штучного інтелекту. Значна складність і недостатня кількість досліджень аналізу коливань складної природи, що виникають під час роботи високошвидкісних роторних систем, робить неефектним використання стандартних підходів до синтезу систем управління подібними системами. Запропонований підхід дозволяє вирішити ряд принципових труднощів у цьому напрямку і досягти прийнятних результатів за відсутності адекватних формальних моделей виникнення складних коливальних процесів в роторних системах. In the article, the problem of ensuring the stability of motion of rotor systems in different types of oscillations is analyzed and the possibility of its solution using methods of artificial intelligence is considered. A significant amount of complexity and lack of research on the analysis of the complex nature of the oscillations that occur when working high-speed rotor system makes inefficient use of standard approaches to the synthesis of control systems of such systems.The proposed approach allows solving some fundamental problems in this area and to achieve acceptable results without adequate formal models of complex oscillatory processes in rotar systems. 2012 Article Применение методов искусственного интеллекта для обеспечения устойчивости движения роторных систем / А.Ю. Кольцов, А.В. Просекова, Л.А. Савин, Д.В. Шутин // Штучний інтелект. — 2012. — № 4. — С. 429-433. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57752 004.8 ru Штучний інтелект application/pdf Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Интеллектуальные робототехнические системы Интеллектуальные робототехнические системы |
| spellingShingle |
Интеллектуальные робототехнические системы Интеллектуальные робототехнические системы Кольцов, А.Ю. Просекова, А.В. Савин, Л.А. Шутин, Д.В. Применение методов искусственного интеллекта для обеспечения устойчивости движения роторных систем Штучний інтелект |
| description |
В статье приведен анализ задачи обеспечения устойчивости движения роторных систем в условиях возникновения колебаний различных типов и рассмотрена возможность применения для ее решения методов искусственного интеллекта. Значительная сложность и недостаточное количество исследований анализа колебаний сложной природы, возникающих при работе высокоскоростных роторных систем, делает неэффективным применение стандартных подходов к синтезу систем управления подобными системами. Предложенный подход позволяет решить ряд принципиальных трудностей в этом направлении и добиться приемлемых результатов в отсутствие адекватных формальных моделей возникновения сложных колебательных процессов в роторных системах. |
| format |
Article |
| author |
Кольцов, А.Ю. Просекова, А.В. Савин, Л.А. Шутин, Д.В. |
| author_facet |
Кольцов, А.Ю. Просекова, А.В. Савин, Л.А. Шутин, Д.В. |
| author_sort |
Кольцов, А.Ю. |
| title |
Применение методов искусственного интеллекта для обеспечения устойчивости движения роторных систем |
| title_short |
Применение методов искусственного интеллекта для обеспечения устойчивости движения роторных систем |
| title_full |
Применение методов искусственного интеллекта для обеспечения устойчивости движения роторных систем |
| title_fullStr |
Применение методов искусственного интеллекта для обеспечения устойчивости движения роторных систем |
| title_full_unstemmed |
Применение методов искусственного интеллекта для обеспечения устойчивости движения роторных систем |
| title_sort |
применение методов искусственного интеллекта для обеспечения устойчивости движения роторных систем |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| publishDate |
2012 |
| topic_facet |
Интеллектуальные робототехнические системы |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57752 |
| citation_txt |
Применение методов искусственного интеллекта для обеспечения устойчивости движения роторных систем / А.Ю. Кольцов, А.В. Просекова, Л.А. Савин, Д.В. Шутин // Штучний інтелект. — 2012. — № 4. — С. 429-433. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
| series |
Штучний інтелект |
| work_keys_str_mv |
