Материалы и методы
Для повышения уровня автоматизации систем управления различными технологическими процес-сами используются современные достижения в сфе-ре информатики, в частности в области интеллекту-альных систем управления [2; 3]. Одним из таких направлений в области интеллектуальных систем управления технологическим процессом является нечеткое регулирование, основанное на нечеткой логике [4; 5; 6].
Для обеспечения оптимальных условий мик-роклимата нужна автоматическая система регули-рования, состоящая из датчиков, исполнительных механизмов и контроллера, который в зависимости
от условий регулирования должен поддерживать оптимальные параметры микроклимата [7; 8]. Так, для качественного регулирования нужно иметь не-обходимое количество регулировочных параметров микроклимата и учет внешних факторов регулиро-вания. Система регулирования должна быть осна-щена таким контроллером, который мог бы с мак-симальной эффективностью и качеством поддержи-вать оптимальные параметры микроклимата, при этом вся система регулирования должна быть эко-номичной как в обслуживании, так и в энергетиче-ском плане [9; 10; 11; 12].
ходе проведения исследований был про-анализирован ряд способов использования нечет-кого регулирования для регулирования некоторых параметров в различных технологических режимах [13; 14; 15; 16; 17; 18]. В рассмотренных работах нечеткий регулятор обеспечивает ряд положитель-ных качеств. Данный контроллер функционирует на составленной базе правил регулирования для каждого параметра регулирования микроклимата. База состоит из множества правил регулирования, составленных на основе экспертных данных. Та-ким образом, можно утверждать, что составление данной базы правил значительно упрощает про-цесс программирования нечеткого контроллера для различных технологических процессов, потому что данные правила функционируют по принципу «Ес-ли …, то …» и не требуют особых знаний в обла-сти программирования, в отличие от других кон-троллеров. Подобное использование нечеткого контроллера приобретает признаки искусственного интеллекта. С помощью искусственного интеллек-та система способна оценивать, диагностировать и предлагать оптимальный режим работы оборудо-вания. Кроме того, использование управляющих контроллеров систем отопительно-вентиляцион-ного комплекса, построенных на принципах нечет-кой логики, приводит к значительной экономии электроэнергии.
Экономия электроэнергии и сравнительно простое программирование данных контроллеров являются основными факторами использования данной системы автоматического регулирования в системе поддержания оптимального микроклимата. Также стоить отметить, что хорошо настроенный нечеткий контроллер, правильно составленная база правил для регулирования и необходимое число регуляторов позволяют регулировать параметры микроклимата не только в зависимости от темпера-туры и влажности, но и от загазованности помеще-ния и внешних (не регулируемых) источников теп-ла. При этом система, имея признаки искусственно-
_
го интеллекта, сама предлагает оптимальные пара-метры микроклимата.
Нечеткая логика в системе управления мик-роклиматом в зернохранилище может существенно улучшить показатели регулирования [19; 20]. Бла-годаря внедрению регуляторов, основанных на не-четкой логике, можно значительно уменьшить ди-намическую ошибку переходного процесса регули-рования, что существенно сократит потребление электроэнергии микроклиматической установкой. Использование в системах регулирования нечеткой логики может не только улучшить показатели регу-лирования, но и сделать проще процесс настройки регулятора, а такжеобеспечить в дальнейшем луч-шие эксплуатационные показатели.
Нечеткая логика наиболее подходит для си-стем управления, в которых требуются знания (опыт) оператора для управления технологическим процессом [21]. В данном случае нечеткая логика позволяет алгоритмизировать опыт оператора с ис-пользованием своего математического аппарата. Подобное использование нечеткой логики, в част-ности, нашло перспективы дальнейшего развития в системах управления микроклиматом, где требуют-ся знания и опыт специалистов для качественного управления системой.
качестве примера возможного использова-ния нечеткого регулирования на практике, а также возможности продемонстрировать различия систем регулирования и показать некоторое преимущество использования нечеткого регулирования была спро-ектирована термодинамическая модель помещения
Данная модель была спроектирована в при-кладном программном комплексе MATLAB
Simulink.
Термодинамическая модель помещения дает возможность с хорошей точностью и без матери-альных затрат показать на практике результаты мо-делирования некоторых технологических парамет-ров помещения, которые в реальности было бы трудно получить без материальных затрат. Данная модель проектировалась для моделирования изме-нения различных параметров микроклимата в зер-нохранилище и получения зависимостей изменения регулируемых параметров от внешних факторов. В принципе, с помощью данной модели можно было бы получить зависимость изменения влажности зерна от его температуры и температуры окружаю-щей среды, а также зависимость влажности воздуха в зернохранилище от влажности и температуры зерна. В данной работе реализовано поддержание заданной температуры воздуха для сушки зерна с использованием активного вентилирования.
