Par 02 2015

2/2015

P O M I A RY • A U T O M AT Y K A • R O B O T Y K A

43 49 57

Prototypowy system testujący do badania układu regulacji położenia przepustnicy Andrzej Rusiecki

Analiza wpływu konfiguracji układu pomiarowego w komorze GTEM na wyniki pomiaru skuteczności ekranowania obudowy Szczepan Paszkiel, Mariusz Sikora

Zastosowanie regulatora PID w napędzie autonomicznego robota mobilnego Przemysław Oborski, Tomasz Fedorczyk

PAR POMIARY • AUTOMATYKA • ROBOTYKA 2/2015 (216)

37

Rafał Czok, Sebastian Brol

PAR kwartalnik naukowo-techniczny

65 71

Kamil Krasuski

System w układzie programowalnym z mikrokontrolerem Propeller

Utilization GPS/QZSS Data for Determination of User’s Position

Cena 25,00 zł w tym 5% VAT

9 771427 91230 6

02

www.par.pl

W numerze:

3 5

Od Redakcji Sabina Żebrowska-Łucyk

Praktyczne aspekty zastosowania metod statystycznych w procesach systemu zarządzania

13

Piotr Woźnica

19

Jerzy Graffstein

25

Rafał Kociszewski, Szymon Kochanowski

Zmodyfikowana metoda pól potencjałowych do wyznaczania drogi robota mobilnego Piotr Kardasz

ISSN 1427-9126 Indeks 339512

31

Analiza właściwości regulacji rozmytej dwurotorowego systemu aerodynamicznego

Manewry wykonywane przez samolot podczas omijania ruchomej przeszkody dla wybranych scenariuszy

Realizacja sterowania zespołem manipulatorów za pomocą wybranych mikrokontrolerów AVR oraz PSoC Witold Dąbrowski, Stanisław Popowski

Metoda oceny błędów zintegrowanych układów kursowych

Ponadto: Informacje dla Autorów – 77 | Jubileusz Przemysłowego Instytutu Automatyki i Pomiarów PIAP – 81 | Profesor Tadeusz Sołtyk – konstruktor i wizjoner – 84 | Profesor Jan Awrejcewicz doktorem honoris causa – 91 | Computationally Efficient Model Predictive Control Algorithms. A Neural Network Approach – 92 | TheChicagoManualofStyle:TheEssentialGuideforWriters,Editors,andPublishers–93| Kalendarium–94| automation.Automatyzacja–NowościiPerspektywy–95 | XV Konferencja ASMOR – 96 | RAMCIP: Badania nad robotem do pomocy osobom z łagodnymi zaburzeniami poznawczymi – 97 | Młodzi Innowacyjni – 99

Rada Naukowa

Rok 19 (2015) Nr 2(216) ISSN 1427-9126, Indeks 339512

Redaktor naczelny

prof. Jan Awrejcewicz Katedra Automatyki, Biomechaniki i Mechatroniki, Politechnika Łódzka prof. Milan Dado University of Žilina (Słowacja)

dr inż. Jan Jabłkowski

prof. Tadeusz Glinka Instytut Elektrotechniki i Informatyki, Politechnika Śląska

Zastępca redaktora naczelnego

prof. Evangelos V. Hristoforou National Technical University of Athens (Grecja)

dr inż. Małgorzata Kaliczyńska

Zespół redakcyjny dr inż. Jerzy Borzymiński prof. Wojciech Grega – automatyka prof. Krzysztof Janiszowski dr inż. Małgorzata Kaliczyńska – redaktor merytoryczny/statystyczny mgr Anna Ładan – redaktor językowy prof. Mateusz Turkowski – metrologia prof. Cezary Zieliński – robotyka

Skład i redakcja techniczna Ewa Markowska

dr Oleg Ivlev University of Bremen (Niemcy) prof. Stanisław Kaczanowski Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP, Warszawa prof. Larysa A. Koshevaja Narodowy Uniwersytet Lotnictwa, Kiev (Ukraina) prof. Igor P. Kurytnik Akademia Techniczno-Humanistyczna, Bielsko-Biała prof. J. Tenreiro Machado Polytechnic Institute of Porto (Portugalia) prof. Jacek Malec Lund University (Szwecja)

Druk Zakłady Graficzne Taurus Roszkowscy Sp. z o.o.

Nakład 500 egz.

Wydawca Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP Al. Jerozolimskie 202, 02-486 Warszawa

Kontakt Redakcja kwartalnika naukowo-technicznego Pomiary Automatyka Robotyka Al. Jerozolimskie 202, 02-486 Warszawa tel. 22 874 01 46 nauka@par.pl www.par.pl

prof. Andrzej Masłowski Wydział Inżynierii Produkcji, Politechnika Warszawska prof. Tadeusz Missala Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP, Warszawa dr Vassilis C. Moulianitis University of Patras (Grecja) prof. Zdzisław Mrugalski Instytut Mechanizacji, Budownictwa i Górnictwa Skalnego, Warszawa prof. Joanicjusz Nazarko Wydział Zarządzania, Politechnika Białostocka prof. Serhiy Prokhorenko „Lviv Polytechnic” National University (Ukraina) prof. Eugeniusz Ratajczyk Wydział Zarządzania, Wyższa Szkoła Ekologii i Zarządzania w Warszawie prof. Jerzy Sąsiadek Carleton University (Kanada)

Pomiary Automatyka Robotyka jest czasopismem naukowo-technicznym obecnym na rynku od 1997 r. Przez 18 lat ukazywało się jako miesięcznik. Aktualnie wydawany kwartalnik zawiera artykuły recenzowane, prezentujące wyniki teoretyczne i praktyczne prowadzonych prac naukowo-badawczych w zakresie szeroko rozumianej automatyki, robotyki i metrologii.

Kwartalnik naukowo-techniczny Pomiary Automatyka Robotyka jest indeksowany w bazach BAZTECH, Google Scholar oraz INDEX COPERNICUS (IC 3,22), a także w bazie naukowych i branżowych polskich czasopism elektronicznych ARIANTA. Punktacja MNiSW za publikacje naukowe wynosi 4 pkt (poz. 1618). Przyłączając się do realizacji idei Otwartej Nauki, udostępniamy bezpłatnie wszystkie artykuły naukowe publikowane w kwartalniku naukowo-technicznym Pomiary Automatyka Robotyka.

Wersją pierwotną (referencyjną) jest wersja papierowa.

Udostępniamy też aplikację PAR DIGITAL – wersję kwartalnika na urządzenia przenośne.

prof. Rossi Setchi Cardiff University (Wielka Brytania) prof. Waldemar Skomudek Wydział Inżynierii Produkcji i Logistyki, Politechnika Opolska dr Dragan Stokic ATB – Institute for Applied Systems Technology Bremen GmbH (Niemcy) prof. Eugeniusz Świtoński Wydział Mechaniczny Technologiczny, Politechnika Śląska prof. Peter Švec Slovak Academy of Sciences (Słowacja) prof. Krzysztof Tchoń Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki, Politechnika Wrocławska prof. Wojciech Włodarski RMIT University, Melbourne (Australia) prof. Eugenij T. Volodarsky „Kyiv Polytechnic” National University (Ukraina)

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015

Spis treści 3

Od Redakcji

5

Sabina Żebrowska-Łucyk Praktyczne aspekty zastosowania metod statystycznych w procesach systemu zarządzania Practical Aspects of Applications of Statistical Methods in Management System Processes

13

Piotr Woźnica Analiza właściwości regulacji rozmytej dwurotorowego systemu aerodynamicznego Analysis of Fuzzy Control Properties of Two-rotor Aerodynamic System

19

Jerzy Graffstein Manewry wykonywane przez samolot podczas omijania ruchomej przeszkody dla wybranych scenariuszy Manoeuvres Performed by the Aircraft During Avoidance of a Moving Obstacle for the Selected Scenarios

25

Rafał Kociszewski, Szymon Kochanowski Realizacja sterowania zespołem manipulatorów za pomocą wybranych mikrokontrolerów AVR oraz PSoC Control of Team Manipulators Using Selected AVR and PSoC Microcontrollers

31

Witold Dąbrowski, Stanisław Popowski Metoda oceny błędów zintegrowanych układów kursowych The Method of an Error Validation of Integrated Heading Systems

37

Rafał Czok, Sebastian Brol Prototypowy system testujący do badania układu regulacji położenia przepustnicy Prototype Test System to Use the Throttle Position Control System

43

Andrzej Rusiecki Analiza wpływu konfiguracji układu pomiarowego w komorze GTEM na wyniki pomiaru skuteczności ekranowania obudowy Impact of the Measurement Setup on Shielding Effectiveness Measurement of Enclosure in GTEM Cell

49

Szczepan Paszkiel, Mariusz Sikora Zastosowanie regulatora PID w napędzie autonomicznego robota mobilnego The Use of the PID Controller in the Drive Autonomous Mobile Robots

57

Przemysław Oborski, Tomasz Fedorczyk Zmodyfikowana metoda pól potencjałowych do wyznaczania drogi robota mobilnego Modified Potential Field Method for Mobile Robot Route Calculation

65

Piotr Kardasz System w układzie programowalnym z mikrokontrolerem Propeller System with a Programmable Microcontroller Propeller

71

Kamil Krasuski Utilization GPS/QZSS Data for Determination of User’s Position Wykorzystanie obserwacji GPS/QZSS do wyznaczania pozycji użytkownika

77

Informacje dla Autorów

1

SPIS TREŚCI

81

Wydarzenia Jubileusz Przemysłowego Instytutu Automatyki i Pomiarów PIAP

84

Sylwetki Profesor Tadeusz Sołtyk – konstruktor i wizjoner

91

Wydarzenia Profesor Jan Awrejcewicz doktorem honoris causa Politechniki Częstochowskiej

92

Polecane książki Computationally Efficient Model Predictive Control Algorithms.

A Neural Network Approach – dr hab. inż. Maciej Ławryńczuk

93

Polecane książki The Chicago Manual of Style: The Essential Guide for Writers, Editors, and Publishers

94 Kalendarium

2

95

Konferencje | Relacja automation 2015. Automatyzacja – Nowości i Perspektywy

96

Konferencje | Zapowiedź XV Konferencja ASMOR 2015

97

Projekty | HORIZON 2020 RAMCIP: Badania nad robotem do pomocy osobom z łagodnymi zaburzeniami poznawczymi

99

WYDARZENIA | KONKURSY Młodzi Innowacyjni

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

OD REDAKCJI

Drodzy Państwo, Z przyjemnością oddaję w Państwa ręce drugi numer kwartalnika naukowo-technicznego Pomiary Automatyka Robotyka.

Pracom nad tym wydaniem towarzyszyły przygotowania Wydawcy do uroczystych obchodów jubileuszu 50-lecia. Ten fakt wpłynął również na zawartość pisma.

Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP ma bogatą historię. W minionych latach realizowano tu wiele projektów z dziedziny automatyki przemysłowej i pomiarów. To tutaj został skonstruowany pierwszy polski robot przemysłowy RP 120.

Jego konstruktorem był wybitny inżynier i wizjoner Tadeusz Sołtyk.

Obecnie sztandarowymi wytworami PIAP są roboty mobilne do zastosowań antyterrorystycznych. Można pokusić się o stwierdzenie, że roboty wpłynęły na tożsamość PIAP. W imieniu Wydawcy – Przemysłowego Instytutu Automatyki i Pomiarów PIAP w Warszawie – serdecznie zapraszam do lektury bieżącego numeru i okolicznościowych artykułów poświęconych historii PIAP i sylwetce profesora Tadeusza Sołtyka.

Gorąco zachęcam do lektury!

Redaktor naczelny kwartalnika Pomiary Automatyka Robotyka dr inż. Jan Jabłkowski

3

4

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015, 5–12, DOI: 10.14313/PAR_216/5

Praktyczne aspekty zastosowania metod statystycznych w procesach systemu zarządzania Sabina Żebrowska-Łucyk

Politechnika Warszawska, Wydział Mechatroniki, Instytut Metrologii i Inżynierii Biomedycznej, ul. św. Andrzeja Boboli 8, 02-525 Warszawa

Streszczenie: W artykule przedstawiono w zarysie obszary zastosowań metod statystycznych

w procesach zarządzania, wskazując na okoliczności sprzyjające wdrażaniu tych metod w firmach oraz wypunktowano istniejące zagrożenia i trudności. Scharakteryzowano dostępne na rynku komercyjnym oprogramowanie przeznaczone do analiz statystycznych i na tym tle omówiono dwa użyteczne narzędzia informatyczne opracowane na Politechnice Warszawskiej.

Słowa kluczowe: system zarządzania, metody statystyczne, oprogramowanie do analiz statystycznych

1. Wdrażanie narzędzi statystycznych w systemach zarządzania 1.1. Metody statystyczne a podejście procesowe do zarządzania firmą Trudno wyobrazić sobie współczesną firmę, która byłaby zdolna sprostać konkurencji nie stosując w swojej działalności wielorakich analiz statystycznych. Zazwyczaj analizy takie dotyczą nie jednego, ale wielu obszarów funkcjonowania instytucji, takich jak: planowanie rozwoju, analiza zdolności jakościowej dostawców, projektowanie i doskonalenie wyrobu, określenie wymagań niezawodnościowych dla wyrobu i prognozowanie jego trwałości, sterowanie procesami wytwarzania i ocena ich zdolności, analiza danych dotyczących gotowego produktu, analizy metrologiczne, analizy marketingowe itp. [1].

Gospodarka rynkowa zmusza rywalizujące ze sobą firmy do uzyskiwania coraz lepszych efektów działalności a jednocześnie ograniczania ponoszonych nakładów. Producenci i dystrybutorzy kładą coraz większy nacisk na wychwytywanie symptomów wszelkich zakłóceń, co pozwala im podejmować działania prewencyjne. Im szybciej zostają wykryte usterki, tym mniejsze są koszty spowodowanych nimi skutków. Nawiązują do tego faktu – propagowane przez wiodące koncerny – metody zarządzania Sześć Sigma (ang. Six Sigma) i Lean Management, promujące nowe pojęcie, które ma równocześnie charakter sztandarowego postulatu zarządzania: redukcja kosztów złej jakości COPQ (ang. Cost of Poor Quality) [2].

Autor korespondujący: Sabina Żebrowska-Łucyk, szl@mchtr.pw.edu.pl Artykuł recenzowany nadesłany 18.11.2014 r., przyjęty do druku 8.01.2015 r.

Zezwala się na korzystanie z artykułu na warunkach licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 3.0

O ile tradycyjne modele organizacyjne przedsiębiorstw rozdzielały odpowiedzialność za poszczególne fazy powstawania i sprzedaży wyrobu między wyspecjalizowane działy, to obecnie coraz więcej firm dostrzega potrzebę stałego i uważnego śledzenia powiązań występujących między procesami realizowanymi w firmie. Termin proces oznacza w tym kontekście każde działanie, które wiąże się z pozyskaniem danych wejściowych i ich przekształceniem (ISO 9001). Wyniki otrzymane na wyjściu danego procesu stanowią często dane wejściowe do kolejnych procesów. Systematyczne zarządzanie wieloma powiązanymi ze sobą procesami wewnątrz organizacji określa się jako podejście procesowe do zarządzania. Przeświadczenie, że takie podejście dobrze służy firmom, zaowocowało nie tylko rozwojem strategii zarządzania, ale także szerszym wdrażaniem zawansowanych metod statystycznej analizy danych [3–6].

Podejście procesowe dotyczy zarówno branż przemysłowych (m.in. budowy maszyn, przemysłu motoryzacyjnego, okrętowego, lotniczego, spożywczego, farmakologicznego, budownictwa), jak i rozmaitych usług – świadczonych w bankach, służbie zdrowia, turystyce, edukacji, transporcie czy przy wdrażaniu systemów informatycznych. Obejmuje ono zarządzanie jakością (TQM), środowiskowe, BHP, antykorupcyjne, zasobami ludzkimi, nieruchomościami, strategiczne, kryzysowe.

Coraz więcej firm podejmuje działania zmierzające do wdrożenia Zintegrowanego Systemu Zarządzania, czyli spójnego łączenia procesów, procedur oraz praktyk działania stosowanych w organizacji (i spełniających wymagania norm serii ISO 9000 i ISO 14000), aby w ten sposób osiągać cele skuteczniej niż w przypadku funkcjonowania oddzielnych systemów zarządzania.

Wiele procesów w firmach jest realizowanych w pętli Deminga, oznaczanej jednym ze skrótów: PDCA (Plan –Do – Check–Act) lub PDSA (Plan–Do–Study–Act): Zaplanuj– Wykonaj–Zbadaj–Działaj. Podstawą zaś do wdrożeń metody Six Sigma jest pięcioetapowy cykl DMAIC (akronim od słów Define –Measure –Analyze –Improve –Control), czyli Definiuj – Mierz –Analizuj –Usprawniaj –Kontroluj/Steruj). W aspekcie wykorzystania metod statystycznych kluczowymi etapami

5

Praktyczne aspekty zastosowania metod statystycznych w procesach systemu zarządzania

są Zbadaj w cyklu Deminga oraz Mierz i Analizuj w cyklu DMAIC, gdyż obejmują one monitorowanie rozmaitych cech ilościowych i jakościowych procesów oraz wyrobów, porównanie wyników pomiarów i obserwacji z wymaganiami, tworzenie raportów i na koniec sformułowanie wniosków dotyczących możliwości uzyskania lepszych efektów.

Instytucja, która zamierza wprowadzić systematyczne monitorowanie procesów w niej realizowanych, musi ustalić, jakie dane są niezbędne do podejmowania decyzji, a następnie wyznaczyć miejsca i częstotliwość pobierania informacji (ilościowej i jakościowej) oraz określić metody akwizycji i analizowania danych.

nego stosowania prostych analiz statystycznych, ale też do wprowadzania metod kompleksowych i bardzo zaawansowanych. Mimo to, w wielu jeszcze jednostkach wdrażanie choćby tylko podstawowych narzędzi statystycznych, należących do powszechnie już uznanego kanonu, odbywa się nie bez perturbacji.

1.3. Przeszkody utrudniające wdrażanie metod statystycznych w systemach zarządzania 1.3.1. Nierzetelne i niedokładne dane wejściowe

Niezbędnym i bodaj najważniejszym warunkiem uzyskania pożytków z prowadzonych analiz statystycznych jest rzetelność danych wejściowych. Wprawdzie zapewnienie stuprocentowej rzetelności wszystkich danych jest trudne do osiągnięcia, powinien to być jednak dla każdej firmy postulat wiodący.

Niezgodność nawet niewielu danych ze stanem rzeczywistym może w niesprzyjających okolicznościach skutkować całym ciągiem fałszywych wniosków i lawiną niewłaściwych decyzji, które naruszą spójność logicznego funkcjonowania połączonych ze sobą procesów. I wtedy firma, zamiast działać w ustalonym cyklu doskonalenia, trwoni ludzką energię i kapitał na powstrzymanie spirali destrukcji.

Do przyczyn nierzetelności pozyskanych danych należą: a) pomyłki i niejednoznaczności w zapisie (niepoprawne lub niepełne symbole, nieprawidłowe daty, zamienione rubryki, błędy przy przepisywaniu z formularzy papierowych do elektronicznych, nieopisane osie wykresów, brak odwołania do numeru wzoru czy wersji dokumentu uzupełniającego itp.), b) niedokładne lub błędne wartości – skutek niewłaściwie dobranej lub źle użytej aparatury pomiarowej bądź braku kwalifikacji czy staranności pracownika wykonującego pomiary (niedbałe odczytanie wskazania, nieuzasadnione zaokrąglenie), c) niewłaściwy dobór próby pobranej do badań, w wyniku czego rozkład analizowanych wartości jest znacząco różny od rozkładu w badanej populacji, d) niezachowanie procedur monitorowania procesów spowodowane brakiem wiedzy ogólnej i motywacji (zwłaszcza oporem przed innowacjami, postrzeganymi głównie jako biurokratyczne utrudnienie) lub niedostatecznym zrozumieniem skutków zaniedbań, a niekiedy też złą wolą.

O powszechnym występowaniu sytuacji dotyczących ostatniego z wymienionych źródeł niewiarygodności danych świadczą relacje pracowników nadzoru technicznego. Wynika z nich, że nierzadko pracownicy produkcyjni wypełniają karty SPC podczas przerw na posiłki albo pod koniec zmiany, zamiast w ustalonych okresach czy w sytuacjach określonych procedurą.

Wśród środków zapobiegających nierzetelności danych wejściowych można wymienić: a) rozwój pozytywnej motywacji pracowników wszystkich szczebli całej organizacji, b) dbałość o należytą wiedzę pracowników; doskonalenie zawodowe w zakresie metrologii, c) zachowanie reguł poka-yoke przy zbieraniu danych (ang. mistake proofing, error proofing – metoda zapobiegania skutkom pomyłek popełnionych przez brak koncentracji osoby wykonującej zadanie), d) przedstawianie danych przy użyciu wielu narzędzi graficznych (przebiegi czasowe, histogram, wykresy pudełkowe, diagram Pareto-Lorenza, diagram korelacji), stosowanie testów do sprawdzania spójności danych i wykrywania błędów, a w przypadkach, gdy korekty bieżące czy powtórne pomiary są niemożliwe – odrzucanie z analizy całej serii danych niewiarygodnych, e) zaawansowany nadzór informatyczny nad systemami akwizycji danych.

1.2. Okoliczności sprzyjające stosowaniu metod statystycznych 1.2.1. Pomyślne warunki zewnętrzne

Niemal każde kierownictwo zarządzające nowoczesną instytucją, bez względu na jej charakter (produkcja, usługi, edukacja itp.), wspiera wdrażanie metod i narzędzi statystycznych. Jest bowiem kwestią bezsporną, że informacja kompleksowa, zanalizowana szybko, holistycznie, dogłębnie i obiektywnie, pozwala jednostkom działać sprawniej i ułatwia zdobywanie przewagi nad konkurencją.

Wprowadzaniu statystycznych metod analizy danych w firmach sprzyjają też inne czynniki: globalizacja rynków, zdobywanie przez specjalistów doświadczeń w międzynarodowych korporacjach i zarządach, przepływ kadry między sektorami, ubieganie się firm o certyfikaty i zewnętrzne źródła finansowania (np. z funduszy UE), współdzielenie projektów, a także presja dyrektyw i norm dotyczących jakości i zarządzania [7–9].

Wymieniając okoliczności korzystne, nie można też nie napomknąć o coraz swobodniejszym posługiwaniu się językiem angielskim przez pracowników wszystkich szczebli a także o pożytkach, jakie niosą innowacje technologiczne oraz zdalny dostęp do publikacji naukowych. Nowym, a bez wątpienia pozytywnym zjawiskiem jest pojawienie się internetowych forów dyskusyjnych, poświęconych praktycznym aspektom wdrażania metod statystycznych. Powstając samorzutnie, fora te przyciągają zarówno statystycznych nowicjuszy, jak i ekspertów różnych branż, tworząc nieograniczoną geograficznie, wolną od usztywnień organizacyjnych platformę, służącą swobodnej wymianie opinii i doświadczeń.

1.2.2. Automatyczne systemy monitorowania procesów i informatyzacja firm

Większość firm dysponuje ogromem informacji o swoich działaniach i realizowanych procesach. Są wśród nich informacje archiwalne (nierzadko jeszcze w formie papierowych dokumentów) oraz tworzone na bieżąco (zwykle w formie cyfrowej) – niezliczone linie tekstu, miliony liczb, symbole graficzne, wykresy, schematy, obrazy, dźwięki i filmy. Dyski serwerów firmowych magazynują potężne bazy danych. Można zapewnić do tych danych kontrolowany dostęp wielu osobom (z logowaniem do systemu), różnicując zakres ich uprawnień.

Coraz więcej procesów realizowanych w firmach podlega monitorowaniu przy użyciu zunifikowanych algorytmów i zautomatyzowanych systemów, co – w połączeniu z potężną mocą obliczeniową komputerów – pozwala przetwarzać gigantyczne czasem zbiory danych w niezwykłym tempie. Dzięki rozwojowi sieci informatycznych utworzone analizy, raporty i meldunki mogą trafiać równocześnie na biurko szefa i do wszystkich zainteresowanych jednostek organizacyjnych. Telekonferencje zaś pozwalają na sprawne przedyskutowanie trudniejszych kwestii przez ekspertów różnych dziedzin, rozproszonych w odległych lokalizacjach.

Są więc mocne podstawy by twierdzić, że w większości firm istnieją wielce sprzyjające warunki już nie tylko do powszech-

6

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Sabina Żebrowska-Łucyk

1.3.2. Niedostatek wiedzy o metodach statystycznych i stosowanych narzędziach analizy

Mnogość istniejących parametrów i metod statystycznych sprawia, że mogą one być stosowane powszechnie, przy zaangażowaniu pracowników o skrajnie zróżnicowanym poziomie wykształcenia i kompetencji.

Ze stosunkowo łatwą sytuacją mamy do czynienia, gdy firma dysponuje pełnym zbiorem danych o swoich zasobach czy efektach działalności. Przykładem takich kompletnych zbiorów, zwanych w języku statystyki populacją, mogą być zapisy księgowe obejmujące roczne wpływy i wydatki, dane osobowe pracowników, czy rejestry środków trwałych. Do syntetycznego przedstawienia populacji, nawet gdy zbiór danych jest bardzo liczny i wielowymiarowy, wystarczy połączenie mechanizmów filtrowania danych ze stosowaniem prostych metod obliczeniowych i narzędzi zaliczanych do kanonu statystyki opisowej. Nie znaczy to jednak, że w takich przypadkach nie spotyka się błędów przy komentowaniu wyników obliczeń i analiz. Nawet proste i wymowne narzędzie wizualizacji danych, jakim jest histogram, może być źródłem mylnych konkluzji. Zdarza się, że zawarta w tego rodzaju wykresach informacja jest interpretowana pobieżnie lub wybiórczo. Świadczą o tym niektóre materiały firmowe przedstawiające histogramy, które nierzadko, wbrew intencjom autorów, zamiast ukazywać dobrą kondycję firmy, ujawniają nieprawidłowości procesów czy zjawisk (dwumodalność rozkładu, wysokie słupki w okolicach granic tolerancji itp.).

Bardziej dotkliwym stanem od natłoku danych jest ich niedostatek. Firma często musi podejmować decyzje na podstawie jedynie danych cząstkowych. Na przykład, wyniki statystycznej kontroli odbiorczej mało licznej zwykle próby służą za podstawę do przyjęcia lub odrzucenia całej partii wyrobów. Innym przykładem może być konieczność scharakteryzowania rozkładu wartości opałowej ton koksu na podstawie wyników badania zaledwie kilku czy kilkunastu niewielkich próbek pobranych z hałdy. W takich sytuacjach pole do stosowania metod statystycznych jest znacznie szersze. Trzeba sformułować hipotezy dotyczące właściwości populacji (całego materiału, który firmę interesuje), dobrać metody i narzędzia analizy odpowiednie do celów z uwzględnieniem charakteru i liczby danych, określić sposób pozyskiwania danych, który zapewni reprezentatywność próby i na koniec – na podstawie rozkładu wyników w próbie, która jest niedoskonałą miniaturą populacji – wyprowadzić poprawne uogólnienia na temat tej populacji, aby można było sformułować użyteczne dla praktyki konkluzje. Osoba lub zespół projektowy odpowiedzialny za tego rodzaju zadania musi gruntownie rozumieć stosowane metody statystyczne, zarówno ich założenia, jak i reguły wnioskowania. Powierzchowna wiedza pracowników nadzorujących analizy statystyczne może spowodować w firmie wiele szkód.

Za ilustrację tego stwierdzenia posłużyć mogą znane kłopoty z wyznaczaniem popularnych wskaźników zdolności procesu Cp i Cpk, służących za podstawę do szacowania frakcji niezgodności. Do ich obliczenia służą wprawdzie nader proste wzory, jednak – jak to pokazują przykłady z przedsiębiorstw [10, 11] – zadaniem wcale nietrywialnym może okazać się poprawne estymowanie wartości parametru statystycznego sigma, który w tych wzorach występuje. W efekcie niewłaściwego ustalenia częstotliwości poboru próbek nastąpić może albo przeszacowanie albo niedoszacowanie wzmiankowanych wskaźników (zdarza się nawet, że aż parokrotne), a pełnią one rolę wizytówki procesu i pośrednio – miary poziomu technologicznego firmy.

Wcale nierzadko spotkać można wyprowadzenie mylnych wniosków na podstawie nawet powszechnie stosowanych parametrów statystycznych, a mianowicie: średniej arytmetycznej (w przypadku rozkładów niesymetrycznych) czy odchylenia standardowego (przy rozkładach leptokurtycznych i platokurtycznych oraz w przypadkach występowania wartości odstających).

Efektem bezrefleksyjnej rutyny jest tworzenie dla wartości oczekiwanej symetrycznych przedziałów ufności jako wielokrotności odchylenia standardowego, nawet wtedy, kiedy nie ma to uzasadnienia probabilistycznego z powodu silnej niesymetrii rozkładu badanej wielkości. Przypisywanie prawdopodobieństwa równego 0,95 przedziałowi dwusigmowemu bez względu na rodzaj rozkładu jest często popełnianym błędem.

Innym przykładem z listy częstych uchybień we wnioskowaniu statystycznym jest nieprawidłowa interpretacja współczynnika korelacji liniowej r. Można wskazać przynajmniej trzy tego przejawy: a) badanie zbiorów danych zaśmieconych wartościami odstającymi, co może kompletnie zdeformować wynik obliczeń, b) niezrozumienie znaczenia wpływu liczności próby na istotność korelacji (współczynnik r = 0,5 obliczony na podstawie próby o liczności n = 10 nie daje podstaw do stwierdzenia korelacji na poziomie istotności a = 0,01, ale taka sama wartość r dla n = 400 jest wyrazem bardzo silnej korelacji), c) wywodzenie z istnienia korelacji statystycznej nie zawsze uprawnionych wniosków o zależnościach przyczynowo-skutkowych pomiędzy badanymi cechami procesu.

O ile do zanalizowania danych wejściowych procesu mogą wystarczyć przy pojedynczych zbiorach stosunkowo proste metody przetwarzania i wizualizacji wyników, to badając połączone szeregowo procesy i wiele wpływających na siebie zmiennych trzeba szukać rozlicznych wzajemnych oddziaływań. Aby szybko wydobyć z gąszcza zarejestrowanej informacji te najbardziej potrzebne i kluczowe dla podejmowanych decyzji, konieczne jest najpierw odfiltrowanie szumu informacyjnego, a potem odpowiednie, niekiedy bardzo kompleksowe, przetworzenie danych. W takich przypadkach zespół projektowy posiłkuje się metodami należącymi do wielu działów statystyki, jak: planowanie doświadczeń dotyczących danych wielowymiarowych, stratyfikacja danych, analiza wariancji, analiza regresji z użyciem modeli liniowych i nieliniowych, dekompozycja procesu, optymalizacja statystyczna. Aby zaś dostrzec zjawiska i zależności o mniejszej „sile rażenia”, które jednak mogą okazać się ważne dla praktyki, trzeba czasem odwołać się do metod eksploracyjnej analizy danych, w tym przekopywania danych (zgłębiania danych lub zgłębiania wiedzy, ang. data mining) z użyciem metod sztucznej inteligencji.

Wyciągnięcie użytecznych dla praktyki wniosków z bardziej złożonych analiz wymaga od osób interpretujących wyniki obliczeń nie tylko dobrego zrozumienia stosowanych metod statystycznych, ale również gruntownej wiedzy specjalistycznej i doświadczenia w dziedzinie, której prowadzone analizy dotyczą [12, 13].

2. Oprogramowanie statystyczne w systemach zarządzania 2.1. Pakiety uniwersalne a oprogramowanie o specjalnym przeznaczeniu Istnieje bogata oferta komercyjnego oprogramowania do statystycznej analizy danych liczbowych i jakościowych. Najbardziej znane pakiety statystyczne mają przeznaczenie uniwersalne, wobec czego są skomplikowane i na ogół zbyt rozbudowane w porównaniu z potrzebami użytkowników. Przykładowo wymienić można szeroko rozpowszechnione programy Statistica, Statgraphics czy SPSS, których dogłębne opanowanie jest nie lada wyzwaniem nawet dla naukowców. Pozwalają one na wieloaspektową wizualizację danych, wyznaczanie rozlicznych parametrów i wskaźników, testowanie hipotez, badania przebiegów czasowych, umożliwiają też tworzenie modeli matematycznych opisujących zależności między cechami obiektów, badania powiązań między procesami, a także symulację i prognozowanie zjawisk. Ogrom dostępnych funkcji może stanowić dla użytkownika

7

Praktyczne aspekty zastosowania metod statystycznych w procesach systemu zarządzania dominanta lub wartość modalna jest tryb, zamiast poprawnego rozstęp jest zakres, zamiast liczebność jest częstość itp.). Ma to naturalnie swoje negatywne konsekwencje. Na przykład, efektem mylących nazw wykres liniowy i wykres punktowy, jest nagminne wręcz używanie wykresów liniowych do przedstawiania związków między dwiema cechami liczbowymi, podczas gdy ten rodzaj wykresu służy do prezentowania zmiennych dwuwymiarowych, których jeden wymiar (przedstawiony na osi x) jest kategorią a nie liczbą. Małe rozpowszechnienie bardzo przydatnych funkcji tablicowych (np. Częstość, Reglinw) można zapewne również tłumaczyć ich złym objaśnieniem.

Wśród narzędzi graficznych ewidentnie brakuje wykresów o dużej użyteczności statystycznej ramka-wąsy (ang. Box-and-Whisker Plot); nie ma ich także w najnowszej wersji oprogramowania.

Niedoskonałości programu MS Excel można przezwyciężyć projektując samodzielnie szablony arkuszy, dostosowane do określonych potrzeb użytkownika i wyposażone w zestaw dodatkowych funkcji, które usprawnią prowadzone analizy. Takie „skrojone na miarę” arkusze można spotkać w niejednej firmie; np. w zakładach należących do konsorcjum motoryzacyjnego General Motors stosowane są do monitorowania przebiegu procesów technologicznych.

Również na Politechnice Warszawskiej powstały interesujące narzędzia statystyczne bazujące na programie Excel. Dwa z nich, opracowane pod kierunkiem autorki na Wydziale Mechatroniki w ramach prac dyplomowych inżynierskich, przedstawiono poniżej. Pierwsze służy do kontroli przebiegu procesów z zastosowaniem kart kontrolnych Shewharta, drugie wspomaga statystyczną kontrolę odbiorczą. W obu projektach zastosowano liczne makroinstrukcje języka programowania Visual Basic for Applications – VBA.

poważne utrudnienie i wymagać udziału w specjalnych szkoleniach.

Do stosowania w procesach zarządzania najbardziej przydatny wydaje się pierwszy z wymienionych pakietów – Statistica. Jego polski dystrybutor, StatSoft Polska, zadbał o staranne spolszczenie programu, przejrzysty układ i ciekawą zawartość witryny internetowej (www.statsoft.pl), ponadto (co ważne) firma ta korzysta ze wsparcia merytorycznego specjalistów różnych dziedzin, którzy w przystępnej formie, na przykładach z techniki, medycyny czy ekonomii, upowszechniają wiedzę o tym, jak można zaimplementowane w tym pakiecie metody obliczeniowe wykorzystać w praktyce. Kupując pakiet Statistica wraz z modułem QC (Quality Control) nabywca otrzymuje obszerny zestaw funkcji do tworzenia kart kontrolnych, a ponadto narzędzia analizy procesu i planowania doświadczeń. Pakiet ten dobrze nadaje się do projektowania kart kontrolnych, ale niestety – nie do ich prowadzenia. Dołączenie do istniejącego zbioru danych kolejnych wartości wymaga powtórnego uruchomienia analizy. W raportach brakuje wielu istotnych informacji dotyczących badanej cechy i warunków jej sprawdzania. Nie ma też możliwości dostosowania formy raportów do indywidualnych potrzeb użytkownika.

W sprzedaży istnieją też aplikacje ukierunkowane na specjalne zastosowania w dziedzinie zarządzania jakością. Większość z nich służy do wspomagania SPC, jak na przykład anglojęzyczny pakiet CHARTrunner firmy PQ Systems. Pozwala on wprowadzać dane w różnych formatach (Access, Excel, Paradox, Lotus, dBase, ODBC), wybierać testy sprawdzające układ punktów na kartach kontrolnych oraz modyfikować podpisy rysunków.

Program może pracować lokalnie jako jednostanowiskowy lub na kilku stacjach roboczych poprzez sieć LAN. Brakuje jednak mechanizmów sprawdzających spójność wprowadzonych danych.

Możliwości wpływania na postać raportu są również niewielkie.

Wszystkie programy dostępne na rynku są skompilowane i zabezpieczone przed ingerencją użytkownika, nabywca nie ma więc możliwości wprowadzenia w nich zmian na własną rękę.

Tylko nieliczne programy mogą być dostosowane przez dystrybutora do potrzeb użytkownika, oczywiście za dodatkową opłatą.

2.2.2. Arkusze do monitorowania przebiegu procesów za pomocą kart kontrolnych

Karty kontrolne są od wielu lat podstawowym narzędziem statystycznego sterowania jakością [14] i wchodzą w skład tzw. wielkiej siódemki SPC (Magnificent Seven of Statistical Process Control) Deminga, obecnie nazywanej również starą siódemką.

Wyróżnia się dwie ich zasadnicze grupy: karty do oceny liczbowej, oraz karty do oceny nieparametrycznej (inaczej alternatywnej, nieliczbowej). Każda z tych grup zawiera wiele odmian.

Opracowane w Politechnice Warszawskiej narzędzie [15] nosi nazwę Szablon Kontroli Procesu, choć liczba mnoga w nazwie byłaby bardziej adekwatna do jego możliwości. Narzędzie to bowiem automatyzuje ciąg czynności związanych z tworzeniem czterech rodzajów kart. Dwie z nich dotyczą monitorowania cech liczbowych (karta oraz karta ), dwie pozo-

2.2. Oprogramowanie „skrojone na miarę”. Przykłady narzędzi statystycznych opracowanych w środowisku MS Excel 2.2.1. Arkusze kalkulacyjne jako narzędzie do prowadzenia analiz statystycznych

Arkusze kalkulacyjne, w tym najpopularniejszy Excel, zarówno w wersji biurowej (MS Office) jak i domowej (MS Home Edition), zawierają wiele funkcji służących do statystycznej analizy danych. Są tu dostępne rozmaite parametry statystyki opisowej, zarówno klasyczne jak i odporne, oraz liczne rozkłady prawdopodobieństwa (m.in. normalny, t-Studenta, c2, Fishera-Snedecora, Weibulla, dwumianowy, hipergeometryczny). Jest też kilka funkcji umożliwiających analizę wariancji i tworzenie modeli regresyjnych (Reglinx, Reglinw, Reglinp) oraz badania korelacyjne, symulacyjne, analizę Pareto.

Wykonywanie obliczeń statystycznych przy użyciu pakietu Excel wymaga jednak dociekliwości i determinacji, gdyż wiele funkcji i terminów jest opisanych niezrozumiale, a w tłumaczeniach polskich znajdują się liczne błędy, które – co gorsza – utrzymują się w kolejnych Rys. 1. Przykładowy nagłówek karty dwutorowej utworzonej za pomocą Szablonu Kontroli Procesu [15] wersjach (np. zamiast terminu Fig. 1. Example of a chart created using the Szablon Kontroli Procesu (Process Control Template) [15]

8

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Sabina Żebrowska-Łucyk Po wprowadzeniu dostatecznej liczby (na ogół od 20 do 30) kilkuelementowych serii danych, użytkownik programu, przez naciśnięcie odpowiedniego przycisku, wywołuje funkcję projektowania wybranej przez siebie karty. Na przykład wybór karty powoduje wyznaczenie średniej globalnej oraz uśrednionego odchylenia standardowego, obliczenie dla każdego z torów linii centralnej oraz granic kontrolnych UCL i LCL, a także automatyczne utworzenie dwóch wykresów. Pole na torze zawarte między granicami kontrolnymi jest dzielone na 6 stref równej szerokości, po trzy z każdej strony linii centralnej. Układ punktów w poszczególnych strefach służy do oceny stabilności procesu. Zaimplementowano 8 testów analizujących Rys. 2. Przykład wyników projektowania karty X – S za pomocą Szablonu Kontroli Procesu [15] Fig. 2. Example of results of designing the X – S chart using the Szablon Kontroli Procesu (Process Control układ punktów, w celu wykrycia Template) [15] oznak rozregulowania procesu.

Wyniki testów są zestawione w automatycznie wypełnianej tablicy. Ocenę przebiegu monitorostałe zaś cech nieliczbowych (są to karta frakcji jednostek niewanych cech procesu sygnalizuje barwa kontrolek (czerwona lub zgodnych p oraz karta liczby niezgodności w próbce c). zielona), umieszczonych obok każdego z torów. W razie niespełKażda z zaprojektowanych kart ma pokaźny nagłówek, który nienia choćby jednego z warunków dotyczących dowolnego toru zawiera zestaw informacji pozwalających łatwo zidentyfikopojawia się komunikat „Proces poza kontrolą”, a w przeciwnym wać badany obiekt i warunki monitorowania procesu (rys. 1). razie – „Proces pod kontrolą”.

Jest tu więc miejsce na logo firmy, jej nazwę i adres, dane Raport dokumentujący cały proces projektowania karty osoby nadzorującej proces i osoby lub jednostki określającej (rys. 2) otrzymuje się wciskając odpowiedni przycisk funkcyjny. wymagania, nazwę badanych elementów i sprawdzanej cechy, Utworzony automatycznie raport można dodatkowo edytować, wymagania dotyczące procedury sprawdzenia, nazwę i symbol na przykład można zmienić format liczb czy dodać komentarze. urządzenia pomiarowego, jednostkę pomiaru itp. Arkusz może Jeśli na etapie projektowania nie stwierdza się rozregulowania również zawierać inne pola, jak: zalecana częstotliwość poboru procesu, to można automatycznie przenieść wartości wyznaczopróbek, nazwa operacji obróbczej, symbol maszyny, symbol nych granic kontrolnych do drugiej części arkusza szablonu, gdzie narzędzia obróbczego itp. służą za granice monitorowania procesu. W etapie monitorowaProcedura statystycznego sterowania procesem została roznia procesu obowiązują te same zasady analizy danych co poddzielona na dwa etapy: pierwszy to projektowanie karty kontroczas etapu projektowania karty. Analiza procesu może dotyczyć lnej, drugim jest monitorowanie przebiegu procesu z użyciem całego zbioru danych zebranych podczas jego monitorowania granic kontrolnych ustalonych podczas pierwszego etapu. lub tylko wskazanego fragmentu (okresu pobierania) danych.

Ocena przebiegu procesu jest prowadzona niezależnie dla każWszystkie granice pozostają tak długo niezmienne, dopóki użytdego z etapów. Wypełniony szablon zawiera więc dwa zestawy kownik nie wprowadzi nowych granic (wyznaczonych w kolejnym danych liczbowych oraz ilustracje graficzne osobne dla każdego etapie projektowania). z etapów.

W szablonie zaimplementowano chronometr, który z ustaloną Podczas pierwszego etapu pobiera się z procesu próbę piloprzez użytkownika częstotliwością przypomina o zbliżającym się tażową, która służy do wyznaczenia wstępnych charakterystyk czasie pobierania próbek do badań. Pola arkusza zawierające liczbowych procesu. Dane liczbowe wprowadzane do arkusza informację o dacie i godzinie ostatniej aktywności są wypełmogą pochodzić z plików utworzonych w innych programach, niane automatycznie przez program, zgodnie ze wskazaniami ze skoroszytów Excela lub można je wpisać bezpośrednio, za zegara komputera. pomocą klawiatury. W każdym przypadku rozpoczęcie wproWpisanie do szablonu dwu granic tolerancji monitorowanej wadzania danych skutkuje pojawieniem się monitu o podanie cechy (USL i LSL) powoduje obliczenie wskaźników zdolności identyfikatora osoby zmieniającej zawartość arkusza. Również procesu Cp i Cpk. Po wyznaczeniu tych wskaźników program wyświetla komunikat informujący czy proces jest zdolny. każda późniejsza próba ingerencji w dane już zapisane w arkuJednym z założeń przyjmowanych przy stosowaniu kart konszu wymaga podania identyfikatora osoby, a ponadto powoduje trolnych automatyczne zapisanie daty wprowadzenia zmiany. oraz jest normalność rozkładu monitoroProgram sprawdza na bieżąco wprowadzane wartości i nie wanej cechy. Zaprojektowane szablony umożliwiają automatyczne dopuszcza wartości ewidentnie nieprawidłowych, jak np. znasprawdzenie hipotezy o normalności za pomocą testu Shapiroków literowych w miejscach, gdzie powinny być liczby, niewy-Wilka (zalecanego głównie dla mało licznych zbiorów) oraz pełnionych komórek, wartości spoza dozwolonej dziedziny liczb testu Chi kwadrat (dla zbiorów o liczności co najmniej 30).

Operator, który wypełnia kartę, powinien odnotować na niej itp. W każdym z takich przypadków następuje zablokowanie wszystkie zdarzenia, jakie mogą mieć wpływ na przebieg proedycji i pojawia się komunikat objaśniający tego przyczynę.

Wartości pojedynczych obserwacji są od razu przedstawiane cesu, np.: wymiana narzędzia, awaria maszyny itd. Służy do tego na tworzonym sukcesywnie wykresie, co ułatwia wychwycenie celu funkcja pozwalająca na wstawianie komentarzy. Wyniki pomyłek lub wartości odstających. wszelkich pomocniczych obliczeń są umieszczane w niewidocz-

9

Praktyczne aspekty zastosowania metod statystycznych w procesach systemu zarządzania

Rys. 4. Fragment arkusza Specyfikacja kontroli wyrobu [17] Fig. 4. Fragment of the Specyfikacja kontroli wyrobu (Product control specification) worksheet [17]

Rys. 3. Fragment raportu z monitorowania procesu za pomocą karty p [15] Fig. 3. Fragment of a report from process monitoring using the p chart [15]

nych częściach arkusza, dzięki czemu zachowana jest przejrzystość wprowadzonych danych i tworzonych wykresów.

Podobnie do kart parametrycznych wyglądają szablony kart p (rys. 3) oraz c. Są one nieco prostsze, gdyż są to karty jednotorowe.

Opracowanie odpornego na błędy obsługi i przejrzystego narzędzia wymagało od jego twórcy [15] niebagatelnego nakładu pracy i rozległych umiejętności programistycznych. Utworzone narzędzie wyróżnia się bardzo korzystnie na tle innych o podobnym przeznaczeniu i bez wątpienia zasługuje na przetestowanie w sytuacjach praktycznych. Cały program Szablon kontroli procesu mieści się w jednym pliku o objętości około 450 kB i może być dość łatwo dostosowany do indywidualnych potrzeb.

Rys. 5. Fragment jednej z wersji Arkusza głównego; kontrola alternatywna [17] Fig. 5. Fragment of one of the versions of the Arkusz główny (Main worksheet); alternative control [17]

Arkusz Specyfikacja kontroli wyrobu (rys. 4) zawiera tabele z danymi dotyczącymi kontrolowanych wyrobów (nazwa, wykaz kontrolowanych właściwości wyrobu, wartość nominalna, odchyłki graniczne dla każdej z właściwości), a także ustalenia dotyczące kontroli poszczególnych cech. Są to: uzgodniony między dostawcą a odbiorcą akceptowany poziom jakości AQL (ang.

Acceptance Quality Limit) oraz poziom kontroli (jeden z podstawowych I, II, III lub specjalnych S-1, S-2, S-3, S-4).

Inne arkusze zawierają tabele z wartościami normatywnymi dla poszczególnych planów kontroli, jeszcze inne wyniki kontroli bieżącej oraz informacje o przebiegu kolejnych kontroli i podsumowania.

Operator posługuje się Arkuszem głównym, który służy do wprowadzania wyników kontroli i pełni rolę panelu sterowania.

Za pomocą rozwijanych list i pól wyboru najpierw wybiera kontrolowany produkt i parametry, które będzie sprawdzał (jeśli kontrola jest prowadzona ze względu na wiele cech) a następnie podaje liczność dostarczonej do odbioru partii. Na tej podstawie Arkusz główny pozyskuje automatycznie z innych arkuszy wszystkie dane potrzebne do przeprowadzenia kontroli, a więc: AQL, poziom kontroli, rodzaj kontroli, znak literowy liczności próbki, liczebność próby n, liczba kwalifikująca Ac, liczba dyskwalifikująca Rc (rys. 5).

Makroinstrukcje nie tylko wyszukują parametry niezbędne do przeprowadzenia kontroli, ale również tworzą automatycznie odpowiednie tabele do wpisywania wyników pomiaru, podpowiadają operatorowi kolejne kroki postępowania podczas wpisywania danych, podają decyzję o przyjęciu lub odrzuceniu partii i ustalają zasady kolejnych kontroli (np. informują o konieczności zmiany planu kontroli).

Skoroszyty obsługujące poszczególne plany kontroli, dzięki utworzonym w języku Visual Basic makroinstrukcjom, wyręczają pracownika w żmudnych czynnościach, zmniejszają ryzyko wystąpienia błędów, a ponadto tworzą podsumowania z badań długookresowych, co pozwala ocenić jakość dostaw znacznie lepiej niż tylko na podstawie wyników kontroli osobnych partii.

2.2.3. Arkusze do statystycznej kontroli odbiorczej

Statystyczna kontrola odbiorcza wyrobów, zwana też kontrolą wyrywkową, jest stosowana we wszystkich gałęziach techniki.

Firmy produkcyjne, w których odbywa się taka kontrola, posługują się metodami statystycznymi zarówno dla określania zasad pobierania z dostarczonej partii próbek, jak i podejmując decyzje o przyjęciu bądź odrzuceniu partii.

Największe znaczenie w praktyce przemysłowej ma kontrola statystyczna odbiorcza prowadzona w trybie partia za partią, którą stosuje się w odniesieniu do wyrobów dostarczanych systematycznie przez dłuższy czas przez tego samego wykonawcę.

Jej stosowaniu towarzyszą jednak spore niedogodności, spowodowane dość złożoną procedurą ustalania liczebności pobieranych próbek i kryteriów akceptowania partii. Zarówno liczebność próbek, jak i kryteria decyzyjne zmieniają się w czasie, gdyż są powiązane z rodzajem kontroli (normalna, ulgowa, obostrzona), a ten zależy od sekwencji wyników kontroli uprzednio odbieranych partii. Stosowanie takiej kontroli bez wsparcia informatycznego grozi pomyłkami i jest uciążliwe, gdyż operator musi odrywać się od zasadniczych czynności kontrolnych aby śledzić historię kontroli kolejnych partii, a następnie poszukiwać potrzebnych danych liczbowych w kilku powiązanych ze sobą tabelach.

W związku z brakiem komercyjnego oprogramowania wspomagającego statystyczną kontrolę odbiorczą, opracowano na Politechnice Warszawskiej kilka specjalnych skoroszytów Excela wspierających kontrolę w trybie partia za partią [16]. Służą one do automatyzacji jednostopniowych i dwustopniowych planów kontroli alternatywnej [17] oraz do automatyzacji kontroli statystycznej ze względu na cechy liczbowe [18, 19]. Każdy ze skoroszytów składa się z kilku połączonych ze sobą arkuszy.

10

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Sabina Żebrowska-Łucyk

Skoroszyt podsumowujący pobiera informacje ze skoroszytów obsługujących poszczególne plany kontroli i tworzy zestawienia wyników kontroli wszystkich wyrobów. Śledzenie historii kontroli pozwala reagować szybko, gdy pojawią się oznaki pogorszenia jakości.

Warto nadmienić, że arkusze można łatwo modyfikować, aby dostosować je do szczególnych potrzeb i specyfiki firmy. Przy pewnej wiedzy na temat języka VBA nie jest trudno – wzorując się na opracowanych skoroszytach – zaprojektować kolejne, przeznaczone do wspomagania innych rodzajów statystycznej kontroli odbiorczej, jak np. do obsługi planów sekwencyjnych.

Jeśli kontrola produktu obejmuje wiele cech sprawdzanych przez różne osoby, może być celowe dostosowanie arkuszy do pracy współbieżnej.

3. Podsumowanie Wszystkie podejścia do systemów zarządzania (nazywane górnolotnie filozofiami), jak również rozmaite strategie przedsiębiorstw, wykorzystują rozliczne metody analizy danych oparte na zasadach rachunku prawdopodobieństwa i statystyki. Nie ulega wątpliwości, że odpowiednio zastosowane metody statystyczne pomagają firmom w wielu obszarach ich działalności, m.in. ułatwiając wykrywanie przyczyn zmienności, która występuje na różnych etapach „życia” wyrobu – od badania rynku, przez prace nad prototypem, produkcję, sprzedaż i obsługę klienta.

W wielu sytuacjach posługiwanie się narzędziami statystycznymi nie wymaga od użytkownika wiedzy z zakresu statystyki, gdyż prawie wszystkie czynności przy zbieraniu i wprowadzaniu danych do systemu można zalgorytmizować i jednoznacznie opisać. Świadczy o tym choćby rozpowszechnienie kart kontrolnych, które nierzadko wypełniane są przez operatorów maszyn, bezpośrednio na stanowisku roboczym. Pracownik winien jedynie przestrzegać ustalonych procedur, a więc w odpowiednim czasie dokonywać obserwacji (pomiarów), rejestrować je i sprawdzać, czy zadane warunki (zdefiniowane jako stany graniczne lub układy punktów na wykresie) nie zostały przekroczone.

Dobór metod statystycznej analizy danych i formułowanie wniosków należy powierzyć zespołom złożonym z osób, które dobrze rozumieją cel prowadzonych analiz, znają warunki pozyskiwania danych i posiadają odpowiednią wiedzę statystyczną.

Analizy statystyczne wspomagające monitorowanie procesów systemu zarządzania wymagają szerokiego stosowania narzędzi informatycznych. Powinny to być narzędzia dobrze dopasowane do potrzeb użytkowników i łatwe do wdrożenia. Tymczasem dostępne na rynku programy statystyczne są zwykle skomplikowane i zbyt rozbudowane w zestawieniu z potrzebami firm produkcyjnych czy usługowych. Poza tym są one na ogół drogie, zważywszy, że oprócz ceny zakupu należy uwzględnić koszty wdrożenia na wielu stanowiskach a także utrzymania licencji i szkolenia użytkowników. Nabywca takich programów nie ma dostępu do ich postaci źródłowej, nie może więc ich dostosować do swoich potrzeb i do specyfiki własnej organizacji. Stanowi to poważny mankament, biorąc pod uwagę wymagania dotyczące opisu dokumentów przepływających wewnątrz firmy i między firmami.

Przedstawione w rozdziale drugim niniejszego artykułu dwa oryginalne rozwiązania programistyczne z zastosowaniem MS Excel są wolne od tej wady. Posługując się gotowym uniwersalnym szablonem (punkt 2.2.2) czy też zbiorem skoroszytów (2.2.3), użytkownik może nadal korzystać z wszystkich standardowych funkcji i pasków narzędzi programu MS Excel. Dzięki temu nawet te osoby, które nie potrafią programować, mogą wprowadzać w arkuszach zmiany i uzupełnienia, z uwzględnieniem przyjętych w firmie ustaleń organizacyjnych i stosownie

do ewoluujących potrzeb jednostki. Opanowanie obsługi przedstawionych w artykule narzędzi nie wymaga wielogodzinnych szkoleń i treningów. Użytkownik ma bowiem do swojej dyspozycji specjalne przyciski funkcyjne i pola wyboru, dzięki czemu obliczenia wykonywane są automatycznie, a ryzyko popełnienia pomyłek jest znikome.

Bibliografia 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

18.

19.

Aczel A.D., Statystyka w zarządzaniu. PWN, Warszawa 2011.

Eckers G., Rewolucja Six Sigma – jak General Electric i inne przedsiębiorstwa zmieniały proces w zyski, MT Biznes, Warszawa 2010. Łańcucki J. (red.), Podstawy kompleksowego zarządzania jakością TQM. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań 2006.

Lock D., Podręcznik zarządzania jakością, PWN, Warszawa 2002.

Hamrol A., Mantura W., Zarządzanie jakością. Teoria i praktyka, PWN, 2006.