AT kolʹcovaû primeneniemetodoviskusstvennogointellektadlâobespečeniâustojčivostidviženiârotornyhsistem AT prosekovaav primeneniemetodoviskusstvennogointellektadlâobespečeniâustojčivostidviženiârotornyhsistem AT savinla primeneniemetodoviskusstvennogointellektadlâobespečeniâustojčivostidviženiârotornyhsistem AT šutindv primeneniemetodoviskusstvennogointellektadlâobespečeniâustojčivostidviženiârotornyhsistem AT kolʹcovaû zastosuvannâmetodívštučnogoíntelektudlâzabezpečennâstíjkostíruhurotornihsistem AT prosekovaav zastosuvannâmetodívštučnogoíntelektudlâzabezpečennâstíjkostíruhurotornihsistem AT savinla zastosuvannâmetodívštučnogoíntelektudlâzabezpečennâstíjkostíruhurotornihsistem AT šutindv zastosuvannâmetodívštučnogoíntelektudlâzabezpečennâstíjkostíruhurotornihsistem AT kolʹcovaû useofartificialintelligencemethodstoensurethestabilityofmotionofrotorsystems AT prosekovaav useofartificialintelligencemethodstoensurethestabilityofmotionofrotorsystems AT savinla useofartificialintelligencemethodstoensurethestabilityofmotionofrotorsystems AT šutindv useofartificialintelligencemethodstoensurethestabilityofmotionofrotorsystems |
| first_indexed |
2025-11-24T03:32:26Z |
| last_indexed |
2025-11-24T03:32:26Z |
| _version_ |
1849641031907147776 |
| fulltext |
«Штучний інтелект» 4’2012 429
5К
УДК 004.8
А.Ю. Кольцов, А.В. Просекова, Л.А. Савин, Д.В. Шутин
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования «Государственный университет –
учебно-научно-производственный комплекс», г. Орел, Россия
Россия, 302020, г. Орел, Наугорское шоссе, 29
Применение методов искусственного интеллекта
для обеспечения устойчивости движения роторных систем
A.J. Koltsov, A.V. Prosekova, L.A. Savin, D.V. Shutin
Federal State Budget Institution of Higher Education “State University –
Teaching, Research and Production Complex”
302020, Orel, Naugorskoe highway, 29
Use of Artificial Intelligence Methods to Ensure
the Stability of Motion of Rotor Systems
О.Ю. Кольцов, А.В. Просекова, Л.О. Савін, Д.В. Шутін
Федеральна державна бюджетна освітня установа вищої професійної освіти
«Державний університет – навчально-науково-виробничий комплекс», м. Орел
Росія, 302020, м. Орел, Наугорське шосе, 29
Застосування методів штучного інтелекту
для забезпечення стійкості руху роторних систем
В статье приведен анализ задачи обеспечения устойчивости движения роторных систем в условиях возник-
новения колебаний различных типов и рассмотрена возможность применения для ее решения методов
искусственного интеллекта. Значительная сложность и недостаточное количество исследований анализа
колебаний сложной природы, возникающих при работе высокоскоростных роторных систем, делает
неэффективным применение стандартных подходов к синтезу систем управления подобными системами.
Предложенный подход позволяет решить ряд принципиальных трудностей в этом направлении и добиться
приемлемых результатов в отсутствие адекватных формальных моделей возникновения сложных колеба-
тельных процессов в роторных системах.
Ключевые слова: роторная система, динамика роторных систем, активное управление,
распознавание образов.
In the article, the problem of ensuring the stability of motion of rotor systems in different types of oscillations is
analyzed and the possibility of its solution using methods of artificial intelligence is considered. A significant
amount of complexity and lack of research on the analysis of the complex nature of the oscillations that occur
when working high-speed rotor system makes inefficient use of standard approaches to the synthesis of control
systems of such systems.The proposed approach allows solving some fundamental problems in this area and to
achieve acceptable results without adequate formal models of complex oscillatory processes in rotar systems.
Key Words: rotor system, dynamic of rotor systems, activity control, pattern recognition.
У статті наведено аналіз задачі забезпечення стійкості руху роторних систем в умовах виникнення коливань
різноманітних типів і розглянуто можливість використання для її вирішення методів штучного інтелекту.
Значна складність і недостатня кількість досліджень аналізу коливань складної природи, що виникають під
час роботи високошвидкісних роторних систем, робить неефектним використання стандартних підходів до
синтезу систем управління подібними системами. Запропонований підхід дозволяє вирішити ряд принци-
пових труднощів у цьому напрямку і досягти прийнятних результатів за відсутності адекватних формальних
моделей виникнення складних коливальних процесів в роторних системах.
Ключові слова: роторна система, динаміка роторних систем, активне керування,
розпізнавання образів.
Кольцов А.Ю., Просекова А.В., Савин Л.А., Шутин Д.В.
