Автоматические системы управления находят свое применение в самых разных областях — от высокотехнологичного производства до бытовой техники. Например, система «умный дом» может самостоятельно разогреть ужин до приезда человека или наполнить ванну, а многие автомобили умеют анализировать ситуацию вокруг и парковаться без участия водителя. Использование таких систем также позволяет повысить характеристики управляющего объекта с точки зрения быстродействия и эффективности. Постоянное развитие и модернизация техники приводит к усложнению автоматических систем управления, которым необходимо получать больше информации о состоянии устройств. Ученые Пермского Политеха создали устройство, которое поможет быстрее проводить измерения в автоматических системах управления, а еще повысит их надежность.
Разработка студентов Пермского Политеха улучшит систему «умный дом» / ©Getty images
Разработка создана в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030». Статья с результатами исследования была представлена на конференции молодых исследователей России по электротехнике и электронике «2023 ElConRus», состоявшейся в Санкт-Петербурге.
Современные системы автоматического управления базируются на использовании различных микроконтроллеров, для принятия решений о воздействии на объект управления, например, на автомобиль. При этом исходная информация об их работе собирается, как правило, за счет применения аналоговых датчиков, поэтому требуется использование аналого-цифровых преобразователей для связи объекта управления с автоматической системой, которые преобразуют аналоговый сигнал, поступающий от измерительного датчика, в цифровой, понятный для автоматической системы управления.
По мере возрастания количества приборов, увеличивается и количество преобразователей, так как возможности оборудования ограничены. Также, по мнению ученых, существует необходимость в повышении надежности преобразователей и степени доверия к получаемой от них информации, поскольку от этого зависит качество и надежность регулирования. Повышение достигается за счет внедрения встроенной системы контроля и самодиагностики.
«Классические системы диагностики являются централизованными, их аппаратная часть может быть вынесена в отдельный модуль, на основе которого проверяются остальные блоки устройства. Это позволяет выполнять процедуру проверки, пока он исправен, но в случае отказа результаты проверки будут неверными», — рассказывает студент кафедры автоматики и телемеханики, Илья Артемьев.
«Для улучшения процедуры проверки мы создали устройство, в основе которого лежит самомаршрутизирующийся аналого-цифровой преобразователь с нейросетью, а также с местным фрагментарным блоком управления. Для осуществления полного контроля, мы объединили несколько блоков и сформировали все это в единую матрицу, что позволяет обрабатывать информацию и генерировать управляющие импульсы», — говорит доцент кафедры автоматики и телемеханики, кандидат технических наук, Антон Посягин.
Для создания матрицы разработчики создали макет для вычислительной части основного измерительного нейрона на основе 16-битного микроконтроллера STM8s003F3P6. Он устанавливается в блок управления и соединяет звенья других систем воедино.
«Также мы создали модель самодиагностики системы управления, которая позволит выявлять изменения характеристик резисторов, когда в течение срока службы их номинальное значение может значительно изменяться. Механизм сам определяет, в какой момент времени и при каких условиях следует проводить проверку. Анализ данных, полученных с помощью модели, позволяет выделить закономерности, соответствующие определенным типам отказов в определенных нейронах, которые были введены в программную часть построенной модели и позволили реализовать алгоритм поиска, который точно и однозначно определяет место и тип отказа», — поясняет студент кафедры автоматики и телемеханики, Вячеслав Цыганцев.
Благодаря разработке ученых Пермского Политеха, автоматические системы управления смогут быстрее проводить анализ сигналов, поступающих от различных датчиков. Кроме того, разработанная система самодиагностики, поможет выявлять и реагировать на ошибки системы, а также определять места сбоя. Все это повысит надежность и эффективность техники с автоматическим управлением.