Chrapko M., CMMI – doskonalenie procesów w organizacji.

PWN, Warszawa 2010.

PKN-ISO/TR 10017:2005 Wytyczne dotyczące technik statystycznych odnoszących się do ISO 9001:2000.

PN-ISO 10576-1:2006P Metody statystyczne. Wytyczne oceny zgodności z określonymi wymaganiami. Część 1: Zasady ogólne.

ISO/TS 16949:2009 Quality System Requirements QS-9000.

Ramos A.W., Statistical process control on the paper machine. TAPPSA Journal, 2006.

Wise S., Fair D., New approaches to SPC: implementing control charts appears easy, but appearances can be deceiving. Quality, November 1, 2001.

Amasaka K., Osaki S., The promotion of the new statistical quality control internal education at Toyota Motor: A proposal of ‘science statistical quality control’ for improving the principle of total quality management. European Journal of Engineering Education, Vol. No 3, 24, 259–276, 1999.

Chihiro Hirotsu, Statistical training of researchers in total quality management: The Japanese experience, [in:] Batanero C. (ed.), “Training researchers in the use of statistics”, 53–63, 2001.

PN-ISO-7870-2006P: Karty kontrolne – Ogólne wytyczne i prowadzenie.

Szulczyk R., Opracowanie zintegrowanego zestawu narzędzi do monitorowania przebiegu procesów z wykorzystaniem pakietu Microsoft Excel. Praca dyplomowa inżynierska pod kierunkiem S. Żebrowskiej-Łucyk, Politechnika Warszawska, 2012.

Markowski A., Projekt monitorowania procesów kontroli statystycznej odbiorczej przy użyciu arkuszy kalkulacyjnych z makroinstrukcjami. Praca dyplomowa inżynierska pod kierunkiem S. Żebrowskiej-Łucyk, Politechnika Warszawska, 2012.

PN-ISO-2859-1:2003P Procedury kontroli wyrywkowej metodą alternatywną. Część 1: Schematy kontroli indeksowane na podstawie granicy akceptowalnej jakości (AQL) stosowanej do kontroli partii za partią.

ISO 3951-1:2005 Sampling procedures for inspection by variables – Part 1: Specification for single sampling plans indexed by acceptance quality limit (AQL) for lot-by-lot inspection for single quality characteristic and single AQL. ISO 3951-2:2006 Sampling procedures for inspection by variables – Part 2: General specification for single sampling plans indexed by acceptance quality limit (AQL) for lot-bylot inspection of independent quality characteristics.

11

Praktyczne aspekty zastosowania metod statystycznych w procesach systemu zarządzania

Practical Aspects of Applications of Statistical Methods in Management System Processes Abstract: Areas of application of statistical methods in the management processes were outlined.

Circumstances that foster introduction of those methods into business practice, including external factors and availability of appropriate IT infrastructure in a company, were indicated. Existing threats and difficulties associated with quality of the process input data and skills of the involved staff were pointed out. Statistical analysis software commercially available in the market was briefly characterized covering both universal and special purpose software examples. In the light of that review, two original information technology tools developed at the Warsaw University of Technology were discussed. The developed tools are open source VBA projects working in the MS Excel environment, which can be introduced to the business practice with low cost and effort, and additionally they can be easily tailored to the requirements of the particular application by the user.

Keywords: management system, statistical methods, statistical analysis software

dr hab. inż. Sabina Żebrowska-Łucyk, prof. PW szl@mchtr.pw.edu.pl

Prowadzi badania naukowe i kieruje projektami z zakresu metrologii oraz inżynierii jakości z uwzględnieniem technik multimedialnych. Zajmuje się też zastosowaniami metod statystycznych w badaniach naukowych i praktyce laboratoryjnej.

12

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015, 13–18, DOI: 10.14313/PAR_216/13

Analiza właściwości regulacji rozmytej dwurotorowego systemu aerodynamicznego Piotr Woźnica

Instytut Automatyki i Informatyki, Wydział Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki, Politechnika Opolska, ul. Sosnkowskiego 31, 45-272 Opole

Streszczenie: W artykule przeprowadzono analizę właściwości układu regulacji rozmytej dla dwurotorowego systemu aerodynamicznego jako obiektu wielowymiarowego i nieliniowego z opóźnieniem. Przedstawiono syntezę regulatora rozmytego o strukturze Takagi-Sugeno. Omówiono zagadnienie badania stabilności i jakości regulacji. Do badania stabilności wykorzystano kryterium kołowe, a do oceny jakości regulacji przyjęto kryterium błędu średniokwadratowego. Przeprowadzono badania symulacyjne testowe zaprojektowanego układu obejmujące wpływ opóźnienia i parametrów regulatora na stabilność i jakość regulacji. Wyznaczono zależność kryterium jakości regulacji od współczynnika korekcyjnego.

Słowa kluczowe: stabilność regulacji rozmytej, kryterium kołowe, dwurotorowy system aerodynamiczny

1. Wprowadzenie Układ regulacji rozmytej charakteryzuje się strukturą zawierającą bazę wiedzy oraz moduły rozmywania, wyostrzania i podejmowania decyzji. Wymienione człony tworzą regulator rozmyty, w którym dobierając odpowiednio jego parametry można uzyskać strukturę o wymaganej charakterystyce pracy.

Zasadniczym problemem przy projektowaniu układów regulacji jest dobór reguł regulatora [13]. Z zagadnieniem doboru reguł nierozłącznie wiąże się ważny problem dotyczący analizy stabilności i jakości regulacji badanego układu. Daje się zauważyć w literaturze [8, 13] wyraźny niedostatek ogólnych metod projektowania optymalnych układów z regulatorem rozmytym w sensie powszechnie akceptowalnych kryteriów. W układach regulacji rozmytej ze względu na występujące nieliniowości i brak postaci analitycznej regulatora, problem badania stabilności jest bardziej złożony niż w układach liniowych [4].

Do najczęściej stosowanych metod badania stabilności należą metody: Lapunowa, płaszczyzny fazowej, funkcji opisującej lub oparte na kryterium kołowym zwanym również w literaturze jako kryterium Kudrewicza-Cypkina [4].

Również ważnym zagadnieniem jest projektowanie układu regulacji z zapewnieniem zadanego wskaźnika jakości. Może nim być m.in. przeregulowanie, czas regulacji, wydatek energetyczny, uchyb w stanie ustalonym. W literaturze problem dotyczący jakości sterowania rozmytego poruszany jest raczej zdawkowo

Autor korespondujący: mgr inż. Piotr Woźnica, pp.woznica@gmail.com Artykuł recenzowany nadesłany 14.01.2015 r., przyjęty do druku 16.02.2015 r.

Zezwala się na korzystanie z artykułu na warunkach licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 3.0

i rozwiązywany najczęściej tylko w drodze badań symulacyjnych lub eksperymentalnych [13].

W niniejszym artykule podjęto problem analizy stabilności i jakości regulacji rozmytej, przy czym jako obiekt wykorzystano model laboratoryjny dwurotorowego systemu aerodynamicznego [1]. Najważniejszymi osobliwościami, jakimi charakteryzuje się dwukanałowy obiekt jest wielowymiarowość, nieliniowość, sprzężenia skrośne i opóźnienie [7–9].

2. Model obiektu Model analityczny rozpatrywanego obiektu można przedstawić w postaci układu równań różniczkowych zwyczajnych, opisujących zjawiska zachodzące w poszczególnych członach systemu [3, 7, 9].

Na podstawie znanych z literatury uproszczonego modelu silnika prądu stałego składającego się z członu inercyjnego drugiego rzędu oraz równania momentu belki w płaszczyźnie można przeprowadzić syntezę modelu o postaci przedstawionej na rys. 1 [1, 3, 9].

W oparciu o schemat blokowy przedstawiony na rys. 1 można wyznaczyć model w przestrzeni stanów w postaci [12]:  x 1  x 2   x 3  x 4

1 1 x1 + uα T1 T1 1 1 =− x2 + x1 T2 T2 1 = (a1x 22 + b1x 2 − bα x 3 − τ g sin x 4 ) Iα = x3

=−

(1)

gdzie x1, x2, x3, x4 – zmienne stanu: x1 – zmienna stanu silnika, x2 – prędkość obrotowa wału silnika, x3 – prędkość kątowa korpusu modelu TRAS, x4 – kąt nachylenia korpusu modelu TRAS, przy warunku początkowym

13

Analiza właściwości regulacji rozmytej dwurotorowego systemu aerodynamicznego Dla jednego z rozpatrywanych kanałów transmitancja obiektu (5) przyjmuje postać:

x i (0) = 0.

Równanie wyjścia zapisuje się jak w (2).

(2)

y α = kα x 4 + y α 0

.

Powyższe równania nieliniowe można zlinearyzować wokół

(6)

Powyższa postać transmitancji będzie wykorzystywana w dalszej syntezie regulatora i analizie częstotliwościowej.

3. Synteza regulatora rozmytego Algorytmy sterowania rozmytego pozwalają na wielokryterialny dobór struktury i jej parametrów, stosownie do właściwości sterowanego obiektu. Ponieważ wybrany obiekt sterowania cechuje się nieliniowością zdecydowano o wyborze nieliniowego regulatora rozmytego o strukturze Takagi-Sugeno o jednym wejściu i jednym wyjściu [4].

Nieliniowości obiektu regulacji najczęściej umiejscowione są w części statycznej i objawiają się zmianami zastępczego wzmocnienia. Sterowanie rozmyte umożliwia w wygodny sposób projektowanie algorytmów sterowania obiektami nieliniowymi szczególnie w przypadku, gdy charakter nieliniowości utrudnia ich opis za pomocą równań analitycznych.

Proces syntezy można przeprowadzić w trzech etapach.

W pierwszym etapie należy określić strukturę regulatora. Schemat struktury proponowanego regulatora został przedstawiony na rys. 2.

Rys. 1. Schemat blokowy jednego kanału modelu TRAS, gdzie T1 – stała czasowa silnika, a1, b1 – współczynniki równania nieliniowego, Iv – moment bezwładności belki, bv –współczynnik tarcia wiskotycznego, τv – współczynnik momentu pochodzącego od masy, αv0 – stała dobrana tak, aby przy x4 = π/2 sygnał αv = 0 Fig. 1. A block diagram of one channel TRAS model, where: T1 – motor time constant, a1, b1 – coefficients of non-linear equation, Iv – beam moment of inertia, bv – viscous friction – współczynnik, τv – torque factor coming from the mass, αv0 – constant, selected so that at x4 = π/2 signal αv = 0

ustalonego punktu pracy u0, x0. Linearyzację przeprowadzono przez rozwinięcie równania (1) w szereg Taylora. Zlinearyzowane równania można przedstawić w postaci macierzowej: ∆x = A∆x + B∆u1 , ∆y α = C∆x + D∆u1

(3)

gdzie:

Rys. 2. Struktura regulatora rozmytego, gdzie: y(t) – wartość regulowana, y0(t) – wartość zadana, e(t) – uchyb regulacji, ke – współczynnik wzmocnienia uchybu regulacji, fSAT(t) – funkcja nasycenia, FLC – sterownik rozmyty, u(t) – wartość sterująca Fig. 2. The structure of the fuzzy controller, where y(t) – the control value, y0(t) – setpoint, e(t) – the control error, ke – gain of control error, fSAT(t) – function of saturation, FLC – fuzzy controller, u(t) – value of control

Regulator składa się z sumatora, wzmacniacza uchybu regulacji ke, funkcji nasycenia fsat(t) oraz modułu sterownika rozmytego FLC. Wartość sterująca u(t) zawiera się w przedziale wartości [-1, 1].

Kolejnym etapem jest dobór odpowiedniej struktury modułu sterownika rozmytego. Funkcje przynależności (rys. 4) zostały przyjęte w postaci trójkątnej. Dzięki takiej postaci funkcji uzyskuje się charakterystykę regulatora złożoną jedynie z odcinków prostych. Liczebność zbioru funkcji przynależności dla wejścia można dobrać arbitralnie na podstawie badań symulacyjnych.

(4) Stosując transformatę Laplace’a do równania (3) przy założeniu zerowych warunków początkowych:

, po przekształceniach można zapisać: Y (s ) = G(s )U (s ) ,

gdzie

(5) przy

14

Rys. 3. Funkcje przynależności wejścia Fig. 3. Input membership functions

.

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Piotr Woźnica Funkcje przynależności zostały równomiernie rozmieszczone na osi odciętych.

W następnym etapie należy wyznaczyć zbiór reguł sterowania rozmytego. Reguły sterowania rozmytego określono w następującej postaci: Jeżeli e jest Ai, to u jest ui,

(7)

gdzie ui jest stałą liczbą rzeczywistą.

Zdefiniowano 5 reguł (7), do każdej reguły przyporządkowano następnik w postaci liczby rzeczywistej, której wartość określono na podstawie kołowego warunku stabilności układu.

Wartość wyjściową regulatora oblicza się na podstawie poszczególnych konkluzji ui. Dla struktur Takagi-Sugeno wzór na wartość sygnału wyjściowego przyjmuje standardową postać [4]:

∑ w ⋅u ∑ w r

u =

i

i =1 r

j =1

i

, w i = Ai (e),

(8) Rys. 4. Ilustracja graficzna warunku stabilności (10) Fig. 4. Graphic illustration of stability condition (10)

j

gdzie ui są wartościami następników poszczególnych reguł, wi jest stopniem spełnienia reguły, u przybiera wartość konkluzji finalnej, i = 1, 2, …, 5. Zależność (8) jest ważonym, unormowanym sumowaniem wartości następników poszczególnych reguł.

Powyższa funkcja jest odcinkowo liniowa. Dla stopnia przynależności do zbioru Ai równego 1, odpowiada następnik o wartości ui.

Dla zapewnienia warunków koniecznych do spełnienia kołowego kryterium stabilności wymaga się, aby dla zerowego uchybu regulacji e, wartość sterowania u również była zerowa, co zapewnia proponowany regulator.

4. Analiza stabilności układu regulacji rozmytej

G * (s) =

Dla potrzeb analizy stabilności badanego systemu wykorzystując kryterium kołowe, system nieliniowy (1), (2) został rozdzielony na liniową część dynamiczną Go oraz część statyczną nieliniową F (rys. 5).

Część liniowa powinna spełniać warunki: − wymierności (stopień licznika mniejszy niż stopień mianownika), − asymptotycznej stabilności (wszystkie bieguny leżą jedynie w lewej półpłaszczyźnie zespolonej, z wykluczeniem osi rzędnych).

Natomiast część nieliniowa powinna spełniać następujące warunki: − jednoznaczności – jednej wartości wejścia e odpowiada tylko jedna wartość wyjścia u, charakterystyka F(e) nie zawiera histerezy, − charakterystyka F(e) złożona jest jedynie z odcinków prostych, − F(0) = 0 (charakterystyka przechodzi przez początek układu współrzędnych).

Obiekt opisany transmitancją operatorową (6), po uwzględnieniu parametrów modelu laboratoryjnego [1] można opisać: Go (s) =

27 s(s + 2)(s 2 + 2s + 11)

Przez sektor rozumie się obszar ograniczony prostymi u = 0, u = k ·e (rys. 4).

Wymieniony warunek asymptotycznej stabilności nie jest warunkiem ograniczającym stosowalność kryterium kołowego.

Gdy transmitancja Go(s) opisująca liniową część dynamiczną obiektu nie spełnia tego warunku, można dodać do układu pierwotnego fikcyjne stopnie swobody, przekształcając ten układ w równoważny układ wtórny i spełnić tym warunek asymptotycznej stabilności. Fikcyjne stopnie swobody powinny zostać tak wprowadzone, aby nie zmieniać pierwotnych wejść i wyjść części liniowej i nieliniowej. Po przekształceniu układu pierwotnego (rys. 5a), uzyskuje się układ wtórny (rys. 5b) z elementami opisanymi według zależności:

G(s) 1 + β ⋅ G(s)

F * : u * = F (e) − β ⋅ e , gdzie b – współczynnik korekcyjny, będący dodatkowym fikcyjnym stopniem swobody przy warunku b> 0.

Dobierając odpowiednio wartość współczynnika korekcyjnego b można spełnić warunek asymptotycznej stabilności. Warunek sektora (10) należy zmodyfikować wprowadzając współczynnik korekcyjny b i wówczas przyjmuje on postać:

β ≤

f (e) ≤ β + k, e

∀e ≠ 0, e = 0 ⇒ u = 0.

(11)

(9)

Nieliniowa charakterystyka regulatora f (e), spełnia następujący warunek sektora [4]: 0≤

F (e) ≤ k, e

∀e ≠ 0, e = 0 ⇒ u = 0,

gdzie k – wzmocnienie graniczne, e – uchyb regulacji.

(10)

Rys. 5. Schemat pierwotny z dodanym współczynnikiem korekcji β a) oraz przekształcony schemat wtórny b) Fig. 5. Primary diagram with addition of a correction factor a) and converted into secondary diagram b)

15

Analiza właściwości regulacji rozmytej dwurotorowego systemu aerodynamicznego Zdefiniowane warunki (10) i (11) pozwalają jednoznacznie określić stabilność asymptotyczną nieliniowego układu regulacji. Ilustrację tego warunku przedstawiono na rys. 6. Do wyznaczenia wzmocnienia krytycznego regulatora rozmytego można wykorzystać sektor koła, co zostanie przedstawione w dalszej części opracowania.

Rys. 7. Przebieg czasowy odpowiedzi obiektu o transmitancji Go na wymuszenie skokiem jednostkowym Fig. 7. The time course of the response plant with transmittance Goconstraints step signal

1.5

1

Imaginary

0.5

Rys. 6. Ilustracja graficzna warunku stabilności (11) Fig. 6. Graphic illustration of stability condition (11)

0

-0.5

-1

-1.5

-2 -2

5. Badania symulacyjne

27 ⋅ e − sτ , s ( s + 2)( s 2 + 2 s + 11)

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

(12)

T

O

M

1 Real

2

3

4

Badania przeprowadzono dla przypadku 1° (t×t = 0,05 s, T = 1,2 s) i 3° (t×t = 1 s, T = 1,2 s).

Uwzględniając powyższe warunki (rys. 9) i założenia (10) można odczytać z charakterystyki Nyquista (rys. 11), wzmocnienie krytyczne k = 1/0,72 = 1,39. Dla wzmocnienia krytycznego układ z regulatorem liniowym znajduje się na granicy stabilności.

Następnie wyznaczono sektor koła zawierający się w przedziale [0, k ]= [0, 1,39].

Obiekt z opóźnieniem, opisany transmitancją Gz(s), może utracić stabilność przy dużym opóźnieniu względnym, tzn. kwalifikującym układ do przypadku 3°. W badaniach testowych przyjęto opóźnienie względne t/T = 0,83. Na podstawie charakterystyki Nyquista (rys. 11) stwierdza się niestabilność liniowego członu dynamicznego. Wówczas wprowadza się współczynniki korekcyjne b (rys. 5), dodając w ten sposób fikcyjne stopnie swobody. Przez

gdzie t jest czasem opóźnienia.

Na rys. 7 przedstawiono odpowiedź modelu obiektu o transmitancji Gz na wymuszenie skokowe.

Liniowa część dynamiczna obiektu opisana transmitancją Go(s) jest stabilna według kryterium Nyquista (rys. 8). Umożliwia to analizę stabilności układu przez ograniczenie jedynie górnej wartości wzmocnienia regulatora i wówczas jego charakterystyka przebiega w sektorze [0, k·e].

Według kryterium kołowego, układ regulacji jest globalnie stabilny, jeżeli środek koła usytuowanego na osi rzeczywistej leży całkowicie po lewej stronie wykresu charakterystyki amplitudowo-fazowej części liniowej (rys. 9a). Wartości współczynników k1 oraz k2 mogą przybrać wartości zerowe lub nieskończone. Dla przypadku, w którym k1 = 0, koło ograniczeń przyjmuje postać półpłaszczyzny (rys. 9b) [4].

Oceny wpływu opóźnienia na obiekt dokonano w oparciu o stosunek t/T, gdzie t– czas opóźnienia, T – stała czasowa liniowej części dynamicznej. Stosunek ten nazywany jest często opóźnieniem względnym. Według wartości opóźnienia względnego kwalifikuje się obiekty sterowania na następujące przypadki: 1°: t/T < 0,05 – „łatwe w sterowaniu”, 2°: t/T ≥ <0,05, 0,25 > – „średnio trudne w sterowaniu”, 3°: t/T ≥ 0,25 – „trudne w sterowaniu” [14].

16

0

Rys. 8. Charakterystyka Nyquista transmitancji obiektu Go Fig. 8. Nyquist diagram of plant with Go transmitance

Zakres badań obejmuje analizę wpływu opóźnienia i parametrów regulatora rozmytego na stabilność i jakość regulacji. Opóźnienie związane jest z postacią sygnału sterującego, właściwościami obiektu oraz opóźnieniami w transmisji danych i procesie przetwarzania.

Uwzględniając człon opóźnienia Gp = e-st w transmitancji (9) otrzymuje się transmitancję zastępczą Gz: G z ( s ) = Go ( s ) ⋅ G p ( s ) =

-1

Rys. 9. Ilustracja graficzna kołowego kryterium stabilności: a) usytuowanie koła ograniczeń części nieliniowej i charakterystyki amplitudowo-fazowej części liniowej, b) kryterium kołowe dla ograniczenia k1 = 0 Fig. 9. Graphic illustration of circle criterion stability: a) the location of the circle restriction nonlinear part and amplitude-phase characteristic linear part, b) criteria to circle restriction k1 = 0 A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Piotr Woźnica 2 1.8

Współczynnik jakości J

1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4

Rys. 10. Charakterystyka Nyquista dla obiektu z opóźnieniem względnym τ/T =0,04 Fig. 10. Nyquist diagram for plant with relative delay τ/T =0.04

0.2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

Rys. 12. Wykres całkowego współczynnika jakości w zależności od współczynnika korekcyjnego β dla wprowadzonego opóźnienia względnego: dolny τ/Tn = 0,04, środkowy τ/Tn = 0,18, górny τ/Tn = 0,83 Fig. 12. Chart of integral performance factor in relative correction factor β for relative delay introduced: lower τ/Tn = 0.04, middle, τ/Tn = 0.18, upper τ/ Tn = 0.83

Rys. 11. Charakterystyka Nyquista dla obiektu z opóźnieniem względnym τ/T = 0,83 Fig. 11. Nyquist diagram for plant with relative delay τ/T =0.83

wprowadzenie współczynnika korekcyjnego b uzyskuje się stabilizację otwartego układu, tzn. wszystkie bieguny transmitancji zastępczej Gz(s) w zamkniętej pętli ze współczynnikiem korekcji b leżą w lewej półpłaszczyźnie zespolonej. Po wprowadzeniu współczynnika korekcyjnego b rozpatruje się regulator z ograniczeniami zgodnie z rys. 6.

Z charakterystyki amplitudowo-fazowej (rys. 11) otrzymuje się k = 1/1,87 = 0,53, co określa sektor koła wynoszący [ b, b + k ]=[0,01, 0,54 ]. Wartości te wyznaczają sektor ograniczony prostymi b, b + k, w którym spełniony jest warunek stabilności asymptotycznej w układzie zamkniętym.

Wykorzystując wyznaczone wartości wzmocnień regulatora, można zaprojektować system rozmyty o nieliniowej charakterystyce statycznej i wzmocnieniu maksymalnemu odpowiadającemu współczynnikom kryterium kołowego (10), (11), który będzie stabilny asymptotycznie dla maksymalnego opóźnienia wyrażonego w transmitancji Gz (12).

Wprowadzenie dodatkowego współczynnika korekcyjnego b, stabilizującego układ otwarty z opóźnieniem wpływa na jakość regulacji. W badaniach symulacyjnych przeprowadzono analizę jakości regulacji dla przykładowych wartości współczynnika korekcyjnego b.

Ocenę jakości sterowania przeprowadzono w oparciu o całkowy wskaźnik jakości przebiegu wielkości regulowanej zdefiniowany ogólną zależnością: (13) gdzie tz – czas symulacji.

Na rysunkach 12 i 13 przedstawiono wykresy obrazujące wartości wskaźnika jakości (13) w zależności od wartości b oraz czasu opóźnienia t.

Rys. 13. Wykres zależności wskaźnika jakości J od współczynnika korekcyjnego β i opóźnienia względnego τ/Tn Fig. 13. A plot of the performance index J relative correction factor β and the relative delay τ/Tn

Przy większych opóźnieniach uzyskuje się gorszą jakość układu regulacji. Przy czym jakość zależy również od współczynnika korekcyjnego b. Najlepsze wskaźniki jakości uzyskuje się przy małych wartościach współczynnika korekcyjnego b.

6. Podsumowanie W artykule przeprowadzono analizę pracy układu z regulatorem rozmytym dla dwurotorowego systemu aerodynamicznego.

Przedstawiono metodę projektowania stabilnego regulatora rozmytego w oparciu o częstotliwościowe metody badania stabilności układów nieliniowych.

Zaprezentowano metodę syntezy układu regulacji rozmytej z wykorzystaniem przedstawionego kryterium stabilności. Dla spełnienia warunku stabilności charakterystyka statyczna regulatora powinna zawierać się w wyznaczonym sektorze, który określony jest przez dobór właściwego współczynnika korekcyjnego b oraz wzmocnienia granicznego k. Pokazano, że wartość b powinna spełniać warunek b > 0 oraz być optymalna, tzn. przyjmować wartości dla minimum wskaźnika jakości (13) (rys. 12).

Istotny wpływ na stabilność pracy zamkniętego układu regulacji rozmytej ma opóźnienie wynikające z właściwości obiektu, transmisji danych i procesu ich przetwarzania. W obecności opóźnień, kryterium kołowe przyjmuje postać sektora ogranicza-

17

Analiza właściwości regulacji rozmytej dwurotorowego systemu aerodynamicznego 7. Gorczyca P., Rosół M., Turnau A., Marchewka D., Kołek K., Model and identification of aerodynamic one rotor system, „Modelowanie inżynierskie”, nr 49, 12–17, 2013.

8. Harlanova E., Yordanova S., Ivanov Z., Dimitrov L., Multivariable Fuzzy Logic Control of Aerodynamic Plant, Proceedings of the 1st International Conference on Manufacturing Engineering, Quality and Production Systems (Vol. II), 365–370, 2009.

9. Woźnica P., Problemy sterowania rozmytego wybranym obiektem nieliniowym na przykładzie dwurotorowego systemu aerodynamicznego – wybrane zagadnienia, Praca dyplomowa magisterska, Politechnika Opolska, Opole 2013.

10. Kaczorek T., Teoria układów regulacji automatycznej, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1977.

11. Kudrewicz J., Częstotliwościowe metody w teorii nieliniowych układów dynamicznych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1970.

12. Woźnica P., Modelowanie dwurotorowego systemu aerodynamicznego z wykorzystaniem systemu neurorozmytego, „Pomiary Automatyka Robotyka”, 86–91, 6/2014, DOI: 10.14313/PAR_208/86.

13. Wiktorowicz K., Zajdel R., O doborze reguł sterowania dla regulatora rozmytego, „Pomiary Automatyka Kontrola”, 44–46, 1/2005.

14. Modelowanie, diagnostyka i sterowanie nadrzędne procesami. Implementacja w systemie DiaSter, pod redakcją J. Korbicza i J.M. Kościelnego, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2009.

jącego w postaci prostych różnych od zera. Charakterystyka statyczna regulatora powinna zawierać się w wyznaczonym sektorze.

Przedstawione kryterium jest rekomendowane dla systemów jednowymiarowych. Istnieje możliwość rozszerzenia kryterium dla układów wielowymiarowych, jednak kryterium to daje dobre wyniki jedynie w prostszych przypadkach, to znaczy takich dla których wielowymiarową charakterystykę nieliniową można sprowadzić poprzez liniowe operacje do postaci u = f(e) = f(kT e), gdzie k – wektor współczynników wzmocnienia.

Bibliografia 1. INTECO Ltd., Two Rotor Aero-dynamical System. User’s manual, Kraków 2010.

2. Czemplik A., Modele dynamiki układów fizycznych dla inżynierów, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2008.

3. Laboratorium teorii sterowania i podstaw automatyki, pod redakcją Mariana Błachuty, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 1998.

4. Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 1999.

5. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2012.

6. Halawa J., Symulacja i komputerowe projektowanie dynamiki układów sterowania, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2007.

Analysis of Fuzzy Control Properties of Two-rotor Aerodynamic System Abstract: The paper deals with an analysis of the properties of fuzzy control system for two-rotors

aerodynamic system as a multidimensional nonlinear plant with delay. The paper presents a synthesis of the fuzzy controller with Takagi-Sugeno structure. The issue of stability studies and the performance was discussed. To study the stability criterion used loaders, and to assess the quality of regulations adopted mean square error criterion. Set quality criteria regulating the relationship of the correction factor. The quality criteria regulating the relationship of the correction factor were set.

Keywords: stability of fuzzy control, circle criterion, two-rotor aerodynamic system

mgr inż. Piotr Woźnica pp.woznica@gmail.com

Doktorant w Instytucie Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej. Zainteresowania: sztuczna inteligencja, modelowanie nieliniowych systemów dynamicznych, układy regulacji rozmytej, systemy neuronoworozmyte.

18

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015, 19–24, DOI: 10.14313/PAR_216/19

Manewry wykonywane przez samolot podczas omijania ruchomej przeszkody dla wybranych scenariuszy Jerzy Graffstein

Instytut Lotnictwa, al. Krakowska 110/114, 02-256 Warszawa

Streszczenie: W pracy zostały przedstawione zależności między zmiennymi opisującymi relacje

zachodzące między samolotem a ruchomą przeszkodą. Sformułowano warunki określające możliwość wystąpienia zagrożenia w postaci kolizji. Drugim istotnym celem określenia zmiennych było stworzenie przesłanek do wyboru parametrów manewru antykolizyjnego i położenia samolotu, w którym konieczne jest rozpoczęcie manewru. Przeanalizowano różne scenariusze ruchu samolotu i przeszkody oraz ich wzajemnego usytuowania. Zaproponowano strukturę procesu wyboru parametrów odpowiedniego manewru antykolizyjnego. Rozważania zostały zilustrowane przykładami komputerowej symulacji lotu samolotu w czasie omijania ruchomej przeszkody.

Słowa kluczowe: unikanie kolizji, scenariusze konfliktu, procedury unikania kolizji, numeryczna symulacja dynamika lotu

1. Wprowadzenie Obecnie obserwuje się dynamiczny rozwój metod wspomagających proces sterowania lotem samolotu. Dotyczy to szczególnie sytuacji zagrożenia bezpieczeństwa lotu. Jednym z istotnych zagrożeń jest kolizja z ruchomą przeszkodą. Trwają intensywne prace zmierzające do stworzenia rozbudowanych systemów antykolizyjnych. Ma to bezpośredni związek ze wzrostem natężenia ruchu obiektów latających oraz przewidywanym wprowadzeniem do eksploatacji obiektów bezpilotowych. Stawiane są coraz większe wymagania odnośnie bezpieczeństwa lotu pilotowanych obiektów.

W dostępnych publikacjach naukowych dotyczących omawianego zagadnienia przedstawiane są elementy strategii unikania kolizji z różnymi przeszkodami [8]. Rozważane są sposoby określenia wykrycia zagrożenia kolizji [1, 6] oraz metody sterowania manewrami omijania przeszkód dla wybranych scenariuszy [5, 9]. Powstające rozwiązania i metody matematycznego podejścia do omawianego zagadnienia różnią się: przyjętymi geometrycznymi reprezentacjami przeszkód, rodzajem obiektu biorącego udział w ruchu, rodzajem przeszkody, sposobem uzyskiwania informacji o przeszkodzie itp.

Bezpieczny manewr antykolizyjny jest to taki ruch obiektu, w którym odległość między dowolnym jego punktem i dowol-

Autor korespondujący: Jerzy Graffstein, jgraff@ilot.edu.pl Artykuł recenzowany nadesłany 11.12.2014 r., przyjęty do druku 25.02.2015 r.

Zezwala się na korzystanie z artykułu na warunkach licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 3.0

nym punktem przeszkody nie jest mniejsza niż założona wartość określana jako margines bezpieczeństwa rCMB. Jego wartość zależy od szeregu czynników, z których wybrane opisano w publikacjach [3, 4]. Możliwość bezpiecznego uniknięcia kolizji z wcześniej nieznanymi przeszkodami zależy od wielu czynników, w tym przede wszystkim od możliwości manewrowych lecącego obiektu, rozmieszczenia przeszkód, ich wielkości, parametrów ich ruchu, oraz odległości między obiektem a przeszkodą w chwili jej wykrycia, oraz dokładności danych charakteryzujących przeszkodę. Znajomość wspomnianej odległości oraz parametrów ruchu obiektu i przeszkody umożliwiają określenie rodzaju najbardziej odpowiedniego manewru antykolizyjnego i jego parametrów [2, 5, 6]. Szczególnym rodzajem manewru antykolizyjnego jest manewr awaryjny. Jest wykonywany w sytuacji deficytu czasu i przestrzeni w warunkach bliskich granicy możliwości manewrowych obiektu.

Istotnym zagadnieniem jest kształtowanie przebiegu lotu po uniknięciu zderzenia z przeszkodą. Następuje wtedy faza omijania ruchomej przeszkody, a po jej zakończeniu samolot jest sprowadzany do lotu wzdłuż wybranego odcinka trajektorii lub do arbitralnie wybranego punktu. Najczęściej przyjmuje się powrót samolotu do lotu wzdłuż ostatniego odcinka trajektorii najkrótszą drogą lub w najkrótszym czasie.

2. Założenia i sposób kształtowania manewrów antykolizyjnych W procesie analizy zagrożenia wystąpienia kolizji i przebiegu manewru antykolizyjnego istotne znaczenie ma sposób przyjętej geometrycznej reprezentacji przeszkód, które występują w otoczeniu trajektorii ruchu latającego obiektu. Obiektom ruchomym zwykle nadawane są reprezentację typu: kula, walec

19

Manewry wykonywane przez samolot podczas omijania ruchomej przeszkody dla wybranych scenariuszy

Detektor Przeszkód

Punkt Przecięcia Trajektorii

Kinematyka Samolotu

Warunek Kolizji

Urządzenia Pilotażowo Nawigacyjne

Wybór Manewru Antykolizyjnego

Samolot

Czas Rozpoczęcia Manewru

Automatyczne Sterowanie

Kinematyka Przeszkody

Przeszkoda

Baza Manewrów Antykolizyjnych

Rys. 1. Ideowy schemat przebiegu procesu wyboru odpowiedniego antykolizyjnego manewru Fig. 1. The structure of the process of searching of the appropriate anti collision manoeuvre

lub rzadziej elipsoida [6]. Obiekt ruchomy poruszający się po powierzchni Ziemi lub przemieszczający się nad nią na małej wysokości można zastąpić walcem. Jego podstawa leży na powierzchni Ziemi. Przesądza to o braku możliwości ominięcia wybranego obiektu przez zmniejszenie wysokości i przelot poniżej jego położenia. W celu przeprowadzenia analizy zmiennych kinematycznych do rozmiaru danej geometrycznej figury, reprezentującej przeszkodę, dodawane są wymiar samolotu zagrożonego kolizją oraz wielkość przyjętego marginesu bezpieczeństwa rCMB. W pracy przyjęto, że przeszkoda jest reprezentowana przez kulę. W dalszej części pracy skupiono się na rozważaniach dotyczących wybranej klasy scenariuszy ruchu obiektów spełniających następujące założenia: − trajektoria manewru antykolizyjnego jest rozpatrywana w płaszczyźnie poziomej, − samolot i przeszkoda przed rozpoczęciem omijania nie wykonują żadnych manewrów, − w czasie omijania przeszkoda nie wykonuje żadnych manewrów, − ruch samolotu i przeszkody odbywa się na stałych równych sobie wysokościach, − przemieszczanie się samolotu i przeszkody odbywa się w płaszczyźnie poziomej ze stałymi prędkościami, − wektory prędkości przeszkody i samolotu mają zbliżoną wartość modułu.

Przyjęto, że wszystkie wielkości kinematyczne samolotu i przeszkody są znane. Omówione w dalszej części pracy scenariusze różnią się między innymi wartościami kąta, pod którym przecinają się trajektorie. Dla omawianych scenariuszy wybrana została klasa manewrów antykolizyjnych. Charakterystyczną ich cechą jest znaczny kąt przechylenia (od 40° do 60°) w celu szybkiego ominięcia przeszkody i powrotu najkrótszą drogą do lotu wzdłuż wcześniej realizowanego odcinka trajektorii. Znacznie większa prędkość przeszkody, w porównaniu do szybkości przemieszczania się samolotu, wymagać będzie innych parametrów manewru antykolizyjnego, między innymi zastosowania zakrętów o innym promieniu.

Analiza różnych scenariuszy, jakie występują podczas zbliżania się samolotu do ruchomej przeszkody, powinna uwzględniać następujące charakterystyczne dane: − odległość między obiektami, − kierunek prędkości obiektów, − wielkość prędkości obiektów, − kąt przecięcia się trajektorii obiektów.

20

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

Ostatnia z wymienionych wielkości wynika z pozostałych.

Wszystkie w sposób istotny wpływają na procedurę przygotowania właściwego manewru antykolizyjnego. Ważnym elementem w kształtowaniu manewru antykolizyjnego jest położenie samolotu względem przeszkody w momencie, gdy osiąga ona punkt przecięcia trajektorii PPT. Najbardziej krytycznym przypadkiem jest konfiguracja, w której przy braku manewru antykolizyjnego przeszkoda i samolot osiągają jednocześnie punkt PPT. Wcześniejsze osiągnięcie przez przeszkodę punktu PPT powoduje zwiększenie marginesu bezpieczeństwa przy zachowaniu wybranego manewru antykolizyjnego zgodnie z zasadami podanymi w dalszej części pracy. Gdy przeszkoda znajdzie się później niż samolot w punkcie PPT, to w trakcie manewru omijania wykonywane są skręty w przeciwną stronę, w porównaniu z wcześniej rozważanym manewrem.

3. Proces wyboru odpowiedniego manewru omijania Przygotowanie i wybór odpowiedniego manewru ominięcia ruchomej przeszkody jest operacją złożoną i stanowi istotny element wspomagania automatycznego sterowania lotem samolotu. W związku z tym zaproponowano strukturę procesu wyboru parametrów odpowiedniego manewru przedstawioną na schemacie (rys. 1). Detektor przeszkód wykrywa przeszkodę i określa jej położenie w przestrzeni oraz wylicza wektor jej liniowej prędkości. Wielkości kinematyczne samolotu są mierzone przez odpowiednie pokładowe urządzenia pilotażowo-nawigacyjne. Na podstawie tych informacji wyliczany jest przybliżony punkt przecięcia trajektorii rozważanych obiektów.

W każdym kroku, w którym następuje odczyt nowych informacji o przeszkodzie dokonywane jest sprawdzenie, czy wykryto nową przeszkodę i czy zaistniało niebezpieczeństwo kolizji z przeszkodą. Jeśli tak, to wyliczany jest kąt między przecinającymi się trajektoriami i czas osiągnięcia punktu przecięcia PPT przez przeszkodę i samolot. Wybór odpowiedniego manewru z bazy manewrów antykolizyjnych dokonywany jest na podstawie wyliczonego kąta przechylenia samolotu ‒ eksperymentalna zależność (1) dla danych rozmiarów przeszkody i samolotu oraz przyjętego marginesu bezpieczeństwa rCMB. Następnie określany jest właściwy kierunku zakrętu. Ostatnią niezbędną daną do wyznaczenia jest czas uruchomienia manewru antykolizyjnego, po którym następuje jego automatyczne wykonanie.

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Jerzy Graffstein

4. Wybrane parametry manewrów antykolizyjnych

samolotem i przeszkodą, a także dla prędkości samolotu VS i przeszkody VP na podstawie zależności:

Wybrany manewr omijania ruchomej przeszkody charakteryzuje się określonym kątem przechylenia, który dla wcześniej przyjętej wartości promienia rCMB powinien spełniać warunek: ΦZ ≥ (rCMB − bd ) / ad

(1)

Dla rozważanego typu samolotu (I23 Manager) lecącego z prędkością V = 50 m/s użyte współczynniki przyjmują wartości ad = 1,73 i bd = –14,80. Obliczenia zostały wykonane na podstawie wyników symulacji lotu samolotu dla trzech różnych kątów przechylenia (40°, 50° i 60°), a następnie zaprezentowane na wykresie (rys. 2).

trMO = rSP / (VS + VP ) − tOT

Innym szczególnym przypadkiem jest przecinanie się trajektorii samolotu i przeszkody pod kątem prostym. Współrzędne punktu przecięcia PPT(xPT, yPT) można wyliczyć z zależności: x PT = (bP − bS ) / ( ΨVS − ΨVP )

(6)

yPT = ΨVS (bP − bS ) / ( ΨVS − ΨVP ) + bS

(7)

gdzie współczynniki bS i bP wynoszą:

150

y [m]

100 50 0

Φ=400 Φ=500

-50

Φ=600

-100 0

100

200

300 400 x [m]

500

600

700

Gdy samolot i przeszkoda poruszają się po tej samej prostej, wektory ich prędkości mają ten sam kierunek ale przeciwne zwroty, to wzajemne zbliżanie się do siebie tych obiektów spowoduje ich zderzenie. W takiej sytuacji wyliczany jest czas, po którym samolot znajdzie się w strefie zakazanej, czyli w obrębie koła o promieniu rCMB i środku w punkcie PPT :

tOT = at ΦZ + bt

(3)

Staramy się, aby samolot znajdujący się w punkcie PTmax, miał najmniejszą odległość od przeszkody ale nie mniejszą od założonej rCMB. Dla identycznych warunków obliczeniowych zastosowanych w (1) określono podobnie wartości współczynników: at = 0,026 i bt = 5,33 występujące w zależności (3), analogicznie jak w [2]. Wybrany z bazy manewr omijania przeszkody sprawdzany jest pod względem długotrwałości jego wykonania zgodnie z nierównością: tZG ≥ tOT

dSZ =

(2)

W celu uniknięcia kolizji z ruchomą przeszkodą wybierany jest manewr omijania uwzględniający bezpieczną wartość promienia rCMB zgodnie z zależnością (1). Wyliczony zostaje potrzebny czas od momentu rozpoczęcia manewru omijania do osiągnięcia punktu PTmax, w którym samolot osiąga maksymalną odległość od wcześniej realizowanego odcinka zaplanowanej trasy:

(4)

Istotnym problemem z uwagi na bezpieczeństwo ruchu samolotu jest dobór czasu trMO (od momentu wykrycia przeszkody), po którym należy rozpocząć manewr omijania ruchomej przeszkody. Wyliczany jest on dla znanej odległości rSP między

bS = yOS − ΨVS xOS

(8)

bP = yOP − ΨVP xOP

(9)

Warunek zagrożenia kolizją w rozważanym scenariuszu można sprowadzić do sprawdzenia, czy wystąpiły dwa fakty: 1) punkt położenia samolotu (xOS, yOS) znajdzie się w otoczeniu punktu PPT w czasie z przedziału (tS1, tS2) oraz 2) położenie przeszkody (xOP, yOP) będzie w tym samym otoczeniu w przedziale czasu (tP1, tP2). Wspomniane otoczenie ma promień rCMB, odległość samolotu od PPT wynosi dSZ, a od przeszkody dPZ. Granice wymienionych przedziałów można obliczyć z następujących zależności:

Rys. 2. Trajektoria samolotu podczas manewrów omijania ruchomej przeszkody Fig. 2. The trajectory of the aircraft during avoidance maneuvers moving obstacles

tZG = (rSP − rCMB ) / (VS + VP )

(5)

dPZ =

tS 1 = (dSZ − rCMB ) /VS

(10)

tS 2 = (dSZ + rCMB ) /VS

(11)

(xPT

2

2

− xOS ) + (yPT − yOS )

(12)

tP 1 = (dPZ − rCMB ) /VP

(13)

tP 2 = (dPZ + rCMB ) /VP

(14)

(xPT

2

2

− xOP ) + (yPT − yOP )

(15)

Podobnie jak dla poprzedniego scenariusza staramy się, aby samolot osiągnął maksymalną odległość gdy przeszkoda znajdzie się w punkcie PPT. Warunek zagrożenia kolizją w rozważanym scenariuszu ruchu samolotu i przeszkody opisują następujące nierówności: tS 1 ≥ t P 1

∧

tS 1 ≤ t P 2

∨

tS 2 ≥ t P 1

∧

tS 2 ≤ tP 2 (16)

W rozważanym przypadku czas (od momentu wykrycia przeszkody), po którym należy rozpocząć manewr omijania ruchomej przeszkody wyliczany jest na podstawie zależności: trMO = dSZ /VS − tOT

(17)

Kolejne scenariusze dotyczą przecinania się trajektorii obiektów pod kątem mniejszym niż 90°, i większym co do wartości bezwzględnej od zera. Omawiana sytuacja stwarza trudności na etapie wykrycia przeszkody (szczególnie przy kątach bliskich zera) z powodu ograniczonego kąta widzenia przez urządzenia detekcyjne. Spotykane wielkości tego kąta to między innymi 156° [7]. Współrzędne punktu PPT przecięcia się trajektorii określają zależności (6) i (7). Warunek zagrożenia kolizją ma formę zgodną z (16). Występujące w (16) wartości granic opisują następujące wzory:

21

80

40

60

30

40

20

20

10

ΨVR [deg]

Φ [deg]

Manewry wykonywane przez samolot podczas omijania ruchomej przeszkody dla wybranych scenariuszy

0 -20

0 -10

Φ=40 Φ=500 Φ=600 0

-40 -60

Φ=400 Φ=500 Φ=600

-20 -30

-80

-40 0

2

4

6

8 10 t [s]

12

14

16

18

0

Rys. 3. Kąt przechylenia samolotu w czasie manewrów omijania Fig. 3. Roll angle of the aircraft during the avoidance manoeuvres

)) /VS

900

)) /VS

(19)

(

)) /VP

(20)

(

)) /VP

(21)

tP 1 = dSZ − (rCMB / cos ΨVS − ΨVP tP 2 = dSZ + (rCMB / cos ΨVS − ΨVP

I

A

R

16

18

600 500 400

200 100 0 2

4

6

8 10 t [s]

12

14

16

18

Rys. 5. Odległość samolotu od przeszkody w czasie manewrów omijania Fig. 5. Aircraft-to-obstacle distance during the passing manoeuvre

200

Do symulacji zastosowano model matematyczny dynamiki samolotu typu I23 Manager zgodnie z [3, 6].

Układ równań różniczkowych opisujących ruch samolotu rozwiązywany był za pomocą oprogramowania MATLAB, z użyciem procedury rk4, z krokiem 0,01 s. W trakcie symulacji ruchu samolotu wykonującego złożony manewr ominięcia ruchomej przeszkody uzyskano cały szereg zmiennych opisujących ten ruch.

Do obliczeń przyjęto wcześniej wymienione założenia i wartości istotnych zmiennych zgodnie z tab. 1.

Do rozważań przyjęto trzy scenariusze ruchu samolotu i przeszkody. Każdy M

14

300

5. Wyniki symulacji wybranych manewrów omijania

O

12

700

0

P

8 10 t [s]

Φ=400 Φ=500 Φ=600

800

Dla kątów przecięcia się trajektorii większych niż 90° i mniejszych niż 180° zależności od (18) do (21) zostają bez zmian, a w (16) ulegają zamianie tP1 na tP2 i tP2 na tP1. Dla dwóch ostatnich scenariuszy moment (liczony od wykrycia przeszkody), w którym należy rozpocząć manewr omijania ruchomej przeszkody wyliczany jest z zależności (17).

22

6

1000

(18)

(

tS 2 = dSZ + (rCMB / tg ΨVS − ΨVP

4

Rys. 4. Kąt wektora prędkości samolotu w płaszczyźnie horyzontalnej w czasie manewrów omijania Fig. 4. Angle of velocity vector in horizontal plane during the passing manoeuvre

rSP [m]

(

tS 1 = dSZ − (rCMB / tg ΨVS − ΨVP

2

150 100 50 SAMOLOT

4

3

PRZESZKODA

5

6

2

1

7

0

7

-50

6

5

4

3

2

1

-100 -150 -200 -100

0

100

200

300

400

500

600

700

Rys. 6. Trajektoria samolotu i przeszkody – scenariusz 1 Fig. 6. Trajectory of aircraft and obstacle – scenario 1

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Jerzy Graffstein 300

czasu rozpoczęcia manewru omijania trMO (5) na przykładzie trzeciego scenariusza.

Linią przerywaną oznaczono przyjętą dopuszczalną wartość minimalnej odległości trMO dla rozważanego scenariusza.

Dopuszczalny zakres wartości rSPmin uzyskany podczas zaproponowanego manewru wynosi od 90 m do 94,3 m i występuje na odcinku czasu o długości 1,5 s. W tym przedziale wrażliwość odległości rSPmin na zmiany czasu trMO wynosi poniżej 2,9 m/s.

7

1

PRZESZKODA

250 200

6

5

2 3 4

3

150

4 5

100

2

6

SAMOLOT

50

7

1

0 -50 -100

0

100

200

300

400

500

600

700

Rys. 7. Trajektoria samolotu i przeszkody – scenariusz 2 Fig. 7. Trajectory of aircraft and obstacle – scenario 2

Tabela 1. Parametry symulowanych scenariuszy Table 1. Parameters of the simulated scenarios Lp.

FSZ [°]

VS [m/s]

YVS [°]

VP [m/s]

YVP [°]

400

yVP [°]

rSP [m]

300

1.

40

50

0

40

180

180

559,6

200

2.

50

50

40

25

300

65

322,8

100

PRZESZKODA

1 2

4 3

SAMOLOT

3.

60

50

0

72

140

140

721,8

0

6

4

2

1

3

5

7

5 -100

6 -200

7 -300

-400 -100

0

100

200

300

400

500

600

1.5

2

Rys. 8. Trajektoria samolotu i przeszkody – scenariusz 3 Fig. 8. Trajectory of aircraft and obstacle – scenario 3

96 92 88

rSPmin [m]

z tych scenariuszy charakteryzuje się innymi parametrami manewru omijania, różnymi prędkościami przeszkody i kątami przecięcia trajektorii. W dalszej części pracy zostaną przedstawione przebiegi położenia kątowe samolotu i wybranych trajektorii samolotu oraz przeszkody.

Do ominięcie ruchomej przeszkody i powrotu na wcześniej realizowany odcinek trajektorii niezbędne było wykonanie trzech zakrętów powodujących zmianę kąta wektora prędkości samolotu (rys. 4). Pierwszy i trzeci w lewo, a drugi w prawo. Każdemu z nich towarzyszyło to samo zadane przechylenie (rys. 3) o wielkości zależnej od rozpatrywanego scenariusza, zgodnie z tabelą 1.

Pierwszy zakręt zapewnił uniknięcie kolizji, drugi pozwolił na bezpieczne ominięcie przeszkody a trzeci zapewnił powrót do lotu wzdłuż wybranego odcinka trajektorii realizowanego przed rozpoczęciem manewru. Uzyskane w trakcie symulacji przebiegi kąta przechylenia (z wymienionymi fazami) dla rozpatrywanych scenariuszy pokazano na rys. 3.

Opisanemu ruchowi samolotu towarzyszą pokazane zmiany kąta wektora prędkości samolotu przedstawione na rys. 4.

W całym uzyskanym zakresie zmian kąta YVS można wyodrębnić, jak dla kąta przechylenia, podobne obszary: pierwszy odpowiedzialny za uniknięcie kolizji, następny służący ominięciu przeszkody, i ostatni zapewniający powrót do lotu z wcześniej przyjętym kierunkiem poruszania się.

Sposób rozwiązania konfliktu ruchu samolotu i przeszkody dla rozpatrywanych scenariuszy ilustrują przebiegi trajektorii obu obiektów (rys. 6, 7, 8). Kolejne położenia samolotu i przeszkody zaznaczono na trajektorii w odstępach co 2 s i ponumerowano od 1 do 7. Mniejsze okręgi reprezentują samolot, a większe okręgi symbolizują przeszkodę. Początkowe położenie obu tych obiektów zostało wyróżnione okręgiem narysowanymi linią przerywaną. Dla rozważanych sytuacji zmiany odległości przeszkody od samolotu miały odmienny przebieg (rys. 5). Różne są kąty nachylenia linii przedstawiającej ten parametr oraz kształt krzywej w otoczeniu wartości minimalnej.

Na rys. 9 przedstawiono wykres zmian minimalnej odległości samolotu od przeszkody rSPmin w funkcji błędu wymaganego

84 80 76 72 -1.5

-1

-0.5

0 0.5 ∆trMO [s]

1

Rys. 9. Minimalna odległość samolotu od przeszkody w funkcji błędu czasu rozpoczęcia manewru omijania – scenariusz 3 Fig. 9. Minimal aircraft-to-obstacle distance treated as functions of the time error of the passing manoeuvre starting – scenario 3

23

700

Manewry wykonywane przez samolot podczas omijania ruchomej przeszkody dla wybranych scenariuszy

6. Wnioski

Bibliografia

W pracy przedstawiono wybrane scenariusze zagrożenia kolizją z ruchomą przeszkodą oraz odpowiednie manewry stanowiące reakcję na te zagrożenia. Zawarta w pracy metoda rozwiązania opisanego problemu dotyczy szerszego zakresu scenariuszy ruchu obiektów. W trakcie zasymulowanych lotów wykonane zostały manewry antykolizyjne o odmiennych parametrach ruchu samolotu. Uzyskane wyniki z tej symulacji pozwoliły na sformułowanie następujących wniosków: − Zaproponowane manewry ominięcia przeszkody pozwoliły bezpiecznie doprowadzić samolot do strefy niezagrożonej kolizją, a następnie do lotu wzdłuż ostatnio realizowanego odcinka zaplanowanej trasy. − W trakcie realizacji zasymulowanych manewrów osiągnięto krótki czas wyeliminowania zagrożenie kolizji i szybki powrót do lotu wzdłuż żądanej trasy. − Między rozpatrywanymi scenariuszami wystąpiły znaczne różnice minimalnych odległości samolotu od przeszkody, dla których konieczne było rozpoczęcie zaproponowanego manewru antykolizyjnego. − Uzyskano niski poziom wrażliwości marginesu bezpieczeństwa manewru omijania na zmiany czasu jego rozpoczęcia. − Oszacowanie zadanego zasięgu detektora przeszkód wymaga uwzględnienia nie tylko wymienionych w pracy parametrów związanych z dynamiką samolotu, ale również czasu realizacji przedstawionego algorytmu na wybranej platformie obliczeniowej oraz wpływu różnego rodzaju zakłóceń.

1. Ariyur K.B., Lommel P., Enns D.F., Reactive in flight obstacle avoidance via radar feedback, Portland 2005, 2978‒2982.

2. Benayas J.A., Fernández J.L., Sanz R. Diéguez, A.R., The beam-curvature method: a new approach for improving local tealtime obstacle avoidance, “The International Federation of Automatic Control”, 2002.

3. Blajer W., Graffstein J., Manewr antykolizyjny wykorzystujący teorię ruchu programowego, „Mechanika w lotnictwie”, 2012, 597‒613.

4. Graffstein J., Wpływ charakterystyk obiektu i przebiegu jego ruchu na parametry układu stabilizacji lotu. „Mechanika w lotnictwie”, 2008, 109‒126.

5. Graffstein J., Wpływ wybranych zmiennych stanu na dokładność toru lotu samolotu podczas automatycznie wykonywanego manewru. „Prace Instytutu Lotnictwa”, 202/2009, 51‒64.

6. Graffstein J., Elementy procesu wykrycia zagrożenia kolizją i automatycznie sterowany manewr awaryjny. „Pomiary Automatyka Robotyka”, 2/2012, 383‒387.

7. Graffstein J., Anti-collision system with radar obstacle detector. „Pomiary Automatyka Robotyka”, 2/2013, 171‒175.

8. Lalish E., Morgansen K.A., Tsukamaki T., Decentralized Reactive Collision Avoidance for Multiple Unicycle-TypeVehicles, “American Control Conference”, 2009, 5055‒5061.

9. Shim D.H., Sastry S., An evasive maneuvering algorithm for UAVs in see-and avoid situations, “American Control Conference”, 2007, 3886‒3891.