«Искусственный интеллект» 4’2012 430
5К
А
Введение
В процессе работы ротора на подшипниках жидкостного трения неизбежно возни-
кают колебания, вызванные действием как внешних, так и внутренних сил. Служащие
причиной возникновения сил, вызывающих колебания роторов на подшипниках сколь-
жения, факторы можно разделить на три основные группы:
1 Конструктивные.
2 Технологические.
3 Эксплуатационные.
Возникающие в роторных системах колебательные процессы могут привести к по-
тере устойчивости движения и выходу системы из строя. Чтобы не допустить или хотя
бы свести вероятность возникновения подобных ситуаций к минимуму требуется осу-
ществлять активное управление движением ротора с целью компенсации возникших
под действием различных факторов колебательных процессов.
В работах по анализу динамики роторных систем выделяются следующие типы
колебаний:
1 Автоколебания [1].
2 Параметрические колебания [2].
3 Хаотические колебания [4].
Для каждого из вышеперечисленных видов колебаний можно определить класс тра-
екторий движения центра цапфы, по анализу которых можно сделать вывод об устойчи-
вости движения ротора. Анализ условий возникновения различного рода колебаний
позволил выработать ряд практических рекомендаций по определению рациональных
параметров роторов на подшипниках жидкостного трения, однако выполнение данных
рекомендаций не может полностью гарантировать устойчивость движения ротора. По
этой причине остается актуальной задача активного управления движением роторной
системой. Для обеспечения устойчивости высокоскоростных роторных систем критиче-
ское требуется минимизировать время, затраченное на выработку управляющего воздей-
ствия для недопущения развития колебательного процесса или его компенсации.
Целью статьи является анализ возможности применения методов искусственного
интеллекта для обеспечения устойчивого движения роторных систем.
Интеллектуальное управление роторной системой
в условиях возникновения колебаний определенного типа
При анализе траекторий движений центра цапфы принято выделять следующие
основные виды траекторий и состояний устойчивости [1]:
1 Точечно-устойчивое состояние (фокус). Такую траекторию описывает центр
цапфы сбалансированного ротора и останавливается на кривой подвижного равновесия.
2 Орбитально-устойчивое состояние, при котором центр цапфы описывает пов-
торяющиеся траектории эллиптического вида.
3 «Странный образ» – неустойчиво-ограниченное состояние ротора, характе-
ризующееся незамкнутой, развивающейся в ограниченной области плоскости ради-
ального зазора, траекторией сложной формы.
4 Замкнутые кривые сложной формы.
5 Неустойчиво-неограниченное состояние, при котором ротор работает в неус-
тойчивой области, а траектория движения цапфы представляет собой разворачиваю-
щуюся спираль, стремящуюся к границам зазора.
Применение методов искусственного интеллекта…
«Штучний інтелект» 4’2012 431
5К
По виду траектории движения центра цапфы можно с некоторой долей уверен-
ности (которая может иметь формальную вероятностную, нечеткую либо иную интер-
претацию) сделать вывод о наличие в роторной системе определенного типа колеба-
ний и дать приблизительную оценку параметров данного процесса и вызвавших
причин. Здесь следует иметь ввиду, что реальная роторная система в процессе функ-
ционирования подвержена колебаниям всех выделенных типов. По этой причине
вывод относительно параметров колебательного процесса должен обладать большой
степенью неопределенности.
Поскольку множество возможных траекторий движения центра цапфы имеет
мощность континуума, невозможно однозначно и точно определить параметры раз-
вивающегося в роторной системе колебательного процесса. Тем не менее, посред-
ством математического моделирования динамики роторной системе можно получить
изображение траектории движения цапфы в условиях принятия ряда допущений
относительно свойств ротора, втулки подшипника и смазочного слоя. При наличии
достаточно большого количества построенных по математическим моделям траекто-
рий с учетом различных характеристик элементов роторной системы становится воз-
можным подобрать траекторию, наиболее близкую к реальной траектории центра
цапфы управляемой роторной системы. Для каждой из имеющихся траекторий на
основе соответствующей математической модели роторной системы возможно по-
добрать оптимальное управляющее воздействие, компенсирующее влияние развив-
шегося колебательного процесса.
Таким образом, приняв в качестве предположения следующее:
Предположение 1. Движение ротора в реальной системе соответствует одной
из промоделированных ситуаций, следовательно, можно подобрать подходящее управ-
ляющее воздействие из имеющегося множества.
