Застосування нечіткого фільтра частинок для спостереження станів динамічної системи в режимі реального часу

2020;
: cc. 18 - 26
1
Національний університет «Львівська політехніка»

Однією із ключових проблем реалізації замкнених систем керування є вимірювання усіх станів динамічної системи, яка перебуває у складних навколишніх умовах, де застосування певних видів датчиків є технічно неможливим чи економічно необґрунто- ваним. Також, у електромеханічних системах існує низка величин, які неможливо безпосередньо виміряти фізичними датчиками. У таких випадках для  обчислення невідомих координат вектора стану динамічної системи використовують математичні алгоритми – спостерігачі та естиматори. Одним із найпоширеніших серед алгоритмів спостереження, які використовуються у електромеханічних системах, є фільтр частинок, який дає змогу визначати координати вектора стану нелінійної системи із негауссовим законом розподілу станів та вимірювань. Також, практична цінність алгоритму зумовлена високою нечутливістю до шуму сенсорів та збіжністю при великих початкових відхиленнях оцінених значень станів від реальних величин. Проте, реалізація алгоритму потребує значних обчислювальних витрат, які зумовлені обчисленням великої кількості точок станів, у яких може перебувати динамічна системи. Із метою зменшення обчислювальної складності у статті запропоновано модифікацію фільтра частинок для спостереження координат вектора станів динамічної системи електроприводу колеса електромобіля. Модифікований алгоритм фільтра частинок здійснює перемикання кількості точок під час оцінювання величин координат вектора стану із використанням нечіткої логіки із лише одним нечітким входом, що дає змогу уникнути великої бази правил. Адекватність нечіткого фільтра частинок доведена математичним моделюванням динаміки системи електроприводу колеса електромобіля під час його руху на різних поверхнях. Запропо- нований алгоритм показав аналогічну точність і менші обчислювальні затрати порівняно із класичним алгоритмом спостереження. Також результати моделювання засвідчили, що модифікований спостерігач незначно впливає на динаміку та статику замкненої системи керування із регулятором за повним вектором стану, на вхід якого подаються координати системи, визначені нечітким фільтром частинок.

Smetana I.V., Lozynsʹkyy A.O. Metody identyfikatsiyi koordynat stanu. Analiz problem ta shlyakhy yikh vyrishennya. Visnyk Natsionalʹnoho universytetu «Lʹvivsʹka politekhnika».2003. No. 485 : Elektroenerhetychni ta elektromekhanichni systemy. S. 118-125.

Marushchak, Ya. Yu., Kushnir, A. P. Eksperymentalʹni doslidzhennya dvomasovykh elektromekhanichnykh system z urakhuvannyam syl dysypatsiyi. Elektrotekhnichni ta kompʺyuterni systemy. 2011. No. 3. S. 98-100.

Gordon, N. J., Salmond, D. J., & Smith, A. F. Novel approach to nonlinear/non-Gaussian Bayesian state estimation. In IEE Proceedings F-radar and signal processing. 1993. Vol. 140, No. 2, pp. 107-113.
https://doi.org/10.1049/ip-f-2.1993.0015

Del Moral, Pierre. "Non Linear Filtering: Interacting Particle Solution" (PDF). Markov Processes and Related Fields. 1996. № 2 (4). pp. 555-580.

Cheng, Q., Victorino, A.C., and Charara, A. Nonlinear observer of sideslip angle using a particle filter estimation methodology. IFAC Proceedings Volumes. 2011. No. 44(1), pp. 6266-6271.
https://doi.org/10.3182/20110828-6-IT-1002.01162

Dandach, H., Abdallah, F., De Miras, J. and Charara, A. Vehicle dynamics estimation using box particle filter. In 2012 12th International Conference on Control Automation Robotics & Vision (ICARCV) . 2012. pp. 118- 123.
https://doi.org/10.1109/ICARCV.2012.6485144

Ma, J. and Zhao, Q. Robot Visual Servo with Fuzzy Particle Filter. JCP, 2012. No. 7(4), pp. 842-845.
https://doi.org/10.4304/jcp.7.4.842-845

Vantsevich, V., Gorsich, D., Lozynskyy, A., Demkiv, L. and Borovets, T. State Observers for Terrain Mobility Controls: A Technical Analysis. In IFToMM World Congress on Mechanism and Machine Science (Springer, Cham). 2019. pp. 3681-3690.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-20131-9_363

Fox, D., Thrun, S., & Burgard, W. Probabilistic robotics. MIT Press. 2005.

Gray, J. P., Vantsevich, V. V., Opeiko, A. F., & Hudas, G. R. A Method for Unmanned Ground Wheeled Vehicle Mobility Estimation in Stochastic Terrain Conditions. In Proc. of the 7th Americas Regional Conference of the ISTVS, Tampa, Florida, USA. 2013.

Belousov, B., Ksenevich, T. I., Vantsevich, V., & Naumov, S.. An active long-travel, two performance loop control suspension of an open-link locomotion module for off-road applications. SAE Technical Paper. 2014. No. 2014-01-2288.
https://doi.org/10.4271/2014-01-2288