Manoeuvres Performed by the Aircraft During Avoidance of a Moving Obstacle for the Selected Scenarios Abstract: The article presents the relations describing variables between an aircraft and a moving

obstacle. Conditions determining the threat of possible collision were formulated. The second important task for determining these variables was to create prerequisites for selection of anti collision manoeuvre and position of the aircraft where the manoeuvre is to be started. Various scenarios of the motion of the aircraft and obstacle as well as their relative positions were analysed. The structure of the process of searching for the parameters of the appropriate anti collision manoeuvre was proposed. Discussion is illustrated by the examples of computer simulations of flight of the aircraft when passing by a moving obstacles.

Keywords: collision avoidance, conflict scenario, obstacle avoidance procedure, numerical simulation of flight dynamic

dr inż. Jerzy Graffstein jgraff@ilot.edu.pl

Adiunkt w pionie Centrum Technologii Kosmicznych Instytutu Lotnictwa. Jego zainteresowania naukowe obejmują zagadnienia modelowania dynamiki ruchu obiektów latających, automatyczne sterowania lotem wzdłuż zadanej trajektorii, oraz zagadnienia autonomicznych systemów antykolizyjnych w zastosowaniach lotniczych.

24

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015, 25–29, DOI: 10.14313/PAR_216/25

Realizacja sterowania zespołem manipulatorów za pomocą wybranych mikrokontrolerów AVR oraz PSoC Rafał Kociszewski, Szymon Kochanowski Politechnika Białostocka, Wydział Elektryczny, ul. Wiejska 45A, 15-351 Białystok

Streszczenie: W pracy przedstawiono problematykę realizacji sterowania zespołem manipula-

torów za pomocą wybranych mikrokontrolerów 8-bitowych. Wykorzystano w tym celu układ nowej serii ATXmega rodziny AVR oraz układ należący do programowalnej rodziny PSoC. Pokazano, że generowanie synchronicznego (takiego samego) ruchu przez dwa manipulatory za pomocą impulsów sterujących serwomechanizmami jest możliwe do realizacji z poziomu jednego 8-bitowego mikrokontrolera.

Warunkiem jest dysponowanie odpowiednią liczbę bloków peryferyjnych mogących generować niezależne sygnały PWM. Słowa kluczowe: manipulator, mikrokontroler AVR, mikrokontroler programowalny PSoC, sygnał PWM

Rozwój przemysłu powodował przez lata pojawianie się coraz większych komponentów produkcyjnych. Od początku najłatwiejszym sposobem ich przemieszczania była siła człowieka.

Transportowane ładunki z racji gabarytów stały się jednak zagrożeniem dla pracownika zakładu. Wobec tego opracowano manipulator, czyli urządzenie, które pozwala na osiągnięcie dwóch celów: z jednej strony odciąża pracownika, a z drugiej – zwiększa bezpieczeństwo jego pracy [9].

Manipulator łączy zalety wielu urządzeń czy maszyn, takich jak suwnica, wciągarka, czy żuraw. Jego zadaniem jest podnoszenie ładunku za pomocą chwytaka, zgodnie z poleceniami operatora wydawanymi z pulpitu sterowniczego lub zgodnie z automatycznie realizowanym algorytmem zapisanym w pamięci sterownika. Manipulatory przydają się zwłaszcza tam, gdzie czynności wykonywane przez operatora są powtarzalne, a ponadto wymagają dużej dokładności. Wykorzystaniu manipulatorów sprzyjają także krótkie czasy pomiędzy kolejnymi czynnościami wykonywanymi na tym samym stanowisku. Często spotykaną sytuacją jest przenoszenie określonego detalu jednocześnie przez dwa manipulatory. W takim przypadku urządzenia muszą cechować się zsynchronizowaną i niezawodną pracą, tak aby komponent był w tym samym czasie podniesiony, przeniesiony i osadzony w danym miejscu.

Niniejsza praca dotyczy problematyki implementacji sterowania zespołem manipulatorów za pomocą wybranych mikrokontrolerów 8-bitowych. Kryterium wyboru układów zakłada

możliwość swobodnego generowanie wielu, niezależnych sygnałów PWM sterujących serwomechanizmy dwóch manipulatorów, zapewniając w ten sposób ich dowolnie przyjęte przez użytkownika zsynchronizowane ruchy.

1. Zespół manipulatorów Badanym obiektem jest zespół manipulatorów złożony z dwóch urządzeń. Pierwszy to gotowy produkt firmy Lynxmotion o oznaczeniu handlowym AL5A [8] (rys. 1). Drugi manipulator [5] pracuje w układzie z modelem AL5A (rys. 2).

Manipulatory mają pięć stopni swobody (liczba osi robota) [10]: pierwszy – określający ruch względem podstawy, drugi – zgięcie barku, trzeci – zgięcie w ramieniu, czwarty – zgięcie nadgarstka i piąty – obrót nadgarstka. Ruch poszczególnych elementów manipulatorów jest generowany za pomocą serwomecha-

Autor korespondujący: Rafał Kociszewski, rafko@pb.edu.pl Artykuł recenzowany nadesłany 10.11.2014 r., przyjęty do druku 30.03.2015 r.

Zezwala się na korzystanie z artykułu na warunkach licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 3.0

Rys.1. Manipulator 1 Fig. 1. Manipulator 1

25

Realizacja sterowania zespołem manipulatorów za pomocą wybranych mikrokontrolerów AVR oraz PSoC do danego serwomechanizmu w jednym z manipulatorów może wygenerować zwłokę w ruchu danej części manipulatora. Zjawisko to jest wysoce niepożądane i skrajnym skutkiem takiego opóźnienia może być nierównomierność ruchu zespołu manipulatorów i zniszczenie komponentu np. przy jego odkładaniu.

Wśród najpopularniejszych na rynku 8-bitowych mikrokontrolerów rodziny AVR serii ATmega (firmy Atmel) lub rodziny PIC (firmy Microchip) nie jest możliwe wygodne wygenerowanie większej liczby sygnałów PWM. Ograniczeniem jest liczba dostępnych układów czasowo-licznikowych (timerów), w ramach których można takie sygnały uzyskać. Możliwe są także inne wersje realizacji sterowania manipulatorem oparte na strukturach programowalnych FPGA [4, 11] lub 32-bitowych mikrokontrolerach z rdzeniem ARM-Cortex zaprezentowane w [3] oraz cytowanej tam literaturze. Urządzenia będące tematem wymienionych publikacji nie pracują w zespole, są bardziej zaawansowane i mają inne cele w stosunku do prezentowanego w niniejszej pracy układu manipulatorów.

Zasadniczym celem pracy jest przedstawienie sposobu synchronicznego sterowania zespołem manipulatorów (każdy z manipulatorów wykonuje tą samą sekwencję w tym samym czasie) za pomocą mikrokontrolera nowej serii Xmega rodziny AVR, a także interesującego, konfigurowalnego mikrokontrolera rodziny PSoC. Wymienione układy, wyposażone w rdzeń 8-bitowy pozwalają na swobodne generowanie niezależnych sygnałów PWM w liczbie znacznie większej niż potrzeby analizowanego układu.

Rys. 2. Manipulator 2 Fig. 2. Manipulator 2

nizmów typu standard firmy Hitec o takich samych parametrach odnośnie zakresu kąta obrotu wału w zależności od parametrów impulsów sterujących. W manipulatorze 2, ze względu na większą powierzchnię przestrzeni roboczej, wykorzystano przy podstawie serwomechanizmy o zwiększonej wartości momentu obrotowego bez wpływu jednak na wymienione wcześniej parametry. Konfiguracja wewnętrzna serwomechanizmu zawiera komutatorowy silnik DC, przekładnię mechaniczną, potencjometr sprzężony z silnikiem oraz wyspecjalizowany scalony układ sterujący [7]. Użytkownik ustawiając parametry impulsu na linii sygnałowej wyznacza pozycję, w której powinien się znaleźć wał serwomechanizmu zaś serwomechanizm musi tą pozycję osiągnąć i utrzymać. Czas trwania impulsu (stan wysoki) w zastosowanych serwomechanizmach zawiera się w przedziale 0,5…2,5 ms, co zapewnia obrót wału o kąt odpowiednio 0°... 180° w stosunku do położenia neutralnego. Osiągnięcie położenia neutralnego, tj.

90° zapewnia impuls o czasie trwania 1,5 ms (rys. 3).

o

67.5 = 1.25ms

90o = 1.5ms

2. Sterowanie zespołem manipulatorów 2.1. Realizacja z zastosowaniem mikrokontrolera rodziny AVR Xmega Rodzina 8-bitowych mikrokontrolerów AVR Xmega została niedawno wprowadzona do sprzedaży przez firmę Atmel i stopniowo zyskuje na popularności. Mikrokontrolery Xmega wyposażono w funkcjonalności dotychczas sporadycznie spotykane wśród rdzeni 8-bitowych (np. w porównaniu z poprzednią generacją ATmega). Innowacją jest system obsługi zdarzeń, który umożliwia współpracę bloków funkcjonalnych bez udziału CPU, przy jednoczesnym zachowaniu gwarantowanego czasu reakcji pomiędzy wystąpieniem zdarzenia a uruchomieniem procedury jego obsługi. Tego rodzaju funkcja nadaje się do użycia w aplikacjach, w których kluczowe znaczenie ma zapewnienie reakcji układu w czasie nie dłuższym, niż wymagany (np. w automatyce przemysłowej lub motoryzacji). Praca systemu obsługi zdarzeń jest wspierana przez kontroler DMA czy też wielopoziomowy system przerwań [2].

Do realizacji sterowania zespołem manipulatorów wykorzystano gotową płytkę z układem ATXmega128A3U (rys. 4), którego najważniejsze parametry są następujące: pamięć Flash 128 kB, SRAM 8 kB, EEPROM 2 kB, 4-kanałowy kontroler

90o = 1.5ms o

112.5 = 1.75ms 135o = 2.0ms

o

45 = 1ms

157.5o = 2.25ms

22.5o = 0.75ms 0o = 0.5ms

180o = 2.5ms

Rys. 3. Wartości wychyleń wału dla impulsów określonej długości Fig. 3. Values of inclination of shaft for predetermined length pulses

Okres sygnału sterującego w serwomechanizmach zawiera się w przedziale 10…20 ms (bez wpływu na dokładność uzyskania zadanej pozycji wału). Sygnał musi się składać z ciągu takich impulsów, gdyż pojedynczy impuls nie zapewnia obrotu wału.

W użytych manipulatorach sygnały o opisanej charakterystyce wychodzące z mikrokontrolerów sterujących do poszczególnych serwomechanizmów zostały odseparowane galwanicznie za pomocą transoptorów CNY74-4H. Problem sterowania synchronicznego zespołem manipulatorów o 5 stopniach swobody sprowadza się do wygenerowania łącznie 10 sygnałów PWM (ang. Pulse-Width Modulation) o różnym współczynniku wypełnienia, zależnym od ustalonej pozycji wału. Sygnały docierające do serwomechanizmów umieszczonych w każdym punkcie swobody danego manipulatora muszą bezwzględnie posiadać identyczne parametry (taki sam czas trwania stanu wysokiego). Opóźnienie pojawiające się na drodze sygnału

26

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

Rys. 4. Płytka z mikrokontrolerem ATXmega128A3U Fig. 4. Board with ATXmega128A3U microcontrolller

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Rafał Kociszewski, Szymon Kochanowski DMA, 8-kanałowy system zdarzeń, 7 programowalnych timerów, kontroler Full-speed USB, 7 interfejsów USART, 3 interfejsy TWI, 3 interfejsy SPI, moduł kryptologiczny AES i DES, Generator CRC-16, dwa 16-kanałowe 12-bitowe przetworniki A/C, 2-kanałowy 12-bitowy przetwornik C/A, 4 komparatory analogowe, przerwania INT na wszystkich wyprowadzeniach I/O procesora, taktowanie do 36 MHz. Jak wspomniano wcześniej, sygnały sterujące poszczególne serwomechanizmy można wytwarzać korzystając z układów czasowo-licznikowych. W mikrokontrolerze ATXmega128A3U zaimplementowano 16-bitowe liczniki typu 0/1, które można zamienić na liczniki 8-bitowe typu 2, z których każdy ma 4 kanały. W efekcie można uzyskać 32 niezależne kanały PWM. Timer generujący sygnał PWM może pracować w trybie single slope – zliczając zawsze w tym samym kierunku, lub w trybie dual slope – zliczając naprzemiennie w górę do wartości maksymalnej, a następnie w dół do 0. W ramach realizacji sterowania zespołem manipulatorów wykorzystano tryb dual slope, którego idea została zilustrowana na rys. 5.

Rys. 5. Idea generowania sygnału PWM z wykorzystaniem trybu dual slope Rys. 5. The idea of generating of PWM signal with dual slope mode

2.2. Realizacja z zastosowaniem mikrokontrolera rodziny PSoC Mikrokontrolery PSoC (ang. Programmable System on Chip) produkowane przez firmę Cypress stanowią unikalną rodzinę mikrokontrolerów na rynku komponentów elektronicznych.

Cechą charakterystyczną architektury PSoC jest obecność swobodnie konfigurowalnych przez użytkownika bloków analogowych i cyfrowych, które mogą pełnić funkcję dowolnych, wymaganych w danej chwili, bloków funkcjonalnych [1]. Mogą to być np. kontrolery PWM, timery, kontrolery magistral szeregowych, przetworniki A/C i C/A, wzmacniacze, filtry itd.

Kolejną cechą są konfigurowalne połączenia wewnętrzne, co powoduje, że poszczególne bloki funkcjonalne mikrokontrolera nie są przyporządkowane na stałe do konkretnych wyprowadzeń. Projektant ma możliwość wykonania swobodnej konfiguracji sprzętowej układu PSoC, wybierając te zasoby, które zostaną w nim umieszczone. Dzięki temu PSoC może zostać optymalnie dostosowany do konkretnej aplikacji. Na możliwości konkretnego zastosowania mają wpływ zasoby danego układu PSoC. Do sterownika manipulatorów wybrano układ CY8C29466-24PXI należący do 8-bitowej rodziny PSoC1. Jest on opisany następującymi właściwościami: pamięć Flash 32 kB, SRAM 2 kB, emulacja pamięci EEPROM w pamięci programu, 16 bloków cyfrowych, 12 bloków analogowych, 24 piny wejścia/wyjścia, taktowanie do 24 MHz (wewnętrzny oscylator lub zewnętrzny rezonator kwarcowy), napięcie zasilania od 3 V do 5,25 V, SMP (ang. Switch Mode Pump – wewnętrzna pompa ładunkowa pozwalająca na zasilanie od 1 V). Mikrokontroler jest dostępny w obudowie DIP 28. Do realizacji sterownika z tym układem wykorzystano typową prototypową płytkę stykową.

Sterownik zespołu manipulatorów musi generować 10 sygnałów PWM. Do realizacji 8-bitowego PWM w układzie CY8C29466 należy zastosować tylko jeden blok cyfrowy [6], co

Oznaczenie PER odnosi się do rejestru, który odpowiada za wartość, do której zlicza licznik. W zależności od rozdzielczości, może to być 255 (dla 8-bitowej) lub 65 535 (dla 16-bitowej). CCx (x jest numerem kanału) to rejestr, którego wartość wpływa na wypełnienie przebiegu (gdy CNT = CCx, przy czym CNT to rejestr, który jest porównywany z PER aby określić wartość jego przepełnienia) zaś PWM-Cxx to kanał dostępny na danym pinie mikrokontrolera, na którym jest generowany sygnał PWM. Przykładowo realizacja podanego niżej fragmentu programu napisanego w środowisku programistycznym IDE Atmel Studio zgodnie z ideą pokazaną na rys. 5, odpowiada za generację przebiegu o okresie 50 ms i szerokości impulsu wynoszącym 1 ms.

TCC0.CTRLB = TC_WGMODE_DSBOTH_gc| TC0_CCAEN_bm; TCC0.PER = 10000; TCC0.CCA = 10; TCC0.CTRLA = TC_CLKSEL_DIV2_gc;

Rys. 6. Konfiguracja rozdzielczości oraz wypełnienia sygnału Fig. 6. Resolution and pulse width configuration of signal

Rys. 7. Konfiguracja połączeń wewnętrznych wyjścia PWM do wybranego pinu mikrokontrolera (P2[4]) Fig. 7. Configuring internal connections of PWM output into selected microcontroller pin (P2[4])

przy dostępnej liczbie bloków jest wystarczające. Proces konfiguracji kanału PWM (na przykładzie pojedynczego sygnału) w dedykowanym środowisku IDE PSoC Designer polega na ustawieniu parametrów globalnych jak wybór napięcia zasilania, częstotliwość taktowania rdzenia czy ustawienia preskalera linii zegarowej. Następnie dokonywany jest wybór bloku PWM8 (rozdzielczość 8-bitowa) i realizacja połączeń.

Skonfigurowaną graficznie aplikację uzupełniono o kod w języku C, odwołujący się de facto do opracowanych przez producenta podprogramów asemblerowych realizujących inicjalizację danego modułu PWM i odpowiadający za generowanie

27

Realizacja sterowania zespołem manipulatorów za pomocą wybranych mikrokontrolerów AVR oraz PSoC sygnału o pożądanych parametrach. Przykład takiego odwołania jest pokazany niżej.

Język C (fragment kodu): PWM8_1_Start(); PWM8_1_WritePeriod(); PWM8_1_WritePulseWidth(); Asembler (podprogramy): PWM8_1_Start: _PWM8_1_Start: or REG[PWM8_1_CONTROL_REG], bfCONTROL_REG_START_BIT ret PWM8_1_WritePeriod: _PWM8_1_WritePeriod: tst REG[PWM8_1_CONTROL_REG], bfCONTROL_REG_START_BIT jnz .CounterRunning .CounterStopped: push X mov X, A M8C_SetBank1 mov A, REG[PWM8_1_INPUT_REG] push A and REG[PWM8_1_INPUT_REG],F0h M8C_SetBank0 mov A, X mov REG[PWM8_1_PERIOD_REG],A pop A M8C_SetBank1 mov REG[PWM8_1_INPUT_REG],A M8C_SetBank0 pop X ret .CounterRunning: mov REG[PWM8_1_PERIOD_REG],A ret

Rys. 8. Przykładowa orientacja zespołu manipulatorów Fig. 8. Example orientation of team manipulators

chanizm generujący ruch względem podstawy ma zakres 0,8…2,2 ms.

Wybrane oscylogramy prezentujące wygenerowane sygnały sterujące są pokazane na rys. 9.

Przebiegi zaznaczone kolorem niebieskim (kanał 1) sterują serwomechanizmy (chwytak, nadgarstek, łokieć) manipulatora 1, zaś kolorem czerwonym (kanał 2) – manipulatora 2. Szerokość impulsu sygnałów PWM wynosi odpowiednio 2 ms, 1,4 ms, 0,6 ms i zawierają się one w przedziale pokazanym na rys. 3.

Podczas badań nie zaobserwowano żadnych różnic w sygnałach generowanych przez opisywane wcześniej mikrokontrolery, które mogłyby wpłynąć na nieprawidłowy zakres ruchu jednego z manipulatorów. Analogiczne badania przeprowadzono także z zastosowaniem układu CY8C29466. W tym przypadku uzyskano również powtarzalne synchroniczne ruchy zespołu manipulatorów.

PWM8_1_WritePulseWidth: _PWM8_1_WritePulseWidth: mov REG[PWM8_1_PWIDTH_REG],A ret

3. Wybrane wyniki badań układu sterowania W niniejszym punkcie zaprezentowano oscylogramy wybranych sygnałów sterujących serwomechanizmami dwóch manipulatorów, generowane za pomocą mikrokontrolera ATXmega128A3U. W układzie pokazanym na rysunku 8 sprawdzano synchroniczne wykonywanie zadanych ruchów, realizowanych za pomocą zmiany szerokości impulsu sygnałów sterujących serwomechanizmami w przedziale 0,5…2,5 ms z krokiem 0,1 ms. Przy czym, ze względu na konstrukcję manipulatorów polegającą na określonym zamocowaniu serwomechanizmów, nie wszystkie serwomechanizmy mogły by ć s t e r owa n e sygnałem o takich parametrach. Przykładowo, serwome-

4. Uwagi końcowe

W pracy wykazano, że można zaimplementować synchroniczne sterowanie ruchem dwóch manipulatorów w jednym 8-bitowym mikrokontrolerze. Manipulatory wykonują dokładnie ten sam ruch bez opóźnień. Sprawdzono w tym celu zasadność zastosowania dwóch różnych układów: AT m e g a 1 2 8 A 3 U z rodziny AVR oraz CY8C29466 należący do rodziny PSoC1.

W analizowanym przypadku możliwości pod względem Rys. 9. Wybrane przebiegi sterujące serwomechanizmami manipulatorów zasobów peryferyjFig. 9. Selected waveforms servo control of manipulators

28

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Rafał Kociszewski, Szymon Kochanowski nych zastosowanych mikrokontrolerów są w zupełności wystarczające. Należy zauważyć jednak, że zwiększając dwukrotnie rozdzielczość sygnału PWM struktura mikrokontrolera PSoC1 wymaga użycia dwóch bloków cyfrowych. Z jednej strony stanowi to niewątpliwie zaletę (taka rozdzielczość jest niemożliwa do uzyskania w układzie Xmega), ale również pewne ograniczenie i redukcję kanałów PWM. Na obecnym etapie prac nie założono realizacji określonego cyklu pracy, np. przenoszenia komponentu z położenia początkowego do końcowego. Wynika to z faktu zastosowania urządzeń z różnymi przestrzeniami roboczymi. Zadanie wykonywania takiego cyklu jest możliwe do zrealizowania, biorąc pod uwagę np. zasoby pamięci zaimplementowanej w zastosowanych mikrokontrolerach. Można w niej zapisać wartości kątów obrotu poszczególnych serwomechanizmów, które będą następnie cyklicznie odtwarzane. Wymaga to jednak zastosowania dwóch identycznych urządzeń, np. modeli AL5A. Taka problematyka będzie analizowana w następnym etapie badań.

Podziękowanie

Publikację zrealizowano w ramach pracy S/WE/1/11 finansowanej przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego.

Bibliografia 1.

Ashby R., Designer’s Guide to the Cypress PSoC, Elsevier 2005.

2.

3.

Francuz T., AVR praktyczne projekty, Wyd. Helion 2013.

Khan A.A., Kumar P., Reddy K., Design and Implementation of Electronic Gesture Recognition Unit Using Accelerometer to Control Robotic Arm Powered With Cortex-M3 Core, “International Journal of Engineering Research and Development”, Vol. 2, Issue 11 (August 2012), 14–18.

4. Kung Y-S., Shu G-S., Development of a FPGA-based motion control IC for robot arm. “IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT’05)”, Hong Kong 2005. DOI: 10.1109/ICIT.2005.1600854.

5. Maciejewicz R., Projekt i realizacja manipulatora dydaktycznego sterowanego za pomocą mikrokontrolera ARM. Praca dyplomowa, Politechnika Białostocka, Białystok 2012.

6. Murphy R., Getting Started with PSoC® 1, Cypress Semiconductor, 2012.

7. Raabe Z., Sterownik serwomechanizmów. „Elektronika dla wszystkich”, Nr 4, 1997, 14–17.

8. Robotic Arms [www.lynxmotion.com/c-124-al5a.aspx] (dostęp: 6 listopad 2014).

9. Schilling R., Fundamentals of Robotics – Analysis and control, Prentice-Hall 1998.

10. Spong M.W., Vidyasagar M., Dynamika i sterowanie robotów, WNT 1997.

11. Thweny F.A., Alhammad A.L., Implementation of FPGA Based PSO PID Controller for Feedback IVAX SCARA Robot Manipulator, International “Journal of Computer Science Engineering & Technology“, Oct 2013, Vol. 3, Issue 10.

Control of Team Manipulators Using Selected AVR and PSoC Microcontrollers Abstract: The paper presents a problem of control of team manipulators. It has been shown that this task can be solved by the use of 8-bit microcontrollers with suitable numbers of PWM channels.

The steering strategy (control servo drive) has been successfully implemented in the ATmega128A3U microcontroller and in Programmable System on Chip CY8C29466.

Keywords: manipulator, AVR microcontroller, programmable microcontroller, PWM signal

dr inż. Rafał Kociszewski

inż. Szymon Kochanowski

Absolwent Wydziału Elektrycznego Politechniki Białostockiej (2001 r.). Obecnie adiunkt w Katedrze Automatyki i Elektroniki na Wydziale Elektrycznym Politechniki Białostockiej. Zainteresowania naukowe autora są skoncentrowane na syntezie optymalizacyjnych metod sterowania oraz wykorzystaniu techniki mikroprocesorowej do realizacji algorytmów sterowania.

Student II stopnia kierunku Elektrotechnika (specjalność Automatyka przemysłowa i technika mikroprocesorowa) na Wydziale Elektrycznym Politechniki Białostockiej.

Aktualnie pełni funkcję przewodniczącego Koła Naukowego Automatyki i Robotyki.

Zainteresowania zawodowe: robotyka, elektronika, aplikacje z zastosowaniem mikrokontrolerów.

rafko@pb.edu.pl

Szymon.Kochanowski90@gmail.com

29

30

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015, 31–36, DOI: 10.14313/PAR_216/31

Metoda oceny błędów zintegrowanych układów kursowych Witold Dąbrowski, Stanisław Popowski Instytut Lotnictwa, al. Krakowska 110/114, 02-256 Warszawa

Streszczenie: W pracy przedstawiono zagadnienie szybkiej oceny błędów dewiacji zintegrowanych układów kursowych samolotu przy założeniu, że jeden z torów pomiarowych systemu jest pomiarem kursu magnetycznego, a drugi z torów może określić tzw. kurs giroskopowy. Przedstawiona metoda jest bardzo łatwa w realizacji, nie wymaga żadnych zewnętrznych urządzeń pomiarowych. Pozwala w krótkim czasie ocenić wpływ poszczególnych agregatów na wielkość błędów dewiacji. Jest to niezbędne do przeprowadzenia prawidłowej i skutecznej kompensacji tych błędów.

Słowa kluczowe: zintegrowane układy kursowe, busola giroindukcyjna, błędy dewiacji

1. Wprowadzenie Do kierowania, sterowania oraz do prowadzenia nawigacji wymagana jest znajomość kątów orientacji, a szczególnie kąta kursu, nazywanego też kątem azymutu lub kątem odchylenia. Wśród metod jego mierzenia szeroko rozpowszechnione są metody magnetyczne. Metody te znane są od co najmniej tysiąca lat. Najszerzej rozpowszechnione są kompasy.

Ich działanie polega na oddziaływaniu ruchomego materiału magnetycznego z ziemskim polem magnetycznym. Swoją popularność zawdzięczają wyjątkowo prostej konstrukcji. Współcześnie spotkać można dużo bardziej skomplikowane urządzenia, w których stosowane są indukcyjne lub półprzewodnikowe przetworniki pola magnetycznego.

Metody magnetyczne mają swoje charakterystyczne cechy.

Z racji niepokrywania się biegunów geograficznych i magnetycznych kierunek wskazywany przez kompasy magnetyczne jest nazywany kursem magnetycznym. Różnica między kursem magnetycznym i geograficznym jest określana jako deklinacja magnetyczna. Jej znajomość jest niezbędna do wskazania północy. Deklinacja magnetyczna jest wielkością zmienną. Zależy od położenia geograficznego wykonywanego pomiaru, a także zmienia się z upływem czasu. Ponadto w pomiarach magnetycznych trzeba uwzględnić zakłócający wpływ otoczenia. Z jednej strony konieczne jest mechaniczne izolowanie magnetycznego elementu pomiarowego od wibracji i udarów oraz stabilizowanie w płaszczyźnie horyzontalnej, a z drugiej strony należy usuwać efekty zakłócających pól magnetycznych. Te efekty objawią się jako błędy dewiacji, zarówno dewiacji ćwierćokrężnej wynikającej z ekranującego wpływu elementów wykonanych z żelaza

Autor korespondujący: Witold Dąbrowski, witold.dabrowski@ilot.edu.pl Artykuł recenzowany nadesłany 12.12.2014 r., przyjęty do druku 24.02.2015 r.

Zezwala się na korzystanie z artykułu na warunkach licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 3.0

miękkiego, jak i dewiacji półokrężnej, wynikającej z oddziaływań materiałów magnetycznie twardych. Kompensowanie tych dewiacji (szczególnie dewiacji ćwierćokrężnej) jest trudne i nie do końca jest skuteczne.

Obecnie znaczenie układów pomiarowych opartych tylko na właściwościach magnetycznych jest marginalne i sprowadza się do układów rezerwowych lub do wyposażenia bardzo tanich i ubogo wyposażonych obiektów, jak na przykład motolotnie i samoloty typu ultralekkiego. Większość współczesnych układów kursowych tworzy zintegrowane systemy pomiarowe zawierające w sobie również pomiary magnetyczne. Najprostszym przykładem takiego systemu jest busola giromagnetyczna zawierająca tor pomiaru magnetycznego oraz tor pomiaru giroskopowego. Niestety układ taki nie jest wolny od błędów dewiacji.

W celu określenia, a następnie usunięcia błędów dewiacji busoli giromagnetycznej zabudowanej na samolocie należy samolot ustawiać na znanych kierunkach (najczęściej ośmiu) i rejestrować wskazania badanej busoli. Do tego celu używa się specjalistycznego stanowiska z ruchomą tarczą dewiacyjną.

Realizując takie pomiary najpierw usuwa się błąd montażowy nadajnika magnetycznego, a następnie kompensuje się, za pomocą kompensatora, błędy dewiacji półokrężnej, zgodnie z procedurą obsługi samolotu.

Warunki niezbędne do przeprowadzenia takiej operacji to odpowiednie miejsce do przeprowadzenia takiej procedury, o małych zakłóceniach magnetycznych i elektromagnetycznych oraz możliwość dokładnego ustawienia samolotu na wybranych kierunkach z dokładnością lepszą niż 0,2–0,5 deg.

W warunkach polowych oba te założenia są trudne do spełnienia i wymagają dodatkowej aparatury (np. pelengatora).

Poniżej przedstawiona metoda wyróżnia się tym, że nie wymaga dodatkowej aparatury badawczej. Można ją stosować do wszelkich busol giroindukcyjnuch, które mają możliwość odłączania korekcji magnetycznej. Metoda ta pozwala na szybką ocenę wartości błędów dewiacji (przeciętny czas wykonania poniżej 10 minut) przy pracującym silniku i włączonymi poszczególnymi agregatami, których wpływ na wielkość błędów chcemy zbadać.

31

Metoda oceny błędów zintegrowanych układów kursowych

2. Busola giromagnetyczna – przykład zintegrowanego system kursowego

manewru. Cały przebieg jest zakłócony wysokoczęstotliwościowym szumem. Na rysunku tym pokazano również przefiltrowany dolnoprzepustowo przebieg kursu magnetycznego. Warunkiem prawidłowej pracy busoli giroindukcyjnej jest komplementarność obu filtrów.

Wykres ostatni ilustruje pomiar kursu giromagnetycznego otrzymanego jako końcowy wynik pracy busoli giromagnetycznej. Ten przebieg jest prezentowany jako wynik na wskaźniku busoli giromagnetycznej. Jak łatwo zauważyć końcowy przebieg stanowi sumę przefiltrowanych przebiegów kursu giroskopowego i magnetycznego, odpowiednio górno- i dolnoprzepustowo.

Proponowana metoda oceny błędów dewiacji magnetycznej opiera się na możliwości rozdzielenia zintegrowanych torów pomiarowych i wykorzystania do pomiaru zmiany kierunku samego giroskopu kursowego. Jest to możliwe pod warunkiem, że badana busola giromagnetyczna posiada przełącznik, który umożliwia raz pracę jako giroskopowy wskaźnik kursu (często oznaczaną jako „Free”), a drugi raz jako busola giromagnetyczna z korekcją od sondy magnetycznej (oznaczana jako „Slave”).

Zastosowanie giroskopu do pomiaru zmiany kierunku jest uzasadnione z dwóch powodów: − typowe dryfy giroskopów używanych w busolach giroindukcyjnych wynoszą około 10–30 stopni na godzinę, − czas wykonania pojedynczego manewru zmiany przez samolot na płycie lotniska kierunku o kąt około 45 stopni wynosi kilkanaście sekund.

Tak więc, błąd wynikający z działania dryfu giroskopu jest w stosunku do błędów odczytu wskaźnika do pominięcia.

Busola giroindukcyjna jest przyrządem pilotażowo-nawigacyjnym, zintegrowanym [2]. Integracja jego polega na wykorzystaniu dwóch niezależnych pomiarów kursu. Do jednego pomiaru wykorzystuje się magnetyczny układ pomiarowy kursu wykorzystujący indukcyjną sondę pomiarową. Drugi pomiar wykorzystuje własności giroskopu jako układu odniesienia. Obie metody wyróżniają się tym, że charakterystyki ich błędów nawzajem się uzupełniają. Tor pomiaru kursu magnetycznego jest podatny na zakłócenia wysokoczęstotliwościowe, wykazując w długim okresie pomiaru wartość średnią zbliżoną do wartości rzeczywistej. Odwrotnie, drugi pomiar – giroskopem wykazuje w krótkim okresie odporność na chwilowe zakłócenia. Jednak w perspektywie długiego czasu pracy pojawiają się wolnozmienne narastające zakłócenia będące efektem działania dryfu giroskopu. Bardzo dobrze wymienione cechy charakteryzują przykładowe przebiegi charakterystycznych sygnałów busoli giroindukcyjnej podczas prostego manewru zmiany kursu przedstawione na rys. 1 [3].

Pierwszy, górny rysunek przedstawia kurs rzeczywisty samolotu podczas jego zmiany. Wartość początkowa kursu wynosiła zero stopni. Następnie, od momentu wejścia w zakręt, kurs narasta liniowo w czasie, a po osiągnięciu wymaganej wartości kończymy manewr zakrętu ustala wartość kursu na nowym poziomie.

Na kolejnym rysunku przedstawiono kurs zmierzony giroskopem. Pod koniec manewru zaczyna się ujawniać wpływ dryfu giroskopu, który powoduje powolne narastanie błędów. Na rysunku tym zamieszczono również przebieg kursu giroskopowego przefiltrowanego filtrem górnoprzepustowym.

Na rysunku trzecim od góry przedstawiono kurs magnetyczny otrzymany z sondy magnetycznej podczas analizowanego

3. Opis metody oceny błędów dewiacji busoli giroindukcyjnej W celu dokonania oceny błędów dewiacji należy podczas kołowania na ziemi wykonać czynności opisane w punktach: 1. Ustawić samolot na kursie, który można określić w sposób niezależny od badanej girobusoli (np. na osi pasa startowego).

Zapisać wartość tego kursu.

2. Ustawić girobusolę w trybie „Free”, o ile nie znajduje się ona w tym trybie.

3. Przełączyć girobusolę w tryb „Slave”, i po ustaleniu się wskazań zapisać wynik pomiaru kursu giromagnetycznego.

4. Przełączyć girobusolę w tryb „Free”.

5. Wykonać obrót (na ziemi) o kąt zbliżony do 45° w wybraną stronę (np. w prawo).

6. Zapisać wynik pomiaru kursu giroskopowego.

7. Przełączyć girobusolę w tryb „Slave”, i po ustaleniu się wskazań zapisać wynik pomiaru kursu giromagnetycznego.

8. Wykonać czynności wymienione w punktach od 4) do 7) jeszcze 7 razy. Ostatni pomiar ma być wykonany na kierunku zbliżonym do ustalonego w pozycji 1).

Po wykonaniu cyklu obrotów dla każdego badanego stanu instalacji samolotu powinno pozostać 17 zapisanych odczytów z girobusoli (9 kursów giromagnetycznych i 8 kursów swobodnego giroskopu), oraz informacja o rzeczywistej wartości kursu początkowego, ustalonego innymi metodami.

Powyższa procedura powinna być wykonana na płycie lotniska, z dala od elementów konstrukcji stalowych i instalacji elektrycznych. Należy zwrócić uwagę na moment ustalania kursu giromagnetycznego (w pozycji (3) i (7)). Czas ustalania powinien być odpowiednio długi (ok. 30 s). Jako sprawdzenie wykonanego badania można wykorzystać fakt, że pierwsze i ostatnie badanie jest wykonane na kursie zbliżonym. Końcowy kurs rzeczywisty określony w drodze sumowania poszczególnych przyrostów kąta mierzonych za pomocą giroskopu powinien być taki sam jak odczytany dla pierwszego kierunku.

Ψrz

kurs rzeczywisty samolotu

t Ψg

dryf kurs giroskopowy

kurs giroskopowy po filtracji

t Ψm kurs magnetyczny

kurs magnetyczny po filtracji

t Ψb

kurs giromagnetyczny

t Rys. 1. Przebiegi charakterystycznych sygnałów w busoli giroindukcyjnej Fig. 1. Waveforms of characteristic signals in gyro-induction compass

32

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Witold Dąbrowski, Stanisław Popowski

Kurs w trybie magnetycznym „Slave”

Skumulowana wartość kursu swobodnego

Obliczona rzeczywista wartość kursu

Obliczona wartość dewiacji

146

148

148

–2,0

199–200

202

201,5

201,5

0,5

241

244

240,5

240,5

3,5

290

294

286,5

286,5

7,5

335

330–331

327,5

327,5

3,0

146

146

148

148

–2,0

15

20

17

18,6

1,4

59

54–55

56

57,9

–3,4

109

111

110,5

112,7

–1,7

147

147

146,5

149,0

–2,0

Obliczona rzeczywista wartość kursu

Obliczona wartość dewiacji

Tabela 2. Badanie z wyłączoną aparaturą rejestrującą i światłami Table 2. The test with inactivated logging device and turned off lights

Skumulowana wartość kursu swobodnego

Ze względu na duży ruch samolotów badania trzeba było w dwóch momentach przerwać. Za pierwszym razem w czasie badania wpływu aparatury rejestrującej, po wykonaniu pomiaru w okolicy kierunku 330°. Po powrocie na pas ponownie ustawiono samolot na kursie 148°, i obrócono go o ok. 225° w prawo, po czym wykonano normalny cykl pomiarów rozpoczynając od kierunku ok. 15°. Za drugim razem nie można było wykonać pomiaru kontrolnego po powrocie na kurs 148° (było to w czasie badań bez włączenia aparatury rejestrującej ani świateł pozycyjnych).

W tabelach 1, 2 i 3, przedstawiających wyniki pomiarów oraz obliczeń, rubryka „Skumulowana wartość kursu swobodnego” jest wyznaczana przez sumowanie, począwszy od wartości kursu pasa startowego, różnicy aktualnego kursu swobodnego i poprzedniego kursu giromagnetycznego. Rubryka „Obliczona rzeczywista wartość kursu” tam, gdzie nie został wykonany pełny obrót samolotu, jest powtórzeniem rubryki poprzedniej.

Gdy został wykonany pełen obrót samolotu, można stwierdzić, porównując początkowy i końcowy kurs magnetyczny, jak duży jest błąd ustawienia samolotu przez pilota. „Skumulowana wartość kursu swobodnego” powinna wykazywać taką samą różnicę między kursem początkowym a końcowym, lecz ze względu na kumulujące się błędy odczytu i dryf giroskopu tak zazwyczaj nie jest. Błąd, jaki można wyznaczyć przez odjęcie tych różnic, został rozdzielony proporcjonalnie do kursu, i odjęty od „Sku-

146

Kurs w trybie magnetycznym „Slave”

Rys. 2. Busola giroindukcyjna KCS 55A [4] Fig. 2. The gyro-induction compass type KCS 55A [4]

Kurs w trybie swobodnym „Free”

Powyżej przedstawioną procedurę zastosowano do oceny wartości błędów dewiacji busoli samolotu I-23 przed kompensacją, a szczególnie do oceny wpływu na te błędy instalacji oświetleniowej oraz zainstalowanej aparatury rejestrującej. Zastosowana na samolocie I-23 busola KCS 55A firmy Bendix/King przedstawiona jest na rys. 2. Badanie wykonano na ziemi, na płycie pasa startowego lotniska Okęcie w okolicy progu 330°.

Każdy cykl obrotów samolotu rozpoczynano od ustawienia samolotu wzdłuż osi pasa na kursie 148°. Obroty wykonywano co ok. 45° w prawo, wykonując dla każdego kierunku kolejno pomiar kursu giroskopu swobodnego, a następnie kursu giromagnetycznego po uzgodnieniu.

Tabela 1. Badanie z włączoną aparaturą rejestrującą Table 1. The test with activated logging device

Kurs w trybie swobodnym „Free”

4. Opis wykonanych badań błędów dewiacji na samolocie I-23

146

146

148

148

–2,0

193

197

195,0

195,0

2,0

241

243

239,0

239,0

4,0

289

293

285,0

285,0

8,0

332

331

324,0

324,0

7,0

17

14

10,0

10,0

4,0

60

59

56,0

56,0

3,0

99

102

96,0

96,0

6,0

33

Metoda oceny błędów zintegrowanych układów kursowych

szerzyć na kompensację błędów dewiacji w przestrzeni (3D).

Przykładem może być metodologia stosowana do kompensowania błędów w układzie odniesienia pionu i kierunku (AHRS), np. typu IG-500N firmy SBG [5].

Za pomocą programu związanego z konkretnym układem pomiarowym (w tym przypadku program sbgCenter do obsługi układu AHRS typu IG-500N) możliwe jest zidentyfikowanie zakłóceń pola magnetycznego poprzez porównanie wartości indukcji ziemskiego pola magnetycznego ze zmierzoną indukcją w chwilowym położeniu samolotu względem ziemi.

Po zamontowaniu urządzenia na samolocie musi być przeprowadzona procedura kalibracji pola magnetycznego. Możliwa jest kalibracja prostsza – tylko w płaszczyźnie poziomej (2D), jak również kalibracja przestrzenna (3D). W obu metodach nie ma potrzeby początkowego ustawienia samolotu w określonym kierunku. W czasie kalibracji dokonuje się kompensacja wpływu zarówno materiałów magnetycznych miękkich, jak i twardych.

Kalibracja 2D polega na poddaniu pełnemu obrotowi urządzenia (z magnetometrem) i po zarejestrowaniu w zbiorze w programie sbgCenter wyliczeniu odchyleń wartości lokalnej indukcji w stosunku do wyliczonej wzorcowej. Skorygowane współczynniki skalowania mogą być wpisane do pamięci AHRS. Ponieważ kalibracja w tym przypadku odbywa się bez pomiaru w osi pionowej, więc w sytuacji lotu manewrowego wyliczanie kursu opiera się na pomiarach giroskopowych, czego następstwem są błędy kursu.

W przypadku kalibracji 3D (na odpowiednio dużej wysokości) należy zadać jak najwięcej różnych położeń przestrzennych samolotu. Dokładność kalibracji jest proporcjonalna do liczby różnych orientacji samolotu. W sytuacji samolotu o ograniczonym zakresie przestrzennych manewrów wypróbowaną metodą jest wykonanie „ósemki” z dużymi przechyłami oraz rozsądnymi kątami pochylenia na jak największej liczbie kierunków.

Na rysunku 4 przedstawiono wyniki 10 307 pomiarów indukcji pola magnetycznego wykonanych podczas pełnych manewrów (kalibracja 3D). Położenie punktów pomiarowych przedstawiono na lewej kuli (w gorszych sytuacjach pomiarowych jest to elipsoida), prawa kula przedstawia położenie punktów po uwzględnieniu kompensacji. Wartość względna wektora pola magnetycznego jest zbliżona do 1 (0,998). Maksymalna wartość błędu wektora pola wynosi 8 %, po kompensacji dewiacji została zmniejszona do 2 %. Przewidywana dokładność pomiaru kątów kursu została oceniona na: wartość średnia 0,4 deg, wartość maksymalna 3,7 deg.

Kurs w trybie swobodnym „Free”

Kurs w trybie magnetycznym „Slave”

Skumulowana wartość kursu swobodnego

Obliczona rzeczywista wartość kursu

Obliczona wartość dewiacji

Tabela 3. Badanie z włączonymi światłami pozycyjnymi Table 3. The test with turned on position lights

145

145

148

148

–3,0

189

193

192,0

192,3

0,7

240

242

239,0

239,6

2,4

293

296–297

290,0

291,0

5,5

338

334–335

331,5

332,8

1,7

20

16–17

17,0

18,6

–2,1

61–62

60

62,0

63,9

–3,9

99

102–103

101,0

103,2

–0,7

147–148

145–146

146,0

148,5

–3,0

10,0

8,0

6,0

4,0

Z włączoną aparaturą rejestrującą Z włączonymi światłamii pozycyjnymi Z wyłączoną aparaturą i światłami Błąd włączenia świateł

2,0

0,0 0,0

90,0

180,0

270,0

360,0

-2,0

-4,0

-6,0

Rys. 3. Wykresy błędów dewiacji Fig. 3. The graphs of deviation errors

mulowanej wartości kursu swobodnego”, co daje wynik zawarty w rubryce „Obliczona rzeczywista wartość kursu”.

Rubryka „Obliczona wartość dewiacji” jest wyznaczana przez odjęcie od kursu w trybie korekcji magnetycznej „obliczonej rzeczywistej wartości kursu”.

Na rys. 3 przedstawiono wykresy dewiacji dla wszystkich trzech pomiarów. Dodatkowo zamieszczono przebieg różnicy między dewiacją z włączonymi światłami pozycyjnymi a dewiacją bez włączonych świateł.

Rys. 4. Ilustracja działania programu do kompensacji dewiacji IG-500N Fig. 4. An illustration of operation of the program for compensating of the deviation of IG-500N

5. Inne przykłady zastosowania proponowanej metody

6. Wnioski końcowe

Zastosowana metoda została przedstawiona w wersji najprostszej, obrotów na płaszczyźnie poziomej (2D). Można ją roz-

Zastosowana metoda określenia błędów dewiacji jest metodą uproszczoną, i ze względu na, głównie, niedokładność odczytu,

34

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Witold Dąbrowski, Stanisław Popowski

a częściowo również dryfu giroskopu, ma ograniczoną dokładność. Błąd maksymalny względnego przebiegu dewiacji szacuje się na poziomie od 1° do 1,5°. Częściowo efekt kumulacji błędów jest kompensowany za pomocą zastosowanej metody korekcji obliczeń kursu proporcjonalnych do łącznego obrotu samolotu. Nakłada się na nią błąd absolutny wynikający z niedokładności ustawienia samolotu na osi pasa i odczytu kursu początkowego, łącznie do 1°.

Zaproponowana metoda może być stosowana w busolach giromagnetycznych, które mogą pracować zarówno w trybie giroskopowego wskaźnika kursu, jak i w trybie korekcji magnetycznej.

Metoda ta jest łatwa w użyciu i bardzo szybko można ją wprowadzić dla różnych konfiguracji samolotu. Tym samym może być stosowana szczególnie do oceny wpływu załączania poszczególnych agregatów na wielkość błędów dewiacji. Jest przydatna na etapie badań prototypu do oceny poprawności wykonanej instalacji elektrycznej samolotu.

Przez przeprowadzenie wielokrotnych pomiarów (krótki czas pojedynczego pomiaru) można oszacować błędy dewiacji z więk-

szą dokładnością. Metoda jest możliwa do zastosowania zarówno w systemach 2D, jak i 3D.

Bibliografia 1. Grabowski T., Popowski S., Sprawozdanie z badań błędów dewiacji samolotu I-23 przed kompensacją, Sprawozdanie z badań nr BO2/SB/03/050, Instytut Lotnictwa, Zakład Awioniki, Elektrotechniki i Integracji Systemów, Warszawa 2003.

2. Kayton M., Fried W.R., Avionics Navigation Systems, John Wiley and Sons, Inc., 1997.

3. Collinson R.P.G., Introduction to Avionics, Chapman & Hall 1996.

4. Bendix/King KCS 55/55A Installation manual, AlliedSignal, Inc. 1993.

5. [www.sbg-systems.com] Sbg Systems (18 listopada 2014).

The Method of an Error Validation of Integrated Heading Systems Abstract: This article presents the issue of the quick evaluation of deviation error of the aircraft heading integrated systems, assuming that one part for measurement system is measuring the magnetic course, and the second part may determine so called gyroscopic course. This method is very easy in implementation, it does not require any external measuring devices. It allows, within a short period of time, to evaluate the impact of each of the aggregates for the value of deviation errors. It is necessary to carry out a proper and effective compensation of these errors.

Keywords: integrated heading system, gyro-induction compass, deviation errors

dr inż. Stanisław Popowski

mgr inż. Witold Dąbrowski

Adiunkt w Instytucie Lotnictwa. Absolwent Wydziału Mechanicznego Energetyki i Lotnictwa Politechniki Warszawskiej w 1978 r.

Jego główne zainteresowania badawcze to lotnicze układy pomiarowe, szczególnie pomiary z wykorzystaniem technologii inercjalnych.

Starszy specjalista badawczo-techniczny w Instytucie Lotnictwa. Absolwent Wydziału Mechanicznego Energetyki i Lotnictwa Politechniki Warszawskiej w 1979 r. Jego główne zainteresowania badawcze to lotnicze układy pomiarowe.

stanislaw.popowski@ilot.edu.pl

witold.dabrowski@ilot.edu.pl

35

36

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015, 37–42, DOI: 10.14313/PAR_216/37

Prototypowy system testujący do badania układu regulacji położenia przepustnicy Rafał Czok, Sebastian Brol

Politechnika Opolska, Wydział Mechaniczny, ul. Mikołajczyka 5, 45-271 Opole

Streszczenie: W artykule przedstawiono nowy, prototypowy mikrokontrolerowy system testowy

do badania i testowania układów regulacji położenia przepustnicy stosowanych w robotach i pojazdach. System zaprojektowano tak, aby umożliwiał wyznaczanie wybranych (statycznych i dynamicznych) charakterystyk badanego/testowanego układu regulacji. Przedstawiono założenia budowy i działania systemu testującego oraz omówiono realizowane przez system funkcje, a także możliwości rozbudowy. Zaprezentowano niektóre rozwiązania dostosowujące system do potrzeb badania układów regulacji położenia przepustnicy, które pozwalają na badanie specyficznych właściwości układów regulacji. Przedstawiono wyniki testów układu regulacji położenia przepustnicy z prototypowym sterownikiem oraz przedstawiono uzyskiwane, za pomocą systemu, charakterystyki całego układu regulacji.

Słowa kluczowe: system testowy, regulator położenia, układ napędowy hybrydowy, robot, pojazd

1. Wstęp W artykule przedstawiono prototypowy system testujący przeznaczony do badania układów regulacji położenia. Może on służyć do testowania układów regulacji położenia stosowanych w robotach, w pojazdach oraz w przemyśle. System testujący przeznaczony jest do układów wykorzystujących do napędu szczotkowy silnik prądu stałego z magnesami trwałymi oraz Rezystancyjny Czujnik Położenia (RCP) Organu Roboczego (OR). Może być stosowany do wyznaczania charakterystyk i parametrów układów regulacji mających zastosowanie między innymi w mechanizmach chwytaków, w automatycznie sterowanych sprzęgłach ciernych oraz zautomatyzowanych skrzynkach biegów i układów ETC (układów elektronicznej kontroli stopnia otwarcia przepustnicy silnika; ang. Electronic Throttle Control).

W konstrukcji robotów kołowych coraz częściej stosuje się hybrydowe układy napędowe, najczęściej szeregowe. Są one korzystne tam, gdzie robot oprócz przemieszczania się ma za zadanie manipulować przedmiotami. Wówczas do napędu ramion lub wysięgników korzystne jest zastosowanie energii dodatkowej [1] pneumatycznej lub hydraulicznej zapewnianej przez układ napędowy hybrydowy. Jeśli oprócz tego wymagany jest duży zasięg albo długotrwały czas pracy, to może

Autor korespondujący: Rafał Czok, rafalczok@gmail.com Artykuł recenzowany nadesłany 23.01.2015 r., przyjęty do druku 22.03.2015 r.

Zezwala się na korzystanie z artykułu na warunkach licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 3.0

okazać się, że zasadnym jest wykorzystanie silnika spalinowego o zapłonie iskrowym (ZI) lub o zapłonie samoczynnym (ZS) jako głównego komponentu hybrydy. Wówczas konieczne jest sterowanie sprzęgłem łączącym sinik spalinowy z wałem, a także sterowanie jego momentem napędowym. W przypadku silnika ZI sterowanie momentem realizowane jest przez dławienie przepływu powietrza realizowanego za pomocą układu sterowania położeniem kątowym przepustnicy [8].

Wykorzystanie skomputeryzowanego układu sterowania dławieniem przepływu powietrza do silnika ZI umożliwia synchronizację i współpracę dwóch jednostek napędowych w ramach układu hybrydowego realizującego podaż momentu napędowego zgodnie z trybem pracy i zapotrzebowaniem na moment napędowy, ustalany przez nadrzędny system sterowania [7, 8, 12].

Badanie układów regulacji położenia przepustnicy jest ważne ze względu na to, że układ ten powinien zapewnić podaż momentu silnika ZI w warunkach ustalonych i nieustalonych, zgodnie z realizowanym algorytmem sterowania [3, 5, 10, 16, 17] oraz zmiennym obciążeniem wynikającym z charakterystyki terenu lub nawierzchni, po której porusza się robot/ pojazd. Problematykę sterowania położeniem przepustnicy można podzielić na dwa obszary. Pierwszy dotyczy dynamiki otwierania i zamykania (zmiany dławienia przepływu powietrza), a drugi precyzji sterowania (uchybu w stanie ustalonym).

Zbyt wolne otwieranie przepustnicy w stosunku do dynamiki silnika skutkuje pogorszeniem wskaźników pracy i charakterystyki trakcyjnej pojazdu [11, 13].

Stosowanie elektrycznie sterowanego układu regulacji położenia przepustnicy daje szereg korzyści, m.in.: polepszenie właściwości dynamicznych silnika, ograniczenie zużycia paliwa, zmniejszenie emisji substancji szkodliwych, a także wykorzystanie pełnego momentu obrotowego przy niższych obrotach [2, 4].

37

Prototypowy system testujący do badania układu regulacji położenia przepustnicy W układach regulacji wymagane jest sprzężenie zwrotne co najmniej o położeniu przepustnicy zapewniane w układach ETC zazwyczaj przez wykorzystanie rezystancyjnego czujnika położenia przepustnicy (choć spotyka się także magnetyczne, wykorzystujące czujnik Halla [3, 14]). Uszkodzenia czujnika kąta otwarcia skutkują błędnymi wskazaniami uchylenia kąta otwarcia przepustnicy i mogą doprowadzić do znacznego pogorszenia pracy silnika oraz wzrostu emisji CO (wielokrotne), a niekiedy także zwiększenia obrotów biegu jałowego [3, 9, 15].

Przytoczone fakty wskazują, że zastosowanie układu regulacji położenia przepustnicy wymaga przeanalizowania wielu składników jego pracy oraz urządzeń z nim współpracujących.

Co więcej potrzebne jest skrupulatne przetestowanie układu regulacji położenia ze szczególnym uwzględnieniem statycznych i dynamicznych wskaźników jakości regulacji. W rezultacie prowadzi to do uzasadnionej potrzeby stosowania systemów do testowania, które opisano w artykule.

badany. Do tego celu wykorzystano enkoder inkrementalny, ze względu na prostotę montażu, łatwość sprzęgnięcia z wałem przepustnicy oraz prostotę podłączenia od systemu testowego.

Ze względu na zamiar szerokiego wykorzystania systemu testującego do realizacji zadań pomiarowych zdecydowano się wykorzystać mikrokontroler jednoukładowy z rodziny STM32.

Wybrano go ze względu na to, że wyposażony jest w osiem kanałów „analogowych” połączonych z dwoma 12-bitowymi przetwornikami analogowo-cyfrowymi (A/C), z których każdy przetwarza sygnały z 4 kanałów za pośrednictwem multipleksera. Zaletą tego mikrokontrolera jest możliwość jednoczesnego przetwarzania próbek z 2 sygnałów. STM32 wyposażony jest również w specjalne układy do obsługi tzw. sygnałów kwadraturowych z enkodera inkrementalnego pozwalające uzyskać nawet czterokrotnie wyższą rozdzielczość niż wynika to z podziału tarczy i to przy częstotliwościach sygnałów dochodzących do 100 kHz. Niepewność pomiarowa przetworników A/C wg producenta STM32F1 wynosi ±0,003 V, a zastosowanego enkodera z układem licznikowym Da = 0,09°.