Работы, связанные с моделированием и колебаний, возникающих в роторных
системах, ограничиваются анализом причин возникновения колебаний определенного
типа. В частности, в [2] проведено моделирование динамики роторной системы с
учетом возникновения параметрических колебаний в следствие не осесимметричности
вала и не круглой эллиптической формы вала. Ввиду этого можно разбить множество
полученных математическим моделированием траекторий на классы эквивалентности
по критерию принадлежности к определенному типу колебаний. В таком случае в
условиях принятого предположения можно поставить задачу выбора управляющего
воздействия как задачу распознавания образа колебаний с последующим выводом
наиболее «близкого» управляющего воздействия. В такой постановке решение про-
водится в четыре этапа:
1 Классификация колебательного процесса по траектории движения центра цапфы.
2 Выделение существенных характеристик образа колебаний.
3 Определение множества «близких» колебаний из базы данных по результатам
моделирования.
4 Свертка управляющих воздействий по данному множеству и получение це-
левого управляющего воздействия.
Пункты 3 – 4 представленного алгоритма вполне соответствуют нечеткой про-
дукционной системе. В этом случае входными данными (предпосылками) будут яв-
ляться выделенные характеристики колебательного процесса, которым присуща зна-
чительная степень неопределенности, и достоверно известные характеристики роторной
системы, такие как частота вращения, смазочный материал и т.п., а выводом будет
множество соответствующих управляющих воздействий. В качестве свертки, в таком
случае, выступает операция дефаззификации.
Кольцов А.Ю., Просекова А.В., Савин Л.А., Шутин Д.В.
«Искусственный интеллект» 4’2012 432
5К
А
В качестве алгоритма нечеткого вывода в данном случае представляется целее-
сообразным использование алгоритма Такаги-Суджено с нечеткими продукциями вида:
Пi: ЕСЛИ x1 есть Ai1 И … И xj есть Aij И … И xm есть Aim,
ТО y = fi(x1, …, xj, …, xm), i = 1, … n.
В качестве функции fi можно использовать линейную функцию f i= ∑
j= 1
m
α ij x j , т.е.
управляющее воздействие, соответствующее хранимому в базе данных образу колеба-
ний, представляет собой линейную комбинацию параметров образа колебаний, учиты-
вающий вклад каждого из них в формирование общего портрета колебаний.
Управление движением роторной системе в условиях
возникновения колебаний различных типов
В том случае, когда предположение 1 не выполняется, то есть на систему одно-
временно оказывают существенное влияние колебания различных типов, задача зна-
чительно усложняется. Если представить наблюдаемый колебательный процесс как
суперпозицию колебательных процессов различных типов, то для выработки адекват-
ного управляющего воздействия требуется выделить «чистые» колебания, определить
параметры и провести вывод в условиях их совместного влияния. Кривая движения
центра цапфы представляет собой нелинейную функцию от внутренних параметров
роторной системы, следовательно, не стоит ожидать, что траектория в условиях сопо-
ставимых воздействий колебаний различных типов может быть простой функцией от
траекторий в условиях воздействия каждого из колебательных процессов в отдель-
ности. Поскольку на данный момент отсутствуют работы по моделированию динамики
роторных систем в условиях одновременного возникновения колебаний различных
типов, не представляется возможным разработать алгоритм управления на основании
формальной модели портрета колебаний. Ввиду слабой формализации задачу выра-
ботки управляющего воздействия в данных условиях следует отнести к сфере искусс-
твенного интеллекта [3]. Для выделенных трех типов колебаний можно определить
постановку задачи следующим образом:
Пусть на множестве CЧPЧA , где A, P, C – множества траекторий движения
цапфы, соответствующих чистому влиянию автоколебаний, параметрических коле-
баний и хаотических колебаний соответственно, задана функция g, областью значений
которой является все множество возможных траекторий движения центра цапфы.
Найти функцию 1g=q , раскладывающую действительную траекторию на компоненты,
соответствующие траекториям движения центра цапфы в условиях влияния только ко-
лебаний одного типа.
Поскольку сведения о виде g и q отсутствуют, выходом из положения является
аппроксимация функции q с использованием одного из методов искусственного интел-
лекта, например, искусственных нейро-нечетких сетей. На вход ИНС подается образ
реальной траектории движения центра цапфы, а также образы имеющихся в базе дан-
ных образов колебаний. Выходной слой состоит из трех групп узлов, каждая из которых
представляет собой нечеткий образ колебания определенного типа. Полученный резуль-
тат будет являться входными данными для нечеткой продукционной системы.
