НАДІЙНИЙ НЕЙРОФУЗИЙ КОНТРОЛЬ ВЕЛИКИХ ДИНАМІЧНИХ МОТОРІВ ДЛЯ ПОТЕНЦІАЛЬНОЇ ПОВЕРХНЕВОЇ КАРТОГРАФІЇ
Анотація
У цій роботі ми представляємо надійний нейро-нечіткий контроль двигунів з високою динамікою в цілях реалізації двовимірної картографії потенціалу на поверхні матеріалів, отриманих коронним розрядом. Система, підконтрольна ПК, має чотири DC-двигуни з високою динамікою (осей: X, Y, Z і θ) контролерами потужними контролерами H∞, покращеними за допомогою нейро-нечіткого нагляду. Ця система спрямована на відстеження заздалегідь заданих траєкторій сканування, щоб мати хороші відображення розподілу поверхневого потенціалу. Поверхня матеріалу паралельна площині XY, а траєкторії сканування виконані в цій площині. Запропоновані різні траєкторії сканування (вперед і назад, Lissajous, випадкові з нормальним розподілом). Ми проводимо відстеження з двома швидкостями: швидке відстеження та повільний відстеження. Швидке відстеження дозволяє мати декілька картографічних даних, перш ніж можуть з'явитися наслідки потенційного розпаду. Повільне відстеження дає час еволюції потенційного розпаду. Ми використали два еталонні розподіли, отримані: коронним розрядом точка-пластинки та коронним розрядом на осі. Проведене моделювання з використанням Python та Matlab показують різні форми картографії розподілу потенціалу поверхні. Коли сканування закінчене, отримані заходи дають потенціал по траєкторіях та за методами криволінійної обробки, ми отримуємо 2-мірний розподіл вимірюваного поверхневого потенціалу. Цей поверхневий потенціал відрізняється від реального потенціалу поверхні, з огляду на те, що використовуваний зонд на додаток до свого тимчасового фільтра має 2-мірний просторовий фільтр. Більше того, для реального розподілу поверхневого потенціалу ми повинні використовувати просторову деконволюцію, використовуючи просторовий фільтр зонда та отриманий вимірюваний розподіл поверхневого потенціалу. Метою даної роботи є отримання реального розподілу поверхневого потенціалу за допомогою швидкого сканування та розпаду поверхневого потенціалу за допомогою повільного сканування. Ці цілі ми отримуємо завдяки хорошим характеристикам використовуваних потужних нейро-нечітких контролерів та використанням двигунів високої динаміки. Завдяки швидкому скануванню ми можемо отримати декілька картографій та візуалізувати часові еволюції поверхневого потенціалу. При повільному скануванні ми можемо візуалізувати поверхневий потенціал розкладання часу-еволюції в будь-якій точці траєкторій, враховуючи те, що ми робимо кілька проходів.