Połączenie enkodera bezpośrednio z wałem przepustnicy, pozwala na zarejestrowanie ewentualnych drgań w momencie częściowego/pełnego otwarcia lub zamknięcia przepustnicy oraz obliczenie parametrów statystycznych dla pomiarów realizowanych w stanie ustalonym (dla RCP i enkodera).

Układ Pomiarowy (UP) zaprogramowano tak, by wysyłał dane pomiarowe (paczki opatrzone 16-bitową sumą kontrolną) za pomocą układu scalonego (UART – Universal Receiver and Transmitter) używanego do asynchronicznego przekazywania i odbierania informacji przez złącze w standardzie RS-232 (tutaj konwerter USB/RS-232 bazujący na układzie scalonym firmy FTDI FDTI232). Dane wysyłano z odstępami czasu, które można ustalić w zakresie od 0,05 s do 0,1 s.

Dane pomiarowe pobierano czterokrotnie, z dwóch kanałów jednocześnie, i zapamiętywano. Wyjątek stanowi pierwszy pomiar, gdzie zapamiętywano jednocześnie próbki z wartości zadanej sygnałów (WZS) i wielkości regulowanej sygnału (WRS) oraz z licznika układu enkodera (ES). Ten wyjątek służy do gromadzenia danych z jak najmniejszym opóźnieniem czasowym pomiędzy nimi, i przydatny jest do analizy przebiegów sygnałów w układzie regulacji.

2. Kryteria działania i budowy mikrokontrolowego systemu testującego Z informacji podanych we wstępie wynika, że system do testów układów regulacji położenia przepustnicy powinien stwarzać możliwość przeprowadzenia badań, w wyniku których zostaną wyznaczone charakterystyki statyczne i dynamiczne układu regulacji (z uwzględnieniem elementów pośredniczących jak np. linki, mechanizmy czy przekładnie) oraz wybrane charakterystyki metrologiczne czujnika położenia przepustnicy wpływające na wskaźniki regulacji.

Te założenia pozwalają na ustalenie wymagań stawianych przebiegom sygnałów wymuszających. W tym konkretnym przypadku wykorzystane zostaną sygnały statyczne, wymuszenie skokowe o zmiennej wartości skoku oraz sygnał linowo narastający.

Wyznaczanie charakterystyk metrologicznych czujnika położenia przepustnicy determinuje wykorzystanie dodatkowego sensora o znacznie mniejszej niepewności pomiarowej niż element

Rys. 1. Schemat układu testowego. PED – pedał przyspieszenia, POT – potencjometr, UW – układ wyzwalający, WZ/WR – wartość zadana/ regulowana, WZS/WRS – wartość zadana/regulowana sygnał, E – uchyb, ES – sygnał enkodera, SW1/3 – przycisk rozpoczęcia pomiaru, SW2 – przycisk zakończenie pomiaru 1, 3 – układy z wykorzystaniem mikrokontrolera ARDUINO NANO, 2 – układ pomiarowy (UP) na bazie mikrokontrolera STM32F1, OR – organ roboczy (przepustnica) Fig. 1. Schematics of testing system: PED – accelerator pedal, POT – variable resistor, UW – trigger system, WZ/WR – setpoint/process variable, WZS/WRS – signal of set point and process variable, E – error, ES – encoder signal, SW1/3 – start of measurement button, SW2 – stop of measurement 1, 3 – system using ATmega microcontroller, 2 – measurement system based on STM32F1 OR – actuator (Throttle)

38

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Rafał Czok, Sebastian Brol

Rys. 2. Schemat układu wymuszenia skokowego z różną wartością skoku Fig. 2. Schematics of step response circuit with selectable step amplitude

Przewidziano dwa tryby wyzwalania początku pomiaru: przez naciśnięcie przycisku SW1 lub w wyniku wystąpienia zbocza narastającego sygnału TRG sterowanego przez układ wyzwalający. W obu przypadkach zakończenie pomiaru następuje w wyniku przyciśnięcia przycisku SW2.

Pierwszy tryb służy do prowadzenia badań układu regulacji położenia przepustnicy w stanie ustalonym i do wyznaczania charakterystyk metrologicznych rezystancyjnego czujnika położenia przepustnicy. Drugi tryb wykorzystuje się do wyznaczania charakterystyk dynamicznych układu regulacji.

System testowy (rys. 1) umożliwia podłączenie trzech źródeł sygnału wartości zadanej. Standardowo wykorzystuje się pedał przyspieszenia do sprawdzenia zakresu ruchu przepustnicy oraz rezystora nastawnego. Rezystor nastawny służy do ustalania położenia przepustnicy podczas badań w stanie ustalonym oraz do realizowania wymuszenia skokowego o różnej wartości skoku podczas testów dynamicznych. Dodatkowo rezystor ten może być jednym z elementów układu wyzwalającego (UW).

Układ wyzwalający zbudowano w oparciu o mikrokontroler ATmega328. Przez wciśnięcie przycisku (SW3) układ ma zadawać sygnał skokowy o powtarzalnym przebiegu, naśladujący szybkie ruchy pedału przyspieszenia. Jego działanie polega na tym, że po przyciśnięciu przycisku SW3 odczekiwany jest określony czas (zwykle 1 s) a następnie zmieniany jest z niskiego na wysoki stan sygnału wyjściowego TRG. Sygnał ten, przekazywany do układu pomiarowego, jest alternatywnym sygnałem wyzwalającym pomiar. Dodatkowo przez rezystor nastawny (rys. 3), służący do ustalania napięcia maksymalnego, podawany jest jako sygnał WZS (rys. 2) do układu regulacji, o ile podłączono go w ten sposób za pomocą selektora. Po upływie zadanego czasu, stan sygnału zmienia się na niski.

Taki sposób działania UW pozwala na uzyskanie powtarzalnych wymuszeń służących do wyznaczenia stałych czasowych i czasu martwego. Wartości tych parametrów mogą być różne podczas otwierania i zamykania przepustnicy.

Przebieg testów dla wybranych, z trybów pracy systemu, przedstawiono w trzech krokach.

1. Tryb wyznaczania zakresu ruchu przepustnicy Układu Regulacji Położenia Przepustnicy (URPP). Podłączenie Pedału Przyspieszenia (PP). Ustalenie PP w dolnym położeniu. Pomiar manualny z użyciem przycisków SW1 i SW2. Ustalenie PP w górnym położeniu.

Pomiar manualny.

2. Tryb wyznaczania charakterystyk statycznych i metrologicznych URPP. Ustalenie napięcia sygnału WZS. Rozpoczęcie pomiaru i odczekanie założonego czasu (typowo 5 s) z jednoczesną rejestracją danych pomiarowych.

Zatrzymanie pomiaru. Analiza danych.

Rys. 3. Charakterystyka statyczna sensora rezystancyjnego Fig. 3. Static characteristic of a resistive throttle angle sensor

3. Tryb wyznaczania charakterystyk dynamicznych URPP. Ustalenie położenia przepustnicy po wykonaniu skoku wartości zadanej WZ za pomocą rezystora nastawnego (TRG w stanie wysokim). Nastawienie UW. Rozpoczęcie pomiaru poprzez zmianę stanu sygnału TRGS z niskiego na wysoki. Rozpoczęcie pomiaru i rejestracji. Odczekanie założonego czasu (0,1 s). Zmianę stanu sygnału TRG powodujący skok WZS o zadaną wartość. Utrzymanie WZS w tym stanie przez zadany czas (5 s). Zmiana stanu sygnału TRG powodujący skok WZS do wartości początkowej (0 V). Odczekanie założonego czasu (decyduje operator). Zatrzymanie pomiaru. Analiza danych.

3. Wyniki System testujący wykorzystano do przeprowadzenia badań układu regulacji położenia przepustnicy wykonanego przez studentów z koła naukowego Klakson z Politechniki Opolskiej.

Studenci opracowali aplikację układu sterowania położeniem

Rys. 4. Zależność odchylenia kąta uchylenia przepustnicy mierzonego czujnikiem rezystancyjnym i za pomocą enkodera Fig. 4. Dependency of standard deviation of throttle angle sensor in function of angle of measured by encoder

39

Prototypowy system testujący do badania układu regulacji położenia przepustnicy

przepustnicy sterowanej za pomocą silnika elektrycznego prądu stałego z jednym tranzystorem (bez mostka H). Założeniem ich projektu było wykorzystanie jak najmniejszej liczby elementów elektronicznych do budowy układu sterownika. Układ regulacji składał się ze sterownika połączonego z elektrycznie sterowaną przepustnicą. Wyposażona jest w szczotkowy silnik prądu stałego jako układ napędowy i przeciwdziałającą otwieraniu przepustnicy sprężynę spiralną oraz rezystancyjny czujnik położenia. Wał przepustnicy sprzężono z enkoderem za pomocą sprzęgła stałego. Badania przeprowadzono w temperaturze otoczenia równej 20 °C, a obiekt badań umieszczono na stabilnym stole. Pomiary przeprowadzano wielokrotnie w kilku następujących po sobie dniach. Badania przepustnicy prowadzono do kąta 80°, ponieważ – jak wskazują badania Wendekera i innych [17] – powyżej tej wartości nie zaobserwowano istotnej zmiany przepływu strumienia powietrza przez przepustnicę.

Rys. 5. Odpowiedź skokowa podczas otwierania przepustnicy Fig. 5. Step response during opening of a throttle

3.1. Charakterystyka metrologiczna czujnika położenia przepustnicy W pierwszej kolejności sprawdzono wskazania Rezystancyjnego Czujnika Położenia Przepustnicy (RCPP) w odniesieniu do wskazań enkodera. Przepustnicę ustalano w wybranych 10 położeniach kątowych. Dla tych położeń zmierzono napięcie i wyznaczono charakterystykę napięciową RCPP, która okazała się być liniowa w zakresie napięcia wyższego od 0,75 V do 3,75 V dla kątów od 0° do 80° (rys. 3).

Początkowa, niezerowa wartość napięcia przy zerowym kącie została dobrana celowo przez producenta dla potrzeb diagnostyki, jednak ogranicza też rozdzielczość pomiaru kąta z wykorzystaniem przetwornika A/C mierzącego w zakresie od 0 V do 5 V o 1/3.

Odchylenie standardowe kolejnych punktów pomiarowych było na tyle małe, że nie zostało zaznaczone na rys. 3, ponieważ nawet trzykrotne wartości odchylenia standardowego nie przekraczały 3s = 0,05 V. Kątowe odchylenie standardowe czujnika rezystancyjnego wyrażone w stopniach kątowych (rys. 4) wynosi w przybliżeniu sPC » 0,15° (sPCmin = 0,05° i sPCmax = 0,37°).

Przeanalizowano także odchylenie standardowe położenia kątowego mierzonego za pomocą enkodera, które we wszystkich przypadkach wynosiło sαE = 0°. Dowodzi to braku drgań, gdy układ wg wskazań RCPP znajdował się w stanie ustalonym, oraz o precyzji ustalenia zbliżonej do rozdzielczości enkodera (sαE = 0°).

Rys. 6. Odpowiedź skokowa podczas zamykania przepustnicy Fig. 6. Step response during closing of a throttle

3.2. Charakterystyka dynamiczna Charakterystykę dynamiczną układu regulacji położenia przedstawiono na rys. 5. Widać na nim odpowiedzi na wymuszenie skokowe wartości zadanej.

Zauważalny jest czas martwy (tm), a inercja układu wyrażana jest m.in. przez stałą czasową (tc). Jak widać także na rys. 7, czas ten jest równy odpowiednio tc = 0,05 s i tm = 0,12 s.

Podczas zamykania przepustnicy również zaobserwowano niezerowe wartości tc i tm. Dla tego przypadku (rys. 8) wartość tm = 0,03 s i tc = 0,1 s.

Na rys. 6 można zaobserwować oscylację gasnącą. Uznano, że wynika to bezpośrednio z fizycznej konstrukcji przepustnicy, gdzie występuje zarówno ogranicznik, jak i sprężyna. Po szybkim zamknięciu, przepustnica odbija się kilkukrotnie od ogranicznika i powoduje widoczną na rys. 6 oscylację.

Na rysunkach 7 i 8 przedstawiono zestawienie wartości tm i tc przy wybranych kątach otwarcia przepustnicy. Czasy przy otwieraniu są znacznie większe niż przy zamykaniu. Różnica wynosi około 0,02 s dla każdej wartości tm i tc.

40

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

Rys. 7. Stała czasowa i czas martwy dla otwierania przepustnicy Fig. 7. Time constant and dead time during opening a throttle

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Rafał Czok, Sebastian Brol

Rys. 8. Stała czasowa i czas martwy dla zamykania przepustnicy Fig. 8. Time constant and dead time during opening a throttle

4. Wnioski W wyniku przeprowadzonych testów oraz na podstawie doświadczeń zebranych podczas badań i eksploatacji prototypowego systemu testowego dla układów regulacji położenia nasunęło się kilka spostrzeżeń i wniosków.

Zakończenie pomiaru w stanie ustalonym powinno się odbywać także po ustalonym czasie. Wówczas pliki z danymi zawierałyby taką samą liczbę danych, a to ułatwiałoby analizę.

Z drugiej strony, liczba pomiarów (ponad 8000 na próbę) i odchylenia długości pomiaru rzędu 300 próbek pozwalają sądzić, że określone parametry statystyczne nie będą różnić się w sposób istotny ze względu na asymptotycznie malejącą istotność wraz z licznością próby [13].

Można ten problem rozwiązać zmieniając oprogramowanie lub dodać do układu indykator uzyskania minimalnej liczności próby.

Opcję ręcznego (przez naciśnięcie przycisku SW2) kończenia pomiaru należy utrzymać, ponieważ nie zawsze znana jest stała czasowa układu i w tym przypadku korzystne jest, aby osoba testująca decydowała o zakończeniu zbierania danych.

Wyznaczanie charakterystyki statycznej i metrologicznej można zautomatyzować przez zastosowanie rezystora nastawnego sterowanego, np. z wykorzystaniem jednej z magistral danych (SPI, I2C itp.) Jednak musi uprzednio być wykonany test określający zakres napięcia generowanego przez zadajnik.

Badany regulator wykazał dobre własności statyczne, ponieważ niepewność ustalenia nie przekraczała ±0,09°.

Jest możliwość polepszenia dynamiki układu regulacji o około 50 % przez zmianę parametrów regulatora PID. Dla układu regulacji z dodatkowym aktuatorem linkowym zastosowany układ regulacji nie jest korzystny. Wynika to ze zwiększonych sił potrzebnych do zamknięcia przepustnicy spowodowanych tarciem linki o pancerz. Z tego powodu sprężyna wymaga większej siły, aby zamknąć przepustnicę, a to wydłuża czas zamykania.

Robots and Systems, 2005 IEEE/RSJ”, Vol. 20, No. 9, 2006, 1015–1034. DOI: 10.1163/156855306778394058.

2. Dziubański S., Poprawa bilansu energetycznego w silniku spalinowym przez zastosowanie turbogeneratora, praca doktorska,Wydział Mechaniczny, Politechnika Opolska, Opole 2011.

3. Dziubiński M., Badania symulacyjne układu wtryskowego benzyny Bosch Motronic, „Postęp Nauki i Techniki”, nr 14, Lublin 2012, 75–82.

4. Jantos J., Mamala J., Zintegrowany system sterowania napędu samochodu osobowego, Zeszyty Naukowe Politechniki Opolskiej, seria Mechanika z. 56, nr 241, 1998, 33–46.

5. Jantos J., Mamala. J., Elektroniczna regulacja napełnienia w silniku ZI, KONES 2000, Nałęczów 2000.

6. Jantos J., Drive control in passenger car, „Journal of Kones, Internal Combustion Engines”, Vol. 6, No. 1–2, 48–57, Warszawa 1999.

7. Mamala J., Jantos J., Brol S., Malewicz K., Bieniek A., Układ doładowania silnika o zapłonie iskrowym, „JOK Powertrain and Transport”, Vol. 14, No. 2, 2007, 167–179.

8. Mamala J., Siłka W., Throttle Range And Speed Motion Programming in SI Engine, “Journal of KONES. Internal Combustion Engines”, No. 1–2, 2002, 181–187.

9. Merkisz J., Pielecha J., Radzimirski S., New Trends in Emission Control in the European Union, “Springer Tracts on Transportation and Traffic”, Vol. 4. DOI: 10.1007/9783-319-02705-0.

10. Merkisz J., Rychter M., Lijewski P., Diagnozowanie pracy silnika o zapłonie samoczynnym w trybie on-line, “Journal of KONES. Combustion Engines”, Vol. 8, No. 3–4, 2001, 9–17.

11. Merkisz J., Rychter M., Przystosowanie systemu OBD II do silnika ZS, “Journal of KONES.Internal Combustion Engines”, Vol. 7, No 1–2, 2000, 390–403.

12. Mir-Nasiri N., Hussaini S., New Intelligent Transmision Concept for Hybrid Mobile Robot Speed Control, “International Journal of Advanced Robotic Systems”, Vol. 2, No 3, 2005,259–263. DOI: 10.5772/5784.

13. Szpica D., Simulation tests on air flow trought selected types of throttle bodies, PTNSS-2010-SS1-105.

14. Tomaszewski A., Podstawy nowoczesnej metrologii, WN-T, Warszawa 1978.

15. Typańska D., Putz Ł., Badania samochodu napędzanego silnikiem FSI – systemem elektronicznego sterowania bezpośrednim wtryskiem benzyny, Prace Instytutu Elektrotechniki, Politechnika Poznańska, z. 260, 2012.

16. Vidal Y., Acho L., Pozo F., Robust Control of an Electronic Throttle System Via Switched Chattering Control: Benchmark Experiments, Departament de Matemàtica Aplicada III, Escola Universitària d’Enginyeria Tècnica Industrial de Barcelona, Universitat Politècnica de Catalunya, Comte d’Urgell, 187, 08036 Barcelona.

17. Wendeker M., Grabowski Ł., Pietrykowski K., Magryta P., Flow simulation through Wankel engine throttle using computational fluid dynamics, “Journal of KONES. Powertrain and Transport”, Vol. 18, No. 1, 2011, 677–682.

Bibliografia 1. Amundson K., Raade J., Harding N., Kayerooni H., Hybrid Hydraulic-Electric Power Unit for Field and Service Robots, [w:] „International Conference on Intelligent

41

Prototypowy system testujący do badania układu regulacji położenia przepustnicy

Prototype Test System to Use the Throttle Position Control System Abstract: This paper presents a new prototype microcontroller test system for testing and test control systems used in the throttle position and vehicle works. The system is designed to allow determination of selected (static and dynamic) characteristics of the test/test control system.

The assumptions of the construction and operation of the test system and discusses the functions performed by the system, as well as scalability. The article presents some solutions to adapt the system to the needs of the study throttle position control systems that allow the study of specific properties of the control systems. The results of the tests provided for adjusting the position of the prototypethrottle controller and presents obtained by means of the system, the characteristics of the entire control system, were presented.

Keywords: throttle, encoder, regulator, electric actuator

mgr inż. Rafał Czok

dr hab. inż. Sebastian Brol

Doktorant w Katedrze Pojazdów Drogowych i Rolniczych na Wydziale Mechanicznym Politechniki Opolskiej. Zajmuje się modelowaniem i identyfikacją zespołów pojazdów samochodowych.

Pracownik samodzielny w Katedrze Pojazdów Drogowych i Rolniczych na Wydziale Mechanicznym Politechniki Opolskiej. Główne obszary pracy to testowanie pojazdów samochodowych, budowa urządzeń pomiarowych i diagnostyka.

rafalczok@gmail.com

42

P

s.brol@po.opole.pl

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015, 43–48, DOI: 10.14313/PAR_216/43

Analiza wpływu konfiguracji układu pomiarowego w komorze GTEM na wyniki pomiaru skuteczności ekranowania obudowy Andrzej Rusiecki

PLUM sp. z o.o., ul. Wspólna 19, Ignatki, 16-001 Kleosin

Streszczenie: W artykule przedstawione zostały wyniki pomiaru skuteczności ekranowania metalowej obudowy ze szczeliną, uzyskane na stanowisku z komorą GTEM (Gigahertz Transverse Electromagnetic). Przeanalizowany został wpływ ustawienia badanej obudowy w komorze GTEM na kształt częstotliwościowej charakterystyki skuteczności ekranowania. Wyniki pomiarów porównane zostały za pomocą metody Selektywnej Walidacji Wyników FSV (Feature Selective Validation) z wynikami analizy numerycznej przeprowadzonej za pomocą pakietu FEKO. Słowa kluczowe: skuteczność ekranowania, komora GTEM, obudowa ze szczeliną, FEKO, FSV

1. Wprowadzenie Ekranowanie elektromagnetyczne z wykorzystaniem metalowych obudów jest jedną z form redukcji emisji zabudowywanych w ich wnętrzu urządzeń elektronicznych. Wraz z ograniczeniem emisji do otoczenia, możliwe jest podniesienie odporności zabudowanego urządzenia na pola elektromagnetyczne pochodzące od sąsiadujących instalacji i urządzeń.

2. Pomiar skuteczności ekranowania z wykorzystaniem komory GTEM Mimo swoich ograniczeń, takich jak relatywnie niewielka objętość przestrzeni pomiarowej oraz selektywność kierunkowa pomiaru, wymagająca w niektórych przypadkach kłopotliwej, zmiany pozycji badanego urządzenia, komory GTEM mogą być wykorzystywane do pomiarów SE obudów urządzeń elektronicznych [1–3].

O ile dla dużych obudów, takich jak klatki Faradaya lub pomieszczenia ekranujące, dostępne są znormalizowane metody pomiaru ich SE [4], o tyle nie istnieją zestandaryzowane metody pomiaru dla obudów, których wymiary nie przekraczają kilkudziesięciu centymetrów. Podejmowane są obecnie próby opracowania takich uniwersalnych metod pomiarowych dla mniejszych obudów [5].

Na rys. 1 przedstawiony został schemat układu pomiarowego wykorzystywanego przez autora pracy w laboratorium kompaty-

bilności elektromagnetycznej firmy PLUM sp. z o.o. Składa się on z komory GTEM Schaffner 1500 i analizatora wektorowego Rohde & Schwarz FSH3 z wbudowanym przedwzmacniaczem.

W celu zwiększenia zakresu dynamicznego zastosowany został wzmacniacz mocy BLWA0830-50/40/D wykorzystywany standardowo w badaniach odporności urządzeń na zaburzenia promieniowane.

Model badanej obudowy o wymiarach 300 mm × 120 mm × 300 mm, ze szczeliną 100 mm × 5 mm (rys. 2), został zlutowany ze stalowej blachy ocynowanej o grubości 0,34 mm. Wewnątrz obudowy zabudowany został monopol wykonany z drutu miedzianego o średnicy 1,3 mm, zamocowanego do przylutowanego do obudowy gniazda typu „N”. Wybór takiego modelu obudowy podyktowany został dostępnością w literaturze wyników do porównań, tak wyników pomiarów jak i analiz numerycznych.

Pomiar SE obudowy w komorze GTEM wykonywany był różnicowo. Wartość SE obliczana była jako różnica dwóch wartości współczynnika S12 schematu przedstawionego na rys. 1.

Pierwsza wartość mierzona była w konfiguracji z badaną obudową podłączoną w lokalizacji Device Under Test (DUT). Druga

Autor korespondujący: Andrzej Rusiecki, andrzej.rusiecki@plum.pl Artykuł recenzowany nadesłany 14.01.2015 r., przyjęty do druku 09.03.2015 r.

Zezwala się na korzystanie z artykułu na warunkach licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 3.0

Rys. 1. Schemat układu pomiarowego z komorą GTEM Fig. 1. Measurement setup with a GTEM cell

43

Analiza wpływu konfiguracji układu pomiarowego w komorze GTEM na wyniki pomiaru skuteczności ekranowania obudowy

4. Wyniki pomiaru skuteczności ekranowania obudowy w komorze GTEM

wartość, mierzona była w układzie, w którym zamiast obudowy zastosowany był model odniesienia stanowiący jedną z kilku analizowanych realizacji anteny podobnej do tej zabudowanej w badanej obudowie.

Analizując dostępne w literaturze wyniki pomiarów i analiz częstotliwościowych charakterystyk SE obudów, łatwo dostrzec zasadniczą różnicę między wynikami pomiarów i symulacji.

O ile wyniki symulacji stanowią gładkie krzywe, zmieniające się w punktach rezonansów własnych wynikających z konstrukcji obudowy, o tyle w porównaniu do nich wyniki pomiarów są zazwyczaj silnie zaszumione [9–13].

Na rys. 5 widoczny jest istotny wpływ konfiguracji układu pomiarowego na charakterystykę SE w zakresie częstotliwości poniżej 500 MHz. Zmiana układu pomiarowego, polegająca na ustawieniu obudowy na podłodze komory GTEM, pozwoliła uzyskać łatwo zauważalną poprawę kształtu zmierzonej charakterystyki. Ustawienie to pozwoliło zminimalizować wpływ układu rezonansowego, jaki stanowiła we wnętrzu komory badana obudowa, połączona z jej podłogą przy użyciu ekranu zastosowanego przewodu koncentrycznego.

Podczas pomiarów wykorzystywane były różne modele układu odniesienia. Układy te przedstawione zostały wraz z fotografią ustawienia badanej obudowy na rys. 6.

O ile układy odniesienia oznaczone na rys. 6 jako REF A oraz REF B, są bliższe układowi odniesienia wykorzystywanemu w trakcie analizy numerycznej, układ oznaczony jako REF C jest znacznie prostszy w realizacji.

Rys. 2. Wymiary modelu badanej obudowy ze szczeliną Fig. 2. Dimensions of slotted enclosure model

Normy opisujące sposób wykorzystania komór TEM i GTEM w pomiarach EMC określają zalecany obszar roboczy takiego stanowiska [1–3]. W przypadku komory GTEM stosuje się dielektryczne stoliki pozwalające ustawić badane urządzenie w przestrzeni roboczej.

Rys. 3. Badana obudowa na stoliku stanowiska pomiarowego oraz na podłodze komory Fig. 3. Enclosure under test on measurement table and on the cell’s floor

70

I

A

R

Y

•

A

U

T

SE [dB]

20

0 -10 -20

O

M

0.2

0.4

f [GHz]

0.6

0.8

Rys. 5. Charakterystyki SE badanej obudowy dla różnych ustawień w komorze GTEM Fig. 5. SE characteristics of tested enclosure for different placement in GTEM cell

Rys. 4. Szczegóły realizacji modelu numerycznego FEKO – widok mocowania modelu anteny oraz szczeliny Fig. 4. Details of numerical FEKO model - view on antenna placement and a slot

M

30

10

W celu przeprowadzenia analizy wpływu konfiguracji układu pomiarowego w komorze GTEM, wykorzystany został pakiet obliczeniowy wykorzystujący metodę momentów (MoM) – FEKO [7].

Siatka modelu obudowy składała się z 4042 elementów trójkątnych o przeciętnej długości boku równej 13 mm. Minimalna i maksymalna długość boku elementu trójkątnego to, odpowiednio 4 mm i 23 mm. Antena modelowana była przy użyciu 8 segmentów o średnicy 2 mm [8].

O

GTEM podłoga

40

3. Model numeryczny stosowany do oceny wyników pomiarów

P

GTEM stolik

50

Podczas pomiarów SE obudowy, wykorzystywane było takie jej ustawienie (rys. 3), jednak w trakcie prac konfiguracja układu pomiarowego została znacząco zmieniona. Prezentowane w pracy wyniki zgromadzone zostały podczas pomiarów wykonywanych w celu dopracowania zgodności modelu fizycznego i numerycznego wykorzystywanego przez autora do analizy wpływu zabudowy na charakterystyki SE obudów ze szczelinami [6].

44

FEKO

60

REF A

REF B

POZ 1

REF C

Rys. 6. Analizowane ustawienia obudowy i konstrukcje układów odniesienia wykorzystywane w pomiarach Fig. 6. Setup of enclosure and reference plates used for measurement

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Andrzej Rusiecki -10 -20 -30

S12 [dB]

-40 -50 POZ 1 POZ 2

-60

REF A REF B

-70 -80 0.3

REF C

0.4

0.6

0.8

1

f [GHz]

1.2

Rys. 7. Charakterystyki parametru S12 układu pomiarowego zawierającego badaną obudowę oraz modele odniesienia Fig. 7. Characteristics of S12 parameter of the measurement setup with enclosure and different reference plates

Na rys. 7 przedstawione zostały wyniki pomiarów cząstkowych, których różnica stanowi zmierzoną charakterystykę SE badanej obudowy. Zauważalne są równomierne zafalowania tak wyników pomiarów obudowy, jak i poszczególnych układów odniesienia. Zafalowania te osiągają wartość nawet 6 dB. W przypadku pomiaru różnicowego, zafalowania charakterystyki

wynikowej mogą po złożeniu dochodzić nawet do kilkunastu dB. Częstotliwości występowania tych zniekształceń powiązać można z odległością układu badanego od stożka komory. Charakterystyka opisana na rys. 7 jako „POZ 2” została zmierzona w konfiguracji, w której badana obudowa przesunięta została w kierunku stożka komory o 50 cm.

Wynikowe charakterystyki SE, uzyskane dla obu pozycji ustawienia badanej obudowy, przedstawione zostały na rys. 8 i 9.

Zauważalne jest, że zmiana pozycji ustawienia obudowy w zakresie 50 cm, nie wpłynęła w zauważalny gołym okiem sposób na gładkość charakterystyki.

Najmniejsze zafalowania obserwowane są w układzie pomiarowym, w którym układ odniesienia znajdował się dokładnie w takiej samej pozycji jak badana obudowa (rys. 8 – POZ1 – REF B). W przypadku tak prostego modelu obudowy, możliwe jest uzyskanie powtarzalnych wyników pomiarów częstotliwościowej charakterystyki SE obudowy o zafalowaniach mniejszych niż 3 dB. W przypadku obudów o bardziej złożonych kształtach, dobór układu odniesienia może nie być procesem tak prostym.

Z tego powodu przeprowadzona została analiza porównawcza częstotliwościowych charakterystyk SE obudowy umieszczonej w dwóch różnych miejscach (POZ 1 i POZ 2), obliczana względem wspólnego układu odniesienia będącego monopolem zamocowanym bezpośrednio w podłodze komory GTEM (REF C na rys. 6). Zestawienie takie przedstawione zostało na rys. 10.

Licząc się ze stosunkowo dużym poziomem zafalowań uzyskanej charakterystyki, będącym wynikiem odmiennej konfiguracji 70

70 POZ 1 - REF A

60

FEKO

SE [dB]

SE [dB]

30 20

30 20

10

10

0

0

-10

-10 0.4

0.6

0.8

1

f [GHz]

1.2

Rys. 8. Charakterystyki SE obudowy w pozycji POZ 1 dla różnych układów odniesienia (REF), z charakterystyką uzyskaną numerycznie (FEKO) Fig. 8. SE characteristics of the enclosure in POZ 1 position for various reference platest (REF), with numerical results (FEKO)

-20 0.3

0.6

0.8

1

f [GHz]

1.2

70 POZ 2 - REF A

60

FEKO

40

SE [dB]

40 30 20

30 20

10

10

0

0

-10

-10 0.6

0.8

f [GHz]

GTEM 0-4-8

50

POZ 2 - REF C

0.4

FEKO 0-4-8

60

POZ 2 - REF B

50

SE [dB]

0.4

Rys. 10. Charakterystyki SE obudowy w dwóch różnych pozycjach względem wspólnego układu odniesienia REF C Fig. 10. SE characteristics of the enclosure in two different positions relative to the common reference plate (REF C)

70

-20 0.3

FEKO

40

40

-20 0.3

POZ 2 - REF C

50

POZ 1 - REF C

50

POZ 1 - REF C

60

POZ 1 - REF B

1

1.2

Rys. 9. Charakterystyki SE obudowy w pozycji POZ 2 dla różnych układów odniesienia Fig. 9. SE characteristics for the enclosure in POZ 2 position for various reference plates (REF)

-20

A019

0.4

0.6

0.8

1

1.2

f [GHz]

1.4

1.6

1.8

Rys. 11. Grupy zmierzonych i obliczonych charakterystyk SE obudowy dla trzech kątów jej odchylenia wokół osi Y Fig. 11. Groups of the measured and calculated SE characteristics of the enclosure for three angles of its deviation around the axis Y

45

Analiza wpływu konfiguracji układu pomiarowego w komorze GTEM na wyniki pomiaru skuteczności ekranowania obudowy układu odniesienia, można z dobrym przybliżeniem przyjąć, że ustawienie badanej obudowy w komorze GTEM nie wpływa w sposób istotny na jakość uzyskiwanych wyników.

Na rys. 11 przedstawiony został zmierzony oraz przeanalizowany numerycznie wpływ odchylenia obudowy od osi Z komory. Odchylenie analizowane było jako obrót wokół osi Y o 4° i 8°. Zakres zmienności kształtu uzyskanej charakterystyki jest w tym przypadku na tyle niewielki, że wpływ odchylenia osi obudowy na kształt częstotliwościowej charakterystyki SE badanej obudowy można praktycznie zaniedbać.

0.45 0.4 0.35

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

0.3 0.2 0.1

GDMtot ADMtot

0

FDMtot

ADMc

0.45 0.4

POZ.1-REF.A

0.4

POZ.1-REF.B POZ.1-REF.C

0.35

0.35

G

F

P

VP

FDMc POZ.1-REF.A POZ.1-REF.B POZ.1-REF.C

0.25

0.25

0.2

0.2

0.15

0.15 0.1

0.1

0.05

0.05

0

EX VG

0.3

0.3

EX VG

G

F

P

0

VP

EX VG

G

F

P

Rys. 12. Histogramy uśrednionych oraz skumulowanych wartości poszczególnych deskryptorów analizy FSV, porównanie wyników pomiarów uzyskanych dla różnych układów odniesienia z charakterystyką obliczoną numerycznie Fig. 12. Bar charts of average and cumulative values of individual FSV metrics, comparison of measurements for different reference plates with numerical results

xDMtot

0.5

0.1 0.2 0.4 0.8 1.6

0.4 0.35 0.3

≤ ≤ ≤ ≤ ≤

0.4 0.3 0.2

0.25

0.1

0.2 0.15

0

GDMtot

ADMtot

G

F

VP

POZ.1-REF.B POZ.1-REF.C POZ.2-REF.C

0.35

0.35

P

FDMc

0.4

POZ.1-REF.B POZ.1-REF.C POZ.2-REF.C

0.4

EX VG

FDMtot

ADMc

0.45

0.3

0.3

0.25

0.25

0.2

0.2

0.15

0.15 0.1

0.1

0.05

0.05

0

POZ.1-REF.B POZ.1-REF.C POZ.2-REF.C

0.5

EX < 0.1 VG < 0.2 G < 0.4 F < 0.8 P < 1.6 VP

VP

GDMc

0.6

POZ.1-REF.B POZ.1-REF.C POZ.2-REF.C

0.45

Wartościom funkcji GDM, ADM oraz FDM przypisane są deskryptory oceny zgodności wg tabeli 1. Wartości te prezentowane są zwykle w postaci histogramów bądź miar całkowitych GDMtot, ADMtot oraz FDMtot będących uśrednionymi wartościami tych funkcji.

Na rysunkach 12 i 13 przedstawione zostały histogramy wartości średnich oraz skumulowane wartości poszczególnych funkcji oceny FSV. Ocena wyników pomiarów przeprowadzona została w odniesieniu do wyników symulacji. Analiza FSV pozwala numerycznie określić poziom odkształceń zmierzonej charakterystyki SE obudowy w zależności od jej ustawienia w komorze i wyboru układu odniesienia.

Oceniając stopień odkształcenia charakterystyki zmierzonej od uzyskanej numerycznie, spowodowany zafalowaniami mającymi swoje źródło w konfiguracji układu pomiarowego, należy wziąć pod uwagę wartości osiągane przez funkcję FDM. Jej uśredniona wartość jest najniższa dla układu POZ.1-REF.B będącego próbą najdokładniejszego pozycjonowania obudowy i układu odniesienia (rys.

6). Średnia wartość funkcji ADM (ADMtot) wskazuje na najlepszą zgodność pomiaru układu POZ.1-REF.C (rys. 12) i symulacji w zakresie obwiedni.

Wpływ FDM jest jednak na tyle duży, że wynikowy GDMtot również wskazuje najlepszą zgodność

46

0.4

0.2 0.15

POZ.1-REF.A POZ.1-REF.B POZ.1-REF.C

0.5

EX < 0.1 VG < 0.2 G < 0.4 F < 0.8 P < 1.6 VP

0.25

(1)

GDM (x ) = ADM (x ) + FDM (x )

≤ ≤ ≤ ≤ ≤

0.3

Metoda Selektywnej Walidacji Wyników [14, 15] opracowana została w oparciu o wyniki eksperymentów polegających na wzrokowym porównaniu charakterystyk uzyskiwanych w pomiarach EMC, przez wybraną grupę inżynierów posiadających doświadczenie w analizie tego typu pomiarów. Metoda ta pozwala ocenić zgodność wyników pomiarów z wykorzystaniem trzech funkcji: GDM (ang. Global Difference Measure), ADM (ang.

Amplitude Difference Measure) oraz FDM (ang.

Feature Difference Measure). ADM odpowiada zgodności trendu i obwiedni porównywanych danych, podczas gdy FDM skupia się na cechach związanych z szybkimi i gwałtownymi zmianami, reprezentujących zwykle zmiany w częstotliwościach rezonansowych układu. GDM jest wartością wypadkową ADM i FDM wg zależności (1).

2

0.1 0.2 0.4 0.8 1.6

GDMc

0.6

POZ.1-REF.A POZ.1-REF.B POZ.1-REF.C

0.5

5. Ocena wyników pomiarów z wykorzystaniem Selektywnej Walidacji Wyników (FSV)

2

xDMtot

0.55

EX VG

G

F

P

0

VP

EX

VG

G

F

P

VP

Rys. 13. Histogramy uśrednionych oraz skumulowanych wartości deskryptorów analizy FSV porównania wyników pomiarów uzyskanych dla wybranej jako najlepsza (REF B) oraz dwóch najłatwiejszych w zastosowaniu konfiguracji (REF C) układów odniesienia z charakterystyką obliczoną numerycznie Fig. 13. Bar charts of average and cumulative values of individual FSV metrics for comparison of selected as the best measurement setup (REF B) and two easiest to implement reference plates (REF C) with numerical results

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Andrzej Rusiecki Tabela 1. Deskryptory ocen wartości funkcji FSV Table 1. Qualitative descriptors of FSV metrics

xDM

deskryptor

< 0.1

Excellent (EX) – doskonała

0,1–0,2

Very Good (VG) – bardzo dobra

0,2–0,4

Good (G) – dobra

0,4–0,6

Fair (F) – dostateczna

0,6 –1,6

Poor (P) – słaba

> 1,6

Very Poor (VP) – bardzo słaba

dla tego samego układu pomiarowego. Wartość skumulowana GDM wykazuje dla tego układu większość próbek ocenionych na dobrym poziomie (G).

W przypadku układu pomiarowego w którym obudowa została przesunięta o 50 cm (POZ.2), wykorzystanie uproszczonego układu odniesienia (REF.C) pozwoliło uzyskać lepszą zgodność całkowitą GDMtot niż było to w przypadku POZ.1-REF.B (rys. 13).

Przy porównaniu wpływu zmiany lokalizacji badanej obudowy przy wykorzystaniu wspólnego uproszczonego punktu odniesienia (REF.C) widoczny jest silny wpływ zgodności wykazywanej przez obwiednię ADMtot na ocenę całkowitą GDMtot. Wartości FDMtot w obydwu przypadkach są zbliżone sugerując niewielki wpływ przesunięcia obudowy na zmianę zgodności spowodowaną zafalowaniami charakterystyki.

Najlepszą zgodność pomiarów z symulacją uzyskano w układzie POZ.1-REF.B, co odpowiada subiektywnej ocenie gładkości uzyskanej charakterystyki przedstawionej na rys. 8. Zmiana układu odniesienia na REF.C spowodowała co prawda pogorszenie zgodności, jednak w przypadkach niewymagających najwyższej dokładności, znacząco ułatwić wykonywanie pomiarów SE obudów. Dalsze drobne zmiany układu pomiarowego, takie jak zmiana pozycji obudowy nie prowadzą do tak radykalnych zmian w jakości uzyskiwanych wyników pomiarów.

6. Podsumowanie W artykule przedstawiona została metoda pomiaru skuteczności ekranowania obudów urządzeń w komorze GTEM. Pomiary wykonane zostały dla prostego modelu metalowej obudowy ze szczeliną. Przeanalizowane zostały czynniki mające wpływ na uzyskiwane wyniki w zakresie gładkości wyznaczanej charakterystyki będącej wynikiem różnicowego pomiaru SE. Zakres analizy objął stosowanie różnych modeli układu odniesienia, względem którego wyznaczana była charakterystyka SE badanej obudowy.

Wyniki pomiarów na potrzeby oceny ich jakości porównane zostały z wynikami obliczeń numerycznych wykonanych z wykorzystaniem pakietu obliczeniowego FEKO. Analiza porównawcza charakterystyk SE badanego modelu obudowy została przeprowadzone z wykorzystaniem metody selektywnej walidacji wyników.

Przeprowadzona w niniejszej pracy analiza pozwala zlokalizować przyczyny zniekształceń charakterystyk SE zmierzonych w GTEM. Stanowi ona element składowy opracowywanej przez autora metody pomiaru SE obudów urządzeń z wykorzystaniem wbudowanych mieszadeł [6].

Bibliografia 1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

IEC 61000-4-20, Ed. 2.0, Electromagnetic compatibility (EMC) – Part 4-20: Testing and measurement techniques – Emission and immunity testing in transverse electromagnetic (TEM) waveguides, 2010.

IEC 61000-4-21, Ed. 2.0, Electromagnetic compatibility (EMC) – Part 4-21: Testing and measurement techniques – Reverberation chamber test methods, 2011.

IEC 61967-2, Integrated circuits – Measurement of electromagnetic emissions, 150 kHz to 1 GHz – Part 2: Measurement of radiated emissions – TEM cell and wideband TEM cell method, 2005.

IEEE Std 299-2006, IEEE Standard Method for Measuring the Effectiveness of Electromagnetic Shielding Enclosures, Feb. 2007 IEEE Std P299.1/D4 Draft Standard Method for Measuring the Shielding Effectiveness of Enclosures and Boxes Having All Dimensions between 0.1 m and 2 m, March 2011.

Rusiecki A., Aniserowicz K., Evaluation of Shielding Effectiveness of Slotted Enclosures by Internal Stirring, [w:] 20th International Conference on Microwaves, Radar and Wireless Communications, MIKON 2014, 240–243.

FEKO User’s Manual, EM Software & Systems-S.A. (Pty) Ltd, 2009.

Rusiecki A., Aniserowicz K., Analysis of Differences in Results of Measurements and Calculations of Slotted Enclosure Shielding Effectiveness, 20th International Conference on Microwaves, Radar and Wireless Communications, MIKON 2014, 244–247, DOI: 10.1109/ MIKON.2014.6899864.

Robinson M.P., Turner J.D., Thomas D.W.P., Dawson J.F., Ganley M.D., Marvin A.C., Porter S.J., Benson T.M., Christopoulos C., Shielding effectiveness of a rectangular enclosure with a rectangular aperture, “Electronics Letters”, Vol. 32, No. 17, 15th Aug. 1996, 1559–1560, DOI: 10.1049/ el:19961030.

Robinson M.P.,. Benson T.M, Christopoulos C., Dawson J.F., Ganley M.D., Marvin A.C., Porter S.J., Thomas D.W.P., Analytical formulation for the shielding effectiveness of enclosures with apertures, IEEE Trans. Electromagn. Compat., Vol. 40, No. 3, Aug. 1998, 240–248, DOI: 10.1109/15.709422.

Feng C., Shen Z., A hybrid FD-MoM technique for predicting shielding effectiveness of metallic enclosures with apertures, “IEEE Trans. Electromagn. Compat.”, Vol. 47, No. 3, Aug. 2005, 456–462.

Wallyn W., De Zutter D., Laermans E., Fast shielding effectiveness prediction for realistic rectangular enclosures, “IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility”, Vol. 45, No. 4, Nov. 2003, 639–643, DOI: 10.1109/ TEMC.2003.819063.

Liu Q.-F., Yin W.-Y., Mao J.-F., Chen Z., Accurate characterization of shielding effectiveness of metallic enclosures with thin wires and thin slots, “IEEE Trans. Electromagn. Compat.”, Vol. 51, No. 2, May 2009, 293–300, DOI: 10.1109/TEMC.2008.927942.

Duffy A.P., Martin A.J., Orlandi A., Antonini G., Benson T.M., Woolfson M.S., Feature Selective Validation (FSV) for Validation of Computational Electromagnetics (CEM).

Part I – The FSV Method, “IEEE Trans. on Electromagn.

Compat.”, Vol. 48, No. 3, August 2006, 449–459.

Orlandi A., Duffy A.P., Archambeault B., et al., Feature Selective Validation (FSV) for Validation of Computational Electromagnetics (CEM ). Part II – Assessment of FSV Performance, „IEEE Trans. on Electromagn. Compat.”, Vol. 48, No. 3, August 2006, 460–467, DOI: 10.1109/ TEMC.2006.879360.

47

Analiza wpływu konfiguracji układu pomiarowego w komorze GTEM na wyniki pomiaru skuteczności ekranowania obudowy

Impact of the Measurement Setup on Shielding Effectiveness Measurement of Enclosure in GTEM Cell Abstract: Results of Shielding Effectiveness measurements of metal slotted enclosure in GTEM cell

are presented. Impact of measurement setup inside GTEM cell on measured shielding effectiveness characteristics was considered and analysed. Results were validated using Feature Selective Validation (FSV) with numerically calculated values obtained using FEKO suite.

Keywords: Shielding Effectiveness, GTEM cell, slotted enclosure, FEKO, FSV

mgr inż. Andrzej Rusiecki andrzej.rusiecki@plum.pl

Absolwent i doktorant Politechniki Białostockiej. Konstruktor elektronik w firmie PLUM sp. z o.o.

48

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015, 49–56, DOI: 10.14313/PAR_216/49

Zastosowanie regulatora PID w napędzie autonomicznego robota mobilnego Szczepan Paszkiel, Mariusz Sikora

Politechnika Opolska, Wydział Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki, Instytut Automatyki i Informatyki, ul. Sosnkowskiego 31, 45-271 Opole

Streszczenie: W artykule omówiono zastosowanie regulatora PID w napędzie robota mobilnego

oraz przedstawiono jego projekt i implementację praktyczną. W wyniku zaimplementowania czujników odległości oraz odpowiednio dobranych algorytmów sterowania, robot może omijać znajdujące się na trajektorii jego ruchu przeszkody. Jednym z zadań zastosowanego w układzie sterowania robota regulatora PID jest utrzymywanie zadanej prędkości obrotowej szczotkowego silnika prądu stałego.

W artykule przedstawiono także wyniki badań określających efektywność pracy regulatora w opisanej implementacji.

Słowa kluczowe: regulator PID, robot mobilny, sterowanie

1. Wprowadzenie Od kilkudziesięciu lat zainteresowanie zastosowaniami robotów w wielu dziedzinach życia wzrasta bardzo dynamicznie. Ewoluują także metody sterowania implementowane w robotach mobilnych. Zmieniają się interfejsy do ich sterowania. Coraz częściej sterowanie robotów odbywa się bez konieczności użycia kończyn, co jest szczególnie istotne dla osób niepełnosprawnych. W tego typu przypadkach stosowane implementacje bazują na technologii mózg-komputer [1]. Sygnał wykorzystywany do sterowania jest najczęściej pobierany za pomocą elektrod umieszczanych bezpośrednio na powierzchni głowy osoby sterującej robotem [2]. Alternatywą do wyżej wymienionej koncepcji, jest sterowanie autonomiczne, polegające na zaimplementowaniu w pojeździe mobilnym algorytmu sterowania w korelacji z czujnikami [3]. Może być to na przykład algorytm heurystyczny A*, który polega na znajdowaniu najkrótszej ścieżki w grafie ważonym z dowolnego wierzchołka do wierzchołka spełniającego test celu. Algorytm jest zupełny i optymalny, ponieważ znajduje ścieżkę, jeśli taka istnieje i jest to ścieżka najkrótsza. W celu zapewnienia autonomiczności pracy robota często spotykanym rozwiązaniem jest wyposażenie go w czujniki odległości, system wizyjny, etc. [4].

Napęd różnicowy zastosowany w prezentowanej konstrukcji jest rozwiązaniem sprawdzonym, używanym w robotach dostępnych na rynku, np. MP400 [5], RoboCourier [6] lub Pioneer 3-DX [7]. Również algorytm planowania trasy A* nie jest zagadnieniem nowym [8]. W zmienionej – udoskonalonej

Autor korespondujący: Szczepan Paszkiel, s.paszkiel@po.opole.pl Artykuł recenzowany nadesłany 20.03.2015 r., przyjęty do druku 20.03.2015 r.

Zezwala się na korzystanie z artykułu na warunkach licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 3.0

formie, nazwanej „Field D*”, algorytm stosowany jest w łazikach marsjańskich Spirit i Opportunity [9].

Rozpatrywane urządzenia różnią się rodzajem zastosowanych czujników odległości. W robotach MP400, RoboCourier oraz Pioneer 3-DX zainstalowane są czujniki laserowe takie jak SICK S300 oraz ultradźwiękowe. W pojazdach marsjańskich korzysta się z kamer stereoskopowych, natomiast w opisywanym robocie pomiar odległości jest wykonywany za pomocą czujników wysyłających wiązkę światła z zakresu podczerwieni.

Innym zagadnieniem, o którym warto wspomnieć, jest lokalizacja komputera, który wylicza planowaną trasę. W robotach Spirit i Opportunity zadanie to wykonują komputery zainstalowane na ich pokładach. Natomiast w opisywanej w artykule konstrukcji obliczenia wykonywane są przez program uruchomiony na komputerze PC, a ich wyniki przekazywane są do robota drogą radiową.

Celem pracy scharakteryzowanej w artykule jest opracowanie autorskiego robota mobilnego począwszy od wizualizacji prototypu w programie do obróbki grafiki 3D, po wykonanie części mechanicznej oraz elektrycznej obiektu. W tym celu do realizacji projektu wybrano i zastosowano między innymi: mikrokontroler, czujniki odległości, silnik krokowy, moduł Bluetooth. W projekcie zastosowano także cyfrowy regulator PID w aspekcie realizacji napędu autonomicznego robota mobilnego, przedstawiono schemat blokowy układu regulacji oraz zbadano jego pracę. Ponadto przedstawiono wykresy obrazujące ruch po trajektorii liniowej oraz kołowej pojazdu mobilnego. Dla koła lewego i prawego robota porównano wartości zadane ze zmierzonymi, co zobrazowano na wykresach wraz z wypełnieniem sygnału PWM.

2. Robot mobilny Główną funkcją realizowaną przez urządzenie będzie autonomiczne przemieszczanie się do wskazanego miejsca. Przez autonomiczne przemieszczanie się należy rozumieć taki ruch, który odbywa się bez ingerencji człowieka. Za planowanie trajektorii

49

Zastosowanie regulatora PID w napędzie autonomicznego robota mobilnego między punktem początkowym i docelowym oraz przemieszczanie się po zaplanowanej trajektorii odpowiadać będą algorytmy zaimplementowane w programach sterujących. Punkt docelowy określony będzie w układzie kartezjańskim za pomocą współrzędnych x oraz y. Jako początek układu współrzędnych przyjmuje się punkt, w którym robot znajduje się w momencie uruchomienia programu. Do utrzymywania zadanej prędkości obrotowej kół użyty zostanie algorytm regulacji PID. Robot wykonany będzie jako pojazd dwukołowy – tym samym, dwa koła napędowe przymocowane będą do podwozia na stałe, a dodatkowy punkt podparcia tworzyć będzie koło samonastawne. Zmiana kierunku poruszania odbywać się będzie przez odpowiednie zróżnicowanie prędkości obrotowej silników napędzających koła. Do wykrywania przeszkód wykorzystane zostaną czujniki odległości zamocowane na wysięgniku – czujniki te wraz z wysięgnikiem obracane będą za pomocą silnika krokowego zapewniając kąt widzenia ok. 180°.

Program sterujący odpowiedzialny za planowanie trajektorii uruchomiony na komputerze PC wykonany zostanie w języku Java. Będzie on umożliwiał przesłanie do robota komend powodujących wykonanie ruchu. W oknie programu w sposób graficzny przedstawiane będą również informacje o przeszkodach, odczytane przez czujniki odległości [10]. Do wyznaczania trajektorii zastosowany zostanie algorytm A*. Komunikacja między komputerem PC a robotem przeprowadzona będzie w technologii Bluetooth.

Rys. 3. Obudowa robota wykonana za pomocą frezarki CNC Fig. 3. The casing robot made using CNC milling machine

Po wstępnej wizualizacji projektu przez opracowanie konstrukcji obudowy w programie do grafiki 3D (rys. 1) wykonana została obudowa prototypowa (rys. 2).

Po sprawdzeniu słuszności koncepcji docelowa obudowa została wytworzona ze szkła akrylowego (rys. 3) za pomocą frezarki CNC (ang. Computer Numerical Control). Zachowane zostały wszystkie wymiary charakterystyczne sprawdzone w prototypie, np.: średnica kół oraz rozstaw kół (rys. 4).

Rys. 1. Wizualizacja projektu prototypowej obudowy Fig. 1. Visualization of prototype casing

2.1. Projekt – część mechaniczna

Rys. 4. Wymiary gabarytowe urządzenia Fig. 4. Overall dimensions of the mobile robot

2.2. Projekt – część elektryczna

Układ połączeń między poszczególnymi elementami przedstawiony został na schemacie ogólnym korelacji poszczególnych komponentów robota (rys. 5). Na konstrukcję składają się: mikrokontroler (I), czujniki odległości (II), sterownik silnika krokowego (III), silnik krokowy (IV), sterownik silników prądu stałego (V), silniki szczotkowe wraz z enkoderami (VI),

Rys. 2. Prototypowa obudowa robota Fig. 2. The robot prototype

50

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Szczepan Paszkiel, Mariusz Sikora

Rys. 5. Schemat ogólny połączeń elementów Fig. 5. General diagram of connections between elements

moduł komunikacji Bluetooth (VII) oraz wyświetlacz LCD (ang. Liquid-Crystal Display) (VIII).

2.2.1. Mikrokontroler STM32F407VGT6 Robot wyposażony został w 32-bitowy mikrokontroler z rdzeniem Cortex-M4F (STM32F407VGT6) o następującej charakterystyce: 1 MB pamięci Flash, 192 kB pamięci RAM, częstotliwość taktowania: 168 MHz, 3× 12-bitowy przetwornik analogowo-cyfrowy, 14 liczników (w tym 2 liczniki 32-bitowe, pozostałe – 16-bitowe), 80 linii portów GPIO (ang. General-Purpose Input/Output), układy sprzętowej obsługi interfejsów komunikacyjnych m.in.: USART (ang. Universal Synchronous Asynchronous Receiver Transmitter), SPI (ang. Serial Peripheral Interface). Do zadań mikrokontrolera w projektowanym autonomicznym robocie mobilnym należy: − pomiar napięciowego sygnału wyjściowego z czujników odległości przez przetwornik analogowo-cyfrowy, a następnie przeliczanie zmierzonej wartości napięcia na odległość; − sterowanie pracą silnika krokowego – wybór kierunku obrotu oraz przesyłanie impulsów sterujących obrotem osi; generowanie dwóch sygnałów PWM (ang. Pulse-Width Modulation), dzięki którym regulowana jest prędkość obrotowa silników prądu stałego, oraz ustawianie odpowiednich stanów dla linii portów GPIO, co umożliwia wybór kierunku obrotu silników; − zliczanie impulsów dostarczanych przez enkodery; − komunikacja za pomocą sprzętowego interfejsu UART z modułem Bluetooth – odbiór oraz wysyłanie słów 8-bitowych; − komunikacja za pomocą programowego interfejsu SPI z wyświetlaczem LCD – wysyłanie 9-bitowych rozkazów sterujących.

