По мнению ученых, автоматизация и цифровизация оборудования в горнодобывающей и перерабатывающей промышленности сильно отстает от передовых отраслей. Особенно остро это касается вопросов интеллектуального управления. Например, управления вибрационными машинами, которые перемешивают различные сыпучие материалы под действием колебаний рабочей поверхности. Для достижения нужного эффекта необходимо, чтобы поверхность двигалась хаотично, но соблюдая необходимые параметры, такие как скорость. Это необходимо, чтобы частицы материала не разделялись на разные слои.

Для этого необходимо обеспечить синхронную работу роторов вибрационной машины с разностью фазы равной числу пи(3.14). Оптимальное состояние в данном случае будет сравнимо с маятниковыми часами Гюйгенса. Маятники этих часов, прикрепленных к деревянной стене, со временем начинали двигаться синхронно, несмотря на то, что могли быть запущены асинхронно. Оптимальные параметры работы вибрационной машины в настоящее время устанавливаются вручную.

«В рамках проекта, поддержанного мегагрантом, совместно с заведующим лабораторией управления сложными системами ИПМаш РАН Александром Львовичем Фрадковым и моим научным руководителем д.т.н. Борисом Ростиславичем Андриевским был разработан алгоритм на основе обучения с подкреплением, который «учит» систему управления машины отрабатывать любую заданную скорость в режиме реального времени. При этом больше ничего не требуется: оператор может устанавливать заданную скорость в окне интерфейса, а алгоритм сам настраивает параметры регулятора, чтобы задача выполнялась так, как требуется», — сказала научный сотрудник ИПМаш РАН Юлия Зайцева.

Кроме того, на основе адаптивного управления разработан новый алгоритм, позволяющий регулировать другой важный параметр – фазовый сдвиг между роторами. Он также реализуется с минимальным участием человека – нужно только задать требуемый сдвиг фазы, а программа сделает остальную работу.

Использование этих алгоритмов помогает управлять машиной через компьютер – так, как это делают на умных производствах. Большой успех состоит в том, что для такого сложного мехатронного объекта управления, эти алгоритмы оказались работоспособны. Ученые констатируют, что техническая модернизация подобных производств сравнима с переходом между индустриальными укладами и требует больших усилий.

«Но результат стоит этих усилий, что доказано в работах по экономическому обоснованию затрат на развитие отрасли. Польза была бы колоссальная: не только для выгодоприобретателей в лице инвесторов, но и для экономики страны и экологии», — отметила Юлия Зайцева.

Лаборатория «Цифровизация, анализ и синтез сложных механических систем, сетей и сред», где проводятся эти исследования, создана в ИПМаш РАН в рамках мегагранта правительства РФ. Лабораторией руководит профессор электротехники инженерного факультета Тель-Авивского университета Эмилия Фридман. Направления работы лаборатории: цифровое интеллектуальное управление многороторными вибрационными установками, Автономная навигация и управление многоагентными робототехническими и мехатронными комплексами, адаптивное управление и оценивание для летательных аппаратов при больших задержках и ограничениях на каналы связи, разработка методов цифрового управления нелинейными пространственно-распределенными системами и прочностными свойствами нелинейных акустических метаматериалов и разработка новых методов и алгоритмов цифрового адаптивного управления непрерывными распределенными системами в условиях значительных возмущений.

Результаты исследования опубликованы в журналах Electronics, Symmetry и серии статей конференций ИФАК и IEEE.

Источник: ИПМаш РАН.