Для обучения нейронной сети в данном случае применимы алгоритмы «обучения
с учителем», образцы для обучения и минимизации функции ошибки получаются
непосредственно на следующем временном интервале (данный факт непосредственно
следует из того, что функцию ИНС можно интерпретировать как прогнозирование
Применение методов искусственного интеллекта…
«Штучний інтелект» 4’2012 433
5К
положения центра цапфы в следующий момент времени). Однако ошибочные управ-
ляющие воздействия в процессе обучения ИНС могут привести к негативным по-
следствиям для роторной системы вплоть до выхода ее из строя. По этой причине до
испытаний и обучения на реальном агрегате требуется достаточно точно аппроксими-
ровать целевую функцию, то есть требуется некоторый объем априорной информации.
Для предварительного обучения ИНС можно предпринять следующие меры:
1 Обучение на математических моделях роторной системы в условиях действия
одного типа колебаний. Очевидно, что в данном случае откликом ИНС должен быть
образ исходного колебания, отнесенный к определенной группе;
2 Обучение на образах траекторий, полученных в результате коротких запусков
роторной системы без активного управления. Поскольку целевое положение центра
цапфы можно оценить эмпирически, полученные траектории могут служить образцами
для обучения. Отметим, что запуски должны быть достаточно короткими, чтобы
избежать разрушения установки.
Выводы
В статье рассмотрена возможность применения методов искусственного интеллекта
для обеспечения устойчивого движения роторной системы. Отнесение данной задачи
именно к интеллектуальному управлению связано, прежде всего, с нелинейностью возни-
кающих в роторных системах эффектов, что значительно усложняет синтез системы регу-
лирования. Применение методов искусственного интеллекта позволяет решить ряд кон-
цептуальных трудностей и обеспечить требуемую виброустойчивость роторной системы.
Литература
1. Савин Л.А. Моделирование роторных систем с опорами жидкостного трения: монография / Л.А. Савин,
О.В. Соломин. – М. : Машиностроение-1, 2006. – 444 с.
2. Майоров С.В. Параметрические колебания роторов на радиальных подшипниках жидкостного трения :
диссертация на соискание ученой степени к.т.н. / С. В. Майоров. – Орел, 2009.
3. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта / Лорьер Ж.-Л. ; [пер. с франц.] – М. : Мир, 1991. - 568 с.
4. Морозов А.А. Нелинейный анализ колебаний роторов с гидростатодинамическими подшипниками :
диссертация на соискание ученой степени к.т.н. / Морозов А.А. – Орел, 2010.
5. Минаев Ю.Н. Методы и алгоритмы решения задач идентификации и прогнозирования в условиях
неопределенности в нейросетевом логическом базисе / Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю., Лиес Бенамеур. –
М. : Горячая Линия – Телеком, 2003. – 208 с.
6. Борисов В.В. Нечеткие модели и сети / Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. – М. : Горячая Линия –
Телеком», 2007. – 284 с.
Literatura
1. Savin L.A. Modelirovanierotornyhsistem s oporamizhidkostnogotrenija: monografija. M.: Mashinostr.-1. 2006.
2. Majorov S.V. Parametricheskie kolebanija rotorov na radial'nyh podshipnikah zhidkostnogo trenija. Dissertacija na
soiskanie uchenoj stepeni k.t.n.. Orel. 2009.
3. Lor’erZh.-L.. Sistemy iskusstvennоgo intellekta: Per. S franc. M.: Mir. 1991. 568 s.
4. 4.Morozov A.A. Nelinejnyj analiz kolebanij rotorov s gidrostatodinamicheskimi podshipnikami. Dissertacija na
soiskanie uchenoj stepeni k.t.n..Orel. 2010.
5. MinaevJu. N. Metody i algoritmy reshenija zadachi dentifikacii i prognozirovanija v uslovijah neopredelennosti
v nejrosetevom logicheskom bazise. M.: “GorjachajaLinija-Telekom”. 2003. 208 s.
6. Borisov V.V. Nechetkiemodeli i seti. M.: “GorjachajaLinija-Telekom”. 2007. 284 s.
Статья поступила в редакцию 29.08.2012.
|