2.2.2. Czujniki odległości Do pomiaru odległości zastosowano czujniki Sharp GP2Y0A710K0F oraz GP2Y0A02YK0F. Każdy ze wspomnianych czujników ma diodę emitującą światło z zakresu podczerwieni oraz czujnik PSD (ang. Position Sensitive Detector). Wiązka światła odbita od przeszkody pada pod pewnym kątem na soczewkę umieszczoną przed czujnikiem PSD – odległość do przeszkody wyznaczana jest na zasadzie triangulacji. Czujniki odległości mają analogowe wyjścia napięciowe o nieliniowej charakterystyce. Omawiane urządzenia różnią się zakresem odległości, jakie mogą zmierzyć. Podane w kartach katalogo-

wych zakresy wynoszą: GP2Y0A02YK0F – zakres od 20 cm do 150 cm; GP2Y0A710K0F – zakres od 100 cm do 550 cm.

Jak wynika z przeprowadzonych badań – ze względu na nieliniową charakterystykę sygnału wyjściowego w funkcji odległości – nie cały zakres okazał się być zakresem użytecznym.

Związane jest to ze spadkiem czułości wraz ze wzrostem mierzonej odległości. Użyteczny zakres, w którym działa czujnik GP2Y0A02YK0F, został przyjęty w granicach od 16 cm do 130 cm, natomiast dla czujnika GP2Y0A710K0F: od 80 cm do 300 cm. Nieliniowe charakterystyki wyjściowe czujników aproksymowane są równaniami liniowymi – wybór odpowiedniego równania liniowego zależy od przedziału, w którym znajduje się napięcie odczytane przez przetwornik analogowo-cyfrowy. Spadek czułości wraz ze wzrostem mierzonej odległości powoduje spadek dokładności pomiarów. Na dokładność pomiarów ma również wpływ umieszczenie czujników w stosunkowo niewielkiej odległości nad powierzchnią, po której porusza się robot. Zaobserwowano, że oddalenie czujników od powierzchni, po której porusza się robot, powoduje poprawę dokładności pomiarów – poskutkowało to wprowadzeniem zmiany w konstrukcji mechanicznej, która polegała na zwiększeniu tej odległości.

Bardzo ważnym czynnikiem wpływającym na dokładność pomiarów jest wartość napięcia zasilającego czujniki. Według producenta powinny one być zasilane napięciem z przedziału od 4,5 V do 5,5 V. Urządzenia zasilane są z pakietu akumulatorów 4 ×AA Ni-MH (ang. Nickel–Metal Hydride battery), a więc przy pełnym naładowaniu akumulatorów powinny być zasilane napięciem: 1,2 V·4 = 4,8 V. Jak wynika z przeprowadzonych pomiarów, w stosunkowo krótkim czasie, po pewnym rozładowaniu akumulatorów, następował spadek napięcia zasilania czujników, co wprowadzało błędy pomiarowe. Rozwiązaniem tego problemu było zastosowanie układu stabilizującego napięcie zasilania czujników odległości – użyty został moduł Pololu 5V Step-Up/Step-Down Voltage Regulator S10V4F5. Jego zadaniem jest utrzymywanie napięcia wyjściowego na poziome 5 V, jednocześnie jego zasilanie może znajdować się w przedziale od 2,5 V do 18 V, a wydajność prądowa wynosi 400 mA. Nie bez znaczenia na wynik pomiaru ma również kolor, gęstość optyczna oraz współczynnik załamania powierzchni, od której odbija się światło podczerwone. Należy też zauważyć, że oba czujniki nie powinny być włączone w tym samym momencie, gdyż oba pomiary są wtedy niepoprawne.

51

Zastosowanie regulatora PID w napędzie autonomicznego robota mobilnego Przekładnie redukują obroty silnika w stosunku 34,014:1, a więc prędkość obrotowa osi wyjściowej przekładni bez obciążenia wynosi 165 obr./min i uzyskuje się na niej moment obrotowy równy 2,9 kg·cm. Taka prędkość obrotowa, w połączeniu z kołami o średnicy 70 mm, powinna zapewniać maksymalną prędkość przemieszczania się robota na poziomie ok. 0,6 m/s. Oś silnika po stronie przeciwnej do przekładni zaopatrzona jest w magnetyczny dysk, a w bezpośredniej bliskości dysku znajduje się nieruchomy czujnik Halla – są to elementy dwukanałowego enkodera inkrementalnego, który gwarantuje rozdzielczość 1633 impulsów na jeden obrót wyjściowej osi przekładni. Zastosowany mikrokontroler ma wbudowaną obsługę enkoderów dwukanałowych. Jedyną operacją, jaką trzeba przeprowadzić, jest prawidłowa konfiguracja liczników, tak by w odpowiednich rejestrach przechowywane były wartości zliczonych impulsów.

2.2.3. Sterownik silnika krokowego Moduł zawierający sterownik silnika krokowego Texas Instruments DRV8834 połączony jest z mikrokontrolerem za pomocą 3 linii portów GPIO – sterowanie odbywa się przez zmianę stanu na tych liniach. Wspomniany układ TI DRV8834 to układ scalony zawierający w swojej strukturze tranzystory MOSFET (ang. Metal–Oxide–Semiconductor Field-Effect Transistor) z kanałem typu N połączone tak, aby tworzyły dwa mostki H. Układ ten może sterować bipolarnym silnikiem krokowym lub dwoma silnikami prądu stałego. Ważniejsze cechy układu scalonego TI DRV 8834: − max. prąd wyjściowy ciągły: 1,5 A, − max. chwilowy prąd wyjściowy: 2,2 A, − napięcie zasilania silnika: od 2,5 V do 10,8 V. Układ ten, poza mostkami H ma również zintegrowane elementy, które ułatwiają sterowanie silnikiem krokowym. Podanie impulsu na wejście STEP powoduje obrót silnika krokowego o jeden krok. Wybór kierunku obrotu odbywa się przez podanie na wejście DIR stanu wysokiego lub niskiego. Istnieje również możliwość przejścia w tryb obniżonego poboru energii, do czego służy wejście SLEEP. Warto zauważyć, że zastosowanie omawianego układu scalonego czyni użycie silnika krokowego prostszym – aby wykonać krok należy podać jedynie impuls – program zaimplementowany w mikrokontrolerze nie musi zawierać fragmentu kodu odpowiedzialnego za sterowanie wieloma liniami GPIO [11].

2.2.7. Moduł komunikacji Bluetooth Uniwersalny moduł Bluetooth zintegrowany z anteną oparty jest na układzie typu BTM-222. Charakteryzuje się on między innymi obsługą technologii Bluetooth w wersji 2.0+EDR (ang. Enhanced Data Rate), klasą 1 jeśli chodzi o transmitowaną moc, a maksymalna prędkość transmisji może wynosić 2 Mbps lub 3 Mbps (EDR).

Mikrokontroler, za pomocą interfejsu sprzętowego UART, wymienia z modułem 8-bitowe słowa. Odbiera wysłane z komputera PC rozkazy wykonania określonego rodzaju ruchu lub uruchomienia czujników odległości. Wysyła też informacje o zakończeniu wykonywania ruchu lub dane dotyczące odległości zmierzonych za pomocą czujników. Do transmisji wykorzystywany jest profil wirtualnego portu szeregowego SPP (ang.

Serial Port Profile).

2.2.4. Silnik krokowy Obrót wysięgnika, na którym umieszczone są czujniki odległości realizowany jest za pomocą bipolarnego silnika krokowego typu PG15 sprzężonego z przekładnia planetarną 102,5:1.

Jeden krok silnika wynosi 18°, co daje ok. 0,1756° obrotu wału wyjściowego przekładni. Ważniejsze parametry silnika krokowego to: − napięcie zasilania: 5 V, − kąt obrotu jednego kroku: 18°, − moment trzymający: 2 kg·cm, − przekładnia planetarna: 102,5:1.

Silnik krokowy wykonuje obrót w zakresie od -84° do +84°.

Pomiar odległości wykonywany jest co 4 kroki, co generuje rozdzielczość 240 pomiarów na 168°.

2.2.8. Wyświetlacz LCD Robot został również zaopatrzony w wyświetlacz LCD o rozdzielczości 132×132 px, zamontowany w module typu KAmodTFT2 w którym jako sterownik wyświetlacza zastosowano układ Philips PCF8833. Kolor każdego piksela kodowany jest za pomocą 16 bitów. Mikrokontroler przez interfejs programowy SPI przesyła do sterownika wyświetlacza 9-bitowe rozkazy. Pomimo niższej prędkości transmisji, podczas używania interfejsu programowego SPI, zdecydowano się na jego zastosowanie, gdyż interfejs sprzętowy SPI dostępny w mikrokontrolerze pozwala na użycie słów o długości 8 bitów lub 16 bitów.

2.2.5. Sterownik silników prądu stałego Moduł zawierający układ scalony Toshiba TB6612FNG, za pomocą którego zasilanie przekazywane jest do silników prądu stałego, połączony jest z mikrokontrolerem 7 liniami portów GPIO – w ten sposób przesyłane są dwa sygnały PWM oraz sygnały binarne umożliwiające wybór kierunku obrotu silników i przejście układu w tryb obniżonego poboru energii. Układ TB6612FNG zawiera w swojej strukturze tranzystory wykonane w technologii LD MOS (ang. Laterally Diffused Metal Oxide Semiconductor) połączone tak, aby tworzyły dwa mostki H. Układy te umożliwiają niezależne sterowanie pracą dwóch szczotkowych silników prądu stałego z następującymi parametrami: − napięcie zasilania silników: od 4,5 V do 13,5 V, − max. chwilowy prąd: 3 A, − max. prąd ciągły: 1 A, − max. częstotliwość sygnału PWM: 100 kHz.

3. Regulator PID Regulator zdefiniować można jako urządzenie, które w odpowiedzi na odchylenie sygnału regulowanego od wartości zadanej powoduje takie oddziaływanie na obiekt regulacji, które zmienia wartość sygnału regulowanego do wartości zgodnej z sygnałem zadanym [12]. Uchyb regulacji traktowany jest jako sygnał wejściowy regulatora, natomiast na jego wyjściu znajduje się sygnał sterujący (sterowanie), które oddziałuje na obiekt regulacji. W przypadku regulatora PID, który jest regulatorem liniowym, algorytmy określające zależność sterowania od uchybu regulacji są algorytmami liniowymi. Regulator PID jest jednym z najczęściej stosowanych regulatorów w przemyśle. Skrót PID można rozwinąć w następujący sposób: P – ang. proportional, I – ang. integral, D – ang. derivative, jest to tym samym regulator proporcjonalno-całkująco-różniczkujący [13].

Podstawowe równanie opisujące jego działanie w dziedzinie czasu wygląda następująco:

2.2.6. Silniki szczotkowe prądu stałego wraz z enkoderami Przemieszczanie robota realizowane jest przez obrót kół sprzężonych z osiami silników za pomocą przekładni. Zastosowane silniki szczotkowe prądu stałego zostały wyprodukowane przez firmę Pololu i mają następujące cechy (przy zasilaniu 6 V): - prędkość obrotowa bez obciążenia: 5600 obr./min, - pobór prądu bez obciążenia: 80 mA, - pobór prądu przy zatrzymanym wirniku: 2,2 A.

52

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

u(t ) = K p [e(t ) +

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

1 t de(t ) ] ∫ e(t)d t + Td Ti 0 dt O

T

Y

K

A

(1)

N R 2/ 20 1 5

Szczepan Paszkiel, Mariusz Sikora gdzie: e(t) – różnica między wartością zadaną ysp(t) a wartością zmierzoną y(t), tzw. uchyb: e(t) = ysp(t) – y(t); u(t) – sygnał sterujący, Kp – wzmocnienie, Ti – czas całkowania (czas zdwojenia), Td – czas różniczkowania (czas wyprzedzenia). Układ regulacji z regulatorem PID i ujemnym sprzężeniem zwrotnym przedstawiono schematycznie na rys. 6.

W pracach [13, 14] opisane jest dokładniej znaczenie poszczególnych członów regulatora.

ysp(t)

e(t)

u(t) Obiekt regulacji

PI

y(t)

Sprzężenie zwrotne Rys. 6. Schemat układu regulacji z regulatorem PID Fig. 6. Diagram of the control system with PID

3.1. Cyfrowy regulator PID

Wzór (1) odnosi się do regulatora analogowego, a więc przetwarzającego sygnały w sposób ciągły. W przeciwieństwie do regulatora analogowego, regulator cyfrowy działa w sposób cykliczny (rys. 7). Na jego cykl pracy składają się następujące etapy: przetworzenie zmierzonej wartości y(t) na wartości spróbkowaną i skwantowaną w postaci y(n), obliczenie uchybu i sygnału sterującego u(n), zmiana sygnału u(n) na analogowy sygnał u(t).

y(t)

Przetwornik A/C

Przetwornik C/A

y(n)

u(n)

3.2. Zastosowanie cyfrowego regulatora PID

Jednym z zadań, do jakich wykorzystany może być regulator PID, jest utrzymywanie zadanej prędkości obrotowej szczotkowego silnika prądu stałego. Wykonanie tego zadania możliwe jest przy użyciu następujących elementów: silnik prądu stałego; − enkoder zamontowany na osi silnika; − sterownik silnika, np. układ scalony z tranzystorami połączonymi tak by tworzyły mostek H, przez który zasilany jest silnik; − mikrokontroler z zaimplementowanym regulatorem PID, którego zadaniem jest zliczanie sygnałów z enkodera, okresowe porównywanie zliczonej wartości z wartością zadaną, a następnie obliczanie sterowania według wzoru 2.

Zagadnienie komplikuje się dla układu z dwoma silnikami – np. w przypadku robota o napędzie różnicowym, kiedy dwa silniki połączone są za pomocą jednego podwozia. Robot taki ma 3 koła, dwa z nich napędzane są silnikami, trzecie nie jest napędzane i może obracać się swobodnie umożliwiając przemieszczanie się robota w dowolnym kierunku. W celu uzyskania ruchu po linii prostej silniki muszą obracać się z jednakową prędkością.

Aby robot poruszał się po łuku, prędkości obrotowe kół muszą być różne. Obrót wykonywany jest, kiedy silniki obracają się z jednakową prędkością w przeciwnych kierunkach.

Wspomniany powyżej układ jest układem typu MIMO (ang.

Multi Input, Multi Output), a więc układem o wielu wejściach i wielu wyjściach (rys. 8). W wypadku robota są to dwa wejścia – dwa sygnały sterowania silników (sygnał PWM), oraz dwa wyjścia – dwie prędkości obrotowe odczytywane przez enkodery. Najprostszym podejściem w sterowaniu takim układem jest zastosowanie osobnych regulatorów dla każdego z kół, co przedstawiono schematycznie na rys. 8.

u(t)

Mikrokomputer

Regulator koła lewego yLsp(n)

uL(n)

yL(n) Robot

yPsp(n)

Rys. 7. Schemat blokowy cyfrowego regulatora PID Fig. 7. A block diagram of the digital PID controller

Regulator koła prawego

Obliczanie sygnału sterującego dla cyfrowego regulatora PID może odbywać się według wzoru różnicowego 2: n

u(n ) = K pe(n ) + K i ∑ e(k ) + Kd [e(n ) − e(n − 1)] k =0

uP(n)

yP(n)

Rys. 8. Schemat ideowy układu regulacji MIMO Fig. 8. Diagram of the MIMO control system

(2)

gdzie: Ki = (Kp·T)/Ti, Kd = (Kp·Td)/T, e(n) – uchyb regulacji w n-tej próbce, T – okres próbkowania.

Jedną z modyfikacji regulatora PID może być opisane w literaturze [15] wyłączenie członu całkującego regulatora w określonych warunkach: kiedy różnica między sygnałem zadanym a regulowanym jest duża, lub kiedy dojdzie do nasycenia elementu wykonawczego. Możliwe jest również ograniczenie wartości członu całkującego do z góry ustalonej wartości. Podejście takie powoduje przeciwdziałanie zjawisku tzw. windup (przeciągania całkowania). Zjawisko to występuje, kiedy ograniczony jest sygnał sterujący (np. zawór nie może być otwarty na więcej niż 100 %), ograniczona jest szybkość zmian sygnału sterującego (np. kiedy regulator zmienia sygnał sterujący z prędkością większą niż prędkość, z jaką może działać element wykonawczy) lub wartość zadana zmienia się szybko w dużym zakresie.

Przeciąganie całkowania prowadzi do znacznego zwiększenia przeregulowania oraz wydłuża czas regulacji.

W przypadku bardziej złożonego procesu, powstaje problem wyboru tego, który z sygnałów regulowanych sterowany jest za pomocą którego z sygnałów sterujących. W rozpatrywanym przypadku wystarczające jest zastosowanie osobnego regulatora dla każdego z silników. Jest to możliwe, ponieważ wpływ obrotu jednego z kół jest niewielki na obrót koła drugiego. Podejście takie opisane jest w pracy [15].

Zastosowano algorytm ustalania wartości zadanej dla prędkości obrotowej silników, który ma na celu łagodne rozpędzanie oraz wytracanie prędkości. Wartość zadana zależna jest od następujących zmiennych: − yL(n-1), yP(n-1) – prędkość obrotowa silników dla próbki n-1; − lc – odległość całkowita do pokonania; − lm – odległość jaka została przebyta od początku odcinka lc; − vmax – prędkość maksymalna, jaka została osiągnięta.

Algorytm ten działa w następujących krokach: (1) w zależności od całkowitej odległości do pokonania (lc), ustalana jest długość odcinka, na którym prędkość może

53

Zastosowanie regulatora PID w napędzie autonomicznego robota mobilnego

Rys. 9. Schemat blokowy układu regulacji Fig. 9. A block diagram of the control system

być zwiększana, oraz na którym prędkość będzie wytracana; (2) podczas rozpędzania wartość zadana (yPsp, yLsp) zwiększana jest stopniowo – zwiększenie wartości zadanej może nastąpić jedynie, gdy odczytana prędkość obrotowa silnika równa jest wartości zadanej oraz gdy nie została przekroczona pewna ustalona wielkość wartości zadanej; (3) wytracanie prędkości odbywa się na odcinku, którego długość obliczana jest w pkt (1) i odbywa się w sposób liniowy.

3.3. Badanie cyfrowego regulatora PID Rys. 10. Wykres dla koła prawego podczas ruchu po prostej Fig. 10. Chart for the right wheel while moving in a straight line

Pomiar prędkości obrotowej przeprowadzony został za pomocą scharakteryzowanych w pkt 2.2. enkoderów zainstalowanych na osiach silników w dwóch sytuacjach: robot poruszający się po linii prostej na odcinku 80 cm, robot poruszający się po trajektorii kołowej o promieniu 12 cm. Próbkowanie było realizowane z częstotliwością 100 Hz, wówczas zapisywane były następujące parametry: wartości zadane prędkości dla koła prawego i lewego, wartości zmierzone prędkości kół, wypełnienie sygnału PWM sterującego pracą silników. Przez prędkość kół rozumiany jest przyrost wartości zliczonych przez enkodery impulsów w czasie między kolejnymi próbkami.

Wyniki pomiarów dla jednakowych nastaw obu regulatorów wynoszących: Kp = 20, Ki = 10, Kd = 5, przy czasie próbkowania Ts = 0,01 s zaprezentowane zostały na wykresach. Dla ruchu po linii prostej: koło prawe – rys. 10 (wartość zadana dla prędkości koła prawego, wartość zmierzona prędkości koła prawego, oraz sygnał sterujący PWM w funk-

54

P

O

M

I

A

R

Y

Rys. 11. Wykres dla koła lewego podczas ruchu po prostej Fig. 11. Chart for the left wheel while moving in a straight line

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Szczepan Paszkiel, Mariusz Sikora

Kd = 52. Przy takich nastawach wskaźniki jakości regulacji wynosiły odpowiednio: dla koła prawego I2 = 289, dla koła lewego I2 = 267. Po zmniejszeniu nastaw regulatora do wartości: Kp = 20, Ki = 10, Kd = 5, otrzymano następujące wartości wskaźników: koło prawe – I2 = 218, koło lewe – I2 = 200, uzyskując tym samym ich poprawę.

Bibliografia 1.

2.

Rys. 12. Wykres dla ruchu po trajektorii kołowej Fig. 12. Chart for movement on circular trajectory

3. cji numeru próbki); koło lewe – rys. 11 (wartość zadana dla prędkości koła lewego, wartość zmierzona prędkości koła lewego, oraz sygnał sterujący PWM w funkcji numeru próbki). Obliczono również jeden ze wskaźników jakościowych regulacji – sumę kwadratów uchybu: n

I 2 = ∑ e(i )2 i =0

(3)

Zarówno dla ruchu po trajektorii liniowej (rys. 10, 11) jak i dla ruchu po trajektorii kołowej (rys. 12) wykresy nie pokazują wyraźnie widocznego przeregulowania. Po osiągnięciu zakładanej maksymalnej prędkości uchyb regulacji nie przekracza wartości ±1.

W rozpatrywanym rozwiązaniu, w którym koła przymocowane są na stałe do podwozia, jedynym sposobem umożliwiającym uzyskanie ruchu po trajektorii kołowej jest odpowiednie zróżnicowanie prędkości obrotowej kół. Prędkość koła wewnętrznego jest wynikiem obliczenia z zależności: vw = v z

r r +R

4.

5.

6.

7.

8.

9.

(4)

gdzie: vw – prędkość koła wewnętrznego, vz – prędkość koła zewnętrznego, r – promień trajektorii kołowej, R – rozstaw kół.

4. Podsumowanie Podczas prowadzonych prac zaprojektowano autonomiczny pojazd mobilny, począwszy od projektu koncepcyjnego w postaci wymodelowanej bryły pojazdu w programie 3D. Następnie przystąpiono do praktycznej realizacji pojazdu przez opracowanie części mechanicznej i elektrycznej urządzenia, szczegółowo opisanej w niniejszym artykule.

Szczególną uwagę poświęcono kwestii zaimplementowania cyfrowego regulatora PID w kontekście sterowania silnikiem prądu stałego. W artykule przedstawiono analizę pracy cyfrowego regulatora PID w konkretnej implementacji praktycznej bazującej na autorskim robocie mobilnym.

Strojenie regulatorów przeprowadzono za pomocą metody Zieglera-Nicholsa [16]. Otrzymane wartości były jednakowe dla obu regulatorów i wynosiły odpowiednio: Kp = 60, Ki = 17,

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

Błachowicz A., Paszkiel S., A mobile system for measurements of incomplete discharges controlled by electroencephalographic waves, “Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems”, Vol. 4, No. 3 Warszawa 2010, 31–35.

Paszkiel S., The population modeling of neuronal cell fractions for the use of controlling a mobile robot, “Pomiary Automatyka Robotyka”, Vol. 214, Nr 2/2013, 254–259.

Leonard J.J., Durrant-Whyte H.F., Mobile robot localization by tracking geometric beacons, “Robotics and Automation IEEE”, 1991, 376–382.

Kanayama Y., Kimura Y. et al, A stable tracking control method for an autonomous mobile robot, “Robotics and Automation IEEE”, 1990, 384–389.

MP-400 Operating Manual, Neobotix GmbH, Heilbronn, 2014.

RoboCourier Autonomous Mobile Robot Overview Manual, Swisslog Holding AG. Pioneer 3-DX Datasheet (09366-P3DX Rev. A), Adept Technology, Inc., Karta informacyjna, 2011.

Hart P., Nilsson N., Raphael B., A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths, IEEE Trans. Syst. Science and Cybernetics, SSC-4(2), 1968, 100–107.

Carsten J., Rankin A., Ferguson D., Stentz A., Global Path Planning on Board the Mars Exploration Rovers, “Aerospace Conference”, IEEE 2007.

Paszkiel S., Błachowicz A., Zastosowanie BCI do sterowania robotem mobilnym, „Pomiary Automatyka Robotyka”, Vol. 213, Nr 02/2012, 270–274.

Giergiel M.J., Hendzel Z., Żylski W., Modelowanie i sterowanie mobilnych robotów kołowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2002.

Rumatowski K., Podstawy automatyki Część 1, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, 2004.

Rumatowski K., Podstawy automatyki Część 2, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, 2005.

Visioli A., Practical PID Control, Springer-Verlag London Limited, 2006. Åström K.J., Hägglund T., PID Controllers: Theory, Design, and Tuning, Instrument Society of America, 1995.

Brzózka J., Regulatory i układy automatyki, Wydawnictwo MIKOM, 2004.

55

Zastosowanie regulatora PID w napędzie autonomicznego robota mobilnego

The Use of the PID Controller in the Drive Autonomous Mobile Robots Abstract: This paper discusses the design of an autonomous mobile robot copyright with particular

reference to the use of the PID controller in the drive. Robot implemented by distance sensors and control algorithms suitably chosen is able to avoid located in its trajectory obstacles. One of the tasks of the robot used in the PID controller to maintain the desired speed of DC motor. The article presents the results of research on the effectiveness of the controller in the described implementation.

Keywords: PID control, mobile robot, control process

dr inż. Szczepan Paszkiel

mgr inż. Mariusz Sikora

Pracuje na stanowisku adiunkta w Instytucie Automatyki i Informatyki Wydziału Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej. Absolwent kierunków Informatyka oraz Zarządzanie i inżynieria produkcji na Politechnice Opolskiej. Stypendysta oraz laureat wielu konkursów dla młodych naukowców. Prowadzi badania naukowe w zakresie przetwarzania sygnału EEG. Autor oraz współautor kilkudziesięciu publikacji naukowych.

Absolwent Wydziału Przyrodniczo-Technicznego Uniwersytetu Opolskiego, obecnie uczestnik studiów I stopnia na Wydziale Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej. Główne zainteresowania dotyczą robotów mobilnych oraz zagadnień związanych z programowaniem mikrokontrolerów.

s.paszkiel@po.opole.pl

56

P

O

M

mariusz.sikora@onet.eu

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015, 57–64, DOI: 10.14313/PAR_216/57

Zmodyfikowana metoda pól potencjałowych do wyznaczania drogi robota mobilnego Przemysław Oborski, Tomasz Fedorczyk Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Produkcji, ul. Narbutta 85, 02-524 Warszawa, Gmach Nowy Technologiczny

Streszczenie: Możliwość wykorzystania robotów mobilnych w przemyśle jest w dużej mierze

zależna od zastosowania efektywnych systemów sterowania. Powinny one pozwalać na autonomiczne, bezpieczne i szybkie osiąganie planowanych punktów drogi. Jednym z podstawowych problemów jest wybór odpowiednich algorytmów doboru i optymalizacji ścieżki ruchu. Ich zadaniem jest bieżące wyliczanie przebiegu drogi, omijającej przeszkody, optymalnie prowadzącej robota do postawionego, często zmieniającego się celu. Istotnym problemem w wyznaczaniu ścieżki robota mobilnego jest złożoność optymalizacji. W podejściu globalnym istnieje możliwość optymalizacji całej ścieżki, jednak wymagana jest znajomość wszystkich przeszkód przed przystąpieniem do obliczeń.

Uniemożliwia to bieżące reagowanie na ich zmiany. Wadą jest także wymagana duża moc obliczeniowa. Podejście lokalne pozwala na dynamiczne reagowanie na zmieniające się przeszkody i cele.

Wyznaczanie drogi można zawęzić do ograniczonego obszaru wokół robota, co znacznie zmniejsza wymagania w zakresie przetwarzania danych. Wadą jednak jest brak możliwości globalnej optymalizacji. W artykule przedstawiono wyniki badań symulacyjnych metody lokalnego planowania ścieżki robota w oparciu o wyliczanie pól potencjałowych. Opracowano uniwersalny algorytm wykorzystujący zmodyfikowaną metodę pól potencjałowych oraz zbudowano aplikację pozwalającą na wykonywanie badań symulacyjnych w oparciu o mapy otoczenia. Przy wykorzystaniu opracowanej aplikacji przeprowadzono badania symulacyjne zachowania się robotów mobilnych sterowanych różnymi algorytmami oraz poruszających się w różnych środowiskach.

Słowa kluczowe: roboty mobilne, planowanie ścieżki, algorytmy sterowania, sterowanie nadrzędne, badania symulacyjne

1. Wprowadzenie Możliwości współczesnych robotów mobilnych decydują o ich coraz powszechniejszym wykorzystaniu w różnych obszarach.

W szczególności interesujące jest zastosowanie robotów mobilnych w systemach produkcyjnych, w których mogą realizować funkcje transportowe, w obszarze dostaw materiałów, narzędzi i przyrządów na stanowiska robocze. Może pozwolić to istotnie ograniczyć koszty działania systemu [1]. Roboty mobilne mogą stanowić również sterowane wieloagentowo platformy transportowe przemieszczające montowane wyroby w liniach montażowych [2]. Jednym z kluczowych problemów jest zastosowanie odpowiednich efektywnych i bezpiecznych algorytmów sterowania bazujących na metodach planowania ścieżki [3].

Autor korespondujący: Przemysław Oborski, p.oborski@op.pl Artykuł recenzowany nadesłany 09.12.2014 r., przyjęty do druku 08.04.2015 r.

Zezwala się na korzystanie z artykułu na warunkach licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 3.0

W zależności od sposobu analizy dostępnej informacji o środowisku wokół robota, w czasie planowania trajektorii ruchu można wyróżnić trzy generalne metody planowania drogi [4].

Metody globalne – przed przystąpieniem do planowania system posiada informacje o rozkładzie wszystkich przeszkód.

Umożliwia to określenie optymalnej drogi. Metody globalne wymagają większej mocy obliczeniowej, co może stanowić problem przy budowie robota mobilnego. Najczęściej zanim polecenie wykonania ruchu trafi do robota wstępnie obliczana jest cała ścieżka, która może być poddawana wielokryterialnej optymalizacji [5]. Istotną wadą tego typu metod jest mała odporność na zmianę warunków początkowych zadania, na przykład dynamicznie zmieniające się przeszkody, lub praca kilku robotów w tej samej przestrzeni. Wynika ona z nieuwzględniania dynamicznie pojawiających się przeszkód, co może skutkować występowaniem kolizji. Badania prowadzone są także nad zastosowaniem algorytmów sztucznej inteligencji umożliwiających optymalizację i reagowanie na zmiany otoczenia w trakcie ruchu [6]. Przykładami metod globalnych są metody: − propagacji fali, − diagramów Woronoja, − grafu widoczności, − algorytmy sztucznej inteligencji: genetyczne, sieci neuronowe, itd.

57

Zmodyfikowana metoda pól potencjałowych do wyznaczania drogi robota mobilnego czy też narzucaniu robotowi ruchu wzdłuż przeszkody, aż do uzyskania pewności, że ją ominięto. Można również wykorzystać inne metody ucieczki z obszaru minimum lokalnego między innymi wykorzystujące technikę błądzenia losowego lub algorytm symulowanego odprężania polegający na rozpatrywaniu rozwiązań gorszych od optymalnego [18]. W wykonanych badaniach zastosowano własne oryginale rozwiązanie polegające na zwiększaniu potencjału pól, w których robot już był.

Metody lokalne – robot ma określone pole widzenia, na podstawie analizy którego może obliczyć zgodnie z odpowiednim algorytmem kolejny ruch. Zaletą metod lokalnych jest planowanie ruchu w czasie rzeczywistym. Umożliwia to bieżące uwzględnianie obiektów dynamicznie pojawiających się i zmieniających się w przestrzeni roboczej [7]. Metody te nie pozwalają na przeprowadzanie optymalizacji globalnych, jednak umożliwiają bezkolizyjne reagowanie na dynamiczne zmiany przestrzeni roboczej [8]. Ma to szczególne znaczenie w systemach produkcyjnych.

Istotnym obszarem badań nad rozwojem metod lokalnych jest problem wygładzania obliczanej ścieżki [9]. Przykładami metod lokalnych są metody [10]: − elastycznej wstęgi, − pól potencjałowych, − rodzina algorytmów bug.

Metody mieszane – robot wylicza wstępną ścieżkę prowadzącą do celu przy wykorzystaniu algorytmu globalnego, następnie na bieżąco dokonuje analizy lokalnej, której celem jest wykrycie dynamicznie zmieniających się przeszkód, w tym innych robotów. Przykładem tego typu metod może być algorytm sterowania robotem Boss zwycięzcą zawodów Urban Challenge w 2007 r. [11].

Algorytmy wyznaczania drogi bazujące na metodach globalnych stosowane są w przypadkach, gdy środowisko robocze, w którym porusza się robot jest stałe oraz istotne jest wyliczenie optymalnej ścieżki. Natomiast metody lokalne, wykorzystywane są w sytuacjach gdy występuje dynamiczna zmiana środowiska pracy. Rozwiązaniem eliminującym wady obydwu metod i jednocześnie łączącym ich zalety jest stosowanie algorytmów mieszanych. Wymagają one jednak budowy skomplikowanego wielomodułowego oprogramowania bazującego na szczegółowych rozwiązaniach algorytmów planowania dostosowanych do konkretnych przypadków sterowania [12]. Do ich rozwoju przyczyniły się zawody DARPA grand i urban challenge [13] oraz badania nad rozwojem autonomicznych samochodów Google’a [14].

2.1. Podstawy fizyczne

Metoda pól potencjałowych opiera się na znanej w przyrodzie zasadzie naturalnego oddziaływania elektrostatycznego ładunków elektrycznych. Zachowanie to zostało opisane w 1785 r. przez Charlesa Coulomba. Zgodnie z nim, siła oddziaływania dwóch ładunków punktowych jest wprost proporcjonalna do wartości bezwzględnej wielkości ładunku każdego z nich oraz odwrotnie proporcjonalna do kwadratu odległości między nimi [18]. Wartość siły oddziaływania jest również zależna od ośrodka, w którym znajdują się ładunki. Zostało to opisane wzorem:

F =k

k =

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

1 4⋅π⋅ε

(2)

gdzie: e – przenikalność elektryczna ośrodka.

Kierunek działania wektora siły jest zgodny z prostą przechodzącą przez obydwa ładunki, natomiast zwrot zależy od ich znaków. Jeżeli są jednoimienne, następuje ich wzajemne odpychanie, dla ładunków różnoimiennych następuje przyciąganie [19]. Ładunki elektryczne wytwarzają wokół siebie pole elektryczne, którego natężenie wyraża się przez:

Metoda sztucznych pól potencjałowych (ang. Artificial Potential Fields) została wybrana do badań z uwagi na niskie wymagania obliczeniowe, mające istotne znaczenie przy budowie niewielkich robotów mobilnych [8]. Metoda pól potencjałowych określa przestrzeń stanu nad przestrzenią roboczą, a następnie kieruje robota przez wiele pośrednich pozycji, aż do miejsca docelowego (o ile jest ono dostępne dla robota) [15]. Jest to metoda lokalna, gdyż prowadzenie obiektu odbywa się na zasadzie poszukiwania odpowiedniego antygradientu przestrzeni stanu jedynie w najbliższym otoczeniu robota [4]. Metoda pół potencjałowych opiera się na założeniu, że ruch robota jest wypadkową działających na niego sił. Opiera się ona na dwóch rodzajach sił: siłach pochodzących od przeszkód i siłach pochodzących od celu. Pierwsze odpychają robota, powinny one mieć niewielką wartość, gdy robot jest z dala od przeszkody, a rosnąć praktycznie do nieskończoności przy przeszkodzie. Natomiast siły pochodzące od celu przyciągają robota do punktu końcowego [16]. W każdym punkcie przestrzeni ruchu wypadkowa siła wyznacza chwilowy kierunek przemieszczania się robota o małą, stałą odległość. Najważniejszym problemem metody pól potencjałowych jest możliwość wystąpienia minimów lokalnych pola potencjału. Każde minimum posiada wokół siebie pewien obszar, którego jest atraktorem.

Jeśli robot wejdzie w obszar atrakcji minimum lokalnego, to niechybnie je osiągnie. W punkcie minimum lokalnego niemożliwe jest wyznaczenie kolejnego kierunku ruchu robota.

Literatura podaje kilka sposobów rozwiązania lub ograniczenia problemu minimum lokalnego [17]. Polegają one na takim konstruowaniu funkcji pola potencjałowego, aby wynikowe pole nie posiadało minimów lokalnych, opracowaniu scenariuszy ruchu w sytuacjach, gdy robot utknie w minimum lokalnym, P

(1)

gdzie: F – siła oddziaływania dwóch ładunków punktowych, q1 – wartość pierwszego ładunku, q2 – wartość drugiego ładunku, r – odległość między ładunkami, K – współczynnik proporcjonalności, opisany jako:

2. Metoda pól potencjałowych

58

q1 ⋅ q 2 r2

E =k⋅

Q r2

(3)

gdzie: E – natężenie pola elektrycznego, Q – ładunek punktowy, r – odległość od ładunku Q, k – współczynnik proporcjonalności opisany powyżej.

Metoda pól potencjałowych jest superpozycją działających na robota sił, które pochodzą od przeszkód oraz punktu docelowego. Te od przeszkód odpychają go, a ich wartość rośnie wraz ze zbliżaniem się do przeszkody, aż do nieskończoności na jej polu. Siły pochodzące od punktu docelowego przyciągają robota. W związku z tym można zauważyć, że ładunki robota oraz przeszkody są jednoimienne, natomiast robota i punktu docelowego różnoimienne. Wartości potencjału na obszarze roboczym można traktować jako siatkę wysokości terenu. Wtedy robot może być traktowany jak kula, która toczy się po pochyłościach, zdążająca do najniższego punktu na siatce, w którym przestanie się poruszać.

2.2. Implementacja zmodyfikowanej metody

W ramach badania opracowano własną metodę planowania trajektorii ruchu robota bazującą na zmodyfikowanej metodzie pól potencjałowych. Przy implementacji metody jedną z najważniejszych rzeczy jest ustalenie zależności pomiędzy wzajemnymi oddziaływaniami obiektów w otoczeniu za pomocą równań bazujących na wzorach omówionych w punkcie 2.1.

Zostały opracowane następujące zależności: − potencjał rozpatrywanego dowolnego punktu w funkcji odległości od punktu docelowego: A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Przemysław Oborski, Tomasz Fedorczyk

Ed = kd ⋅ d

(4)

− potencjał rozpatrywanego dowolnego punktu w funkcji odległości od przeszkody:  kp   , dla d p > 0  E p = dp  +∞, dla d = 0  p  

(5)

gdzie: E – potencjał punktu rozpatrywanego, kd – wzmocnienie oddziaływania punktu docelowego, kp – wzmocnienie oddziaływania przeszkody, dp – odległość pomiędzy punktem rozpatrywanym i przeszkodą, d – odległość pomiędzy punktem rozpatrywanym, a punktem docelowym, opisane dla punktów A i B w dwuwymiarowym układzie współrzędnych (x, y) jako: d =

(xA − xB )2 + (yA − yB )2

(6)

Obliczenie superpozycji oddziaływań polega na dodaniu do siebie potencjału obiektów, które znajdują się w zasięgu oddziaływania na wybrany punkt.

Fizyczna implementacja metody wymaga uwzględnienia sposobu pozyskiwania informacji z otoczenia. W docelowym rozwiązaniu wiedza na temat otoczenia będzie uzyskiwana za pomocą czujników indukcyjnych lub optycznych umieszczonych na robocie mierzących odległość dp. Do celów badań w zbudowanej aplikacji symulacyjnej odległość dp wyliczana jest tak samo jak odległość d. W rzeczywistym układzie sterowania dodatkowo będzie musiał być uwzględniony kąt widzenia czujnika i czułość.

2.3. Algorytm planowania ścieżki

W implementacji algorytmu w aplikacji symulacyjnej do reprezentacji opisu otoczenia zostało zastosowane podejście rastrowe, wzorowane na rozwiązaniach stosowanych w grach komputerowych. Polega ono na podziale całej przestrzeni, w której działa robot, na komórki siatki o równych bokach.

Każda komórka jednoznacznie określa obiekt jako fragment na niej występujący. Zmiany wielkości pojedynczego rastra decydują o dokładności opisu mapy, wpływają również na efektywność planowania drogi. Im większa gęstość rastrów, tym interpretacja mapy jest dokładniejsza, jednak wymaga większego nakładu obliczeń [4].

Opracowany algorytm, bazujący na interpretacji rastrowej oraz zmodyfikowanej metodzie pól potencjałowych, przebiega następująco: 1. Dla punktu docelowego oblicz jego oddziaływanie na poszczególne rastry według wzoru 4.

2. Dla każdej przeszkody oblicz jej oddziaływanie na sąsiednie rastry, określone przez obszar działania czujnika zgodnie ze wzorem 5.

3. Oblicz superpozycje dodając do siebie wartości rastrów z punktu 1 oraz punktu 2.

4. Dla tak utworzonej globalnej mapy potencjałów: a) szukaj wokół rastra, określającego aktualne położenie robota, współrzędnych rastra o najmniejszej wartości pola potencjałowego; b) przesuń robota do rastra określonego przez pobrane współrzędne; c) sprawdź, czy współrzędne aktualnego położenia robota są równe współrzędnym punktu docelowego. Jeśli tak zakończ działanie algorytmu, jeśli nie przejdź to podpunktu a).

W niektórych przypadkach przeszkody mogą układać się w półzamknięte przestrzenie stanowiące minimum lokalne.

W takim przypadku, podobnie jak w przypadku szerokiej przeszkody, najmniejsza wartość potencjału występuje przed przeszkodą, a wokół tego minimum lokalnego znajdują się wartości większe, związane z oddalaniem się od punktu docelowego. Wówczas robot będzie dążył do tego minimum – sądząc, że jest to minimum globalne. Metoda pól potencjałowych w czystej postaci nie daje możliwości wyjścia robota z takiego położenia.

Opracowując algorytm wyznaczania ścieżki odporny na problem minimów lokalnych, analizowano kilka rozwiązań podawanych w literaturze [8, 20, 21]. Jedną z metod jest ominięcie przeszkody poprzez poruszanie się wokół krawędzi przeszkody do czasu uzyskania pewności, że zostanie ona ominięta. Kolejnym sposobem jest tak zwane błądzenie losowe, czyli poruszanie się robota w losowo wybranym kierunku. Można również wyłączyć siłę przyciągania punktu docelowego do czasu, gdy robot oddali się od przeszkody. Jednakże wymienione metody nie zawsze działają efektywnie, przykładem może być ryzyko ponownego wejścia robota w obszar minimum lokalnego. Dodatkowo są skomplikowane z punktu widzenia implementacji, między innymi z powodu nieznajomości geometrii przeszkód [21]. W wyniku badań wybrano rozwiązanie polegające na dodawaniu odpowiednio dobranej stałej wartości pola potencjałowego do aktualnego położenia robota. Wartość stała oznaczana jako ka zapobiega ponownemu wchodzeniu robota na tę samą pozycję. Na potrzeby badania symulacyjnego wprowadzono również współczynnik czułości sensora, został on określony jako ks. W zbudowanym symulatorze jego wartość odzwierciedla liczbę rastrów „widzianych” przez robota. W rzeczywistym urządzeniu będzie to regulowana w zależności od potrzeb czułość czujnika. Przeszkody mogą być zmieniane dynamicznie, wówczas od nowa musi być liczona superpozycja i przekazywana do robota w formie nowej mapy.

3. Środowisko symulacyjne W ramach badań opracowano środowisko symulacji, w którym można testować różne algorytmy planowania ścieżki robota mobilnego. Można również testować efektywność dobieranych współczynników i różnych rozmieszczeń obiektów wraz z jednoczesną wizualizacją i analizą wyników. Program został wydany na licencji GPL, pozwalającej użytkownikom na jego dowolną modyfikację. Aplikację napisano, wykorzystując język obiektowy C#. Dzięki kompilacji do kodu pośredniego (Common Intermediate Language) wykonywanego w środowisku uruchomieniowym .NET Framework jest on niezależny od platform sprzętowych.

Podstawowym oknem aplikacji pojawiającym się po jej uruchomieniu jest okno główne przedstawione na poniższym rysunku.

Rys. 1. Okno główne systemu symulacyjnego wraz z oznaczeniem podstawowych elementów Fig. 1. Main window of a simulation system with marked control elements

59

Zmodyfikowana metoda pól potencjałowych do wyznaczania drogi robota mobilnego Okno to służy do sterowania głównymi działaniami aplikacji, umożliwiając realizację następujących działań opisanych poniżej wraz z odniesieniem do ich lokalizacji: [A] – wczytanie mapy – status, [B] – tworzenie, wczytywanie i edycja mapy, [C] – możliwość tworzenia arkuszy kalkulacyjnych w programie Excel opisujących mapę – pole wyboru, [D] – ustawianie parametrów dla algorytmu wyznaczania drogi bazującego na zmodyfikowanej metodzie pól potencjałowych – umożliwia wpływanie na sterowanie ruchem robota, [E] – start symulacji – przycisk startu.

Rysowanie obiektów na mapie odbywa się za pomocą myszki.

Istotne dla aplikacji jest także okno symulatora wizualizujące ruch robota, które oprócz widoku mapy i drogi robota prezentuje aktualne wartości ruchu (rys. 3): [A] – droga pokonana przez robota, [B] – droga do celu liczona po linii prostej, [C] – chwilowa prędkość robota.

Użytkownik ma kontrolę nad przebiegiem symulacji, może ją zastopować i wznowić oraz sterować prędkością poruszania się robota, a także zmieniać położenie celu.

4. Badania symulacyjne Przeprowadzone badanie obejmowało wykonanie trzech różnych analiz zachowania się robota sterowanego algorytmem bazującym na zmodyfikowanej metodzie sztucznych pól potencjałowych. Ukazują one działanie metody w przypadku wybranych charakterystycznych konfiguracji przeszkód będących odzwierciedleniem problemów spotykanych w sterowaniu rzeczywistymi robotami w środowisku produkcyjnym. Dla każdego przypadku zostały przeprowadzone trzy badania wpływu poszczególnych parametrów metody pól potencjałowych na trajektorię ruchu robota: (1) Badanie wpływ przyrostu wartości potencjału dla aktualnego położenia robota na drogę robota.

(2) Wpływ wzmocnienia potencjału punktu docelowego na drogę robota. (3) Wpływ wzmocnienia potencjału przeszkody na drogę robota. Kryterium optymalizacji była długość drogi przebywanej do osiągnięcia celu.

Rys. 2. Okno służące do tworzenia mapy środowiska ruchu robota Fig. 2. A window for creation of a map of mobile robot operating area

Do przeprowadzania eksperymentów tworzy się mapy opisujące środowisko, w którym porusza się robot wraz z przeszkodami, które musi omijać. Po naciśnięciu przycisku „Create map” wyświetla się okno, służące do tworzenia mapy (rys. 2).

Okno to umożliwia wprowadzanie następujących parametrów i działań: [A] – wprowadzanie parametrów rozmiaru przestrzeni, [B] – parametry dotyczące rozmiaru rysowanych obiektów: robota oraz przeszkody, [C] – menu rozwijalne wyboru obiektów do rysowania i ich parametrów, [D] – przyciski służące odpowiednio do: kasowania ustawień robota, punktu końcowego oraz całej mapy, [E] – przycisk zapisu mapy, [F] – pole wyboru tworzenia dodatkowych map, które są odzwierciedleniem zapisywanej mapy w skali określonej przez współczynniki widoczne po zaznaczeniu pola, określające kolejno: maksymalny współczynnik oraz pojedynczy krok zwiększania mapy, [G] – obszar roboczy mapy.

4.1. Omijanie pojedynczej przeszkody

W przypadku nieskomplikowanego otoczenia robota składającego się z pojedynczej przeszkody, gdzie istnieje jedna optymalna droga jej ominięcia algorytm zmodyfikowanej metody pól potencjałowych działa bardzo dobrze.

Rys. 4. Przykład omijania prostej przeszkody Fig. 4. Example of pass by a simple barrier

Badanie 1) Wpływ przyrostu wartości potencjału dla aktualnego położenia robota na drogę robota dla stałych wartości kd = 60, kp = 20, k s = 2.

Wynik badania pokazuje, że wartość przyrostu potencjału nie wpływa na drogę pokonywaną przez robota, gdyż nie występują tutaj minima lokalne (rys. 5).

Rys. 5. Wpływ przyrostu wartości potencjału aktualnego położenia robota na jego drogę Fig. 5. Influence of actual robot position potential on its route

Rys. 3. Okno symulatora służące do wizualizacji ruchu robota Fig. 3. A window for visualization of a robot operation

60

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Przemysław Oborski, Tomasz Fedorczyk Badanie 2) Wpływ wzmocnienia potencjału punktu docelowego na drogę robota – stałe wartości ka = 100, kp = 20, k s = 2.

Istnieje korelacja zmian wzmocnienia potencjałów punktu docelowego z drogą robota. Z wykresu 6a widać, że wraz ze zwiększeniem wzmocnienia potencjału punktu docelowego skokowo spada pokonywana droga, aż do osiągnięcia minimalnej wartości.

Robot nigdy dwukrotnie nie znajdzie się na tym samym polu.

Wzmocnienie potencjału punktu docelowego powinno być na tyle duże, by móc konsekwentnie przyciągać robota w swoim kierunku.

6a)

punktu docelowego na drogę robota dla stałych wartości ka = 100, kp = 20, ks = 2. (3) Wpływ wzmocnienia potencjału przeszkody na drogę robota dla stałych wartości ka = 100, kd = 60, ks = 2.

W pierwszym przypadku podobnie jak poprzednio wartość przyrostu potencjału nie wpływa na drogę pokonywaną przez robota – nie występują minima lokalne. Z kolei w przypadku (2) i (3) otrzymane wykresy ruchu posiadają więcej skoków wartości drogi. Symulacja została przeprowadzona dla czułości sensora równej 2. W sytuacji, gdy wynosiłaby ona 1, wystąpiłoby tutaj minimum lokalne. Jednakże byłoby ono blisko poprawnej trajektorii ruchu robota i przy dodatniej wartości współczynnika ka nie stanowiłoby to problemu w ominięciu przeszkody.

4.3. Rozległa przeszkoda z minimum lokalnym

Wystąpienie rozległej przeszkody z minimum lokalnym jest najtrudniejszym przypadkiem. Algorytm oparty o metodę pól potencjałowych w czystej postaci nie jest w stanie poradzić sobie z takim zadaniem.

6b)

Rys. 8. Przykład omijania skomplikowanej konfiguracji przeszkód Fig. 8. Example of passing a complicated barrier

Rys. 6. Wpływ wzmocnienia potencjału punktu docelowego na drogę robota (6a) oraz wpływ wzmocnienia potencjału przeszkody na drogę robota (6b) Fig. 6. Influence on robot route: final point potential amplification (6a) and barrier potential amplification (6b)

Badanie 3) Wpływ wzmocnienia potencjału przeszkody na drogę robota – stałe wartości ka = 100, kd = 60, k s = 2.

Wykres 6b pokazuje skokowe zwiększanie się przebytej drogi wraz ze wzrostem wzmocnienia oddziaływania przeszkody. Zbyt duży potencjał przeszkody w tym przypadku zbyt daleko odpycha robota, co skutkuje niepotrzebnym wydłużaniem się drogi.

W tym przykładzie powinien być on na tyle mały, by nie odpychać zbyt daleko robota od przeszkody, gdy ten znajdzie się blisko niej.

4.2. Całkowite omijanie przeszkody

Podczas całkowitego omijania płaskiej przeszkody robot zachowuje się podobnie jak w poprzednim przypadku.

Badanie przeprowadzono, tak samo jak poprzednio, dla trzech przypadków: (1) Wpływ przyrostu wartości potencjału dla aktualnego położenia robota na drogę robota dla stałych wartości kd = 60, kp = 20, ks = 2. (2) Wpływ wzmocnienia potencjału

Rys. 7. Przykład omijania prostej przeszkody Fig. 7. Example of pass by a simple barrier

Poddany badaniu algorytm pól potencjałowych zgodnie z wcześniejszym opisem został zmodyfikowany w celu umożliwienia rozwiązywania tego typu problemów. Poddana badaniu konfiguracja przeszkód zalicza się do najtrudniejszych przypadków ze względu na występowanie dwóch minimów lokalnych przed rozległymi przeszkodami – po stronie robota oraz po stronie punktu docelowego. Badanie przeprowadzono podobnie jak poprzednio dla trzech przypadków.

Badanie 1) Wpływ przyrostu wartości potencjału dla aktualnego położenia robota na drogę robota dla stałych wartości kd = 60, kp = 20, k s = 2.

Przeprowadzone badanie symulacyjne pokazało, że dla bardzo małych wartości przyrostu potencjału aktualnego położenia robota, nie jest on w stanie znaleźć ścieżki prowadzącej do celu (rys. 9).

Dopiero wraz ze wzrostem potencjału aktualnego położenia robota zaczyna on odnajdować drogę do celu. Jednak dla małych wartości potencjału jest ona bardzo długa. Jej skracanie następuje wraz ze wzrostem współczynnika wzmocnienia potencjału.

Droga pokonywana przez robota znacznie maleje, przyjmując w przybliżeniu charakterystykę funkcji potęgowej o wykładniku ujemnym, aż do osiągnięcia minimalnej wartości. Jest to zgodne z logiką, gdyż wraz ze wzrostem potencjału odwiedzonych pól

Rys. 9. Wpływ przyrostu wartości potencjału aktualnego położenia robota na jego drogę Fig. 9. Influence of actual robot position potential on its route

61

Zmodyfikowana metoda pól potencjałowych do wyznaczania drogi robota mobilnego obiekt ma większą szansę, by ponownie nie znaleźć się na tym samym polu, na którym już był. Wynika to z działania zmodyfikowanego algorytmu pól potencjałowych zwiększającego wartość potencjału pól, na których robot był.

Dla przeprowadzonych badań założonym kryterium optymalizacyjnym była długość drogi do pokonania oraz czas potrzebny na przebycie ścieżki od punktu startowego do celu.

Badanie 2) Wpływ wzmocnienia potencjału punktu docelowego na drogę robota dla stałych wartości ka = 200, kp = 20, k s = 2.

Wraz ze zwiększaniem wzmocnienia oddziaływania punktu docelowego dystans pokonywany przez robota rośnie. Dzieje się tak dlatego, że cel coraz bardziej wciąga robota w obszar minima lokalnego. Ponadto wartości pól na mapie są większe, co skutkuje zmniejszeniem wpływu przyrostu wartości potencjału dla aktualnego położenia poruszającego się obiektu. Powoduje to więc działanie odwrotne do omówionego wcześniej współczynnika – badanego w poprzednim punkcie. Można również zauważyć, że wartości drogi nie zmieniają się płynnie. Występują odchylenia, które są spowodowane skomplikowaniem otoczenia robota (rys. 10).

5. Podsumowanie Celem badania było opracowanie efektywnego algorytmu planowania ścieżki robota mobilnego, który potrafi radzić sobie z omijaniem przeszkód oraz jest odporny na występowanie minimów lokalnych. W ramach badań opracowano własną metodę obliczania drogi będącą modyfikacją metody pół potencjałowych. Modyfikacja miała na celu wyeliminowanie podstawowej wady metody pól potencjałowych, którą jest brak możliwości rozwiązywania problemu minimów lokalnych.

W oparciu o wypracowaną zmodyfikowaną metodę pół potencjałowych opracowano algorytm planowania ścieżki mogący znaleźć zastosowanie w budowie układów sterowania robotami przeznaczonymi do wykorzystania w systemach wytwarzania.

W celu przeprowadzenia badań efektywności algorytmu zbudowano w języku programowania obiektowego C# własne środowisko symulacyjne. W oparciu o nie przeprowadzono badania opracowanej metody – potwierdziły one jej skuteczność. Zbudowane środowisko symulacyjne i zaproponowana metodyka badań, pozwolą w przyszłości na dobór optymalnych parametrów sterowania rzeczywistymi robotami mobilnymi za pomocą opracowanego algorytmu. Działanie przedstawionego sposobu określania trajektorii ruchu robota zależy od wielu czynników i dla każdego modelu otoczenia może być inne. W przypadku gdy nie występuje minimum lokalne, przemieszczenie obiektu przebiega w sposób płynny i zrozumiały z punktu widzenia zmiennych parametrów algorytmu. W przypadku skomplikowanego układu przeszkód formujących minimum lokalne oraz spowodowanego tym występowania miejscowego ekstremum funkcji potencjału niezbędne jest doświadczalne określenie optymalnych współczynników metody. Pozwoli to na uzyskanie najmniej kosztownej drogi. Przeprowadzone eksperymenty pokazały, że robot za każdym razem dojeżdżał do celu i nigdy nie zderzył się z przeszkodą, nawet kosztem większego nakładu przebytej drogi.

Dalsze badania będą skupiały się na opracowaniu dodatkowych modyfikacji algorytmu, których celem będzie automatyczna optymalizacja nastaw metody w celu minimalizacji drogi oraz ograniczenia rozrzutu wyników dla trudnych modeli otoczenia. Obecnie nastawy algorytmu muszą być dobierane ręcznie i sprawdzane eksperymentalnie. Dla każdego nowego rozkładu obiektów – przeszkód muszą być one dobierane osobno. W pierwszej kolejności należy ocenić, czy na badanym obszarze może wystąpić minimum lokalne. Przy pomocy opracowanego symulatora jest łatwo to ocenić przeprowadzając testy lub eksportując wartości mapy do plików i oceniając je.

Na użytek badania symulacyjnego czułość sensora jest określana w rastrach na początku symulacji. W związku z tym, że jest to metoda lokalna czułość sensora powinna ograniczać się jedynie do najbliższego otoczenia robota. W rzeczywistym układzie wartość współczynnika czułości sensora powinna być dobierana tak, aby po uzyskaniu informacji o przeszkodzie robot miał szansę zatrzymać się lub zmienić kierunek, uwzględniając bezwładność urządzenia i sprawność elementów realizacji ruchu.

Rys. 10. Wpływ przyrostu wartości potencjału punktu docelowego na drogę robota Fig. 10. Influence of final point potential amplification on robot rote

Badanie 3) Wpływ wzmocnienia potencjału przeszkody na drogę robota dla stałych wartości ka = 200, kd = 60, k s = 2.

Najbardziej skomplikowany jest przebieg drogi w badaniu wpływu wzmocnienia potencjału przeszkody (rys. 11). Bezpośrednia analiza przebiegu symulacji i ruchu robota pokazuje, dlaczego tak się dzieje. Początkowy wzrost wartości drogi jest spowodowany coraz większymi trudnościami w pokonaniu końca – rogu przeszkody. Wartości pól w tym miejscu coraz bardziej rosną i obiekt musi dalej się oddalić, aby pokonać ten fragment.

Następnie obserwujemy nagły spadek wartości drogi. Jest to uzasadnione tym, że robot wewnątrz zamkniętego obszaru przy przeszkodzie, nie zbliża się już do jej konturów. Porusza się bliżej środka, co znacznie zmniejsza pokonywany dystans.

Dalszy nagły wzrost pokonywanej trasy jest spowodowany tym, że na rogu przeszkody robot ponownie wkracza w obszar minimum lokalnego i znowu musi pokonać długi dystans, aby się z niego wydostać. Gdy już wartości pól na rogach przeszkód wzrosną na tyle, że robot nie będzie w stanie tędy przejechać w stronę minimum lokalnego, obserwujemy ponowny spadek wartości pokonywanej trasy. Utrzymuje się ona już na stałym poziomie.

Bibliografia 1. Sałaciński T. i inni, Optymalizacja produkcji w czasie kryzysu. Wyd. Wiedza i Praktyka, Warszawa, 2012.

2. Oborski P., Multiagent Shop Floor Control, “Advances in Manufacturing Science and Technology”, Vol. 34, No 3, 2010, 61–72.

Rys. 11. Wpływ przyrostu wartości potencjału przeszkody dla aktualnego położenia robota na jego drogę Fig. 11. Influence of barrier potential amplification on mobile robot route

62

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Przemysław Oborski, Tomasz Fedorczyk 3. Latombe J., Robot Motion Planning, Klouwer, Norwell, MA, 1991. DOI: 10.1007/978-1-4615-4022-9.

4. Honczarenko J., Roboty przemysłowe: budowa i zastosowanie, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2010.

5. Rashid A., Ali A., Frasca M., Fortuna L., Path planning with obstacle avoidance based on visibility binary tree algorithm, “Roboticsand Autonomous Systems”, 61, 2013, 1440– 1449.

6. Qu H., Xing K., Alexander T., An improved genetic algorithm with co-evolutionary strategy for global path planning of multiple mobile robots, “Neurocomputing”, Vol. 120, 23 November 2013, 509–517. DOI: 10.1016/j. neucom.2013.04.020.

7. Sabattini L., Secchi C., Fantuzzi C., Arbitrarily shaped formations of mobile robots: artificial potential fields and coordinate transformation, “Auton. Robot”, Vol. 30, No. 4, 2011, 385–397. DOI: 10.1007/s10514-011-9225-4.

8. Huang L., Velocity planning for a mobile robot to track a moving target — a potential field approach, “Robotics and Autonomous Systems”, Vol. 57, No. 1, 2009, 55–63. DOI: 10.1016/j.robot.2008.02.005.

9. Gao X., et al., A novel local path planning method considering both robot posture and path smoothness, “Robotics and Biomimetics (ROBIO), 2013 IEEE International Conference”, 172– 178. DOI: 10.1109/ROBIO.2013.6739454.

10. Buniyamin N., et al., A Simple Local Path Planning Algorithm for Autonomous Mobile Robots, “International Journal of Systems Applications, Engineering & Development”, Issue 2, Vol. 5, 2011, 151–159.

11. Urmson Ch., Baker Ch., Dolan J., Rybski P., Salesky B., Whittaker W., Ferguson D., Darms M., Autonomous Driving in Trafic: Boss and the Urban Challenge, “AI Magazine, Association for the Advancement of Artificial Intelligence”, summer 2009, 17–28.

12. Wei J., Dolan J.M., A multi-level collaborative driving framework for autonomous vehicles. [in:] “18th IEEE Inter-

13.

14.

15.

16.

17.

18.

19.

20.

21.

national Symposium on Robot and Human Interactive Communication”, September 2009, 40–45. DOI: 0.1109/ ROMAN.2009.5326205.

Thrun S., Montemerlo M., Dahlkamp H., Stavens D., Aron A., Diebel J., Fong P., Gale J., Halpenny M., Hoffmann G., et al., The robot that won the DARPA grand challenge, “The 2005 DARPA Grand Challenge”, 2007, 1–43.

Seshanet J. et al., Effcient Route Finding and Sensors for Collision Detection in Google’s Driverless Car, “International Journal of Computer Science and Mobile Computing”,Vol. 3 Issue 12, December 2014, 70–78.

Koren Y., Borenstein J., Potential field methods and their inherent limitations for mobile robot navigation. [in:] “Proc.

IEEE Conf. on Robotics and Auto.”, Sacramento, California, 1991, 1398–1404. DOI: 10.1109/ROBOT.1991.131810.

Dulęba I., Metody i algorytmy planowania ruchu robotów mobilnych i manipulacyjnych, Warszawa, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2001, 169–174.

Ge S.S., Cui Y.J., New potential functions for mobile robot path planning, “IEEE Transactions on Robotics and Automation”, Vol. 16, No. 5, 2000, 615–620. DOI: 10.1109/70.880813.

Huang L., Velocity planning for a mobile robot to track a moving target — a potential field approach, “Robotics and Autonomous Systems”, Vol. 57, No. 1, 2009, 55–63. DOI: 10.1016/j.robot.2008.02.005.

Purcell E., Elektryczność i magnetyzm, tłum. L. Łukaszuk, Wyd. II. Warszawa, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, 1974.

Garbacz M., Zaczyk M., Metoda pól potencjałowych w nawigacji kołowego robota mobilnego, „AUTOMATYKA”, 2011, t. 15, z. 3.

Spong M., Hutchinson S., Vidyasagar M., Robot Modeling and Control, John Wiley & Sons, Hoboken, 2006.

Modified Potential Field Method for Mobile Robot Route Calculation Abstract: The possibility of using mobile robots in industry is largely dependent on the application

of the efficient control systems. They should be able to achieve planned road points autonomously, safety and fast. Selection of suitable algorithms for route calculation and optimization is one of the main problems. Their task is current calculation of the road, avoiding obstacles, making the leading robot achieve often changing goal. Complexity of the optimization of a mobile robot path is one of the main problems. There are two main approaches in the mobile robot path calculation: the global and local one. In the global approach it is possible to optimize the entire path. However, it requires knowledge of all the obstacles before starting calculation, so a dynamic response to changes is impossible.

The disadvantage is also required significant computing power. The local approach allow for dynamic response to changing obstacles and goals. Searching of the path can be narrowed to a limited area around robot what greatly reduce the requirements with regard to the processing of data. However, disadvantage is the inability of global optimization. The article presents the results of research on new modified potential filed method development. On the base of it a universal control algorithm has been prepared. It was used for simulation based testing of the algorithm operation in various difficult conditions like local minimum.

Keywords: mobile robots path planning, shop floor control, control algorithms, simulation tests

63

Zmodyfikowana metoda pól potencjałowych do wyznaczania drogi robota mobilnego

dr inż. Przemysław Oborski

Tomasz Fedorczyk

Ekspert w zakresie systemów wytwarzania, sterowania nadrzędnego, integracji systemów sterowania i monitorowania oraz organizacji systemów produkcyjnych.

Programista używający między innymi języka C#, Java; specjalista w zakresie instalacji i wdrażania urządzeń produkcyjnych.

p.oborski@op.pl

64

P

O

M

I

fedorwwy123@wp.pl

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015, 65–70, DOI: 10.14313/PAR_216/65

System w układzie programowalnym z mikrokontrolerem Propeller Piotr Kardasz

Politechnika Białostocka, Wydział Elektryczny, ul. Wiejska 45A, 15-351 Białystok

Streszczenie: Artykuł przedstawia system w układzie programowalnym FPGA z mikrokontrolerem

P8X32A Propeller. Kod tego mikrokontrolera został opublikowany w sierpniu 2014 r. na otwartej licencji GPL w wersji 3. System, zawierający sterowniki grafiki i dźwięku, a także klawiatury, myszy komputerowej i pamięci masowej, przeznaczony jest do zastosowań związanych z przetwarzaniem sygnałów dźwiękowych. Przedstawiona została struktura zaprojektowanego systemu oraz możliwości jego zastosowań.

Słowa kluczowe: FPGA, mikrokontroler, SoPC, HDL, Verilog

1. Wprowadzenie 1.1. Układy programowalne FPGA

Układy programowalne FPGA (ang. Field Programmable Gate Array) zdobywają w ostatnich latach coraz większe zainteresowanie. Ich podstawową zaletą jest elastyczność – stanowiąc matrycę uniwersalnych jednostek logicznych pozwalają na implementację dowolnego (w ramach pojemności i prędkości zastosowanego układu FPGA) układu cyfrowego [1–3]. Wady, które do niedawna stanowiły duże ograniczenie w wykorzystaniu tych układów – ich niewielka pojemność, wysoka cena i trudności w projektowaniu systemów z ich użyciem – wraz z rozwojem technologii tracą na znaczeniu. W chwili obecnej dostępne są na rynku zarówno układy FPGA, jak i zestawy uruchomieniowe na nich oparte, których cena zbliżona jest do cen podobnych urządzeń opartych na mikrokontrolerach. Jednocześnie kompilatory udostępniane przez producentów tych układów są coraz szybsze i udostępniają coraz większe możliwości.

Klasyczne układy sterowania i inne urządzenia tego rodzaju składają się z mikrokontrolera oraz dołączonych do niego układów peryferyjnych. W przypadku układu FPGA zarówno mikrokontroler, jak i układy peryferyjne mogą zostać zaprogramowane wewnątrz jego struktury. Jeśli z jakichś przyczyn potrzebna jest zmiana lub rozbudowa systemu, dzięki elastyczności układów programowalnych nie ma potrzeby zmiany schematu elektrycznego – nowy projekt może być wprowadzony do takiego systemu na miejscu jego pracy.

Autor korespondujący: Piotr Kardasz, pik@we.pb.edu.pl Artykuł recenzowany nadesłany 18.11.2014 r., przyjęty do druku 26.01.2015 r.

Zezwala się na korzystanie z artykułu na warunkach licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 3.0

Przedstawione cechy układów FPGA powodują, że ich popularność w ostatnich latach szybko rośnie i coraz częściej można spotkać na rynku urządzenia oparte na tych układach.

1.2. Układy FPGA a mikrokontrolery

Projektowanie systemów w układzie programowalnym FPGA polega na stworzeniu opisu układu cyfrowego w jednym z dostępnych języków (VHDL, AHDL, Verilog [4, 5]), bądź zaprojektowaniu go przy użyciu narzędzi graficznych. Możliwe jest także łączenie w jednym projekcie różnych języków i technik projektowania. Tak stworzony projekt należy następnie skompilować.

Narzędzia do tego celu są udostępniane przez producentów układów FPGA. Projekt po kompilacji może być przetestowany za pomocą symulatora, a następnie uruchomiony w układzie docelowym. Ponieważ pamięć FPGA jest ulotna, producenci oferują specjalizowane układy zawierające pamięć nieulotną, a które po załączeniu zasilania programują układ FPGA zapisaną do nich zawartością.

Dostępna pojemność układów programowalnych pozwala na implementację w ich strukturze zarówno procesora, jak i układów peryferyjnych. Możliwe jest więc zaprojektowanie własnego, dostosowanego do potrzeb użytkownika, mikrokontrolera i zbudowanie wokół niego niezbędnych układów peryferyjnych. Niestety, tak zbudowany system pozbawiony jest jakiegokolwiek oprogramowania i należy dla niego stworzyć zarówno zestaw narzędzi programistycznych (toolchain), jak i – w następnej kolejności – niezbędne oprogramowanie. Działania takie były podejmowane w celach demonstracyjnych (program demonstracyjny Parallelogram Linusa Akessona, www.linusakesson.net), jednakże ze względu na ich pracochłonność podejście takie nie może zostać zastosowane przy projektowaniu systemów zarówno w celach praktycznych, jak również eksperymentalnych.

Do niedawna nie było możliwe zaimplementowanie w układzie FPGA żadnego z dostępnych na rynku mikrokontrolerów.

Producenci nie ujawniali bowiem ich wewnętrznej struktury, nie mówiąc już o udostępnianiu gotowych rdzeni napisanych w jakimkolwiek języku HDL. Istnieje, co prawda, witryna internetowa, opencores.org, na której dostępne są tego rodzaju rdzenie – klony popularnych procesorów, jednak są to wyniki pracy

65

System w układzie programowalnym z mikrokontrolerem Propeller hobbystów, w żaden sposób nie są wspierane, a często zwalczane przez producentów sprzętu, którzy nakazują zaprzestanie publikowania takiego kodu. Często są to też implementacje częściowe, pozbawione niektórych funkcji oryginalnych układów lub nie do końca z nimi kompatybilne. Korzystanie z tego rodzaju rozwiązań przy projektowaniu własnych urządzeń jest więc ryzykowne, a może być również sprzeczne z prawem.

Istnieją także rozwiązania od początku otwarte, takie jak OR1000/1200, dysponujące zarówno dobrze rozwiniętym zestawem narzędzi, jak również bogatymi bibliotekami oprogramowania, jednak i to rozwiązanie nie jest wspierane przez żadną firmę, ani dostępne w formie gotowego układu scalonego.

W tej sytuacji ważnym wydarzeniem w dziedzinie projektowania systemów z układami FPGA stała się w sierpniu 2014 r. publikacja na zasadach otwartej licencji GPL 3.0 kodu mikrokontrolera Propeller – P8X32A. Mikrokontroler ten, produkowany od 2006 r., dostępny jest w postaci układu scalonego i posiada wsparcie zarówno producenta, jak również aktywnej społeczności projektantów i programistów. Dostępna jest dla niego bogata biblioteka oprogramowania, zarówno narzędziowego, jak również biblioteki procedur spełniających różnorodne funkcje.

które ze względu na złożoność nie mogą być przeprowadzone w czasie rzeczywistym.

Projektowanie w układzie FPGA wszystkich bloków funkcjonalnych odpowiedzialnych za sterowanie układami peryferyjnymi byłoby czasochłonne i kłopotliwe; w celu sterowania niektórymi z nich wygodniej jest użyć mikroprocesora lub mikrokontrolera.

Do chwili opublikowania kodu mikrokontrolera Propeller możliwe były rozwiązania, polegające na: − użyciu zewnętrznego mikrokontrolera, połączonego za pomocą magistrali GPIO z płytką uruchomieniową FPGA, − użyciu jednego z dostępnych na portalu opencores.org rdzeni mikroprocesorów lub mikrokontrolerów, − zastosowaniu mikroprocesora NIOS II firmy Altera.

To ostatnie rozwiązanie, mimo że wydaje się w pierwszej chwili optymalne dla wybranego sprzętu, wiąże sie jednak z wieloma problemami. Zastosowanie pełnej wersji tego procesora wymaga zakupu pełnej wersji oprogramowania Quartus II, co pociąga za sobą duże koszty. Wersja NIOS II/e dostępna bezpłatnie jest powolna – maksymalna częstotliwość stabilnej pracy osiągnięta podczas eksperymentów nie przekroczyła 80 MHz; jako że jedna instrukcja tego procesora wymaga co najmniej 6 taktów zegara systemowego, osiągana szybkość przetwarzania rzędu 10 MIPS okazała sie nie być satysfakcjonująca. Kod mikroprocesora NIOS II nie jest udostępniany przez firmę Altera, co uniemożliwia jego modyfikację.

Eksperyment pokazał, że rozwiązanie polegające na połączeniu płytki z układem FPGA z zewnętrznym mikrokontrolerem za pomocą magistrali GPIO charakteryzuje sie małą odpornością na zakłócenia zewnętrzne oraz niewystarczającą prędkością transmisji danych.

W tej sytuacji została podjęta wstępna decyzja o zastosowaniu jednego z ogólnodostępnych rdzeni RISC (OR1000/ OR1200), jako pozbawionego wad zarówno procesora NIOS II, jak i zewnętrznego mikrokontrolera. Jednak w czasie podejmowania tej decyzji, został opublikowany na otwartej licencji kod mikrokontrolera Propeller. Jego zalety, w porównaniu z innymi, to wysoka wydajność, wielordzeniowość, prostota programowania, determinizm czasowy, bogate biblioteki oprogramowania, aktywna społeczność i wsparcie producenta. Mikrokontroler ten został w tej sytuacji wybrany w celu sterowania docelowym systemem.

2. System w układzie FPGA 2.1. Założenia systemu i wybór mikrokontrolera

Opisywany system powstał w ramach pracy badawczej prowadzonej na Wydziale Elektrycznym Politechniki Białostockiej.

Praca ta poświęcona jest zaawansowanym algorytmom przetwarzania sygnałów akustycznych. Środowisko układów programowalnych FPGA umożliwia projektowanie układów realizujących tego rodzaju algorytmy w sposób równoległy, umożliwiając dzięki temu ich szybką pracę.

2.2. Mikrokontroler P8X32A Propeller

Mikrokontroler Propeller o symbolu P8X32A jest produkowany od 2006 r. przez amerykańską firmę Parallax [6, 7]. Dostępny jest w 40-nóżkowej obudowie DIP, a także w 44-nóżkowych obudowach QFP i QFN przeznaczonych do montażu powierzchniowego. Zasilany jest napięciem 3,3 V; także porty wejścia i wyjścia przystosowane są do pracy z tym napięciem.

Propeller ma 8 32-bitowych rdzeni RISC, określanych w opisie mikrokontrolera jako cogs. Każdy z nich ma do dyspozycji 2 kB pamięci programu i danych. Pamięć ta, zorganizowana jako 512 32-bitowych komórek, pełni również rolę rejestrów danego rdzenia. 496 z nich stanowi rejestry uniwersalne, mogące zawierać zarówno instrukcje procesora jak i dane, 16 pozostałych to rejestry specjalne (tab. 1) sterujące różnymi funkcjami rdzenia.

Tego rodzaju architektura umożliwia pisanie samomodyfikującego się kodu – w tym celu opracowano specjalne instrukcje asemblera, umożliwiające niezależną zmianę kodu instrukcji, adresu źródła oraz adresu docelowego w danej komórce pamięci rdzenia.

Wszystkie rdzenie współdzielą między sobą główną pamięć mikrokontrolera. Pamięć ta składa się z 32 kB pamięci stałej ROM oraz 32 kB pamięci RAM. Pamięć RAM służy do przechowywania programów i danych, które mogą być z niej ładowane do pamięci poszczególnych rdzeni. Pamięć ROM zawiera podstawowe oprogramowanie umożliwiające start mikrokontrolera po załączeniu zasilania, interpreter dedykowanego języka pro-

Rys. 1. Płytka uruchomieniowa DE2-115 Fig. 1. DE2-115 development board

W celu realizacji zadania wybrana została płytka uruchomieniowa DE2-115 z układem FPGA Cyclone IV (rys. 1) firmy Altera, dysponującym ok. 115 000 jednostek logicznych.

Oprócz układu FPGA płytka ta zawiera pamięć operacyjną (2 MB SRAM i 128 MB SDRAM), video DAC z wyjściem VGA, kodek audio umożliwiający pracę z częstotliwością próbkowania 96 kHz i rozdzielczością 24 bity, gniazdo klawiatury PS2, gniazdo karty SD, oraz wiele innych układów peryferyjnych. Nadaje się w związku z tym do realizacji zadań związanych z przetwarzaniem sygnałów, które wymagają ich wprowadzenia do systemu i wyprowadzenia ich z niego po obróbce. Możliwa jest również wizualizacja wyników pracy na standardowym monitorze oraz sterowanie systemem za pomocą klawiatury i myszy. Dostępność pamięci operacyjnej i masowej umożliwia realizacje procesów,

66

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Piotr Kardasz

Adres

Nazwa

Funkcja

496 ($1F0)

PAR

Parametr startowy

497 ($1F1)

CNT

Licznik taktów zegara

498 ($1F2)

INA

Wejście portu A

499 ($1F3)

INB

Wejście portu B

500 ($1F4)

OUTA

Wyjście protu A

501 ($1F5)

OUTB

Wyjście portu B

502 ($1F6)

DIRA

Kierunek danych portu A

503 ($1F7)

DIRB

Kierunek danych portu B

504 ($1F8)

CTRA

Konfiguracja licznika A

505 ($1F9)

CTRB

Konfiguracja licznika B

stabilnie również z częstotliwością 100 MHz, pozwalając dzięki temu osiągnąć wydajność do 200 MIPS. Propeller nie ma mechanizmu przerwań; reakcje na zdarzenia zewnętrzne obsługiwane są tu na zasadzie oczekiwania na zdarzenie. Instrukcje typu WAIT czekają na zdarzenie, wprowadzając rdzeń w stan uśpienia, w którym pobiera on minimalny prąd zasilania, rzędu mikroamperów. Po wystąpieniu zdarzenia rdzeń wznawia pracę w ciągu dwóch taktów zegara systemowego, podejmując natychmiast obsługę tego zdarzenia. Tego rodzaju podejście mogło zostać zastosowane ze względu na wielordzeniowość układu: jeden lub kilka rdzeni można oddelegować do obsługi zdarzeń, podczas gdy inne wykonują nieprzerwanie swój program zapewniając przewidywalność czasu wykonania poszczególnych zadań.

Podstawowym językiem programowania mikrokontrolera Propeller jest język wysokiego poziomu Spin. Język ten jest językiem strukturalnym z elementami obiektowości, łatwym do nauczenia się i prostym w użyciu, a przede wszystkim dopasowanym do architektury mikrokontrolera. Dostępne są również kompilatory języka C/C++, a także wielu innych (Basic, Forth). W celu tworzenia szybko działającego kodu dla poszczególnych rdzeni używany jest również asembler.

506 ($1FA)

FRQA

Częstotliwość licznika A

2.3. Struktura systemu

507 ($1FB)

FRQB

Częstotliwość licznika B

508 ($1FC)

PHSA

Stan licznika A

509 ($1FD)

PHSB

Stan licznika B

510 ($1FE)

VCFG

Konfiguracja generatora video

511 ($1FF)

VSCL

Skalowanie video

Tab. 1. Rejestry specjalne mikrokontrolera Propeller Tab. 1. Propeller microcontroller special registers

gramowania Spin oraz tablice funkcji sinus oraz logarytmicznej i ekspotencjalnej. Można w niej także znaleźć definicje czcionek ekranowych w matrycy 16×32 px. Czcionki te zawierają także znaki ułatwiające rysowanie schematów elektrycznych.

Wspólna pamięć RAM, określana jako HUB RAM, dostępna jest na równych prawach dla wszystkich ośmiu rdzeni. Odbywa się to w ten sposób, że każdy rdzeń otrzymuje do niej dostęp raz na 16 taktów zegara systemowego.

Każdy z rdzeni ma również dwa liczniki o rozbudowanych funkcjach, umożliwiające między innymi implementację przetworników cyfrowo-analogowych (przez sterowanie współczynnikiem wypełnienia sygnału prostokątnego) oraz analogowo-cyfrowych typu delta-sigma. Rozdzielczość tego rodzaju przetwarzania jest rzędu 10 bitów dla częstotliwości akustycznych. Rdzenie wyposażone są również w jednostkę video. Może być ona wykorzystana do generowania sygnału video w standardzie PAL i NTSC, jak również sygnału VGA. Generowany obraz może składać się z czterech kolorów z palety ponad 100 (wyjście TV) oraz 64 (VGA). W przypadku, gdy sterownik video nie jest wykorzystywany do tworzenia obrazu, można go wykorzystać w celu szeregowej transmisji danych albo generowania sygnału prostokątnego o zmiennym współczynniku wypełnienia (PWM).

Zarówno główny zegar systemowy, jak i częstotliwości niezbędne do pracy liczników i układów video generowane są przy użyciu układów PLL. Standardową częstotliwością zegara systemowego jest 80 MHz. Uzyskiwana jest ona przy użyciu układu PLL stabilizowanego generatorem kwarcowym o częstotliwości 5 MHz. Ponieważ jedna instrukcja wykonywana jest w czterech taktach zegara systemowego, maksymalna wydajność jednego rdzenia pracującego ze standardową prędkością to 20 MIPS, a całego mikrokontrolera – 160 MIPS. Mikrokontroler pracuje

Opracowany system składa się z modułu sterownika audio i video, współpracującym z pamięcią SRAM o pojemności 2 MB, organizacji 1 M słów 16-bitowych i czasie dostępu 10 ns.

Dodatkowo kontroler pamięci SDRAM zapewnia dostęp do dużej pamięci roboczej o pojemności 128 MB. Moduły te zostały napisane w języku Verilog, a następnie połączone w całość za pomocą edytora graficznego programu Quartus.

2.3.1. Podsystem graficzny Zarówno pojemność, jak i czas dostępu do pamięci SRAM uniemożliwia jej wykorzystanie w celu wyświetlania grafiki o wysokiej rozdzielczości i jednocześnie dużej głębi kolorów. Rozdzielczość 1920×1200 px przy 24-bitowej głębi kolorów wymaga bufora ramki o pojemności większej niż 6 MB. Także moc obliczeniowa wybranego mikrokontrolera nie jest wystarczająca do współpracy z pamięcią ekranu tej wielkości. Wysoka rozdzielczość jest jednak niezbędna do wizualizacji danych dotyczących sygnałów akustycznych, takich jak kształt fali bądź charakterystyka widmowa.

W tej sytuacji głębia kolorów przy rozdzielczości 1920×1200 px ograniczona została do czterech. Aktywny obszar ekranu ma rozdzielczość 1792×1120 px i otoczony jest ramką jednolitego koloru. Kolor ten może być dowolnie wybrany poprzez zapis odpowiedniej wartości do przeznaczonego w tym celu rejestru.

Rozwiązanie takie zostało przyjęte w celu zapewnienia czasu potrzebnego na wykonanie przez podsystem graficzny niezbędnych operacji – czas standardowego wygaszania poziomego okazał się na to zbyt krótki. Istnieje także możliwość ograniczenia poziomej rozdzielczości wyświetlania do 896 px lub 448 px – możliwe jest wtedy uzyskanie 4-bitowej (16 kolorów) lub 8-bitowej (256 kolorów) głębi koloru. Kolory te wybierane są z 24-bitowych rejestrów palety. System posiada 1024 takie rejestry, pozwalając na wybór – w zależności od rozdzielczości – jednego z 4, 64 lub 256 banków kolorów. Dostępnych jest łącznie 12 trybów graficznych o różnej rozdzielczości i głębi kolorów (tab. 2).

Aby odciążyć mikrokontroler od konieczności programowej obsługi niewielkich ruchomych obiektów graficznych, takich jak kursor myszy, istnieje możliwość zdefiniowania do sześciu obiektów (sprites) o rozmiarach 32 × 32 px, których wyświetlanie obsługiwane jest sprzętowo, a mikrokontroler musi jedynie wpisać do odpowiednich rejestrów ich aktualną pozycję na ekranie.

W związku z ubogą głębią kolorów wprowadzony został również mechanizm listy wyświetlania (display list), który pozwala na zmianę głębi i palety kolorów począwszy od dowolnej współrzędnej pionowej ekranu bez angażowania w tym celu mikro-

67

System w układzie programowalnym z mikrokontrolerem Propeller jest w rejestrze, skąd może zostać pobrana przez mikrokontroler. Zarówno żądanie nowej danej, jak i sygnał o tym, że została przetworzona nowa próbka danych wejściowych, są sygnalizowane mikrokontrolerowi poprzez jedną z jego linii wejściowych.

Podsystem dźwięku współpracuje z układem audio WM8731.

Układ ten może pracować z maksymalną częstotliwością próbkowania 96 kHz i rozdzielczością 24 bity. Tryb pracy układu programowany jest przy użyciu magistrali I2C.

Tab. 2. Tryby graficzne systemu Tab. 2. System’s graphic modes Tryb

Rozdzielczość

Rozdzielczość

pozioma

Liczba

pionowa

kolorów

0

1792

1120

4

1

1792

560

4

2

1792

280

4

3

1792

140

4

4

896

1120

16

5

896

560

16

6

896

280

16

7

896

140

16

8

448

1120

256

9

448

560

256

10

448

280

256

11

448

140

256

2.3.3. Pamięć SDRAM Pamięć SDRAM o pojemności 32M słów 32-bitowych sterowana jest przez moduł sterownika, którego kod w języku Verilog zawarty jest na płycie CD znajdującej się w zestawie wraz z płytką uruchomieniową DE2-115. Moduł ten, pierwotnie przystosowany do współpracy z magistralą Avalon, został uzupełniony o elementy umożliwiające jego współpracę z pozostałymi częściami zaprojektowanego systemu.

2.3.4. Współpraca podsystemów z mikrokontrolerem Mikrokontroler Propeller wyposażony jest w 32-bitowy, dwukierunkowy Port A, którego zadaniem jest współpraca z urządzeniami zewnętrznymi. Liczba ta nie pozwala na komfortową jego współpracę z opisanym powyżej systemem. W związku z tym rdzeń mikrokontrolera uzupełniony został o Port B. Port ten, rozszerzony do 96 bitów – 64 bitów wyjściowych i 32 bitów wejściowych – przeznaczony został w całości do wykorzystania jako główna magistrala systemowa.

Oryginalny mikrokontroler Propeller nie ma w swoim zestawie instrukcji operacji mnożenia. Możliwość szybkiego mnożenia jest jednak bardzo przydatna w zadaniach związanych z przetwarzaniem sygnałów i w związku z tym instrukcja ta została dodana do rdzenia wykorzystanego w systemie. Ponieważ układ FPGA Cyclone IV dysponuje szybkimi specjalizowanymi jednostkami mnożącymi, instrukcja mnożenia wykonuje się w tak zmodyfikowanym mikrokontrolerze w tym samym czasie (4 takty zegara systemowego), co pozostałe instrukcje arytmetyczno-logiczne.

W obu wspomnianych przypadkach rozszerzenia możliwości mikrokontrolera zostały wcześniej przewidziane przez producenta, a w związku z tym do programowania tak zmodyfikowanego mikrokontrolera można używać niezmodyfikowanych, oryginalnych narzędzi (toolchain) dostarczanych bezpłatnie przez firmę Parallax.

Ze względu na zaimplementowany w systemie rozbudowany podsystem graficzny, z rdzenia mikrokontrolera został usunięty niewykorzystywany układ generatora video, co zmniejszyło (o ponad 2000 jednostek logicznych) zapotrzebowanie systemu na zasoby FPGA. Zegary taktujące dla poszczególnych podsystemów generowane są przez jednostkę PLL znajdującą się wewnątrz układu FPGA. Sygnałem wejściowym jest sygnał o częstotliwości 50 MHz z generatora kwarcowego. Częstotliwości wyjściowe zostały wybrane na podstawie następujących założeń: − układ WM8731 pracuje na częstotliwości 16,9344 MHz, przy czym musi być ona jak najdokładniej odwzorowana, zależy bowiem od niej bezpośrednio częstotliwość próbkowania, − rdzeń mikrokontrolera Propeller pracuje stabilnie w wybranym układzie FPGA z częstotliwością nie większą niż 120 MHz, − standardowy zegar dla rozdzielczości 1920×1200 px wynosi 154 MHz, − poszczególne częstotliwości powinny być ze sobą zsynchronizowane, aby zapewnić lepsze warunki współpracy poszczególnych podsystemów w jednym układzie.

W rezultacie zostały wybrane częstotliwości 16,93 MHz dla podsystemu dźwięku, 152,38 MHz dla podsystemu video oraz 114,29 MHz dla mikrokontrolera.

Bezpośrednio do portów mikrokontrolera podłączone zostały: gniazdo klawiatury i myszy PS2 (aby podłączyć jednocześnie oba urządzenia, wymagany jest dodatkowy przewód PS2 typu Y),

kontrolera. Zmian takich można dokonywać wielokrotnie.

Dodatkowo możliwa jest jednorazowa zmiana palety kolorów począwszy od podanej współrzędnej poziomej. Wszystkie te mechanizmy pozwalają na uzyskanie dużych możliwości wizualizacji przy posługiwaniu się niewielkim (do 512 kB) buforem ramki i mikrokontrolerem o stosunkowo niedużej mocy obliczeniowej.

Podsystem graficzny współpracuje z 30-bitowym przetwornikiem video DAC ADV7123. Ze względu na brak odpowiednich połączeń na płytce uruchomieniowej możliwe jest wykorzystanie tylko 8 z 10 bitów dla każdej składowej koloru.

2.3.2. Podsystem dźwięku Podsystem dźwięku umożliwia odtwarzanie sygnałów dźwiękowych oraz wspomaganą sprzętowo syntezę przebiegów o dowolnym kształcie fali. Możliwe jest również bezpośrednie przesyłanie próbek z mikrokontrolera do przetwornika cyfrowo-analogowego oraz pobieranie próbek z przetwornika analogowo-cyfrowego.

Do odtwarzania sygnałów dźwiękowych służy bufor, którego zadaniem jest buforowanie danych przekazywanych przez mikrokontroler do wyjścia audio bez konieczności natychmiastowej reakcji na żądanie nowej próbki przez układ przetwornika DAC. Bufor ten mieści 1024 próbki (ok. 23 ms dźwięku przy częstotliwości próbkowania 44 100 Hz) i podzielony jest na dwa banki po 512 próbek, tak aby w czasie, gdy wysyłane są na wyjście audio dane z jednego banku, mikrokontroler mógł wypełnić drugi z nich nowymi danymi.

Cztery kanały syntezy dźwięku umożliwiają generację przebiegu o dowolnym kształcie i częstotliwości. Po wprowadzeniu do pamięci RAM danych o kształcie jednego okresu fali można określić częstotliwość i amplitudę generowanego przebiegu. Ponieważ długość definicji takiego przebiegu jest ograniczona wyłącznie pojemnością dostępnej pamięci SRAM, kanały te można wykorzystać również jako bufory dla sygnału dźwiękowego odtwarzanego z pamięci masowej.

Dodatkowo podsystem dźwięku zawiera również pojedynczy rejestr, do którego mikrokontroler może na bieżąco wpisać wartość próbki sygnału, a z którego pobrana ona zostanie przez przetwornik cyfrowo-analogowy. Umożliwia to programową syntezę dowolnego rodzaju sygnału dźwiękowego.

Sygnał, wprowadzony na wejście audio zestawu DE2-115 przetwarzany jest do postaci cyfrowej, a bieżąca próbka umieszczana

68

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Piotr Kardasz

Rys. 2. Struktura zaprojektowanego systemu Fig. 2. The structure of the designed system

złącze karty pamięci SD oraz magistrala I2C do sterowania układem WM8731.

Całość systemu zajmuje ok. 26 000 jednostek logicznych (logic elements, LE), pozostawiając około 90 000 LE dla innych zastosowań. Jednostki te zostaną wykorzystane w celu implementacji zaawansowanych algorytmów przetwarzania sygnałów.

Strukturę zaprojektowanego systemu przedstawiono na rys. 2.

2.4. Oprogramowanie

Zaprojektowany system może być programowany przy użyciu jednego ze standardowych narzędzi dla mikrokontrolera Propeller.

Do obsługi urządzeń peryferyjnych, takich jak klawiatura, mysz, karta SD wraz z systemem plików FAT32 oraz magistrali I2C dostępne są gotowe biblioteki procedur.

W celu obsługi podsystemu audio i video napisana została w języku Spin i asemblerze biblioteka procedur pozwalająca na wykonywanie podstawowych operacji graficznych (czyszczenie ekranu, rysowanie podstawowych figur geometrycznych, wyprowadzanie tekstu), jak również obsługę podsystemu dźwiękowego, a także dostęp do pamięci RAM. Wymienione moduły pozwalają na tworzenie programów użytkowych na tak opracowany system. Gotowy, skompilowany w komputerze PC program może być wprowadzony do mikrokontrolera poprzez łącze szeregowe. Płytka uruchomieniowa DE2-115 ma wejście RS-232; można także zaprogramować system poprzez złącze GPIO, używając podłączonego do portu USB komputera PC konwertera USB–RS-232.

Aby uniknąć konieczności programowania systemu przez łącze szeregowe po każdym jego włączeniu, opracowany został prosty program ładujący. Program ten został skompilowany, a następnie na podstawie pliku wynikowego wygenerowane zostały pliki definicji pamięci, które zostały dodane do projektu systemu w programie Quartus. Dzięki temu program ten uruchamia się bezpośrednio po włączeniu systemu, po czym wczytuje i uruchamia właściwy program użytkowy zapisany na karcie SD.

3. Uruchomienie i testy systemu W celu testowania opracowanego systemu zostały napisane w języku Spin programy, testujące poszczególne jego elementy.

Najwięcej problemów podczas uruchamiania wiązało się z pracą podsystemu graficznego. Podsystem ten, pracujący z wysoką częstotliwością (ponad 150 MHz) okazał się szczególnie czuły na błędy projektowania, prowadzące do zbyt długich czasów

propagacji sygnału wewnątrz układu FPGA. Poszczególne jego elementy musiały więc zostać zoptymalizowane tak, aby uzyskać poprawną i stabilną pracę tego podsystemu.

Podobne problemy wynikły również podczas opracowywania podsystemu obsługującego pamięć SRAM. Czas dostępu do tej pamięci, wynoszący nominalnie 10 ns w rzeczywistości jest przedłużony o czas propagacji sygnału wewnątrz układu FPGA i po uwzględnieniu tej poprawki wynosi ponad 16 ns. W zaprojektowanym systemie czas jednej operacji na pamięci SRAM wynosi ok. 20 ns.

Konieczność współpracy mikrokontrolera Propeller ze stosunkowo powolną magistralą systemową pozbawiła ten mikrokontroler części jego zalet związanych z wielozadaniowością – tylko jeden rdzeń może mieć dostęp do tej magistrali bez powodowania konfliktów. Pozostałe rdzenie mogą wykonywać inne zadania niezwiązane z jej obsługą. W takiej sytuacji niemożliwe jest jednak wykorzystanie wbudowanego mechanizmu oczekiwania na zdarzenia, a jednocześnie brak jest mechanizmu przerwań.

W tej sytuacji okazało się, że bufor audio, który w pierwszych wersjach systemu miał pojemność 256 próbek, musi zostać powiększony. Pozbawiony systemu przerwań mikrokontroler nie był w stanie dostarczyć na czas niezbędnych danych.

W kolejnych wersjach systemu bufor ten został powiększony do 1024 próbek, co dało Propellerowi wystarczający margines czasu na jego obsługę.

W trakcie testowania dokonane zostały również inne poprawki, mające na celu poprawę działania i zwiększenie możliwości systemu.

4. Możliwości zastosowań Przedstawiony system został opracowany jako podstawa większego systemu do przetwarzania sygnałów dźwiękowych. Ze względu na swoje cechy może być on jednak wykorzystany także do innych celów. Obsługa monitorów o wysokiej rozdzielczości pozwala na jego wykorzystanie wszędzie tam, gdzie potrzebna jest wizualizacja dużej liczby danych. Może on zostać również wykorzystany w celach hobbystycznych – mikrokontroler Propeller umożliwia emulację mikroprocesorów i układów towarzyszących używanych w mikrokomputerach produkowanych w latach osiemdziesiątych ubiegłego wieku. Dostępne są programy umożliwiające emulację na mikrokontrolerze Propeller mikroprocesorów 8080, Z80, 6502, a także układów dźwiękowych: MOS6581, znanego także jako SID oraz AY-3-8910. Program emulujący

69

System w układzie programowalnym z mikrokontrolerem Propeller Dostępność kodu mikrokontrolera, który jest wciąż produkowany i wspierany przez producenta, jak również posiada bogatą bibliotekę oprogramowania, wraz ze spadkiem cen i wzrostem dostępności układów FPGA otwiera nowe możliwości projektowania urządzeń opartych na logice programowalnej. Urządzenia takie cechują się ogromną elastycznością i możliwością dokładnego dostosowania ich parametrów do potrzeb docelowego użytkownika.

układ SID został wykorzystany podczas testowania podsystemu dźwiękowego; układ ten, w jego emulowanej przez mikrokontroler wersji może zostać również wykorzystany w celu syntezy i filtracji sygnałów dźwiękowych.

Rdzeń mikrokontrolera Propeller zajmuje około 16 000 jednostek logicznych układu Cyclone IV. Możliwa jest więc implementacja tego mikrokontrolera również na znacznie mniejszych platformach, takich jak DE0-nano. Ta płytka, wielkości karty kredytowej, cenowo zbliżona do płytek uruchomieniowych z mikrokontrolerami, po zaimplementowaniu kodu mikrokontrolera Propeller może służyć jako uniwersalny sterownik o nieporównywalnej z układami typu AVR czy PIC elastyczności. Możliwe jest również obniżenie zapotrzebowania na zasoby FPGA przez usunięcie zbędnych z punktu widzenia danego projektu podjednostek (liczniki, generator video) lub obniżenie liczby rdzeni.

System, w nieco zmienionej wersji, był również testowany na płytce uruchomieniowej DE1-SoC. Wyposażona w układ FPGA nowszej generacji – Cyclone V – pozwalała na pracę rdzenia mikrokontrolera Propeller z częstotliwością do 180 MHz, a jej układy PLL były w stanie dostarczyć żądanych częstotliwości ze znacznie większą precyzją.

Podziękowania

Publikację sfinansowano w ramach pracy własnej W/WE/8/2013.

Bibliografia 1. Majewski J., Zbysiński P., Układy FPGA w przykładach, BTC, Warszawa 2007.

2. Pawluczuk A., Układy programowalne dla początkujących, BTC, Warszawa 2010.

3. Zbysiński P., Pasierbiński J., Układy programowalne, BTC, Warszawa 2004.

4. Chu P.P., FPGA Prototyping by Verilog Examples, Wiley, 2008.

5. Tala D.K, Verilog Tutorial, dokument elektroniczny, www.asic-world.com.

6. Propeller Manual, version 1.2, Parallax Semiconductor, Rocklin 2011.

7. Propeller P8X32A Datasheet, rev. 1.4, Parallax Semiconductor, Rocklin 2011.

5. Podsumowanie Opracowany system został zaimplementowany i przetestowany.

Wyniki testów wskazują na jego przydatność do założonych celów, wskazując także na możliwość projektowania takich systemów również do innych zadań.

System with a Programmable Microcontroller Propeller Abstract: The paper presents the system on FPGA programmable chip using the Propeller P8X32A

microcontroller. The microcontroller code was published in the August 2014 on the GPL v. 3 open source license. The system contains graphics and sound drivers, as well as the keyboard, mouse, and storage drivers. It is designed for applications involving the processing of audio signals. The paper presents the structure of the designed system and its possible applications.

Keywords: FPGA, microcontroller, SoPC, HDL, Verilog

mgr inż. Piotr Kardasz pik@we.pb.edu.pl

Doktorant na Wydziale Elektrycznym Politechniki Białostockiej. Zajmuje się badaniami związanymi z inteligentnymi algorytmami kompresji, rekonstrukcji i przetwarzania sygnałów.

70

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015, 71–75, DOI: 10.14313/PAR_216/71

Utilization GPS/QZSS Data for Determination of User’s Position Kamil Krasuski

Team of Satellite Techniques, ul. Zawiszy Czarnego 16, 08-530 Dęblin

Abstract:

This paper presents studies results of standalone positioning, based on GPS/QZSS observations. For this purpose C1 code observations from STK2 station (IGS station in Japan) were used. Computations in RTKLIB software (RTKPOST module) were executed and SPP method was used to position estimation. In the paper two experiments were realized: firstly user’s position was estimated based on GPS observations, and in second case QZSS observations were applied also. Preliminary results of positioning accuracy show that GPS/QZSS solution improve accuracy of X coordinate about 0.398 m, accuracy of Y coordinate about 0.432 m and accuracy of Z coordinate about 0.285 m, respectively. Additionally RMS-3D error was estimated based on coordinates differences from GPS and GPS/QZSS solutions. Average value of RMS-3D term equals to 0.986 m, with magnitude order between 0.003 m and 3.649 m.

Keywords: GPS, QZSS-Zenith, SPP method, positioning accuracy

1. Introduction Quasi-Zenith Satellite System (QZSS-Zenith) is a regional positioning system which was built by Satellite Positioning Research and Application Center – SPAC, foundation of Japanese Government [11]. In primary conceptions, QZSS system had assured coverage over Eastern Asia and Australia with Oceania. The MGEX campaign underlines possibility of utilization QZSS signals also in Central Europe [21]. Major principles of the system were development around to 3 functions: positioning accuracy improvement, positioning available time improvement, and transmit short information about emergency warnings, such as disaster or crisis time [3, 4, 9]. QZSS system divides into 3 components: Space Segment (SS), Ground Segment (GS) and User Segment (US). Currently (year 2014), Space Segment consist of only one satellite Michibiki, which was launched in 2010 [13, 10]. Orbital plan of Michibiki satellite is similar to number “eight” with inclination angle more than 43 degree and orbital radius about 42 164 km [9, 18]. Full constellation of QZSS system will include 3 satellites, located on the geosynchronous orbit IGSO. In future plan, 4 satellites from geostationary orbit (GEO) will be added to rest constellation [16]. Ground Segment contains 4 type of stations [5, 6]:

− Master Control Station (estimation orbit parameters and clock offset, generation broadcast ephemeris, introduction orbit correction), − Monitor Station (received and distributed QZSS observations), − Tracking Station (upload navigation massege and monitor satellites status), − Time Management Station (determination time transfer).

Stations number of Ground Segment equal to 10 and they are located in the Japan (5 stations), in the USA (2 stations), in the India (1 station), in the Australia (1 station), in the Thailand (1 station) [7]. User Segment include multiplexing receivers, which can register and collect Multi-GNSS observations.

QZSS system has important influence in urban area in Japan, where signals from GPS or GLONASS satellites could be reflected from high buildings, what causes problem with positioning [2]. In article preliminary results of standalone positioning in urban region were presented. Reference data from Shintotsukawa city (Hokkaido island) were used to computations and processing of GPS/QZSS observations were implemented in RTKLIB software. Single Point Positioning (SPP) method was used for determination receiver coordinates.

2. Mathematical Model for Position Estimation Autor korespondujący: Kamil Krasuski, kk_deblin@wp.pl

Basic equation to determination of user’s position, based on GPS/QZSS observations, is given by [12]:

Artykuł recenzowany nadesłany 19.02.2015 r., przyjęty do druku 20.04.2015 r.

C1GPS = rGPS+C(dtrGPS – dtsGPS)+IGPS+TGPS+RelGPS+TGDGPS

Zezwala się na korzystanie z artykułu na warunkach licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 3.0

C1QZSS = rQZSS+C(dtrQZSS – dtsQZSS)+IQZSS+TGZSS+RelQZSS+TGDQZSS

(1)

71

Utilization GPS/QZSS data for determination of user’s position

where: C1GPS, C1QZSS – code observations in GPS and QZSS system, rGPS, rQZSS – geometric range between satellite (GPS/QZSS) and receiver, C – speed light, dtsGPS, dtsQZSS – satellite clock offset (GPS/QZSS), dtrGPS, dtrQZSS – receiver clock offset (GPS/QZSS), IGPS, IQZSS – ionosphere delay in GPS and QZSS system, TGPS, TQZSS – troposphere delay in GPS and QZSS system, RelGPS, RelQZSS – relativistic effect in GPS and QZSS system, TGDGPS, TGDQZSS – transmitter group delay in GPS and QZSS system [7, 15].

Equation (1) presents Single Point Positioning (SPP) method and it’s very popular solution, especially in standalone positioning and navigation. The left side of equation (1) include raw observations from RINEX file and they are expressed in meter unit. Whereas the right side, measurements models and unknown parameters are described. Usually measurements models represent group of systematic errors such as: satellite clock bias, ionosphere and troposphere delay, relativistic effect and instrumental biases. Rest terms in equation (1) are called unknown parameters and contain correction to geocentric coordinates XYZ (3 parameters) and receiver clock bias (one parameter). In case of hybrid data (see equation 1), number of estimated parameters will be 5 (additionally unknown parameter is a receiver clock in QZSS system).

Least square method is applied to solve the equation (1) and reads as follows [17]:

Fig. 1. The STK2 site in Japan [20] Rys. 1. Stacja STK2 w Japonii [20]

a part of IGS service, and more information about station are available on the website [20]. RINEX data and broadcast ephemeris (GPS and QZSS) to calculations, for day 4 October 2014, were downloaded from BKG server [19]. RTKPOST module in RTKLIB software [22] was utilized in computations processing.

The main options in code source of RTKPOST module was configured and applied, as below: − RINEX file type: RINEX 3.00, − source of GPS/QZSS ephemeris data: Broadcast Ephemeris, − method of satellite position determination: based on Broadcast Ephemeris, − Earth rotation correction: applied, − source of GPS/QZSS satellite clock data: Broadcast Ephemeris, − method of satellite clock determination: interpolation using 2-degree polynomial, − ionosphere delay: Klobuchar model, − source of coefficients in Klobuchar model: GPS/QZSS navigation message, − troposphere delay: Saastamoinen model, − instrumental biases: TGD applied (based on Broadcast Ephemeris), − satellite phase center offset/variation: not applied, − receiver phase center offset/variation: not applied, − multipath effect: not applied, − positioning mode: single − processing mode: static, − basic observations: C1 code, − mathematical model of user’s position determination: least square estimation, − weight matrix of measurements: not implemented for SPP method in RTKLIB, − cut off elevation: 10°, − reference frame: WGS-84, − number of unknown parameters: k = 4, or k = 5, − number of observations: n > 4, − approximately coordinates of user’s position: based on RINEX file, − output solution of coordinates: XYZ in geocentric frame, − receiver clock: estimated parameter.

In submitted paper two experiments were realized. In the first test, user’s position was estimated based on only GPS observations and in second case, receiver coordinates were calculated using GPS/QZSS data. Mean errors from both solutions were compared and visualized into Fig. 2 and 4.

Measurement epochs (about 1000) without QZSS observations were removed from comparison processing. Figure 2 presents results of positioning accuracy for X coordinate.

A·dx + l = v (2) where: A – matrix of coefficients; matrix with dimension (n, k), n – number of observations, k – number of unknown parameters, dx – vector with unknown parameters, l – vector of observations, v – vector of residuals.

Vector dx with unknown parameters is estimated from normal equations, as below [14]: dx = (AT·A)-1·AT ·l

(3)

Mean errors for unknown parameters are solved based on equation (4) [1]: (4) where: m0 – standard error of unit weight, m0 =

vv . n −k

Equations (3) and (4) should be applied for each measurements epoch from RINEX file in iterative scheme. If unknown parameters from equation (3) will be estimated then user’s position must also be corrected. The mx term in equation (4) expresses accuracy for unknown parameters.

3. Experiments and Results Analysis was based on 24 hours (with interval 30 seconds) GPS/QZSS data from STK2 station in RINEX format 3.00.

STK2 reference station (see Fig. 1) is located in Shintotsukawa (Hokkaido island) in north Japan (coordinate: 43.52 N, 141.84 E). Station has dual frequency receiver TRIMBLE NETR9 (version 4.61), which makes enable to tracking GPS, GLONASS and QZSS satellites. Receiver TRIMBLE NETR9 is

72

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Kamil Krasuski Table 1. Results of correlation coefficients for mean errors Mx, My, and Mz Tabela 1. Wyniki współczynników korelacji dla błędów średnich Mx, My, oraz Mz

Fig. 2. Mean errors of X coordinate Rys. 2. Błędy średnie współrzędnej X

Fig. 3. Mean errors of Y coordinate Rys. 3. Błędy średnie współrzędnej Y

Magnitude of mean errors for GPS solution are between 2.531 m and 13.510 m, for GPS/QZSS solution are between 2.523 m and 13.103 m, respectively. Generally average value of mean errors for each solutions equals to 6.019 m and 5.621 m, respectively. Mean difference of accuracy between GPS and GPS/QZSS solution for X coordinate amounts to 0.398 m with standard deviation 0.264 m. Based on Fig. 2, mean errors of X component are lower for GPS/QZSS solution than GPS solution.

Fig. 4. Mean errors of Z coordinate Rys. 4. Błędy średnie współrzędnej Z

Index of parameter

Average value

qx

0.938

qy

0.913

qz

0.953

Figure 3 shows positioning accuracy results for Y coordinate.

Based on Fig. 3, mean errors of Y term are similar for GPS/ QZSS and GPS solutions. Maximum and minimum values of mean errors for both solutions are about 2.014 m and 10.856 m, adequately. Average value of accuracy for both solutions equals to 4.769 m and 4.337 m, respectively. Mean difference of accuracy between GPS and GPS/QZSS solution for Y coordinate amounts to 0.432 m with standard deviation 0.303 m.

Influence of QZSS observations for determination accuracy of Y coordinate is on the same accuracy level like X coordinate.

Figure 4 presents positioning accuracy results for Z coordinate. Magnitude order of accuracy for GPS and GPS/QZSS solutions is between 2.215 m and 19.310 m. Average value of accuracy for both solutions is about 6.131 m and 5.845 m, respectively. Difference of accuracy between GPS and GPS/ QZSS solution for Z coordinate amounts to 0.285 m with standard deviation 0.349 m.

Relation between mean errors from both solutions can be expressed, as below: MxGPS /QZSS  qx = MxGPS   MyGPS /QZSS qy = MyGPS   MzGPS /QZSS qz = MzGPS 

(5)

where: qx, qy, qz – correlation coefficients between mean errors for GPS and GPS/QZSS solutions, MxGPS, MxGPS/QZSS – mean errors of X coordinates for both solutions (see Fig. 2), MyGPS, MyGPS/QZSS – mean errors of Y coordinates for both solutions (see Fig. 3), MzGPS, MzGPS/QZSS – mean errors of Z coordinates for both solutions (see Fig. 4).

Table 1 presents results of correlations coefficients between mean errors for GPS and GPS/QZSS solutions. The qx term equals to 0.938, that is the reason that solution GPS/QZSS improved accuracy of X coordinate more than 6 %. In case of qy coefficient, GPS/QZSS solution decreased mean errors of Y coordinate close to 9 %. Influence of GPS/QZSS solution on the Z coordinate can reduced mean errors only to 5 % (see qz term). In connection with it, GPS/QZSS solution has got a little impact for accuracy improvement of Z coordinate.

Additionally, mean errors Mz are large in comparison to mean errors Mx and My. The RMS-3D factor was also obtained in positioning accuracy analysis. The equation of RMS-3D index can be described, as follows:

73

Utilization GPS/QZSS data for determination of user’s position

Acknowledgements

The author would like to acknowledge BKG Service for making available RINEX data and Mr. Takasu for making available RTKLIB software.

Bibliography 1. Angrisano A., GNSS/INS Integration Methods, Dissertation Thesis, Napoli 2010.

2. Angrisano A., Pacifico A., Vultaggio M., Augmentation satellites constellations, a simulation on EGNOS and QZSS for Europe coverage, ENC 2008.

3. Aoki M., QZSS The Japanese Quasi-Zenith Satellite System: Program Updates and Current status, 15th International Committee on GNSS, Torino 2010.

4. Fujiwara S., QZSS and MSAS The Quasi-Zenith Satellite System and The Multi-functional Transport Satellite Satellite-based Augmentation System, ICG-6, Tokyo 2011.

5. JAXA, Impact of SLR tracking on QZSS, ILRS Workshop, Metsovo 2009.

6. JAXA, Interface Specification for QZSS (IS-QZSS), version 1.5, 2013.

7. JAXA, Interface Specification for QZSS (IS-QZSS), version 1.6, 2014.

8. Kogure S., QZSS in Asia and Oceania Region, 15th Asia Pacific Region Space Agency Forum, Hanoi 2008.

9. Kogure S., The status of Quasi-Zenith Satellite System (QZSS) technical demonstration, United Nations Economic and Social Commission for Asia and the Pacific（UN ESCAP), Workshop on Use of Multi‐Global Navigation Satellite Systems for Sustainable Development, Bangkok 2012.

10. Li Y., Rizos C., Evaluation of positioning accuracy with QZSS enhanced global navigation satellite systems, 2012, available at: [www.gmat.unsw.edu.au/snap/publications/ liy&rizos2012a.pdf].

11. Matsuoka S., Service status of QZSS, The Asia Pacific Regional Space Agency Forum, Communication Satellite Application WG, 2008.

12. RTKLIB ver. 2.4.2.

13. Sakai T., Fukushima S., Ito K., QZSS L1-SAIF Initial Experiment Results, ION ITM, San Diego 2011.

14. Sanz Subirana J., Juan Zornoza J. M., Hernández-Pajares M., GNSS DATA PROCESSING, Volume I: Fundamentals and Algorithms, ESA, 2013.

15. Spits J., Total Electron Content reconstruction using triple frequency GNSS signals, Dissertation thesis, Universitè de Liège, Belgium, 2011.

16. Takasu T., Ebinuma T., Yasuda A., Effect of Quasi Zenith Satellite (QZS) on GPS Positioning, 2009, retrieved from [http://gpspp.sakura.ne.jp/paper2005/isgps_2009_ qzs_8_.pdf].

17. Takasu T., RTKLIB ver. 2.4.2 Manual, 2013.

18. Yoshitomi S., GNSS Augmentation using Quasi-Zenith Satellite System (QZSS) and its benefits for satellite navigation applications, 10th Meeting of the APEC Global Navigation Satellite system (GNSS), Implementation Team (GIT/10), Philippines, 2006.

19. [http://igs.bkg.bund.de/file/rinexsearch/], current on 2015.

20. [http://igscb.jpl.nasa.gov/network/site/stk2.html], current on 2015.

21. [www.igs.org/mgex], current on 2015.

22. [www.rtklib.com], current on 2015.

Fig. 5. Results of RMS-3D error Rys. 5. Wyniki błędu RMS-3D

∆X 2 + ∆Y 2 + ∆Z 2

RMS − 3D =

(6)

where:

ΔX = XGPS/QZSS – XGPS – difference between X coordinates from

GPS and GPS/QZSS solutions,

ΔY = YGPS/QZSS – YGPS – difference between Y coordinates from

GPS and GPS/QZSS solutions,

ΔZ = ZGPS/QZSS – ZGPS – difference between Z coordinates from

GPS and GPS/QZSS solutions.

Figure 5 shows RMS-3D results based on XYZ coordinates from GPS and GPS/QZSS solutions.

Based on Fig. 5, average value of RMS-3D error amounts to 0.986 m, with magnitude between 0.003 m and 3.649 m. More than 57 % results of RMS-3D errors are less than 1 m, but about 90 % results of RMS-3D errors are less than 2 m. Trend of RMS-3D errors is very irregularity and includes 2 anomalies: between epochs 400-500, and 1700-1800. In these cases, mean errors of XYZ coordinates (see Fig. 2, 3 and 4) are changed diametrically and they are started to raise up. This situation is very negative, especially for coordinates values, because RMS-3D can reach up more than 3.5 m. Similar phenomena can be seeing in behavior of mean errors of each coordinates into Fig. 2, 3 and 4.

4. Conclusions Results of standalone positioning using GPS/QZSS data were presented in article. Example code observations were taken from RINEX 3.00 file from STK2 station in Japan. Computations were executed in RTKLIB software (RTKPOST module) using SPP method. The receiver coordinates were solved twice: in first test only GPS observations were used, but in second case QZSS data were also applied. Preliminary results show that GPS/QZSS solution improve accuracy of X coordinate about 0.398 m, accuracy of Y coordinate about 0.432 m and accuracy of Z coordinate about 0.285 m, respectively. Moreover correlation coefficients were obtained for mean errors of XYZ coordinates from each solutions. Generally GPS/QZSS solution increased accuracy of each coordinates between 5 % to 9 %. The RMS-3D errors between XYZ coordinates from GPS and GPS/QZSS solutions were estimated also. Average bias of RMS-3D parameters is about 0.986 m, with magnitude order between 0.003 m and 3.649 m.

74

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Kamil Krasuski

Wykorzystanie obserwacji GPS/QZSS do wyznaczania pozycji użytkownika Streszczenie: Artykuł przedstawia wyniki badań dotyczących pozycjonowania absolutnego z wykorzystaniem obserwacji GPS/QZSS. W ramach przeprowadzonych badań zostały wykorzystane obserwacje kodowe C1 ze stacji STK2 (stacja IGS na terenie Japonii). Obliczenia zostały zrealizowane w programie RTKLIB (w module RTKPOST), a do wyznaczenia pozycji została zaproponowana metoda pozycjonowania absolutnego (SPP). W eksperymencie badawczym wykonano 2 testy: w pierwszym pozycja użytkownika została wyznaczona na podstawie obserwacji GPS, a w drugim na podstawie obserwacji GPS/QZSS. Wstępne wyniki dokładności pozycjonowania są obiecujące, na podstawie obserwacji GPS/QZSS. Rozwiązanie GPS/QZSS poprawiło odpowiednio błędy średnie współrzędnej X o 0,398 m, współrzędnej Y o 0,432 m, zaś współrzędnej Z o 0,285 m.

Dodatkowo błąd RMS-3D został wyznaczony na podstawie różnicy współrzędnych z rozwiązania GPS oraz GPS/QZSS. Średnia wartość tego parametru wyniosła 0,986 m, dla przedziału wartości od 0,003 m do 3,649 m.

Słowa kluczowe: GPS, QZSS-Zenith, metoda SPP, dokładność pozycjonowania

Kamil Krasuski, M.Sc. Eng. kk_deblin@wp.pl

Alumnus of Military Technical Academy in Warsaw. Author of SciTEC Toolbox software for determination ionosphere parameters. Author of Local Ionosphere Monitoring System in District Ryki [http://ztsdeblin.16mb.com/index.html]. Area of interests: navigation, geodesy, geophysics. Since 2014 – Team of Satellites Techniques.

75

76

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015

Informacje dla Autorów Za artykuł naukowy – zgodnie z Komunikatem Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego z dnia 29 maja 2013 r. w sprawie kryteriów i trybu oceny czasopism naukowych – należy rozumieć artykuł prezentujący wyniki oryginalnych badań o charakterze empirycznym, teoretycznym, technicznym lub analitycznym zawierający tytuł publikacji, nazwiska i imiona autorów wraz z ich afiliacją i przedstawiający obecny stan wiedzy, metodykę badań, przebieg procesu badawczego, jego wyniki oraz wnioski, z przytoczeniem cytowanej literatury (bibliografię). Do artykułów naukowych zalicza się także opublikowane w czasopismach naukowych opracowania o charakterze monograficznym, polemicznym lub przeglądowym, jak również glosy lub komentarze prawnicze.

Wskazówki dla Autorów przygotowujących artykuły naukowe do publikacji Artykuły naukowe zgłoszone do publikacji w kwartalniku naukowotechnicznym Pomiary Automatyka Robotyka powinny spełniać następujące kryteria formalne: – tytuł artykułu (nieprzekraczający 80 znaków) w języku polskim oraz angielskim, – imię i nazwisko Autora/Autorów, adres e-mail, afiliacja (instytucja publiczna, uczelnia, zakład pracy, adres), – streszczenie artykułu (o objętości 150–200 słów) w języku polskim oraz angielskim, – słowa kluczowe (5–8 haseł) w języku polskim oraz w języku angielskim angielskim, – zasadnicza część artykułu – w języku polskim (lub w j. angielskim), – podpisy pod rysunkami w języku polskim oraz w języku angielskim, – tytuły tabel w języku polski oraz w języku angielskim, – ilustracje/grafika/zdjęcia jako osobne pliki w formacie .eps, .cdr, .jpg lub .tiff, w rozdzielczości min. 300 dpi, min.

1000 pikseli szerokości, opisane zgodnie z numeracją grafiki w tekście.

Artykuł powinien mieć objętość równą co najmniej 0,6 arkusza wydawniczego, nie powinien przekraczać objętości 1 arkusza wydawniczego (40 000 znaków ze spacjami lub 3000 cm2 ilustracji, wzorów), co daje ok. 8 stron złożonego tekstu. W przypadku artykułów przekraczających tę objętość sugerowany jest podział na części.

Nie drukujemy komunikatów!

Do artykułu muszą być dołączone notki biograficzne wszystkich Autorów (w języku artykułu) o objętości 500–750 znaków oraz ich aktualne fotografie.

Redakcja zastrzega sobie prawo dokonywania skrótów, korekty językowej i stylistycznej oraz zmian terminologicznych.

Przed publikacją autorzy akceptują końcową postać artykułu.

System recenzencki PAR Redakcja przyjmuje wyłącznie artykuły oryginalne, wcześniej niepublikowane w innych czasopismach, które przeszły etap weryfikacji redakcyjnej.

Autorzy ponoszą całkowitą odpowiedzialność za treść artykułu.

Autorzy materiałów nadesłanych do publikacji są odpowiedzialni za przestrzeganie prawa autorskiego.

Zarówno treść pracy, jak i zawarte w niej ilustracje, zdjęcia i tabele muszą stanowić dorobek własny Autora, w przeciwnym razie muszą być opisane zgodnie z zasadami cytowania, z powołaniem się na źródło.

Oddaliśmy do dyspozycji Autorów i Recenzentów System Recenzencki, który gwarantuje realizację tzw. podwójnie ślepej recenzji. Przesyłając artykuł do recenzji należy usunąć wszelkie elementy wskazujące na pochodzenie artykułu – dane Autorów, ich afiliację, notki biograficzne.

Dopiero po recenzji i poprawkach sugerowanych przez Recenzentów artykuł jest formatowany zgodnie z przyjętymi zasadami. W przypadku zauważonych problemów, prosimy o kontakt z Redakcją.

Kwartalnik naukowotechniczny Pomiary Automatyka Robotyka jest indeksowany w bazach BAZTECH, Google Scholar oraz INDEX COPERNICUS (IC 3,22), a także w bazie naukowych i branżowych polskich czasopism elektronicznych ARIANTA. Punktacja MNiSW za publikacje naukowe wynosi 4 pkt (poz. 1618). Przyłączając się do realizacji idei Otwartej Nauki, udostępniamy bezpłatnie wszystkie artykuły naukowe publikowane w kwartalniku naukowotechnicznym Pomiary Automatyka Robotyka.

77

INFORMACJE DLA AUTORÓW

Oświadczenie dotyczące jawności informacji o podmiotach przyczyniających się do powstania publikacji Redakcja kwartalnika naukowotechnicznego Pomiary Automatyka Robotyka, wdrażając politykę Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego odnoszącą się do dokumentowania etycznego działania Autorów, wymaga od Autora/Autorów artykułów podpisania przed przyjęciem artykułu do druku druku w kwartalniku oświadczenia zawierającego: 1. informację o udziale merytorycznym każdego wymieniowego Autora w przygotowaniu publikacji – celem jest wykluczenie przypadków tzw. „guest authorship”, tj. dopisywania do listy Autorów publikacji nazwisk osób, których udział w powstaniu publikacji był znikomy albo w ogóle nie miał miejsca.

2. informację o uwzględnieniu w publikacji wszystkich osób, które miały istotny wpływ na jej powstanie – celem jest: – potwierdzenie, że wszystkie osoby mające udział w powstaniu pracy zostały uwzględnione albo jako współautorzy albo jako osoby, którym autor/autorzy dziękują za pomoc przy opracowaniu publikacji, – potwierdzenie, że nie występuje przypadek „ghostwriting”, tzn. nie występuje sytuacja, w której osoba wnosząca znaczny wkład w powstanie artykułu nie została wymieniona jako współautor ani nie wymieniono jej roli w podziękowaniach, natomiast przypisano autorstwo osobie, która nie wniosła istotnego wkładu w opracowanie publikacji;

78

P

O

M

I

A

Redakcja na mocy udzielonej licencji ma prawo do korzystania z utworu, rozporządzania nim i udostępniania dowolną techniką, w tym też elektroniczną oraz ma prawo do rozpowszechniania go dowolnymi kanałami dystrybucyjnymi.

3. informację o źródłach finansowania badań, których wyniki są przedmiotem publikacji – w przypadku finansowania publikacji przez instytucje naukowo-badawcze, stowarzyszenia lub inne podmioty, wymagane jest podanie informacji o źródle środków pieniężnych, tzw. „financial disclosure” – jest to informacja obligatoryjna, nie koliduje ze zwyczajowym zamieszczaniem na końcu publikacji informacji lub podziękowania za finansowanie badań.

Zapraszamy do współpracy Poza artykułami naukowymi publikujemy również materiały informujące o aktualnych wydarzeniach, jak konferencje, obronione doktoraty, habilitacje, uzyskane profesury, a także o realizowanych projektach, konkursach – słowem, o wszystkim, co może interesować i integrować środowisko naukowe. Zapraszamy do recenzowania/ polecania ciekawych i wartościowych książek naukowych.

Umowa o nieodpłatne przeniesienie praw majątkowych do utworów z zobowiązaniem do udzielania licencji CC-BY Z chwilą przyjęcia artykułu do publikacji następuje przeniesienie majątkowych praw autorskich na wydawcę. Umowa jest podpisywana przed przekazaniem artykułu do recenzji. W przypadku negatywnych recenzji i odrzucenia artykułu umowa ulega rozwiązaniu.

Redakcja kwartalnika Pomiary Automatyka Robotyka nauka@par.pl

Zasady cytowania Podczas cytowania artykułów publikowanych w kwartalniku naukowo-technicznym Pomiary Automatyka Robotyka prosimy o podawanie nazwisk wszystkich autorów, pełną nazwę czasopisma oraz numer DOI, np.:

Żebrowska-Łucyk S., Praktyczne aspekty zastosowania metod statystycznych w procesach systemu zarządzania, „Pomiary Automatyka Robotyka”, R. 19, Nr 2/2015, 5–12, DOI: 10.14313/ PAR_216/5.

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

kwartalnik

czasopisma

pomiary

obliczanie

miara

rozmiar

nawigacja

bot

www sprawdzian

miara

POLSPAR

automatyka PIAP eksperyment

innowacyjność

kalendarium

artykuły

seminarium

staż

federacja

nauka

publikacje

automatyka

stowarzyszenie

HORIZON 2020 książki organizacja projekt konkurs

robotykates seminarium

zapowiedź

konferencje

próba

relacja

awans test

kongres

dr h.c.

profesura

recenzje

relacja

bot

szkolenie

doktorat

sterowanie

publikacje 50 LAT

streszczenie

Top500 habilitacja

innowacje

IFAC

kwartalni

seminarium

czasopisma

pomiary

obliczanie miara rozmiar

nawigacja

bot

sprawdzian

miara

POLSPAR

automatyka PIAP eksperyment

innowacyjność

kalendar

www

staż

federacja

nauka

publikacje

automatyka

stowarzyszenie

HORIZON 2020 książki organizacja projek konkurs

robotyka seminarium

zapowiedź

konferencje

próba

relacja

awans test

kongres

dr h.c.

profesura

recenzje

relacja

bot

szkolenie

doktorat

sterowanie

publikacje 50 LAT

streszczenie

Top5 habilitacja

innowa

IFAC

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015

Jubileusz Przemysłowego Instytutu Automatyki i Pomiarów PIAP 15 marca 1965 r. Rada Ministrów podjęła uchwałę o utworzeniu Przemysłowego Instytutu Automatyki i Pomiarów PIAP. Od tego czasu minęło 50 lat wytężonej pracy inżynierów i konstruktorów, reagujących na potrzeby współczesnej gospodarki, którzy przez lata budowali renomę Instytutu.

Celem powołania PIAP było uzupełnienie bazy istniejących ośrodków akademickich o dużą jednostkę badawczo-wdrożeniową w rozwijającej się branży automatyki i pomiarów. Przez blisko 5 lat Instytut nie miał własnej siedziby, poszczególne ośrodki były rozproszone na terenie całej Warszawy. Na przełomie lat 60. i 70. PIAP wprowadził się do obecnej siedziby. W początkowych latach działalności w Instytucie i oddziałach było zatrudnionych blisko 1400 osób.

Łączymy naukę z praktyką

W 1966 r. Minister Przemysłu Maszynowego, któremu podlegał Instytut, powołał pierwszą Radę Naukową PIAP. Aktywny udział w życiu naukowym stanowił ważną część działalności Instytutu, co przejawiało się czynną organizacją i uczestnictwem w konferencjach i kongresach naukowych, krajowych i międzynarodowych. W ramach współpracy naukowej z zagranicą pracownicy PIAP brali udział w pracach międzynarodowych organizacji normalizacyjnych.

W końcu lat 60. przystąpiono do stworzenia Krajowego Systemu Automatyki i Pomiarów POLMATIK grupującego możliwie wszystkie produkty, aby przez unifikację ich podstawowych parametrów umożliwić współpracę wyrobów różnych producentów. Rozwój miernictwa przemysłowego w połączeniu z rozwojem techniki cyfrowej i informatyki umożliwił przejście na wyższy poziom automatyzacji prowadzenia procesu

produkcyjnego – uzupełnienie bądź nawet zastąpienie technologa maszyną cyfrową. Już w latach 70. projektowano w PIAP złożone komputerowe systemy centralnej rejestracji i przetwarzania danych (CRPD).

Od początku istnienia PIAP podejmował nowatorskie inicjatywy badawcze. Uruchomiono laboratorium badań środowiskowych, które gwarantowało odpowiedni poziom niezawodności projektowanych i wykonywanych w PIAP urządzeń. Podobnie wyglądała sprawa związana z tematyką kompatybilności elektromagnetycznej. Obecnie jest to dla wielu inżynierów oczywiste, ale w 1975 prawie nikt o tym nie słyszał.

W Instytucie podejmowane były nowe inicjatywy badawcze i technologiczne – w latach 70. opracowano, zatwierdzony przez Rząd, eksperyment ekonomiczny. Na podstawie analizy poziomu cen światowych i cech techniczno-użytkowych była ustalana cena wyrobu. Po uwzględnieniu kosztu produkcji i wielkości produkcji rocznej wyliczano zysk stanowiący podstawę do określenia funduszu efektów wdrożeniowych dzielonego między Instytut i przedsiębiorstwo wdrażające produkt.

Wymienione działania organizacyjne i badawcze były związane z realizowanymi i planowanymi pracami na rzecz gospodarki.

Prace na rzecz przemysłu były najważniejszą częścią działalności Instytutu.

Do 1990 r. prace badawcze i rozwojowe były finansowane, w ramach problemów

węzłowych, a następnie Centralnych Programów Badawczo-Rozwojowych (CPBR).

W pierwszej połowie lat 80. PIAP koordynował ogólnopolski problem węzłowy dotyczący robotyki, zaś w drugiej połowie lat 80. ogólnopolski Centralny Program Badawczo-Rozwojowy – ROBOTY PRZEMYSŁOWE. Wśród licznych opracowań z tamtego okresu można wymienić: – Zautomatyzowane obrabiarki i urządzenia technologiczne sterowane pneumatycznymi wysokociśnieniowymi elementami POLMATIK INTEPNEDYN – Układ zdalnego sterowania siłownią jednostki H2500 – Opracowanie konstrukcji i specjalnych technologii bimetalicznych ograniczników temperatury i ograniczników nadmiarowo-prądowych” – System urządzeń do automatycznego rozrządzania wagonów kolejowych W 1976 r. podpisano umowę licencyjną między ASEA AB i działającą w imieniu PIAP – PHZ METRONEX na produkcję nowoczesnych robotów przemysłowych IRb-6 i IRb-60. Następne lata to szkolenia, adaptacja dokumentacji, uruchomienie produkcji w Zakładzie Doświadczalnym PIAP oraz prace modernizacyjne i sprzedaż licencji na zmodernizowaną wersję do ZAP w Ostrowie Wielkopolskim. Zakup licencji od ASEA wprowadził PIAP na rynek producentów, a przede wszystkim aplikatorów robotów. Pozytywne skutki tej decyzji są widoczne również dziś.

81

WYDARZENIA

Teraźniejszość

– Explosive Detection – Spectroscopy, Terahertz Technology and Radar – ESTAR (EDA), – Hybrid Enhanced Money Laundering Intelligence, Investigation, Incrimination and Alerts – HEMOLIA (FP7), – Support to Security End Users – ARCHIMEDES (FP7).

PIAP jest uczestnikiem Europejskiej Platformy Robotycznej (EUROP), Robotycznej Sieci Doskonałości (EURON), Organizacji Europejskich Wytwórców Sprzętu i Dostarczycieli Usług Związanych z Nawigacją Satelitarną (OREGIN). Instytut jest współtwórcą Europejskiej Sieci Klastrów Technologii Kosmicznych opartej na współpracy z klastrem CASTLE.

Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP specjalizuje się w automatyzacji i robotyzacji stanowisk i linii technologicznych, automatyzacji montażu, pakowania i paletyzacji, systemach ważenia i dozowania, kontroli wizyjnej. Najbardziej intensywne działania zespołów badawczych i naukowych wiążą się z systemami bezpieczeństwa i robotyką mobilną. Opracowane w Instytucie roboty mobilne, łącznie ok. 10 modeli, stanowią wyposażenie wojska, policji, Straży Granicznej, Straży Pożarnej, BOR i ABW oraz analogicznych służb państw ościennych, a także Chin, Indonezji, Nigerii. Łącznie sprzedano ponad 150 sztuk.

Opracowania, personalizowane do potrzeb odbiorców, znalazły też zastosowanie w 10 krajach. PIAP jest jedynym ośrodkiem w tej części Europy, w którym są opracowywane, produkowane i sprzedawane konstrukcje reprezentujące najwyższy poziom światowy, umożliwiający zwycięskie konkurowanie z najlepszymi.

W PIAP realizowane są projekty B&R finansowane ze środków krajowych, m.in.: – Zintegrowany mobilny system wspomagający działania antyterrorystyczne i antykryzysowe – Proteus; – Badanie i studium wykonalności modelu mobilnej platformy inspekcyjnej kategorii M1 z napędami elektrycznymi do stref zagrożonych wybuchem; – Wielozadaniowy, inżynieryjny pojazd o napędzie hybrydowym; – Mobilne laboratorium do poboru próbek środowiskowych i identyfikacji zagrożeń biologicznych (SFORA).

O

M

I

A

R

W ostatnich latach PIAP znajduje się na ścieżce szybkiego i stałego wzrostu. W ciągu 10 lat przychody wzrosły z 21 mln PLN do 53 mln PLN, a dalsze perspektywy są jeszcze bardziej obiecujące. W tym czasie zatrudnienie wzrosło o 70 proc. – obecnie liczba ta wynosi 294, z czego na stanowiskach naukowych zatrudnionych jest 47 pracowników – 26 asystentów, 12 adiunktów, 7 profesorów nadzwyczajnych i 2 profesorów zwyczajnych. Przy realizacji różnych projektów pracuje liczne grono inżynierów konstruktorów oraz studentów odbywających tu swoje praktyki i staże. W klasyfikacji Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP jest jednostką badawczą kategorii A w grupie nauk ścisłych i inżynierskich SI3EI.

Instytut wielką wagę przywiązuje do inkubacji i rozwoju innowacyjnych rozwiązań.

Wyraża się to m.in. w aktywności patentowej: składając co roku 30–60 wniosków o patent lub wzór użytkowy, PIAP od kilku lat zajmuje miejsce w pierwszej trójce w grupie jednostek badawczych, i to zarówno w liczbie zgłoszeń, jak i przyznanych patentów.

W zestawieniach ogólnopolskich jest wyprzedzany jedynie przez kilka dużych uczelni technicznych, pozostając jednak w pierwszej dziesiątce. Innym świadectwem wyróżniającej się innowacyjności opracowań PIAP są medale, nagrody i wyróżnienia otrzymywane na targach i wystawach międzynarodowych. W latach 2011–2014 opracowania i wyroby PIAP zdobyły łącznie 114 laurów, m.in. w Brukseli, Bukareszcie, Genewie, Kunshan, Kuala Lumpur, Moskwie, Norymberdze, Paryżu, Seulu, Taipei, Zagrzebiu i Lyonie.

Najważniejsze nagrody krajowe to: laur Teraz Polska (trzykrotnie), nagroda Polski Produkt Przyszłości (trzykrotnie) i nominacje do Nagrody Gospodarczej Prezydenta (dwukrotnie). Liczne nagrody i wyróżnienia potwierdzają doskonały wybór kierunku rozwoju Instytutu na działania innowacyjne z obszaru wysokich technologii. Są świadectwem jakości i atrakcyjności wyników zrealizowanych prac.

Jednym z priorytetów PIAP jest rozwój współpracy międzynarodowej, a zwłaszcza obecność w europejskiej przestrzeni badawczej. Z sukcesem zrealizowano 73 projekty finansowane lub współfinansowane przez UE w ramach 5., 6. i 7. Programu Ramowego, programu Eureka, Leonardo da Vinci (LdV), Erasmus+, a także Europejskiej Agencji Obrony (EDA) i Europejskiej Agencji Kosmicznej (ESA). Obecnie w Instytucie realizowanych jest 19 kolejnych projektów: 7 w ramach 7. Programu ramowego, 3 w ramach LdV, 2 w ramach programu Erazmus+, 4 dla ESA i 4 finansowane z innych funduszy. Wiele z realizowanych projektów opartych jest na współpracy podmiotów z różnych krajów, zaś PIAP jest coraz częściej koordynatorem projektu.

Największym koordynowanym przez Instytut projektem był TALOS – Transportable Autonomous Patrol for Land border Surveillance System, poświęcony nowoczesnym środkom ochrony granic i obszarów krytycznych, o budżecie 20 mln euro, realizowany z 14 partnerami. Inne projekty to: – Capability Study to Investigate the Essential Man-Machine Relationship for Improved Decision Making in Urban Military Operations – CARDINAL (EDA), P

Szybki rozwój

Innowacyjność

Współpraca międzynarodowa

82

arch Conference, uznaną przez 600 uczestników za najbardziej udaną w cyklu dorocznych imprez. Organizujemy warsztaty dla specjalistów z dziedziny użycia robotów antyterrorystycznych oraz seminaria naukowe otwarte dla zainteresowanych.

Perspektywy, kolejne lata

Przyszłość Przemysłowego Instytutu Automatyki i Pomiarów PIAP będzie kontynuacją doświadczeń zebranych podczas 50 lat działalności. Obok rozwoju kierunków, umacniających tożsamość PIAP i rozpoznawalność na rynkach i w środowiskach naszego działania, podejmujemy nowe wyzwania, angażując się w technologie kosmiczne, zastosowania grafenu czy technologie addytywnego wytwarzania. Działania Instytutu są i będą ukierunkowane na rozwiązywanie problemów klientów przemysłowych, związanych z automatyzacją i robotyzacją instalacji produkcyjnych. Są wynikiem kontaktów z uczelniami, innowacyjnymi firmami typu start-up, dużym przemysłem zagranicznym, instytutami badawczymi, instytucjami rządowymi, samorządami, oraz organizacjami pozarządowymi. Stawiamy na współpracę w ramach tworzonych konsorcjów. Działania te będą dofinansowane ze środków pozyskanych od instytucji stymulujących badania i rozwój (np. NCBiR, NCN). Spodziewamy się, że wraz z upływem czasu coraz większy udział będzie miał przemysł inwestujący swoje własne środki finansowe. Prawdopodobnie środek ciężkości prowadzonych prac będzie się przesuwał w kierunku kreowania nowych technologii. Technologie te będą udostępniane firmom typu spin-out tworzonym również przez pracowników PIAP. Zależy nam na wysokiej innowacyjności i realnych wdrożeniach nowych technologii. Z takim przeświadczeniem wkraczamy w drugie 50-lecie.

Misja na rzecz środowiska

Ważną aktywnością PIAP jest wspomaganie transferu technologii i działania na rzecz środowiska polskich robotyków, automatyków i pomiarowców. Służą temu m.in. miesięcznik branżowy AUTOMATYKA, portal AutomatykaOnline.pl, kwartalnik naukowo-techniczny Pomiary Automatyka Robotyka PAR i kwartalnik międzynarodowy Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems JAMRIS. Instytut jest współorganizatorem Międzynarodowych Targów Automatyki i Pomiarów AUTOMATICON (największych w tej części Europy) i konferencji Automation. Rozpoznawanym wydarzeniem jest Noc Robotów PIAP (w 2013 r. ponad 6 tys. gości). W imieniu prezydencji polskiej w 2011 r. zorganizowaliśmy Security ReseY

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

Dyrekcja Przemysłowego Instytutu Automatyki i Pomiarów PIAP O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015

RMI – Robot Mobilny Interwencyjny jest pojazdem gąsienicowym, który może zastępować lub wspomagać człowieka w najbardziej niebezpiecznych zadaniach. Jego wymiary i zastosowany układ napędowy pozwalają na przeprowadzenie działań zarówno wewnątrz budynków jak i w trudnych warunkach terenowych. Robota można wyposażyć w szereg akcesoriów, które dostosowują go do zadań takich jak detekcja zagrożeń CBRN czy usuwanie i neutralizacja IED/IEDD. RMI ma kompaktową i modułową budowę co umożliwia jego transport np. w bagażniku samochodu osobowego.

Manipulator o pięciu stopniach swobody wraz z chwytakiem, gwarantuje ponad 2 m wysięgu i duży zakres ruchu w każdej płaszczyźnie a po złożeniu do pozycji transportowej jest zwarty i kompaktowy. Manipulator może przenosić ładunki o masie do 25 kg.

83

SYLWETKI

Profesor Tadeusz Sołtyk – konstruktor i wizjoner Nazwisko prof. Tadeusza Sołtyka kojarzy się zazwyczaj z odrzutowym samolotem szkolnym Iskra. Rzeczywiście, samoloty były jego największą pasją. Poza lotnictwem był wielkim pasjonatem żeglarstwa. Dokonania w tych obszarach są dobrze znane. Ale zdecydowanie mniej powszechna jest wiedza o jego doświadczeniach przemysłowych i o konstrukcji pierwszego polskiego robota przemysłowego.

Edukacja, pierwsze prace i dwie pasje

zdobywając stopień jachtowego sternika morskiego. W 1936 r. Tadeusz Sołtyk kierował ośrodkiem przygotowania przedolimpijskiego polskich żeglarzy-olimpijczyków w Pucku.

W 1935 r. rozpoczął pracę w Państwowych Zakładach Lotniczych w Warszawie.

Uczestniczył tam w pracach nad ulepszeniem lekkiego 3-osobowego samolotu rozpoznawczo-bombowego PZL-23 Karaś, który uczestniczył w kampanii wrześniowej 1939 r. Pracował też w zespole projektującym samolot doświadczalny PZL-42.

Następnie był pracownikiem biura konstrukcyjnego opracowującego jeden z najlepszych wówczas samolotów wsparcia pola walki PZL-46 Sum. Konstruktor nie zapomniał w tym czasie o swojej drugiej pasji. Powstawały więc kolejne jednostki pływające z napędem żaglowym, w tym i ta najważniejsza – KUMKA IV. Prawdopodobnie była to pierwsza jednostka pływająca na świecie zaopatrzona w spawany kadłub.

Tadeusz Sołtyk zaprojektował i zbudował osiem typów jachtów żaglowych śródlądowych i morskich.

Tadeusz Sołtyk urodził się 30 sierpnia 1909 r. w Radomiu. Tam też uczył się w gimnazjum, a następnie ukończył IV Liceum Ogólnokształcące im. Tytusa Chałubińskiego. Początkowo studiował na Wydziale Elektrycznym Politechniki Warszawskiej, ale kilka miesięcy później przeniósł się na Wydział Mechaniczny – sekcji lotniczej.

W 1934 r. Tadeusz Sołtyk ukończył studia.

Ukończył też Szkołę Podchorążych Lotnic-

„Zaprojektował i zbudował osiem typów jachtów żaglowych śródlądowych i morskich.”

twa w Dęblinie, gdzie uzyskał uprawnienia pilota samolotowego. Podczas studiów na Politechnice Warszawskiej dołączył do grupy wybitnych konstruktorów i lotników, jak Stanisław Rogalski, Stanisław Wigura i Jerzy Drzewiecki (autorzy samolotów oznaczanych symbolami RWD), którzy w piwnicach gmachu Nowej Kreślarni przy ul. Koszykowej budowali pierwsze polskie samoloty.

Wcześniej, w latach 20. XX wieku każde wakacje spędzał w Pucku lub w Jastarni, gdzie zaczynał swoją przygodę z żeglarstwem. Projektował łodzie i bojery. Pod koniec lat 20. kupił niedokończony kadłub jachtu żaglowego i na jego bazie zbudował swoją pierwszą autorską konstrukcję – jacht KUMKA. Z pasją oddawał się swoim zainteresowaniom – żeglarstwu i lotnictwu. W latach 30. zaliczył kursy szybowcowe i kurs żeglarski,

84

P

O

M

I

A

R

Doświadczalne w Lublinie. Kiedy zakłady przeniesiono do Łodzi, Sołtyk został w nich szefem biura konstrukcyjnego a następnie dyrektorem. Tam projektowano pierwsze powojenne samoloty – dyspozycyjny Szpak i aeroklubowy Żak, obydwa wyprodukowane w krótkich seriach.

Podczas pracy w LWD Sołtyk realizował projekt, którego celem było stworzenie dla polskiego lotnictwa samolotu szkolno-treningowego, nie tylko bezpiecznego, ale również zapewniającego odpowiednie osiągi i możliwość wykonywania figur akrobacyjnych. W ten sposób, na bazie modelu LWD Żak, powstał samolot LWD Junak, który służył adeptom sztuki pilotażu w wojskowych szkołach lotniczych aż do 1972 r. Wykorzystywane były też do holowania szybowców i wykonywania skoków spadochronowych.

Samoloty TS

W 1949 r. zespół LWD rozwiązano, a Tadeusz Sołtyk trafił do Instytutu Lotnictwa w Warszawie, gdzie również objął kierownictwo biura projektowego. Tu prowadzono prace modernizacyjne samolotu Junak. To na początku lat 50. w nazwach konstrukcji Sołtyka zaczęły pojawiać się jego inicjały.

Ulepszony Junak nazywał się więc TS-9 Junak. W 1955 r. oblatano pierwszy prototyp nowoczesnego samolotu szkolno-treningowego TS-8 Bies, który już po dwóch latach trafił do seryjnej produkcji. Samolot ten miał całkowicie metalową konstrukcję półskorupową. Zastosowane po raz pierwszy bogate wyposażenie kabin instruktora i ucznia, umożliwiało realizowanie wszechstronnego programu szkolenia. Samolot ten w latach 1956–57 zdobył cztery rekordy świata w swojej klasie. Jeden z egzemplarzy Biesa znalazł się nawet na Międzynarodowym Salonie Lotniczym w Paryżu w 1957 r.

Był to pierwszy tak nowoczesny samo-

Okres wojny i praca w LWD

Wybuch wojny zastał Sołtyka na stanowisku zastępcy głównego konstruktora w PZL. Niestety, hitlerowska napaść na Polskę przerwała wspaniale zaczynającą się karierę radomskiego konstruktora. Jako uczestnik kampanii wrześniowej dostał się do niewoli w bitwie pod Kockiem, skąd szybko uciekł i przez całą okupację ukrywał się na wsi.

W tym czasie pogłębiał swoją wiedzę inżynierską kontaktując się nawet ze swoimi profesorami.

Bezpośrednio po wojnie przystąpił do organizowania pierwszego biura konstrukcyjnego. Tak powstały Lotnicze Warsztaty Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015

1909â&#x20AC;&#x201C; 2004 85

SYLWETKI lot zaprojektowany w całości przez polskiego konstruktora.

Jednak rozwój techniki postępował tak szybko, że kiedy Bies wchodził do produkcji, światowe lotnictwo wojskowe było już opanowane przez samoloty odrzutowe.

W 1957 r. biuro projektowe Sołtyka przeniesiono do Ośrodka Konstrukcji Lotniczych WSK-Okęcie. Tutaj rozpoczęły się

i motoryzacyjnego w bloku państw wschodnich.

Podsumowując dorobek Tadeusza Sołtyka w dziedzinie lotnictwa – w biurach organizowanych pod jego kierunkiem powstało 17 projektów samolotów, z czego 6 wdrożono do produkcji seryjnej, a 3 – wielkoseryjnej.

Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP

W 1967 r. w wyniku decyzji władz państwowych i ogólnej atmosfery wytworzonej wokół jego osoby, Tadeusz Sołtyk przeszedł do pracy w Przemysłowym Instytucie Automatyki i Pomiarów PIAP. Jako Kierownik Zespołu Problemowego i konstruktor urządzeń zajmował się automatyką dla statków i okrętów oraz zakładów przemysłowych. Realizowane projekty dotyczyły m.in. układów zdalnego sterowania silnikami okrętowymi, zautomatyzowanego magazynu wysokiego składowania, a w latach 80. robotów przemysłowych.

Układy automatyki okrętowej zostały zastosowane na kutrach torpedowych Marynarki Wojennej oraz na holownikach.

W latach 70. uzyskał 7 patentów.

Projektował także automatykę do jachtu MAZURKA (jednostka zbudowana dla małżonka Barbary Johnson-Piaseckiej). Jako konsultant WSK-Okęcie prof. Sołtyk brał jeszcze udział w projektowaniu samolotu turbośmigłowego PZL-130 Orlik oraz 2-silnikowy, turboodrzutowy, poddźwiękowy samolot PZL I-22 Iryda, który miał zastąpić samoloty Iskra. Orlik powstał i cieszy się wciąż doskonałą opinią wśród instruktorów – jest godnym następcą Biesa. Drugi projekt napotykał rozmaite problemy. Podczas prób Irydy zginął pilot-oblatywacz. Prace

„TS to symbol rozpoznawczy typu kilku samolotów konstrukcji Tadeusza Sołtyka”

prace przełomowe w karierze Sołtyka, a ich efektem był samolot szkolno-treningowy o napędzie turboodrzutowym – pierwsza tego typu maszyna w historii polskiego lotnictwa – TS-11 Iskra. Tej konstrukcji specjalnie nie trzeba przedstawiać – samoloty Iskra latają do dziś, nawet w USA. Ich produkcję w WSK-Mielec zakończono po blisko 25 latach w 1987 r.

Na samolotach Iskra szkolono również pilotów z innych państw, a spora część produkcji trafiła nawet do Indii. Iskra była jednym z poważniejszych sukcesów polskiego przemysłu lotniczego, ale Tadeusz Sołtyk wcale nie zamierzał spoczywać na laurach.

Na początku lat 60. konstruktor rozpoczął pracę nad projektem 14-miejscowego samolotu dyspozycyjnego TS-15 Fregata – projekt nie spotkał się z zainteresowaniem przemysłu lotniczego. W latach 60. Sołtyk przystąpił do pracy nad nowoczesnym, ponaddźwiękowym samolotem szkolno-treningowej TS-16 Grot. Była to konstrukcja niezwykle odważna. W zaplanowanej 1-miejscowej wersji myśliwsko-szturmowej zabudowano dwa działka kal. 23 mm.

Przygotowano kompletną dokumentację konstrukcyjną, a dla komisji opiniującej wykonano nawet makietę użytkową oraz efektowny drewniany model przeznaczony do badań w tunelu aerodynamicznym.

Ostatnimi pracami Tadeusza Sołtyka w WSK-Okęcie były: – projekt niezrealizowanego górnopłata rolniczego TS-17 Pelikan wyposażonego w zbiornik z chemikaliami za kabiną pilota, – próby modyfikacji samolotu wielozadaniowego PZL-104 Wilga.

Niestety, jak wiele innych prototypów polskich konstruktorów, również Grot okazał się projektem przekraczającym możliwości finansowe państwa. Taka przynajmniej była oficjalna argumentacja ówczesnych władz państwowych, bo w rzeczywistości chodziło o decyzje polityczne, a ściślej - brak zgody ZSRR. To nie Polska miała być liderem przemysłu lotniczego

86

P

O

M

I

A

R

2001 r. został Honorowym Członkiem Rady Naukowej PIAP. Oprócz pracy konstruktorskiej Tadeusz Sołtyk prowadził w latach 40. i 50. zajęcia dydaktyczne na Politechnice Łódzkiej, Gdańskiej i Warszawskiej oraz w Wojskowej Akademii Technicznej w Warszawie.

Był członkiem Krajowej Rady Lotnictwa.

Uczestniczył w pracy instytutów badawczych i był członkiem Rad Naukowych: Instytutu Lotnictwa, Instytutu Technicznego Wojsk Lotniczych, Instytutu Medycyny Lotniczej oraz Przemysłowego Instytutu Automatyki i Pomiarów PIAP. W 1955 r. uzyskał stopień docenta, a 20 lat później – tytuł profesora nadzwyczajnego.

Brał udział w pracach Centralnej Komisji Weryfikacyjnej Kadr Naukowych przy Prezydium Rady Ministrów. Przyznano mu tytuł Honorowego Obywatela Radomia – miasta rodzinnego.

Za swoją pracę otrzymał wiele odznaczeń, nagród, dyplomów, wyróżnień i odznak, m.in.: – Krzyżem Kawalerskim Orderu Odrodzenia Polski – 1960 r., – Mistrz Techniki I stopnia za system automatyczny dla statków – 1971 r., – Sztandar Pracy II klasy – 1974 r., – wpis do Honorowej Księgi Czynów Żołnierskich Ministra Obrony Narodowej – 5 października 1976 r., – Medal Polonia Mater Nostra Est – 2001 r., – Nagroda Państwowa II stopnia za samolot LWD Junak, – Nagroda MON I stopnia za samolot Iskra.

Jest autorem pięciu książek: – Konstrukcja jachtów, 1938, nie była publikowana, – Amatorskie konstruowanie samolotów, I Lot 1996, – Dwa żywioły, dwie pasje, – Polska myśl techniczna w lotnictwie 1919-1939 i 1945–1965. Biblioteka Skrzydlatej Polski, WKiŁ 1983, – Błędy i doświadczenia w konstrukcji samolotów. Biblioteka Skrzydlatej Polski, WKiŁ 1986.

Prof. Tadeusz Sołtyk zmarł 14 lipca 2004 r. w Warszawie, w wieku 95 lat. Jest pochowany na Starych Powązkach (kwatera 164-3-16).

„W biurach organizowanych pod kierunkiem Tadeusza Sołtyka powstało 17 projektów samolotów, z czego 6 wdrożono do produkcji seryjnej, a 3 – wielkoseryjnej.”

przerwano i powrócono do nich dopiero w 1992 r. Iryda była ostatnim przedsięwzięciem konstruktorskim, w którym uczestniczył prof. Sołtyk. Jeden z prototypów I-22 można dziś oglądać na Sadkowie, przy wjeździe na teren lotniska.

W 1992 r. przeszedł na emeryturę, ale w Przemysłowym Instytucie Automatyki i Pomiarów PIAP pracował aż do końca 1994 r. Praca w PIAP była najdłuższym, niemal 28-letnim etapem w życiu zawodowym konstruktora. W dniu 6 kwietnia Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

redakcja kwartalnika Pomiary Automatyka Robotyka PAR O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015

Profesor Tadeusz Sołtyk w PIAP

Lata 1967–1980 to okres, kiedy podstawową działalnością PIAP była automatyka dla okrętownictwa: elementy automatyki i układy sterowania. Tadeusz Sołtyk, pytany o to, dlaczego po lotnictwie zajął się statkami, odpowiadał, że właściwie mają ze sobą wiele wspólnego:

czy to statki powietrzne, czy morskie, mają silniki spalinowe, które można automatyzować. Nie bez znaczenia zapewne było to, że był żeglarzem i konstruował jachty. Praca w dziedzinie okrętownictwa miała w sobie coś z romantyki pionierstwa związanego z lotnictwem. W tej dziedzinie zmagaliśmy się z wszelakimi

87

SYLWETKI

od 80 mm do 300 mm i sile maksymalnej od 130 kG do 3000 kG.

pozwalających na dostosowanie obrotów śruby do zmiennej w szerokim zakresie prędkości statku i użytej mocy silników.

Każdy silnik włączony był do przekładni przez sprzęgło cierne. Układ pozwalał na zdalne sterowanie rozruchem i mocą silników, przełożeniem przekładni i włączeniem sprzęgieł hydrokinetycznych, a także zawierał sygnalizację stanów awaryjnych i blokady. Rozruchu silników dokonywało się za pomocą przycisków z Centrali Sterowniczo-Kontrolnej. Naciśnięcie przycisku powodowało uruchomienie silnika wstępnego smarowania i oleju, a po osiągnięciu odpowiednich ciśnień podanie powietrza rozruchowego. Na czas trwania rozruchu nałożono ograniczenie, co zabezpieczało silniki wstępnego sterowania i paliwa przed przegrzaniem i ograniczało zużycie powietrza rozruchowego. Ponieważ silniki były łączone parami na wspólną przekładnię, co mogło spowodować różnice w obciążeniu silników wynikające z różnic wykonawczych regulatorów obrotów, niezbędny był układ wyrównania mocy silników w parze. Sterowanie odbywało się na drodze pneumatycznej (zrealizowne na elementach konstrukcji PIAP) ze sterówki za pomocą manetki z dwiema dźwigniami.

Na czas włączenia biegu sprzęgło hydrokinetyczne było częściowo opróżniane, co zmniejszało moment przenoszony przez sprzęgło i podwyższało jego trwałość.

Blokady nie pozwalały na zmianę biegu w przypadku nierozsprzęgnięcia sprzęgła i na zwiększenie mocy w przypadku niedostatecznej wartości ciśnienia zasprzęglania.

Układ ten szczególnie nadawał się do zastosowania na promach.

Zainstalowano go na 8 statkach krajowych – kutrach torpedowych Marynarki Wojennej. Uruchomienie tych układów na statkach nie odbyło się bez problemów, pracownicy często byli wzywani na te statki, nie ominęło to również doc.

Sołtyka, a że były to jednostki niewielkie, wygód nie można było oczekiwać. Ostatecznie jednak zainstalowane układy spisywały się dobrze.

Zbudowanie Systemu Automatyki Okrętowej PIAP stanowiło dobry krok w kierunku zwiększenia bezpieczeństwa i niezawodności działania statków, jak też obniżenia kosztów eksploatacji. Nie bez znaczenia była możliwość zmniejszenia liczebności załóg, w związku z problemem braku chętnych do pracy na statkach. Pokazaliśmy, że możemy znacznie ograniczyć import urządzeń z zagranicy – szacowano, że tylko w latach 1969–1974 wdrożenie na 14 statkach pozwoliło zaoszczędzić ok. 624 tys. USD. Ale już w 1980 roku widać było, że ta tematyka kończy się.

Układ zdalnego sterowania silnikiem Burmeister UZS-B1 (1969–1972)

Pierwszym automatyzowanym statkiem, z którym mieliśmy do czynienia w naszej grupie problemowej i który został wdrożony, był chłodnicowiec „Halniak”, budowany w Stoczni Gdańskiej im. Lenina dla armatora krajowego („Gryf” ze Szczecina), Głównym projektantem układu zdalnego sterowania siłownią tego statku było COKB z Gdańska, z którego pochodziło wówczas wiele projektów budowanych w Polsce statków morskich. Była to jeszcze praca niezbyt ambitna, ale dla nas, nie mających w tej dziedzinie doświadczeń, stanowiła nieocenioną okazję do ich zdobycia i nawiązania współpracy z innymi przedsiębiorstwami i instytutami zajmującymi się pracami dla okrętownictwa.

Wkładem PIAP w tym projekcie było opracowanie projektu i konstrukcji bloku programowego obciążania silnika, oraz wykonawstwo całości.

W układzie zdalnego sterowania zrealizowano zdalno-programowe sterowanie wolnoobrotowym nawrotnym silnikiem głównym, dostępne do wyboru na jednym z trzech stanowisk manewrowych, sygnalizację i blokady oraz sterowanie awaryjne.

Do sterowanie silnikiem oraz przekazywania sterowania pomiędzy stanowiskami w maszynowni, Centrali Manewrowo-Kontrolnej i na mostku nawigacyjnym wykorzystywano telegraf maszynowy, na którym zainstalowano potrzebne sygnalizatory i blokady.

PIAP skonstruował pneumatyczny Blok Programowego Obciążania silnika BPO-3 (oraz użyte w nim elementy), pozwalający na stopniowe powolne osiąganie żądanych obrotów przez silnik dużej mocy. Podobne Bloki Programowego Obciążania zostały później zainstalowane na dwóch statkach zagranicznych.

Statek otrzymał klasę Polskiego Rejestru Statków dla siłowni okresowo bezwachtowej, co odpowiada III stopniowi automatyzacji.

trudnościami, jakie przynosiło opracowywanie i wykonanie prototypów elementów i układów automatyki na trudne warunki morskie.

System pneumatycznych elementów automatyki okrętowej

Powstawał w latach 1968–1980, obejmował ponad trzydzieści elementów pneumatycznych skonstruowanych w PIAP, głównie w pracowni prof. Sołtyka i produkowanych w małych seriach w Zakładzie Doświadczalnym PIAP. Elementy powstawały stopniowo, w miarę potrzeby, aż z czasem utworzyły system. Większość miała atest Polskiego Rejestru Statków.

Były to w większości elementy średniociśnieniowe, z powietrza o wysokim ciśnieniu korzystały człony wykonawcze.

Część cyfrowa systemu obejmowała część centralną – elementy logiczne i osprzęt (np. człony opóźniające i zawory), człony wejściowe (np. sygnalizatory i przełączniki, przekaźniki elektropneumatyczne), człony wyjściowe (wzmacniacze i przekaźniki pneumoelektryczne) oraz człony wykonawcze – siłowniki wielopołożeniowe i zawory rozruchowe.

Część analogowa systemu obejmowała przetworniki położenia kątowego, przetworniki różnicy ciśnień, zadajniki z rolką, sumatory, siłowniki pozycyjne. Szczególnie warte uwagi były siłowniki pozycyjne tłokowe serii SP. Przetwarzały one znormalizowany analogowy sygnał sterujący średniociśnieniowy od 0,2 kG/cm² do 1,0 kG/cm² na proporcjonalne do niego przemieszczenie tłoczyska o skoku roboczym

88

P

O

M

I

A

R

Układ zdalnego sterowania czterema silnikami i dwiema przekładniami (1969–1974)

Całkowicie oryginalnym opracowaniem PIAP był układ zdalnego sterowania siłownią wielosilnikową, składającą się z czterech silników i dwóch przekładni.

Układ ten służył do zdalnego sterowania dwoma zespołami po dwa silniki wysokoprężne w zespole. Każda para silników przekazywała napęd przez wspólną przekładnię o trzech zmiennych przełożeniach (dwa w przód i jeden w tył)

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

mgr inż. Małgorzata Jacórzyńska-Śmigiera

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015

Odręczne obliczenia prof. T. Sołtyka

89

SYLWETKI

Magazyn wysokiego składowania

w Chorzowie. W instalacji tej wykorzystano dwa roboty IRb 60. Ze względu na zmienny asortyment produkowanych podkładek konieczne było wyposażenie obu robotów w specjalizowane chwytaki o zmiennej strukturze, umożliwiające automatyczne dopasowywanie się do wyrobu. Zasugerowano, że konstrukcją takich chwytaków wg naszych wytycznych mógłby się zająć zespół prof. Sołtyka. Tak powstały chwytaki.

Mniej więcej w tym samym czasie, już na początku lat 70., PIAP zainteresował się sprawą automatyzowania pracy magazynów, widząc w tym szansę rozwoju i zamówień z przemysłu.

Pozbawiony zleceń stoczniowych, zespół prof. Sołtyka podjął się zaprojektowania i zbudowania od podstaw magazynu wysokiego składowania. Stosunkowo szybko skonstruowano część mechaniczną i powstał prototyp Zautomatyzowanego Podajnika Magazynowego ZPM, na którym można było prowadzić próby eksploatacyjno-ruchowe w celu dobrania optymalnych silników napędowych.

W swoich wspomnieniach Profesor przypomina kłopoty ze zbudowaniem odpowiedniego sterowania dla tego magazynu, czego przyczyną był brak na krajowym rynku odpowiednich elementów scalonych i podkreśla znaczącą rolę swojego syna Andrzeja, elektronika, który na bazie tego, co było dostępne w kraju, stworzył sprawny i poręczny system modułów automatyki cyfrowej. Z tych modułów zbudowano ostatecznie układ sterowania magazynem.

Prototyp był już całkowicie dopracowany i sprawny w 1977 r. i można było uruchomić produkcję magazynu wg projektu zespołu prof. Sołtyka w MERA ZAP w Ostrowie Wielkopolskim. Ostatecznie wyprodukowano tam jedynie trzy ciągi magazynowe, po czym produkcję zawieszono.

Robot RP 120

Ostatnią dużą pracą Profesora, jakiej byłem świadkiem w PIAP, było opracowanie dużego robota o zasięgu do 3 m i udźwigu 120 kg. Przez analogię i dla podkreślenia powiązań z innymi robotami PIAP, robot ten nazwany został RP 120.

Perspektywy wykorzystania w przemyśle robotów o zbliżonych parametrach były dość realne, zwłaszcza gdy w grę wchodziła produkcja dużych wyrobów zgrzewanych (wagony, karoserie autobusów), a proces wymagał manipulowania przenośną, dużą zgrzewarką. Na podstawie projektu Profesora wykonano trzy egzemplarze części mechanicznej tego robota. Do współpracy z nimi przystosowano układ sterowania, wykorzystywany w robotach IRp 60. Nie było to dopracowane, więc już podczas pierwszych prób prototypu pojawiły się niespodziewane, silne drgania samowzbudne. Trudno się temu dziwić w sytuacji, kiedy układ sterowania od zdecydowanie mniejszego robota musiał poruszać jednostką o dwukrotnie większym udźwigu i zasięgu! Na szczęście udało się ustabilizować pracę robota i wyeliminować te drgania po wprowadzeniu poprawek po stronie elektrycznej i w układzie sterowania. Jednak do czasu przejścia Profesora na emeryturę w 1992 roku nie doszło do przeprowa-

Gniazdo frezarek dla Huty Kościuszko

Kolejnym ważnym zadaniem wdrożeniowym było zrobotyzowanie gniazda frezarek przy produkcji podkładek kolejowych w nieistniejącej już Hucie Kościuszko

90

P

O

M

I

A

R

dzenia prób zmęczeniowych i do pełnego uruchomienia tych robotów. Z powodów finansowych. Do sprawy uruchomienia tych robotów wrócono jeszcze po ok. 5 latach i wznowiono próby, ale już z napędami i układem sterowania z innego, silniejszego robota. Ujawniły się wtedy mniej wytrzymałe miejsca struktury mechanicznej manipulatora, ale te wady zostały usunięte. Do zastosowania przemysłowego tego robota nigdy już nie doszło.

Patrząc z dzisiejszej perspektywy na tamte lata wyraźnie widać jak wielką stratą i szkodą była, z powodu ówczesnych realiów politycznych, niemożność praktycznego wykorzystania w pełni wiedzy, doświadczenia i wyczucia inżynierskiego Profesora, połączonych z Jego smykałką konstruktorską i rozważną otwartością na nowinki techniczne. Tym bardziej, że tak długo zachował sprawność umysłową i fizyczną oraz chęć do działania. Natomiast bardzo sobie cenię kontakty z prof. Sołtykiem i sądzę, że tak jak ja, również wiele innych osób doceniało i nadal zachowuje w pamięci Jego walory osobiste, miły i bezpośredni sposób bycia oraz ciepły i w żadnej mierze nieprotekcjonalny stosunek do otaczających go ludzi.

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

mgr inż. Zbigniew Rudnicki

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015

Profesor Jan Awrejcewicz doktorem honoris causa Politechniki Częstochowskiej Ważnym punktem uroczystości 65-lecia Politechniki Częstochowskiej było nadanie tytułu doktora honoris causa prof. dr. hab. inż. Janowi Awrejcewiczowi. Z wnioskiem o nadanie najwyższej godności akademickiej wystąpił Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Dyplom odebrał 1 grudnia 2014 r. z rąk JM Rektora Politechniki Częstochowskiej, prof. dr hab. inż. Marii Nowickiej-Skowron.

– Profesor Awrejcewicz jest jednym z najwybitniejszych specjalistów w dziedzinie mechaniki, cieszącym się ogromnym autorytetem w międzynarodowym środowisku naukowym nauczycielem akademickim, organizatorem i menedżerem nauki – podkreślił w laudacji prof. Jacek Przybylski, promotor doktoratu. O pozycji łódzkiego

naukowca świadczy jego dorobek – wypromował 19 doktorów, a pod jego kierunkiem zostało przygotowanych pięć rozpraw habilitacyjnych. Jest autorem lub współautorem 44 monografii, dwóch podręczników oraz 300 artykułów.

Profesor Jan Awrejcewicz 27 maja 2014 r. otrzymał też tytuł doktora honoris causa Akademii Techniczno-Humanistycznej w Bielsku-Białej w dowód szacunku i uznania dla dokonań na rzecz rozwoju polskiego i międzynarodowego środowiska naukowego w dziedzinie mechaniki.

Serdecznie gratulujemy !

Kierował pracami świadczonymi na rzecz przemysłu, dotyczącymi m.in. oceny szkodliwych skutków drgań i hałasu w tramwajach i budynkach mieszkalnych, budowy generatora chaosu mechanicznego oraz stanowiska do analizy skutków zderzenia pojazdów. Wymienić należy prace z zakresu biomechaniki prowadzone wspólnie ze środowiskiem lekarskim badania stabilizacji kręgosłupa, a także prace z obszaru mechatroniki.

Odbył liczne prestiżowe stypendia zagraniczne – stypendium Fundacji Fulbrighta, stypendium Fundacji Aleksandra von Humboldta (dwukrotnie), stypendium amerykańskiej Fundacji im. Tadeusza Kościuszki oraz stypendium Japońskiego Towarzystwa Promocji Nauki. Na zaproszenie koncernu Mitsubishi pracował na stanowisku profesora w Centrum Badań Zaawansowanej Nauki i Technologii Uniwersytetu w Tokio.

W 2006 r. został laureatem krajowej nagrody naukowej „Złota Lampa”, przyznawanej przez Fundację Polskiego Górnictwa Naftowego i Gazu im. I. Łukasiewicza. W 2009 r. został laureatem nagrody w dziedzinie mechaniki, przyznawanej w ramach programu „Mistrz” przez Fundację na rzecz Nauki Polskiej. W 2011 r. został uhonorowany prestiżową nagrodą Fundacji im.

Aleksandra von Humboldta. Był organizatorem i przewodniczącym komitetów naukowych konferencji międzynarodowych: „Nonlinearity, Bifurcation and Chaos: the Doors to the Future” (1998), „Biomechanics – modeling,

computational methods, experiments and biomedical applications” (1998), „Mechatronics: Ideas for Industrial Applications” (2012, 2014, 2015), „Biomechanics” (2014). Jest organizatorem cyklu konferencji „Dynamical Systems – Theory and Applications”, które odbywają się co dwa lata w Łodzi. Uczestniczył w 70 seminariach na czołowych uniwersytetach świata, wygłosił 33 zamawiane wykłady plenarne, przewodniczył licznym sesjom.

Był kierownikiem programów unijnych TEMPRA, POLONIUM, SOCRATES/ERASMUS oraz 15 projektów badawczych KBN i MNiSW, ostatnio grantu MAESTRO (NCN).

Jest redaktorem czasopisma “Journal of Modeling, Simulation, Identification and Control”.

Był recenzentem 39 monografii/podręczników, 35 rozpraw habilitacyjnych oraz opiniował 22 wnioski profesorskie.

W 1996 r. został odznaczony Złotym Krzyżem Zasługi, w 2001 r. Krzyżem Kawalerskim Orderu Odrodzenia Polski, a w 2012 r. Krzyżem Oficerskim Orderu Odrodzenia Polski.

W kadencji 2013–2016 jest członkiem Centralnej Komisji ds. Stopni i Tytułów. W latach 2012–2014 pełnił także funkcję wiceprezesa Polskiego Towarzystwa Biomechaniki. W kadencji 2012–2016 jest członkiem Polskiego Komitetu Teorii Maszyn i Mechanizmów przy Komitecie Budowy Maszyn PAN. Od 1993 r. jest członkiem Komitetu Naukowego Mechaniki PAN, a od 2004 r. członkiem zwyczajnym Akademii Inżynierskiej w Polsce.

Redakcja kwartalnika Pomiary Automatyka Robotyka

Prof. dr hab. Jan Awrejcewicz Profesor Jan Awrejcewicz swoje zawodowe życie związał z Wydziałem Mechanicznym Politechniki Łódzkiej. Tytuł magistra inżyniera uzyskał w 1977 r., stopnień doktora w 1981 r., doktora habilitowanego w 1990 r., a tytuł profesora w 1994 r. W 1978 r. ukończył też studia na Wydziale Filozoficzno-Historycznym Uniwersytetu Łódzkiego. Od 1997 r. zatrudniony jest na stanowisku profesora zwyczajnego, a od 1996 r. pełni funkcję kierownika Katedry Automatyki, Biomechaniki i Mechatroniki.

Zainteresowania naukowe Profesora są rozległe i dotyczą szeroko pojmowanej mechaniki, w tym mechaniki nieliniowej i biomechaniki, a ostatnio mechatroniki i zagadnień automatyki.

Wypromował 20 doktorów, pod jego kierunkiem przygotowano 5 rozpraw habilitacyjnych.

Jest autorem lub współautorem 45 monografii w języku polskim lub angielskim, dwóch podręczników oraz 300 artykułów, w tym 250 z listy filadelfijskiej oraz 340 recenzowanych referatów. Opracował 310 komunikatów i raportów. Był redaktorem 18 wydań specjalnych renomowanych czasopism międzynarodowych, redaktorem 12 książek – prac zbiorowych, 13 książek pokonferencyjnych, 43 rozdziałów w książkach i 23 publikacji pokonferencyjnych.

Jest lub był członkiem komitetów redakcyjnych 60 zagranicznych i krajowych czasopism naukowych z dziedziny mechaniki i układów dynamicznych. Był także członkiem komitetów naukowych 140 konferencji organizowanych na całym świecie.

91

POLECANE KSIĄŻKI

Computationally Efficient Model Predictive Control Algorithms.

A Neural Network Approach Monografia Macieja Ławryńczuka Computationally Efficient Model Predictive Control Algorithms. A Neural Network Approach została wydana w 2014 r. przez wydawnictwo Springer International Publishing w serii Studies in Systems, Decision and Control.

Algorytmy regulacji predykcyjnej (ang.

Model Predictive Control, MPC) są powszechnie stosowane w zaawansowanych systemach automatyki, przede wszystkim w przemyśle chemicznym, petrochemicznym i przetwórczym. Jest to spowodowane tym, że w porównaniu z innymi technikami sterowania mają one bardzo ważne zalety, a mianowicie umożliwiają regulację procesów wielowymiarowych (z silnymi sprzężeniami skrośnymi), nieminimalnofazowych oraz w obecności ograniczeń sygnałów zmiennych wejściowych i wyjściowych. W praktyce zazwyczaj stosuje się klasyczne algorytmy MPC bazujące na modelach liniowych. W wielu przypadkach projektant musi jednak zaprojektować algorytm dla procesu nieliniowego, którego regulacja algorytmami klasycznymi nie pozwala na osiągnięcie zadowalającej jakości regulacji, albo jest wręcz niemożliwa.

W monografii zostały szczegółowo omówione efektywne obliczeniowo nieliniowe algorytmy MPC, których cechą wspólną jest cykliczna bieżąca (ang. on-line) linearyzacja.

Bezpośrednie zastosowanie nieliniowego modelu procesu do predykcji w algorytmie MPC oznacza koniczność rozwiązywania nieliniowego zadania optymalizacji w każdej dyskretnej chwili próbkowania, co bardzo często może być niemożliwe w praktyce.

Aby uprościć problem obliczeniowy, w proponowanych algorytmach dokonywana jest cykliczna linearyzacja modelu w aktualnym punkcie pracy lub trajektorii prognozowanej sygnałów wyjściowych (albo zmiennych stanu). Linearyzacja umożliwia sformułowanie prostego do rozwiązania zadania optymalizacji kwadratowej, nieliniowa optymalizacja nie jest potrzebna. Algorytmy MPC z linearyzacją omówiono w sposób ogólny, co oznacza, że możliwe jest zastosowanie dowolnych modeli zdefiniowanych funkcjami różniczkowalnymi. Dodatkowo

92

P

O

M

I

A

R

dr hab. inż. Maciej Ławryńczuk Studia ukończył w 1998 r., stopień doktora nauk technicznych w dyscyplinie naukowej automatyka i robotyka uzyskał w 2003 r., stopień doktora habilitowanego uzyskał w 2013 r. na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej.

Prowadzi badania w zakresie zaawansowanych algorytmów regulacji, przede wszystkim algorytmów regulacji predykcyjnej, zajmuje się optymalizacją punktu pracy, sieciami neuronowymi, modelowaniem i symulacją.

Jest autorem lub współautorem ponad 100 publikacji naukowych. Brał udział w kilkunastu projektach badawczych i badawczo-rozwojowych (np. w opracowaniu algorytmu oddymiania dróg ewakuacyjnych w wysokich budynkach podczas pożaru oraz w opracowaniu algorytmu regulacji pompy ciepła). Zaangażowany w organizację kształcenia na kierunku automatyka i robotyka, autor programu studiów dla tego kierunku. Autor lub współautor 4 skryptów.

podano szczegóły implementacji tych algorytmów dla kilku klas modeli neuronowych: rozważono klasyczną sieć perceptronową o jednej warstwie ukrytej, modele kaskadowe Hammersteina i Wienera, modele neuronowe w przestrzeni stanu oraz zespoły modeli neuronowych.

W monografii rozważono kilka przykładów symulacyjnych (są to zwykle procesy z obszaru inżynierii chemicznej, a więc reaktory chemiczne i kolumna destylacyjna).

Szczegółowo pokazano sposób modelowania neuronowego, a następnie przedstawiono i porównano wyniki symulacji klasycznych algorytmów MPC i będących tematem pracy nieliniowych algorytmów MPC. Rozważane procesy są nieliniowe, klasyczne (liniowe) algorytmy MPC działają nieprawidłowo. Efektywne obliczeniowo algorytmy z linearyzacją umożliwiają natomiast osiągnięcie bardzo dobrej jakości regulacji, porównywalnej z jakością pracy „idealnego”, ale złożonego obliczeniowo, algorytmu z nieliniową optymalizacją powta-

rzaną w każdej chwili próbkowania. Wybór konkretnego algorytmu zależy od właściwości statycznych i dynamicznych rozważanego procesu. Często wystarczający jest dość prosty algorytm MPC z cykliczną linearyzacją modelu, w przypadku silnie nieliniowych procesów konieczne jest zastosowanie algorytmów MPC z linearyzacją trajektorii.

W dalszej części monografii omówiono również algorytmy MPC z aproksymacją neuronową prawa sterowania, w których brak jest cyklicznej linearyzacji, modyfikacje algorytmów MPC zapewniające ich stabilność i odporność, a także współpracę algorytmów MPC z optymalizacją punktu pracy w warstwowej strukturze sterowania.

Monografia może być przydatna dla studentów wyższych lat studiów technicznych, doktorantów, pracowników naukowych i projektantów zaawansowanych systemów automatyki.

Maciej Ławryńczuk, Computationally Efficient Model Predictive Control Algorithms. A Neural Network Approach, Studies In Systems, Decision and Control Vol. 3, Springer International Publishing, 2014. ISBN: 978-3-319-04228-2; DOI: 10.1007/978-3-319-04229-9.

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

prof. Cezary Zieliński Politechnika Warszawska O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015

The Chicago Manual of Style: The Essential Guide for Writers, Editors, and Publishers The Chicago Manual of Style jest wydawany przez wydawnictwo University of Chicago Press.

Pierwsze wydanie książkowe ukazało się w 1906 roku pod tytułem Manual of Style. W 2010 roku ukazała się jego najnowsza, szesnasta wersja.

The Chicago Manual of Style: The Essential Guide for Writers, Editors, and Publishers to współczesna biblia redaktorów, korektorów i pisarzy, stosowana powszechnie przez wydawnictwa publikujące w języku angielskim, bynajmniej nie tylko naukowe. Stanowi wysoko ceniony zbiór zasad o stylu, rozumianym jako ogół zagadnień związanych z wyglądem tekstu pisanego, jego typografią itp. Jego początki sięgają lat 90. XIX wieku, kiedy to jeden z korektorów tego wydawnictwa pokusił się o stworzenie zbioru zasad pisowni i typografii. Mimo że w pierwotnym zamierzeniu był przeznaczony dla amerykańskiej odmiany języka angielskiego, jest stosowany we wszystkich państwach anglojęzycznych, ponieważ autorytatywnie i klarownie objaśnia niezwykle skomplikowane zagadnienia z tego zakresu. Właśnie ta ostatnia cecha sprawia, że użytkownicy podręcznika chwalą sobie zapewnienie komfortu psychicznego podczas pracy. To nie jest książka dla językoznawcy, lecz dla praktyka; dosłownie: podręcznik. Chicago Manual of Style to kompleksowe kompen-

dium dla osób pracujących z tekstem, napisane prostym, klarownym językiem.

The Chicago Manual of Style rozpoczyna się od omówienia procesu wydawniczego, a dalej poruszane są kolejno takie tematy jak: budowa książek i czasopism, przygotowanie manuskryptów do druku, redakcja, korekta, tabele, ilustracje, kwestie praw autorskich, gramatyka: interpunkcja, szyk wyrazów w zdaniu, stylistyka, pisownia terminów technicznych oraz nazw i nazwisk, dzielenie wyrazów, liczebniki, transkrypcja słów obcojęzycznych na język angielski, przypisy i bibliografie, afiliacje, indeksy, słowniczek terminów wydawniczych (od 15. wydania). Nowością w stosunku do poprzednich wydań jest dodatkowy rozdział o publikacjach elektronicznych, ze szczegółami m.in. o znakach Unicode, sposobach archiwizacji dokumentacji elektronicznej, zapisie adresów URL, wykorzystaniu znaczników XML, tworzeniu e-booków. Po raz pierwszy też czasopisma naukowe (journals) zostały omówione w osobnej części. Dla przedstawicieli nauk technicznych szczególnie przydatne mogą

Strona tytułowa pierwszego wydania podręcznika Manual of Style. Being a compilation of the typographical rules in force at the University of Chicago Press opublikowanego w 1906 r. Na 203 stronach opisano zasady typografii stosowane w tym amerykańskim wydawnictwie uzupełnione licznymi przykładami

być fragmenty o przygotowaniu edytorskim tekstu zawierającego wzory matematyczne, tabele czy ilustracje techniczne.

Chicago Manual of Style szczegółowo przedstawia różne style i formaty, pozwala je mieszać pod warunkiem, że wynik będzie jasny i czytelny. Umożliwia różne sposoby cytowania – w przypisach dolnych i w bibliografii załącznikowej i różne sposoby określania odwołań – przez numer strony, jak w stylu MLA lub przez rok publikacji, jak w stylu APA. Wydanie 16. podręcznika w twardej oprawie liczy ponad 1000 stron. Cieszy więc fakt, że dostępna jest także subskrypcja on-line na stronie www.chicagomanualofstyle.org Warto dodać, że pytania do redaktorów CMOS można zadawać bez wnoszenia opłat na stronie www (dział Q&A).

Anna Ładan Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP

93

KALENDARIUM

Kalendarium wybranych imprez Nazwa konferencji

Data

Miejsce

Informacje dodatkowe

10th International Workshop on Robot Motion and Control RoMoCo

6–8 / 07 2015

Poznań Polska

www: http://romoco.put.poznan.pl/ mail: piotr.mieszala@put.poznan.pl

8th IFAC Symposium on Robust Control Design ROCOND 2015

8–11 / 07 2015

Bratysława Słowacja

12th INSTICC Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics ICINCO 2015

21–23 / 07 2015

Colmar Alzacja Francja

www: www.icinco.org/ mail: icinco.secretariat@insticc.org

20th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics MMAR 2015

24–27 / 08 2015

Międzyzdroje Polska

www: www.mmar.edu.pl/

XXI IMEKO World Congress Metrology for Green Growth

30 /08 – 4 /09 2015

Praga Czechy

www: http://imeko2015.org/ mail: haasz@fel.cvut.cz

9th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety of Technical Processes SAFEPROCESS 2015

2–4 / 09 2015

Paryż Francja

www: http://safeprocess15.sciencesconf.org/ mail: contact@safeprocess2015.fr

12th International Conference on Diagnostics of Processes and Systems

6–9 / 09 2015

Ustka Polska

www: www.konsulting.gda.pl/dps2015/web/ mail: dps2015@konsulting.gda.pl

5th IFAC Conference on Nonlinear Model Predictive Control NMPC 2015

17–20 / 09 2015

Sewilla Hiszpania

www: http://disa.us.es/nmpc15/ mail: dlm@us.es

11th International Conference Mechatronics 2015

21–23 / 09 2015

Warszawa Polska

www: http://mechatronics2015.com/ mail: mech2015@mchtr.pw.edu.pl

XX Międzynarodowe Seminarium Metrologów MSM 2015

21–24 / 09 2015

Rzeszów, Iwonicz Zdrój Polska

8th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications IDAACS’2015

24–26 / 09 2015

Warszawa Polska

www: http://idaacs.net/2015/ mail: orgcom@idaacs.net

IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems

28 /09 – 3 /10 2015

Hamburg Niemcy

www: www.iros2015.org/ mail: info@iros2015.org

94

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

www: www.rocond15.sk mail: info@rocond15.sk

K

www: http://msm15.prz.edu.pl/ mail: kmisd@prz.edu.pl

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

KONFERENCJE | RELACJA

automation 2015 Automatyzacja – Nowości i Perspektywy W dniach 18–20 marca 2015 r. odbyła się, organizowana przez Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP, XIX Konferencja Naukowo-Techniczna automation 2015 Automatyzacja – Nowości i Perspektywy.

Było to kolejne spotkanie naukowców i specjalistów z ośrodków akademickich, jednostek badawczych oraz przedsiębiorstw.

Funkcję przewodniczącego Komitetu Programowego pełnił prof. dr hab. inż. Janusz Kacprzyk, natomiast przewodniczącym Komitetu Organizacyjnego był prof. dr inż.

Stanisław Kaczanowski.

Konferencja NaukowoTechniczna automation 2015 Automatyzacja – Nowości i Perspektywy jest organizowana co roku przez Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP, począwszy od 1997 r.

Organizatorów konferencji wspierają: Komitet Automatyki i Robotyki Polskiej Akademii Nauk oraz Polskie Stowarzyszenie Pomiarów, Automatyki i Robotyki POLSPAR.

Konferencja stanowi forum dla prezentacji najnowszych wyników i nowych idei w zakresie teorii, projektowania i zastosowania szeroko rozumianych systemów automatyki i robotyki. Obrady ostatniej konferencji toczyły się w sześciu sesjach: – Automatyzacja, robotyzacja, monitorowanie – Oprogramowanie, wyposażenie i zastosowania robotów mobilnych – Metody projektowania i integracji systemów – Urządzenia do automatyzacji i robotyzacji

– Urządzenia i układy pomiarowe – Robot Companios and Assistive Robotics.

Komitet Programowy zakwalifikował do prezentacji podczas obrad konferencji 117 referatów. W konferencji wzięło udział 207 naukowców reprezentujących 39 jednostek akademickich i badawczych z całej Europy, w tym wielu wybitnych w swoich dziedzinach.

Dużym zainteresowaniem cieszyły się wystąpienia międzynarodowego grona autorów przedstawiających efekty projektu RAPP Robotic Applications for Delivering Smart User Empowering Applications (Grant Agreement 610947), realizowanego w ramach 7th Framework Programme.

Wygłoszone referaty zostały zamieszczone w trzytomowym dziele Progress in Automation, Robotics and Measuring

Techniques, opublikowanym przez wydawnictwo Springer w serii Advances in Intelligent Systems and Computing. Kolejne tomy otrzymały podtytuły wynikające z zawartości merytorycznej, odpowiednio: Volume 1 Control and Automation, Volume 2 Robotics, Volume 3 Measuring Techniques and Systems. Część artykułów została zamieszczona w kwartalniku naukowo-technicznym Pomiary Automatyka Robotyka.

Kolejna, jubileuszowa XX Konferencja Automation odbędzie się w dniach 2–4 marca 2016 r.

Serdecznie zapraszamy! prof. Stanisław Kaczanowski dr Jadwiga Konopa Komitet Organizacyjny

95

KONFERENCJE | ZAPOWIEDŹ

XV Konferencja ASMOR 2015 Przewodniczącym Kapituły jest najstarszy z kawalerów.

Szczegółowe informacje, formularz rejestracyjny oraz platforma do przesyłania artykułów znajdują się na stronie internetowej konferencji http://www.asmor.amw.gdynia.pl/.

Zgłoszenia można przesyłać do końca maja 2015 r.

Wśród tematów konferencji należy wymienić takie obszary, jak automatyka i robotyka, mechatronika i systemy mechatroniczne, systemy i urządzenia telekomunikacyjne, alternatywne źródła energii elektrycznej, systemy diagnostyczne i pomiarowe, modelowanie systemów i obiektów dynamicznych, dydaktyczne aspekty systemów sterowania i łączności. Celem konferencji jest integracja środowisk naukowych i badawczych oraz prezentacja doświadczeń w dziedzinie teoretycznych i praktycznych aspektów rozwiązywania problemów obejmujących tę tematykę.

Zgłoszone artykuły, zakwalifikowane po pozytywnej recenzji przez Komitet Naukowy, mogą być opublikowane w jednym z czasopism punktowanych: – Polish Hiperbaric Research, – Polish Maritime Research, – Pomiary Automatyka Robotyka, – Problemy Mechatroniki. Uzbrojenie, Lotnictwo, Inżynieria Bezpieczeństwa, – Przegląd Telekomunikacyjny, – Rocznik Bezpieczeństwa Morskiego, – Solid State Phenomena, – Zeszyty Naukowe AMW. Zgodnie z tradycją, obrady konferencji odbywają się w uroczych zakątkach wybrzeża

Konferencja ASMOR, organizowana cyklicznie co dwa lata, jest jedną z najstarszych konferencji technicznych w Polsce.

W konferencji biorą udział przedstawiciele wiodących uczelni technicznych i ośrodków naukowych.

Funkcję przewodniczącego Komitetu Naukowego pełni prof. dr hab. inż. Zygmunt Kitowski, natomiast przewodniczącym Komitetu Organizacyjnego jest dr inż.

Józef Małecki.

Organizatorzy systematycznie modyfikują profil tematyczny konferencji, dostosowując go do dynamicznie zmieniających się kierunków rozwoju nauk związanych z szeroko rozumianą automatyzacją, dzięki czemu konferencja gromadzi coraz większą liczbę uczestników. Umożliwia to wymianę

Sekretariat XV Konferencji ASMOR 2015 tel. 261 26 26 95, 261 26 25 36 e-mail: asmor@amw.gdynia.pl www.asmor.amw.gdynia.pl

W dniach 7–9 września 2015 r. odbędzie się we Władysławowie piętnasta edycja Konferencji Automatyzacji i Eksploatacji Systemów Sterowania i Łączności ASMOR 2015. Organizatorem konferencji jest Wydział Mechaniczno-Elektryczny Akademii Marynarki Wojennej w Gdyni.

doświadczeń wśród przedstawicieli dziedzin, które coraz mocniej splatają się, tworząc innowacyjne zaawansowane rozwiązania techniczne. Podczas tegorocznej konferencji kontynuowane będą zainaugurowane w trakcie poprzedniej edycji, na XIV Konferencji ASMOR 2013, sesje poświęcone mechatronice, diagnostyce oraz alternatywnym źródłom energii elektrycznej. Organizatorzy zakładają, że tematyka ta, w połączeniu z problematyką systemów sterowania i łączności, spotka się z dużym zainteresowaniem.

96

P

O

M

I

A

R

polskiego morza, Bałtyku. W trakcie konferencji zostanie rozstrzygnięta kolejna edycja konkursu dla młodych pracowników nauki o nagrodę Stella Explorata, przyznawaną przez Komitet Naukowy za najlepszy referat młodego autora. Szczególnie zasłużonym uczestnikom konferencji przyznawane są tytuły Kawalera Srebrnej Tabakiery.

Tradycja została zapoczątkowana podczas X Konferencji w 2005 r. Kolejne tytuły przyznaje Kapituła Srebrnej Tabakiery, którą stanowią Kawalerowie Srebrnej Tabakiery.

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

PROJEKTY | HORIZON 2020

RAMCIP: Badania nad robotem do pomocy osobom z łagodnymi zaburzeniami poznawczymi Wspieranie osób starszych cierpiących na łagodne zaburzenia poznawcze jest kluczem do stworzenia im warunków do dłuższego prowadzenia samodzielnego życia. Jest to proces czasochłonny. RAMCIP (domowy robot asystent dla pacjentów z łagodnymi zaburzeniami poznawczymi) to trzyletni projekt badawczy finansowany przez Komisję Europejską w ramach programu HORIZON 2020, który rozpoczął się w styczniu 2015 r.

Koordynatorem projektu RAMCIP (Robotic Assistant for MCI Patients at home) jest Instytut Technologii Informatycznych (Centrum Badań i Technologii Hellas). Jego zadaniem jest realizacja prac badawczo-rozwojowych, które mają doprowadzić do opracowania nowatorskiego robota zapewniającego aktywną i dyskretną pomoc osobom w podeszłym wieku z łagodnymi zaburzeniami poznawczymi MCI (ang. Mild Cognitive Impairments) w ich własnym domu w celu utrzymania samodzielności oraz w podniesieniu jakości życia. Takim zadaniem będzie m.in. przeprowadzanie ćwiczeń pamięciowych, informowanie o niewyłączonej kuchence lub oświetleniu, pomoc przy zakładaniu obuwia, przygotowywaniu posiłku, pilnowanie zalecanego przyjmowania leków, przestrzeganie przygotowanego przez lekarzy harmonogramu dnia, akwizycja danych potrzebnych do obserwowania postępów choroby oraz dostosowywanie się do ciągłych zmian w zachowaniu pacjenta.

W styczniu 2015 r. odbył się kick-off meeting w Thessalonikach, w kwietniu w Barcelonie rozpoczęto etap przygotowawczy (preliminary stage). Projekt jest prowadzony w ramach Horizon 2020 i bierze w nim udział kilku partnerów z Polski (Politechnika Wrocławska, Lubelski Uniwersytet Medyczny i firma ACCREA Engineering) oraz reszty europy (Centre for Research & Technology Hellas, Technische Universitaet Muenchen, Scuola Superiore Sant’Anna, Foundation For Research and

Technology Hellas, Barcelona Alzheimer Treatment and Research Center ACE oraz Shadow Robot Company).

Dr Dimitrios Tzovaras, koordynator programu RAMCIP oraz dyrektor Instytutu Technologii Informatycznych (ITI/CERTH), mówi: „Starzenie się jest zazwyczaj związane ze spadkiem sprawności fizycznej oraz osłabieniem funkcji poznawczych, które zmieniają sposób, w jaki starsza osoba porusza się po domu, posługuje się przedmiotami i odbiera otoczenie. Kwestia

97

PROJEKTY | HORIZON 2020 magającej, a więc wprowadzą ćwiczenia w codzienne życie pacjenta.

Aby wprowadzić powyższe zagadnienie w życie, konsorcjum RAMCIP zajmuje się takimi kluczowymi obszarami badań, jak: – Funkcje poznawcze, oparte na zaawansowanym modelowaniu oraz monitorowaniu użytkownika i domu, umożliwiające robotowi podejmowanie decyzji, kiedy i jak pomóc, działając samodzielnie lub we współpracy z użytkownikiem.

– Adaptacyjne, multimodalne interfejsy komunikacyjne w relacji człowiek-robot, ze szczególnym naciskiem na komunikację empatyczną oraz wyświetlanie rzeczywistości rozszerzonej.

– Zaawansowane, zręczne i bezpieczne funkcje manipulacyjne robota, po raz pierwszy zastosowane w robotach asystujących, umożliwiające chwytanie i posługiwanie się różnymi przedmiotami domowymi, jak również bezpieczne interakcje fizyczne człowiek-robot oraz różne działania pomocnicze, które wymagają kontaktu fizycznego.

Podkreślić należy, że projekt szczególnie duży nacisk kładzie na kwestie bezpieczeństwa we wszystkich badanych obszarach.

Wykonawcy Projekt RAMCIP jest koordynowany przez Instytut Technologii Informatycznych w Centrum Badań i Technologii Hellas (Grecja), a jego konsorcjum skupia naukowców z Uniwersytetu Technicznego w Monachium (Niemcy), Szkoły Wyższej im. św. Anny (Włochy), Fundacji Badań i Technologii Hellas (Grecja), Uniwersytetu Medycznego w Lublinie (Polska), Fundacji ACE (Hiszpania), jak również dwa przedsiębiorstwa z grupy MŚP (Polska), ACCREA Engineering (Polska) i SHADOW Robot Company (Wielka Brytania).

Dane kontaktowe:

Wizualizacja Tomasza Ścierka, ACCREA Engineering ta utrudnia starszym osobom wykonywanie codziennych czynności w domu na własną rękę; sytuacja pogarsza się, kiedy pojawiają się łagodne zaburzenia poznawcze, stopniowo prowadzące do demencji.

Roboty asystujące mogą odegrać ważną rolę w pomocy osobom starszym w utrzymaniu jak najdłuższej niezależności oraz lepszej jakości życia.”

Sandra Hirche, profesor na Wydziale Elektrotechniki i Technologii Informacyjnej Uniwersytetu Technicznego w Monachium (TUM), dodaje: „Nadal musimy rozwiązywać trudne problemy: roboty powinny asystować osobom starszym w różnych domowych czynnościach w sposób dyskretny i niezauważalny; roboty powinny działać jako skuteczni promotorzy zdrowia psychicznego pacjenta i ewoluować wraz

98

P

O

M

I

A

R

– prof. dr hab. n. med. Konrad Rejdak – kierownik Kliniki Neurologii Uniwersytetu Medycznego w Lublinie, tel. +48 81 72 44 720, e-mail: k.rejdak@umlub.pl – dr inż. Bartłomiej Stańczyk, ACCREA Engineering, tel. +48 81 74 79 095, e-mail: b.stanczyk@accrea.com.

z użytkownikiem, dostosowując się do jego potrzeb w miarę upływu czasu.”

Wizją projektu RAMCIP są przyszłościowe roboty asystujące, wspierające funkcjonowanie człowieka w jego najbliższym otoczeniu, które mogą zapewnić bezpieczną, aktywną i dyskretną pomoc w ważnych aspektach życia codziennego, począwszy od przygotowywania posiłków, przez jedzenie i ubieranie się, aż po zarządzanie domem i utrzymanie go w bezpiecznym stanie. Jednocześnie robot powinien pomóc użytkownikowi utrzymać dobre samopoczucie, ćwiczyć zdolności poznawcze oraz kondycję fizyczną.

Celem projektu RAMCIP jest też zastosowanie robotów w przyszłości do zadań, które pomogą użytkownikom wykonywać ćwiczenia w ramach ich pracy wspoY

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

Damian Nowak ACCREA Engineering O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Pomiary Automatyka Robotyka, R. 19, Nr 2/2015

Młodzi Innowacyjni młodzi młodzi

innowacyjni innowacyjni yj yj

Prace doktorskie

I Nagroda

dr inż. Adam Schmidt – The generalized, multi-robot framework for an augmented visual simultaneous localization and mapping system Politechnika Poznańska, Wydział Elektryczny Promoter – dr hab. inż. Andrzej Kasiński, prof. PP

II Nagroda

dr inż. Piotr Lichota – Identyfikacja parametryczna modelu matematycznego samolotu z wykorzystaniem jednoczesnych wychyleń powierzchni sterowych Politechnika Warszawska, Wydział Mechaniczny Energetyki i Lotnictwa Promotor – prof. nzw. dr hab. inż. Ryszard Maroński

Wyróżnienie

Ogólnopolski Konkurs Prac Doktorskich i Dyplomowych „Młodzi Innowacyjni”, zorganizowany przez Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP po raz siódmy, jest już doskonale rozpoznawaną marką. Z roku na rok rośnie liczba ośrodków akademickich, których absolwenci zgłaszają swoje prace do konkursu.

Ocenie konkursowej, jak co roku, poddano innowacyjność prac doktorskich oraz dyplomowych w trzech dziedzinach: automatyki, pomiarów i robotyki (magisterskich i inżynierskich), ze szczególnym uwzględnieniem ich walorów poznawczych i naukowych, a przede wszystkim praktycznych wdrożeń.

W tym roku do konkursu zakwalifikowano 63 prace – 11 prac doktorskich, 18 prac magisterskich i 34 prace inżynierskie. Znaczna liczba prac (17) została obroniona na Politechnice Warszawskiej, poza tym reprezentowane były uczelnie z Bielska-Białej (Akademia Techniczno-Humanistyczna), Gdańska (Politechnika Gdańska), Gliwic (Politechnika Śląska), Krakowa (AGH Akademia Górniczo-Hutnicza), Łodzi (Politechnika Łódzka), Opola (Politechnika Opolska), Poznania (Politechnika Poznańska), Rzeszowa (Politechnika Rzeszowska i Uniwersytet Rzeszowski), Szczecina (Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny), Wrocławia (Politechnika Wrocławska) oraz Państwowej Wyższej Szkoły Zawodowej w Tarnowie.

Członkowie komisji konkursowej, w składzie niemal niezmienionym od pierwszej edycji konkursu: — prof. dr hab. inż. Janusz Kacprzyk – Instytut Badań Systemowych PAN – przewodniczący, — prof. dr inż. Stanisław Kaczanowski – z-ca dyrektora ds. badawczo-rozwojowych PIAP, — dr inż. Małgorzata Kaliczyńska – redakcja kwartalnika Pomiary Automatyka Robotyka, — prof. dr hab. inż. Andrzej Masłowski – Wydział Mechatroniki Politechniki Warszawskiej, — prof. dr inż. Tadeusz Missala – Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP, — prof. dr hab. inż. Zbigniew Nahorski – Instytut Badań Systemowych PAN, — prof. nzw. dr hab. inż. Mariusz Olszewski – Wydział Mechatroniki Politechniki Warszawskiej, — prof. nzw. dr hab. inż. Maciej Trojnacki – Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP, — prof. nzw. dr hab. inż. Cezary Zieliński – Komitet Automatyki i Robotyki PAN,

Wyróżnienie

dr inż. Andrzej Lechowicz – Właściwości trakcyjne układu napędowego z elektrycznie sterowaną przekładnią planetarną Politechnika Opolska, Wydział Mechaniczny Promotor – dr hab. inż. Andrzej Augustynowicz, prof. PO dr inż. Anna Bryniarska – Inteligentne wyszukiwanie wiedzy diagnostycznej wykorzystujące rozmytą logikę opisową na przykładzie wybranej klasy obiektów diagnozowanych Politechnika Opolska, Wydział Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Promotor – prof. dr hab. inż. Anna Walaszek-Babiszewska Prace dyplomowe magisterskie

I Nagroda

II Nagroda

Wyróżnienie

Wyróżnienie

mgr inż. Jakub Tomczyński, mgr inż. Tomasz Mańkowski, mgr inż. Grzegorz Sztylka – Konstrukcja protezy dłoni sterowanej za pomocą sygnału EMG Politechnika Poznańska, Wydział Elektryczny Promotor – dr inż. Piotr Kaczmarek mgr inż. Michał Maciejewski – Automated, Object-Oriented Simulation Framework for Modelling of Superconducting Magnets at CERN Politechnika Łódzka, Wydział Elektrotechniki, Elektroniki, Informatyki i Automatyki Promotor – prof. dr hab. inż. Andrzej P. Bartoszewicz mgr inż. Magdalena Górska – Interfejs mózg-komputer w zadaniu sterowania robotem mobilnym Politechnika Warszawska, Wydział Mechatroniki Promotor – prof. nzw. dr hab. inż. Mariusz Olszewski mgr inż. Patryk J. Chaber – System regulacji predykcyjnej Politechnika Warszawska, Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Promotor – dr hab. inż. Maciej L. Ławryńczuk Prace dyplomowe inżynierskie

I Nagroda

II Nagroda

Wyróżnienie

Wyróżnienie

inż. Marta J. Łępicka – Implementacja i porównanie metod łączenia chmur punktów Politechnika Warszawska, Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Promotor – dr inż. Tomasz Kornuta inż. Przemysław Juda – Measurements of extreme-high vacua in particle accelerators: electrostatic simulations of vacuum gauges and their experimental verification Politechnika Wrocławska, Wydział Podstawowych Problemów Techniki Promotor – prof. dr hab. Ryszard P. Poprawski inż. Krzysztof Szczurek – Robot inspekcyjny na podwoziu kołowym o zwiększonej mobilności do lokomocji na podłożu ferromagnetycznym Politechnika Wrocławska, Wydział Mechaniczny Promotor – prof. dr hab. inż. Piotr Dudziński inż. Patryk Piotrowski, inż. Tomasz Witkowski – Projekt techniczny platformy latającej Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki Promotor – dr inż. Robert Piotrowski

99

WYDARZENIA | KONKURSY

Uczelnia

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Uczelnia

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Politechnika Śląska

7

5

6

4

10

8

2

Politechnika Świętokrzyska

–

–

–

1

2

–

–

Politechnika Warszawska

18

17

18

13

22

11

17

4

Politechnika Wrocławska

4

5

5

2

8

6

8

–

–

Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych

–

–

–

1

–

–

–

–

–

–

Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

–

1

–

–

1

1

–

2

–

2

Uniwersytet Rzeszowski

–

–

–

–

3

1

1

Uniwersytet TechnologicznoPrzyrodniczy w Bydgoszczy

–

2

–

–

1

–

–

–

Uniwersytet WarmińskoMazurski w Olsztynie

–

1

–

–

–

–

–

–

–

Uniwersytet Zielonogórski

–

–

1

–

2

1

–

12

5

4

Wojskowa Akademia Techniczna

–

1

–

1

2

1

–

–

1

1

–

6

1

3

–

–

4

–

–

–

–

–

–

7

–

4

8

1

5

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania w Warszawie

4

2

–

1

2

1

6

1

2

–

–

3

1

2

Politechnika Poznańska

2

2

3

–

10

1

6

Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Politechnika Rzeszowska

1

–

–

–

2

–

2

AGH Akademia GórniczoHutnicza

2

5

5

3

19

4

4

Akademia Morska w Gdyni

–

1

–

–

–

–

–

Akademia TechnicznoHumanistyczna w Bielsku-Białej

1

1

–

–

–

–

Instytut Badań Systemowych PAN

–

–

–

–

2

Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Sanoku

1

–

–

–

Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Tarnowie

–

–

–

1

Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Zamościu

–

–

–

–

–

1

–

Politechnika Białostocka

–

1

–

3

–

1

Politechnika Częstochowska

–

–

–

–

1

Politechnika Gdańska

5

3

8

7

Politechnika Koszalińska

–

–

–

Politechnika Krakowska

–

5

Politechnika Łódzka

1

Politechnika Opolska

jak co roku przyznali autorom najlepszych prac nagrody pieniężne oraz wyróżnienia (roczne prenumeraty kwartalnika naukowo-technicznego „Pomiary Automatyka Robotyka”, miesięcznika branżowego „AUTOMATYKA” oraz kwartalnika „Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems”).

Wybrane spośród zgłoszonych do konkursu prac zaprezentowano 18 marca 2015 r. podczas XIX Konferencji Naukowo-Technicznej „Automatyzacja – Nowości i Perspektywy” AUTOMATION 2015. Sesje młodych absolwentów cieszyły się ogromnym zainteresowaniem i towarzyszyły im burzliwe dyskusje. Było to doskonałe forum wymiany myśli i doświadczeń, a także sposób na nawiązanie nowych znajomości i przyjaźni.

Tematyka zaprezentowanych prac była ukierunkowana na modelowanie i symulację złożonych zjawisk fizycznych, konstruowanie zaawansowanych układów robotyki rehabilitacyjnej, zastosowanie sztucznej inteligencji do diagnozowania procesów technologicznych oraz tradycyjnie – na konstruowanie robotów mobilnych i platform latających.

100

P

O

M

I

A

R

Dr inż. Adam Schmidt w pracy „Uogólniony, wielorobotowy schemat rozszerzonego wizyjnego systemu równoczesnej lokalizacji i budowy mapy” przedstawił schemat umożliwiający projektowanie systemów SLAM złożonych z dowolnej liczby robotów, kamer i znaczników. Wyniki pracy mogą być stosowane w autonomicznej eksploracji niebezpiecznych obiektów (gruzowisk, obszarów skażonych) za pomocą pojedynczego robota lub zespołu robotów; w systemach nadzoru dużych przestrzeni (lotnisk, fabryk, szpitali) przez integrację z istniejącym systemem monitoringu i sztuczne znaczniki, a także przez systemy rozszerzonej rzeczywistości wspierające zarządzanie procesami produkcyjnymi (wirtualne systemy SCADA).

Zespól konstruktorów z Politechniki Poznańskiej (mgr inż. Jakub Tomczyński, mgr inż. Tomasz Mańkowski i mgr inż. Grzegorz Sztylka) w pracy magisterskiej „Konstrukcja protezy dłoni sterowanej za pomocą sygnału EMG” zaprojektował oraz zrealizował wszystkie wymagane elementy systemu, w tym: mechanikę protezy, układ sterowania oraz system akwizycji i analizy sygnałów EMG. Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

Rezultatem pracy jest wolnostojący chwytak oraz opaska pomiarowa ze zintegrowanymi wzmacniaczami sygnałów biologicznych.

Inż. Marta J. Łępicka zrealizowała pracę zatytułowaną „Implementacja i porównanie metod łączenia chmur punktów”, której efekty mogą się przyczynić do rozwoju metod rozpoznawania obrazów przez roboty usługowe, które z założenia muszą się poruszać w dynamicznie zmieniającym się otoczeniu. Roboty te, przeznaczone do pracy z ludźmi oraz dla ludzi, potrzebują odpowiedników zmysłów połączonych z umiejętnością gromadzenia wiedzy. W pracy porównano wybrane algorytmy łączenia widoków w model i tworzenia niezbędnej wiedzy.

dr inż. Małgorzata Kaliczyńska Kwartalnik Pomiary Automatyka Robotyka

O

B

O

T

Y

K

A

N R 2/ 20 1 5

Monografie

Studia

rozprawy

Piotr Bigaj

Globar Path Planning for Mobile Robots

rozprawy

ISBN 978-83-61278-16-0

Piotr Bigaj

Global Path Planning for Mobile Robots

Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP Al. Jerozolimskie 202, 02-486 Warszawa

Warszawa 2012

rozprawy

Monografie

ConferenceProgramme Programme&&Abstracts Abstracts Conference

Conference Organizers: Conference Organizers and Sponsors:

Janusz Kacprzyk (red.)

Innowacyjne rozwiązania w obszarze automatyki, robotyki i pomiarów 2013

młodzi młodzi

ISBN 978-83-61278-19-1

TEMAT WYDANIA Automatyka w przemyśle spożywczym ROZMOWA 16 Grzegorz Purzycki, ASTOR Sp. z o.o.

04

TECHNIKA 20

PRAWO I NORMY 64

Systemy automatyki i robotyki w służbie branży spożywczej

Proces technologiczny a ochrona zdrowia i życia pracownika

innowacyjni innowacyjni

Praca zbiorowa pod redakcją

Janusza Kacprzyka

ISBN 978-83-61278-04-7

Warszawa 2013

Projekt Młodzi Innowacyjni – wsparcie upowszechniania wiedzy w obszarach automatyki, robotyki i pomiarów Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP dofinansowany jest ze środków Narodowego Centrum Badań i Rozwoju Al. Jerozolimskie 202, 02-486 Warszawa w ramach programu Kreator Innowacyjności

Al. Jerozolimskie 202, 02-486 Warszawa

MONOGRAFIE

CENA 10,00 ZŁ (W TYM 8 % VAT)

rozprawy

Innowacyjne rozwiązania w obszarze automatyki, robotyki i pomiarów

MAY12–14, 12–14,Przemysłowy 2014,ŁÓDŹ, ŁÓDŹ, POLAND Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP MAY 2014, POLAND

9 772392 10550 2

Studia

Analiza wymagań i metod postępowania przy ocenie ryzyka i określaniu wymaganego poziomu nienaruszalności bezpieczeństwa

Studia

Tadeusz Missala

Monografie

Conference Programme & Abstracts

Tadeusz Missala

Analiza wymagań i metod postępowania przy ocenie ryzyka i określaniu wymaganego poziomu nienaruszalności bezpieczeństwa Warszawa 2009

STUDIA ROZPRAWY VOLUME 9 N° 1 2015 www.jamris.org

MONOGRAFIE

STUDIA

ROZPRAWY

pISSN 1897-8649 (PRINT) / eISSN 2080-2145 (ONLINE)

AUTOMATYKA ISSN 2392-1056

INDEKS 403024

4/2015

AUTOMATYKAONLINE.PL

Wymagasz nieprzerwanej produkcji?

Polegasz na niezawodnych rozwiązaniach?

Oferujemy odpowiednią technologię oraz kompetencje.

Bartosz Stankiewicz

Aktywna redukcja hałasu w samochodzie osobowym

ISBN 978-83-61278-15-3

Siłownik CRDSNU

Bartosz Stankiewicz

Aktywna redukcja hałasu w samochodzie osobowym

Bezpieczeństwo | Prostota | Efektywność | Kompetencje Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP Al. Jerozolimskie 202, 02-486 Warszawa

Siłownik okrągły ze stali nierdzewnej CRDSNU zgodny z ISO 6432, dostępny w wersji Clean Design z samonastawną amortyzacją w położeniach końcowych PPS.

Warszawa 2012

www.festo.pl

Studia

rozprawy

Monografie

Studia

rozprawy

MONOGRAFIE

STUDIA

ROZPRAWY

MONOGRAFIE

STUDIA

ROZPRAWY

1/2015

P O M I A RY • A U T O M AT Y K A • R O B O T Y K A

PAR

Liniowe i nieliniowe układy ze wzmacniaczami monolitycznymi w urządzeniach pomiarowych

Transfer innowacyjnych technologii w obszarach automatyki i robotyki

ISBN 978-83-61278-18-4

Polish Innovations in Automation and Robotics

43

Piotr Mróz, Sebastian Brol

49

Patryk Piotrowski. Tomasz Witkowski, Robert Piotrowski

ISBN 978-83-61278-10-8

Praca zbiorowa pod redakcją

3

Jacek Korytkowski

Liniowe i nieliniowe układy ze wzmacniaczami monolitycznymi w urządzeniach pomiarowych

Bezzałogowa zdalnie sterowana jednostka latająca

57

1

EUROPEAN SOCIAL FUND

Projekt dofinansowany ze środków Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego w ramach programu Kreator Innowacyjności realizowanego przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju

rozprawy

Monografie

Studia

rozprawy

Model otoczenia

Parametry poślizgu

Model dynamiki platformy

Ruch platformy

Model kontaktu

Modele opon

Modele dynamiki kół jezdnych

Reakcje wewnętrzne

Wymuszenie ruchu

Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP Izabela Kutschenreiter-Praszkiewicz

Warszawa 2011

Al. Jerozolimskie 202, 02-486 Warszawa

Planowanie procesu produkcyjnego wyrobu innowacyjnego

Maciej Trojnacki

Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP Al. Jerozolimskie 202, 02-486 Warszawa

y

5

w tym 5% VAT

9 771427 91250 4

01

www.par.pl

Od Redakcji Cezary Zieliński, Tomasz Kornuta

Programowe struktury ramowe do tworzenia sterowników robotów

Odpowiedź układu

15

Wojciech Kunikowski, Ernest Czerwiński, Paweł Olejnik, Jan Awrejcewicz

21

Piotr Tatjewski, Maciej Ławryńczuk, Piotr Marusak, Marian Rubin, Piotr Ziętek, Maciej Szumski, Michał Szumski

2011-06-15 14:20:52

65 71

Struktura niezawodnościowo-eksploatacyjna P O M Ielektronicznego A RY • A U T O M AT Y Ksystemu A•ROBOTYKA bezpieczeństwa Piotr Kardasz

PAR

12/2014 ISSN 1427-9126 Indeks 339512 Cena 10,00 zł

Algorytm redukcji szumów w nagraniach dźwiękowych z wykorzystaniem podziału miesięcznik naukowo-techniczny www.par.pl sygnału na składowe harmoniczne i stochastyczne Marian Wrzesień, Piotr Ryszawa

Wielotorowy system faksowania

Opracowanie i konstrukcja regulatora pompy ciepła typu powietrze-woda: modelowanie obiektu

w tym 8 % VAT

29

Nowa era procesu wizualizacji:

77

An Overview of ATmega AVR Microcontrollers Used in Scientific Research and Industrial Applications

Waldemar Szulc

Komputery przemysłowe XP500

37

C

iej Trojnacki, adiunkt w Przemysłowym Instytucie Automatyki PIAP w Warszawie oraz na Wydziale Mechanicznym Energetyki Politechniki Warszawskiej. W 1999 r. ukończył studia na Wydziale szyn i Lotnictwa Politechniki Rzeszowskiej, gdzie w 2003 r. obronił iem pracę doktorską. Zajmuje się projektowaniem konstrukcji ych, modelowaniem i symulacją układów mechanicznych oraz m ruchem robotów mobilnych. Dotychczasowe jego badania kołowe, roboty kroczące oraz rozwiązania hybrydowe łączące ocji. Jest autorem oraz współautorem kilkudziesięciu publikacji haniką, teorią maszyn i mechanizmów oraz robotyką, o zasięgu m.

Cena 25,00 zł

EUROPEAN UNION

okladka Korytkowski 18 05 2.indd 1

Studia

ISSN 1427-9126 Indeks 339512

W numerze:

System pomiarowy poślizgu względnego na hamowni podwoziowej

Warszawa 2012

Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP Al. Jerozolimskie 202, 02-486 Warszawa

kwartalnik naukowo-techniczny

Jacek Korytkowski

Małgorzata Kaliczyńska (red.)

WARSAW 2013

Transfer innowacyjnych technologii w obszarach automatyki i robotyki Małgorzaty Kaliczyńskiej

Modelowanie dynamiki mobilnych robotów kołowych

ie

Studia

MECHATRONICS: Ideas for Industrial Applications ´14

fie

Monografie

Marek Machaczek, Jan Sadecki

Analiza efektywności wybranych równoległych implementacji algorytmu Gaussa-Seidela Remigiusz Aksentowicz, Waldemar Uździcki

Pomiary parametrów pracy pneumatycznej instalacji odciągowej przy różnych wariantach sterowania

Kinematyka

y x R

Dynamika Sterowanie

O

x

Badania ruchu

Komputery przemysłowe XP500 z wielopunktową, pojemnościową, szerokoekranową matrycą wielkości 10,1”, 15,6” oraz 21,5”.

Wychodząc naprzeciw nieustannie rosnącym potrzebom producentów maszyn i urządzeń, firma Eaton poszerzyła swoją ofertę o nowoczesne, wydajne komputery przemysłowe serii XP500.

Mają ekran podświetlany za pomocą techniki LED z możliwością płynnego, programowego ściemniania. Matryce chronione są hartowaną szybą z powłoką ograniczającą refleksy. Całość umieszczona jest w estetycznej obudowie z ramą aluminiową pokrytą warstwą zabezpieczającą. Chłodzenie niewymagające stosowania wentylatora czyni nowe jednostki wyjątkowo atrakcyjną propozycją dla różnych gałęzi przemysłu.

Maciej Trojnacki

Modelowanie dynamiki mobilnych robotów kołowych

Wesołych Świąt i szczęścia w Nowym Roku

Warszawa 2013 9 771427 91230 6

12

TEMAT NUMERU

ROZMOWA PAR

RYNEK I TECHNOLOGIE

PLC i HMI – razem czy osobno?

Marian Konsek, prezes firmy Askom

Systemy sterowania, wizualizacji i nadzoru procesów przemysłowych

28

56

74

Ponadto: Od Redakcji – 3 | Informacje dla Autorów – 83 | International Federation of Automatic Control – struktura, misja i historia – 87 | Profesor Janusz Kacprzyk doktorem honoris causa – 91 | Awans naukowy – dr hab. inż. Rafał Stanisławski – 92 | Awans naukowy – dr hab. inż. Maciej Trojnacki – 93 | Kalendarium – 97 | Rachunek Różniczkowy Niecałkowitego Rzędu i Jego Zastosowania – 98 | 7th IEEE Intelligent Systems IS ’14 – 99 | MECHATRONICS: Ideas for Industrial Applications – 100 | Wirus innowacji. Lider opinii i dobrych praktyk w obszarze współpracy nauki i biznesu, czyli o Stowarzyszeniu Top 500 Innovators – 101

2/2015

P O M I A RY • A U T O M AT Y K A • R O B O T Y K A

43 49 57

Prototypowy system testujący do badania układu regulacji położenia przepustnicy Andrzej Rusiecki

Analiza wpływu konfiguracji układu pomiarowego w komorze GTEM na wyniki pomiaru skuteczności ekranowania obudowy Szczepan Paszkiel, Mariusz Sikora

Zastosowanie regulatora PID w napędzie autonomicznego robota mobilnego Przemysław Oborski, Tomasz Fedorczyk

PAR POMIARY • AUTOMATYKA • ROBOTYKA 2/2015 (216)

37

Rafał Czok, Sebastian Brol

PAR kwartalnik naukowo-techniczny

65 71

Kamil Krasuski

System w układzie programowalnym z mikrokontrolerem Propeller

Utilization GPS/QZSS Data for Determination of User’s Position

Cena 25,00 zł w tym 5% VAT

9 771427 91230 6

02

www.par.pl

W numerze:

3 5

Od Redakcji Sabina Żebrowska-Łucyk

Praktyczne aspekty zastosowania metod statystycznych w procesach systemu zarządzania

13

Piotr Woźnica

19

Jerzy Graffstein

25

Rafał Kociszewski, Szymon Kochanowski

Zmodyfikowana metoda pól potencjałowych do wyznaczania drogi robota mobilnego Piotr Kardasz

ISSN 1427-9126 Indeks 339512

31

Analiza właściwości regulacji rozmytej dwurotorowego systemu aerodynamicznego

Manewry wykonywane przez samolot podczas omijania ruchomej przeszkody dla wybranych scenariuszy

Realizacja sterowania zespołem manipulatorów za pomocą wybranych mikrokontrolerów AVR oraz PSoC Witold Dąbrowski, Stanisław Popowski

Metoda oceny błędów zintegrowanych układów kursowych

Ponadto: Informacje dla Autorów – 77 | Jubileusz Przemysłowego Instytutu Automatyki i Pomiarów PIAP – 81 | Profesor Tadeusz Sołtyk – konstruktor i wizjoner – 84 | Profesor Jan Awrejcewicz doktorem honoris causa – 91 | Computationally Efficient Model Predictive Control Algorithms. A Neural Network Approach – 92 | TheChicagoManualofStyle:TheEssentialGuideforWriters,Editors,andPublishers–93| Kalendarium–94| automation.Automatyzacja–NowościiPerspektywy–95 | XV Konferencja ASMOR – 96 | RAMCIP: Badania nad robotem do pomocy osobom z łagodnymi zaburzeniami poznawczymi – 97 | Młodzi Innowacyjni – 99